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まいえひきぎ
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1 Investment Research アクティブシェアについての考察 Erianna Khusainova, CFA, Senior Vice President Juan Mier, Associate アクティブ運用の成功に関する議論は何十年も遡り現代ファイナンス論の発端にまで行きつきますアクティブシェアはアクティブ運用者の評価の新基準として出現しましたがポートフォリオの個別銘柄の比重がベンチマークの比重とどう異なるかという点に注目しトラッキングエラーなどの伝統的尺度に加えて強化につながります投資業界はアクティブシェアをアクティブ運用ポートフォリオの評価道具に加える重要なツールとして歓迎していますこの基準を紹介した学術論文はアクティブシェアが高いポートフォリオはアウトパフォーマンスに連動すると結論付けましたインデックスをアウトパフォームする唯一の方法はそれと異なることという考え方は直感的に支持されます

2 2 このレポートではまず最初にアクティブシェアの概念を紹介します次に米国に焦点をあてた従前の調査に触れてさらにグローバルとインターナショナルの株式ファンドのアクティブシェアパフォーマンス運用報酬についても論じます加えてベンチマーク構成や投資ユニバースなどアクティブシェアに特有な主な考慮点も検討します異なるポートフォリオにまたがってアクティブシェアをより正確に優れて解釈するのに必要と考えるためです投資業界で最も広く議論されているテーマの一つにアクティブ運用の有効性がありますこの点を取り上げた研究を遡ると 1960 年代後半になりますそれ以来投資運用業界は発展し進化を遂げましたがパッシブ対アクティブの議論は今でも投資関連の中心的課題に留まっていますまず指摘しておきたいのはアクティブ運用のパフォーマンス分析の研究は大抵アクティブ運用者全員を一つのユニバースにまとめてしまっている点ですけれども後述しますが運用者によりアクティブな銘柄選択の度合いやプロセスは異なりますアクティブ陣営の運用者を差別化せずアクティブとパッシブという分け方をするのは不正確と考えますマーティンクレマーズ氏とアンチペタジスト氏は当時イェール大学スクールオブマネジメントの教授でしたがアクティブシェアと呼ばれるアクティブ運用の新しい評価方法の論文を 2006 年 ( 発行は 2009 年 ) に発表しましたペタジスト氏は 2010 年にも後続論文を発表しています両論文が出てからアクティブシェアは市場をアウトパフォームする可能性のある運用者を探す指標になるかと学界の外でも評判になりましたアクティブシェアの概念は直感的かつ実用的ですのでなぜ広く歓迎されたのか少しはわかりますアクティブシェアはポートフォリオやファンドに占めるベンチマークと異なる投資部分と定義されます正確なアクティブシェアの算出方法はまずポートフォリオとベンチマークの各銘柄の比重を比較しその差異の絶対値を算出します次にこれらのアクティブな絶対値の合計を 2 で割るとポートフォリオのアクティブシェアの値が出ます概念的にはポートフォリオやベンチマークに入っているキャッシュや他の証券も含めるべきですショートポジションやレバレッジが無い場合アクティブシェアは 0%( ベンチマークインデックスと全く同一のポートフォリオ ) から 100%( ベンチマークインデックスとは完全に異なるポートフォリオ ) までの間になりますアクティブシェアが 40% という仮想ポートフォリオでこの概念を示しました ( 図表 1) 図表 1 仮想ポートフォリオのアクティブシェア銘柄ポートフォリオの比重 [x] (%) 指数の比重 [y] (%) アクティブシェア [x] - [y] (%) アクティブウェイトの絶対価値 (%) A B C D E F Sum アクティブシェア 40 上記は説明目的のために示したものです n アクティブシェアの正式に定義する算出式 : Active Share = ½ Σ w fund,i w index,i i=1

3 3 もう一つの考え方はポートフォリオのベンチマークと同一のポジションを取った部分は 100% 引くアクティブシェアの割合に等しくなります例えばアクティブシェアが 80% ならポートフォリオの残り 20% はインデックスと同様な投資となります論理的に推論できますが指数をアウトパフォームする唯一の方法はそれと異なるようにすることですアクティブ運用者は 2 つの方法でこれを図ります第一は銘柄選択ですポートフォリオのリターンを高める潜在力に基づいて広い投資対象から個別銘柄を選択することですその結果大抵はベンチマークに含まれる銘柄より少ない銘柄数を保有しベンチマーク外の銘柄に投資することも多々あります第二の手法はファクターベット ( 要因に賭けること ) ですセクターや業界地域をオーバーウェイトあるいはアンダーウェイトにすることですこの手法を取るアクティブ運用者は経済の体系的リスクに対する見方に基づいてポートフォリオの様々な比重を変えます例えばアクティブ運用者は経済展望や業界への個人的見方に基づいてディフェンシブやシクリカルなセクターをオーバーウェイトにする場合もあります伝統的にポートフォリオのアクティブ運用の度合いはトラッキングエラーで測られてきましたトラッキングエラーとはベンチマークに対するポートフォリオの超過リターンの乖離の標準偏差を表しますその特徴として過去のリターンに基づきある時点でのスナップショットとなるアクティブシェアと対照的です算出方法の特性によりトラッキングエラーの方がファクターベットの指標としては良いかもしれません ( 大きくファクターベットを取るポートフォリオはトラッキングエラーは大きくなります ) しかしポートフォリオの個別保有銘柄のベンチマークに対する偏差の度合いは必ずしも充分に説明されませんそのためトラッキングエラーを見ただけでは誤解を招くかもしれません小さいトラッキングエラーが常にパッシブな運用スタイルを示すわけではないからです例えば 10 業種で各業種が 20 銘柄ずつのベンチマークに対しポートフォリオはベンチマークと同じ業界別の比重を保ちつつも各業種の 1 銘柄ずつを保有することも出来るしベンチマーク外の銘柄に主に投資することも可能ですこの仮想ポートフォリオはトラッキングエラーは小さいもののベンチマークとはかなり異なる銘柄保有になります一方ベンチマークの保有から大きく逸れずにかなりのファクターベットを行えばトラッキングエラーは大きくなりますアクティブシェアは個別銘柄保有に対するポジションを見るため銘柄選びの効果をうまく把握し上述したトラッキングエラーの限界に対応できます図表 2 アクティブシェアとトラッキングエラーに基づくアクティブ運用者の分類アクティブシェア五分位トラッキングエラーストックピッカー 5 1 to 4 集中型 5 5 ファクターベット 1 to 4 5 適度なアクティブ 2 to 4 1 to 4 隠れパッシブ 1 1 to 4 5 最高, 1 最低 Source: Petajisto (2010) 両尺度は互いに補完し合いアクティブ運用者のプロセスをしっかりと評価できますペタジスト氏はアクティブシェアとトラッキングエラーを用いて多数のファンドを五分割し 5 つのタイプのアクティブ運用に分類しました ( 図表 2) なお集中型とは他の文脈で使われるような銘柄保有が少数という意味ではなくアクティブな銘柄選択とファクターベットを合わせたポートフォリオと定義します ( 実際アクティブシェアとトラッキングエラーの両方で最も上位に入ります ) リターンを追求する投資家が直面するジレンマにアクティブとパッシブのどちらの運用方針に決めるかというのがあります

4 4 その判断をさらに複雑にするのが本当のアクティブ運用者を見分ける必要性です投資家によるアウトパフォームが見込める運用者の選定においてアクティブ運用者の投資スタイルを定義づける特性があまりに多くあるため運用者の選定はさらに複雑になりますしかし実現までに時間がかかる投資テーマとは無関係に短期のボラティリティが運用成績に影響を及ぼすこともあるため過去の運用成績のみに基づいた運用者の評価だけでは不十分です直近のリターンの特質と次の局面の特質はかなり異なるかもしれませんしいかなる投資プロセスにも短期的なアンダーパフォームはつきものとも考えます過去のリターンから仮想期待パフォーマンスを推定するには多くのリスクとシクリカル要因の調整をしなければならず間違いや不確定な結論になりがちですこのような状況に対しアクティブシェアはポートフォリオがベンチマークをアウトパフォームする傾向を見るのに役立つ指標となりえます図表 3 アクティブ運用者分類の年率パフォーマンス (%) ストックピッカー集中型クレマーズ氏とペタジスト氏の 2009 年の論文とペタジスト氏の 210 年の論文が示したようにアクティブシェアが高いポートフォリオの方が運用報酬控除後ベースであってもベンチマークをアウトパフォームする可能性が高くなります ( 図表 3) ファクターベットベンチマーク調整後のグロスベースベンチマーク調整後のネットベース適度なアクティブ隠れパッシブ 1990 年から2009 年までの期間上記は説明目的のために示したものです過去のパフォーマンスは将来の結果について保証するものではありません上記のデータはラザードのいかなる商品や戦略をも示すものではありません上記データは米オールエクイティ投資信託をベースにしていますインデックスファンド業種セクターファンド預かり資産が1,000 億ドル未満のファンドは除外しています Source: Petajisto (2010) さらに変動が激しいトラッキングエラーに比べてアクティブシェアは一貫性がかなり高い指標ですクレマーズ氏とペタジスト氏の 2009 年の論文によると今年のアクティブシェアは来年及びその後のアクティブシェアを非常にうまく予知します両論文執筆者は対象となる投資信託のサンプルをランク付けして十分位にしその十分位があまり変わらないことを観察した厳密な分析に基づいてこの結論を得ましたしかしこの結論は実際的な説明でも裏付けられます例えば今年ストックピッカーであったポートフォリオが来年にはインデックスファンドに変わることはなさそうです安定的な統計データはより確信が持てる評価をするのに役立つためアクティブシェアのこの特徴は投資家には貴重ですアクティブを装う隠れパッシブ運用者運用報酬控除後ベースでは多数のアクティブ運用者はパッシブなベンチマークをアンダーパフォームしていると言われますしかしアクティブ運用者の調査対象ユニバースに隠れパッシブ運用者が含まれていることもその理由の一つにあげられます大雑把な定義ですが隠れパッシブとはベンチマークに似通った運用をしつつもアクティブと自称しているファンドですパッシブ戦略に似通ったパフォーマンスをあげつつアクティブの運用報酬を取っているため高くつくかもしれませんアクティブシェアは隠れパッシブを見分けるのに役立ちますアクティブの判断基準を定義づけるのは困難ですが ( そしてベンチマーク指数の構成やポートフォリオ組成

