Global Investment
Contest 2019
ESG Integration
レポート集

目次

ファイナリスト（五十音順）
4

Kyoto Chaos Lab
京都大学大学院

18

ICU 21 Investors
国際基督教大学

32

Snowflakes
テンプル大学44

wagaya
同志社大学

60

NaSH
立命館大学

76

Ritsumeikan Asia Pacific University – Team A
立命館アジア太平洋大学

レポート特別賞（五十音順）
93

証券研究会
関西学院大学

105

Suzuki Seminar
国立広島大学121

チーム葛飾
東京理科大学137

Miki you
同志社大学

2

はじめに

経済・金融のグローバル化が加速する中、若者の金融・経済リテラシーの向上は喫緊の課題となっています。
ブルームバーグ東京オフィスでは、2017年より、将来の日本社会を担う大学生・大学院生を対象にした投資コンテストを開催しております。第3回目となった今年は、全国から過去最多の59チームが参加し、接戦を繰り広げました。
今年のテーマとなったESG投資は、近年国内外で非常に大きな広がりをみせています。
世界各地で気候変動を実感させるような事象が起こるなかで、環境(Environment)、社会(Social)、
ガバナンス(Governance)は時代のキーワードとなり、投資家も、これらの要素を組み入れた長期の経営戦略を企業に求めるようになってきました。
参加の皆さんには、
ブルームバーグターミナルに実際に触れ、グローバルな金融市場を体感しながら投資戦略を構築していただきました。各自が世界中のニュースや金融データ、豊富な分析ツールにアクセスし、
マーケット分析を行い、それらの情報を元に一定期間仮想ポートフォリオを運用、その戦略と結果についてレポートを作成しました。長期が前提となるESG投資ですが、自分たちの未来を見据え、長期的視野にたった企業研
究の良い機会となったことを祈っています。
本冊子では今回のコンテストにおいてファイナリストとして選出された各3部門の上位6チームと、レポート特別賞に選出された4チームのレポートを紹介いたします。

3ファイナリストチーム

Kyoto Chaos Lab

指導教員

梅野 健（京都大学大学院）

チームメンバー林 豊（京都大学大学院）
大西 直人（京都大学大学院）
柿中 晋治（京都大学大学院）

4

Kyoto Cosmos
Portfolio

Kyoto Chaos Lab
京都⼤学情報学研究科修⼠１回⽣ 林 豊
京都⼤学情報学研究科修⼠２回⽣ 柿中 晋治
京都⼤学情報学研究科修⼠１回⽣ ⼤⻄ 直⼈

目次
概要 ..........................................................................................................................2
ESG 投資の重要性 ..................................................................................................2
投資戦略〜銘柄選択〜 ............................................................................................2①

全体スクリーニング .............................................................................................. 2②

選択スクリーニング .............................................................................................. 3③

ESG スクリーニング ............................................................................................. 3④

選択した銘柄 .......................................................................................................... 4

投資戦略〜ポートフォリオ構築〜 .........................................................................5①

初回のポートフォリオ構築(6/30) ...................................................................... 5(1)市況分析によるリスク許容度の設定 ....................................................................................... 5(2)CAPM による資産配分 ............................................................................................................. 6②

ポートフォリオのリバランス(7/31) ................................................................... 7(1)市況分析によるリスク許容度の設定 ....................................................................................... 7(2)リスクパリティによる資産配分............................................................................................... 8

考察 ........................................................................................................................11①

ファクターの分析 .................................................................................................11②

決算の分析 .............................................................................................................11

総括 ........................................................................................................................121

概要
私たちは今回の投資コンテストを通して、ESG 投資を試みた。投資方法としてはまず、世界 1６の株式市場に対して一定のスクリーニングを行い、数百銘柄に絞り込んだ。その後、各企業の事業内容・業績・ESG 関連内容等の分析を通して、日本株 3 銘
柄・外国株 4 銘柄を選定した。そしてリスク分散を図るため、グリーンボンドの投資
信託を 2 銘柄、国内の公社債を 1 銘柄加え、ポートフォリオを構築した。これにあたっては、市況を判断した上でリスクパリティ戦略を取り入れた。その結果、7 月 31
日現在では、+1.4%の収益を記録している。

ESG 投資の重要性
今の世界はグローバル化が進み、経済が発展し、人々の生活は非常に豊かなものになった。発展途上国と呼ばれていた国でさえも、現在は著しい経済発展により、エネルギー開発が進み、裕福な生活をすることが可能な国がいくつもある。しかし人々の暮らしが豊かになる一方で、地球環境には多大な影響を及ぼしてきた。これにより、世界各地で気温上昇などの不安定な天候による大きな被害も発生し、人的被害が数多く報告されている。さらには、世界的に極端な資本主義に対する不信感が生まれ、環境に対する不安感を持つ人も増えている。このような不安を受け、「持続可能な開発目標（SDGs)」と 2015 年のパリ協定（温室効果ガスの排出について、2020 年以降の各国の取り組みを定めたルール）への合意が世界でなされた。この 2 つの国際合意が目指すのは「環境が守られている」「貧困・不平等がない」「経済活動が安定する」社会であり、これこそが世界が表明した今後の ESG に対しての取り組み姿勢である。今後、世界が生き抜いていくためにはこれらの目標が達成される必要と共に社会を支える企業
が利益追求するのみならず、目標を立てて合意を達成していくことが求められる。

投資戦略〜銘柄選択〜
投資する銘柄を策定するにあたって、株式については①全体スクリーニング②選択ス
クリーニング③RobecoSAM 社格付けを用いて ESG 分析という順番で絞り込みを行なった。債券については後述する 3 つの債券投資信託を採用した。

① 全体スクリーニング
全体スクリーニングではすべての株式に対して行った。
・取引市場：日本, ロンドン, ユーロネクストリスボン, ユーロネクストアムステルダ
ム, フランクフルト、ユーロネクストパリ、ユーロネクストブリュッセル、上海、シンセン、BSE インド、MICEX メイン市場、中南米・カリブ海、サンパウロ証券取引所、カナダ証券取引所、ナスダック、ニューヨーク

2

世界株式市場時価総額ランキングで世界トップ 10 の市場＋BRICs の主市場を対象とした。理由としては、①リスク分散のため多くの市場から株式を選択しようと考えたから②BRICs は今後成長が見込める市場だと考えたからである。
・ROE(自己資本利益率)>=15
資本を運用する上で、いかに効率良く利益を生み出しているかをはかる指標。一般的に自己資本利益率が 10〜20％程度であれば優良企業であると判断されるため、15%以上という基準を設けた。
・ROA (総資産利益率)>=5
自己資本と銀行からの借り入れを合わせた総資産を使ってどれくらい効率的に経営をしているのかを示す指標です。
資本運用の効率を見る際に ROE だけでは、借金体質の倒産の恐れがあるハイリスクな企業である可能性があるため、当期純利益を総資産で割った ROA も基準として取り入れた。
・5<=PER<=18
株の割安度を見るため、PER もスクリーニング基準に組み入れた。一般的に、PER
１５以下が割安であるとされているが、業種によっても PER の割安度を表す基準は異なるため、全体のスクリーニングでは少し広めに範囲を設定し(PER 上限 18)、ス
クリーニング後に個々の企業の業種と照らし合わせて割安かどうか詳しく判断した。

② 選択スクリーニング
選択スクリーニングでは、全体スクリーニングによって選ばれた銘柄に対して、以下のどれかのスクリーニングを行った。
・30 日移動平均乖離率 <= -3
・RSI <= 40
・ゴールデンクロスから 5 日以内(・MACD９日線, 15 日線)
これらのスクリーニングは、テクニカル分析として行った。移動平均乖離率及び RSI
は逆張り目的、ゴールデンクロスは逆張り銘柄だけではリスクが大きいと考え組み入れた。また、MACD は補助的な指数として分析に用いた。

③ ESG スクリーニング
以上のスクリーリングを行なった結果、 約 400 社ほどが残ったため、ESG 分析を最後に行い、ESG 投資に適していると思われる企業を選定した。
＜RobecoSAM トータルサスティナビリティランキング＞
RobecoSAM 社は、スイスに拠点を置く世界の代表的な ESG 投資分野の調査・格付会社で、世界の大企業 3,500 社以上を対象に、経済・環境・社会の 3 側面から、長期的価値創造に重点をおいて、企業の持続可能性についての評価、格付を行ってる。具
体的には、この指数において総合点が 60 点以上(0-100)の企業は ESG 分野において優良企業だと一般的にされているため、この点数を最低基準とした。

3

④ 選択した銘柄
・パナソニック(6752 JP Equity)（ESG スコア）環境 91 経済 73 社会 73 総合 73（企業説明）電気電子製品メーカー。家庭用電化製品、自動車ナビゲーションシステ
ム、デジタル機器、コンピューター周辺機器、通信、工業的機器、電子部品を製造する。世界に関連企業を保有する。
・楽天(4755 JP Equity)
環境 55 経済 79 社会 77 総合 72
楽天は、インターネット上の仮想商店街である楽天市場を中心としたインターネット
サービス、「楽天カード」「楽天銀行」などのインターネット金融サービス、 電子
書籍サービス「Kobo」などのデジタルコンテンツサービスを管理、運営。絵画でもサービスを提供。
・ギャップ(GPS US Equity)
環境 92 経済 94 社会 90 総合 92
衣料小売専門会社。国内外で小売店とアウトレット店を運営。男性、女性子供向けのカジュアルアパレル、アクセサリー、パーソナルケア製品を販売する。米国、カナダ、英国、フランス、アイルランド、日本で事業を展開。
・日本たばこ産業(2914 JP Equity)
環境 71 経済 57 社会 86 総合 71
タバコメーカー。たばこ・たばこ関連製品の製造、マーケティング、および販売に従事する。世界各地で事業を展開。医薬品事業および食品事業も手掛ける。
・ピーボディ・エナジー(BTU US Equity)
環境 50 経済 75 社会 50 総合 63
低硫黄質軟炭の採掘会社。主に、電力会社に販売する。石炭と排出の取引も手掛ける。米国のアリゾナ、コロラド、ニューメキシコ、ワイオミング、イリノイ、インディアナ隔週及びオーストリアで鉱山を保有、経営する。
・セルジーン(CELG US Equity)
環境 67 経済 78 社会 72 総合 78
バイオ医薬品メーカー。がん及び免疫・炎症関連疾患向け治療の発見、開発、商品化に注力する。
・ヒューマナ(HUM US Equity)
環境 89 経済 83 社会 78 総合 78
米国とプエルトリコの医療会員を対象とする管理医療会社。健康維持機構、優先医療給付機構、ポイントオブサービスプラン、管理サービスなどを統合したヘルスケアを雇用者グループ、政府支援のプラン、個人向けに提供する。
ここに以下の 3 つの債券投資信託を加えて候補銘柄とした。
・国内債券 ETF(2510 JP Equity)4

