(57)【要約】【課題】アクティブ運用を行っている代表的なファンドを抽出することができるファンド抽出装置を提供する。【解決手段】ファンド抽出装置１０は、複数のファンドそれぞれについて、複数のベンチマーク毎に、複数のファンドの構成が、複数のベンチマークの構成からどの程度乖離しているかを表す乖離度を算出する算出部１３と、複数のベンチマークそれぞれについて算出された乖離度のうち少なくとも最小値に基づいて、複数のファンドそれぞれについて、どの程度アクティブに運用されているかを表すアクティブ度を判定する判定部１４と、判定部１４により判定されたアクティブ度に基づいて、複数のファンドから、複数のファンドの中で相対的にアクティブに運用されていると判定される１又は複数のファンドを抽出する抽出部１５と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のファンドそれぞれについて、複数のベンチマーク毎に、前記複数のファンドの構成が、前記複数のベンチマークの構成からどの程度乖離しているかを表す乖離度を算出する算出部と、
前記複数のベンチマークそれぞれについて算出された前記乖離度のうち少なくとも最小値に基づいて、前記複数のファンドそれぞれについて、どの程度アクティブに運用されているかを表すアクティブ度を判定する判定部と、
前記判定部により判定された前記アクティブ度に基づいて、前記複数のファンドから、前記複数のファンドの中で相対的にアクティブに運用されていると判定される１又は複数のファンドを抽出する抽出部と、
を備えるファンド抽出装置。
【請求項２】
公開されているファンドの中から、アクティブ運用に関する所定の条件を満たすファンドを、前記複数のファンドとして選択する選択部をさらに備える、
請求項１に記載のファンド抽出装置。
【請求項３】
前記算出部は、前記複数のファンドのうち一つのファンドを構成する構成銘柄の割合と、前記複数のベンチマークのうち一つのベンチマークを構成する構成銘柄の割合との差に基づいて、前記一つのベンチマークに関する前記一つのファンドの前記乖離度を算出する、
請求項１又は２に記載のファンド抽出装置。
【請求項４】
前記複数のベンチマークは、複数の異なる特性に分類され、
前記算出部により算出された前記乖離度のうち最小値を与えるベンチマークの特性に基づいて、前記抽出部により抽出された前記１又は複数のファンドを、前記複数の異なる特性に分類する分類部をさらに備える、
請求項１から３のいずれか一項に記載のファンド抽出装置。
【請求項５】
前記抽出部により抽出された前記１又は複数のファンドの構成に基づいて、アクティブ運用のインデックスを算出するインデックス算出部をさらに備える、
請求項１から４のいずれか一項に記載のファンド抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ファンド抽出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、株式や債券等に投資するファンドについて、ファンドマネージャーの意思決定に基づいて構成銘柄及びその割合を決定するアクティブ運用や、特定のベンチマークに連動するように構成銘柄及びその割合を決定するパッシブ運用が行われている。
【０００３】
投資ファンドの運用成績は、多角的に評価されている。例えば、下記特許文献１には、複数の評価項目に基づいて複数のファンドの相対評価を行うファンド評価システムであって、複数の評価項目の評価値である項目評価値をファンド識別情報に対応付けて格納するファンド評価格納部と、ファンド識別情報を当該ファンドが属する分類に対応付ける分類テーブルと、同一の分類に属する複数のファンドを一の母集団として、各々偏差値に変換する偏差値算出部とを備えるファンド評価システムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−３６６７４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
投資ファンドは、その特性に応じて分類されることがある。例えば、いわゆるバリュー運用という特性を有するファンドが知られている。そのようなファンドが、確かにバリュー運用という特性を有しているか否かは、ファンドの構成銘柄のＰＢＲ（Price Book-value Ratio、株価純資産倍率）等に基づいて検証することができる。
【０００６】
しかしながら、アクティブ運用を行っているとされるファンドの中には、パッシブ運用に近いものが含まれていることがあり、運用の実体が様々に異なっている。そのため、アクティブ運用を行っているとされるファンドであっても、実体が伴うものであるかが必ずしも明らかでなかった。
