2021年1月5日[シリーズ企画] (全12回)

金融商品販売会社の商品採用担当者が読むDD実務読本

第７回 内外株式のデューデリジェンス(前編：商品コンセプト評価)

１ はじめに本レポートも今回より各論編に入ります。総論編では販売会社が行う投信のデューデリジェンス(以下、DD)に加え、モニタリング、商品ラインアップの構築・見直しも含めた商品採用担当者の業務の全体像について概観してきましたが、各論編では今回の株式を皮切りに、債券、その他資産、複合資産の順に、各資産クラスの特徴を踏まえながら、それぞれ「商品コンセプト評価」と「パフォーマンス評価」に分けて見ていきます。
なお、単一資産クラスに投資するインデックスファンドはトラッキングエラーによる参照指数との連動性の確
認と実質運用コストの水準感で概ね十分な評価が可能なため各論編では取りあげず、アクティブファンドを中心に説明していきます。

２ 想定する顧客ニーズとリスク･リターンの水準
株式で運用する投信にお客さまが期待することは、端的には「ハイリターン」ですので、必然的にリスク水準が高まります。内外の株式に投資する国内公募投信を、期待リターンと許容する必要のあるリスク水準(標準偏差)で区分すると、概ね以下の４段階に分類できると思います。
① 高配当戦略やディフェンシブ銘柄に投資する低β戦略のように資産クラスの市場インデックス(注1)比でローリターンのもの(標準偏差10～15%前後)② 資産クラスの市場インデックスより若干高い程度のミドルリターンのもの(標準偏差18～20%前後)③ 小型株、集中投資戦略、単一新興国株等、ハイリターンのもの(標準偏差20%以上)④ レバレッジを活用したブル・ベアファンド(注2)等、③より更に高リターンを狙うもの(標準偏差30%以上)想定する顧客ニーズとの適合性の関係で上記４段階を見ると、①や②は全世代で一般的なサテライト運用の対象となり得る他、現役期のお客さまにとってはコア資産の一部を構成する商品になり得るカテゴリーです。③はサテライト資産の中でも提案する顧客層を一定の投資経験を条件に限定したり、保有ウェイトに上限を設定する等の措置が必要なカテゴリー、④は短期トレーディングを主目的とする商品群であり、市場の方向性や売買タイミングを自ら判断できる投資経験者向けに、売買の機動性の観点からネット専用商品として提供するのが妥当なカテゴリーといえそうです。
リスク・リターン水準による商品区分と適合する想定顧客ニーズは上記のように整理しましたが、同じカテゴ
リーに属する商品であっても、リターンの出方の特性が異なればお客さまに提案する局面も変わってきます。ここからは、リスク・リターン特性に影響を及ぼす「収益源泉」と「運用手法」について、それぞれ、どのような場合

1

にどのような影響が出やすいのか、整理していきます。

３ 収益源泉
収益源泉については、総論編の第３回で市場全体の値動きに連動するβリターンと、運用者のスキルから得られるαリターンに大別できることを説明しましたが、βリターンは投資対象地域、αリターンは運用スタイル
によって異なると言い換えて概ね差支えがないと思います。
株式の場合、アクティブリスクの水準によって程度の差はあるものの、相応の銘柄分散をしているファンドであれば、リスク・リターン特性のかなりの部分はβリターン、即ち投資対象地域の市場変動で説明することが可能で、ほとんどの公募投信のリスク・リターンへの寄与度は「β＞α」となっていると言っても良いでしょう。従って、まずは、投資対象地域によるリスク・リターン特性の違いを見ていきます。
① 投資対象地域（１）リスク･リターンの傾向 ～地域別特徴は世界経済の構造を映す鏡～
株式の収益源泉は言うまでもなく株式発行企業の将来にわたる事業収益ですが、事業収益はその企業が所在する国の景気局面や政治・法規制・税制などから大きな影響を受けます。グローバル化が進んだ現在、多くの企業がグローバル競争を通じて世界経済のどこからでも事業収益を獲得し得る環境にありますが、その企業が属する国の地理的条件や発展段階に応じてグローバル・バリューチェーンの中で担う役割には違いが出てきます。そのため、リスク・リターン特性は依然として投資対象地域によって大きく異なります。日本国内から投資した場合の地域別のリスク・リターンの分布を確認したものが図表１ (注3)です。図表１では時代の変
遷とともに地域別のβリターン特性も変わってくることを確認するため、第一期間を2003年～2007年(図表上の①)と第二期間を2015年～2019年(同②)として２つの計測期間のリスク・リターンを１つのグラフにプ
ロットしています。対象期間は2000年代と2010年代の中から、できるだけ市場の大きな調整局面の影響を受けていない5年間を選んでいます。第一期間はIT
バブル崩壊が落ち着いた後からリーマンショックまで、

