■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■株式収益率の予測可能性：株式市場全体のリターン
研究員

山名 一史

目 次

１．株式の期待収益率
２．予測可能性の実証研究

３．予測精度の向上
４．まとめ

１．株式の期待収益率

株式の期待収益率を考えるうえで便利な株式の期待収益率を予測することはアセのが、Campbell and Shiller（1988）の対数ットアロケーションや投資パフォーマンスの線形近似である（議論の詳細は数学補遺を参向上に資するなどの実務的な有益性に加え照のこと）。一般に、株価が変動したときは期て、市場の効率性の検定などに用いられるこ

待配当成長率か期待収益率、またはその両方とから、学術的にも重要なテーマである。株が変動している、と考えることができる。こ１式の期待収益率は無リスク金利 より高く、の点について、Shiller（1981）は、現実の株期待収益率と無リスク金利との差は株式のリ価が、期待配当成長率や事後的に得られる配スクプレミアムと呼ばれる。1991年から2021

当成長率から計算されるよりも大きく変動す年までの平均収益率を用いて、単純なリスクることを明らかにした。この結果は、期待収プレミアムの計算を行う（より精緻な推定方

益率が定数ではなく時間を通じて変動してお法としては、たとえばAvdis and Wachter

り、株価が変動したときは期待配当成長率だ（2017））と、米国や欧州、日本除くアジア太けでなく期待収益率も変動していることを示

平洋地域において十分に高い水準のプレミア唆している。

ムが観測されるのに対し、日本におけるプレ

また、期待収益率の分散の定義から、株価ミアムは低く、リスク調整後収益率の指標でのボラティリティ（変動の度合い）上昇が観

２あるシャープレシオ で見てもこの結果は変測されるとき、期待収益率や配当成長率、まわらない（表１）。

たはその両方のボラティリティが高まっているか、期待収益率と配当成長率との間に逆の（表１）世界各国のリスクプレミアム
1991－2021年

米国

欧州

平均
標準偏差
シャープレシオ

10.6
17.3
0.6

7.8
19.40.4

相関が生じていると考えることができる。

日本除アジア太平洋
2.910.8
23.9
28.3
0.1
0.4

日本

２．予測可能性の実証研究
これまでに検討してきた枠組みを念頭に置くと、実際に収益率の予測を行う際、もっとも有望な変数は配当利回りになるだろう。

（出典）Kenneth R. French Data Library

１ 無リスク金利とは、理論上、価格変動リスクがない安全資産の利回りを意味し、安全利子率やリスクフリーレートとも呼ばれる。
２ 具体的には、リスクプレミアムと標準偏差の比率で計算される。

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■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■Koijen and Nieuwerburgh（2011）は予測複数の変数を使って予測を行う方法である。

変数に配当利回りを用いた単純な回帰分析を行い、第二次世界大戦後における米国市場のモデルの精緻化に関連する研究として、た株式収益率の予測が可能であることを実証的とえばBinsbergen and Koijen（2010）は線に確認した。ただし、戦前のデータを含めた形 状 態 空 間 モ デ ル を 、 Lettau and分析では配当成長率の予測精度が高かった一

Nieuwerburgh（2008）は構造変化（株式市方、株式収益率の予測精度は低かったことも場への参加の態様の変化や税制の変化等にと同時に確認している。これらの結果を要約す

もなう定常状態の変化）を考慮したモデルをると、配当利回りの低下は将来的な配当の成用いて、予測精度の向上を図っている。また、長ではなく、期待収益率の低下を示唆していモデル化の方法ではなく検定の方法に着眼しることになる。

