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野村つみたて外国株投信 2021/07/21 現在 基準価額 前日比 15, 536円 +219円 騰落率 6カ月: +21. 70% 1年: +45. 73% 3年: +54. 05% 設定来: +57. 65% 直近決算分配金 (2021/05/12) 0. 00円 年間分配金累計 (2021年06月末時点) 純資産総額 379. 57億円 決算日 05/12 決算回数 1回/年 設定日 2017/10/02 償還日 無期限 商品分類 資産:株式 地域:グローバル(除く日本) 積立取り扱い - 過去の決算情報 分配金(円) 設定来分配(円) 0. 野村つみたて外国株投信 ブログ. 00 基準価額・純資産総額の推移 「オンラインサービス」とは、口座をお持ちのお客様がご利用いただけるサービスです。ログインすると商品のお取引、資産管理などの機能や、野村ならではの投資情報をご利用いただけます。 オンラインサービスでできること 分配金は、1万口当たり、税引前の金額です。 ファンドの分配金は投資信託説明書(交付目論見書)記載の「分配の方針」に基づいて委託会社が決定しますが、委託会社の判断により分配を行なわない場合もあります。 上記実績は過去のものであり、将来の運用成果等を保証するものではありません。 騰落率(6カ月、1年、3年、設定来)は2021年06月末現在のものです。なお、騰落率(6カ月、1年、3年、設定来)は分配金込みで計算しており、購入時手数料(税込)および分配金にかかる税金などは考慮しておりません。単位型投資信託については、騰落率(6カ月、1年、3年、設定来)は表示しておりません。 基準価額・純資産総額は営業日21:30頃~22:00頃(目安)に更新します。その他項目の更新タイミング(目安)は異なります。(分配金:決算日23:00頃、騰落率:翌月第2営業日19:00頃) 1年チャート・3年チャートは営業日2:00頃~6:00頃(目安)に前営業日のデータを更新します。 投資リスク・費用等は、目論見書・月次レポート等をご確認ください。
日本経済新聞掲載名:つみ外株 決算日:原則、毎年5月12日(休業日の場合は翌営業日) ※初回決算日は平成30年5月14日となります。 (2021年7月15日) (475KB) 基準日 2021年7月21日 基準価額 15, 536 円 前日比(円) +219 円 前日比(%) +1. 4 % 純資産総額 379. 6 億円 直近三期の 分配金実績 (税引前) 0 円 2021年5月12日 0 円 2020年5月12日 0 円 2019年5月13日 基準価額の推移(3カ月) 基準価額(円) 更新日:2021年7月21日 設定日 2017年10月2日 基準価額 過去最高値 (1997年4月以降) 15, 938 円 (2021年7月5日) 基準価額 過去最安値 (1997年4月以降) 8, 126 円 (2020年3月24日) 【データの期間について】当サイトでは1997年4月以降のデータを表示しております。 分配金額は10, 000口当たりの金額です。 ※運用実績は過去のものであり、将来の投資収益を示唆あるいは保証するものではありません。分配金は投資信託説明書(交付目論見書)記載の「分配の方針」に基づいて委託会社が決定しますが、委託会社の判断により分配を行なわない場合があります。また、将来の分配金の支払いおよびその金額について示唆、保証するものではありません。 お申込不可日一覧 PDFファイルの閲覧について 本サイトはPDFファイルの閲覧が可能であることを前提としています。PDFファイルの閲覧にはAdobe Readerが必要です。 下のボタンをクリックしてAdobe Readerをダウンロードして下さい。