図表１

地域別の株式市場のリスク・リターン(2000年代後半vs2010年代後半)

80%

第二期間はチャイナショック前後から直近の新型コロ
ナショック前までの時期を選んでいますので、どちらもブラジル(①)60%

景気は概ねボトムから回復局面の期間になります。

まず、先進国市場と新興国市場の別で見ると、ともに第一期間から第二期間の間にリターンが低下しています。リーマンショック後の所謂ニューノーマル環境の中で、グローバル経済全体の成長率が下方にシフトしたことが反映された変化といえそうです。特に新興国は第一期間ではBRICs(ブラジル、ロシア、インド、中国)を中心に年率8％前後のペースで伸びていたGDPが第二期間では年率4～5％まで鈍化したことにより、リターン水準が大きく低下しました。

トルコ(①)

リ
タ
ー
ン
（
年
率
）

40%

中国(①)
新興国(①)
オーストラリア(①)

20%

先進国(①)

日本(①)

米国(①)

0%

米国(②)
ブラジル(②)

先進国(②)

日本(②)

新興国(②)
オーストラリア(②)

中国(②)
トルコ(②)

-20%
0%

10%

20%

30%

40%

リスク(年率)
出所:BloombergよりM&I総研作成。○印/①は2003年1月～2007年12月、□印/②は2015年1月～2019年12月(インデックスの詳細は9頁参照)

2

一方、この間にも世界経済における新興国のプレゼンスは拡大しています。第二期間では先進国のリスクが上昇し、先進国全体と新興国全体のリスク・リターンが近接してきていますが、こうした変化には世界経済の新興国依存の高まりという構造変化も反映されているものと推察されます。
国別で見ると異なる傾向が見えてきます。冷戦終結後、経済力・軍事力の両面で一強時代が長く続いた米国の株式市場は相対的に安定している一方で、資源国のイメージが強いオーストラリアのリターン水準は変動が大きくなっています。日本は90年代前半のバブル崩壊以降、アベノミクスによる金融緩和を背景に円安・株高へと向かうまでの間、長期低迷を続けていた印象がありますが、今回の評価期間のように世界経済がボトムから回復へと向かう局面のリターン水準は、先進国全体から大きく引き離されてはいません。新興国
は第二期間中も相対的に高い経済成長を維持していましたが、地政学リスク等の影響から株式と為替の両面でリスクに見合うリターンが得られていない市場も目立ってきました。また、第一期間、第二期間ともに米国
FRBの金融引き締め期間に重なりますが、新興国に共通の傾向として米国の金融引き締め初期には、それまで金利差に着目して流入していた短期資金の流出による為替安や対外債務の返済負担増加懸念により、市場のボラティリティが高まる傾向が見られます。
（２）日本株と外国株の相関 ～グローバル化と分散効果の低下～
次に日本と海外の株式市場の相関の変化を確認したものが図表２ (注3)です。経済のグローバル化、資本取引の自由化、リーマンショック後の各国の政策協調の広がり等の要因から日本と海外の株式市場の相関は高まってきました。その傾向は先進国や中国との間で顕著ですが、新興国も一部の国に異なる傾向があるものの、全体的には日本株との相関が高まっており、総じて以前ほどの分散効果は期待しにくい状況です。
また、グローバル化の結果、先進国企業の収益成長に占める新興国の寄与度も大きくなっています。その結果、今日では新興国株式への資産配分を考える際に、上場市場単位の地域配分だけではなく、先進国
企業経由も含む実質的な新興国経済へのエクスポージャーにも目配りが必要となっています。
（３）地域別特性の今後 ～当面は現在の延長線上での動きを想定～
今後の地域別の収益源泉については、二大経済圏となった米中の覇権争いの影響から過去30年と比べると不安定さが増し、グローバル・バリューチェーンについてもある程度の見直しが進むと想定されます。その影響に留意は必要ですが、経済面の相互依存関係は簡単には解消されないことから、相対的な特性は当面は上記の延長線上と考えられるのではないでしょうか。

