論 文

論 文

日本の株式市場における取引コストの実証分析
工
佐
目

藤
野

秀
公

明 CMA
紀 CMA

次

１．はじめに
２．リサーチデザイン
３．実証分析

４．取引コストの構造要因
５．まとめ

近年、制度改革や技術的進展を背景として株式市場の取引環境は大きく変化し、取引コストの低下が進んできたと言われている。しかし、日本市場における機関投資家の取引コストに関しては、取引データの制約から実証的研究に限界があった。本稿では10年超にわたる機関投資家の実際の取引データを使用し、近年において取引コストの低下が着実に進んでいること、また取引コストを決定付ける主要な要因について分析を行った。

節目が挙げられる。第一に、1999年に実施され１．はじめにた株式売買委託手数料の自由化による委託手数料

近年の情報通信技術の進展に伴い、市場取引の環境は大きく変化してきた。特に、アルゴリズムの低下である。実態調査によると、自由化により委託手数料が２割程度低下している（注１）。

取引や代替市場は、機関投資家の取引コスト削減

第二に、00年以降における株式分割制度に代手段として大きく発展してきた（杉原［2010］）。

表される法制度の改正や近年における呼値変更で一方、取引コストの削減効果について、日本のある。こうした改革は取引活動を活発化させ、ス株式市場を制度面から見た場合には、いくつかのプレッドの縮小をもたらし、流動性の向上に寄与工藤秀明（くどうひであき）

野村アセットマネジメント㈱運用部株式グループ シニア・ポートフォリオ・マネージャー。2004年京都大学大学院理学研究科博士課程修了、博士（理学）。02年より独立行政法人
日本学術振興会特別研究員（京都大学、東京大学）、同海外特別研究員（カリフォルニア大学
サンタバーバラ校）を経て、07年野村アセットマネジメントに入社。同社投資開発部を経て15年７月より現職。
佐野

公紀（さの

きみのり）

野村アセットマネジメント㈱トレーディング部

アシスタント・トレーダー。2012年

大阪大学法学部法学科卒業。同年野村アセットマネジメントに入社し、現職。

©日本証券アナリスト協会

2015

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論 文

したと考えられる（高阪［2014］）。

本稿では上記の第２の方法を採用し、機関投資

第三に、東京証券取引所におけるArrowheadの家の売買における取引コストがどの程度であり、導入（2010年１月）に伴う電子取引の普及と取それがどのように推移してきたかについて、日本

引手法の高度化が挙げられる。こうした総合的なの株式市場を対象とした実証分析を行う。過去

環境変化は、投資家の取引方法を小口・高頻度化

10年超の実際の取引データを使用し、取引コスに向かわせ、取引コストにも影響を与えているとトの変遷や構造要因を明らかにすることは、日本

考 え ら れ て い る（ 宇 野・ 柴 田［2012］、新井の市場参加者にとって貴重な実証例を提供するこ［2012］）。

とになるであろう。

取引コストの研究に関して言えば、売買の高速化と代替市場の広がりが急速に発展したため、電子取引や大口取引を念頭においた取引コスト・取引戦略に関する研究が欧米市場を対象として進展

２．リサーチデザイン


データソース

してきた（注２）。こうした取引コストに関する研使用する取引データは、執筆者の所属会社にお究は大きく分けて二つのアプローチに分類されける実際の取引データに基づく。ただし、機関投る。第１の方法はマーケットデータを直接使用す

資家の標準的取引方法による取引コストを評価するものである。例えばビッド・アスク・スプレッ

るため、本稿では対象となる取引を手数料が発生

ド、デプス、あるいは市場流動性指標等の市場デする委託取引のみに限定し、パッシブ運用等で多ータの計測や価格変動を計量的な手法により分析用されるバスケット取引を除外する。対象期間はするものである（太田et al.［2011］）。しかし、こ03年１月から14年７月とし、次に示す（1）～（3）の方法では発注そのものに関する情報が存在しなの条件を全て満たす取引から、無作為に抽出した

いため、ティックベースでの個々の約定を対象と10万件の取引を分析対象とする。

した取引コストしか議論することができない。

（1）公募投資信託に関する取引

第２の方法は、投資家の取引データを直接使用（2）東証一部上場銘柄のうちTOPIX500および日するものである。この場合には、売買に伴う豊富経225指数採用銘柄を対象とした取引

な関連データ（委託手数料、発注方法、売買高等）（3）市場占有率が30％以下の取引が利用可能であるため、様々な角度から分析を行

ここで市場占有率は「約定株数／当日出来高（主

うことが可能となる。しかしながら、取引データ

市場）」（注４）で定義されている。条件（2）は流は容易に入手できないため、実証的研究は非常に動性が比較的高い銘柄を今回の分析対象とするた

限られている（注３）。

めである。条件（3）は標準的な取引方法を対象（注１） 第１回株式委託手数料実態調査（日本証券業協会、平成12年）。
（注２） 杉原［2012］などが詳しい。
（注３） 機関投資家の取引コストに関する実証研究の例としてはKeim［1999］、Keim and Madhavan［1997］、Engle et al.［2012］、Borkovec and Heidle［2010］等があるが、いずれもデータ・サンプルが限定的である。
長期データの分析としてはFrazzini et al.［2012］が挙げられる。一方、日本市場を対象とした同種の実証研究は筆者の知る限り存在しない。市場データから間接的に取引主体の売買データを疑似的に再構成し、マーケット・インパクトを推計した研究としては田中［2001］がある。