国内の公社債に投資し、NOMURA-BPI 総合に連動する投資成果を目指す上場投資信託。運用会社は野村アセットマネジメント。
・iShares € Corp Bond ESG UCITS ETF(SUOE LN Equity)
EU 圏内の公社債に投資する上場投資信託。ESG 面で高評価を得ている投資適格な会
社を投資対象としている。運用会社は BlackRock。
・iShares ESG USD Corporate Bond ETF(SUSC US Equity)
アメリカ国内の公社債に投資する上場投資信託。特に ESG に積極的で投資適格な会社を投資対象としている。運用会社は BlackRock。

投資戦略〜ポートフォリオ構築〜
当コンテストにおいては①：6/30 に初回のポートフォリオ構築を、②：7/31 にそのリバランスを行なった。ポートフォリオの構築をするにあたって、今回は(1)市況分析
によるリスク許容度の設定、(2)CAPM・リスクパリティ戦略などによる資産配分を行なった。

① 初回のポートフォリオ構築(6/30)(1) 市況分析によるリスク許容度の設定
私たちは債券（安全資産）と株式（危険資産）の資産比率を４：６に決定した。これは私たちが株式市場に対して「中立的」な見方を持っているからだ。
株価の上昇に期待する理由として、株式市場は米国の利下げ観測を背景に緩和ムードが広がっており、株価のさらなる上昇が見込めることがある。以下の画像が示す通り、金利先物から予想される利下げ確率は 100％で 2-2.25（下限を 2、上限を 2.25）とする見方が強い。

その一方で米国中銀の利下げのみを材料とした強引な株価上昇に対して、投資家心理は決して強気ではない。こうした心理は VIX 相場に表れている。6/26の VIX は 16 台を付けた。下図に示した通り、過去３回の S&P の高値圏では

5

VIX が 10 台前半と市場に強気ムードが広がっていたが、今回はその位置までは下がりきっていない。これが、私たちが株価の上昇に対してやや懐疑的な理由の一つだ。

為替について見てみると、ドル円は過去 1 年で最も円高の水準にある。これは先ほどの利下げ観測による、米国からの資金の退避に基づくものと思われ、今後１ヶ月はこの水準を保って推移すると思われる。
よって、今回のポートフォリオ構築においては為替ヘッジを行わないものとする。

(2) CAPM による資産配分
CAPM は Capital Asset Pricing Model の略称で、「資本資産価格モデル」ともいう。この理論の創案者であるシャープは、1990 年にこの業績を以ってノーベル賞を受賞している。このモデルはいくつかの仮定を必要とするが、このモデルのもとでは「各銘柄の時価総額比率から成るポートフォリオ」がリス
ク・リターンの観点から最も効率的であるとされる。

6

この考え方に基づいて、各銘柄の時価総額に比例させた資産配分を行なってポートフォリオを構築した。また、債券の上場投資信託(2510 JP, SUOE LN,
SUSC US)については時価総額が算出できなかったため、等割合(13.33％)での資産配分を行なった。この時の資産配分比率を以下の Table.1 に示す。

② ポートフォリオのリバランス(7/31)(1) 市況分析によるリスク許容度の設定
リバランスにあたって、債券（安全資産）と株式（危険資産）の資産比率を６：４に決定した。これは初回のポートフォリオ構築と比べて株式相場に「悲観的」な見方を持っているからだ。理由は大きく 2 つある。
まず１点目として、経済指標に見られる各国の景気減速だ。以下に最近発表された中国の製造業 PMI と米国の GDP を掲載した。

7

中国の PMI は前年末以来の 50 割れ、米国の GDP は設備投資と輸出の減少が大きく足を引っ張った。米中の貿易戦争が収束を見せない中、実体経済に影響が出始めていることが伺える。
2 点目として、英国の合意なき EU 離脱が現実味を帯びてきたことが挙げられる。ボリス・ジョンソン首相が就任し、EU との離脱交渉が行われない可能性が出てきた。これを受けて、下図に示した通りポンドは大幅下落した。
こうした現状を受けて、私たちは株式比率を低く抑えることを決定した。

(2)リスクパリティによる資産配分
資産運用におけるポートフォリオとは、分散投資を目的とした金融資産の組み合わせのことを指す。投資の際には必ずリスクが伴うため、市場価格が大きく変動したときに持っている資産が大きく減ってしまう危険性がある。資産の分散があれば、ある特定の資産の影響を大きく受けることはない。特に、同じ要因に対して値動きが連動するものに偏らないように資産配分を決めることがで

8

きればリスクを小さくすることができると考えられている。また、なるべく大きなリターンを得ることも資産運用において欠かすことのできない重要なポイントであるため、しっかりと吟味する必要がある。リスクを最小限に抑えつつリターンを最大化することこそがポートフォリオ構築の目的である。
従来のポートフォリオ理論は Markowitz による平均・分散アプローチが主流であり、モダンポートフォリオ理論の発展のきっかけとなった。一般的によく知られているのは、期待リターンと期待リターンの分散を２つの変数としてみなし、経済学の考えである無差別曲線による有効フロンティアを用いるアプ
ローチや、最適化数理の考えに基づいて各資産の期待リターンと分散共分散行
列を用いて最適解を求める方法である。しかし、これら従来のアプローチにはいくつかの問題が指摘されている[2]。
① 期待リターンとリスクを正しく推定することは困難であり、最適化の結果はその推定値に対してロバストではない（すなわち推定値の変化に対して敏感である）ということ。
② 最適化の結果が特定の資産に集中しやすい。
③ 各資産に対するリスク寄与率(risk contribution)に偏りがある。
リスク寄与度はポートフォリオの各資産がポートフォリオ全体に対してどの程度寄与しているかを表す数値であり、リスク資産の配分を寄与度で調整する
リスクパリティ戦略において重要な指数として知られている。平均・分散アプ
ローチによって決められた投資配分でポートフォリオ構築されていてもポートフォリオに対する各資産のリスク寄与率は必ずしも分散されているとは限らず、適切なポートフォリオ戦略とは言えない。リスクパリティ戦略は資産配分に重点を置くのではなく、リスク寄与率を均一化することでポートフォリオ全体に対する損失をより効果的に抑えることを可能とする戦略である。同時にロバスト性を持たせることやシャープレシオを高くすることもできるというのも利点である。一方でリスクパリティ戦略のデメリットとしては、資産配分が偏りやすい傾向があることや、シャープレシオが高くても期待リターンがあまり期待できないケースがあるということが挙げられる。しかしながらこの戦略はリスクを抑えるという意味で強力なモデルであるため、リスクをできる限り抑える方針のもと、リスクパリティ戦略に基づいたポートフォリオ構築を試みた。

9株式および債券の対数収益率を考え、リスクパリティポートフォリオを構築した結果を以下の Table.2,3 に示す。リスク寄与度が等しくなるような投資比率を適切に求めることが出来た。

10

考察① ファクターの分析
ファクターごとのリターン寄与度を見てみると、「選択効果」によってリターンを獲得していることが判明した。これは景気の波やマクロな動向に左右されない部分であり、「企業の真の強さ」と解釈できる。
ここの部分でリターンを稼げたため、私たちは銘柄選択において優れた企業を見つけ出すことができたと言える。

② 決算の分析
7/31 に発表されたピーボディ・エナジーの決算において、純利益の面でネガティブ
サプライズが観測された。来期についてもマイナス成長となる可能性がある。
私たちが採用したリスクパリティ戦略において、ピーボディ・エナジーの投資比率は4.24%と最も低く、リスクが高い銘柄への投資比率が抑えられていることがわかる。

11

総括
私たちは今までアカデミックな世界においての金融工学を研究してきた。しかし今回、Bloomberg 投資コンテストに参加したことで、今までの研究では経験ができな
い投資の実務的な要素に触れることができた。例えば、リバランス時のリスクパリテ
ィを用いたポートフォリオ構築では、エクセルを用いてリスク計算をし、個別株等の配分比率を計算によって求めることができた。また、株式及び債券の全体比率を考える際には、市況を理解するために様々な角度からマクロの視点を持って分析できたこ
とも、研究との大きな違いだと考えられる。
今回の反省としては、実務への理解を深めることが難しく、ポートフォリオを構築する際にアカデミック寄りになってしまったことや、テクニカル分析や ESG 分析に時間を割き、業績の分析においてあまり時間がかけられなかったことから、ピーボディ・
エナジーの赤字決算を見抜けなかったことなどが挙げられる。
今後の改善点としては、今回のような資産ベースでポートフォリオを組むのではな
く、ファクターベースドリスクパリティを用いることができると考える。これにより、ファクターに基づく、より本質的な議論ができたことが予想される。また、銘柄選択においてもスクリーニング時に世界中の市場を対象にしたにも関わらず、ボトム
アップで企業選択をしたため、最終的には日本株及び米国株のみになってしまった。
次に投資を行う際は、トップダウン式に世界各国の株を満遍なく選んでいくことで、よりリスク分散を図ることができるかもしれない。
今回の投資コンテストを通して、金融市場を分析することの難しさや楽しさを知ることができ、非常に良い経験となった。今後も、積極的に金融市場及び分析に関わって
いきたい。

謝辞
この度、投資コンテストを主催してくださった Bloomberg 様、また本コンテストに参加するにあたり投資環境を整えてくださった物理統計学研究室の梅野健教授には感謝の意を表します。

参考文献[1] アンドリュー・アング, 資産運用の本質―ファクター投資への体系的アプローチ,(2016).
[2] 橋本 剛委, リスクパリティポートフォリオ, NFI リサーチ・レビュー, (2012).
[3] T. Roncalli and W. Guillaume, "Risk parity portfolios with risk factors."
Quantitative Finance 16.3, 377-388, (2016).
[4] D. Chaves, J. Hsu, F. Li, and O. Shakernia, "Efficient Algorithms for
Computing Risk Parity Portfolio Weights", (2012).