た研究としてCampbell and Yogo（2006）も重要である。

関連する研究として、Golez and Koudijs（2018）は、オランダや英国の長期データを収益率に対して予測力を持つ配当利回り用いて、同様の予測可能性が認められること以外の変数に関する研究として、Lettau andを確認した。Cochrane（2011）は、収益率Ludvigson（2001）は、集計された消費・資を計算する期間を長くするほど、この予測可産比率（consumption－wealth ratio：CAY）能性がより強く観察できるようになることをを用いた予測の性能が、配当利回りを用いた指摘している。Chen（2009）とBinsbergen

予測を上回ったという結果を報告している。

and Koijen（2010）も同様の予測可能性を認

一見すると、配当利回りのように株式収益率めた上で、配当がどのように再投資されるかと密接な関係がある（ように見える）金融変が配当成長率に影響を与えることを確認した。

数を用いた予測を、マクロ経済変数を用いた

この典型例として、Chen et al.（2012）は、予測がその性能で上回るのは驚きかもしれな

戦後に配当成長率の予測精度が低下した（株い。しかし、株式収益率が当然に経済全体の式収益率の予測精度は上昇した）背景として、リスク（aggregate risk）に左右されること企業による配当の平準化行動が存在していたを考えると、それほどおかしな話というわけことを指摘している。

ではないだろう。彼らは消費や労働所得といったマクロ経済変数が長期的なトレンドから３．予測精度の向上一時的に乖離する事実に着目し、いわゆる景株式収益率を予測する際は配当利回りを気変動が１四半期から５四半期程度に渡って用いるのが有効であることがわかったところ株式収益率に影響を与えると分析している。

で、次に予測精度を高める方法を考えてみよ

こうした結果は、標準的なマクロ経済モデルう。収益率を予測する方法としては大きく二で用いられる、フォワードルッキングな期待形種類が考えられる。ひとつはこれまでに議論成を行う合理的な家計の仮定と整合的である。

してきた収益率と配当利回りとの関係をより精緻にモデル化することで、予測精度の向上

Kelly and Pruitt（2013）は経済学的な構を目指す方法、そしてもうひとつは収益率の造を明示的に考えるのではなく、潜在的に株予測に有効な、配当利回り以外の変数を探し、式収益率の予測に役立つ可能性が高いと考え

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■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■られる変数をできるだけ多く考慮することで資家がその要素を用いた裁定行動を行うこと予測精度の向上を目指した。ただ、モデルににより、価格調整メカニズムを通じて予測力多くの変数を加えて予測を行うことは、少なが失われていく可能性が高い（Campbell,

くともモデルの解釈性の観点からあまり望ま2000）。実際に、Welch and Goyal（2008）しいものではない。また、各変数は必ず予測は、先行研究で有効性が確認されたとされるノイズを含んでいるので、こうしたノイズは予測に有効とされた変数を用いて予測力を再除去した上で予測を行ったほうが、予測精度検証したところ、その多くが再現されなかっの向上に資するだろう。そこで、予測の予備たことを明らかにした。学術的および中長期段階として、より少ない変数で多くの変数の的な投資パフォーマンスを重視する合理的な挙動を要約できるような補助的なモデルを考投資家の立場からすると、投資家の行動の変える。このような補助モデルで用いられる変化を考慮してもなお予測力が失われない、とい数は潜在変数とよばれ、これら潜在変数を使う意味で頑健な予測を行うことが重要だろう。って収益率の予測を行う二段階の予測によっ４．まとめて予測精度の向上が図られている。同様の手法を用いた研究として、Ludvigson and Ng

株式収益率の予測はアセットアロケーシ（2007）やNeely et al.（2014）などがあり、ョンや投資パフォーマンスの向上といった実ボラティリティや一部の実務家に人気のある利を得ようとする実務家や投資家にとってはテクニカル指標（取引価格や出来高のトレン言うまでもなく、市場の効率性の検定やよりドやパターンなど）も収益率の予測に有効で現実的な資産価格モデルを作りたいと考えてあることが確認されている。

