日本不動産学会学術講演会論文集38号 論文番号2023-2

COVID-19 流行下での J-REIT のボラティリティ特性に関する実証分析― EGARCH モデルによる TOPIX との比較 ―Empirical Analysis of J-REIT Volatility Characteristics under the Pandemic of COVID-19― Comparison with TOPIX using EGARCH model ―Graduate School of Toyo Mika Chiba

東洋大学大学院 千葉美加

This study conducted an empirical analysis using the EGARCH model to identify the characteristics of J-REIT volatility
fluctuations that differ from those of TOPIX. 6 years of daily data from 2016 to 2022 showed that the characteristics of JREIT and TOPIX volatility fluctuations are similar. However, it is evident that the disruption caused by COVID-19
affected J-REIT volatility during this period, causing volatility to increase. On the other hand, the TOPIX estimates were
not significant. This suggests that the COVID-19 outbreak did not affect TOPIX volatility.
Keywords:
Finance, Real Estate Investment Trust, Securitization, COVID-19 Pandemic, EGARCH Model, J-REIT, TOPIX
キーワード：金融、不動産投資信託、証券化、COVID-19 パンデミック、EGARCH モデル、J-REIT、TOPIX
１

はじめに重要な資産である。しかし日本では、オルタナテ

不動産投資信託（Real Estate Investment Trust：以ィブ資産としての位置付けが強いと言える(1)。ま下、REIT）は、1960 年に米国で誕生し、2022 年 9た、東京証券取引所に J-REIT 市場が開設されてか

月時点の世界の時価総額は、189.7 兆円である。

ら 20 年以上経過するが、先行研究も少なく分析

REIT 市場の中心は米国で、その時価総額は、132.8が進んでいるとは言えない。

兆円であり世界で最も大きな市場である。

千葉 (2022) 1) は、政府の金融政策の影響を MS

日本の REIT市場は、
2000 年 11 月に日本版REIT

モデル (Markov Switching Model) で分析し 2016

（東証 REIT 指数：以下、J-REIT）が解禁されたこ年以降の J-REIT と東証株価指数（以下、TOPIX）とを受けて、2001 年 3 月に東京証券取引所が J-のリターンの変動は相違することを示している。

REIT 市場を開設し、上場銘柄数 2 銘柄、時価総額

J-REIT の上昇相場のリターンは、日銀の J-REIT 買

0.2 兆円からスタートした。現在（2022 年度末）

入による上昇トレンドを持続的に維持しているが、の時価総額は、およそ 15.8 兆円まで市場規模を増

一方で TOPIX への政府の介入は、持続的な上昇ト加させている。Bloomberg による S&P ダウ・ジョ

レンドに寄与せず、J-REIT と TOPIX のリターン

ーンズインデックスの時価総額は、日本は第 2 位の変動には違いがあるとしている。このようにで、次いで 10.4 兆円のオーストラリアが第 3 位で2016 年以降の J-REIT と TOPIX の時系列的変動にある（2022 年 9 月）
。REIT は、世界では有力な金相違がみられることが明らかになったが、ボラテ融商品の 1 つであり金融商品のポートフォリオのィリティの変動については分析されていない。

1

日本不動産学会学術講演会論文集38号 論文番号2023-2

本稿は、千葉 (2022) 1) では分析されていないを上昇させたとある。

2016 年以降の J-REIT と TOPIX のリターンを、ボ

また大橋・永井・八並 (2005) 6)は、2001 年 9 月

ラ ティリティ変動の側面から分析し J-REIT のから 2004 年 10 月までの週次及び、月次データにTOPIX とは異なるボラティリティに対する特性

よる超過リターンの、同時点及び異時点の関係分を 明 ら かにした 。分析は 、EGARCH モ デ ル

析を行っている。分析の結果から、株式・債券で(exponential GARCH) を用いて、2016 年 1 月 4 日

は、J-REIT のリターン変動の多くの割合は説明でから 2022 年 12 月 30 日までの 6 年間の J-REIT ときないとしている。これは、J-REIT の独自変動に

