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深層学習を用いた J-REIT 個別銘柄パフォーマンス要因の分析
2020 年 9 月 11 日
REIT 投資顧問部 研究員 小西勝也
J-REIT 個別銘柄のパフォーマンスに影響を与える要因を定量的に分析する方法としては重回帰分析などを用いた方法が一般的に知られている。しかし、これらの手法は、各要因間の相互作用を分析者が明示的に変数として組み入れない限り考慮することはできず、同時に分析可能な要因数にも制約がある。
また、J-REIT 個別銘柄のパフォーマンスと要因との関係や、各要因間の関係に非線形性を考慮した分析を行うことは困難であるなど様々な課題がある。



本稿では、そのような課題解決を目的として深層学習モデルを用いた分析を行うこととした。深層学習はその予測、推定プロセスが複雑であるが故に人間には解釈が難しく、モデルの中身がブラックボックス化してしまい、投資運用等の高い説明責任が求められる業務には適さないといった問題が指摘されてきたが、近年は深層学習モデルの解釈可能性を高めるための手法の研究開発が進んでいる。



本稿では、深層学習により、J-REIT 個別銘柄のパフォーマンスを各要因から推定するモデルを構築し、株式リターンの予測根拠解析等にも使われている LRP（Layer-Wise Relevance Propagation）手法を用いて、個別銘柄パフォーマンスに対する各要因の寄与度を算出した。その際、期間別での算出も行い、時系列での各要因の寄与度の変化についても確認した。



その結果、投資家が J-REIT の投資判断の際に重視している指標は総じてパフォーマンスに対する寄与度が大きいが、その中でも一口当たり会社予想分配金の変化率のプラス寄与が最も大きく、また予想P/NAV 等の寄与度も相対的に大きいこと、更に各要因の寄与度は時系列で変化しており、2020 年のコロナ禍においては、高収益性や割安感を示す指標よりも財務面での安全性を示す LTV 水準の寄与度が大きくなり、また見通しの厳しいオフィス・商業・ホテル等の物件保有比率のマイナス寄与が大きくなるなど、安全性の高さがパフォーマンスに大きく影響していることを改めて確認した。

1.

はじめに
J-REIT 個別銘柄の投資口価格は市況や物件取得等のイベント、保有物件の運用状況など様々な要因の影響を受け日々変動している。そして、各要因の影響度はそれぞれの銘柄の資産特性やバリエーション水準、財務内容などの違いにより異なると考えられる。このような各要因の影響度を定量的に分析した先行研究はいくつか見られ、重回帰分析などの線形回帰モデルを用いた分析が一般的に行われている。しかし、これらの手法では要因間の相互作用は変数として明示的に組み込まない限り分析することはできず、同時に分析可能な要因数にも制約を受けることとなる。また、J-REIT 個別銘柄パフォーマンスと各要因との関係や、各要因間の関係を線形関係のみで表現するのは困難であるなど様々な課題がある。
このような中、近年は深層学習（ディープラーニング）と呼ばれる手法がその高い分析精度から注目を集めている。
深層学習では脳の神経構造を模したモデルを用いることで線形・非線形構造に対応し、各要因間の相互作用も自動的に考慮しつつ、より多くの要因を分析対象とすることが可能である。そこで、本稿では深層学習モデルを用いて、J-REIT 個別銘柄のパフォーマンス推定を行うモデルを構築することとした。

1

Report2020年9月11日

しかし、深層学習モデルは予測、推定を行うプロセスが非常に複雑であり、一般的にその解釈は人間には困難であることから、モデルの中身がブラックボックス化してしまう問題がある。いくら高い分析精度が期待でき、従来手法における課題の解決が可能だといっても推定プロセスがブラックボックスでは高い説明責任が求められる投資運用等の業務には適さない。そこで、近年はこのような問題を克服すべく、深層学習モデルの解釈可能性を高めるための技術や手法の研究開発が急速に進展している。本稿で用いる LRP もそのような社会的要請に応えるため開発、提案された推定根拠の解析手法の一つであり、本手法の使用により従来手法の課題を克服すると同時に
J-REIT 個別銘柄パフォーマンスのより詳細な要因分析が可能になると考え、使用するに至った。
本稿では、上述の方法により、各要因の J-REIT 個別銘柄のパフォーマンスに対する寄与度を調べる。その際、①J-REIT 全上場銘柄、②月間パフォーマンスが上位の銘柄、③月間パフォーマンスが下位の銘柄の 3 パターンの銘柄区分における各要因の寄与度の平均を確認することで、平均的な要因の寄与度に加え、パフォーマンス上昇の要因、パフォーマンス低下の要因についても分析した。また、①～③の各パターンにおいて[1]直近 3 年間（2017 年 7 月～2020 年 6 月）、[2]2019 年 1 月～2019 年 12 月、[3]2020 年 1 月～6 月の 3 通りの期間別での各要因の寄与度平均を算出することで、時系列変化についても確認した。

2.

