No. 22 2022

学
会賞
学会賞
国際株式市場間の連動性の長期変遷に関する
実証分析
Long-Term Trends in International Equity Market
Comovements
早稲田大学産業経営研究所

五島 圭一/Keiichi GOSHIMA

キーワード（Key Words）
分散投資（Diversification），株式リターンの連動性（Stock Return Comovements），
市場統合（Market Integration）〈要 約〉
本稿では，直近 30 年におけるアジア太平洋，欧州，日本，北米の 4 つ地域間の株式リターンの相関について長期変遷に関する実証分析を行った．特に，国際株式市場間の連動性に持続的な影響を与えうる要因とされる株式市場の統合度との関連性について考察を行った．分析の結果，相関係数の推移は上昇
トレンドであることが明らかとなった．そして，相関係数の変動に対して市場統合ではなく，グローバル・ファクターの変動が重要な役割を果たしていることが明らかとなった．これらの結果は，今後必ずしも連動性の上昇トレンドが継続するとは限らないことを示唆している．

1 ．はじめに
今日のアセット・アロケーションにおいて，国際分散投資は最も重要な基本戦略の一つであろう．複数の国や地域，通貨を組み合わせて，経済・金融情勢，政治動向，地政学リスク等のリスク要因を分散させることで，ポートフォリオのリスク低減効果を期待できる．すなわち，平均・分散ア
プローチに基づく投資家を想定したとき，効率的
フロンティアの改善を期待することができる．国際分散投資の考えは，年金積立金管理運用独立行
政法人の運用計画やつみたて NISA の対象商品の基準選定にも取り入れられ，多くの国民は直接的
あるいは間接的にその便益を享受している．国際分散投資の有効性は金融実務において関心の高いトピックであるともに，ファイナンス研究における中心的な課題の一つである．
分散投資のパフォーマンスは資産間の相関に大きく依存する．そのため，各国の株式市場が多くの同じリスク要因を共有している状況であれ
ば，国際株式市場間の連動性は高まり，国際分散― 39 ―

投資の便益は小さくなることが想定される．国際
株式市場間の連動性は歴史的に大きく変動しており（Goetzmann et al.（2005）），その変動には様々な要因・経路が関係していることが知られている（Bekaert et al.（2016））．例えば，貿易の自由化は
サプライ・チェーンのグローバル化や多国籍企業の進出を促すため，株式価値を裏付けるキャッシュ・フローの源泉となる実体経済の相互依存が進み，各国の株式市場は世界共通の要因からの影響を受けやすくなることで，連動性を高めうる．また，資本の自由化や新たな金融取引手法の登場，情報・通信技術の進展による情報収集コストの低下はグローバルな投資行動を促すため，各国の株式市場は国際的な資本フローから影響を受けやすくなる
ことで，連動性を高めうる．他にも，金融システ
ムの発展度（Carrieri et al.（2013）），先進国 / 発展途上国（Christoffersen at al.（2012）），産業セクター要因（Berben and Jansen（2005）），物価変動（Caiet al.（2009）），政治リスク（Bekaert et al.（2016）），
景気循環（Eiling and Gerard（2015）），資産バブファイナンシャル・プランニング研究

程についてグローバル・ファクターと地域ファク
ターからなる APT モデルを想定し，相関係数の変動を要因分解することで，国際株式市場の統合が連動性に与える影響を考察している．本稿の具体的な手順は以下のとおりである．
はじめに，t 期における株式 i の超過リターン（1）式のようなグローバ
Ri,t のデータ生成過程は，
ル・マルチファクター・モデルで記述できると仮定する．