12

ファイナリストチーム

ICU 21 Investors

指導教員

金子 拓也（国際基督教大学）

チームメンバー

宮澤 甫（国際基督教大学）
本田 岳（国際基督教大学）
池田 黎（国際基督教大学）

18

２視点 ESG 投資ファンド

Team: ICU 21 Investors

国際基督教大学
３年 本田岳３年 宮澤甫３年 池田 黎

1

目次

１、

はじめに ----------------------------------------------------------------------------- 3

２、

銘柄選定方法 ------------------------------------------------------------------------ 3

・投資戦略概要①

投資手法１-------------------------------------------------------------------------------- 4
・小型株投資 ------------------------------------------------------------------------------- 4・低 PBR ----------------------------------------------------------------------------------- 4
・投資対象セクターの選定----------------------------------------------------------------- 5
・投資対象国（指数）の選定 -------------------------------------------------------------- 6
・ESG スコア開示 -------------------------------------------------------------------------- 7
・転職サイトの評価を参考とした選定 --------------------------------------------------- 7
・個別銘柄 CDS（倒産確率） ------------------------------------------------------------- 8②

投資手法２ ------------------------------------------------------------------------------- 8・今後 ESG 活動に積極的に取り組みだす可能性の高い企業（直近で CEO 交代）--- 8
・売上高成長率------------------------------------------------------------------------------ 9
・現時点で低い ESG 開示スコア ---------------------------------------------------------- 9・営業利益率、売上高の推移 ------------------------------------------------------------- 9３、ポートフォリオ作成 --------------------------------------------------------------- 10

・二つの投資手法に対する投資額比率 ----------------------------------------------------- 10・ポートフォリオの構成銘柄比率 ---------------------------------------------------------- 10
４、まとめ ------------------------------------------------------------------------------ 12

５、コンテストを通じて感じたこと・学んだこと -----------------------------------12

６、

参考文献 ---------------------------------------------------------------------------- 132

１、はじめに長きにわたり、株式市場では財務情報が重要な判断材料となってきた。そして近年これに加えて重要視されるようになってきたのが非財務情報の一種である ESG である。ESG 投資とは一般
的に「環境、社会、企業統治に配慮している企業を重視・選別して行う投資のこと」を指し、その概要が認知されるようになってから、ESG を投資プロセスに組み入れる PRI（責任投資原則）に署名する機関数とその運用額は右肩上がりで増加している。SDGs の広がりは、ESG 投資への意識をさらに強めることになった大きな要因といえる。私たちはこの投資手法の主な目的
は長期的なリスクを減らす点にあると私たちは考えている。日本では GPIF が投資判断に ESGを取り入れると決定したことにより、急速にその認知が広がり、重要性が認識されるようになった。国外では欧州や北米で日本よりも早い段階から ESG 投資が注目され、現時点でも ESG 投資
残高のほとんどはそれらの地域に属する投資家が占めている。
そして全世界的に ESG 投資額が増加している中、ESG 投資とリターンの関係性についても多くの研究が行われている。しかし、その研究結果は様々で、果たして ESG 投資はリターンにプラスの影響を与えてくれるのか未だに不透明であるといえる。事実、国内では純粋な ESG ファ
ンドの投資残高は 2013 年からほとんど変わっていない（三菱アセット・ブレインズ 2018）。
これは個人投資家が ESG 投資の優位性に対して懐疑心を有している根拠であると同時に、ESGファンドの運用成績が優れたものではないという事実からも説明がつく。
このような状況の中、本ファンドも ESG 投資をテーマとして立ち上げられた。ESG 投資という枠組みの中で他ファンドとどのような差別化をするか。本ファンドはこの点を重視することにより、他 ESG ファンドやベンチマークのリターンを上回る運用成績を目指す。

２、銘柄選定方法
まずはどういう方向性で、何を重視して投資対象銘柄を絞り込んでいくかを大まかに列挙する。
・小型株投資←運用額が大きい（つまりは影響力の強い）機関投資家は基本的には大型株を中心に投資している。小型株はあまり調査がなされず、正当な評価が反映されていない銘柄が存在するのではな
いか。
・セクターを絞る←事業自体が SDGs に深く関係している企業のほうが将来的なリスクが小さいのではない
か？
・ESG 投資家が比較的目を向けそうな国の企業に限定して投資←全く見向きされないような銘柄だと、当分資金の流入が起きない可能性がある・ESG 活動（ESG 情報開示）をしている企業に限定←ESG 活動をしていない企業は長期的なリスクが大きい←多くの機関投資家がネガティブスクリーニングで除外している可能性高い

3

・従業員による企業の評価←G の情報開示（ガバナンス）が優れていても、実際に働いている人からの評価が悪ければマ
イナス評価と考えた
・ESG の観点で今後評価されそうな企業はどこか←いち早く予兆に気づけば波に一番乗りできる・業績、収益に問題はないか←いくら ESG に力を入れていても、業績が悪い会社は現時点でリスクが高い
私たちは以上の項目を重視した投資手法を考え、結果的に二つの手法にまとめ上げた。それが以下に示す投資手法１と投資手法２である。

①投資手法１
一つ目の手法では、・小型株投資・低 PBR・セクターの限定
・投資対象国の限定
・ESG スコア開示
・企業の従業員からの評価
・倒産確率の 7 項目を選定基準として銘柄選定を行った。

・小型株投資私たちが小型株のみを投資対象と決定したことにはいくつか理由がある。一つ目は機関投資家の多くは運用額が非常に大きいこと。規模の差はあれども、私たちのファンド資金１億円に比べたらどの機関投資家も圧倒的に大きいといえる。二つ目は資金の流入・流出が株価に影響を与えることである。流動性の乏しい市場にそれなりの資金が流出入するとき、株価は大きく変動する。よって、機関投資家は大きな資金を流動性の乏しい市場に投入することを避ける傾向にある。投資銘柄数を増やせば一銘柄当たりの投資額は小さくなるので株価への影響は弱くなる。しかし投資銘柄数を増やすということは選定基準を甘くすること、もしくは今まで調査すらしていない領域に新たに投資することを意味し、一般的な機関投資家はそのようなことはしないと考えられる。ESG 投資を推し進める機関投資家があまり投資していないと思われる小型株には ESGの要素があまり織り込まれていないと私たちは考えた。３つ目の理由として、過去の株価パフォ
ーマンスを Bloomberg を用いて分析すると、大型株に比べ小型株の方がリターンが高いことが示されたからである。これらの理由から本ファンドは資金の少なさを利用して積極的に小型株に投資することにした。基準としては時価総額下位２０％を投資対象とする。

4

・低 PBR
私たちは数多く行ったバックテストの結果、小型株投資の中でも投資銘柄を低 PBR 株に絞ると短期的にも長期的にもリターンが大きくなることに気づいた。従って、条件として PBR が下
位２０％の銘柄に絞って投資することにする。

・セクターの限定
私たちは投資するセクターをヘルスケア、テクノロジー、一般消費財の３つに絞った。各セク
ターの選択理由は以下である。
ヘルスケア
ヘルスケアは SGDs における目標の１つである「全ての人に健康と福祉を」を達成する上でもっとも重要なセクターである。SDGs では大方針として「民間セクターに対し、持続可能な開発における課題解決のための創造性とイノベーションを発揮することを求める」と民間企業の参加が促されている。（SGDs と ESG 投資、みずほ総合研究所株式会社より）よって、SDGs のさらなる普及とともにヘルスケアセクターの重要性も高まり、今後も成長の可能性が高いと考えた。過去のデータからもヘルスケア市場の成長は示されている。医療機器のグローバル市場はこの 10 年で大きく成長していて、各国の医療に対する需要も増えている。
グローバルな医療機器市場の動向

出典：
https://www.sbbit.jp/article/cont1/36087
www.mtjapan.or.jp/jp/app/download/file/?id=2456&file=経済産業省.pdf

これらのデータから、今後もヘルスケアセクターは高い成長率を維持すると考えたので投資対象セクターの１つとした。

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テクノロジー
テクノロジーもヘルスケアと同様、今後さらに成長することが予想されるため、投資するセクターとして選択した。VR/AR やブロックチェーンなど様々な新技術が社会の中で注目されるな
かでテクノロジー分野はこれからも成長することが期待できる。Bloomberg 上でテクノロジー
分野の日本株に対して期間 10 年でバックテストを行い、結果として表示された 549%というリターンからもこのセクターの成長性は確認できる。IoT 時代と言われ、様々なモノとテクノロジーが繋がっていく中、他セクターとテクノロジーセクターの繋がりも深まってきている。上で挙げたヘルスケア業界でも、デジタルヘルス関連スタートアップへの VC 投資額が年々増加している。
図：米国デジタルヘルス関連スタートアップへの VC 投資額推移

出典：https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2019/7f61e78818a383cd.html

これらの理由からテクノロジーセクターは今後も成長を続けるのではないかと考え、テクノロ
ジー関連株をポートフォリオに組み込むことで高いリターンを得られると予想した。

一般消費財
Bloomberg 上ではセクターは大きく通信、一般消費財、生活必需品、エネルギー、金融、ヘルスケア、工業、原材料、テクノロジー、公益事業に分けられている。ESG に関する株主からの影響力はどのセクターでもほとんど変わらないだろう。しかし、末端の消費者（国民、個人としての消費者）から受ける影響が一番大きいのはこれらのセクターの中では一般消費財ではない
かと私たちは考えた。末端の消費者が ESG や SDGs に敏感になればなるほど、一般消費財セク
ター内ではそれらに対応した企業に需要が集中する。それを考慮すると一般消費財セクター内でESG 活動を行なっている企業は、株主だけでなく消費者の ESG に対する意識にも敏感であり、他セクターと比べても特に ESG に敏感かつ力を入れているのではないかと考えた。そしてこれらの理由（ESG 活動→一般消費者が ESG,SDGs を意識した消費行動をとり始める→ESG 活動をしている企業に需要が集中→収益増→株価上昇）から投資対象としても長期的に優位性が高いのではないかとの予想に至り、一般消費財を投資対象セクターの１つとした。

6

・投資対象国の限定
現段階で ESG 投資に力を入れているのは欧州や北米など、主に先進国に籍を置く機関投資家である。ある銘柄の株価が ESG を背景として上昇するためには、今、もしくは数年のうちにそ
れらの銘柄が先進国の機関投資家の目にとまる必要がある。そこで本ファンドは先進国と有力な新興国を投資ターゲットに絞った。また、それらの国の中でも代表的な指数の構成銘柄のみを投資対象とする。この条件の下で選ばれた指数は、ハンセン総合指数、TOPIX、シンガポール
FTSE ST シェア、ボンベイ 500 指数、FTSE 全世界ヨーロッパ指数、S&P ユーロ指数、ボベス
パ・ブロードベースト指数、NYSE 総合指数、ラッセル 3000 種指数、S&P500 種指数、MCSI
フランス指数、DAX 指数、FT250 指数である。

