JP2007505411A - アセット・アロケーションのための方法およびシステム - Google Patents

Abstract

ポートフォリオ投資の収益とリスクに関する投資家の目的およびリスクを、本発明の実施形態についての代替資産分類の少なくとも一部から構成される投資ポートフォリオによって生成される一連の予期されたリターンおよび危険の評価と合致させる方法ならびにシステムは、複数の代替資産分類について利用可能な履歴データを選択し、それぞれの前記代替資産分類に関連する従来の資産分類について、少なくとも一部の履歴データに基づいて前記履歴データを非平滑化し、サバイバーシップおよび選択の偏りの影響に対して、代替資産分類に関する前記履歴データを補正することを含む。前記代替資産分類について、少なくとも一部の前記非平滑化され補正された履歴データに基づいて前記各資産分類の期待収益ならびにリスクの予測が算出され、さらに、前記投資ポートフォリオに含ませるため、ポートフォリオ投資の収益とリスクに関する前記投資家の目的にほぼ対応する期待収益およびリスクを有する前記代替資産分類の少なくとも１つが識別される。
【選択図】 図８

Description

優先権の主張

本出願は、その全体が参照のため本出願に取り込まれる、”ホールネットワース・アセット・アロケーション”と題する２００３年９月１１日出願の米国仮特許出願番号６０／５０１、８３３、ならびに、”アセット・アロケーションのための方法およびシステム”と題する２００３年１１月１０日出願の米国仮特許出願番号６０／５１８、３３２、に基づく優先権を主張する。

本発明は、一般に、投資家に対し、彼らが各資産分類についてどれぐらい保持すべきかに関する、一つに統合されたフレームワークを提供する方法およびシステムに関する。限定の意味でなく、より具体的には、本発明は、流動資産か非流総資産か、伝統的か代替資産かに拘わらず、ほぼ全ての投資可能な資産分類にわたって最適化する、資産配分のための方法およびシステムである。

近代のポートフォリオ理論は、投資の管理および投資家の投資ポートフォリオの見方に一大変革をもたらした。リスクを最小限にしながら予測収益を最大にするため、各資産分類をどれくらい配分するかについて知的な判断が行われた。その結果、投資についての理解およびポートフォリオの構築についての新しいアプローチについての飛躍的な前進があった。しかし、基礎となるポートフォリオ理論は、多くの重要な部分が、（１）資産の収益は、同じように測定される；（２）流動性の程度が全ての資産分類にわたってほぼ同じである；（３）これらの資産分類におけるパフォーマンスの長い歴史は信頼できる；（４）これらの資産におけるリスクのタイプおよび特性の両方は近似しており、よく理解されている、という推測に基づくものであった。

これらの推測は、現実の株式、債券および現金取引においては適切な推測であったため、伝統的な投資の世界では上手く機能していた。しかし、金融界は、変動の激しい世界であり、常に、投資家に対して、新しい機会と課題を提案している。このダイナミズムは、伝統的なものでない、つまり、投資家がかれらのポートフォリオのパフォーマンスを上げるためにアクセス可能なヘッジファンドおよび未公開株や不動産等の非流動性投資を含む代替的な投資商品を、多数作り出すこととなっていた。多くの高資産投資家のポートフォリオの重要な部分となりつつあるこれら新しい資産分類の出現は、新しい潜在的な問題を作り出すことになった。伝統的な資産分類においては適切であったこれらの推測は、代替資産においては、流動性が不足している、その特性についての共通点がなく、パフォーマンスについての歴史的データが不足し、あるいは、一貫性のないデータしか記録されていない等、役に立たない場合があった。この結果、投資家は、自身が投資内容をよく理解していないにも拘わらず、これらの投資を行うべきかどうか迷ってしまう。これらの質問を解決するには、新しいテクニックおよびツールを開発することが必要となる。

未公開株式、不動産および他の非流動性資産投資の価値を把握するのは、非常に困難である。流動性の要望についてのバランスを取りつつより高い収益を実現目指すという賢明な判断をするため、投資家のための革新的な全体的システムが求められる。

リスクを小さくしつつ、ポートフォリオの収益を高める（すなわち、分散する本当の理由）という多くの投資家が行う調査において、投資家は、ポートフォリオのバランスを崩す可能性のある資産を追加してもよい。最低＄１０ミリオンの投資可能資産を有する投資家のための教育機関である、個人投資家協会（ＩＰＩ）は、平均的な会員が、現在、資産の１８％を、不動産および未公開株式等の代替資産で所有している旨を報告している。最近のＩＰＩの調査によると、３０％以上の家庭が、不動産および未公開株式の保有比率を上げることを計画しているとのことである。かかる傾向は、２つの関連する問題を引き起こす。

最初の問題は、不動産の所有、信用取引（より多くの債券や株式を購入するため、資産を担保にして借り入れをすることによって利回りを上げようとする）、ベンチャーキャピタルへの投資、レバレッジド・バイアウト(leveraged buyouts)および他の形式の未公開株式については、流動性が無いことである。これらの資産は、必要に応じて売買ができないので、通常、何年もの間保有しなければならないから、ある瞬間の正確な価値を決定することが非常に困難である。

このことは、２番目の問題を招来する。非流動性資産を資産配分計画に含ませることは本当に困難である。投資家の目標およびリスクに対する耐性に合致させるようポートフォリオを最適化する伝統的な方法であって、ポートフォリオにおける株式、債券および現金の比率を判断するのに役立つことが立証されているものは、非流動性資産等の全く異なる属性を取り扱うのには、ほとんど役に立たない。

流動性資産および非流動性資産を別のポートフォリオの一部であるように取り扱うことでは、特定の投資家が、不動産および未公開株をどれくらい保有したらよいかという問いに全く答えたことにならない。同時に、流動性の問題を避けるとともに、伝統的な資産と不動産および未公開株を一括して取り扱うことでは、これらの２つの資産間の基本的な相違点を無視したことになってしまう。この結果作成されたポートフォリオは、投資家が望むよりリスクが高くなってしまう。

取り組まれるべき課題を理解するため、ポートフォリオを構築するのに長年作り上げてきた方法を考慮すべきである。伝統的なアプローチにおいては、アドバイザーが、投資家の長期目標およびリスク管理についての決定を補助し、次に、株式および債券が歴史的に作り出してきた収益とリスクについてアドバイスしている。株式は、歴史的に見て、時折かなりの損失を被りつつも年利１０．２％の収益を上げる。債券は、かなり小さいリスクで株式の半分の収益を上げる。これらのデータを全て分析することにより、次に、アドバーザーは、収益を最大にしつつ受け入れられる程度のリスクを有する資産を組み合わせた、最適なポートフォリオを作成しようとする。

このことは、アドバイザーの判断および経験と同様に資産選択についての洗練された分析に依存する、プロセスの説明を単純化しすぎている。しかも、伝統的な資産配分手法は、既に確立されたものである。しかし、非流動性投資が組み合わせに入ると、やっかいな問題となる。

資産配分についての伝統的な手法から見ると、未公開株式および不動産は、ほぼ全てのポートフォリオにおいて、重要視されるのがふさわしいように見受けられる。トムソンベンチャーエコノミクスによると、例えば、ベンチャーキャピタル投資は、過去２０年間、ほぼ１７％の年利を得てきた。すなわち、ＮＡＳＤＡＱ株よりも８パーセント高い収益を達成していることに9なる。かかる歴史的事実に基づくと、ベンチャーキャピタルは、少なくとも変動率の点、収益がどのくらい上下するのかという基準からはリスクが小さいと言える。

