ファイナンシャル・プランニング研究

学会賞
巨大災害リスクとCAT ボンドリターンの時系列分析― 保険市場と資本市場における CAT ボンドの可能性

Time Series Analysis of the Catastrophic Risk and the CAT Bond Returns:
The Potentials of CAT Bond in the Reinsurance Market and the Capital Market
あいおいニッセイ同和損害保険㈱ 投融資部 株式投資室課長補佐 冨田 有哉 / Tomoya TOMITA
キーワード（Key Words）
巨 大 災 害 リ ス ク（Catastrophic Risk）、CAT ボ ン ド（Catastrophe Bond）、保 険 リ ン ク 証 券（Insurance Linked Securities）、時系列分析（Time Series Analysis）、再保険市場（ReinsuranceMarket）、資本市場（Capital Market）〈要 約〉
本稿は Swiss Re 社の CAT ボンドインデックスを用いて CAT ボンドリターンと伝統的資産（株、債券）のリターンについての時系列分析を行い、さらに巨大災害の発生と CAT ボンドリターンの関連性についての分析を行ったものである．CAT ボンドは伝統的資産との相関が低く、比較的低リスクで安定した高いリターンが得られるということを示すことができた．また、グレンジャー因果性・インパルス応答関数・分散分解という VAR モデルの有用なツールを使用し、CAT ボンドリターンと伝統的資産のリターンと
VIX 指数との変数間の動学的関係の分析を行った結果、CAT ボンドリターンはそれらの影響をほとんど受けないことがわかった．つまり、CAT ボンドは伝統的資産とは異なる資本市場とは独立した動きをするため、CAT ボンドを保有することによって高いポートフォリオ分散効果を得ることができると言える．
実際、巨大災害の発生により元本を毀損することもあるが、2008 年の金融危機の影響は比較的軽微であった．CAT ボンドは再保険市場の引受キャパシティを補完するツールとして期待されているだけでなく、投資対象としても魅力的な商品であり、資本市場においても大きな期待ができる．

目 次
1 ．序 論1 . 1 はじめに
1 . 2 問題意識と研究の方法
2 ．研究対象の背景
2 . 1 巨大災害リスク
2 . 2 再保険市場
2 . 3 CAT ボンド市場
3 ．データと分析手法
3 . 1 使用データ
3 . 1 . 1 レベルデータ
3 . 1 . 2 階差データ
3 . 2 時系列分析の手順
3 . 2 . 1 単位根検定
3 . 2 . 2 共和分検定

4 ．VAR モデルによる実証分析
4 . 1 VAR モデル
4 . 1 . 1 VAR モデルに用いる変数
4 . 1 . 2 グレンジャー因果性分析
4 . 1 . 3 インパルス応答分析
4 . 1 . 4 分散分解分析
4 . 2 実証分析結果の考察
5 ．巨大災害リスクとCAT ボンドリターンの分析
5 . 1 CAT ボンドリターン分析
5.2 巨
 大災害とCAT ボンドリターンの変化
6 ．まとめ6 . 1 結 論
6 . 2 今後の研究課題―4―No. 14 2014

1 ．序 論1．
1 はじめに地震大国である我が国においては、東日本大震
災を教訓とし、現行の地震保険制度の見直しを含
め、地震リスクファイナンスの手法の拡充が必要とされている．我が国では再保険への依存度が高
いが、資本市場を活用した CAT ボンドについては注目が集まっている．CAT ボンドは再保険の機能を補完することが期待でき、保険市場と資本市場を結びつけて双方の市場を活性化させる可能性をも秘めているからである．
そこで本稿では、保険市場と資本市場における
CAT ボンドの役割について調べた上で、時系列分析の手法を用いて CAT ボンドのリターンについての研究を行い、巨大災害リスクと CAT ボン
ドのリターンとの関連性を調べることとした．保
険のヘッジ機能としての CAT ボンドの有効性のみならず、巨大災害発生における CAT ボンドの特性や、伝統的資産との比較による CAT ボンドの投資対象の側面についても分析を行い、パーソ
ナルファイナンスにおける有効性についても研究を行った．本稿が我が国の巨大災害リスクに対するリスクファイナンスの今後の在り方について考える上での一助となれば幸いである．

ついての検証を行い、CAT ボンドのリスク・リターンの特性や伝統的資産（株、債券）との関係性を見出し、投資家心理が CAT ボンドへの投資に及ぼす影響も併せて考察した．そして、市場リ
スクとは異なる巨大災害リスクが CAT ボンドのリターンにどのような影響を及ぼすかについて研究を行った．
2 ．研究対象の背景
2 ．1 巨大災害リスク
図表 2 より 1990 年以降、巨大災害による損害額が拡大していることがわかる．損害額が拡大している背景には、都市化傾向の強まったことでの人
口集中によるリスクの集積と、経済発展に伴う資産の増加が考えられる．また、気象関連災害の損
害の拡大傾向については、地球温暖化等の地球環境問題による異常気象が起きている可能性も否定できない．2000 年代以降も新たに米国同時多発テロ、SARS や新型インフルエンザ等のパンデミックが巨大災害として認知され、未だに認知されていない潜在的な巨大災害リスクも存在するとも考えられる．

