２０２３年9月号

J-REIT に対する NAV 倍率の要因分解の検討
目

次

Ⅰ．はじめにⅡ．J-REIT の概要
Ⅲ．NAV 倍率の要因分解
Ⅳ．精緻化・高度化に向けた課題
Ⅴ．終わりに

三菱 UFJ トラスト投資工学研究所 研究部 鈴木 彰人

Ⅰ．はじめに
本稿では、投資家が認識している J-REIT(Japan-Real Estate Investment Trust)の時価総額と、保有する不動産の価値から算出される J-REIT の価値である NAV(Net Asset Value、
純資産総額)の比較に対する精緻化を試みている。比較の方法の１つとして、NAV 倍率(＝
時価総額/NAV)を計算することで市場価格が割安なのか割高なのかを評価することが可能である。一般的に NAV 倍率をみて J-REIT の割安/割高を判断するユースケースはあるが、その要因が投資対象のセクターに起因するものか個別要因であるかを(感覚的には理解できても)定量的に切り分けるのは難しい。今回はこれら２つの要因を理論的に切り分けることを試みており、この手法を用いることで、定量的な観点でセクター要因と個別要因の評価が可能となることが期待される。
本稿の構成は以下のとおりである。Ⅱ章で、まずは REIT の基本的な概要について説明し、NAV 倍率について解説する。Ⅲ章では NAV 倍率をセクター要因と REIT 自体の個別要因に要因分解する手法について紹介し、その手法を用いた試算結果を紹介する。またⅣ章ではデータの観点における NAV の評価の精緻化や高度化に向けた課題について触れたい。

Ⅱ . J-REIT の 概 要
１． REIT について
REIT(Real Estate Investment Trust、不動産投信)とは多くの投資家から資金を集めて｢不動産｣を購入し、そこから生じる賃料収入や売却益を投資家に分配する商品のことである。
日本では頭に JAPAN の頭文字｢J｣をつけて｢J-REIT｣と呼ばれている。
J-REIT は投資資産の対象の違い(用途)によって区分されている。具体的には図表１のよ
うに、単一のアセットを投資対象としている｢オフィスビル運用型｣｢住居運用型｣などの商品と、複数のアセットに分散投資している｢複合型｣や｢総合型｣の商品がある。｢複合型｣は投資対象となるアセットが２つに限定され、｢総合型｣は３つ以上のアセットに投資している

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REIT である。

図表１：J-REIT の投資対象の用途別分類
単一用途特化型

オフィス
住居
商業施設
物流施設
ホテル
ヘルスケア

複数用途型

複合型(２つの用途の不動産に投資)
総合型(３つ以上の用途の不動産に投資)

出所：東証公式 J リートガイドブックの情報より三菱 UFJ トラスト投資工学研究所作成

2023 年４月末時点で J-REIT は全 60 銘柄が上場している。その用途別割合は図表２のとおりで、総合型の J-REIT が全体の約 38%と最も多く、アセットタイプを分散させて運用している場合が多い。

図表２． J-REIT の用途別の割合

出所：J-REIT.jp の情報より三菱 UFJ トラスト投資工学研究所作成

用途が総合型や複合型の場合は、複数のアセットを投資対象としているため、J-REIT が投資しているアセットタイプの割合についても確認する。2021 年３月時点で全 J-REIT が保有している不動産のアセットタイプ別の割合を図表３に示した。基本的にはオフィス、倉庫、
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共同住宅、商業施設などが大部分を占めていることが見て取れる。各アセットタイプの特徴や特性などについては本稿では特に触れないが、資産運用情報(2016 年５月号)｢アセットタ
イプ別不動産について｣にまとめられているので参照されたい。

図表３：J-REIT が保有するアセットタイプの割合

出所：TOREIT より三菱 UFJ トラスト投資工学研究所作成

また、J-REIT には投資証券(株券に相当するもの)が発行され、｢株｣と同じように証券コードが割り当てられている。REIT と株式会社は投資者から出資を募り投資口を発行するという点で同じであるが、用語が異なるため注意が必要である。以降は基本的に REIT の用語を使用するが、用語の対応については図表４を参照されたい。