分析方法
2.1

使用データ

目的変数には J-REIT 個別銘柄の月次収益率（トータルリターン）を使用する。入力変数とするデータは、別表1 記載の通り、配当利回り、P/NAV などのバリエーション指標や NOI 利回りや不動産用途別保有比率などのポートフォリオ属性値、何月のデータかを示す月別のダミー変数、マーケット関連データ等、計 58 系列を採用している。なお、分析には原則として各月末値やその変化等を用いるが、含み損益率等の決算発表以外で入手困難なデータに関しては決算発表月にのみ値が変化するデータとして扱う。また、各入力変数には標準化・正規化等の前処理を実施している。分析に使用するデータ期間は各月末に上場している銘柄数や学習モデルに入力可能なデータ総数、データの入手可否等を考慮し、2005 年 7 月～2020 年 7 月とした。

2.2
1.

使用する分析モデル・推定根拠の解析手法使用する分析モデル ： ディープニューラルネットワーク（Deep Neural Network 以下、DNN）
DNN とは脳の神経構造（ニューロン）を模倣し、コンピュータ上で人工的に再現したニューラルネットワ
ークを 4 層以上に層を深く、多層にしたモデルを指す。DNN は基本的にデータを入力する入力層が 1 つ、情報を処理する中間層が 2 つ以上、結果を出力する出力層が 1 つの多層構造を持つことで、情報の複雑さにより対応した処理を可能としている。本手法は近年のコンピュータの処理能力向上を背景に急速に進化しており、その高い分析精度などから注目を集めている。
なお、本稿では説明の単純化のため、全ての層が全結合層 1の最も基本的なモデルを採用している。
モデル構造の詳細は別表 2 の通りである。モデルは Python の Chainer ライブラリを用いて実装し、またハイパーパラメータ 2は簡単な探索を行い、設定している。

2.

推定根拠の解析手法 ： LRP （Layer-Wise Relevance Propagation ）LRP はニューラルネットワークモデルにおいて、出力値からその計算を遡ることで入力値の出力値に対する寄与度を計算する手法である。各層における各入力値の出力値に対する寄与度の総和は全ての層で等しく、前の層から後ろの層に伝播する過程で各入力値の寄与度の比率が変わっていくという考えに

1
2

ニューラルネットワークモデルにおける層の種類。前の層と後ろ層のニューロンが全て接続されている層のことを指す。
推論や予測を行う機械学習アルゴリズムを構成する際に調整が必要となる設定値、変数のことを指す

2

Report2020年9月11日

基づいており、各入力値の寄与度は「出力層→中間層→入力層」の順に計算を逆に辿り、入力層での寄与度を算出することで求まる。なお、各入力値の寄与度は入力するサンプルごとに算出することが可能である。本手法は Python の Chainer ライブラリの機能を利用してコーディングし、実装している。各入力値の寄与度の計算式は、先行研究（【参考文献】[1][2][3]等）を参考に設定した。

2.3
1.

分析手順
J-REIT 個別銘柄パフォーマンスを別表 1 記載の各要因から推定する深層学習マルチファクターモデルを構築する。

2.

深層学習モデルの推定精度を検証する。推定精度検証を行うモデルは、[ⅰ]分析に使用可能なほぼ全てのデータを用いた 2005 年 7 月～2020 年 6 月の 15 年間、[ⅱ]金融危機以降の 2010 年 7 月～2020 年 6月の 10 年間、[ⅲ]2017 年 7 月～2020 年 6 月の 3 年間（3 年はモデルの学習に必要なデータ数、金融環境の変化等を勘案して設定）、の 3 つの学習期間で学習を行ったモデルとする。

3.

学習済モデルに対して学習期間のデータを入力の上、LRP 手法を用いて推定結果（出力値）に対する各要因（入力値）の寄与度を求める。その際、①J-REIT 全上場銘柄、②月間パフォーマンスが上位の銘柄、③月間パフォーマンスが下位の銘柄の 3 パターンの銘柄区分における各要因の寄与度の平均を算出の上、①～③の各銘柄区分において[1]直近 3 年間（2017 年 7 月～2020 年 6 月）、[2]2019 年 1 月～2019年 12 月、[3]2020 年 1 月～6 月の 3 通りの期間別での各要因の寄与度を算出する。なお、②③のパフォーマンス上位・下位銘柄に関しては、各月のトータルリターンが上位 20%、下位 20%に該当する銘柄がそれぞれ分類されることとする。

3.