いる学術研究者の興味もひいてきた。株式収益率は予測が原理的に可能な要素だけでな

株式の期待収益率は将来のマクロ経済のく、ノイズなど予測が原理的に不可能な要素状態に依存し、マクロ経済変数はマクロ経済も潜在的に含んでいるため、ノイズ要素の影の状態に関する情報を含んでいるので、マク響が定量的に十分に大きい場合、仮に予測のロ経済変数が株式の期待収益に対する予測力観点から理論上最高精度のモデルができたとを持つのは、投資家が経済全体のリスクを引して、そのモデルが実用に耐えるかどうかはき受けたことに対する所得補償と考えること定かではない。また、仮に実用に耐える予測ができる。つまり、株式に内在する景気変動モデルが作られたとして、合理的な投資家がリスクへのエクスポージャーからもたらされそのモデルを模倣して裁定行動を行うことにるリスクプレミアムというわけだ。対照的に、

より、価格調整メカニズムからそのモデルのテクニカル指標にはそうした理論的妥当性が予測力は失われていくことも予想される。た存在しないように見えるので、指標の何が予だし、その予測可能性が株式に内在するリス測力を生み出しているのかが明らかでない。

クへのエクスポージャーによってもたらされこの点については、情報に対する投資家の反ているリスクプレミアムであれば、リスクを応の異質性や心理的なバイアス、感情などの引き受ける正当な対価としての予測力は失わ要因が予測力を持つメカニズムについて議論れないだろう。

が行われている。ただ、こうした要素は、一株式収益率の予測と聞くと、どんな変数を旦その存在が知られると、多くの合理的な投14

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■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■使ってどのように予測しているのかという手

ln1

法論や、予測を用いて投資を行った場合の短௧ାଵ ln ௧ାଵ ௧ାଵ ௧ ௧ାଵ
௧௧

期的な投資パフォーマンスに興味がいきがちln1である。しかし、実際には収益率のうちの、

exp   1 exp  ௧ାଵ

どういった要素を予測対象にしているかが重要である。仮に、その予測が効率的市場仮説と な る 。 ଵ ≡に抵触するなど、原理的に不可能な要素を対象にしている場合、そうした予測は手法を問ଵଵାୣ୶୮ ఋexp , ଴ ≡ ln1

exp  ஽ଵ  , Δ௧ାଵ ≡ ln  ஽೟శభ と定義すると、わず無意味である（短期的に超過リターンを೟଴  ௧ାଵ生み出していたとしても、それは偶然の産物

r୲ାଵ ≡ ln1に過ぎない）。

Δ௧ାଵ1  ଵ ௧ାଵ以上を整理すると、
௧ାଵ として、௧ାଵ  ଴

頑健な予測力は、その代償として何らかの௧Δ௧ାଵ  ଵ ௧ାଵ௧

リスクを引き受けることによってしか得られとなる。この式を、横断性条件を考慮したうない。投資を行うときと同様、予測を行うとえで前向きに解くと、きもリスクと（予測によってもたらされる）௧  ௧ାଵ  ଴  Δ௧ାଵ

期待収益率とのバランスを意識することが重௧ାଵ  ଴  Δ௧ାଵଵ ௧ାଶ  ଴  Δ௧ାଶ要である。予測はあくまでもリスク・リターン比を改善するための手段であって、存在しないフリーランチを探すための手段ではないଵ ௧ାଵ଴
1  ଵ⋯$ ଵ௦ ௧ାଵା௦  Δ௧ାଵା௦
௦

