毛糸ブログ

『低成長だから、株価は下がる』というのは誤り

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;
b[a]=b[a]||function(){arguments.currentScript=c.currentScript
||c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q||[]).push(arguments)};
c.getElementById(a)||(d=c.createElement(f),d.src=g,
d.id=a,e=c.getElementsByTagName(“body”)[0],e.appendChild(d))})
(window,document,”script”,”//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js”,”msmaflink”);
msmaflink({“n”:”難しいことはわかりませんがお金の増やし方を教えてください”,”b”:””,”t”:””,”d”:”https://images-fe.ssl-images-amazon.com”,”c_p”:””,”p”:[“/images/I/61KYTun14uL.jpg”],”u”:{“u”:”https://www.amazon.co.jp/%E5%9B%B3%E8%A7%A3%E3%83%BB%E6%9C%80%E6%96%B0-%E9%9B%A3%E3%81%97%E3%81%84%E3%81%93%E3%81%A8%E3%81%AF%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%9B%E3%82%93%E3%81%8C%E3%80%81%E3%81%8A%E9%87%91%E3%81%AE%E5%A2%97%E3%82%84%E3%81%97%E6%96%B9%E3%82%92%E6%95%99%E3%81%88%E3%81%A6%E3%81%8F%E3%81%A0%E3%81%95%E3%81%84%EF%BC%81-%E5%B1%B1%E5%B4%8E%E5%85%83-ebook/dp/B077F4SK36″,”t”:”amazon”,”r_v”:””},”aid”:{“amazon”:”1251300″,”rakuten”:”1249750″,”yahoo”:”1251299″},”eid”:”yI0sr”});

株式市場の効率性

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;
b[a]=b[a]||function(){arguments.currentScript=c.currentScript
||c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q||[]).push(arguments)};
c.getElementById(a)||(d=c.createElement(f),d.src=g,
d.id=a,e=c.getElementsByTagName(“body”)[0],e.appendChild(d))})
(window,document,”script”,”//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js”,”msmaflink”);
msmaflink({“n”:”ウォール街のランダムウォーカー原著第11版株式投資の不滅の真理”,”b”:””,”t”:””,”d”:”https://images-fe.ssl-images-amazon.com”,”c_p”:”/images/I”,”p”:[“/51j3XxuLcML.jpg”,”/51L5VguO16L.jpg”,”/51pXH1cT26L.jpg”,”/51qzhDA8N8L.jpg”,”/516KF7nD4ML.jpg”,”/51RqxJ5YdzL.jpg”,”/41Z4TQLguaL.jpg”,”/41RDCEkVSWL.jpg”,”/51ZC6wiROQL.jpg”,”/416UAK2gjbL.jpg”,”/51COLQfOYZL.jpg”,”/41wAkIpxalL.jpg”,”/517pu9qvoaL.jpg”,”/51Qd00xstPL.jpg”,”/41a6WwcjPUL.jpg”,”/41whOykxo9L.jpg”,”/51ZYk6jqWTL.jpg”,”/51JXyzvOypL.jpg”,”/51Cx1OLwZwL.jpg”],”u”:{“u”:”https://www.amazon.co.jp/%E3%82%A6%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%83%AB%E8%A1%97%E3%81%AE%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%83%80%E3%83%A0%E3%83%BB%E3%82%A6%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%80%88%E5%8E%9F%E8%91%97%E7%AC%AC11%E7%89%88%E3%80%89-%E2%80%95%E6%A0%AA%E5%BC%8F%E6%8A%95%E8%B3%87%E3%81%AE%E4%B8%8D%E6%BB%85%E3%81%AE%E7%9C%9F%E7%90%86-%E3%83%90%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%B3%E3%83%BB%E3%83%9E%E3%83%AB%E3%82%AD%E3%83%BC%E3%83%AB/dp/4532356873″,”t”:”amazon”,”r_v”:””},”aid”:{“amazon”:”1251300″,”rakuten”:”1249750″,”yahoo”:”1251299″},”eid”:”0uoAM”});

