NFI リサーチ･レビュー
2011 年 10 月*** レポート ***ヘッジファンドにおけるパフォーマンス優劣の持続性について
資産運用研究所--------------------------------------------

要

約

鈴木 優子

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投資家がファンドを選定する場合、過去の絶対的なパフォーマンスだけでなく、類似するファンド間の相対的なパフォーマンスの優劣も考慮するだろう。この背景には、絶対的なパフォーマンスは相場環境によって変動するものの、ファンドマネージャーのスキルは相対的なパフォーマンスの優劣に現れることを、投資家が前提としていることがあると考えられる。そこで、本稿では、ファンドマネージャーのスキルの差が大きいとされるヘッジファンドを対象として、パフォーマンスの優劣が持続していたのか確認するために、統計的検定を行った。
具体的には、ヘッジファンドは戦略によりパフォーマンス特性が異なるため、戦略毎にパフォーマンスの優劣を分析することとした。まず、パフォーマンスの評価指標には騰落
率を用い、計測期間による違いを調べるために、半期と四半期で計測した。分析期間は 2009年 7 月～2011 年 6 月とし、帰無仮説を「パフォーマンスの優劣に持続性はない」として、(1)連続する二期間（半期、四半期）のパフォーマンスの持続性について検定を行い、これを数回繰り返すものと、(2)騰落率の計測期間を四半期とし、分析期間全体を通した検定を行った。
その結果、計測期間や検定方法により、検定結果に違いが確認された。検定(1)においては、騰落率の計測期間を半期とした場合では全期間において帰無仮説が棄却された戦略が三つあったが、四半期の場合では該当する戦略はなかった。また、検定(2)では四戦略において帰無仮説が棄却された。結果として、債券戦略、破綻債券戦略、アービトラージ戦略
は、検定(1)（半期の場合）と検定(2)の両方において帰無仮説が棄却され、パフォーマンス
の優劣が持続する可能性が示唆された。

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本レポートは、信頼性の高いデータから作成されておりますが、当社はその正確性・確実性に関し、いかなる保証をするものではございません。本レポートは情報提供を目的としており、投資勧誘を目的としたものではございません。証券投資に関する最終判断は、投資家ご自身の判断でなさるようにお願いいたします。本レポートの転用および販売は固く禁じられております。本
レポートの著作権は、当社に帰属いたします。

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2011 年 10 月

目次

1. はじめに
2. 分析対象について
3. 分析方法について
3.1 パフォーマンスの持続性について
3.2 検定方法について
3.2.1 二期間の検定方法
3.2.2 多期間の検定方法
4. 分析結果
4.1 二期間の検定結果
4.2 多期間の検定結果
5. まとめ1. はじめに投資家がファンドへの投資を検討する場合、どのような方法を用いてファンドを選定するだろうか。多くの場合は、投資を検討しているカテゴリーを対象に投資候補ユニバースを作成し、ユニバース内でファンドを絞り込んでいく方法を選択するのではないかと思われる。その方法は、パフォーマンス評価指標を用いた定量的な評価によりファンドを絞り込んだ後、運用会社やファンドマネージャーの状況等に基づく定性的な評価を綿密に行い、ファンドを更に絞り込んでいくという方法である。この際、多くの投資家
は、過去の絶対的なパフォーマンスが将来に渡って持続すると想定しているわけではな
いが、過去のパフォーマンスをファンド評価に用いるのは、ユニバース内での相対的なパフォーマンスの優劣が持続する（以下、パフォーマンスの持続性）可能性があるということを前提としているためだと考えられる。

ここで、今回取り上げるヘッジファンドから株式ロング・ショート戦略に属するファンド（904 本）を例にとり、パフォーマンスの分布状況を示す。これらのファンドで投資候補ユニバース（ピアグループ）を作成し、対象期間を今回の分析期間と同じ 2009年 7 月～2011 年 6 月として、半期毎に騰落率を計測した。この結果を図表 1 に示す。

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図表 1 株式ロング・ショート戦略のパフォーマンスの分布状況
騰落率（％）
50
40