5 5 図表 4 増える隠れパッシブ米オールエクイティ投資信託資産のアクティブシェア分類による分類 (%) アクティブシェアの割合 (%) アクティブシェア分類 : Source: Petajisto (2010) プロセスなど多数の要因により調整する必要がありますが ) クレマーズ氏とペタジスト氏は米国の投資信託ユニバースの場合アクティブシェアを 60% と設定しましたつまりアクティブシェアが 60% 未満である運用者を隠れパッシブにしましたこの定義に基づき隠れパッシブの割合を調べると調査した米国の投資信託ユニバースにおいて 1980 年には 1% であったのが 2009 年には 30% 近くと激増しました ( 図表 4) これは重要な調査結果です多くの要因が考えられますが我々のここでの分析範囲を超えていますアクティブ運用者はプラスのリターンをあげてパッシブ戦略を上回るかもしれませんが投資家が最終的に求めるのは運用報酬控除後のリターンですそのため各分類の平均運用報酬 ( 経費率 ) を調べることは有益です ( 図表 5) アクティブシェアが増えるに従い報酬が増えるつまりアクティブな銘柄選択が増えるに従い投資家は高い運用報酬を支払うというのが妥当な想定かもしれませんが実際は違いますアクティブシェアが高いほど経費率が上がるという厳格な直線的な関係ではないことが表から読み取れます ( 集中型の方がストックピッカーより経費率が若干高くなっています )5 つの分類の内隠れパッシブは確かに経費率は最低ですがパッシブなインデックスファンドと比較すると高くつきます米投資会社協会 (ICI) によると 2011 年のインデックス株式ファンドの平均経費率は 0.14% 程度でした図表 5 アクティブ運用者分類と経費率 (1990 年年 ) アクティブシェア分類平均経費率 (%) 高ストックピッカー 1.41 集中型 1.60 ファクターベット 1.34 適度なアクティブ 1.25 低隠れパッシブ 1.05 Source: Petajisto (2010) グローバルとインターナショナルの投資信託におけるアクティブシェア次に米国株式ファンド以外の投資信託とアクティブシェアを見ていきましょうモーニングスターのデータを利用してグローバルとインターナショナルの株式ユニバースのアクティブ運用者ファンドを選び ( 対象数は 200 ファンドになりました ) 5 年平均の経費率と 2011 年末のアクティブシェアを算出しました

6 6 図表 6 グローバルとインターナショナルのファンドのアクティブシェア手数料パフォーマンスグローバルとインターナショナルの投資信託の分析に基づくと最下位 2 割の株式ユニバースのアクティブシェアは 70% 未満となりましたアクティブ平均アクティブシェア五分位シェア (%) グロスリターン (%) ネットリターン (%) 経費率 (%) 高低年から2011 年までの期間上記データは MSCIオールカントリー世界指数 ( 除く米国 ) MSCI EAFE MSCIオールカントリー世界指数 MSCI 世界指数をベンチマークにするファンドをベースにしていますインデックスファンドファンドオブファンズエンハンストインデックスファンドは除外しています上記は説明目的のために示したものです過去のパフォーマンスは将来の結果について保証するものではありません上記のデータはラザードのいかなる商品や戦略をも示すものではありません Source: Morningstar 次に各ファンドのベンチマークに対するネットとグロスの 5 年の年率リターンを取得してアクティブシェアの 5 分位にランク付けしましたさらに各分位のグロスとネットの平均超過リターン並びに平均経費率も算出しましたこの簡易な計算方法でこの投資ユニバースのアクティブシェアの特性とパフォーマンスを検証できました実際のところ我々のサンプルの最もアクティブシェアが高い最上位 2 割はアウトパフォーマンスの平均も最高となりました ( 図表 6) 算出結果の傾向はアクティブシェアの論文と一致しています直感的にもアクティブシェアは異なる投資ユニバースにおいても有効と考えられるためこの傾向は驚きではないかもしれません私たちの調査においてもアクティブシェアの最上位 2 割のファンドの経費率が最も高いわけではなかったことも興味深いです前述した米国株の隠れパッシブのアクティブシェアの割合が 60% 