JP2003527660A - ポートフォリオのための投資選択 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 ポートフォリオを構築する方法は、異なるタイプの資産についての目標配分を受理する行程、ポートフォリオに含めて利用可能な投資リストを受理する行程、及び選択された投資のリスク調整済み超過収益の尺度及び目標配分に基づいて、投資リストから投資を選択する行程、を含んで成る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の背景】

本発明は、ポートフォリオのための投資の選択に関する。 会社が資金を提供する償還金（retirement）制度は往々にして、ポートフォリ
オに包含せしめるための数多くの異なる投資オプションを従業員に提供する。こ
れらの投資オプションには、国内及び海外株式ミューチュアルファンド、公社債
及び金融市場ファンドといったような短期投資が含まれると考えられる。モーニ
ングスター（Morningstar、登録商標）といったような業者が、投資家を助ける
ために投資のパフォーマンス及びその他の特徴を記述するデータを更新し公開し
ている。

【０００２】

【発明の概要】

一般に、１つの態様においては、本発明は、ポートフォリオを構築する方法を
特徴とする。この方法には、異なるタイプの資産についての目標配分を受理する
行程、ポートフォリオ内に含めて利用可能な投資リストを受理する行程、及び選
択された投資のリスク調整済み超過収益の尺度及び受理した目標配分に基づいて
、投資リストから投資を選択する行程、が含まれている。

【０００３】 実施態様には以下の特徴のうちの１個以上のものが含まれていてよい。資産タ
イプは、国内株式ファンド、海外株式ファンド、公社債等の債券及び短期資産の
うちの少なくとも１つを含むことができる。目標配分は、異なる目標配分カテゴ
リに対応し得る。このようなカテゴリには、堅実型カテゴリ、平衡型カテゴリ、
成長型カテゴリ、及び積極成長型カテゴリが含まれる可能性がある。目標配分は
、例えば質問に対する投資家の回答に基づいて決定され得る。

【０００４】 リスク調整済み超過収益の尺度は、 Ｒ_t＝α＋β１Ｒ_1t＋β２Ｒ_2t＋・・・＋βＮＲ_nt＋ε_ｔ の式に従って決定されたアルファ測定値であることができ、式中において、 α＝リスク調整済み超過収益（アルファ）、 Ｒ_t＝月ｔ内の超過収益、 Ｒ_kt＝月ｔ内の係数ｋの超過収益（ｋ＝１…Ｎ）、 β_k＝係数ｋのβ（ｋ＝１…Ｎ）、 ε_t＝月ｔ内の追跡誤差、 である。

【０００５】 この方法は、選択された投資のための重みづけを決定する行程をさらに含むこ
とができる。このような重みづけ決定行程は、 Ｗ₁＋Ｗ₂＋・・・＋Ｗ_N＝１、 上限_株式≧株式％≧下限_株式、 上限_債券≧債券％≧下限_債券、 上限_現金≧現金％≧下限_現金、 上限_外国≧外国％≧下限_外国、 Ｗ＝投資ベンチマークに関する誤差を追跡するファンド重みマトリクス、 Ｇ＝ファンドのｐ値、 λ＝リスク回避率、 からなる制約の下に、λＷ^TＨＷ−Ｇ^TＷを最小化する式と、 ｐ値＝ｔ分布（スチューデント，ｎ−ｐ−１）、 スチューデントｔ＝α／（σ（ε_t）／（ｎ−ｐ）^１／２）＝情報係数×（
ｎ−ｐ）^１／２、 情報係数＝α／σ（ε_t）、 α＝その期間中の平均的なリスク調整済み超過収益、 σ（ε_t）＝カスタムベンチマークに関する追跡誤差、 ｎ＝観察回数、 ｐ＝独立無作為変数の数、 ｎ−ｐ−１＝ｔテスト内の自由度、 からなる式と、 を使用することが含まれる。

【０００６】 選択行程は、投資純資産、投資寿命、投資回転率、投資経費率、投資最低保証
金必要条件及び／又は投資キャッシュポジションに基づくことができる。選択行
程は、同様に投資目標又は型式の分類のような１つの投資の分類に基づくことも
できる。選択行程は、投資のリスク調整済み超過収益尺度の一貫性を表示するＲ ² 記述統計学に基づいていてもよい。

【０００７】 上記方法は、構築されたポートフォリオを評価する行程を含んでいてもよい。
このような評価行程は、構築されたポートフォリオの部門配分が市場ベンチマー
クの部門配分に対応するか否かを決定すること、構築されたポートフォリオが選
択された投資のうちの１つに対して過度に重みづけされているか否か、及び／又
は構築されたポートフォリオが選択された投資のうちの１つに対し不充分に重み
づけされているか否かを決定することを含むことができる。

【０００８】 上記方法はまた、例えば目標資産配分を修正した後に異なるポートフォリオを
構築することを含むことができる。上記方法は、構築されたポートフォリオを記
述する報告書を提供する行程も含むことができる。 上記方法は、会社株式に対する目標配分を受理する行程を含むこともできる。
このような方法は、会社株式に対する受理したポートフォリオ配分に基づいて、
異なるタイプの資産のために受理した目標配分を調整する行程を含むことができ
る。この調整は、目標配分及び会社株式に対する配分が、会社株式に対する配分
をもたないポートフォリオに付随するリスクレベルとほぼ同じ付随するリスクレ
ベルを有するようなものであってよい。