図表４：REIT と株の用語の対応表
REIT

株式

投資法人

株式会社

投資口

株式

投資口価格

株価

投資証券

株券

投資主、投資主総会

株主、株主総会

分配金

配当金

出所：三菱 UFJ トラスト投資工学研究所作成

J-REIT の各銘柄は市場において日々売買が行われ、投資口価格が存在している。すなわ
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ち日々の J-REIT の投資口の価値(＝時価総額＝投資口価格×発行済投資口数)を確認することが可能である。また、東証 REIT 指数(※東京証券取引所に上場する J-REIT 全銘柄を対象とした時価総額加重平均型の指数)を見ることで REIT 市場全体の傾向を把握することも可能である。

図表５：東証 REIT 指数の推移
2500

指数値

2000
1500
1000
500

2023/12022/72022/12021/72021/1

2020/72020/1

2019/7

2019/1

2018/70

出所：日経 NEEDS より三菱 UFJ トラスト投資工学研究所作成

２．REIT の仕組み
REIT は｢不動産投資法人｣と呼ばれる会社のような形態をとっている。簡潔に説明すると、REIT は不動産を取得・運営することを目的とした法人で、それ以外の業務を行うことは禁止されているため、資産運用に関する業務は関係者に委託している。そして賃料収入から委託や物件維持にかかるコスト、有利子負債などを差し引いた部分が投資家に分配されるというスキームとなっている。投資に関わるキャッシュフロー部分だけに着目すると図表６のようになっている。

図表６：REIT のキャッシュフロー簡略図

出所：資産運用情報(2013 年１月号)｢J-REIT のリターン特性について｣を参考に三菱 UFJ トラスト投資工学研究所作成

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３． NAV および NAV 倍率の定義
図表６において、時価総額は右下の投資家部分の価値に対応しており、上場している場合は前述のとおり市場において投資口価格×発行済投資口数によって確認することができる。
一方で図表７を見てわかるように、保有している不動産価値から有利子負債の価値を差し引くことで投資家部分の価値を算出することも可能である。この方法によって算出される価値のことを NAV(Net Asset Value: 純資産総額)と呼び、REIT が保有する不動産価値から投資口の価値を計測する方法の１つとして知られている。

図表７：NAV のイメージ図

借入

不動産

NAV

出所：資産運用情報(2020 年５月号)｢私募不動産ファンドと J-REIT の価格特性｣を参考に三菱 UFJ トラスト投資工学研究所
作成

NAV を計算するために REIT が保有している不動産の価値を知る必要がある。REIT は不動産投資法人として決算で不動産価値を公表しているので、決算期ごとに保有している物
件の不動産価値を確認することが可能である。一般的には不動産価値として、REIT が物件を購入したときの価値(簿価)を用いる場合と、すでに保有している物件のある時点における時価を不動産鑑定士が評価したもの(鑑定評価額)を用いる場合の２つのパターンがある。後者の鑑定評価額で計測した NAV は修正 NAV と呼ばれることもある。基本的にはその時の時価、すなわち鑑定評価額を用いたほうが経過年や市場価格を反映しているため、本稿ではNAV といった場合には簿価を用いた NAV ではなく、修正 NAV のことを指すこととする。
さらに時価総額を NAV で割ることで NAV 倍率という指標を定義することができる。NAV
倍率が１より大きいということは、時価総額が本質的な価値である NAV よりも大きいということで市場は REIT を割高に認識しているということである。また NAV 倍率の大小を比較することで、REIT 間の割高/割安の相対的な比較を行うことも可能である。
割安な状態(時価総額＜NAV)⇔

NAV 倍率＜１

今回の分析にあたって REIT の時価総額を FactSet Standard DataFeed Fundamental から取得した。REIT が保有している物件の鑑定評価額を東急不動産 J-REIT システム TOREIT
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から、有利子負債の情報を QUICK 端末からデータを取得して NAV および NAV 倍率を計算している。ここで NAV は決算発表ごとに計算できる数値であり、決算期変更がない限りは半年ごとに更新される。一方で時価総額は日々変動しているために、NAV 倍率(＝時価総額/NAV)は日々変動する指標となる。実際に J-REIT 全体の NAV 倍率の平均値は図表８の様な推移になっており、リーマンショックやコロナショックなどのストレス期(＝投資口価格の下落時)に割安な水準(＝NAV 倍率が１未満)となっていることが見て取れる。