5-25パーセンタイル

30
25-50パーセンタイル

20
1050-75パーセンタイル

075-95パーセンタイル

-10
-20
2009年
7月～12月

2010年
1月～6月

2010年
7月～12月

2011年
1月～6月

出所：NFI 作成

図表 1 をみると、このユニバースの騰落率については、それぞれの期間において、ファンド間で最大 20％～50％の差が開いている。このことから、同じ相場環境の下においてもファンドマネージャーによりパフォーマンスに差が生じ、運用スキルに大きなバラツキがあることが分かる。
また、分析期間中にあるファンドマネージャーのパフォーマンスが高位を維持していたとする。この点からは、このファンドマネージャーは、運用スキルが優れていたと判断することができそうであるが、ただ偶然に高位を維持していた可能性がある。そのため、これが偶然に生じたものか、もしくは、偶然ではなくファンドマネージャーの運用
スキル等が反映されて生じていたのか、判断する必要がある。
そこで、本稿では、ファンド間のパフォーマンスの持続性が存在するのかを明らかにするため、ファンドマネージャーによる運用スキルの差が大きいとされるヘッジファン
ドを分析対象として、簡単な統計的検定を用いて分析することとした。

なお、パフォーマンスの持続性を分析した先行研究の多くは、パフォーマンスに持続

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性が存在したと報告しているが1、その反対の結果を報告している文献2もある。

2. 分析対象について
分析期間は 2009 年 7 月～2011 年 6 月3とし、分析データにはユーリカヘッジ4のデー
タベースを使用する。分析対象とするのは、リターンデータを米ドル建てで公表しており、かつ分析期間中に全てのリターンデータが揃っているファンドとする。また、ヘッジファンドは採用している戦略によってリスク・リターン特性が異なるため、戦略毎にユニバースを作成して分析することとする。
以下に、分析対象とするファンドの戦略と本数を示す。

図表 2 分析対象戦略とファンド数
戦略（ユニバース）
株式ロング・ショート
CTA/マネージド・フューチャーズ
債券
マルチ戦略
マクロ
破綻債券
イベント・ドリブン
アービトラージ
レラティブ・バリュー

分析期間内の
ファンド数
904
207
137
101
93
73
50
49
34

出所：ユーリカヘッジのデータベースより NFI 作成

Liang (1999), Agarwal and Naik (2000a, 2000b), Edwads and Caglayan (2001), Koh, Koh and Teo (2003), Harriand Brorsen (2004), Hübner (2005), Banquero, Horst, and Verbeek(2005) 等
2 Herzberg and Mozes (2003), Kat and Menexe (2003) 等
3 分析対象ファンドの本数の関係により、分析期間を 24 ヶ月とする。
4 以下にユーリカヘッジの免責事項を引用する。
Eurekahedge(“ユーリカヘッジ”)のデータは、各運用機関及び外部の情報を元に作成しております。ユーリカヘッ
ジ及びその関係者は情報の正確性、完全性、市場性、仮定、計算などについて保証を行っておりません。情報の閲覧・利用者は、データの使用に際して、情報における全てのリスクを認識し、負う必要があります。ユーリカヘッジではデータ及び情報に基づくいかなる理由の損害に関しても責任を負いかねます。データは、特定のファンド、有価証券、または金融商品、企業への投資に関する勧誘或いは販売勧誘を構成するものではなく、また、金融機関や専門家としての助言として解釈されるべきではありません。Copyright © 2011 Eurekahedge Pte Ltd
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3. 分析方法について
3.1 パフォーマンスの持続性について
ヘッジファンドのパフォーマンスを評価する指標としては、α（超過収益）、騰落率、
リターン・リスク比等の様々な指標があげられるが、本稿ではパフォーマンス評価でよく用いられる騰落率を用いる。また、計測期間による分析結果の違いを調べるために、半期と四半期の二つの期間で騰落率を計測する。
パフォーマンスの優劣は、次に示す手順で決める。まず、期間（半期、四半期）毎にユニバース毎の騰落率の中央値を求める。次に、各ファンドについて、騰落率が中央値より高ければ、そのファンドは優位にあり、低ければ劣位にあるとする。
そして、あるユニバースにおいてファンドの優劣が持続しているとの検定結果を得る
ことができれば、そのユニバース内のファンド間にはパフォーマンスの持続性があると
する。

3.2

検定方法についてパフォーマンスの持続性の分析においては、検定方法による違いを調べるとともに、分析の頑健性を高めるために、二つの分析を行う。一つ目は、連続する二期間におけるパフォーマンスの持続性を検定し、これを数回繰り返し、分析期間全体のパフォーマン
スの持続性を分析する方法である。二つ目は、ユニバース内のファンドが、連続して優位（劣位）にあった場合、これが偶然に生じたのか否かを分析する方法である。各分析
方法の詳細は、3.2.1 項、3.2.2 項で説明し、検定に使用したデータの基本統計量は、参考資料に示した。