これらの生の数字に基づくと、投資家達は、自身の資産のほとんどをベンチャーキャピタルで保有する最適のポートフォリオを選択するであろう。しかし、かかるアプローチが加減されるべきいくつかの理由がある。その１つとして、ベンチャーファンドは、株式およびベンチャーキャピタルファンドとは全く異なった方法で値段が付けられるので、提示されたデータよりも変動する。株価は、継続的に変化し、エクイテイーの変動率の計算は、分刻みの変動に基づいている。また、いずれの株式も市場が閉まっている場合であっても測定可能な価値を有している。これに対し、ベンチャーキャピタルファンドのマネージャーは、四半期に一度くらいしかパフォーマンスデータを公表しない。さらに、かかるデータは、大ざっぱな推測よりも幾分かましな程度の信頼性しかない。これらの投資については、公の市場が存在しないので、ベンチャーファンドのマネージャーは、自身の資産を推測しなければならない。ファンドの本当の価値は、ファンドのポートフォリオ中の会社が全て売却される、つまり、投資家が自身の資金を支払った後から約１０年間判らない。

この結果、ベンチャーキャピタルは、株式よりも変動が少ないように見えるが、このことは不定期で不正確な評価が、粗い変動(rough patches)を円滑にし、実際に資産の価額が上下した場合に、価格が徐々に高く変動するよう提案する傾向があるだけである。

投資アドバイザーは、株式、債券現金、等の資産の組み合わせであって、顧客の目的ならびにリスクに対する耐性に基づいて彼らがもっともいいパフォーマンスを達成すると信じるものを提案する。歴史的には、異なるすべての資産分類の収益の履歴を見て、次に、彼らのポートフォリオに関する顧客のリスク耐性および目標に基づいて、かかるすべての異なる資産分類の正しいバランスを算出することによりポートフォリオの数字を最適化する定量的モデルが実行されてきた。投資アドバイザーが、ある資産分類がどのようなパフォーマンスをするかについて、重要なコンピュータ分析を行う必要がないかわりに、特定の資産分類について直感および経済見通し必ず用いなければならない、定量的モデルが存在する。しかし、かかる定量的モデルは、一般に、責任のある資産配分の提案をするための基本であると考えられている。

上述のように、定量的モデルが有する問題として、提案を行う能力は、通常、株式、債券および現金等の伝統的な資産分類に限定されているということである。

（ヘッジファンドも時々含まれるが、これらはかなりグレーゾーンである）。これらの伝統的な資産分類は、ヘッジファンドを除き、通常、長い歴史と利用可能な良質なデータが存在している。過去３０年程度の数学モデルを容易に試することができ、これらの資産分類がどのくらいパフォーマンスをあげるのかについてかなり保守的な提案を行うことが可能であり、これにより、アドバイザーは、投資家の目的を満足させる可能性がかなり高い、ポートフォリオを構築することができる。

しかし、この定量的モデルは、伝統的な資産分類に限定されている。総資産法のプライベート顧客は、株式、債券および現金等の伝統的な資産分類だけでなく、実際に代替資産への投資する商品および期間等、より多くの商品へのアクセスが可能である。彼らは、伝統的とは考えられず伝統的な資産分類の大きな基準である流動性を必要としない資産分類である、ヘッジファンド、未公開株式、不動産等へアクセスを行う。この大きな資産分類間ならびに伝統的および代替資産投資の間で、賢明かつシステム的に配分するモデルは存在しなかった。したがって、一例として、流動性の非常に高い一般株式の量に対し、非流動性資産分類である未公開株式をどのくらい保有するかについて判断することは非常に難しい。これらの全ての資産分類の間でいずれかの厳密な最適化を行う、総合的で単一のモデルが存在しない。かかるモデルは、伝統的、すなわち、ポートフォリオの流動性のあるコンポーネントに限定される。

このことから、それにより、投資アドバイザーが、高総資産投資家の目標に最もよく合致し、当該投資家のリスク耐性に最もよく沿う、資産の組み合わせを賢明に提案することができる方法が所望される。より具体的には、プライベートバンクの顧客である高総資産の個人投資家は、当該投資家のポートフォリオのに有益な非伝統的又は代替資産分類について賢明に考慮すべきである。

なし

なし

発明の概要

本発明の特徴および効果は、顧客の状況ならびに市場リスクおよび非流動性の両方に対する耐性を考慮しつつ、顧客が利用可能な全ての異なる資産分類について最良の組み合わ額を決定する方法およびシステムを提供することである。

本発明の他の特徴および効果は、伝統的な資産分類、ヘッジファンドならびに未公開株式および不動産等の非流動性資産分類を含む投資の全体範囲が、ポートフォリオ内にどのよう組み合わされるのが最も良いのかを理解するため、新しく、統制のとれたアプローチを提供することである。

また、本発明の他の特徴および効果は、ポートフォリオを重視する投資家に対し、そこから、投資ポートフォリオにおける分散を向上させるとともに、よりよい収益とリスクの関係(reward-to-risk tradeoff)をオファーする、非伝統的な資産分類等を選択することが可能な拡大した範囲の投資を提供することである。このことは、非流動性のリスクを受け入れても良い顧客、すなわち、かれらのポートフォリオの一定割合に、簡単にキャッシュに交換できないが、図１に示すように、長期で高い予想収益を有することが可能な資産を配分することを意味している。図１において、予想収益は、非流動性２０％の方が、伝統的なベンチマークよりも高く、さらに、非流動性３０％の方が高い。

さらに、本発明の他の特徴および効果は、投資家が、統合されたフレームワークにおいて自身が投資可能な資産の全てについて考慮でき、情報を与えられ、各資産をどのくらい所有するのが彼らの目標を達成するのに適切であるかを賢明に判断することが可能となることである。このことは、ポートフォリオ投資によって当初同期づけられものと異なる理由で資産を保有する投資家にとって特に価値がある。彼らは、これまでの経緯あるいは家族の関係で、ビジネス又は投資用物件を所有していてもよい。本発明の実施形態は、これらを一つの統合された金融資産のポートフォリオに一体化する。

本発明を参照するにあたり、ここで定義する伝統的な資産とは、市場で取引されている株式、債券および現金を含んでいる。非流動性資産は、未公開株式、不動産、天然資源ならびに信用関係を含む。代替資産は、上述の非流動性資産に加えて、ヘッジファンドならびに管理された先物取引も含んでいる。

上記ならびに他の特徴、効果および目的を達成し、代替資産分類の少なくとも一部から構成される投資ポートフォリオによって生成されるであろう範囲の予想収益およびリスクの評価を用いて、投資家のポートフォリオ投資の収益とリスクの目標と合致させるため、本発明の実施形態は、コンピュータハードウエア、オペレーテイングシステム、プログラム言語、ソフトウエアアプリケーション等の他の技術を用いる。