1．
2 問題意識と研究の方法
CAT ボンドは株式や債券等の伝統的資産との相関性が低く、安定した高いリターンが得られると言われているが果たして本当だろうか．

図表 2

1970-2012 年の巨大災害による保険損害額（出所）Swiss Re『シグマ調査』より抜粋

2 ．2 再保険市場
再保険市場の引受キャパシティは約 2,000 億ドルと言われており、資本市場と比較すると小さいマーケットである．
図表 1

CAT ボンド価格と株価の推移（出所）Bloombergより筆者作成

図表 1 は米国株の株価と CAT ボンドの価格のインデックス指数を比較したものである．金融危機の時期の動きを見てみると、経済状況の影響を受けないと考えられている CAT ボンドも株価と同じような動きをしており、相関性が高いようにも思われる．本稿では、時系列分析の手法を用いて「CAT ボンドは伝統的資産との相関性が低く、安定した高いリターンが得られる」という仮説に
―5―

図表 3

再保険料率の推移（出所）Bloombergより筆者作成

ファイナンシャル・プランニング研究

図 表 3 は Guy Carpenter 社 1 の Guy Carpenter
World Property Catastrophe RoL . Index であり、再保険料の推移を表したものであるが、1990 年
以降、巨大災害後の局面において再保険料が高騰していることが読み取れる．このように巨大災害の翌年に再保険料率が高騰する理由としては、保険会社が巨大災害によって資本が毀損し、引受キャパシティが低下してしまうために再保険料率を引き上げることが考えられる．また、金融危機
後に再保険料率が高騰していることから、保険会
社の資産運用環境の急激な悪化も再保険料率の高騰の要因となっていると考えられる．
ここで、1992 年のハリケーン・アンドリューの直後の再保険料の高騰が極めて急激であったことに注目したい．極めて被害総額の大きかったハ
リケーン・カトリーナを含めて大型ハリケーンが相次いだ 2005 年、東日本大震災とタイ洪水という大災害が発生した 2011 年の直後と比較して、被害総額がそれらよりも小さかったハリケーン・
アンドリューの直後の再保険料の高騰の方が急激だったことについては違和感がある．この背景としてまず考えられることは、金融工学の発達により、近年における再保険料率の算出がより正確なものになったということが挙げられる．もう一つの背景としては、CAT ボンドが 1990 年代半ば以降に再保険市場の引受キャパシティを補完する機能を持つようになり、巨大災害発生後に CAT ボ
ンドが再保険市場の受け皿となっている可能性が考えられる．つまり、巨大災害発生後に再保険市場の引受キャパシティが枯渇する局面で、CAT
ボンドの発行を拡大することで再保険料の急激な高騰が抑制されているということが考えられる．
2．
3 CAT ボンド市場
CAT ボンドは地震やハリケーン等の巨大災害リスクを証券化し、保険市場から資本市場へリスク移転を行うスキームである．
CAT ボンドは 1994 年にハノーバー再保険が世界で初めて発行を行い、その後米国を中心に普及するようになった．CAT ボンドの発行者の多くが保険会社（再保険会社）であるが、保険会社は
巨大災害リスクを再保険会社ではない投資家とリスクシェアリングできるようになり、投資家も高い利回りが期待できるようになる．

1

大手再保険ブローカー会社．

―6―

図表 4

四半期ごとの CAT ボンド発行状況（1997 年～ 2013 年）（出所）GUY CARPENTER『Catastrophe Bond update』
より筆者作成図 表 4 は 四 半 期 ご と の CAT ボ ン ド 発 行 状 況（1997 年～ 2013 年）である．2001 年米国同時多発テロ、2005 年ハリケーン・カトリーナといった大災害の直後に発行額が増加していることが確認できる．これは巨大災害によって再保険市場における引受キャパシティが低下して再保険料が高騰してしまったため、巨大災害リスクのリスク移転を再保険市場から CAT ボンドを利用した資本市場へ機動的にシフトさせたと考えるのが妥当であろう．2008 年はリーマンショックにより第 4 四半期の発行はゼロとなり、その後の発行も激減してしまったが、2011 年はニュージーランド地震、
東日本大震災、米国トルネードと大災害が重なったため、2012 年の発行は約 60 億ドルにまで大幅増加し、2013 年は 2007 年の水準にまで回復した．
3 ．データと分析手法
3 ．1 使用データ
本稿では、Swiss Re 社が週次で算出している
Swiss Re Cat Bond Total Return Index を用いてCAT ボンドのリターンを求め、分析を行うこととした．このインデックスは 2002 年 1 月 4 日を基準日とし、基準値を 100 としたものであるが、図表 1 で使用した Swiss Re Cat Bond Price Return
Index にクーポン収入を加えたインデックスでもある．
CAT ボンドのリターンと伝統的資産（株、債券）のリターンについての時系列分析を行うため、株については米国の主要株価指数の 1 つである
S&P500 の株価インデックスを用いることとし、債券については Bloomberg が算出している残存
期間 1 年－ 10 年（2014 年 1 月 17 日時点の平均デュ
レーション 3.88 年）の米国債（Treasury）インデッ
クスを用いることとした．なお、本稿の VAR モデルによる実証分析では使用しないが、米国ハイイールド債については、Barclays 社のハイイー
ルド債インデックスを用いることとした．
ここで、上記の各インデックスについてそれNo. 14 2014

