REPORTCRE戦略実践レポート

第4回 「市場予測」
2010 年 5 月 10 日
投資調査部

１．市場価値推計に不可欠な市場予測
ＣＲＥの個別不動産分析に当たり、事業貢献度と両輪をなす視点として不動産競争力があり、さらに不動産競争力が最も強く反映される指標として市場価値を挙げることができる（第三回レポート参照）。市場価値は、不動産の将来キャッシュフローを、必要な時間加重収益率で割り引いた現在価値として算出されるが、そのためには個別不動産の将来キャッシュフローを予測する必要がある。
本レポートは、こうした個別不動産の将来キャッシュフローについて、合理的で説得力のある予測を行うための方法を紹介する。特に不動産市場は、需給調整に一定期間が必要となるため、株式や債券等の金融商品と比べ予測可能性が高いと言われており、そうしたノウハウをＣＲＥ戦略立案に携わる多くの企業や担当者と共有することで、ＣＲＥ戦略立案の一助となることを目指すものである。
具体的にはまず、不動産の需給調整に係わる特性および構造を、不動産サイクル分析をもとに確認する。その上でそうした需給調整構造を明示的に扱った予測手法を、稼働率および賃料等を決定する賃貸市場と、キャップレートを決定する取引市場の２つの市場ごとに紹介する。またＣＲＥ戦略立案にあたり事業ポートフォリオの観点から注視される、本業やその背景となる経済成長と不動産市場との関係を定式化し、その関係に基づく短期的な予測手法を紹介する。
図表．市場価値の主要な構成要素

ＣＲＥ分析評価→個別不動産分析
事業貢献度

ＶＳ

不動産競争力

使用価値

ＶＳ

市場価値

＝≒

Σ（ＮＯＩ）

割引率

＋売却価格
割引率

賃貸市場

Ｆ（空室率、賃料、入替、費用、ほか）

不動産市場の需給構造

キャップレート
取引
市場

1

REPORT 2010年5月10日

２．サイクルからみる不動産市場の需給構造
一般的に、不動産をはじめとした商品や資産の価格は、周期的な変動（サイクル）を示すが、これは様々な理由によって生じる需要および供給の変化に対し、もう一方が即座に追随（調整）できないために生じる。不動産市場に即せば、例えば企業収益の悪化に伴いオフィス需要が減少しても、供給であるオフィス用不動産の棟数や床面積は、物理的な滅失はもとより社会的な市場退出に至るまでにはかなりの時間を必要とするため、需給バランスが緩和し賃料や取引価格等は下落する。またこうした需給調整時のタイムラグは、個別不動産レベルにとどまらず地域レベルにおいても発生する。例えばニュータウン等の完成が人口ピークに間に合わない事例や、逆に人口が減少に転じても開発計画が中止されない事例等は、少なからずみられた。
そこで、こうした需給調整の発生局面を理解しその要因を探るため、過去の日本における不動産市場のサイクルをその周期の長さを基準に分類し、大きく４つのサイクルを抽出した。言い換えると不動産市場には４つの需給構造が存在すると解釈できる。
図表．不動産サイクル分析結果の概要
市街地価格指数変動率（６大都市、商業地）とサイクル分析結果
3025変動率（前期比：％）