【０００７】
そこで、本発明は、アクティブ運用を行っている代表的なファンドを抽出することができるファンド抽出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様に係るファンド抽出装置は、複数のファンドそれぞれについて、複数のベンチマーク毎に、複数のファンドの構成が、複数のベンチマークの構成からどの程度乖離しているかを表す乖離度を算出する算出部と、複数のベンチマークそれぞれについて算出された乖離度のうち少なくとも最小値に基づいて、複数のファンドそれぞれについて、どの程度アクティブに運用されているかを表すアクティブ度を判定する判定部と、判定部により判定されたアクティブ度に基づいて、複数のファンドから、複数のファンドの中で相対的にアクティブに運用されていると判定される１又は複数のファンドを抽出する抽出部と、を備える。
【０００９】
この態様によれば、複数のベンチマークそれぞれについて算出された乖離度のうち少なくとも最小値に基づいてアクティブ度を判定することで、複数のベンチマークのうちファンドとの乖離が最も小さいベンチマークを基準として、そのファンドがどの程度アクティブに運用されているかを判定することができる。そのため、アクティブ運用の実体が必ずしも明らかでない場合であっても、アクティブ運用を行っている代表的なファンドを抽出することができる。
【００１０】
また、上記態様において、公開されているファンドの中から、アクティブ運用に関する所定の条件を満たすファンドを、複数のファンドとして選択する選択部をさらに備えてもよい。
【００１１】
この態様によれば、アクティブ運用を行っているとされる複数のファンドを選択して、その中から相対的にアクティブに運用されていると判定される代表的なファンドを抽出することができる。
【００１２】
また、上記態様において、算出部は、複数のファンドのうち一つのファンドを構成する構成銘柄の割合と、複数のベンチマークのうち一つのベンチマークを構成する構成銘柄の割合との差に基づいて、一つのベンチマークに関する一つのファンドの乖離度を算出してもよい。
【００１３】
この態様によれば、ファンドとベンチマークの構成銘柄の差のみならず、構成銘柄の割合の差に基づいて乖離度を算出することで、ファンドとベンチマークの乖離をより精度よく計量することができ、どの程度アクティブに運用されているかを表すアクティブ度をより精度良く判定することができる。
【００１４】
また、上記態様において、複数のベンチマークは、複数の異なる特性に分類され、算出部により算出された乖離度のうち最小値を与えるベンチマークの特性に基づいて、抽出部により抽出された１又は複数のファンドを、複数の異なる特性に分類する分類部をさらに備えてもよい。
【００１５】
この態様によれば、抽出されたファンドについて、アクティブに運用されているという特性だけでなく、複数の異なる特性を明らかにすることができ、複数の異なる特性毎にアクティブ運用を行っている代表的なファンドを抽出することができる。
【００１６】
また、上記態様において、抽出部により抽出された１又は複数のファンドの構成に基づいて、アクティブ運用のインデックスを算出するインデックス算出部をさらに備えてもよい。
【００１７】
この態様によれば、アクティブ運用のインデックスを算出することで、アクティブ運用を行っているとされる複数のファンドの成績を評価する基準とすることができる。また、算出したアクティブ運用のインデックスに連動するようにインデックスファンドを組成することで、比較的低報酬でアクティブ運用を行うファンドを提供することができる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、アクティブ運用を行っている代表的なファンドを抽出することができるファンド抽出装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施形態に係るファンド抽出装置の機能ブロックを示す図である。
【図２】本実施形態に係るファンド抽出装置の物理的構成を示す図である。
【図３】本実施形態に係るファンド抽出装置により抽出されるファンドの概要を示す図である。
【図４】本実施形態に係るファンド抽出装置により実行される処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
【００２１】