未満であったのとは異なります強調すべきはこれらの割合が示すのは厳格な合格不合格テストではなく指針である点です他の投資ユニバースを調査するとアクティブシェアの解釈には微妙な差異がでてきますこのような実証テストを他の資産クラスや投資ユニバースに広げる意味はありアクティブシェアを解釈するグローバル基準に磨きをかける一助となるでしょう特に興味深いのはエマージングマーケットやそれ以外の構成銘柄が多かったり少なかったりするベンチマークの投資ユニバースをテストしてみることです ( ベンチマークの特徴については後述 ) 次章ではアクティブシェアを緻密に解釈するための考慮点を検討しますアクティブシェアの評価にあたっての考慮点これまでの議論ではアクティブシェアを考慮すれば成功する運用者の追求が強化されそうですアクティブシェアが低いファンド ( 米株式投資信託の場合 60% 未満が指針 ) の場合アクティブシェアは潜在的な隠れパッシブつまり高くつく投資を見分ける良い指標になりますそうなると次にはアクティブシェアが高い運用者のみを探そうとなりそうですがすべての投資ユニバースや状況においてこの割合のみに基づいて結論を急いてはなりません上述したようにアクティブシェアは多数の要因の影響を受け達成する水準をも左右されますアクティブシェアの正確な解明にはベンチマークの選定とその構成投資ユニバースの広さポートフォリオ組成プロセスはすべて重要なポイントになりますベンチマークの選定と構成同様の投資スタイルのファンドが異なる指数をベース

7 7 図表 7 アクティブシェアに影響を及ぼすベンチマークの構成銘柄数と集中度ベンチマーク FTSE NAREITオールエクイティ REIT 指数 MSCI エマージングマーケット南米指数最大 20 銘柄の比重をまとめました ( 図表 7) FTSE NAREIT オールエクイティ REIT 指数は最上位 20 銘柄がその時価総額の 6 割以上を占めます対照的に Russel2500 指数の最上位 20 銘柄は全体のわずか 5% しか占めていませんそれゆえに構成銘柄数が少なく少ない銘柄に集中しているベンチマークを用いるとアクティブシェアを上げるのは極めて困難です投資ユニバースの範囲時価総額上位 20 銘柄の比重 (%) 構成銘柄数 S&P500 指数 MSCI エマージングマーケット指数 MSCI EAFE 指数 MSCIオールカントリー世界指数 Russell 年 12 月時点 Source: FactSet にしている場合両ファンドのアクティブシェアはそのままでは比較できません指数によって構成銘柄数加重方法時価総額上位銘柄の構成比率集中が異なるためです用いる指数により同じポートフォリオのアクティブシェアが大幅に異なることもありえますポートフォリオの投資ユニバースや時価総額範囲スタイル資産クラスを反映するのに不適格なベンチマークを用いてしまうとオーバーラップする保有銘柄が少なかったりうわべだけのアクティブベットが占めてしまいアクティブシェアは無理やりつり上がってしまいますそのため同じスタイルの複数ポートフォリオのアクティブシェアを比較する場合ベンチマークに気を付けなければなりません適正なベンチマークの選択において指数の構成によってはアクティブシェア水準がかさあげされやすくなる点は注意した方がよさそうです具体的には広範囲な構成銘柄数が多い時価総額上位銘柄にあまり集中されていない指数とかでグローバル小型株債券などのユニバースの代理として使われます例として 2,431 銘柄で構成されている MSCI オールカントリー世界指数 (ACWI) を 145 銘柄しかない MSCI エマージングマーケット南米指数と比較しましょう ACWI をベンチマークとする運用者の方がオーバーウェイトする魅力的な銘柄や見送る多数の銘柄を見つける投資機会は広いですそのため ACWI の運用者はアクティブシェアを高めるのに有利ですその結果構成銘柄数が多いベンチマークを用いるファンドは構造的なバイアスを埋め合わせるため隠れパッシブの定義範囲は高めに再評価すべきですさらに構成銘柄数が少ない指数は広範囲の指数と比べて少数銘柄が全体の時価総額の大きな部分を占める傾向になります代表的指数における構成銘柄数と投資ユニバースが小さい場合も構造的にアクティブシェアは低くなります投資の選択肢が少なければ必然的にベンチマークの内外で投資できる銘柄の中から大幅に異なる銘柄ポジションを作ることは制限されますベンチマーク外のユニバースが広がり大きなユニバースに進化していったとしてもそこにある魅力的な個別銘柄はポートフォリオの投資要件を満たさなかったりしますそのため小さいユニバースでアクティブシェアを高めるのはどうやっても実行不可能かもしれず隠れパッシブと定義するアクティブシェアの上限は下げるべきでしょう

