経済研究

Vol.74 No.1 & No.2 Oct.2023
er.ar.027423
DOI: 10.60328/keizaikenkyu.er.ar.027423
論文 ■ Article

非伝統的金融政策としての日本銀行の ETF 買い入れ ∗左三川（笛田）郁子 a【要旨】

本論は日本銀行が 2010 年 12 月に開始した上場株式投資信託（ETF）の買い入れに注目し，高頻度データを用いて日銀の政策反応関数を推定するとともに，中央銀行による大規模かつ継続的な買い入れが株式市場に及ぼした影響について考察するものである．離散選択モデルによる検証の結果，日銀が ETF を購入するかどうかは，東証株価指数（TOPIX）の前日終値から当日午前終値までのリターン，TOPIX 午
前終値の 5 日移動平均からの乖離率，高頻度データから計測した午前の実現ボラティリティ（Realized Volatility）などが影響していることが確かめられた．また，ETF の買い入れが株価リターンやボラティリ
ティに与えた影響を推計すると，日銀が ETF を買い入れた日の午後の株価リターンは買い入れがなかった日よりも上昇する傾向があるほか，

Realized Volatility は低下する傾向が統計的に有意な結果として得られた．一方，予想株式益回りと安全資産利子率の差で表される TOPIXの予想イールドスプレッドには影響を及ぼしていたことが確認されたが，この点においては，日銀が「リスクプレミアムに働きかける」という ETF 買い入れの所期の目的を果たしていたと結論付けることは難しい．ETF 買い入れ政策の効果については，より幅広い尺度と時間軸で議論する必要があろう．

JEL Classiﬁcation Codes: E52, E58, G12∗

本論の執筆に当たり，一橋大学ソーシャル・データサイエンス学部・研究科長の渡部敏明教授，同経済研究
所の祝迫得夫所長，中島上智教授，植杉威一郎教授をはじめ，研究会に出席の先生方，本誌編集長の森口千晶教授，指定討論者の慶應義塾大学経済学部の一上響教授，沖本竜義教授，中央大学商学部の原田喜美枝教授らから貴重なコメントを多数頂戴した．また，日本経済研究センターの岩田一政理事長，田原健吾，竹中慎二，梶田脩
斗，阿部眞子ら研究スタッフにも分析を進める上で協力をいただいた．ここに記して感謝の意を表する．なお，
本研究は JSPS 科研費 JP20K01743 の助成を受けたものである．
a日本経済研究センター研究本部 金融研究室長兼主任研究員，一橋大学経済研究所非常勤研究員

samikawa@jcer.or.jp

E-mail:THE ECHONOMIC REVIEW Vol.74 No. 1 & No.2 Oct.2023
er.ar.027423
DOI: 10.60328/keizaikenkyu.er.ar.027423

Bank of Japan’s Exchange Traded Fund Purchases as Part ofJapan’s Unconventional Monetary Policy

Ikuko Fueda-Samikawa
Japan Center for Economic Research, Japan

Abstract
This study focuses on the Bank of Japan’s (BOJ) purchases of exchange-traded funds(ETFs), which began in December 2010, and uses high-frequency data to estimate its
policy reaction function. In addition, it examines the impact of the central bank’s largescale and continuous purchases on the stock market. The results of the discrete choicemodel show that the BOJ purchases ETFs is aﬀected by the return of the Tokyo Stock
Exchange Stock Price Index (TOPIX) from the previous day’s close to the morning closeof the day, the deviation of the TOPIX morning close from the 5-day moving average,
and the morning realized volatility measured by the high-frequency data were conﬁrmed
to have been aﬀected by the ETF purchases. Moreover, the estimated eﬀects of ETF
purchases on stock returns and volatility were statistically signiﬁcant, indicating thatafternoon stock returns on days when the BOJ purchased ETFs tended to be higher
than those on days when there were no purchases, and that realized volatility tended to
be lower. Conversely, it is diﬃcult to conclude that the BOJ’s ETF purchases fulﬁlled
their intended purpose of “lowering risk premium in the market” in this respect. The
eﬀects of the ETF purchase policy must be discussed on a broader scale and over abroader time horizon.

JEL Classiﬁcation Codes: E52, E58, G12非伝統的金融政策としての日本銀行の ETF 買い入れ

3

1. はじめに日本銀行が 2010 年 12 月 15 日に上場株式投資信託（ETF）の買い入れを開始してから 12 年以上が経過し，日銀のバランスシートには 2023 年 3 月末で 37.1 兆円の ETF が積み上がっている（図 1）．この間，日銀が ETF を売却したことは一度もなく，時価ベースの残高は 53.1 兆円と，16兆円もの含み益を抱えている．過去には香港の通貨当局がアジア通貨危機の際に株式を買い入れた
ほか，スイス国立銀行（SNB）のように外貨準備の一部を株式で運用している中央銀行もある．だが，金融緩和政策の一環として株式や ETF を買い続ける中央銀行は世界でも類を見ない．黒田東
1)

彦・前日銀総裁も国会で，「かなり異例の金融政策であるということは承知しています 」と発言している．新型コロナウイルスの感染拡大で世界の株価が急落したコロナ危機から 1 年後の 2021 年

3 月，日銀は「より効果的で持続的な金融緩和を実施していくための点検」
（以下，
「点検」
）を公表
2)

し，ETF に関しては必要に応じて買い入れる柔軟な買い入れ方針 に改めた．「点検」以降，日銀の ETF 買い入れは大幅に減少し，2022 年 2 月には黒田総裁（当時）が「資本市場が非常にリスク
3)

回避的になり過ぎているときに一定の効果を持ったことも事実 」と，それまでのリスク性資産の買い入れを総括した．2023 年 4 月に黒田総裁の後を引き継いだ植田和男新総裁の下で日銀は，まだ一度も ETF を買い入れていない（2023 年 10 月現在）．
本論では日銀の ETF 買い入れに注目し，高頻度データを用いて日銀の政策反応関数を推定するとともに，中央銀行による大規模かつ継続的な買い入れが株式市場に及ぼした影響についても考察する．世界でも類を見ない中央銀行による ETF 買い入れについて，日銀の政策反応関数を明らかにしておくことは，将来，海外の中央銀行がリスク性資産の買い入れを検討する際の参考となり得る．もとより政策反応関数を推定することで，ETF 買い入れにおける日銀の真の目的が浮かび上がる可能性もある．
図1

日銀の ETF 月間買い入れ額と保有残高（簿価ベース）の推移

注）「設備投資および人材投資に積極的に取り組んでいる企業を支援するための ETF」を含む．
出所）日本銀行「指数連動型上場投資信託受益権（ETF）および不動産投資法人投資口（J-REIT）の買入結果ならびに ETF の貸付結果」

12022 年 2 月 4 日に開催された衆議院財務金融委員会（第 208 回国会）での発言．
日銀は 2021 年 3 月の点検で ETF の買い入れ方針についても見直し，買い入れの対象を東証株価指数（TOPIX）に連動する ETF に一本化した．それまで買い入れの対象としていた日経平均株価や JPX 日経 400 に連動する ETF を対象から外
2

したほか，「設備投資および人材投資に積極的に取り組んでいる企業を支援するための指数連動型上場投資信託受益権」（設備・
人材 ETF）の買い入れも事実上，停止した．
3

脚注 1 と同じ．

4

経

済

研

究

以下，第 2 節で先行研究をサーベイした後，第 3 節では高頻度データを用いて日銀による ETF
買い入れの政策反応関数を推定する．次の第 4 節では，日銀が ETF を買い入れた結果，午後の株
価リターンやボラティリティ指標の Realized Volatility（RV ）に変化が見られたかを測る．また，買い入れ翌日以降のリスクプレミアム指標から買い入れの効果を検証する．
実証分析の結果，得られた結論は以下のとおりである．プロビット・モデルによる検証では，日銀が ETF の購入に際し，東証株価指数（TOPIX）の前日終値から当日午前終値までのリターン，

TOPIX 午前終値の 5 日移動平均からの乖離率，高頻度データから計測した午前の実現ボラティ
リティ（Realized Volatility）などが影響していることが確かめられた．これは，日銀が午前中のTOPIX の値動きから ETF の買い入れを決めて午後に買っているという，市場関係者の間で語られるエピソードとも整合的である．
また，ETF の買い入れが株価リターンやボラティリティに与えた影響を推計すると，日銀がETF を買い入れた日のリターンは買い入れがなかった日よりも上昇する傾向があるほか，Realized
Volatility は低下する傾向が統計的に有意な結果として得られた．また，日銀は ETF 買い入れを4)

通じて「リスクプレミアムに働きかける」 と説明してきたため，TOPIX の予想イールドスプレッ
ド（株式益回りと安全資産利子率の差）についてみたところ，TOPIX の予想イールドスプレッドには影響を及ぼしていなかったことが確認できた．

2. 先行研究
日銀の ETF 買い入れに関する文献には主に，株価指数や指数構成銘柄に及ぼす影響に焦点を当てたもの（原田，2017; Harada and Okimoto, 2019; Barbon and Gianinazzi, 2019; Takahashi

and Yamada, 2021; Samikawa and Takano, 2017; 岩田・左三川・日本経済研究センター，2018;
左三川・中野，2020b, 2021），指数構成企業の設備投資や資本構成に与える影響を分析したもの (Charoenwong, Morck, and Wiwattanakantang, 2020; Nguyen, 2021)，リスクプレミアムへの影響を検証したもの (Aadachi, Kitamura and Hiraki, 2021; Katagiri, Shino and Takahashi,2022) などがある．また，日銀から運用会社に支払われる信託報酬に着目したもの（原田 2020，
左三川・中野 2020）や，2020 年 6 月に導入された日銀の ETF 貸付制度の効果を分析した研究（Maeda and Shino, 2019）もある．
このうち，Harada and Okimoto (2019) は TOPIX 構成銘柄のうち日経平均に含まれる銘柄に着目し，含まれない銘柄との間で午後の収益率の差を DID（diﬀerence in diﬀerence）分析の手法により比較し，日銀が ETF を買い入れた日には日経平均を構成している銘柄の午後の収益率がそれ以外の TOPIX 構成銘柄を有意に上回っていたとの結果を示している．また，日銀が QQE 開始
以降，ETF の年間買入額を段階的に引き上げたにもかかわらず，100 億円当たりの買い入れが個別
株価を押し上げる効果は徐々に弱まっていた点についても言及している．Barbon and Gianinazzi(2019) も，日銀が買い入れた ETF のうち日経平均株価に連動する ETF に注目し，日銀が 2014
年と 2016 年に実施した年間買入額（上限）の引き上げが個別銘柄の価格形成に歪みをもたらしていた点を明らかにしている．

Charoenwong et al. (2020) は日銀による ETF の買い入れに設備投資を増やす効果はないが，
4

例 え ば ，2020 年 3 月 16 日 に コ ロ ナ 危 機 下 で 開 か れ た 会 見 で 黒 田 総 裁（ 当 時 ）は「ETF の 買 入 れ 自 体 は ，リ ス
ク プ レ ミ ア ム に 働 き か け る と い う こ と で す の で ，特 定 の 株 価 水 準 を 前 提 に し て 買 っ て い る わ け で は な く ，あ く ま でも リ ス ク プ レ ミ ア ム の 圧 縮 に 向 け て 必 要 な 限 り 12 兆 円 ペ ー ス で 当 面 買 っ て い く と い う こ と で す 」と 述 べ て い る ．

https://www.boj.or.jp/about/press/kaiken_2020/kk200317a.pdf

非伝統的金融政策としての日本銀行の ETF 買い入れ

5

株価を押し上げるとともに企業貯蓄を増やし，それによって企業の経営破綻リスクを軽減させている点を確認している．一方で，投資機会の少ない企業やコーポレート・ガバナンスが脆弱な企業に対しては，設備投資を促進する効果があった．日銀の間接的な株式買い入れは，企業の資本コスト
や倒産リスクを低下させることを通じていわゆる「ゾンビ企業」を増殖させる可能性があり，企業の設備投資を通じた経済成長の促進にとって問題のある手段（problematic tool）としている．

Nguyen (2020) は ETF 購入開始の前年に当たる 2009 年から 2018 年までの東証 1 部と 2 部の上場企業データを用いて日銀の ETF と社債の買い入れが企業の資本構成に相当かつ持続的な影
響を及ぼしていたことを確認している．DID 分析の結果，日経平均構成銘柄は 2013 年の日銀のETF 買い入れ拡大後，非構成銘柄に比べてレバレッジ比率を低下させていたことを確かめている．
また，日銀の社債買い入れ後，社債発行適格企業は非適格企業に比べて社債の発行を増やしてレバ
レッジ比率を高めており，企業の資本構成や証券発行の決定に信用供給側の要因が重要な役割を果たす点を示唆している．
日銀が 2021 年 4 月に「点検」補足ペーパーシリーズ①として公表した Adachi, Kitamura and

Hiraki (2021) では，2020 年末までのデータに基づき，日銀の ETF 買い入れがリスクプレミアムに及ぼす影響について実証分析を試みている．具体的には，リスクプレミアム指標に，日経平均オ
プションの価格に含まれる株式リスクプレミアムの推計値と，個別銘柄のイールドスプレッドを採用し，日銀の ETF 買い入れがリスクプレミアムを下押しする効果を持つとの結果を得ている．また，Katagiri, Shino and Takahashi (2022) は CAPM（資本資産モデル）を推定し，日銀の ETF
買い入れがリスクプレミアムの低下につながっていたことを示している．本論でも，日銀が ETFの買い入れを通じて所期の目的である「リスクプレミアムへの働きかけ」を達成できていたのかを検証する．