この関係は事前にも成立するので、
଴௧  %௧ $ ଵ௦ ௧ାଵା௦  Δ௧ାଵା௦
1  ଵのだ。
（数学補遺）

௦となり、その分散は

௧ は  期の株価、௧ は  期の配当、௧ は株式V௧の対数収益率とする。株式の対数収益率の定義から、
ln1

௧ାଵ

௧ାଵln ௧ାଵ௧ାଵln 
1௧௧ାଵ
ln ௧

௧V $ ଵ௦ ௧ାଵା௦ ௦௦ 2 Cov $ ଵ௦ ௧ାଵା௦ , $ ଵ௦ Δ௧ାଵା௦ ௧ାଵ

௧ାଵ
ln1

V $ ଵ௦ Δ௧ାଵା௦ ௦௦と計算することができる。

exp ௧ାଵ（参考文献）
・Avdis, Efstathios and Wachter, Jessica A.,

ただし、௧
 ln12017. “Maximum likelihood estimation of஽ln  ௉೟ とする。ここで、

the೟exp ௧ାଵ௧ାଵఋ೟శభ ୀఋであることから、௧

exp ௧ାଵ
1 exp ௧ାଵequitypremium, ”

JournalofFinancial Economics, 125(３), 589－609.
・Binsbergen, Jules H. van, and Koijen,

 のまわりでテイラー

Ralph, 2010, “Predictive Regressions：展開（一次）すると、A Present Value Approach,” Journal of

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■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■Finance, 65(４), 1439－1471.

and Cash Flows,” Annual Review of・Campbell, John Y., 2000, Asset Pricing at

Financial Economics, ３（１）, 467－491.

the Millennium, Journal of Finance, 55

・Lettau, Martin and Sydney Ludvigson,（４）, 1515－1567.

2001. “Consumption, Aggregate Wealth,・Campbell, John Y. and Robert J. Shiller,and Expected Stock Returns,” Journal

1988, The Dividend － Price Ratio andof Finance, 56（３）, 815－849.

Expectations of Future Dividends andMartin・ Lettau,andStijn

Van

Discount Factors, Review of Financial

Nieuwerburgh, 2008. “Reconciling theStudies, 1（３）, 195－228.

ReturnEvidence,”

Review of Financial Studies, 21（４）,・Campbell, John Y. and Yogo, Motohiro,1607－1652.

2006. “Efficient tests of stock return
predictability, ”

Predictability

・ Ludvigson, Sydney. and Ng, Serena,

Journal of Financial

2007, “ The empirical risk － return

Economics, 81（１）, 27－60.
・Chen, Long, 2009, “On the reversal ofrelation：A factor analysis approach,”

return and dividend growth predictability:

Journal of Financial Economics, 83（１）,A tale of two periods, ” Journal of171－222.

Financial Economics, 92（１）,128－151.

・Neely, Christopher, Rapach, David E., Tu,・Chen, Long, Zhi Da, Richard Priestley,Jun, and Zhou, Guofu, 2014, Forecasting2012.

“ DividendSmoothing

the Equity Risk Premium：The Role ofandPredictability, ” Management Science,

TechnicalIndicators,Management

58（10）, 1834－1853.

Science, 60（７）, 1772－1791.

・Cochrane, John, 2008, “The Dog That Did・Shiller, Robert, 1981, “Do stock prices

Not Bark ： A Defense of Return

move too much to be justified byPredictability, ”

subsequent changes in dividends ？ ”,

Review of Financial

Studies, 21（４）, 1533－1575.

American Economic Review, 71（３）,・ Cochrane, John, 2011. “ Presidential

421－36.

Address: Discount Rates, ” Journal of・Welch, Ivo and Amit Goyal, 2008. “AFinance, 66（４）, 1047－1108.

Comprehensive Look at The Empirical・Golez, Benjamin and Koudijs, Peter, 2018.

PerformanceofEquity

Premium“Four centuries of return predictability,”

Prediction,” Review of Financial Studies,

Journal of Financial Economics, 127

21（４）, 1455－1508.

（２）, 248－263.
・ Kelly, Bryan and Pruitt, Seth, 2013,“ Market Expectations in the Cross －Section of Present Values,” Journal ofFinance, 68（５）, 1721－1756.
・Koijen, Ralph and Van Nieuwerburgh,Stijn, 2011, “ Predictability of Returns

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