証券経済研究第93号（2016.３）

アメリカ国債流通市場における価格形成に関する実証分析をサーベイする
福
要

田

徹

旨

アメリカ国債流通市場の電子化が進展している。同市場はその機能や参加者の違いによって，投資銀行とその顧客である機関投資家間で実行されるものとイン
ターディーラー・ブローカーを仲介者として行われる投資銀行間等のものに分けられる。後者については，インターディーラー・ブローカーなどが開発した電子取引プラットフォームを利用した取引が拡大しており，国債全体の50～60％，オ
ン・ザ・ラン銘柄に限ると90％程度のシェアになるとされている。
本稿は，インターディーラー・ブローカー市場における国債のオン・ザ・ラン
銘柄の流動性に対する様々な実証研究をサーベイすることを目的としている。さらには，電子取引プラットフォーム普及以前と以降の変化の比較も行っている。
その結論であるが，ビッド・アスク・スプレッドおよび注文板の厚みという観点
から流動性を評価すると，電子取引プラットフォームは国債流通市場のそれを高めているというものになった。これは，インターディーラー・ブローカー市場におけるオン・ザ・ラン銘柄の取引という限られた範囲ではあるが，電子化されたオーダー・ドリブン型の市場の有効性を意味していると解釈されよう。
目はじめにⅠ． 電 子 化 が 進 展 す る ア メ リ カ 国 債 の イ ン タ ー
ディーラー・ブローカー市場

次
１ ．FICC のデータによるもの
２ ．ヒアリングによる調査によるもの
Ⅲ．インターディーラー・ブローカー市場の流動性

１ ．アメリカの国債流通市場の構造に関する実証研究

２ ．インターディーラー・ブローカーとはなにか

１ ．実証研究の変遷

３ ．インターディーラー・ブローカーを通じた取２ ．GovPX 社のデータを用いたもの

引の実際
４ ．具体的な電子取引プラットフォームの機能
５ ．電子取引プラットフォーム登場への歩み
Ⅱ．電子取引プラットフォームの取引シェアに関する実証研究

３ ．電子取引プラットフォームのデータを用いたもの
４ ．GovPX 社のデータを用いたものと電子取引
プラットフォームのそれとの比較
おわりに

51

アメリカ国債流通市場における価格形成に関する実証分析をサーベイする

はじめに
最近の株式流通市場と同様にアメリカの国債流通市場では，取引の電子化が進展している。
特にインターディーラー・ブローカー市場におⅠ．電子化が進展するアメリカ国
債のインターディーラー・ブロー
カー市場
1．アメリカの国債流通市場の構造

いてその傾向が強まっており，電子取引プラッ

アメリカにおける国債流通市場であるが，福トフォームのシェアは，50～60％と推計され

田［2015］で紹介した通り市場参加者の違いに1）る 。また，オン・ザ・ラン（on the run）銘

よって 2 種類に類型化される。その 1 つは主に柄2）に限ると90％程度ものシェアになるとされ

大手投資銀行であるプライマリー・ディーラー

3）

る 。つまり，アメリカでの国債のインターやそれ以外の投資銀行と機関投資家間での取引

ディーラー・ブローカー市場における取引の過を執行するものである。もう 1 つは，インター

半数および取引が集中するオン・ザ・ラン銘柄

デ ィ ー ラ ー・ ブ ロ ー カ ー（InterDealer ����Bro�は，電子取引プラットフォームへと移行していker）を仲介者として行われる投資銀行間等のる の で あ る。 こ の よ う に 電 子 取 引 プ ラ ッ ト

取引である。なお，この市場をインターディー

フォームが中心となった場合，最も注目すべき

ラー・ブローカー市場と呼ぶ。この市場の目的

は流動性の供給など十分に市場としての機能をは，主に投資銀行が保有するポジションを調整果たしているのかという点となろう。

することである。つまり，投資銀行が機関投資

本稿では，インターディーラー・ブローカー家を相手とした取引によって生じたポジション

市場の仕組みについて簡単に説明する。続いの偏りをコントロールするために利用する市場て，電子取引プラットフォームの取引シェアになのである。我が国の国債流通市場で例えれ関する実証研究やインターディーラー・ブロー

ば，日本相互証券株式会社の役割を果たしていカー市場の流動性に関する実証研究をサーベイるのである。

する。特に後者については，電子取引プラット

なお，国債を扱う主要な投資銀行であるプラ

フォーム普及以前と以降のものを網羅しておイマリー・ディーラーに応じた相手毎の取引額

り，それらを比較することができる。つまり，を見ると，国債の場合には機関投資家等を表す

電子取引プラットフォーム導入によって，イン対 そ の 他 が 1 日 平 均 で3,336億 ド ル， 対 イ ン

ターディーラー・ブローカー市場の流動性の変ターディーラー・ブローカーが同2,331億ドル化について評価が可能となるのである。

となっている。また，後者の全体に占める割合
が40.9％となっており，他の債券と比較すると後者の取引が高い割合を占めていることがわかるだろう（図表 1 ）。つまり，インターディー
ラー・ブローカー市場はアメリカの国債流通市
場において不可欠な存在となっているのである。

52

証券経済研究
図表 1

第93号（2016.３）

プライマリー・ディーラーとの取引金額（2016年 1 月20日までの週，億ドル）
米国国債

政府機関債

MBS

社債

インターディーラー・
ブローカー

2,331
（40.9％）

10（2.5％）

487（21.2％）

10（0.9％）

その他（機関投資家等）

3,336（59.1％）

391（97.5％）

1,816（78.8％）

1,107（99.1％）

合計

5,667

401

2,303

1,117

〔出所〕 ニューヨーク連邦準備銀行

2．インターディーラー・ブローカーとはなにか
前述の通り，インターディーラー・ブロー

報を提示できるようになる。

3．インターディーラー・ブローカーを通じた取引の実際

カーとは投資銀行などの市場参加者間の仲介者

インターディーラー・ブローカーを通じた具であり，取引を促進する役目を担っている。イ

体的な取引の手順として 3 通り存在するが，最ンターディーラー・ブローカーを通じて取引さも伝統的なものとしてボイス（Voice）が挙げれる商品としては，債券，金利スワップ，店頭られる。これは，電話の利用を前提としたもの