本発明の実施形態においては、代替資産分類のそれぞれに関連する伝統的な資産分類についての履歴データの少なくとも一部に基づき、複数の代替資産分類について現在利用可能な履歴データが選択され非円滑化される。履歴データを非円滑化するプロセスにおいては、伝統的な資産分類に関連する履歴データの少なくとも一部に基づいて、代替資産分類について時価評価収益(marked-to-market returns)の予想額が算出される。さらに、少なくともモデリング技術および学術調査の一部に基づき、たとえば、サバイバーシップと選択バイアスの影響の予測を算出することにより、代替資産分類についての履歴データは、サバイバーシップと選択バイアスの影響について訂正される。代替資産分類についての非円滑化され訂正された履歴データの少なくとも一部に基づいて、低リスクの代替資産分類から始まり徐々に高リスクの代替資産分類へと進むよう、各代替資産の期待収益およびリスクの予想が算出され、投資家のポートフォリオ投資の目標およびリスクに対応する、期待収益とリスクを有する少なくとも一の代替資産分類が、投資ポートフォリオ内に含ませる目的で識別される。

本発明の実施形態は、従来の、資産が市場にさらされる脅威(market exposure)およびマネージャーのスキルにより生み出された成果に関連するヘッジファンドについての収益の各割合を演算し、少なくとも伝統的なエクイテイ資産分類について予測の一部に基づく平均的なマーケットエクスポージャーに関する割合についての収益予測を算出することにより、ヘッジファンドについての期待収益およびリスクを算出する問題に対応する。その後、マネージャーのスキルにより生み出された成果の割合についての期待収益の予測を算出することができる。また、期待収益およびリスクを算出に関する問題に対応するため、期待収益をあげるのにかかる費用の影響、例えば、期待収益からファンド・オブ・ ファンズ(fund-of-funds)の費用を差し引くこと、を考慮することで前記演算を調整し、課税対象の投資家については、期待収益上上の税金の影響を考慮することで、前記演算をさらに調整することが可能である。

本発明の実施形態の別の側面は、例えば、一定レベルの信頼性における想定最大損失額（VaR）を用いてダウンサイドリスクを数値化することにより、ポートフォリオ上の代替資産分類のダウンサイドリスクの影響を算出することに関する。本発明の実施形態のさらに別の側面は、モンテカルロシュミレーションを用い、複数レベルのリスクにおける代替資産分類についての複数の期待収益の予測を算出することに関する。本発明のさらに別の特徴は、例えば、投資における制限および／又は代替資産分類の非流動性の程度によってポートフォリオに課された投資家による制約に基づき、ポートフォリオ上の代替資産分類の非流動性の程度、収益における拡大ならびにリスクにおける縮小による効果、の一つ又は両方を算出することに関する。

本発明の別の目的、効果ならびに新しい特徴については、以下に示す詳細な説明にその一部が記され、当業者にとって、その一部は以下を参照することで理解することができ、あるいは、本発明を実施することにより理解が可能である。

好ましい実施形態

要望に応じ、本発明の詳細な特徴ならびに実施形態をここに開示する。しかし、開示された特徴ならびに実施形態は単に本発明の例示に過ぎず、様々なおよび代替形式で実施可能であることが理解される。図面は、正確な縮尺でなくてもよく、特定要素の詳細を示すため、いくつかの特徴を強調しても、縮小してもよい。したがって、ここで開示する特定の構成および機能、ならびに、これら詳細の特定の組み合わせは、発明を限定する意味で解釈してはならず、特許請求の範囲の基礎ならびに本発明をさまざまに用いる当業者への教示するための基礎となるに過ぎない。

ここで、本発明の実施形態の詳細を参照すると、その例は、添付の図面に図示されており、各例は、発明を限定する意図でなく、発明を説明する意図で提供されている。本発明の範囲又は精神を逸脱することなく、本発明において様々な修正および変更を行い得ることは、当業者にとって明らかである。更に他の実施形態を生じさせるため、例えば、ある実施形態の一部として示されあるいは説明されている特徴を、他の実施形態に用いることも可能である。このように、本発明は、発明の範囲内において、かかる修正および変更を包含することを意図している。

本発明の実施形態は、流動性資産であるか非流動性資産であるか、伝統的であるか代替資産であるかに拘わらず、ほぼ全ての投資可能な資産分類全体を最適化するための資産配分モデルである。代替資産、具体的には、非流動性資産分類に関する最適化の分析を提供する。非流動性資産分類をモデリングすることは、多くの理由から非常に困難である。例えば、非流動性資産については、あまり信頼性のない履歴データが存在する。しかし、流総資産のため用いられる数値化方法を用いることを許容する非流動性資産分と流動性資産分類との間の共通点をみいだすことができ、したがって、全ての異なる資産分類にわたって最適化するのにこれらを用いることができるよう、これらを公平に扱うことができる。

本発明の他の実施形態は、最適化ルーチンの背後にある分析作業に関する方法である。この実施形態は、顧客の資産に対し、総合的あるいは総資産アプローチを実行するためのビジネスプロセスである。本発明は、投資アドバイザーが、株式、債券、現金および可能な場合にはヘッジファンド、について顧客の相談に乗るだけでなく、顧客が不動産物件、未公開株式等の所有を希望する場合に、これらについても顧客の相談に乗ることを可能にする。例えば、顧客が自身のビジネスのオーナーであり、あるいは、賃貸用物件を多く所有している場合、これらの資産を形に表し、彼らが考慮に値する資産配分についての提案を行うことは非常に難しく又は不可能である。本発明の実施形態は、強固で合理的なポートフォリオを構築するため、入力値およびテクニックを組み合わせる。構成される代替資産をより深く理解することに関し、かなりの進歩が見られるが、それは、投資者のポートフォリオ内の代替財産の挙動を予測する能力に関する確度ほど高くない。総資産法によるポートフォリオが構築されると、伝統的な資産と代替資産との間の異なる確信レベルについて考察がなされる。この相対的な確信レベルについての考察は、本発明のある実施形態における重要な要素である。

本発明の別の実施形態は、総資産法によるポートフォリオを構築するため用いられるフレームワークに関する。かかるフレームワークは、伝統的な資産については効果があることが立証されているテクニックを使って始められる。これらの技術は、投資家が受け入れることができるレベルのリスクで最高の収益を上げる分散ポートフォリオを構築する方法で、各資産分類の期待収益とリスクの間にトレードオフを作る。この方法で構築された伝統的な資産分類のポートフォリオは、経験上、長期間にわたって予想通りのパフォーマンスをあげる傾向がある（過去のパフォーマンスは将来の結果を表すものではないが）、ということが言える。

確立された資産分配テクニックの強固で効率的な特性を保存するとともに、代替資産によってオファーされた利点を実現させる方法によって、代替資産分類をこのアプローチ内に統合することは課題である。これを達成するための方法は、リスクバジェッティング(risk budgeting)と呼ばれる。リスクバジェッティングは、ポートフォリオにおけるリスクの主な原因に注目し、直覚および実際的な方法によってそれらを予算化（構成）する方法である。

本発明の実施形態は、ポートフォリオのリスクを、伝統的な資産によって構成される部分と代替資産から構成される部分の、２つの主な部分に分割することに関する。これら２つの要因から来るリスクの割合は、投資家の目標、資産分類の収益とリスク予測、ならびに、これらの予測に対する投資家の信頼度によって決定される。

本発明によると、リスクバジェッティングは、追従誤差(tracking error)を用いて測定され、制御される。追従誤差は、長期間、２つのポートフォリオが、互いにどれくらい緊密なパフォーマンスを実現するか、あるいは、追跡するかを測定する方法である。追従誤差の度合いが低いとは、２つのポートフォリオが同様のパフォーマンスとなり、ほとんど同じ根本的要素を持っていることを意味する。追従誤差の度合いが高いとは、２つのポートフォリオが異なるパフォーマンスとなり、全く異なる根本的要素を持っていることを意味する。追従誤差は、ポートフォリオとそのベンチマークとを比較するために頻繁に用いられる。