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証券アナリストジャーナル

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論 文とする観点から設定した。通常の取引であれば、|PT, d,k‐P0,d, k| / P0,d, kにて定義される。ただし、取引

市場占有率が30 ％を超えるような例はほとんど

コストの符号定義については、売り・買いの方向ないことから、妥当な条件だと考えられる。国内にかかわらず、運用者にとって不利（コストが余

株式市場の売買高の70 ～ 80％は機関投資家が占分にかかる）となるものをプラスとして定義する。

めている現状からすれば、上記データは国内市場

本稿では、各取引は取引開始から約定までが１における取引コストを把握する上で、妥当なサン日以内（寄付きから大引け）に終了すると想定し、プルを与えるものと考えられるだろう。

取引コストの評価もこの前提の基で行っている。

なお、対象となる取引は東証での取引に限定し例えば運用者が５日間にわたって銘柄Aの取引をたものではなく、複数の市場（ダークプール、行った場合、本分析においては取引日が異なる５

PTSを含む）で行われたものを含んでいる。また、

つの個別取引として扱われる。一方、各個別取引

本稿における「出来高」や「終値」は各銘柄の主を実際の発注ベースでみると、運用者が発注した市場におけるデータを使用している。

個別銘柄の取引注文（親注文）が子注文に分割さ評価対象とする取引コストは、インプリメンテ

れ、別々に執行されるケースが存在する。本稿でーション・ショートフォール（IS）法による分解はIS法による分解方法を採用するため、取引コスを利用する。IS法では、取引コスト全体をタイミ

トの推計は親注文に対して行う。

ング・コスト、マーケット・インパクト、委託手
数料、および機会コストに分類する。しかし、本



評価モデル

稿では各運用者の取引コストを分析することが主

様々な要因が取引コストに影響を与えるため、眼ではなく、市場での取引コストに着目すること

平均的な取引コストを推計するためにはモデル化が目的であることから、取引コストをタイミング・が必要となる。
取引コストに与える影響としては、コスト、マーケット・インパクトおよび委託手数

まず市場占有率が挙げられる。また、個別株の流料の総和によって定義する。なお、タイミング・

動性も直接的な取引コストに影響を与えると考えコストについては、運用者がトレーダーに発注をられる。こうした点を考慮し、以下では次のよう行った時点を計測開始時点とする（注５）。

な一般的な回帰モデルを導入する（注７）。

したがって、取引日 d における k 番目の注文について、計測開始時点における株価（寄付き前であれば、
前日終値）をP0,d, k、平均単価（手数料考慮後）を
PT, d,kと す れ ば（ 注 ６）、 取 引 コ ス ト の 絶 対 値 は

Cit = α+ ∑ βk gitk + εitk⑴

ここでCitは取引日 t における取引 i の取引コスト、gitkは各取引を特徴づける k 番目の説明変数と（注４） 本稿では、「主市場」を出来高が最も多い市場として定義する。ただし、主市場よりも７日間連続して出来高が多い市場があれば、その市場を主市場と再定義する。
（注５） 取引コストを狭義の意味で捉えるなら、IS法におけるマーケット・インパクトのみを分析対象とすることも可能である。本稿では、機関投資家が実際に負担している取引コストを明らかにするために、本文における取引コストの定義を採用した。一方、取引プロセスについて補足すると、まず運用者がトレーダーに取引案件を発注し、トレーダーがその案件を適宜執行していく、というプロセスを本稿では想定している。
（注６） 平均単価（又は約定平均単価）は、一連の取引による約定価格を各約定株数で加重することにより定義される（取引株数加重平均）。一つの親注文に対して一つの平均単価が算出される。

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2015

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論 文

なっている。説明変数の一つとして以下では
xit = Volait zit p
 zit = 約定株数 it ／ 出来高 it

ナイトにおける方向感を見るための指標である。
制度的要素としては、スプレッド・コストの違い⑵

を取り上げる。ここでzitは市場占有率を考慮したが挙げられる（注９）。以上のような変数を主として、 以 下 の 分 析 に て 用 い る 主 な 変 数 の 定 義 を
図表１に示す。

変数である。xitはzitを入力変数とし、ボラティリ

図表２は全ての分析対象取引に対して各指標をティ（Volait）および p をパラメータとしている。

計測したものである。例えば、全期間における占パラメータ p は約定株数の増加につれて取引コス

有率の中央値は0.6 ％であり、上位90 ％点ではトが増える際の増加率に関するパラメータであ

6.7 ％となっている（Panel A）。Panel Bでは市況

る。切片 α は特徴量を調整した際の平均的な取引との関係も考慮して、おおむね上昇相場と下落相コストを意味する。

場に相当するように期間I ～ IVを設定し、各期間における統計値を示した。多くの指標に目立った

 取引データの特徴

変化は見られないが、モメンタム・エクスポージ

取引コストに影響を与える要因としては、個別

ャーや短期モメンタム（60日）の変動、近年に銘柄の長期的特性、短期的な市場要素、制度的要おけるスプレッド・コストの低下が見てとれる。

素が挙げられる。長期的特性に関する指標としてPanel AとBの下段には分析対象取引が各指数には、ベータ、バリューおよびモメンタム・エクス

含まれる割合も示している。全サンプルのうち、ポージャーといったものが関係し、短期的要素に57 ％は日経225構成銘柄を対象としたものであ

ついては、短期モメンタム、相対モメンタム、相り、TOPIX400を対象とする取引は56％となって対売買高等が挙げられる。こうした指標は流動性いる。

やボラティリティに対する追加的な参考指標として、トレーダーや運用者が取引の際に考慮する指標群である（注８）。
一方、執行当日の状況を表す指標として、日中３．実証分析