図表２

日本株とその他地域の株式との相関係数

以上のような地域別の市場特性と想定する顧客

第一期間

ニーズとの適合性を踏まえて株式の商品ラインアップを

第二期間(03/1～07/12) (15/1～19/12)

増減

米国

0.36

0.86

0.50

オーストラリア

0.39

0.82

0.43

先進国

0.38

0.89

0.50

中国

-0.12

0.70

0.82

付けられる基本的なパーツと言えそうです。一方、米

ブラジル

0.35

0.28

-0.08

国を除く先進国や新興国の単一市場だけに投資した

トルコ

0.43

0.38

-0.05

り、アジア等の特定地域に投資を限定するファンドにつ

新興国

0.53

0.78

0.26

考えると、国内株式と海外先進国に分散投資する外国株式ファンドは、一般的なサテライト運用の対象となる他、現役期のお客さまにはコア資産の一部とも位置

出所：BloombergよりM&I総研作成

3いては、よりハイリスク・ハイリターンの商品として、投資経験豊富な投資家向けに限定したサテライト商品と整理することが適当ではないでしょうか。
② 運用スタイル（１）スタイル・マトリクス ～アクティブファンドの特性を把握する羅針盤～
次に着目するのが単一市場内でのαリターンの源泉となる運用スタイルです。アクティブファンドは運用目的を達成するために独自の手法により業種や銘柄群にメリハリをつけて投資を行います。メリハリは大雑把にいえば「どのような業種の、どのような発展段階の企業に、どのようなタイミングで投資をするのか」の選択です。
企業が発展段階上、勃興/成長加速/安定成長/衰退のどのフェーズにあるのかは、企業の規模や成長性、株価の安定性やバリュエーション(注4)に大きな影響を及ぼしますが、属する業種の成長性、公共性、景気連動性等の違いによって、その現れ方は変わってきます。アクティブファンドの運用者はこのような複数の要素を独自の考え方に基づいて分析し、投資銘柄と投資タイミングを決めていきますが、このような多様な運用者の手法をなぞる形でファンド特性を評価することは実務的には非常に困難です。
一方、投資理論の世界では1990年代頃から「各銘柄やポートフォリオのリターンは、市場ポートフォリオとの連動(β)に加えて、規模の違いや、成長株(グロース)/割安株(バリュー)の違いによってある程度説明ができる」(注5)とする考え方が主流となってきました。この考え方は運用者の投資判断基準の最大公約数的なものとして実務者にも広く受け入れられ、現在では株式時価総額の大小と、グロース/バリューを区分するバリュ
エーションの高低のマトリクスでアクティブファンドの特性を分析する手法が定着しています。
例えば、国内株式では東京証券取引所が市場全体

図表３を表すTOPIXの内訳として大型・小型、グロース･バリューの４つのマトリクスに対応するスタイル別指数(スタイル・イ

株式の運用スタイル・マトリクス(2×２の場合）
グロース

バリュー

大型

ンデックス)を公表しており、外国株式でも各情報ベンダー

大型
グロースl

大型
バリューl

小型
グロースl

小型
バリューl

から様々なスタイル・インデックスが提供されています。実
務的には、評価対象ファンドが、この４つのマトリクスのどれに属するかを確認したうえで、スタイル・インデックスの時
系列分析から得られる市場局面別の特性を当てはめてファンド特性を類推することになります。

小型
出所：M&I総研（２）大型株と小型株のリスク・リターン特性 ～長期的には有効性が高い小型株投資～では、まず大型株と小型株の特徴について見ていきます。大型株は相対的に財務体質が強固であり「質への逃避」という言葉があるように下げ相場に強いとされています。一方、小型株は上げ下げの変動は大きい
ものの、上げ局面でのリターンが大きく長期投資では大型株を上回ることが多いとされています。企業のライフサイクルの観点から理屈上はこのような傾向になりやすいとされていますが、流動性相場の環境下においては、
例えば新型コロナウィルスショック時のような急落が発生した場合は「とにかく売りやすい銘柄から現金化する」
動きが強まる傾向もあり、下げ相場でも大型株有利とはならないケースが多く見られます。また、大型株・小型株のそれぞれに区分される銘柄群がどのような業種に集中するかは時代とともに遷移します。特に大型株

