テールリスクとはテールリスク : 正規分布を想定した場合平均値から 3 標準偏差を超える乖離が発生すること投資のアウトカムライトテールレフトテール 3 標準偏差の乖離統計的には 99.97% と同等正規分布これが難問である資産クラスによっては非正規分布になる = ファットテ

Size: px

Start display at page:

Download "テールリスクとはテールリスク : 正規分布を想定した場合平均値から 3 標準偏差を超える乖離が発生すること投資のアウトカムライトテールレフトテール 3 標準偏差の乖離統計的には 99.97% と同等正規分布これが難問である資産クラスによっては非正規分布になる = ファットテ"

あきおなぐも
5 years ago
Views:

テールリスクイベントの理解と管理第 9 回グローバルペンションシンポジウム ( 東京 ) John Ross シーガルロジャースケイシーシニアバイスプレジデントべータ

2 テールリスクとはテールリスク : 正規分布を想定した場合平均値から 3 標準偏差を超える乖離が発生すること投資のアウトカムライトテールレフトテール 3 標準偏差の乖離統計的には 99.97% と同等正規分布これが難問である資産クラスによっては非正規分布になる = ファットテールファットテール = 外れ値の可能性が大きくなる ( レフトテール ) 問題はグローバル株式市場にレフトテールイベントが発生するか否かではなくそうしたイベントが発生する確率とそれが市場が織り込み済みのものとどの程度差異があるかということである 2

3 まず市場がどのリスクを織り込み済みかをどのようにして判断するか? 株式債券先物などは配当収益クーポンインフレの予測値資金の時間的価値リスクプレミアに基づいて価格を決定するオプションではボラティリティとして定量化されるリスクバリュエーションが明示的に内包される単純化すると条件付き請求権の典型的なアクチュアリアルプライシングモデルブラックショールズマートンの方程式リスクの間には関連がある ( 米国株式市場は崩壊するか?( Is The U.S. Stock Market Going To Crash? )Dan Westerheide 著 Segal Rogerscasey 2015 年 9 月 ) オプションは金融保険でありその保険はリスク保険である 3

4 Where We Are 2009 年 3 月 9 日以降の市場高値からの S&P 500 インデックスのドローダウンテールリスク : 米国の事例何が市場に織り込まれているか市場が織り込む確率 Segal Rogerscasey が独自に算出した下振れ確率出典 :Bloomberg 2015 年 8 月 28 日の終値 1989からの S&P 500 インデックスの価格下落率 2015 年 5 月 21 日の高値 2130からの S&P 500 インデックスの価格下落率終値市場が織り込む確率 2015 年 12 月 18 日 % 25% 5.3% 1/ 年 12 月 18 日 % 16% 16.0% 1/6.25 Segal Rogerscasey による確率 3.3% 1/ % 1/7 出典 : Segal Rogerscasey OptionsXpress 4

5 Overview 金融イノベーションと複雑性非常に強力なツール専門化 / カスタマイゼーションの可能性アセットアロケーション / 戦術的ポジション調整リスク管理 / 透明性ツールオルタナティブ ( 新規 ) 投資戦略などリスクファクター債務 / 費用の必要性流動性顧客固有のファクターこれまではこれほど多くのツールや手法を自由に使うことはできなかった 5

6 株式とコモディティ株式スマートベータシングルファクター ( サイズバリューモメンタムなど ) マルチファクター ( 複数ファクターの組み合わせ ) 長期 / 短期の株式ヘッジ戦略ロングオンリーの部分を置き換え低ボラティリティマネージドボラティリティ為替オーバーレイヘッジするかしないかコモディティインフレインフレ予測値の変化想定外のインフレと正の相関がある一方株式や債券はインフレと負の相関がある 6

7 アンコンストレインド債券金利にかかわりなく絶対的なリターンを重視する目標リターン ( 絶対値 ):LIBOR + 4~5% 目標リスク ( 絶対値 ) :5~5.5% デュレーションリスクは基本的に排除する見通しが立つ場合のみデュレーションリスクをとるそれ以外はとらないバークレイズ総合インデックスや他のグローバル総合インデックスと比較し高い ( より高い ) トラッキングエラーパフォーマンスを上げるには時間が必要 7

8 アンコンストレインド債券過去データによるとアンコンストレインド債券のリターンはバークレイズ総合インデックスとほぼ同等だったが若干リスクが高かったバークレイズ総合インデックスとアンコンストレインド債券の相関は 0.35 分散化ヒストリカルシミュレーション 2006 年 8 月 ~2015 年 6 月米国債の利回りバークレイズ総合インデックスアンコンストレインド債券コンポジット利回り ( 年率 ) 標準偏差 ( 年率 ) バークレイズ総合バークレイズ総合インインデックス90% デックス80% アンコンアンコンストレインストレインド債券 20% ド債券 10% 2006 年 8 月 2007 年 2 月 2007 年 8 月 2008 年 2 月 2008 年 8 月 2009 年 2 月 2009 年 8 月 2010 年 2 月 2010 年 8 月 2011 年 2 月 2011 年 8 月 2012 年 2 月 2012 年 8 月 2013 年 2 月 3 か月債利回り 10 年債利回り 2013 年 8 月 2014 年 2 月 2014 年 8 月 2015 年 2 月出典 ::Segal Rogerscasey Barclay s Capital 米国財務省 8

