〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和３年第１号（通巻第 144 号）2021 年３月〉

金融市場は財政維持可能性をどう見ているか―国債先物オプション価格の分析―＊1
塩路

要

悦朗＊2

約

近年の日本では財政危機の危険が叫ばれながらも国債金利は低位安定を続けてきた。これは民間が財政維持可能性に懸念を抱いていないことを意味するのだろうか。本稿では国債市場の先行きに関する民間予想についての情報を抽出するため，国債先物オプション価
格を分析する。その結果，同価格の動向において金融政策が決定的な役割を果たしている
ことが明らかにされる。特に 2016 年の長短金利操作導入後，オプション取引自体が停滞している。本稿ではいくつかの「財政イベント」つまり財政赤字の予想将来経路に大きな影響を与えそうなニュースに対してこの市場がどのように反応してきたかを分析したが，赤字懸念が資産価格形成に織り込まれている明確な証拠を見出すことはできなかった。
キーワード：国債先物オプション，ボラティリティ・スマイル，財政政策，金融政策，
長短金利操作JEL Classification：E44，E52

Ⅰ．序論
Ⅰ－１．本稿の目的性の問題を考えてみよう。民間は，維持可能性

本稿は国債先物オプション価格の近年の推移

に対する信認を失わない限り，国債を購入し続を検証した筆者の近年の研究（Shioji（2020））

けるだろう。その場合には政府は国債の市場消の背景や発想，手法の概要を紹介するものであ化に困ることなく，安定的に財政運営を行うこる。さらには同論文では充分にできなかった，とができる。しかし民間の信認が崩れ始めるとグラフに基づく視覚的な検証に重点を置く。

国債売却に困難が生じる，あるいは国債金利が現代のマクロ経済学では民間の予想形成が重上昇するなどにつながる。そしてそのこと自体要な役割を果たす。例えば財政赤字の持続可能が財政破たんの可能性を高めてしまう。近年の＊１ 本研究に当たっては科研費基盤研究 C-15K03418，C-18K01605，A-17H00985，A-20H00073 及び一橋大
学社会科学高等研究院（HIAS），野村財団，日本経済研究センターからの補助を受けた。本稿執筆にあたり 2020 年 10 月 27 日の論文検討会議において，本特集の責任編集者である福田慎一先生をはじめとする出席者の方々から有意義で建設的なコメントをいただいた。記して深く感謝の意を表したい。また本稿で紹介している Shioji （2020）の執筆に際しては小川一夫氏，沖本竜義氏，小田信之氏，亀田啓悟氏，吉羽要
直氏をはじめ多くの皆さまから貴重な助言を頂いた。ここに感謝申し上げたい。
＊２ 〒186-8601 東京都国立市中 2-1 一橋大学経済学研究科。電子メール：shioji（at）econ.hit-u.ac.jp.

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日本では近い将来財政危機が起こるのではない

前提としている。この仮定を置くことで，各取かという危険が叫ばれており，民間の信認は低引ごとに，市場参加者が感じ取っているボラ

下しているように見える。一方で国債発行に大ティリティの理論値をオプション価格から逆算きな問題は生じておらず，その面からは財政維することが可能になる。その結果はほとんどの持可能性に対する民間の信認は盤石であるよう場合，正規性の仮定と矛盾したものとなることにも見える。

が知られている。すなわち，仮定が本当に正し

このように，
民間の予想形成は経済政策にとっければ，どの行使価格点で評価しても，オプショて重要である。にもかかわらず，それを直接観ン価格から逆算されたボラティリティの値は同察することができないことが分析を難しくする。

じになるはずである。しかし実際には，行使価

これは本問題に限らず，多くのマクロ経済分析

格点が原資産価格から離れるほど，逆算されたに共通する難題である。そこで近年の研究で期

ボラティリティは高まる傾向がある。つまり行待されているのが，見えないはずの人々の心の使価格マイナス原資産価格を横軸に取り，ボラ

中を映す鏡ともいえる，資産価格である。本稿

ティリティ推計値を縦軸に取ると，U 字型の関ではその中でも，国債先物オプション価格を分係が出てくることになる。この関係をその形状析対象とする。オプションとは言ってみれば原から「ボラティリティ・スマイル」と呼ぶ。ス

資産，ここでは国債先物の価格が値上がりまた

マイルカーブが観察されるということ自体が，は値下がりするリスクに対する保険である。そ現実が理論から乖離していることの証拠となのような保険についている価格は市場参加者がる。具体的には，市場は国債の大きな値下がり・

そのようなリスクから自らを守るためにいくら値上がりリスクをより（正規性の仮定の下でよ

払ってもよいと思っているかを表すと考えられりは）高く評価しているということである。

る。したがって国債先物オプションの価格を分本研究は国債先物オプション価格の分刻みの析することで，市場参加者が心の中に持つ国債

データを利用することでこのカーブを日次で推市場の先行きに関する主観的確率分布の形状と計する。そしてその形状の経時変化を跡付けてその変化を知ることができると期待される。

いくことを分析の主眼とする。その際に，同カー
ブ全体の水準の高さの変動（ボラティリティのⅠ－２．本論文の研究手法

水準の変化）だけでなく，その他の形状の特徴

国債先物オプション価格をもとに算出されてにも注意を払う。特に同カーブの左側の傾きのいる既存の指標として日本取引所グループ

大きさは，市場参加者が国債の値下がりリスク（JPX）が作成，公表する S&P/JPX 日本国債をどの程度強く感じているかという指標として

VIX 指数がある。これはいわば VIX 指数の国重視される。

債市場版であり，したがっていわゆる「モデル・

さらには，過去に市場に大きなニュースが伝フリー」のインプライド・ボラティリティの指わったとき，このカーブの形状がどう反応して標である。特定のモデルに依拠せずに算出されきたかを詳細に分析する。例えば日銀が国債買るという利点がある一方，信頼度の高い推定値

い入れを増額する意向が伝わったとき，国債価を得るには各時点で充分な数の行使価格水準に格が上昇するだけでなく，市場参加者は国債が対応するオプション価格の情報が必要である。

将来値下がりするリスクが低下したと感じる可

この条件は当該市場では必ずしも満たされてい能性がある。ボラティリティ・スマイルはそうない。そこで本稿ではあえて，ブラック・モデ

いった可能性を検証することを可能にしてくれ

ル（Black（1976））という特定の理論に依拠しる。さらに，金融政策関連ニュースが流れた時たインプライド・ボラティリティを算出する。

の反応と財政政策関連ニュースの場合とを比較

同理論は国債収益率が正規分布に従うことをすることで，市場参加者はどちらのタイプをよ- 74 -

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り重視しているか，知ることができる。

る。後者の例としては Kuttner （2001）によるフェデラル・ファンズ金利先物を用いた分析がⅠ－３．分析結果の概観挙げられる。近年ではさらに進めて，これら 2

本稿の分析から浮かび上がってくるのは，こつのアプローチを融合し，政策ニュースに対すの市場における金融政策の圧倒的な重要性である資産市場の反応を利用した分析が行われている。日銀による QQE やマイナス金利政策は国る。ただしその対象は基本的に金融政策であり，

債先物価格の先行き不確実性の増大を市場参加

財政政策に応用した研究は少ない。特に財政の者に強く意識させる効果を持ったこと，特に値維持可能性に対する信認の変動を分析対象とし

下がりリスクに対する警戒感が強まったことがたものは，本研究が初めてと思われる。

明らかになる。一方，近年の長短金利操作の下ではそのような不確実性は大幅に鎮静化していⅠ－５．本論文の構成ることも示される。これらに比べると，財政政

次節以降の構成は次の通りである。第Ⅱ節で策関連のニュースが市場動向に重要な影響を与はボラティリティ・スマイルの考え方を具体例えるという確たる証拠は見出すことができなを用いながら説明する。第Ⅲ節ではボラティリ

かった。

ティ・スマイルの位置や形状が長い間にどのように変化してきたかを検証する。また大きな政Ⅰ－４．先行研究との関連策変更があったとき，このカーブがどのようにマクロ経済政策変更の効果を検証するにあた