4の場合は、現在の米国におけるGAFA(グーグル、アマゾン、フェイスブック、アップル)のように超大型株がカテゴ
リーの大勢を占めることになると、「大型株」というスタイルによる特徴よりも、個別銘柄の特徴による影響の方が大きくなるため、スタイル区分による特性分析が難しくなることには留意が必要です。
図表４ (注6)は日本株の大型・小型の

図表４

日本株のサイズ相対パフォーマンス(大型vs小型)

相対パフォーマンスを表したもので、棒グラフ
が上に伸びている時期が大型株優位だった局面です。過去30年間で大型株が目立っ

大型－小型

全体(右軸)

80%

20%
大型

て優位だった局面は3回ありますが、図表４から見て取れるように、下げ局面での大

優位

40%

0%

0%

-20%

-40%

-40%

型株優位は90年代中盤の１回のみでした。その他2回は、iモード全盛期のNTTドコモブーム、ライブドア事件後の小型株低迷
等、個別要因の影響が大きく表れた結果

小型でした。小型株は一部の期間を除き相対優位の傾向が見て取れますが、環境によって数年単位で逆方向の傾向となるリスクも認識する必要がありそうです。

-80%

優位
-60%

91

94

97

00

03

06

09

12

15

18

(年)

出所:BloombergよりM&I総研作成。赤点線グラフはTOPIX全体の期間累積、青棒
グラフはTOPIXのサイズ別指数の年間騰落率の格差(インデックスの詳細は9頁参考)（３）グロース株とバリュー株のリスク・リターン特性 ～従来は長期ではバリュー優位～
次にグロース株とバリュー株の特徴を説明していきます。一般的にはグロース株は将来の成長性を評価して価格形成されるため、株価純資産倍率(以下、PBR)が高くなる傾向があります。そのため、PBRが高い株
が成長性の高いグロース株、低い株が割安なバリュー株と整理するのが一般的です。特性としては、グロース
株は上昇局面に強くハイリスク・ハイリターン、バリュー株は景気回復初期のパフォーマンスが特に良好ですが、グロース株よりは市場環境の影響を受けにくく、長期投資では優位と言われています。

多くの方はリーマンショック以降のIT産業の飛躍的な成長を背景に、長期投資でもグロース株優位のイメージを持っているのではないかと思いますが、グロース株とバリュー株の相対的なパフォーマンスの優劣は実際にはどうだったのか、過去の日本株市場を例にひも解いていきます。
日本の高度成長時代が終わり資産バブルに向かった80～90年代はバリュー株が優位、Windows95の登場で加速したIT革命初期の90年代終盤はグロース株が優位、ITバブル崩壊後、不良債権問題が解決し金融セクターの見直しが進んだ2000年代中盤まではバリュー株が優位、そしてリーマンショック後はスマートフォン普及とGAFAの成長加速の恩恵を受けてグロース株が優位と、時代の大きなトレンドを反映して優劣は循環してきました。従来はバリュー株優位の期間が長くなる傾向があると言われてきましたが、リーマンショック
後は長期にわたってグロース株優位の局面が続いています。これに関しては、資本への依存度が低いニューエ
コノミー企業の増加や、ESGの広まりと共にバリュー株に区分される企業の環境リスクが意識される機会が増えたことなど、経済の構造的な変化に起因するパラダイムシフトではないかとする議論も出てきていますが、未だコンセンサスはありません。

5こうした傾向は他の地域でも観察され、いずれかの運用スタイルにこだわり続けることで、中長期にわたる市場の収益機会を逸失するリスクや、後述するスマートβ戦略などのスタイル運用の難しさがうかがえます。中庸をとるのがミックス(あるいはブレンド)と呼ばれる運用スタイルですが、実際の運用では、その時々の相場環
境に応じてどちらかのスタイルにバイアスをかけた運用が行われることが多いようです。
（４）テーマ型ファンド ～投資テーマの持続性とタイミングリスクの判断がカギ～

