金融分野では、72の法則、 70の法則[ 1 ] 、 69.3の法則は、投資の倍増時間を推定する方法です。法則番号(例:72)を期間(通常は年)あたりの利率で割ると、倍増に必要な期間のおおよその数が得られます。科学計算機や表計算ソフトには正確な倍増時間を求める機能がありますが、これらの法則は暗算や基本的な電卓しか利用できない場合に役立ちます。[ 2 ]
これらのルールは指数関数的成長に適用されるため、単利計算ではなく複利計算に使用されます。また、減衰計算にも使用でき、半減期を求めることができます。数値の選択は主に好みの問題です。連続複利計算では69の方が正確ですが、72は普通利子計算に適しており、割り切れやすいです。
精度を向上させるためのルールのバリエーションがいくつかあります。定期的な複利計算の場合、期間あたりrパーセントの金利の正確な倍増時間は
ここで、tは必要な期間数です。上記の式は、倍増時間の計算以外にも使用できます。たとえば、3倍増時間を知りたい場合は、分子の定数 2 を 3 に置き換えます。別の例として、初期値が 35% 上昇するのにかかる期間数を知りたい場合は、定数 2 を 1.35 に置き換えます。
当初の投資額が倍になるのに必要な期間を推定するには、最も都合の良い「ルール量」を、パーセントで表した予想成長率で割ります。
同様に、一定の割合で貨幣価値が半減するのにかかる時間を求めるには、基準となる数量をその割合で割ればよい。
72という値は、1、2、3、4、6、8、9、12といった多くの小さな約数を持つため、分子として都合の良い選択肢です。これは、年複利計算、および一般的な利率(6%から10%)での複利計算において良好な近似値を提供します。ただし、より高い利率では近似値の精度は低下します。
連続複利の場合、 ln (2)は約69.3%なので、69はどの利率でも正確な結果を与えます。以下の導出を参照してください。日次複利は連続複利に十分近いので、ほとんどの場合、日次複利には72よりも69、69.3、または70の方が適しています。上記の利率よりも低い年利率の場合も、69.3は72よりも正確です。 [ 3 ]年利率が高い場合は、78の方が正確です。
注:各行の中で最も正確な値は太字で示されています。

この法則に関する初期の記述は、ルカ・パチョーリ(1445年~1514年)の『算術大全』(ヴェネツィア、1494年、181葉、44番)に見られる。彼は投資の倍増時間の推定に関する議論の中でこの法則を紹介しているが、その導出や説明はしていないため、この法則はパチョーリよりもかなり以前から存在していたと考えられている。
100 年ごとに大量のタントを消費し、大量のトルナタ ドッピア トラ ユータイル エ キャピタルで、レゴラ 72 ごとに 1 つのメンテ、イル クォーレ センペル パートライア パーリンターレセ、エ クェロ チェ ネ ヴィーネ、タンティ アニ サラ ラドピアトで使用できます。 Esempio: Quando l'interesse è a 6 per 100 l'anno、dico che si parta 72 per 6; ne vien 12、e in 12 anni sarà raddoppiato il Capitale。 (強調を追加)。
おおよその翻訳:
特定の年利率で、元本に利息を加えたものが何年で倍になるかを知りたい場合は、常に72という数字を念頭に置いてください。この数字を利息で割ると、その数だけ元本が倍になる年数がわかります。例:年利率が6%の場合、72を6で割ると12となり、12年で元本が倍になります。
どこ現在価値は、は時間期間の数であり、これは、一定期間あたりの金利を表します。
将来価値が現在価値の2倍になるのは、以下の場合です。
これは以下の条件です。
この方程式は簡単に解くことができます。:
簡単な並べ替えで
もし小さい場合は、ほぼ等しい(これはテイラー級数の最初の項です。)つまり、後者の因子は、ゼロに近い。
この後者の要因を. 機能近似において正確であることが示されている小さなプラスの金利の場合(導出過程は下記参照)したがって、我々は時間を近似するとして:
この近似は、対象となる複利計算が連続的になるにつれて精度が向上します(下記の導出を参照)。
より正確な調整を行うために、以下の点が注目される。より近似されるのは(テイラー級数の第2項を使用)。テイラー近似によりさらに簡略化できます: [ 4 ]
交換するで7.79 を代入すると、分子に 72 が入ります。これは、72 の法則が 8 % 前後の定期的に複利計算される金利に対して最も正確であることを示しています。同様に、で2.02 の場合、分子は 70 となり、70 の法則は 2 % 前後の定期的に複利計算される金利に対して最も正確であることがわかります。
より正確なフィッティングを実現するための洗練された優雅な数学的手法として、関数ローラン系列では、[ 5 ]最初の2項を用いると、次の式が得られる。
理論的な連続複利計算の場合、導出はより単純で、より正確な規則が得られる。