【０００９】 一般にもう１つの態様においては、本発明は、国内株式ファンド、海外株式フ
ァンド、公社債及び短期資産のような異なるタイプの資産について、目標配分を
受理する行程、ポートフォリオに含めて利用可能な投資リストを受理する行程、
投資リストをスクリーニングする行程、選択された投資のリスク調整済み超過収
益の尺度及び受理した目標配分に基づいてスクリーニングされた投資リストの中
から投資を選択し重みづけする行程を含む、ポートフォリオを構築する方法を特
徴とする。

【００１０】 一般にもう１つの態様においては、本発明は、ポートフォリオを構築するため
の、コンピュータ読取り可能な媒体上に配置されたコンピュータプログラム製品
を特徴とする。このコンピュータプログラム製品は、プロセッサが、異なるタイ
プの資産についての目標配分を受理し、ポートフォリオに含めて利用可能な投資
リストを受理し、選択された投資のリスク調整済み超過収益の尺度と受理された
目標配分に基づいて投資リストの中から投資を選択するようにさせるための命令
を含む。

【００１１】 本発明の利点としては、以下のものの１個以上が含まれる。本発明は、各々異
なる会社償還金制度によって提供される投資オプションの独自のコレクションか
ら１つのポートフォリオを構築するために使用可能である。構築されたポートフ
ォリオは、一貫した収益及び好結果の証券選択履歴を実証する投資を含む。この
プロセスは、投資家のリスク許容度及び財政状況に基づき目標資産配分を用いて
ポートフォリオに付随するリスクを調整する。目標資産配分は、経験的に、一定
の与えられたリスクレベルについて収益率を最大にする。

【００１２】 本発明のその他の利点は、図面及び請求の範囲をはじめとする、以下の記述を
考慮して明らかになることであろう。

【００１３】

【実施例】

図１を参照すると、システム１００は、会社償還金制度によって提供されたミ
ューチュアルファンドのような１組の投資オプション１０４からポートフォリオ
を構築する。システム１００は、投資に付随する一定のリスクレベルについて予
想されたその超過収益履歴１０６に基づいて投資から１つのポートフォリオを構
築する（１１０）。システム１００は、投資家のリスク許容度及び財政状態に基
づくことのできる目標資産配分１０２を反映するようにポートフォリオを調整す
る。図１に示されているように、システム１００は、ポートフォリオを構築する
（１１０）前にファンドをスクリーニングする（１０８）ことができる。さらに
、システム１００は、例えば目標資産配分を緩和させる１１４ことにより、改善
可能か否かを見極めるため、構築されたポートフォリオを評価する（１１２）こ
とができる。

【００１４】 図２を参照すると、システムは、特定の目標資産配分クラス１０１ａ〜１０１
ｄに属するものとして投資家を分類することによって目標資産配分を決定できる
。１つの実施態様においては、システムは、リスク及び潜在的収益のレベルが増
大しつつある資産混合に対応する堅実型１０１ａ、平衡型１０１ｂ、成長型１０
１ｃ及び積極成長型１０１ｄクラスを使用する。

【００１５】 各クラス１０１ａ〜１０１ｄは、国内株式ミューチュアルファンド１０３ａ、
海外株式ミューチュアルファンド１０３ｂ、公社債１０３ｃ及び短期投資１０３
ｄ（例えば財務省証券及び金融市場ファンド）といったような異なるタイプの資
産における予め規定された投資レベルを含む。目標クラス投資レベル１０３ａ〜
１０３ｄは、一定の与えられたリスクレベルについての最高の履歴的収益率を表
わす。

【００１６】 図２に示されている資産混合クラスは、本発明を使用するのに必要なものでは
ない。例えば、プロフィールを構築するユーザーは、異なるタイプの資産の中に
個人的に好ましい投資レベルを手動入力することができる。さらに、その他の実
施態様は、異なる投資家クラスカテゴリ及び異なる資産配分目標を含む。 図３Ａ〜３Ｃを参照すると、システムは、投資家プロフィールアンケートに対
する回答を評定することにより投資家を分類することができる。このアンケート
は、投資家の投資の計画対象期間、リスク許容度及び財政状態を査定する。アン
ケート中の各々の質問には、評点及び重みが与えられている。各々の査定分野（
例えば計画対象期間、リスク許容度及び財政状態）についての評点は、その分野
に触れた質問の加重平均評点である。評定が高くなればなるほど、潜在的資産混
合はより積極的なものとなる。最終評点は、３つの査定分野の評点のうち最低の
もの（最も堅実的なもの）に基づいている。したがって、投資家の計画対象期間
が短かい場合、ひいては計画対象期間の評点が低い場合、最終評点は、リスク許
容度評点が高いにもかかわらず、堅実型目標資産混合を導く可能性がある。

【００１７】 計画対象期間の質問１０５ｂ、１０５ｍ、１０５ｎに対する回答を評定するこ
とにより、償還まで７年以上ある投資家は積極成長型目標資産混合に結びつけら
れる。償還まで４〜７年ある投資家には通常、成長型目標資産混合に結びつけら
れた計画対象期間評点が配分される。償還まで４年未満の投資家については、計
画対象期間評点の焦点は、投資家がポートフォリオから年間に引き出そうと計画
している収入額及びこのような引き出しがいかにして行なわれる可能性が高いか
へ移る。これらの質問１０５ｍ、１０５ｎは、償還まで４年未満の投資家につい
てのみたずねられる。一般に、１年に３.５％未満の年収必要条件をもつ投資家
には、成長型目標資産混合と結びつけられた評点が配分され、一方５.５％以上
の年収必要条件をもつ投資家には、堅実型目標資産混合と結びつけられた評点が
配分される。

