ハリー・マーコウィッツ

ハリー・マーコウィッツ
誕生
ハリー・マックス・マーコウィッツ
（1927年8月24日）1927年8月24日
シカゴ、イリノイ州、米国
死去2023年6月22日(2023-06-22)（享年95歳）
米国カリフォルニア州サンディエゴ
学歴
学歴シカゴ大学（PhB、MA、PhD）
博士課程指導教員ミルトン・フリードマン、ジェイコブ・マルシャック
影響を受けた人物チャリング・コープマンズレナード・サベージ
学術研究
分野金融経済学
流派または伝統シカゴ学派経済学
機関ハリー・マーコウィッツ社、カリフォルニア大学サンディエゴ校ラディ経営大学院、バルーク大学、ランド研究所、カウルズ委員会、ペンシルベニア大学[ 1 ]
注目すべきアイデア現代ポートフォリオ理論、効率的フロンティア、疎行列法、SIMSCRIPT
受賞ジョン・フォン・ノイマン理論賞（1989年）ノーベル経済学賞（1990年）
ウェブサイト

ハリー・マックス・マーコウィッツ（1927年8月24日 - 2023年6月22日）は、1989年にフォン・ノイマン理論賞、1990年にノーベル経済学賞を受賞したアメリカの経済学者です

マーコウィッツ氏は、カリフォルニア大学サンディエゴ校（UCSD）のラディ経営大学院の金融学教授でした。彼は、資産のリスク、リターン、相関、分散が投資ポートフォリオの予想リターンに 及ぼす影響を研究した現代ポートフォリオ理論における先駆的な研究で最もよく知られています。

バイオグラフィー

ハリー・マーコウィッツはユダヤ人一家にモリスとミルドレッド・マーコウィッツの息子として生まれた。 [ 2 ]高校時代、マーコウィッツは物理学と哲学、とりわけデイヴィッド・ヒュームの思想に興味を抱き、シカゴ大学で学部生の時もその興味を抱き続けた。教養学博士号を取得後、 [ 3 ]マーコウィッツはシカゴ大学での研究を続けることを決め、経済学を専攻することにした。そこで彼は、ミルトン・フリードマン、チャリング・クープマンス、ヤコブ・マルシャック、レナード・サベージなど著名な経済学者に師事する機会を得た。学生時代には、当時シカゴにあったカウルズ経済研究委員会の委員に招かれ、1950年に同大学で経済学の修士号を取得した。 [ 3 ]

マーコウィッツは博士論文のテーマとして、株式市場の分析に数学を応用することを選んだ。指導教官のジェイコブ・マルシャックは、このテーマがカウルズ委員会の創設者であるアルフレッド・カウルズも好んでいたことを指摘し、彼にこのテーマを追求するよう奨励した。当時の株価に関する一般的な理解はジョン・バー・ウィリアムズの現在価値モデルに基づいていたが、マーコウィッツはその理論にはリスクの影響に関する分析が欠けていることを認識した。この洞察が、1952年にジャーナル・オブ・ファイナンス誌に掲載された、不確実性下におけるポートフォリオ配分に関する彼の画期的な理論の発展につながった。[ 4 ]

1952年、ハリー・マーコウィッツはランド研究所に就職し、そこでジョージ・ダンツィグと出会った。ダンツィグの助力を得て、マーコウィッツは最適化手法の研究を続け、後にマーコウィッツ・フロンティアと名付けられる、最適な平均分散ポートフォリオを特定するための臨界線アルゴリズムをさらに発展させた。また、1952年には、マーコウィッツが投資ポートフォリオ戦略を分析した最初の論文『ポートフォリオ選択』を出版した。[ 4 ]

1954年、彼はシカゴ大学[ 3 ]でポートフォリオ理論に関する論文で経済学の博士号を取得した。このテーマは非常に斬新だったため、マーコウィッツが博士論文審査を受けている最中、ミルトン・フリードマンは彼の貢献は経済学の範疇外だと主張した[ 5 ] 。1955年から1956年にかけて、マーコウィッツはジェームズ・トービンの招きで、当時イェール大学に移転していたコールズ財団[ 2 ]で1年間を過ごした。彼は1956年の論文で臨界線アルゴリズムを発表し、この財団での活動期間を利用してポートフォリオ配分に関する著書を執筆し、1959年に出版した[ 6 ]。

