国会で菅副総理兼財務大臣が「乗数」についての質問にぜんぜん応えられなくてしどろもどろになってしまい、方々からものすごくdisられているようです。 この話題はネットではすでに消化されてしまい旬が過ぎてしまったようですが、今日は経済学の勉強ということでこの乗数理論(Theory of Multiplier)をじっくり学びましょう。 僕はこのケインズの乗数理論が日本をこのような苦境に追いやったのではないかと思っており、大変に危険なものだと認識しています。 さて、乗数(Multiplier)です。 政府が公共事業をしてＧ円使うとしましょう。 そうするとこの公共事業を受注した会社にはＧ円の売り上げが発生します。 この時点で当たり前ですがＧＤＰはＧ円増えます。 ところが話はこれで終わりません。 このＧ円はこの土建屋の社長のボーナスになったり、取引先の社員の給料になったりと必ず誰かの所得になるからです。

昨日書いたインターネット選挙も投票給付金のアイデアも国民一人一人にユニークなＩＤがついていればセキュリティーの強固なシステムが簡単に作れます。 国民一人一人のユニークＩＤ、つまり納税者番号はこれから政府の業務を電子化して効率的に運営していくためには絶対に欠かせないものです。 現在、医療保険や社会保険や年金や徴税のためのシステムは、日本には納税者番号がありませんから別々のつぎはぎだらけのシステムで運営されていて非常に効率が悪いのです。 と言うか、効率がいいとか悪いとかの問題じゃなくてすでにデータがそこらじゅう間違っててもう収拾がつかなくなっています。 5000万件以上の年金に関するデータが間違っていたり消えていたと言う社会保険庁のスキャンダルは、この不祥事とは何の関係もなかった安倍元総理大臣の首を飛ばしましたが、実はこれこそが日本では納税者番号が導入されていないことの当然の結果だったなのです

みなさん、こんにちは。 藤沢Kazuです。 ところで、金融業界の人がみな使っている情報端末にBloombergと言うのがあります。 セールスやトレーダーはだいたいひとり一台持っています。 これがなかなか高くてひとり月に２０万円以上するのですが、これがないと仕事にならないのでどの金融機関もブルームバーグに相当な金額を払っています。 金融情報ベンダーでは間違いなくＮｏ１なんですね。 ちなみに創業者は今、ニューヨークの市長やってます。 しかし、この会社、ちょっと前までなんとも思ってなかったのですが、去年の金融危機あたりから大好きになりました♪ 何がいいかって、コラムが好きなんですよ。 下にコピペしたのはただの例なんですけど、これぐらい金融機関の人間をコキ下ろすコラムを毎日のように（いや、本当に毎日）配信しているんですよ。 だって、直接のクライアントですよ。 客ですよ、客。 それをこれでもこれでも

みなさん、こんにちは。 藤沢Kazuです。 さて、サブプライム問題に端を発する一連の金融危機で、何かと悪者にされている金融工学ですが、実際にはしっかりと庶民の役に立っていると言うことをここで声を大にして言いたいです。 まず、サブプライム・ローンとはアメリカの貧乏で信用のない庶民、つまりほとんどのアメリカ国民が住宅を建てるときの借金のことです。 ローンだから、庶民がどこかの金融機関からお金を受け取って家を買って、そんでもって庶民がしこしこ働いて借金をその金融機関に返すわけです。 金融機関は庶民からちびちびと将来のキャッシュフローを受け取る債券を持っていると考えられます。 庶民で信用がないから金利はちょいとばかり高め。 でも、家が担保になってるから裸で貸すよりは全然リスクが少ない。 まあ、単なる住宅ローンです。 ここで金融工学の出番です。 こう言う住宅ローンをひとまとめにして、将来のキャッシュ

みなさん、こんにちは。 藤沢Kazuです。 今日は、「なぜ日本人女は外国でモテるのか？」と言う現象に対して科学的に迫って行きたいと思います。 海外に住んだことがある人なら分かると思いますが、日本人女は一見外人男にちやほやされているように見えます。 また、六本木のクラブなんかに遊びに行くと、外人男が日本人女を口説いている光景をいつも見ることが出来ます。 もちろん、たいていの日本人女は英語がしゃべれないのでニコニコ笑っているだけのことが多いのですが。 その点、日本人男が外人女を口説き落とすのは並大抵のことではありません。 さて、結論から言うと、日本人女がモテる理由は、日本の稚拙な英語教育にあります。 本来、言語と言うのは、人間の感情や行動に密接に結びついています。 例えば、Fuck you!と言われれば、アドレナリンがふつふつと湧き出してきますし、女性でしたら男性との会話の中で現れる微妙なセク

We must believe in luck. For how else can we explain the success of those we don't like? Jean Cocteau （我々は運と言うものを信じなければいけません。と言うのも、それ以外に嫌なやつの成功をどうやって説明できると言うのでしょうか？） 市場は相当に効率的なので、猿もノーベル経済学賞を受賞するような天才も、投資の成績はあまり変わりないことが分かりました。 投資と言うのは、運に支配されるラスベガスのスロットマシーンとか、コイン投げみたいなゲームなのです。 コイン投げなら努力と才能を兼ね備えたプロ中のプロに、どこからどう見てもアホそうなニートのデイトレーダーがたまたま勝ったとしても、まったく不思議ではありません。 しかし、市場と言う仕組みをもう少し別の角度から見ると、平均するとプロの成績がさっぱりなの