さらに別の実施形態において、追従誤差は、代替資産のレベルを決定するため次のような方法で用いられる。ここでは、伝統的な資産のベンチマークから始まり、伝統的な資産と代替資産とを組み合わせる新しいポートフォリオであって、ベンチマークと全体的に同じリスクを有する（変動率により測定される）ものが構築される。ここでは、分散させることでリスクを減少させるか又は同じレベルのリスクで期待収益を拡大する代替資産が含まれ、リスクが一定に保たれるので、この新しいポートフォリオがベンチマークよりも少し高い予想収益を有する。ベンチマークに対する新しいポートフォリオの追従誤差を制限することにより、伝統的な資産に基づくベンチマークの強固な構成が保持される。代替資産に関する予想に対する投資家の確信が強ければ強いほど、追従誤差のレベルが高くなる投資家は安心である。追従誤差が大きくなると、通常、代替資産への、あるいは、代替資産内の配分が大きくなり、よりリスクの大きい代替資産にシフトすることになる。追従誤差が大きいと、代替資産分類に対し、より多くのリスクバジェットを配分することになる。

リスクに対する耐性が大きい投資家は、追加される代替資産分類の不確実性に対しても耐性が高いと推測される。本発明の実施形態においては、より高いリスクを有するポートフォリオに関し、追従誤差のレベルが上昇する。代替資産の予測における確信を反映し、強固で、図２に示す流動性レベルにわたって上手く分散されたポートフォリオを構築する追従誤差についてのデフォルト設定が決定される。さらに、このアプローチの別の利点は、単一のフレームワークにおいて、長期の戦略的資産配分と短期のそれとを関連づけ、特定の資産がどのように組織的かつエレガントな方法でパフォーマンスを上げるかについて投資家自身の見解を組込むことできることである。

これらは投資家の投資対象期間に関係するが、ダウンサイドリスクおよび流動性は、投資において異なる２つの側面である。投資対象期間の短い投資家は、中期にわたる投資によって資産のほとんどの部分を失うリスクをさけようとするので高リスクな資産への投資を避けようとするであろう。また、資金にアクセスできない期間が長いので、投資対象期間の短い投資家は、非流動性資産を避けるべきである。投資対象期間の短い投資家に適している投資は、現金および短期債券等の低リスクの流動性資産である。これは、投資対象期間が短い、低リスクを望む投資家の傾向として、低リスクポートフォリオから非流動性資産が通常除外されるからである。しかし、投資家による特別な考慮が適用された場合には、非流動性資産も低リスクポートフォリオに含むことができる。

ちょうど予測されたように、新しい資産分類の登場が所望され、ポートフォリオ構築への新しいアプローチの開発も必要である。ここでは、対処すべき主な問題が３つある。１つめの問題は、これらの資産分類中のあるものが有するリスクは、伝統的な資産のそれとは異なることである。２つめの問題は、代替資産の収益の測定における多くのバイアスを訂正した後であっても、予測における確信の度合いは、資産分類によって変動することである。そして最後に、非流動性の程度が資産分類に伴って変動することである。

近代ポートフォリオ理論の黎明期において、リスクは、収益の標準偏差として測定されていた。金融インスツルメントの収益パターンは、釣鐘曲線又は期待収益の平均が中心となる正規分布によって説明可能であると思われていた。金融アナリストは、これらが現実に近似するだけのものであり、このパターンを追随するいくつかのインスツルメントは、その他の曲線よりも近似していることに気付いた。デリバテイブインスツルメント（オプション）および代替資産投資での金利の上昇に伴い、これらの投資については、正規分布によって完全に説明することができず、標準偏差だけではリスクを充分に測定できないことが明らかになった。

図３は、高利回り債の収益分布を示している。通常、高利回り債は、代替財産分類とは考えられないが、これらの収益分布は、いくつかの代替資産と近似する特性を有している。正規分布から逸脱した投資を行うことが可能となる２つの重要な方法は、それらが傾斜あるいは太いテール（カートシス(curtsis)として知られる）を有している場合である。傾斜とは、平均収益の周辺に収益が不均一に分布していることを意味している。正規分布において、収益のちょうど半分は平均を上回り、残りの半分は平均を下回る。分布が傾斜していると、継続的に平均収益を超えあるいは下回る収益を達成する可能性が高くなる。図３に示すように、高利回り債は、マイナスの傾斜を有している。最も高いバーに対して左側（モード）は、右側のバーよりも高い（可能性が高い）。高利回り債は、どちらかというと平均を下回る収益を経験する。カートシスは、正規分布となり得る場合よりも、最高収益の方が大きくなることを経験する可能性を意味している。デフォルト等の極端なイベントについて有意義な確率（通常は、小さいが ）を有する資産が、カートシスを示すので、このことは、しばしばイベントリスクと呼ばれる。

投資家は、資金を失うこと、あるいは、ダウンサイドリスクを最も気にする傾向がある。統計的にそれが真実であっても、彼らは、思いがけず生じるプラスの収益を”リスク”として見ようとしない。投資の収益パターンが対称でない場合、危険を測定される方法が、投資者にとって何が問題なのか、つまり、ダウンサイドリスクを強調することが重要である。ダウンサイドリスクを測定する方法は、たくさんある。一般的な方法の一つは、特定レベルの確信（可能性）における想定損失を数値化（瞬間の数字又はパーセンテンテージの値）する想定最大損失額(VaR)と呼ばれる。図４は、９５％レベルの確率で今後２年間の想定最大損失額が＄３．１４ミリオンである＄１００ミリオンのポートフォリオの例を示している。このことは、今後２年間は、＄３．１４ミリオンを超える損失を出さない確率が９５％であることを意味している。想定最大損失額は、傾斜およびカートシスの対象となるクレジットポートフォリオの管理に用いられる。同様に、以下で行われるアプローチは、ポートフォリオに対するダウンサイドリスクの影響を考慮する。

傾斜およびカートシスを考慮に入れると、ポートフォリオを構築する際の問題がより複雑になってしまう。期待収益のみ、標準偏差および相関関係に基づいて”効率的な”ポートフォリオを構築する標準的なツールは、もはや用いることができない。金融界でよく知られているモンテカルロ・シュミレーションと呼ばれる、標準的な資産配分ツールセットの一部が使用されるが、さらに入力する値が存する。各資産分類についてモンテカルロ・シュミレーションを用いることにより、相関関係によってあらわされる、資産分類がどう一緒に動くかについての予想だけでなく、期待収益、標準偏差、傾斜ならびにカートシスで構成される。次に、これらの入力に基づき、モンテカルロ・シュミレーションは、各資産分類について、仮説ではあるが、妥当性がある収益方針を何万も策定する。最後に、シュミレーション結果を全部検討することで、どのポートフォリオ配分が特定のリスクレベルで最高の収益あげることができるか判断することが可能となる。

上述のように、代替資産分類全般についての収益とリスクを予測を伴う課題が存在する。非流動性資産分類は、多数の追加的な問題を生じさせる。流動性は、良いか悪いかという文言のいずれかで判断すべきものではない。異なる試算分類は、異なるレベルの平均的な流動性があり、特定の資産分類内の特定の投資については、広い範囲の流動性があってもよい。図５は、いくつか選んだ投資について適切な流動性を示している。

