JP2005108263A - Method and device for evaluating/controlling/measuring portfolio - Google Patents
Method and device for evaluating/controlling/measuring portfolio Download PDFInfo
- Publication number
- JP2005108263A JP2005108263A JP2005005761A JP2005005761A JP2005108263A JP 2005108263 A JP2005108263 A JP 2005108263A JP 2005005761 A JP2005005761 A JP 2005005761A JP 2005005761 A JP2005005761 A JP 2005005761A JP 2005108263 A JP2005108263 A JP 2005108263A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- portfolio
- regime
- return
- investment
- risk
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title description 9
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 30
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 22
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 claims description 6
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 claims description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 10
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 10
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 2
- 230000007306 turnover Effects 0.000 description 2
- 230000005653 Brownian motion process Effects 0.000 description 1
- 238000005537 brownian motion Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012731 temporal analysis Methods 0.000 description 1
- 238000000700 time series analysis Methods 0.000 description 1
- 230000017105 transposition Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Abstract
Description
本発明は、ポートフォリオの評価・制御・計測方法およびそのシステムに関し、より詳細には、様々な投資問題における評価、制御、計測に関するサービスを、投資家に対して提供するためのポートフォリオの評価・制御・計測方法およびそのシステムに関する。 The present invention relates to a portfolio evaluation / control / measurement method and system, and more particularly, portfolio evaluation / control for providing investors with services related to evaluation, control, and measurement in various investment problems. -It is related with the measuring method and its system.
近年、様々な投資問題における評価、制御、計測に関するサービスが、投資家に対して提供されている。投資家が複数の資産に対して同時に投資を行うことをポートフォリオといい、このようなサービスを利用して、ポートフォリオを構築することが行われている。ポートフォリオ選択理論として、例えば、古典的なマーコヴィッツ理論と、ケリー・ユニバーサル・ポートフォリオ理論(以下、KUP理論という)とが知られている。どちらの理論も、ポートフォリオのリスクとリターンのトレード・オフを最適に制御する理論である。すなわち、リスクが同一ならばリターンが大きいポートフォリオが好ましく、リターンが同一ならばリスクが小さいポートフォリオが好ましいという「リスク・リターン規準」に基づいている。マーコヴィッツ理論が、1期間の投資しか考慮しないのに対して、KUP理論では、中長期的な視点を取り入れて、より現実的な投資環境に対応するという点で相違する。 In recent years, services related to evaluation, control and measurement in various investment problems have been provided to investors. An investor investing in a plurality of assets simultaneously is called a portfolio, and a portfolio is constructed using such a service. As the portfolio selection theory, for example, the classic Markowitz theory and the Kelly universal portfolio theory (hereinafter referred to as KUP theory) are known. Both theories are those that optimally control the portfolio risk / return trade-off. That is, it is based on a “risk / return criterion” in which a portfolio with a large return is preferable if the risk is the same, and a portfolio with a small risk is preferable if the return is the same. The Markowitz theory only considers investment for one period, whereas the KUP theory is different in that it takes a medium- to long-term perspective and responds to a more realistic investment environment.
投資家が投下した資本に対して、投資収益率を観測することができるものを資産という。ここで投資収益率Rtとは、 Assets that can be monitored for return on investment relative to invested capital. And here in the investment rate of return R t,
であり、Stは今期の資産価格、St−1は1期前の資産価格、Dtは資産価格の値動きにより得られる利得を除いた利得を表す。例えば、Dtは、株式投資においては配当に相当する。投資とは、投資収益率を観測することができる全ての資産に対して行う投資をいう。 Where S t is the asset price of the current period, S t−1 is the asset price of the previous period, and D t is the gain excluding the gain obtained by the price movement of the asset price. For example, D t corresponds to a dividend in stock investment. An investment refers to an investment made for all assets whose return on investment can be observed.
図1に、従来の投資問題における評価方法を示す。最初に、投資家は、1つ以上の資産を選択し、これをポートフォリオとする(S11)。次に、リスク、リターンに対する投資家の選好に関する全てのデータをパラメータとして入力する。さらに、選択された資産に対して、投資収益率、投資収益率に影響を与える財務データなどの投資情報を収集して入力する。投資情報は、例えば、外部のデータ提供会社、新聞などから入手する(S12)。 FIG. 1 shows a conventional evaluation method for investment problems. First, the investor selects one or more assets and makes them a portfolio (S11). Next, all data relating to investor preferences for risk and return are entered as parameters. Further, investment information such as return on investment and financial data affecting the return on investment is collected and input for the selected asset. The investment information is obtained from, for example, an external data provider company or a newspaper (S12).
登録されたポートフォリオを所定の規準により最適化し(S13)、ファンドの最適な資産配分比率を決定する(S14)。ここで、ファンドとは、投資家または投資家の集合体が、ポートフォリオの運用に用いた資本と、投資の結果増減した資本とをいう。最後に、最適化されたポートフォリオについて、リターンとリスクとを計測するシミュレーションを行う(S15)。評価結果をフィードバックして、さらに評価を行う場合には、ステップS12に戻り、フィードバックしない場合には、処理を終了する。 The registered portfolio is optimized according to a predetermined standard (S13), and an optimum asset allocation ratio of the fund is determined (S14). Here, the fund means capital used by an investor or a group of investors for managing a portfolio and capital increased or decreased as a result of investment. Finally, a simulation for measuring return and risk is performed for the optimized portfolio (S15). When the evaluation result is fed back and further evaluation is performed, the process returns to step S12. When the feedback is not performed, the process ends.