TOPIX の日次データで実証分析を行った。この期よるものであり、不動産株式のリターンや、保有

間の J-REIT と TOPIX のボラティリティ変動は、資産の稼働率では、追加的な説明力はほとんどな

類似した特性が見られた。しかしこの期間に起こいことを示している。

った COVID-19 による混乱は、J-REIT のボラティ

石島・松島 (2010) 7)は、J-REIT 市場の 2004 年 4

リティに影響を与え J-REIT のボラティリティを月から 2006 年 11 月までの日次データのリスク・高めたことが明らかとなった。この結果は、米国ファクター検出を、レジーム・スイッチング因子

REIT 市場の COVID-19 パンデミック状況下での分析で行っている。状態に応じてスイッチングす

影響を分析した先行研究とも類似する結果である

るリスク・ファクターの検出は、レジーム・スイ(Bhargava et al. (2022) 2) 、Gholipour et al. (2021) 3) 、

ッチング・モデルの導入により J-REIT 市場の実

Chong et al. (2022) 4)

証分析に有効であることを示している。

) 。

分析の結果から J-REIT のボラティリティは、

REIT のパフォーマンスを、COVID-19 による世2020 年の COVID-19 パンデミックの影響を受け、界的なパンデミックの状況で調査した先行研究もボラティリティが高まり、その影響は 2021 年以増えている。Bhargava et al. (2022) 2)は、米国 REIT降に半減していると考えられる。一方で TOPIX の市場の反応を、2020 年の米国の COVID-19 パンデ

推定値は、有意な結果ではなかった。このことか

ミックの明確なイベント日に焦点をあてて、ら、COVID-19 パンデミックは、TOPIX のボラテ

CAPM とファクターモデルで検証している。米国

ィリティに影響を及ぼさなかったと考えられる。

REIT の各セクターは、
ニュースやイベントに対し本稿の構成は以下の通りである。第 2 章で先行て始動が早く、その後の回復も早いことを明らか

研究をまとめ、第 3 章で分析に用いたモデルの詳にしている。このことから、パンデミックやそれ細を説明する。第 4 章では分析データと推定結果に伴う経済混乱期のようなブラックスワン現象時を示し、第 5 章で結論と今後の課題を述べる。

に、米国 REIT が、ポートフォリオの分散化に大きな利益をもたらすとしている。

２

先行研究

Gholipour et al. (2021) 3)は、1989 年から 2017 年

J-REIT 市場開設の、2001 年 9 月から 2003 年 3の四半期データを用いて、経済の不確実性が高ま

月までの週次データで、J-REIT のリスク・リター

る状況下での、米国の REIT 市場と商業用不動産

ン特性の分析を行っている大橋・紙田・森 (2003)

価格への影響を VAR モデルによって分析してい5)によれば、2001 年 9 月の市場開設期は、J-REITる。経済の不確実性が高まると、失業率が上昇し、のリターンが株価一般のリターンと強い連動性を経済成長と住宅価格と REIT のパフォーマンスが示したとある。しかしその連動性は、2002 年半ば

低下することを示している。
REIT 指数と商業用不から顕著に低下し、J-REIT は独自変動を強め、高動産市場に及ぼされる悪影響は、1 年から 3 年は配当利回り、低ベータ株式のリターンとの連動性継続するとし、COVID-19 が米国 REIT 市場に与2日本不動産学会学術講演会論文集38号 論文番号2023-2

える影響には、今後も留意が必要であると警鐘を鳴らしている。

𝑒𝑡 = √ℎ𝑡 𝑧𝑡
𝑧𝑡 ∼ 𝑖. 𝑖. 𝑑. 𝑁 (0,1)
ln(ℎ𝑡 ) = 𝜔 + 𝛽 ln(ℎ𝑡 −1 ) + 𝜃𝑧𝑡 −1+ 𝛾(|𝑧𝑡−1 | − 𝐸 (|𝑧𝑡 −1 |))Chong et al. (2022) 4)は、COVID-19 のパンデミッ