9 マルチアセットクラスソリューション資産クラスとリスクプレミアムのダイナミックアロケーションバリュエーション分散化オポチュニティセットの拡大株式債券コモディティ為替デリバティブリスクプレミアムオルタナティブベータリキッドオルタナティブダウンサイドプロテクションとリスク管理ボラティリティターゲットデリスクとリリスクドローダウンの最大化テールリスク 9

10 マルチアセットクラスソリューション多数の選択肢が可能 : テールリスク重視効果は大きいただし費用はかかる上昇相場で得た収益で投資し下落相場に備えるマルチアセット / GTAA オプションオーバーレイリバランシング / ポジション調整の効率向上に貢献通常バリュエーション主導 early が可能だが wrong と混同される場合もあるデリバティブを活用して分散化を図る大半の市場で価値を付加できるが他のオルタナティブと同様下げ相場に対応できるとは限らないオポチュニスティックカテゴライズが困難マネージャーに裁量を与えて市場環境の変化に適応させる 10

11 マルチアセットクラスソリューションの検討分散化のビルトインプランにはオフェンシブ戦略とディフェンシブ戦略をある程度組み合わせる必要がある常にポートフォリオのある程度の割合を勝ちを狙える状態にしておく必要があるしかし大半の投資がうまくいかない場合も資産のある程度の割合は良い成績が上がるようにする (GTAA のような ) 戦略を採用するかは顧客固有のファクターによって決まる意思決定の素早さ期中のマーケットの動向に対応できる能力耐える能力 ( early 対 wrong ) 11

マルチアセットクラスソリューションリターンは従来型のポートフォリオより若干劣ったがリスクが低かったヒストリカルシミュレーション 2005 年 1 月 ~2015 年 6 月米国株 60% 米国コア債券 40% マルチアセットクラスソリューションコンポジット株式 60/ 債券 40 90%

12 マルチアセットクラスソリューションリターンは従来型のポートフォリオより若干劣ったがリスクが低かったヒストリカルシミュレーション 2005 年 1 月 ~2015 年 6 月米国株 60% 米国コア債券 40% マルチアセットクラスソリューションコンポジット株式 60/ 債券 40 90% マルチアセットクラスソリューション 10% 株式 60/ 債券 40 80% マルチアセットクラスソリューション 20% 年平均利回り年平均標準偏差ポートフォリオの平均アップサイドキャプチャーレシオ : 44% * 平均ダウンサイドキャプチャーレシオ : 28% * *Russell 3000 比 12

13 最終的な観点 : 相関関数の収束市場ストレス時に 1 に収束する相関を管理する方法 ( レフトテールリスク ) グローバル資産クラスは歴史的に見て相関が 1 に向かう傾向が高まっている ( グローバル化 ) グローバルダイバージェンスを導入する予測し備えて管理する 13

14 オルタナティブとリスク管理ツールの採用長期的な成功確率を高める分散化と市場機会を拡大するリスク軽減と優れた長期的成績の可能性しかし複雑性が高まる可能性も存在する資産管理スタイルの増加マネージャーの増加情報の増加意思決定の増加課題は常に適切な視点を備えるようにして木を見て森を見ず ( 大局を見失う ) という状態にならないこと 14

各資産のリスク相関の検証分析に使用した期間現行のポートフォリオ策定時 :1973 年 ~2003 年 (31 年間 ) 今回 :1973 年 ~2006 年 (34 年間 ) 使用データ短期資産 : コールレート ( 有担保翌日 ) 年次リターン国内債券 : NOMURA-BPI 総合指数

各資産のリスク相関の検証分析に使用した期間現行のポートフォリオ策定時 :1973 年 ~2003 年 (31 年間 ) 今回 :1973 年 ~2006 年 (34 年間 ) 使用データ短期資産 : コールレート ( 有担保翌日 ) 年次リターン国内債券 : NOMURA-BPI 総合指数 5 : 外国株式外国債券と同様に円ベースの期待リターン = 円のインフレ率 + 円の実質短期金利 + 現地通貨ベースのリスクプレミアムリスクプレミアムは過去実績で 7% 程度但し 3% 程度は PER( 株価 1 株あたり利益 ) の上昇すなわち株価が割高になったことによるもの将来予想においては PER 上昇が起こらないものと想定し 7%-3%= 4% と設定直近の外国株式の現地通貨建てのベンチマークリターンと