アクティブリターン

金融において、アクティブリターンとは、ポートフォリオマネージャーによる積極的な運用判断によって投資ポートフォリオから生み出されるリターンのことであり、そのリターンはポートフォリオの投資ベンチマークのリターンやリスクへのエクスポージャーでは説明できない。アクティブリターンは通常、アクティブ運用の目的であり、パフォーマンスの帰属分析の対象である。[1]一方、パッシブリターンとは、投資ポートフォリオがベンチマークのリターンへのエクスポージャーによって生み出されるリターンのことである。パッシブリターンは、ポートフォリオベンチマークへのパッシブなトラッキングによって意図的に得られる場合もあれば、インデックスのトラッキングとは無関係な投資プロセスによって偶発的に得られる場合もある。[2]

ベンチマークポートフォリオは、理論的な文脈ではすべての投資資産を含むものとして表現されることが多く、このような文脈では市場ポートフォリオと呼ばれることもありますが、実際には実際に利用可能な投資可能資産のサブセットです。[3]ベンチマークまたは市場ポートフォリオにすべての投資可能資産が含まれている場合、アクティブ運用はゼロサムゲームになります。なぜなら、アクティブマネージャーのグループは、別のグループのマネージャーがそのポジションを取り、マイナスのアクティブリターンを出さない限り、ベンチマークポートフォリオに対してプラスのアクティブリターンを達成することはできないからです。この場合、アクティブマネージャー全体としては、市場ポートフォリオを上回るパフォーマンスは得られません。[4]

単純な算術的なリターンの帰属において、ポートフォリオのリターンを 、ベンチマークのリターンを とすると、単純なアクティブリターンは で与えられ、正または負のいずれかになります。[5] R p {\displaystyle R_{p}} R b {\displaystyle R_{b}} R p − R b {\displaystyle R_{p}-R_{b}}

ブリンソンモデルにおけるアクティブリターン

BrinsonとFachler（1985年）およびBrinson、Hood、Beebower（1986年）は、投資ポートフォリオの パフォーマンス要因分析の基礎としてBrinsonモデルを導入した。[6]これらのモデルは、アクティブ運用によるアクティブリターンをさらに、銘柄選択（ベンチマークとは異なる銘柄を選択することで得られるリターン）、資産配分（ポートフォリオ内の資産クラスをベンチマークとは異なるウェイトで配分することで得られるリターン）、およびその他のリターンカテゴリーに分類する。これらの分類は、ポートフォリオマネージャーのスキルを説明および測定するのに役立つ。[7]アクティブリターンのボラティリティとアクティブリターンの細分化のボラティリティは、アクティブリスクとして測定できる。[8]

CAPMにおけるアクティブリターン

アクティブリターンは、CAPM （資本資産価格モデル）の文脈で研究されることが多い。CAPMはアクティブリターンを測定し、正当化する方法を提供するからである。CAPMの文脈では、ポートフォリオの投資ベンチマークはコンセンサス市場ポートフォリオを表す。[9] 無リスク現金金利（「超過リターン」）を超えるすべてのポートフォリオおよび資産のリターンは、相関のない2つの要素、すなわち（i）市場ポートフォリオの超過リターン（M）の割合（ベータ）と（ii）残差リターン（シータ）に分解できる。CAPMは、特定の仮定の下では期待残差リターンがゼロであり、すべての期待ポートフォリオおよび資産リターンは市場ポートフォリオのリターンの割合（ベータ）に等しいことを示唆している。[10]

これらの予測は、アクティブリターンを比較的容易に測定できることを示唆している。すなわち、ポートフォリオの超過リターンをコンセンサス市場超過リターンと比較する線形回帰である。このような線形回帰は、市場超過リターンの推定アルファ（または切片）と推定ベータを生成する。特定の状況においてCAPMのすべての仮定が成り立つと仮定すると、市場ポートフォリオの超過リターンの推定ベータはCAPMベータであり、残差（線形回帰ではゼロと仮定）はCAPMにおける残差リターンを表し、アルファはポートフォリオのアクティブ運用によって達成されるアクティブリターンを表す。[11] CAPMは、市場ポートフォリオのリターンが高い期間に合わせてポートフォリオのベータを変化させる（一種の市場タイミング）ことではアクティブリターンを達成できないことを示唆している。なぜなら、CAPMの文脈ではアクティブリターンは市場ポートフォリオのリターンを超えるリターンと定義されているからである。CAPMの仮定はまた、アクティブ運用がアクティブリターンを達成する方法を示している。これは、市場ポートフォリオに関するコンセンサスにまだ組み込まれていない情報に基づいて投資することを含む。[12]

アクティブリターンの用途

アクティブリターンの測定は、投資マネージャーの評価、報酬、選定において重要な役割を果たします。[13]アクティブリターン予測は、ポートフォリオリターン予測への入力情報であり、ポートフォリオリターン予測は、投資計画と資産負債管理において重要な入力情報です。ポートフォリオマネージャーは、アクティブリターンを調べることで、ポートフォリオにおいてどのようなアクティブ意思決定やアクティブ意思決定の種類が成功したかを評価し、様々なアクティブ意思決定を実行するためにリソース（人員、資金予算、リスク予算など）を配分し、ポートフォリオのパフォーマンスについてファンドスポンサーとコミュニケーションをとることができます。