・ESG スコアを開示
ESG 開示スコアとは、企業の環境・社会・ガバナンス開示をもとにブルームバーグ社が独自に算定するスコアのことである。スコアは 0.1 から 100 までの数字で表され、数値が高いほどブルームバーグが収集するデータポイントの多くを開示していることを表す。全く開示されていな
い企業に対してはデータなしという結果が返される。私たちは ESG 開示スコアのデータが存在する企業を投資対象とする。ESG 開示スコアが高い銘柄ではなく、開示している銘柄すべてを投資対象とした理由としては、時価総額が小さい銘柄の多くは開示スコアのデータがなかったからである。私たちは、これは時価総額の小さい企業の多くは ESG 活動に必要なコストを負担できない、もしくはしづらいことが理由にあると考えた。実際、林順一によると ESG 株価指数に採用されている企業とそれら企業の規模、収益性、成長性などの関係性を分析すると、企業規模が大きいほど ESG 株価指数に採用される傾向があることが示されている（林順一 2018）。このことからも、一般的には ESG 活動を行っている多くの企業の規模がある程度大きいということがわかる。時価総額の小さい企業の多くが ESG 活動を行っていないことを考えると、その中でも開示スコアのデータが存在する銘柄は ESG に対する意識が高いといえそうである。

・企業に対する従業員からの評価
投資家にとっても企業にとってもガバナンスは ESG の中でも特に重視される項目であるといえる。（GPIF による東証一部上場企業に対する調査では、ESG における主要テーマの中でガバ
ナンスを上げた企業が一番多かった）（GPIF 2019）最近は日本でも社外取締役比率や女性役員比率などが特に重要視されるようになってきたが、私たちはこれらをあまり重要視していない。理由としては、①社外取締役に能力・適正があるのか判断しにくい、②ワンマン体制のほうが素早く効率的に成長できる場合も往々にしてある、などがあげられる。ガバナンスには統治、支配、管理といった意味がある。そして企業内には統治する側とされる側がいる。私たちは統治する側に関する情報ではなく統治される側の従業員がその企業に対してどう思っているのかを重視する。これは、統治する側よりもされる側を調査したほうがより実態がわかると考えたからである。統治される側にフォーカスすることによりガバナンスの視点からは若干外れてしまうが、会社を支える従業員が会社に対してどう思っているかは長期的な視点でも非常に重要であると考7

える。私たちはこの従業員の評価を測る指標として、企業評価サイトにおける企業の評価を用いることにした。日本企業に対しては openwork、米企業に対しては glassdoor jobs のデータを使用した。これらのサイトには従業員・元従業員が口コミと企業に対する評価を５段階で書き込んでいる。私たちはこの５段階評価で 3.0 以上の評価を得ている企業を投資対象とする。

・倒産確率
私たちは小型株を投資対象としているが、小型株には株価の変動が大きいという特徴がある。
そこで私たちはこれまでに絞り込まれた投資対象銘柄の今後一年のデフォルト確率を調べ、確率が１％未満の銘柄に絞って投資することにした。（Bloomberg で DRSK と検索）この選定により、値動きが激しすぎてリスクが大きい銘柄を投資対象から外した。

・投資手法１による投資銘柄以上の条件で Bloomberg の株式スクリーニング機能、企業評価サイトから得た情報をもとにスクリーニングした結果以下の 10 銘柄が投資対象銘柄として選ばれた。
HSKA USTNAV US1867 JPSTML USECOM US
3221JPFLXS USEGAN USAKBA USBZH US②投資手法２
投資手法２では、・今後 ESG 活動を積極的に行っていく可能性のある企業
・売上高成長率・現段階での ESG スコア
・営業利益率、売上高の推移を重視した銘柄選定を行った。

・今後 ESG 活動に積極的に取り組みだす可能性の高い企業
投資手法１では、企業の「現時点」での ESG 活動を重視した。投資手法２では、企業の ESG
活動の変化に着目する。機関投資家が ESG 投資を意識するようになったことで、一部の企業も8

ESG 活動を進めるようになった。では、具体的に誰が企業の ESG 活動の舵をきるのだろうか。
それは紛れもなく経営陣である。いくら投資家が ESG の重要性を叫ぼうと、経営陣が動かない
限り企業は ESG 活動を行わない。そこで私たちは CEO の交代日データに注目した。ここ最近
CEO が交代した企業は、今後 ESG 活動に力を入れ始めるかもしれないと考えたのである。企業
が ESG 活動に力を入れない理由としては二つのことが考えられる。一つは経営陣が ESG を重視していないから、もう一つは費用の面で ESG 活動に力を入れられないからである。直近に交代した CEO が ESG を重視していて、かつ企業の資金がある程度あれば ESG 活動に取り組みだす
可能性は高いだろうと考えた。着任してすぐに ESG 活動に本腰を入れられるとも限らないので、過去２年の間に CEO が交代している企業を投資対象とした。

・売上高成長率
上記の通り、企業が ESG 活動を行うためにはある程度の余裕資金が必要である。そこで私た
ちは成長率が高い企業のほうが ESG に取り組む余裕があると考えた。従って、売上高成長率（一年）が上位２０％の企業を対象に投資することにする。

・現時点で低い ESG 開示スコア
現時点ですでに ESG 活動を積極的に行っている企業（前 CEO の時から ESG 活動に力を入れていた）より、現時点ではまだあまり ESG に力を入れていない企業のほうが今後の ESG 開示ス
コアと資金流入の伸びが期待できると考えたので、現在の ESG 開示スコアが下位５０％に属する銘柄を投資対象とする。

・営業利益率、売上高の推移
以上の条件でスクリーニングをした結果、15 銘柄が候補として残った。最後にこれら銘柄の営業利益率推移と売上高推移をひとつずつ分析し、過去五年間安定して成長している銘柄のみを候補として残した。

・投資手法２による投資銘柄
Bloomberg の株式スクリーニング機能、個別銘柄分析機能などを用いてスクリーニングした
結果、以下の 6 銘柄が投資対象銘柄として残った。
BCHI IN Equity
MDXG US Equity
6184 JP Equity
GRDCL IN Equity
INVH US Equity
APY US Equity

9３、ポートフォリオ作成
・二つの投資手法に対する投資額比率
私たちは上記の通り二つの投資手法を構築した。そして、二つの投資手法の投資額比率を投資
手法１：投資手法２＝７：３とすることにした。このような比率にした理由としては以下のものが挙げられる。
まず、投資手法１は小型株のみに投資するので株価変動が大きいというリスクがある。投資手
法２は CEO が交代したことにより、今後の企業活動の方向性がみえづらいのと、CEO が ESG活動に尽力しなかった場合、低い ESG スコアが投資家にマイナスイメージを与えかねないという二つの不確実性を有している。私たちはこれらの要素を比較して、相対的には投資手法１のほうがリスク・不確実性が小さいと考え、投資比率を７：３とした。

・ポートフォリオの構成銘柄比率
各投資手法で選定された各銘柄への投資比率を決定する。

①投資手法１
私たちは各銘柄の三年間の株価（月次）Bloomberg より収集し、そこから銘柄ごとの期待リ
ターンとリスクを計算した。さらに相関係数、共分散を計算することによって、各銘柄にある割合ずつ投資した時の期待リターンとリスクを求め、Excel の solver という機能を用いて sharp
ratio（期待リターン/リスク）が最大になるような各銘柄に対する投資比率を導出した。その結果が以下の表に示されている。

銘柄

投資比率

HSKA US30.20351%

TNAV US14.27683%

1869 JP

0.09645%

STML US

18.61177%

ECOM US

0.00000%

3221JP

23.11394%

FLXS US

0.00000%

EGAN US

13.69743%

AKBA US

0.00000%

BZH US

0.00009%10

この結果からわかる通り、10 銘柄中３銘柄は０％で、ほぼ０％の銘柄も一つあった。よって、投資手法１で選定された銘柄のうち実際に投資するのは以下の６銘柄となる。
銘柄

投資比率
TNAV US

14.3%

1869 JP

0.1%

STML US

18.6%

3221JP

23.1%

EGAN US

13.7%

HSKA US30.2%②投資手法２
投資手法２において重視されているのは、CEO が交代したことにより今後企業が ESG 活動に力を入れ始める（そしてそれにより株価が上がる）可能性があるという点である。つまり本ファ
ンドは、今を起点として今後の企業経営・株価が過去とは違った動きをする可能性に投資しているのである。それを考慮すると、投資手法１の投資比率決定で利用した過去の株価データを用いる方法は意味がないのではないかと私たちは考えた。とはいえ、過去のデータ以外を用いて論理的に投資比率を決定する方法が私たちには思い浮かばなかったので、単純に各銘柄に同額投資することに決定した。よって、各銘柄には１億×0.3×1/6=500 万円ずつ投資する。
以上より、各銘柄に対する投資額は以下のように決定した。

銘柄

投資額（¥）
TNAV US

9,993,200

1869 JP

67,515

STML US

13,027,700

3221JP

16,179,730

EGAN US

9,587,900

HSKA US21,142,450

BCHI IN Equity

5,000,000

MDXG US Equity

5,000,000

6184 JP Equity

5,000,000

GRDCL IN Equity

5,000,000

INVH US Equity

5,000,000

APY US Equity

5,000,000

11

４、まとめ
今回の投資コンテストのテーマは ESG 投資であった。非財務情報を活用した投資は比較的新しいテーマであり、知識や経験が乏しい私たちや個人投資家でも真新しい手法や効果的な手法を構築できる可能性があると私たちは考えている。そして今回は２つの投資手法を考え、ポートフ
ォリオを作成した。１つ目の投資手法では、財務情報を用いたバックテストで長期的に高いリターンを出している銘柄と同じ特徴を現時点で有している銘柄を最初に選定し、その中から私たちが ESG において秀でていると考えた銘柄を選んだ。２つ目の手法では、企業の ESG 活動の変化と成長性・安定性に着目して投資銘柄を選定した。投資手法１で選ばれた銘柄に関しては sharp
ratio が最大になるよう投資比率を決めた一方、投資手法２に関しては、今までの株価変動と今後の株価変動に関係性がないという考えを採用しているので投資比率の最適化は行えなかった。
本ファンドは全資金が株式に投資されていることや、小型株への投資が多いなどの理由からリス
クが大きくなっている。ただ、私たちはリスクが多少大きくても資金が底をつかず、長期的なリターンが大きいのであれば問題ないと考える。そもそも ESG 投資は長期的なリスクを回避することが目的であると考えているので、短期的な変動に一喜一憂するような考え方は適切ではないと思われる。