20
15
10
50-5-10-15

市街地価格指数変動率

超長期サイクル

長期サイクル

中期サイクル2008/1H

2006/1H

2004/1H

2002/1H

2000/1H

1998/1H

1996/1H

1994/1H

1992/1H

1990/1H

1988/1H

1986/1H

1984/1H

1982/1H

1980/1H

1978/1H

1976/1H

1974/1H

1972/1H

1970/1H

1968/1H

1966/1H

1964/1H

1962/1H

1960/1H

1958/1H

1956/1H-20

短期サイクル出所）財団法人日本不動産研究所データをもとに住信基礎研究所推計
注）市街地価格指数変動率＝超長期サイクル＋長期サイクル＋中期サイクル＋短期サイクル

周期が 28～36 年と最も長い超長期サイクルは、非常に緩やかなサイクルを描きながら、一貫して下落基調を示している。同サイクルの発生は、不動産の利用者である人口や労働力の伸び、およびそれに伴う経済成長や物価上昇等が一貫して鈍化してきたことと呼応しており、不動産の｢総需要の変化｣に起因する。
周期が 13～19 年の長期サイクルの発生は、国家や地域の成長過程に伴う、不動産の｢需要内容の変化｣に起因する。すなわち 1960 年前後の山は｢工業｣の需要増加、1970 年代前半の山は｢住宅｣の需要増加、1980 年代後半の山は｢業務・商業｣の需要増加、2000 年代以降の緩やかな山は｢投資｣の需要増加に、それぞれ対応する（採用した商業地の価格指数は、不動産の各種需要変動から間接的な影響を受けやすい）。

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６～１０年周期の中期サイクルは、計画、解体、造成、建築など、実際の不動産供給までに一定期間必要という｢供給調整の長さ｣に起因する。
最後に３～５年周期の短期サイクルは、実績の変動のうち超長期・長期・中期の各サイクル部分を除いた残差にあたるが、これは不動産需要の変化に対し、売買契約や賃貸契約の締結・解消までに一定期間必要という｢需要・価格調整の長さ｣に起因する。
図表．不動産サイクル分析結果の概要

サイクル名

周期

標準偏差(%)

サイクル発生要因

モニタリング指標

超長期28～36年4.25

総需要の変化GDP、人口、物価（インフレ）

長期

13～19年4.64

需要内容の変化

産業、政策

中期

6～10年

1.90

供給調整の長さ

金融、着工、不動産収益

短期

3～5年

2.27

需要・価格調整の長さ 企業業績、所得・消費、賃料、空室率

３．不動産市場の中長期予測
不動産市場の需給構造に関する知見から、不動産市場の予測には、需要・供給・価格等を決定する要素として、各種サイクルの発生要因に関するモニタリング指標を取り込むことが望まれる。これにより構造変化等が発生しない限り、原理的には市場を予測できると言える。

３－１．賃貸市場の予測
オフィス用不動産の賃貸市場については、稼動床面積（需要）、供給床面積（供給）、成約賃料（価格）を、それぞれ被説明変数とした統計モデルを作成する。需要モデルの説明変数としては、超長期サイクル（のモニタリング）指標である就業者数や国内総生産を、長期サイクル指標である鉱工業生産指数や第三次産業指数を、短期サイクル指標である賃料をそれぞれ含む。一方供給モデルの説明変数としては、需要発生の一定期間後に顕在化することを考慮し、超長期サイクル指標である国内総生産を、中期サイクル指標である金利や着工量および不動産収益（＝賃料＆空室率）をそれぞれ含む。また価格モデルの説明変数としては、不動産オーナーの賃料決定要因を考慮し、短期サイクル指標である空室率を含む。
さらに、こうした４つの需給構造を含めた３つのモデルで構成する分析フレームを作成し、過去の実績データから具体的な統計モデルを推計しつつ、同モデルに経済予測等の外生変数を入力することで、説明力の高い予測を導き出す。またこれら分析フレームを都市や規模等のカテゴリー別に適用すると、各カテゴリーごとに異なるパラメーターが推計されるが、同パラメーターには、各種経済変数と需要・供給・価格（賃料）等の間に存在する、各カテゴリーに特有の関係性が反映されている。すなわち人口増減に伴う需要床面積増減等のテナントにおける需要弾力性、経済成長に伴う供給床面積増減等のデベロッパーにおける供給弾力性、空室率（稼働率）増減に伴う賃料増減等のオーナーにおける価格弾力性など、カテゴリー別の不動産関連プレイヤーにおける行動原理を把握・比較することができる。またこれらパラメーターを踏まえ実際のプレイヤーや関連業者へのヒアリングを行うことで、その検証や背景等をも理解することが可能となる。