所定の規準には、上述した「リスク・リターン規準」がある。この規準は、金融経済学の分野では、投資期間終了時点におけるポートフォリオ価値から得られる一般的な効用関数の期待値を最大化するには、どのようなポートフォリオを各投資時点において選択すれば良いか、という期待効用最大化問題の文脈で論じられている。また、経済全体の状態を一般的に記述し、これに依存した資産収益率のダイナミクスを仮定した上で、どのようなポートフォリオを投資期間中の各時点において行なうべきであるかという問題としても論じられている。 The predetermined criteria include the “risk / return criteria” described above. This criterion is, in the field of financial economics, what portfolio should be selected at each investment point to maximize the expected value of a general utility function derived from the portfolio value at the end of the investment period. , In the context of the expected utility maximization problem. It also discusses the question of what portfolio should be done at each point in the investment period, generally describing the state of the economy as a whole and assuming the return on asset dynamics. It has been.
しかしながら、ポートフォリオに組入れる資産の各投資期間の収益率に関し、互いに独立で同一の正規分布に従うという、金融経済学において良く行なわれる仮定をしたときには、KUP理論に基づいたポートフォリオは、投資期間中の全ての時点で一定となる。このことは、現実市場で観測される資産収益率を単純化しすぎたものであり、そのダイナミクスを十分に記述しておらず、その仮定に基づいて導出される一定なポートフォリオも、実務の上では利用できないという問題があった。 However, the portfolio based on the KUP theory is based on the assumption that the return of each investment period of assets to be included in the portfolio follows the same normal distribution independent from each other. It becomes constant at the point of time. This is an oversimplification of the rate of return on assets observed in the real market, does not fully describe its dynamics, and certain portfolios derived based on that assumption are not practical. There was a problem that it could not be used.
一方、計量経済学の一分野でもある時系列分析において、2つのレジームを明示的に取り込んだ時系列モデルにより、GDP(Gross Domestic Product)などのマクロ経済指標のダイナミクスを適切に説明することができる。例えば、ハミルトンモデルにおいては、資産の収益率は、良い経済状態と悪い経済状態の2つのレジームに対応した、異なった期待値と分散を持つ2つの正規分布から発生したものと考える。現実市場において、資産収益率は、2つの正規分布がレジーム確率で加重された混合正規分布として観測される。しかし、資産収益率をハミルトンモデルなどによりレジームを特定した上で、リスク・リターン規準を明示的に用いてポートフォリオを決定することは行われていなかった。 On the other hand, in time series analysis, which is also a field of econometrics, the dynamics of macroeconomic indicators such as GDP (Gross Domestic Product) can be explained appropriately by using a time series model that explicitly incorporates two regimes. . For example, in the Hamilton model, the rate of return on assets is considered to have arisen from two normal distributions with different expected values and variances corresponding to two regimes of good economic conditions and bad economic conditions. In the real market, the asset return is observed as a mixed normal distribution in which two normal distributions are weighted with regime probabilities. However, the portfolio was not determined by explicitly using the risk / return criteria after specifying the regime based on the Hamilton model.
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、推定された経済状態において、ポートフォリオの評価・制御・計測を行う方法およびそのシステムを提供することにある。 The present invention has been made in view of such problems, and an object of the present invention is to provide a method and a system for evaluating, controlling, and measuring a portfolio in an estimated economic state.
本発明は、このような目的を達成するために、請求項1に記載の発明は、予め入力部から入力され、記憶部に格納された、選択された1または複数の資産であるポートフォリオと、該ポートフォリオのリスクおよびリターンに関する投資家パラメータと、前記ポートフォリオに影響を与える投資情報とを用いて、前記ポートフォリオの運用を行うために、前記入力部と前記記憶部に接続された最適化処理部が実行するポートフォリオの評価・制御・計測方法において、前記最適化処理部が、前記記憶部に格納された前記投資情報から、観測可能な複数の実現値からなる列ベクトルであるレジームとして複数のレジーム定義関数を生成し、該レジーム定義関数を計算した実数値である複数のレジーム滞留確率を算出して、前記記憶部に格納する第1計算ステップと、前記最適化処理部が、前記記憶部に格納された、前記投資情報、前記第1計算ステップで生成された前記レジーム定義関数および前記レジーム滞留確率のいずれかを用いて、前記ポートフォリオのリターンに相当する投資収益率の期待値および前記ポートフォリオのリスクに相当する投資収益率の分散を算出する第2計算ステップと、任意に選択されたレジームの前記レジーム定義関数と前記レジーム滞留確率のいずれかに基づいて、前記記憶部に格納された前記投資家パラメータを用いて、前記最適化処理部が、前記リスクを前記投資家パラメータにより特定される実数値とする制約条件の下で、前記リターンが最大となる第1ポートフォリオを算出する第3計算ステップと、任意に選択されたレジームの前記レジーム定義関数と前記レジーム滞留確率のいずれかに基づいて、前記記憶部に格納された前記投資家パラメータを用いて、前記最適化処理部が、前記リターンを前記投資家パラメータにより特定される実数値とする制約条件の下で、前記リスクが最小となる第2ポートフォリオを算出する第4計算ステップと、前記最適化処理部が、前記第3計算ステップで算出された前記第1ポートフォリオと前記第4計算ステップで算出された前記第2ポートフォリオのうち、いずれか選択されたレジームに対するポートフォリオを最適化ポートフォリオとして前記記憶部に格納する最適化ステップと、該最適化ステップで前記記憶部に格納された前記最適化ポートフォリオの計測を行って、計測結果を出力する計測ステップとを実行することを特徴とする。 In order to achieve such an object, the present invention provides a portfolio that is one or more selected assets that are input in advance from an input unit and stored in a storage unit. An optimization processing unit connected to the input unit and the storage unit is used to operate the portfolio using investor parameters related to the risk and return of the portfolio and investment information that affects the portfolio. In the portfolio evaluation / control / measurement method to be executed, the optimization processing unit has a plurality of regime definitions as a regime which is a column vector composed of a plurality of observable real values from the investment information stored in the storage unit. A function is generated, and a plurality of regime residence probabilities, which are real values obtained by calculating the regime definition function, are calculated and stored in the storage