デリバティブなどが挙げられる。いずれも，なである。まず，市場参加者がインターディー

んらかの理由から取引所取引が浸透していない

ラー・ブローカーへ流動性の状態に対するヒア商品である。なお，アメリカ国債を仲介するイ

リングや発注を行うために電話をする。そしンターディーラー・ブローカーの場合には証券て，受注したインターディーラー・ブローカー会社として証券取引委員会での登録が必要とさは希望する価格や売買区分など注文の条件を確れる。また，アメリカ国債を仲介するインター

かめた上で，取引に応じてくれそうな他の市場

ディーラー・ブローカーは複数存在しており，参加者を探すのである。ただし，発注元が誰でそれらの間で競争が行われている。

あるかについては，必ず秘密にしている。

次にインターディーラー・ブローカーの収益

も う 1 つ の 手 順 が ハ イ ブ リ ッ ド（Hybrid）

源であるが，市場参加者間の取引が成立した際である。この手順は情報技術が発展する過程でに彼らから受け取る手数料である。インター登場したとされる。これは，市場参加者が設置

ディーラー・ブローカーが保有する資金を利用しているディスプレイ上に彼ら自身の匿名性をして市場参加者を相手として取引を行うことで保持しながら，取引条件を提示することを基本

収益を獲得するといった自己売買業務は行わなとしたものである。なお，提示および取引するい。つまり，インターディーラー・ブローカー

場合には，インターディーラー・ブローカーへ

はポジションを抱えるリスクを取らないのであの電話による連絡および専用端末から入力する

る。また，なんらかの取引戦略を駆使して自己

こ と が 可 能 に な っ て い る。 ま た， イ ン タ ー

売買による収益を追求するインセンティブがな

ディーラー・ブローカーが見込みのありそうないため，市場参加者は安心して取引に関わる情市場参加者と交渉するよう委託することもでき53

アメリカ国債流通市場における価格形成に関する実証分析をサーベイするる。

参加者からの注文をまとめる注文板を形成してボイスやハイブリッドの業者として挙げられいる。つまり，市場参加者が取引注文を発注す

る の は，ICAP，BGC パ ー ト ナ ー ズ（BGC

ると注文板上に整理され，定められたルールにPartners）， チ ュ レ ッ ト・ プ レ ボ ン（Tullet

従って売り注文と買い注文が付け合わされて取Prebon）などである。これらの業者は，オフ・引が成立するのである。

ザ・ラン（off the run）銘柄のような流動性の以下では，ブローカーテックが運営する電子低い銘柄の取引の仲介において未だに幅広く利取引プラットフォームを例にとって，その仕組用されている。

みをもう少し詳細に説明したい5）。まず，取引

ただし，現時点で一般的になっている取引手

注文の内容であるが，価格に関しては成行と指順は，インターディーラー・ブローカーによっ

値のいずれかを選択することが可能である。最て開発された電子取引プラットフォーム

低注文数量は額面ベースで100万ドルとなって（Electronic trading platform）を利用したものいる。また，その注文数量を注文板に全量表示である。これは，同プラットフォームに設けらするかアイスバーグ注文6）にするかの選択もでれた注文板に対して市場参加者が電子的に送っきる。ただし，アイスバーグ注文を選んでも，た注文を集め，定められたルールで取引を成立

注文数量を全く表示しないということはできなさせるものである。

い。

大手の電子取引プラットフォームの業者としそのようにして発注された注文は，注文板上て は，ICAP 傘 下 の ブ ロ ー カ ー テ ッ ク

で整理された上で条件に従ってスクリーン上に（BrokerTec），ナスダック OMX の子会社であ表示される。その内容は，売りおよび買い板そる イ ー ス ピ ー ド（eSpeed）， ト ム ソ ン・ ロ イ

れぞれ最良気配値からの 5 本値と合計数量およ

ターの子会社であるトレードウェブ

び最良気配値で指している10注文それぞれの数（Tradeweb） が 保 有 す る デ ィ ー ラ ー ウ ェ ブ

量となっている。

（Dealerweb）が知られている。アメリカ国債

売り買いそれぞれの注文を付け合せて取引をのインターディーラー・ブローカー市場全体に執行するルールであるが，優先順位は価格，表

お け る そ れ ら の 取 引 の シ ェ ア は そ れ ぞ れ，

示の有無，時間の順である。つまり，先に発注60％，35％， 5 ％であるとされる4）。電子取引されているアイスバーグ注文に関して，非表示

プラットフォームは，オン・ザ・ラン銘柄に代部分については同一指値でも後から発注のあっ表される活発な取引が可能なものに用いられた表示されている注文が優先されるのである。

る。

4 ．具体的な電子取引プラットフォームの機能

5 ．電子取引プラットフォーム登場への歩み
アメリカの国債流通市場における最初の電子

いずれの電子取引プラットフォームもオー化 の 動 き と し て 指 摘 さ れ る の は， プ ラ イ マ

ダー・ドリブン型の市場を採用しており，市場

リー・ディーラーの免許を持つ投資銀行全行お54

証券経済研究第93号（2016.３）

よびインターディーラー・ブローカー 4 社の出

2000年に登場している9）。同社は2003年に様々資によって1990年に設立された GovPX（The

な金融商品の電子取引プラットフォームを運営

Government Pricing Information System,

する ICAP に買収された。

Inc.）社である。同社は1991年 6 月からインターディーラー・ブローカーから収集したアメ
リカ国債についての様々な取引に関わる情報を

Ⅱ．電子取引プラットフォームの取引シェアに関する実証研究取りまとめた上でディスプレイ等を通じて投資銀行などの市場参加者へ公表するというサービスの提供を始めた。なお，具体的に公表された