【００１８】 リスク許容性の質問１０５ｉ〜１０５ｌは、投資家の経験、１〜１０の尺度で
計った自己報告されたリスク許容度そして損失に対する投資家の閾値を測定する
。実際には、質問１０５ｋ及び１０５ｌに対する回答の変更は、投資家の全体的
評点を１つの目標資産混合からもう１つの目標資産混合まで移動させる確率の最
も高いものとなる傾向をもつ。

【００１９】 財政状態の質問１０５ａ，１０５ｃ〜１０５ｈは、投資家の財政的柔軟性を測
るものである。評定対象の項目としては、扶養家族数、全体的な財政自己査定、
世帯収入、世帯支出及び予想される世帯収入の増加が含まれる。さらに、計画以
外の資産の規模と積極性が、評点の中に要因として考慮される。実際には、これ
らの質問のいずれかに１つについての回答に対する変更は、全体的評点にはほと
んど影響を及ぼさない。

【００２０】 各モデルについての評点を作り上げるにあたっては、各質問に１つの重みが配
分され、各回答に１つの評点が配分される。しかし、各質問の重みは、回答によ
って左右され、極端な回答は、中庸の回答よりも大きく重みづけされる。例えば
、リスク許容度問題のうちの１つは、投資家が回避を求めている場合を「１」と
し投資家がより高い収益を求めている場合を「１０」として、「１」〜「１０」
の尺度のいずれに自らが位置するかを投資家にたずねている。評定手順は、「１
」又は「１０」の回答を「４」又は「５」の回答よりも大きく重みづけする。

【００２１】 ここで図４を参照すると、システムは、各投資の標準化されたリスク調整済み
超過収益αの推定値及びその投資に付随する追跡誤差εを計算又は受理する（１
０６）ことができる。標準化されたリスク調整済み超過収益は、ファンドのリス
クレベルを考慮して市場をしのぐ証券を潜在的に選択する投資ファンドマネージ
ャの能力を表すことができる。追跡誤差は、ファンドの収益とベンチマーク収益
の間の差の標準偏差を表す。大きい追跡誤差が不安定な（例えばリスクの高い）
ファンドを表す。

【００２２】 図示されているように、システムは、一定期間（例えば３年）にわたる１つの
ファンドについてのリスク調整済み超過収益αを決定するために多要因回帰モデ
ルを使用する（１０６）。このモデルは、市場ベンチマークを超えるファンドの
月間収益（Ｒ_t）を決定するため、先行する月間ｔ（例えば３６ヶ月間）の月毎
の収益データを使用する。各タイプの資産は、異なる市場ベンチマークを使用す
る、例えば、国内株式、海外株式、公社債及び短期資産は、それぞれ次の市場ベ
ンチマークを使用する。即ち、ウィルシャ５０００純資産指数と、モーガンスタ
ンレー資本国際の欧州、オーストラリア、極東指数と、レーマンブラザース積極
債券指数と、３０カ月米国国債指数等のベンチマークである。

【００２３】 リスク調整済み収益及び追跡誤差を決定するためには、モデル１０６は、異な
る要因Ｒ_ktに対する超過収益（Ｒ_t）の感応性βを測定する。より高いβ値は、
要因の変更に対する超過収益の不感応性がより大きいことを示す。要因は、異な
るタイプの資産について異なる可能性がある。１つの実施態様においては、各々
の資産タイプは、以下の表中の要因が含まれる。

【００２４】

【表１】

【００２５】 ＳＡＳ「ｒｅｇ」手順により、標準化されたリスク調整済み超過収益、各月内
の追跡誤差、及びそのファンドについてのＲ²記述統計を決定することができる
。Ｒ²統計は、決定されたα、β−ｓ及びεがいかにうまく、手順内に供給され
た収益及び要因データと適合するかを示す。低いＲ²は、ＳＡＳにより決定され
た変数がデータとの適合性の比較的低いものであり、パフォーマンスに一貫性が
ないファンドを表すものとして解釈できる。

【００２６】 一部の実施態様では、特定のファンドについての変数値は、ファンドをポート
フォリオに含むことが考慮される毎にこれらの値を新たに計算するのではなく、
むしろデータベースから検索することができる。 システムは次に、１つの資産タイプの市場ベンチマークとの関係におけるファ
ンドマネージャの業績の履歴を示すｐ値を決定する（１１０ａ）。このｐ値の決
定（１１０ａ）には、高い正のα−ｓをもつ投資に対して高いｐ値を配分する単
一のテール（tail）（スチューデントｔ）分布を使用する。この尺度は、標準化
されたリスク調整済み超過収益を表すために用いられる。

【００２７】 取得したｐ値を用いて、システムは、一組の制約１１１を受ける客観的関数１
０９を最小限におさえるためにＳＡＳ ＮＬＰ手順を使用する。この手順は、各
ファンドに付随する追跡誤差を最小限にする一方で、ポートフォリオ内のｐ値を
最大限にする異なるファンドのための一組の重み（例えば０〜１の間の数）Ｗ^N
を発見する。目標資産配分１０１は、ＮＬＰ関数にとっての制約１１１を形成す
る。例えば、堅実型資産配分クラスに分類された投資家についての重みは、２０
％±閾値（例えば１％）の国内株式制約をもつ。