unit One calculation step, and the optimization processing unit uses any one of the investment information, the regime definition function generated in the first calculation step, and the regime retention probability stored in the storage unit, A second calculation step of calculating an expected value of the return on investment corresponding to the return of the portfolio and a variance of the return on investment corresponding to the risk of the portfolio; the regime definition function of the arbitrarily selected regime; and the regime residence probability Based on any of the above, using the investor parameters stored in the storage unit, the optimization processing unit, under the constraint that the risk is a real value specified by the investor parameters, A third calculation step of calculating a first portfolio with the maximum return, and the reggie of an arbitrarily selected regime Based on either the definition function or the regime residence probability, the optimization processing unit uses the investor parameter stored in the storage unit, and the optimization processing unit is configured to determine the return as a real value specified by the investor parameter. A fourth calculation step for calculating a second portfolio that minimizes the risk under the constraint condition, and the optimization processing unit includes the first portfolio and the fourth calculation calculated in the third calculation step. An optimization step of storing, in the storage unit, a portfolio for any selected regime among the second portfolios calculated in step as an optimization portfolio, and the optimization stored in the storage unit in the optimization step A measurement step of measuring a measurement portfolio and outputting a measurement result.
以上説明したように、本発明によれば、レジームを考慮した投資額のリスク・リターン規準に基づいて、ファンドの最適な資産配分比率を決定するので、推定された経済状態に応じて、ポートフォリオの評価・制御・計測を行うことが可能となる。 As described above, according to the present invention, since the optimal asset allocation ratio of the fund is determined based on the risk-return criterion of the investment amount considering the regime, the portfolio asset is determined according to the estimated economic condition. Evaluation, control, and measurement can be performed.
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳細に説明する。本発明は、レジームを考慮したリスク・リターン規準に基づいて、投資の評価、制御、計測を行う。具体的には、市場において利用可能な情報を用いて、(1)全ての投資期間におけるレジームに関し、各々のレジーム滞留確率などを計算した上で、各レジーム下に在る場合の資産収益率のダイナミクスを特定化する計算を行ない、(2)特定化されたレジームの良し悪しに応じて、ポートフォリオをリスク・リターン規準で決定する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The present invention evaluates, controls, and measures investments based on a risk / return criterion that considers a regime. Specifically, using information available in the market, (1) calculating the probability of staying in each regime for the regimes in all investment periods, and then calculating the return on assets under each regime. Perform calculations to specify the dynamics, and (2) determine the portfolio by risk / return criteria according to the quality of the specified regime.
図2に、本発明にかかるポートフォリオ選択理論の概念を示す。株価などの資産価格は、市場の見えざる状態、つまりレジームにより影響を受けていると考える。レジームとは、1つ以上に区別され、直接には観測することが出来ない経済状態をいう。例えば、図2(a)に示すように、市場の背後には、好況のレジームGと不況のレジームBという2つのレジームが存在し、各レジーム間の推移を確率推移行列Pにより表現する。レジームは、直接には観測することが出来ないため、市場において利用可能な全ての情報に基づいて決定する。 FIG. 2 shows the concept of portfolio selection theory according to the present invention. We think that asset prices such as stock prices are influenced by the invisible state of the market, that is, the regime. Regime is an economic condition that is distinguished by one or more and cannot be observed directly. For example, as shown in FIG. 2A, behind the market, there are two regimes, a boom regime G and a recession regime B, and the transition between each regime is expressed by a probability transition matrix P. Regimes are based on all information available in the market because they cannot be observed directly.
次に、図2(b)に示すように、レジームに応じて資産価格の発生構造が特定化される。資産の投資収益率が正規分布に従うとすれば、好況下のリターンとリスクのパラメータ(μ(G),σ(G))と、不況下のパラメータ(μ(B),σ(B))とは、全く値の異なるパラメータで特徴付けられる。結果として、好況下では高いリターンがかなりの頻度で観測され、図中右側の方に分布が描かれる。一方、不況下では全般的にリターンが低くなり、図中左側に分布がシフトする。投資家は、図中実線で描かれるように、好況下の分布と不況下の分布を、確率的に加重された混合分布として、資産価格を観測している。 Next, as shown in FIG. 2B, the asset price generation structure is specified according to the regime. If the return on investment of an asset follows a normal distribution, return and risk parameters (μ (G) , σ (G) ) under boom and parameters (μ (B) , σ (B) ) under recession Are characterized by parameters with completely different values. As a result, high returns are observed with considerable frequency under favorable conditions, and the distribution is drawn on the right side of the figure. On the other hand, the return is generally low during the recession, and the distribution shifts to the left in the figure. Investors observe asset prices as a probabilistically weighted mixed distribution of the boom and recession distributions, as depicted by the solid line in the figure.