図表８：J-REIT 全体の NAV 倍率の平均値の推移
2.5

NAV倍率

2
1.5
1
0.5

2022/62021/62020/6

2019/62018/62017/6

2016/6

2015/6

2014/6

2013/6

2012/6

2011/6

2010/6

2009/6

2008/6

2007/6

2006/6

2005/6

2004/6

2003/6

2002/60

出所：TOREIT、QUICK、FactSet より三菱 UFJ トラスト投資工学研究所作成

Ⅲ ． NAV 倍 率 の 要 因 分 解
この章では NAV 倍率をセクター要因と REIT 自体の個別要因に要因分解する手法について解説する。まずは｢１．用途別の平均 NAV 倍率をセクター要因として考えた場合｣について紹介し、この手法の課題点について述べる。またその課題を解決する手法として｢２．アセットタイプ別の NAV 倍率をセクター要因として考えた場合｣について解説する。
１． 用途別の平均 NAV 倍率をセクター要因として考えた場合（１） 要因分解の方法
先ほど図表８でみた J-REIT 全体の NAV 倍率の推移を用途別で確認する。実際に用途別の平均 NAV 倍率を図表９に示している。用途によっては該当する REIT の銘柄数が少ない
ため、挙動が不安定になっている場合もあるが、運用資産タイプによって挙動が異なっていることが見て取れる。例えば、アベノミクスによって訪日外国人旅行者が増加していた時期にホテル型の NAV 倍率が高く相対的に割高になっている。また、コロナ禍においては巣ご
もり消費の拡大などを背景として物流型が相対的に割高であるなどの特徴が見て取れる。また図表 10 では、用途別の NAV 倍率の標準偏差を示している。これを見て分かるように、同じ用途であっても NAV 倍率にバラつきが存在する。このことから、NAV 倍率にはいわ6/17
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ゆるセクター要因と個別要因の両方が存在していることが示唆される。

図表９：用途別平均 NAV 倍率の推移
4
3.5
3

NAV倍率

2.5
2
1.5
1
0.5

総合型

オフィス

物流施設

ホテル

住居

複合型

2021/1

2020/72020/1

2019/7

2019/1

2018/7

2018/1

2017/72017/1

2016/7

2016/1

2015/7

2015/1

2014/7

2014/10

商業施設

出所：TOREIT,QUICK,FactSet, J-REIT.jp の情報より三菱 UFJ トラスト投資工学研究所作成

図表 10：用途別 NAV 倍率の標準偏差
1.4
1.2

NAV倍率標準偏差

1
0.8
0.6
0.4
0.2

総合型

オフィス

物流施設

ホテル

住居

複合型

2021/1

2020/72020/1

2019/7

2019/1

2018/7

2018/1

2017/72017/1

2016/7

2016/1

2015/7

2015/1

2014/7

2014/10

商業施設

出所：TOREIT,QUICK,FactSet, J-REIT.jp の情報より三菱 UFJ トラスト投資工学研究所作成

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したがって１つの考え方として、NAV 倍率は図表９のように計算された用途別の平均
NAV 倍率を用いて以下の式のようにセクター要因と個別要因の分解を考えることもできる。
NAV 倍率＝用途別平均 NAV 倍率×個別要因（２） 要因分解における課題点
オフィスや住宅、物流などの単一の投資対象を運用している REIT に対しては、用途別平均 NAV 倍率をセクター要因として考えて、上式のように要因分解を行っても問題ないが、複数の投資対象を運用している｢複合型｣や｢総合型｣の REIT に対しては、この方法では問題が生じる。
具体的には、REIT ごとに保有物件のアセットタイプ別の構成割合が異なるため、複合型や総合型の平均 NAV 倍率をセクター要因として用いると、本来とは異なるアセットタイプ
構成割合を想定していることになり、正しく個別要因が抽出できているとはいえない。実際の複合型 REIT のアセットタイプについて、2021 年３月時点の例を図表 11 で比較している。
これをみると、NTT 都市開発リート投資法人(8956)はオフィスと共同住宅でのみ構成されているが、大和証券リビング投資法人(8986)は共同住宅とヘルスケア施設で構成されている。
これらの NAV 倍率の平均を複合型 REIT のセクター要因と考えると、NTT 都市開発リート投資法人ではヘルスケア施設を保有していないが、複合型 REIT の平均 NAV 倍率では、大和証券リビング投資法人がヘルスケア施設を保有しているため、ヘルスケア施設の情報を含んだものになっている。したがって、NTT 都市開発リート投資法人のセクター要因として複合型 REIT の平均 NAV 倍率を適用するのは不適切であることがわかる。

