皆さんは、投資でのリスクって聞いて何だと思う？
ちょっと考えてみてよ。





・・・考えた？





おそらく『リスク＝危険＝損をする＝元本割れ』みたいなイメージが思い浮かんだのでは？私も勉強するまでは、ただ何となくそう思っていた。


でも、現代投資理論上のリスクは、全然意味が違うのだ！


現代投資理論とは、ハリー・M・マーコウィッツっていう経済学者が、この理論でノーベル賞をとったくらいスゴイ理論の事である。


この理論によると、リスクとはこういう事になる。




収益率のバラツキ具合の事がリスクである。




・・・う〜ん。さっぱり分からん！と言う人もいると思う。


具体的に言うなら
『収益率のバラツキを標準偏差で示し、その数値によってリスクが高いのか低いのかを判断する』という事。




余計分からんわ！！と言う人もいるだろう。



では順番に説明していく。


まずは、収益率だが、これは「リターン」の事である。
しかし、ほとんどの人が「リターン＝儲け」とイメージするんじゃないかな。
リターンは決して儲けだけではない。損失のリターンも存在する。
儲けた時を『プラスリターン』、損した時を『マイナスリターン』と呼ぶ。
要するに、収益率とは、ある一定の期間投資した場合において、儲けたか?損したか?を見たものである。


例えば、1年前にある株を1000円で買ったとしよう。
1年後、1100円になった。
これは100円の儲け、つまり収益率10％という事である。逆に、1年後900円になったら100円の損失、収益率-10％という事である。


この収益率を、過去20年くらいのデータから吸い上げるとリスクがある程度、見えてくるのだ。


では、実際にやってみよう！


今回は、世界のトヨタ自動車の株価で説明しよう。
データはYahoo!ファイナンスより吸い上げたものを利用し、期間は1986年〜2006年（過去20年）で1ヵ月毎の株価が1年後、どう変化しているのかを見てみる。


20年間の株価を吸い上げた後、収益率をパッと出す。
過去の収益率平均を求めると5.33％となる⇒リターンの事。
ついでに標準偏差も求めると20.7となる⇒リスクの事。
そして、収益率を10％きざみで分け、グラフ化するとこうなる。
（所要時間10分くらい）



5.33％を中心にバラツキがあるのが分かるだろう。
このバラツキをリスクと言うのだ。


先ほどのグラフを、もっと分かり易く細工してみた。



この鐘形の赤いラインが、リスクを表している。
鐘の幅が大きくなればリスクが高い、逆に狭くなればリスクが低いって事になる。そして、このグラフの事を『正規分布』と言うのだ。


多少、強引に赤線で引いてあるが、もっと細かなデータも入力していけば、キレイな鐘型になるはずである。


この鐘の幅が大きいほどリスクが大きい、そして幅が狭いほど小さい。
言葉で言っても、分かり難いと思うので、別の企業の正規分布を見よう。


サンプル企業は、カメラで有名なキヤノンと、半導体国内トップメーカーの東京エレクトロンである。どちらも一部上場のメジャーな企業と言える。
↓これが、2社の正規分布である。（1986年〜2006年）



この場合だと、キヤノンの方が、東京エレクトロンよりリスクが低いという事が分かる。ちなみに、平均収益率（リターン）と標準偏差（リスク）は以下の通りである。

企業名	キヤノン	東京エレクトロン
平均収益率（リターン）	7.5％	-2.3％
標準偏差（リスク）	20.2	44.7

おお！さすがキヤノンである。20年間の平均収益率が7.5％とは恐れ入った。しかも、標準偏差＝リスク（バラツキ）も低い。ちなみに、世界のトヨタの平均収益率は5.3％で、標準偏差が20.7なのでトヨタと匹敵するか、上まわるくらいの優良企業である。逆に、東京エレクトロンは20年で、-2.3％というリターンである。リスクも44.7とブレが大きい。まぁ半導体業界自体が浮き沈みの激しい業種だから仕方が無いと言えば、仕方が無いな。


※補足として言うなら、過去20年はバブル崩壊やITバブル崩壊も絡んでおり、あまり信頼でききる数値ではない。通常なら、新しいデータを重視し、古ければ古いデータになるほど軽視するようにするやり方⇒指数加重方式にて期待収益率を求めた方が、信頼がある数値が出る。でも、指数加重はややこしいので、それは別の日で勘弁してね。


以上で、なんとなくリスクっていう奴が見えてきたかな？


リスクの鍵を握っているのは正規分布なのだ。


この正規分布を、もうちょっと説明するなら、平均収益率はセンター値になる訳だ。そして、そのセンター値（μ【ミュ-】）から、バラつく幅を（σ【シグマ】）って単位で見ている。


・・・うまく説明できないから、図を作っちゃた。



つまり、μ（ミュー）から、プラス１離れたらμ＋１σって表し、マイナス１離れたらμ−1σって表すのだ。そして、μ±1σ内に収まる確立は68.3％という事になる。μ±2σでは95.4％、μ±3σでは99.7％となる。


要は、センター値に近い数字が期待できるって事。




最後は、なんか強引にまとめたけど、次は具体的なリスク管理の方法について説明していく。

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