株式投資

iOS14の株価ウィジェットの注意点と暫定的な対処(表示銘柄数が減る)

2020/9/20

日本時間の9月18日頃から、iPhoneの最新OSであるiOS14にアップデート可能になりました。 目新しい新機能はいろいろありますが、株価ウィジェットの仕様に注意が必要だと感じたので記事します。 一応当ブログは「iOS 株価 TOPIX」で検索すると最上位近くにあらわれるiOS株価ウィジェットのオーソリティサイトです(大言壮語)。 銘柄数が減る(最大12銘柄⇛6銘柄に) iOSの株価ウィジェットは歴史的に、 純正の「株価アプリ」のウォッチリストに登録した銘柄を上から順にいくつか表示する という挙動をして ...

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取引・配当・コーポレートアクション

みずほFGの事例で株式併合と単元未満株と端株を解説

2020/9/19

みずほフィナンシャルグループが、2020年10月1日付けで10対1の株式併合を行います。 本稿では、株式併合の注意点について本件を題材に解説します。 「単元未満株式の取り扱い」「端数の処理代金」「なぜ会社は株式併合をするのか」についても解説します。 目次(クリックで各項目にジャンプ)1 株式併合とは1.1 会社法の規定1.2 みずほFGの併合のスケジュール2 株式併合の論点2.1 単元株制度との取引所の売買単位2.1.1 会社法における単元株式制度2.1.2 単元株数と売買単位のリンク2.2 端株の取り扱 ...

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株式投資

ソフトバンクのオプション取引のニュースを理解するためだけのオプションの解説

2020/9/6

2020年9月4日、米国株が主力ハイテク銘柄を中心に調整するムードの中、ソフトバンクグループのオプション取引の報道が世界中に流れました。 もとの報道は英Financial Timesです。 www.ft.com  2 usersSubscribe to read | Financial Timeshttps://www.ft.com/content/75587aa6-1f1f-4e9d-b334-3ff866753fa2News, analysis and comment from t ...

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ETF

バンガード日本撤退の国内個人投資家への影響

2020/8/28

2020年8月26日、大手運用会社のバンガード・グループが日本市場からの撤退を発表しました。 JP  5 users米バンガード、日本と香港から撤退へ 中国本土に重点https://jp.reuters.com/article/vanguard-hongkong-exit-idJPKBN25M1A0米資産運用会社バンガード・グループは26日、日本と香港から撤退すると発表した。香港上場投資信託(ETF)の取り扱いも中止する。 翌27日に日本法人であるバンガード・インベストメンツ・ジャパン ...

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株価指数 取引・配当・コーポレートアクション

ダウ工業株30種平均の計算方法(算出要領の概説や日経平均との違い)

2020/8/26

ダウ工業株30種平均の算出方法を具体的に解説します。 計算方法にフォーカスして、算出者のS&Pダウ・ジョーンズインデックス社が公表するメソドロジー(算出要領)の相応に深いところにも言及します。 その代わりに「1896年に12銘柄で始まった」等の定性的な情報は本稿では取り上げません。すでに巷に溢れていますので。 ちょうど2020年8月末にアップルの株式分割(ウェイト大幅低下)と象徴的な銘柄入替えを控えているため基本を見ておくには良い機会だと思います。 参考:2020年8月31日基準の銘柄入替え IN ...

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取引・配当・コーポレートアクション

Appleとテスラの株式分割の注意点(Record Date≠日本株の基準日)

2020/8/24

時価総額世界最大のAppleと、時価総額世界最大の自動車メーカーのテスラが2020年8月に株式分割を行います。 報道では、Appleの株式分割は「8月24日が基準日・分割後ベースの取引は8月31日から」と書かれています(テスラは8月21日が基準日・分割後ベースの取引は8月31日)。 Bloomberg.com  4 usersアップル、1対4の株式分割発表-株価400ドルに迫る大幅上昇でhttps://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2020-07- ...

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ファイナンス理論

Excelによるアセットアロケーションの最適化計算

2020/7/31

本稿では、教科書的なアセットアロケーションの最適化計算をEXCELで行う際のアプローチについて解説します。 全世界株、米ドル建債券、ゴールドの3資産のケースを例に、EXCELのソルバー機能を使って最小分散ポートフォリオとシャープレシオ最大化を計算します(効率的フロンティアは今回は無し)。 実際に手を動かして「最適化」と言っても快刀乱麻を断つようなソリューションではなく、インプットする数字や最適化指標の選択に大きく左右されるものだという実感を持っていただければ嬉しく思います。 目次(クリックで各項目にジャン ...

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ETF

ETFの換金売りはなぜ7月上旬なのか(ETFの決算分配金のフロー)

2020/7/15

7月上旬の市況コメントには「ETFの換金売りが重石」というコメントがよく出てきます。 例えば以下のロイターの7月7日の記事には、 JP〔マーケットアイ〕株式:日経平均は下げ幅拡大、ETF分配金の換金売りを警戒https://jp.reuters.com/article/tokyo-stx-idJPL4N2EE10N<13:15> 日経平均は下げ幅拡大、ETF分配金の換金売りを警戒 日経平均は下げ幅を広げ、前場の安値に接近してきた。目新しい売り材料はないものの、8日と10日に指数連動型ETF(上場投信)の分 ...