マーコウィッツは、 1990年にニューヨーク市立大学バルーク校の教授として経済学の分野でノーベル経済学賞を受賞した。その前年には、ポートフォリオ理論、疎行列法、シミュレーション言語プログラミング (SIMSCRIPT) の3つの分野での理論への貢献により、アメリカオペレーションズリサーチ協会(現在のオペレーションズリサーチおよび経営科学研究所、INFORMS ) からフォンノイマン理論賞を受賞した。疎行列法は現在、係数がほぼゼロである非常に大規模な連立方程式を解くために広く使用されている。SIMSCRIPTは、製造、輸送、コンピュータシステム、戦争ゲームのコンピュータシミュレーションをプログラムするために広く使用されている。SIMSCRIPT (I) には、マーコウィッツが開発したバディメモリ割り当て法が含まれていた。彼は、2002年にオペレーションズリサーチおよび経営科学研究所のフェローに選出された。[ 7 ]

CACI

CACIインターナショナルの前身となる会社は、1962年7月17日にハーブ・カーとハリー・マーコウィッツによってカリフォルニア・アナリシス・センター社として設立されました。彼らはランド研究所で最初のシミュレーション・プログラミング言語であるSIMSCRIPTの開発に携わり、それがパブリックドメインにリリースされた後、SIMSCRIPTのサポートとトレーニングを提供するためにCACIが設立されました。[ 8 ]

1968年、マーコウィッツはマイケル・グッドキンが設立したアービトラージ・マネジメント社に入社した。ポール・サミュエルソンとロバート・マートンと共に、コンピューターによる裁定取引の先駆的な試みの一つとして知られるヘッジファンドを設立した。1970年に最高経営責任者（CEO）に就任。プライベートヘッジファンドとして成功を収めた後、AMCは1971年にスチュアート・アンド・カンパニーに売却された。1年後、マーコウィッツは同社を退社した。[ 9 ]

数年後、彼はCACIのSIMSCRIPTにオブジェクト指向機能を追加する作業に携わった。[ 10 ]

CACI退任後

マーコウィッツ氏は、教職（カリフォルニア大学サンディエゴ校（UCSD）のラディ経営大学院の非常勤教授）、ビデオ配信による講義、そしてコンサルティング（自身のハリー・マーコウィッツ・カンパニーのオフィス）に時間を割いていました。従来型およびオルタナティブ投資顧問会社であるSkyView Investment Advisorsの諮問委員会に所属していました。[ 11 ]また、カリフォルニア州サンノゼに拠点を置く投資顧問会社LWI Financial Inc.（「Loring Ward」）の投資委員会、ロバート・D・アーノット氏がカリフォルニア州ニューポートビーチに拠点を置く投資運用会社Research Affiliatesの諮問委員会、マーク・T・ヘブナー氏がカリフォルニア州アーバインのインターネットベースの資産管理および税務会社Index Fund Advisorsの諮問委員会、そしてテキサス州ダラスに拠点を置く資産管理および投資顧問会社1st Globalの投資委員会の顧問を務めましたマーコウィッツ氏は、「不確実性のコミュニケーションと計算を再構築する」ことを目的とする501(c)(3)非営利団体ProbabilityManagement.orgの顧問を務め、理事も務めた。[ 12 ]

マーコウィッツ氏は、401(k) マネージドアカウントプロバイダー兼投資アドバイザーであるGuidedChoiceの共同創業者兼チーフアーキテクトでした。 [ 13 ]マーコウィッツ氏の最近の仕事には、GuidedChoice 投資ソリューションのバックボーンソフトウェア分析の設計と、GuidedChoice 投資委員会の委員長が含まれます。彼は、退職プロセスの次のステップである、GuidedSpending を通じた退職者の資産分配支援の設計に積極的に関与しました。

2018年、マーコウィッツは「キャンパスへの愛と、ラディ経営大学院で教えることで得た喜び」を称え、ノーベル賞のメダルと卒業証書をカリフォルニア大学サンディエゴ校のガイゼル図書館に寄贈した。[ 14 ]彼は2023年6月22日に95歳で亡くなった。カリフォルニア州サンディエゴの病院で肺炎と敗血症の合併症のため亡くなった。[ 15 ]

研究と経済貢献

平均分散分析

マーコウィッツの主な貢献は、リスクとリターンのトレードオフを定式化したことです。彼は、投資家が完全に相関していない資産を選択することで、ポートフォリオの標準偏差を低減できることを数学的に実証しました

ポートフォリオの 期待収益は次のとおりです。

E(Rp）＝∑iwiE(Ri）{\displaystyle E(R_{p})=\sum _{i}w_{i}E(R_{i})}

資産間の相関関係（） を考慮したポートフォリオ分散（リスク）は次のようになります。ρ{\displaystyle \rho}

σp2＝∑iwi2σi2+∑i∑j≠iwiwjσiσjρij{\displaystyle \sigma_{p}^{2}=\sum_{i}w_{i}^{2}\sigma_{i}^{2}+\sum_{i}\sum_{j}\neq i}w_{i}w_{j}\sigma_{i}\sigma_{j}\rho_{ij}}