反応したかを詳細に検討する。第Ⅳ節では回帰り，イベント分析の手法を用いた研究と資産価分析によって，前節の目視による分析から得ら

格を用いたアプローチはそれぞれ長い伝統があれた印象の正しさを確認する。つまり政策以外

る。金融政策研究に関していえば，前者の例との要因をコントロールしたうえで，政策の重要しては Romer & Romer（1989）による，金融性を再検討する。第Ⅴ節で結論を述べる。

政策変更日付に基づく分析を挙げることができ

Ⅱ．国債先物オプション市場とボラティリティ・スマイル
Ⅱ－１．国債先物オプション市場物」と呼ばれる標準化された（架空の）国債を本研究となる国債先物オプション市場は，文対象とする。実際の受け渡しのときには残存 7

字通り，国債先物に関するプットオプションと

年以上 11 年未満の 10 年利付国債が用いられコールオプションを取引する市場である。このる。限月は 3 月，6 月，9 月，12 月の 4 つから市場については服部（2020a，b）が詳しく解成っている。日本国債先物オプションはこの国

説 し て い る の で 参 照 さ れ た い。 ま た 服 部

債先物に関するオプションである。限月は毎月（2020c）では本稿の分析の主な対象であるボである。国債先物，国債先物オプションの取引

ラティリティ・スマイルについて，国債先物オ

単位はともに 1 億円である。

プション市場を例にとりつつ解説している。

同市場の参加者は主に証券会社，銀行，海外

ここでは次の点だけ述べておきたい。国債先投資家である。特に外国勢が重要である。株式物，正確には長期国債先物は特定の実在する国

会社大阪取引所 市場企画部 市場運営部（2015）

債を対象としたものではなく，「長期国債標準によれば 2015 年における取引高に占めるシェ- 75 -

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アは証券会社が 14.6％，銀行が 23.5％，海外投れぞれ対応している。
（したがって成立しなかっ資家が 61.1％だった。

た取引はデータに含まれておらず，図に示されている価格は約定価格である。）それぞれのバ

Ⅱ－２．ボラティリティ・スマイル

ブルの大きさは取引高（枚数，1 枚は 1 億円）

Ⅱ－２－１．オプションは保険であるを表している。

本研究が依って立つ一連の先行研究の基本的例として，図中の矢印で指し示している取引な発想は，「オプションとは保険である」といについて考えてみよう。この取引に対応する横うものである。何に対する保険かと言えば，あ軸上の値は約マイナス 3 である。これはこの取る資産の価格がある幅を越えて値下がりした

引が，国債先物価格が現在よりも 3 円下がった

り，値上がりしたりすることに対する保険であときに行使する権利が発生するオプションに関る。値下がりに対する保険がプットであり，値するものであることを意味している。縦軸の上がりに対する保険がコールである。よってそ（プット）オプション価格は市場参加者が，その保険を買うために人々がいくら払っているかのような国債先物の値下がりが発生するリスクを見ることで，人々が値下がりや値上がりの心をカバーしてくれる保険に対して，いくらまでな

配をどのくらいしているかをうかがい知ること

ら払ってもよいと思っているかを表すものであができるはずである。

る。そうしたリスクが高いと思っているほど，高Ⅱ－２－２．インプライド・ボラティリティ

から，その価格，この場合には約 0.05 という値

値を払ってでもこの保険を買おうとするだろう
図 1 は本研究のデータセットからある 1 日

段から，市場参加者が感じている（はずの）リ（2016 年 9 月 20 日）を取り出し，ボラティリ

スクの高さを逆算することができるはずである。

ティ・スマイルの考え方と構築法を描写したもここでしばし，市場参加者の心の中にある確のである。パネル（A）が原データである。こ率分布が正規分布だと仮定することが許されるの図では横軸にオプションの行使価格と原資産としよう。ならば，その分布形は（平均を除け（国債先物）価格の差を取っている。縦軸にはば）ただ 1 つのパラメーターすなわち分散だけ

それぞれの行使価格に対応する国債先物オプ

で定められることになる。より正確には，原資ションの価格を取っている。図中，1 つ 1 つの産の価格変化率が，既知の平均の周りで，一定

バブルはその日に成立した 1 回ごとの取引にその標準偏差を持つ正規分布に従って変動すると
図１- 76 -

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市場参加者が思っていると仮定すれば，オプ

布が正規分布から外れていることを象徴していション価格からこの標準偏差の値を逆算するこる。またカーブの傾きがきついほど，正規分布とができる。これがインプライド・ボラティリ

からの外れ方が大きいことを意味している。

ティ（Implied Volatility，Ⅳ）と呼ばれるもの

このカーブが（逆 U 字などではなく）U 字型である。本稿で推定するボラティリティはブをしている事実は，市場参加者が原資産価格がラック・モデルと呼ばれる，Black（1976）で大きく値下がりしたり値上がりしたりするリス

提示された考え方に基づいている。そこで本稿

クを大きく評価していることを意味している。

ではこれを「BMIV」と略記することにする。

パネル（B）で言えば，横軸上のゼロに対応する点の数値が 0.04 強なのに，マイナス 3 のとⅡ－２－３．ボラティリティ・スマイル

ころでは 0.07 に上がっているというのは，そ図 1 パネル（B）は，パネル（A）で示されれだけ人々が価格が 3 円下がることのリスクをた各取引で成立したオプション価格をもとに，（分散 0.04 の正規分布から考えられるよりも）逆算して BMIV を求めた結果である。例えば，

強く感じているということである。したがって先ほど取り上げた取引の価格から逆算された

実際の分布は正規分布に比べて左側の裾が厚いBMIV の値は 0.07 強だったことが分かる。こ形をしていることが分かる。右側についても同こで注意すべきは，もし上でおいた仮定が正し様である。

く，市場参加者の心の中の確率分布が本当に正規分布であるならば，このようにして求められⅡ－２－４．取引量の片寄りについて

た分散の値は行使価格に関わらず一定であるは

図 1 パネル（B）からもう 1 つ読み取れるのずだ，ということである。つまり，パネル（B）

は，この日のスマイルカーブが左に長く，右ににおいて，全てのバブルが水平な直線の上にき短くなっていることである。左右対称のいわゆ

れいに整列しているはずである。

るスマイルとは，やや異なった印象を受ける。

しかしパネル（B）はこれが明らかに成り

これは市場参加者の関心が主に国債先物の値下立っていないことを示している。実際にはこのがりリスクにあり，値上がりリスクから身を守

バブルは横軸上のゼロにほぼ対応する点を底ろうという機運が乏しかったことの表れではなに，U 字型に並んでいる。これがボラティリ

いかと思われる。本稿の主題である価格を活か

ティ・「スマイル」と呼ばれる所以である。よっした情報とは異なるが，以下ではこの種の情報てこの形状は市場参加者の心の中にある真の分にも注意を払っていきたい。

Ⅲ．ボラティリティ・スマイルの推移
Ⅲ－１．経年推移う。図 2 のパネル（A）は 2008 年から 2013 年，

本稿では統計分析よりも，推定されたボラパネル（B）は 2014 年から 2019 年までの推移

ティリティ・スマイルの変動や推移を眺め，そを，各年から 1 日ずつ取り上げて描写したもの

こから浮かび上がるメッセージを読み取ることである。選んだのは各年 5 月の最初の取引日でに重点を置きたい。まずは長期間の推移を，日ある。

次レベルで構築されたボラティリティ・スマイ
ルの形状の変遷を追いかけることで見てみよ- 77 -

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図2
（A）

（B）

各年5月第1取引日(1)

各年5月第1取引日(2)