(2)
(3)

クが、米国の商業用不動産の総価値の下落に多大

𝑡時点のリターンを𝑦𝑡 とし、𝜇は定数項、誤差項𝑒𝑡なる影響を及ぼしたとしている。分析は、2020 年の条件付分散ℎ𝑡 の平方根はボラティリティである。

1 月 15 日から、2020 年 9 月 14 日の期間である。

𝑧𝑡 は、期待値 0、分散 1 の正規分布を仮定していこの期間の、不動産市場の損失が社会に与えた影る。また本研究では、𝑡分布を仮定した推定も行っ

響は多大であり、投資の損失の多くを、退職金基た(4)。金融データは、尖度の値から正規分布よりも金や保険会社などの機関が負担していることから、 中心が尖り、裾の厚い分布に従っていることが知高齢化するアメリカ人が直面する課題（社会保障られている。
このことから、
𝑡分布での推定も行い、信託基金、年金債務超過、税負担の増大など）と正規分布と𝑡分布のどちらの当てはまりが良いか

相まって、長期に及ぶ悪影響が解消されない可能を検討する。

性を示唆している。また、パンデミック初期の金

被説明変数は、ボラティリティの対数値とし、融・財政政策がなされなければ、不動産市場は更パラメータに非負制約はおかないものとする。

に大きな下落に見舞われていたと結論付けている。 EGARCH (1,1) のボラティリティに対するショッ
米国 REIT 市場への、COVID-19 パンデミック

クの持続性は、𝛽で表される(5)。(|𝑧𝑡−1 |)は、過去による影響を分析した研究は蓄積されている。経の収益率の予測誤差をボラティリティの平方根で済の不確実性は、米国 REIT 市場に悪影響を及ぼ割って基準化した値である(6)。この値を説明変数

し、その影響が長期間に渡ると示唆するものが多に加えることにより、ボラティリティ変動の非対い。しかし現段階において、日本の REIT 市場に称性を捉えることができる。𝛾と𝜃の値から、𝜃がCOVID-19 パンデミックなどの経済の不確実性が負の値 𝜃 < 0 であれば、情報の非対称性がある

及ぼす影響を分析した先行研究は多くない。J-ということになる (Nelson (1991) 8) ) 。モデルの推

REIT のボラティリティの特性を、COVID-19 パン

定は、最尤法で行っている。

デミックに焦点をあて TOPIX と比較して分析することは、本研究の新規性であり、得られた結果(2) COVID-19 の影響を導入したモデル

は、証券市場ポートフォリオの分散投資を検討す

COVID-19 パンデミックが、J-REIT と TOPIX のる上で重要な知見を与えると考えられる。

ボラティリティに及ぼした影響を調べるため、2
つの説明変数(𝐷1𝑡 , 𝐷2𝑡 )を導入して推定を行った(7)。

EGARCH モデル

まず COVID-19 の影響が一番大きかったと考えら(1) EGARCH モデル (1,1)

れる 2020 年の 1 年間の期間を 1、それ以外の期間

３

ボラティリティ変動モデルの代表的なものは(2016 年 1 月 4 日から 2019 年 12 月 30 日、2021 年

GARCH モデルである(2)。本研究では、情報の非対

1 月 4 日から 2022 年 12 月 30 日) を 0 とするダミ

称性 (3) を考慮した EGARCH モデルを分析に使用

ー変数 (= 𝐷1𝑡 ) と、COVID-19 からの回復期と考した。ボラティリティの対数値を被説明変数とすえられる 2021 年 1 月 4 日から 2022 年 12 月 30 日

