新型コロナウイルス（COVID-19）のパンデミックが世界を席巻し、影響を受けずにすむ資産クラスはありません。しかしながら、ヘッジファンド全体の分散は依然として顕著です。当レポートは最近の市場混乱の前のデータを使用していますが、ファンドの選択とポートフォリオ構築の投資哲学は不変であり、むしろ現在の市場状況によって、より強固になっています。
株式や債券などの公開市場は、投資ポートフォリオの要であり続けますが、投資家はこれらのエクスポージャーを超えてポートフォリオを分散化することを長い間求めてきました。ヘッジファンドは、オルタナティブのリターン・ドライバーを分散化し、それにアクセスする手段の 1 つです。ヘッジファンドの世界には幅広い投資戦略があり、パフォーマンスに大きなばらつきが生じています。それにもかかわらず、過去のリターン・パターンの分析は、ヘッジファンドの潜在的なメリットとその利用についての洞察を提供することが可能であると考えています。
当レポートでは、ヘッジファンド、ヘッジファンドのサブカテゴリー、リターン・パターン、およびポートフォリオ構築における検討事項、など幅広い分野に関する特性をまとめています。

指数データの理解
インデックスは通常、共通する特性を持つ個々のポジションを組み合わせることを目的とします。ただし、ヘッジファンドの場合はその限りではなく、ユニバースにはアクティブに運用される幅広い投資戦略が含まれています。これらの戦略は、株式ヘッジ、イベント・ドリブン、マクロ、レラティブ・バリューの 4 つのカテゴリーに分類されます。
株式ヘッジ：ファンド数で最大のカテゴリーであるほか（図 1）、最も株式に敏感です（図 4）。この戦略は株式を投資対象としており、ロングもしくはショートのポジションを取ることができます。投資自体は従来の株式投資と似ていますが、ファンドはより柔軟に投資テーマを表現し、市場リスクの低減も可能です。

イベント・ドリブン：さまざまな金融商品を活用して、企業取引（M&A、資本異動等）に関連するリターンを獲得します。個々の取引に注力することにより、ファンドは典型的な市場リスク（ベータ・リスク）を低減させることが可能です。

マクロ：さまざまな金融商品を活用して収益を生み出していますが、これらのファンドは企業固有のイベントを対象とするのではなく、金融商品を使用してマクロ見通しを収益化する運用です。各資産クラスや通貨について楽観的もしくは悲観的な見通しを持つと、ポートフォリオは劇的に変化する可能性があります。多くの場合、マクロ・ファンドの市場感応度（ベータ）は一定ではありません（図 4）。



レラティブ・バリュー：複数の証券を利用して、2 つ以上の金融商品間の価格の収斂を収益化する戦略です。
イベント・ドリブン戦略と似ていますが、利用できる潜在的な投資機会の範囲がより広いことが特徴です。

ただし、これらの大まかなカテゴリー内にあっても、ヘッジファンド・マネージャーに与えられた自由度によって、特性は非常に多様であり、ピアグループ（同一戦略）インデックスの構成の難しさと相まって、インデックス・データに基づいて結論を導き出すことを困難にしています。

図1

戦略毎のヘッジファンド数の比率（推計値）(2019年12月末時点)

Relative Value
21%

Equity Hedge
48%

Macro
19%

Event Driven
13%
Source: Hedge Fund Research, HFR Global Hedge Fund Industry Report – Year End 2019

ヘッジファンド「業界」は、ヘッジファンド・リサーチ・インデックス（HFR インデックス）と同様、1990 年に正式に認知されました。重要なのは、業界の発展とともに長年にわたって機関投資家の関心は高まっており、現在では約 3.3 兆ドルの運用資産と約 8,000 の個別ファンドに拡大していることです（図 2）。 これまでのところ、ヘッジファンド・マネージャーの拠点とそのエクスポージャーのほとんどは、米国とヨーロッパが大半を占める先進国市場がベースとなっています。グロー
バル市場とヘッジファンド業界が進化し続けるにつれて、利用可能な選択肢の数が増加し、ヘッジファンド・マネージャー選択により一層フォーカスする必要が出てきました。