【００２８】 図５を参照すると、システムは、投資重みづけを決定する前に投資候補を任意
にスクリーニングする（１０８）ことができる（図４）。このことは、結果とし
て得られるポートフォリオの質の保証の一助となる。予備的な一連のスクリーニ
ング基準１２０が、標準的に、利用可能なファンドのうち５０〜６０を除く全て
を考慮から外す。これらの基準には、３億ドル未満の純資産１２２、収益が３年
未満であるファンド１２４、５０％以上の回転率（すなわち１定期間内に売買さ
れたポートフォリオ資産の百分率）をもつファンド１２６、１.５％を超える経
費率（すなわち、管理に費やされた平均純資産百分率）をもつファンド１２８及
び２億５０００万ドル以上の最低保証金必要条件をもつファンド１３０を有する
投資を考慮から除外することが含まれる。プロセス１２０は同様に、除外のため
の特定の投資オプション（図示せず）を目標化することもできる。

【００２９】 予備スクリーニングプロセス１２０は同様に、モーニングスター（登録商標）
により指定されるような各ファンドの中核投資目標に基づいてファンドをスクリ
ーニングする。投資目標分類には、株式収入、成長と収入、成長、積極的成長、
小規模会社、平衡型、国債、社債、海外株式、国際株式が含まれる。これらの目
標はさらに、ファンドが属するモーニングスター（登録商標） 型式−カテゴリ
のタイプによって分類することができる。国内株式については、型式−カテゴリ
には、大型値、大型ブレンド、大型成長、中型上限値、中型上限ブレンド、中型
上限成長、小型値、小型ブレンド及び小型成長が含まれる。一般に、スクリーニ
ングプロセス１２０は、以上に列挙した分類をもつファンドを除外しない。しか
し、「平衡型」目標については、ファンドはモーニングスター（登録商標） 国
内ハイブリッドカテゴリに属していなければならない。

【００３０】 固定収入目標については、スクリーニングされない中核投資カテゴリには、短
期国債、中期国債、長期国債、短期公社債、中期公社債、長期公社債及び高利回
り公社債が含まれる。 海外株式及び国際株式目標については、ファンドは同様に、海外株式及び国際
株式カテゴリに属さなくてはならない。

【００３１】 ミューチュアルファンドにおける別々のクラスの株は、別々に評価される。新
規機関株クラスの株、新規インデックスファンド又は既定ファンドのクローンの
ような充分な業績履歴をもたないファンド（例えば３年未満）については、シス
テムは、同じファンド内の株の小売りクラス、新規ファンドが追跡を求める指数
又はクローンがエミュレートしようとしている第１の既定ファンドのような非常
に類似したファンドの特性を置換することができる。このようにして、ファンド
は、モデルポートフォリオ内に含まれる可能性について評価されることができる
。

【００３２】 予備スクリーニング１２０の後、６０を超えるファンドが残っている場合（１
３４）、スクリーニングプロセス１０８は、付加的な基準を利用することができ
る（１３６）。例えば、付加的な基準は、８８％未満のＲ²値をもつファンド１
３８（例えばパフォーマンスに一貫性の無いファンド）又は１０％を超えるキャ
ッシュポジションをもつファンド１４０を除外することができる。６０を超える
ファンドがなおも残った場合には、スクリーニングプロセスは、漸進的により制
限的な閾値で基準を再利用することができる。例えば、プロセス１０８は、９０
％未満のＲ²値又は５％を超えるキャッシュポジションをもつファンドを除外す
ることができる。付加的には、スクリーニングプロセス１０８は、ファンドαに
従って、各々のモーニングスター（登録商標）型式カテゴリ内にファンドを等級
付けすることができる。スクリーニングプロセス１０８は、各々の型式カテゴリ
から、上位Ｎ個（例えば５個）の等級のファンドを選択し、残りをスクリーニン
グして、多角的ポートフォリオを確保することができる。

【００３３】 図６を参照すると、重みづけを決定するに先立ってファンドをスクリーニング
することに加えて、システムは同様に、構築されたポートフォリオを評価する（
１１２）。例えば、システムはポートフォリオ内のファンドの部門重み１５０（
例えば、耐久材原料、エネルギー、財務、保健、小売り、サービス、技術、ユー
ティリティ、及び循環的部門に対する配分）をウィルシャー（Wilshire）５００
０のような市場指数でのこれらの部門の表現と比較することができる。いずれか
の部門が、市場指数との関係において１０％を超えてポートフォリオ内に表示さ
れたものを上回っているか又は下回っている場合、システムはそのポートフォリ
オを拒絶することができる。システムは同様に、投資オプション又は投資オプシ
ョンに含まれる特定の証券の市場データ（例えば株価対収益、株価対簿価、株価
対キャッシュフロー、及び市場資本化）に基づいて１つのポートフォリオを拒絶
することもできる。例えば、システムは、複数の標準偏差分だけ市場ベンチマー
クを超える市場データをもつ特定のファンドを含むポートフォリオを拒絶するこ
とができる（１５２）。

【００３４】 システムは同様に、多角化レベルが欠如したポートフォリオを拒絶することも
できる。例えば、システムは、合計ポートフォリオ資産の２５％超を表わす国内
株式ファンドをもつポートフォリオを拒絶することができる（１５４）。分析に
より、合計資産の５％未満しかもたないファンドを含むポートフォリオを拒絶す
ることもできる（１５４）。これらの保護手段１５４により、各ファンドがポー
トフォリオ保有物の多様性を維持しながら、ポートフォリオの特性に有意義に貢
献することが保証される。公社債は、典型的には株式ほど不安定でないことから
、多角化の保護手段は幾分か緩和される。したがって、あらゆる公社債が、ポー
トフォリオ資産の５％〜５０％を表すことができる（１５６）。