ることでパラメータの非負制約を考慮し、情報のを 1、それ以外の期間(2016 年 1 月 4 日から 2020

非対称性をモデル化した EGARCH (1,1) は以下で年 12 月 30 日 ) を 0 とするダミー変数 (= 𝐷2𝑡 )表される。

を導入したモデルは次のように表される。

𝑦𝑡 = 𝜇 + 𝑒𝑡(1)

3

日本不動産学会学術講演会論文集38号 論文番号2023-2

ln(ℎ𝑡 ) = 𝜔 + 𝜃𝑧𝑡 −1 + 𝛽 ln( ℎ𝑡−1 )+ 𝛾(|𝑧𝑡−1 | − 𝐸 (|𝑧𝑡 −1 |))

的にもわかる。
(4)【表 1】基本統計量
J-REIT

TOPIX

平均

0.004

0.011

標準偏差

1.239

1.164

歪度

-1.802-0.184

実証分析には「日経 NEEDS-FinancialQUEST」

尖度

66.4935.146のデータベースからダウンロードした J-REIT と最大値

12.8847.715

TOPIX の日次データの終値の対数階差に、100 を最小値-20.466-7.532

統計量+δ1 𝐷1𝑡 + δ2 𝐷2𝑡
４

分析データと推定結果(1) データと基本統計量

掛けて％表示化したものを使用した。J-REIT は、

注）分析期間：2016 年 1 月4 日から 2022 年 12 月30 日、観測値数

東京証券取引所に上場している全銘柄（2021 年 10は 1710 である。

月末現在 62 銘柄）を対象にした指数（インデックス）であり、2003 年 3 月 31 日の時価総額（発行【図 1】日次リターンの時系列推移（%）

済口数×投資口価格）を 1,000 として、指数化している。TOPIX も同様に、東京証券取引所に上場し15ている全銘柄（2021 年 10 月末現在 2200 銘柄）を10対象にし、1968 年 1 月 4 日の時価総額を 100 とし

5て、その後の時価総額を指数化したものである(8)。

0分析期間は、2016 年 1 月 4 日から 2022 年 12 月

-530 日までの 6 年間である。分析に使用したデータ-10の基本統計量を【表 1】にまとめた。J-REIT と-15TOPIX の歪度は、統計的に有意な負の値である。

-20

歪度が負であるということは、価格の下落時に極-25

端な値をとるということであり、投資の下方リス

2016

2017

A.

J-REIT

2018

2019

B.

TOPIX

2020

2021

2022

2020

2021

2022

クの高さを示している。
また両市場ともに尖度が、正の大きい値であることから、正規分布よりも裾の厚い尖った分布であることがわかる。

15【図 1】のグラフに、日次リターンの時系列推10移を示した。パネル B の TOPIX のリターンが、

52016 年に大きく変動している。これは所謂チャイ0

ナショックで、2016 年に中国株式市場が停止した-5

影響が、世界の株式市場に伝播したものである。

-102019 年は、米国の好景気と米株高を受けて日本の-152016

株式市場も一時的に上昇した。2020 年は、パネル-20

A の J-REIT のリターンが大きく変動している。

-25

TOPIX とは比較にならない振れ幅である。この時

2016

2017

2018

2017

2018

2019

系列の挙動から、2020 年の COVID-19 パンデミッ

注）分析期間：2016 年 1 月4 日から 2022 年 12 月30 日、観測値数

クが、J-REIT に大きく影響を及ぼしたことが直感

は 1710 である。

4

日本不動産学会学術講演会論文集38号 論文番号2023-2(2) 全観測期間（2016 年 1 月 4 日から 2022 年 12B.