8 8 図表 8 2 つの仮定ポートフォリオの時価総額別比重と集中度比較ポートフォリオA ポートフォリオB Russell1000バリュー指数時価総額 (10 億ドル ) 比重 (%) 銘柄数比重 (%) 銘柄数比重 (%) 銘柄数 > to to to 合計年 12 月時点上記は説明目的のために示したものです上記のデータはラザードのいかなる商品や戦略をも示すものではありません Source: FactSet ポートフォリオの組成プロセスアクティブシェアは個別銘柄の組成プロセスのダイナミクスの影響も受けます大型株で魅力的な投資機会を見つけた場合大型株をオーバーウェイトにすると中小型株をオーバーウェイトにする場合よりアクティブシェアは低下す可能性が高まりますその理由は指数内で大きな比重を占めるポジションに強気な場合と同様ですアクティブな比重を高める余地が制限されつつポートフォリオの資金を投じなければなりませんここで 2 つの仮想ポートフォリオを使った詳細な例を見てみましょう ( 図表 8) どちらも同数の銘柄を保有し Russel1000 バリュー指数 ( 構成銘柄の時価総額が広くまたがっている指数なため ) をベンチマークにしています図表には両ポートフォリオとベンチマークの時価総額別の銘柄数と比重を示しました指数における中小型株 ( 時価総額 100 億ドル未満 ) は 534 銘柄で大型株 ( 時価総額 400 億ドル未満 ) の 26 銘柄より銘柄数は 10 倍以上になります仮想ポートフォリオ B は仮想ポートフォリオ A よりアクティブシェアは高くなります B は中小型株への配分が大きく平均比重が低い銘柄をより多く保有しているため銘柄がオーバーウェイトする機会は大きく結果的にアクティブシェアも高まります対照的に大型株をターゲットにしたポートフォリオはより多くのリソースが必要としアクティブのオーバーウェイトのための選択銘柄ユニバースは小さくなるかもしれません従って運用者を比較する場合そのアクティブシェアを包括的に評価するにはそれぞれの投資の考えがどのようにポートフォリオの構成に影響しているかを理解することが重要ですここで強調したいのはクレマーズ氏とペタジスト氏の研究でアクティブシェアの高低を定義したのは米国の投資信託ユニバースの場合であり他の投資ユニバースについては正式に定義されていないことです両氏の理論ではアクティブシェアが高いと ( 競合他社比において ) ベンチマークとのオーバーラップが少なくベンチマークをアウトパフォームする可能性の高いポートフォリオとなりますこれは概念としては有効ですがあくまで指針として使われるべきですなおこの概念については我々が行ったグローバルとインターナショナルなファンドを用いた簡易的手法でも同じ結果が証明されました結論金融市場はますます複雑になる一方ポートフォリオ運用者は多くの分野の専門家を組み合わせてパッシブなベンチマークをアウトパフォームしようと努めます

9 9 そのため将来の勝者となりそうな運用者を積極的に見極めるツールを投資家が求めるのは自然なことですベンチマークをアウトパフォームする唯一の方法はそれと異なることという主張に根差してアクティブシェアはこの概念をとらえポートフォリオの保有銘柄とそのサイズをベンチマークの保有状況と比較し精密に計測します簡単で直感的で時間の経過でも一貫性があるアクティブシェアは伝統的な過去のリターンに基づくトラッキングエラーでとらえられなかったアクティブ運用者の評価に新たな次元をもたらしましたトラッキングエラーはファクターベットの代わりとして役立つ傾向にありますが銘柄選択の投資哲学を持つ運用者は銘柄選択の代わりとして有効なアクティブシェアで補完され改善した分析の恩恵を受けると考えます我々で他のファンドユニバースにおけるアクティブシェアについて分析したところ少なくとも表面上はグローバルとインターナショナルなファンドにおいても米投資信託ユニバースのアクティブシェアでわかったことと同様な結果が得られました具体的にはアクティブシェアが高いファンドはアウトパフォームの結果を導く可能性が最も高いことですそうはいえども異なるポートフォリオ間のアクティブシェアの評価には考慮すべき点がありますベンチマークそのものがポートフォリオのアクティブシェアに影響を与える決定的な要因のひとつです適切なベンチマークを選択しベンチマークの構成を深く分析することがアクティブシェアのより正確な解釈には望ましいです投資ユニバースのサイズやポートフォリオの組成プロセスなどの要因も洗練された分析には考慮しなければなりませんクレマーズ氏とペタジスト氏は研究から高いアクティブシェアはアクティブリターンを上げパッシブなベンチマークをアウトパフォームする運用者の可能性を識別しやすくそれは運用報酬控除後でも同様という結論を得ましたそれに基づきアクティブシェアという新尺度は真のアクティブ運用者を見抜く取組みを助ける実用的ツールとして投資業界に広く導入されています References Cremers, K.J. Martijn and Antti Petajisto. How Active Is Your Fund Manager? A New Measure That Predicts Performance. Review of Financial Studies, September Fama, Eugene and Kenneth French. Luck versus Skill in Mutual Fund Performance. Dimensional Fund Advisors Fama/French Forum, November 2009: Jensen, Michael C. The Performance of Mutual Funds in the Period Journal of