【００３５】 最後に、システムは、構築されたポートフォリオが目標資産配分と密に整合す
ることを確認する（図２参照）。構築されたポートフォリオを拒絶するために、
その他のさまざまな技術（例えば、モーニングスター（登録商標）格付け及び／
又はシャープ（Sharpe、登録商標）格付けを用いることができる 。 システムがポートフォリオを拒絶した場合、目標資産配分の制約を緩和した後
、新しいポートフォリオを構築することができる。例えば、１０％±１％に短期
資産配分を制限する代わりに、システムは制約を１０％±２％に緩和することが
できる。制約の緩和は、１０％±５％とのような、ある最高レベルに達するまで
増大できる。その後システムは、その他の資産タイプに付随する配分制約を緩和
するよう試みることができる。可能な値の範囲内のわずかな変化がポートフォリ
オを大きく改変する可能性があることから、システムは、国内株式の制約を単独
で残すよう試みる。このようにして、システムは一般に、現金、公社債、海外株
式、そして国内株式の順で目標資産配分の制約を緩和する。

【００３６】 ポートフォリオが満足のいくものであることを決定した後、システムは、モデ
ルポートフォリオのための基礎として各ファンドの重みづけを使用することがで
きる。例えば、システムは、任意のファンド又は投資内の実際の投資額を見極め
るため合計投資額により重みづけをそれぞれ乗じることができる。ポートフォリ
オは、ポートフォリオに含まれた投資オプションをリストアップする及びポート
フォリオを部門又は資産タイプ別に内訳する、といったようなさまざまな報告の
作成のために使用することができる。

【００３７】 図７を参照すると、多くの場合、会社は、償還制度に含むため、自社株式を提
供することになる。一部の会社は、従業員に対し自社株式購入制度に参加するこ
とを要求しさえする。プロセス１６０は、会社株式にあてられる配分をより多く
含む異なるポートフォリオを構築する。例えば、プロセス１６０は、会社株式に
対する１０％の配分をもつポートフォリオ、２０％の配分をもつポートフォリオ
などを構築しようとする可能性がある。

【００３８】 しかし、会社株式は、非多角化資産を表す。すなわち、単一の証券場所に対し
ポートフォリオ資産を多く配分すると、同じカゴの中に多くの卵を入れることに
なる。プロセス１６０は、会社株式を含むポートフォリオが、会社株式を全くも
たないポートフォリオと同じ付随するリスクをもつような形でポートフォリオを
構築しようと試みる。プロセス１６０はまず最初に、投資家の目標資産配分に基
づいて（例えば「積極成長型」）会社株式に対する配分が０％であるポートフォ
リオを構築する（１６２）。次にプロセス１６０は、市場ベンチマークとの関係
における構築されたポートフォリオの収益の標準偏差を決定する（１６４）。

【００３９】 会社株式は典型的には「国内株式」資産である。しかし、国内株式目標資産配
分から会社株式に対する配分のみを差し引くと、会社株式をもたないポートフォ
リオよりも大きい付随リスクをもつポートフォリオになる可能性がある。したが
って、国内株式に対する配分を削減し、公社債及び短期資産のようなさらに堅実
的な資産に対する配分を増大させることで、会社株式を全くもたないポートフォ
リオと同じ付随リスクをもつポートフォリオを生み出すことができる。

【００４０】 プロセス１６０は、構築されたポートフォリオからの収益が市場ベンチマーク
との関係において、会社株式に対する配分が０％であるポートフォリオと同じ標
準偏差を有するような形で、目標資産配分を調整する（１６６）ために、ＳＡＳ
ＮＬＰ手順を用いる。例えば、「積極成長型」クラス内の投資家は、７０％の
国内株式、１５％の海外株式、１５％の公社債、及び０％の短期資産の目標資産
配分を有する可能性がある。会社株式に対する１０％の配分をもつポートフォリ
オは、ＳＡＳ手順により、７０％から４５％まで目標資産配分を調整させ、公社
債の資産配分を１５％から３０％まで増大させて、会社株式に対する１０％の配
分、国内株式ファンドに対する４５％の配分、海外株式に対する１５％の配分及
び公社債に対する３０％の配分をもつポートフォリオを残すことができる。

【００４１】 ポートフォリオを構築するため（例えば、利用可能な投資オプションについて
の重みづけを決定するため）に調整済み目標資産配分を使用した後（１７０）、
プロセス１６０は、投資家に対し決定された異なるポートフォリオを提示するこ
とができる。 ここで記述する技術は、いずれかの特定のハードウェア又はソフトウェア構成
に制限されるものではない。これらは、あらゆる計算又は処理環境内で応用可能
である。これらの技術は、ハードウェア又はソフトウェア又はその両方の組み合
せで実現できる。好ましくは、この技術は、各々がプロセッサ（揮発性又は不揮
発性メモリ及び／又は記憶素子を含む）によって読取可能な記憶媒体、少なくと
も１つの入力デバイス及び１個以上の出力デバイスを含むプログラマブルコンピ
ュータ上で実行するコンピュータプログラムの形で実現される。記述された機能
を実施し出力情報を生成するために入力デバイスを使用して入力されたデータに
対して、プログラムコードが適用される。出力情報は、１個以上の出力デバイス
に適用される。