図2

ヘッジファンド数の推移（推計値）

Source: Hedge Fund Research, HFR Global Hedge Fund Industry Report – Year End 2019

図3

ファンド立ち上げ数／閉鎖数の推移（推計値）

Source: Hedge Fund Research, HFR Global Hedge Fund Industry Report – Year End 2019

ヘッジファンド・インデックスは不完全なところはあるにしても、過去のリターンはヘッジファンドのユニバースがどのように進化したかをテストし、各戦略の感応度を推定するのに役立ちます。ヘッジファンドの主要な目標は株式のような一般的なリスクファクターとは異なるリスクファクターに分散化することであり、幅広いユニバースがどのように影響を受けたかを測定することが重要です。図 4 は、この関係を過去 3 年ごとのローリングで示しています。イディオシンクラティック・リスク（個別銘柄特有のリスク）に依存する戦略でさえ、大きな市場の変動によって影響を受ける可能性があるため、各戦略は株式市場の動きにいくらかの感応度を有しています。予想通り、株式ヘッジ戦略は常に株式市場に対して最も高い感応度を示しています。マクロ戦略は最も変動が大きく、一般的に株式市場に対する感応度は低くなります。イベント・ドリブンおよびレラティブ・バリュー戦略は、その中間に存在します。すべての戦略のベータが 1 を下回っており、ヘッジファンドのアップサイドおよびダウンサイドは株式と比較して抑制されると考えられます（図 5 および表 1）。インデックスに含まれるファンド数増加の影響を顕著に受けているのが上昇／下落時の市場追随率です。インデックスは各ファンドを等ウェイトで加重するため、ファンド数の増加は各ファンドの特異なエクスポージャー（つまり、ファンド固有）の影響を薄め、残念ながら、アップサイドの追随率とダウンサイドの追随率の間における非対称分布は、インデックスレベルで収束し、ベータに近づくものとなっています。
図4

MCSI ACWIに対するベータ（過去36ケ月）

Source: MSCI, Hedge Fund Research, FTSE, & Mercer Calculations
Beta estimated using monthly returns in excess of the risk-free rate, FTSE 3-month T-Bills

図5

MSCI ACWI上昇時／下落時におけるヘッジファンドの平均リターンの追随率（過去36ヶ月） (HFRI Fund Weighted Index)

Source: MSCI, Hedge Fund Research, & Mercer Calculations
Capture is estimate as the average monthly hedge fund index return when the MSCI AWCI generates positive (up capture) andnegative (down capture) returns relative to the average monthly MSCI ACWI return in each category

表 1 MSCI ACWI 上昇時／下落時におけるヘッジファンドの戦略毎の平均リターンの追随率
上昇時

下落時

36%

32%

HFRI Equity Hedge

50%

51%

HFRI Event Driven

36%

32%

HFRI Macro

9%

3%

HFRI Relative Value

28%

17%

HFRI Fund Weighted Hedge Fund

Source: MSCI, Hedge Fund Research, & Mercer Calculations
Capture is estimate as the average monthly hedge fund index return when the MSCI AWCI generates positive (up capture) andnegative (down capture) returns relative to the average monthly MSCI ACWI return in each category (60-months ended
9/30/2019)

インデックスレベルでは、個別ファンド特有のエクスポージャーが希薄化し、インデックスのボラティリティは低下します。これにより、個別ファンドレベルでは感応度が低かったとしても、インデックスで見た場合には市場との相関が増幅されます。

