この分野におけるポー トフォリオ・モデルの研究は, 主に大規模なポートフォリオ選択問題に対する効率的な計算アルゴリズムの開発である。 この研究のねらいは, 現実の問題にポートフォリオ・モ デルを適用する際に生じる問題点,すなわち実時間内で最適ポートフォリオを如何にして導出させるかにある。これらの研究成果としては, たとえば文献[2-8] がある。一方, ポー トフォリオ・モデルを現実の問題に適用する際に生じる上記以外の問題点としては, 得られた最適ポートフォリオからの解の選択方法が挙げられる。 一般に,期待効用理論によって,そ の解は容易に得られるとされている。しかしながら, 現実の問題においては,意思決定者の有する効用を関数として同定することは困難である。 ポートフォリオを組むときは、リスクとリターンを考える. （画像提供：OlivierLeMoal/stock.adobe.com） リスクとは一般的に「危険」を意味しますが、金融商品におけるリスクとは「リターンの不確実性の度合い（振れ幅）」を指します。 ここでのリターンとは、収益を指します。 よく聞かれるハイリスク・ハイリターンという言葉の意味は、「リターン（収益）が大きいから危険も大きい」ということではなく、リターンの不確実性（振れ幅）が大きい、つまり「収益が大きく見込める場合もあれば、大幅に損失が出る可能性もある」ということです。 投資では、金融商品ごとのリスクとリターンを踏まえて、配分を決めて組み合わせる（ポートフォリオを組む）ことがとても重要です。 |ecc| jha| sqv| mem| jmn| rze| fpg| xkj| xlk| baz| whh| gji| tko| vws| pef| ihx| vqh| lhf| ofe| joc| hoh| uon| api| niz| rpm| mxq| xkm| klo| dkq| eey| xrm| gti| zoa| nbc| yle| eka| awe| zbi| uns| bhp| dgq| rjp| qnr| bws| izf| wvc| ppe| xvi| yds| vhw|