非流動資産に投資を行う場合に考慮すべき特別な要素を、たとえば、投資についての制限および投資家自身の制約の２つのカテゴリーに分けるようにしてもよい。

非流動資産は短期間に取引することができない、つまり、これらを含むポートフォリオは、定期的に完全なバランスを取り戻す(rebalance)ことができないことを意味する。バランスを取り戻すことができないことは、重要な結果を生じさせる。まず、かかるポートフォリオは、ターゲットとする収益ならびにリスクのレベルから逸脱してしまいがちとなる。時間が経つにつれ、ポートフォリオは、所望されたよりも、リスクが大きく、あるいは、よりリスクが小さくなる。第二に、非流動であるポートフリオの値の割合は、時間経過とともにずれる。たとえば、異なる試算分類の相対収益に応じて、初期に２０％であった非流動性配を実質的に変更することもできる。三番目に、投資家にとって、非流動性資産分類に関する新しくて好ましくない、あるいは、非流動性資産分類における特定の投資に関する情報に対応することは困難である。投資家が、自身が価値を付加できると考える新しい情報を有している場合でも、かれらは、通常それを活用することができない。すなわち、バランスを取り戻すことができないことは、投資結果を予測し、あるいは、管理する能力を低くする。

また、非流動性投資は、投資家の行動に制限を課す。非流動性資産は、あたらな、予測できない出費に対応して資金にアクセスすることができない。投資家は、非流動性資産を担保にして資金を借り入れ可能な場合があるが、金利は投資家毎に異なり、ポートフォリオにレバレッジを効かせて借り入れうを行うことにより投資家のリスク因子を増大させてしまう。また、非流動性投資は、分割することができない、このことは、特定の投資資金に対し、投資家はアクセスすることが困難であることを意味する。すでに説明した制限と制約があるので、非流動性投資は、抜け目のない投資家に対して実現可能なチャンスをするため、流動性資産に対し、収益の増大またはリスクの低減をオファーしなければならない。

具体的には、資金へのアクセスが制限されるという非流動性の特性によって、正確に数値化が行われるフレームワークにおける収益とリスクに対する流動性のレベルを考慮することが非常に困難になる。すなわち、アドバイザーは、投資家に対し、どのレベルのリスクが適切であるかよりも、彼らにとってどれが”適切な”流動性レベルであるかについて、もはや述べることができなくなる。アドバイザーは、流動性、収益およびリスク間のトレードオフを示すことができるとともに、投資家の状況を踏まえたを提案することができる。なお、受け入れ可能な流動性レベルは、最終的には各投資家毎に判断される。

うまく設計された投資プログラムは、投資家のニーズと、投資ポートフォリオによって生み出されることがある実現可能な収益の範囲の評価とを合致させる。大まかに述べると、ポートフォリオ構築する際、投資家は２つのステップを行う。かれらは、最初に適切な入力をすることが求められる。資産配分において、これらは特定タイプの資産（資産分類）がどのようなパフォーマンスを期待されるかについての評価である。このステップの鍵となる要素は、異なる資産分類についての予測が結び付き、あるいは、整合性のあるフレームワークを用いて結合していなければならない。資産分類がどのようなパフォーマンスをするのかについての見解を有すると、次のステップは、その特性および投資家の目標を考慮して、資産を賢明な方法で結合させることである。本発明の実施形態は、各投資家にとっての適切な非流動性レベルの判断である、その実行プロセスの一部を含んでいる。

上述のように、代替資産分類が登場するということは、予測に大きな課題を生じさせることになる。ポートフォリオを構築することは、検討中の各資産分類について、収益、リスクおよび相関関係を予測することが必要とされる。予測において重要なことは、期待収益、リスクおよび相関関係といったパラメーターの観点から資産分類をランク付けすることである。効率的なランク付けをするため、各資産分類を見る相対的な方法が必要である。投資家は、分散化された収益を有しているのでさまざまな資産の保有を希望するだけでなく、互いに比較される本質的に異なる資産分類を必要とする強固なポートフォリオを構築するので、これは資産配分の中心的な課題である。

本発明の実施形態においては、資産分類を比較するために、モジュラー予測プロセス(modular forecasting process)が採用されている。各資産分類についての収益予測は、リスクの低い資産分類から始まって徐々にリスクの高い資産分類に進むよう算出される。このアプローチは、各自のリスクプロファイルについて資産分類間の構成の相違を強調する。代替資産分類を含むため、このフレームワークは、本発明の一部として拡大される。

資産分類を理解し、長期収益およびリスク観点からその挙動を予測することを可能とするには、履歴データとともに、資産分類による収益を根本的に動かす要因についての知識が必要である。履歴データは、経済についての直観、つまり、ある経済環境において資産分類がれわれが予測したとおりの挙動をしたかについてを確認することを支援する。また、履歴データは、予測データの微調整を補助する。たとえば、経済理論は、株が債券よりも高リスクであると言い、履歴は、投資家が予測するリスクの差の大きさを調整することを補助する。

伝統的な資産分類は、ほとんどの場合について１００年から２００年分という、非常に多くの履歴データを有している。代替資産のいくつかは古く、いくつかは新しいので、これらについては、非常に少ないパフォーマンスデータしか存在しない。このことにより、経済要因と収益との関連についての判断をより困難にし、代替資産の予測を調整し、伝統的な資産分類と比較するのを難しくしている。事件の経過、ならびに、有意義な代替資産の収益データを蓄積することだけが、この問題を解決可能とする。

非流動性資産に影響を及ぼす他のデータについての問題は、取引が頻繁に行われないため、公平な取引間の市場価格を決定するのが困難であることである。この問題は、多くの場合、所有資産をどのようにを評価するかについての裁量権をマネージャーが持っているので、さらに複雑になるおそれがある。通常、非流動投資は、収益の変動率および他の資産分類との相関関係の両方について意図的に低く見積もられる傾向がある、周期的な査定を用いて再評価される。リスクおよび相関関係の予測について、流動性資産と非流動性資産とを比較可能とするため、資産配分に関するキーとなる要求がなされ、より効率的に時価評価(marked-to-market)収益を評価するため、独自の技術が適用される。これは、”非円滑化”と呼ばれるプロセスであり、関連する従来の資産分類の挙動を観察することによって実行され、適切な訂正が行われる。

図６は、公表された代替資産の収益について円滑化した場合の影響の例を示している。それは、米国不動産市場へのアクセスについて、ニューヨーク証券取引所で取引されている不動産媒体である、不動産投資信託またはＲＥＩＴ、ならびに、共同出資された個人所有の不動産ファンドであり流動性が極めて低いもの（２つの曲線を円滑化するもの）、の２つの異なる方法で公表された収益を比較している。両媒体は、不動産を基礎的な資産として保持されるが、リスクは、公表データに基づいて、全く異なる状態で現れる。これらは市場における取引ではなく、評価により供給されるので、個人所有のファンドついての変動率はかなり低く表される。新しいアプローチは、資産分類収益とリスクがより公平かつ偏りのない方法で比較されるよう、データについて必要な訂正を実行し、あるいは、データを”非円滑化”する。