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図表．賃貸オフィス市場の分析・予測フレーム
供給

新規供給率

総供給
（ストック）

供給ﾓﾃﾞﾙ

需要

賃貸市場

滅失

空室率

総需要
（稼動面積）

賃料ﾓﾃﾞﾙ

国内経済

需要ﾓﾃﾞﾙ

国内経済

平均
成約賃料

地域経済

地域経済

資産市場

金利
*外部予測機関の予測値を使用

新規需要率*外部予測機関の予測値を使用

キャッシュ
フロー水準

３－２．取引市場の予測賃貸市場では、公的データや仲介業者の存在により、需要と供給という市場変動の２要素が時系列データとして一般に入手可能であり、それらに影響を及ぼす要因・指標を理論的に定めることで、モデル作成および予測が可能であった。
これに対し不動産の売買にかかわる取引市場においては、どれだけの買主や購入希望不動産（需要）があり、またどれだけの売主や売却希望不動産（供給）があるかと言った、需要および供給に関する状況を量的データ等により把握･入手することはきわめて難しい。確認できるのは、需給バランスの結果として上下する取引価格やその単価、あるいはその主要要素であるキャップレート等に限られる。特に、近年の取引市場では収益還元評価が定着しつつある状況を踏まえると、取引物件のキャップレートを直接予測することが、多くの取引主体の関心事となってきている。
さて不動産取引の需要および供給の意思決定を行うプレイヤーとしては、直接的な取引主体として、国内の不動産プライベートファンド、J-REIT、生損保、デベロッパー、一般事業法人、個人富裕層等の国内投資家、およびグローバル REIT、政府系ファンド、海外の不動産プライベートファンド等の海外投資家が挙げられる。さらにファンド等を通じた間接的な投資家として、年金基金（国内・海外）、金融機関等のエクイティ投資家、および商業銀行や投資銀行等のデット投資家、さらには CMBS 等の二次証券化商品の投資家など、多様な顔ぶれが挙げられる。
ところでキャップレートの予測に通常のモデル分析手法を用いるならば、取引主体の主要な行動要因を代表した少数の経済指標を特定することが不可欠となる。ところが上述の通り取引主体が多様でその取引シェアも不透明であり、さらにキャップレートの時系列データとしては、例えば財団法人日本不動産研究所「不動産投資家調査」等の比較的期間の長いデータサンプルであっても、統一基準で収集されているのは 2001 年 10 月以降の半期データのみ（17 サンプル）という制約も課せられる。このため理論的に様々な分析指標候補は挙げることができても、プレイヤーの多様性および統計技術の観点から、少数の経済指標を特定することは容易ではない。
当社ではこうした状況に対し、様々な投資家の行動要因を示す多様な指標を、キャップレートの構成要素であるリスクフリーレート（ＲＦ）、リスクプレミアム（ＲＰ）、グロース（Ｇ）の３要因のいずれかに分類し、３つの指標の4

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みで説明する統計モデルを構築する。ただし各要因に含まれる個別指標が総当りとなるよう入れ替えることで、大量な変数の組み合わせ＝モデル（概ね３万件以上）を作成する。その上で各モデルの過去の実績に対する説明力を検証し、優良なモデルのみを抽出する（概ね 30～100 件）。最後にその優良モデルに経済予測値等を入力し複数の予測結果を算出した上で、予測値群の中央値を期待利回りの予測値と定める。
こうした予測プロセスは、各プレイヤーが自らの行動原理に沿ったキャップレートの相場観を形成しつつ、複数プレイヤーによる相場観のマッチングを通して、相場の全体感が醸成されるという、市場機能の一端を表現したものと考えることもできる。またモデル分析結果をみると、プロパティタイプによって優良モデルに採用される変数の内容は大きく異なるが、タイプ別のキャッシュフロー特性に対する取引主体の行動原理を理論的にも説明できる結果となっており、説得力の高いモデルおよび予測結果が導き出せる。
図表．キャップレートの推計モデル
Capratet = α + β1 ⋅ rf t－先行期間 + β 2 ⋅ rp t－先行期間 + β 3 ⋅ g t－先行期間 + β 4 ⋅ Capratet－1 + ε t
r f :リスクフリーレート
rp :リスクプレミアムg : グロース
Capratet −1 : 半年前キャップレート
t : 2001年下半期～2008年下半期
先行期間 : 0,1半期,2半期