５、コンテストを通して感じたこと
私たちは ESG に関する知識は多少持っていたものの、それを活用して投資戦略をたて、実際に銘柄選定をする機会は今までになかった。そんな中、これまでの主要な ESG 投資手法では市
場平均を大きく上回るリターンをなかなかあげられない事実が ESG 投資が個人投資家にあまり普及しない要因と考えた私たちは、いかにしてこれまでと違う手法で高いリターンをあげられるかをメインテーマとして試行錯誤した。Bloomberg のデータベースには膨大な情報があり、どのデータをどのように活用するのがいいのか判断するのは非常に難しかった。しかし、それらのデータを用いて分析する上では Bloomberg は非常に便利で強力なツールとなった。結果的に、まだ荒削りではあるものの、Bloomberg の機能を活用することによってユニークで長期的なリター
ンを期待できる投資戦略を構築することができた。
Bloomberg の全機能をフル活用することはとてもできない。しかし Bloomberg のデータベースには優位性をもたらしてくれるデータがそのどこかに存在しているだろう。この巨大な鉱山とも思えるデータベースを利用させてもらえる機会を与えてもらったことは非常に貴重な経験となった。

12６、参考文献
1.長竹宏「ヘルスケア業界に黒船？ GAFA の「医療 IT」戦略はこうなっている」
https://www.sbbit.jp/article/cont1/36087
2.経済産業省「経済産業省が目指すヘルスケア分野のイノベーション」, pp32
www.mtjapan.or.jp/jp/app/download/file/?id=2456&file=経済産業省.pdf

3.日本貿易振興機構 JETRO「テック産業がヘルスケア分野へ続々参入（米国）」
https://www.jetro.go.jp/biz/areareports/2019/7f61e78818a383cd.html
4.林順一「ESG 投資の対象となる日本企業の属性分析」『日本経営倫理学誌

第 25 号(2018)』,

pp21-22, 28
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jabes/25/0/25_ronbun19-33/_pdf/-char/ja
5.GPIF「「第 4 回 機関投資家のスチュワードシップ活動に関する上場企業向けアンケート
集計結果」 の公表について」
https://www.gpif.go.jp/investment/stewardship_questionnaire_04.pdf
6.Openwork ホームページ
https://www.vorkers.com
7.Glassdoor jobs ホームページ
https://www.glassdoor.com/index.htm
8.GPIF「ESG 投資」
https://www.gpif.go.jp/investment/esg/
9.三菱アセット・ブレインズ「ESG 投資の世界的な高まりの中で伸び悩む投信」
https://money-bu-jpx.com/news/article013531/
10.国際連合広報センター「持続可能な開発目標(SDGs)とは」https://www.unic.or.jp/activities/economic_social_development/sustainable_development/2030a
genda/
11.みずほ総合研究所株式会社「SDGs と ESG 投資」『年金コンサルティングニュース 2018.11』
https://www.mizuho-ri.co.jp/publication/sl_info/pension/pdf/pension_news201811.pdf

13

ファイナリストチーム

Snowflakes

指導教員

本合 暁詩（テンプル大学）

チームメンバー高久 正義（テンプル大学）
Adio Alexander（テンプル大学）
Gal Manoach（テンプル大学）

32

1

SFTUJ Fund
Temple University, Japan Campus
Team Snowflakes

Adio Alexander, Gal Manoach, Masayoshi Takaku
Supervised by Professor Akashi Hongo
July 31, 2019

Table of Contents
Our Mission ..................................................................................................................................... 2
Our Portfolio ................................................................................................................................... 2
Our Methodology ............................................................................................................................ 4
Part 1: Company Gathering ............................................................................................................ 4
Initial Deliberation..................................................................................................................... 4
Mutual Funds ............................................................................................................................ 5
Bloomberg Terminal .................................................................................................................. 6
Additional Research................................................................................................................... 7
Part 2: Portfolio Building ............................................................................................................... 8
Total Return .............................................................................................................................. 8
Sharpe Ratio .............................................................................................................................. 9
Return on Invested Capital ......................................................................................................... 9
Our Lesson..................................................................................................................................... 11
Valuable lessons and experiences................................................................................................. 11
Challenges we faced .................................................................................................................... 11
Advice to future entrants .............................................................................................................. 11

2

OUR MISSION
Every snowflake is different from the one next to it. The inherent characteristic of uniquenessadds to their beauty. Though often embraced in nature, we do not see the same positive
responses to uniqueness in society. Fortunately, things are changing. Individuals,
communities and entire countries are embracing their differences and turning them intostrengths in all sectors. We want to uphold and support those organizations that are at theforefront of this change, as their small individual actions will have a large impact on society.
We chose the name snowflakes not only because it symbolizes the values of the companies
we chose, but also because it represents our team and our university. Our team members areeach from a different country—Japan, Israel and America—and our school is an American
university located in Japan with students from over 80 countries. We know first-hand thebenefits of being surrounded by diverse people and diversity of thoughts.
We wanted to build a portfolio that embodies this idea of uniqueness in as many ways as
possible. Our companies are different in their business operations and their ideas of social
responsibility. However, all of them are diversified, global and contributing to society inpositive ways.
Finally, though our selections are ESG companies in multiple ways, we wanted to focus on
specifically their social impact. We believe that social responsibility is of prime important
People have the power to change the environment and facilitate proper governance, butsociety changes the people.

OUR PORTFOLIO
After careful analysis and deliberation, we have created a portfolio of 15 companies, each
who are not only strong performers in the market but also actively demonstrating social
responsibility in more than one way.
Apple

Walt Disney Co.

CSX Corp

Duke Energy
Corp.
Ecolab Inc.

Dell

Intel Business
Machines (IBM)Coca-Cola

Nike

Starbucks

PayPal Holdings

Microsoft

Roper
Technologies

Thermo Fisher
ScientificVisa

We recognize that most of the companies we chose are well known, well performing
companies. This is not the sole reason they appear in our list, however. Each company had todemonstrate significant social responsibility, their performance only being a plus. The goodthing about well performing companies, though, is they have a lot to give back to their

3

communities and put toward good social causes. We have created 6 categories of social
responsibility that at least one company from our portfolio falls under.
Diverse Hiring Practices
Apple

Walt Disney Co.

CSX Corp

Duke Energy
Corp.
Ecolab Inc.

Dell

Intel Business
Machines (IBM)Coca-Cola

Nike

Starbucks

PayPal Holdings

MicrosoftRoper Technologies

Thermo Fisher
ScientificVisa

As diversity was of great significance to us when we began forming this portfolio, we
ensured every participated in diverse hiring practices. This means companies who are
actively hiring women, LGBT, minorities, those with disabilities, refugees and veterans.
Health and Humanitarian OutreachDell

DisneyApple

Coca-Cola

Microsoft

These companies send support and resources to those who have been affected by natural
disasters or sponsors healthcare in places where quality medical care is hard to come by. For
example, Dell is providing cancer care in less developed countries in African and Asia.
Volunteering, Community Care
Apple

CSX
Corp

DisneyDuke

EcolabIBM

Nike

PayPalRoper
TechStarbucks

ThermoFisher

These companies encourage their own employees to volunteer and take part in themaintenance of their community’s welfare.
Donations and other Charitable Contributions
CSX
Corp

Dell

Duke
EnergyEcolabIBM

CocaCola

Microsoft

PayPalStarbucks

These are companies that give part of their profits to charities. For example, Coca-Cola
donates 1% of its annual proceeds to charities. 1% may not seem like a large number, but
considering Coca-Cola is a highly profitable company, even a percentage of their profits is ahandsome contribution toward good causes.
Promoting Small Businesses
Dell

Roper Technologies

IBM

Microsoft

These are companies who support and provide resources for the establishment andmaintenance of small or niche businesses.

4Youth Learning, Education
Dell

IBM

Coca-Cola

Microsoft

Starbucks

These are companies that are providing education for youth, especially those who cannot
easily access quality education. For example, Dell is helping students in Kenya and India
learn to use computers. They set up facilities, donate computers and send teachers to provide
education on computers to create future software developers.

OUR METHODOLOGYPART 1: COMPANY GATHERING

We ultimately found our companies from three sources: our own knowledge, the knowledgeof professional portfolio managers and Bloomberg terminal. We also researched on our own
to better understand the nature of the companies we gathered.

Initial Deliberation
Do we know any companies that give to charity or are known to have progressive hiring
practices?
We sat down and discussed what companies we already know of that are well performing andmaking some sort of contribution to society. At this point, we did not discuss any financial
measures. We only thought about how famous the company was and if it was trying to giveback. We used ranking websites for this part.
We also considered the nature of the companies. For example, pharmaceutical companies areusually involved in charitable work, though we did not feel pharmaceutical companies areappropriate because they are highly controversial and the public views any social work they

5

do as damage control. After brainstorming we had a list of about 25 companies. We thensorted the private companies from the publicly traded ones, which cut our list in half.
Figure 1: Public companies gathered solely on social or charitable contributions

This list was made so that we could compare our amateur opinion of well performing,socially responsible companies with professional opinions.
Mutual Funds
What do expert portfolio managers think? What companies are socially responsible to them?
We looked at socially responsible mutual funds according to Bloomberg.com and chose the
top 5 that performed well over the 1,3- and 5-year historical data. The mutual funds we chosewere Vanguard Total Stock Market (VFTSX), Putnam Sustainable Leaders Fund (PNOPX),
Brown Advisory Sustainable Growth Fund (BIAWX), Ave Maria Mutual Fund (AVEGX),
and Calvert Equity Fund (CSIEX). We then checked the top ten holdings of each mutual fundand highlighted companies that appeared at least twice. For example, Microsoft stock was in
4/5 of the mutual funds. After that, we observed how many holdings matched those on our
original list.
Figure 2: The best performing socially responsible mutual funds according toBloomberg.com

We made another company grouping just for these repeated holdings. If several well
performing mutual funds include the same security, that is a good indication that is a good

6

security to have. Thus, the companies that appeared on our original list and in at least one of
the mutual funds had a high likelihood of appearing in our final portfolio.
Figure 3: Companies that appeared in more than one mutual fundNote: The number in parentheses denotes how many mutual funds the company appeared inBloomberg Terminal
What companies have the most diverse management in gender or ethnicity according toBloomberg terminal?
Simultaneously, we used Bloomberg terminal’s ranking system to find companies that havethe highest percentage of women in management and minorities in management. Since
Bloomberg terminal provides an extensive list, we just chose the top five companies in eachof these categories to choose from. We specifically searched for companies included in either
S&P or TOPIX. Initially, our categories were broader. We included categories such as“minorities in workforce” and “women in workforce” though we later thought these searches
produced irrelevant results for our theme. For example, one of the companies that came up
for a large women workforce was Lovisa. Lovisa is a jewellery company targeted toward
women, so there is nothing particularly progressive about their workforce demographic.