分析結果
3.1

モデルの精度検証構築した深層学習モデルの推定精度検証を行うが、個別銘柄パフォーマンスの推定では精度面で外れ値による影響が相対的に大きくなることが予想される。そこで、評価指標には、一般的に外れ値による影響を受けにくいとされる平均絶対誤差（Mean Absolute Error 以下、MAE）を用いることとした。「2.3 分析手順 2．」で示した 3パターンの学習期間のモデルの精度検証の結果は図表 1 の通りである（MAE 値は小さいほど推定精度が高いことを示す）。学習させたデータ期間が異なるため、単純に MAE 値が最も低いモデルが精度面で最も優れているとは言えないものの、直近 10 年や直近 3 年のモデルではある程度の精度で学習できていることが確認できる。
また深層学習モデルでは、学習させるデータ数が増えれば増えるほどその精度が高くなることが一般的だが、金融市場のようにエルゴード性 3が成立しない領域においてはその限りでないことが知られている。J-REIT 市
場も創設初期と現在とでは個別銘柄パフォーマンスと各要因の関係性等も相当程度変化していると考えられ、一定以上過去のデータをモデルに学習させることはモデルの推定精度向上に寄与しないと考えられる。加えて、本稿では直近の J-REIT 個別銘柄パフォーマンスに影響を与える要因を分析することを主目的とするため、直近 3 年間のデータを用いて個別銘柄パフォーマンスの要因分析を行うこととした。

【図表1】深層学習モデルの精度検証結果
15年間（2005年7月 10年間（2010年7月 3年間（2017年7月～2020年6月）

学習期間のMAE値

2.97%～2020年6月）～2020年6月）

1.85%

1.53%（出所）三井住友トラスト基礎研究所が作成
3

時間軸方向及び集団方向の統計的性質が同じであることを仮定できる状況

3

Report3.2

2020年9月11日

LRP を用いた個別銘柄パフォーマンス要因の分析

各要因の寄与度の分析は前述の①～③の各銘柄区分において、「2.3 分析手順 3．」で示した[1]～[3]の 3通りの期間別に LRP 手法で算出した各要因の寄与度の平均を求めることで行う。分析の結果は、図表 2～4 の通りである。図表 2～4 において寄与度がプラスの場合には各要因が個別銘柄パフォーマンスに対してプラスに寄与していることを、マイナスの場合にはマイナスに寄与していることを表している。なお、本稿では、個別銘
柄別要因のパフォーマンスに対する寄与度の分析を主目的とするため、「別表 1 の 42～58」の月別ダミー変数及びマーケット関連の入力変数に関しては説明の対象外としている。加えて、図表 2～4 のグラフでは[1]～[3]のいずれの期間においても寄与度が相対的に低い要因については、一部重要性の高い要因を除き、可視性を高めるため記載を省略している。
図表 2～4 から得られた個別銘柄パフォーマンス要因別寄与度の分析結果については以下で説明することとする。

①

J-REIT 全上場銘柄

図表 2 からは投資家が J-REIT の投資判断を行う際に重視している指標の寄与度が総じて大きいことが確認できるとともに、次の(1)～(4)のようなことが分かった。(1)一口当たり会社予想分配金の変化率のプラス寄与が最も大きく、増配銘柄のパフォーマンスが高く、減配銘柄は低いこと。(2)投資口価格の割安割高を測る指標では予想 P/NAV、予想 PBR の順に寄与度が大きく、割安銘柄に対するパフォーマンスが高いこと。また、配当利回りや FFO 利回り（寄与が僅少なため図表への記載を省略している）の寄与度は小さい。(3)収益性指標では予想 NOI 利回りや予想償却後 NOI 利回り（記載を省略）よりも予想 ROE の寄与度が大きく、高 ROE 銘柄のパフォーマンスが高いこと。(4) 財務安全性の指標である LTV 水準の寄与も大きく、低 LTV 銘柄のパフォーマンスが高いこと。
また、物件用途別の保有比率では、オフィス・商業・ホテルが直近はマイナスに、物流がプラス方向に寄与しており、2020 年は特にその寄与度が高くなっていることがわかる。これは、コロナ影響等を受け、足元の物件収益の悪化や賃貸マーケットの構造変化へのリスク懸念からオフィス・商業・ホテルの保有比率が高い銘柄が売られ、相対的な投資口価格の安定感や EC 需要増等による将来的な施設需要増加を見込んで物流施設の保有比率が高い銘柄が選好されていることが要因として考えられる。また、トータルリターンは 1,3,12 カ月がマイナス寄与（リバーサル）で、6 カ月はプラス寄与（モメンタム）となったが、これは短期でのリバーサル効果に加え、通常半年決算の J-REIT 銘柄における投資口価格の上昇・下落基調が 6 ヵ月程度は継続し、その後反転する傾向にある事を示していると考えられる。トータルリターンの寄与度は、概ね予想 P/NAV に次いで大きい。
時系列での変化については、2020 年は LTV 水準の寄与度が直近 3 年平均や 2019 年を大きく上回り、反対に予想 P/NAV や予想 ROE 等は直近 3 年平均や 2019 年を大きく下回る結果となった。これは、コロナ影響でJ-REIT 市場全体の相場が大きく下落し、先行きへの不透明感が高まったことで、高収益性銘柄や割安銘柄に代わり財務面での安全性の高い低 LTV 銘柄等が相対的に選好されるようになったことなどが要因として考えられる。また、他にも 1・12 カ月ボラティリティの寄与度が 2020 年は高くなっているなどの変化が確認できた。