3. 質的緩和の政策反応関数――離散選択モデルによる検証
日銀はこれまで，どのような条件の下で ETF を買い入れてきたのか．本節では ETF 買い入れの政策反応関数について考察する．日銀は 2010 年 12 月 15 日の購入開始以来，ETF の年間買い入れ額（保有残高の年間増加額）を段階的に引き上げてきた．図 2 左の棒グラフは，黒田前総裁の任期とほぼ重なる 2013 年 4 月から 2023 年 3 月を対象に，日銀の保有 ETF の年間増加額を，折れ線グラフは QQE 導入以降の買い入れのめど（または上限）を示している．日銀はこの間，2018
年 7 月の「強力な金融緩和継続のための枠組み強化」の下で，「市場の状況に応じて，買入れ額は上下に変動しうる」という柔軟な買い入れ方針を明らかにし，2020 年 3 月には「新型コロナウイ
ルスの感染拡大の影響を踏まえた金融緩和の強化策」の下で ETF 買い入れの上限を年間 6 兆円から 12 兆円に引き上げ，「積極的な買入れを行う」姿勢を打ち出した．買い入れの減速が本格化したのはコロナ危機から 1 年後のことである（図 2 右）．2021 年 3 月に原則的な買い入れ額としていた年間 6 兆円を廃止し，ETF を「必要に応じて，買入れを行う」方針に改めた．これを受けて，2021 年度中に日銀が買い入れた ETF は 5,608 億円と，白川方明総裁（当時）の包括的金融緩和政策の時代（2011 年度の 6,695 億円，2012 年度の 6,986 億円）を下回り，買い入れの回数も年 8 回と，2020 年度の 56 回から大幅に減少した（付表 1）．
日銀の買い入れ方針に見られる「市場の状況に応じて」，「必要に応じて」とは，具体的にどのような状況を指すのか．日銀は流通市場で直接 ETF を買い入れているのではなく，信託銀行（受託会社）を通じて資産運用会社（投資信託委託会社）から ETF を購入している．このため公開市場
操作（オペレーション）で金融機関から買い入れる国債とは異なり，日銀が ETF の買い入れにつ

経

6

図2

済

研

究

日銀の ETF，年間増加額の推移（QQE 以降）注）「設備投資および人材投資に積極的に取り組んでいる企業を支援するための指数連動型上場投資信託受益権」（以下，設備人材 ETF）を含む．
出所）日本銀行「指数連動型上場投資信託受益権（ETF）および不動産投資法人投資口（J-REIT）の買入結果ならびに ETF の貸付結果」

いて事前にアナウンスすることはない．毎営業日，その日に買い入れた ETF の総額がウェブサイ
5)

ト に公表されるのみである．市場関係者の間では，午前中の TOPIX が一定の率を超えて下落す
ると日銀が ETF を購入するという規則性をとらえて，「X％ルール」と呼ばれることもある（X に
6)は具体的な数値が入る） ．図 3 は 2010 年 12 月以降で日銀が ETF を買い入れた日の TOPIX の前日終値から当日午前終値までの変化率と ETF の購入額を示している．QQE 開始以来，金融政策決定会合で ETF の年間増加額のめど（もしくは上限）を引き上げるまでの期間，日銀は 1 日当たりの買い入れ額をほぼ一定に保っていた．また，日銀が ETF を買い入れた日の TOPIX の午前
終値は，コロナ危機が発生した 2020 年 3 月の一時期を除いてほぼすべての日で前営業日から値下
がりしている．
図3

日銀が ETF を買い入れた日の TOPIX の午前変化率と ETF 購入額

注 1）日銀が ETF を買い入れた日のみ表示している．
注 2）ETF 購入額は設備人材 ETF（特則に基づく買い入れ分）を含まない．
注 3）TOPIX の午前変化率は前日の終値から当日の午前終値までの変化率を表す．ただし，2011 年 11 月 21 日より午前の取引時間が 30 分延長されたため，同日以降の「午前終値」は午前 11 時 30 分時点のもの（日経 NEEDS Tick Data で午前の「終了約定レコード」と表示された値）である．
出所）日本銀行「指数連動型上場投資信託受益権（ETF）および不動産投資法人投資口（J-REIT）の買入結果ならびに ETF の貸付結果」，日経 NEEDS

Tick Data（株価指数）

黒田前総裁は「点検」の際の会見で，「機動的な ETF の買い入れによってリスクプレミアムが5

https://www3.boj.or.jp/market/jp/menu_etf.htm

6

例えば，2021 年 12 月 17 日付日本経済新聞電子版「日銀，22 年の政策修正はある？ 出口より持続性優先か」で清水功哉編集委員は「（2021 年）3 月の政策修正前は午前中の TOPIX が 0.5％超下落したときに買う『0.5％ルール』などを採用していると受け止められていたが，4 月以降は『2％ルール』に改めたようだ．この厳格化が購入額急減の理由なのだが，白川日銀時代の基準は『1％ルール』だったとみられており，現在は当時と比べてもハードルが上がっている」と述べている．

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCD170850X11C21A2000000/

非伝統的金融政策としての日本銀行の ETF 買い入れ

77)

拡大するのを防止して，株式市場が健全に機能するようにしている」 と説明した．「点検」の補足
ペーパーとして公表された安達・北村・平木（2021）ではリスクプレミアムをとらえる指標として，日経平均オプション価格に含まれる株式リスクプレミアムの推計値と個別銘柄のイールドスプ
レッドの 2 種類を用いている．また，ETF 買い入れによるリスクプレミアムへの影響が市場の局面に応じて変化し得る点をとらえるために，TOPIX の変化率に加えて移動平均からの乖離率にも注目している．ここから，日銀が ETF の買い入れを決定する際には，午前中の TOPIX の値動きに加えて，トレンドからの乖離率やボラティリティの変化など複数の指標に基づき総合的に判断していると推察することができる．そこで，本節ではまず日銀の ETF 買い入れにおける政策反応関数を以下のプロビット・モデルから推定する．

P r(Yt = 1 | Xit ) =Φ(β0 + β1 returnt + β2 deviation f rom moving averaget +β3 volatilityt + β4 risk premiumt )(1)

ここで，被説明変数は日銀が ETF を買い入れた日を「1」，購入しなかった日を「0」とする 2値変数で，P r（Yt = 1）は第 t 日に日銀が ETF を買い入れる確率を表す．また，Φ (x) は標準正規分布の累積密度関数である．説明変数として用いるのは，①前日終値と比較した当日各時点のTOPIX 変化率（return ）に加えて，②午前の終値が過去の移動平均（終値ベース）からどれだけ下方に乖離しているか（deviation from moving average ），③ボラティリティ指標（volatility ），④
リスクプレミアム指標（risk premium ）である．①と②は午前中の TOPIX が前日から大幅に下落すると，あるいは足元の移動平均から下方に大きく乖離すると，日銀が ETF を買い入れている可能性を，③と④は株式市場のボラティリティやリスクプレミアムが高まる局面において，日銀がETF を購入している可能性を考慮している．黒田総裁（当時）はコロナ危機発生から 3 カ月後の会見で，「株式市場でもひと頃の緊張が緩和し，リスクプレミアムが縮小しており，ETF の買入額8)は結果的には少なくなっています」 とする一方で，「ボラティリティ指標なども，かなり高止まり
して元に戻っていません．こうしたもとでは，ETF 買入れを当面積極的に行う方針を維持することが適当だと思っています」と述べた．ここから日銀は ETF 買い入れにおいて，ボラティリティ
9)の動向を判断基準のひとつにしていると考えることができそうである ．
推定に使用するデータは次のとおりである．TOPIX の変化率には，前日終値から当日の午前10 時まで，前日終値から午前 10 時 30 分まで，前日終値から午前 11 時まで，前日終値から午前の取引終了時刻まで，当日始値から午前終値までの変化率の 5 種類を用いる．TOPIX の移動平均には，短期（1 週間＝ 5 日移動平均），中期（1 カ月＝ 25 日移動平均），長期（半年＝ 100 日移動平均）に，10 日移動平均（2 週間）と 75 日移動平均（四半期）を加えた 5 種類について調べる．

TOPIX がこれらの移動平均からどれだけ下方に乖離しているかに注目するため，午前終値が移動
平均から上方に乖離している場合は「0」とする非正制約を課す．
株式市場のボラティリティ10)

指標には資産価格の日中の高頻度データから計算される実現ボラ

ティリティ（Realized Volatility: RV ）を用いる．具体的には，（2）式のとおり第 t 日の日中に観()

察される n 個の株価リターン rt−1+1/n , rt−1+2/n , . . . , rt を 2 乗して合計したもので，モデルに
7

https://www.boj.or.jp/about/press/kaiken_2021/kk210322a.pdf
https://www.boj.or.jp/about/press/kaiken_2020/kk200617a.pdf
9
安達・北村・平木（2021）でも，ボラティリティ指標として株価指数オプションの取引動向から算出される「日経平均 VI
8（ボラティリティ・インデックス）」を状態変数に用いている．
10

株式市場のボラティリティは一般に，株価が上昇した日の翌日よりも下落した日の翌日の方が上昇する傾向にあることが知られている．

経

8

図4

済

研

究

TOPIX の午前の Realized Volatility

注 1）サンプル期間は 2010 年 12 月 1 日から 2022 年 6 月 30 日．
注 2）TOPIX の午前始値から午前終値までの実現ボラティリティ（rv1am）を表示している．
出所）日経 NEEDS Tick Data（株価指数）より作成

依存しないボラティリティの推定量である（RV の考え方については補論を参照されたい）．

RVt =

∑n

r2
i=1 t−1+i/n(2)

図 4 に 2010 年 12 月以降の TOPIX の午前の RV（rv1am）を示した．これを見ると，2011 年

3 月の東日本大震災や 2020 年 3 月のコロナ危機時のほか，米連邦準備理事会（FRB）のバーナン
キ元議長のいわゆる「テーパリング発言（バーナンキ・ショック）」や英国の EU 残留・離脱を問う国民投票など海外発のニュースで日本の株式市場のボラティリティが高まっていた様子が確認できる．
日銀が ETF を買い入れた日と買わなかった日の TOPIX の午前の RV （rv1am ）を比べると，
前者の方が高い水準にあるのが見て取れる（図 5）．黒田前総裁はコロナ禍にあった 2020 年 9 月に「ETF および J–REIT の積極的な買入れにより，企業等の資金繰り支援と金融市場の安定維持に
11)

努めていきます」 と述べている．日銀が株式市場安定化のために ETF を買い入れているとすれ
ば，政策反応関数にボラティリティ指標を加える意味がある．
リスクプレミアム指標には，株式益利回り（＝ 12 カ月先予想 EPS ／ TOPIX 実績値）から 10年物国債の流通利回りを引いた予想イールドスプレッド（前日または 5 日移動平均）を用いる．推計に使用するデータの概要と基本統計量は表 1 のとおりである．
日銀が午前何時頃に ETF の買い入れを決定しているかを調べるために，以下では高頻度データを用いて TOPIX の変化率を複数用意する．全期間を対象としたプロビット・モデルのほか，サブ
サンプルとして推計期間を 2013 年 3 月までの QQE 以前（包括的金融緩和時代），2013 年 4 月のQQE 以降，（ETF の年間買入額を 1 兆円から 3 兆円に拡大した）2014 年 10 月の追加緩和以降，（同 3.3 兆円から 6 兆円に増額した）2016 年 7 月の金融緩和の強化以降に期間を区切った場合の結果を表 2 に示した．各説明変数が日銀の ETF 買い入れ確率に及ぼす影響の大きさを比較するため，非線形のプロビット・モデルから得られた係数は限界効果に変換している．表 2 ①に示した

TOPIX（午前）変化率の限界効果はいずれも符号がマイナスかつ統計的に有意で，「午前中の株価が前日の終値を下回ると，日銀は ETF を買う傾向にある」という市場関係者の見方とも整合的である．また，限界効果は包括緩和時代よりも QQE 以降の方が大きい．ただし，限界効果は QQE
開始から時間を追うごとに小さくなっている（この点については次節で詳しく検証する）．各変数

11

https://www.boj.or.jp/about/press/kaiken_2020/kk200918a.pdf

非伝統的金融政策としての日本銀行の ETF 買い入れ

図5

9日銀が ETF を買い入れた日（午前）の RV は買わなかった日に比べて高い

注 1）サンプル期間は 2010 年 12 月 1 日から 2022 年 6 月 30 日．
注 2）日銀が ETF を買い入れた日（右）と買わなかった日（左）の，TOPIX の午前始値から午前終値までの実現ボラティリティ（rv1am）を表示している．
注 3）箱は第 1 四分位数から第 3 四分位数までを示している（箱の中の横線は中央値，「×」印は平均値）．箱の上下にある横線は外れ値を除いた最大値と最小値を表す（ただし，第三四分位数から四分位範囲の 1.5 倍を超えて上方に位置する値を外れ値とみなし除外している）．
出所）日経 NEEDS Tick Data（株価指数）より作成

表1
Variables① 政策反応関数分析（プロビット・モデル）に使用するデータ
変数

概 要▽被説明変数

ope_dummy

オペダミー

日銀が ETF を買い入れた日を「1」、それ以外を「0」とするダミー変数▽説明変数

return_at1000

TOPIX の変化率

return_at1030

同上

前日の終値から当日午前 10 時までの変化率（％）
前日の終値から当日午前 10 時 30 分までの変化率（％）

return_at1100

同上

前日の終値から当日午前 11 時までの変化率（％）

return_atam

同上return_am

同上

前日の終値から当日午前終値までの変化率（％）※ 2011 年 11/21 より午前の取引時間が 30 分延長され、11 時 30 分までに

0.5％dummy

0.5％下落ダミー

1.0％dummy

1.0％下落ダミー

1.5％dummy

1.5％下落ダミー

始値から午前終値までの変化率（％）
午前終値が前日終値から 0.5％超下落した日（return_atam ＜ −0.5）を「１」，
それ以外を「０」とするダミー変数
同 1.0％超下落した日（return_atam ＜ −1.0）を「１」とするダミー変数
同 1.5％超下落した日（return_atam ＜ −1.5）を「１」とするダミー変数
午前終値の 5 日移動平均（終値ベース）からの乖離率（％）

dev_5dma

移動平均からの乖離率

dev_10dma

同上

午前終値の 10 日移動平均（終値ベース）からの乖離率（％）

dev_25dma

同上

午前終値の 25 日移動平均（終値ベース）からの乖離率（％）

dev_75dma

同上

午前終値の 75 日移動平均（終値ベース）からの乖離率（％）

dev_100dma

同上※移動平均値から上方に乖離している場合には「０」とする。以下，同じ

rv1am

ボラティリティ指標

rv2am

同上

rv3am

同上

prev_erp

リスクプレミアム指標

prev5_erp

同上

午前終値の 100 日移動平均（終値ベース）からの乖離率（％）

TOPIX の５分間隔の価格データから算出した午前の実現ボラティリティ（RV）
rv1am に Hansen and Lunde(2005) の調整係数を乗じたもの（詳細は補論参照）
rv1am に前日夜間のリターンの２乗を加えたもの
前日の TOPIX 予想イールドスプレッド（＝株式益利回り―安全資産利子率，％）
ただし、株式益利回り（％）＝ 12 カ月先予想 EPS/TOPIX 実績値