資産価格は、レジーム毎の異なった分布が混合されて発生している。そこで、本発明にかかるポートフォリオ選択理論では、好況・不況に分類して推定するので、投資家は、好況・不況に応じたシナリオにより、明示的にリターンとリスクとを制御するようなポートフォリオを構築することができる。ここで、リスク・リターン規準としてマーコヴィッツ理論を採用すれば、ポートフォリオのリターンとは、期待投資収益率であり、 Asset prices are generated by mixing different distributions for each regime. Therefore, in the portfolio selection theory according to the present invention, it is estimated by classifying into a boom and recession, so investors can construct a portfolio that explicitly controls return and risk according to the scenario according to the boom and recession. can do. Here, if the Markovitz theory is adopted as the risk / return criterion, the portfolio return is the expected return on investment,
で表される。ポートフォリオのリスクとは、投資収益率の分散(標準偏差)であり、 It is represented by Portfolio risk is the return on investment (standard deviation),
で表される。一方、リスク・リターン規準としてKUP理論を採用すれば、ポートフォリオのリターンとは、平均成長率であり、 It is represented by On the other hand, if the KUP theory is adopted as the risk / return criterion, the return of the portfolio is the average growth rate.
で表される。ポートフォリオのリスクとは、成長率の変動性(ボラティリティ)であり、 It is represented by Portfolio risk is volatility in growth rates.
で表される。 It is represented by
図3は、本発明の一実施形態にかかるポートフォリオの評価・制御・計測システムを示した構成図である。評価・制御・計測システムは、演算装置201と入力装置202と出力装置203とから構成されている。入力装置202と出力装置203とは、演算装置201のインタフェース部211に接続されている。
FIG. 3 is a configuration diagram illustrating a portfolio evaluation / control / measurement system according to an embodiment of the present invention. The evaluation / control / measurement system includes an
演算装置201は、入力装置202からインタフェース部211を介してデータを入力する入力部212と、ポートフォリオの評価を行う最適化処理部213と、シミュレーションを行ってその結果を、インタフェース部211を介して出力装置203に出力する計測部214とを備えている。また、演算装置201は、ポートフォリオを評価するためのデータを格納するデータベース215を備えている。
The
このような構成により、入力部212は、インタフェース部211を介して入力装置202から、投資家パラメータ、投資収益率、財務データ、マクロ経済指標などを入力し、データベース215に格納する。最適化処理部213は、レジームを考慮したリスク・リターン規準に基づいて、投資の評価、制御を行う。計測部214は、決定されたポートフォリオについてシミュレーションを行い、計測結果を、インタフェース部211を介して出力装置203に出力する。最適化処理部213と計測部214とは、評価、制御、計測に必要なデータをデータベース215から取得する。
With such a configuration, the
図4は、本発明の一実施形態にかかるポートフォリオの評価・制御・計測方法を示したフローチャートである。最初に、投資家は、1つ以上の資産を選択し、これをポートフォリオとする(S31)。次に、リスクとリターンとに対する投資家の選好に関する全てのデータを、投資家パラメータとして入力装置202から入力する。さらに、選択された資産に対して、投資収益率、財務データ、マクロ経済指標、投資収益率に影響を与える全ての情報(以下、投資情報という)を収集して、入力装置202から入力する(S32)。入力部212は、インタフェース部211を介してこれらのデータを入力し、データベース215に格納する。
FIG. 4 is a flowchart showing a portfolio evaluation / control / measurement method according to an embodiment of the present invention. First, the investor selects one or more assets and uses them as a portfolio (S31). Next, all data relating to the investor's preference for risk and return are input from the
次に、最適化処理部213は、データベース215に格納された投資情報から、観測可能な複数のデータを用いて、決定論的または確率論的に複数のレジームを特定化する(S33)。レジーム毎に資産の投資収益率の期待値と分散、レジーム滞留確率、レジーム推移確率などのレジーム確率などを算出する(S34)。投資期間を支配するレジームに基づいて、ポートフォリオのリターンとリスクとのトレード・オフをレジーム条件下で制御する(S35)。
Next, the
このようにして、構築されたポートフォリオについて、計測部214は、レジーム条件下で、リターンやリスクに関するシミュレーションを行う(S36)。シミュレーションは、過去に保有したポートフォリオに対して行なうこともあれば、将来的に保有するポートフォリオに対して行なうこともある。また、このシミュレーションにより得られた情報をフィードバックし、ポートフォリオの構築・再構築の洗練を行なう。計測されたリスクとリターンとをフィードバックして、さらに評価を行う場合には(S37)、ステップS34に戻る。フィードバックしない場合には(S37)、計測部214は、期待時間、破産確率などを算出し、評価結果を出力して(S38)、処理を終了する。評価結果の出力については、図5〜7を参照して後述する。
Thus, the
レジームの表現方法について詳細に述べる。レジームYtiとは、良い・悪い・非常に悪いという市場または経済全体の見えざる1つ以上の状態をいう。期間tiにおけるレジームを、Ytiなる列ベクトルで表す。レジームYtiは、K個の実現値{e1,…,ek,…,eK}をとる。ただし、ekはk番目の要素だけが1であり、それ以外の要素が0である列ベクトルである。ここで、投資期間を[0,T]とし、N+1個の離散時点0=t0<t1<…<ti<…<tN=Tに対して、区間(ti−1,ti]を期間tiという。レジーム定義関数Iti(k)は、 The method of expressing the regime is described in detail. Regime Y ti refers to one or more invisible states of the market or the economy as good, bad, or very bad. The regime in the period t i is represented by a column vector Y ti . Regime Y ti is, K pieces of realization {e 1, ..., e k , ..., e K} take. However, ek is a column vector in which only the kth element is 1 and the other elements are 0. Here, the investment period is set to [0, T], and N + 1 discrete time points 0 = t 0 <t 1 <... <T i <... <T N = T, the interval (t i−1 , t i ] is called period t i. regime defined function I ti (k) is
で表され、期間tiにおいて、レジームkに留まることを示す。ここで、「<,>」は内積を表す。 In expressed, indicating that the period t i, stays regime k. Here, “<,>” represents an inner product.
