デイトレード

ヘッジの定義

ヘッジの定義
出典:住友不動産 2021年3月期有価証券報告書

TOPIX、「浮動株」の定義が変わる

出所:JPX

この割合が高い銘柄はTOPIX内でのウエイトが現在より低くなります。

つまり、 近未来の「売り需要」 となります。

なお、現在、浮動株比率を算定していない JASDAQ 銘柄については、2022年4月4日以降の株価指数の計算において、現在の浮動株比率の算定方法に基づいた浮動株比率を適用したうえで、3段階で移行します。

どうやって「持ち合い株」の割合を知るか?

出典:住友不動産 2021年3月期有価証券報告書

というわけで、 厳密に把握することは手間がかかるので、ここでは簡易的な方法をご紹介します。

出典:住友不動産 2021年3月期有価証券報告書

「その他の法人」とは、 いわゆる「日本の事業法人」 です。

出典:日本経済新聞社 website

出典:日本経済新聞社 website

おまけ:「流通株式」と「浮動株」は違う

出所:JPX

流通株式を計算するときは 「上場会社」ではなくても事業法人が所有している分は差し引くことになる など細かい違いがあります。

時価ヘッジとは?繰延ヘッジとの違いや仕訳方法、税効果会計についてわかりやすく解説

時価ヘッジとは?繰延ヘッジとの違いや仕訳方法、税効果会計についてわかりやすく解説

ヘッジ会計のイメージ図

【ヘッジ会計のイメージ図】

ヘッジ会計の要件

ヘッジ取引を行っているだけでは、ヘッジ会計を適用できません。 ヘッジ会計を適用するためには、事前テストと事後テストの両方の要件を満たすことが必要です。

事前テストではまず、ヘッジする「対象」「手段」を明確にしなければなりません。そのうえで、ヘッジ対象のリスクをヘッジ手段でどのように回避できるのかという「有効性」を予測して正式に文書化し、誰にでも分かるようにしておく必要があります。

一方、事後テストではヘッジ取引後に予測した有効性が継続しているかについてもチェックします。評価基準は、ヘッジが開始されてからの「時価」「キャッシュフロー」の変動幅を確認し「80%〜125%」の間に収まるかどうかがポイントです。

時価ヘッジとは?

時価ヘッジとは、 まだ決済をしていないデリバティブ取引を時価評価するための方法で、ヘッジ会計の特例に該当するもの です。デリバティブ取引とは、株式や債券、通貨などの原資産の価格によって理論価格が決まる金融派生商品の取引を指します。

時価ヘッジの処理を適切に活用するためには、有効性判定を行って有効と判断される必要があります。時価ヘッジにおける有効性の判定は、デリバティブ取引の損益金額を評価された差額で割った比率により計算されます。

計算の結果が、おおよそ100%に近いかどうかが判断基準です。日本国内の法人が、売買目的以外の有価証券による損失を減らすためにデリバティブ取引を行う際には、その収益や損失を事業年度の損益金に加える必要があります。

繰延ヘッジと時価ヘッジの違い

時価ヘッジのイメージ図

【時価ヘッジのイメージ図】

一方で 繰延ヘッジは、ヘッジ手段であるデリバティブ取引に関する時価評価損益を、ヘッジ対象に係る損益が認識されるまで繰り延べる方法 を指します。

繰延ヘッジのイメージ図

【繰延ヘッジのイメージ図】

時価ヘッジの仕訳・会計処理例

ここからは時価ヘッジの仕訳や会計処理例について紹介します。「社債購入」「決算処理」のパターンで見ていきましょう。

「繰延ヘッジ損益」の意味

教えて!goo グレード

前提として、ヘッジ対象として時価評価しない資産又は負債があり、そのリスクヘッジの手段としてデリバティブなどの時価評価するものが採用されている状態であることです。
繰延ヘッジ会計を採用している場合、時価評価したデリバティブのうちヘッジの手段として採用しているデリバティブ等の時価評価差額については、ヘッジの対象の損益が確定するまでの間、その時価評価差額を繰り延べる調整を行います。そうしなければ、ヘッジ対象の損益が確定する前に、手段であるはずのデリバティブ等の損益が先に生じてしまい、費用収益対応の原則に反するからです。この調整のための勘定が繰延ヘッジ損益です。
というところでしょうか。あくまで独学による私の個人的な解釈です。

