シャープ・レシオ
シャープ・レシオ()とは投資の効率性を測る指標。1966年にウィリアム・シャープにより提案された。
シャープ・レシオは現代ポートフォリオ理論(MPT)や資本資産価格モデル(CAPM)を基礎とした投資の効率性基準である。同様にMPTやCAPMを基礎とした投資の効率性の基準としてジェンセンのアルファとトレイナーの測度がある。あるポートフォリオの収益率を formula_1 とする時、そのポートフォリオのシャープ・レシオ formula_2 は次で定義される。
ここで formula_4 は formula_1 の期待値であり、formula_6 は formula_1 の分散、formula_8 は安全資産の金利である。シャープ・レシオの分子はそのポートフォリオのリスクプレミアムであり、分母は標準偏差であるので、1標準偏差あたりの安全資産に対する超過リターンがどの程度かを表している。よってシャープ・レシオが大きければ大きいほど効率的に投資が行われていることになる。特に投資信託などのファンドのパフォーマンス評価に用いられる。
実際のデータに適用する際は、あるポートフォリオの formula_9 期間の収益率実績 formula_10 が得られたとして、次のように計算する。
リスク資産のみへの投資を考えるとシャープ・レシオを最大化するポートフォリオは接点ポートフォリオとなる。実際、リスク・リターン平面において、シャープ・レシオは安全資産(リスクが0でリターンが利子率)の位置する点とリスク資産ポートフォリオの位置する点を通る直線の傾きとなっている。その傾きを最大化する点の定義が接点ポートフォリオなので、確かにシャープ・レシオを最大化するポートフォリオは接点ポートフォリオとなっている。
CAPMとシャープ・レシオは以下のようにして関係づけられる。任意のポートフォリオ formula_13 の収益率 formula_1 と市場ポートフォリオの収益率 formula_15 の相関係数 formula_16 は次で定義される。
ただし formula_18 は formula_1 と formula_20 の共分散である。よってCAPMが成立しているならば、ポートフォリオ formula_13 のシャープ・レシオ formula_2 について以下の等式が成立する。
ここで、formula_24 はポートフォリオ formula_13 のベータ(CAPMを参照)、formula_26 は市場ポートフォリオのシャープ・レシオである。相関係数 formula_16 は-1から1までの値しか取らないので、市場ポートフォリオのシャープ・レシオ(つまり市場ポートフォリオのリスクプレミアム)が正ならばポートフォリオ formula_13 のシャープ・レシオは必ず市場ポートフォリオのシャープ・レシオ以下であることが言える。リスクプレミアムの項で説明されているように、リスクプレミアムは通常、正であるので次の不等式が成り立つ。
よってCAPMの下ではどのようなポートフォリオを考えたとしても、市場ポートフォリオよりシャープ・レシオの観点で効率的なポートフォリオは組成できないことが言える。市場ポートフォリオは時価総額加重平均ポートフォリオなので、S&P500などの時価総額加重平均型株価指数と同一視できる。よってインデックス運用と呼ばれる市場インデックス連動型の運用方針が用いられる理論的背景として、このようなシャープ・レシオによる説明が可能である。
シャープ・レシオの欠点として、リスクプレミアムが負の時にその意味が明瞭ではなくなることがある。例えば同じリスクプレミアムを実現するポートフォリオ formula_30 を考える。ポートフォリオ formula_30 の収益率をそれぞれ formula_32 とすると、そのシャープ・レシオ formula_33 は
となる。ここで、ポートフォリオ formula_30 のリスクプレミアムが負であるとする。つまり
であるとする。この時、formula_37 ならば、リスクプレミアムが負であることから formula_38 となる。つまりポートフォリオ formula_39 は同じリスクプレミアムでポートフォリオ formula_40 より大きなリスクを取っていながら、シャープ・レシオはポートフォリオ formula_40 より大きくなる。リスクプレミアムの項で説明されているように、リスクプレミアムは通常、正ではあるが、実際のデータを用いてシャープ・レシオを計算する時に、恐慌時のデータなどが含まれていると、推定リスクプレミアムが負になることがある。そのようなデータを用いてシャープ・レシオによるパフォーマンス比較を行うと上で述べたような問題が生じるおそれがある。このような問題を回避する為にシャープ・レシオの2乗を用いることがある。つまり
である。この時、上の例であげたポートフォリオ formula_30 について、formula_37 であっても、リスクプレミアムが負なので、formula_45 となる。よってより大きなリスクを取っているポートフォリオ formula_39 の方がシャープ・レシオの2乗は小さくなることが分かる。ただし、シャープ・レシオが1標準偏差あたりの超過リターンという明確な意味を持っていたのに対し、その2乗がどのような意味を持つかは明らかではないし、正のリスクプレミアムを持つポートフォリオのシャープ・レシオの2乗が負のリスクプレミアムを持つポートフォリオのシャープ・レシオの2乗より小さくなることがあるので、全ての問題が解決されるわけではない。