株式投資 取引・配当・コーポレートアクション

株主総会で株主に送付される書類のこれまでとこれから

2022/6/26

2022年9月の改正会社法の施行で株主総会資料の電子提供制度が導入される。これを受けて、2022年6月に多くの上場会社の株主総会で同制度を採用するための定款変更が諮られる。 ※この改正は2019年に成立し、本件以外の改正は2021年3月にすでに施行されている。実務への影響の大きさから1年半遅れての施行となっている。 ※電子提供制度の採用が強制の上場会社については、施行日を効力発生日として定款変更手続きをしたとみなされる強力な経過措置が設けられているが、みなし規定の対象にならない取り扱いもあるため、実際には ...

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経済指標・マクロ

JGB7年債と債券先物(7年債連続指値オペの意義を理解するために)

2022/6/18

本稿では「残存7年の日本国債は長期国債先物と密接な関係にある重要な債券である」ということを解説します。先物の受渡適格銘柄、CF、チーペスト等のトピックを取り上げます。 日銀が連続指値オペの対象に7年債を加えたことの重要さを理解する一助となれば嬉しく思います。 ※自分は基本的に株の人なので本稿のために改めて調べた内容も含まれることにご留意ください。一応ヘッジファンドのデューデリをしたり友人に債券の仕事をしている人がわりといたりと、間接的な関わりはありました。 日銀がYCCの国債の買入対象に残存7年の債券も加 ...

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取引・配当・コーポレートアクション

株主総会シーズンを真面目に楽しむための知識

2022/6/9

株主総会は株式会社の最高意思決定機関です。とはいえ、フルタイムで働いている現役世代が株主総会に参加することは容易ではありません。多くの方は、招集通知を一読する程度の時間しか割いていないと思います。 (議案を精査して議決権行使している個人投資家が本稿をご覧になっていたら身が引き締まる思いです。あなたのような真面目な投資家がコーポレートガバナンスを担っています。) 本稿では、6月の株主総会シーズンを楽しむための知識をまとめます。やや雑多になりますが、株主総会関連の報道や会社からの送付物の理解に役立てば嬉しく思 ...

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ETF

時価総額の大きな日本株ETFの決算日のまとめ

2022/5/6

2022年5月現在の基準で、時価総額(純資産総額)が大きな日本株ETFの決算日の一覧を掲載します。 日銀がETF購入を開始(2010年)してから、度重なる購入規模増額(2013年、2014年、2016年)と、コロナ相場下での積極的な購入(2020年)を背景に、TOPIX型・日経平均型ETFの残高は過去10年間で急拡大しました。 そして、規模が大きなETFの決算のタイミングでは、ETFの分配金対応を意識した売買が見られるようになりました。 東証上場ETFの決算日一覧を掲載しているソースは数多あるが、上記の観 ...

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株式投資

「2021年末を100にして指数化」というチャートはどう作っているか

2022/5/4

複数銘柄を比較する株価チャート等では「〇〇=100として指数化」と書かれているものがある。 例えば、以下はニッセイ基礎研究所が公表している月次の経済動向レポートのもの。 出所:ニッセイ基礎研究所 世界各国の市場動向・金融政策(2022年4月) 株価そのものではなく、基準時点(〇〇)の水準を100にした相対株価を使うことで価格帯が異なる複数銘柄の比較を容易にするためのテクニックだ。 筆者はこの処理を株式運用の部署に配属されて2日目に知った。 初見だと何をしているかイメージしにくいかもしれないので、本稿ではこ ...

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取引・配当・コーポレートアクション

配当金額が非表示(アスタリスク***)の配当金計算書が届く理由を法的根拠を示して解説

2022/5/2

日本の上場株式を保有していると、配当金支払い時に「配当金計算書」が郵送される(東証上場ETFなら「分配金計算書」)。 本来は重要な書類なのだが、配当金の支払い方法に株式数比例配分方式(証券会社受け取り)を選択していると、税引き後の支払金額が******(アスタリスクで埋まっておりブランク)の計算書が届くため、初見だと困惑するかもしれない。 「配当金計算書 アスタリスク」で検索すると信託銀行(証券代行)や証券会社のQ&Aがヒットするが、ここには「株式数比例配分方式を選択している場合はこのようになりま ...

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株価指数

外国株指数の円建てリターンを為替要因と株価要因に分解する

2022/4/30

本稿では、外国株指数の円建てのリターンを、為替要因と株価要因に簡便に分解する方法を紹介します。先日知人に聞かれて「やったことないと分かりにくいかも」と思った事項です。 インデックスファンドにも通じる考え方なので、S&P500やMSCI ACWIに連動する投信を保有していて、基準価額の騰落率を為替と株価に分けて捉えたいという人にも参考になると思います。 月報に基準価額の要因分析を載せる投信も多いものの、外国株インデックスファンドにはほぼ書いていないので。 目次(クリックで各項目にジャンプ)1 「指数 ...

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株式投資

2022年の株式市場見通し(MorganStanley,J.P.Morgan,Blackrock,Invesco)

2021/12/28

年末なので、主要金融機関が公表する2022年の株式市場見通しをまとめます。 個人投資家でもアクセスできるソースが比較的充実しているところをピックアップしました。 最後に執筆者目線での総括も書きます。 目次(クリックで各項目にジャンプ)1 はじめに 金融機関の株式市場見通しを見る上での注意点1.1 年末いくらになるかは重要ではない1.2 (セルサイド)個人投資家の目に見えるのは長い長いレポートのごく一部2 各社の株式市場見通し2.1 モルガン・スタンレー2.2 J.P. Morgan2.3 Blackroc ...

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ETF

ビットコインETFの概要を届出書で確認(BITO, ProShares Bitcoin Strategy ETF)

2021/10/16

  2021年10月15日、米証券取引等監視委員会(SEC)によるProSharesのビットコインETF(ティッカー :BITO)承認が報じられました。 日本経済新聞  123 Tweets 4 Users 8 Pocketsビットコイン半年ぶり6万ドル超、先物ETF開始へ(写真=ロイター)https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN12E7X0S1A011C2000000/【ニューヨーク=大島有美子】暗号資産(仮想通貨)のビットコインの価格が15日、 ...

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株式投資

GPIFが恒大集団の株や債券を保有するのはしょうがない(アセットオーナーとパッシブ運用)

2021/10/1

本稿では「指数に採用されている以上GPIFが恒大集団の株や債券を保有するのは仕方がないこと」という観点から、巨大機関投資家が世界中に分散投資する際に不可欠な「パッシブ運用で面積を取る」という行動について解説します。 その後にGPIFがベンチマークにしている指数について本件と絡めて見ます。 目次(クリックで各項目にジャンプ)1 中華デベロッパーの過剰債務が世界経済を揺るがす2 GPIFの潔い開示はメディアの飯のタネに3 公的年金の資産運用のプロセス :パッシブ運用で面積を取る3.1 政策アロケーション(配分 ...

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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。

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