7

Figure 4: Top 5 holdings with female management found in Bloomberg (S&P, TOPIX)

On the other hand, regardless of the nature of the company, it is easy to discriminate against
people with disabilities, so we used this criterion in Bloomberg terminal as well and selected
the top five highest percentages of disabled workforce.
Figure 5: Top 5 holdings employing those with disabilities (market unspecified)

After combining companies from our own deliberation, mutual fund holdings and thosefound in Bloomberg terminal, we had 60 companies. We decided we wanted our final
portfolio to consist of 15 securities. We liked the idea of choosing an amount above theminimum of ten but foresaw the difficulty in weighing the stock purchases of 20 to 30
companies. Thus, 15 was our happy medium.
Additional Research
Do the companies found in Bloomberg terminal fit our mission?
Before moving on to financial analysis of the companies, we conducted research on eachcompany outside of Bloomberg Terminal. This was to double check the companies wegathered did not contradict our mission. Impala Platinum, for example, appears on
Bloomberg Terminal for a high percentage of handicap employees but is a South Africanmining company. Not only are mining companies awful for the environment, they take awayfrom communities they exist in. After eliminating those with unfit business operations, webegan building our portfolio from approximately 35 companies.

8

Figure 6: 35 companies from which portfolio was madePART 2: PORTFOLIO BUILDING
All the companies we gathered had been screened for social responsibility. From here we
wanted to focus on financials and consistently apply criteria. Earlier it was mentioned there
was a handful of companies we were almost sure we wanted to include in our portfolio suchas Microsoft and Apple. Our mindset shifted to what companies we want to add to those andbased on what. We chose three financial measures to lead us through building our portfolio.

Total Return• All holdings
where x >0
• 35 ⇨ 21
securities

Sharpe Ratio• Top 15
holdings
where x >0
• 21 ⇨ 15
securities

Return on
Invested Capital• More shares
allocated toholdings withlarger ROIC
• 15 securities

Total Return
The first measure we used to begin eliminating companies was total, which is the actual rateof return of an investment or a pool of investments over a given evaluation period. It includes
interest, capital gains, dividends and distributions realized over a period of time.

(𝑃1 − 𝑃0) + 𝐷
𝑃0

9P0= Initial stock price, P1= Ending stock price and D= Dividends
Any company that had negative total return was excluded. This financial measure alone cut
our list nearly in half, leaving us with 21 companies.
Sharpe Ratio
We then used Sharpe ratio to narrow down our list 21 to a final portfolio of 15 companies.
Sharpe ratio calculates the reward of a portfolio's excess return relative to the total variabilityof the portfolio.

Rp=Return of portfolio

𝑅𝑝 − 𝑅𝑓𝜎𝑝

Rf= Risk-free rate and 𝜎p= Standard deviation of portfolio’s
excess return

We input 5 periods of Sharpe ratio into excel (1 month, 3-month, 6-month, 1 year and 3year). To keep our screening consistent, any companies that did not have up to three-year
data on Sharpe ratio were eliminated. Using Excel's conditional formatting function, we wereable to see the highest and lowest average Sharpe ratios. Those with the lowest average ratios
were eliminated until we were down to 15 companies. There were some holdings we were
hoping to keep but had to be let go to maintain the integrity of the portfolio.
Figure 7: Sharpe ratios of final portfolio securities (month and year)

Return on Invested Capital
Finally, we used Bloomberg terminal’s calculation of return on invested capital (ROIC) to
determine how much relative weight we would give each company. ROIC is a gauge of how
adequately a company uses the money invested in its operations. It is a way to compare
companies based on the competency of their management and the feasibility of theirproducts.

10

𝑃𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙
Profit = profit before interest, tax and depreciation
Total Capital = common and preferred stock + long term debt

To give an example, we would buy more Microsoft or Starbucks shares relative to Dukeenergy, as both have a larger ROIC. We did not use an algorithm or formula to choose
exactly how many shares of each security we bought. We agreed that the finishing touch to
our portfolio would be more interesting if it just came from our instincts. Up until that point
everything we did was highly calculated and systemic, but at the end of the day every
investor needs a little instinct to rely on!
Figure 8: Final portfolio of 15 company securities as of 6/29 with share amount, share price andforeign exchange rate

11

OUR LESSON
Valuable lessons and experiences
We learned the importance of screening, using a bottom-up approach, beginning with several
companies, narrowing them down based on carefully selected criteria. The process ofcreating an investment portfolio based on critical thinking and a careful selection strategy
gives the result more credibility in that it’s not based solely on random or biased ideas.
Bloomberg’s EQS function for equity screening was incredibly useful in that it allowed us tofind precise information for ESG investments. It made it very easy to find companies withmany female managers, for example. Furthermore, for the first time we were able to examine
extensive financials in real time all in one place. With Bloomberg Terminal’s trustworthy
information, we could add value to our portfolio.
Challenges we faced
Deciding the weight of each security in the final portfolio was surprisingly difficult because
we had to consider the great variations in stock prices between companies, which meant somestocks we can buy more of, some we must buy less of. Furthermore, because we were
ultimately using yen, we needed to keep the exchange rate in mind. A small change in theexchange rate made our portfolio exceed one hundred million yen, forcing us to back andadjust the shares as we had not yet submitted the portfolio at that point.
Though it was incredible having so much information at our fingertips, deciding on a concise
and consistent way to use it was in no way easy. We all had different ideas on what to focus
on, most of which led us in circles. Once we agreed on a single process, our progress wasvery rapid.
Lastly, because all the information for the competition, the training videos and the example
reports of prior teams is in Japanese, we had to rely on one team member to learn everythingby himself and try to convey the information to the rest of us. This is a difficulty we foresaw
however, and we are still glad we chose to participate despite this challenge.
Advice to future entrants
Be very proactive in your work, because it takes a lot of time to discuss everything between
team members. Prioritize quality discussions early in the competition so that you can devote
as much time to creating an interesting portfolio as possible.
We also strongly urge future participants to check the business practices of your companies.
Try not to evaluate them on a single factor like what their mission statement says. Researchshould be thorough so as to avoid companies that contradict ones theme or mission.
We are very grateful to have been given the opportunity to compete in the 2019 Bloomberg
Japan Investment Competition. Thank you for allowing Temple University, Japan toparticipate.

ファイナリストチーム

wagaya

指導教員

宿久 洋（同志社大学）

チームメンバー吉冨 優太（同志社大学）
木村 雛（同志社大学）
加藤 秀佳（同志社大学）

44

SDGs ϑΝΫλʔʹண໨ͨ͠
AutoML ʹΑΔ౤ࢿઓུͷఏҊಉࢤࣾେֶ wagaya٢෌༏ଠɾ໦ଜ਽ɾՃ౻लՂ

໨࣍ࢦಋ‫ڭ‬һɿ॓‫ٱ‬ɹ༸ ‫ڭ‬त2019 ೥ 7 ݄ 31 ೔

ୈ 1 ষ ͸͡Ίʹ11.1

ςʔϚ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.2

ςʔϚͷܾఆཧ༝ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.3

SDGs ʹؔ͢Δഎ‫ ܠ‬. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

1

1.4

ESG ౤ࢿʹؔ͢Δഎ‫ ܠ‬. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2

1.5

೔ຊʹ͓͚Δ ESG ౤ࢿͷ໨త . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2

1.6

ESG ౤ࢿͷ໨త . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2

ୈ 2 ষ ౤ࢿઓུ3

2.1

౤ࢿઓུͷ֓ཁ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

2.2

౤ࢿࢢ৔ͷબ୒ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

2.3

εΫϦʔχϯά . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

2.3.1

SDGs ϑΝΫλʔʹ͍ͭͯ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

3

2.3.2

SDGs είΞʹ͍ͭͯ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

2.3.3

εΫϦʔχϯάͷ݁Ռ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4‫ػ‬ցֶशϞσϧʹΑΔϦλʔϯ༧ଌ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

2.4.1

‫ػ‬ցֶशʹΑΔ‫ג‬Ձ༧ଌʹؔ͢Δઌߦ‫ ڀݚ‬. . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

2.4.2

༻͍Δσʔληοτͷઆ໌ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

2.4.3

‫ ܭूૅج‬. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

2.4.4

AutoML ʹΑΔ‫ػ‬ցֶशϞσϧͷ࡞੒ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

2.4.5

࡞੒ͨ͠‫ػ‬ցֶशϞσϧʹΑΔ༧ଌ݁Ռ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8౤ࢿ഑෼ͷઃఆ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

2.5.1

‫ݱ‬୅ϙʔτϑΥϦΦཧ࿦ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

2.5.2

౤ࢿ໏ฑɾςΟοΧʔɾ౤ࢿׂ߹ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11

2.6

ߟ࡯ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11

2.7

͓ΘΓʹ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

2.7.1

·ͱΊ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

2.7.2

ࠓ‫ޙ‬ͷ՝୊ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12ࢀߟจ‫ ݙ‬. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

13

2.4

2.5

2.8

෇ ࿥ A ϙʔτϑΥϦΦͷऩӹ཰ͷ෼ࢄ

14

ୈ 1 ষ ͸͡Ίʹ

1.1

ςʔϚ

ຊϨϙʔτʹ͓͚ΔςʔϚ͸೔ຊͷ໏ฑʹରͯ͠,SDGs ৘ใɼ࣌Ձ૯ֹ৳ͼ཰༧ଌʹ‫࠷͍ͨͮج‬దͳ ESG ౤ࢿΛఏҊ͢Δ͜ͱͰ͋Δ.