ル（Brook and Del Negro（2004）），市場のボラティリティ（Forbes and Rigobon（2002）），強気
相場 / 弱気相場（Longin and Solnik（2002），Ang
and Bekaert（2002），Okimoto（2014）），経済危機
や金融危機（Forbes and Rigobon（2002），Boyeret al.（2006），Chiang et al.（2007），Bekaert et al.
（2014）），社会的規範の強弱や全体主義 / 個人主義の度合といった文化面（Eun et al.（2015））等の要因・経路と関係していることが報告されている（1）．
引き続き，世界の政治的，経済的，社会的，技術的な環境は絶えず変化し続けることが見込まれるため，国際株式市場間の連動性は定期的に評価し続ける必要性がある研究トピックであると言える．そこで本稿では，国際株式市場間の連動性について改めて評価することを目的とし，1991 年 1
月〜 2021 年 12 月のデータを利用して，アジア太平洋，欧州，日本，北米の 4 つ地域間の株式リターンの相関について長期変遷に関する実証分析を行う．特に，国際株式市場間の連動性に持続的な影響を与えうる要因とされる株式市場の統合度との関連性を分析することで，今後の変遷について考察を行う（2）．
本稿の構成は以下のとおりである．2 節では分
析デザインを，3 節ではデータを説明する．4 節
では国際株式市場間の連動性の変遷の分析結果
を，5 節では国際株式市場の統合度の変遷の分析
結果を示す．6 節ではまとめを述べる．

（1）

ここで，E [Ri,t] は資産 i の期待超過リターン，GFt
は世界共通の K 個のグローバル・ファクターの K
次元の列ベクトル，β i,t は各グローバル・ファクタ
ーに対するエクスポージャーの K 次元の列ベクトルである．本稿では，グローバル・マルチファ
クター・モデルには Fama-French の 5 ファクタ
ー・モデルにモメンタム・ファクターを加えたモ（4）．
デルを採用する（Fama and French（2015））
具体的には，（2）式のように記述される．

（2）

ここで，MKTt はマーケット・ファクター，SMBt
はサイズ・ファクター，HMLt はバリュー・ファ
クター，RMWt はプロフィタビリティ・ファクター，
CMAt はインベストメント・ファクター，WMLt はモメンタム・ファクターをそれぞれ表す．そして，

2 ．分析デザイン
国際株式市場間の連動性の主たる評価方法は，各国・地域間の株式リターンの相関係数であり，その相関係数をどのように推定し，評価するかが課題となる．本稿では，長期変遷の分析であること，そして，株式市場の統合度との関連性について考察することを目的としているため，Bekaert
et al.（2009）の手法を参考にし，国際株式市場間の連動性の変遷を評価する（3）．Bekaert et al.
（2009）では各国の株式リターンのデータ生成過この他にも古くから数多くの文献がある．分析手法の進展やデータの拡充もあることから，本稿では直近 20 年における関連性の高い文献を挙げている．
（2）
本稿における市場統合とは，様々な要因・経路によって，各国・地域の株式市場が実質的に同じリスク要因を共有しているという意味であり，資本の自由化や金融システ
ムの充実等の制度的な意味ではない．完全に市場統合された状態では，各国・地域の固有リスクがなくなることになる．
（3）
その他の代表的な連動性の評価手法として，動学的な依存関係の評価に適した多変量 GARCH モデルやストレス状況下の依存関係の評価に適したコピュラがある．

となる．
次に，グローバル・ファクターとエクスポージ
ャーの各変動の時間変動を明らかにするために，
1991 年 1 月 1 日を始点としてサンプルを 6 か月ご（1）式を繰りとの期間（τ = 1, 2, . . . , N）に区切り（5），返し推定することで期間 τ におけるβ i, τ を推定する．そして，期間 τ におけるグローバル・ファクタ
ー間の分散共分散行列 cov τ ( Ft , Ft ) を Σ F, τ とすると，株式 i と株式 j の超過リターンの共分散 cov τ( Ri , Rj ) は（3）式のように分解することができる．

（1）

グローバル CAPM，Fama-French の 3 ファクター・モデ
ル，Carhart の 4 ファクター・モデル，Fama-French の 5
ファクター・モデルを採用した場合の分析も行い，同様の結果が得られることを確認している．
（5）
後述の分析において，1991 年 4 月 1 日を始点としてサンプルを区切った場合の分析も行い，同様に結果が得られることを確認している．
（4）― 40 ―