レジーム毎に求める資産の投資収益率の期待値と分散とを示す。ポートフォリオに組み込む資産の数をnとし、期間tiの資産の投資収益率を、 Shows the expected return on investment and the variance of assets required for each regime. The number of assets incorporated into the portfolio is n, the investment rate of return on assets of period t i,
とする。ここで、「’」は転置を表す。資産の投資収益率およびこれに影響を与える全ての投資情報について、期間τに至るまでに得られる全ての情報をΦτとする。情報Φτ(τ=t0…tN)に基づいて求められる期待値と分散を、それぞれ、 And Here, “′” represents transposition. For the return on investment of the asset and all investment information that affects this, let Φ τ be all the information obtained up to the period τ. The expected value and variance obtained based on the information Φ τ (τ = t 0 ... t N )
と表す。このとき、情報Φτ(τ=t0…tN)に基づいて、レジーム毎に計算される投資収益率の期待値と分散、 It expresses. At this time, based on the information Φ τ (τ = t 0 ... T N ), the expected return on investment and the variance calculated for each regime,
を用いれば、期間tiにおける投資収益率の期待値と分散は、それぞれ、 The use of the dispersion and the expected value of the ROI in the period t i respectively,
と表される。また、μti、Σtiは、レジームに加えて、その他の投資収益率を説明する要因、例えば、TOPIXの超過収益率、企業規模、純資産倍率などを明示して、その関数として計算することもできる。 It is expressed. In addition to the regime, μti and Σti can also be calculated as a function by specifying other factors that explain the return on investment, for example, the excess return of TOPIX, the company size, and the net asset ratio.
次に、情報Φτ(τ=t0…tN)に基づいて、期間τのレジームがkに留まる確率、すなわちYti=ekとなる確率を、レジーム滞留確率ξti|τとし、 Next, based on the information Φ τ (τ = t 0 ... T N ), the probability that the regime of the period τ stays at k, that is, the probability of Y ti = e k is defined as the regime residence probability ξ ti | τ .
で表す。ここで、情報Φτは、時点τにおいて利用可能な全ての情報を表す。レジーム滞留確率は、期間tiにおけるレジーム定義関数Iti(k)を具体的に計算した値でもある。レジーム定義関数Iti(k)は、情報Φτ(τ=t0…tN)に基づいて計算され、離散値{e1,…,ek,…,eK}として、または、実数値であるレジーム滞留確率ξti|τとして計算することもできる。 Represented by Here, the information [Phi tau, represents all information available at the time tau. The regime residence probability is also a value obtained by specifically calculating the regime definition function I ti (k) in the period t i . Regime defined function I ti (k) is calculated based on information Φ τ (τ = t 0 ... t N), discrete values {e 1, ..., e k , ..., e K} as, or real-valued It can also be calculated as a regime residence probability ξ ti | τ .
期間ti−1のレジームから期間tiのレジームへのレジーム推移確率Ptiは、 Period t regime transition probability P ti from the i-1 of the regime to the regime of the period t i is,
で表される。ここで、レジーム推移確率Ptiのl行、k列の要素pkl(ti)は、期間ti−1のレジームkから期間tiのレジームlへ推移する確率を表す。レジーム推移確率は、投資収益率の性質に応じて、斉時性として計算する場合もあるし、これに影響を及ぼす情報、例えば、鉱工業生産指数対数成長率、金利期間構造、短期金利、企業倒産件数対数変化率、株式配当利回り、賃金所得対数変化率などを情報集合Φτと表し、時間可変性を持たせて計算する場合もある。 It is represented by Here, l rows regime transition probabilities P ti, k columns of elements p kl (ti) represents the probability of transition from regime k periods t i-1 to the regime l periods t i. Regime transition probabilities may be calculated as synchronicity, depending on the nature of the return on investment, and information that affects this, such as logarithmic growth rate of industrial production index, interest rate period structure, short-term interest rate, number of corporate bankruptcies log change rate, stock dividend yield, wage income logarithmic change rate and represents the information set [Phi tau, sometimes calculated to have a time variable.