3.2.1

二期間の検定方法

ここでは、パフォーマンスの持続性の二つの分析のうち、一つ目の分析方法について解説する。この方法の具体的な手順は次の通りである。まず、分析期間を図表 3 の通りに半期と四半期で区切り、それぞれの期間で騰落率を計測する。次に、連続する二つの期間（半期、四半期）のパフォーマンスの持続性を検定する。そして、この検定を数回繰り返すことで、分析期間全体を通した持続性を分析する。

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図表 3 二期間の検定に用いる分析期間
騰落率計測期間
半期

四半期

期間
期間 1：2009 年 7 月～2009 年 12 月
期間 2：2010 年 1 月～2010 年 6 月
期間 3：2010 年 7 月～2010 年 12 月
期間 4：2011 年 1 月～2011 年 6 月
期間 1：2009 年 7 月～2009 年 9 月
期間 2：2009 年 10 月～2009 年 12 月
期間 3：2010 年 1 月～2010 年 3 月
期間 4：2010 年 4 月～2010 年 6 月
期間 5：2010 年 7 月～2010 年 9 月
期間 6：2010 年 10 月～2010 年 12 月
期間 7：2011 年 1 月～2011 年 3 月
期間 8：2011 年 4 月～2011 年 6 月

検定
期間 1→期間 2
期間 2→期間 3
期間 3→期間 4
期間 1→期間 2
期間 2→期間 3
期間 3→期間 4
期間 4→期間 5
期間 5→期間 6
期間 6→期間 7
期間 7→期間 8
出所：NFI 作成

ここで、半期毎に騰落率を計測した場合の株式ロング・ショート戦略の例を取り上げる。二期間の優位／劣位にあるファンド数は、図表 4 の通りに表わすことができる。
図表 4 二期間の優劣の分布例

戦略：株式ロング・ショート戦略 ／ 期間：半期
観測度数
期間 1
（2009 年 7 月～12 月）

優位
劣位
合計

期間 2
（2010 年 1 月～6 月）
優位
劣位
合計
203
249
452
249
203
452
452
452
904

出所：ユーリカヘッジのデータベースより NFI 作成

図表 4 の観測された度数（以下、観測度数）について、期間 2 の結果が期間 1 に関係なく決まるならば、パフォーマンスの持続性はないと考えられる。そこで、帰無仮説
5を「期間 1 と期間 2 は独立である」とし、検定により帰無仮説が棄却されれば、パフ

5

ここでは、ある仮説が成立するか調べるために用いる仮説であり、ある仮説と逆の事象を指す。帰無仮説が棄却されれば、元のある仮説を支持することができる。

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ォーマンスの持続性があるとする。
この分析には、各戦略のファンド数（標本数）等に応じて、適切な検定を行うために、
カイ

χ二乗検定6とフィッシャーの正確確率検定7を使い分ける8。具体的には、ルール・オ
ブ・ファイブ9という条件を満たす戦略にはχ二乗検定を用い、この条件を満たさずχ
二乗検定が適さない戦略には、フィッシャーの正確確率検定を用いることとする。例をあげると、図表 4 のようにファンド数が 50 以上と十分にあり、期待度数を求めた場合に、その値が 5 以上となる戦略にはχ二乗検定を用いる。反対に、この条件を満たさない戦略には、フィッシャーの正確確率検定を用いる。
以下は、分析対象としている戦略と検定方法の対応表である。なお、分析結果は 4.1
節に示した。
戦略（ユニバース）
株式ロング・ショート
CTA/マネージド・フューチャーズ
債券
マルチ戦略
マクロ
破綻債券
イベント・ドリブン
アービトラージ
レラティブ・バリュー

検定方法
半期
四半期
χ 二乗
χ 二乗
χ 二乗
χ 二乗
χ 二乗
χ 二乗
χ 二乗
χ 二乗
χ 二乗
χ 二乗
χ 二乗
χ 二乗
χ 二乗
χ 二乗
フィッシャー
フィッシャー
フィッシャー
フィッシャー6