高齢化・低成長な日本の先行きは株価に織り込み済み

日本株は下がるのか、上がるのか

まとめ

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;
b[a]=b[a]||function(){arguments.currentScript=c.currentScript
||c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q||[]).push(arguments)};
c.getElementById(a)||(d=c.createElement(f),d.src=g,
d.id=a,e=c.getElementsByTagName(“body”)[0],e.appendChild(d))})
(window,document,”script”,”//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js”,”msmaflink”);
msmaflink({“n”:”ウォール街のランダムウォーカー原著第11版株式投資の不滅の真理”,”b”:””,”t”:””,”d”:”https://images-fe.ssl-images-amazon.com”,”c_p”:”/images/I”,”p”:[“/51j3XxuLcML.jpg”,”/51L5VguO16L.jpg”,”/51pXH1cT26L.jpg”,”/51qzhDA8N8L.jpg”,”/516KF7nD4ML.jpg”,”/51RqxJ5YdzL.jpg”,”/41Z4TQLguaL.jpg”,”/41RDCEkVSWL.jpg”,”/51ZC6wiROQL.jpg”,”/416UAK2gjbL.jpg”,”/51COLQfOYZL.jpg”,”/41wAkIpxalL.jpg”,”/517pu9qvoaL.jpg”,”/51Qd00xstPL.jpg”,”/41a6WwcjPUL.jpg”,”/41whOykxo9L.jpg”,”/51ZYk6jqWTL.jpg”,”/51JXyzvOypL.jpg”,”/51Cx1OLwZwL.jpg”],”u”:{“u”:”https://www.amazon.co.jp/%E3%82%A6%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%83%AB%E8%A1%97%E3%81%AE%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%83%80%E3%83%A0%E3%83%BB%E3%82%A6%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%80%88%E5%8E%9F%E8%91%97%E7%AC%AC11%E7%89%88%E3%80%89-%E2%80%95%E6%A0%AA%E5%BC%8F%E6%8A%95%E8%B3%87%E3%81%AE%E4%B8%8D%E6%BB%85%E3%81%AE%E7%9C%9F%E7%90%86-%E3%83%90%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%B3%E3%83%BB%E3%83%9E%E3%83%AB%E3%82%AD%E3%83%BC%E3%83%AB/dp/4532356873″,”t”:”amazon”,”r_v”:””},”aid”:{“amazon”:”1251300″,”rakuten”:”1249750″,”yahoo”:”1251299″},”eid”:”8aaSi”});