1．FICC のデータによるもの

データは，最良気配値とそれに伴う注文数量，

Barclay et al.［2006］で は，2001年 1 月から取引価格およびその数量である。それまで，市

2002年11月までの FICC（Fixed Income Clearing

場参加者はそれらの情報を得るためにインター

Corporation）のデータを利用してアメリカ国

ディーラー・ブローカー毎に電話で問い合わせ債における電子取引プラットフォームの取引

るしかなかったため，一気に利便性が向上した

シェアを算出している。対象となったのは， 2といえるだろう。GovPX 社の営む事業はアメ

年債， 5 年債，10年債であるが，それら全体とリカの国債流通市場の透明性を高めたとされ，して71.7％のシェアを占めたとしている。これ1999年には証券取引委員会の要請等から社債にをオン・ザ・ラン銘柄とオフ・ザ・ラン銘柄に関する情報も扱われるようになった。ただし，分割して集計すると，それぞれ80.7％，11.7％

インターディーラー・ブローカーの最大手であであったとした。オフ・ザ・ラン銘柄になるとるキャンター・フィッツジェラルド（Cantor

電子取引プラットフォームの取引シェアが急減

Fitzgerald, L.P.）が参加しなかったために，することがわかる。

GovPX 社がカバーしたのは全体の 3 分の 2 程
7）

なお，Barclay et al.［2006］の本来の目的
は，電子取引プラットフォームとそれ以外のい度であったとされる 。
最初にアメリカ国債の取引を行うための電子ずれかを選択する理由を探ることである。これ

取引プラットフォームとして1999年に運用を開を推計する手法としては，プロビット回帰によ始したのは，キャンター・フィッツジェラルド

る分析を行っている。具体的には，被説明変数8）によって開発されたイースピードである 。なとして電子取引プラットフォームを利用した場

お，イースピードは同年に分社化されて株式公合に 1 ，それ以外のいずれかの場合を 0 とす

開を実施しており，2013年にナスダック OMXる。説明変数としては，その取引が 5 年債でによって買収された。さらには，ゴールドマあった場合に 1 となるダミー変数，10年債でン・サックスやクレディ・スイスなど欧米系投あった場合に 1 となるダミー変数，オン・ザ・

資銀行の出資によって設立されたベンチャー企

ラン銘柄であった場合に 1 となるダミー変数，

業 で あ る ブ ロ ー カ ー・ テ ッ ク・ グ ロ ー バ ル

その取引による出来高の対数値，取引が行われ（BrokerTec Global LLC）が開発した電子取引

た日における関与したディーラー（投資銀行）

プラットフォームであるブローカーテックがの出来高の対数値，取引が行われた日における55

アメリカ国債流通市場における価格形成に関する実証分析をサーベイする

関与したディーラー（投資銀行）の純出来高10）

Perrotta［2015］を発表している。それによるの対数値，その取引のオプション価値11），債券と，アメリカ国債のインターディーラー・ブ

12）

13）

価格のボラテリティ ，取引間隔の平均時間

ローカー市場全体における取引のシェアは，少の平方根としている。

なくとも50～60％であったと推計される。まこのプロビット回帰の結果であるが，その取引による出来高の対数値および取引間隔の平均

た，オン・ザ・ラン銘柄に限った場合には，90％程度のシェアになるとしている。

時間の平方根に対する回帰係数が有意にマイナ

なお，Perrotta［2015］では最終投資家と投ス，オン・ザ・ラン銘柄であった場合に 1 とな資銀行間の注文の電子化にも言及している。こるダミー変数のそれが有意にプラスとなり，小の中で債券の出来高の50％，注文数の85から口の注文や取引が活発な銘柄が電子取引プラッ

90％が電子的な方法で最終投資家から投資銀行

トフォームで取引される傾向にあるとした。まへ注文されていると述べている。なお，それをた，関与したディーラーの純出来高の対数値の接続している主な業者としてブルムバーグ

係数はマイナスであり，ある特定の方向に取引（Bloomberg）とトレードウェブを挙げている。

が集中するような場合にはボイスなどの電子取
引プラットフォーム以外の利用が重視されるとの見方を示した。一方，関与したディーラーの出来高の対数値に対する回帰係数が有意にプラⅢ．インターディーラー・ブロー
カー市場の流動性に関する実証研究スになっている点については，ディーラーの多くが最終投資家との取引を通じて手数料を獲得することを本業としており，コストの安い電子

1．実証研究の変遷

取引プラットフォームの利用で収益性を高めて

インターディーラー・ブローカー市場に関わいるためと推察している。以上から，小口の注る実証分析が行われるようになったのは，2000

文や取引が活発な銘柄等に対しては，電子取引

年代に入ってからである。これは，体系だった

プラットフォームでの低コストの取引が可能に

取引データが GovPX 社を通じて得られるようなるためにその利用が増加するとした。それ以になって初めて可能になったからであろう。

外の取引形態についても，低流動性銘柄や大規

GovPX 社のデータを利用した実証研究として模なポジション調整を行う場合等で有効になっは，Green［2004］，Fleming［2003］，Boniていると考えられ，両者の住み分けが可能であand Leach［2004］等がある。なお，最近ではると結論付けている。

電子取引プラットフォームでの取引を対象とし

2．ヒアリングによる調査によるもの

た も の が 中 心 と な っ て い る。Sun etal.［2015］，Fleming et al.［2014］ な ど が そ

なお，学術論文では無いが，ニューヨークにれに当たる。さらには，GovPX 社での取引と本拠を置く調査会社タブ・グループ（TABB 

電子取引プラットフォームでのそれを比較する

GROUP）はヒアリング等によって最近の電子ものもあり，Mizrach and Neely［2006］およ取引プラットフォームの取引シェアを試算した

び Campbell and Hendry［2007］ が 指 摘 さ れ

56

証券経済研究
図表 2
論文名

第93号（2016.３）

オン・ザ・ラン国債銘柄のビッド・アスク・スプレッド＊に関する実証研究
実証期間

2 年債

3 年債

5 年債

7 年債

10年債

30年債

－

－

1.690bp－－－（GovPX 社の注文データを用いたもの）
Green［2004］

1991年 7 月～1995
年9月

Fleming［2003］

1996年 6 月～2000 0.21/32％
年3月（0.656bp ＊＊）－0.39/32％（1.219bp ＊＊）－0.78/32％（2.438bp ＊＊）－Boni and Leach［2004］