取引コストの評価

リターンやオーバー・ナイト・リターン（ONR）

本節では全対象取引の平均的な取引コストを推といった指標も短期要素として関係するだろう。

計するために、式⑴にて説明変数をxit、zitあるい

前者は当日の株価の強さを表し、後者はオーバー・はボラティリティとした場合の単回帰分析を行（注７） マーケット・インパクトモデルの例としては、例えばAlmgren and Chriss［2000］、Almgren et al.［2005］、
渡邉［2003］、Rashkovich and Verma［2012］等が挙げられる。インパクトモデルの推計については様々な議論が存在し（杉原［2012］）、べき指数の推計においても0.1 ～１程度の値が得られている。
（注８） 一般に、高いβをもつ銘柄はボラティリティも高く、取引コストが高いと考えられている。また、グロース株よりバリュー株の方がマーケット・インパクトが大きい傾向にあるとする報告もなされている（渡邉［2003］）。モメンタム系の指標に関しては、順張り的な買いになる傾向があるため、取引コストが高くなりやすいと考えられる。
（注９） 呼値単位は東証基準を採用した。東証における呼値単位の変更は、00年７月、08年７月、10年１月、14年１月および７月に行われている。本稿におけるスプレッド・コストはいわゆるティック・スプレッドに対応するものであり、東証における過去の呼値変更を全て考慮したものとなっている。

80

証券アナリストジャーナル

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論 文

図表１
変数

定義

占有率［％］

約定株数 / 当日出来高 ( 主市場 )z(s カ月）

約定株数 / 日次出来高 ( 過去 s カ月平均 )x(t カ月 ,s カ月 ,p)ボラティリティ ( 過去 t カ月にて計測 )[％ , 年率換算 ]× z(s)^p⊿β (60 カ月）( 過去 60 カ月を対象とした月次計測ヒストリカルベータ ) - １

サイズ・エクスポージャー

時価総額 ( 対数 ) を東証１部銘柄を対象として正規化

バリュー・エクスポージャー

バリュー (Book-value Price Ratio) を東証 1 部銘柄を対象として正規化

モメンタム（12 カ月）・エクスポージャー

過去 12 カ月の株価モメンタムを東証 1 部銘柄を対象として正規化

対 TOPIX 相対ボラティリティ (3 カ月）

ボラティリティ ( ３カ月 )/TOPIX のボラティリティ ( ３カ月 ) - １

短期モメンタム (60 日)［％］銘柄 i の過去 60 日累積リターン［％］

対 TOPIX 相対モメンタム (60 日)［％］銘柄 i の過去 60 日累積リターン［％］- TOPIX の同累積リターン［％］

スプレッド・コスト［bps］

東証における呼値単位 / 平均単価。呼値単位については平均単価 ( 株価 )に対応する呼値を採用

ONR/ ボラティリティ

オーバーナイトリターン (ONR)/ 過去３カ月のボラティリティ ( 日率 )日中リターン［％］

始値～終値で定義した日中リターン

日中値幅スプレッドの絶対値［％］

日中値幅の絶対値／終値（図表注）全ての変数は取引する銘柄ごとに、取引日を起点として計測を行う。サイズ、バリュー、モーメンタム等のエクスポージャーは、前月末時点での値を使用する。
（出所）筆者作成。以下同じ

