ジェンセンの測度とは？投資におけるパフォーマンスの評価指標
投資の初心者
「ジェンセンの測度」について教えてください。
投資研究家
それは、ポートフォリオのパフォーマンスを評価する指標の一つです。実現されたリターンと期待リターンとの差を表します。
投資の初心者
期待リターンは何を指しますか？
投資研究家
ポートフォリオのリスクに見合った、理論上予想されるリターンです。
ジェンセンの測度とは。
投資の世界でたびたび耳にする用語に「ジェンセンの指標」があります。これは投資パフォーマンスを評価する尺度の一つで、「ジェンセンのアルファ」とも呼ばれます。
具体的には、実現されたポートフォリオのリターンと期待リターンの差、またはポートフォリオが負ったリスクに対して期待されるリターンを超えたリターンとして定義できます。リスクの測定には、トレーナーの指標と同様にベータ（β）値が用いられます。
計算式は次のとおりです。
ジェンセンの測度の定義
-ジェンセンの測度の定義-
ジェンセンの測度とは、投資ポートフォリオのパフォーマンスを評価するために使用される指標の一つです。これは、ポートフォリオのリターンと、ベンチマークの期待リターンとの差で定義されます。ベンチマークは、通常、市場全体や特定の資産クラスを表します。
ジェンセンの測度は、ポートフォリオがベンチマークをどれだけ上回ったか、あるいは下回ったかを測定します。正の値は、ポートフォリオがベンチマークを上回り、投資家が追加のリターンを得たことを示します。逆に、負の値は、ポートフォリオがベンチマークを下回り、投資家がベンチマークに投資した場合よりも低いリターンを得たことを意味します。
ジェンセンの測度の計算式
ジェンセンの測度は、投資家によって追加された超過収益を測定する指標です。通常、ベンチマークに対して、市場リターンの加重平均で調整された投資のリターンを測定するために使用されます。
ジェンセンの測度の計算式は次のとおりです。
ジェンセンの測度 = (投資リターン – ベンチマークリターン) – (市場リターン – ベンチマークリターン) × 投資のベータ
ここで、ベータは、投資と市場リターンの間の相関係数を表します。
ジェンセンの測度の解釈
ジェンセンの測度の解釈
ジェンセンの測度は、運用成果を指標として用いた投資パフォーマンスの評価法です。正の値の場合、ポートフォリオのパフォーマンスがベンチマークを上回り、負の値の場合、パフォーマンスがベンチマークを下回っていることを示します。測度の値が大きいほど、ポートフォリオのパフォーマンスがベンチマークに対して優れていることを示しています。
ただし、ジェンセンの測度は、単独で使用することはできません。ポートフォリオのリスクも考慮する必要があります。ポートフォリオのリスクが高い場合、たとえジェンセンの測度が高くても、その結果は、ベンチマークのリスクを考慮せずに得られたものかもしれません。したがって、ジェンセンの測度の解釈は、ポートフォリオのリスクを考慮して行う必要があります。
ジェンセンの測度の活用方法
-ジェンセンの測度の活用方法-
ジェンセンの測度は、投資ポートフォリオのパフォーマンスをベンチマークと比較する強力な指標です。この指標を活用するには、まず適切なベンチマークを選択することが重要です。ベンチマークとしては、投資戦略の目標に沿ったもので、リスクプロファイルが類似している必要があります。
ベンチマークを設定したら、ジェンセンの測度を計算します。この計算には、ポートフォリオとベンチマークの両方のリターンデータが必要になります。計算結果は、正の値であればポートフォリオがベンチマークを上回っていることを示し、負の値であれば下回っていることを示します。
ジェンセンの測度は、投資ポートフォリオのアルファ、つまりベンチマークに対する超過リターンを測定します。したがって、ジェンセンの測度が高いほど、投資戦略がベンチマークよりも優れていることになります。
さらに、ジェンセンの測度は、時間の経過とともに投資戦略の相対的なパフォーマンスを追跡するために使用できます。これにより、戦略が持続的にベンチマークを上回っているかどうか、またはパフォーマンスが低下しているかどうかを判断できます。投資戦略の有効性を評価하고、改善の余地を特定するのにも役立ちます。
ジェンセンの測度の限界
ジェンセンの測度の限界とは、この指標の欠点や制約を指します。一つの限界は、ベンチマークの選択に依存することです。適切なベンチマークを選択しないと、パフォーマンスの真の評価が歪む可能性があります。また、ジェンセンの測度は、他のファクター（例リスク）を考慮せず、リターンに焦点を当てているため、ポートフォリオのパフォーマンス全体を完全に反映しているとは言えません。さらに、ジェンセンの測度は過去のデータに基づいているため、将来のパフォーマンスを予測することはできません。