図１は、本実施形態に係るファンド抽出装置１０の機能ブロックを示す図である。ファンド抽出装置１０は、選択部１１、補正部１２、算出部１３、判定部１４、抽出部１５、分類部１６、インデックス算出部１７及び評価部１８を備える。
【００２２】
選択部１１は、公開されているファンドの中から、アクティブ運用に関する所定の条件を満たすファンドを、算出部１３による処理対象となる複数のファンドとして選択する。本例の場合、公開されているファンドは、ファンド抽出装置１０と別体のファンドデータベースＤＢ１に記憶されており、選択部１１は、ファンドデータベースＤＢ１からアクティブ運用に関する所定の条件を満たすファンドを選択する。もっとも、公開されているファンドに関する情報は、ファンド抽出装置１０の記憶部に記憶されていてもよい。
【００２３】
アクティブ運用に関する所定の条件は、アクティブ運用されているファンドを検索するための任意の条件であってよい。例えば、国内株式を保有するファンドの中からアクティブ運用されているファンドを選択する場合、アクティブ運用に関する所定の条件は、国内株式を保有するファンドから、ＥＴＦ（Exchange Traded Funds）、インデックスファンド、確定拠出年金専用ファンド、ＳＭＡ（Separately Managed Account）専用ファンド、業種特化ファンド、企業グループ特化ファンド及び直近決算日の保有有価証券明細データが存在しないファンド等を除外するという条件であってよい。
【００２４】
アクティブ運用を行っているとされる複数のファンドを選択することで、その中から相対的にアクティブに運用されていると判定される代表的なファンドを抽出することができる。
【００２５】
補正部１２は、選択部１１により選択されたファンドについて、株式分割や合併を考慮してファンドの構成銘柄及びその割合を補正する。ファンドがファミリーファンド方式の場合、補正部１２は、マザーファンドの構成銘柄及びその割合に関する情報を、ベビーファンドの構成銘柄及びその割合として、ベビーファンドを算出部１３による処理対象とする。また、補正部１２は、ファンドの構成銘柄の評価額が決算日における額である場合、ファンドの決算日以後の株価変化率及び資本移動に関する情報に基づいて、直近の月末の評価額に補正する。
【００２６】
算出部１３は、選択部１１により選択された複数のファンドそれぞれについて、複数のベンチマーク毎に、複数のファンドの構成が、複数のベンチマークの構成からどの程度乖離しているかを表す乖離度を算出する。本例の場合、複数のベンチマークは、ベンチマークデータベースＤＢ２に記憶されている。具体的には、ベンチマークデータベースＤＢ２には、「Ｖａｌｕｅ」と示されたバリュー運用のベンチマークＢ１と、「Ｇｒｏｗｔｈ」と示されたグロース運用のベンチマークＢ２と、「Ｎｏｎ−Ｓｔｙｌｅ  Ｍａｒｋｅｔ」と示された市場ベンチマークＢ３と、「Ｎｏｎ−Ｓｔｙｌｅ  Ｌａｒｇｅ」と示された大型株ベンチマークＢ４と、「Ｎｏｎ−Ｓｔｙｌｅ  Ｓｍａｌｌ」と示された小型株ベンチマークＢ５と、が記憶されている。なお、これらのベンチマークは例示であり、ベンチマークデータベースＤＢ２にはこれら以外のベンチマークが記憶されていてもよいし、これらのベンチマークのうち一部が記憶されていなくてもよい。また、ベンチマークに関する情報は、ファンド抽出装置１０の記憶部に記憶されていてもよい。
【００２７】
算出部１３は、複数のファンドのうち一つのファンドを構成する構成銘柄の割合と、複数のベンチマークのうち一つのベンチマークを構成する構成銘柄の割合との差に基づいて、一つのベンチマークに関する一つのファンドの乖離度を算出する。例えば、ファンドデータベースＤＢ１に記憶された銘柄に１〜Ｎ（Ｎは銘柄数を表す自然数）の識別番号を付して、ファンドの構成割合をｗi（ｗiはΣi=1Nｗi＝１を満たす実数）と表して、あるベンチマークの構成割合をｑi（ｑiはΣi=1Nｑi＝１を満たす実数）と表すとき、算出部１３は、Σi=1N｜ｗi−ｑi｜／２によって乖離度を算出してよい。すなわち、乖離度は、複数のファンドのうち一つのファンドを構成する構成銘柄の割合と、複数のベンチマークのうち一つのベンチマークを構成する構成銘柄の割合との差の絶対値を、一つのファンドを構成する構成銘柄及び一つのベンチマークを構成する構成銘柄について総和し、２で割った値であってよい。このようにして算出される量は、アクティブシェアと称されている。アクティブシェアは、ファンドの構成銘柄及び構成割合がベンチマークの構成銘柄及び構成割合からどの程度乖離しているかを表す量である。なお、ファンドがベンチマークからどの程度乖離するかを表す量として、ファンドのリターンが、ベンチマークのリターンからどの程度乖離しているかを表すトラッキングエラーという量も知られている。アクティブシェアによって乖離度を算出する場合、ファンドとベンチマークの構成銘柄及びその割合が完全一致すると乖離度が０となり、ファンドとベンチマークの構成銘柄及びその割合が完全に不一致であると乖離度が１となる。算出部１３は、選択部１１により選択されたｎ個のファンドそれぞれについて、ベンチマークデータベースＤＢ２に記憶されたｍ個のベンチマークとの間の乖離度を算出してよい。この場合、算出部１３は、ｎ×ｍ個の乖離度を算出することとなる。