効率的フロンティア

「マーコウィッツ弾」：与えられたリターンに対してリスクを最小化する最適なポートフォリオを示す効率的フロンティア

マーコウィッツ効率的ポートフォリオとは、分散投資によっても、与えられた期待リターンに対してポートフォリオのリスクを低減できないポートフォリオのことです。このようなポートフォリオの集合は、**マーコウィッツ効率的フロンティア**を形成します。

最適化問題特定の必要な目標収益率（ ）に対してポートフォリオの分散（リスク）を最小化する最適な重み（ ）を見つけるには、次のようにします。 wi{\displaystyle w_{i}}E∗{\displaystyle E^{*}}

分wσp2＝∑i∑jwiwjσij{\displaystyle \min _{w}\sigma _{p}^{2}=\sum _{i}\sum _{j}w_{i}w_{j}\sigma _{ij}}

以下の制約に従う:

  1. 目標収益率：∑i＝1nwiE(Ri）＝E∗{\displaystyle \sum _{i=1}^{n}w_{i}E(R_{i})=E^{*}}
  2. 予算制約：∑i＝1nwi＝1{\displaystyle \sum _{i=1}^{n}w_{i}=1}

主要出版物

参照

参考文献

  1. ^ Jr, Robert D. Hershey (2023年6月25日). 「ノーベル賞受賞の現代ポートフォリオ理論の先駆者、ハリー・マーコウィッツ氏が95歳で死去」ニューヨーク・タイムズ
  2. ^ a bハリー・M・マーコウィッツ自伝、『ノーベル賞1990』、編集者：トーレ・フレングスミール、[ノーベル財団]、ストックホルム、1991年
  3. ^ a b c “Curriculum Vitae (Harry M. Markowitz)” . hmarkowitz.com . 2020年8月3日時点のオリジナルよりアーカイブ。2017年12月12日閲覧。
  4. ^ a b Markowitz, HM (1952年3月). 「ポートフォリオ選択」. The Journal of Finance . 7 (1): 77–91 . doi : 10.2307/2975974 . JSTOR 2975974 . 
  5. ^ハリー・M・マーコウィッツ –ノーベル賞講演：ポートフォリオ理論の基礎、1990年12月7日（ PDF形式）
  6. ^ Markowitz, HM (1959).ポートフォリオ選択：投資の効率的分散化. ニューヨーク: John Wiley & Sons.（エール大学出版局、1970年、ISBN 978-4-8533-1000）より転載 978-0300013726; 第2版 バジル・ブラックウェル、1991年、ISBN 978-1557861085）
  7. ^フェロー：アルファベット順リスト、オペレーションズ・リサーチ・アンド・ザ・マネジメント・サイエンス研究所、2019年5月10日時点のオリジナルよりアーカイブ、2019年10月9日閲覧
  8. ^ William G. Shepherd Jr. (1988年9月). 「市場価値 - ウォール街のPC」. PC Computing . pp.  150– 157.
  9. ^グッドキン、マイケル.『間違った答えを早く：数兆ドルを取引するマシンの製作秘話』ジョン・ワイリー・アンド・サンズ、2012年
  10. ^ハリー・M・マーコウィッツ (2009). 『Selected Works』 . World Scientific. p. 152. ISBN 978-9814470216 SIMSCRIPT IIIプロジェクトを率いたAna Marjanskiに、SIMSCRIPTにはすでにエンティティ、属性、そしてセットが含まれていると伝えました。彼女は、クライアントがオブジェクト…を求めていると説明しました
  11. ^ 「ハリー・マーコウィッツ：評価 パートII」 2023年7月11日. 2023年9月7日閲覧。
  12. ^ 「確率管理」。
  13. ^ GuidedChoice、「ハリー・マーコウィッツの現代ポートフォリオ理論：効率的フロンティア」
  14. ^ Jennewein, Chris (2018年12月5日). 「UCSD非常勤教授がガイゼル図書館にノーベル賞メダルを寄贈」 . Times of San Diego . 2026年1月17日閲覧。
  15. ^ Jr, Robert D. Hershey (2023年6月25日). 「ノーベル賞受賞の現代ポートフォリオ理論のパイオニア、ハリー・マーコウィッツ氏が95歳で死去」 . The New York Times – NYTimes.com経由.
ウィキクォートには、ハリー・マーコウィッツに関する引用があります
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