こんにちは、毛糸です。

「長期投資は安全」というイメージを抱いていませんか？

全国銀行協会のサイト（リンク）でも、長期投資の安全性に関して以下のように書いてあります。

一時的に価格が下がっても、長い目で見れば価格が上がることもあるため、長く保有すればするほど、リスクを軽減する効果があるといわれています。

しかし、この主張は極めて誤解しやすいもので、実際にはむしろ、投資収益のリスクは長期になればなるほど大きくなります。

本記事では「投資シミュレーションプログラム」を用いて、長期投資がリスクを高めることを証明します。
参考記事：>>「投資シミュレーションプログラム」サマリー

投資の「リスク」の定義

投資におけるリスクとは、投資収益の期待値からのブレを指すのが一般的です。

もう少し踏み込んで言えば、そのブレを測る尺度が、標準偏差や分散という統計量です。

投資において「リスクが高い」とは、将来の（額もしくは率ベースの）投資収益の標準偏差が高い、ということを意味します。

この意味において、投資が長期になればなるほど、リスクは高くなります。

つまり、他の条件を一定とすれば、短期と長期の投資収益は、後者のほうが高い標準偏差を持つということです。

本記事ではこのことを「投資シミュレーションプログラム」を用いて示します。

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;
b[a]=b[a]||function(){arguments.currentScript=c.currentScript
||c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q||[]).push(arguments)};
c.getElementById(a)||(d=c.createElement(f),d.src=g,
d.id=a,e=c.getElementsByTagName(“body”)[0],e.appendChild(d))})
(window,document,”script”,”//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js”,”msmaflink”);
msmaflink({“n”:”ウォール街のランダムウォーカー株式投資の不滅の真理”,”b”:””,”t”:””,”d”:”https://images-fe.ssl-images-amazon.com”,”c_p”:”/images/I”,”p”:[“/51j3XxuLcML.jpg”,”/51L5VguO16L.jpg”,”/51pXH1cT26L.jpg”,”/51qzhDA8N8L.jpg”,”/516KF7nD4ML.jpg”,”/51RqxJ5YdzL.jpg”,”/41Z4TQLguaL.jpg”,”/41RDCEkVSWL.jpg”,”/51ZC6wiROQL.jpg”,”/416UAK2gjbL.jpg”,”/51COLQfOYZL.jpg”,”/41wAkIpxalL.jpg”,”/517pu9qvoaL.jpg”,”/51Qd00xstPL.jpg”,”/41a6WwcjPUL.jpg”,”/41whOykxo9L.jpg”,”/51ZYk6jqWTL.jpg”,”/51JXyzvOypL.jpg”,”/51Cx1OLwZwL.jpg”],”u”:{“u”:”https://www.amazon.co.jp/%E3%82%A6%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%83%AB%E8%A1%97%E3%81%AE%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%83%80%E3%83%A0%E3%83%BB%E3%82%A6%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%80%88%E5%8E%9F%E8%91%97%E7%AC%AC11%E7%89%88%E3%80%89-%E2%80%95%E6%A0%AA%E5%BC%8F%E6%8A%95%E8%B3%87%E3%81%AE%E4%B8%8D%E6%BB%85%E3%81%AE%E7%9C%9F%E7%90%86-%E3%83%90%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%B3%E3%83%BB%E3%83%9E%E3%83%AB%E3%82%AD%E3%83%BC%E3%83%AB/dp/4532356873″,”t”:”amazon”,”r_v”:””},”aid”:{“amazon”:”1251300″,”rakuten”:”1249750″,”yahoo”:”1251299″},”eid”:”azSuX”});

投資シミュレーションプログラム

「投資シミュレーションプログラム」は、確率論に基づくモンテカルロ・シミュレーションという手法を用いて、投資収益の将来予測をするプログラムです。
参考記事：>>「投資シミュレーションプログラム」サマリー

モンテカルロ・シミュレーションとは、コンピュータによって乱数を発生させ、将来を確率的にシミュレートし、大数の法則によって将来の期待値を算定する手法です。

「投資シミュレーションプログラム」を使えば、投資の期待リターンとリスクと投資期間を入力することで、将来の資産額を計算することが出来ます。

長期投資でリスクは低減されない

今回行うシミュレーションは、投資対象をFXとした場合（期待リターン0％、リスク10％と仮定）と、インデックス投信に分散投資した場合（期待リターン4.57%、リスク12.8％）の2つのケースについて、1年・10年・30年の各投資期間で、将来時点で確定する投資収益の期待値とリスクを計算してみます。

インデックス投信に分散投資、といってもアセット・アロケーションは無限にありますが、ここでは日本の年金運用の基本ポートフォリオと同じ資産配分で行うものと仮定します。

シミュレーション結果は以下のとおりです。

FX（期待リターン0％、リスク10％）に投資した場合

1年後

10年後

30年後

#FX
#投資年数（自由入力）
Year<-1
#シミュレーション回数（自由入力、多いほど正確だが時間がかかる）
sample<-10000
#シミュレーション数値を格納する行列
A<-matrix(0,sample,Year+1)
#初期投資額を入力（自由入力）
initial<-100
#シミュレーション数値に初期投資額を入力
A[,1]<-initial
#期待リターン（期待収益率μ、自由入力）
mu<-0/100
#リスク（標準偏差σ、自由入力）
sigma<-10/100
#シミュレーション開始
set.seed(123)
#sampleの計算は明示せずベクトル化
for ( t in 1:Year){
    #今年の資産額=前年の資産額*(1+収益率)
    A[,t+1]<-A[,t]*(1+rnorm(sample,mu,sigma))
}
#シミュレーション結果の期待値を表示
paste(Year,"年後の資産額の平均は",mean(A[,Year+1]),"万円")
paste(Year,"年後の累積リターンの平均は",(mean(A[,Year+1])/initial-1)*100,"%")
paste(Year,"年後の累積リターンの標準偏差は",sd(A[,Year+1])/initial*100,"%")
paste(Year,"年間の1年あたり　平均収益率は",((mean(A[,Year+1])/initial)^(1/Year)-1)*100,"%")