テーマ型ファンドは一定の投資テーマに関連する銘柄群に集中して投資を行うファンドです。顧客説明時の訴求のしやすさから、特定の地域や業種の特性にフォーカスがあたることが多く、前述した投資対象地域や運用スタイルの枠組みの中で収益源泉の特徴を概ね整理することが可能です。図表５は1990年代以降
で取り上げられた投資テーマの中から主要なものを集めたものですが、変遷が激しいこと、持続的に取り上げられる投資テーマはそれほど多くはないことがわかると思います。一般的なアクティブファンドと比べると投資対象が特定の業種に集中する傾向が強く、時流に合った場合のプラスは大きい一方で、標ぼうしている投資テー
マを堅持する必要性から、特定業種の事業環境に変化が起こり、投資テーマが陳腐化、あるいは長期低迷の可能性が高まったとしても、柔軟に投資方針を変更することが難しい点がリスクとして認識されます。また金融庁の平成28事務年度の金融レポートでも指摘されている通り、公募投信市場で特定のテーマ型ファンドが新設されるタイミングは、その投資テーマが株式市場にかなり織り込まれた後になることも多く、新設ファンドへの投資が結果的に高値掴みとなるケースも少なくありません。投資テーマの持続性を事前に判断することは難しく、タイミングリスクを含めサテライト商品の中でも投資判断が難しい部類の商品といえます。
図表5

過去の代表的な投資テーマ

1990年代2000年代2010年代以降

前半：社会資本整備、IT、インターネット
後半：第一次エコファンド、社会的責任投資(SRI)
前半：BRICs、資源、ゲノム・バイオ、ご当地ファンド、移動体通信
後半：第二次エコファンド、水資源、ブロードバンド
前半：クラウド、SNS、シェールガス、インバウンド、オリンピック、再生可能エネルギー
後半：AI、ロボット、ビッグデータ、フィンテック、次世代通信、デジタルトランスフォーメーション(DX)、ESG
出所：M&I総研（５）スマートβ戦略 ～安価なコストでアクティブ運用とインデックス運用の間を埋める～
スマートβ戦略という言葉は投資理論というよりは、むしろマーケティング用語として広まってきたものであり、その定義は実はあまり明確ではありません。一般的にはTOPIXなどの市場インデックスに対して、一定のルールに基づく銘柄選択やウェイト見直しを行ったスマートβ戦略指数を作成し、これに連動する運用を行うことで、
アクティブ運用よりも低コストで、市場インデックスよりも優れたリスク・リターンの実現を目指す投資戦略のことをいいます。「スマート」は賢い、 「β」は市場連動性を意味し、従来型のアクティブ運用とインデックス運用の間を埋めるものとして広がり、日本の公募投信市場でも、インデックス運用を得意とする運用会社がスマートβと銘打って様々なファンドを提供するようになりました。
スマートβと呼ばれる戦略には様々なものがありますが、一般的な市場インデックスの個別銘柄のウェイトが株式時価総額ベースであるのに対して、例えば低ボラティリティ(最小分散)(注7)のように何らかのルールで非6

時価総額ウェイト指数を構築するものと、何らかのスタイル・ファクター(注8)で銘柄スクリーニングやウェイト調整を行うものに大別できるようです。後者が使うスタイル・ファクターは、財務指標(売上高、営業キャッシュフロー、配当金など)や、株価の割安度や変動率など、従来のアクティブ運用においても着目されてきたもので、それ自体に新規性はありませんが、銘柄選択とウェイトの決定方法をルール化してインデックス運用に近い形で運営することで、高い透明性と低コストでのアクティブリターンを提供する点が新たな訴求ポイントとなっています。

代表的なスマートβとして取り上げられるスタイル・ファクターには図表６のようなものがあり、数多あるアクティブ運用のファクターの中から比較的ルール化に馴染みやすいファクターに着目した戦略が多いように思います。
図表6