ぞれ金利収入や配当の再投資を考慮した Total
Return（以下、TR）を用いることに注意したい．
TR を用いる理由は、ファイナンスにおいてリターンの分析を行う際、分析対象期間に受け取った金利収入や配当は全額再投資を行うことを前提として考えることが多いからである．
また、市場のセンチメントと CAT ボンドのリターンとの関連性を見るため、投資家心理を判断する材料としても使用されるVIX 2 指数のインデックスを用いることにした．
使用データの期間については、Swiss Re 社のCAT ボンドインデックスの基準日である 2002 年
1 月 4 日から 2013 年 11 月 1 日まで週次データを取得し、分析を行うこととした．なお、使用データについては全て Bloomberg から取得し、以降下記略称を使用する．
【CAT ボンドインデックス】
使用データ：Swiss Re Cat Bond TR Index（SRCATTRR Index）、略称：CATTR【株インデックス】
使用データ：S&P500 TR Index（SPXT Index）、
略称：SP500TR【債券インデックス（米国債）】
使用データ：Treasury TR Index （US10TR
Index）、略称：TREASURYTR【債券インデックス（米国ハイイールド債）】
使用データ：Barclays US Corporate High
Yield TR Index（LF98TRUU Index）、略称：
USHYBONDTR【投資家心理】
使用データ：VIX Index（VIX Index）略称：
VIX※（ ）内は Bloomberg ティッカー
3．
1．
1 レベルデータ
これらのデータを用いて EViews を使用し、リ
ターンについての時系列分析を行う．まず最初に、リターンの分析を行いやすくするため、CATTR、SP500TR、TREASURYTR、USHYBONDTRの各データについて対数変換を行った．そこで、
対 数 変 換 し た デ ー タ を LCATTR、LSP500TR、LTREASURYTR、LUSHYBONDTR とし、VIXと併せてレベルデータとして取り扱うこととした．各レベルデータをグラフで視覚化したものが図表 5 であるが、VIX 以外のレベルデータについては線形トレンドが確認できる．また、図表 6 にレベルデータの基本統計量を示した．
2

Volatility Index の略．この数値が高いほど、投資家が相場の先行きに不透明感を持っているとされる．

―7―

図表 5

図表 6

レベルデータのグラフ

レベルデータの基本統計量

3 ．1 ．2 階差データ
リターンの分析を行うため、CAT ボンド・株・債券のリターンのデータが必要となる．時点 t－1、
t における証券価格を St－1、St とすると、時点 t における対数収益率 rt は以下の式で表すことができる．本稿においては、リターンを以下の式で近似することとしたい．
rt ＝ log St － log St − 1
VIX 以外はレベルデータを対数変換しており、階差データをリターンと近似することができる．よって、LCATTR、LSP500TR、LTREASURYTR、
LUSHYBONDTR の階差データをそれぞれ 100 倍
して％単位にしたものを RCATTR、RSP500TR、
RTREASURYTR、RUSHYBONDTR とし、それらをリターンデータとして取り扱うこととする．

図表 7

階差（リターン）データのグラフ

図表 7 はリターン（対数収益率）のグラフである．RCATTR は他のリターンよりもボラティリ
ティが小さく安定していることが読み取れる．な
お、VIX のレベルデータについては以降の分析に必要となるため、リターンのデータと期間を合わファイナンシャル・プランニング研究3 ．2 時系列分析の手順
本稿では、CAT ボンドのリターンと伝統的資産とのリターン及び市況との時系列分析を行うが、時系列分析を行う際には、時系列データが定常過程 3 か単位根を持つ非定常過程 4 なのかを確認する必要がある．また、非定常過程であっても単位根を持つ変数の線形結合が定常となる共和分の関係が存在するケースもあるため、レベルデー
タが非定常過程である場合は非定常過程のデータ同士において共和分が存在するかどうかの確認も必要である．そこで、時系列分析については、以下の手順で行うこととしたい．
①	各時系列データについて単位根検定（ADF
検定、PP 検定）を行い、各時系列データが定常過程なのか、それとも単位根をもつ非定常過程なのかを確認する．
②	定常過程の場合はレベルデータのまま定常
VAR モデルによる推定を行うが、非定常過程の場合は単位根同士が共和分関係になっている可能性があるため、各データのレベ
ルデータに対して共和分検定（Johansen テスト）を行い、共和分の存在を確認する．
・共 和分がある場合：VECM（vector error
correction model）
・共和分がない場合：階差 VAR モデル③	非定常である時系列データについては階差
データをとって定常変換を行い、共和分の有無によって VECM / 階差 VAR モデルによる推定を行う．
 以上の手順を整理すると、図表 10 となる．
レベルデータが定常の場合は階差データにしてしまうと情報量が落ちてしまうため、原則としてレベルデータで分析を行うこととする．