月 30 日）の推定結果

TOPIX
t 分布

正規分布

全期間の推定結果は、【表 2】に示した通りである（3 章(3)式）。ボラティリティに対するショック

𝜇の持続性𝛽は、正規分布の J-REIT が 0.943 でありTOPIX は 0.951、t 分布の J-REIT が 0.947 であり

𝜔
𝜃
𝛽

0.001

0.769

0.022

0.275

0.007

(0.020)0.075-0.166
0.951

𝛾

0.146

-0.001

0.823(0.005)0.000-0.1580.000(0.021)0.000(0.008)の値であることから、J-REIT も TOPIX も情報の非対称性があることが確認できる。

P値(0.016)あり TOPIX は -0.166 で、t 分布の J-REIT が -0.072、TOPIX は -0.158 である。全ての係数が、有意に負推定値(0.003)

J-REIT も TOPIX も高いと考えられる。また、情報の非対称性𝜃は、正規分布の J-REIT が -0.107 でP値(0.006)TOPIX は 0.957 である。正規分布も t 分布の推定値も有意であることから、ショックの持続性は、

推定値

0.957

0.000

(0.011)0.000(0.024)0.138(0.031)7.127

ν

この期間の J-REIT と TOPIX のボラティリティ

0.000
0.000

(1.254)

変動は、類似した結果である。AIC の比較から、

AIC: 2.867

AIC: 2.839

このモデルは、𝑡分布の当てはまりが良いと考えら対数尤度: -2447.064

対数尤度: -2421.347

れる。

注）括弧内は標準誤差を示す。分析期間：2016 年 1 月 4 日から 2022

【表 2】全観測期間の推定結果
A.

J-REIT

正規分布

𝜇

推定値

P値

COVID-19 パンデミックが、ボラティリティ変-0.006

0.688

0.005

0.724

動に及ぼした影響を調べるため、ダミー変数を導-0.007(0.015)0.387-0.107
0.943

0.000

0.399

0.020

-0.072

0.000

0.947

0.001

(0.040)

0.342

0.000

日までを 1、それ以外の期間を 0 とするダミー変数𝐷2𝑡 である。

0.000(0.054)6.354

ν

するダミー変数𝐷1𝑡 と、COVID-19 からの回復期と考えられる 2021 年 1 月 4 日から 2022 年 12 月 30

(0.015)0.000

変数は、COVID-19 の影響が大きかったと考えられる 2020 年の 1 年間を 1、それ以外の期間を 0 と(0.023)(0.011)𝛾-0.024

入したモデルでの推定を行った。使用したダミー(0.010)(0.020)𝛽(3) COVID-19 の影響の推定結果

P値(0.008)
𝜃

t 分布

推定値
(0.015)𝜔年 12 月 30 日、観測値数は 1710 である。

推定結果は、【表 3】に示した通りである（3 章(4)式）。ボラティリティに対するショックの持続

0.000

性𝛽は、正規分布の J-REIT が 0.909 であり、TOPIX(0.900)は 0.947 である。t 分布の J-REIT は 0.907、TOPIX

AIC: 2.402

AIC: 2.353

は 0.946 であり、全ての係数が有意である。この対数尤度: -2049.09

対数尤度: -2006.606

期間のショックの持続性は、J-REIT も TOPIX も高いことが正規分布と t 分布の推定結果で示され5

日本不動産学会学術講演会論文集38号 論文番号2023-2ている。また、情報の非対称性𝜃は、正規分布の J-る自由度1 のカイ二乗分布の境界値である.3.84 よREIT が -0.116、TOPIX は-0.171 であり、t 分布のりも大きい値である。また P 値は、5 × 10 −6 であJ-REIT が-0.082、TOPIX は-0.167 である。全てのることから J-REIT の t 分布は、帰無仮説を棄却す

係数が有意に負の値であることから、J-REIT もる。したがって、2020 年の 1 年間と、回復期と考TOPIX も、情報の非対称性があることが正規分布えられる 2021 年以降の期間の COVID-19 パンデと t 分布の推定結果から確認できる。このモデル

ミックは、J-REIT のボラティリティに影響を与えの推定結果も、AIC の比較から、𝑡分布の当てはまたと言える。
【表 3】COVID-19 の影響りが良いと考えられる。そのため、これ以降の推定結果は、t 分布の推定値のみを確認する。

A.