TOPIX 予想イールドスプレッド（前日までの）5 日移動平均（％），日本銀行「指数連動型上場投資信託受益権（ETF）および不動産投資法人投資口（J-REIT）
出所）日経 NEEDS Tick Data（株価指数）の買入結果ならびに ETF の貸付結果」

経

10

済

研

究

②基本統計量（プロビット・モデル）
Variables

平均

標準偏差

最小値

最大値

ope_dummy

0.24

0.43

0

1

観測数

2,832

return_at1000

0.04

0.99

−7.51

6.65

2,832

return_at1030

0.04

1.01

−8.90

5.68

2,832

return_at1100

0.03

1.03

−8.89

5.89

2,832

return_ atam

0.03

1.05

−7.20

5.97

2,832

return_am

−0.02

0.62

−5.25

3.90

2,832

dev_5dma

−0.58

1.14

−13.920

2,832

dev_10dma

−0.77

1.52

−15.55

0

2,832
2,832

dev_25dma

−1.12

2.20

−22.460

dev_75dma

−1.70

3.12

−26.400

2,832

dev_100dma

−1.86

3.27

−26.30

0

2,832

rv1am

0.32

0.67

0.02

16.45

2,832

rv2am

0.38

0.79

0.02

19.32

2,832

rv3am

0.87

1.26

0.02

20.92

2,832

prev_erp

6.65

0.92

4.50

9.02

2,832

prev5_erp

6.65

0.91

4.60

8.75

2,832

注 1）サンプル期間は 2010 年 12 月１日〜2022 年 6 月 30 日．
注 2）東京証券取引所のシステム障害により全銘柄の売買が終日停止となった

2020 年 10 月 1 日をサンプルから除外した．以下，同じ．

の下段に表示した McFadden の擬似決定係数（Pseudo R2）を比較すると，5 種類の TOPIX 変化率のうち，前日の終値から当日の午前終値までの変化率（return_atam ）で最も高い．QQE 以
降は前日終値から午前終値までの TOPIX 変化率が 1％ポイント下がると日銀が ETF を買い入れる確率が 31.7％高まることを示している．
表 2 ②に示した移動平均からの乖離率は，短期の 5 日移動平均から長期の 100 日移動平均までいずれも符号条件（負）を満たし，統計的にも有意であるが，限界効果は短期の移動平均（dev_5dma ）が中長期の移動平均を上回っている．特に QQE 以降は日銀が買入額を大幅に引き上げ，買い入れの回数を増やしていたため，株価の長期トレンドよりも短期トレンドである 5 日移動平均から下方に乖離しているかで日銀は ETF の購入を検討していた可能性がある．TOPIX 変化率と同様に，限界効果は QQE 以前（包括緩和時代）よりも QQE 以降で大きく，特に金融緩和の強化以降で大きい．
表 2 ③に示したボラティリティ指標である午前の RV（rv1am, rv2am, rv3am ）の推計値は符号条件（正）を満たし，かつ統計的にも有意である．株式市場のボラティリティが高まると，日銀はETF を買う傾向にあるとみられ，限界効果は時間を追うごとに大きくなっている（金融緩和の強化以降で最も大きい）．
表 2 ④のリスクプレミアム指標として用いた TOPIX のイールドスプレッドは，前日のイール
ドスプレッド（prev_erp）で見ても，5 日間の移動平均（prev5_erp）で見ても，限界効果が正で統計的にも有意だったのは全期間のほか，サブサンプル期間の QQE 以前（包括緩和時代）と金融緩和の強化以降に限られ，他のサブサンプル期間（QQE 以降や追加緩和以降）では符号条件は満たしたものの有意でなかった．金融緩和の強化以降で有意だったのは，コロナ危機前後に株式市場で見られた混乱の影響を強く受けているためと考えられる．ETF 買い入れの目的について黒田前総裁は，就任直後はリスクプレミアムを「縮小する」ためとしていたが，後にリスクプレミアムに「働きかける」という表現に改めた．元日銀審議委員の木内登英氏は，「量的・質的金融緩和の下非伝統的金融政策としての日本銀行の ETF 買い入れ

表2

11

ETF のオペダミーを被説明変数としたプロビット・モデルの推計結果（単回帰係数）① TOPIX 変化率

変数名

return_at1000

return_at1030

return_at1100

return_atam

return_am

全期間

QQE 以前QQE 以降追加緩和以降金融緩和の強化以降

2010 年 12/1〜

2010 年 12/1〜

2013 年 4/4〜

2014 年 10/31〜

2016 年 7/29〜

2022 年 6/30

2013 年 4/3

2022 年 6/30

2022 年 6/30

2022 年 6/30

−0.276***−0.194***−0.297***−0.296***−0.287***(0.006)(0.011)(0.007)(0.008)(0.010)

0.393

0.673

0.385

0.374

0.35

−0.279***−0.195***−0.303***−0.297***−0.283***(0.006)(0.010)(0.007)(0.008)(0.010)

0.417

0.735

0.412

0.391

0.355

−0.289***−0.204***−0.316***−0.309***−0.291***(0.006)(0.010)(0.007)(0.008)(0.010)

0.460

0.785

0.459

0.43

−0.290***−0.219***−0.317***−0.308***−0.291***(0.006)(0.013)(0.007)(0.008)(0.010)

0.479

0.807

0.479

0.444

0.395

−0.292***−0.219***−0.309***−0.298***−0.269***(0.013)(0.027)(0.015)(0.016)(0.020)

0.145

0.199

0.146

0.138

0.108

0.386

②移動平均からの乖離率

変数名

dev_5dma

dev_10dma

dev_25dma

dev_75dma

dev_100dma

全期間

QQE 以前QQE 以降追加緩和以降金融緩和の強化以降

2010 年 12/1〜

2010 年 12/1〜

2013 年 4/4〜

2014 年 10/31〜

2016 年 7/29〜

2022 年 6/30

2013 年 4/3

2022 年 6/30

2022 年 6/30

2022 年 6/30

−0.140***−0.088***−0.154***−0.152***−0.156***(0.006)(0.010)(0.007)(0.008)(0.009)

0.144

0.208

0.145

0.139

0.147

−0.080***−0.051***−0.087***−0.087***−0.091***(0.005)(0.007)(0.005)(0.006)(0.007)

0.085

0.131

0.084

0.081

0.090

−0.039***−0.030***−0.043***−0.042***−0.044***(0.003)(0.004)(0.004)(0.004)(0.005)

0.043

0.096

0.042

0.041

0.045

−0.019***−0.020***−0.021***−0.020***−0.025***(0.002)(0.003)(0.003)(0.003)(0.003)

0.019

0.074

0.020

0.021

0.031

−0.015***−0.019***−0.018***−0.018***−0.022***(0.002)(0.004)(0.003)(0.003)(0.003)

0.014

0.062

0.016

0.018

0.027

での ETF などのリスク資産買い入れは，包括緩和から切れ目なく引き継がれたものではあるものの，その狙いや考え方には，実は大きな違いがあった」（木内，2022）と述べており，本節での分析結果からもこうした点が裏付けられる．
次に，表 2 に示した各変数のうち，説明力の高かった return_atam （前日終値から当日午前終

経

12

済

研

究

③ボラティリティ

全期間

QQE 以前QQE 以降追加緩和以降金融緩和の強化以降

2010 年 12/1〜

2010 年 12/1〜

2013 年 4/4〜

2014 年 10/31〜

2016 年 7/29〜

変数名2022 年 6/30

2013 年 4/3

2022 年 6/30

2022 年 6/30

2022 年 6/30

rv1am

0.090***

0.065***

0.088***

0.078***

0.097***(0.013)(0.020)(0.015)(0.016)(0.022)

0.017

0.032

0.014

0.012

0.015

0.077***

0.056***

0.075***

0.066***

0.083***(0.011)(0.017)(0.013)(0.014)(0.019)

0.017

0.032

0.014

0.012

0.015

rv2am

rv3am

0.065***

0.070***

0.060***

0.057***

0.074***(0.006)(0.010)(0.007)(0.008)(0.010)

0.036

0.144

0.026

0.024

0.034

変数名

全期間

QQE 以前QQE 以降追加緩和以降金融緩和の強化以降

prev_erp

0.024***

0.024*

0.008

0.012

0.023**(0.009)(0.014)(0.011)(0.011)(0.012)

0.002

0.007

0.000

0.001

0.002

④リスクプレミアム

prev5_erp

0.027***

0.027*

0.011

0.015

0.025**(0.009)(0.015)(0.011)(0.011)(0.012)

0.003

0.008

0.000

0.001

0.003

観測数

全期間

QQE 以前QQE 以降追加緩和以降金融緩和の強化以降

Observations

2,832

575

2,257

1,869

1,444

「QQE 以前」は白川総裁（当時）の下で包括的金融緩和政策を実施していた 2010 年 12 月 1
注 1）全期間」は 2010 年 12 月 1 日〜22 年６月 30 日，
日〜13 年 4 月 3 日，「QQE 以降」は 2013 年４月 4 日〜22 年６月 30 日，「追加緩和以降」は 2014 年 10 月 31 日〜22 年 6 月 30 日，「金融緩和の強化以降」は 2016 年 7 月 29 日〜22 年 6 月 30 日．以下，サブサンプル期間の定義は同じ．
注 2）上段は限界効果，中段のカッコ内の値は標準誤差，下段は McFadden の擬似決定係数（Pseudo R2）．
注 3）「***」は１％，「**」は５％，「*」は 10％水準でそれぞれ有意であることを示している．以下，同じ．

値までの TOPIX 変化率）と dev_5dma （非正制約を課した 5 日移動平均からの乖離率）に，ボ
ラティリティ指標の rv1am （午前の実現ボラティリティ）とリスクプレミアム指標の prev5_erp（前日までのイールドスプレッドの 5 日移動平均）を右辺に加えたプロビット・モデルを推定する．なお，return_atam については，TOPIX 午前リターンのマイナス幅（下落率）が大きくなるほど日銀の買い入れ確率が高まるという非線形の関係をとらえるため，午前リターンと 0.5％ダミーの交差項（return_atam*0.5％dummy ）を加える．また，0.5％ダミーのほかに，1.0％ダミーと 1.5％ダミーでも交差項の影響を見る．推計結果を表 3 に示した．係数は限界効果に変換している．return_atam の係数はいずれもマイナスで符号条件を満たしており，かつ統計的にも有意である．次に非線形の関係を表す（return_atam と TOPIX 下落ダミーの）交差項は 0.5％下落ダ
ミー，1.0％下落ダミー，1.5％下落ダミーのすべてにおいてプラスで有意となった．また，この結果はすべてのサブサンプル期間においても支持された．午前中の TOPIX が下がると日銀の ETF
買い入れ確率が高まるという return_atam の線形の関係を交差項が一部，弛めていると考えられる．特に QQE の期間中，交差項の係数は 1.0％下落ダミーの場合で最も大きくなっている．付表

4 に示した日銀の ETF 買い入れ実績12) からも，QQE 導入から 2021 年 3 月の「点検」までの期
12

ETF の買い入れ開始当初（包括的金融緩和政策の時代）は，TOPIX の午前終値が前日終値から 1.7％以上下落すると，

非伝統的金融政策としての日本銀行の ETF 買い入れ

表3

①オペダミーを被説明変数とした非線形プロビット・モデルの推計結果
全期間(1)
return_atam

return_atam*0.5％dummy

QQE 以降

(2)

(3)

(6)

(7)

金融緩和の強化以降

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

−0.392*** −0.409***−0.370***−1.840***−2.261***−2.062***(0.025)(0.026)(0.029)(0.013)(0.188)(0.013)(0.010)0.0995***(0.014)(0.011)0.122***(0.016)0.127***(0.030)(0.153)(0.129)0.487**(0.033)(0.196)0.0851***0.211***

0.215***

1.221***(0.017)(0.020)(0.022)(0.155)return_atam*1.5％dummy

0.135***

0.208***

0.206***

1.217***(0.016)(0.018)(0.020)(0.141)−0.0160** −0.0162** −0.0164**

prev5_erp

追加緩和以降(5)−0.395*** −0.410*** −0.371***(0.027)

rv1am

(4)

−0.364*** −0.326*** −0.324***return_atam*1.0％dummy

dev_5dma

13−0.0287***−0.0340***−0.0311***−0.0253** −0.0314*** −0.0265***−0.152** −0.211***−0.186***(0.007)(0.007)(0.007)(0.009)(0.008)(0.008)(0.010)(0.009)(0.009)(0.063)(0.063)0.0252*0.022

0.0237*0.01680.01630.01570.01830.01810.01990.0848

0.106

0.13

(0.015)(0.014)(0.014)(0.016)(0.015)(0.015)(0.018)(0.017)(0.017)(0.115)(0.115)(0.116)0.00304

