外挿（extrapolation）とは、観測済みのデータ範囲を超えた領域にある値や動きを、既知データから導いた数理モデルの延長として推定する方法です。対となる概念に、データ区間内で推定を行う内挿（interpolation）があり、外挿はその“外側”を扱う点が特徴といえます。

資産運用では、長期の株価インデックスリターンやGDP成長率の歴史的トレンドを基に、将来の期待リターンや企業の売上高を見積もる場面で外挿が活用されます。たとえば、過去20年の平均リターンを延長してポートフォリオの長期収益を試算したり、マクロ経済の趨勢成長率を外挿してDCFモデルに組み込む、といったケースが代表的です。

ただし外挿は、構造変化（レジーム転換）や突発的なショックが起きると推定精度が大きく低下します。信頼区間を示したり、バックテストで外挿区間の妥当性を検証するなど、不確実性を前提とした慎重な運用が欠かせません。外挿は将来を読む有力な手法ですが、あくまで推定に過ぎないことを理解し、複数シナリオと併用しながら判断材料として活用することが重要です。