COVID-19 による混乱が大きかったと考えられ

正規分布

る 2020 年のボラティリティへの影響は、δ1 の推定値で確認することができる。J-REIT が 0.119 で𝜇あり、TOPIX は 0.057 である。回復期と考えられ
る 2021 年以降の影響は、δ2 の推定値から J-REIT
が 0.061 で、TOPIX は 0.020 である。推定結果は
J-REIT が有意であることから、J-REIT のボラティ

𝜃
𝛽
𝛾
δ1

P値

-0.007

0.652

0.002

0.862

-0.059(0.015)0.001-0.116
0.909
0.408
0.122

δ2

0.061

-0.0770.003(0.026)0.000-0.0820.001(0.025)
0.000

0.907

0.000

(0.027)
0.000

0.371

0.000

(0.063)0.000(0.036)で示した、J-REIT のリターンが、2020 年に大きく乱高下する挙動と一致する結果である。

推定値(0.043)れる。ダミー変数を導入したモデルの推定結果は、第 4 章【図 1】のリターンの時系列推移のグラフ

P値(0.018)のことから TOPIX のボラティリティは、COVID19 パンデミックの影響を受けなかったと考えら

推定値(0.022)の影響は、半減していると考えられる。一方でTOPIX の推定値は、有意な結果ではなかった。こt 分布(0.018)

リティは、2020 年の COVID-19 パンデミックの影
響により高まり、2021 年以降のボラティリティへ

J-REIT(0.015)
𝜔

推定結果

0.119

0.009

(0.045)0.005(0.022)

0.061

0.030

(0.028)6.700

ν

COVID-19 の影響が大きかったと考えられる

0.000(0.991)2020 年の 1 年間と、回復期と考えられる 2021 年

AIC: 2.392

AIC: 2.347

以降の期間で、ボラティリティに対する影響に差

対数尤度: -2038.771

対数尤度: -1999.124があるのかを確認するため、δ1 とδ2 の尤度比検定を 行った。検定の結果は、TOPIX の帰無仮説

B.

(δ1 = δ2 ) を棄却することができなかった。J-

正規分布

REIT の t 分布は、帰無仮説(δ1 = δ2 )の制約の下で推定を行った対数尤度が、-2007.337 であり、2 つ𝜇のダミー変数を導入した推定値の対数尤度が-1999.124 である。この場合の尤度比統計量は-2(-2007.337 - (-1999.124)) = 16.426 となり、この値

TOPIX

推定値

P値

推定値

P値

0.002

0.904

0.025

0.150

(0.022)
𝜔

t 分布

0.001
(0.006)(0.017)0.862-0.011

0.077(0.006)は、有意水準 5％の棄却域のもと、漸近分布とす

6

日本不動産学会学術講演会論文集38号 論文番号2023-2

𝜃-0.1710.000(0.017)
𝛽

0.947
0.136

0.000

0.023

0.000

0.007

0.000

0.123

0.040

0.057

0.000

(0.008)

0.020

0.125

2022 年 12 月 30 日までの 6 年間の日次データは、た特性が見られた。しかしこの期間に起こった
COVID-19 による混乱は、J-REIT のボラティリテ

0.055(0.010)7.151

νィリティの特性を明らかにするために実証分析を

J-REIT と TOPIX のボラティリティ変動に類似し(0.022)0.403

結論と今後の課題行った。分析期間である、2016 年 1 月 4 日から(0.032)(0.011)
δ2

0.946

５

本研究は、J-REIT の TOPIX とは異なるボラテ(0.013)(0.024)
δ1

0.000(0.022)(0.009)𝛾-0.167

ィに対して影響を及ぼし、J-REIT のボラティリテ
ィを高めたと考えられる。この結果は、COVID-19

0.000

パンデミックが、米国 REIT 市場に悪影響を及ぼ(1.239)したとする先行研究と類似する結果である。

AIC: 2.867

AIC: 2.834

また 2021 年以降の COVID-19 の混乱が、
J-REIT

対数尤度: -2444.687

対数尤度: -2415.587のボラティリティに与えた影響は、2020 年の影響

注）括弧内は標準誤差を示す。分析期間：2016 年 1 月 4 日から 2022と比較して半減しているという結果であった。こ年 12 月 30 日、観測値数は 1710 である。

