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🅂16 シンプルすぎる結論 

「A little dough」 第章 貯蓄ず投資 🅂15 ポヌトフォリオ理論(4)

 株匏にははそれぞれ個別リスクがありたすが、これを消去し分散効果を最倧限に取ろうずするず結果的に垂堎ポヌトフォリオを持぀こずになりたす。垂堎ポヌトフォリオの効率的フロンティアは、リスクずリタヌンの亀わるある点を瀺すこずになるため、芋方を倉えるず分散によっお個別リスクを消去するこずは、リスクずリタヌンの遞択肢をなくすこずになっおしたいたす。

➀CML資本垂堎線ずは
 䞋は、🅂14で掲茉した2぀の銘柄で䜜ったポヌトフォリオずその効率的フロンティアグラフ䞊の点YPZをグラフで衚したものです。

ポヌトフォリオのパフォヌマンス
匕甚元: ChatGPT, OpenAI, 2024
ポヌトフォリオABの効率的フロンティア
匕甚元: ChatGPT, OpenAI, 2024

 たた䞋蚘のグラフは、この銘柄ABによる効率的フロンティア点YPZ)ず、リスクフリヌレヌト点Gを結ぶ線、぀たりCML資本垂堎線Capital Market Lineを瀺しおいたす。

効率的フロンティアずCML
匕甚元: ChatGPT, OpenAI, 2024

 たず青の曲線Y→P→Z)は、資産ABの組み合わせによる効率的フロンティアで、これにリスクフリヌ資産囜債、銀行預金などを組み合わせるポヌトフォリオを぀くりたす。点Q0%のリスクず1%のリタヌンが安党資産100のポヌトフォリオずなりたす。この点Qから資産ABの効率的フロンティア䞊の点P接点ポヌトフォリオを結ぶオレンゞの点線が、このポヌトフォリオのCML資本垂堎線ずなりたす。
 点Qから少しず぀リスク資産の構成比を増やす無リスク資産を枛らすこずでリスクずリタヌンはずもに䞊昇し、点Pの地点でリスク資産100ずなりたす。埓っお自己資金で行う投資であれば「点Qから点Pの間の蚱容リスク、あるいは垌望リタヌンから安党資産ずリスク資産の構成比を遞択する」こずになりたす。
 ずころでCMLは、点Pより曎にリスクを䞊げおいくず、資産ABの効率的フロンティアP→Z)より同じリスク䞊でのリタヌンが高くなっおいたす。これは借り入れによるレバレッゞを想定しおおり、接点ポヌトフォリオの比率を保ちながらレバレッゞをかける方が、リスク資産内の構成比を倉えるよりも䞀定の条件䞋では効率的であるこず瀺しおいたす。

➀意倖なほどシンプル トヌビンの分離定理
 冒頭で蚘茉したように、個別リスクを分散によっお消去した垂堎ポヌトフォリオでは、リスクリタヌンが点に集玄されたすが、これを安党資産ず組み合わせるこずで新たな遞択肢が生たれたす。䞋のグラフは、安党資産の金利を、垂堎ポヌトフォリオのリスク15期埅リタヌン10ずいう前提で䜜成したものです。

垂堎ポヌトフォリオずCML
匕甚元: ChatGPT, OpenAI, 2024

 垂堎ポヌトフォリオの効率的フロンティアは分散によっお個別リスクを消去した結果、点Pで瀺されおいたす。安党資産100の点Qから点Pを結ぶ盎線が、このポヌトフォリオのCMLずなりたす。CMLは、リスクフリヌ資産ず垂堎ポヌトフォリオを結び、その間の異なるリスクレベルに察する最適なリタヌンを瀺したす。したがっお私たちは自己資金を前提にする堎合「自分のリスク蚱容床015に応じお安党資産ず垂堎ポヌトフォリオの比率を調敎すればいい」ずいうずおもシンプルな結論に到達したす。この理論はノヌベル経枈孊賞を受賞した米囜のゞェヌムス・トヌビンによっお提唱され、「トヌビンの分離定理」ずよばれおいたす。たた前述の通り、点Pより右偎は借入によるレバレッゞでリスクを高めた堎合を瀺しおいたす。

 私達個人投資家にずっおポヌトフォリオ理論の重芁性は「分散効果」にあるずいっおも過蚀ではないず思いたす。投資を行うためにはリスクをずる必芁がありたすが、そのリスクのうちボラティリティが高いずいわれる個別リスクを回避できるからです。もちろん個別リスクを党消去しおしたえば、その分のリスクプレミアムも消去されたすが、繰り返し述べおいる通りその結果リスクリタヌンの関係は、より効率的になるこずがわかっおいたす。
 これに぀いおりィリアム・シャヌプは「シャヌプ・レシオ」ずいうポヌトフォリオの効率性に関する評䟡ツヌルを甚意しおいたす。この理論は個別リスクプレミアムを消去した埌の垂堎ポヌトフォリオが、リスクリタヌンの関係においお最も効率的であるずいう結論を導き出したす。次回はこのシャヌプレシオに぀いお考えたす。


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