図表２
Panel A ( 全期間 )Panel B

中央値

MAD

下位 10% 上位 90%

取引コスト［bps］

16.9

75.1

-110.1

166.4

期間 I 期間 II 期間 III 期間 IV
16.2

23.9

23.6

12.3

占有率［％］

0.6

0.8

0.0

6.7

1.1

0.4

0.5

0.3

x（１カ月 , １カ月 ,p=0.5）

2.2

2.3

0.4

8.8

2.5

2.8

2.1

1.6

x（１カ月 , １カ月 ,p= １）

0.2

0.2

0.0

2.2

0.2

0.2

0.2

0.1

⊿β（60 カ月）

0.02

0.47

-0.57

0.64

-0.03

0.05

0.07

0.03

サイズ・エクスポージャー［σ］

1.56

0.92

0.53

2.74

1.37

1.61

1.60

1.71

バリュー・エクスポージャー［σ］

-0.06

0.53

-0.71

0.79

-0.01

-0.09

-0.04

-0.12

モメンタム（12 カ月）
・エクスポージャー［σ］

0.01

0.77

-0.96

1.05

-0.15

0.23

-0.05

0.10

ボラティリティ（３カ月）［％］

30.9

10.6

19.9

49.2

28.5

39.9

30.8

30.6

対 TOPIX 相対ボラティリティ（３カ月）

0.67

0.5

0.1

1.4

0.83

0.61

0.65

0.52

短期モメンタム（60 日）［％］

3.01

14.1

-14.9

24.6

3.55

-5.73

0.62

8.35

対 TOPIX 相対モメンタム（60 日）［％］

-0.07

11.2

-14.4

16.0

-0.21

-0.21

0.09

0.11

スプレッド・コスト［bps］

14.1

9.4

5.5

28.7

17.0

17.1

13.4

11.1

オーバーナイトリターン（ONR）［％］

0.07

1.1

-1.6

1.7

0.07

0.00

0.00

0.13

ONR/ ボラティリティ

3.30

57.3

-77.4

83.7

3.94

0.00

0.00

6.70

日中値幅スプレッドの絶対値［％］

0.12

0.15

0.01

0.65

0.10

0.15

0.17

0.12

割合

割合

割合

割合

割合

日経 225

57%

51%

61%

61%

59%

TOPIX 100

43%

38%

45%

44%

48%

TOPIX 400

56%

61%

54%

56%

52%

（図表注）Panel A は全期間を対象として、中央値、中央絶対偏差 MAD および上位 90％、下位 10％における値を示す。
Panel B は各期間における中央値を表示。期間 I は 03 年４月～ 07 年３月、期間 II は 07 年４月～ 09 年３月、期間 III は 09 年４月～ 12 年 10 月、12 年 11 月～ 14 年７月を対象とする。

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2015

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論 文

う。使用するボラティリティ（年率換算）と出来る。他方、占有率が高くボラティリティも高水準

高（日次平均）は、各取引の直近１～３カ月もしの場合には、xit≈10となる場合もあり、このようくは当日出来高にて計測した値を使用する。パラな取引では10 ～ 30bps程度の追加的なコストがメータ p に関しては、 p = 0.5,１にて検証を行っ発生すると解釈できる。
モデル１～６において、 p =１よりも p =0.5のた。
推計結果を図表３に示す。変数１～変数３の列方が高い説明力となる傾向が見て取れる。このこは、説明変数としてボラティリティもしくはzをとは、取引コストが約定株数の増加に関して逓減使用した場合に相当する。切片 α は15 ～ 23bps

的 で あ る こ と を 意 味 し て い る（Almgren et al.

程度となっている。決定係数を比較するとボラテ［2005］）。

ィリティ（１カ月）と z （１日）の場合が、おお占有率の違いによる追加コストの発生は、取引むね同程度の説明力となっている。なお、図表に主体の属性（運用金額、取引方法等）にも依存すは示していないが、ボラティリティの計測期間をる。したがって、以下では市場占有率が小さい状変更した場合や、 z 変数の計測期間を１カ月以上況を想定し、切片項 α を「平均取引コスト」とみにした場合等は図表３と同様の結果となる。

なして議論を行うことにする。

モデル１～６は説明変数をxitとした場合に相当多様な特徴を持つ個別売買を単独指標にて説明する。切片 α はおおむね18 ～ 23bpsであり、回することは極めて困難である。図表３が示すよう帰係数は0.7 ～ 3.5程度である（注10）。市場占有率に、各モデルの決定係数は0.06 ～ 0.27％であり、が無視できる程小さい場合には、xitによる追加コ

説明力は非常に小さい。取引コストを説明し得る

ストも小さくなり（１bps以下）、切片 α が平均的主要な構造要因については次節以降にて詳しく議な取引コストのベースラインを与えることにな

論する。

図表３
変数 1

変数 2

変数 3

モデル 1

モデル 2

モデル 3

モデル 4

モデル 5

モデル 6

係数 t 値 係数 t 値 係数 t 値 係数 t 値 係数 t 値 係数 t 値 係数 t 値 係数 t 値 係数 t 値
切片α［bps］

15.1 16.3 21.4 47.6 22.9 55.7 18.4 34.7 21.4 48.4 19.3 39.8 23.2 57.0 19.1 38.7 23.1 56.8

ボラティリティ（1 カ月）［％］ 0.3 10.5
108.0 11.4

（1 日）
z

33.3 8.5（1 カ月）z

1.5 15.5（1 カ月 ,1 日 ,p=0.5）x

3.5 12.8（1 カ月 ,1 日 ,p=1）
x

1.2 16.4（1 カ月 ,1 カ月 ,p=0.5）
x（1 カ月 ,1 カ月 ,p=1）
x

0.7

7.9
1.2 16.1（3 カ月 ,3 カ月 ,p=0.5）
x（3 カ月 ,3 カ月 ,p=1）
x
決定係数Ｒ 2［％］

0.7
0.11

0.13

0.07

0.24

0.16

0.27

0.06

0.26

7.9

0.06

（図表注）説明変数 x（ボラティリティ t, 出来高 s, p）の引数は、ボラティリティの計測期間 t と出来高の計測期間 s を示す。
有意水準が 10％以下の t 値は太字にて表示（以下同じ）。

（注10） 対象取引を売り取引と買い取引に分割して、それぞれに対する単回帰分析も行った。分析結果は全取引を対象とした結果と同様であり、売りと買いの間に取引コスト上の大きな差異は見られなかった。

82

証券アナリストジャーナル

2015. 8

論 文

年度と13年度を比較すると、平均取引コストは

 取引コストの変遷
取引コストを時系列で評価することにより、国約11bps低下しており、その差は統計的に有意で内株式市場の取引コストの変遷を見ることが可能ある（t値は5.2）。一方、図表４には占有率が１％である。以下では評価モデルとして決定係数が最以下の取引を分析対象とした場合の結果も表示しも高かったモデル３（図表３）を取り上げる。たている。このように占有率が低い場合であってもだし、他のモデルでも同様の結果が得られること全体の傾向に大きな変化はない。また他のモデルは確認済みである。