図表 11：個別 J-REIT ごとの保有アセットタイプの割合
100%

保有割合

80%
60%
40%
20%
0%
8956
共同住宅

8986
オフィス

ヘルスケア施設

出所：TOREIT より三菱 UFJ トラスト投資工学研究所作成

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２． アセットタイプ別の NAV 倍率をセクター要因として考えた場合（１） 要因分解の方法
前節において、用途別の平均 NAV 倍率はセクター要因として考えると問題が生じることについて説明した。この節では、セクター要因として用途別の NAV 倍率の代わりにアセッ
トタイプ別の NAV 倍率を用いることを考えたい。アセットタイプ別 NAV 倍率を用いることで J-REIT の用途に依らず、以下の式を用いて NAV 倍率のセクター要因を考えることが可能となる。
セクター要因＝アセットタイプ別 NAV 倍率の保有割合加重平均
単一のアセットタイプを投資対象としている場合、セクター要因は該当のアセットタイプ
別の構成割合が 100％で、それ以外が 0％なので、そのアセットタイプ別の NAV 倍率をそのまま適用させていることになり、前節で考えていた方法(＝用途別の平均 NAV 倍率をセ
クター要因として考える方法)と類似したものになる。一方で複合型や総合型の場合は、ア
セットタイプ別の構成割合で加重平均したアセットタイプ別 NAV 倍率をセクター要因として採用している。したがって、各々の REIT ごとの構成割合に応じたセクター要因を計算しており、その結果アセットタイプの構成割合の違いの影響をなくした個別要因の抽出が可能となる。ただし注意点として、アセットタイプ別 NAV 倍率は実際に計算できるものではないため何かしらの仮定の下で推定する必要がある。
（２） アセットタイプ別 NAV 倍率の計算方法
この項ではアセットタイプ別 NAV 倍率を推定する方法について説明する。一部で数学の専門的な手法に触れているが、詳細な解説は割愛させていただき、必要に応じて線形代数の専門書をご参照いただきたい。
まず、個々の REIT の NAV 倍率が各アセットタイプ別 NAV 倍率の保有割合加重で表現されることを仮定する。またここで、アセットタイプ i の NAV 倍率は個別の REIT に依らず同じであることを仮定している。
個別 REIT の NAV 倍率＝
Σ(アセットタイプ i の保有割合×アセットタイプ i の NAV 倍率)
本稿では、アセットタイプ別 NAV 倍率を推定する方法として、個別の REIT の NAV 倍率とアセットタイプ別の構成割合の情報から逆算する手法を採用している。全ての J-REITの NAV 倍率が上式のとおりにアセットタイプ別の NAV 倍率で構成されていると仮定すると、連立方程式(＝行列の形)で記述することができる。
REIT の NAV 倍率 = W × アセットタイプ別の NAV 倍率
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ここで W が保有割合の行列であるが、一般的に行列の行数(＝REIT の数)＞列数(＝アセットタイプの数)である場合、この行列は逆行列を持たず、逆算することが不可能である。
つまり、全ての REIT の NAV 倍率を表現できるアセットタイプ別 NAV 倍率は存在しないということになる。ただし、一般化逆行列(ムーア-ペンローズの擬似逆行列)という概念を用いることで、逆算はできないが(W に対してW ା という一般化逆行列を考えて)理論的に妥
当なアセットタイプ別 NAV 倍率を推定することが可能である。
アセットタイプ別の NAV 倍率 = W ା × REIT の NAV 倍率（３） 要因分解の試算結果
アセットタイプ別の NAV 倍率を推定した結果を図表 12 に示す。理論的には、J-REIT が単一の用途(＝単一アセット)であった場合、用途別の平均 NAV 倍率が(複合型や総合型で保有している同一アセットの物件の影響が加味されるが、)ある程度は推定したそのアセッ
トタイプ別の NAV 倍率と類似したものになる。実際に、元々の図表９で示した用途別の平均 NAV 倍率の傾向と類似していることが見て取れており、想定どおりの結果となっている。
本分析方法を用いる事により、総合型、複合型を含めより多くの保有物件の情報を用いてアセットタイプ別 NAV 倍率の推定を行う事が可能となり、単一用途 REIT の保有物件のみをデータとして用いるよりも、より妥当な推定が可能になると考える。