基本情報 レーティング ★ ★ ★ ★ リターン(1年) 45. 73%(452位) 純資産額 379億5700万円 決算回数 年1回 販売手数料(上限・税込) 0. 00% 信託報酬 年率0. 209% 信託財産留保額 - 基準価額・純資産額チャート 1. 1994年3月以前に設定されたファンドについては、1994年4月以降のチャートです。 2. 公社債投信は、1997年12月以降のチャートです。 3. 私募から公募に変更されたファンドは、変更後のチャートです。 4. 投信会社間で移管が行われたファンドについては、移管後のチャートになっている場合があります。 運用方針 1. マザーファンド への投資を通じて、外国の株式( 新興国 の株式を含みます)を実質的な主要投資対象とし、MSCI ACWI(除く日本、配当込み、円換算ベース)の中長期的な動きを概ね捉える投資効果を目指して運用を行ないます。 2. 「外国株式MSCI-KOKUSAI マザーファンド 」および「 新興国 株式 マザーファンド 」を主要投資対象とします。 3. 各 マザーファンド への投資配分比率は、MSCI ACWI(除く日本、配当込み)における 先進国 および 新興国 の割合をもとに決定します。 4. 実質組入外貨建資産については、原則として 為替ヘッジ を行ないません。 ファンド概要 受託機関 野村信託銀行 分類 国際株式型-グローバル株式型 投資形態 ファミリーファンド 方式 リスク・リターン分類 バランス(収益重視)型 設定年月日 2017/10/02 信託期間 無期限 ベンチマーク MSCI AC世界株式(除く日本・配当込み)
評価用ベンチマーク リターンとリスク 期間 3ヶ月 6ヶ月 1年 3年 5年 10年 リターン 8. 28% (577位) 21. 70% (382位) 45. 73% (452位) 15. 49% (279位) (-位) 標準偏差 4. 24 (313位) 4. 野村つみたて外国株投信 価格. 78 (48位) 13. 01 (318位) 19. 13 (277位) シャープレシオ 1. 96 (176位) 4. 54 (35位) 3. 52 (237位) 0. 81 (238位) ファンドと他の代表的な資産クラスとの騰落率の比較 野村つみたて外国株投信の騰落率と、その他代表的な指標の騰落率を比較できます。価格変動の割合を把握する事で取引する際のヒントとして活用できます。 最大値 最小値 平均値 1年 2年 ★ ★ ★ 3年 5年 1万口あたり費用明細 明細合計 26円 22円 売買委託手数料 1円 有価証券取引税 保管費用等 2円 売買高比率 運用会社概要 運用会社 野村アセットマネジメント 会社概要 野村グループにおけるアセット・マネジメント部門の中核会社としてグローバルに資産運用ビジネスを展開 取扱純資産総額 36兆9303億円 設立 1959年12月 口コミ・評判 このファンドのレビューはまだありません。レビューを投稿してみませんか?
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ア行 カ行 サ行 タ行 ナ行 ハ行 マ行 ヤ行 ラ行 ワ行 英字 記号 クラメールのV Cramer's V 行× 列のクロス集計表における行要素と列要素の関連の強さを示す指標。 の値をとり、1に近いほど関連が強い。クラメールの連関係数(Cramer's coefficient of association)とも言う。サンプルサイズを 、カイ二乗値を とすると、クラメールの は以下の式で表される。 LaTex ソースコード LaTexをハイライトする Excel :このマークは、Excel に用意された関数により計算できることを示しています。 エクセル統計 :このマークは、エクセル統計2012以降に解析手法が搭載されていることを示しています。括弧()内の数字は搭載した年を示しています。 秀吉 :このマークは、秀吉Dplusに解析手法が搭載されていることを示しています。 ※「 エクセル統計 」、「 秀吉Dplus 」は 株式会社会社情報サービスのソフトウェア製品 です。
今まで、数量データやカテゴリーデータ等の2つのものの関連を知るために単相関係数と相関係数について記事を書いてきましたが、データ同士を比べる方法にはもうひとつの方法があります。それは、カテゴリーデータ同士の関連を調べる方法です。これによって得た値を、クラメールの連関係数と呼びます。今回は、アメリカの人種構成と州の関連について調べたいと思います。 数量データ、カテゴリデータはどういったものなのかについてはこちらを参照してください。 以下が、アメリカの州一覧と人種の構成です。 『データブック オブ・ザ・ワールド 世界各国要覧と最新統計』, 二宮書店, 2012年, p39より ※割合の部分は、統計に書いてあった人口に基づいて独自に作成したものです。 