一般的には、ピアソンのχ二乗検定を指す。
「観察された事象の相対的頻度がある頻度分布に従う」という帰無仮説
について検定するものである。
7 標本数が少ない場合に、二つのカテゴリー・データの分析に用いられる検定方法である。
8 両検定で検定力に違いはあるが、分析対象としたヘッジファンドには、標本数が少なく、χ二乗検定が適さない戦略が存在する一方で、標本数が多く、フィッシャーの正確確率検定において P 値が求めにくい戦略も混在しているた
め、両検定を併用することとした。
9 明確な定義はないが、一般的には分割表において、各セルの期待度数が 5 以上かつ標本数が 50 以上であることとされている。期待度数が 5 より小さいと検定統計量がχ二乗値分布に十分に近似できないためである。

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3.2.2 多期間の検定方法
ここでは、パフォーマンスの持続性の二つの分析のうち、二つ目の分析について解説する。この分析は、騰落率の計測期間を四半期とし、分析期間全体を通して、優位／劣位が連続するファンド数がランダムに生じたものか否かについて分析するものである。
この分析の具体的な手順は次の通りである。
まず、騰落率の分析期間中に連続して優位／劣位にあるファンド数について、観測度数と確率的に求められる理論的な度数（以下、理論度数）を求める。そして、二つの度数に統計的に有意な差があるのかを検定し、この二つの度数に差がないという検定結果が得ることができれば、ファンドのパフォーマンスの優劣はランダムに決定されると考えられるため、パフォーマンスの持続性はないといえる。
優位側と劣位側のそれぞれにおいて、帰無仮説を「観測度数と理論度数には差がない」
として、ウィルコクソンの符号付順位和検定10を行い、帰無仮説が棄却されれば持続性があるとする。以下は、優位が連続した場合の理論度数の計算方法であり、劣位が連続する場合も同様に求める。

期間
期間 1
期間 2
…
期間 8

優位の
ファンド数
N1
N2
…
N8

組み合わせ

理論度数

期間 1 で優位
期間 1→期間 2 にかけて優位が 2 回連続…
期間 1→期間 8 にかけて優位が 8 回連続

N1
N1×N2 / N…
7
N1×N2 …N8 / ( N )*：N は戦略全体のファンド数10

対応のある一対の標本について、代表値に差があるのかを検定するものである。

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ここで、株式ロング・ショート戦略の例を取り上げる。この戦略の観測度数と理論度
数は、図表 5 の通り分布している。
図表 5 観測度数と理論度数の例

戦略：株式ロング・ショート戦略 ／ 期間：四半期

優位側
観測度数
理論度数

度数
500

観測度数

400

2

3

4

5

6

7

8

400

理論度数

300

1

度数
500

劣位側

300

200

200

100

100

0
連続

0
連続

1

2

3

4

5

6

7

8

出所：ユーリカヘッジのデータベースより NFI 作成

図表 5 の優位側と劣位側の分布状況を確認する。優位側においては、連続した回数に関わらず、観測度数は理論度数より高いが、劣位側においては、二つの度数は連続した回数により大小関係が様々である。
このとき、それぞれの側において、観測度数と理論度数に差があるといえるであろうか。ウィルコクソンの符号付順位和検定は、この二つの度数に統計的な差があるのかを検定するものであり、分析結果を 4.2 節に示した。

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4. 分析結果
4.1 二期間の検定結果
図表 6、7 は、半期と四半期の騰落率のデータを用いて、χ二乗検定／フィッシャー
の正確確率検定を行った結果である。

図表 6 χ二乗検定/フィッシャーの正確確率検定の結果（半期）戦略
株式ロング・
ショート
CTA/マネージド・
フューチャーズ
債券

マルチ戦略

マクロ

破綻債券

イベント・
ドリブン
アービトラージ

レラティブ・
バリュー

期間*1
期間1→2
期間2→3
期間3→4
期間1→2
期間2→3
期間3→4
期間1→2
期間2→3
期間3→4
期間1→2
期間2→3
期間3→4
期間1→2
期間2→3
期間3→4
期間1→2
期間2→3
期間3→4
期間1→2
期間2→3
期間3→4
期間1→2
期間2→3
期間3→4
期間1→2
期間2→3
期間3→4

P値
有意*2
0.003 ***
0.000 ***
0.126
0.000 ***
0.001 ***
0.297
0.000 ***
0.021 **
0.003 ***
0.059 *
0.923
0.621
0.350
0.029 **
0.120
0.026 **
0.002 ***
0.026 **
0.572
0.572
0.572
0.023 **
0.004 ***
0.023 **
1.000
0.169
0.169