1997年10月 1 日－－

1.540bp－－－

Mizrach and Neely［2006］

1999年

0.8344bp－

1.1572bp－

2.0986bp

5.4484bp

－

－

－

－

3.20bp

－

－

－

－

－

2.86bp

－

0.8bp

－

0.8～0.9bp

1.6～1.7bp

3.3～3.8bp

Campbell and Hendry 2000年 1 月～2001［2007］
年5月（ブローカーテックの注文データを用いたもの）
Campbell and Hendry 2002年 4 月～2005［2007］
年12月
Sun et al.［2015］

2002年～2005年の4 ， 6 ， 8 各月

2010年 1 月～2011 1.03/128％
1.12/128％
1.18/128％
1.33/64％1.15/64％
2.66/64％
Fleming et al.［2014］年12月（0.805bp ＊＊）（0.875bp ＊＊）（0.922bp ＊＊）（2.078bp ＊＊）（1.797bp ＊＊）（4.156bp ＊＊）（イースピードの注文データを用いたもの）
Sun et al.［2015］
Mizrach and Neely［2006］

2002年～2005年の0.8～0.9bp
4 ， 6 ， 8 各月
2004年

0.2053bp

－

0.9bp

－

0.2738bp－

1.7～1.8bp

3.0～3.4bp

0.3819bp

1.1862bp〔出所〕 各種資料に基づき筆者作成＊
算出方法に若干の差違がある。詳細は本文および注記参照。
＊＊
原資料に基づき筆者計算。

る。以下では，それらについて紹介する。

2．GovPX 社のデータを用いたもの

1.710bp， 8 時45分から 9 時が1.552bp であったとしている。なお，Green［2004］では，取引高の急増を伴いながら価格変動の標準偏差がGreen［2004］ で は，1991年 7 月 1 日 か ら発表後の 8 時30分から 8 時45分に急上昇した

1995年 9 月29日までのオン・ザ・ラン銘柄の 5

後， 8 時45分から 9 時に低下するとしている。

年債に関するデータを用いてビッド・アスク・

従って，将来に対する不透明感を懸念しながら

スプレッド

14）

を算出している。Green［2004］

も発表前の 8 時から 8 時30分にはコンセンサスの目的は重要な経済指標発表前後における流動予想による価格形成がなされており，発表後は性の変化を探ることであった。ただし，その比経済指標の内容を織り込む動きになっていると較対象とするために，それらの経済指標の発表

推察している。

が無かった日の 8 時から 9 時を対象としたもの

Fleming［2003］では，1996年 6 月30日からも提示している。それによると，1.690bp で2000年 3 月31日までのオン・ザ・ラン銘柄の注あったとしている（図表 2 ）。また，経済指標

文データを利用してインターディーラー・ブ

発表日においては，発表前の 8 時から 8 時30分

ローカー市場の流動性に関する様々な実証分析

が1.904bp，発表後の 8 時30分から 8 時45分がを行っている。流動性を示す具体的な指標とし

57

アメリカ国債流通市場における価格形成に関する実証分析をサーベイする
図表 3
論文名

実証期間

オン・ザ・ラン国債銘柄の注文板の厚み＊に関する実証研究
2 年債

3 年債

5 年債

7 年債

10年債

30年債

－

0.107億ドル－

0.079億ドル－－

0.38537～0.57013億ドル／0.39196～
0.56870億ドル－

0.37306～
0.05156～
0.50748億ドル 0.06182億ドル／0.37300～／0.05166～
0.51968億ドル 0.06233億ドル

0.82億ドル／
0.81億ドル

0.31億ドル／
0.31億ドル

0.37億ドル／
0.36億ドル－

0.29901～
0.49305億ドル／0.31597～
0.50983億ドル（GovPX 社の注文データを用いたもの）
Fleming［2003］

1996年 6 月～
2000年 3 月

0.245億ドル（ブローカーテックの注文データを用いたもの）
Sun et al.
［2015］

2002年～2005 1.5287～2.3717
年の 4 ， 6 ， 億ドル／1.3427
8 各月～2.4072億ドル

Fleming et 2010年 1 月～ 3.08億ドル／ 3
al.［2014］ 2011年12月
億ドル

0.26億ドル／
0.26億ドル

0.03億ドル／
0.03億ドル（イースピードの注文データを用いたもの）
Sun et al.
［2015］

0.91604～
2002年～2005
1,8196億ドル／年の 4 ， 6 ，
0.89267～
8 各月
1.8999億ドル－

0.30229～
0.04336～0.444億ドル／ 0.05442億ドル
0.29501～／0.04417～
0.45268億ドル 0.05458億ドル〔出所〕 各種資料に基づき筆者作成＊
算出方法に若干の差違がある。詳細は本文および注記参照。

ては，ビッド・アスク・スプレッド15），注文板
16）

の厚み

，回帰分析によるマーケット・インパ

クトの度合い17）を利用している。

解釈される。
Boni and Leach［2004］では，1997年10月 1日における現および前オン・ザ・ラン銘柄等のこれによると，ビッド・アスク・スプレッド

5 年債のデータを用いてビッド・アスク・スプ

に関して 2 年債， 5 年債，10年債がそれぞれ額

レッド18）を算出している。これによると，現，面 価 格 に 対 す る0.21/32％（0.656bp），

前，前々が1.540bp，3.097bp，2.862bp であっ0.39/32％（1.219bp），0.78/32％（2.438bp） でたとしている（図表 2 ）。また， 1 日の売買高あったとしている（図表 2 ）。償還までの期間も算出しており，それぞれ8.704億ドル，0.070が長くなると，ビッド・アスク・スプレッドが億 ド ル，0.007億 ド ル と し た。 ビ ッ ド・ ア ス