いただいた御説明(定義)の文は、御教示のWebサイト http://bokiron.livedoor.biz/archives/22783904.html ​にある説明より格段に分かりやすく、 最初に一読したときに「分かった!」と思いました。多分まだ正確には理解できていないのでこれから勉強させていただきますが、頑張れば私にも理解できそうです。

  • 回答者: noname#46899
  • 回答日時: 2006/10/15 17:58

この回答への補足

  • 回答者: noname#46899
  • 回答日時: 2006/10/15 16:03

「ヘッジ会計」で検索してみてください。

この回答への補足

御教示のホームページ拝見しました。御教示のホームページによると、「繰延ヘッジ会計」の意味は「原価評価されているヘッジ対象、または将来生じる予定のヘッジ対象に係る損益が認識されるまで、時価評価されているヘッジ手段に係る損益や評価差額を資産・負債として繰延べる会計処理方法が繰延ヘッジ会計」とありますが、次の(a)~のようなことが分からず、そのため「繰延ヘッジ会計」の意味が分かりません。
(a)「原価評価」の意味。
(b)「原価評価する」のは誰がするのか。
(c)「認識される」の意味。「確定する」という意味か。
(d)「時価評価」の意味。
(e)「時価評価する」のは誰がするのか。
(f)「評価差額」の意味。また、何と何の差額か。
(g)ヘッジの定義 「時価評価されているヘッジ手段に係る損益や評価差額」の意味。
(h)「繰り延べる」とあるが、具体的にはどのような処理をするのか。

ヘッジファンドの真実 (新書y) Paperback Shinsho – December 1, 2007

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・ 著者は現在ヘッジファンドのチーフ・インベストメント・オフィサーで、元はエレクトロニクス業界のアナリスト。本書で想定される読者は、金融機関で運用に関係している人/したい人、企業年金のファンド採用担当者、金融担当の記者、財務省/金融庁職員などかと思われる。
・ 新書でありながら、非常に有用な情報が多い。例えば、ヘッジファンドの長所(シャープレシオの高さ、株式との相関の低さなど)と短所、歴史(第一号は1949年)、種類(イベント・ドリブン、レラティブ・バリューなど)をわかりやすく解説してある。
・ なお、「ヘッジファンドと投信の比較」、「主要ストラテジー一覧」、「外国籍ヘッジファンドの一般的ストラクチャーとプレイヤー」など、多くの筆者オリジナルの図表があり、これらも有用。
・ 起業に必要となるコスト、売上高と社員数、オフィスの作り方などヘッジファンドのビジネスモデルについてもかなり詳しく述べている。将来、ヘッジファンドを立ち上げようと考えている人には参考になる。
・ 更に本書の大きな魅力は、著者のアナリスト時代の情報収集/分析手法、過酷な顧客に対するプレゼン状況などの回顧。
・ 本書は2007年12月発行とリーマン・ショック前だが、現在でも十分読む価値がある。2011年9月時点で、著者の所属するヘッジファンドは健在である。

[人工知能学会研究会優秀賞論文] 効率的な Deep Hedging のためのニューラルネットワーク構造

二点目について補足します。この戦略は No-Transaction Band 戦略と呼ばれ、指数効用のもとでヨーロピアン・オプションの最適ヘッジ戦略を与えることが知られていました。私たちは、より一般の効用・デリバティブに対しても、この戦略が最適であることを証明しました。このことと普遍近似定理を考え合わせれば、No-Transaction Band ネットワークが最適ヘッジを表現できることを理論的に保証できます。この保証は、最適ヘッジ戦略を通して顧客に最善のプライスを提供することを付加価値とする証券会社にとって、必須の条件です。

No-Transaction Band ネットワークの優位性を実証するため、数値実験を行いました。上述のヨーロピアン・オプションおよびルックバックオプションを、三つの方法でヘッジし比較します。