図4のステップS35における制御について説明する。本発明にかかるポートフォリオ選択理論により、ポートフォリオを構成する資産にファンドを、配分する。すでに行なった各資産への配分を見直し、必要があれば新たな資産を組み込み、かつ、必要があればファンドを増減し、各資産への配分を更新することにより、ポートフォリオの再構築を行なう。 The control in step S35 in FIG. 4 will be described. According to the portfolio selection theory according to the present invention, funds are allocated to assets constituting the portfolio. The portfolio is restructured by reviewing the allocation to each asset that has already been made, incorporating new assets if necessary, and increasing / decreasing funds if necessary, and updating the allocation to each asset.
全ての期間tiに対して投資を行うものとする。このとき、投資期間Tを支配するレジームYti(ti=t0…tN)に基づいて、ポートフォリオのリスクをある値以下に制御しながら、ポートフォリオのリターンの最大化を行う。同時に、ポートフォリオのリターンをある値以下に制御しながら、ポートフォリオのリスクの最小化を行う。例えば、期首において投資資金V0が、期末においてVTになったとする。リスク・リターン規準としてKUP理論を採用すれば、ポートフォリオ価値の成長率の変動性、すなわち期末におけるポートフォリオ価値の対数の分散Var[logVT]をリスクとし、ある値以下に制御する。同時に、ポートフォリオ価値の成長率、すなわち期末におけるポートフォリオ価値の対数の期待値、E[logVT]をリターンとし、最大化を行う。 It shall be made the investment for all of the period t i. At this time, based on the regime Y ti (t i = t 0 ... T N ) that controls the investment period T, the portfolio return is maximized while controlling the portfolio risk to a certain value or less. At the same time, the portfolio risk is minimized while controlling the portfolio return below a certain value. For example, investment funds V 0 in the beginning, and as a result, it becomes V T in the year-end. If the KUP theory is adopted as the risk / return criterion, the variability of the growth rate of the portfolio value, that is, the logarithmic variance Var [logV T ] of the portfolio value at the end of the period is taken as a risk and controlled to a certain value or less. At the same time, the growth rate of the portfolio value, that is, the expected value of the logarithm of the portfolio value at the end of the period, E [logV T ] is used as a return to maximize the value.
実務上課されるポートフォリオ・ウェイトに対する制約条件とは、投資額の上限、下限に関する制約、空売り禁止制約などある資産について与える明示的な組み入れ制約などをいう。また、種々の制約条件を考慮し、回転率と取引コストを考慮に入れてもよい。回転率とは、ポートフォリオの再構築に際して、ポートフォリオの市場価値に対する資産の入れ換え額の絶対値により表す比率をいう。回転率を一定の値以下にすることで、取引コストを抑えることができる。 The constraints on portfolio weight imposed in practice are the upper limit of investment amount, the lower limit, the explicit inclusion restriction given to certain assets such as the constraint of prohibition of short sale. In addition, in consideration of various constraint conditions, the turnover rate and the transaction cost may be taken into consideration. The turnover rate is the ratio expressed by the absolute value of the asset replacement amount with respect to the market value of the portfolio when the portfolio is reconstructed. The transaction cost can be suppressed by setting the rotation rate to a certain value or less.
例えば、株式が幾何ブラウン運動に従うとき、各時点ti(ti=t0…tN)のポートフォリオフォリオ選択問題は、レジームを考慮した期待値と分散の形式で表現することができる。 For example, when a stock follows the geometric Brownian motion, the portfolio folio selection problem at each time point t i (t i = t 0 ... T N ) can be expressed in the form of an expected value and a variance considering the regime.
ここで、上述したように、レジーム定義関数It(k)は、その特定手法に応じて、離散値ek(k=1,…,K)である場合もあるし、推定値であるレジーム滞留確率でもあり得る。 Here, as described above, the regime definition function I t (k) may be a discrete value e k (k = 1,..., K) or a regime that is an estimated value depending on the specific method. It can also be a retention probability.
図4のステップS36におけるシミュレーションについて説明する。シミュレーションは、過去に保有したポートフォリオに対して行なうこともあれば、将来的に保有するポートフォリオに対して行なうこともある。前者は、ヒストリカルな資産価格及びこれに影響を与えるデータなどに基づいて、または、ヒストリカルな資産価格及びこれに影響を与えるデータなどに基づいて構築された、資産価格に関する適切なモデルにより、評価・制御・計測システムで発生させた資産価格やこれに影響を与えるデータなどに基づいて、シミュレーションを行なう。このようにして、過去の資産価格構造が将来において実現した場合の、保有するポートフォリオのリターンとリスクとを評価する。 The simulation in step S36 in FIG. 4 will be described. The simulation may be performed for a portfolio held in the past or a portfolio held in the future. The former is based on historical asset prices and data that affect them, or based on an appropriate model related to asset prices that is built based on historical asset prices and data that affects them. A simulation is performed based on the asset price generated by the control / measurement system and the data affecting it. In this way, when the past asset price structure is realized in the future, the return and risk of the portfolio held are evaluated.
後者は、資産価格及びこれに影響を与えるデータに関する予測シナリオやモデルに基づいて行なう。将来のシナリオやモデルを予測し、または、この予測と過去の資産価格およびこれに影響を与える要因に関する構造の両方を考慮して、保有するポートフォリオの将来におけるリターンとリスクとを評価する。 The latter is based on forecast scenarios and models for asset prices and data affecting them. Estimate future scenarios and models, or evaluate future returns and risks of portfolios held, taking into account both this prediction and historical asset prices and the structure of factors affecting them.