こんにちは。藤沢Kazuです。 最近は梅雨で、天気が悪いですね。 それでは、今日はファイナンスの根源的な概念に迫っていきましょう。 なぜ、ファンド・マネジャーの運用成績はさえないのでしょうか？ なぜ、証券会社のアナリストの買い推奨や売り推奨はさっぱり当たらないのでしょうか？ なぜ、マーケットではそんなに簡単にプロが素人に負けるのでしょうか？ これらの疑問を深く考えていくと、ファイナンス理論の中心的概念である効率的市場仮説に行き着きます。 株式の価格がどのように決まるのか考えてみましょう。 理論価格は理屈の上ではＤＣＦ法で計算できましたね。 もっとも、ＤＣＦ法は机上の空論で実際は使えませんが、あくまで理屈の上では正しい株価と言うのは、その会社が将来稼ぐ利益の総和をディスカウント・レートで割り引いたものでした。 しかし、今回は、もっと単純に、株価は物理的にどうやって決まるのか思い出しましょう。

おはようございます。 藤沢Kazuです。 今日はリスク・プレミアムと言う概念について勉強します。 ここまで来れば、投資と言うゲームの仕組みの半分を理解したも同然です。 残りの半分はモダン・ポートフォリオ理論を勉強すればだいたい理解できます。 あとは、不動産なら不動産の、株式なら株式の本を読んで、実務的なことを勉強していけば良いだけです。 しかし、不動産市場も、株式市場も多くのプロがしのぎを削っている場所ですから、標準的なファイナンス理論に従えば、価格は全ての利用可能な情報を織り込んでいることになり、常に割高とも割安ともいえない適正なところに落ち着いているはずです。 もし、このような市場の効率性を認めてしまえば、モダン・ポートフォリオ理論は身も蓋もない結論にあなたを導いてくれます。 例えば、株式に投資したいなら、最も販売手数料と信託報酬が安い、インデックス・ファンドやETFを買えば良いと言う

お久しぶりです。藤沢Kazuです。 最近は、本業が激務になってきましたので少々アップデートが遅れておりました。 どうもすいません。 今日はいよいよ｢投資と言うゲーム｣を理解すると言う今回の企画の主題に迫っていきます。 今まで紹介したギャンブルとか宝くじは期待リターンがマイナスなので、非常に長い期間賭け続ければすべからくスッテンテンになります。 非常に長い期間と言うのが、時として人の一生よりも長いこともありますから、確かに最初に運良く勝って、逃げ切れる人も僅かですがいることもいます。 しかし、それでもやはりギャンブルや宝くじはイカサマでもしない限り全く割りに合わないゲームです。 もっとも違法ギャンブルでも合法ギャンブルでも、イカサマがばれると大きな代償を支払う羽目になりますけどね。 簡潔に言うと｢投資とは期待リターンとリスクの形を考えて賭けるのかどうか、そして賭けるとすればいくら賭けるのか｣

藤沢Kazuです。 最近の東京は天気も良くて、桜も綺麗で良いですね。 これで花粉さえなければ。。。 さて、今日はリスクとリターンと言う概念をみっちり学びましょう。 リスクもリターンも文脈によっていろいろ意味が変わったりして、最初のうちはいまいち理解できないものです。 しかし、リスクとリターンは、投資をするためには絶対に理解しておかないといけない概念です。 リスクもリターンも日本語に対応する言葉がないので、誤解されていることが多々あります。 よくある間違いは、リスクは損することで、リターンは得することと覚えることです。 また、リスクは危険と言う意味でもありません。 リスクとは不確実性のことで、得することも損することも有り得ると言う、将来が不確定な状況を表す言葉です。 また、リターンと言うのは、状況によってふたつの意味があります。 これから投資すると言う状況では、未来のことなのでもちろん結果は

文系、理系に限らず基本的な統計学の習得は不可欠です。 日本では幸か不幸か受験勉強の数学で統計学がすっぽり抜け落ちてしまっているので理系の人でも統計学が苦手って人が多いです。 また、文系ビジネスマンも最近はエクセルで統計処理をしてパワポでかっこよくプレゼンできないとだめな状況が出来つつあります。 この講座の最後に私が推薦する本をリストアップしておきます。 投資の本と違い、統計学の本はクオリティのばらつき(ボラティリティ)がとても小さい気がします。 よって、ここにあげているもの以外にも良い本はたくさんありますが、私の独断と偏見でちょっとだけ他の本より良いかなってのをセレクトしました。 ■文系、理系を問わず統計学を一から一通りなるべく早く学びたい人に読んでもらいたい本 よく出来た類書は多いのですが、「Excelで学ぶ統計解析―統計学理論をExcelでシミュレーションすれば、視覚的に理解できる,