【００２８】
このように、ファンドとベンチマークの構成銘柄の差のみならず、構成銘柄の割合の差に基づいて乖離度を算出することで、ファンドとベンチマークの乖離をより精度よく計量することができ、どの程度アクティブに運用されているかを表すアクティブ度をより精度良く判定することができる。
【００２９】
判定部１４は、複数のベンチマークそれぞれについて算出された乖離度のうち少なくとも最小値に基づいて、複数のファンドそれぞれについて、どの程度アクティブに運用されているかを表すアクティブ度を判定する。具体的には、判定部１４は、一つのファンドに対して、複数のベンチマークそれぞれについて算出された乖離度のうち最小値をアクティブ度と判定してよい。例えば、一つのファンドについて、ｍ個のベンチマークとの間の乖離度ｓk（ｋ＝１〜ｍ）が算出された場合に、ｍｉｎk（ｓk）をそのファンドのアクティブ度と判定してよい。もっとも、判定部１４は、一つのファンドについて、ｍ個のベンチマークとの間の乖離度が算出された場合に、最小の乖離度と、２番目に小さい乖離度との平均値に基づいて、アクティブ度を判定することとしてもよいし、最小の乖離度を引数に含む任意の関数によってアクティブ度を判定することとしてもよい。
【００３０】
抽出部１５は、判定部１４により判定されたアクティブ度に基づいて、複数のファンドから、複数のファンドの中で相対的にアクティブに運用されていると判定される１又は複数のファンドを抽出する。例えば、抽出部１５は、アクティブ度について上位２００のファンドを、複数のファンドの中で相対的にアクティブに運用されていると判定される１又は複数のファンドとして抽出してよい。ここで、上位２００という数値は例示であり、任意に選ぶことができる。また、抽出部１５は、アクティブ度が上位１０％のファンドを抽出することとしてもよい。ここで、上位１０％という数値は例示であり、任意に選ぶことができる。
【００３１】
このように、複数のベンチマークそれぞれについて算出された乖離度のうち少なくとも最小値に基づいてアクティブ度を判定することで、複数のベンチマークのうちファンドとの乖離が最も小さいベンチマークを基準として、そのファンドがどの程度アクティブに運用されているかを判定することができる。そのため、アクティブ運用の実体が必ずしも明らかでない場合であっても、アクティブ運用を行っている代表的なファンドを抽出することができる。
【００３２】
分類部１６は、算出部１３により算出された乖離度のうち最小値を与えるベンチマークの特性に基づいて、抽出部１５により抽出された１又は複数のファンドを、複数の異なる特性に分類する。ここで、複数のベンチマークは、複数の異なる特性に分類される。例えば、ベンチマークデータベースＤＢ２に記憶されている５つのベンチマークは、その名称が表すように、バリュー運用のベンチマークＢ１であれば、バリュー運用という特性を有し、グロース運用のベンチマークＢ２であればグロース運用という特性を有し、市場ベンチマークＢ３であれば市場全体を代表するという特性を有し、大型株ベンチマークＢ４であれば大型株を代表するという特性を有し、小型株ベンチマークＢ５であれば小型株を代表するという特性を有する。分類部１６は、あるファンドの特性を、そのファンドについて最小の乖離度を与えるベンチマークの特性として分類してよい。例えば、あるファンドについてベンチマークデータベースＤＢ２に記憶されている５つのベンチマークとの間で乖離度を算出した結果、バリュー運用のベンチマークＢ１について算出された乖離度が最も小さい値であった場合、分類部１６は、そのファンドの特性がバリュー運用の特性であると分類してよい。
【００３３】
このように、本実施形態に係るファンド抽出装置１０によれば、抽出されたファンドについて、アクティブに運用されているという特性だけでなく、複数の異なる特性を明らかにすることができ、複数の異なる特性毎にアクティブ運用を行っている代表的なファンドを抽出することができる。