せた上で、グラフ化するとともに、基本統計量と相関を表記した．

図表 8

階差（リターン）データの基本統計量※VIX 以外の各リターンデータについての平均・中央値・最大値・最小値は全て％表示

図 表 8 は リ タ ー ン の 基 本 統 計 量 で あ る が、
RCATTR と RSP500TR を比較すると、RCATTR
は RSP500TR よりもリターンの平均は高く、リ
スクが小さいことがわかる．つまり、CAT ボン
ドは株よりも小さなリスクで株よりも高いリターンが得られていることを示している．RCATTRと RTREASURYTR と の 比 較 に お い て は、RCATTR は RTREASURYTR の 2 倍 近 い リ タ ーンが得られるにもかかわらず、リスクが小さいということがわかるが、CAT ボンドのリスクが米国債よりも小さいというこの結果は驚くべき結果である．RCATTR と RUSHYBONDTR について
は、RCATTR は RUSHYBONDTR のリターンにはわずかに及ばなかったが、リスクについては
約 1/3 であり、リスク対比では CAT ボンドのパフォーマンスはハイイールド債を凌駕している．

図表 9

階差（リターン）データの変数間の相関図表 9 はリターンデータの変数間の相関である．RSP500TR と RTREASURYTR に つ い て は負の相関があり、RSP500TR と RUSHYBONDTRについては強い正の相関がある．つまり、リスク
資産の株とは対照的に米国債は安全資産に近いものとして位置付けられているが、ハイイールド債については同じ債券でも株に近い投機的な位置付けとして存在しているということが言える．一方、
RCATTR については RUSHYBONDTR と若干の正の相関があるが、それ以外とは相関がほとんどない．したがって、CAT ボンドは株や債券（米国債）の伝統的資産との相関が低いということが言えるであろう．また、CAT ボンドと VIX との相関が極めて低いということも読み取れる．

図表 10

時系列分析の手順（出所）筆者作成

3

4

―8―

本稿における定常過程とは、データの期待値と自己共分
散が時間を通じて一定であり、自己共分散が時点には依存せず時間差のみに依存する「弱定常」のことを指す．
総原系列が非定常過程であり、差分系列が定常過程である場合、その過程を単位根過程と言う．

No. 14 20143．
2．
1 単位根検定
通常の回帰分析においてはデータが定常過程であることを想定するが、経済やファイナンスのデータの多くは単位根を持つ非定常過程であることが多い．時系列データの分析を行うためには定常過程と非定常過程の判別を行う必要があり、それらを判別する方法として単位根検定がある．そこで、使用データについての定常性を確認するた
め単位根検定を行った．
単位根検定は ADF 検定（SIC 規準）と PP 検定を行った．
これらの検定においての帰無仮説は「過程が単位根過程であること」であり、これが棄却されると定常過程であることが示唆される．検定
結果においては、レベルデータに関しては定数項を含むものとし、トレンドがない場合とある場合の 2 通りの結果を示した．また、階差データに関してはトレンドが除去されるため、定数項がない
場合とある場合の 2 通りの結果を示した．単位根検定の結果は図表 11、図表 12 の通りである．

図表 11

3 ．2 ．2 共和分検定
共和分検定には一般的なものとして、EngleGranger テストと Johansen テストがあるが、本稿の共和分検定については全て Johansen テスト
で検定を行うこととした．

図表 13 Johansen テスト結果（LCATTR、LSP500TR、LTREASURYTR）

定常過程と判別された VIX 以外のレベルデー
タ LCATTR、LSP500TR、LTREASURYTR の
3 変数において共和分検定を行った結果は図表 13の通りである．3 変数のレベルデータが線形トレンドを持つものとし、共和分推定式が線形トレン
ドを持たない場合と持つ場合の両方の場合について検定を行ったが、双方の場合において 3 変数間に共和分関係はないものと判断された．よって、図表 10 に従って VAR モデルで推定を行うこととする．なお、VAR モデルの最適ラグ次数が AIC
規準で 5 を採択したため、本検定におけるラグ次数は 5 とすることにした．
4 ．VAR モデルによる実証分析
4 ．1 VAR モデル
VAR（ベクトル自己回帰）モデルは、1 変量のAR（自己回帰）モデルを多変量に拡張したものである．VAR モデルを用いるメリットとしては、複数の変数を用いて予測精度の向上が図れること、変数間の動学的関係の分析を行うことが可能になることが挙げられる．本稿においては、グレンジャー因果性、インパルス応答関数、分散分解という VAR モデルの有用なツールを使用し、変数間の動学的関係の分析を行うこととする．
VAR モデルの一般化式 VAR（p）モデルは以下のように表せる．