パラメータを変化させた場合も同様の結果となる

年度ごとの取引データに対して回帰分析を実施ことから、取引コストの低下はモデルに依存しなし、切片 α の推移を示したものが図表４である。

い頑健な結果であると考えられる。

同図表には年度ごとのTOPIXボラティリティも表

平均取引コストの低下要因の一つとして、委託示した。この図が示すように、07 ～ 08年度を除

手数料の影響が考えられる。しかし、同期間の委けば11年度までは平均取引コストがおおむね一託手数料の低下幅は一般的に３bps程度であり、定の水準で推移してきたが、近年になってコスト

伝統的な取引形態における委託手数料の低下は相の低下が大きく進んできた（図表２ Panel Bにお対的に小さいといえる（注11）。平均取引コストのいても取引コストの低下傾向が見てとれる）。03

低下要因についてはいくつかの環境要因があり、

図表４
40

30

35

α[bps]

20

25
20

15

15

10

10

ボラティリティ [％ 年率 ]

25

30

5

5

TOPIX ボラティリティ (右軸）

全対象取引

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

0
2003

0

占有率が1％ 以下の取引を対象（図表注）各年度ごとにサンプルを分割し、回帰分析を行った結果を示す。図は切片項 α の推移を示し、誤差範囲
は 95％の信頼区間を示す（全対象取引の場合）。対象期間は 03 年１月～ 14 年７月。

（注11） 日本証券業協会によれば、機関投資家の平均委託手数料は約10bpsである（約定代金が３億円の場合、05年調査）。Greenwich Associatesの調査（日本市場）によれば、平均委託手数料は04年時点にて14bpsであったが、14年には11.4bpsにまで低下している。一方、電子取引に関する同調査では、平均委託手数料
が7.9bps（09年）から6.5bps（14年）にまで低下している。米国における委託手数料に関する研究としてはGoldstein et al.［2009］があり、一部の代替市場の手数料が世界的に低下してきていることも実証されている（Borkovec and Heidle［2010］）。

©日本証券アナリスト協会

2015

83

論 文

それについては最終章にて議論する。

せてきたと言えるだろう。

07 ～ 08年度の平均取引コスト上昇は特徴的である。これにはリーマンショックに代表される金

４．取引コストの構造要因

融市場の混乱が影響している。実際、TOPIXのボ
ラティリティ上昇とよく一致した動きを示してい



る。

構造要因
取引行動は非常に多様であり、市場環境、発注

国内市場において平均取引コストが着実に低下のタイミング、発注の方法、アスク・ビッド・ス

してきたことが明らかとなったが、平均取引コス

プレッド等様々な要因の影響を受ける。ここではトの低下は市場全体における傾向であろうか。こ日本の市場において取引コストに影響を与える構の 点 を 検 証 す る た め、 各 種 指 数（ 日 経225、造要因について検証する。

TOPIX 100、TOPIX Mid400）に含まれる銘柄ご

本節では図表１にて示した指標を式⑴に適用とに分析ユニバースを絞り、上記と同様の検証をし、重回帰分析による検証を行う。各取引を買い行った。図表５が示すように、いずれのユニバー

取引と売り取引に分類し、それぞれに対して回帰スにおいても平均取引コストの長期的な低下傾向分析を実施した結果が図表６である（注12）。重回が 見 て と れ る。 な お、TOPIX Core 30やTOPIX

帰分析を行う際には、年度ごとの平均コストの違

Large 70といった指数で区切ってみても同様の傾いを考慮し（図表４）、単一の切片項 α の代わり向が観察される。以上のことから、国内株式市場に年度フラグを導入し分析を行った。図表では各の取引環境の変化は、取引コストを確実に低下さ

年度フラグの係数（および t 値）の平均値を「切片」

200

5

100

0

0

売買代金（右軸 )日経 225TOPIX 100

東証一部 売買代金 [兆円 ]

10

2014

300

2013

15

2012

400

2011

20

2010

500

2009

25

2008

600

2007

30

2006

700

2005

35

2004

800

2003

α[bps]

図表５40

TOPIX 400

（注12） 図表１に示した変数以外にも、各変数の計測期間を５日～ 60日の範囲で変更した場合や、本文では言及しなかった指標（過去相対モメンタム、過去相対売買高、グロース・エクスポージャー等）についても検証を行った。しかしながら、いずれのケースにおいても本文で示した結果と同程度の結果か、もしくは統計的有意性が見られなかった。

84

証券アナリストジャーナル

2015. 8論 文と し て 表 示 し て い る。 各 変 数 の 標 準 誤 差 に は年度フラグの導入であり、各種指標による説明力

Cluster-Robust標準誤差を採用し、有意性の検定をの向上は限定的である。

行った（Petersen［2009］、太田［2013］）。また、モデルBでは説明変数として短期モメンタム、

xと⊿β以外の変数は、正規化した変数を用いて

相対ボラティリティ、スプレッド・コストを追加

重回帰を行った。

した結果を示している。短期モメンタムおよび対TOPIX相対ボラティリティについては、統計的にモデルAでは⊿β、サイズ、バリュー、モメン
タム・エクスポージャー等を説明変数として採用