Finance, Kosowski, Robert, Allan Timmermann, Russ Wermers, and Hal White. Can Mutual Fund Stars Really Pick Stocks? New Evidence from a Bootstrap Analysis. Journal of Finance, December Investment Company Institute Investment Company Fact Book. 52nd Edition, Mauboussin, Michael. Seeking Portfolio Manager Skill. Legg Mason Capital Management, February Petajisto, Antti. Active Share and Mutual Fund Performance December Available at SSRN: or Important Information Originally published on 6 March Revised and republished on 25 June Information and opinions presented have been obtained or derived from sources believed by Lazard to be reliable. Lazard makes no representation as to their accuracy or completeness. All opinions expressed herein are as of the date of this presentation and are subject to change. MSCI makes no express or implied warranties or representations and shall have no liability whatsoever with respect to any MSCI data contained herein. The MSCI data may not be further redistributed or used as a basis for other indices or any securities or financial products. This report is not approved, reviewed, or produced by MSCI Morningstar, Inc. All rights reserved. The information contained herein: (1) is proprietary to Morningstar and/or its content providers; (2) may not be copied or distributed; and (3) is not warranted to be accurate, complete, or timely. Neither Morningstar not its content providers are responsible for any damages or losses arising from any use of this information. Past performance is not a reliable indicator of future results. This paper is for informational purposes only. It is not intended to, and does not constitute financial advice, fund management services, an offer of financial products or to enter into any contract or investment agreement in respect of any product offered by Lazard Asset Management and shall not be considered as an offer or solicitation with respect to any product, security, or service in any jurisdiction or in any circumstances in which such offer or solicitation is unlawful or unauthorized or otherwise restricted or prohibited. LR22744