4Report②

2020年9月11日

月間パフォーマンスが上位・下位の銘柄

図表 3･4 を見ると図表 2 と概ね同じ要因の寄与度が大きいことを確認できる。図表 3 の月間パフォーマンス上位銘柄と図表 4 の下位銘柄で各要因の寄与度を比較すると、図表 3 の物流施設保有比率や図表 4 のホテル保有比率の 2020 年寄与度がそれぞれ大幅に高くなっていることなどがわかる。また、含み損益率についても寄与度が大きく、その寄与の方向、プラス・マイナスは図表 3 と 4 で異なる結果となった。これは、パフォーマン
スが上位の銘柄では、物件譲渡による含み益の投資主還元に対する期待や鑑定評価額下落に対する余力、財務面での安全性が評価され、含み損益率が高い銘柄が選好されたことに対し、パフォーマンスが下位の銘柄では、将来の決算発表等における鑑定評価額の引き下げや、それに伴う NAV 低下等のリスク回避のために売られたことが要因として考えられる。また、資産規模の 2020 年の寄与度は図表 4 において図表 3 よりもマイナス方向に高い結果となった。しかし、資産規模が大きいことは通常、収益の分散性・安定性が高いことを表しており、パフォーマンス低下に直結するとは考えづらい。これはコロナ禍で投資家からの注目度が高いオフィス・商業系等の大型銘柄においてパフォーマンス低下が進んだことが要因として考えられる。なお、同じく各銘柄の規模を表す時価総額に関しては投資口価格下落に連動して低下するため、マイナス影響が相殺され寄与度は比較的小さくなった。その他にも、図表 3 では予想 PBR の寄与度が図表 4 に比べ高く、反対に予想P/NAV の寄与度は図表 4 の方が高いことなどが確認できる。

5Report

4.

2020年9月11日

おわりに深層学習モデルとその推定根拠の解析手法である LRP を用いることで、J-REIT 個別銘柄パフォーマンスに影響を与える要因とその寄与度を詳細かつ定量的に分析可能であることを確認できた。J-REIT 個別銘柄パフォー
マンスに影響を与える要因はこれらの変動を日々継続的に観察することで、一定程度把握することは可能である
もの、本稿で示したような各要因間での寄与度の大小や時系列での寄与度の変化を客観的に把握することは非常に困難であり、定量的な要因分析を行う意義は大きいと考えている。
分析の結果からは、一口当たり会社予想分配金の変化率や予想 PNAV 等、J-REIT の投資家が投資判断において重視している指標の個別銘柄パフォーマンスに対する寄与度が高いことを定量的にも確認することができた。加えて、各要因のパフォーマンスに対する寄与度は時系列で変化しており、特にコロナ影響により J-REIT 市場全体の相場が急落した 2020 年上期はその変化が顕著で、高収益性や割安感を示す指標よりも財務面での安全性を示す LTV の寄与度が高まっている。足元のパフォーマンスの決定要因は、コロナ禍の非常時においては平常時と異なることが定量的にも確認できる。このように過去の分析期間を変えて見ることは、パフォーマンスに影響を与える要因をより深く、正確に知ることになり、将来のパフォーマンスを予測するうえでも非常に有益だと考えている。