0.003190.00329−0.0105−0.0103−0.0112−0.007−0.00674−0.00835

0.01580.02510.0207(0.007)(0.006)(0.006)(0.008)(0.007)(0.007)(0.008)(0.008)(0.008)(0.050)(0.052)(0.052)−1.442*** −1.493*** −1.541***(0.062)−0.736**−0.876*** −0.808**−0.847*** −0.997***−0.906***−1.269***−1.498***−1.455***(0.272)(0.273)(0.277)(0.304)(0.314)(0.315)(0.315)(0.326)(0.326)(0.345)(0.359)(0.360)

決定係数

0.486

0.489

0.501

0.490

0.523

0.525

0.455

0.488

0.489

0.404

0.441

0.445

観測数

2,832

2,832

2,832

2,257

2,257

2,257

1,869

1,869

1,869

1,444

1,444

1,444

定数項

注 1）サンプル期間は 2010 年 12 月 1 日〜2022 年 6 月 30 日．
注 2）上段は係数，下段のカッコ内の値は標準誤差．係数は限界効果に変換している．
注 3）決定係数は McFadden の擬似決定係数（Pseudo R2）．

②非線形性を考慮したプロビット・モデルの推計結果（前日午後の RV を用いた場合）
全期間
交差項を含む重回帰

(1)

(2)

QQE 以降(3)−0.366*** −0.327*** −0.325***

return_atam(0.025)return_atam*0.5％dummy(0.013)(0.010)0.0996***

prev5_erp(8)

金融緩和の強化以降

(9)

(10)

(11)

(12)

−0.397***−0.414***−0.374***−0.347*** −0.400*** −0.360***(0.026)(0.029)(0.016)(0.013)(0.032)(0.014)(0.011)0.128***(0.020)(0.016)

0.0912**(0.033)(0.036)0.212***

0.215***

0.213***(0.017)(0.020)(0.022)(0.025)0.134***

0.208***

0.206***

0.208***(0.016)(0.018)(0.020)(0.023)−0.0260***−0.0316***−0.0287***−0.0222**−0.0286*** −0.0240***−0.0244** −0.0338***−0.0302***(0.007)(0.007)(0.007)(0.008)(0.008)(0.008)(0.009)(0.009)(0.009)(0.011)(0.010)0.0278**0.0247**0.0246**0.0287**0.0274**0.0260**0.0311**0.0299**0.0295**0.0284**0.0278**0.0267**(0.011)(0.011)(0.011)(0.012)(0.011)(0.011)(0.013)(0.012)(0.012)(0.014)(0.013)(0.013)0.00289

0.00306

0.00325−0.0108−0.0105−0.0114−0.00731−0.00698−0.00855

0.002770.00430.00352(0.007)(0.006)(0.006)(0.008)(0.007)(0.007)(0.008)(0.008)(0.008)(0.009)(0.009)(0.009)−0.733**−0.877*** −0.806**−0.841***−0.996***−0.902***−1.268*** −1.502*** −1.451***−1.435*** −1.486*** −1.535***

定数項

(7)

−0.400*** −0.414*** −0.374***(0.030)−0.0160** −0.0162** −0.0166**

prev_rv1pm

追加緩和以降(6)

0.0844***return_atam*1.5％dummy

dev_5dma(5)0.123***(0.027)
return_atam*1.0％dummy(4)(0.010)(0.273)(0.274)(0.277)(0.304)(0.315)(0.316)(0.316)(0.327)(0.327)(0.346)(0.360)決定係数 (Pseudo R2)

0.487

0.490

0.502

0.492

0.525

0.527

0.456

0.490

0.491

0.405

0.443

(0.360)
0.447

観測数

2,831

2,831

2,831

2,257

2,257

2,257

1,869

1,869

1,869

1,444

1,444

1,444

注 1）サンプル期間は 2010 年 12 月 1 日〜2022 年 6 月 30 日．
注 2）上段は係数，下段のカッコ内の値は標準誤差．係数は限界効果に変換している．
注 3）決定係数は McFadden の擬似決定係数（Pseudo R2）．

間，午前のリターン（return_atam ）が 1％前後のところで日銀が ETF の買い入れを決めていた可能性が考えられる．したがって，TOPIX が 1％を超えてさらに下落しても，日銀の買い入れ確率に与える影響は大きくは変わらなかったとみられる．

dev_5dma の係数はいずれもマイナスで符号条件を満たし，統計的にも有意である．また，限界効果は特に金融緩和の強化以降で急に大きくなっている．この期間に，世界の株価が急落したコロ
ナ危機

13)

が含まれているためと考えられる．rv1am は符号条件（正）を満たしているが，統計的日銀は ETF の買い入れに動いていた．その後，量的・質的金融緩和政策（QQE）の下で年間買い入れ額のめどが段階的に引き上げられると，前日からの株価下落率が 0.8％を超えると日銀は ETF の買い入れに動いたようである．
13

コロナ危機が年度末と重なり，日銀は 2020 年 3 月に ETF の買い入れ上限を年間 12 兆円に引き上げるとともに，QQEの初年度の年間買い入れ実績（2013 年度の 1.3 兆円）を上回る 1.5 兆円もの ETF をわずかひと月で買い入れた．

14

経

済

研

究

に有意な結果は得られなかった．さらに，prev5_erp については符号条件（正）を満たしていない
期間がある上に，どの推計期間においても有意とならなかった．また，prev_erp で見ても結果は変わらなかった．
追加の分析として，rv1am を前日午後の RV（prev_rv1pm ）に置き換えて推計したところ，すべての期間で符号条件（正）を満たした上に，統計的にも有意となった（表 3 ②）
．また，dev_5dma
を午前 10 時 30 分時点の TOPIX5 日移動平均（終値ベース）からの乖離率（dev_5dma_at1030 ）に置き換えて推計したところ，概ね同様の結果が得られた（紙幅の関係で掲載は省略する）．他方，

prev5_erp についてはここでも有意な結果は得られなかった．
本節での分析の結果，日銀が 2010 年 12 月に開始した ETF 買い入れの政策反応関数には，午前の TOPIX 変化率（return_atam）に加えて，午前終値の 5 日移動平均（終値ベース）からの乖離率（dev_5dma ）と，前日午後の株式市場の実現ボラティリティ（rv1am）が含まれている可能性が確認できた．他方，前日または前日までの移動平均で見た TOPIX 全体のイールドスプレッド
は，日銀の ETF 買い入れの判断に影響していない可能性がある．

4. 質的緩和政策の効果――時系列モデルによる検証
4.1 日銀の ETF 買い入れが午後の株価リターンに及ぼした影響
前節で見たとおり，日銀は午前中の TOPIX の値動きをはじめ，複数の指標を見て ETF の購入を決定し，午後に買い入れていると考えられるため，株価やボラティリティの午後の変化を見ることで日銀の ETF 買い入れの効果を測ることができそうである．図 6 上の折れ線グラフでは日銀がETF の買い入れを開始した 2010 年 12 月 15 日から 2022 年 6 月末までを対象に，ETF を「買わなかった」日の TOPIX（上段）と日経平均（下段）の午前・午後の変化率と，「買い入れた」日の変化率を比較している．日銀はこの間に合計 690 回，QQE 導入以降で見ると計 620 回，ETF を買い入れた．
図 6 では青い点線が午前（前日終値から当日の午前終値まで）の変化率，赤い実線が午後（午前
終値から午後終値まで）の変化率を示している．Y 軸の頻度（折れ線の高さ）はサンプル期間中に日銀が ETF を買わなかった，もしくは買い入れた日の合計日数を 100 とした場合の割合を表している．左右の図表を比較すると，日銀の買い入れがなかった日は，2 本の折れ線グラフの山（午前と午後の株価変化率の分布）がほぼ重なるが，日銀が ETF を買い入れた日は午前の株価変化率の分布（青い点線）に比べて，午後の株価変化率の分布（赤い実線）が右方向にシフトしている状況が確認できる．TOPIX の午前変化率の標本と午後変化率の標本の母分散が等しいとは限らないと仮定した場合のウェルチの t 検定の結果を図表 9 の下に示した．帰無仮説は 1％有意水準で棄却され，日銀の ETF 買い入れは午後の株価（TOPIX と日経平均の変化率）に影響を及ぼしていた可能性が見て取れる．

4.2 ETF の買い入れ増額と購入割合の見直しで何が起きたか
日銀の ETF 買い入れが午後の株価変化率（株価リターン）を押し上げる効果は，買い入れ額（年間増加額）の引き上げによってどのように変化してきたのか．日銀の保有残高が増えるにつれて，同じ規模の買い入れの影響の度合いが変わる可能性も考慮しつつ，以下（3）式と（4）式のモデルを推定する．ここでは第 3 節の分析結果を踏襲するが，日銀による ETF 買い入れと午後の株価の関係について，日銀が買ったから株価が上がったのか，午前中に株価が大きく下げたから午後に戻したのかがわかりにくい．また，日銀の ETF 買い入れとは関係なく，一般的に，午前中に株価が非伝統的金融政策としての日本銀行の ETF 買い入れ

図6

15

日銀が ETF を買った日は午後に株価が上昇（上段が TOPIX，下段が日経平均）（2010 年 12 月 1 日〜22 年 6 月 30 日）

注 1）頻度（％）は日銀が ETF を買わなかった日数（または買い入れた日数）を 100 としたときの割合．
注 2）「午前」は前日終値から当日午前終値までの TOPIX または日経平均の変化率，「午後」は午前の終値から午後の終値までの変化率．
注 3）紙幅の関係で X 軸の目盛りをマイナス 5％からプラス 5％までとしている．
出所）日経 NEEDS Tick Data（株価指数）より作成

大きく下げると，午後は反発するような傾向が存在する可能性も考慮する必要がある．これらの点pmに対処するため，（3）式のモデルでは被説明変数に午後の株価リターン returnt ，（4）式では午pm

後のボラティリティ volatilityt
14)

ボラティリティを加えるとし，それぞれコントロール変数に午前の株価リターンと午前の．

returnpm= β0 + β1 bojt +t∑

β2j Dj bojt + γXt + εt

(3)

θ2j Dj bojt + φXt + εt

(4)jvolatilitypm= θ0 + θ1 bojt +
t

∑
j

14

Harada and Okimoto（2019）や Adachi, Kitamura and Hiraki（2021）でも内生性の問題に対処するために，午前から午後の株価リターンの変化幅をとらえている．

経

16

済

研

究
pm

はじめに（3）式のモデルで被説明変数としている returnt

は第 t 日午後の株価リターン，（4）pm
式のモデルの被説明変数 volatilityt は第 t 日午後のボラティリティである．両モデルに共通する
pm
pmのは，株価の午後リターン（returnt ）や午後のボラティリティ指標（volatilityt ）を，浮動株時

価総額

15)

対比で見た日銀の ETF 買入総額（bojt _mc）に回帰する点である．日銀の ETF 購入額

を時価総額対比でとらえるのは，株価が上がると同じ金額で購入できる ETF の数量が減ってしま
16)

い，買い入れの効果が弱まっているように見えるためである．Xt はコントロール変数，εt は誤差項である．TOPIX 連動 ETF の買い入れ額は TOPIX 浮動株時価総額対比，日経平均連動 ETFの買い入れ額は日経平均構成銘柄の浮動株時価総額対比とし，それぞれの株価指数の午後リターン
やボラティリティに及ぼす影響についても見る．
日銀の ETF 買入額（年間増加額）の引き上げ時期に合わせて作成したダミー変数（amountdummy 17) ）は，D1 が包括的金融緩和時代，D2 が QQE 開始から 2014 年 10 月の追加緩和まで，
D3 が追加緩和から 2016 年 7 月の金融緩和の強化まで，D4 が金融緩和の強化から 2020 年 3 月のコロナ緩和まで，D5 がコロナ緩和から 2021 年 3 月の「点検」まで，D6 が「点検」から足元までの期間を表している（付表 2）．これに対し，share_dummy は日銀の ETF 買い入れシェアの見直し時期をとらえている（付表 3）．2010 年 12 月の買い入れ開始当初は日経平均株価に連動する

ETF の買入額が TOPIX 連動の ETF を上回っていたが，その後数度にわたる見直しの末，2021
年 4 月には TOPIX 連動 ETF に一本化された．同年 3 月 30 日を最後に，日銀は日経平均連動のETF を買っていない．
次にそれぞれのモデルについて見ていく．（3）式のモデルではコントロール変数に午前中の株価
リターン（前日の終値から当日午前終値までの変化率，return_atam ）のほかに，第 3 節の政策反応関数分析で用いた当日午前の RV1（rv1am ），午前終値の 5 日移動平均からの乖離率（dev_5dma ），ドル円レートの対前日比変化率（前日の午後 5 時から当日の午前 9 時までの変化率，return_jpy ）を用いる．
（4）式のモデルでは被説明変数のボラティリティ指標に当日午後の RV（rv1pm, rv2pm, rv3pm）を使用する（RV の考え方については補論を参照されたい）．先行研究の安達・北村・平木（2021）
では，Martin（2017）の手法に従い日経平均オプション価格に含まれる株式リスクプレミアム（Equity Risk Premium; ERP ）を計測し，午前と午後の ERP の変化幅を被説明変数として日銀
18)の ETF 買い入れの効果を見ている．これに対し，本論（4）式のモデルでは，被説明変数に午後のボラティリティ（午前から午後にかけての変化幅ではなく午後の水準）を用いる．また，コント
ロール変数には当日午前の RV1（rv1am ）のほかに，前日終値から当日午前終値までの株価リター
ン（return_atam ）と 5 日移動平均からの乖離率 dev_5dma ，為替レートの変化率 return_jpy を用いる．また，午前終値で計算した dev_5dma に代わり，午前 9 時の株価（始値）や午前 10 時 30分の株価で計算した乖離率（dev_5dma_at9000 や dev_5dma_at1030 ）を使用する．
15

もっとも，本論で用いる Bloomberg の浮動株時価総額は，日銀が ETF を通じて間接的に保有している株式を浮動株とみなしているため，（日銀保有分を浮動株とみなしていないと考えられている）JPX の浮動株時価総額で見た場合とは結果が異なる可能性がある点には留意が必要である．
16