【００４２】 各プログラムは好ましくは、コンピュータシステムと通信するために高レベル
の手続き形言語又はオブジェクト指向プログラミング言語で実現されるが、望ま
れる場合には、プログラムをアセンブリ又は機械言語で実現することもできる。
いずれの場合でも、言語は、コンパイル又は翻訳された言語であってよい。 このようなコンピュータプログラムの各々は、本書で記述した手順を実施する
ために記憶媒体又はデバイスがコンピュータにより読み取られた時点でコンピュ
ータを構成し動作させるため、汎用又は専用プログラマブルコンピュータによっ
て読取可能である記憶媒体又はデバイス（例えばＣＤ−ＲＯＭ，ハードディスク
又は磁気ディスク）上に記憶される。このシステムは、コンピュータプログラム
と共に構成されたコンピュータ読取可能記憶媒体として実現されるものとみなす
こともでき、この場合、このように構成された記憶媒体は、コンピュータを特定
の予め定義された方法で作動させる。

【００４３】 その他の実施態様も冒頭のクレームの範囲内に入る。

【図面の簡単な説明】

【図１】 ポートフォリオを構築するプロセスのフローチャートである。

【図２】 目標資産配分の表を含む図である。

【図３Ａ】 投資家のプロフィールアンケートに含まれた質問の内容を説明している説明図
である。

【図３Ｂ】 投資家のプロフィールアンケートに含まれた質問の内容を説明している説明図
である。

【図３Ｃ】 投資家のプロフィールアンケートに含まれた質問の内容を説明している説明図
である。

【図４】 ポートフォリオを構築するためのプロセスのフローチャートである。

【図５】 ポートフォリオに含むためファンドコレクションをスクリーニングするプロセ
スのフローチャートである。

【図６】 ポートフォリオを評価するプロセスのフローチャートである。

【図７】 従業員の会社株式を含むポートフォリオを構築するためのプロセスのフローチ
ャートである。

【簡単な符号の説明】

１００ システム １０２ 目標資産配分 １０４ 投資オプション １０６ 超過収益利益

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 フア シァオピン アール． アメリカ合衆国 マサチューセッツ州 02146 ブルックライン プリーザントス トリート ナンバー406 125 (72)発明者 クデル スコット アメリカ合衆国 マサチューセッツ州 02157 ニュートン ダルトンロード 78