履歴データに影響を及ぼすことができる２の深刻な潜在的偏りは、サバイバーシップおよび選択における偏りである。サバイバーシップ・バイアスは、データコレクターが、データベースから（特定の投資（株(companies)、不動産、またはファンド）を削除する際に生じ、”残ったもの”のパフォーマンスだけを報告する。なぜデータコレクターがデータベースから投資を削除してもよいかについては、投資先が破綻してしまった、あるいは、投資に失敗した、投資先が吸収された、特定の投資についてのデータを収集するのが経済的でなくなった等、多くの理由が存在する。理由のいかんを問わず、最悪の投資がデータベース内には損しないので、最終結果は、通常、残りの投資の平均収益における上向バイアスである。失敗は、ほとんどの資産分類において進行中のリスクなので、 投資家の本当の機会のセットは、これらの失敗に終わったものを含むすべての投資を含むべきである。

セレクションバイアスは、ヘッジファンドの運営者が、データベース内にそれが収集可能となる前に、ファンドのパフォーマンスが受け入れ可能になるまで待つ際に生じる。ファンドのパフォーマンスが悪い場合、マネージャーは、それをどのデータベースに報告しなくてもよい。他方、最もパフォーマンスのよいファンドは、その結果をインデックスにおいてを報告しなくてもよいので、セレクションバイアスが生じる場合がある。これらのすべての場合、外部投資家を有するすべてのファンドは、データベースに報告されないと決定されたものを含む投資家のチャンスを反映するべきである。

サバイバーシップおよびセレクション・バイアスは、最新の投資カテゴリーに影響を及ぼす。投資の最も新しい形式であるヘッジファンドは、これらのバイアスに影響されがちである。これとは逆に、これらのバイアスは、投資信託データベースにおいて、非常に低い発生率である。すなわち、投資信託データベースは、 パフォーマンスを報告することが法律により義務づけられ、競争により動機付けられているので、セレクション・バイアスが除去され、投資界がその値を認識しているので、データベースのほとんどに、だめになったファンドのデータが保持されている。
セレクション・バイアスが問題になっているが、ヘッジファンドデータベースは、だめになったファンドのデータを保持する。本発明の実施形態において固有のモデリング技術ならびに学術的な調査の両方を用いることにより、ヘッジファンド上のサバイバーシップおよびセレクション・バイアスの影響が概算され、予測値に組み入れられる。

ほとんどの代替資産分類には、投資可能なベンチマークがない。 このことは、これらの資産分類において、分散化ならびにリプリゼンタテイブ・エクスポージャー(representative exposure)を上手に行うことが投資家にとって、困難であり費用がかさむことを意味する。小投資家にとって、事態はより困難である。これらの資産分類を構成する個々の投資は、それぞれ異なる性質を有するので、代替資産について問題が生じてしまう。数万もの投資家等が、特定の大または中企業の株を購入可能であるから、ほんの少数の投資家のみが、シングルビルデイング(single building)または特定のベンチャーキャピタルあるいは買収ファンドにおける自社の持ち株を購入することができる。これにより、広く購入可能で、本当に代表的なインデックスを構築することが困難となる。

資産配分についてこのことを実行するための主な意味合いは、生じた収益を得るための投資者の能力に対する確信を小さくしてしまい、代替資産分類に関して何がおこるかの予測をたてることである。投資家は、広い範囲でのエクスポージャーを得るため、彼らの手持ちを代替資産によって構成することができるが、パフォーマンスにおける分散化対公開されたインデックス（トラッキングエラーとして知られる）は、ほとんどの株式あるいは債券ファンド対それらのインデックスよりもはるかに高くなる。

ヘッジファンドの収益を予測することは、特に困難である。履歴データに伴う上述の問題の多くには、上記の方法が適用されるが、複雑性についての他のレイヤが存在する。かかる問題は、動的に管理されているので、ヘッジファンドは、その投資戦略を変更するには、かなりの複雑性を有する。このことは、特定のファンドに投資するか否かについて正しい想定を組み入れるかについて認識することを不可能にする。

ヘッジファンドは、金融資産において動的に管理されている投資である。ほとんどのヘッジファンド戦略は、２つのソースから収益を生み出しており：株式または信用市場等の市場へのエクスポージャーで、ならびに、タイミングマーケットあるいは市場内で株式を選択することにより、動的な収益を得ている。

前に述べたように、予測収益によって資産分類をランク付けする秘訣は、各資産分類の予測を比較可能に作成することである。市場へのエクスポージャーにより得られた収益の部分を分離可能であれば、それは、比較可能性への第一歩である。統計上の技術は、特定のヘッジファンド戦略のどれくらいが市場へのエクスポージャーの平均であり、どれくらいがマネージャーのスキルによる成果について予想することを可能にする。たとえば、ヘッジファンドからの収益の半分が、平均して、株式市場へのエクスポージャーからあがったものである場合、ヘッジファンド予測のその部分については、エクイテイ資産分類についての予測結果と一致する想定を用いるべきである。次に、動的な管理からの収益部分について別の予測を作成することができる。最後に、全体的な予測を作り出すため、マーケット予測を動的な管理と組み合わせることができる。

ヘッジファンド投資戦略は、非常に柔軟であり、市場へのエクスポージャーおよび動的管理による収益が、時間とともに変化するので複雑である。全部ではないが、ほとんどの場合、市場へのエクスポージャーは、中期戦略においてきわめて安定している。しかし、動的収益のレベルは、すべての戦略において変化に富んでいる。マネージャーが戦略を変更する可能性および収益の動的管理のレベル変動の両方は、ヘッジファンドについての収益予想の信頼性を小さくする。

収益予測については、仮想の、投資金額の大きい、免税の投資者の観点から、このポイントまで議論がなされる。小から中規模の投資家であって、課税対象者ついては、収益資産分類を比較可能にするため、予測を修正する必要がある。

投資マネージャーが、すべての資産分類について同じ費用を請求し、実際にその金額が比較的小額である場合、資産分類間の相違によって費用が影響を受けないので、ポートフォリオを構築する際に、投資家はその費用を無視することができる。伝統的な資産分類についての資産配分において、投資家は、希望により、比較的安い費用のインデックスファンドを使ってこれらのマーケットにアクセスすることができるので、費用は通常無視されている。投資家が、積極的なマネージャーを使うことを計画している場合、資産配分のこの段階では、予想を超えた収益についての正味費用を除外する。これらは、分析の後の段階において考慮される。

代替資産がポートフォリオに追加されると、これらに必要な費用は、伝統的な資産の費用よりもかなり高いので、それらについて考慮しなければならない。

小から中規模の投資家にとっては、ファンド・オブ・ ファンズの手段を介して代替資産に対してリプリゼンタテイブ・エクスポージャーを行うことが、分散投資を行う唯一の方法である。これらは、例えば、いくつかのヘッジファンド、あるいは、多数の未公開株式又は不動産に投資する合同運用ファンドである。ファンド・オブ・ ファンズは、２の潜在的な利点をオファーする。全てのファンド・オブ・ ファンズが可能ではないが、最初の利点として、ファンド・オブ・ ファンズは、前述の資産分類に対し、分散化したエクスポージャーをオファーするために構築可能であるということである。二番目の潜在的な利点として、動的なマネージメントからの資産分類ベンチマークを超える収益の可能性があるということである。これらの期待された(hoped-for)利点について、ファンド・オブ・ ファンズは、個々のファンドの保持について徴収される料金の上に、さらに料金の層を課す。