したがって、ブロード・インデックスとサブ・インデックスはすべて 1 を下回る株式ベータを示しましたが、マクロを除いて、株式市場との相関は時間とともに高まっています（図 6）。ベータ分析の結果と同様、マクロ・インデックスは戦略だけでなく、さまざまな個別ファンド戦略からも分散効果の恩恵を受けており、一貫して株式市場リスクに対する分散効果を有していることが分かります。 インデックス・データには解釈の問題が多いため、ヘッジファンドの分散効果をさらに評価するには、もう少し深く掘り下げることが重要です。
図6

ヘッジファンド戦略のMSCI ACWIに対する相関係数（過去36ヶ月）

Source: MSCI, Hedge Fund Research & Mercer Calculationsヘッジファンド・インデックスを構成する個別ファンドは多様性を有している
インデックスレベルでの分散効果は見えづらくなっていますが、個別ファンドのユニバースには依然としてかなりのばらつきがあり、これは各ファンドのベータに反映されています（図 7）。中央値（50 パーセンタイル）は概ねインデックスと一致していますが、分布は広範囲に亘っています。これは、25 パーセンタイルと 75 パーセンタイルの間に範囲を絞ったとしても同じことが言えます。25 パーセンタイルと 75 パーセンタイルの間におけるベータの範囲は、株式ヘッジ戦略では 0.3〜0.8、マクロ戦略では-0.1〜0.2 となっています。個別ヘッジファンドの感応度の幅広さは、目的を達成する適切な分散化バスケットの作成のためには、マネージャー選択が重要であることを示唆しています。それと同じことが相関係数にも言えますが、相関係数はベータとは異なり、ファンド特有のエクスポージャーが相殺されないため、MSCI ACWI（オール・カントリー・ワールド・インデックス）に対する平均的なファンドとインデックスの相関係数には大きな違いがあります（図 8）。インデックスの標準偏差の比較（図 9）でも同様の効果が示され、インデックスのボラティリティは、個別ファンドと比べてはるかに低くなります。また、ファンド間の相関は比較的低く（図 10）、同一カテゴリー内のファンドでもリターンのドライバーに大きなばらつきがあることを示唆しています。
図7

ヘッジファンド戦略のMSCI ACWIに対するベータ（過去60ヶ月）の分布

Source: MSCI, Hedge Fund Research, FTSE, & Mercer Calculations (60-months ended 9/30/2019)
Beta estimated using monthly returns in excess of the risk-free rate, FTSE 3-month T-Bills図8ヘッジファンド戦略のMSCI ACWIに対する相関係数（過去60ヶ月）の分布

Source: MSCI, Hedge Fund Research, & Mercer Calculations (60-months ended 9/30/2019)

図9

ヘッジファンド戦略の標準偏差（過去60ヶ月）の分布

Source: Hedge Fund Research & Mercer Calculations (60-months ended 9/30/2019)図 10

ヘッジファンド戦略間の平均相関係数（過去60ヶ月）

Source: Hedge Fund Research & Mercer Calculations (60-months ended 9/30/2019)ポートフォリオ構築における検討内容
制約のない運用であるという特性と幅広い投資機会の組み合わせにより、さまざまな戦略を持つヘッジファンド・ユニバースがもたらされます。これにより、投資家はカスタム・ポートフォリオを設計して、リスク／リターン特性をいかようにも構築することが可能です。弊社の見方では、最適な使用事例は、リスク分散を図るため、伝統資産市場のエクスポージャーを補完するというものです。
しかしながら、個別ファンドの特性が幅広いということは、ファンド選択とポートフォリオ構築におけるデューデリジェンスの難易度が高まっていることも意味します。ヘッジファンドは、マネージャーの固有の大きなリスク（スモール・ビジネス・リスク、異なるスタイル、ポートフォリオ、リスク管理等のリスク）を有しており、投資家はポートフォリオ内の個別ファンドを慎重に選択し、配分を決定する必要があります。上述したように、分散し過ぎると、ファンド特有のリスクが薄められ、期待に反するインデックスのような結果が生じる可能性があります。
過度な分散は、公開市場エクスポージャーとの相関を高めることを意味し、下方リスクを抑制できる一方、アップサイドを大きく放棄することに繋がります。ポートフォリオ構築の目標は、特定の個別ファンドに対して過度なエクスポージャーを取らず、また、過度な分散を行わず、ファンド固有のリスクを効率的に獲得することです（図 11 および 12）。個別ファンドの特性によって、全体的なサイズとポートフォリオのファンド数が決まりますが、図 12 の仮想事例では、ファンド数の増加がファンド固有のリターンの抽出にどのような影響を与えるのかを示しています。
図 11