Claims (41)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ポートフォリオを構築する方法であって、 異なる資産タイプについての目標配分を受理する行程と、 ポートフォリオに含めて利用可能な投資リストを受理する行程と、 選択された投資のリスク調整済み超過収益の尺度及び前記受理した目標配分に
   基づいて、前記投資リストから投資を選択する行程と、 を含むことを特徴とする方法。
2. 【請求項２】 前記資産タイプは、国内株式ファンド、海外株式ファンド、
   公社債及び短期資産のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１記
   載の方法。
3. 【請求項３】 前記目標配分は、異なる目標配分カテゴリに対応することを
   特徴とする請求項１記載の方法。
4. 【請求項４】 前記目標配分のカテゴリは、堅実型カテゴリ、平衡型カテゴ
   リ、成長型カテゴリ、及び積極成長型カテゴリのうちの少なくとも１つを含むこ
   とを特徴とする請求項３記載の方法。
5. 【請求項５】 前記目標配分を決定する決定行程をさらに含むことを特徴と
   する請求項１記載の方法。
6. 【請求項６】 前記決定行程は、質問に対する投資家の回答に基づいて投資
   家を分類することを含むことを特徴とする請求項５記載の方法。
7. 【請求項７】 前記リスク調整済み超過収益の尺度は、 Ｒ_t＝α＋β１Ｒ_1t＋β２Ｒ_2t＋・・・＋βＮＲ_nt＋ε_ｔ、 である式に従って決定されるアルファ測定値を含み、 式中において、 α＝リスク調整済み超過収益（アルファ）、 Ｒ_t＝月ｔ内の超過収益、 Ｒ_kt＝月ｔ内の係数ｋの超過収益（ｋ＝１…Ｎ）、 β_k＝係数ｋのβ（ｋ＝１…Ｎ）、 ε_t＝月ｔ内の追跡誤差、 であることを特徴とする請求項１記載の方法。
8. 【請求項８】 前記選択された投資に対して重みづけを決定する行程をさら
   に含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
9. 【請求項９】 前記重みづけを決定する行程は、 Ｗ₁＋Ｗ₂＋・・・＋Ｗ_N＝１、 上限_株式≧株式％≧下限_株式、 上限_債券≧債券％≧下限_債券、 上限_現金≧現金％≧下限_現金、 上限_外国≧外国％≧下限_外国、 Ｗ＝投資ベンチマークに関する誤差を追跡するファンド重みマトリクス、 Ｇ＝ファンドのｐ値、 λ＝リスク回避率、 からなる制約の下に、λＷ^TＨＷ−Ｇ^TＷを最小化する式と、 ｐ値＝ｔ分布（スチューデント，ｎ−ｐ−１）、 スチューデントｔ＝α／（σ（ε_t）／（ｎ−ｐ）^１／２）＝情報係数×（
   ｎ−ｐ）^１／２、 情報係数＝α／σ（ε_t）、 α＝その期間中の平均的なリスク調整済み超過収益、 σ（ε_t）＝カスタムベンチマークに関する追跡誤差、 ｎ＝観察回数、 ｐ＝独立無作為変数の数、 ｎ−ｐ−１＝ｔテスト内の自由度、 からなる式と、 を用いることを特徴とする請求項８記載の方法。
10. 【請求項１０】 前記選択行程は、投資純資産、投資寿命、投資回転率、投
    資経費率、投資最低保証金必要条件及び投資キャッシュポジションのうちの少な
    くとも１つに基づいて選択することを含むことを特徴とする請求項１記載の方法
    。
11. 【請求項１１】 前記選択行程は、１つの投資の分類に基づいて選択するこ
    とを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
12. 【請求項１２】 前記分類は、投資目標分類を含むことを特徴とする請求項
    １１記載の方法。
13. 【請求項１３】 前記選択行程は、投資の型式カテゴリに基づいて選択する
    ことを含むことを特徴とする請求項１１記載の方法。
14. 【請求項１４】 前記選択行程は、投資のリスク調整済み超過収益尺度の一
    貫性を表示するＲ²記述統計学に基づいて選択することを含むことを特徴とする
    請求項１記載の方法。
15. 【請求項１５】 前記構築されたポートフォリオを評価する行程をさらに含
    むことを特徴とする請求項１記載の方法。
16. 【請求項１６】 前記構築されたポートフォリオを評価する行程は、前記構
    築されたポートフォリオの部門配分が市場ベンチマークの部門配分に対応するか
    否かを決定することを含むことを特徴とする請求項１５記載の方法。
17. 【請求項１７】 前記構築されたポートフォリオを評価する行程は、前記構
    築されたポートフォリオが、前記選択された投資のうちの１つに対して過度に重
    みづけされているか否かを決定することを含むことを特徴とする請求項１５記載
    の方法。
18. 【請求項１８】 前記構築されたポートフォリオを評価する行程は、前記構
    築されたポートフォリオが、前記選択された投資のうちの１つに対し不充分に重
    みづけされているか否かを決定することを含むことを特徴とする請求項１５記載
    の方法。
19. 【請求項１９】 異なるポートフォリオを構築する行程をさらに含むことを
    特徴とする請求項１５記載の方法。
20. 【請求項２０】 前記異なるポートフォリオを構築する行程は、さらに前記
    目標資産配分を修正した後に異なるポートフォリオを構築することを含むことを
    特徴とする請求項１９記載の方法。
21. 【請求項２１】 前記構築されたポートフォリオを記述する報告書を提供す
    る行程をさらに含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
22. 【請求項２２】 会社株式に対する目標配分を受理する行程をさらに含むこ
    とを特徴とする請求項１記載の方法。
23. 【請求項２３】 前記会社株式に対する受理したポートフォリオ配分に基づ
    いて、異なるタイプの資産のために前記受理した目標配分を調整する行程をさら
    に含むことを特徴とする請求項２２記載の方法。
24. 【請求項２４】 前記異なるタイプの資産のために目標配分を調整する行程
    は、前記目標配分及び前記会社株式に対する配分が、会社株式に対する配分をも
    たないポートフォリオに付随するリスクレベルとほぼ同じ付随するリスクレベル
    を有するような形で目標配分を調整することを含むことを特徴とする請求項２３
    記載の方法。
25. 【請求項２５】 ポートフォリオの構築方法あって、 国内株式ファンド、海外株式ファンド、公社債及び短期資産を含む異なるタイ
    プの資産について、目標配分を受理する行程と、 ポートフォリオに含めて利用可能な投資リストを受理する行程と、 投資リストをスクリーニングする行程と、 前記選択された投資のリスク調整済み超過収益の尺度及び前記受理した目標配