図表 12：アセットタイプ別 NAV 倍率の推移
4
3.5
3

NAV倍率

2.5
2
1.5
1
0.5

オフィス

倉庫

共同住宅

商業施設

2021/1

2020/72020/1

2019/7

2019/1

2018/7

2018/1

2017/72017/1

2016/7

2016/1

2015/7

2015/1

2014/7

2014/1

0

ホテル

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また、推定したアセットタイプ別 NAV 倍率を用いて各 REIT の NAV 倍率をセクター要
因と個別要因に要因分解し、個別要因の平均的な推移を図表 13 に示した。具体的には、(１-個別要因)の絶対値の平均を見ている。個別要因は以下の式で定義しており、個別要因が無いということは、(NAV 倍率がセクター要因と一致するということであり、)個別要因＝１ということになる。したがって、個別要因の大きさを測る為に図表 13 のように１からの乖
離幅の絶対値で確認している。
NAV 倍率＝Σ(アセットタイプ i の保有割合×アセットタイプ i の NAV 倍率)×個別要因
2017 年以前の個別要因が大きい理由の１つとしては、年々J-REIT の上場銘柄数および各J-REIT の保有物件数が増加しており、過去になるほど件数が少ないため、個別要因の重みが大きかったことが考えられる。一方で 2018 年～2019 年のところは、他の時期と比較して個別要因が相対的に小さく、すなわちセクター要因で割高/割安が決まる傾向であったと考えられる。その後のコロナショックでは、前段で触れたように物流倉庫への割高評価がある
一方で、ホテル、オフィスは割安傾向にあり、アセットごとの差が出ている(＝セクター要因が強い)中でも、個別要因が上昇していることから、ショック時において個別銘柄の選択が行われていることが示唆される結果となった。その後はまた個別要因が 2019 年以前の水準感に戻ってきていることから、時間の経過とともにショックの影響が穏やかになるにつれ、
セクター要因で銘柄選択を行う形に回帰していったのではないかと推察される。本稿では、
こういった仮説に対する深掘りは行っていないが、個別要因は｢セクター要因以外の要因｣という位置づけなので、上述した要因以外にも保有するアセットの所在地の違いや経過年数の違いなど様々な要因が考えられる。したがって、仮説検証や考察を深めていくためにはより詳細な分析が必要であることに注意されたい。

図表 13：NAV 倍率の個別要因の推移(1-個別要因)の絶対値

0.25

0.2

0.15

0.1

0.05

2021/1

2020/72020/1

2019/7

2019/1

2018/7

2018/1

2017/72017/1

2016/7

2016/1

2015/7

2015/1

2014/7

2014/10

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図表 13 では全体の平均的な時系列推移を見ていたが、図表 14 では異なる視点でセクター
要因と個別要因を可視化している。2019 年３月時点および 2021 年３月時点の NAV 倍率に対して要因分解を行い、横軸に各 REIT の NAV 倍率のセクター要因、縦軸に各 REIT のNAV 倍率をとって散布図にプロットしている。したがって、対角線(NAV 倍率=NAV 倍率
セクター要因を満たす直線)からの乖離が個別要因ということとなり、上側に乖離するほどセクター対比で割高、下側に乖離するほど割安ということになる。図表 14 を見ると、2019
年と 2021 年で横軸の広がりが異なっている。これは図表 12 を見てわかるとおり、両時点のセクター要因の差の違いによるものである。2021 年３月時点をみると、セクターとして物流施設が強く、ホテルが弱いことが見て取れる。複合型や総合型は保有するアセットタイプの割合が異なることからセクター要因がほぼ一律に決まらず、相対的に中心に近い部分にプロットされることもわかる。また、単一の用途(例えば物流施設)であっても、アセットタイプが｢倉庫｣以外の物件を多少保有しているため、セクター要因は近い数値にはなるが、必ずしも一定になるわけではない。一方で、図表 13 を見ると、両時点の個別要因の平均的な大きさは変わらないことから、図表 14 の縦軸における対角線の乖離度合いの平均は両時点で大きく変わっていない。ただし、個別銘柄(＝１つ１つのプロット)に着目すると時点によって傾向が異なる場合があることに注意されたい。