6Report

2020年9月11日【別表1】 入力変数
No. 系列名
1 1ヵ月トータルリターン
2 3ヵ月トータルリターン
3 6ヵ月トータルリターン
4 12ヵ月トータルリターン
5 1ヵ月平均売買代金回転率
6 3ヵ月平均売買代金回転率
7 6ヵ月平均売買代金回転率
8 12ヵ月平均売買代金回転率
9 1ヵ月ボラティリティ
10 3ヵ月ボラティリティ
11 6ヵ月ボラティリティ
12 12ヵ月ボラティリティ
13 配当利回り（会社予想ベース）
14 一口当たり会社予想分配金 変化率
15 時価総額
16 予想FFO利回り
17 予想ROA（営業利益/総資産）18 予想ROE （純利益/純資産）
19 予想NOI利回り
20 予想償却後NOI利回り
21 インプライド・キャップレート
22 予想PBR
23 予想PNAV
24 予想BPS_変化率
25 出資総額_変化率
26 有利子負債残高_変化率
27 LTV（有利子負債残高/総資産）28 LTV_変化幅
29 1口当たり鑑定NAV(配当控除前)_変化率
30 含み損益率No. 系列名
31 資産規模（取得価額、取得譲渡予定を含む）
32 資産規模_変化率
33 オフィス物件保有比率
34 住宅物件保有比率
35 商業物件保有比率
36 ホテル物件保有比率
37 物流物件保有比率
38 ヘルスケア物件保有比率
39 エリア別保有比率_都心主要5区
40 エリア別保有比率_東京23区
41 エリア別保有比率_関東地方
42 1月データラベル
43 2月データラベル
44 3月データラベル
45 4月データラベル
46 5月データラベル
47 6月データラベル
48 7月データラベル
49 8月データラベル
50 9月データラベル
51 10月データラベル
52 11月データラベル
53 12月データラベル
54 TOPIX配当込みリターン
55 東証不動産株配当込みリターン
56 日本10年国債利回り_変化幅
57 S&P500リターン
58 米国10年国債利回り_変化幅

注1)16～24の入力変数は投資法人開示資料を参考に三井住友トラスト基礎研究所が算出
注2)54～58の入力変数はBloombergよりデータを取得（出所）三井住友トラスト基礎研究所が作成【別表2】モデルの構造及びハイパーパラメータ
ユニット数
活性化関数
Dropout率最適化アルゴリズム

batchsize
epoch数中間層1 中間層2 中間層3
入力層
58
300
150150
relu
relu
relu
0.2
0.20.2出力層
1linear

Adam
30100

※epoch数については上記の数を上限に設定したEarlyStoppingを実施している（出所）三井住友トラスト基礎研究所が作成

7

Report2020年9月11日【参考文献】[1] 日興リサーチセンター 投資工学研究所 小寺 佐藤 2019 「LRP を用いた深層学習株式リターン予測モデルの解釈の試み」 （日興リサーチ・レビュー）[2] 日興リサーチセンター 投資工学研究所 小寺 佐藤、東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻 坂
地 和泉 2020 「銘柄属性と市場情報を用いた深層学習株式リターン予測モデルの予測根拠の分析」（人工知能学会研究会資料 SIG-FIN-024）[3] 東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻 伊藤 坂地 和泉 2018 「深層学習を用いた経済テキスト可視化の検証」 （人工知能学会研究会資料 SIG-FIN-020）[4] クレディ・スイス証券経済調査部 塩野 2018 「アセット・リターン予測 AI とマクロ経済理論の融合―マルチタスク学習による正則化と識別―」（人工知能学会研究会資料 SIG-FIN-021）[5] 野村アセットマネジメント 阿部 中川 2018 「深層学習を用いたマルチファクター運用の実証分析」 （人工知能学会研究会資料 SIG-FIN-021）[6] 野村アセットマネジメント 阿部 中川 2019 「グローバル株式市場における深層学習を用いたマルチファクター運用の実証分析」 （The 33st Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence）[7] 東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻 宮崎 松尾 2017 「深層学習を用いた株価予測の分析」（The31st Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence）[8] 大和大学 石井 2018 「J-REIT の投資口価格を構成する要因に関する研究」（第 34 回ファジィシステムシンポ
ジウム 講演論文集、FSS2018 名古屋大学）[9] 住信基礎研究所 2007 「J-REIT のリスク要因に関する実証的研究」（財団法人トラスト 60 委託研究）[10] 住信基礎研究所 侯 2008 「J-REIT のリスク要因分析～サブプライム問題前のリスク・リターン特性を再確認する～」（STB Research Institute）[11] 資産運用研究所 成田 本山 2013 「J-REIT のリターンの要因について～運用資産の用途、地域、規模の観点から～」（NFI リサーチ・レビュー 2013 年 4 月）

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Report2020年9月11日【お問い合わせ】 REIT 投資顧問部
https://www.smtri.jp/contact/form-reit/index.php

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