【００３４】
インデックス算出部１７は、抽出部１５により抽出された１又は複数のファンドの構成に基づいて、アクティブ運用のインデックスを算出する。インデックス算出部１７は、抽出部１５により抽出された１又は複数のファンドを構成する銘柄の保有数を合算することで、アクティブ運用のインデックスを算出してよい。その場合、インデックス算出部１７は、抽出部１５により抽出された１又は複数のファンドの純資産残高の中位点を算出し、純資産残高が中位点を超えるファンドについては、純資産残高を中位点に補正し、当該ファンドの銘柄保有数を補正した上で、アクティブ運用のインデックスを算出してもよい。このように純資産残高を補正することで、インデックスが、純資産残高が特に多いファンドに過度に影響されないようにすることができる。
【００３５】
アクティブ運用のインデックスを算出することで、アクティブ運用を行っているとされる複数のファンドの成績を評価する基準とすることができる。また、算出したアクティブ運用のインデックスに連動するようにインデックスファンドを組成することで、比較的低報酬でアクティブ運用を行うファンドを提供することができる。
【００３６】
評価部１８は、アクティブ運用のインデックスを用いて、ファンドデータベースＤＢ１に記憶されたファンドの成績を評価する。評価部１８は、例えば、アクティブ運用のインデックスのリターンと、ファンドデータベースＤＢ１に記憶されたファンドのリターンとを比較してファンドの成績を評価したり、アクティブ運用のインデックスのシャープレシオと、ファンドデータベースＤＢ１に記憶されたファンドのシャープレシオとを比較してファンドの成績を評価したりしてよい。このように、アクティブ運用されている複数のファンドを代表する１又は複数のファンドを抽出し、抽出されたファンドに基づいてインデックスを算出することで、アクティブ運用に関する評価基準を得ることができ、アクティブ運用を行っているとされるファンドを評価することができる。
【００３７】
なお、算出部１３による乖離度の算出、判定部１４によるアクティブ度の判定、抽出部１５によるファンドの抽出、分類部１６によるファンドの分類、インデックス算出部１７によるアクティブ運用のインデックスの算出及び評価部１８によるファンドの評価は、ファンドデータベースＤＢ１に記憶されたファンドの構成銘柄及び構成割合に関する情報が更新される度に実行されてよい。ファンドの構成銘柄及び構成割合が変化すると、ファンドについて算出される乖離度が変化し、アクティブ度が変化する。そのため、最小の乖離度を与えるベンチマークが変化して分類部１６による分類が変わったり、アクティブ度の上位ファンドが入れ替わってインデックスを構成するファンドが変わったりする場合がある。ファンドデータベースＤＢ１に記憶されたファンドの構成銘柄及び構成割合に関する情報の更新は、例えば毎月行われてよい。
【００３８】
図２は、本実施形態に係るファンド抽出装置１０の物理的な構成を示す図である。ファンド抽出装置１０は、ハードウェアプロセッサに相当するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａと、メモリに相当するＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂと、メモリに相当するＲＯＭ（Read only Memory）１０ｃと、通信部１０ｄと、入力部１０ｅと、表示部１０ｆとを有する。これら各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続される。なお、本例ではファンド抽出装置１０が一台のコンピュータで構成される場合について説明するが、ファンド抽出装置１０は、複数のコンピュータを用いて実現されてもよい。
【００３９】
ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｂ又はＲＯＭ１０ｃに記憶されたプログラムの実行に関する制御やデータの演算、加工を行う制御部である。ＣＰＵ１０ａは、アクティブ運用されているファンドを抽出するプログラム（ファンド抽出プログラム）を実行する演算装置である。ＣＰＵ１０ａは、入力部１０ｅや通信部１０ｄから種々の入力データを受け取り、入力データの演算結果を表示部１０ｆに表示したり、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃに格納したりする。
【００４０】