10 ご留意事項 2015 年 6 月本資料はアクティブシェアについての考察を説明することを目的としてラザードアセットマネージメントエルエルシーが上記時点に作成した資料をラザードジャパンアセットマネージメント株式会社が翻訳編集したものです本資料における統計等は信頼できると思われる外部情報等に基づいて作成しておりますがその正確性や完全性を保証するものではありません本資料中の数値図表見解や予測などは本資料作成時点でのものであり予告なく変更する場合があります尚本資料中の過去の実績に関する数値図表見解や予測などを含むいかなる内容も将来の運用成績を保証するものではありませんまた本資料で言及する個別銘柄についていかなる勧誘推奨をするものではありません本資料で使用している指数等に係る著作権等の知的財産権その他一切の権利は当該指数等の開発元または公表元に帰属します重要事項ラザードジャパンアセットマネージメント株式会社金融商品取引業者関東財務局長 ( 金商 ) 第 469 号加入協会 : 一般社団法人日本投資顧問業協会会社概要商号住所電話登録番号等加入協会設立資本金主要株主ラザードジャパンアセットマネージメント株式会社東京都港区赤坂二丁目 11 番 7 号赤坂ツインタワー (ATT) 新館金融商品取引業者 ( 投資運用業投資助言代理業 ) 関東財務局長 ( 金商 ) 第 469 号一般社団法人日本投資顧問業協会 1987 年 8 月 14 日 3 億円ラザードアセットマネージメントエルエルシー 100% リスク情報本資料に記載された運用戦略では主に値動きのある株式等の有価証券を投資対象としているため組入れ証券の価格下落や組入れ証券の発行会社発行体の倒産や財務状況の悪化により影響を受けますまた外貨建資産に投資しますので為替の変動投資国の政治経済情勢為替規制資本規制等による影響を受けますしたがって投資家の皆様の投資元本は保証されるものではなく損失を生じることがあります投資顧問報酬について投資一任契約に係る投資顧問報酬は組入資産の内容と投資形態により当社規定の料率を提示させていただきますが最終的にはお客様との個別協議に基づき決定いたしますまた有価証券売買手数料外貨建資産の保管費用や消費税等は別途諸費用として発生いたしますが運用状況により変動するものであり事前にその総額を表示することはできません * 投資一任締結契約のお申込みにあたっては必ず契約締結前交付書面をご確認ください

11 インデックスデータ Certain information included herein is derived by Lazard in part from an MSCI index or indices (the Index Data ). However, MSCI has not reviewed this product or report, and does not endorse or express any opinion regarding this product or report or any analysis or other information contained herein or the author or source of any such information or analysis. MSCI makes no express or implied warranties or representations and shall have no liability whatsoever with respect to any Index Data or data derived there from. The MSCI Index Data may not be further redistributed or used as a basis for other indices or any securities or financial products. 個人情報の利用目的について当社はお客様の同意を得た場合及び法令等により例外として取り扱われる場合を除き以下の目的の達成に必要な範囲内においてのみ個人情報利用いたします 1 投資助言業務および投資一任契約に関する業務のため 2 商品情報およびサービス提供業務のため ( 今後法令等により取扱いが認められる業務を含みます ) 3 社内における管理例えば新規または既存のお客様とのお取引等を管理するため 4 投資行動に関する情報の提供等を含むお客様へのサービス提供のため 5 事務処理新規顧客獲得を含むマーケティング活動のため 6 適合性の原則等に照らした商品サービスのご提供を判断するため 7 その他お客様とのお取引の適切かつ円滑な履行のためまた当社は以下の目的で当社の関係会社に対してお客様の個人情報を共同して利用する場合があります 1 関係会社間で情報を共同して利用することでより効率的且つ確実なサービスをお客様に提供するため 2 リスク管理コンプライアンスチェック等に利用することによって会社内の法令遵守体制及び関係会社間における内部管理体制の向上を図るため 3 お客様との投資一任契約に基づくお取引に関する事務処理審査のため 4 国際的なデータベースに記録を集約し一元的に保管管理するため

<4D F736F F D F C F91E A8E91904D91F582CC817582C282DD82BD82C44E CE8FDB8FA C789C182CC82A8926D82E782B92E646F63>

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