0.1

0.1
2008年
2009年
2010年
2011年
2012年
2013年

0.09

0.08

0.07

0.07

0.06

0.06

BMIV

BMIV

0.08

0.05

0.05

0.04

0.04

0.03

0.03

0.02

0.02

0.01

0.01

0
-6

-4

-2

0

2

4

2014年
2015年
2016年
2017年
2018年
2019年

0.09

0
-6

6

-4

-2

0

2

4

6

行使価格－原資産価格

行使価格－原資産価格

Ⅲ－１－１．QQE 開始以前

カーブの傾きは比較的フラットであった。これパネル（A）の各カーブのうち最後の 2013

は市場参加者の主観的確率分布が正規分布から

年 5 月を除いたものが，日銀による QQE 開始

それほど逸脱していなかったことを示唆するも以前の時期に当たる。2008 年当時のカーブはのである。

後年に比べるとよりフラットであり，左側だけ

図から，2009 年 5 月にはカーブ全般が前年でなく右側にも長く伸びており（あくまでも後を下回るところまで落ち着いていたことがわか年との比較においてであるが），底の水準は高る。一方この頃から 2011 年ごろにかけて，「左い。カーブの水準が全般的に高かったことは市側に長く右側に短い」そして「左側の傾斜がき

場参加者が国債先物価格の分散を高く見ていた

つい」という，その後長く続く基本的な形状がことを示す。一方で，カーブが比較的フラット

確立していく。

だったということから，大幅な値上がり・値下2011 年頃にはいったん取引量は落ち着き，がりのリスクを特に重視していたわけではな

左右両端の取引はあまり見られなくなるが，かったことがうかがわれる。またカーブが右側

2012 年には再び左側に長く傾きのきつい，当にも伸びていることは，値下がりだけでなく値時の典型的な形状が見られるようになって，ア上がりのリスクもそれなりに意識していたこと

ベノミクスと異次元の量的緩和の時代を迎えるを示している。さらに，後年に比べるとバブルことになる。

の数が多くサイズも大きくなっていることも見逃せない。これはこの時期に（おそらくは，あⅢ－１－２．QQE 及び QQE2 期の推移とで図 6 パネル（A）で見るように国債先物の日銀が 2013 年 4 月に QQE 開始を宣言する

値動きが大きかったことを受けて）国債先物オと，国債金利は急上昇し，国債先物価格は急落

プションが活発に取引されていたことを示してする。これを受けて図 2 パネル（A）最後のカーいる。

ブ（2013 年 5 月）はその前年と比べ上昇して図には表れていないが，2008 年 9 月のリーいる。また，左側に長く伸びた形状になっていマン・ブラザーズ破たんを受けて，このカーブる。これはこの時期の市場参加者が国債先物のはいったん全般的に急上昇した。一方この間，

大幅な値下がりの可能性を意識していたことを- 78 -

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うかがわせる。ただし取引量がそれまでと比べる程度認めるということになるので，オプショて大幅に増えているわけではない。

ン取引を活発化させても不思議ではなかった。

図 2 パ ネ ル B に 移 る と，2014 年 5 月 及 び

しかし実際には，市場はこれを政策対応をより

2014 年の QQE2 採用後の 2015 年 5 月と，基本柔軟にすることで長短金利操作を長続きさせる

的には似たような状態が続く。一方で取引量はものと受け取った可能性がある。図 2 パネル

減っており，それ以前と比べるとカーブが「や（B）の 2019 年 5 月のカーブに見られるようせた」印象を受ける。

に，カーブの横幅は特に左側でさらに縮んで，± 2 円を上回るような変動に対応した取引はほⅢ－１－３．マイナス金利政策期の推移

とんど行われなくなってしまっている。その結次に国債市場の画期となったのが 2016 年 1 月

果，「左に長い」という長年の特徴がほぼ失わにアナウンスされ，2 月に実施されたマイナス金れている。カーブの水準自体も低位であり，取利政策である。この政策の下で長期国債金利は引量も減少している。以上が 2020 年前半のい急低下して大幅なマイナスとなり，コールレー

わゆるコロナ危機直前までの，ボラティリティ・

トなどの短期金利を下回るという現象が観察さ

スマイルから見る市場の状況であった。これがれた。その裏返しとして国債先物価格は急騰し2020 年 3 月の危機時には大きく様相が変わるた。そのような不安定な市場の中で，図 2 パネのだが，それに関する分析と議論は，紙幅の関ル（B）より，2016 年 5 月のカーブが左側に大係で，別の機会に譲りたい。

きく伸びていることを見て取れる。ここから，
この政策下で，市場参加者が値下がりリスクをⅢ－２．経年推移から読み取れること

強く意識するようになっていたことが分かる。

Ⅲ－２－１．経年分析の総括
ここまでのいわば目視による分析から浮かび

Ⅲ－１－４．長短金利操作の導入

上がってくるのはやはり，金融政策レジームの同じ 2016 年 9 月の長短金利操作は再び国債重要性である。特に QQE 開始以降日銀が国債市場を大きく変えた。図 2 パネル（B）に見らの圧倒的買い手となるに至り，金融当局の国債れるように，2017 年と 2018 年の 5 月にはカー買い入れ政策のあり方がカーブの位置や形状をブの横幅が特に左側で顕著に縮小している。つ

ほぼ規定するようになってしまっている。そこ

まり大幅な値下がりに対応する取引がほとんどでは財政的な要素が大きな変動要因となってい行われなくなっている。これはこれらオプショる様子はうかがえない。

ンのいわば「原資産の原資産」である長期国債の利回りを日銀が直接的にターゲットとするよⅢ－２－２．金融政策レジームと長期国債市場

うになって，同国債価格が安定化したためと思

この間の金融政策のレジームは，国債市場とわれる。取引量も減少している。

のかかわり方という観点から言うと，大きく 3つに分けることができる。これを概念図によりⅢ－１－５．長短金利柔軟化とコロナ危機前ま

解説したのが図 3 の 3 つのパネルである。ここ

での市場状況

では縦軸に長期金利，横軸に市中に出回るネッ

日銀は 2018 年 7 月 31 日の政策決定会合後にトの国債残高，つまり国債残高全体から日銀保「強力な金融緩和継続のための枠組み強化」と有分を引いたものを取っている。ここでは長期題する決定内容を公表した。その趣旨は政策金

国債需要は 2 つの項の和として表されると仮定

利のフォワードガイダンスの導入と，長短金利する。1 つ目が，通常の金融理論で前提とされ操作において長期金利の変動をある程度許容す

る，他の金融市場との裁定取引に基づく国債需ることであった。これは長期国債の値動きをあ要である。2 つ目が，制度的あるいは規制上の- 79 -

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図3

長期国債市場の 3 つのレジーム，概念図（縦軸を金利にしていることに注意。国債価格と金利は逆相関するので，需要曲線は通常と異なり右上がりになる）
レジーム（N）：

長期
金利

裁定取引から来る
長期国債需要将来短期金利の平均値＋リスクプレミアム

制度・規制上の要請から来る長期国債需要

民間に対する長期国債供給

民間に出回る
長期国債

レジーム（B）：

長期金利

将来短期金利の平均値＋リスクプレミアム

民間に出回る
長期国債

レジーム（R）：

長期金利
将来短期金利の平均値＋リスクプレミアム

民間に出回る
長期国債- 80 -

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要因から長期国債が保有される部分である。

れる状態にあったと考えられる。図では，市中金利の期間構造に関する期待仮説は長期金利に制度需要を満たすに充分な量の国債が出回っが第 1 の裁定需要によって決定されると想定していると想定されている。このとき，国債供給ている。この理論によれば長期金利は現在の短曲線は国債需要曲線と，その水平な部分で交期金利と将来の短期金利（の予想経路）の平均

わっている。よって通常の金融理論のように，値で決定される。実際にはこれに，財政赤字の長期金利は裁定取引で決定される。短期金利の維持可能性に関する不安感などから来るリスク

将来予想が一定であれば（例えばそれが一定のプレミアムを足して考える必要があるだろう。

準備預金付利に長期間張り付くと民間が予想すいずれにしてもこれらは市中に出回る国債のる場合など）長期金利は安定する。一方，リス「枚数」とは無関係だから，需要曲線はある金クプレミアムの変動は長期金利に反映される。

利水準のところで水平になる。
第 2 の制度的な国債需要は，例えば，生命保Ⅲ－２－４．長期国債市場のレジーム B：垂直な国債供給曲線険会社が資産サイドにある程度の長期安全資産を持たなければならないような場合を考えてい