#インデックス
#投資年数（自由入力）
Year<-1
#シミュレーション回数（自由入力、多いほど正確だが時間がかかる）
sample<-10000
#シミュレーション数値を格納する行列
A<-matrix(0,sample,Year+1)
#初期投資額を入力（自由入力）
initial<-100
#シミュレーション数値に初期投資額を入力
A[,1]<-initial
#期待リターン（期待収益率μ、自由入力）
mu<-４．５７/100
#リスク（標準偏差σ、自由入力）
sigma<-12.8/100
#シミュレーション開始
set.seed(123)
#sampleの計算は明示せずベクトル化
for ( t in 1:Year){
    #今年の資産額=前年の資産額*(1+収益率)
    A[,t+1]<-A[,t]*(1+rnorm(sample,mu,sigma))
}
#シミュレーション結果の期待値を表示
paste(Year,"年後の資産額の平均は",mean(A[,Year+1]),"万円")
paste(Year,"年後の累積リターンの平均は",(mean(A[,Year+1])/initial-1)*100,"%")
paste(Year,"年後の累積リターンの標準偏差は",sd(A[,Year+1])/initial*100,"%")
paste(Year,"年間の1年あたり　平均収益率は",((mean(A[,Year+1])/initial)^(1/Year)-1)*100,"%")

まとめ

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;
b[a]=b[a]||function(){arguments.currentScript=c.currentScript
||c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q||[]).push(arguments)};
c.getElementById(a)||(d=c.createElement(f),d.src=g,
d.id=a,e=c.getElementsByTagName(“body”)[0],e.appendChild(d))})
(window,document,”script”,”//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js”,”msmaflink”);
msmaflink({“n”:”[参考文献]ファイナンスのためのRプログラミング証券投資理論の実践に向けて”,”b”:””,”t”:””,”d”:”https://images-fe.ssl-images-amazon.com”,”c_p”:””,”p”:[“/images/I/41UrHrQ9vlL.jpg”],”u”:{“u”:”https://www.amazon.co.jp/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AER%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0-%E2%80%95%E8%A8%BC%E5%88%B8%E6%8A%95%E8%B3%87%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%AE%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E3%81%AB%E5%90%91%E3%81%91%E3%81%A6%E2%80%95-%E5%A4%A7%E5%B4%8E-%E7%A7%80%E4%B8%80/dp/4320110447″,”t”:”amazon”,”r_v”:””},”aid”:{“amazon”:”1251300″,”rakuten”:”1249750″,”yahoo”:”1251299″},”eid”:”GI2A5″});

こんにちは、毛糸です。

先日、投資の将来予測を行うためのRプログラム「投資シミュレーションプログラム」を公開しました。
>>投資シミュレーションプログラムを作ってみた【Rでプログラミング】

このプログラムを用いて、年金の将来予測を行ったり、FXで億り人になれる確率を計算したりしました。

>>将来の年金積立金の状況と損失確率をシミュレーションしてみた【モンテカルロ・シミュレーション】

>>FXの期待リターン、億り人になれる確率、破産する確率【モンテカルロ・シミュレーション】

「投資シミュレーションプログラム」を使ってみる中で、より「速く」計算するための改善策を思いついたのでメモしておきます。

本記事では投資シミュレーションプログラム1.1（2019年5月29日現在の最新版）の内容を説明します。

Rプログラムを速くするための方法：ベクトル化

統計プログラミング言語Rは、ベクトル演算を高速で行える言語として知られています。

ここではベクトルを「数値やモノ（オブジェクト）を並べたもの」と理解しておけば十分です。

ベクトル演算が高速で行える、とは、具体的には、for文などを用いて一つ一つの対象（オブジェクト）を順繰りに処理していくよりも、ベクトルというまとまりに対して一括で処理を行うほうが速い、ということです。