この点に関し，慶應義塾大学経済学部教授の一上響氏から大変有益なコメントを頂戴した．ここに感謝を申し上げたい．

17

日銀は 2013 年 4 月以降，ETF の買い入れを量的緩和（Quantitative Easing）ではなく，質的緩和（Qualitative
Easing）と位置付けているため，ここでのダミー変数は「quantity dummy」ではなく，「amount dummy」（買入額ダミー）という名称にした．

18
安達・北村・平木（2021）では日経平均オプションの価格データから SVIX（simple VIX）を求めるとともに，取引されていない権利行使価格とオプション価格を補間および補外し，そこから先行き 30 日間の株式リスクプレミアム（Equity Risk
Premium）を推計している．

非伝統的金融政策としての日本銀行の ETF 買い入れ

17（3）式と（4）式のモデルで注目するのは bojt のパラメータ β1 , θ1 と交差項のパラメータ β2j , θ2jである．日銀はこれまで，金融緩和強化の一環として ETF の年間増加額を段階的に引き上げてきた（付表 2）．これと並行して，株式市場における特定銘柄の価格形成への影響を緩和する狙いから，構成銘柄が最も多い TOPIX 連動 ETF の買い入れ割合を高め，2021 年 4 月以降は購入対象
を TOPIX 連動型の ETF に限定している（付表 3）．ダミー変数（amount dummy または sharedummy）と，浮動株時価総額対比で見た bojt の交差項である係数ダミーのパラメータ β2j や θ2jがトータルでプラスであれば，日銀による年間増加額の引き上げや購入割合の見直し（TOPIX へのシフト）に伴い，株価の押し上げ効果やボラティリティの下押し効果は強まっていたと考えることができそうである．

2010 年 12 月の購入開始以来，日銀は一度も ETF を売却したことがなく，図 1 で見たように簿価ベースの残高は一貫して増加を続けている．このため β2j やθ2j が時間とともに大きくなる（または小さくなる）ような傾向が確認できれば，浮動株時価総額対比で見て同じ規模の買い入れでも日銀の保有額が増えるにつれて株価やボラティリティに及ぼす影響が大きくなる（または小さくな
19)る）効果をとらえていると解釈することもできる．

さらに，ETF の買入総額（bojt ）に代わり，TOPIX に連動する ETF の買入額（boj_tpxt ）や日経平均に連動する ETF の買入額（boj_nkyt ）も説明変数として用いる．これらは①日銀が毎営
業日公表している ETF の買入額の合計（bojt ）と，②金融政策決定会合の公表文に示される ETFの年間増加額（付表 2），③日銀が過去に公表した ETF の買い入れ方針（付表 3）から，（5）式のとおり試算する．

boj_tpxt = ωtboj_tpx bojt , boj_nkyt = ωtboj_nky bojt
boj_tpx

ここで ωtboj_nkyと ωt(5)は，日銀が買い入れ方針の中で示してきた，ETF の買入総額に占める TOPIX 連動 ETF と日経平均連動 ETF のウエートである．また，2020 年 5 月 1 日からは，日銀が銘柄ごとの市中流通残高（ETF の各銘柄の純資産総額から日銀保有分を除いた額）に概ね比例するように買い入れる方針に改めたため，買い入れの対象となっている ETF の全銘柄につい20)て毎営業日，市中流通残高を算出し，各指数に連動する ETF の買入額を求める．さらに，2021

19

もっとも，発行残高の 5 割超を日銀が保有している長期国債と異なり，株式については日銀の（間接的な）保有割合は東証
株式時価総額の 1 割に満たない．
20

具体的には，以下のとおり算出した．

1. 〈本則枠〉日銀の過去の ETF 買い入れ方針に基づき，市中流通残高ベースの ETF 買い入れに切り替わる前営業日（2020 年 4 月 30 日）の日銀保有額を割り出す．対象は TOPIX，日経平均，JPX 日経 400 の 3 指数に連動する ETFの全銘柄

2. 〈特則枠〉日銀が買い入れ対象としている設備人材 ETF の全銘柄から，2020 年 4 月 30 日までに日銀の保有上限である「時価総額の 2 分の 1」（純資産総額の 50％）に達していた銘柄を割り出す
3. 保有上限を超える部分は JPX 日経 400 連動 ETF の買い入れに充てられるため，日銀が 4 月 30 日までに代替購入した JPX 日経 400 連動 ETF を銘柄ごとに求める．代替購入分については，JPX 日経 400 連動 ETF の純資産総額比
例で各銘柄に案分する

4. 過去に本則枠で買い入れた JPX 日経 400 連動 ETF に，特則枠の代替購入分（上記 3．）を加えた額が JPX 日経 400
連動 ETF の日銀保有総額（簿価ベース）となる
5. 日銀が本則枠で買い入れた ETF の全銘柄について，4 月 30 日時点の純資産総額から時価ベースの日銀保有額を差し引
いて市中流通残高を銘柄ごとに割り出す．これを市中流通残高の初期値とする

6. 5 月 1 日以降も日銀の購入額は，①本則枠の 75％が TOPIX 連動の ETF に，残りの 25％が 3 指数（TOPIX，日経
平均，JPX 日経 400）に連動する ETF に割り当てられ，②特則枠の設備人材 ETF の保有上限を超える部分は JPX
日経 400 連動 ETF の購入に充てられたため，この方針に基づき銘柄ごとの買い入れ額を求める
7. 買い入れ対象 ETF の銘柄ごとに，t − 1 日の市中流通残高に基づいて t 日の買い入れ額が決まり，これを当該銘柄の t

経

18

済

研

究

年 4 月 1 日以降，日銀は買い入れの対象を TOPIX 連動 ETF に一本化し，買い入れ対象 ETF の
銘柄ごとの市中流通残高に概ね比例するよう買い入れているため，これも反映した．こうして求めた日銀の各指数連動 ETF の買い入れ額は付図のとおりである．日経平均株価を TOPIX で割った
いわゆる「NT 倍率」は，日銀が TOPIX 連動 ETF に一本化した後，日経平均の割高感が薄れているように見える．
本節での分析に使用するデータの概要を表 4 に示した．期待される係数の符号は，午後の株価リターン（return_pm ）が正，午後の RV （rv1pm, rv2pm, rv3pm ）はいずれも負である．また，当日から翌日までのイールドスプレッドの変化幅（l_derp），日経平均ボラティリティ・インデック
スの変化率（nkyvi_return ），大阪大学の数理・データ科学教育研究センターが作成・公開している Volatility Index Japan（VXJ）の変化幅（dvxj ）の係数はすべて負であることが期待される．
日銀が ETF を買い入れた日の午後の株価リターンにどのような変化があったのかを推計した
結果を表 5 に示した．日銀の ETF 買い入れ総額（boj ），すなわち TOPIX，日経平均，JPX 日経

400 の 3 指数に連動する ETF の購入額合計（ただし設備人材 ETF は除く21) ）が当日午後始値から終値までの TOPIX 午後リターンに及ぼす影響を見ている．表の左側では boj と買入額ダミーとの交差項を，表の右側では boj とシェアダミーとの交差項の影響について見ている．TOPIX 連動

ETF の買い入れ額（boj_tpx ）に限定し日銀買い入れの影響について見ている．
はじめに全期間の推計結果（表 5 ①）を見ると，浮動株時価総額対比で示した boj_mc のパラ
メータは期待された符号条件（正）を満たし，統計的にも 1％もしくは 5％水準で有意である．日銀の買い入れは当日午後始値から翌日終値までのリターンを被説明変数とした 4 列目や，翌々日終値までのリターンを被説明変数とした 5 列目においても，リターンを押し上げる方向に働いていることが確認できる．また，係数ダミー（買入額およびシェアダミーとの交差項）を用いた 3 列目と6 列目では，年間買入額の上限をそれまでの 2 倍の 12 兆円に引き上げたコロナ緩和から「点検」
までの期間において，係数ダミーがマイナスで有意となっている．特に QQE 以降の TOPIX 連動

ETF の買い入れの影響について見た表 5 ②の推計式（5）で顕著である．この間，日銀は ETF 買
い入れにおける TOPIX 連動 ETF の割合を 75％まで高めており，コロナ禍での買い入れ増額とTOPIX シフトという買い入れシェアの見直しが，株価（TOPIX の午後リターン）に及ぼす影響の度合いを変えていた可能性がある．同様のことは，サブサンプル（QQE 以降や金融緩和の強化以降）の結果からも伺える．これは，株価上昇に伴い，同じ額で購入できる株式数が減少していた点とも関係があると考えられる．
次に，サブサンプルとして金融緩和の強化以降について調べた推計結果（表 5 ③）を見ると，買入額ダミーとの交差項もシェアダミーとの交差項も，期間（5）で大きな値が確認された．一日当たりの買い入れ額が増えた結果，証券会社などの指定参加者が現物株を手当し，指数バスケットを準備するまでに時間がかかるようになっていたことが背景にあるのかも知れない．以上から，全期

日の純資産総額から差し引くことで，t 日の市中流通残高が決まる
なお，日銀は 2021 年 4 月 1 日以降，買い入れの対象を TOPIX 連動 ETF に一本化し，銘柄ごとの市中流通残高に概ね比例するよう買い入れた（本則枠だけではなく，特則枠の設備人材 ETF についても市中流通残高方式での買い入れとなった）．さらに，2022 年 12 月 1 日には「原則として信託報酬率が最も低い銘柄」を買い入れる方針に改めた．
複数の銘柄が同率で最も低い信託報酬率となった場合には，これらの銘柄の市中流通残高に概ね比例するよう按分して買い入れている．
また，設備人材 ETF はもともと純資産総額が小さかったため，日銀が 2021 年 3 月末までに特則枠で買い入れた
ETF の 9 割近くが JPX 日経 400 連動 ETF（代替購入分）だった点にも留意が必要である．
21

脚注 21 で詳述した，ETF 買い入れの特則枠で（買い入れ上限に達した設備人材 ETF の代わりに）代替購入した JPX
日経 400 連動 ETF を含んでいる．

非伝統的金融政策としての日本銀行の ETF 買い入れ

表4

19

①時系列分析に使用するデータ
概要

Variables▽被説明変数：時系列分析【①午前→午後】

TOPIX の午後リターン (午後始値から終値までの変化率，％）TOPIX の午後始値から翌日終値までの変化率（％）
TOPIX の午後始値から翌々日終値までの変化率（％）
昼休みの取引を考慮しない午後の Realized Volatility
rv1pm に Hansen and Lunde (2005) の調整係数を乗じたもの
rv1pm に昼休みのリターンの 2 乗を加えたもの

return_pm
return_nextpm
return_next2pm
rv1pm
rv2pm
rv3pm

▽被説明変数：時系列分析【②当日→翌日】

TOPIX イールドスプレッドの変化幅（当日から翌日，％ポイント）
日経平均 VI（ボラティリティ・インデックス）の変化率（当日から翌日，％）
Volatility Index Japan (VXJ) の変化幅（当日から翌日，ポイント）

l_derpl_nkyvi_returnl_dvxj▽説明変数

日銀の ETF 買入額（億円，日次ベース，設備人材 ETF を除く）

boj
boj_tpx
boj_nkyboj_mcbojtpx_mc
bojnky_mcnky

日銀の TOPIX 連動型 ETF の買入額（億円，日次ベース）
日銀の日経平均連動型 ETF の買入額（億円，日次ベース）
日銀の ETF 買入額（前日の TOPIX 浮動株時価総額対比，％）
日銀の TOPIX 連動型 ETF の買入額（前日の TOPIX 浮動株時価総額対比，％）
日銀の日経平均連動型 ETF の買入額（前日の日経平均構成銘柄の浮動株時価総額対比，％）
午前 9 時の TOPIX の 5 日移動平均（終値ベース）からの乖離率（％）

dev_amstart_5dma※移動平均値から上方に乖離している場合には「0」とする．以下，同じ
午前 10 時 30 分の TOPIX の 5 日移動平均（終値ベース）からの乖離率（％）

dev_at1030_5dma
dev_5dma
return_jpy

TOPIX 午前終値の 5 日移動平均（終値ベース）からの乖離率（％）
ドル円レートの対前日比変化率（前日の 17 時から当日朝 9 時までの変化率，％）②基本統計量Variables

平均

標準偏差

最小値

最大値

観測数

0.52
1.33
1.82
0.65
0.75
0.75

−5.51
−11.04−16.82
0.01
0.01
0.01

4.06
8.16
12.14
15.74
18.23
19.97

2,831
2,830
2,829
2,831
2,831
2,831

0.00
0.22
0.00

0.12
7.03
13.87

−0.65
−27.90−199.50

1.98
73.70
300.00

2,829
2,696
2,674

125.1
33.6
89.0
0.003
0.001
0.002
−0.53
−0.57
−0.58
0.03

262.3
67.1
209.4
0.006
0.003
0.005
1.02
1.12
1.14
0.45

0.0
0.0
0.0
0.000
0.000
0.000
−11.46−14.49−13.92−2.31

2,004.0
396.6
1,788.0
0.056
0.017
0.050
0.00
0.00
0.00
2.57

2,831
2,831
2,831
2,831
2,831
2,831
2,831
2,831
2,831
2,831

▽被説明変数：時系列分析【①午前→午後】

return_pm
return_nextpm
return_next2pm
rv1pm
rv2pm
rv3pm

0.00
0.04
0.07
0.24
0.27
0.28

▽被説明変数：時系列分析【②当日→翌日】

l_derpl_nkyvi_returnl_dvxj▽説明変数

boj
boj_tpx
boj_nkyboj_mcbojtpx_mc
bojnky_mcnky
dev_amstart_5dma
dev_at1030_5dma
dev_5dma
return_jpy

注 1）サンプル期間は 2010 年 12 月１日〜2022 年 6 月 30 日．
注 2）浮動株時価総額は Bloomberg 基準の値．
出所）日経 NEEDS Tick Data（株価指数），NEEDS-FinancialQUEST，