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取引・配当・コーポレートアクション

伊藤忠のファミマTOBに見るインデックス運用の時代

2020/7/9

2020年7月8日、伊藤忠商事は子会社のファミリーマート株式のTOBを公表しました。 TOB成立後に少数株主をスクイーズアウトし伊藤忠の100%子会社とし、最終的にファミリーマート株式の4.9%をJAグループ(JA全農と農林中金)に譲渡する事業再編計画の一環として実施します。 これに関して、伊藤忠の適時開示に目を通したところ、 「TOBの下限株数の決定には、ファミリーマート株式のパッシブファンドによる保有が30%見込まれることを考慮した」 という旨の記載があります。 インデックス運用の普及と日銀のETF買 ...

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株式投資

ユニリーバの英蘭重複上場(二元上場)の解説

2020/7/8

本稿では、大手日用品メーカーであるユニリーバの英蘭二元上場と言われる体制について解説します。英豪系鉱山会社BHPもこの体制です。 同社は2020年中を目途に本社をイギリスに統合すると発表しましたが、これを理解するためには同社の特徴的な重複上場形態の理解が必要です。また、米国上場ADRやNYRSでユニリーバに投資する日本人投資家の現地源泉税の相違もこれに起因しています。 目次(クリックで各項目にジャンプ)1 ユニリーバの本社機能の統合2 ユニリーバの英蘭二元上場と一般的な重複上場・DRの違い2.1 2つの法 ...

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ファイナンス理論

エクセルでマルチファクターモデルを実装する方法

この記事では、マルチファクターモデルによる株式ポートフォリオ分析をExcelで行う場合のアプローチについて解説します。
市場ファクター、サイズファクター、バリューファクターによる3ファクターモデルで具体的に計算して行きます。

様々なマルチファクターモデルと実務での利用

証券投資論の教科書の多くにマルチファクターモデルという言葉が出てきます。日本語のGoogle検索結果で一番上に出てくる三菱UFJ信託銀行の解説を引用すると

株式や債券などのリターンの形成要因を、複数のファクターにより表す統計的モデル。
実際に使用されているものでは、BarraモデルやFama-Frenchモデルなどが有名で、複数のファクターを選定することでリターンやリスクを分解することができ、寄与度分析やリスク推計を行うことが可能である。

三菱UFJ信託銀行 年金用語集

ということになります。

個別銘柄の分析に使用する場合も、ポートフォリオの分析に使うこともあります。前者は超過収益の獲得、後者はリスク管理が主目的です。

解説に登場するBarraモデルというのは、バー・ローゼンバーグ博士が開発したモデルです。2004年にMSCIが運営会社を買収し、現在では同社が提供しています。
MSCI社のビジネスに興味がある方はこちらもどうぞ。

MSCIの株価指数の特徴(モルスタとの関係、ACWI、IMI、正しく言える?)

公募投信や確定拠出年金(401k)で外国株ファンドを見るようになり、初めてMSCIという会社を知った方は結構多いと思います。グローバルな指数 ...

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運用会社の実務で常用されているだけでなく、運用会社の顧客である年金等の機関投資家からもBarraベースの計数の報告を求められることがあります。
高額なだけあって、業種や財務数値など多くのファクター(要因)を推計できます。

次に挙げられているFama-Frenchモデルでは、3~5つのファクターを使います。特にファーマ=フレンチの3ファクターモデルは標準的な教科書ならだいたい載っていると思います。市場ファクター、サイズファクター、バリューファクターを使います。

この3ファクターモデルを使って、日本株アクティブファンドのリターンを分析してみようというのが今回の目的です。
「個人がエクセルで出来る」を主眼に置いて、ファクターリターンはスタイル別インデックスの収益率を使い、エクセルの分析ツールで回帰分析します。

エクセルで3ファクターモデル

今回対象にするファンドはレオス・キャピタルワークスが運用する「ひふみ投信」です。同じ運用戦略の「ひふみプラス」は公募投信では最大の日本株アクティブファンドです。2017年から外国株も一部組み入れていますが、ここでは日本株ファンドと考えて見ていきます。
対象期間は2013年末から2018年末までの5年間にします。また、精度にはマイナスですが、月次ベースでやります。

ステップ1:ファンドとファクターのリターンを用意する

1.ファンドのリターン

このファンドは運用会社のサイトでは過去の基準価額がダウンロードできないので、モーニングスターのサイトを使いました。非常に便利なサイトです。

 

2.市場ファクター

配当込TOPIXから10年債利回りを引いて、市場ファクターのリターンを出します。
配当込TOPIXは有料購入以外では入手できなさそうなので、TOPIX連動ETFの基準価額に分配金を調整したもので代用します。今回は一番規模の大きい1306にしました。