図5は、ポートフォリオの評価結果の第1例を示した図である。計測部214において、計測された評価結果などを、インタフェース部211を介して出力装置203に出力した例を示す。評価結果の出力については、縦軸を資産価値、横軸を時間とし、ポートフォリオの価値501および構成銘柄502の値動きを示している。投資期間中の各時点におけるポートフォリオの価値を、一見して理解することができる。ポートフォリオの価値501は、リバランス時点、10%以上上昇した時点などマーキングされて表示される。スライダー503は、その時点の詳細情報を、ミニウィンドウに表示するためのカーソルである。
FIG. 5 is a diagram showing a first example of a portfolio evaluation result. An example in which the
このようにして、推定された経済状態において、投資期間中の各時点におけるポートフォリオの価値を、視覚的に捉えることができる。 In this way, the value of the portfolio at each point in the investment period can be visually grasped in the estimated economic state.
図6は、ポートフォリオの評価結果の第2例を示した図である。縦軸はポートフォリオ価値の成長率を、横軸はその変動性を表し、レジームごとにプロファイルを表示する。また、シミュレーション期間などの各種計測結果も同時に表示する。このようにして、保有するファンドのプロファイルを視覚的に捉えることができ、例えば、日経225などの指標と比較することができる。 FIG. 6 is a diagram showing a second example of portfolio evaluation results. The vertical axis represents the growth rate of the portfolio value, the horizontal axis represents the variability, and a profile is displayed for each regime. In addition, various measurement results such as a simulation period are displayed simultaneously. In this way, it is possible to visually grasp the profile of the fund held, and for example, it can be compared with an index such as Nikkei 225.
図7は、ポートフォリオの評価結果の第3例を示した図である。初期投資額をV0、期末における投資額をVTとすると、初期投資額をa倍以上にする確率および初期投資額を1/b倍以下にする確率は、それぞれ、 FIG. 7 is a diagram showing a third example of portfolio evaluation results. The initial investment V 0, when the investment in end to V T, the probability of the probability and initial investment for the initial investment over a fold in 1 / b times or less, respectively,
となる。同様に、初期投資額をa倍以上にするまでの期待時間および初期投資額を1/b倍以下にする期待時間は、それぞれ、 It becomes. Similarly, the expected time to increase the initial investment amount by a times or more and the expected time to reduce the initial investment amount to 1 / b times or less are respectively:
となる。図7は、縦軸を投資額、横軸を時間とし、初期投資額が1.5倍以上になるまでの期待時間t1を示している。 It becomes. FIG. 7 shows the expected time t 1 until the initial investment amount becomes 1.5 times or more, with the vertical axis representing the investment amount and the horizontal axis representing the time.
世界中の資産の間で、ファンドの最適な配分率を決定するノーマル・ミックスを見いだすことは、機関投資家にとって非常に重要な問題である。また、ヘッジファンドや投資信託間で、ファンドの最適な配分率を決定することは、年金基金のスポンサーにとって、非常に重要な問題である。本実施形態によれば、このような投資問題において、ファンドの最適な配分率を決定することができる。 Finding the normal mix that determines the optimal allocation of funds among assets around the world is a very important issue for institutional investors. Also, determining the optimal fund allocation ratio among hedge funds and mutual funds is a very important issue for pension fund sponsors. According to the present embodiment, it is possible to determine an optimal allocation rate of funds in such an investment problem.
201 演算装置
202 入力装置
203 出力装置
211 インタフェース部
212 入力部
213 最適化処理部
214 計測部
215 データベース
201
Claims (1)
前記最適化処理部が、前記記憶部に格納された前記投資情報から、観測可能な複数の実現値からなる列ベクトルであるレジームとして複数のレジーム定義関数を生成し、該レジーム定義関数を計算した実数値である複数のレジーム滞留確率を算出して、前記記憶部に格納する第1計算ステップと、
前記最適化処理部が、前記記憶部に格納された、前記投資情報、前記第1計算ステップで生成された前記レジーム定義関数および前記レジーム滞留確率のいずれかを用いて、前記ポートフォリオのリターンに相当する投資収益率の期待値および前記ポートフォリオのリスクに相当する投資収益率の分散を算出する第2計算ステップと、
任意に選択されたレジームの前記レジーム定義関数と前記レジーム滞留確率のいずれかに基づいて、前記記憶部に格納された前記投資家パラメータを用いて、前記最適化処理部が、前記リスクを前記投資家パラメータにより特定される実数値とする制約条件の下で、前記リターンが最大となる第1ポートフォリオを算出する第3計算ステップと、
任意に選択されたレジームの前記レジーム定義関数と前記レジーム滞留確率のいずれかに基づいて、前記記憶部に格納された前記投資家パラメータを用いて、前記最適化処理部が、前記リターンを前記投資家パラメータにより特定される実数値とする制約条件の下で、前記リスクが最小となる第2ポートフォリオを算出する第4計算ステップと、
前記最適化処理部が、前記第3計算ステップで算出された前記第1ポートフォリオと前記第4計算ステップで算出された前記第2ポートフォリオのうち、いずれか選択されたレジームに対するポートフォリオを最適化ポートフォリオとして前記記憶部に格納する最適化ステップと、
該最適化ステップで前記記憶部に格納された前記最適化ポートフォリオの計測を行って、計測結果を出力する計測ステップと
を実行することを特徴とするポートフォリオの評価・制御・計測方法。
Using a portfolio that is one or more selected assets, input from the input unit in advance and stored in the storage unit, investor parameters relating to the risk and return of the portfolio, and investment information that affects the portfolio In the portfolio evaluation / control / measurement method executed by the optimization processing unit connected to the input unit and the storage unit in order to operate the portfolio,
The optimization processing unit generates, from the investment information stored in the storage unit, a plurality of regime definition functions as a regime that is a column vector composed of a plurality of observable real values, and calculates the regime definition function Calculating a plurality of regime residence probabilities, which are real values, and storing them in the storage unit;
The optimization processing unit corresponds to a return of the portfolio using any one of the investment information, the regime definition function generated in the first calculation step, and the regime retention probability stored in the storage unit. A second calculation step of calculating an expected return on investment and a return on investment corresponding to the risk of the portfolio;