有意な結果は得られなかった。

した。売りと買いはおおむね同様の結果となって一方、スプレッド・コストに関しては統計的にいるが、多くの指標については統計的な有意性が有意な結果が示されている。
回帰係数は正であり、見られなかった。例えば、バリューおよびモメン

スプレッド・コストに対応した追加コストの発生

タム・エクスポージャーやモメンタム系の指標はを定量的に捉えている。図表６では正規化した変統計的有意性がなく、取引コストには無関係な特数を用いて分析を行っているが、正規化を行わず性と言える。一方、⊿βは売り・買いの両取引にに重回帰分析を行った場合には、スプレッド・コ

おいて統計的に有意な正の回帰係数を示していストの係数は約0.2となる。この係数を使ってスる。このことは、ベータが高い銘柄は追加コスト

プレッド・コストに起因する追加コストを以下のが平均的に発生していることを示している。

ように見積もることが可能である。

モデルAの決定係数は3.9 ～ 4.7％（売り、買い）

08年以前における東証の平均スプレッド・コであり、単回帰の結果と比較して大きく改善してストは20bps程度であったが、上記の係数を考慮いる。ただし、決定係数が上昇した大きな要因はすれば、当時における平均追加コストは４bps

図表６
買い取引

売り取引

モデル A

モデル B

モデル C

モデル A

モデル B

モデル C

係数

t値

係数

t値

係数

t値

係数

t値

係数

t値

係数

t値

切片 [bps]

23.4

11.0

23.3

11.0

19.5

13.4

20.2

12.2

20.2

12.1

17.2

17.9

（1 カ月 ,1 カ月 ,p=0.5）
x

1.2

2.3

1.2

2.3

1.1

3.4

0.9

1.9

0.9

1.9

0.9

2.9

⊿β
（60 カ月）

3.8

2.5

2.8

1.5

3.0

1.8

4.2

2.4

2.7

1.2

1.2

0.5

サイズ・エクスポージャー

-0.4

-0.3

-0.2

-0.2

-0.4

-0.4

-0.6

-0.8

-0.5

-0.7

-1.6

-2.6

バリュー・エクスポージャー

1.5

1.5

1.5

1.6

0.3

0.5

-0.5

-0.6

-0.3

-0.3

-0.3

-0.4

モメンタム（12 カ月）エクスポージャー

1.1

0.8

-1.3

-1.2

対 TOPIX 相対ボラティリティ
（３カ月）

0.5

0.3

1.1

0.7

1.0

1.0

1.1

1.3

短期モメンタム（60 日）

-1.6

-1.1

-1.0

-0.8

0.4

0.4

0.0

0.0

1.6

1.8

対 TOPIX 相対モメンタム（60 日）

-0.4

-0.4

-0.5
1.4

1.5

1.7

1.8

ONR/ ボラティリティ

35.1

4.2

-35.4

-4.0

日中リターン

51.8

24.3

-50.5

-22.1

日中値幅スプレッドの絶対値

0.3

0.2

-0.5

-0.4

スプレッド・コスト

2.2

Ｒ 2( 自由度調整済 )［％］

4.7

4.7

2.8

-0.5

27.2

3.9

3.9

26.2

（図表注）x および⊿β以外の変数は、正規化した変数を用いて重回帰を行った。有意性検定には Cluster-Robust 標準誤差を使用。

©日本証券アナリスト協会

2015

85

論 文

（=0.2×20）程度に相当すると考えられる。一方、

ね上昇相場と下落相場に相当するように期間 I ～東証の平均スプレッド・コストは10年に約10bps

IVを設定した（図表２と同じ）。前節でのモデルまで低下し、14年以降はTOPIX100構成銘柄を対Cをこれらの期間において推計した結果が図表７

象として平均スプレッド・コストが数bpsまで低である。

下している。それに伴って、スプレッド・コスト

まず切片項について期間 Iと期間IVを比較するに起因する追加コストも現在では１bps以下までと、係数の低下傾向がみられ、期間IVでは５～低下していると考えられる（注13）。

９bps程度となっている。個別の説明変数をみる

モデルCはモデルBに対して、ONR ／ボラティと、多くの期間にわたって統計的有意性を示す指

リティ、日中リターンおよび日中値幅スプレッド

標はx、ONR/ボラティリティ、日中リターン等にの絶対値を新たに説明変数として追加した。これ限られる。他の指標は時期によって有意性が消失

らは、取引当日の情報であり、約定時点もしくはしたり、あるいは符号が反転するケースも見られ注文の発注時点において事前に知ることができなる。

い情報である。例えば、寄付き前に発注されてい一方、期間IVでは決定係数が40 ％にも達してた取引については、オーバー・ナイト・リターン

いる。決定係数の上昇要因は、「日中リターン」

が発注後に確定するため、ONR ／ボラティリテ

による説明力が増加していることが原因となってィは事後的に決まる指標となる。

いる。日中値幅やONR/ボラティリティといった

図表６より、買い取引に関しては、ONR/ボラ

変数による決定係数への寄与は他の期間と大差がティリティと日中リターンの回帰係数は正であなかった。期間IVは売買代金も大きく（図表５）、

り、両指標が大きくなるような場合には追加コス

市場のボラティリティもやや高い時期となっていトが発生している。すなわち、この結果は株価がる。そのため、日中のザラバにおける個別銘柄の上昇する局面における追加コストの定量的計測結影響が特に大きくなりやすく、取引コストに占め果となっている。売り取引に関しては、買い取引

