はじめに

最近、年金がいろいろとニュースになっていますが、「GPIF 年金運用成績を参院選後まで隠蔽か」という記事が気になりました。

GPIFの基本ポートフォリオは公開されているので、公開を待たなくても、ある程度はシミュレーションできるんじゃね？と。

Colaboratory でやってみる

やってみました。→ Gist

解説

eMAXISのサイトから各投資信託の設定来データをダウンロードします。
使う投信は「ｅＭＡＸＩＳＴＯＰＩＸインデックス」、「ｅＭＡＸＩＳ国内債券インデックス」、
「ｅＭＡＸＩＳ全世界株式インデックス」、「ｅＭＡＸＩＳ先進国債券インデックス」の4つです。面倒なのでダウンロードしてpandas.DataFrameにする jpfund というパッケージを作りました。

!pip install jpfund
import jpfund
emaxis = jpfund.EMaxis.get_list()
jp_stock = [x for x in emaxis if "250888" in x.id][0].get()
jp_bond = [x for x in emaxis if "250893" in x.id][0].get()
world_stock = [x for x in emaxis if "260434" in x.id][0].get()
world_bond = [x for x in emaxis if "250925" in x.id][0].get()

def sim_portfolio(assets, weights, start_price=10000):
  w = np.array(weights)
  w = w / w.sum() 
  align_assets = align_start_date(assets)

  # 各資産の変動率を計算
  changes = [price_to_change(df) for df in align_assets]
  # 各変動率にポートフォリオの重みをかける
  weight_changes = [x[0]*x[1] for x in  zip(changes, w)]
  # 重み付き変動率を足し合わせてポートフォリオの変動率を計算する
  daily_change = None
  for change in weight_changes:
    if daily_change is None:
      daily_change = change
    else:
      daily_change = daily_change + change
  # ポートフォリオの変動率を価格に戻す
  return change_to_price(daily_change, start_price)

# 基本ポートフォリオ
assets = [jp_stock, jp_bond, world_stock, world_bond]
weights = [25, 35, 25, 15]
gpif = sim_portfolio(assets, weights)
# 各四半期の収益率
q_return = gpif.asfreq("Q", method="ffill").pct_change().fillna(0).tail(12) * 100

計算結果

	四半期収益率
Date
2016-09-30	1.970105
2016-12-31	8.366616
2017-03-31	0.316310
2017-06-30	3.205794
2017-09-30	2.852240
2017-12-31	3.941257
2018-03-31	-3.514218
2018-06-30	1.306749
2018-09-30	3.411030
2018-12-31	-8.447312
2019-03-31	5.862487
2019-06-30	-0.041640

GPIFが公開している運用状況速報は次の通り。

プラマイ0.5ポイントぐらいの誤差があるのかな？
ということで、まだ公開されていない2018年度第４四半期の運用成績は5%〜6.5％ぐらいになるのかなあ？

2019/7/5 追記

公開されましたね。

第４四半期の実績は 6.21% だったみたいです。だいたい合ってたっぽい。