ADF 検定結果（SIC 規準）

図表 12

PP 検定結果

図 表 11 の ADF 検 定（SIC 規 準 ） と 図 表 12 のPP 検定においては、レベルデータの中で VIX だ
けが 1％の有意水準で帰無仮説を棄却することができ、定常過程であると判別された．したがって、
本稿では VIX のレベルデータは定常過程である
ものとして取り扱うこととしたい．
一方、VIX 以外のレベルデータについては単位根過程の帰無仮説を棄却することはできなかった．そこで、レベルデータの 1 次階差を取ったと
ころ、全ての階差データにおいて 1％の有意水準
で帰無仮説を棄却することができた．よって、階差データは全て定常過程であるものとして取り扱うこととしたい．

y ＝ c + Φ1 yt − 1 +・・・+ Φp yt − p +εt
VAR（p）モデルは yt を定数と yt 自身の p 期前までの過去の値に回帰したモデルであり、c は n × 1
εt は分散共定数ベクトル、Φ i は n × n 係数行列、
5分散行列 Σ のベクトルホワイトノイズ（W.N.
（Σ）
）
である．
5

―9―

ホワイトノイズのベクトル表現．ホワイトノイズとは、全ての時点において期待値が 0、かつ分散が一定であり、さらに自己相関をもたない弱定常過程のことを言い、多くのモデルの確率的な変動を記述することができる．

ファイナンシャル・プランニング研究

4．
1．
1 VAR モデルに用いる変数
前章の単位根検定と共和分検定の結果に基づけ
ば、非定常過程である VIX 以外のレベルデータ
LCATTR、LSP500TR、LTREASURYTR の 3 変数において共和分が存在しなかったことから、それらの階差データである RCATTR、RSP500TR、
RTREASURYTR については階差 VAR モデルにより推定を行うことができる．したがって、本章 で は CAT ボ ン ド の リ タ ー ン（RCATTR）、
株 の リ タ ー ン（RSP500TR）、債券のリターン（RTREASURYTR）に定常過程である VIX を加え、この 4 変数について VAR モデルによる推定を行った．なお、VAR モデルにおいては最適ラグ次数が AIC 規準で 5 を採択したため、ラグ次数については 5 とした．
4．
1．
2 グレンジャー因果性分析
グレンジャー因果性 6 はデータだけから因果性の有無を判断できる概念であり、ある変数が他の変数の予測の向上に役立つかどうかを判定する
ツールである．帰無仮説は「ある変数から他の変数（従属変数）へのグレンジャー因果性は存在しない」であり、帰無仮説が棄却されるとグレンジャー因果性が存在することになり、ある変数が他の変数の予測の向上に役立つことを示唆する．

図表 14

4 ．1 ．3 インパルス応答分析
VAR モデルにおいてはインパルス応答関数を用いることで、ある変数に対するショックがその変数やその他の変数の値に与える影響について分析することができる．インパルス応答関数を計算する際には、再帰的構造の仮定が必要になるが、本稿においては外生性の順序は高い順から VIX、
RSP500TR、RTREASURYTR、RCATTR とすることとした．なお、ラグの長さの選択基準については「各期の反応が 0 に収束するラグの長さ」、「累積反応が横ばいになるラグの長さ」を選択することを基準とし、本稿においては 10 とした．

グレンジャー因果性（VAR モデル）検定結果

図 表 14 は グ レ ン ジ ャ ー 因 果 性 検 定 の 結 果 をまとめたものである．検定結果によると、①にお い て RSP500TR と RCATTR に つ い て は 5 ％の有意水準で帰無仮説を棄却することができ、RSP500TR と RCATTR は VIX の予測に役立つという結果が得られた．②においても同様にして
RCATTR は RSP500TR の予測に役立つという結果が得られた．一方、③においては全ての変数がRTREASURYTR の予測に役立たないという結果が得られ、④においても全ての変数が RCATTR

6の予測に役立たないという結果が得られた．④のCAT ボンドリターンの予測には伝統的資産のリターンも VIX も役立たないという結果については違和感がないが、それ以外の結果については若干の違和感があるため、インパルス応答関数と分散分解についても確認することとしたい．

因果関係の有無はデータだけで判断することが難しいた
め何らかの経済・ファイナンス理論に基づいて判断することが多いが、Granger（1969）は背後に明確な理論を必要とせずにデータだけから因果性の有無を判断できる概念を提案した．