No. 22 2022

を通じて連動性を評価する．以降，τ における相（4）式の右辺の第一項の関係数の平均値を γ sample, τ ，
平均値を γ risk , τ ，第二項の平均値を γ idio, τ と表記する．
そして，相関係数の変動に対して，エクスポージ
ャーとグローバル・ファクターのどちらが重要な役割を担っているかを調べるために，（4）式のβ i,tとΣ F, τ をそれぞれの時系列平均で固定した場合にγ risk , τ ，がどのような挙動をするかを分析する．
さらに，推定した各相関係数の推移が線形トレンドを有するかについて，（5）式を推定することで検証する．

（3）

ここで，cov ( i,t , i,t ) は（1）式の残差間の共分散を表している．すなわち，右辺の第一項はグローバ
ル・ファクター・モデルを駆動とした共分散であり，第二項はグローバル・ファクター・モデルでは説明できない各地域の固有リスクを駆動とした
共分散である．そのため，もし（1）式で株式リタ
ーンの変動をすべて説明できるのであれば，第二項はゼロとなる．そして，第二項がゼロならば，株式間のリターンの共分散はそれぞれのエクスポージャーとグローバル・ファクター自体の変動の 2 つのチャネルのみから影響を受けることとな
る．もし共分散の変動がエクスポージャーに起因するものだとしたら，国際株式市場統合の過程と関連している可能性が高く，それは持続的な影響となる可能性が高い（6）．他方で，グローバル・ファクターに起因するものだとしたら，一時的な影
響に留まる可能性が高い（7）．
同様に，（3）式を株式 i と株式 j の超過リターンの標準偏差を乗じた数値σRi, τ σRj, τ で除算することで，相関係数 cov τ ( Ri , Rj ) についても（4）式のように分解することができる．
（4）

本稿では，地域ペアごとの相関係数及び（4）式の右辺の第一項と第二項を算出し，それらの平均値

表1

（5）

ここで，y τ は検証対象の系列であり，τ はトレン
ド項，u τ は誤差項である．本稿ではノンパラメト
リック・ブートストラップ法によって，H0 : α 1 =0, H1 : α 1 ≠ 1 を検定する．
3 ．データ
本稿では，23 か国の株式市場をアジア太平洋，欧州，日本，北米の 4 つの地域に集約した時価総額加重平均リターン（ドル建て換算）と 1 か月物の米国財務省短期証券の利子率から算出された日
次の超過リターンを用いる．期間は 1991 年 1 月 1
日〜 2021 年 12 月 31 日の 7,957 日間である．各地
域の対象国は表 1 に示すとおりである．休場日の株式リターンはゼロとなるが，ドル建て換算であるため為替の影響は受ける．

各地域の対象国

ただし，Pukthuanthong and Roll（2009）では各国の固有リスクの減少もまた相関係数の増加に持続的な影響を与えうることを論じている．
（7）
ただし，グローバル・ファクターの変動自体がエクスポージャーにも影響しうるため，必ずしも一時的な影響に留まるわけではない．Bekaert et al.（2016）では，経済危機
や金融危機がエクスポージャーを変動させたことを報告
している．
（6）

― 41 ―

ファイナンシャル・プランニング研究

また，各グローバル・ファクターは 23 か国の株式市場のデータから Fama and French（2015）に基づき算出される値である．本稿で用いるデー
タはすべて Kenneth R. French 氏のウェブサイト
より取得した（8）．
4 ．国際株式市場間の連動性の変遷
図 1 に各相関係数（γ sample, τ ，γ risk , τ ，γ idio, τ ）の推移を，
表 2 にそれらの要約統計量とトレンド検定の結果を示す．
図 1 を見ると，γ sample, τ はこの 30 年間において大きく上下していることが分かる．表 2 を見ると，
γ sample, τ は 0.11 〜 0.55 の範囲を変動しており，標準偏差は平均値の 3 分の 1 ほどの水準であることが分かる．そして上下はあるものの，右上がりのトレンドがあることを見て取れる．これは表 2 からも確認でき，トレンド項の係数 α 1 は小さいものの有意に正の値となっている．すなわち，この30 年間において国際市場間の連動性は全体的に上昇していることを意味する．1980 年〜 2005 年の先進国 23 か国の株式市場の連動性を分析した