れは、経済の不確実性が米国 REIT 市場に長期に渡り悪影響を及ぼすとする先行研究とは、異なる(4) 全観測期間の推定と COVID-19 の影響を変数に導入した推定結果の比較結果である。
分析の結果から COVID-19 パンデミックは、J-【表 2】の全期間の推定結果と、【表 3】のダミ

REIT のボラティリティに影響を与え、ボラティリ

ー変数を加えたモデルの推定結果を比較すると、

テ ィを高めたが TOPIX のボラティリティは、

COVID-19 パンデミックが J-REIT と TOPIX のボ

COVID-19 パンデミックの影響を受けなかったと

ラティリティに及ぼした影響を調べるために、ダ考えられる。TOPIX と比較して市場規模の小さい

ミー変数を導入した【表 3】のモデルの AIC が正J-REIT のボラティリティは、COVID-19 パンデミ

規分布も t 分布も低い値であることが確認できるックなどの経済の不確実性の状況に、敏感に反応（TOPIX の正規分布は同値である）。また【表 3】を示すと考えられる。J-REIT の TOPIX とは異なの推定結果は、t 分布の AIC の値が正規分布よりるボラティリティ変動の特性から、COVID-19 なも低い。このことから J-REIT も TOPIX も【表 3】どの混乱期においては、伝統的資産で構成されたの t 分布の当てはまりが良いと考えられる。

ポートフォリオの分散化に J-REIT が寄与する可第 4 章【図 1】に示した J-REIT と TOPIX の日能性が示唆される。

次リターンの時系列推移のグラフから、両市場の伝 統 的 資 産の 代表 であ る株 式市 場と してリターンが大きく変動している 2016 年と、2019

TOPIX が挙げられるが、一般的に TOPIX が上昇

年のボラティリティへの影響についても推定を行すると J-REIT も上昇することが知られている。まったが、J-REIT も TOPIX も有意な結果は得られた債券市場との相関に関しても、金利と不動産市なかった。また 2020 年を更に短期間に分けて、場は連動しているという考え方が一般的である。

2020 年 1 月から 3 月の 3 か月間の影響や、1 月か

これらの伝統的資産と相関係数がプラスの資産でら 6 月までの半年間の影響の推定も行ったが、こは、ポートフォリオの分散化に寄与しないが、長ちらも有意な結果を得ることは出来なかった。

期的な J-REIT 投資による分散効果の有効性は有7

日本不動産学会学術講演会論文集38号 論文番号2023-2

るのであろうか。日本の REIT 市場は、今後も市

𝑦𝑡 = 𝜇 + 𝛼1𝐷1𝑡 + 𝛼2 𝐷2𝑡 + 𝑒𝑡,

場規模を拡大していくと考えられる。このことか

推定結果

らも REIT を独立した資産と位置づけ、金融商品

J-REIT 𝜇 = −0.009,P 値 =0.606,

ポートフォリオに分散効果をもたらすかについて、

𝛼1 = 0.098,P 値 =0.073, 𝛼2 = 0.033,P 値 =0.365

今後も計量的に分析を続けるべきであると考える。

TOPIX 𝜇 = 0.010,P 値 =0.653,
𝛼1 = 0.067,P 値 =0.204, 𝛼2 = 0.022,P 値 =0.572

謝辞(8) 東京証券取引所は、2022 年 4 月から TOPIXの算出方法を見直

本稿の執筆にあたりまして、貴重なご意見を頂きました東洋大学隅田和人教授、久米功一教授、し 3 市場に区分を行ったが TOPIX 指数は旧東証 1 部の構成銘柄を現在も存続している 10)。

並びに匿名の査読者の皆様方に、心から感謝申し上げます。

参考・引用文献
1) 千葉美加 (2022)、「オルタナティブ投資の有効性－J-REIT と

注

TOPIX のマルコフ・スイッチング・モデル分析－」、『東洋大学(1) GPIF は、インフラストラクチャー、
プライベート･エクイティ、修士論文』、2023.3.