― 10 ―

図表 15

インパルス応答関数（VAR モデル）

図 表 15 は イ ン パ ル ス 応 答 分 析 の 結 果 で あ る
が、RCATTR は RSP500TR、RTREASURYTR、
VIX の影響をほとんど受けないということがわかる．一方、RSP500TR と RTREASURYTR は VIXの影響を 1 期間は受けており、特に RSP500TR に
ついては大きな影響を受けていると言える．
4 ．1 ．4 分散分解分析
分散分解は、各変数の不確実性において各変数が寄与する割合を計算するものである．インパルス応答関数と異なり、分散分解は予測できない誤差を定量的に解析している．分散分解においてもインパルス応答関数と同様に外生性のNo. 14 2014

順序が必要であるが、同様に VIX、RSP500TR、
RTREASURYTR、RCATTR とした．

図表 16を始めとした大型ハリケーンが相次いだ 2005 年、金融危機が起きた 2008 年、東日本大震災があった 2011 年で大きく落ち込んだが、それでもプラスを維持し、直近 11 年間で一度もマイナスに陥ったことがない．また、直近 11 年間の平均年次リターンを求めると 8.47％と極めて高いことがわかる．
また、インデックスにおける CAT ボンドのローリングリターン（12 ヶ月、24 ヶ月、36 ヶ月）を算出したところ、保有期間が長ければ長いほどリターンが安定することがわかった．
5 ．2 巨大災害と CAT ボンドリターンの変化
CAT ボンドにもリスクが存在する．それは巨大災害発生による CAT ボンドの毀損やデフォル
トのリスクである．そこで、巨大災害発生時にCAT ボンドのリターンが一体どのように変化す
るのか分析を行ってみることとした．

分散分解（VAR モデル）

図表 16 は分散分解分析の結果であるが、VIX
が RSP500TR の予測できない変動のうち約 60％を 説 明 し、RTREASURYTR の 予 測 で き な い
変 動 の う ち 約 10 ％ を 説 明 す る と い う こ と が 読
み 取 れ る． 一 方、RCATTR に お い て は VIX、
RSP500TR、RTREASURYTR は 説 明 力 を 持 たず、VIX、RSP500TR、RTREASURYTR に 対 しても RCATTR は説明力を持たないことがわかった．つまり、分散分解においても、予測できない
CAT ボンドリターンの変動についてほぼ 100％
が CAT ボンドリターンの要因で説明されるという結果になった．
4．
2 実証分析結果の考察
グレンジャー因果性、インパルス応答関数、分散分解という VAR モデルのツールによる一連の変数間の動的関係の分析を行った結果、CAT ボ
ンドリターンは伝統的資産のリターンや VIX 指数の影響をほとんど受けないということがわかった．伝統的資産については VIX 指数の影響を受けているため、CAT ボンドリターンが VIX 指数の影響を受けないという結果は大変興味深いものである．今回の実証分析結果から、CAT ボンド
リターンは株や債券等の影響を受けず、資本市場とは独立した要因で変動しているということが言える．
5 ．巨大災害リスクと CAT ボンドリターンの分析
5．
1 CAT ボンドリターンの分析
インデックスにおける CAT ボンドの年次リターンを求めてみると、ハリケーン・カトリーナ― 11 ―

図表 17

CAT ボンドリターンの 1% 超下落局面（出所）Bloombergより筆者作成

Swiss Re Cat Bond Total Return Index の対数
収益率において、2002 年 1 月 4 日～ 2013 年 11 月 1日の期間において週次リターンが 1％超下落する局面について調べてみた．1％超下落する局面は対象期間において全部で 9 回あり、図表 17 の通りである．リターンが 1％超下落した期間について
は、9 回のうち 6 回が甚大な被害をもたらした米
国の大型ハリケーンであり、それ以外は 2008 年の金融危機と 2011 年の東日本大震災（2 週間連続
で 1％超下落）であることが推測できる．つまり、
CAT ボンドリターンが大幅に下落する要因については巨大災害と金融危機が発生することによるものと考えられる．
ここで、米国に甚大な損害を与えた大型ハリケーン・アイクが金融危機とほぼ同時期に米国を直撃していることに注目したい．図表 17 よりハ
リケーン・アイクの発生期間が金融危機とほぼ同時期であったことがわかる．つまり、CAT ボン
ドに対する金融危機の影響を考える上で、ハリケーン・アイクの影響も同時に考える必要がある．

ファイナンシャル・プランニング研究

金融危機時に CAT ボンドもリスク資産同様に売却された可能性は否定できないが、ハリケーン・
アイクによる影響が見過ごされてしまっているがために、金融危機の影響が過大評価され、実際には CAT ボンドは金融危機の影響をそれほど受けていなかった可能性がある．