ＲＡＭ１０ｂは、データの書き換えが可能な記憶部であり、例えば半導体記憶素子で構成される。ＲＡＭ１０ｂは、ＣＰＵ１０ａが実行するアプリケーション等のプログラムやデータを記憶する。
【００４１】
ＲＯＭ１０ｃは、データの読み出しのみが可能な記憶部であり、例えば半導体記憶素子で構成される。ＲＯＭ１０ｃは、例えばファームウェア等のプログラムやデータを記憶する。
【００４２】
通信部１０ｄは、ファンド抽出装置１０を通信ネットワークに接続するインターフェースであり、例えば、有線又は無線回線のデータ伝送路により構成されたＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット等の通信ネットワークに接続される。
【００４３】
入力部１０ｅは、ユーザからデータの入力を受け付けるものであり、例えば、キーボード、マウス及びタッチパネルを含む。
【００４４】
表示部１０ｆは、ＣＰＵ１０ａによる演算結果を視覚的に表示するものであり、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）により構成される。
【００４５】
運用分析プログラムは、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃ等のコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供されてもよいし、通信部１０ｄにより接続される通信ネットワークを介して提供されてもよい。ファンド抽出装置１０では、ＣＰＵ１０ａがファンド抽出プログラムを実行することにより、図１を用いて説明した様々な機能が実現される。なお、これらの物理的な構成は例示であって、必ずしも独立した構成でなくてもよい。例えば、ファンド抽出装置１０は、ＣＰＵ１０ａとＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃが一体化したＬＳＩ（Large-Scale Integration）を備えていてもよい。
【００４６】
図３は、本実施形態に係るファンド抽出装置１０により抽出されるファンドの概要を示す図である。同図では、選択部１１により選択されたアクティブ運用ファンドＦ１と、抽出部１５により抽出された高アクティブファンドＦ２及び分類部１６により分類された複数のファンドを示している。
【００４７】
アクティブ運用ファンドＦ１は、ファンドデータベースＤＢ１に記憶されているファンドの中から、アクティブ運用に関する所定の条件を満たすファンドとして選択部１１により選択された複数のファンドである。
【００４８】
高アクティブファンドＦ２は、判定部１４により判定されたアクティブ度に基づいて、アクティブ運用ファンドＦ１から、アクティブ運用ファンドＦ１の中で相対的にアクティブに運用されていると判定される１又は複数のファンドを抽出部１５により抽出することで得られる。判定部１４は、アクティブ運用ファンドＦ１に含まれる複数のファンドについてアクティブ度を判定し、アクティブ度の四分位数を算出してよい。そして、抽出部１５は、アクティブ度が第３四分位数より大きいファンド、すなわちアクティブ度が上位１／４に属するファンドを抽出してよい。同図では、アクティブ度が第２四分位数から第３四分位数までの間に属するファンドを中アクティブファンドＦ３と表し、アクティブ度が第１四分位数から第２四分位数までの間に属するファンドを低アクティブファンドＦ４と表し、アクティブ度が第１四分位数より小さいファンドを準パッシブファンドＦ５と表している。
【００４９】
高アクティブファンドＦ２は、分類部１６によって複数の異なる特性に分類される。「Ｖａｌｕｅ」と示されたバリュー運用ファンドＦ２０は、高アクティブファンドＦ２のうち、乖離度の最小値を与えるベンチマークがバリュー運用のベンチマークＢ１であるものである。同様に、高アクティブファンドＦ２は、分類部１６によって、「Ｇｒｏｗｔｈ」と示されたグロース運用ファンドＦ２１、「Ｎｏｎ−Ｓｔｙｌｅ  Ｍａｒｋｅｔ」と示された市場型ファンドＦ２２、「Ｎｏｎ−Ｓｔｙｌｅ  Ｌａｒｇｅ」と示された大型株ファンドＦ２３及び「Ｎｏｎ−Ｓｔｙｌｅ  Ｓｍａｌｌ」と示された小型株ファンドＦ２４に分類される。
【００５０】
また、高アクティブファンドＦ２のうち、保有銘柄の回転度が比較的高いベンチマークとの間で算出される乖離度が最も小さくなるファンドは、「高回転度」と示された高回転度ファンドＦ２５ａに分類され、保有銘柄の回転度が比較的低いベンチマークとの間で算出される乖離度が最も小さくなるファンドは、「低回転度」と示された低回転度ファンドＦ２５ｂに分類される。
【００５１】