Bloomberg，日本銀行間を通して見れば日銀の ETF 買い入れは午後から翌々日にかけての TOPIX のリターンを高めていたと言えそうである．

経

20

表5

済

研

究

日銀の ETF 買い入れが午後の TOPIX リターンに及ぼした影響①全期間（2010 年 12 月１日〜 2022 年 6 月 30 日）

買入額ダミー

boj_mc

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

return_pm

return_pm

return_pm

return_nextpm

return_next2pm

11.83***

11.84***

14.52***

10.45**

13.52**(1.813)(1.809)(4.941)(4.654)(6.360)boj_mc_ad2

2.55e−06(6)
シェアダミー

boj_mc−6.71e−05

boj_mc_ad4−1.32e−05

boj_mc_ad5−0.000266*

boj_mc_sd2−0.573boj_mc_sd3−3.526boj_mc_sd4−0.760boj_mc_sd5−12.70**(6.032)(0.000119)(5.505)(0.000122)(5.284)(0.000139)
boj_mc_ad6(6.352)0.000146

boj_mc_sd6(0.000229)
return_atam

rv1am

0.0646***

0.0594***0.0684***(0.0118)(0.0129)(0.0123)

7.162(12.18)0.114***(0.0304)−0.0139−0.01780.0206(0.0148)(0.0150)(0.0379)

dev_5dma

14.98***(5.170)(0.000153)
boj_mc_ad3

return_pm

0.206***

return_atam(0.0415)0.163***

rv1am(0.0518)

0.0116

0.0687***(0.0124)−0.0180(0.0150)

dev_5dma(0.0101)−0.0426*−0.0435*−0.0418*

0.0418−0.113(0.0244)(0.0244)(0.0245)(0.0626)(0.0855)−0.0315***−0.0292**−0.0328***−0.00453−0.0239(0.0120)(0.0126)(0.0123)(0.0309)(0.0422)

決定係数

0.018

0.018

0.020

0.007

0.012

決定係数

0.021

観測数

2,830

2,830

2,830

2,829

2,828

観測数

2,830

return_jpy

定数項

return_jpy−0.0419*

定数項−0.0330***(0.0245)(0.0124)

次に，日銀の ETF 買い入れがボラティリティ指標に及ぼす影響について見る．ここでも内生性の問題に対処するため，被説明変数を午後の RV （rv_pm ）とし，コントロール変数に午前の RV（rv_am ）を加える．また，被説明変数のボラティリティ指標には rv1pm （昼休みの取引を考慮しない午後の Realized Volatility），rv2pm（rv1pm に Hansen and Lunde（2005）の調整係数をかけたもの），rv3pm （rv1pm に昼休みのリターンの 2 乗を加えたもの）の 3 種類を用いる．株価の過去 5 日移動平均からの乖離率については，午前 9 時の株価（dev_5dma_at9000 ），午前 10 時半の株価（dev_5dma_at1030 ），午前終値（dev_5dma_atam ）の 3 パターンで比較した．ボラ
ティリティ指標の推計では，2020 年 3 月のコロナショックの時期を含めると結果が不安定になる
ため，2010 年 12 月の買い入れ開始からコロナショック前までをサンプル期間とした．
推計の結果を表 6 に示した．浮動株時価総額対比で見た日銀の ETF 買入額（boj_mc ）は rv1pm,

rv2pm, rv3pm のどの RV 指標で見ても，マイナスで 1％有意だった．同様の結果は，付表 5 に示したサブサンプル（QQE 以降と金融緩和の強化以降）の推計からも得られ，頑健性が伺える．日銀のETF 買い入れは，コロナ危機以前の平時においても株式市場の急激な変動を抑え，市場の安定化に貢献していたことが確認できる．また，3 種類の乖離率 dev_5dma_at9000, dev_5dma_at1030,

dev_5dma_atam の中では dev_5dma_at1030 の係数が最も大きい場合が多かった．午前の取引時間が終了する前に，株価がトレンドからどの程度下方に乖離しているかを見極め，ETF 買い入

非伝統的金融政策としての日本銀行の ETF 買い入れ

21

② QQE 以降（2013 年 4 月 4 日〜2022 年 6 月 30 日）

買入額ダミー

(1)

(2)

(3)

return_pm

return_pm

return_pm

12.11***

12.21***

15.53***(1.963)(1.954)(4.249)(4)
シェアダミーreturn_pm(5)
シェアダミーreturn_pm

TOPIX 連動の買入額
boj_mc−8.46e−05

boj_mc_ad3

boj_mc−2.21e−05

boj_mc_sd3−0.000283**

boj_mc_sd4

0.000134

boj_mc_sd5

rv1am

0.0613***0.0468***0.0655***(0.0137)(0.0149)(0.0142)−0.0290*−0.0344**(0.0167)(0.0170)

dev_5dma

0.0315***−0.569−12.96**boj_mc_sd6

7.019

0.0657***−0.0347**−12.60(14.68)return_atam

0.0655***(0.0143)−0.0348**rv1am(0.0170)
dev_5dma−32.07***(10.83)

bojtpx_mc_sd6(0.0142)
rv1am−18.23*(9.873)

bojtpx_mc_sd5(12.15)return_atam−18.95*(10.16)

bojtpx_mc_sd4(5.763)(0.000229)
return_atam

bojtpx_mc_sd3(4.491)(0.000128)
boj_mc_ad6−3.80735.03***(10.21)(4.748)(0.000105)
boj_mc_ad5

boj_tpx_mctpx(4.372)(0.000104)
boj_mc_ad4

15.47***(0.0170)
dev_5dma(0.0117)−0.0472−0.0510*−0.0455(0.0287)(0.0286)(0.0288)−0.0339**−0.0255*−0.0353**(0.0140)(0.0146)(0.0143)

決定係数

0.019

0.021

0.023

決定係数

0.023

決定係数

0.023

観測数

2,256

2,256

2,256

観測数

2,256

観測数

2,256

return_jpy

定数項

return_jpy−0.0457

return_jpy(0.0289)
定数項−0.0353**−0.0457(0.0289)−0.0350**

定数項(0.0144)(0.0145)③金融緩和の強化以降（2016 年 7 月 29 日〜2022 年 6 月 30 日）
買入額ダミー

(1)

(2)

(3)

return_pm

return_pm

return_pm

7.653***

9.134***

8.987***(1.690)(1.697)(1.773)(4)
シェアダミーreturn_pm(5)
買入額ダミーreturn_pm

TOPIX 連動 ETF
boj_mc−0.000199**

boj_mc_ad5

boj_mc8.24e−05

bojtpx_mc_sd5

rv1am

0.0345**0.02430.0353**(0.0143)(0.0161)(0.0145)0.0834***0.0796***(0.0171)(0.0172)

dev_5dma

0.00414−9.310**bojtpx_mc_ad5

bojtpx_mc_sd6

4.079(9.362)

return_atam

0.0354**0.0794***return_atam

bojtpx_mc_sd5

0.510

0.0418***rv1am

0.0842***2.035(9.388)return_atam

0.0335**(0.0145)

rv1am(0.0172)
dev_5dma−11.15**(4.356)

bojtpx_mc_sd6(0.0148)(0.0172)
dev_5dma−9.476***

10.58***(2.212)(8.954)(0.0145)
rv1am

bojtpx_mc(3.308)
bojtpx_mc_ad6

return_pm

TOPIX 連動 ETF
13.42***(2.658)(3.617)(0.000177)
return_atam

bojtpx_mc(1.776)(8.14e−05)
boj_mc_ad6

9.084***(6)
シェアダミー

0.0778***(0.0173)

dev_5dma(0.0132)−0.0424−0.0193−0.0367(0.0301)(0.0301)(0.0301)−0.0415***−0.0219−0.0416***(0.0136)(0.0144)(0.0136)

決定係数

0.038

0.022

0.042

決定係数

0.043

決定係数

0.042

決定係数

0.041

観測数

1,443

1,443

1,443

観測数

1,443

観測数

1,443

観測数

1,443

return_jpy

定数項

return_jpy−0.0364

return_jpy(0.0301)
定数項−0.0417***−0.0362

return_jpy(0.0302)
定数項(0.0136)−0.0472***−0.0390(0.0301)

定数項(0.0138)−0.0381***(0.0135)

注 1）サンプル期間は 2010 年 12 月 1 日〜2022 年 6 月 30 日．
注 2）上段は係数，下段のカッコ内の値は標準誤差．
注 3）被説明変数は TOPIX の午後リターン（return_pm_tpx ），当日午後始値から翌日終値までのリターン（return_nextpm ），当日午後始値から翌々日終値までのリターン（return_next2pm ）出所）日経 NEEDS Tick Data（株価指数）

れについて判断していると考えられる．
本節の分析結果から，日銀の ETF 買い入れは午後の TOPIX のリターンを押し上げる一方で，

経

22

表6

済

研

究

日銀の ETF 買い入れが午後の TOPIX ボラティリティ（RV）に及ぼした影響

全期間（ETF の買い入れ開始〜コロナ危機前）
被説明変数

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

rv1pm

rv1pm

rv1pm

rv1pm

rv2pm

rv2pm

rv2pm

rv2pm

rv3pm

rv3pm

rv3pm

rv3pm

説明変数

boj_mc−10.66***−12.53***−12.82***−13.11***−12.35***−14.51***−14.85***−15.18***−12.30***−14.26***−14.58***−15.09***

return_atam−0.096***−0.123***−0.042** −0.031*−0.111***−0.142***−0.048** −0.036*−0.125***−0.158***−0.066***−0.050**(0.01)(0.02)(0.02)(2.29)

rv1am(2.75)(2.68)(0.02)(2.70)(0.02)(2.65)(0.02)

0.600***(0.02)(2.68)(0.02)(3.24)(3.16)(0.02)(3.17)(0.02)(0.02)

0.705***(0.02)(0.02)−0.263***−0.258***(0.01)(0.02)(0.02)−0.259***−0.300***−0.294***(0.01)(0.01)(0.02)

dev_5dma

定数項(0.02)(3.12)−0.227***dev_at1030_5dma

return_jpy(3.11)

0.695***(0.02)
dev_amstart_5dma(3.18)−0.255***−0.295***−0.296***(0.01)(0.02)(0.02)

0.069**

0.174*** 0.129*** 0.113*** 0.080**

0.201*** 0.150*** 0.131*** 0.097*** 0.218*** 0.167*** 0.149***(0.03)(0.03)(0.04)(0.03)(0.03)(0.03)(0.04)(0.04)(0.03)(0.04)(0.04)(0.04)

0.086*** 0.155*** 0.126*** 0.127*** 0.100*** 0.180*** 0.146*** 0.147*** 0.100*** 0.186*** 0.154*** 0.151***(0.01)(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)

決定係数

0.403

0.15

0.189

0.181

0.403

0.15

0.189

0.181

0.408

0.149

0.184

0.183

観測数

2,271

2,271

2,271

2,271

2,271

2,271

2,271

2,271

2,271

2,271

2,271

2,271

注 1）サンプル期間は 2010 年 12 月 1 日〜2020 年 3 月 14 日．
注 2）上段は係数，下段のカッコ内の値は標準誤差．
注 3）被説明変数は TOPIX の午後の RV．

ボラティリティ（RV）の低下に寄与していたことが確かめられた．これらの結果はサブサンプル
期間で見ても，また，紙幅の関係で掲載していないが，日経平均連動 ETF の買い入れが日経平均
株価の午後リターンに及ぼした影響を見ても頑健であった．

4.3 ETF の買い入れにより日銀はリスクプレミアムに働きかけていたか
上で見たように，日銀は ETF 買い入れの目的を「リスクプレミアムに働きかけるため」と説明してきた．そこで，以下では日銀の ETF 買い入れが翌日以降のリスクプレミアム指標（TOPIXと日経平均のイールドスプレッド）やボラティリティ指標の日経平均ボラティリティ・インデックス（日経 VI），Volatility Index Japan（VXJ ）にどのような影響を及ぼしてきたかについて考察する

22)．これらは，日銀の雨宮正佳副総裁（当時）が 2019 年 5 月 30 日の参院財政金融委員会で23)言及した，（日銀が注目している）株式市場のリスクプレミアムを測る指標にも近い∆RiskPremiumt+1 = β0 + β1 bojt +∑β2j Dj bojt + γXt + εt

．

(6)

j

ここで，∆RiskPremiumt+1 は日銀が ETF を買い入れた日から翌日のリスクプレミアム指標の変化幅（もしくは変化率），bojt は t 日における日銀の ETF 買入総額，Dj は 買入額ダミー，Xt は22

左三川（2022）ではこのほか，日銀の ETF 買い入れが日経平均の分散リスクプレミアム（Variance Risk Premium）への影響についても分析を試みている．
23

日銀の雨宮正佳副総裁は 2019 年 5 月 30 日，参院財政金融委員会でリスクプレミアムを測る指標について，「どれか一つでこのリスクプレミアムを捕捉できるということはない」，「企業収益や配当の動向，あるいは株価とか金利水準といった様々なデータを総合的に踏まえる」，「市場参加者からのヒアリング情報等も含めて総合的に判断していく」と述べ，イールドスプ
レッド（株式益回りと安全資産利子率の差）のほか，株価収益率（PER）や株価純資産倍率（PBR），ボラティリティ指標などに言及した．

非伝統的金融政策としての日本銀行の ETF 買い入れ

表7

23

日銀の ETF 買い入れが翌日以降のリスクプレミアム指標に及ぼした影響① TOPIX 連動 ETF の買い入れ（全期間）
(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

VARIABLES

l_derpl_derpl_derpl_derpl_return_nikkeivi

l_dvxjl_dvxjl_dvxjl_dvxjbojtpx_mc−1.512***−1.404***−1.404***−1.413***−51.96*(0.42)(0.42)(0.42)(0.43)(26.83)return_atam−0.0680***−0.0721***−0.0721*** −0.0723***(0.00)(0.00)(0.00)

dev_5dma−0.00816***(60.50)(60.57)(0.35)−2.540***−0.317(0.12)(0.28)(0.32)

