2009年02月20日

連載:リスク資産の複利確率(5)~ 正規分布なシミュレーションの設計

ある金融資産を20年保有することをシミュレーションする、ということは、その金融資産の1年目の収益率、2年目の収益率……20年目の収益率と、毎年の収益率をシミュレーションすることにほかなりません。

そして、収益率は正規分布に従うことが分かっているため、正規分布の平均と標準偏差の値に金融商品の期待リターンとリスクを当てはめれば、収益率の確率分布を求めることができます。ということで以下に、期待リターン10%、リスク30%の金融商品の収益率の確率分布のグラフを示します。

N10_30b

見れば分かるとおり、中央に位置する収益率10%が発生する確率がいちばん高くて、そこから外れた収益率が発生する確率、例えば半分になってしまうような-50%とか、2倍になる100%といった収益率が発生する確率は低い(でもゼロではない)ことがグラフから読み取れます。

これは現実でもそうですよね。大きく値上がりしたり、ものすごく値下がりする、ということはそう滅多にあることではありません。でも絶対に起きないわけではなくて、たまには起きるわけです。

この確率に合わせた数字を発生させて、それを1年目の収益率、2年目の収益率……20年目の収益率と当てはめていけば、金融商品を保有することのシミュレーションになりそうです。

さて、ExcelではNORMINVという関数を使うとこの正規分布に従った確率で乱数を発生させる式を簡単に作ることができます(参考:正規乱数・正規分布する乱数を発生させる ― インストラクターのネタ帳)。

NORMINV(RAND(),平均値,標準偏差)

平均値のところには期待リターン(10%=0.1)、標準偏差にはリスク(30%=0.3)を代入します。さっそく、この数式を使ってExcelのワークシート上で5000個ばかり収益率を発生させてみましょう。

ちなみに、Excelには平均を求める関数と標準偏差を求める関数もありましたね。

=AVERAGE()
=STDEV()

500個の収益率のデータを発生させると同時に、上記の関数を使ってそれらのデータの平均と標準偏差を求めてみました。

Norminv_random

どうでしょう。誤差はもちろんありますが、おおむね平均0.1、標準偏差0.3、すなわち期待リターン10%、リスク30%の収益率に合った数値が発生できているようです。次回はこれを使ってシミュレーションしてみましょう。

この連載のバックナンバー
早くも帰ってきた! 連載:リスク資産の複利確率(1)~ 連載の目的と前提
連載:リスク資産の複利確率(2)~ 参考書に載っている計算式
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連載:リスク資産の複利確率(4)~ 収益率が正規分布に従うということ
連載:リスク資産の複利確率(5)~ 正規分布なシミュレーションの設計
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連載:リスク資産の複利確率(10)~どうして収益率を足しているのだろう?
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