スマートβに活用される代表的なスタイル・ファクター

種類

着眼点

低ボラティリティ

リスク量が小さい銘柄群

クオリティ

財務体質が良好な銘柄群

バリュー

割安な銘柄群

サイズ

小型株投資

モメンタム

株価上昇の勢いが強い銘柄群
出所：M&I総研

ちなみに、代表的な運用スタイルであるグロースのファクターに着目した戦略なども概念的にはありそうです
が、収益予想データの取り扱いなどルール化に馴染みにくい部分もあるせいか、スマートβとして取り上げられるケースは多くありません。成長性に着目した投資はモメンタム等のルール化しやすいファクターに置き換えてカバーするということなのかもしれません。
実務的には、運用者が何らかのスマートβ戦略指数を自ら作成して運用も行う場合と、外部のスマートβ
戦略指数ベンダーが提供する指数の使用権を購入し、当該指数に連動する運用を行う場合に大別されます。いずれの場合も評価のポイントは、スマートβ戦略指数の銘柄選択やウェイト決定のロジックの合理性や特性です。従来型のアクティブ運用と同様に、全ての局面で万能なスマートβはありませんので、景気局面や市場局面との関係において、どのような特性を示すと想定されるのか、類似するアクティブ運用の運用スタイル

とも比較しながら分析することが重要です。

４ 運用手法
ここまでは、投信のリスク・リターン特性に影響を与える収益源泉と運用手法の２つの要素のうち、収益源
泉(どのような視点で銘柄を選ぶのか)について、株式投資で特徴的な点を説明してきました。ここからは、運用手法(どのように運用を実施するのか)の違いによって生じる特性について説明していきます。
（１）投資銘柄数と売買回転率 ～賭けの数とリスク水準の関係～
株式に投資する投信に限らず、ファンドのリスク・リターン特性は、運用者の予測能力の高さに加えて、投資する銘柄の数、そして銘柄入れ替えの頻度を表す売買回転率によって変わってきます(図表７)。特に、株式については、債券と比べて個別銘柄間で値動きの幅や方向性が大きく異なることが頻繁に起こるため、投資する銘柄の数や売買の頻度によって、ファンドのリスク・リターン特性が大きく変わってきます。

7

投資銘柄数については、絞り込んで集中投資をする方がハイリスク・ハイリターン型だと直感的に分かります。では、同じ投資銘柄数なら、売買回転率の高低はどのように影響するのでしょうか。コインをたくさん投げないと表裏の現れる確率が1/2に近づかないのと同じように、売買回転率も高いほうが短い投資期間の中で運用者の予測能力に近い結果が出るようになると考えられます。一般的に売買回転率が高い手法は短期予測を、低い手法は長期予測を前提にしているため、厳密には同じものとして比べることはできませんが、傾向としてはより銘柄数が少なく、売買回転率が低い手法(＝賭けの回数が少ない)の方が短期的なリスクは高くなりやすいと考えて良いでしょう。当然ながら運用者の予測能力がそもそも低い場合には、この考え方は当てはまりません。
図表7

収益獲得の安定度の分解式(単純化した概念イメージ)

収益獲得の安定度＝

運用者の予測能力(値上がりする銘柄を当てる確率)×

延べ投資銘柄数
× 売買回転率

保有銘柄数

出所：M&I総研

株式で運用する公募投信では定性判断によるジャッジメンタル・スタイルが多く、保有銘柄数には幅があるものの、売買回転率が高いものは少いことから、保有銘柄数とリスク水準の逆比例の関係性は総じて高いと言えます。また、定量分析のクオンツ・スタイルによって頻繁に銘柄入れ替えを行うファンドは少数派です。このような現状を踏まえつつ、以下ではジャッジメンタル・スタイルのアクティブ運用を中心に、保有銘柄数とアクティブリスクの関係性について説明していきます。
（２）業種・スタイルリスクと個別銘柄リスク ～どのレベルでアクティブリスクを取るか～
第5回で説明した通り、アクティブリスクの高さは株式に限らず市場インデックスとの比較から算出されるトラッキングエラー(TE)で計測するのが一般的です。株式ファンドの場合、TEの水準が３～５％程度であれば比較的マイルドなアクティブ運用で、保有銘柄数も100銘柄近いケースが多いと思います。10％前後だとかなりアクティブ度が高い部類で、保有銘柄数は30～40銘柄くらいまで絞り込まれており、運用者の予測能力にも高いレベルが要求されます。逆に200近い銘柄を保有し、TEも２％程度に留まっている場合は、運用コストを上回る超過収益の獲得が期待しにくく、目標リスクが低すぎると言って良いでしょう。
また、株式で運用する投信の場合、特定の業種や運用スタイルに集中した投資を行うものが多いため、それらの業種のセクター・インデックスや運用スタイルに近いスタイル・インデックスに対するTEも併せて確認すると、そのファンドの超過収益の源泉が業種や運用スタイルの配分判断のレベルにあるのか、個別銘柄選択のレベ
ルにあるのかがはっきりします。セクター・インデックスやスタイル・インデックスに対するTEが低い場合は、トップダ
ウン判断が主で、前項で述べた「賭けの回数」も少ない運用手法であることが多く、市場全体の値動き、即ちβ要因の影響を受けやすくなる傾向があります。逆に、セクター・インデックスやスタイル・インデックスに対するTEが高い場合は、個別銘柄の積み上げによるボトムアップが主で、相対的にβ要因の影響を受けにくい特性を持つことが多くなります。