10年債利回りは財務省のウェブサイトから入手できます。年率の数字なので、後で月次に換算(12で割る)して使います。
昭和49年以降の数字が出ています。脱線しますが「昭和49年って逆イールドだったのか」という明後日な気付きがありました。

 

 

3. サイズファクターとバリューファクター

本家Fama-Frenchはユニバース(S&P500)を時価総額で3分位、簿価時価比率(PBRの逆数)で3分位に分け、合計9つのサブグループを使って分析しています。
ただ、TOPIXの全構成銘柄を同様に分類して検討するのは個人投資家の環境では現実的では無いと思うので、ここではスタイル別インデックスの収益率で代用します。

日本株のスタイル別指数では一番メジャーな、ラッセル野村の指数を使います。
算出会社のデータダウンロードサービスに、円ベースの「月次リターン(配当含む)」があります。

ラッセル野村のスタイル別指数には多くのサブグループがありますが、ここでは「Mid-Small」の収益率から「TOP」の収益率を引いたものをサイズファクター(中小型株効果)に、「Total Market Value」の収益率から「Total Market Growth」の収益率を引いたものをバリューファクターに使います。

ステップ2:データを整形して並べる

月次の収益率を計算して並べます。
ファンドとTOPIX代替のETFの基準価額から、それぞれの月次リターンを計算します。分配金については落ちた月の月末の基準価額に足して調整するのが簡便です。10年債利回りは月末の数字を月次に換算(12で割る)して使います。
スタイル別インデックスは最初から月次ベースなので、そのまま引き算して使います。

ステップ3:回帰分析する

Excelで重回帰分析をする場合は、「データ⇛データ分析⇛回帰分析」(データ分析機能)でやるか、配列数式のLINEST関数を使う方法があります。
LINEST関数は操作が簡単ですが結果が見づらいので今回はデータ分析機能を使います。

Excel上部のリボンから「データ⇛データ分析」を選択し、ポップアップで回帰分析を選びます。

ポップアップに必要な項目を入力します。
入力Y範囲にファンドの月次リターン、入力X範囲に市場ファクターからバリューファクターまでの3列の範囲を入れます。なお、ここで一列だけを選ぶと単回帰分析になります。
また、範囲の先頭の項目の名前を含めて指定し、「ラベル」にチェックすると結果にも項目名が出てきて便利です。

ステップ4:結果を確認する

今回の回帰分析の結果は以下のとおりでした。

「補正R2」が統計学の一般的な用語の「自由度調整済決定係数」です。0.80程度なのでモデルの当てはまりはなかなか良いと言えそうです。

切片は、3つのファクターに依存しないファンドの超過収益率、いわゆるアルファです。
月次で0.0035なので、年率換算(×12)すると4.2%とかなり高い数字です。
ただ、t値が1.39で2を下回るので統計的に有意とは言えません。

続く3つの項目は、それぞれ、市場ファクター、サイズファクター(小型株効果)、バリューファクター(バリュー効果)に対する負荷(エクスポージャー)です。
市場ファクターとサイズファクターは1に近いですが、バリューファクターはマイナスになっており、グロースバイアスがあることが分かります。
t値はいずれも2以上またはマイナス2以下なので、統計的に有意と言える水準です。

おわりに:ファクターモデルから何が分かるか?

このように、ファクターの収益率にスタイル別インデックスやETFの収益率を使うと、個人の環境でもファクターモデルのようなことが出来ます。

あくまで過去の数字をもとにした分析なので未来を保証するものではありませんが、ファクターモデルの含意は以下の2つだと思います。

1.運用者の運用力の評価

パフォーマンスが良好なファンドがあったときに、それがファクター効果によるものか、ファクターで説明できない超過収益(アルファ)によるものなのか検討する材料になります。

2.ポートフォリオの複製

スタイル別ETFのような低コストでファクター収益を享受できる資産が活用できるなら、それらを組み合わせて目的のポートフォリオに近づけることが出来ます。
今回の例であれば、金利を除くと

TOPIXファンドを9114円購入
+(中小型株ファンドを9883円分購入&大型株ファンドを9883円分空売り)
+(バリュー株ファンドを3228円分空売り&グロース株ファンドを3228円分購入)

の組み合わせで、切片を除く部分の複製が出来るという含意です。

実際にはスタイル別のETFがあっても流動性が低かったり、ショートを構築するコストが高くつくので難しいことも多いです。ただ、この「ファクターからもたらされる収益は複製可能」という視点が、上記の運用力の評価にもつながっています。

粗い部分もありますが、検討の一助になれば幸いです。

  • この記事を書いた人

ton

2007年から運用会社や金融機関の運用部門で株を中心に見てきました。 現在は運用業務からは離れていて運用は自己資金のみ。 投信の請求目論見書や指数の算出要領からプロダクトの中身に迫るのが好き。

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