ファンドスポンサーの観点からの活用

ファンドスポンサーは通常、アクティブ・ポートフォリオ投資マネージャーがアクティブリターンを生み出す能力において、熟練度、一貫性、そして正確性を求めます。ポートフォリオのアクティブリターンの規模は、マネージャーがアクティブリターンを生み出すことに熟練していることを意味し、アクティブリターンの長期にわたる再現性は、マネージャーがアクティブリターンを一貫して生み出していることを意味し、アクティブリターンの源泉がマネージャーの明示した投資目標と一致していることは、マネージャーがアクティブリターンを生み出すことに正確性があることを意味します。ファンドスポンサーは通常、複数の投資マネージャーを選定し、運用資産を割り当てます。そして、異なる投資マネージャー間のアクティブリターンの質を比較することで、それぞれの運用目標に合わせて配分を調整することができます。[14]

投資マネージャーの視点からの使用

ファンド・オブ・ファンズやマルチ戦略ポートフォリオなど、投資マネージャーが単一のポートフォリオで複数の投資戦略を追求する場合、投資マネージャーは、ファンドスポンサーが投資マネージャー間で配分をシフトするのとちょうど同じように、ポートフォリオ内の投資戦略間でリソースをシフトするために、特定の戦略のアクティブリターンの特性を使用することができます。 [15]個々の投資戦略のアクティブリターンとアクティブリスクを使用して情報比率を計算することができ、これを使用して、ポートフォリオ内の投資戦略や株式などの資産への個々の投資を配分し、ポートフォリオの総アクティブリターンを最大化することができます。[16]

参照

参考文献

  • ブリンソン、ゲイリー・P.、ニムロッド・ファクラー、「米国外株式ポートフォリオのパフォーマンスの測定」、ジャーナル・オブ・ポートフォリオ・マネジメント、1985年春、73-76頁。
  • ブリンソン、ゲイリー・P.、ランドルフ・フッド、ギルバート・ビーバウアー、「ポートフォリオパフォーマンスの決定要因」、ファイナンシャルアナリストジャーナル、1986年、第42巻、第4号（7-8月）、39-44ページ。
  1. ^ Bacon, Carl R. (2019). 「パフォーマンス・アトリビューションの歴史と進歩」CFA Institute Research Foundation. p. 18. 2020年5月15日閲覧。
  2. ^ リチャード・C・グリノルド、ロナルド・N・カーン (1999). 『アクティブ・ポートフォリオ・マネジメント：優れたリターンの創出と選択、そしてリスク管理のための定量的アプローチ』（第2版）. マグロウヒル. p. 1,7,12.
  3. ^ リチャード・C・グリノルド、ロナルド・N・カーン (1999). 『アクティブ・ポートフォリオ・マネジメント：優れたリターンの創出と選択、そしてリスク管理のための定量的アプローチ』（第2版）. マグロウヒル. p. 13. S2CID  153107814.
  4. ^ Clarke, Roger G.; de Silva, Harindra; Thorley, Steven (2015). 「アクティブ・ポートフォリオ・マネジメントの分析」CFA協会. p. 3. 2020年5月15日閲覧。
  5. ^ Bacon, Carl R.; Wright, Marc A. (2012). 「Return Attribution」. CFA Institute . 2020年5月10日閲覧。[永久リンク切れ]
  6. ^ 「Return Attribution」CFA協会、2012年。 2020年5月11日閲覧。[永久リンク切れ]
  7. ^ Bacon, Carl R.; Wright, Marc A. (2012). 「Return Attribution」. CFA Institute . 2020年5月10日閲覧。[永久リンク切れ]
  8. ^ Steiner, Andreas (2012). 「Active Risk Attribution」. 2020年5月11日閲覧。
  9. ^ リチャード・C・グリノルド、ロナルド・N・カーン（1999年）『アクティブ・ポートフォリオ・マネジメント：優れたリターンの創出と選択、そしてリスク管理のための定量的アプローチ』（第2版）マグロウヒル、18ページ。
  10. ^ リチャード・C・グリノルド、ロナルド・N・カーン (1999). 『アクティブ・ポートフォリオ・マネジメント：優れたリターンの創出と選択、そしてリスク管理のための定量的アプローチ』（第2版）. マグロウヒル. pp.  12– 17. S2CID  153107814.
  11. ^ Fama, Eugene F.; French, Kenneth R. (2004). 「資本資産価格モデル：理論と証拠」（PDF） p. 44. 2020年5月13日閲覧。
  12. ^ リチャード・C・グリノルド、ロナルド・N・カーン (1999). 『アクティブ・ポートフォリオ・マネジメント：優れたリターンの創出と選択、そしてリスク管理のための定量的アプローチ』（第2版）. マグロウヒル. p. 24. S2CID  153107814.
  13. ^ Urwin, Roger (1998). 「投資マネージャー選定における失望の回避」(PDF) . 国際コンサルティングアクチュアリー協会, 1998年3月. 2020年5月11日閲覧.
  14. ^ Bacon, Carl R.; Wright, Marc A. (2012). 「Return Attribution」CFA協会. p. 334. 2020年5月10日閲覧。[永久リンク切れ]
  15. ^ Bacon, Carl R.; Wright, Marc A. (2012). 「Return Attribution」CFA協会. p. 334. 2020年5月10日閲覧。[永久リンク切れ]
  16. ^ Ding, Zhuanxin (2010-06-16). 「アクティブ運用の基本法則：時系列ダイナミクスとクロスセクション特性」 . doi :10.2139/ssrn.1625834. S2CID  16440076. 2020年5月13日閲覧。 {{cite journal}}:ジャーナルを引用するには|journal=（ヘルプ）が必要です
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