大きくなることがわかる。注文板の厚みについク・スプレッドは売買高の多いオン・ザ・ランては，2 年債，5 年債，10年債がそれぞれ0.245

銘柄のものが低くなっていることがわかる。

億ドル，0.107億ドル，0.079億ドルとなったとされる（図表 3 ）。償還までの期間が長くなると，注文板の厚みが薄くなっている。回帰分析

3．電子取引プラットフォームのデータを用いたものによるマーケット・インパクトの度合いに関し

Sun et al.［2015］では，電子取引プラットては，ネットの買い注文回数 1 回分に対して 2

フォームを 2 分するブローカーテックとイース

年 債， 5 年 債，10年 債 が そ れ ぞ れ0.04/32 ％ピードそれぞれについてビッド・アスク・スプ（0.125bp），0.10/32 ％（0.313bp），0.17/32 ％レッド19），注文板の厚み20）を算出している。た（0.531bp）となった。償還までの期間が長くだし，Sun et al.［2015］の目的はブローカー

なると，マーケット・インパクトが増大するとテックとイースピード間の価格形成の関連性を

58

証券経済研究第93号（2016.３）

探ることである。なお，実証分析に供されたに関する差違に影響されるとした。なお，影響データの期間は，2002年から2005年についての方向性であるが，ビッド・アスク・スプレッ

4 ， 6 ， 8 各月である。

ドの水準およびイースピードとの差違が大きけ

ビッド・アスク・スプレッドについては，ブればそれを縮小させようとするものである。

ローカーテックでの 2 年債， 5 年債，10年債，イースピードの最良気配値の変化も同様であ30年 債 が そ れ ぞ れ0.8bp，0.8～0.9bp，1.6～

る。30年債の場合には，ブローカーテックの最1.7bp，3.3～3.8bp となった（図表 2 ）。イー

良気配値の変化がイースピードとのビッド・ア

ス ピ ー ド で は，0.8～ 0.9bp，0.9bp，1.7～

スク・スプレッドに関する差違に最も影響され1.8bp，3.0～3.4bp になっているとした（図るとする一方，イースピードのそれはイース

表 2 ）。この結果によって，30年債のみイース

ピード自身のビッド・アスク・スプレッドに影

ピードのビッド・アスク・スプレッドが小さい

響を受けるとした。そこで，30年債の取引におことが示された。

いてのみイースピードにより高い価格発見機能

注文板の厚みについては，ブローカーテックが存在するとしている。なお，その理由としての 2 年債の買い板／売り板が1.5287～2.3717億は，ブローカーテックがアイスバーグ注文を認

ドル／1.3427～2.4072億ドル， 5 年債のそれらめていることを挙げている。つまり，透明性にが0.38537～0.57013億ドル／0.39196～0.56870

おいて優位に立つイースピードの取引が価格形

億ドル，10年債のそれらが0.37306～0.50748億成を先導する傾向にあると推察しているのであ

ドル／0.37300～0.51968億ドル，30年債のそれる。ただし，この理由が正しいかについて，統ら が0.05156 ～ 0.06182億 ド ル ／ 0.05166 ～

計的な検証を加えている訳では無い。

0.06233億ドルとなった（図表 3 ）。イースピー

Fleming et al.［2014］ で は， ブ ロ ー カ ー

ドでは， 2 年債の買い板／売り板が0.91604～

テックの注文データを用いて電子取引プラット

1.8196億ドル／0.89267～1.8999億ドル， 5 年

フォームの流動性を計測しようとしている。な

債 の そ れ ら が0.29901～ 0.49305億 ド ル ／お，実証分析に供されたデータの期間は，2010

0.31597～0.50983億 ド ル，10年 債 の そ れ ら が

年 1 月 2 日から2011年12月31日までとなってい0.30229～0.444億ドル／0.29501～0.45268億ドる。具体的な流動性の指標としては，ビッド・

ル，30年債のそれらが0.04336～0.05442億ドル

アスク・スプレッド22），注文板の厚み23），ベク／0.04417～0.05458億ドルであったとしている

トル自己回帰モデルを用いたマーケット・イン（図表 3 ）。これらによると，ブローカーテック

パクトの度合いを利用している。

の注文板が総じて厚いことがわかる。

これによると，ビッド・アスク・スプレッド

さて，ブローカーテックとイースピード間のに関して 2 年債， 3 年債， 5 年債， 7 年債，10価格形成の関連性であるが，誤差修正モデル

21）

年 債，30年 債 は そ れ ぞ れ 額 面 価 格 に 対 す るを用いて以下の結論を導いている。 2 ， 5 ，10

1.03/128％（0.805bp），1.12/128％（0.875bp），

年債の場合には，ブローカーテックの最良気配

1.18/128％（0.922bp），1.33/64％（2.078bp），

値の変化がブローカーテック自身のビッド・ア

1.15/64 ％（1.797bp），2.66/64 ％（4.156bp）

スク・スプレッドおよびイースピードとのそれであったとしている（図表 2 ）。基本的に償還

59

アメリカ国債流通市場における価格形成に関する実証分析をサーベイするまでの期間が長くなると，ビッド・アスク・ス
プレッドが大きくなる傾向にある。注文板の厚みについては， 2 年債の買い板／売り板が3.08
億ドル／ 3 億ドル， 3 年債のそれらが0.82億ドことが示された。

4．GovPX 社のデータを用いたものと電子取引プラットフォームのそれとの比較

ル／0.81億ドル， 5 年債のそれらが0.31億ドル

Mizrach and Neely［2006］では，GovPX 社／0.31億ドル， 7 年債のそれらが0.37億ドル／およびイースピードの注文データを用いてイン