1.2

ςʔϚͷܾఆཧ༝

ࠓճͷίϯςετ͸, ౤ࢿର৅͕ ESG ʹؔ͢Δ঎඼ʹ‫ݶ‬ΒΕ͍ͯΔ͜ͱ͔Β, ࢲͨͪ͸, ௕‫ظ‬తʹ‫ۀا‬Ձ஋ͷ৳ͼΔ໏ฑʹରͯ͠࠷దͳ ESG ౤ࢿํ๏ͷఏҊΛߦ͏. ͦͷͨΊʹ, ESG ౤ࢿʹ͓͍ͯ‫ظ‬଴͞Ε͍ͯΔ௕‫ظ‬తʹ࣌Ձ૯ֹ͕৳ͼΔ‫ۀا‬Λ໌Β͔ʹ͠, ESG ͷධՁͱͯ͠༗ޮͳ SDGs Λߟྀ͢Δ͜ͱͰ, 10 ೥‫ޙ‬ͷ࣌Ձ૯ֹ৳ͼ཰Λ༧ଌ͢ΔϞσϧΛߏங͢Δ. ࣌Ձ૯ֹͰ͸ͳ࣌͘Ձ૯ֹ৳
ͼ཰Λ༧ଌ͢Δཧ༝͸, ࣌Ձ૯ֹͷ੒௕౓߹͍Λ൑அ͢ΔͨΊͰ͋Δ.
͔͠͠ͳ͕Β, ‫ۀا‬ͷ SDGs ΁ͷऔΓ૊Έʹର͢Δ৘ใ։͕ࣔগͳ͍ͨΊɼҎԼ 3 εςοϓʹΑΔ
౤ࢿઓུΛఏҊ͢Δɽ

• εςοϓ 1ɿBloomberg ͔Βఏ‫͞ڙ‬Ε͍ͯΔ ESG σʔλΛ༻͍ͯɼ໏ฑ͝ͱͷ SDGs είΞΛٙࣅతʹࢉग़͠ɼείΞΛ༻͍ͯ 1 ࣍εΫϦʔχϯάΛߦ͏ɽ• εςοϓ 2ɿϑΝϯμϝϯλϧࢦඪ͔Β 10 ೥ؒͷ࣌Ձ૯ֹ৳ͼ཰Λ༧ଌ͠ɼ༧ଌ஋Λ༻͍ͯ 2࣍εΫϦʔχϯάΛߦ͏ɽ• εςοϓ 3ɿ‫ݱ‬୅ϙʔτϑΥϦΦཧ࿦Λ༻͍֤ͯ໏ฑͷ౤ࢿ഑෼Λܾఆ͢Δɽ

1.3

SDGs ʹؔ͢Δഎ‫ܠ‬

2019 ೥ 6 ݄ʹ೔ຊ͕ॳΊͯٞ௕ࠃͱͳͬͯ։࠵͞Εͨ G20 େࡕαϛοτͰ͸, ٞ୊ͷҰͭͱͯ͠,࣋ଓՄೳͳ։ൃ໨ඪ (SDGs;Sustainable Development Goals) ͷୡ੒ʹ޲͚ͨऔΓ૊Έͷॏཁੑ͕ࢦ
ఠ͞Εͨ. SDGs ͱ͸, ࣾձ, ‫ࡁܦ‬, ‫ੈ͍ͨͬͱڥ؀‬քతʹ‫ۓ‬ഭ͍ͯ͠Δ໰୊ʹ, ‫͕ۀا‬औΓ૊ΉͨΊͷߦಈ໨ඪΛఏࣔͨ͠΋ͷͰ͋Δ [1]. ͜ͷऔΓ૊Έ͸, άϩʔόϧͳ՝୊ΛϏδωειϦϡʔγϣϯͱ݁ͼ͚ͭΔ͜ͱ͔Β, ͜͜਺೥, ೔ຊ‫ۀا‬ͷؒͰ΋, SDGs ͕ઃఆ͢Δ໨ඪΛ‫ܦ‬ӦઓུʹऔΓࠐΈ,ࣄ‫ػۀ‬ձͱͯ͠ੜ͔͢ಈ͖͕গͣͭ͠޿͕͖͍ͬͯͯΔ [2]. SDGs ͸, ۩ମతʹ͸ 17 ‫ݸ‬ͷ໨ඪ͔Βߏ੒͞Ε, ʮδΣϯμʔΛฏ౳ʹ࣮‫͠ݱ‬Α͏ʯ, ʮಇ͖͕͍΋‫ࡁܦ‬੒௕΋ʯ, ʮւͷ๛͔͞ΛकΖ͏ʯ
ͳͲͱ͍ͬͨ໨ඪ͕‫͛ܝ‬ΒΕ͓ͯΓ, 2030 ೥·Ͱʹୡ੒͢Δ͜ͱΛ໨ࢦ͍ͯ͠Δ [3].

1

1.4

ESG ౤ࢿʹؔ͢Δഎ‫ܠ‬SDGs ʹରͯ͠೔ຊ‫ۃੵ͕ۀا‬తʹऔΓ૊ΜͰ͍Δͱ͍͏෩ைΛड͚, ౤ࢿՈͷؒͰ͸ ESG ౤ࢿͱ͍͏Ωʔϫʔυ͕஫໨͞Ε͍ͯΔ. ESG ͱ͸‫( ڥ؀‬Environment), ࣾձ (Social), Ψόφϯε(Governance) ͷ಄จࣈΛͱͬͨ଄‫Ͱޠ‬, ౤ࢿ൑அʹ‫ۀا‬ͷ௕‫ظ‬తͳ੒௕ͷͨΊॏཁͳ ESG ͱ͍ͬͨඇࡒ຿৘ใΛՃ͑Δ͜ͱͰ, ௕‫ظ‬తͳεύϯͰϦλʔϯΛૂ͏΋ͷ͕ ESG ౤ࢿͰ͋Δ [4].
௨ৗ, ౤ࢿՈͷҙࣝ͸, ໨ઌͷ‫ג‬Ձ্ঢΛ໨ࢦ͢୹‫ظ‬తࢤ޲Ͱ͋ͬͨ. ͦͷͨΊ, ౤ࢿ൑அͱͯ͠༻
͍ΒΕΔͷ͸, ‫ۀا‬ͷࡒ຿ঢ়‫͍ͨͬͱگ‬, ਺೔͔Β਺͔݄ͷ୹‫ظ‬తͳ‫ͨͬ͋Ͱ੷ۀ‬. ͔͠͠, ESG ౤ࢿ͸‫ڥ؀͕ۀا‬΍ࣾձͱ͍ͬͨ௕‫ظ‬తͳ՝୊ʹऔΓ૊Ή৘ใΛ༻͍ͯߦΘΕ͍ͯΔ. ͦͷͨΊ, ESG
౤ࢿ͸਺೥͔Β਺े೥ͱ͍ͬͨ௕‫ظ‬తͳεύϯͰ‫ۀا‬Ձ஋͕޲্͢Δ‫΁ۀا‬ͷ౤ࢿʹޮՌతͰ͋Γ,௕‫ظ‬తͳࢹ఺Λ࣋ͬͨ౤ࢿ͕‫ٻ‬ΊΒΕΔ‫Ͱࡏݱ‬͸ॏཁʹͳ͍ͬͯΔ [5]. ۩ମతʹ͸, ࠃ಺Ͱ, ೥ۚੵཱۚͷ؅ཧ‫ͼٴ‬ӡ༻Λߦ͍ͬͯΔ೥ۚੵཱۚ؅ཧӡ༻ಠཱߦ੓๏ਓ (GPIF; Government Pension

Investment Fund) ͕, 2017 ೥͔Β ESG ౤ࢿʹ৐Γग़ͨ͠ͱ͍͏͜ͱ͔Β, ESG ౤ࢿ͸ී‫ͭͭ͠ٴ‬͋Δ͜ͱ͕͏͔͕͑Δ.

1.5

೔ຊʹ͓͚Δ ESG ౤ࢿͷ໨త೔ຊͰͷ ESG ౤ࢿʹ͸ 2 ͭͷ໰୊఺͕͋Δ. 1 ͭ໨͸, ੈքతʹΈΔͱ೔ຊͰ͸·ͩ ESG ౤ࢿ͕ਁಁ͍ͯ͠ͳ͍ͱ͍͏͜ͱͰ͋Δ. ESG ౤ࢿͷ౷‫ܭ‬Λू‫͍ͯ͠ܭ‬ΔࠃࡍஂମͰ͋Δ GSIA(Global

Sustainable Investment Alliance) ʹΑΔͱ, ೔ຊͷશӡ༻ࢿ࢈࢒ߴʹ઎ΊΔ ESG ౤ࢿͷׂ߹͸, 2016೥౓ʹ 3.4%ͩͬͨ΋ͷ͕, 2018 ೥౓ʹ͸ 18.3%ʹ·Ͱ૿Ճ͍ͯ͠Δ΋ͷͷ, Ϥʔϩούʹ͓͚Δ 2018೥౓ͷൺ཰͸ 48.8%ʹ΋্Γ, ੈքతʹ‫ݟ‬Δͱੵ‫ۃ‬తʹ౤ࢿ͕ߦΘΕ͍ͯͳ͍ͷ͕‫ݱ‬ঢ়Ͱ͋Δ [6]. 2
ͭ໨͸, ʮESGʯͱ͸, ౤ࢿͷର৅Λࢦ͢΋ͷͰ͸ͳ͘, ୯ʹʮE ͱ S ͱ G ʹ஫໨͢Δʯ͜ͱΛද͠
͍ͯΔͨΊඇৗʹந৅తͰ͋Δͱ͍͏͜ͱͰ͋Δ. ͦͷ஫໨ͷํ๏΍ධՁͷํ๏ʹ͸͞·͟·ͳ΋ͷ͕͋Δ্ʹ, ʮ‫ڥ؀‬ʯ΍ʮࣾձʯ, ʮΨόφϯεʯͱ͍͏ͷ͸෯޿͍֓೦Ͱ͋ΔͨΊ, ͋ΒΏΔཁૉ͕౤ࢿ൑அͷཁૉʹͳΔ. ͦΕΏ͑, ESG ౤ࢿͷ໌֬ͳఆٛ͸ͳ͍ͷ͕‫ݱ‬ঢ়Ͱ͋Δ [4].

1.6

ESG ౤ࢿͷ໨త೔ຊʹ͓͚Δ ESG ౤ࢿͷ՝୊Λղܾ͢ΔͨΊʹ, ۙ೥ੈքతʹ஫໨͞Ε͍ͯΔ SDGs Λ ESG ͷධՁ࣠ͷҰͭͱͯ͠༻͍Δ͜ͱ͕ॏཁͰ͋Δͱߟ͑ΒΕΔ. ͜ΕʹΑͬͯ, ‫ۀا‬Ձ஋͕௕‫ظ‬తʹ৳ͼΔ೔ຊͷ໏ฑʹରͯ͠, ΑΓޮՌతʹ ESG ౤ࢿΛߦ͏͜ͱ͕ՄೳͱͳΔ. ·ͨ‫ۀا‬Ձ஋ʹ͍ͭͯ͸,ࢢ৔͔Βड͚ͨධՁͱͯ͠࠷΋٬‫؍‬ੑ͕ߴ͘, ‫ۀا‬Ձ஋Λఆྔతʹද͢͜ͱ͕Ͱ͖ [7], ͦͯ͠, ‫ۀا‬Ձ஋͸‫ג‬Ձͱҧ͍‫ࣜג‬෼ׂͷӨ‫ڹ‬Λड͚ͳ͍ [8] ͱ͍͏ཧ༝͔Β‫࣌ࣜג‬Ձ૯ֹΛ༻͍ΒΕΔ͜ͱ͕ҰൠతͰ͋Δ. ɹҎ্ͷ͜ͱ͔Β, ࢲͨͪ͸ SDGs ͷ৘ใΛ༻͍Δ͜ͱͱ‫࣌ࣜג‬Ձ૯ֹ৳ͼ཰ͷ༧ଌΛߦ͏͜ͱͰ, ͲͷΑ͏ͳ‫͕ۀا‬௕‫ظ‬తʹ৳ͼΔͷ͔Λ೺Ѳ͠, ࠷దͳ౤ࢿΛߦ͏͜ͱ͕ॏཁͰ͋Δͱ
ߟ͑ΒΕΔ.