Based on either the regime definition function of the arbitrarily selected regime or the regime residence probability, the optimization processing unit uses the investor parameter stored in the storage unit to allocate the risk to the investment. A third calculation step of calculating a first portfolio that maximizes the return under a constraint that is a real value specified by a house parameter;
Based on either the regime definition function of the arbitrarily selected regime or the regime residence probability, the optimization processing unit uses the investor parameter stored in the storage unit to return the return to the investment A fourth calculation step of calculating a second portfolio that minimizes the risk under a constraint that is a real value specified by a house parameter;
The optimization processing unit sets, as an optimized portfolio, a portfolio for any selected regime out of the first portfolio calculated in the third calculation step and the second portfolio calculated in the fourth calculation step. An optimization step of storing in the storage unit;
A portfolio evaluation / control / measurement method comprising: performing a measurement step of measuring the optimized portfolio stored in the storage unit in the optimization step and outputting a measurement result.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005005761A JP2005108263A (en) | 2005-01-12 | 2005-01-12 | Method and device for evaluating/controlling/measuring portfolio |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2005005761A JP2005108263A (en) | 2005-01-12 | 2005-01-12 | Method and device for evaluating/controlling/measuring portfolio |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2002172003A Division JP2004021352A (en) | 2002-06-12 | 2002-06-12 | Method for evaluating/controlling/measuring portfolio |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2005108263A true JP2005108263A (en) | 2005-04-21 |
Family
ID=34545421
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2005005761A Pending JP2005108263A (en) | 2005-01-12 | 2005-01-12 | Method and device for evaluating/controlling/measuring portfolio |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2005108263A (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014525062A (en) * | 2011-05-30 | 2014-09-25 | トランスコン セキュリティーズ ピーティーワイ リミテッド | Financial management system |
-
2005
- 2005-01-12 JP JP2005005761A patent/JP2005108263A/en active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014525062A (en) * | 2011-05-30 | 2014-09-25 | トランスコン セキュリティーズ ピーティーワイ リミテッド | Financial management system |
JP2017228298A (en) * | 2011-05-30 | 2017-12-28 | トランスコン セキュリティーズ ピーティーワイ リミテッドTranscon Securities Pty Ltd | Finance management system |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6484843B2 (en) | Financial management system | |
Phillips et al. | Dynamic panel estimation and homogeneity testing under cross section dependence | |
Chen et al. | An estimation of economic models with recursive preferences | |
US10152752B2 (en) | Methods and systems for computing trading strategies for use in portfolio management and computing associated probability distributions for use in option pricing | |
Doumpos et al. | Multicriteria analysis in finance | |
Mella | Performance indicators in business value-creating organizations | |
US20050187851A1 (en) | Financial portfolio management and analysis system and method | |
KR101993038B1 (en) | Stratified composite portfolios of investment securities | |
WO2009049294A4 (en) | Stochastic control system and method for multi-period consumption | |
Fernández-Villaverde et al. | The new macroeconometrics: A Bayesian approach | |
Haskell et al. | Ambiguity in risk preferences in robust stochastic optimization | |
US20160027113A1 (en) | System and method for developing trading strategies through a graphical user interface | |
Primbs | Dynamic hedging of basket options under proportional transaction costs using receding horizon control | |
Siu | Long-term strategic asset allocation with inflation risk and regime switching | |
Guidolin | Markov switching in portfolio choice and asset pricing models: A survey | |
US20160104244A1 (en) | System and Method of Portfolio Allocation Comprising One or More Alternative Investments | |
DE202016009077U1 (en) | Segmentation and stratification of composite portfolios of investment securities | |
Mohaddes et al. | Macroeconomic effects of global shocks in the GCC: Evidence from Saudi Arabia | |
Riegel Sant'Anna et al. | Investigating the use of statistical process control charts for index tracking portfolios | |
Mulvey et al. | Improving performance for long-term investors: wide diversification, leverage, and overlay strategies | |
Koedijk et al. | A trustee guide to factor investing | |
Wilinski et al. | An analysis of price impact functions of individual trades on the London stock exchange | |
Naguez et al. | Optimal portfolio positioning within generalized Johnson distributions | |
US20180122012A1 (en) | Methods and apparatuses for attribution with custom factor mimicking portfolios | |
JP2005108263A (en) | Method and device for evaluating/controlling/measuring portfolio |