QQE 開始以降は日銀による長期国債大量購入

る。この場合には，あまりに長期国債が値上がによって市中への長期国債供給が減少した。そりしたらその保有量を減らそうとすると考えらの結果，長期国債市場は図 3 の第 2 パネルに見れる。よってこの部分の国債需要は，国債金利られるようなレジーム B に移行したとみられる。

を縦軸とした本図中では，右上がりの線で表さ

ここではあまりに長期国債価格が高騰したためれる（国債価格と国債金利は反対方向に動くかに短期と長期の間の裁定関係が崩れ，裁定取引らである）。この 2 種類の国債需要の存在によっの需要から長期金利が決まらなくなっている。

て，国債需要曲線は途中まで右上がりで，そこから水平という，図に見られる形になる。

このような状況下，QQE や QQE2 は日銀が自らの国債買い入れる額を定めることを通じ

以上のような国債市場の見方は特定期間選好て，国債既発額との残差として市場に出回って仮説（Preferred Habitat Theory）と呼ばれる理いる国債の量を決め，その下で市場に自由に国論に通じるものがある。同理 論は Greenwood

債価格を決めさせるレジームだったと言える。

，Vayanos and Vila（2021）
and Vayanos（2014）

つまり民間にとっての国債供給曲線は垂直の状

等によって開発されたものである。同理論に基づ態だった。図に見られるようにこの線は国債需いた日本国債市場の実証研究として Fukunaga,

要曲線と右上がりの部分で交わっており，ここKato and Koeda（2015）を挙げることができる。

で長期金利が決まる。

上記の見方は国債需要が裁定取引者による需要

このレジームの特徴は，制度的な国債需要のと制度的需要の 2 つの部分からなると考える点

変動が国債価格の大きな変動に直結することででは同理論と同じである。一方，同理論では需ある。このためこの時期には，すでに高値となっ

要曲線の右上がり部分は裁定取引の限界から生ていた国債の値下がりリスクから身を守る保険じると考えている。上記ではこれが生じるのはに対する需要が活発になったのだと考えられる。

制度的需要者が長期国債とそれ以外の資産を不マイナス金利政策もこの延長線上に考えるこ

完全代替資産と見なしているからだと考えていとができる。違いは，それまでは短期金利は不る点が違いである。

動の準備預金付利の水準に張り付いて動かないと考えられていたものが，これも動きうるもの

Ⅲ－２－３．長期国債市場のレジーム Nと認識が改まった（つまり国債需要曲線の上下

QQE 開始以前の長期国債市場は図 3 の第 1動が大きくなった）ことで，金融市場の不確実パネルで「レジーム N」（正常な状態）と呼ば性が高まったことであろう。このため，国債値- 81 -

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金融市場は財政維持可能性をどう見ているか―国債先物オプション価格の分析―

動きに備える取引が再び活性化したものと思わ

取引量（枚数）である。つまり行使価格が原資れる。

産価格からはるか遠くに離れたオプションの取引も，両者がすぐそばの取引も同じ取り扱いをⅢ－２－５．長期国債市場のレジーム R：水平受けている。

な国債供給曲線

2 つのパネルを比較すると，プット・コール

これに対して長短金利操作は，長期金利の目

どちらもサンプル期間前半の方が取引量は多い

標水準を定め，それが実現するように柔軟に市が，コールの方がより少なく，先に取引量の顕場に出回る国債の量を（つまり日銀の国債買い著な減少が始まっている。QQE 開始後はコー

入れ額を）調整する制度である。つまり図 3 のルの取引は非常に少なくなっている。プットの第 3 パネルにあるレジーム R に経済は移行し方は 2018 年以降の取引量減少が目立つ。

たとみることができる。この政策レジーム下では長期国債価格は安定化するからオプション取Ⅲ－３－２．ウェイト付けされた取引量の変動

引のインセンティブは乏しくなる。長期国債の一口に取引量の減少と言っても，図 2 で見た

リスクプレミアムの変動も長期金利に反映されように，それなりに幅広い範囲の行使価格でのなくなってしまう。

取引が保たれていて，それぞれの取引量が一様に減少する場合もあれば，原資産価格から遠く

Ⅲ－２－６．YCC と YCC2 をどう評価するか離れた行使価格における取引がほとんど行われ上記のことはこのレジームの採用が金融市場なくなる場合もある。これらを同列に論じるのの先行き不確実性を減らすことで市場の安定化は常に適切とは限らない。そこで図 4 のパネルに寄与したと積極的に評価することも可能だろ（C）と（D）は，大きな価格変動に対応する

う。また長期国債需要が増したとき，つまり市オプションにより高いウェイトを与える形で取場が長期の安全資産を欲したときにそれを柔軟

引量の加重和を取ったものの推移を図示していに供給する制度ということもできる。その一方る。具体的には各取引について（行使価格）‐（原で，オプション取引がほとんど行われなくなり，

資産価格）の絶対値をウェイトとし，これを取その価格の動きから得られる情報が大幅に減っ

引量にかけたうえで総和を取ったものである。

たことは，人々が財政の持続可能性についてど

パネル（C）をウェイト付けのなかったパネ

う見ているのか，という重要な情報を得る機会

ル（A）と比較すると，だいぶ様相が異なる。

を失ったという否定的な評価も可能であろう。

パネル（A）では前半に高い値を示す日が集中しているのに対し，パネル（C）ではむしろⅢ－３．国債先物取引の沈静化

QQE 開 始 後， 特 に QQE2 期 の 2014 年 か ら

Ⅲ－３－１．取引量の変動の推移

2015 年にかけて最大のピークが来ている。ま

先に進む前に，図 2 の分析からある程度浮かたマイナス金利下の 2016 年にふたたび高い値

び上がってきた，オプション取引量の長期的推を取っている。このことはこれらの時期に，大移を，時系列グラフを使って確認しておこう。

幅値下がり時の保険となるオプションの取引がこれを行ったのが図 4 の各パネルである。パネ盛んになったことを示している。一方パネルル（A）の棒グラフはプットオプション，（B）（D）からは，世界金融危機鎮静化以降，大幅はコールオプションの取引量の推移を日次で表

値上がり時に保険となるタイプのオプションのしている。なお，プットについては行使価格が取引が沈滞化したことがわかる。

原資産価格を下回る取引に限定しており，コー

2018 年頃からはプット，コールの取引はとルについては逆に前者が後者を上回るものにもに停滞する。2020 年を迎える直前で取引が限っている。ここで報告されているのは純粋な少し戻ってきているが，その戻り方はコールの- 82 -

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〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和３年第１号（通巻第 144 号）2021 年３月〉

図4

取引量の推移（A）プットオプションの取引量（ウェイト付けなし）
16000
14000
12000
10000
8000
6000
4000
2000
0

2010年

2012年

2014年

2016年

2018年

2020年

（B）コールオプションの取引量（ウェイト付けなし）
16000
14000
12000
10000
8000
6000
4000
2000
0

2010年

2012年

2014年

2016年

2018年

2020年

（C）プットオプションの取引量（行使価格－原資産価格の絶対値でウェイト付け）
3.5

10

4

3
2.5
2
1.5
1
0.5
0

2010年

2012年

2014年

2016年

2018年

2020年

（D）コールオプションの取引量（行使価格－原資産価格の絶対値でウェイト付け）
3.5

10

4

3

2.5

2

1.5

1

0.5

0

2010年

2012年

2014年

2016年

2018年

2020年

- 83 -

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金融市場は財政維持可能性をどう見ているか―国債先物オプション価格の分析―

ほうがやや強く，プットよりコールのほうがカーブの位置は上に上がっている。これら数日

ウェイト付けされた取引量が多いような日も散を通してみると，QQE2 もやはりカーブを上に見されるようになっている。

シフトさせる効果があったことがわかる。ただしパネル（A）の QQE 導入時に比べると効果

Ⅲ－４．主要な政策転換点におけるボラティリ
ティ・スマイルの変動のサイズは小さい。また，QQE 導入時と同様，カーブの傾きには変化は見られず，いわば平行

Ⅲ－４－１．QQE，QQE2

移動に近い動きになっている。

以上から金融政策レジームがボラティリ
ティ・スマイルの水準や形状に大きな影響を与Ⅲ－４－２．マイナス金利政策えることがわかった。そこでこの節では，そうパネル（C）はマイナス金利政策発表前後のしたレジームの重要な転換点を取り上げ，その様子である。このときの声明文は 2016 年 1 月

