税金の損失の回収

税損失回収( TLH ) は、税制優遇を得るために資本損失を「生み出す」投資戦略です。これは、投資家が減価した証券を税損失分だけ売却するときに発生します。^{[1] [2]}このアプローチの有効性は、特定の管轄区域の税法によって異なります。米国では、CBS ニュースは税損失回収を具体的に「 IRS の30 日間のウォッシュセールの期限が切れた後に、最終的に同じ投資を買い戻す目的で、投資を損失で売却すること」と説明しています。これにより、投資家は投資損失を利用して税額を減らすことができます。^[3]

税金の損失の回収は会計年度を通じて行うことができますが、歴史的には 12 月に行われてきました。^[4]税金の損失の回収は、依然としてその年の第 4 四半期に最も一般的です。これにより、投資家は「キャピタル ゲインをキャピタル ロスで相殺」することができます。^[5] 米国の税法では、投資家が 1 年間にキャピタル ロスをゲインより多く抱えている場合、その年は最大 3,000 ドルを控除して「通常所得を相殺」することができ、残りは未使用の場合、将来の年に繰り越すことができます。^[6]

ロスハーベスティングは税金を繰り延べますが、完全に免除するわけではなく、限界税率が同じであると仮定すると、本質的には連邦政府から無利子の融資を受けていることになります。^[7]限界税率が異なる場合、追加の節税（例えば、ある年に高い通常所得税率に対して超過損失を控除し、後年より低い税率で追加の長期キャピタルゲイン税を支払う）や、税金のペナルティ（例えば、数年にわたって低いキャピタルゲイン税率で控除し、後年よりはるかに大きな利益を得て、より高いキャピタルゲイン税とメディケア投資所得税の区分に入る）が生じる可能性があります。^[8]

税金の繰り延べは、後々キャピタルゲインに関連する税率の上昇につながる可能性があるため、投資家からは賞賛と批判の両方を受けています。^[8]

最も簡単に言えば、「税務上の損失の回収が適切に行われない場合、ウォッシュセールが発生し、売買による税務上の利益が失われます」。^[9]投資家は、ウォッシュセールルールの発動を回避するためにいくつかのテクニックを採用できます。

1. 投資家は証券を買い戻すまで30日間待つことができる。^[10]
2. 投資家は、元の証券に類似しているが、IRSの「実質的に同一」の定義を満たさない証券を購入することができます。たとえば、投資家はETFを売却し、同様の投資目的を持つ別のETFを購入することができます。^[11]

アメリカ合衆国国税庁（IRS）は、「実質的に同一」な証券の定義を公表していない。そのため、異なる投資会社の証券が、たとえ投資目的が同一であっても、「実質的に同一」であるかどうかは明らかではない。その結果、投資家が上場投資信託（ETF）や投資信託をほぼ同じ保有量で売買する場合、ウォッシュセールルールは適用されないとする意見もある。^{[12] [13]}

例えば、ステートストリートのSPDR S&P 500 ETF（NYSEARCA: SPY）^[14]とiShareのCore S&P 500 ETF（NYSEARCA: IVV）^{[15]はどちらも}S&P 500に連動しています。投資家がSPYの株式を購入し、市場価格が下落した場合、2つのETFの収益がほぼ同じであるにもかかわらず、IRSは投資家がSPYの株式を売却し、IVVの株式を購入し、ウォッシュセールルールを発動せずにキャピタルロスを請求できるかどうかについてガイダンスを提供していません。

1つの方法は、ポートフォリオのウェイトとベンチマークウェイトの初期セットを使用することですが、税アルファとポートフォリオのトラッキングエラーの差を最大化する目的関数^{[16]を開発することで}、平均分散最適化の範囲内でTLHを行うことができます。^[17]${\displaystyle w_{0}}$${\displaystyle w_{B}}$$${\displaystyle \max _{w}\;\underbrace {\alpha ^{T}(w-w_{0})} _{\text{税金アルファ}}-\underbrace {{\lambda \over {2}}(w-w_{B})^{T}\Sigma (w-w_{B})} _{\text{追跡誤差}}}$$

ここで、は過剰な追跡誤差に対するペナルティ項であり、は資産収益の共分散行列です。購入/売却される資産ごとに、次の制約を含める必要があります。${\displaystyle \lambda}$${\displaystyle \Sigma }$$${\displaystyle {\begin{cases}w_{j}\geq w_{0,j},\quad &({\text{買い取引}})\\w_{j}\leq w_{0,j},\quad &({\text{売り取引}})\end{cases}}}$$

この定式化により、TLH 最適化を平均分散フレームワーク内で適用できます。ソリューションは、二次計画法を使用して簡単に計算できます。

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