図表．キャップレートの説明変数の分析指標候補
決定要因

カテゴリー
短期金利

リスクフリーレート要因
長期金利

国内投資環境リスクプレミアム要因

国内不動産投資環境

海外投資環境マクロ経済成長性
グロース要因賃貸収益成長性指標
日本円TIBOR3ヶ月
無担保コールレート翌日物
新発10年国債利回り
長期プライムレート
TOPIX_配当込み
日経平均株価日本金融機関貸出態度_大企業
建設業不動産業貸出態度_大企業
BBB格３年債スプレッド
STBRI_JーREIT_配当込み総合インデックス
STBRI_JーREIT_配当込みオフィスインデックス(オフィス）
STBRI_JーREIT_配当込み住宅インデックス（住宅）STBRI_JーREIT_総合インデックス予想配当利回り
STBRI_JーREIT_オフィスインデックス予想配当利回り（オフィス）
STBRI_JーREIT_住宅インデックス予想配当利回り（住宅）JーREIT時価総額
プライベートファンド運用資産総額
都市別空室率（オフィス）
地域別小売販売額（商業）グローバルREITインデックス
円ユーロ為替レート
円ドル為替レート
米国金融機関貸出態度_大企業
欧州金融機関貸出態度_大企業
全国実質GDP成長率
長短金利差
全国生鮮食品を除く総合CPI変化率
都市別空室率増減幅（オフィス）
都市別平均推計成約賃料増減率（オフィス）
都市別平均成約賃料増減率（住宅）
地域別小売販売額増減率（商業）5REPORT 2010年5月10日

４．短期予測４－１．ＣＲＥ戦略における短期予測の必要性
不動産を主要な資産として保有し、結果として長期の収益確保を目指す不動産事業者等の場合、上述した不動産サイクルを考慮した市場予測が極めて重要となる。
一方で不動産以外を本業とする一般事業法人にとっては、資産効率の向上が常に求められるため、一般的に本業の設備投資等に比べ資産効率の低い不動産については、事業貢献度が相当程度高い場合を除き、その保有の是非を検討することがＣＲＥ戦略立案の主要な目的となる。さらにそうしたＣＲＥ戦略に基づき資産売却・購入を判断した企業にとっては、不動産市場の中長期の見通しよりも、より短期的な時間の中で売却・購入のタイミングを図ることが重要となる。
ところで最近の不動産取引の実態をみると、リスク許容度の低下により買い手の絶対数が減少すると共に、売り手側の価格引き下げが進まない結果、不動産取引が成立せず不動産価格の相場観が形成されにくい状況が続いている。また不動産価格指標（インデックス）の公表は、その調査時点から半年以上遅れるのが一般的であり、公表時点の状況はさらに半年後あるいは１年後にしか確認できない。
当社ではこうした不動産市場（価格）の現状および短期的な方向性に対するニーズと、そのデータ制約を踏まえ、収益還元的な価格形成理論をベースとし、価格形成要因となる経済指標の動向から不動産価格の動向を推計する「不動産価格 DI（不動産価格動向指数）」を作成している。
特に日ごろは本業との関係から、不動産市場よりも経済動向全般への関心が高い一般事業法人やＣＲＥ担
当者にとっては、経済関連指標と不動産価格との先行・一致・遅行関係を理解することで、購入および売却タイミングの検討のみならず、資産ポートフォリオのあり方を検討する上でも、有用な情報となっている。