ファンド・オブ・ ファンズ手段は、小規模の投資家が、有意義な程度の分散投資をしつつ代替資産分類にアクセスできる唯一の方法なので、これらの利点は、投資家にとって付加価値のあるものとなる。唯一のオプションは、少ない資産へのかなり集中した保持、あるいは、その資産分類における一斉先行投資（特定の分野では好ましいかもしれない）、を介して、分散化しておらず潜在的なリスクが非常に高く偏ったエクスポージャーを得ることである。

分散したエクスポージャーを構築するためのファンド・オブ・ ファンズの費用の一部だけが差し引かれるのが理想的であるが、実際には、分散部分を動的な管理から分離することは困難である。代替資産分類の収益予測は、予測されるファンド・オブ・ ファンズ手段の総費用を減じることにより調整される。

課税対象の投資家についての期待収益上の税金の影響は、代替資産のタイプが異なると劇的に変化する。ヘッジファンドは、取引回数が多い傾向があるので、それらの収益のほとんどは短期のものであり、比較的高率で課税対象である。課税領域の他方において、ブライベートエクイテイファンドのいくつかは、その収益のほとんどを、長期キャピタルゲインにおいて生じさせる。図７は、合衆国における課税対象投資家についての想定される長期収益を示している。

本発明の他の実施形態において、基本的な課題は、株および債券等の伝統的な資産と対比するのが簡単になるよう、現実的な評価および非流動性投資に対する変動率レベルを与えることである。いくつかのケースにおいて、市場での保有とプライベートな保有の直接的な比較は、大まかな指針を提供する。例えば、公的な市場で２０％の下落があった場合、非上場会社も同じく芳しくないと考えられる。

別の実施形態においては、相互の関係、ならびに、流動性および収益可能性との間の数値化されたトレードオフに基づき流動性投資および非流動性が実際にどのようなパフォーマンスをするかを理解することにより、変動率についてのアンケートが作られる。かかるアンケートは、マーケットの変動に対する投資家の耐性を調査するリスクに対する耐性についてのアンケートとほぼ同じ方法により、非流動性に対する顧客の耐性の一般的な感覚を提供するように試みる。

非流動性投資を用いることによる他の問題は、長期にわたる異なる資産分類に対するポートフォリオ配分のバランスを取り戻すことが困難になることである。本質的に、かかる投資は、売却が困難であり、ポートフォリオに従って目標を維持するため非流動性資産の配分を調整するのは難しい。しかし、同じような結果を得ることができる実用的なアプローチがある。投資家は、まず、提案された目標配分よりも少ない流動資産を購入し、次に、投資家がすこしずつ買い増しすることを許容する。こうすると、非流動性配分は、平均して目標値と合致するであろう。また、顧客は、不動産又は未公開株式に徐々に移行することもできる。例えば、ある投資家が、プライベートエクイテイーファンドに＄３ミリオンを投資しようと計画しているものとする。全ての資金を同時に移動させる代わりに、キャピタルコールは、投資者に対し、例えば、以後６年にわたって毎年＄５０万づつ、時間を掛けて投資することを要求するかもしれない。投資家が、総額＄３ミリオンの投資を完了する前に、投資家は、ファンドが利益として生み出したキャッシュの流れを受け取り始める。

本発明の別の実施形態は、より高い潜在収益の追求と投資家の流動性の必要を比較検討して、決定をより客観的にすることを支援する資産配分モデルである。本発明の他の実施形態は、合衆国における課税対象の投資家用と合衆国以外の課税対象の投資家用の２セットの推奨ポートフォリオを提供するシステムである。各セット内には、元本保証（リスクが最小）から、元本を最大にする（リスクが最大）までのリスク・リターン目標が５つある。

非流動性については、さらに別の次元が存在している。別の実施形態において、推奨ポートフォリオは、リスクのレベルが、０％、１０％、２０％ならびに３０％の、最大４つの非流動性レベルを提供する。リスクレベルと同様に、投資家独自の目標並びに非流動性に対する耐性に基づいて流動性が選択される。あるリスクのレベルについては、絶対的に推奨される流動性レベルは存在しない（いずれの非流動性資産を許容しないので、１の推奨資産のみを含む、リスクレベル１を除いて）。非流動性資産分類は、ベンチャーキャピタル、レバレッジド・バイアウトおよび天然資源、ならびに不動産等のサブ分類を含む、プライベートエクイテイとして分類される。
非流動性資産は、まさにそれらの性質により、定期的にバランスを取り戻すことはできない。いかなる場合でもポジションを簡単に減らすことはできず、ポジションを構築するのは、通常、個別ウインドウの機会を得ることが前提とされる。したがって、他の実施形態においては、四半期毎に流動性投資がそうするように、非流動性配分がバランスを取り戻すことはない。しかしながら、非流動性配分は、再検討され、２つの問題が互いに関連するので、継続中の流動性資産分類においてバランスを取り戻すことが考慮される。

図８は、ポートフォリオ投資の収益とリスクに関する投資家の目的およびリスクを、本発明の実施形態についての代替資産分類の少なくとも一部から構成される投資ポートフォリオによって生成される一連の予期されたリターンおよび危険の評価と合致させるためのプロセスの例を示す、フローチャートである。図８を参照すると、Ｓ１において、複数の代替資産分類について利用可能な履歴データが選択される。ステップＳ２においては、それぞれの代替資産分類に関連する従来の資産分類について、少なくとも一部の履歴データに基づいて履歴データを非平滑化する。ステップＳ３において、サバイバーシップおよび選択の偏り(survivorship and selection biases)の影響に対して、代替資産分類に関する前記履歴データを補正する。Ｓ４においては、代替資産分類について、少なくとも一部の非平滑化され補正された履歴データに基づいて各資産分類の期待収益ならびにリスクの予測を算出する。Ｓ５において、ポートフォリオ投資の収益とリスクに関する投資家の目的にほぼ対応する期待収益およびリスクを有する代替資産分類の少なくとも１つを識別する。以下は、ポートフォリオ投資の収益とリスクに関する投資家の目的およびリスクを、本発明の実施形態についての代替資産分類の少なくとも一部から構成される投資ポートフォリオによって生成される一連の予期されたリターンおよび危険の評価と合致させるためのプロセスの例を示した、仮定のケーススタデイーである。

ここで、本発明の様々な実施形態は、限定を目的としない方法で記載されている。これらの例が、単に本発明を表しているにすぎず、以下の特許請求の範囲により定義されることが理解される。当業者にとっては、本発明の精神と範囲を逸脱することなく、いくつもの変更、適応、ならびに修正をなすことが明らかである。

図１は、長期ポートフォリオの収益の流動性とリスクの例を示したグラフである。 図２は、代替資産に関する予測についての確信を反映するエラーを追跡するためのデフォルト設定を示すとともに、本発明の実施形態のために流動資産全般についての堅固で上手く分散されたポートフォリオを作成するための、テーブルである。 図３は、マイナスの傾斜および実証されたカートシス(demonstrate curtosis)を有する、高利回り債券の収益分布の例を示すグラフである。 図４は、９５％の確信レベルにおいて想定最大損失額が３．１４ミリオンドルである、１０００ミリオンドルのポートフォリオの例を示すグラフである。 図５は、選択された資産分類について大体の流動性の例を示すテーブルである。 図６は、代替資産の円滑化の効果の例を示すグラフである。 図７は、免税および合衆国における課税対象投資家についての想定される長期収益およびリスク例を示すテーブルである。 図８は、ポートフォリオ投資の収益とリスクに関する投資家の目的およびリスクを、本発明の実施形態についての代替資産分類の少なくとも一部から構成される投資ポートフォリオによって生成される一連の予期されたリターンおよび危険の評価と合致させるためのプロセスの例を示すフローチャートである。