8

５ 商品コンセプトの確認の実務
実際のDDでは、運用会社に対するアンケート調査とインタビューの中で、運用者が着目している想定顧
客ニーズ、収益源泉、運用手法を詳細に確認しながら、その３要素がそれぞれ今回説明したカテゴリー分け
ではどこに属するのか等を理解し、商品コンセプトのイメージを整理していきます。同時並行的に運用実績の分析を進め、標ぼうしている収益源泉や運用手法と整合的な運用が実践されているのか、また運用実績が想定したリスク・リターン特性と整合的なのかを確認し、ギャップがあればその原因を確かめていきます。これら
パフォーマンス評価の方法については次回説明する予定です。
(注１) 資産クラスの市場インデックス：国内株式、国内債券、外国株式、外国債券など、各資産クラス全体の値動きを表象するような幅広い銘柄をカバーしたインデックス指数(注2) ブル・ベアファンド：ブル・ベアはもともと英語圏の相場用語でいう強気・弱気のことで、ブル(Bull：雄牛)が角を跳ね上げるし
ぐさから強気、ベア(Bear：熊)が前足を振り下ろす仕草から弱気を意味する。ブル・ベアファンドは先物やオプション取引等を活用して特定の指数の値動きに対して同じ方向(ブル型)、または逆の方向(ベア型)への連動を目指す運用を行うファンドのことで、連動性に２倍、３倍等のレバレッジをかけたものも多い(注3) 図表１、2の各市場のインデックス：
日本：TOPIX、米国：S&P500、オーストラリア：S&P/ASX200、中国：上海/深センCSI300指数、ブラジル：ブラジ
ルボベスパ指数、トルコ：イスタンブール100種指数、先進国：MSCI KOKUSAI、新興国：MSCI Emerging。日本以外はいずれも弊社にて円換算を実施して使用。期間：第一期間は2003年1月～2007年12月、第二期間は2015年1月～2019年12月(注4) バリュエーション：株式発行企業の利益や資産などの価値評価。本来の企業価値と現在の株価を比較して株価が相対的に割安か割高かを判断する指標として使われ、代表的なものに株価純資産倍率(PBR)、株価収益率(PER)、配当利回りなどがある(注5) Common risk factors in the returns on stocks and bonds /Eugene F. Fama and Kenneth R. French(1993)(注6) 図表4のサイズ別インデックス：
全体：TOPIX(東証株価指数)、大型：TOPIX 100、小型：TOPIX Small。期間：1991年1月～2020年12月(注7) 低ボラティリティ(最小分散)：インデックスを構築する際に、インデックス全体のリスク(価格変動)を最小化するように投資銘柄の選択及びウェイト決定を行う戦略(注8) スタイル・ファクター：特定の資産の中で個別銘柄に共通する価格を動かす要因の総称。代表的なものに「バリュー」、「サイズ」、「モメンタム」などがある

9 本資料は信頼できると判断した各種情報等に基づいて作成していますが、その正確性、完全性を保証するものではありません。
 本資料中の図表、数値、その他データについては、過去のデータに基づき作成したものであり、将来の成果を示唆あるいは保証するものではありません。また、シミュレーションが含まれる場合、前提として記載している想定条件に基づくシミュレーションであり、実際の状況とは異なる場合がございますので、予めご了承ください。
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予告無しに変更されることがあります。弊社は本資料のアップデートを行うことをお約束いたしません。
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