不動産をオルタナティブ資産として位置付けている 9)。

2) Bhargava, V., & Weeks, H. S. (2022) ,“Short-Term REIT Performance(2) 資産価格の時系列分析においてボラティリティの変動を捉え

under Pandemic Conditions.Journal of Real Estate Portfolio

ることが可能なモデルである。ボラティリティ（価格変動の度合

Management”,28(1),62-77.

い）は投資リスクを表し、資産形成の大事な指標である。

3) Gholipour, H. F., Tajaddini, R., Farzanegan, M. R., & Yam, S.

(3) 証券市場において、価格が上がった翌日より、下がった翌日の(2021) ,“Responses of REITs index and commercial property prices to

ボラティリティが上昇するという特徴のこと。
(4) (2)式の𝑧𝑡が自由度𝜈の𝑡分布に従うとき、その確率密度関数は以下の通りである。
𝜈+1
𝜐+ 1−
Γ( 2 )
2
1
𝑧2𝑡
−
(
)
𝑓(𝑧𝑡) =
ν
−
2
2
(1
+
)
𝜈
𝜈 −2
√𝜋Γ (2 )ただし、𝑧𝑡は期待値 0、分散は 1 に基準化されている。
(5) 資産価格データのボラティリティに対するショックには、持続

economic uncertainties: A VAR analysis”.Research in International
Business and Finance,58,101457.
4) Chong, J., & Phillips, G. M. (2022) ,“COVID-19 losses to the real estatemarket: an equity analysis. Finance Research Letters”,45,102131.
5) 大橋和彦・紙田純子・森政治 (2003) 、「J-REITリターンの分析－市場開設から 2003 年 3 月までの週次データによる分析－」、『国土交通政策研究』、第 27 号．

性がある事が知られている。ショックの持続性とは、ボラティリ

6) 大橋和彦・永井輝一・八並順子 (2005) 、「J-REIT リターンの時

ティが上昇するとボラティリティが高い期間が続き、低下する

系列分析 ―市場開設 2001 年 9 月から 2004 年 10 月までの週次と低いボラティリティの期間が継続することである。

及び月次データによる分析―」、『国土交通政策研究』、第 53 号．

(6) 正規分布と𝑡分布の 𝐸(| 𝑧𝑡−1|) の値は、以下の通りである。

7) 石島博・松島純之介 (2010) 、「レジーム・スイッチング因子分正規分布 𝐸(|𝑧𝑡−1|) = √2/𝜋
𝑡分布

𝜐+1
Γ ( 2 ) 2√𝜈− 2
𝐸 (|𝑧𝑡−1|) =𝜈√𝜋(𝜈 − 1)Γ (2 )(7) ダミー変数𝐷1𝑡 , 𝐷2𝑡を導入したボラティリティの(4)式の𝜇の推定値は有意ではなかったことから、リターンの(1)式にも、ダミー変数𝐷1𝑡 , 𝐷2𝑡を加えて係数の有意性を確認した。結果は、(4)式と同様に、P 値は有意ではないことが確認できた。モデルは以下の通りである。

析と J-REIT 市場のリスク・ファクターの検出への応用」、『統計数理』、第 59 巻第 1 号、pp.41-65．
8) Nelson,D.B. (1991) ,“Conditional heteroskedasticity in asset returns: a
new approach”,Econometrica, Vol.59,No.2347-370.
9) GPIF 年金積立金管理運用独立法人、https://www.gpif.go.jp、2021
年 4 月 1 日取得.
10) JPX 日本取引所グループ、https://www.jpx.co.jp/, 2023 年 9 月1 日
取得

8