ときにスマイルカーブがどう反応したかを詳細

26 日の昼 12 時 38 分に出されているため，同に見ていきたい。

日のカーブを午前と午後に分けて描いてみた。

まずは 2013 年 4 月の QQE 導入時を取り上その結果，確かに午前から午後にかけてカーブ

げよう。図 5 のパネル（A）はその前後のカーの上昇が観察される。また大幅値下がりリスク

ブの変化を追っている。新しい政策の声明自体に対応する取引も多少みられる。カーブは週明

は 4 月 4 日に出されている。ただ声明が出たと

けの 2 月 1 日にかけて一段と上昇している。

きにはすでに市場は閉じた後だったので，このサプライズが反映されるのは 4 月 5 日以降であⅢ－４－３．YCC，YCC2る。本パネルと次では政策変更日に対応するバ

パネル（D）は長短金利操作導入時を分析しブルに「〇」印を使うことにしているのだが，たものである。同政策は 2016 年 9 月 21 日（水）こうした理由から本パネルでは「〇」印は 4 月の 13 時 18 分に公表されている。そこでここで

4 日ではなく 5 日の観測値に割り振っている。

も同日の午前と午後を分けたグラフにしてい図から，4 月 4 日までのカーブは相対的に水準る。カーブは同日午前から午後にかけて劇的にが低かったことがわかる。4 月 5 日についても低下している。さらに注目すべきはこの低下がカーブはいきなり上昇したのではなく，当初は

主にカーブの底点周辺で起きていることであ前日同様の低い水準にあったものが途中から水る。結果として新たなカーブは特に左側でより準が大幅に上昇したとみられる。これはおそら

スティープなものになっている。もっとも，こく，市場が新たな情報を消化して値動きが改まのような傾きの上昇はごく一時的なものである

るまでに時間を要したためであろう。それ以降ことが後に判明する。

はカーブはほぼ同じ水準にとどまっている。こパネル（E）は長短金利操作柔軟化のアナウの一連の結果は QQE が市場のボラティリティ

ン ス メ ン ト 前 後 に 対 応 し て い る。 同 声 明 はを押し上げたという仮説と整合的である。一方

2018 年 7 月 31 日 の 13 時 03 分 に 出 さ れ て い

で，カーブの左側の傾きはあまり変化した様子る。この日カーブは一段と低下し，その後も低は見られない。

いレベルが定着していることがわかる。

図 5 のパネル（B）は QQE2 導入時について類似の分析を行ったものである。声明自体はⅢ－４－４．財政関連イベント

2014 年 10 月 31 日に出されたのだが，午後だっ財政政策に関係するイベントも相当数検討したためか，同日のカーブの動きは限定的である。

たが，カーブがはっきりした動きを示したケー

それでもその前日，前々日と比べると少し水準

スはほとんどなかった。図 6 はその中では比較が上がっている。その後連休明け後にまた少し的動きが見られる，2014 年 11 月の安倍首相に- 84 -

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〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和３年第１号（通巻第 144 号）2021 年３月〉

図5

ボラティリティ・スマイル：主な金融政策変更時の反応（A）QQE のアナウンス，2013 年 4 月 4 日（夕方）（B）QQE2 のアナウンス，2014 年 10 月 31 日

0.1

0.055
4月3日
4日
5日
8日
9日

0.09

0.045

0.07

0.04

0.06

0.035

BMIV

BMIV

0.08

0.05

0.03

0.04

0.025

0.03

0.02

0.02

0.015

0.01
-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

10月29日
30日
31日
11月4日
5日

0.05

0.01
-5

4

-4

-3

-2

行使価格-原資産価格

-1

0

1

2

行使価格-原資産価格（C）マイナス金利政策のアナウンス，2016 年 1 月 29 日（D）長短金利操作のアナウンス，2016 年 9 月 21 日

0.07

0.11
2016年1月28日
29日午前
29日午後
2月1日

0.06

2016年9月20日
21日午前
21日午後
23日
26日

0.1
0.09
0.08

0.05

BMIV

BMIV

0.07
0.04

0.06
0.05

0.03

0.04
0.03

0.02

0.02
0.01
-7

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

0.01
-6

3

-5

-4

-3

行使価格-原資産価格

-2

-1

0

1

2

3

行使価格-原資産価格（E）長短金利操作柔軟化，2018 年 7 月 31 日
0.04
2018年7月30日
7月31日
8月1日
8月2日
8月3日

0.035

BMIV

0.03

0.025

0.02

0.015

0.01
-4

-3

-2

-1

0

1

2

行使価格－原資産価格- 85 -

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金融市場は財政維持可能性をどう見ているか―国債先物オプション価格の分析―

図6

ボラティリティ・スマイル，財政政策変更時の推移
安倍首相による消費増税延期，2014 年 11 月
安倍首相による消費増税延期、2014年11月

0.06

11月10日
11月11日
11月12日
11月13日
11月14日
11月17日

0.055
0.05
0.045

BMIV

0.04
0.035
0.03
0.025
0.02
0.015
0.01
-4

-3

-2

-1

0

1

2

行使価格－原資産価格

よる消費増税延期の決断を取り上げている。安の後すぐにカーブは低下に転じて水準が半分程

倍首相の決断が本当はいつだったかについては度元に戻るなど，このイベントがカーブに対しうかがい知れない部分もあるが，新聞報道などて強い効果を持ったと信じる材料は乏しい。

から，状況の変化が人々の間で広く共有された

このように，金融政策と違って，財政政策がのは 11 月 12 日ころとみられる。同パネルから，カーブに強い影響力を持ったと考えるべき根拠

確かに，11 月 10 日や 11 日と比べて，同日のは，本稿の分析では得ることができなかった。

カーブが上昇したとみることができる。ただそⅣ．回帰分析による検証
Ⅳ－１．日次時系列データの構築

つまり傾き（の絶対値）」を表している。前者

本節の目的は，以上のグラフから来る印象にをここでは BMVX，
後者を BMSL と呼んでいる。

頼った分析を補完するための回帰分析を行うこ

算出方法は次の通りである。BMVX を計算とである。スマイルカーブの水準や形状は政策するにあたっては，その日に取引された限月をだけでなくその時々の金融市場や日本経済の状同じくするプット及びコールオプションのうち

況，また外国の経済政策や経済状況にも影響さで，行使価格とその時点での原資産価格（分単れる。そこで，それらの影響をコントロールし位で見た直近の国債先物の取引価格）の差の絶

た上でも日本の経済政策の影響が見られるか，対値が 0.5 未満だったものを取り上げ，それぞ検証する必要がある。ここでは日々のカーブのれについて BMIV を計算した。各取引の取引

特徴を 2 つの日次時系列指標で代表させ，それ量でこれらの BMIV をウェイト付けしたうえ

ぞれの決定要因を分析する。

で加重平均を取り，これを BMVX とした。た

図 7 はこれらの背後にある考え方を説明するだし上記の範囲にある取引件数が 5 件に満たなためのイメージ図である。2 つの指標はそれぞい場合にはこの算出を行わず，欠損値とした。

れカーブの「水準（高さ）」と「左側のスロープ，

BMSL の計算に当たってはまず，行使価格が- 86 -

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〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和３年第１号（通巻第 144 号）2021 年３月〉

図7

本稿で推計する 2 つの指標，BMVX と BMSL の考え方

その時点での原資産価格を下回る取引だけを取て）累積和を取ったものである。ただし限月交

り上げ，それぞれについて BMIV を計算した。

代のタイミングは日次の取引量により判断した。

これを被説明変数とし，行使価格と原資産価格

図 8 のパネル（B）では，公表データであるの差を説明変数とした加重回帰分析（ただし日本国債 VIX の推移を示している。また同パ

ウェイトはやはり取引量）を行い，係数からネ ル に は， さ ら な る 比 較 の た め に， 米 国 債

BMSL を求めた。ただし上記の範囲にある取VIX の推移を示している。パネル中，2 つの指

引件数が 15 件に満たない場合にはこの算出を標はある程度共通の動きを示しており，国際的行わず，欠損値とした。このため BMSL につなリスクの共変動があることを示唆している。