図表 14：NAV 倍率および NAV 倍率セクター要因の比較

2019年3月時点
1.8

1.6

1.4

1.2

1

0.8

0.6
0.8

1
総合型

オフィス

1.2
物流施設

ホテル

1.4
住居

複合型

1.6
商業施設

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2021年3月時点
2

1.8

1.6

1.4

1.2

1

0.8

0.6
0.8

1
総合型

オフィス

1.2
物流施設

ホテル

1.4
住居

複合型

1.6
商業施設

出所：TOREIT,QUICK,FactSet, J-REIT.jp の情報より三菱 UFJ トラスト投資工学研究所作成

今回紹介した要因分解の手法によって、NAV 倍率で時価総額の割高/割安を考える際にその要因がセクターに準ずるものか、個別要因のものかを判断する材料として用いることが可能となる。事例として、図表 13 では時系列方向での傾向を、図表 14 ではクロスセクション(＝同時点の銘柄間比較)の散布図を紹介した。
利用イメージについて簡単に説明すると、NAV 倍率が 0.98 という銘柄 A と 0.96 という銘柄 B があったとする。今回の手法でセクター要因を計算すると、A と B のセクター要因
がともに 0.97 であったとする。このとき、A の個別要因は 0.98/0.97≒1.01>１、B の個別
要因は 0.96/0.97≒0.99<１となる。すなわち、NAV 倍率でみれば A と B はともに１未満なので割安と考えられるが、セクター要因をふまえると A は同一セクター対比で割高である
一方、B は割安と考えられる。このように、NAV 倍率で割高/割安を考える以上の情報を得ることが可能となる。また、個別要因の観点で割安または割高な傾向が時系列的に継続している場合は REIT 投資法人特有のディスカウントまたはプレミアムの存在が示唆される、などといったことも考えられる。

Ⅳ．精緻化・高度化に向けた課題
１． NAV 評価の精緻化：期中の物件の取得/売却の考慮
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本稿の分析では、決算期末において保有している物件の情報を用いていたため、(決算期変更が無い限り)NAV の値は半期に一回更新される。逆に言えば、期中取得や売却の情報をタイムリーに考慮していないため、期中での NAV の更新ができていないことになる。しかしながら、時価総額は日々の情報によって変動する。例えば、その REIT が期中に行った物
件取得や売却、またそれに伴う借り入れなどの情報が、プレスリリースなどを通して投資家に伝わる事で価格や時価総額が変動する。実際にある個別事例を見てみると、2014 年や2016 年における物件取得が次の決算期まで考慮されていない。したがって、NAV では期中取得した物件が期末まで考慮されていないが、情報として投資家が認識しており投資口価格には織り込まれている。その結果、特定の時点で NAV 倍率が上昇し、図表 15 の左図のように過度に割高にみえる。
この事例において、NAV に対して 2014 年の物件取得に関するプレスリリースの情報(取得総額と借入金)を反映させて NAV 倍率を図表 15 の右図のように調整すると、過度に割高となっていた NAV 倍率の水準がある程度補正されることが見て取れる。このように、プレスリリースの情報をタイムリーに取り込むことができれば、より精緻に NAV 倍率を算出することが可能となる。