図1

Bekaert et al.（2009）では，ヨーロッパ株式市場
を除き，相関係数に上昇トレンドが存在した証拠はないと報告しており，同じ手法で評価を行った
本稿では異なる結果が導かれた．この結果は，連動性について継続的な評価が必要であることを示している．
次に，γ sample, τ に寄与する要因について考察する．
図 1 を見ると，γ sample, τ は γ risk , τ と同じような動きをしている一方で，γ idio, τ とは異なる動きをしていることが分かる．これらの傾向は表 2 からも確認でき，
γ sample, τ の各統計量は γ risk , τ と同水準である一方で，
γ idio, τ とは大きく異なる．これらの結果は，γ sample, τの変動に対してはグローバル・ファクター・モデ
ルのリスク要因が大きく寄与している一方で，各地域の固有リスク要因の寄与は小さいことを示唆している．加えて，各地域の株式リターンについて，（2）式のモデルの当てはまりがよいことも同時に示唆している．Bekaert et al.（2009）においても同様の結果が示されていることから，これらは時系列を通じて安定的な傾向であることが示唆される．

各相関係数の推移（注）凡例について，sample は γ sample, τ ，risk は γ risk , τ ，idio は γ idio , τ ，trend_HP はγ sample, τを HP フィルタで抽出したトレンドをそれぞれ表す．

表2

（8）

各相関係数の要約統計量

http://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/
data_library.html― 42 ―

No. 22 2022

表 3 βi,t と Σ F, τ をそれぞれの時系列平均で固定した場合の γrisk, τ の要約統計量

続いて，表 3 に（4）式の β i,t とΣ F, τ をそれぞれの時系列平均で固定した場合の γ risk , τ の要約統計量とトレンド検定の結果を示す．比較のため，どちらも固定していないγ risk , τ も併せて記載する．
表 3 の γ sample, τ との相関係数を見ると，Σ F, τ を固定した場合は -0.46 であり，γ sample, τ とは大きく動きが異なる．一方で，β i,t を固定した場合は 0.71 であり，0.98 とほぼ模倣できている γ risk , τ と比較すると小さいものの，γ sample, τ と同じような動きをしていることが分かる．また，平均値や標準偏差，α 1 についても，β i,t を固定した場合と比べて，Σ F, τ を固定した場合は γ risk , τ とは大きく異なる．これらの結果は，
γ sample, τ の変動に対してグローバル・ファクターの変動が重要な役割を果たしていることを示唆している．すなわち，直近 30 年においては国際株式市場の統合が進み，エクスポージャーが変動する
ことで相関係数が変動したのではなく，グローバ
ル・ファクターが変動することで相関係数が変動したことを意味する．本稿で分析対象とした国々

図2

は先進国が主であり，30 年前においても貿易や資本の自由化が進展しており，既に株式市場は統合されている状態であったことが考えられる．そのため，今後は同じように右上がりのトレンドが続くとは限らず，グローバル・ファクターの変動次第で相関係数は上下しうることが想定される．
以上の結果は全体的な傾向を示すものであり，地域・国間によってその変遷は大きく異なる．例
えば，国ごとに金融システムの発展度や産業セク
ター，政治リスク等が異なることから，その変遷
は異なることが想定される．あるいは，地理的な距離は実体経済の結びつきと密接な関連があることから，同様に変遷も異なることが想定される．
そこで，日本と他 3 地域との相関に焦点をあてた（1）式にて地域ペアごと追加分析を行う．図 2 に，に算出した各相関係数について，日本と他 3 地域のみを集計したものを示す．加えて，表 4 に日本と他 3 地域との γ sample, τ の要約統計量とトレンド検定の結果を示す．