投資シミュレーションプログラムでは、乱数をサンプル数×年数の数だけ発生させ、

1. あるサンプルについて、各年の資産額をfor文で計算して
2. その処理をサンプル数の数だけfor文で繰り返す

投資シミュレーションプログラムのベクトル化

下記に示す投資シミュレーションプログラム1.1は資産額をベクトル化して計算することで、サンプルの繰り返し計算を回避しています。

#投資年数（自由入力）
Year<-40
#シミュレーション回数（自由入力、多いほど正確だが時間がかかる）
sample<-100000
#シミュレーション数値を格納する行列
A<-matrix(0,sample,Year+1)
#初期投資額を入力（自由入力）
initial<-2000
#シミュレーション数値に初期投資額を入力
A[,1]<-initial
#期待リターン（期待収益率μ、自由入力）
mu<-7/100
#リスク（標準偏差σ、自由入力）
sigma<-12.88/100
#シミュレーション開始
#sampleの計算は明示せずベクトル化
for ( t in 1:Year){
    #今年の資産額=前年の資産額*(1+収益率)
    A[,t+1]<-A[,t]*(1+rnorm(sample,mu,sigma))
}
#シミュレーション結果の期待値を表示
paste(Year,"年後の資産額の期待値は",mean(A[,Year+1]))

投資シミュレーションプログラム1.0と1.1の処理時間の比較

まとめ

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;
b[a]=b[a]||function(){arguments.currentScript=c.currentScript
||c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q||[]).push(arguments)};
c.getElementById(a)||(d=c.createElement(f),d.src=g,
d.id=a,e=c.getElementsByTagName(“body”)[0],e.appendChild(d))})
(window,document,”script”,”//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js”,”msmaflink”);
msmaflink({“n”:”ファイナンスのためのRプログラミング証券投資理論の実践に向けて”,”b”:””,”t”:””,”d”:”https://images-fe.ssl-images-amazon.com”,”c_p”:””,”p”:[“/images/I/41UrHrQ9vlL.jpg”],”u”:{“u”:”https://www.amazon.co.jp/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AER%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0-%E2%80%95%E8%A8%BC%E5%88%B8%E6%8A%95%E8%B3%87%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%AE%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E3%81%AB%E5%90%91%E3%81%91%E3%81%A6%E2%80%95-%E5%A4%A7%E5%B4%8E-%E7%A7%80%E4%B8%80/dp/4320110447″,”t”:”amazon”,”r_v”:””},”aid”:{“amazon”:”1251300″,”rakuten”:”1249750″,”yahoo”:”1251299″},”eid”:”mcwYY”});

こんにちは、毛糸です。

先日発表された金融審議会市場ワーキング・グループの報告書案「高齢社会における資産形成・管理」（以下「報告書案」、外部リンク）は、老後に年金を頼り生活するという前提を否定するかのような内容と受け取られ、話題になっています。

この報告書案を読まれた方の中には「年金なんてこれからどんどん給付額が減っていくから当てにならない！」と考えている方もいらっしゃるでしょう。

実際に将来の給付額がどうなるかというのは、人口動態や賃金・物価上昇率など、多くの要因に左右されるため、現時点で確定的なことを述べることは出来ません。

しかし、年金積立金の運用という観点から、金融データと確率論に基づき年金ポートフォリオの将来をシミュレーションすることは可能です。

本記事では年金積立金の基本ポートフォリオに関する将来予測を、モンテカルロ・シミュレーションに基づいて行ってみたいと思います。
参考記事：投資シミュレーションプログラムを作ってみた【Rでプログラミング】