４－２．不動産価格 DI とその含意
例えば不動産価格 DI の作成プロセスを通じて得られる主な知見としては、不動産価格に対して、金融市場指標（株式、REIT 等）や企業活動指標（設備投資、有効求人倍率等）は先行性が強く、景気・業況判断指標（各種 DI、GDP 等）はほぼ一致し、金利・物価指標および賃貸市場指標（賃料、空室率等）は遅行性が強いといった特性が挙げられる。なおこうした先行・一致・遅行関係が生じるのは、①価格要素である将来キャッシュフロー（CF）に対する先行・遅行関係、および②指標の調整期間、の２つであると考えられる。
また当社では、こうした不動産価格と各経済指標との先行・遅行関係に関する仮説と実証を踏まえ、不動産価格と一定以上の相関を有する経済指標を先行指標（概ね６～１２ヶ月先行）・一致指標（概ね６ヶ月先行～６ヶ月遅行）・遅行指標（概ね６～１２ヶ月遅行）の３つの指標群に分類し、指標群ごとに各々DI（＝上昇指標数／採用指標数×100）を算出している。金融危機前後の不動産価格 DI の動きとその要因を振り返ってみると、３つの不動産 DI は、関連市場で生じたイベントを段階的に織り込みつつ推移しており、金融危機後に限れば、＜先行 DI の下落＝資金供給の変調＞、＜一致 DI の下落＝取引市場の悪化＞、＜遅行 DI の下落＝賃貸需要への波及＞といった、市況変化の各局面と符合し、結果として不動産市場の動向や転換局面を捉えている。
また 2009 年以降の経済の回復局面では、2009 年 5 月以前では先行・一致・遅行 DI の全てが 0 と出口が見えない状況にあったが、J-REIT 市場も含む金融安定化策が具体化した 2009 年の後半以降は先行 DI が 50 付
近まで回復している。先行 DI とのタイムラグを考慮すると、2010 年の後半には、不動産価格が上昇に転じる可能性が高いと推察される。

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REPORT 2010年5月10日

図表．不動産価格DI（東京、12ヶ月加重移動平均）

50

不動産価格先行DI

不動産価格一致DI

不動産価格遅行DI

2010年01月

2009年09月

2009年05月

2009年01月

2008年09月

2008年05月

2008年01月

2007年09月

2007年05月

2007年01月

2006年09月

2006年05月

2006年01月

2005年09月

2005年05月

2005年01月

2004年09月

2004年05月

2004年01月

2003年09月

2003年05月

2003年01月

2002年09月

2002年05月

0

不動産価格指数変動率（％）

10.8
0.6
0.4
0.2
0-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1100

2002年01月

不動産価格DI（0～100）

不動産価格DIと不動産価格変動率(東京、12ヶ月加重移動平均）

都心3区価格前月比出所）住信基礎研究所

５．市場予測プロセス
なお当社が定期的に実施する市場予測では、こうした定量的な分析・予測手法に加え、現地調査やヒアリング等の定性的な情報を最大限活用し、総合的な見通し判断を行う。一般事業法人のＣＲＥ担当者や担当部署等では、限られた人員のためこうした予測体制を自ら構築することは容易ではない。ただし実際のＣＲＥの分析評価や戦略立案にあたっては、そうした総合的な視点やプロセスを理解すること自体は、自ら簡易調査を実施したり外部機関を活用する際には有用と考えられる。
図表．市場予測プロセス

１．分析対象の設定

不動産市場要素として、経済動向（世界、国内、地域）、賃貸市場（タイプ別）、取引市場（資金、取引、期待利回り）、価格動向等の分野を設定し、複数分野を兼任するアナリストを配置する。

２．基礎調査公表データ等にもとづく統計分析の一方で、担当分野に詳しい実務家等の関連プレイヤーへのヒアリング、および不動産が立地する地域の実態把握のための現地調査等を実施する。

３．仮説抽出

ヒアリングおよび現地調査の結果から、地域経済および不動産市場における市場構造の変化に関する仮説を設定する。

４．仮説検証

従来モデルによる説明力が低下している場合、新しい仮説に基づく説明力の高いモデルを、タイプ別・地域別に探索する。

５．パラメータ確認

タイプ別・地域別の市場構造の特性を表すモデルパラメータが実務感覚と一致し、無理のない説明が可能かを確認する。説明が困難な場合は、仮説を見直しつつさらにモデルを探索する。

６．市場の予測第三者機関が提供するあるいはほぼコンセンサスと思われる経済シナリオ（予測値）を、一つあるいは複数設定し、モデルによる不動産市場の定量的な予測を行う。

７．総合判断モデルによる定量的な予測結果と、ヒアリングや現地調査から導かれる定性的な見通しとの整合性を確認しつつ、社内の他分野のアナリストも加えた内部検討会を通じて、総合判断を行う。

7REPORT 2010年5月10日【お問い合わせ】 https://www.stbri.co.jp/contact/form-investment/investment.html

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