  1. No-Transaction Band ネットワークを用いた Deep Hedging:提案手法です。
  2. 通常の順伝播型ネットワークを用いた Deep Hedging:元論文が提案するネットワークです。
  3. 低コスト極限における最適ヘッジ戦略の解析解:先行文献で解析的に求められた、取引コスト率が無限小の極限における最適ヘッジ戦略です。

下図に示すように、No-Transaction Band ネットワークの学習は高速です。通常の順伝播型ニューラルネットが 1000 回のシミュレーションを経ても収束しない一方、No-Transaction Band ネットワークは 50 回程度のシミュレーションで収束します。学習時間は PFN の MN-2 で数秒オーダーであり、実用にたえる水準と期待しています。

次の図は、ヨーロピアン・オプションに対して各方法が実現する効用を、コスト率の関数として示したものです。幅広いコスト率に対し、No-Transaction Band 戦略がもっとも高い期待効用を実現します。コストがある閾値を超えると期待効用が下げ止まるのは、No-Transaction Band ネットワークが取引コストが高すぎる場合にあえてヘッジしないことを学習するためで、この利点は他の手法ではみられません。

また、デリバティブの価格づけを行いました。価格づけの理論は割愛しますが、実務的には証券会社が顧客に請求するデリバティブ代金に対応するため、安いほど望ましいです。No-Transaction Band ネットワークは、他の方法に比べ最大で数 % 安い価格を実現します。この価格差は証券会社と顧客へもたらされる利益となり、デリバティブ市場の流動性にも貢献します。

No-Transaction Band ネットワークは、”解析解”よりも安い価格を実現しています。解析解はコスト率についての主要項のみを残す近似をする一方、No-Transaction Band ネットワークは高次の寄与まで考慮できているより安い価格を得られた、と私たちは解釈しています。ここで考えている価格の真値は “ヘッジの定義 あらゆる戦略について達成しうる値の最小値” として定義されるので、最も安い No-Transaction Band ネットワークの価格が最も正確です。

Google Colab 上で No-Transaction Band の性能を体験するためのミニマルな実装を GitHub リポジトリ pfnet-research/NoTransactionBandNetwork で提供しています。

また、PyTorch に基づく Deep Hedging の汎用ライブラリ pfhedge を公開しました。次のような直感的なコードで Deep Hedging を実装できます。このライブラリが、Deep Hedging によるデータ駆動のデリバティブ事業に向けた研究開発を加速することを期待しています。

No-Transaction Band ネットワークは、従来手法よりも圧倒的に高速に最適ヘッジ戦略を学習します。証券会社は、人的コスト・取引コストを自動化によって削減しながら、最善のプライスを迅速に提供して顧客のニーズを満たすことができます。また、コスト効率的な取引戦略は市場インパクトが生じるような大口執行を可能にするため、証券会社と顧客により大きな付加価値を創出し、デリバティブ市場の流動性に貢献します。Deep Hedging の実用上の課題はまだ多いものの、最も大きな障壁のひとつを乗り越え、テクノロジーによる金融業の発展に貢献できたことを誇りに思います。

No-Transaction Band ネットワークのアイデアは、深層学習のボトルネックを念頭におきながら、取引コスト下の定量ファイナンスに関する由緒ある理論を拡張することで得られました。卓越したアイデアを追求するために、異なる視点を柔軟に結びつけることが重要であると実感しました。

この成果を可能にしたのは、共同研究者の皆様による惜しみないサポートと、Preferred Networks の強力な計算環境です。いもすさんには深層学習を円滑に進めるための改善法を親身にご提供頂きました。伊藤さんには定量ファイナンスの知見や文献を多数共有いただき大変勉強になりました。南さんには主に理論面で心強いサポートを頂いたほか、明晰な論文を書くための強力な手助けを頂きました。野村アセットマネジメントの中川さんには研究開発だけでなく実務面のフォローアップも頂くことができ大変頼りになりました。また、試行錯誤を伴う研究開発には Preferred Networks の潤沢な計算資源が不可欠でした。時間・資源・環境を惜しみなく提供いただいた Preferred Networks・野村アセットマネジメント両社に深く感謝します。

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