いては，主に毎月の月末近くにおいて，相当数

ただし上記の QQE やマイナス金利の導入時なの欠損値が生じることになった。またさらにはど，日本特有の要因で日本国債 VIX が大きく

残存期間が 5 日以下となったオプションは後に変動することもある。またコロナ危機時のスパ

見る回帰分析の対象から外すことにしたので，

イクのサイズは，米国債 VIX の方がはるかに月末にはかなりの欠損値が出ることになる。

大きい。

Ⅳ－２．日次時系列データの概観の推移であるが，いま見た日本国債 VIX と大図 9 のパネル（A）は本稿で推定した BMVX
図 8 と 9 は主要な時系列指標をプロットした

きく見れば似通った動きをしている。図から分ものである。以下の回帰分析では被説明変数とかるように，基本的には世界金融危機時の値がして，BMVX と BMSL に加えて，国債先物価高く，その後は長期的に低下傾向にある。ただ

格も採用することとした。これは政策やそれ以し 2013 年の QQE 導入時や 2016 年のマイナス

外の要因が国債 先 物 価 格を通じて BMVX や

金利導入時に大きなスパイクが見られる。また

BMSL に影響する可能性を考慮に入れるためでサンプル期間のほぼ最後のところで，コロナ危ある。図 8 のパネル（A）はこの国債先物価格

機による急上昇が観察される。

（対数値）の推移である。ただしこの変数の算

同図のパネル（B）は本稿で推定した BMSL

出に当たっては，BMIV の算出に用いた分刻みの推移を示している。非常にノイズの大きな系のデータではなく，毎日の終値のデータを用い列ではあるが，大きく見れば，QQE の下ではている。先物価格の日次変化率（対数差分）をそれ以前に比べて水準が上昇したこと，それが限月ごとに計算し，これをつなぎ，2008 年 1 月

2018 年頃から大きく低下したことを見て取れる。

初をスタート時点として（その時の値を 0 とし
- 87 -

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金融市場は財政維持可能性をどう見ているか―国債先物オプション価格の分析―

図8

主な金融変数の推移，公表された変数-10

0

JGBF (in logs)
10

20

30

（A）日本国債先物価格（対数値）の推移

01jan2008 01jan2010 01jan2012 01jan2014 01jan2016 01jan2018 01jan2020
日付

0

5

10

15

20

（B）日本国債 VIX と米国債 VIX の推移

01jan2008 01jan2010 01jan2012 01jan2014 01jan2016 01jan2018 01jan2020
日付
日本国債VIX

米国債VIX- 88 -

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〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和３年第１号（通巻第 144 号）2021 年３月〉

図9

主な金融変数の推移，本研究で推計された変数

0

.02

BMVX
.04
.06

.08

.1

（A）BMVX の推移

01jan2008 01jan2010 01jan2012 01jan2014 01jan2016 01jan2018 01jan2020
日付

0

.01

BMSL

.02

.03

（B）BMSL の推移

01jan2008 01jan2010 01jan2012 01jan2014 01jan2016 01jan2018 01jan2020
日付- 89 -

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金融市場は財政維持可能性をどう見ているか―国債先物オプション価格の分析―

Ⅳ－３．回帰分析の定式化

Ⅳ－３－３．説明変数候補：政策アナウンスダ

Ⅳ－３－１．分析の手順

ミー，政策レジームダミー

ここでは国債先物価格，BMVX，BMSL そ金融政策に関する重要なニュースがあった日

れぞれの決定要因を最小二乗法により分析すに 1 を取るダミー変数を，ニュースの数だけ作る。国債先物価格についてはその対数差分を成して加えてみた。全部で 38 個の候補を試し取ったものを JGBF という変数名で呼んでいた。そのうち以下の 9 個の日付を，係数の有意る。同変数を被説明変数とする分析については，

性または政策自体の重要性を根拠に最終の定式

それ自体が本稿の主要目的ではないため，説明化に残した。

変数の数を限った，比較的単純な分析を行った。

①包括緩和アナウンス日

BMVX と BMSL の分析については説明変数と② QQE1 アナウンス日から 4 日間（2013 年

して多数の候補を検討した。その結果として多4 月 4 日，5 日，8 日，9 日）

くのものは有意とならなかった。自由度を確保③ QQE2 アナウンス日するためにそうした変数は外していき，本稿で④マイナス金利アナウンス日報告する最終的な定式化にたどり着いた。

⑤長短金利操作（YCC）アナウンス日⑥長短金利操作柔軟化（YCC2）アナウンス日

Ⅳ－３－２．説明変数候補：政策変数以外

これらに加えて金融政策のレジームを表すダ

BMVX と BMSL に関する分析において途中

ミー変数を作成した。例えば包括緩和レジームで候補とした変数は次の通りである。まず，被ダ ミ ー と は， 包 括 緩 和 の ア ナ ウ ン ス 日 か ら

説明変数のラグ（過去の値）は必ず有意となっ

QQE アナウンス日までの全ての日で 1 を取る

た の で， 含 め る こ と に し た。 ラ グ の 次 数 はダミー変数である。上記の日付に対応して，以AIC に基づいて選択した。非政策的な経済変下の 6 個のダミーを導入した。

数としては，国内変数として JGBF，コールレー

1 包括緩和レジーム

ト，株価のボラティリティ指標である VXJ（米2QQE1 レジーム

国の VIX と近い考え方で計算されるもので，

3QQE2 レジーム

大阪大学数理・データ科学教育研究センターが4 マイナス金利レジーム

算出・公表している）を取り上げた。外国変数

5YCC レジーム

としては米国債先物指数，欧州国債先物指数，

6YCC2 レジーム（YCC2 アナウンスからサ

米国の（株価を基にした，通常の）VIX，欧州

ンプル最後まで）の VIX に当たる VSTOXX，米国債 VIX を試

なお，これらダミーを全て入れて回帰分析をした。また為替変数として円ドルレート変化率，行うということは，包括緩和以前を参照期間とその 2 乗，円ドルレート VIX を入れてみた。

して扱うことを意味することに注意されたい。

また，BMSL の分析においては，BMVX を説

財政政策に関するニュースがあった日のそれ

明変数リストに加えた。いずれも同時点の値ぞれに対応する一連のダミー変数を導入してみ（ただし外国変数については時差の関係で暦上た。全部で 37 の日付を試したが，残念ながら

1 日前の値）及びラグを試した。

ほとんど有意にはならなかった。

これらのうちで最終的な回帰式に残ったもの

また米国連銀と欧州中央銀行の政策に関するは少ない。BMVX の分析においては JGBF の重要なアナウンスメントがあった日（暦上はそ

ほ か，VXJ， 米 国 債 VIX，VIX が 残 っ た。

の翌日）に 1 を取るダミー変数を加えてみた。

BMSL の分析では BMVX だけが残った。

その多くは有意とならなかったが，次の 3 つは有意となるケースが見られたので，最終的な定式化に残した。
- 90 -

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〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和３年第１号（通巻第 144 号）2021 年３月〉

〈1〉QE2 のアナウンス（2010 年 8 月 10 日）になっている。先の結果と総合すると，QQE1〈2〉バーナンキ議長の「taper tantrum」
スピー

はアナウンス時にはボラティリティを上げたもチ（2013 年 5 月 22 日）のの，もう少し長い目で見れば市場を落ち着か〈3〉コ ロナ危機対応の無制限資産購入宣言（2020 年 3 月 23 日）