本記事をお読みいただくことで、将来の年金積立金がいくらになるのか、そのリスクはどのくらいか、年金運用が損失を出す確率はどのくらいかといった情報を知ることが出来ます。

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;
b[a]=b[a]||function(){arguments.currentScript=c.currentScript
||c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q||[]).push(arguments)};
c.getElementById(a)||(d=c.createElement(f),d.src=g,
d.id=a,e=c.getElementsByTagName(“body”)[0],e.appendChild(d))})
(window,document,”script”,”//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js”,”msmaflink”);
msmaflink({“n”:”[参考文献]ファイナンスのためのRプログラミング証券投資理論の実践に向けて”,”b”:””,”t”:””,”d”:”https://images-fe.ssl-images-amazon.com”,”c_p”:””,”p”:[“/images/I/41UrHrQ9vlL.jpg”],”u”:{“u”:”https://www.amazon.co.jp/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AER%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0-%E2%80%95%E8%A8%BC%E5%88%B8%E6%8A%95%E8%B3%87%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%AE%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E3%81%AB%E5%90%91%E3%81%91%E3%81%A6%E2%80%95-%E5%A4%A7%E5%B4%8E-%E7%A7%80%E4%B8%80/dp/4320110447″,”t”:”amazon”,”r_v”:””},”aid”:{“amazon”:”1251300″,”rakuten”:”1249750″,”yahoo”:”1251299″},”eid”:”YwNTV”});

年金積立金の基本ポートフォリオ

私たちが毎月支払っている年金保険料は、年金積立金管理運用独立行政法人(GPIF)という機関によって運用が行われています。

GPIFは年金支払のための原資を効率的に運用するため、株式や債券などのリスク資産に投資を行っています。

GPIFは年金ポートフォリオとして

• 国内債券
• 国内株式
• 外国債券
• 外国株式

この「基本ポートフォリオ」は、賃金上昇率+アルファを確保しつつ、リスクを最小限にして運用されることを目的としており、期待リターンは年4.75%、標準偏差で測ったリスクは年12.8%となっています。
参考記事：年金のリスクとリターンを統計プログラミング言語Rで計算してみた

今回はこのデータをもとに、将来の年金がどのくらいの規模になるのか、損失が出る確率はどのくらいなのかを計算してみたいと思います。

年金ポートフォリオのモンテカルロ・シミュレーション

年金積立金ポートフォリオが将来いくらくらいになるのか予測してみましょう。

年金運用の期待リターンは年4.57%、標準偏差で測ったリスクは年12.8%として、毎年の投資収益率が正規分布に従うと仮定した場合に、将来の年金ポートフォリオの金額を乱数を用いて予測します。

シミュレーションには「投資シミュレーションプログラム」を使います。
参考記事：投資シミュレーションプログラムを作ってみた【Rでプログラミング】

投資年数Yearは、1年、25年、50年、100年を入力し、それぞれの年数経過後の資産額をシミュレーションします。

投資の期待リターンはGPIFの基本ポートフォリオの期待リターン4.57%(4.57/100)を、投資のリスクは基本ポートフォリオのリスク（標準偏差）12.8%(12.8/100)を入力します。

#期待リターン（期待収益率μ、自由入力）
mu<-4.57/100
#リスク（標準偏差σ、自由入力）
sigma<-12.8/100

以下では1年後、25年後、50年後、100年後の将来における年金積立金の期待値と、標準偏差で測ったリスク、当初資金を下回る確率（損失確率）、損失が発生した場合の平均損失額（これを期待ショートフォールとよびます）を計算します。

なお、シミュレーションにあたって分析を単純化するために、運用以外の資金の出入りはないものとし、リバランスは考慮しないものとします。また、当初資金は記事執筆時点直近で報告された運用額である150兆6,630億円（150.6630兆円）とします。

1年後の年金のシミュレーション結果

• 1年後の年金積立金の期待値は157兆円
• 標準偏差で測ったリスクは19兆円
• 損失確率は35%
• 損失発生時の平均損失額（期待ショートフォール）は13兆円