＊1： 期間 1： 2009 年 7 月～2009 年 12 月、期間 2： 2010 年 1 月～2010 年 6 月、
期間 3： 2010 年 7 月～2010 年 12 月、期間 4： 2011 年 1 月～2011 年 6 月＊2： ***は 1％、**は 5％、*は 10％で有意
出所：ユーリカヘッジのデータベースより NFI 作成

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図表 7 χ二乗検定/フィッシャーの正確確率検定の結果（四半期）戦略
株式ロング・
ショート

CTA/マネージド・
フューチャーズ

債券

マルチ戦略

マクロ

期間*1
期間1→2
期間2→3
期間3→4
期間4→5
期間5→6
期間6→7
期間7→8
期間1→2
期間2→3
期間3→4
期間4→5
期間5→6
期間6→7
期間7→8
期間1→2
期間2→3
期間3→4
期間4→5
期間5→6
期間6→7
期間7→8
期間1→2
期間2→3
期間3→4
期間4→5
期間5→6
期間6→7
期間7→8
期間1→2
期間2→3
期間3→4
期間4→5
期間5→6
期間6→7
期間7→8

P値
有意*2
0.000 ***
0.020 **
0.206
0.000 ***
0.000 ***
0.000 ***
0.842
0.237
0.237
0.728
0.003 ***
0.000 ***
0.010 **
0.532
0.000 ***
0.000 ***
0.798
0.669
0.000 ***
0.001 ***
0.003 ***
0.000 ***
0.002 ***
0.920
0.037 **
0.002 ***
0.059 *
0.022 **
0.469
0.120
0.078 *
0.177
0.078 *
0.352
0.917

戦略
破綻債券

イベント・
ドリブン

アービトラージ

レラティブ・
バリュー

期間*1
期間1→2
期間2→3
期間3→4
期間4→5
期間5→6
期間6→7
期間7→8
期間1→2
期間2→3
期間3→4
期間4→5
期間5→6
期間6→7
期間7→8
期間1→2
期間2→3
期間3→4
期間4→5
期間5→6
期間6→7
期間7→8
期間1→2
期間2→3
期間3→4
期間4→5
期間5→6
期間6→7
期間7→8

P値
有意*2
0.000 ***
0.000 ***
0.128
0.906
0.906
0.413
0.026 **
0.090 *
0.090 *
1.000
0.090 *
0.001 ***
0.258
0.572
0.000 ***
0.000 ***
0.258
0.089 *
0.000 ***
0.001 ***
0.156
0.005 ***
0.169
1.000
0.169
0.005 ***
0.038 **
1.000

＊1：期間 1： 2009 年 7 月～2009 年 9 月、期間 2： 2009 年 10 月～2009 年 12 月、
期間 3： 2010 年 1 月～2010 年 3 月、期間 4： 2010 年 4 月～2010 年 6 月、期間 5： 2010 年 7 月～2010 年 9 月、期間 6： 2010 年 10 月～2010 年 12 月、
期間 7： 2011 年 1 月～2011 年 3 月、期間 8： 2011 年 4 月～2011 年 6 月＊2：***は 1％、**は 5％、*は 10％で有意
出所：ユーリカヘッジのデータベースより NFI 作成

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まず、図表 6（半期の場合）を確認する。有意水準を 10％としたとき、少なくとも連続する二つの期間において帰無仮説が棄却された戦略は、
株式ロング・ショート戦略、
CTA/マネージド・フューチャーズ戦略、債券戦略、破綻債券戦略、アービトラージ戦
略の五戦略である。このうち、全期間において帰無仮説が棄却された戦略は、債券戦略、破綻債券戦略、アービトラージ戦略である。次に、図表 7（四半期の場合）を確認すると、全期間を通して帰無仮説が棄却された戦略は一つもないという結果となった。