せたものと結論付けられる。QQE2 のレジーム
ダミーの係数もマイナスである。一方，マイナ

なお，JGBF を被説明変数とした分析におい

ス金利政策レジームの係数は非有意だが，これては，自己ラグのほか，VXJ と日本国債 VIX，は見方を変えれば，QQE1，QQE2 よりはボラ

上記の金融政策アナウンス及びレジームダ

ティリティが上昇していたということである。

ミー，連銀アナウンスダミーを説明変数とした。

これが YCC レジームに入ると大幅に低下す

このほか，2011 年の東日本大震災直後の日る。YCC2 レジームでは係数はやや上昇（絶対付（3 月 11 日から 22 日までの平日）に対応す

値では低下）するが，相変わらず有意にマイナるダミー変数 8 つを加えた。なお，コロナ危機

スである。

に関する変数として 2020 年 2 月（または 3 月）

表 1（C）は左辺に BMSL を置いた分析の結以降 1 の値を取るダミー変数を加えてみたが，果を示している。金融政策レジーム変数に注目

有意にならなかったので外した。

すると，QQE1 の下でスマイルカーブのスロー
プが急になり，QQE2 の下で少し戻すものの，

Ⅳ－４．推定結果

マイナス金利レジームで以前にも増して勾配が日次データによる回帰分析を行った。推定期

きつくなっている。YCC レジームではこれが間は 2008 年 1 月 10 日から始まっている。最終

やや落ち着き，YCC2 レジームでは係数がマイ

日は 2020 年 5 月 22 日であるが，これはこの日

ナスで有意になるに至っている。

を最後に説明変数の 1 つである米国債 VIX の統計が更新されなくなったためである。土曜日・

Ⅳ－５．金融政策アナウンスメントとレジームの効果

日曜日はサンプルから外した。それ以外の日で金融変数が観察されなかった場合には，直近の以上の結果を，金融政策変数の影響のみを取

過去で最後に報告されたその変数の値のまま変り出して，視覚的に捉えようとしたのが図 10

わらなかったものとして取り扱った。

である。3 つのパネルはそれぞれが上記 3 つの表 1（A）は JGBF を被説明変数とする分析

回帰分析が基になっている。これらの図を描く結果である。金融政策に関する変数に焦点を当にあたっては，右辺の自己ラグと金融政策アナ

てると，QQE1 アナウンス翌日（2013 年 4 月 5

ウンスメントダミー，金融政策レジームダミー日）の急落とマイナス金利アナウンス時の急上の係数だけを推定値と等しく置き，それ以外の昇が最も目を引く。金融政策レジームダミーも全ての係数をゼロに設定した。そして各変数が全て有意である（参照期間は包括緩和以前の期

ゼロからスタートしたとして，時間を通じてど間である）。

のように変化していくかをシミュレートしてみ

表 1（B）は BMVX を被説明変数とする分たものである。

析結果である。金融政策アナウンスメントダ

パネル（A）は JGBF を被説明変数とした分

ミーの中では QQE1 が数日の遅れを持って市

析に基づいている。同変数は QQE1 と YCC の場のボラティリティを上昇させたことが分か

アナウンス時に急落し，マイナス金利アナウン

る。マイナス金利政策もボラティリティを上昇

ス時には急上昇したことが分かる。

させた一方，長短金利操作のアナウンスはこれ

パネル（B）は BMVX を左辺に置いた推定を低下させている。一方，金融政策レジームダから得られたものである。包括緩和の下でボラミーに目を向けると，QQE1 の係数はマイナス

ティリティが低下している。ただしこれはそれ- 91 -

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金融市場は財政維持可能性をどう見ているか―国債先物オプション価格の分析―

表１

OLS による推定結果（Ａ）被説明変数＝ JGBF ＝国債先物価格（対数差分）（１）
JGBF
JGBF（－1）
JGBF（－2）
VXJ

0.0409＊0.0574＊＊＊0.0350＊＊＊VXJ（－1）VXJ（－2）－0.0419＊＊＊0.00751＊＊＊JGBVIXJGBVIX（－1）－0.258＊＊＊0.235＊＊＊

連銀ダミー2010/8/10
連銀ダミー2013/5/22
連銀ダミー2020/3/23
日付ダミーCE
日付ダミーQQE1（4/4）

0.08710.250
1.037＊＊＊
0.182
0.509＊

日付ダミーQQE1（4/5）
日付ダミーQQE1（4/8）
日付ダミーQQE1（4/9）
日付ダミーQQE2
日付ダミーNIRP
日付ダミーYCC－1.287＊＊＊
0.325
0.348
－0.0473
1.195＊＊＊－0.596＊＊

日付ダミーYCC2
期間ダミーCE
期間ダミーQQE1
期間ダミーQQE2

0.126－0.0347＊－0.0406＊＊－0.0435＊

期間ダミーNIRP
期間ダミーYCC
期間ダミーYCC2
地震ダミー3/11－0.0210－0.0682＊＊＊－0.0657＊＊＊
0.560＊

地震ダミー3/14
地震ダミー3/15
地震ダミー3/16
地震ダミー3/17
地震ダミー3/18
地震ダミー3/21
地震ダミー3/22
定数項

0.624＊＊－0.387－0.482＊0.01080.584＊＊－0.0898
0.169
0.0970＊＊＊

観測値数
修正済み決定係数

3223
0.178

（2.40）（3.48）（18.63）（－16.70）（3.99）（－15.09）（13.68）（0.39）（1.11）（4.54）（0.82）（2.29）（－5.60）（1.44）（1.54）（－0.21）（5.35）（－2.67）（0.57）（－2.47）（－2.58）（－2.54）（－1.07）（－3.83）（－3.84）（2.52）（2.75）（－1.66）（－2.08）（0.05）（2.58）（－0.40）（0.75）（4.49）

カッコ内は t 値を表す。
＊
p＜0.05，＊＊p＜0.01，＊＊＊p＜0.001（注） VXJ は日本の株価ボラティリティ指数（米国の VIX に対応，大阪大学数理・データ科学教育研究センターによる）- 92 -

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〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和３年第１号（通巻第 144 号）2021 年３月〉
（Ｂ） 被説明変数＝ BMVX
（１）
BMVX
BMVX（－1）
BMVX（－2）
JGBF
JGBF（－1）
JGBF（－2）
JGBF（－3）
JGBF（－4）
US bond VIX（－1）
VXJ
VXJ（－1）VXJ（－2）
VIX（－1）
VIX（－2）
VIX（－3）
連銀ダミー2010/8/10
連銀ダミー2013/5/22
連銀ダミー2020/3/23
日付ダミーCE
日付ダミーQQE1（4/4）
日付ダミーQQE1（4/5）
日付ダミーQQE1（4/8）
日付ダミーQQE1（4/9）
日付ダミーQQE2
日付ダミーNIRP
日付ダミーYCC
日付ダミーYCC2
期間ダミーCE
期間ダミーQQE1
期間ダミーQQE2
期間ダミーNIRP
期間ダミーYCC
期間ダミーYCC2
地震ダミー3/11
地震ダミー3/14
地震ダミー3/15
地震ダミー3/16
地震ダミー3/17
地震ダミー3/18
地震ダミー3/21
地震ダミー3/22
定数項

0.782＊＊＊
0.154＊＊＊－0.00286＊＊＊－0.000990＊＊＊0.000351
0.000674＊＊＊－0.000105
0.000285＊＊＊0.000254＊＊＊－0.000104＊＊－0.000116＊＊＊－0.0000609＊
0.0000343－0.0000221
0.0163＊＊＊0.00285
0.00395－0.000499
0.0000569－0.00148
0.0223＊＊＊0.00471－0.00115
0.00822＊＊－0.0121＊＊＊－0.000338－0.000417＊－0.000719＊＊－0.000758＊＊＊－0.000309－0.000899＊＊＊－0.000517＊－0.00222
0.0163＊＊＊－0.00147
0.00385－0.00451－0.0000364
0.00260
0.000743
0.000516

観測値数
修正済み決定係数（45.01）（8.98）（－14.46）（－4.91）（1.83）（3.58）（－0.56）（5.71）（9.75）（－3.28）（－4.39）（－2.17）（1.11）（－0.81）（6.34）（1.09）（1.49）（－0.19）（0.02）（－0.57）（8.60）（1.79）（－0.45）（3.19）（－4.72）（－0.13）（－2.51）（－3.26）（－3.51）（－1.13）（－4.05）（－2.43）（－0.87）（6.26）（－0.53）（1.42）（－1.71）（－0.01）（0.99）（0.29）（1.73）

