Session 1 運用評価で必要な基礎知識 10:00~11:30(90分)
- 1. リターン
- ・ 収益率(リターン)の計算
~収益と収益率の違い
- ・ 収益の実現部分と未実現部分
~実現損益とトータル・リターンの違い
- ・ 収益率の幾何リンク
~単利と複利の違い
- ・ 投資金額の変化と収益率
~時間加重収益率と金額加重収益率の違い
- ・ コンポジット収益率
~収益率の単純平均と加重平均の違い
- 2. 要因分析
- ・ 対ベンチマーク比較
~絶対収益率と相対収益率の違い
- ・ ポートフォリオの業種別構成
~ポートフォリオの評価と業種別評価の違い
- ・ 超過収益率の要因分解
~業種配分効果と銘柄選択効果の違い
- ・ 個別銘柄寄与度
~銘柄寄与度と業種内銘柄寄与度の違い
- ・ 運用プロセスによる測定方法の違い
~ボトムアップ法とトップダウン法の違い
- 3. リスク
- ・ リターンとリスクのトレード・オフ
~高リスク銘柄と低リスク銘柄の違い
- ・ 分散投資によるリスク低減
~集中投資と分散投資の違い
- ・ リスクの計算
~絶対リスクとトラッキング・エラーの違い
- ・ リターンとリスクの総合評価
~超過収益率による評価とIRによる評価の違い
Session 2 パフォーマンス測定の実務1 11:30~13:00(90分)
- 1. 貸残高・取引明細表からリターン計算まで
- ・ 月次貸借対照表と月次損益計算書/運用実績表/時間加重収益率計算明細書/現金残高表
- ・ 各計算数値例とポイント解説
- 2. パフォーマンス要因分析の実際1
- ・ リターン計算におけるキャッシュフロー
- ・ キャッシュフローによる収益の調整
~キャッシュフローの立て方(事例解説)
- ・ 時間加重収益率の種類と計算式
- a. 日次厳密法
- b. 複利内部収益率リンク法
- c. 複利内部収益率リンク簡便法
- d. 修正ディーツ法
- e. ディーツ法
- ・ グローバル投資パフォーマンス基準(GIPS)
~GIPSの理念と準拠/主な必須基準
- ・ 日次厳密法リターン
~理論上のリターンと実務上の比較 測定に最適な計算方法とは何か
- ・ 日次厳密法リターンの計算式
~キャッシュフロー発生のみなし方によって計算パターンは様々に
- ・ 買い始めと売り切り時のリターン
~買い始め、売り切り時の双方に対応できる計算方法とは
Session 3 パフォーマンス測定の実務2 14:00~15:30(90分)
- 1. パフォーマンス要因分析の実際2
- ・ 日次厳密法リターンと時価評価
~不正確な時価評価によってリターンがゆがむ具体例
- ・ 日次厳密法と修正ディーツ法の比較
~修正ディーツ法リターンの特徴とゆがみの例
- ・ コンポジット・リターン
~途中解約などで1年間を通して存在しなかったファンドのリターン算出法
- ・ 超過リターン
~対ベンチマーク超過リターンを算術的でなく幾何的に計算する利点
- ・ ブリンソン要因分析理論の基礎
~Brinson-Fachlerモデルの計算式と要因分解が成立する理由
- ・ 複合効果
~要因分析表における複合効果の表示方法
- ・ 要因分析の誤差項
~要因分析の誤差の理由は必ず説明できる
- ・ ポートフォリオ誤差
~ポートフォリオ誤差を小さくするには
- ・ ベンチマーク誤差
~ベンチマーク誤差を小さくするには
- ・ リンク誤差
~2期間におけるリンク誤差の比較例
- ・ プレアデス累積方式
~プレアデス累積方式のメリットと理論的な意味
- ・ 個別銘柄寄与度
~株式ポートフォリオでの測定例
Session 4 パフォーマンス測定の実務3 15:30~17:00(90分)
- 1. パフォーマンス要因分析の実際3
- ・ 複数セクターによる要因分析
~セクター切り口の違いによる銘柄選択効果の意味の違い
- ・ 複数セクターによる多段階要因分析
~サブ・セクター構成比の正規化と国内債券の要因分析における例
- ・ 要因分析における構成比の正規化
~ベンチマーク構成比の正規化と正規化を行わない場合の数値例
- ・ オフバランスを含む運用の要因分析
~オフバランスを用いた場合と用いなかった場合で効果の違い
- ・ オルタナティブ運用等の要因分析
~さまざまな運用スタイルにおけるリターンを要因分解
どのような運用スタイルであっても、要因分析ロジックを構築するための頭の働かせ方はただひとつ
- ・ リターンとリスクの総合評価
~リスク調整後リターンとは
- ・ 標準偏差とシャープ・レシオ
~シャープ・レシオの計算方法
- ・ トラッキング・エラー
~推定トラッキング・エラーと実績トラッキング・エラー
- ・ 実績トラッキング・エラーの計算方法
~平均2乗誤差と標準偏差、それぞれの利点と数値例
- ・ インフォメーション・レシオ
~数値例と評価方法について
- ・ インフォメーション・レシオの計算方法
~計算方法の違いと問題点、t検定との関係
- ・ 負のシャープ・レシオとインフォメーション・レシオ
~評価方法における様々な考え方