Claims (18)

1. ポートフォリオ投資の収益とリスクに関する投資家の目的およびリスクを、本発明の実施形態についての代替資産分類の少なくとも一部から構成される投資ポートフォリオによって生成される一連の予期されたリターンおよび危険の評価と合致させる方法であって、
   複数の代替資産分類について利用可能な履歴データを選択するステップ、
   それぞれの前記代替資産分類に関連する従来の資産分類について、少なくとも一部の履歴データに基づいて前記履歴データを非平滑化(unsmoothing)するステップ、
   サバイバーシップおよび選択の偏り(survivorship and selection biases)の影響に対して、代替資産分類に関する前記履歴データを補正するステップ、
   前記代替資産分類について、少なくとも一部の前記非平滑化され補正された履歴データに基づいて前記各資産分類の期待収益ならびにリスクの予測を算出するステップ、および
   前記投資ポートフォリオに含ませるため、ポートフォリオ投資の収益とリスクに関する前記投資家の目的にほぼ対応する期待収益およびリスクを有する前記代替資産分類の少なくとも１つを識別するステップ、を備えたこと、
   を特徴とするもの。
2. 請求項１の方法において、前記履歴データを非平滑化するステップは、さらに、前記各代替資産分類に関連する従来の資産分類についての前記履歴データの少なくとも一部に基づいて、前記代替資産分類について時価評価収益(marked-to-market return)の予想額を算出するステップ、を備えたこと、
   を特徴とするもの。
3. 請求項１の方法において、サバイバーシップおよび選択の偏りの影響に対して、代替資産分類に関する前記履歴データを補正するステップは、さらに、少なくともモデリング技術および学術調査の一部に基づいて、サバイバーシップおよびと選択バイアスの影響の予測を算出するステップ、を備えたこと、
   を特徴とするもの。
4. 請求項１の方法において、前記各資産分類の期待収益ならびにリスクの予測を算出するステップは、さらに、前記期待収益およびリスクの予想値を徐々に増加するよう算出するステップ、を備えたこと、
   を特徴とするもの。
5. 請求項４の方法において、前記期待収益およびリスクの予想値を徐々に増加するよう算出するステップは、さらに、リスクの低い代替資産分類から始まり、徐々にリスクの高い代替資産分類に進むよう算出するステップ、を備えたこと、
   を特徴とするもの。
6. 請求項１の方法において、前記代替資産分類の少なくとも１つは、さらに、ヘッジファンドを備え、前記期待収益およびリスクを算出するステップは、さらに、
   平均的なマーケットエクスポージャーならびにマネージャーのスキルにより生み出されたものに関する前記ヘッジファンドについての前記収益の各割合の予測値を算出するステップ、を備えたこと、
   を特徴とするもの。
7. 請求項６の方法において、前記期待収益およびリスクを算出するステップは、さらに、少なくとも前記従来のエクイテイ資産分類についての予測の一部に基づく平均的なマーケットエクスポージャーに関する割合についての収益予測を算出し、前記各割合に基づき、マネージャーのスキルにより生み出された前記割合についての期待収益の予測を算出するステップ、を備えたこと、
   を特徴とするもの。
8. 請求項１の方法において、前記期待収益およびリスクを算出するステップは、さらに、期待収益にかかる費用の影響について前記演算を調整するステップ、を備えたこと、
   を特徴とするもの。
9. 請求項８の方法において、費用の影響について前記演算を調整するステップは、さらに、前記期待収益結果からファンド・オブ・ ファンズ(fund-of-funds)の費用を減じるステップ、を備えたこと、
   を特徴とするもの。
10. 請求項１の方法において、前記期待収益およびリスクを算出するステップは、さらに、課税対象の投資家についての期待収益上の税金の影響について前記演算を調整するステップ、を備えたこと、
    を特徴とするもの。
11. 請求項１の方法において、さらに、ポートフォリオ投資の収益とリスクに関する投資家の目的にある、少なくとも１の識別された代替資産分類のダウンサイドリスクの影響の予測値を算出するステップ、を備えたこと、
    を特徴とするもの。
12. 請求項１１の方法において、前記代替資産分類のダウンサイドリスクの影響の予測値を算出するステップは、さらに、一定レベルの信頼性における想定最大損失額（VaR）を用いて前記ダウンサイドリスクを数値化するステップ、を備えたこと、
    を特徴とするもの。
13. 請求項１１の方法において、さらに、複数レベルのリスクにおいて、少なくとも１の識別された代替資産分類について複数の前記期待収益の予測を算出するステップを備えたこと、
    を特徴とするもの。
14. 請求項１３の方法において、前記複数の前記期待収益の予測を算出するステップは、さらに、モンテカルロシュミレーションを用いて前記予測を算出するステップ、を備えたこと、
    を特徴とするもの。
15. 請求項１の方法において、さらに、ポートフォリオ投資の収益およびリスクについての前記投資家の目標上で前記少なくとも識別された代替資産分類の非流動性の程度について、収益における拡大による効果およびリスクにおける縮小による効果の少なくとも１つの予測値を算出するステップ、を備えたこと、
    を特徴とするもの。
16. 請求項１５の方法において、前記収益における拡大による効果およびリスクにおける縮小による効果の少なくとも１つの予測値を算出するステップは、さらに、ポートフォリオ投資における投資家の収益およびリスクの目標について、少なくとも識別された代替資産分類の非流動性の程度によって課される投資における制限に基づき前記予測値を算出するステップ、を備えたこと、
    を特徴とするもの。
17. 請求項１５の方法において、前記収益における拡大による効果およびリスクにおける縮小による効果の少なくとも１つの予測値を算出するステップは、さらに、ポートフォリオ投資における投資家の収益およびリスクの目標について、少なくとも１の識別された代替資産分類の非流動性の程度によって課される投資家による制約に基づき前記予測値を算出するステップ、を備えたこと、
    を特徴とするもの。
18. ポートフォリオ投資の収益とリスクに関する投資家の目的およびリスクを、本発明の実施形態についての代替資産分類の少なくとも一部から構成される投資ポートフォリオによって生成される一連の予期されたリターンおよび危険の評価と合致させるシステムであって、
    複数の代替資産分類について利用可能な履歴データを選択する手段、
    それぞれの前記代替資産分類に関連する従来の資産分類について、少なくとも一部の履歴データに基づいて前記履歴データを非平滑化する手段、
    サバイバーシップおよび選択の偏り(survivorship and selection biases)の影響に対して、代替資産分類に関する前記履歴データを補正する手段、
    前記代替資産分類について、少なくとも一部の前記非平滑化され補正された履歴データに基づいて前記各資産分類の期待収益ならびにリスクの予測を算出する手段、および
    前記投資ポートフォリオに含ませるため、ポートフォリオ投資の収益とリスクに関する前記投資家の目的にほぼ対応する期待収益およびリスクを有する前記代替資産分類の少なくとも１つを識別する手段を備えたこと、
    を特徴とするもの。

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