4.2 多期間の検定結果
図表 8 は、四半期の騰落率のデータを用いて、ウィルコクソンの符号付順位和検定を行った結果である。

図表 8 ウィルコクソンの符号付順位和検定の結果

戦略
株式ロング・ショート
CTA/マネージド・フューチャーズ
債券
マルチ戦略
マクロ
破綻債券
イベント・ドリブン
アービトラージ
レラティブ・バリュー

優位側
P値
0.017
0.123
0.017
0.017
0.779
0.017
0.261
0.035
0.017

有意
**
**
**
**
**
**

劣位側
*

P値
0.674
0.092
0.017
0.017
0.779
0.017
0.888
0.017
0.888

有意*
*
**
**
**
**

＊： ***は 1％、**は 5％、*は 10％で有意
出所：ユーリカヘッジのデータベースより NFI 作成

図表 8 から、多期間の検定をした結果、有意水準を 5％として優位側と劣位側の両側において帰無仮説が棄却された戦略は、債券戦略、マルチ戦略、破綻債券戦略、アービ
トラージ戦略の四つであることが分かる。また、優位側／劣位側のいずれかが優位である戦略は三つあるが、そのうち二つ（株式ロング・ショート戦略とレラティブ・バリュ

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2011 年 10 月ー戦略）は優位側において帰無仮説が棄却された。これは、「パフォーマンスの持続は、劣位側から生じていた」という Agarwal and Naik(2000a)の分析結果と異なるものとなった。
5. まとめ
本稿では、ヘッジファンドを分析対象として、戦略毎に作成したユニバースにおけるパフォーマンスの優劣の持続性についての分析を行った。
パフォーマンスの評価指標として半期と四半期の騰落率を用い、分析期間を 2009 年
7 月〜2011 年 6 月とした。あるユニバースにおいて、あるファンドの各期間中の騰落率が中央値より高ければ（低ければ）、そのファンドは優位（劣位）にあるとし、ファンド間で優劣関係が持続していれば、そのユニバースにはパフォーマンスの持続性があるとした。帰無仮説を「パフォーマンスの優劣に持続性はない」として、(1)連続する二期間（半期、四半期）のパフォーマンスの持続性について検定（χ二乗検定／フィッシャーの正確確率検定）を行い、これを数回繰り返すものと、(2)騰落率の計測期間を四半期として、優位／劣位が連続したファンド数について、観測度数と理論度数に統計的に差があるのかの検定（ウィルコクソンの符号付順位和検定）を行った。

その結果、騰落率の計測期間や検定方法により、検定結果に違いが確認された。
まず、検定(1)において、計測期間が半期の場合に全期間で帰無仮説が棄却された戦略が三つ（債券戦略、破綻債券戦略、アービトラージ戦略）みられたが、四半期の場合では該当する戦略はなかった。これに対して、同じく四半期のデータを用いた検定(2)においては、四戦略（債券戦略、マルチ戦略、破綻証券戦略、アービトラージ戦略）において帰無仮説が棄却された。結果として、債券戦略、破綻債券戦略、アービトラージ
戦略が、検定(1)（半期の場合）と検定(2)の両方において帰無仮説が棄却され、パフォ
ーマンスの優劣が持続する可能性があることが示唆された。

最後に、本稿の分析に残されたいくつかの課題を取り上げる。
まず、パフォーマンスの評価指標は騰落率だけでは不十分であり、ヘッジファンド特性を考慮したリスク指標や、αについても分析する必要がある。また、多くのヘッジフ
ァンドにはロックアップ期間が設定されていることを考慮すると、パフォーマンスの計

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測期間は１年以上が望ましい。さらには、本稿より発展した課題として、パフォーマン
スの持続性の有無が明らかになった時、その原因を調査することや、ファンドの選定方
法を再考することなどがあげられる。

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参考資料
検定に用いたデータの統計量

図表 9 四半期の騰落率に関するデータ

中央値（％）
標準偏差（％）
期間1 期間2 期間3 期間4 期間5 期間6 期間7 期間8 期間1 期間2 期間3 期間4 期間5 期間6 期間7 期間8株式ロング・ショート
9.66 3.54 2.75 -4.48 6.54 6.83 2.13 -1.12 10.95 6.82 6.78 6.46 7.82 9.18 7.44 5.83
CTA/マネージド・フューチャーズ 2.15 0.50 0.78 -0.77 5.18 5.69 -1.03 -2.05 7.30 6.90 9.24 11.42 7.47 10.24 7.37 7.39
債券
9.81 4.61 3.43 0.32 4.08 1.72 2.90 0.83 13.53 7.95 7.26 3.97 5.74 5.79 5.72 3.63
マルチ戦略
9.90 3.93 3.64 -1.89 5.27 4.31 1.71 -0.91 9.11 5.10 5.11 5.71 7.34 5.57 4.67 4.37
マクロ5.65 1.38 1.08 -0.98 3.68 2.19 0.28 -0.79 6.24 3.69 3.86 6.60 5.81 5.29 4.46 4.83
破綻債券
12.00 6.19 7.22 -0.29 3.29 10.26 4.32 1.57 13.19 10.86 9.73 4.71 5.23 38.73 3.33 3.68
イベント・ドリブン
13.59 6.30 5.90 -2.33 6.27 8.88 2.06 -1.28 14.65 6.80 6.86 7.31 6.73 11.55 3.98 3.78
アービトラージ
7.43 3.81 3.42 -1.17 3.03 2.70 3.02 0.33 8.05 3.68 4.21 3.02 4.14 3.69 2.58 3.25
レラティブ・バリュー
7.87 3.84 3.59 1.64 5.01 3.76 2.18 0.73 9.22 5.34 3.72 4.22 4.83 4.23 4.42 2.67(%)