さて、ここから何をすればいいかといいますと、とりあえず各州ごとの人種の人数を求めることにします。これは、簡単で各州の人数に割合をかければいい話です。その結果、以下の表のようになります。 表の上部に実測度数と書いてありますが、これはこの表の中にある各マスの値のことを指します。具体的には、ヴァーモント州の白人の人口の"60. 0"(万人)などがそれにあたります。 では、次に実測度数ではなく、期待度数というものを測ってみましょう。これは、もしもカテゴリーデータそれぞれにおいて全くの独自性(関連性)がなかった時に出るであろう値のことで、この場合は、それぞれの州においての人口にアメリカ合衆国全体の人種の割合をそれぞれかけることによって算出します。どういうことかといいますと、例えば、ヴァーモント州の白人の人口の期待度数は、ヴァーモント州の人口63万人で、アメリカ合衆国全体の白人の割合の平均は72. 4%であるので、63×0. クラメールのV | 統計用語集 | 統計WEB. 724=45. 6…で、45. 6万人になります。 この期待度数と実測度数が全体の傾向として大きく異なっていた場合は、ある人種が多く割合を占めているような"個性的な"州がたくさんあることになり、アメリカの人種構成と州の関連は深いといえるでしょう。 逆に、この期待度数と実測度数が全体の傾向として似通っている場合は、どの州も同じような傾向ですので、州が違うからといって人種の割合には大きく違うというわけではないのでアメリカの人種構成と州の関連は低いと言えます。 期待度数を表にしたものです。 さて、ここからどうやってクラメールの連関係数を求めるかといいますと、それぞれのデータにおいて、(実測度数-期待度数)^2/(期待度数)を計算していくのです。例を示すと、ヴァーモント州の白人の人口に関して言えば、実測度数は、"60.
1~0. 3 小さい(small) 0. 3~0. 5 中くらい(medium) 0. 5以上 大きい(large) 標準化残差の分析 カイ2乗検定の結果が有意であるとき、各セルの調整済残差(adjusted residual)を分析することで、当てはまりの悪いセルを特定することができる。 残差 :観測値n ij -期待値 ij 。 調整済残差d ij =残差 ij /残差の標準偏差SE(残差 ij) =(観測値n ij -期待値 ij )/sqrt(期待値 ij *(1-当該セルの行割合p i+)*(1-当該セルの列割合p +j )) 調整済残差は、独立性の仮定の下で、標準正規分布N(0, 1 2)に近似的に従う。すなわち、絶対値が2または3以上であれば、当該セルの当てはまりが悪いと言える。(Agresti 1990, p. 81) [10. 3] 比率の等質性の検定 ある標本を一定の基準で下位カテゴリに分けた場合の比率と、別の標本での比率が等しいかどうかを、χ 2 値を用いて検定する。 独立性の検定の場合と同じ。 [10. 4] 投書データの独立性検定 新聞投書データの中の任意の2つの(カテゴリ)変数が独立しているかどうかを検定してみよう。たとえば、性別と引用率について独立性検定を行う。 引用率データを質的データへ変換 ・ から、引用率データと性別データを新規ブックにコピーアンドペーストする。 ・引用率(数量データ)を「引用率カテゴリ」データに変換する。 ・引用率(A列)が5%未満なら「少ない」、10%未満なら「普通」、10%以上なら「多い」と分類する。 ・ if 関数 :数値条件に応じてカテゴリに分類したい =if(条件, "合致したときのカテゴリ名", "合致しないときのカテゴリ名") 3つ以上のカテゴリに分けたいとき→if条件の埋め込み =if(条件1, "合致したときのカテゴリ名1", if(条件2, "合致したときのカテゴリ名2", "合致しないときのカテゴリ名3")) 分割表 の作成 ・「データ」→ 「ピボットテーブル レポート」を選択 ・行と列にカテゴリ変数を指定し、「データ」に度数集計したい変数を指定する。 検定量 χ 2 0 を計算する ・Excel「分析ツール」には「χ 2 検定」がない!
2・・・カイ2乗値 → 下記のギリシャ文字で表記することがある カイ2乗値はExcelの関数によって求められます。