0.003421.471***(0.00)(0.39)

rv2am(60.57)(0.32)

0.00291

1.252***(0.00)(0.34)

rv3am(61.15)−1.104***−1.182***−1.182***−1.266***(0.00)(0.00)
rv1am−322.4***−344.4***−344.4***−333.5***(0.32)

0.00147

0.352*(0.00)(0.21)−0.000544−0.000903−0.000903−0.00077

1.593***−0.207−0.278−0.278−0.216(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)(0.29)(0.67)(0.67)(0.67)(0.67)

0.001270.00480**0.00480**0.00465**−1.155***0.577*

0.338

0.338

0.484

(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)(0.15)(0.34)(0.32)(0.32)(0.34)

決定係数

0.365

0.362

0.362

0.362

0.152

0.013

0.018

0.018

0.013

観測数

2,828

2,828

2,828

2,828

2,696

2,674

2,674

2,674

2,674

return_jpy

定数項

4.2 節で使用したコントロール変数，εt は誤差項である．変数の作成方法は以下のとおりである．
被説明変数に用いるリスクプレミアム指標は次の 4 種類とする．
1 イールドスプレッド：株式益回り（Bloomberg が情報端末で公表している 1 株当たり 12 カ月先⃝予想純利益（Earnings Per Share; EPS ）の株価に対する比率）と安全資産利子率（10 年物国債
流通利回り）の差で定義される．この予想リスクプレミアム（expected risk premium; ERP）が日銀の買い入れ翌日までにどのように変化するかその変化幅（∆erpt+1 ）をとらえる．
2 日経平均ボラティリティ・インデックス（日経 VI）⃝：日経平均株価の変動を投資家がどのように予想しているかを表す指数で，数値が高いほど投資家は相場が大きく変動すると予想していることを意味する．ここでは日経平均 VI の当日終値から翌日終値までの変化率をとらえる．
3 大阪大学数理・データ科学教育研究センターが公表している VXJ （Volatility Index Japan）⃝：
24)

日経平均のインプライド・ボラティリティ．ボラティリティ・サーフェス

を用いて市場で取引されていないオプションの権利行使価格を導出し，近似精度を高めている（Fukasawa, Ishida,

Maghrebi, Oya, Ubukata, and Yamazaki, 2011）．本論では日銀の ETF 買い入れ当日終値から翌日終値までの VXJ の変化幅（∆vxjt ）への影響を見る．
表 7 では日銀の ETF 買い入れが翌日以降のリスクプレミアム指標に及ぼした影響について見ている．はじめに TOPIX のイールドスプレッドの変化幅（当日から翌日）への影響について見た（1）〜（4）列では，日銀の TOPIX 連動 ETF の買い入れ額（浮動株時価総額対比）の係数は，符号条件は満たした．他方，日経平均連動 ETF の買い入れ額が日経平均のイールドスプレッドに及ぼす影響を見ると，有意な結果は得られなかった．安達・北村・平木（2021）では個別銘柄のイー

24

X 軸にオプションの満期日，Y 軸に権利行使価格，Z 軸にボラティリティをプロットした 3 次元グラフの曲面のこと．

経

24

済

研

究

②日経平均連動 ETF の買い入れ（全期間）

VARIABLES

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

l_derpl_derpl_derpl_derpl_return_nikkeivi

l_dvxjl_dvxjl_dvxjl_dvxj

0.518

0.436

0.436

0.527

−184.8***−207.5*−221.7**−221.7**−212.3*(0.87)(0.86)(0.86)(0.87)(47.70)(110.00)(109.60)(109.60)(110.60)

0.00103

0.00227

0.00227

0.00253−0.532−0.398−0.398−0.454(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)(0.33)(0.31)(0.31)(0.31)

bojnky_mcnky

return_atam

dev_5dma

0.0032(0.00)

rv1am−2.504***0.159(0.12)(0.27)−0.00315

0.506(0.00)(0.35)

rv2am−0.00284

0.455(0.00)(0.31)−0.00176

rv3am−0.0212(0.00)
return_jpy−0.00991*−0.00965*−0.00965*−0.00972*(0.20)
1.375***−0.673−0.704−0.704−0.668(0.68)(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)(0.29)(0.68)(0.68)(0.68)

0.00180.001160.001160.00157−1.032***

0.443

0.166

0.166

0.371

(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)(0.15)(0.35)(0.34)(0.34)(0.36)

決定係数

0.002

0.002

0.002

0.002

0.152

0.002

0.003

0.003

0.002

観測数

2,695

2,695

2,695

2,695

2,696

2,674

2,674

2,674

2,674

定数項

注１）サンプル期間は日経平均の高頻度データが得られた 2010 年 12 月 1 日〜2021 年 12 月 10 日．
注２）上段は係数，下段のカッコ内の値は標準誤差．
注３）被説明変数は erp と vxj が ETF 買い入れ当日から翌日までの変化幅，日経平均 VI は同変化率．

ルドスプレッドへの影響を週次単位で分析し，日銀の ETF 買い入れがリスクプレミアムを下押しする効果を持つとの結果を得ている．本論では，複数の銘柄で構成される株価指数のイールドスプ
レッドに注目しているが，日次の変化ではなく，もう少し長期的なスパンで影響を見る必要があるかも知れない．
ボラティリティ指標である日経平均 VI の変化率への影響については，日銀が日経平均連動 ETFを買い入れると，翌日にかけての日経平均 VI の変化率が下がるという関係が確認できた．サンプ
ル期間を QQE 以降に限定しても結果は変わらず，また，TOPIX 連動 ETF の買い入れでも，翌日の日経平均 VI の変化率を下げる効果がみられることがわかった．
もうひとつのボラティリティ指標，VXJ の（翌日にかけての）変化幅を見ると，日銀の ETF 買
い入れにより，買い入れ当日から翌日までの VXJ の変化幅は小さくなる傾向が確認できた．サン
プル期間を QQE 以降に限定しても，結果は変わらなかった．また，この傾向は TOPIX，日経平
均ともに共通していた．もっとも，ETF の買い入れ当日には大きなショックがあった場合が多く，
ボラティリティが翌日にかけて低下するのは，日銀の買い入れが影響したというよりも，大きなショックで日銀の買い入れとボラティリティの上昇が同時に発生していた可能性も考えられる．

5. おわりに
前節までの分析から，日銀の ETF 買い入れが午後，もしくは午後から翌日，翌々日にかけての株価を上昇させる（リターンを高める）とともに，株式市場のボラティリティ（RV ）を抑える役割を果たしていたことが確認できた．また，日経平均 VI や VXJ など，翌日以降のボラティリティ
指標に及ぼす影響を見ても，日銀の ETF 買い入れが株式市場の変動を抑制する一定の効果を有す非伝統的金融政策としての日本銀行の ETF 買い入れ

25

ることがわかった．ETF 買い入れの隠れた（あるいは真の）目的として，資産価格への働きかけや金融市場の混乱を回避するというマクロ・プルーデンスの視点もあったのかも知れない．
他方で，イールドスプレッドに代表されるリスクプレミアム指標に対しては，明白な影響が確認できず，ここから日銀が「リスクプレミアムに働きかける」という ETF 買い入れの所期の目的を果たしていたと結論付けることは難しい．リスクプレミアムへの影響については，分散リスクプレ
ミアムや個別銘柄のイールドスプレッドなど，幅広くとらえる必要があるだろう．本論での分析結果が示すとおり，日銀のよる ETF の買い入れが株価を上昇させるとともに，ボラティリティを下げる効果を継続的にもたらしていたのだとすれば，これこそがリスクプレミアムの低下につながっていたと考えることも可能かも知れない．いずれにせよ，当日午後や翌日に限定せずに，より長い
時間軸で ETF 買い入れの効果を測ることも重要であろうし，設備投資など実体経済に対してどの程度の効果があったのかを見ることも政策効果を測る上では欠かせない視点である．

経

26

【補論

済

研

究

実現ボラティリティ（Realized Volatility）の計測】

ボラティリティの精度の高い推定量として近年，Andersen and Bollerslev（1998）が提唱した実現ボラティリティ（Realized Volatility; RV ）が注目されている．RV は ARCH モデルや

GARCH モデルなどボラティリティ変動モデルを拡張したものではなく，ボラティリティの推定に関する新しい方法と位置付けられている．
資産価格の対数値 p(s) が拡散過程（diﬀusion process）に従っていると仮定する．

(補 1)

dp (s) = µ (s) ds + σ (s) dW (s)ただし，µ(s) は瞬時的なドリフト，σ 2 (s) は瞬時的なボラティリティ，W(s) はウィナー過程である．ここで第 t − 1 日の最終時点を t − 1，第 t 日の最終時点を t とすると，第 t 日の真のボラ
ティリティは∫ tσt2 =σ 2 (s) ds

(補 2)

t−1

と表すことができる．これは瞬時的なボラティリティを積分したもので，累積ボラティリティ（Integrated Volatility; IV ）と呼ばれる．RV は推定方法がシンプルなうえに，理論的裏付けもあるため，近年，高頻度データを利用できるようになったことに伴い実証研究が進んでいる（渡部，2005，渡部・山口，2006，渡部・佐々木，2006，渡部，2007 など）．
()
第 t 日の n 個の日中リターン rt−1+1/n , rt−1+2/n , . . . , rt が与えられたとき，RV はこれらを2 乗して合計した
RVt =

∑n

r2
i=1 t−1+i/n(補 3)と表される．ここで n → ∞ とすると，資産価格にノイズがなければ RVt は σt2 に確率収束する．
25)

ただし，n を大きくし過ぎると RV は市場のマイクロストラクチャー・ノイズ

による変動ばかりをとらえてしまうことが知られているため，RV の計算には，ティックデータ（歩み値）ではなく，

5 分間隔の値を使うことが一般的である（渡部，2010, 2020）．
また，夜間や昼休みのリターンは時間間隔が長いため，そのまま 2 乗して加えると時間の離散化による誤差が無視できなくなる一方で，これらを除くとボラティリティを過少評価してしまうとい
26)

う問題点もある．Hansen and Lunde（2005a, b）は夜間や昼休みのリターンの 2 乗を加えずにRV を計算し（RV 1t と表す），これに日次リターン Rt の標本分散と RV 1t の標本平均の比（調整係数 c ）をかけるという方法を提案している．
本論でもこれにならい，日経 NEEDS Tick Data（株価指数）から TOPIX と日経平均株価の 5分間隔の対数階差を 2 乗し，取引開始から終了時点まで合計することで RV を計測する．

()2/T
t=1 Rt − R∑T
t=1 RV 1t /T∑T

RV 2t = cRV 1t , c =

(補 4)

25
市場のマイクロストラクチャー・ノイズの代表的なものに，bid-ask bounce や非同期取引がある．bid-ask bounce とは，約定価格がビッド価格（ベスト・ビッド）とアスク価格（ベスト・アスク）の間を行き来することで生じる価格変動のこと．非同期取引とは，新たな情報が株価に反映されるまでの時間は個別株の取引頻度に応じて異なるため，平均的な株価指数にノイズが生じてしまうというものである．
26

Watanabe and Ubukata（2009）は，市場のマイクロストラクチャー・ノイズや夜間・昼休みの処理によって RV にどの程度の差が生じるかを分析している．

非伝統的金融政策としての日本銀行の ETF 買い入れ

27

こうして計算される RV 2（
t = cRV 1t ）の標本平均は日次リターンの標本分散に等しくなる．

)2
1 ∑T
1 ∑T (
RV 2t =
Rt − R
t=1
t=1
T
T

(補 5)

RV 1t に Hansen and Lunde の調整係数 c をかけたものを RV 2t とする．午前と午後の RV 2t
pm（RV 2amと RV 2t ）を算出するため，調整係数も（補 6）式のとおり午前と午後に分けて算出
t
する．

)
(
am 2
Rtam − R∑Tam
RV 2am= cam RV 1am
=
t
t , c

t=1

∑T

am
t=1 RV 1t(補 6)

ここで，cam は午前の調整係数，cpm は午後の調整係数である．午前の調整係数 cam に含まれpm

る Rtam は，前日の終値から当日の午前終値までのリターン，Rt

は当日の午前終値から午後終値までのリターンを表す．つまり，午前の調整係数は夜間の時間帯を，午後の調整係数は昼休みの時
間帯をそれぞれ含んでいる．
さらに，渡部・佐々木（2006）にならい，前日終値から当日始値までの夜間リターンを 2 乗して
am
午前の RV1 （RV 1amt ）に加えたものを RV 3t ，午前の終値から午後の始値までの昼休みリター
pm

pm

ンを 2 乗して午後の RV1 （RV 1t ）に加えたものを RV 3t
参考文とそれぞれ定義する．

献

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ペーパーシリーズ (1)岩田一政・左三川郁子・日本経済研究センター (2018) 『金融正常化へのジレンマ』日本経済新聞出版社
左三川郁子・中野雅貴 (2020) 「政策提言 コロナ危機と闘う日銀のリスク性資産買い入れ，危機対策としての安定性を確保せよ」日本経済研究センター，2020 年 4 月――――・―――― (2020) 「日銀保有分を除く『市中流通残高』に応じた買い入れに―市場改革の第一歩に」日本経済研究センター，2020 年 5 月

28

経

済

研

究

――――・―――― (2020) 「日経平均が 2 万 600 円を下回ると日銀の ETF に含み損―通貨発行益の源泉は国債利息から分配金収入にシフト」日本経済研究センター，2020 年 12 月――――・―――― (2021) 「日銀，TOPIX 連動の ETF 買い入れに一本化―特定銘柄の保有比率上昇が累積的な副作用」，
日本経済研究センター，2021 年 3 月
渡部敏明 (2005) 「日経 225 先物価格の Realized Volatility」日本取引所グループ『先物・オプションレポート』Vol.17，