25年後の年金のシミュレーション結果

• 25年後の年金積立金の期待値は467兆円
• 標準偏差で測ったリスクは313兆円
• 損失確率は6%
• 損失発生時の平均損失額（期待ショートフォール）は32兆円

25年後には年金積立金の期待値は現在の倍以上になります。

50年後の年金のシミュレーション結果

• 50年後の年金積立金の期待値は1,422兆円
• 標準偏差で測ったリスクは1,476兆円
• 損失確率は2%
• 損失発生時の平均損失額（期待ショートフォール）は39兆円

100年後の年金のシミュレーション結果

• 100年後の年金積立金の期待値は13,389兆円
• 標準偏差で測ったリスクは25,865兆円
• 損失確率は0.2％
• 損失発生時の平均損失額（期待ショートフォール）は52兆円

まとめと考察

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;
b[a]=b[a]||function(){arguments.currentScript=c.currentScript
||c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q||[]).push(arguments)};
c.getElementById(a)||(d=c.createElement(f),d.src=g,
d.id=a,e=c.getElementsByTagName(“body”)[0],e.appendChild(d))})
(window,document,”script”,”//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js”,”msmaflink”);
msmaflink({“n”:”ファイナンスのためのRプログラミング証券投資理論の実践に向けて”,”b”:””,”t”:””,”d”:”https://images-fe.ssl-images-amazon.com”,”c_p”:””,”p”:[“/images/I/41UrHrQ9vlL.jpg”],”u”:{“u”:”https://www.amazon.co.jp/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AER%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0-%E2%80%95%E8%A8%BC%E5%88%B8%E6%8A%95%E8%B3%87%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%AE%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E3%81%AB%E5%90%91%E3%81%91%E3%81%A6%E2%80%95-%E5%A4%A7%E5%B4%8E-%E7%A7%80%E4%B8%80/dp/4320110447″,”t”:”amazon”,”r_v”:””},”aid”:{“amazon”:”1251300″,”rakuten”:”1249750″,”yahoo”:”1251299″},”eid”:”S6AUW”});

こんにちは、毛糸です。

【投信定点観測】2019年5月第4週（スタートから11週目）の損益の報告です。

今週末における投資総額は156万円、含み損益は-13,892円、損益率は-0.89%（年率-2.89％）です。

損益状況

損益率に直すとこんな感じです。今週末の損益率は-0.89%（年率換算で-2.89％）です。

年率換算の損益率の計算式が誤っていたので、今回修正しました。

インデックス投資信託の振り返り：株式総崩れとREIT続伸

株安が止まりません。

中国通信機器メーカーファーウェイが米国市場から閉め出されるというニュースが報じられ、同社と取引のある企業の株価が下落。その不安感が相場全体に広がり暗雲が立ち込めています。

先進国株式は今週-2.16%の下落、中国を含む新興国株式も-2.80%の下落と大きなダメージです。

他方、J-REITは更に上昇し、週間+1.34%の伸びです。都市圏のオフィス需要が高水準で推移し、世界的な金利低下の流れが追い風となり、資金流入が続いているようです。

