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 素材と製品という観点からの考察 業種 比・全体 順位・全体 比・第一 順位・第一期 期 比・第二 順位・第二期 期 比・第三 順位・第 期 三期 化学 0.650822 1 0.741692 3 0.553591 3 0.678275 2 機械 0.649258 2 0.700732 5 0.573698 2 0.673637 4 非鉄・金 属 0.643775 3 0.751405 2 0.54905 4 0.678726 1 繊維 0.527583 9 0.706881 4 0.363632 19 0.574116 9 鉄鋼 0.524097 10 0.661499 12 0.40175 15 0.560058 11 自動車 0.523093 11 0.586145 23 0.421318 13 0.50219 19 小売業 0.451859 26 0.546415 30 0.341156 24 0.481333 20 自動車や小売業がより日経平均の値動きに連関していると思っていた。。。 実際はそれらの素材を作る業種のほうが連関が高い！ 経済の先行きを見て、在庫調整等を図るからではないか 運送業に関する考察 業種 比・全体 順位・全体 比・第一 順位・第一期 期 比・第二 順位・第二期 期 比・第三 順位・第 期 三期 陸運 0.496999 17 0.582259 25 0.455328 11 0.475449 21 海運 0.450216 27 0.686251 8 0.266904 32 0.458682 24 空運 0.392886 34 0.540923 33 0.344174 22 0.317196 33 倉庫 0.454422 24 0.655846 13 0.288468 30 0.45531 25 電力 0.217807 36 0.470213 36 -0.09518 36 0.070398 36 ガス 0.291241 35 0.607282 21 -0.00822 35 0.179894 35 運送業も電力ガスと似たインフラ的側面を持つのではな いか？？ 運送に関わる４業種がほぼ半分以下の順位！ しかし電力やガスに比べると日経との連関は深い やはり商品や素材の運搬に関わることだから、 多少は影響を受けるのだろう 各産業の特徴：製造業 製造業のなかでも特に近い傾向があるものをピックアップ！ 全体 第１期 第２期 第３期 電気機器 0.549258 (7) 0.523663 (34) 0.502564 (6) 0.677753 (3) 精密機器 0.530936 (8) 0.567372 (27) 0.482348 (8) 0.576202 (8) 0.492866 (7) 0.591115 (6) その他製造 0.561217 (6) 0.585594 (24) 順位が大きく伸びている 共通の傾向 全期間でみると高い順位 第１期は相対的に下位 • バブル崩壊後、他業種に比べ早い回復。そのため市 場と比較的低い連関 第２，３期に大きく順位を • バブル崩壊によりスリム化し競争力が向上。日本経 済のけん引役となったため市場との連関も上位に 各産業の特徴：金融機 関 全体 第１期 第２期 共通ショックが半分に縮 小 第３期 銀行 0.4915528 (18) 0.6430589 (18) 0.3925022 (17) 0.4505562 (27) その他金 融 0.472753 (20) 0.544651 (31) 0.3515698 (21) 0.1798944 (14) 証券 0.6164346 (4) 0.6925982 (7) 0.5845778 (1) 0.5657238 (10) 保険 0.441779 (30) 0.5980813 (22) 0.2459782 (33) 0.4747643 (22) 保険を除く３業種が上 昇 最も高い 共通ショック 傾向のまとめと考 察 証券が高い共通ショックを取っていること… 「株式市場での四大証券の影響力は歴然としている。 四社が動かなければ相場は 動かない」 ・機関投資家にも劣らない情報収集力 ・東証における株式の売買高の多さ 傾向のまとめと考 察 第１期から第２期にかけて銀行、証券、その他金融が 相対的順位を上げていること… 金融機関 市場 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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