3204
0.967

カッコ内は t 値。
＊
p＜0.05，＊＊p＜0.01，＊＊＊p＜0.001- 93 -

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金融市場は財政維持可能性をどう見ているか―国債先物オプション価格の分析―（Ｃ） 被説明変数＝ BMSL（１）BMSL
BMSL（－1）
BMSL（－2）
BMSL（－3）
BMSL（－4）
BMVX
BMVX（－1）
BMVX（－2）
連銀ダミー2010/8/10
連銀ダミー2013/5/22
連銀ダミー2020/3/23
日付ダミーCE
日付ダミーQQE1（4/4）
日付ダミーQQE1（4/5）
日付ダミーQQE1（4/8）
日付ダミーQQE1（4/9）
日付ダミーQQE2
日付ダミーNIRP
日付ダミーYCC
日付ダミーYCC2
期間ダミーCE
期間ダミーQQE1
期間ダミーQQE2
期間ダミーNIRP
期間ダミーYCC
期間ダミーYCC2
地震ダミー3/11
地震ダミー3/14
地震ダミー3/15
地震ダミー3/16
地震ダミー3/17
地震ダミー3/18
地震ダミー3/21
地震ダミー3/22
定数項

0.422＊＊＊
0.160＊＊＊
0.105＊＊＊
0.0318－0.0510＊＊＊0.003220.0261＊＊－0.00245  －0.00195－0.00376＊
0.0000519－0.00148－0.00216
0.00214－0.000551
0.0000424－0.000265
0.00343＊－0.000180
0.0000672
0.000657＊＊＊
0.000438＊＊＊0.000727＊＊＊0.000421＊＊＊－0.000531＊＊＊0.000236
0.00119－0.000527－0.00155－0.001780.000378
0.0000389
0.000620
0.00378＊＊＊

観測値数
修正済み決定係数（23.71）（8.29）（5.44）（1.80）（－5.13）（0.25）（2.64）（－1.61）（－1.28）（－2.48）（0.03）（－0.98）（－1.43）（1.39）（－0.36）（0.03）（－0.17）（2.25）（－0.12）（0.71）（5.70）（3.62）（5.03）（3.42）（－4.47）（0.16）（0.78）（－0.35）（－1.02）（－1.17）（0.25）（0.03）（0.41）（13.88）

3201
0.674

カッコ内は t 値。
＊
p＜0.05，＊＊p＜0.01，＊＊＊p＜0.001- 94 -

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〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和３年第１号（通巻第 144 号）2021 年３月〉

図 10

OLS による推定結果をもとにした金融政策（日付及びレジーム）ダミー変数の影響の推計（A）被説明変数＝国債先物価格（対数差分）
1.5

NIRP
1

0.5

YCC

YCC2

0

-0.5

CE

QQE1

QQE2

-1

-1.5

（B）被説明変数＝BMVX
0.020
0.015
0.010
0.005
0.000

NIRP

-0.005-0.010

CE

YCC2

QQE1

YCC
QQE2

-0.015-0.020（C）被説明変数＝BMSL
0.007
0.006
0.005
0.004

QQE1

0.003

QQE2
YCC

0.002
0.001

CE

NIRP

0.000
-0.001YCC2-0.002-0.003- 95 -

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金融市場は財政維持可能性をどう見ているか―国債先物オプション価格の分析―

以前のかなりの時期がグローバル金融危機時とく貢献している。ただし YCC2 の下でまたボ重なっていることによる可能性もあるので，どラティリティが上がっている。

こまでが政策効果だったかの判断は難しい。

パネル（C）は BMSL に関する結果である。

QQE1 はアナウンス時にボラティリティを急上QQE1 とマイナス金利政策が市場参加者に国債の昇させている。しかしその後は QQE2 の時期

大幅値下がりリスクを強く意識させたことが分かを含めて，市場はむしろ落ち着いている。マイる。しかしそのような懸念は YCC によって低下

ナス金利政策は顕著にボラティリティを上昇さし，YCC2 の下ではボラティリティ・スマイルのせている。YCC はボラティリティ減少に大き左側の勾配はサンプル期間中で最も低下している。

V．結論
本稿では日本国債先物オプション価格から，に低下していた。特に原資産価格から離れた行

日本の財政金融政策が市場参加者の国債先行き

使価格における取引はほとんど行われなくなっ予想に与える影響を検証した。そのために日々ていた。このような状況下では，仮に市場で財のボラティリティ・スマイルを推定し，グラフ

政先行きに対する懸念が拡大しても，それを価による視覚的な印象と回帰分析に基づいてその格情報から読み取ることは困難であろう。

水準や傾きの決定要因を分析した。その結果浮本文中でも述べたように，この事態を市場不かび上がってきたのは，金融政策の圧倒的な重安の鎮静化として積極的に評価すべきか，価格要性である。特にコロナ危機直前の日本では，

シグナルを見えなくするものとして憂慮すべき

長短金利操作の柔軟な運用によって，市場のボかは意見が分かれるところであろう。この評価

ラティリティは低下し，国債大幅値下がりのリを下すには何らかの理論的枠組みが必要である

スクもほとんど意識されなくなっていた。そのことから，その検討は今後の研究課題としたい。

ため，そもそもオプションの取引量自体が極端

参

考

文

献

Black, Fischer（1976）. “The Pricing of Commodity

Kuttner, Kenneth N.（2001）. ‘‘Monetary Policy

Contracts”, Journal of Financial Economics, 3,

Surprises and Interest Rates: Evidence from

167-179.

the Fed Funds Futures Market.’’ Journal of

Fukunaga, Ichiro, Naoya Kato, and Junko Koeda

Monetary Economics 47（June）:523-544.

（2015）, “Maturity Structure and Supply

Romer, Christina D., and David H. Romer.

FactorsinJapanese Government

Bond（1989）. ‘‘Does Monetary Policy Matter? A

Markets,” Monetary and Economic Studies,

New Test in the Spirit of Friedman and33, 45-96.

Schwartz.’’ NBER Macroeconomics Annual

Greenwood, Robin, and Dimitri Vayanos  （2014）.
“Bond Supply and Excess Bond Returns.”

4: 121-170.
Shioji, Etsuro（2020）. “How Policies are Perceived
in the market for the Japanese Government

Review of Financial Studies 27（3）, 663-713.
- 96 -

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〈財務省財務総合政策研究所「フィナンシャル・レビュー」令和３年第１号（通巻第 144 号）2021 年３月〉

Bonds: Evidence from Volatility Smiles” Paper

jgb-anniversary/nlsgeu000001e2av-att/f30.pdf

Presented at the BdF-FFJ Workshop on

服部孝洋（2020a）「国債先物オプション入門

Macroeconomics and Monetary Policy, June

―オプション市場からみた

24, 2020, Online.

いて―」財務省広報誌『ファイナンス』令和

Vayanos, Dimitri, and Jean-Luc Vila （2021）.

金利リスクにつ2 年 4 月号，p. 38-42.

“A Preferred-Habitat Model of the Term服部孝洋（2020b）「国債先物オプション入門

Structure of Interest Rates.” Econometrica 89―プット・コール・パリティを中心に―」財（1）,77-112.
株式会社大阪取引所

務省広報誌『ファイナンス』令和 2 年 6 月号，
市場企画部

市場運営部

p. 40-48.

（2015）「国債先物取引市場開設 30 周年記念服部孝洋（2020c）「ボラティリティ・スマイル

国債先物オプション取引市場開設 25 周年記念とスキュー―日本国債市場における正規分布

国債先物・オプション取引の歩み（2005 年～から乖離した動きについて―」財務省広報誌

2015 年）」JPX WEB サイトよりダウンロード，『ファイナンス』令和 2 年 7 月号，p. 47-55.

https://www.jpx.co.jp/derivatives/related/- 97 -

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