ロボアドバイザーの振り返り：THEO（テオ）とWealthNavi（ウェルスナビ）のリスク

▼ロボアドバイザーTHEO（テオ）は登録はこちらから！

▼ロボアドバイザーWealthNavi（ウェルスナビ）の登録はこちらから！

アクティブファンドの振り返り：ひふみとセゾン、明暗分かれる

日本株式に投資するアクティブファンドとして、【投信定点観測】ではひふみ投信とセゾン資産形成の達人ファンドに投資しています。

現状、両者の明暗ははっきりしており、セゾン投信のパフォーマンスの高さが圧倒的です。

両者のリスク（リターンの標準偏差）を算出してみたところ、

• セゾン資産形成の達人のリスクは2.10%/週
• ひふみのリスクは1.90%/週

となっており、ひふみの方がローリスク・ローリターンです。

アクティブファンドはインデックスを上回る超過収益を得ることを目的としており、今の所、その目標は達成できていますので、今後の運用結果がたのしみです。

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;
b[a]=b[a]||function(){arguments.currentScript=c.currentScript
||c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q||[]).push(arguments)};
c.getElementById(a)||(d=c.createElement(f),d.src=g,
d.id=a,e=c.getElementsByTagName(“body”)[0],e.appendChild(d))})
(window,document,”script”,”//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js”,”msmaflink”);
msmaflink({“n”:”いま選ぶべきアクティブ投信この8本!”,”b”:””,”t”:””,”d”:”https://images-fe.ssl-images-amazon.com”,”c_p”:””,”p”:[“/images/I/51yqlV5edSL.jpg”],”u”:{“u”:”https://www.amazon.co.jp/%E3%81%84%E3%81%BE%E9%81%B8%E3%81%B6%E3%81%B9%E3%81%8D%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%96%E6%8A%95%E4%BF%A1%E3%81%93%E3%81%AE8%E6%9C%AC-%E4%B8%AD%E9%87%8E-%E6%99%B4%E5%95%93/dp/4534056877″,”t”:”amazon”,”r_v”:””},”aid”:{“amazon”:”1251300″,”rakuten”:”1249750″,”yahoo”:”1251299″},”eid”:”stdO3″});

リンク

まとめ

【投信定点観測】を始めて11週、市場は冷え込み続けており、投資パフォーマンスは悪化しています。

投資初期では良好な成績を収めていた株式が、一転大きく毀損しており、特定の資産クラスに資金を集中させることの恐ろしさを実感します。

投資信託は手軽に分散投資が行える優れた金融商品ですが、市場全体の変動にはどうしてもつられてしまいます。

そんな状況であっても、異なる変動性を持つ別の資産クラスに広く投資することで、資産全体の変動性を抑えることが可能です。

複数の資産クラスに分散することをアセット・アロケーション（資産配分）といいますが、投資成果の大部分はこのアセット・アロケーションによって決まるとも言われています。

アセット・アロケーションの重要性は以下の書籍でも強調されています。

(function(b,c,f,g,a,d,e){b.MoshimoAffiliateObject=a;
b[a]=b[a]||function(){arguments.currentScript=c.currentScript
||c.scripts[c.scripts.length-2];(b[a].q=b[a].q||[]).push(arguments)};
c.getElementById(a)||(d=c.createElement(f),d.src=g,
d.id=a,e=c.getElementsByTagName(“body”)[0],e.appendChild(d))})
(window,document,”script”,”//dn.msmstatic.com/site/cardlink/bundle.js”,”msmaflink”);
msmaflink({“n”:”お金は寝かせて増やしなさい”,”b”:””,”t”:””,”d”:”https://images-fe.ssl-images-amazon.com”,”c_p”:”/images/I”,”p”:[“/51xHIGALUZL.jpg”,”/51UFsW4HuvL.jpg”,”/51d7m7hcbYL.jpg”,”/61ULYpbutcL.jpg”,”/51uCgEZrhmL.jpg”,”/51ne7%2Bl4ysL.jpg”,”/51TjKtJWpzL.jpg”,”/51Zj-OmTSML.jpg”,”/410JAnn80uL.jpg”,”/51cjtS6tWPL.jpg”,”/61Q0Zvqja7L.jpg”,”/613B004TKQL.jpg”],”u”:{“u”:”https://www.amazon.co.jp/%E3%81%8A%E9%87%91%E3%81%AF%E5%AF%9D%E3%81%8B%E3%81%9B%E3%81%A6%E5%A2%97%E3%82%84%E3%81%97%E3%81%AA%E3%81%95%E3%81%84-%E6%B0%B4%E7%80%AC%E3%82%B1%E3%83%B3%E3%82%A4%E3%83%81/dp/4894517833″,”t”:”amazon”,”r_v”:””},”aid”:{“amazon”:”1251300″,”rakuten”:”1249750″,”yahoo”:”1251299″}});

引き続き積立投資の状況をリポートして参りますので、もしよろしければSNSでのシェアよろしくお願い致します！