No.5―――― (2007) 「Realized Volatility：サーベイと日本の株式市場への応用」『経済研究』第 58 巻，第 4 号，pp. 352–373.
―――― (2010) 「日経 225 の Realized Volatility―–マイクロストラクチャ・ノイズと夜間・昼休みの調整―」日本取引所
グループ『先物・オプションレポート』Vol.22 No.3―――― (2016) 「日経 225 分散リスク・プレミアムの予測力」日本取引所グループ『先物・オプションレポート』Vol.28

No.11―――― (2020) 「Heterogeneous Autoregressive モデル―サーベイと日経 225 株価指数の実現ボラティリティへの応用―」広島経済大学経済研究論集第 42 巻第 3 号（前川功一教授 退任記念号），2020 年 3 月――――・佐々木浩二 (2006) 「ARCH 型モデルと “Realized Volatility” によるボラティリティ予測とバリュー・アット・
リスク」日本銀行金融研究所 金融研究 2006.10――――・山口圭子 (2006) 「日経 225 の Realized Volatility とインプライド・ボラティリティ」日本取引所グループ『先物・オプションレポート』Vol.18 No.12

非伝統的金融政策としての日本銀行の ETF 買い入れ

付表 1

29

日銀の ETF 購入回数と規模の推移（年度ベース）
（億円）

購入回数

購入額

１日当たり

設備人材 ETF

日銀総裁と

購入額累計

（日）

（本則分）

購入額

（特則分）

金融政策の名前（本則と特則）

2010

13

2,042

157

−

11

32

6,695

209

−

12

24

6,986

291

−

13

77

12,956

168

−

14

71

17,032

240

−

15

86

29,962

348

−

16

93

52,942

569

2,928

17

81

58,789

726

2,940

黒田東彦
（量的・質的金融緩和）

年度

18

76

53,603

705

2,928

19

69

56,106

813

2,892

20

56

48,592

868

2,940

21

8

5,608

701

−

白川方明
（包括的金融緩和）

15,723

22

7

4,907

701

−

355,125

合計

693

356,220514

14,628370,848

注）サンプルは 2010 年 12 月 15 日から 2023 年 3 月 14 日の ETF 買い入れまで．
出所）日本銀行「指数連動型上場投資信託受益権（ETF）および不動産投資法人投資口 （J-REIT）の買入結果ならびに ETF の貸付結果」より作成

付表 2

日銀による ETF 年間増加額の引き上げに基づく買入額ダミー（amount dummy）
期

ダミー変数

間

ETF 保有残高の年間増加額（公表日ベース）
全期間2010 年 12/15〜2022 年 6/30

買入額ダミー 12010 年 12/15〜2013/年 4/3

ETF 購入開始（白川総裁時代）→ QQE

買入額ダミー 22013 年 4/4〜2014 年 10/30

QQE（年 1 兆円）→追加緩和

買入額ダミー 32014 年 10/31〜2016 年 7/28

追加緩和（年 3 兆円）→金融緩和の強化

買入額ダミー 42016 年 7/29〜2020 年 3/15

金融緩和の強化（年 6 兆円）→コロナ緩和

買入額ダミー 52020 年 3/16〜2021 年 3/18

コロナ緩和（年 12 兆円）→点検

買入額ダミー 62021 年 3/19〜2022 年 6/30

点検（年 6 兆円の原則を排除）→ 2022 年 6 月末現在

注 1）日銀が ETF の買い入れを開始した 2010 年 12 月 15 日から（高頻度データが得られた）2022 年 6 月 30 日までを対象に，日銀の ETF 保有残高の年間増加額に基き分析期間をサブサンプルに分け，各期間に含まれる日を「1」，それ以外を「0」とする 6 種類の買入額ダミー変数を作成した．
注 2）日銀は 2018 年 7 月 31 日に「市場の状況に応じて，買い入れ額は上下に変動しうる」ことを決めたが，年間増加額の６兆円は維持したため，期間分割の対象としていない．
出所）日本銀行の金融政策決定会合の公表文より作成

経

30

付表 3

済

研

究

日銀による ETF 買い入れシェアの見直しに基づくシェアダミー（share dummy）（平均構成比，％）

ダミー変数

期

シェアダミー 1間（実施日ベース）

2010 年 12/15〜2014 年 12/1

シェアダミー 22014 年 12/2〜2016 年 10/2

シェアダミー 32016 年 10/3〜2018 年 8/5

シェアダミー 42018 年 8/6〜2020 年 4/30

シェアダミー 52020 年 5/1〜2021 年 3/31

シェアダミー 62021 年 4/1〜現在

̶2022 年 12/1〜現在

概

要

TOPIX

日経 225

JPX 日経 400

47.6

52.4

̶

44.9

53.3

1.8

52.5

42.8

4.6

62.1

32.4

5.5

68.4

27.3

5.7

100.0

0.0

0.0

TOPIX 連動と日経 225 連動の ETF を銘柄ごとの時価総額比例で購入TOPIX 連動、日経 225 連動，JPX 日経 400 連動の ETFをそれぞれ銘柄ごとの時価総額比例で購入

2.7 兆円を TOPIX 連動，残りの 3 兆円は 3 指数連動 のETF を銘柄ごとの時価総額比例で購入
4.2 兆円を TOPIX 連動，残りの 1.5 兆円は 3 指数連動のETF を銘柄ごとの時価総額比例で購入
約 75％を TOPIX 連動，残りの約 25％は 3 指数連動のETF を銘柄ごとの市中流通残高比例で購入
TOPIX 連動に一本化（設備人材 ETF は事実上の買い入れ停止）．銘柄ごとの市中流通残高に概ね比例するよう購入
原則として信託報酬率が最も低い銘柄を購入

注 1）日銀が ETF の買い入れを開始した 2010 年 12 月 15 日から（高頻度データが得られた）2022 年 6 月 30 日までを対象に，日銀の ETF 買い入
れシェアの見直し時期に合わせて，各期間に含まれる日を「1」，それ以外の日を「0」とする６つのシェアダミー変数を作成した．
注 2）本論の分析期間から外れるが，日銀は 2022 年 12 月 1 日以降，原則として信託報酬率が最も低い銘柄を買い入れている．
出所）日本銀行「資産買入等の基金の運営として行う指数連動型上場投資信託受益権等買入等基本要領」の制定等について（2010 年 11 月 5 日）

https://www.boj.or.jp/announcements/release_2010/mok1011b.pdf「量的・質的金融緩和の導入に伴う関連基本要領の制定および廃止等について」（2013 年 4 月 4 日）

https://www.boj.or.jp/announcements/release_2013/rel130404a.pdf「ETF の銘柄別の買入限度にかかる見直しについて」（2016 年 9 月 21 日）

https://www.boj.or.jp/announcements/release_2016/rel160921c.pdf「今後の ETF の買入れの運営について」（2018 年 7 月 31 日）

https://www.boj.or.jp/announcements/release_2018/rel180731h.pdf「ETF の買入れの運営について」（2020 年４月 30 日）

https://www.boj.or.jp/announcements/release_2020/rel200430a.pdf「ETF の買入れの運営について」（2021 年 3 月 23 日）

https://www.boj.or.jp/mopo/mpmdeci/mpr_2021/rel210323d.pdf「ＥＴＦの買入れの見直しについて」（2022 年 10 月 28 日）

https://www.boj.or.jp/mopo/mpmdeci/mpr_2022/rel221028b.pdfなどから作成付表 4

日銀が ETF を買い入れた日の午前の TOPIX（前日終値からの変化率）（％）
買い入れ日数

①前日終値

②前日終値

③前日終値

④前日終値

（日）

〜午前 10:00〜午前 10:30〜午前 11:00

〜午前終値

690

−0.9

−1.0

−1.0

−1.1

ETF 購入開始（白川総裁時代）→ QQE

70

−1.5

−1.6

−1.6

−1.7

QQE（年 1 兆円）→追加緩和

114

−0.9

−0.9

−1.0

−1.1

追加緩和（年 3 兆円）→金融緩和の強化

154

−1.0

−1.0

−1.0

−1.1

金融緩和の強化（年 6 兆円）→コロナ緩和

279

−0.8

−0.8

−0.9

−0.9

コロナ緩和（年 12 兆円）→点検

58

−0.8

−0.8

−0.8

−0.8

点検（年 6 兆円の原則を排除）→ 2022 年 6 月末現在

15

−1.8

−2.0

−2.1

−2.0

ETF 保有残高の年間増加額
全期間

注 1）サンプル期間（全期間）は 2010 年 12 月 15 日〜2022 年 6 月 17 日の買い入れまで．
注 2）午前の取引時間が 30 分延長された 2011 年 11 月 21 日以降，「午前終値」は 11 時 30 分の値．
注 3）始値と終値にはそれぞれ，日経 NEEDS Tick Data（株価指数）で「寄付レコード」と「終了約定レコード」と記された値を用いた．
出所）日本銀行の金融政策決定会合の公表文，日経 NEEDS Tick Data（株価指数）より作成．

非伝統的金融政策としての日本銀行の ETF 買い入れ

付図

31

日銀の ETF 買い入れ額の内訳と NT 倍率の推移

注 1）日銀が ETF を買い入れた日のみを表示している．
注 2）サンプル期間は 2010 年 12 月 15 日〜2022 年 6 月 17 日の買い入れ分まで．
注 3）各株価指数に連動する日銀の ETF 買入額は，日銀の公表資料に基づき筆者試算．
注 4）NT 倍率は日経平均株価を TOPIX で割った値．
，金融政策決定会
出所）日本銀行「指数連動型上場投資信託受益権（ETF）および不動産投資法人投資口（J-REIT）の買入結果ならびに ETF の貸付結果」
合の公表文，日経 NEEDS-FinancialQUEST より作成

経

32

付表 5

済

研

究

日銀の ETF 買い入れが TOPIX の実現ボラティリティ（RV）に及ぼした影響（表 6 のロバスト性チェック）

QQE 以降（2013 年 4 月 4 日〜コロナ危機）

被説明変数

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

rv1pm

rv1pm

rv1pm

rv1pm

rv2pm

rv2pm

rv2pm

rv2pm

rv3pm

rv3pm

rv3pm

rv3pm

説明変数

boj_mc−8.724***−9.904***−10.02***−10.13***−10.11***−11.47***−11.60***−11.74***−9.086***−10.17***−10.17***−10.56***(3.03)(2.88)(3.51)(2.82)

return_atam−0.056***−0.103***−0.035*−0.02−0.065***−0.119***−0.040*−0.023−0.073***−0.129***−0.056** −0.035(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(2.49)

rv1am(3.06)(3.02)(0.02)(0.02)

0.603***(0.02)(3.48)(0.02)(3.47)(0.02)(0.02)

0.696***(0.02)(0.02)−0.241***−0.229***(0.02)(0.02)(0.02)−0.227***−0.263***−0.244***(0.02)(0.02)(0.02)

dev_5dma

定数項(0.02)(3.51)−0.208***dev_at1030_5dma

return_jpy(3.50)

0.698***(0.02)
dev_amstart_5dma(3.55)−0.224***−0.259***(0.02)(0.02)−0.252***(0.02)

0.006

0.172*** 0.129*** 0.111*** 0.007

0.199*** 0.150*** 0.128*** 0.026

0.214*** 0.167*** 0.147***(0.03)(0.04)(0.04)(0.04)(0.04)(0.04)(0.04)(0.04)(0.04)(0.04)(0.04)(0.04)

0.080*** 0.169*** 0.150*** 0.149*** 0.093*** 0.196*** 0.173*** 0.172*** 0.094*** 0.201*** 0.182*** 0.176***(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)

決定係数

0.412

0.12

0.14

0.136

0.412

0.12

0.14

0.136

0.423

0.118

0.132

0.137

観測数

1,697

1,697

1,697

1,697

1,697

1,697

1,697

1,697

1,697

1,697

1,697

1,697

金融緩和の強化以降（2016 年 7 月 29 日〜コロナ危機）

被説明変数

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

rv1pm

rv1pm

rv1pm

rv1pm

rv2pm

rv2pm

rv2pm

rv2pm

rv3pm

rv3pm

rv3pm

rv3pm

説明変数

boj_mc−7.838***−10.62***−10.56***−10.38***−9.079***−12.30***−12.23***−12.02***−8.531***−11.54***−11.26***−11.42***

return_atam−0.076***−0.136***−0.062***−0.050** −0.088***−0.158***−0.072***−0.058** −0.096***−0.169***−0.090***−0.068**(2.33)(0.02)
rv1am(2.99)(2.92)(0.02)(2.94)(0.02)(0.02)

0.543***(0.02)(3.41)(0.03)(0.03)(2.81)(0.02)(3.60)(3.54)(0.03)(3.54)(0.03)(0.03)

0.642***(0.02)(0.02)−0.225***−0.219***(0.02)(0.02)(0.02)−0.222***−0.257***−0.242***(0.02)(0.02)(0.02)

dev_5dma

定数項(3.38)−0.194***

dev_at1030_5dma

return_jpy(0.02)(3.46)

0.628***(0.02)
dev_amstart_5dma(2.70)−0.214***−0.247***(0.02)(0.02)−0.247***(0.02)

0.066**

0.231*** 0.192*** 0.174*** 0.076**

0.268*** 0.222*** 0.202*** 0.089**

0.282*** 0.237*** 0.218***(0.03)(0.04)(0.05)(0.05)(0.04)(0.04)(0.04)(0.05)(0.05)(0.04)(0.05)(0.05)

0.071*** 0.153*** 0.128*** 0.129*** 0.082*** 0.177*** 0.149*** 0.150*** 0.087*** 0.189*** 0.165*** 0.159***(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.02)(0.03)(0.03)(0.03)(0.02)(0.03)(0.03)(0.03)

決定係数

0.469

0.143

0.178

0.165

0.469

0.143

0.178

0.165

0.461

0.136

0.159

0.160

観測数

1,309

1,309

1,309

1,309

1,309

1,309

1,309

1,309

1,309

1,309

1,309

1,309

注 1）サンプル期間はいずれもコロナ危機以前（2020 年 3 月 14 日まで）．
注 2）上段は係数，下段のカッコ内の値は標準誤差．
注 3）被説明変数は午前から午後にかけての変化幅．