0.36億 ド ル，10年 債 の そ れ ら が0.26億 ド ル／

ターディーラー・ブローカー市場に関する実証

0.26億 ド ル，30年 債 の そ れ ら が0.03億 ド ル／

分析を行っている。これは，ハイブリッドによ

0.03億ドルとなった（図表 3 ）。こちらでは，る取引の流動性と電子プラットフォームのそれ

基本的に償還までの期間が長くなると，注文板を比較しようとするものであった。なお，実証の厚みが薄くなる傾向にある。

分析に供されたデータの期間は，GovPX 社のマーケット・インパクトの度合いに関してものが1999年中，イースピードのものが2004年

は，様々な観点から推計を行っている。最初に中となっている。いずれも両取引の形態の利用紹介するのは，100万ドル当たりの流動性を消が中心であった期間であると位置付けられるだ

24）

費する注文に対する価格の変動幅 である。ころう。具体的な流動性の指標としては，ビッ

れによると，2 年債で0.006/256％（0.002bp），

ド・アスク・スプレッド26），ベクトル自己回帰

3 年 債 で0.017/256 ％（0.007bp）， 5 年 債 でモデルを用いたマーケット・インパクトの度合

0.028/256％（0.011bp）， 7 年債で0.078/256％い27）を利用している。

（0.002bp），10年債で0.066/256％（0.030bp），

ビッド・アスク・スプレッドに関しては，30年債で0.45/256％（0.176bp）の変動があっ

GovPX 社の場合で 2 年債が0.8344bp， 5 年債

たとしている。なお，買い注文であればその分が1.1572bp，10年 債 が2.0986bp，30年 債 がの上昇，売り注文では下落を意味している。こ5.4484bp となり，イースピードの場合で 2 年の結果は，基本的に償還までの期間が長くなる

債 が0.2053bp， 5 年 債 が0.2738bp，10年 債 がと，マーケット・インパクトが増大することを0.3819bp，30年債が1.1862bp になっていたと意味している。さらに，価格変動幅に対する影している（図表 2 ）。GovPX 社およびイース

響を，流動性を消費する買い注文，売り注文，

ピードの注文データを用いたもの共に償還まで

最良気配値の買い数量の変化，売り数量の変化の期間が長くなると，ビッド・アスク・スプ

25）

している。なお，これらの値はレッドが大きくなる傾向が見られた。また，い100万ドル当たりのものである。そして，流動ずれの償還期間の国債においても，イースピー

性を消費する買い注文および最良気配値の買い

ドのものが小さくなっていることがわかった。

数量の増加については価格上昇，流動性を消費

ただし，他の電子取引プラットフォームに関すする売り注文および最良気配値の売り数量の増る実証研究と比較すると，Mizrach and Neely

加については価格下落を導く傾向があることが［2006］のイースピードの注文データを用いた確認されている。さらに，償還までの期間が長

ビッド・アスク・スプレッドはかなり小さい値

くなると，マーケット・インパクトが増大するとなっている。これは，注記にある通りに実際に分けて推計60

証券経済研究第93号（2016.３）の最良気配値を用いたものではなく，取引価格

ン・ ザ・ ラ ン 銘 柄 で あ る 2 年 債 が0.21/32 ％の変化額から推計した値である。従って，この（0.656bp）， 5 年 債 が0.39/32 ％（1.219bp），

推計方法に問題のある可能性について留意する

10年債が0.78/32％（2.438bp）となっていた必要があるかもしれない。

（図表 2 ）。一方，電子取引プラットフォームのマーケット・インパクトの度合いは，取引 1

ブローカーテックのデータを利用した Fleming

回分に対する変化率となっている。この結果にet al.［2014］では，いずれもオン・ザ・ラン

よると，GovPX 社およびイースピードの注文

銘 柄 で あ る 2 年 債 が1.03/128 ％（0.805bp），

データを用いたもの共に償還までの期間が長く

5 年 債 が1.18/128 ％（0.922bp），10年 債 がなると，マーケット・インパクトが増大する傾1.15/64 ％（1.797bp） と な っ て い た（ 図 表

向にあることが示されている。また，いずれの2 ）。これらから，ビッド・アスク・スプレッ

償還期間の国債においても，イースピードのもドで評価した場合には，ほぼ電子取引プラットのが小さい値であった。

フォームの流動性が高いと判断されよう。

以上から，電子取引プラットフォームである

注文板の厚みについては，GovPX 社を利用

イースピードが，GovPX 社を利用したハイブしている Fleming［2003］ではオン・ザ・ラン

リッド取引と比較した場合に流動性の高いイン銘柄である 2 年債， 5 年債，10年債がそれぞれターディーラー・ブローカー市場を提供してい0.245億 ド ル，0.107億 ド ル，0.079億 ド ル とたと結論付けることができると述べている。

なったとしている（図表 3 ）。電子取引プラッ

C a m p b e l l a n d H e n d r y ［ 2 0 0 7 ］ では，ト フ ォ ー ム に よ る Fleming et al.［2014］ でGovPX 社 お よ び ブ ロ ー カ ー テ ッ ク に よ る オ

は， 2 年債の買い板／売り板が3.08億ドル／ 3

ン・ザ・ラン銘柄の10年債の注文データを用い億ドル， 5 年債のそれらが0.31億ドル／0.31億

28）てビッド・アスク・スプレッドを算出していドル，10年債のそれらが0.26億ドル／0.26億ドる。なお，算出の対象期間となっているのは，ルとなった（図表 3 ）。いずれの国債においてGovPX 社 が2000年 1 月 か ら2001年 5 月 ま で，も，電子取引プラットフォームの注文板の数量

ブローカーテックが2002年 4 月 8 日から2005年

が大きいことがわかる。注文板の厚みによって12月31日までとなっている。これによると，評価しても，電子取引プラットフォームの流動

GovPX 社の注文データを用いたビッド・アス

性が高いといえる。

ク・スプレッドが3.20bp，ブローカーテックのそれが2.86bp となっている（図表 2 ）。

おわりに

さらに，これまでに紹介した Fleming［2003］
および Fleming et al.［2014］を再確認しなが本稿でサーベイした様々な実証研究をまとめら，Mizrach and Neely［2006］等から導き出

