共通ショックの受けやすさを

業種別パート
連関から見据えた日本株式市場
前回のおさらい
• 代表的株価指数のショック=共通ショック
→妥当性を検討
→日経平均株価は適切に日本株式市場のショッ
クを表現
• (ある業種が受ける共通ショックの大きさ)/(ある
業種が受ける全体のショック) の比を比較の対象
とする
• 規模別についての変更→次スライド
規模別でみた連関
• 業種別と同様に日経平均株価、TOPIX Core30、
東証二部、JASDAQ INDEXをそれぞれ、代表的株
価指数、大、中規模、新興ベンチャー企業とし
て考え、推定
全体を通して、規模が大きい程、連関も大きい
ショック分解のための新しい試み
• 日経平均株価、TOPIXを共通ショックのみから成
るとする
(これらを日本経済の趨勢を表すものと考えると
極端な仮定ではない)
2変数の場合でもショックの分解が可能
ショックの分解の不具合をほぼ解消できる
具体的には・・・
1 日経平均、TOPIXについてはAR過程で表現
日経平均株価が他変数
によって構成さ
れる要素は自身の過去の値に反映されているものと考える
VARの枠組み内で可能
2残差の分散共分散行列を分解
対角成分、一列目、一行目からa,b,
を推定。
,
3 連関を考える上での指標
• (ある業種が受ける共通ショックの大きさ)/(ある
業種が受ける全体のショック) の比を比較の対象
とした
単純に共通ショックを比べることはできな
い。
• ある業種v のショックは共通ショックを
、
共通ショックの受けやすさをa、業種特有の
ショックをとして、ある業種が受ける全体の
ショックは
• つまり、
を検討の対象とする。
ショック全体のうち、どの程度が共通
ショックによって説明されるかという割合を示
す。
妥当性の検討
下線部により、共通ショック
、個
別ショックは一意に定まるが、同時に(2,3)（及
び、(3,2)）成分つまり、
は別に観察でき、
これから求めた
と比較
• この時、 “代表的株価指数の受けるショックが
株式市場における共通のショックである”という
仮定が正しいのであれば、は1に近い値を示
すはず・・・
日経平均株価、東証業種別株価36種から二種
の三変数のVARモデル630通りを用いて実験。
使用データ
• 東証業種別株価36種(1991/1-2009/1)月次終値
水産・農林業鉱業建設業食料品
繊維製品パルプ・紙化学医薬品
石油・石炭製品ゴム製品ガラス・土石製品鉄鋼
非鉄金属金属製品機械電気機器
輸送用機器精密機器その他製品電気・ガス業
陸運業海運業空運業倉庫・運輸関連業
通信業卸売業小売業銀行業
証券、商品先物取引業保険業その他金融業不動産業
サービス業等
その結果・・・
外れる値がわずかにあるものの概ね
1に近い値を示す
これは、モデルの当てはまりの良さを
示すだけでなく、日経平均株価という
株価指数が様々な業種に共通する
ショックをある程度、適切に反映して
いることを表していると言える。
日経平均と各業種における連関の特徴
• 高野が考案したモデルを採用し、日経平均と個
別業種の2変数でVAR、shock分解
• 個別業種は引き続き東証業種別株価を用いた
• データは月次、期間は1991/1~2009/4
• 全体期間の計測のほか、期間を3つに分けての計
測も行う
産業間におけるショックの特徴②
～金融業界を切り口に～
方法
・個別業種は東証業種別株価を用いる
・データは１９９１/1~2009/4
・１９９０年代と２０００年代で分ける
検証
・検証①
金融系業界と不動産の連関について
・検証②
金融系業界内の連関について
・検証③
その他産業内の連関について
仮説
・検証①
金融系業界と不動産の連関について
common shock
第一期
第二期
specific shock
cs/ss
日経
0.06285994
0
0
不動産
0.05855656
0.04603038
0.786084
銀行
0.07663138
0.05174254
0.675213
日経
0.05853086
0
0
不動産
0.036589795
0.0494544
1.35159
銀行
0.060918884
0.07500742
1.231267
・考察
不動産と金融の連関は弱まっている・
仮説
・検証②
金融系業界内の連関について
金融
銀行
証券
保険
その他金融
第一期
0.5922909
0.4730329
0.617552
1.0942654
第二期
0.6414412
0.650328
0.825336
0.8828561
1.082983379
1.374805008
1.336465
0.80680254
・考察②
その他金融を除いて、
業界内の連関は弱まっている。
仮説
・検証③
その他産業の連関について
金融
銀行
証券
保険
機械
その他金
融
機械
電気機
器
輸送機
器
精密機
器
自動車
第一期
0.59229
1
0.473033
0.61755
2
1.0942654
0.17993
6
0.643384
0.530416
1.207209
0.57714
5
第二期
0.64144
1
0.650328
0.82533
6
0.8828561
0.32362
7
0.383918
0.704283
1.133511
0.61577
7
1.08298
3
1.374805
1.33646
5
0.80680254
1.79856
5
0.596716
1.327795
0.938952
1.06693
6
素材
化学
非鉄・金
属
繊維
運輸
鉄鋼
陸運
海運
インフラ
空運
倉庫
電力
ガス
水道
第一期
0.43243
6
0.5252
0.51747
9
0.3236467
0.91018
2
0.61986
0.887166
0.856333
2.20675
9
0.77642
4
0.55924
5
第二期
0.56034
0.700417
0.96203
7
0.6839878
1.00326
7
1.214922
1.207751
0.621647
29.2935
1
10.7118
5
14.0441
8
1.29577
6
1.333621
1.85908
5
2.11337795
1.10227
1.959992
1.361358
0.72594
13.2744
5
13.7963
9
25.1127
7
仮説
・検証③
その他産業の連関について
・考察③
産業内の連関はどの業種間でも弱まっていること
が分かった。
近年、同産業内の連関より
他産業間での連関が強く
なっていることが可能性が
考えられる
期間の分け方-金融ビッグバンを軸
に
• 第一期： 1991/1 - 1996/10
⇒バブル後
• 第二期： 1996/10 - 2001/12
⇒第一次金融ビッグバン
• 第三期： 2002/1 - 2009/4
⇒第二次金融ビッグバン
構造改革、リーマンショック
結果
結果
結果全体の傾向
0.7
0.6
0.5
0.4
平均値
中央値
0.3
0.2
0.1
0
全体
第一期
第二期
第三期
各産業の特徴：①インフラ
• 電力・ガスは非常に連関が低い
• 一方で通信は連関が比較的高め
ITバブルを挟んで
順位上昇？
電力・ガスの第二期について
• 似たような結果なので電力のみ紹介
負の相関！
電力の共通ショックを求める際に求められる係数はa=-0.05222
個別ショック0.035864 に対し、共通ショックは-0.003117 ととても小さい
誤差の連関はやはり小さいといえる
ここまでのまとめ
• 期間的には二期で弱まり、三期でまた強まる
• インフラ（電力、ガス、通信）の連関が弱い
←通信は比較的高く、ITバブル期以降に高まる
• 電力、ガスの二期には負の関係！
←でも連関はやはり小さめ
その他考察中。
• 化学を筆頭に工業関連株の連関が高い一方、
水産・鉱業については連関低い傾向
• ただし自動車はそこまで連関が強くない
• 機械、精密機械が二期以降、上昇
• 金融関連に注目すると、証券の連関高い一方、
銀行・保険に関しては割合低め

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