高アクティブファンドＦ２のうち、保有銘柄のモメンタムが比較的高いベンチマークとの間で算出される乖離度が最も小さくなるファンドは、「高モメンタム」と示された高モメンタムファンドＦ２６ａに分類され、保有銘柄のモメンタムが比較的低いベンチマークとの間で算出される乖離度が最も小さくなるファンドは、「低モメンタム」と示された低モメンタムファンドＦ２６ｂに分類される。
【００５２】
高アクティブファンドＦ２のうち、保有銘柄のボラティリティが比較的高いベンチマークとの間で算出される乖離度が最も小さくなるファンドは、「高ボラティリティ」と示された高ボラティリティファンドＦ２７ａに分類され、保有銘柄のボラティリティが比較的低いベンチマークとの間で算出される乖離度が最も小さくなるファンドは、「低ボラティリティ」と示された低ボラティリティファンドＦ２７ｂに分類される。
【００５３】
高アクティブファンドＦ２のうち、保有銘柄のベータが比較的高いベンチマークとの間で算出される乖離度が最も小さくなるファンドは、「高ベータ」と示された高ベータファンドＦ２８ａに分類され、保有銘柄のベータが比較的低いベンチマークとの間で算出される乖離度が最も小さくなるファンドは、「低ベータ」と示された低ベータファンドＦ２８ｂに分類される。
【００５４】
高アクティブファンドＦ２のうち、信託報酬が比較的高いベンチマークとの間で算出される乖離度が最も小さくなるファンドは、「高報酬」と示された高報酬ベータファンドＦ２９ａに分類され、信託報酬が比較的低いベンチマークとの間で算出される乖離度が最も小さくなるファンドは、「低報酬」と示された低報酬ファンドＦ２９ｂに分類される。
【００５５】
さらに、分類部１６によって分類されたバリュー運用ファンドＦ２０から、上位５００ファンドＦ２０ａ、上位３００ファンドＦ２０ｂ及び上位２００ファンドＦ２０ｃが抽出されてよい。ここで、抽出されるファンドは、アクティブ度に関する上位で５００、上位３００、上位２００であってよい。このように、分類部１６によって分類されたファンドの中からアクティブ度が上位のファンドを抽出することは、任意の特性のファンドについて行ってよい。
【００５６】
また、高アクティブファンドＦ２以外に、中アクティブファンドＦ３、低アクティブファンドＦ４及び準パッシブファンドＦ５について、分類部１６による分類を行ってもよい。
【００５７】
図４は、本実施形態に係るファンド抽出装置１０により実行される処理のフローチャートである。はじめに、ファンド抽出装置１０は、選択部１１によって、ファンドデータベースＤＢ１に記憶されている全ファンドの中から、アクティブ運用に関する所定の条件を満たす複数のファンドを選択する（Ｓ１０）。
【００５８】
次に、補正部１２によって、選択された各ファンドの構成銘柄及び構成割合を補正する（Ｓ１１）。そして、算出部１３によって、各ファンドについて、ベンチマーク毎に乖離度を算出する（Ｓ１２）。
【００５９】
判定部１４は、各ファンドについて、複数のベンチマークについて算出された乖離度のうち少なくとも最小値に基づいて、アクティブ度を判定する（Ｓ１３）。抽出部１５は、アクティブ度が上位のファンドを高アクティブファンドとして抽出する（Ｓ１４）。例えば、抽出部１５は、アクティブ度が上位１／４のファンドを抽出してよい。
【００６０】
分類部１６は、乖離度のうち最小値を与えるベンチマークの特性に基づいて、抽出されたファンドを分類する（Ｓ１５）。インデックス算出部１７は、抽出されたファンドの構成銘柄を合算して、アクティブ運用のインデックスを算出する（Ｓ１６）。ここで、インデックス算出部１７は、分類部１６による分類毎に、アクティブ運用のインデックスを算出してよい。
【００６１】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
【符号の説明】
【００６２】
１０…ファンド抽出装置、１０ａ…ＣＰＵ、１０ｂ…ＲＡＭ、１０ｃ…ＲＯＭ、１０ｄ…通信部、１０ｅ…入力部、１０ｆ…表示部、１１…選択部、１２…補正部、１３…算出部、１４…判定部、１５…抽出部、１６…分類部、１７…インデックス算出部、１８…評価部、ＤＢ１…ファンドデータベース、ＤＢ２…ベンチマークデータベース
【図１】
2020027543.tif 000003
【図２】
2020027543.tif 000004
【図３】
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【図４】
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