    分に基づいて前記スクリーニングされた投資リストの中から投資を選択し重みづ
    けする行程と、 を含み、前記リスク調整済み超過収益の尺度は、 Ｒ_t＝α＋β１Ｒ_1t＋β２Ｒ_2t＋・・・＋βＮＲ_nt＋ε_ｔ に従って決定されたアルファ測定値を含み、 式中において、 α＝リスク調整済み超過収益（アルファ）、 Ｒ_t＝月ｔ内の超過収益、 Ｒ_kt＝月ｔ内の係数ｋの超過収益（ｋ＝１…Ｎ）、 β_k＝係数ｋのβ（ｋ＝１…Ｎ）、 ε_t＝月ｔ内の追跡誤差）、 であり、前記重みづけが、 Ｗ₁＋Ｗ₂＋・・・＋Ｗ_N＝１、 上限_株式≧株式％≧下限_株式、 上限_債券≧債券％≧下限_債券、 上限_現金≧現金％≧下限_現金、 上限_外国≧外国％≧下限_外国、 Ｗ＝投資ベンチマークに関する誤差を追跡するファンド重みマトリクス、 Ｇ＝ファンドのｐ値、 λ＝リスク回避率、 からなる制約の下に、λＷ^TＨＷ−Ｇ^TＷを最小化する式と、 ｐ値＝ｔ分布（スチューデント，ｎ−ｐ−１）、 スチューデントｔ＝α／（σ（ε_t）／（ｎ−ｐ）^１／２）＝情報係数×（
    ｎ−ｐ）^１／２、 情報係数＝α／σ（ε_t）、 α＝その期間中の平均的なリスク調整済み超過収益、 σ（ε_t）＝カスタムベンチマークに関する追跡誤差、 ｎ＝観察回数、 ｐ＝独立無作為変数の数、 ｎ−ｐ−１＝ｔテスト内の自由度、 からなる式と、 を使用することを特徴とする方法。
26. 【請求項２６】 ポートフォリオを構築するための、コンピュータ読取可能
    な媒体上に配置され、プロセッサを実行せしめるコンピュータプログラム製品で
    あって、 異なる資産タイプについての目標配分を受理する命令と、 ポートフォリオに含めて利用可能な投資リストを受理する命令と、 選択された投資のリスク調整済み超過収益の尺度と前記受理された目標配分に
    基づいて前記投資リストの中から投資を選択するようにさせるための選択命令と
    、 を含むことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
27. 【請求項２７】 前記資産タイプが、国内株式ファンド、海外株式ファンド
    、公社債及び短期資産のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２
    ６記載のコンピュータプログラム製品。
28. 【請求項２８】 前記目標配分が、異なる目標配分カテゴリに対応すること
    を特徴とする請求項２６記載のコンピュータプログラム製品。
29. 【請求項２９】 前記目標配分のカテゴリが、堅実型カテゴリ、平衡型カテ
    ゴリ、成長型カテゴリ、及び積極成長型カテゴリのうちの少なくとも１つを含む
    ことを特徴とする請求項２８記載のコンピュータプログラム製品。
30. 【請求項３０】 前記リスク調整された超過収益の尺度は、 Ｒ_t＝α＋β１Ｒ_1t＋β２Ｒ_2t＋・・・＋βＮＲ_nt＋ε_ｔ に従って決定されたアルファ測定値を含み、 式中において、 α＝リスク調整済み超過収益（アルファ）、 Ｒ_t＝月ｔ内の超過収益、 Ｒ_kt＝月ｔ内の係数ｋの超過収益（ｋ＝１…Ｎ）、 β_k＝係数ｋのβ（ｋ＝１…Ｎ）、 ε_t＝月ｔ内の追跡誤差、 であることを特徴する請求項２６記載のコンピュータプログラム製品。
31. 【請求項３１】 前記プロセッサをして前記選択された投資に対して重みづ
    けを決定する命令をさらに含むことを特徴とする請求項２６記載のコンピュータ
    プログラム製品。
32. 【請求項３２】 前記重みづけを決定する命令は、 Ｗ₁＋Ｗ₂＋・・・＋Ｗ_N＝１、 上限_株式≧株式％≧下限_株式、 上限_債券≧債券％≧下限_債券、 上限_現金≧現金％≧下限_現金、 上限_外国≧外国％≧下限_外国、 Ｗ＝投資ベンチマークに関する誤差を追跡するファンド重みマトリクス、 Ｇ＝ファンドのｐ値、 λ＝リスク回避率、 からなる制約の下に、λＷ^TＨＷ−Ｇ^TＷを最小化する式と、 ｐ値＝ｔ分布（スチューデント，ｎ−ｐ−１）、 スチューデントｔ＝α／（σ（ε_t）（ｎ−ｐ）^１／２）＝情報係数×（ｎ
    −ｐ）^１／２、 情報係数＝α／σ（ε_t）、 α＝その期間中の平均的なリスク調整済み超過収益、 σ（ε_t）＝カスタムベンチマークに関する追跡誤差、 ｎ＝観察回数、 ｐ＝独立無作為変数の数、 ｎ−ｐ−１＝ｔテスト内の自由度、 からなる式と、 を使用することを特徴とする請求項３１記載の方法。
33. 【請求項３３】 前記選択命令は、投資純資産、投資寿命、投資回転率、投
    資経費率、投資最低保証金必要条件及び投資キャッシュポジションのうちの少な
    くとも１つに基づいて選択するための命令を含むことを特徴とする請求項２６記
    載のコンピュータプログラム製品。
34. 【請求項３４】 前記選択命令は、１つの投資の分類に基づいて選択するた
    めの命令を含むことを特徴とする請求項２６記載のコンピュータプログラム製品
    。
35. 【請求項３５】 前記選択命令は、投資のリスク調整済み超過収益尺度の一
    貫性を表示するＲ²記述統計学に基づいて選択するための命令を含むことを特徴
    とする請求項２６記載のコンピュータプログラム製品。
36. 【請求項３６】 前記構築されたポートフォリオを評価するための命令をさ
    らに含むことを特徴とする請求項２６記載のコンピュータプログラム製品。
37. 【請求項３７】 前記構築されたポートフォリオを評価するための命令は、
    前記構築されたポートフォリオの部門配分が市場ベンチマークの部門配分に対応
    するか否かを決定するための命令を含むことを特徴とする請求項３６記載のコン
    ピュータプログラム製品。
38. 【請求項３８】 前記目標資産配分を修正するための命令をさらに含むこと
    を特徴とする請求項２６記載のコンピュータプログラム製品。
39. 【請求項３９】 前記会社株式に対する目標配分を受理するための命令をさ
    らに含むことを特徴とする請求項２６記載のコンピュータプログラム製品。
40. 【請求項４０】 前記会社株式に対する受理したポートフォリオ配分に基づ
    いて、異なるタイプの資産のために受理した目標配分を調整するための命令をさ
    らに含むことを特徴とする請求項３９記載のコンピュータプログラム製品。
41. 【請求項４１】 前記異なるタイプの資産のために目標配分を調整する行程
    は、前記目標配分及び前記会社株式に対する配分が、会社株式に対する配分をも
    たないポートフォリオに付随するリスクレベルとほぼ同じ付随するリスクレベル
    を有するような形で目標配分を調整することを含むことを特徴とする請求項４０
    記載のコンピュータプログラム製品。