中央値の推移株式ロング・ショート

15

CTA/マネージド・フューチャーズ
債券

10

マルチ戦略
マクロ

5

破綻債券
イベント・ドリブン0

アービトラージ-5
期間1

レラティブ・バリュー
期間2

期間3

(%)

期間4

期間5

期間6

期間7

期間8

標準偏差の推移

株式ロング・ショート

40

CTA/マネージド・フューチャーズ

35

債券

30

マルチ戦略

25

マクロ

20
15

破綻債券

10

イベント・ドリブン

5

アービトラージ0
期間1

レラティブ・バリュー

期間2

期間3

期間4

期間5

期間6

期間7

期間8

＊： 期間 1： 2009 年 7 月～2009 年 9 月、期間 2： 2009 年 10 月～2009 年 12 月、期間 3： 2010 年 1 月～2010 年 3 月、
期間 4： 2010 年 4 月～2010 年 6 月、期間 5： 2010 年 7 月～2010 年 9 月、期間 6： 2010 年 10 月～2010 年 12 月、
期間 7： 2011 年 1 月～2011 年 3 月、期間 8： 2011 年 4 月～2011 年 6 月
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図表 10 半期の騰落率に関するデータ

戦略
株式ロング・ショート
CTA/マネージド・フューチャーズ
債券
マルチ戦略
マクロ
破綻債券
イベント・ドリブン
アービトラージ
レラティブ・バリュー
(%)

(%)

中央値の推移中央値（％）
標準偏差（％）
期間1 期間2 期間3 期間4 期間1 期間2 期間3 期間413.71 -1.90 14.05 1.06 15.25 8.68 15.57 11.22
2.89 -0.24 11.59 -3.06 11.92 14.82 16.68 10.39
15.75 3.89 5.86 3.76 25.82 8.89 8.38 7.07
14.47 1.66 9.92 0.81 13.67 7.57 11.07 6.86
7.12 0.08 6.10 -0.51 7.76 7.60 10.01 6.39
19.79 6.98 12.63 5.99 24.18 11.48 26.19 5.75
21.13 3.23 16.08 0.74 20.12 8.03 18.36 5.31
11.68 2.24 5.85 3.35 11.27 5.71 6.40 4.10
12.25 5.29 9.01 2.95 13.74 5.80 7.63 5.73
標準偏差の推移

株式ロング・ショート

25

30

CTA/マネージド・フューチャーズ

20

25

債券

15

20

マルチ戦略

10

15

マクロ

5

10

0

5

-5
期間1

期間2

期間3

期間4

0
期間1

破綻債券

イベント・ドリブン
アービトラージ
期間2

期間3

レラティブ・バリュー

期間4＊： 期間 1： 2009 年 7 月～2009 年 12 月、期間 2： 2010 年 1 月～2010 年 6 月、
期間 3： 2010 年 7 月～2010 年 12 月、期間 4： 2011 年 1 月～2011 年 6 月
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参考文献

Agarwal, V. and Naik, N. Y. (2000a). Multi-period performance persistence analysis of hedge
fund. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 35(3):327–342.
Agarwal, V. and Naik, N. Y. (2000b). On taking the 'alternative' route: The risks, rewards, andperformance persistence of hedge funds. Journal of Alternative Investments, 2(4):6–23.
Edwards, F. R. and Caglayan, M. O. (2001). Hedge fund performance and manager skills.
Journal of Futures Markets, 21(11):1003–1028.
Boyson, N. M. (2008). Hedge fund performance persistence: A new approach. Financial
Analysts Journal, 64(6):27–44.

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