る日中リターンの要因が大きくなったと考えられの場合と反対の符号を示しており、追加コストのる。

観点から見て合理的な結果となっている。

前述のように、構造要因を期間別に比較するこ

事後的な情報を与えることにより、モデルCのとにより、近年の市場環境ではモデルの説明力が決定係数は約26 ～ 27％にまで上昇し、高い説明高まっていることが明らかとなった。日中リター

力となっている。なお、
図表には示していないが、ンや日中値幅をあらかじめ予測することは困難で

日中リターンとONR ／ボラティリティの決定係

あるが、こうした指標を取引におけるリスク指標数への寄与度はおおむね同程度である。

として活用することは可能であろう。

 構造要因の期間別比較
取引コストの構造要因が時系列においてどのよ
うに変化したかを見ておこう。ここでは、おおむ

５．まとめ
機関投資家にとって可能な限り取引コストを最（注13） 呼値変更や取引速度が市場取引に与える多面的な影響については、宇野・柴田［2012］が詳しい。

86

証券アナリストジャーナル

2015. 8

論 文

図表７
買い取引
期間 I
2003.4 ～2007.3

売り取引
期間 II
2007.4 ～2009.3

期間Ⅲ
2009.4 ～2012.10

期間Ⅳ
2012.11 ～2014.7

期間 I
2003.4 ～2007.3

期間 II
2007.4 ～2009.3

期間Ⅲ
2009.4 ～2012.10

期間Ⅳ
2012.11 ～2014.7

係数 t 値 係数 t 値 係数 t 値 係数 t 値

係数 t 値 係数 t 値 係数 t 値 係数 t 値

切片 [bps]

21.3 15.4 20.6

14.3 27.9 27.9 10.2 17.1 17.6

（1 カ月 ,1 カ月 ,p=0.5）
x

0.7

1.8

3.3 11.5

0.2

0.7

⊿β
（60 カ月）7.8

3.0 -2.2 -0.7 -1.1 -0.2 -0.1 -0.2

2.7

0.7 -6.5 -1.7 -2.1 -0.6

2.7

1.8

サイズ・エクスポージャー-0.1 -0.1 -2.0 -0.5 -1.3 -0.7

-2.3 -2.6 -2.6 -1.7 -1.2 -1.1

0.4

0.5

バリュー・エクスポージャー

1.6

1.4

0.2

0.3

1.9

1.4 -0.7 -0.7

-1.3 -0.8 -1.6 -1.5

0.6

1.2

対 TOPIX 相対ボラティリティ（３カ月） 0.9

0.3

0.5

0.1

2.7

1.0 -0.9 -4.5

1.9

短期モメンタム（60 日）

1.7

0.8 -2.2 -0.8 -4.3 -1.5 -1.0 -2.5

スプレッド・コスト

1.3

0.9

ONR/ ボラティリティ

59.3

9.1 45.3 91.6 33.7 13.1 -2.3 -1.7

日中リターン

53.9 28.4 59.3 100.2 48.4 23.3 47.2 17.1

-49.7 -14.4 -57.7 -7.2 -50.7 -22.3 -47.6 -161.5

日中値幅スプレッドの絶対値-4.8 -2.5 -1.7 -1.0

4.7

-1.9 -2.2 -4.1 -1.0

3.9

Ｒ 2( 自由度調整済 )［％］

36.6

27.1

36.7

23.1

0.7

2.1

21.9

6.7 21.8 12.3
1.4

1.8

3.8

4.9

6.0

2.8 13.5

1.3 -1.5 -0.7 -0.9 -4.0

1.3

3.5
41.3

4.4

1.1

2.3

1.7

7.4

0.6

0.3

9.4 15.5
2.7 13.5

1.7

3.6

1.1

0.9

2.9 -0.9 -0.9

-2.4 -2.0

1.2

0.8

1.8

1.1 -0.2 -0.4

2.1

4.1

1.6 -0.9 -0.4 -0.5 -0.4

1.7

-60.1 -9.0 -43.6 -10.9 -33.6 -5.6

22.5

1.2

1.9
1.5

4.1
0.9

41.3

（図表注）x および⊿β以外の変数は、正規化した変数を用いて重回帰を行った。有意性検定には Cluster-Robust 標準誤差を使用。

小化し、運用パフォーマンスを向上させることはることが明らかとなったが、その背景には三つの一貫した共通目標となっている。特にアクティブ

要因があると考えられる。

運用については、取引コストの存在が運用戦略と第一に、市場参加者の執行ベンチマークの変化

そのパフォーマンスに直結し、さらには運用資産である（野村総合研究所［2014］）。日本市場で規模の上限と関係することから常に重要なテーマ

は伝統的にVWAP（出来高加重平均価格）がベンとなっている（黒木［2001］、Chen et al.［2004］）。

チマークとして用いられてきたが、近年では欧米

本稿では機関投資家の取引コストを実証データ

で主流となっているIS法を採用する機関投資家がに基づいて検証を行った。その結果、平均取引コ

徐々に増えてきている。その結果、意思決定からストが近年では約７bpsにまで低下していること

取引完了までの時間を短くしようとする誘因が働が明らかとなった（図表４）。この水準を米国にきやすくなり、本稿で採用したIS法に基づく「取おける取引コストと比較するとどうであろうか。

