資本市場論 (6) 効率的市場仮説三隅隆司はじめに証券投資の目的は？ - できる限り少ないリスクで，できる限り高い収益を獲得すること．証券投資の成功・失敗の目安は？ - 利益があがればよいのか？ → NO! -証券投資の「費用」は，「投資額」ではない． - 「機会費用」の概念 - 他の方法で資金を運用した場合に獲得可能なものより高い収益をあげなければ，その証券投資は成功したとはいえない． - 危険資産のみからなる最適ポートフォリオは「市場ポートフォリオ」 - 市場ポートフォリオの収益率よりも高い収益をあげる（市場に勝つ）ことが必要市場に勝つ証券投資は可能か？ 1 証券投資の意思決定 (1) 株式投資分析における3つの課題どの銘柄を？ファンダメンタル分析  証券の基本的・内在的特性を調査・分析し，証券の本来的価値を求める  市場価格と本来的価値の比較にもとづいて，割高株・割安株を発見．どのようなタイミングで？テクニカル分析(チャート分析)  過去の価格や出来高といったデータから，価格変動のパターンを発見．  変動パターンにもとづいて，売買のタイミングをはかる．どれだけ取引するか？ポートフォリオ理論 資金余力および危険負担能力に照らして，取引量を決定． 2 証券投資の意思決定 (2) 証券投資に成功するためには： - 割安・割高な証券を見つける． - 適切なタイミングで売買を実行．すべての投資家が，証券投資の成功を目指している． - 成功のためには，「他人を出し抜く」あるいは「他人に先んじる」ことが必要． - これは，容易なことではない．「他人に先んじる」ためには，他人が利用できない情報をもっていることが必要． - 一般投資家にとって「他人に利用できない情報」など存在するのか？ - すべての投資家は，市場におけるあらゆる情報を注視しており，誰よりも早く情報に反応しようと身構えている． → 情報は即座に市場に広まるのではないか？ 3 投資情報投資情報 4 投資情報情報取引されている証券は確実に2000円の価値を持つ 5 投資情報投資情報 6 投資情報情報取引されている証券は 50%の確率で1000円 50%の確率で2000円の価値を持つ 7 効率的市場仮説 (1) 効率的市場仮説「資本市場においては，いかなる情報も即座に価格に反映される」という考えを，効率的市場仮説(efficient market hypothesis)と呼ぶ． (1) 弱度の効率性 (weak form of efficiency) - 過去の価格情報は，瞬時に価格に織り込まれる． - テクニカル・アナリシスは無効． (2) 準強度の効率性 (semi-strong form of efficiency) - 公開情報は，瞬時に価格に織り込まれる． - ファンダメンタル・アナリシスの無効性． (3) 強度の効率性（strong form of efficiency) - いかなる内部情報も，超過利得獲得に役立てることはできない．ファイナンスの世界においては，「市場の効率性」は永年にわたって，真理として受け入れられてきた． 8 効率的市場仮説 (3) 効率的市場の命題市場が効率的であれば，期待収益率＝正常収益率が成立する．期待収益率リターンの平均的な実現値や，現在の株価に基づいて算出されるリターンの予測値．正常収益率当該資産のリスク特性等を勘案して，市場が要求するリターン．資産評価理論に基づいて求められる． - 資産評価理論とは，CAPM, APT, 3ファクターモデル等． - 効率的市場仮説の検証においては，用いられる市場評価理論の影響を回避できない． - 効率的市場仮説の検証は，｢市場の効率性｣と｢資産評価理論｣の結合仮説の検証となっており，その解釈には注意を要する． 9 効率的市場仮説 (4) 効率的仮説の含意 - 入手した情報にもとづいて証券の売買を行っても，市場をこえた収益をあげることは不可能． → いかなる投資手法を用いたとしても，市場の成果にうち勝つような高い超過収益を獲得することはできない． - どのような情報を用いても将来の証券価格を予測することは不可能． - 証券価格の変動は，予期されない情報の発生によってのみ引き起こされる．予期されない情報はランダムに発生するから，証券価格もランダムに変動(randam walk)する．証券価格の変化の系列相関はゼロ． 10 効率的市場仮説 (5) 効率的仮説の含意 (続) 期待収益率が，正常収益率から系統的(systematic)に乖離することはない． - リスクのない資産(安全資産)の正常収益率は，安全利子率(リスク･フリー･レート) - 危険資産の正常収益率は，安全利子率にリスク･プレミアムを加味したもの．効率市場仮説が成立している場合に予測不可能であり，ランダム･ウォークするあるいは系列相関がゼロとなるものは，期待収益率と正常収益率 (安全利子率+リスク･プレミアム)の差であって，将来の証券価格ではない． - リスク･プレミアムが確率的に変動する場合には，証券価格に系列相関があることは、効率的市場仮説(ウィーク･フォーム)を必ずしも矛盾しない．  リスク･プレミアムの確率変動とは無関係であると思われる証券価格の季節性(1月効果，曜日効果等)の存在は，弱度の効率性の反証といえる．  