図表 15：期中の物件の取得/売却を反映させた NAV 倍率推移

NAV倍率

NAV倍率

2015/12

2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022

0

2015/100.2

2015/80.4

2015/60.6

2015/40.8

2015/2

1

2014/12

NAV倍率

NAV倍率

1.2

2014/10

1.4

1.8
1.6
1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0

2014/8

1.6

2014/61.8

NAV倍率（修正後）

出所：TOREIT,QUICK,FactSet より三菱 UFJ トラスト投資工学研究所作成

２． NAV 評価の高度化：不動産価格を NOI とキャップレートに分解して考える
NOI(Net Operating Income)とは不動産の賃貸で生み出される不動産の純収益(家賃収入から不動産の運営に要した費用と空室による損失を控除し算出)、キャップレートは不動産の利回り(不動産価格を算出する時に用いる還元利回り)である。NOI もキャップレートも市況の変動に応じて変動するが、NOI とキャップレートの変動要因は異なっており、それらを精緻に評価することで不動産価格をより高度に評価できる可能性がある。
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資産運用情報(2013 年４月号)｢不動産コア投資｣などでも述べられているとおり、一般的に NOI とキャップレートを用いることで不動産価格は以下のとおりに分解して考えることができる。
不動産価格 ＝ NOI ÷ キャップレート（１） NOI について
不動産の価格である鑑定評価額を算出する際には、多くの場合で過去１年間の NOI を参照している。これは、株式の価格評価を行う際に将来のキャッシュフローを想定し計算に利用することと同様である。したがって、鑑定評価額は過去１年間の NOI が将来も継続することを仮定においている事になる。しかしながら、実際のマクロ環境の変化や REIT 単位で見た場合は売買による保有物件の変化によって将来 NOI は変わり得るものである。この様な要因による NOI の変化をナウキャストまたは予測するために、位置情報などのオルタナ
ティブデータを用いることが１つの方法として考えられる。
例えば、QUICK(2022)では、KDDI のスマートフォン位置情報に基づく推計滞在人口
データ(QUICK Data Factory 配信)について、ホテルの客室稼働率との関係を検証し、オルタナティブデータを用いた REIT 収益のナウキャスティングの可能性を示している。
（２） キャップレートについて
一方、分母のキャップレートについては鑑定評価額と過去の NOI から逆算されているもの(以降、鑑定キャップレートと記載)になる。鑑定キャップレートは、市場価格から逆算されたキャップレートと比較すると１年ほど遅行していることが住信基礎研究所(2012)などの分析から明らかになっている。実際に鑑定キャップレートとインプライドキャップレートの推移を比較したものを図表 16 に示しているが、インプライドキャップレートのほうが先行して動いていることが見て取れる。

図表 16：鑑定キャップレートとインプライドキャップレートの推移
7.5

キャップレート（%）

7
6.5
6
5.5
5
4.5
4
3.5
2002/5
2003/1
2003/92004/5
2005/1
2005/92006/5
2007/1
2007/92008/5
2009/1
2009/92010/5
2011/1
2011/92012/5
2013/1
2013/92014/5
2015/1
2015/92016/52017/1
2017/92018/5
2019/1
2019/92020/52021/12021/93

鑑定キャップレート

インプライドキャップレート

出所：TOREIT,QUICK,FactSet より三菱 UFJ トラスト投資工学研究所作成

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２０２３年9月号

したがって、インプライドキャップレートやその時点で売買された類似物件の取得キャップレートなどの情報を用いて現時点の実勢に合ったキャップレートを推定することで、不動産価値ひいては NAV をより精緻に評価できる可能性がある。

Ⅴ．終わりにREIT の本質的な価値として NAV や NAV 倍率に着目した分析を行った。REIT の投資口価値が保有する不動産の価値と比べて割高/割安になる要因として、セクター要因と個別銘
柄要因が存在していることが示唆され、一定の仮定の下でそれらを要因分解する方法を考案した。試算の結果、セクター要因/個別銘柄要因は時点によって変わり得るものであることがわかった。NAV 倍率を今回のように要因分解して、セクター要因と個別銘柄要因の両方の観点で割高/割安を考えることで、より精緻な REIT の投資口価値の評価に繋がっていく
ことが期待される。またⅣ章でも触れたように、速報性の高い IR 情報や位置情報などのオ
ルタナティブデータを素早く取り込んでいくことで更に NAV 評価の精度が高まっていくこ
とも期待される。
【参考文献】
・住信基礎研究所(2012).｢不動産市場発展のための J-REIT 情報活用策に関する研究～イ
ンプライド不動産価格指数の変動特性に関する分析～ 報告書｣『トラスト 60 研究叢書』
・受託運用部(2013).｢J-REIT のリターン特性について｣『三菱 UFJ 信託資産運用情報(2013 年１月号)』 三菱 UFJ 信託銀行
・伏屋隆(2013).｢不動産コア投資｣『三菱 UFJ 信託資産運用情報(2013 年５月号)』 三菱
UFJ 信託銀行
・石上肇(2016).｢アセットタイプ別不動産について｣『三菱 UFJ 信託資産運用情報(2016年５月号)』 三菱 UFJ 信託銀行
・土屋良樹(2020).｢私募不動産ファンドと J-REIT の価格特性｣『三菱 UFJ 信託資産運用情報(2020 年５月号)』 三菱 UFJ 信託銀行
・QUICK(2022).｢REIT Performance Estimation with Human Flow Data ｣. QUICKJapan Markets View. https://corporate.quick.co.jp/en/japanmarketsview/equity/reitperformance-estimation-with-human-flow-data/, (参照 2023-06-01)

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