日本と他 3 地域との各相関係数の推移（注）凡例の _JP は，日本との他 3 地域のペアのみを集計した値であることを表す．

表4

日本と他 3 地域との γsample , τ の要約統計量― 43 ―

ファイナンシャル・プランニング研究

ことで，国際株式市場の統合度を計測できることを示している．本稿では，Pukthuanthong andRoll（2009）を参考にし，年及び年度ごとに全 4
地域における（2）式の R2 を推定し，それらの平均値の推移を報告する（10）．この指標は 0 〜 1 の範囲の値を取り，市場が統合されているほど大きい値となる．図 3 に指標の推移を，表 5 に要約統計量とトレンド検定の結果を示す．
図 3 を見ると，直近 30 年においては，大きく変動していないことが分かる．表 5 からも，標準偏差は平均値に対して 10 分の 1 ほどの水準であり，相関係数と比較するとばらつきは小さいことが窺われる．ただし，トレンド項の係数 α 1 は有意に正の値となっており，トレンドを有することが示唆される．しかしながら，非常に小さい値であり，直近 30 年において市場統合が大きく進展したとは言い難い（11）．そして，年及び年度のどちらでサンプルを区切ったとしても結果は変わらない．
まとめると，直近 30 年においては国際株式市場の統合には大きな変動や進展はなく，連動性に影響を及ぼしていた可能性は低い．これは 4 節の結論を支持する結果である．

図 2 を見ると，日本と他 3 地域との γ sample, τ は水
準の上下はあるものの，ほぼ横ばいであることが分かる．表 4 を見ても，α 1 は有意な値となっておらず，γ sample, τ のトレンドは見られなかった．しかしながら，詳細に地域ペアごとに観察すると，日本 - アジア太平洋では上昇トレンド，日本 - 北米や日本 - 欧州では下降トレンドを有することが分かる（9）．そして同様に，日本と他 3 地域とのγ sample,τ
においても，グローバル・ファクター・モデルのリスク要因が大きく寄与している一方で，各地域の固有リスク要因の寄与は小さいことが分かる．
5 ．国際株式市場の統合度の変遷
4 節の分析結果から，本稿で分析対象とした地
域の株式市場は既に統合されている状態である可能性が示唆された．そこで最後に，国際株式市場間の連動性を高める主要因とされる国際株式市場の統合度について，その変遷を分析する．もし直近 30 年において統合度が大きく変動していれば，エクスポージャーを通じて連動性にも影響を及ぼしていた可能性がある．Pukthuanthong and Roll（2009）では，グローバル・マルチファクター・
モデルの自由度調整済み決定係数 R2 を利用する

図3
表5

（9）

国際株式市場の統合度の推移

国際株式市場の統合度の要約統計量

ただし，本稿は日次リターンを利用した分析なので，この結果の解釈には留意が必要である．日本の株式リター
ンついて 1 営業日後ろにずらして同様の分析を行ったところ，日本 - 北米では下降トレンドは観察されなかった．
より詳細な分析は今後の課題である．

ただし，2021 年度に関しては 2022 年 1 月〜 3 月のデータが欠測している．
（11）
Pukthuanthong and Roll（2009）では，1974 年〜 2007 年
において国際株式市場の統合度は 0.198 から 0.765 まで上昇したことを報告している．
（10）― 44 ―