図表 19

CAT ボンドの投資家層の変化（出所）Swiss Re『シグマ調査』より筆者作成

図表 18

巨大災害発生時におけるリターンの変化

図表 18 は巨大災害の発生により RCATTR が1％超下落した局面における前後 1 週間の各リ
ターンの変化をまとめたものである．④期間がリーマン・ブラザーズが破綻した時期と重なっているため、④期間における RCATTR の下落が金融危機とハリケーン・アイクのどちらの影響によるものだったのか考えてみることとした．④期間においては、RCATTR が 1.99％下落しているのに対し、RSP500TR は 0.30％上昇している．④期間における CAT ボンドリターンの下落率は極めて大きいことから、もしこれが金融危機による影響であるなら株も下落している可能性が高い．その期間において株は逆に上昇しており、④期間における CAT ボンドリターンの下落は金融危機の影響によるものと判断することは難しい．週次
データであるため、もちろんリターンが他の要因を受けて大きく変化してしまっている可能性は否定できないが、ハリケーン・アイクの被害と発生期間を考えると、④期間におけるその原因はハリケーン・アイクによる影響が大きかったと考えるのが妥当であろう．
一方、⑤期間において RCATTR は 2.16％下落
しているが、同期間で RSP500TR が 18.14％も下落しており、こちらは金融危機の影響によるものと考えられる．株やハイイールド債と比較すれ
ば、CAT ボンドへの金融危機の影響は小さいものだったと言えるだろう．

― 12 ―

自然災害でもない金融危機で CAT ボンドのリターンが下落するのはなぜだろうか．図表 19 はCAT ボンドの投資家層の変化を表したものである．1999 年には投資家層の過半数以上を元受保
険会社と再保険会社が占めており、ヘッジファ
ンドと CAT ファンド投資事業ファンドは併せてもわずか 10％だったが、高いリターンを追及す
るヘッジファンドや CAT ファンド投資事業ファンド等が CAT ボンドの高いリターンに注目するようになった．CAT ボンドの発行がピークだった 2007 年において投資家層の割合を見てみると、元受保険会社と再保険会社の比率は併せて 7％にまで減少している一方で、ヘッジファンドとCAT ファンド投資事業ファンドについては併せて 72％を占めており、2007 年には投機筋の CAT
ボンドのポジションが膨れ上がっていたと考えられる．このような状況の下で 2008 年に金融危機が起き、損失を被った投機筋が資金手当のためにポートフォリオのリバランスを行う必要に迫られて、CAT ボンドを売却せざるを得ない状況に陥った可能性が高い．つまり、CAT ボンドがリスク資産として嫌厭されたからではなく、投資家が金融危機によって被った他の資産の損失の補填や流動性危機のために CAT ボンドが余儀なく換金されたと考えられる．金融危機後の 2009 年にはヘッジファンドと CAT ファンド投資事業ファンドの比率が併せて 60％にまで低下していることもこの理由の裏付けとなる．

No. 14 2014

6 ．まとめ6．
1 結 論
本稿で使用したインデックスにおいては「CAT
ボンドは伝統的資産との相関が低く、安定した高いリターンが得られる」という仮説が成り立つ
ことを示すことができたと言える．対象期間における各インデックスとの対比だけで考えれば、
CAT ボンドは株よりも低いリスクで高いリターンが得られ、ハイイールド債の高いリターンには及ばなかったものの、リスク対比のリターンで考えれば CAT ボンドの方がハイイールド債よりもパフォーマンスが優れていることもわかった．また、CAT ボンドは米国債よりもリスクが小さいという結果も見逃せない．
VAR モデルによる実証分析の結果、CAT ボン
ドは伝統的資産や VIX 指数の影響を受けないということがわかった．株や債券は VIX 指数の影
響を受けるが、CAT ボンドに限っては VIX 指数の影響もほとんど受けておらず、資本市場との独立性を示唆している．この結果から、CAT ボン
ドは高いリターンが得られるだけでなく、ポート
フォリオ分散効果も期待できると言えるだろう．
さらに、CAT ボンド同士でもトリガーが異なってさえいれば、より大きな分散効果が期待できる．
金融危機のような事態が再び起こった場合においては、CAT ボンドにも影響が及ぶ可能性は否定できないが、CAT ボンドは金融危機のような状
況下においても他の資産と比べれば安定したパフォーマンスが得られるということが本稿の分
析結果によってわかった．2008 年の金融危機以
前は CAT ボンドにトータル・リターン・スワッ
プが組込まれ、投資銀行等の信用力の高いカウン
ターパーティーがボンドの裏付けとなる担保を保証していたが、2008 年の金融危機によってリーマン・ブラザーズをカウンターパーティーとしたCAT ボンドがデフォルトしたことから、現在発行されている CAT ボンドにはこのような信用リ
スクも排除されており、投資家は CAT ボンド本
来のリスクだけを考えて CAT ボンドへの投資を行うことができるようになっている．
このように投資対象として魅力的であるにもかかわらず、我が国において CAT ボンドの普及が進まない要因としては、CAT ボンドは商品としての馴染みの薄さ、不透明性の高さ、セカンダリー
マーケットが発達していないための流動性の低さが考えられる．さらに、発行に際して格付会社や引受会社等の多くの第三者が関与する CAT ボン
ドは再保険と比較するとコスト高と言われており、発行者にとってもコスト面で効率化される必要がある．つまり、CAT ボンドが自由に取引で― 13 ―