過去の価格変動の規則性を用いた投資戦略では，取引費用控除後に性の利益を系統的に確保することは困難であるため，弱度の効率性の成立については，おおむね肯定的解釈がなされている． 11 イベント・スタディ (1) 株式市場が効率的である利用可能なすべての情報が株価に反映株価の変化は，新たな情報が発生企業に関する特定のイベントの影響の大きさを，そのイベント発生前後における株価変化の大きさによって測ることができる． → このようにして特定のイベントのインパクトを調べる実証手法をイベント・スタディ (Event Study) と呼ぶ． 12 イベント・スタディ (2) イベント・スタディを行うにあたっては，イベント発生日を正確に特定することが必要．イベント・スタディでは，イベント日周辺の数日間(検証期間と呼ばれる)における株式収益率の動きを分析することによって，当該イベントの効果を考察．実際の株式収益率＝正常収益率 + 異常収益率通常収益率 (normal rate of return) - イベントが発生しなかった場合に実現したと考えられる株式収益率． - 分析の対象としているイベント以外にも株式収益率に影響を与える要因は存在しているから，通常収益率は非ゼロの値をとる可能性がある． - 通常収益率は観察不能であるから，推定することが必要． 13 イベント・スタディ (3) ) 異常収益率 (abnormal return) の計測 (1) イベントが株価( or 株式収益率)の変化に与えた影響を(できるだけ正確に)測定するためには，イベントが発生しなかった場合に実現したであろう株価(or 株式収益率：正常収益率）を求めることが必要．正常収益率 - マーケット・インデックスの収益率 - 市場モデルにもとづく収益率 - CAPM にもとづく収益率 - Fama – French 3 factor モデルにもとづく収益率 - 類似企業の株式収益率類似企業は，対象企業と規模，産業，簿価・時価比率が類似している企業を採用し，それら企業の平均収益率をベンチマークとする． 14 イベント・スタディ (4) ) 異常収益率 (abnormal return) の計測 (2) 市場モデルを用いて異常収益率を計測する場合: Rit   i   i Rmt   it Rit ：株式 i の時点 t における株式収益率  i ：株式 i の市場モデルおける定数項  it ：株式 i のベータ Rmt ：市場ポートフォリオの時点 t における株式収益率  it ：株式 i の時点 t における市場モデルにおける誤差項 - 日次データの場合，イベント発生日前の200～250日程度(推定期間と呼ぶ)のデータを使用． - 月次データの場合，イベント発生月の前の60ヶ月(最低36ヶ月）のデータを使用. 推定期間と検証期間とは重複させないこと．検定に用いる標準誤差は，推定期間のデータを用いて算出． 15 イベント・スタディ (5) ) 期間設定（正常収益率の)推定期間 200日（ t = - 205 ～ t = -6） - 月次の場合は，36～60ヶ月(短くても24ヶ月) イベントスタディの検証期間 (イベント・ウィンドウ期間) イベント日の5日前(t = -5) から5日後(t = +5) までの11日間市場モデルの推定により，モデルの切片(α)および傾き(β)の推定値が求められる．これらの推定値を用いて，検証期間における正常収益率E(Rit) を算出． E ( Rit )  ˆ i  ˆi Rmt 16 イベント・スタディ (6) ) 異常収益率（ARit ）は，次式によって求められる． ARit  Rit  E ( Rit ) - 事前に情報が漏れたり，情報が市場全体に行き渡るまでに時間がかかったりする可能性を考慮して，検証期間はイベント日(時点 0とする)を含んだ期間に設定する． - [-1, 0]，[-1, 1], [0, 1], [0, 5], [-5, 5] などがよく用いられる検証期間イベントの発生が，複数日(月)にわたって株価に影響を与える可能性があるから，異常収益率の累積値(累積異常収益率, Cumulative Abnormal Return; CAR)を用いることが一般的． - 各時点における全イベントの異常収益率(AR_i)の平均値（平均異常収益率; Average Abnormal Returns; AAR）求める． 17 イベント・スタディ (7) ) イベント・ウィンドウにわたって，AAR(t)を足しあわせることによって，累積平均異常収益率 (Cumulative Average Abnormal Returns ; CAAR）を求める．イベントの効果の有無をみるためには，CAARがゼロと有意に異なるか否かの検定を行えばよい． - 検定に用いる標準誤差(S)は，推定期間のデータを用いて算出． - CAARの検定には，次の検定量を用いればよい．(ｔ分布に従う) CAAR t TS (ここでTは検討期間-イベントウィンドウ- の長さ) S   2  6   AAR(t )  AAR(t )   t  205  199 6 1 AAR(t )   AR(t ) 200 t  205 18