No. 22 2022

6 ．まとめ
本稿では，国際株式市場間の連動性について改めて評価することを目的とし，1991 年 1 月〜
2021 年 12 月のデータを利用して，アジア太平洋，欧州，日本，北米の 4 つ地域間の株式リターンの相関について長期変遷に関する実証分析を行った．各地域の株式リターンに対してグローバル・ファクター・モデルを適用し，相関係数を要因分解することで，国際株式市場間の連動性に持続的な影響を与えうる要因とされる株式市場の統合度との関連性について考察を行った．分析の結果，相関係数の推移は上昇トレンドであること，相関係数の変動に対して，各地域の固有リスクやエク
スポージャーではなく，グローバル・ファクターが重要な役割を担っていることが明らかとなった．そして，これらの結果は今後必ずしも連動性が上昇するとは限らないことを示唆している．今後の課題としては，国単位での分析や発展途上国も含めた分析等が挙げられる．
参考文献
Ang, A. and Bekaert, G.（2002）“International
Asset Allocation with Regime Shifts,” Review
of Financial Studies, Vol. 15, No. 4, pp. 11371187.
Bekaert, G., Ehrmann, M., Fratzscher, M., and Mehl,
A. J.（2014）“The Global Crisis and Equity
Market Contagion,” Journal of Finance, Vol. 69,
No. 6, pp. 2597-2649.
Bekaert, G., Harvey, C. R., Kiguel, A., and Wang,
X.（2016）“Globalization and Asset Returns,”
Annual Review of Financial Economics, Vol. 8,
No. 1, pp. 221-288.
Bekaert, G., Hodrick, R. J., and Zhang, X.（2009）“International Stock Return Comovements,”
Journal of Finance, Vol. 64, No. 6, pp. 25912626.
Berben, R-P. and Jansen, W. J.（2005）“Comovementin International Equity Markets: A Sectoral
View,” Journal of International Money and
Finance, Vol. 24, No. 5, pp. 832-857.
Boyer, B. H., Kumagai, T., and Yuan, K.（2006）“How Do Crises Spread? Evidence from
Accessible and Inaccessible Stock Indices,”
Journal of Finance, Vol. 61, No. 2, pp. 957-1003.
Brooks, R. and Del Negro, M.（2004）“The Rise in
Comovement across National Stock Markets:

Market Integration or IT Bubble?” Journal of
Empirical Finance, Vol. 11, No. 5, pp. 659-680.
Cai, Y., Chou, R. Y., and Li, D.（2009）“Explaining
International Stock Correlations with CPI
Fluctuations and Market Volatility,” Journal of
Banking & Finance, Vol. 33, No. 11, pp. 20262035.
Carrieri, F., Chaieb, I., and Errunza, V.（2013）“DoImplicit Barriers Matter for Globalization?”
Review of Financial Studies, Vol. 26, No. 7, pp.
1694-1739.
Chiang, T. C., Joen, B. N., and Li, H. （2007）“Dynamic Correlation Analysis of Financial
Contagion: Evidence from Asian Markets,”
Journal of International Money and Finance,
Vol. 26, No. 7, pp. 1206-1228.
Christoffersen, P., Errunza, V., Jacobs, K., andLanglois, H. （2012） “Is the Potential forInternational Diversification Disappearing?
A Dynamic Copula Approach,” Review of
Financial Studies, Vol. 25, No. 12, pp. 37113751.
Eiling, E. and Gerard, B. （2015） “Emerging
Equity Market Comovements: Trends andMacroeconomic Fundamentals,” Review of
Finance, Vol. 19, No. 4, pp. 1543-1585.
Eun, C. S., Wang, L., and Xiao, S. C.（2015）“Culture
and R2,” Journal of Financial Economics, Vol.
115, No. 2, pp. 283-303.
Fama, E. and French, K. R.（2015）“A Five-factor
Asset Pricing Model,” Journal of Financial
Economics, Vol. 116, No. 1, pp. 1-22.
Goetzmann, W. N., Li, L., and Rouwenhorst,
K. G. （2005） “Long-Term Global Market
Correlations,” Journal of Business, Vol. 78, No.
1, pp. 1-38.
Longin, F. and Solnik, B. （2001） “Extreme
Correlation of International Equity Markets,”
Journal of Finance, Vol. 56, No. 2, pp. 649-676.
Okimoto, T. （2014） “Asymmetric Increasing
Trends in Dependence in International Equity
Markets,” Journal of Banking & Finance, Vol.
46, pp. 219-232.
Pukthuanthong, K. and Roll, R.（2009）“Global
Market Integration: An Alternative Measureand its Application,” Journal of Financial
Economics, Vol. 94, No. 2, pp. 214-232.

― 45 ―