情報比率
投資のリターンとリスクの尺度

情報比率は、投資（証券やポートフォリオなど）のアクティブリターンをベンチマーク指数と比較し、アクティブリターンの変動率（アクティブリスクまたはベンチマークトラッキングリスクとも呼ばれる）を基準として測定するものです。情報比率は、アクティブリターン（投資のリターンとベンチマークのリターンの差）をトラッキングエラー（アクティブリターンの標準偏差、すなわち追加リスク）で割ったものとして定義されます。これは、投資家がリスクの増加1単位あたりに受け取る追加リターンを表します。[1] 情報比率は、ポートフォリオのアクティブリターンをそのリターンのトラッキングエラーで割った比率であり、両方の要素は合意されたベンチマークのパフォーマンスを基準として測定されます。

これは、投資信託やヘッジファンドなどの運用会社のスキルを測るためによく用いられます。運用会社のポートフォリオのアクティブリターンを、ベンチマークに対する運用会社のリスク量で割った値です。情報比率が高いほど、リスク量に対するポートフォリオのアクティブリターンが高く、運用会社の能力も高いとされます。

情報比率はシャープ比率に似ていますが、主な違いは、シャープ比率がリスクフリーリターン（例えば米国債）をベンチマークとするのに対し、情報比率はリスクのある指数（例えばS&P500）をベンチマークとすることです。シャープ比率はポートフォリオの絶対リターンの帰属に役立ち、情報比率はポートフォリオの相対リターンの帰属に役に立ちます。[2]

定義

情報比率は次のように定義されます。 私 R {\displaystyle IR}

私 R ＝ E [ R p − R b ] σ ＝ α ω ＝ E [ R p − R b ] v a r [ R p − R b ] {\displaystyle IR={\frac {E[R_{p}-R_{b}]}{\sigma }}={\frac {\alpha }{\omega }}={\frac {E[R_{p}-R_{b}]}{\sqrt {\mathrm {var} [R_{p}-R_{b}]}}}} ,

はポートフォリオのリターン、はベンチマークのリターン、はアクティブリターンの期待値、はアクティブリターンの 標準偏差です。これは前述のトラッキングエラーの別の定義です R p {\displaystyle R_{p}} R b {\displaystyle R_{b}} α ＝ E [ R p − R b ] {\displaystyle \alpha =E[R_{p}-R_{b}]} ω ＝ σ {\displaystyle \omega =\sigma }

この場合、は超過収益として定義されており、リスク調整後超過収益や回帰分析を用いて算出されたジェンセンのアルファではないことに注意してください。ただし、一部のアナリストは、分子にジェンセンのアルファ、分母に回帰調整後トラッキングエラーを使用しています（この情報比率は、より一般的な定義と区別するために、しばしば評価比率と呼ばれます）。[3] α {\displaystyle \alpha}

金融における利用

上位四分位の投資マネージャーは、通常、年率換算で約半分の情報比率を達成しています。[4]情報比率には、事前（期待値）と事後（観測値）の両方があります。一般的に、情報比率は、マネージャーのポートフォリオのリターンを、3ヶ月物国債の利回りやS&P 500などの株価指数などのベンチマークのリターンと比較します。[5]

一部のヘッジファンドは、パフォーマンス手数料を計算するための指標として情報比率を使用しています。[要出典]

年率情報比率

情報比率は多くの場合、年率化されます。その際、分子はポートフォリオの年率リターンとベンチマークの年率リターンの算術差として計算されるのが一般的ですが、期間間の算術差の年率化は、年率化された期間の算術差ではないため、これは近似値です。[6]ここでの分母は、これらのシリーズの算術差の年率標準偏差（これは年率リスクの標準的な尺度です）とされ、年率化された期間の比率はそれらの比率の年率化であるため、年率情報比率は、ベンチマークに対するポートフォリオの年率化されたリスク調整後アクティブリターンを提供します

批判

情報比率に対する主な批判の一つは、算術収益（幾何収益ではなく）を考慮し、レバレッジを無視していることです。そのため、マネージャーがベンチマークに対してアルファを生み出している場合でも、計算された情報比率はマイナスになる可能性があります。 逆の場合も同様です。マネージャーが生み出すアルファをより適切に測定する方法は、幾何情報比率（GIO）です[要出典]

参照

参考文献

  1. ^ 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 Institute
  2. ^ 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. 7
  3. ^ Carl R Bacon「実践的なリスク調整パフォーマンス測定」、86ページ。
  4. ^ Richard C. GrinoldとRonald N. Kahn著『アクティブ・ポートフォリオ・マネジメント』第2版、114ページ。
  5. ^ フラーム、ガブリエル、フーバー、フェルディナンド (2019). 「投資信託のアウトパフォーマンス確率」.リスク・アンド・ファイナンシャル・マネジメントジャーナル. 12 (3): 108. doi : 10.3390/jrfm12030108 . hdl : 10419/239038 .
  6. ^ 「The Annualization of Attribution」、Andre Mirabelli著、Carl Bacon編『Advanced Portfolio Attribution Analysis』所収。

さらに詳しい情報

  • ベーコン著『実践的なリスク調整パフォーマンス測定』、Wiley、2012年。ISBN 978-1-118-36974-6
  • ベーコン著『実践的ポートフォリオ・パフォーマンス測定とアトリビューション』、Wiley、2008年。ISBN 978-0-470-05928-9
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