ると，ビッド・アスク・スプレッドおよび注文された結論を補強したい。まず，ビッド・アス

板の厚みという観点から電子取引プラット

ク・スプレッドを比較する。Fleming［2003］

フォームはアメリカ国債の流通市場の流動性をは GovPX 社を利用したハイブリッド取引に関高めていると結論付けられよう。これは，電子するものである。これらによると，いずれもオ化されたオーダー・ドリブン型の市場の有効性

61

アメリカ国債流通市場における価格形成に関する実証分析をサーベイするを意味するものでもある。
ただし，この結論はインターディーラー・ブ
ローカー市場におけるオン・ザ・ラン銘柄の取引という範囲に限られることも確かである。つ
まり，投資銀行と最終投資家間やオフ・ザ・ラ
ン銘柄の取引の多くでは，以前としてボイスおよびハイブリッド業者が重用されているのであリティ（定義は後述），t がその日の対象銘柄における取引と取引の間の平均時間（定義は後述）である。つまり，ブラック・ショールズ式で債券価格をアット・ザ・
マネーとするオプション価格を計算しているのである。
12） exp［ln（max（S（t））－min（S（t）））－0.43］ と な る。S（t）
は対象銘柄の t 日における様々な取引が行われた債券価格の集合である。
13） 対象銘柄のその日における取引間隔の平均値。
14） 1991年 7 月 1 日から1995年 9 月29日までの平均値。ただし，平均値の算出方法に関する記述は無い。
15） 1996年 6 月30日から2000年 3 月31日までの日次データ

る。これらの取引において，電子化の流れの入の平均値。ただし，日次データの計測方法に関する記述

り込む余地があるかについて大変興味のあると新される毎に新しいデータとしてそれらを平均しているころである。株式流通市場において拡大しているダークプールの利用可能性等も検討すべきであろう。

は無い。筆者の推察では，取引時間 7 時30分～17時で更と思われる。
16） 1996年 6 月30日から2000年 3 月31日までの最良気配値
上の売り買い合計数量に関する日次データの平均値。ただし，日次データの計測方法に関する記述は無い。筆者の推察では，取引時間 7 時30分～17時で更新される毎にまた，流通市場の電子化で必ず登場するのが，高頻度取引業者やプリンシパル・トレー

新しいデータとしてそれらを平均していると思われる。
17） 被説明変数を最良気配値の仲値の 5 分間における変化
幅，説明変数をその 5 分間におけるネットの買い注文回

ディング・ファームである。それらの取引がも数として回帰分析を行っている。ネットの買い注文回数たらす効果について検証する必要があるだろ

費する売り注文の回数を減じたものである。マーケッう。確かに U.S. Department of the Treasury
et al.［2015］ではそれを取り扱っているが，2014年10月15日のアメリカ国債流通市場のフとは，流動性を消費する買い注文の回数から流動性を消ト・インパクトの度合いは，説明変数の係数として推計される。なお，利用されるデータの期間は，1996年 6 月30日から2000年 3 月31日である。
18） 時間加重平均値。
19） 平均値。ただし，ビッド・アスク・スプレッドの算出

ラッシュ・クラッシュ時に限定されたものであ方法および平均値の算出方法に関する記述は無い。まる。そのような特殊な状況で無く，平常時にお20） 最良気配値上の平均数量。ただし，平均値の算出方法

いての流動性に与える影響を知りたいところでに関する記述は無い。また，単位の記載も無いため，筆ある。
注1） Perrotta［2015］で電子取引プラットフォームが 1 日
平均2500～3000億ドルという記述があり，それを筆者が2015年の 1 日平均取引額4901億ドルで除して求めた。
2） 直近に発行された銘柄のこと。
3） Perrotta［2015］。
4） Perrotta［2015］。
5） Fleming, Michael J. et al.［2014］に基づく。
6） 注文数量のうち注文者の指定した特定の数量のみを注
文板上に表示させるという注文条件。
7） Fleming, Michael J. et al.［2014］。
8） Treasury Borrowing Advisory Committee［2013］。
9） Treasury Borrowing Advisory Committee［2013］。
10） 購入した出来高から売却したそれを差し引いて絶対値をとったもの。
11） S［ 2 N（0.5σ √t）－ 1 ］ と な る。S は 債 券 価 格，N（）は標準正規分布の累積密度関数，σが債券価格のボラテ

62

た，単位の記載も無いため，筆者が類推している。

者が類推している。

21）

1 −1
0
0
0
1 −1
＝П 0
1
1 −1 −1

−1
−1
−1

ε1
ε2
＋ ε3
−1
ε4
−1

＋∑ Г
5
＝1

−1

−1

−1

Ai はブローカーテックの最良売り気配値，Bi はブロー
カーテックの最良買い気配値，ai はイースピードの最良
売り気配値，bi はイースピードの最良買い気配値。ΔXi
は i－ 1 から i 時点の X における最良気配値の変化であり，X は前述の A，B，a，b それぞれである。Π は 4 ×
3 の 行 列，Γi は 4 × 4 の 行 列。ε1か らε4は 残 差 項 と なる。なお，ｉ－ 1 からｉまでは 2 ， 5 ，10年債の場合が5 秒 間 隔，30年 債 の 場 合 が30秒 間 隔 で あ り， 5 年 分 のデータを利用してΠおよびΓi を推計している。
22） 2010年 1 月 2 日～2011年12月31日までの取引時間 7 時～17時30分において， 5 分毎に計測された売り気配値か
ら買い気配値を減じたものの平均値。
23） 2010年 1 月 2 日～2011年12月31日までの取引時間 7 時～17時30分において， 5 分毎に計測された最良気配値上の平均数量。Fleming et al.［2014］では，最良気配値上証券経済研究
のみ，最良気配値から 5 本値上分，注文板上全ての 3 通りについて集計している。
1 −α1,224） 0 １＝∑5＝1