引コスト」が低下する傾向となる。

米国の運用会社における実証検証では、取引コス

第二に電子取引利用の増加が挙げられる。
近年、トが６～７bps程度（10 ～ 11年）であることが証券会社やベンダーから提供される電子取引（ア

報 告 さ れ て い る（Frazzini et al.［2012］）（ 注14）。

ルゴリズム取引、DMA取引等）は急速な発展を

このケースと比較すれば、日本における取引コス

遂げ、取引参加者の利用も年々増加してきた。そトは米国と同水準であるといってよいであろう。

れに伴い、手数料が低い電子取引による注文シェ

特に、12年以降に取引コストの低下が進んでいアが増加し、全体として取引コストの低下に結び（注14） 他の報告例としてはITG社を経由した08年第１四半期の米国取引データを対象とした分析報告がある（Borkovec and Heidle［2010］）。そこでは、取引コストが約45bps（高流動性銘柄を対象とし、手数料、ス
プレッド、インパクト、タイミング・コストを含む金額加重平均）と報告されている。

©日本証券アナリスト協会

2015

87

論 文

付いていると考えられる。

かにした点で有意義であると考えられる。日本に第三にPTSやダークプールに代表される代替市

おける取引コストの実証研究が進み、市場のさら場の普及が挙げられる（杉原［2010］）。例えばなる透明性の向上と、取引コストの低下に結び付

比 較 的 透 明 性 の 高 いPTSを 例 と し て 挙 げ る と、くことを期待したい。

PTSの売買代金シェアは11年ごろまでは５％前後であったが、その後は徐々に拡大傾向にある。特に12年10月に施行されたPTSに関する規制緩和

本稿の内容や意見は執筆者個人に属し、所属会
社の見解を示すものではない。

（いわゆるTOB ５％基準の適用除外）を境にして、運用会社によるPTSの利用が積極的に進んでき〔参考文献〕た。特に、運用会社によって既に積極的に利用さ新井亮一［2012］「アローヘッド導入による株式市場

れていたダークプールも対象とした最適注文回送の流動性と取引コストの変化－機関投資家の視点が可能となったことは取引コスト削減に大きな影響を与えたと考えられる。
PTSを利用することの利点は、（1）東証よりも細かい呼値が採用され、スプレッド・コストを低からの分析－」『証券アナリストジャーナル』９月号.
宇野淳・大村敬一［1998］「マーケットマイクロスト
ラクチャーによる実証的分析（第１回）」『証券アナリストジャーナル』９月号.
宇野淳・柴田舞［2012］「取引の高速化と流動性への下させることが可能であること、（2）代替市場インパクト：東証アローヘッドのケース」『現代ファイナンス』No.31 p.87.

として取引機会そのものが拡大すること、が挙げ

太田浩司［2013］「パネル・データ分析におけるクラられる。したがって、運用会社によるPTSの利用
拡大は取引コストの低減に寄与してきたと考えられる。
以上のような要因には、Arrowheadの稼働に対応して、証券会社および運用会社におけるシステ
ム対応が急速に進展してきた状況が背景となっている。各要因が取引コストに与えた影響について

スター頑健手法の使用について」『証券アナリスト
ジャーナル』11月号.
太田亘・竹原均・宇野淳［2011］『株式市場の流動性と投資家行動―マーケット・マイクロストラクチ
ャー理論と実証』中央経済社.
黒木文明［2001］「アクティブ運用の規模とα」『証券アナリストジャーナル』11月号.
杉原慶彦［2010］「取引コストの削減を巡る市場参加者の取組み：アルゴリズム取引と代替市場の活用」

調査することは、本稿の検証範囲を超えるが、興日本銀行金融研究所/ディスカッション・ペーパー・シリーズ、2010-J-26.

味深い研究課題として残されている。さらには、―［2012］『執行戦略と取引コストに関する研究

流動性指標を用いて推計した市場平均取引コストと約定データを用いた取引コストの相違や、運用スタイルによる取引コストの違い、取引手法（注文分割、DMA、アルゴリズム取引等）とコストの進展」『金融研究』第31巻第１号.
高阪勇毅［2014］「株式分割と市場流動性―取引活動、
スプレッド、株主構成への効果―」早稲田ワーキ
ングペーパー、WIF-14-002.
田中隆博［2001］「マーケット・インパクトに関する
実証研究～主体レベルデータの再構成による狭義の関係等は、取引コストをめぐる実証研究としてのマーケット・インパクトの計測～」日本ファイ興味深いテーマと考えられる。

ナンス学会第９回大会予稿集.

このように取引コストをめぐっては多くの研究課題が残されているが、本稿における実証結果は日本の株式市場における取引コストの実態を明ら

88

野村総合研究所［2014］「運用会社から見た証券会社の評価」『金融ITフォーカス特別号』４月.
渡邉一男［2003］「国内株式の最適分割執行の分析と取引コスト評価への適用」平成14年度ポートフォ

証券アナリストジャーナル

2015. 8

論 文

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Keim, D.B.［ 1999 ］“An analysis of mutual fund

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©日本証券アナリスト協会

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（この論文は投稿論稿を採用したものです。
）

89