リスク要因の分解

60/40ポートフォリオで説明力説明可能なリスクファンド固有のリスク※60/40 ポートフォリオは株式 60：債券 40で構成されるポートフォリオ
HFRI Fund Weighted Index

個別ファンドの平均

Source: MSCI, Bloomberg, Hedge Fund Research, & Mercer Calculations
Explanatory power represents the r-squared (percent of variance) of the index and average fund regressed against a 60% MCSIACWI and 40% Bloomberg Aggregate portfolio over trailing 60-months ended 9/30/2019

図 1260/40ポートフォリオとの相関に占めるファンド固有のリスクの比率

ポートフォリオ全体のリスク（分散）ファンド数の増加に伴う相関係数および個別ファンドのリスク水準の変化

ポートフォリオ内のファンド数(均等加重)ヘッジファンド・インデックスと60/40ポートフォリオの相関（右軸）ヘッジファンド・ポートフォリオに占めるファンド固有のリスク（左軸）ヘッジファンド・ポートフォリオと60/40ポートフォリオの相関（右軸）Source: MSCI, Bloomberg, Hedge Fund Research, & Mercer Calculations
The hedge fund portfolio represents the combination of hypothetical average funds together, assuming each fund expresses theaverage correlation to other funds and an equal standard deviation.
Unique explanatory power represents the 1 minus the r-squared (percent of variance) of the index and hedge fund portfolio
regressed against a 60% MCSI ACWI and 40% Bloomberg Aggregate portfolio over trailing 60-months ended 9/30/2019

まとめ
ヘッジファンド・ユニバースは、過去 30 年間で劇的に変化しました。これには、ファンド、戦略、運用資産の大幅な増加やファンドの閉鎖が含まれます。インデックスは分散のレベルが低下したことを示唆していますが、カスタマイズされたマネージャー選択とポートフォリオ構築によって達成できることを正確に示しているわけではありません。
ヘッジファンドに投資する合理性は投資家によって異なりますが、一般的に投資家は、伝統的な手法では簡単にアクセスできない特定のリターン特性を提供する投資を望んでいます。これらの戦略は、広範な市場要因に依存するのではなく、特異なリターン・ドライバーに基づいて利益をもたらすことを目指しています。つまり、戦略にはこの高度なアクティブ運用と専門知識が必要とされており、マネージャーが難解で複雑な証券投資を多用するため、ヘッジファンドを選択するには、マネージャーの能力を正しく評価するための広範なデューデリジェンスが必要となります。

ヘッジファンドのポートフォリオを構築することはさらに困難です。インデックスの評価が示すように、過度の分散は、ヘッジファンドに投資するメリットを減少させる可能性があります。このことは、時として投資家にヘッジファンドへのアロケーションについて、疑問を抱かせるかもしれません。投資家は、ヘッジファンドへのアロケーションがより広範なポートフォリオの中で果たすべき役割を定義する際に、目的と制約を明確に定義することが重要です。慎重に設計されたヘッジファンド・ポートフォリオは、公開市場へのアロケーションに対する適切な感応度を有するとともに、伝統資産のロング・オンリー戦略ではアクセスできない独自のリターン・ドライバーへのアクセスを可能とし、全体的な投資プログラムの構築を強化することが可能となります。

参考資料
戦略数
HFRI Fund Weighted Index

1012

HFRI Equity Hedge

519

HFRI Event Driven

118

HFRI Macro

171

HFRI Relative Value

204重要事項
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