きる市場環境を日本においても早急に整備し、発行者は CAT ボンドの商品の透明性を高めて、投資家がより投資しやすい商品へと改善するための一層の努力が必要である．
また、CAT ボンドはパーソナルファイナンス
においても有効であるが、認知度があまりにも低く、個人投資家が投資すらできないような状況にある．CAT ボンドがパーソナルファイナンスにおいて機能するためには、更なる認知度の向上が必要であり、ファンドの活用等によって個人投資家が自由に投資できるような環境を整備することが不可欠である．
CAT ボンドは再保険を代替できるほどの規模にまで至っておらず、再保険の機能を補完しているに過ぎないが、CAT ボンドは再保険市場とは比較にならないほどの莫大な資本市場から資金調達を行うことが可能である．CAT ボンドは再保
険市場の引受キャパシティを補完する保険会社のヘッジツールという側面と、資本市場における魅力的な投資商品としての側面を併せ持ち、再保険市場と資本市場を融合させる役割をも有している．米国においては 1990 年代前半にハリケーン・
アンドリューやノースリッジ地震という巨大災害が発生したことで、CAT ボンドが普及したという歴史がある．東日本大震災を経験した日本においては、今まさに地震リスクファイナンスが変革の時を迎えているのではないだろうか．今後、官民一体となった地震保険制度の見直しが行われると考えられるが、併せて CAT ボンドにより我が国の地震リスクファイナンスが発展することを願ってやまない．
6 ．2 今後の研究課題
再保険市場の補完的な役割として資本市場が機能していることが推考されるが、残念ながら再保
険料率に関するデータが年次データしか取得できなかったため、これらをデータ分析によって説明することができなかった．再保険料率のデータにおいては再保険ブローカー等がデータを蓄積しており、今後それらのデータが開示されるようになれば研究を行うことができるだろうが、それについては今後の研究に譲ることとしたい．
また、日本 FP 学会において東京経済大学の吉田靖教授より、正規性の検定、条件付き相関、他のインデックスとの比較についても検証してみる
べきではないかという貴重なアドバイスをいただ
いた．これらについては今後の研究課題としていきたい．

ファイナンシャル・プランニング研究

参考文献
Aon Benfield Analytics.（2013）,“2013 ReinsuranceMarket Outlook”.
榎峠弘樹（2011）「投資対象としての再保険（特集
大震災後の経済の諸問題と日本企業の課題）」.
『証券アナリストジャーナル』49（10）:44-55.
Froot, K.A., and O’Connell, P.G.（1999）“The,
pricingof US catastrophe reinsurance”, In The
Financing of Catastrophe Risk, pp.195-232.
University of Chicago Press.
GUY CARPENTER.（2013）,“Catastrophe Bondupdate: First Quarter 2013”.
堀田一吉（2013）「巨大災害・巨大リスクと保険制
度（平成 24 年度日本保険学会大会 シンポジ
ウム 巨大災害・巨大リスクと保険）」『保険学雑誌』（620）:23-42.
Johansen, S. （1988）, “Statistical analysis ofcointegration vectors”. Journal of economic
dynamics and control, 12（2）:231-254.
可児滋（2013）『金融と保険の融合 究極のリスク
マネジメント』きんざい．
勝山正昭（2012）「保険市場と資本市場の融合 : 保険
リンク証券のもたらす社会的意義」『MS&AD
基礎研 review』（12）:72-87．
北岡孝義・高橋青天・矢野順治（2008）『EViews で学ぶ実証分析入門（基礎編、応用編）』日本評
論社．
松 浦 克 己・Colin McKenzie.（2012）『EViews に よる計量経済分析』東洋経済新報社．

森本祐司（2000）『金融と保険の融合について』金
融研究 , 4.
沖本竜義（2009）『経済・ファイナンスデータの計
量時系列分析』朝倉書店．
大橋和彦（2010）『証券化の知識（第 2 版）』日本経
済新聞出版社．
大谷光彦（2011）『再保険 その理論と実務』日経 BP
コンサルティング．
Swiss Re.（2009）“The,
role of indices in transferring
insurance risks to the capital markets”.
Swiss Re.（2012）,“Natural catastrophes and manmade disasters in 2012”.
Swiss Re（2012）,“Swiss Re Cat Bond Indices Yearin Review 2012”.
多田修（2012）「活況を呈し始めた保険リンク証券
への期待 : キャットボンドを中心とした動向」『損保ジャパン総研レポート』61: 2-29．
Yago, G. and Reiter, P. （2008）,“Financial
Innovations for Catastrophic Risk Cat Bonds
and Beyond. Milken Institute”．
横松宗太（2011）「特集記事 自然災害リスクの経済評価手法に関する近年の研究動向」『自然災害科学』30（2）:203-232.
米山高生（2012）『リスクと保険の基礎理論』同文舘出版．
四塚朋子（2008）「大災害リスクのプレミアム・パ
ズルについて」『大阪大学経済学』57（4）: 177188.

― 14 ―