第93号（2016.３）「国債市場の情報整備―オペ対象先との意見交換
会での議論の概要―」，『マーケット・レビュー』，−−

日本銀行，11月。

＋,

 rt は t 時点における最良気配値の仲値，qt は t 時点の取引数量，Bj は 2 × 2 の行列，ur,t および uq,t は残差項と福田徹［2015］，「変貌するアメリカ国債流通市場―市場構造の変化が「フラッシュ・クラッシュ」

なる。なお，qt の符号は流動性を消費する買い注文の場によって認識される―」，『証券経済研究』，（公合にプラス，売り注文の場合にマイナスの値として入力

財）日本証券経済研究所，12月。

する。そして，50取引分のデータで SUR を用いて α1 , 2 ，各 B を推計する。α1 , 2 が100万ドル当たりの変動幅となり，マーケット・インパクトの値とみなされる。
1−α1,2−α1,3−α1,4 −α1,50 −α2,4 −α2,50 1
1 −α3,4 −α3,525） 0 0
0
1
0
0 0
0
0
1
0 0

−

＝∑5＝1B−−

Amihud, Yakov and Haim Mendelson ��������
［�������
1991���
］, “Li��� ����
quidity, Maturity, and the Yields on U.S. Trea�sury Securities,” Journal of Finance, 46.

,
,,

＋

,

−

,

−

,

 rt は t 時点における最良気配値の仲値，VBt は t 時点の流動性を消費する買い注文の取引数量，VSt は t 時点の流動性を消費する売り注文の取引数量，lbt は t－ 1 かBarclay, Michael J., Terrence Hendershott, andKenneth Kotz ��������
［�������
2006���
］, “Automation�� ����������������������
versus In�
termediation: Evidence from Treasuries Going
Off the Run,” Journal of Finance, 61.

ら t 時点の最良気配値における買い数量の変化，lat はBoni, Leslie, and Chris Leach［2004］, “Expandablet－ 1 から t 時点の最良気配値における売り数量の変化，Limit Order Markets,” Journal of Financial

Bj は 5 × 5 の 行 列，ur,t か ら ula,t は 残 差 項 と な る。 そ して，50取引分のデータで SUR を用いて各α，各 B を推計する。αが様々な注文に対するマーケット・インパク
トの100万ドル当たりの値とみなされる。
26） GovPX 社のデータについては，Stq をビッド・アスク・
a
t

b
t

スプレッド，P を売り気配値，P を売り気配値とする
q
t

a
t

b
t

a
t

と，S ＝100×（P －P ）/P として算出している。なお，
どの程度の間隔でサンプリングを行って代表値を計算したかについての記述は無い。イースピードのデータについては，気配値が存在していないために以下の方法で推計 し て い る。StTW＝∑Ti＝ 1 ￨pi－pi－ 1 ￨/T＋，StTW が t 日 の
ビッド・アスク・スプレッドの推計値，pi が i 番目の取Markets, 7 .
Campbell, Bryan, and Scott Hendry［2007］, “Price
Discovery in Canadian and U.S. 10-Year Gov�ernment Bond Markets,” Bank of Canada
Working Paper 2007-43.
Fleming, Michael J.［2003］, “Measuring Treasury
Market Liquidity,” Federal Reserve Bank of
New York Economic Policy Review, 9 .

引価格（pi≠pi－ 1 の場合），pi－ 1 がｉ－ 1 番目の取引価格

Fleming, Michael J., Bruce Mizrach, and Giang（pi≠pi－ 1 の場合）
，T＋ が t 日における価格変化のあった

Nguyen［2014］, “The Microstructure of a U.S.

取引の回数である。
27） ベクトル自己 回 帰 モ デ ル rt＝ar, 0 ＋∑5i＝ 1 ar,irt－i＋∑15i＝ 0 

Treasury ECN:The BrokerTec Platform,” Fed-b r,i x 0t－ 1 ＋εr,t，x 0t＝a x, 0＋∑5i＝ 1a x,i r t－i＋∑15i＝ 1 b x,i x 0t－ 1 ＋εx,t で

eral Reserve Bank of New York Staff Reports

求められる br, 0 をマーケット・インパクトの度合いとする。なお，rt が t 時点における取引価格の変化率，x t0 が t

No.381.

時点における取引の方向性（流動性を消費する買い注文

Green, T. Clifton［2004］, “Economic News and theの場合＋ 1 ，流動性を消費する買い注文の場合－ 1 ）でImpact of Trading on Bond Prices,” Journal ofある。t から t－ 1 の間隔は 1 分間である。
28） 売り気配値と買い気配値の差額をそれらの仲値で除したものの平均値。ただし，平均値の算出方法に関する具体的な記述は無い。

Finance, 59.
Mizrach, Bruce, and Christopher J. Neely［2006］,“The Transition to Electronic Communication
Networks in the Secondary Treasury Market,”

参

考

文

献

金融市場局金融市場課市場企画グループ［2000］，

Federal Reserve Bank of St. Louis Review, 88.
Perrotta, Jr., Anthony J. �������������������������
［������������������������
2015��������������������
］�������������������
, “Metamorphic Mar�
ket: Transformation in U.S. Treasury Trading,”
TABB GROUP.

63

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Brokers Advisory Committee.

Market on October 15, 2014,” July 13.

Sun, Zhuowei, Peter G. Dunne, and Youwei Li

Treasury Borrowing Advisory Committee［2013］,［2015］, “Price Discovery in the Dual-Platform“Electronic Trading in the Secondary Fixed In�

US Treasury Market,” MPRA Paper, No.61440.

come Markets,” U.S. Department of the Trea�

U.S. Department of the Treasury, The Board ofGovernors of the Federal Reserve System, The

64

sury.

（当研究所主任研究員）