2

ୈ 2 ষ ౤ࢿઓུ2.1

౤ࢿઓུͷ֓ཁ

ࢲͨͪ͸·ͣ SDGs ϑΝΫλʔʹண໨͠, ౤ࢿ໏ฑͷεΫϦʔχϯάΛߦ͏͜ͱͰ౤ࢿީิΛ 41
໏ฑ·ͰߜΓࠐΜͩ. ͦͯ͠, 10 ೥‫ޙ‬ͷϦλʔϯΛ༧ଌ͢Δ‫ػ‬ցֶशϞσϧΛ Google ࣾͷ AutoML

Tables Λ༻͍ͯ࡞੒͠, ϙʔτϑΥϦΦʹ૊ΈࠐΉ໏ฑΛબ୒ͨ͠. ໏ฑͷ౤ࢿ഑෼ʹ͍ͭͯ͸, ‫ݱ‬୅ϙʔτϑΥϦΦཧ࿦ʹ‫͖ͮج‬, ౤ࢿ഑෼Λࢉग़͢ΔϓϩάϥϜΛ૊Έ, ͦΕΛ༻͍֤ͯ໏ฑʹͲͷΑ͏ͳ഑෼Ͱ౤ࢿ͢Δͷ͔Λܾఆͨ͠. ҎԼΑΓࢲͨͪͷ౤ࢿઓུʹ͍ͭͯ, ۩ମతʹղઆ͍ͯ͘͠.

2.2

౤ࢿࢢ৔ͷબ୒

౤ࢿࢢ৔ͷબ୒͸, ࢲͨͪνʔϜͷ೔ຊࢢ৔ʹର͢Δւ֎ࢢ৔ͱൺֱͨ͠ࡍͷ౤ࢿ‫ݧܦ‬ͷਂ͞ͱ೔ຊࠃʹ͓͚Δ ESG ౤ࢿͷՄೳੑΛ௥‫͢ٻ‬Δͱ͍͏ 2 ͭͷཧ༝͔Β౦ূʹߜͬͨ. ੈքͷ ESG ౤ࢿֹͷ౷‫ܭ‬Λू‫͍ͯ͠ܭ‬Δࠃࡍஂମͷ GSIA(Global Sustainable Investment Alliance) ͕ߦͬͨ 2018 ೥ͷௐࠪʹΑΔͱ, ΧφμͰ 50.6%, ϤʔϩούͰ 48.8%, ΞϝϦΧͰ 25. 7%ʹର͠, ೔ຊͰ͸ 18.3%ͱ

ESG ౤ࢿׂ߹͕·ͩߴ͘ͳ͍͜ͱ͕Θ͔Δ [6]. ͢ͳΘͪ, ೔ຊࠃʹ͓͚Δ ESG ౤ࢿͷՄೳੑ͸े෼
ଘࡏ͢Δͱߟ͑ͨ.

2.3

εΫϦʔχϯά

໏ฑεΫϦʔχϯάͷྲྀΕ͸, ͸͡Ίʹ࣋ଓՄೳͳ։ൃ໨ඪ (SDGs) ͱͯ͠‫͛ܝ‬ΒΕ͍ͯΔ 17 ͷ໨ඪ [1] Λࢀߟʹ, SDGs ϑΝΫλʔΛఆٛͨ͠. ࣍ʹ, SDGs ϑΝΫλʔͷ૯߹ࢦඪͰ͋Δ SDGs είΞΛࢉग़͠, ࠷‫ʹޙ‬είΞ͕ߴ͍ 41 ໏ฑΛબఆͨ͠.

2.3.1

SDGs ϑΝΫλʔʹ͍֤ͭͯ໏ฑ͕ SDGs ͷ 17 ͷ໨ඪ [1] ʹͲͷఔ౓औΓ૊ΜͰ͍Δ͔Λ, ໏ฑؒͰൺֱ͢Δํ๏ͱͯ͠, ࢲͨͪ͸ SDGs ϑΝΫλʔΛఆٛͨ͠. ۩ମతʹ͸, ·ͣ೔ຊ‫Ͱۀا‬։͕ࣔଟ͍ ESG σʔλ [9] ʹ͍ͭͯ Bloomberg ୺຤Λ༻͍ͯऔಘ͠, ֤ ESG σʔλ͕ 17 ͷ SDGs ໨ඪͷ͏ͪ, Ͳͷ໨ඪͱؔ࿈͕͋Δ
͔Λߟ͑ͨ. ͦͯ͠, σʔλͷܽଛ͕গͳ͘, ֤໨ඪͱؔ࿈͕‫͑ߟͱ͍ڧ‬ΒΕΔ ESG σʔλΛ SDGs
ϑΝΫλʔͱͯ͠ఆٛͨ͠ (ද 2.1).

3ද 2.1: SDGs ϑΝΫλʔͷఆٛ
‫߸ه‬

2.3.2

SDGs ϑΝΫλʔؔ࿈ͷ͋Δ SDGs ໨ඪ

F1

औక໾਺

ಇ͖͕͍΋‫ࡁܦ‬੒௕΋

F2ΤωϧΪʔফඅྔ

ΤωϧΪʔΛΈΜͳʹͦͯ͠ΫϦʔϯʹ

F3ਫ࢖༻ྔ߹‫ܭ‬҆શͳਫͱτΠϨΛੈքதʹ

F4

஍Ҭ‫׆‬ಈඅ

͢΂ͯͷਓʹ݈߁ͱ෱ࢱΛF5

ഇ‫غ‬෺ϦαΠΫϧྔ

ͭ͘Δ੹೚͔ͭ͏੹೚

F6

CO2 ૯ഉग़ྔ

‫ީؾ‬มಈʹ۩ମతͳରࡦΛ

F7‫ྙۀا‬ཧϙϦγʔฏ࿨ͱެਖ਼Λ͢΂ͯͷਓʹ

F8ਓ‫ݖ‬੓ࡦ

δΣϯμʔฏ౳Λ࣮‫͠ݱ‬Α͏

SDGs είΞʹ͍ͭͯઌ΄Ͳఆٛͨ͠ SDGs ϑΝΫλʔͷ஋͕૯߹తʹߴ͍໏ฑ͸ SDGs ໨ඪʹऔΓ૊ΜͰ͍Δ໏ฑͰ
͋Δͱߟ͑ΒΕΔ. ͕ͨͬͯ͠, ࢲͨͪ͸֤໏ฑʹ͓͚Δ SDGs ϑΝΫλʔͷ૯߹ࢦඪͱͯ͠, ҎԼͷΑ͏ʹ SDGs είΞΛఆٛͨ͠. N ͸֤໏ฑͷै‫ۀ‬һ૯਺Ͱ͋Δ.

SDGs είΞ = F 1′ + F 2′ + F 3′ + F 4′ + F 5′ + F 6′ + F 7′ + F 8′
͜͜Ͱ,

F 1′

=

F 1/N Λඪ४Խͨ͠΋ͷ

′

F2

=

−F 2/N Λඪ४Խͨ͠΋ͷ

F 3′

=

−F 3/N Λඪ४Խͨ͠΋ͷ

F 4′

=

F 4/N Λඪ४Խͨ͠΋ͷ

F 5′

=

F 5/N Λඪ४Խͨ͠΋ͷ

F 6′

=

F 6/N Λඪ४Խͨ͠΋ͷ

F 7′

=

F 7 Λඪ४Խͨ͠΋ͷ

F 8′

=

F 8 Λඪ४Խͨ͠΋ͷ

Ͱ͋Δ. F1 ͔Β F6 ͸, ै‫ۀ‬һ਺ N Ͱ‫ج‬४Խ͢Δ͜ͱͰ, ‫نۀا‬໛ʹΑΔόΠΞεΛআ͍ͨ SDGs
ϑΝΫλʔͷ஋ΛಘΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δͱߟ͑ͨ. ·ͨ, F7 ͱ F8 ͸ 0 ·ͨ͸ 1 ͷ 2 ஋σʔλͰ͋ΔͨΊ,ै‫ۀ‬һ਺ʹΑΔ‫ج‬४Խ͸ߦΘͳ͔ͬͨ. F2, F3, F6 ͸஋͕খ͍͞΄Ͳ SDGs ໨ඪʹߩ‫͍ͯ͠ݙ‬Δͱ
ਪଌ͞ΕΔͨΊ, ϚΠφε‫߸ه‬Λ͚ͭͨ. ࠷‫ʹޙ‬, શͯͷϑΝΫλʔͷॏΈΛ౳͘͢͠ΔͨΊʹ, શͯͷϑΝΫλʔʹରͯ͠ฏ‫ۉ‬Λ 0, ෼ࢄΛ̍ͱ͢Δඪ४ԽΛࢪͨ͠.

4

2.3.3εΫϦʔχϯάͷ݁Ռઌ΄Ͳఆٛͨ͠ SDGs είΞ͕ 0 ΑΓେ͖͘ͳͬͨ໏ฑ͸ 41 ໏ฑͰ͋Δ (ද 2.2). ࢲͨͪ͸, ͜ͷ

41 ໏ฑΛ౤ࢿର৅໏ฑͷީิͱͨ͠.
ද 2.2: ౤ࢿର৅໏ฑީิ
໊শ

ςΟοΧʔ

SDGs είΞ

໊শ

ςΟοΧʔ

SDGs είΞ

INPEX CORP

1605

7.96

S & B FOODS INC

2805

1.06

NIPPON TELEGRAPH & TELEPHONE

9432

5.06

DAIWA SECURITIES GROUP INC

8601

0.92

PANASONIC CORP

6752

4.75

DAIKIN INDUSTRIES LTD

6367

0.88

AOHATA CORP

2830

4.59

STAR MICRONICS CO LTD

7718

0.75

CANON INC

7751

3.08

NAGATANIEN HOLDINGS CO LTD

2899

0.74

DKS CO LTD

4461

2.89

SECOM CO LTD

9735

0.60

MITSUBISHI ELECTRIC CORP

6503

2.19

SEKISUI PLASTICS CO LTD

4228

0.51

NISSAN MOTOR CO LTD

7201

2.19

TOYOTA BOSHOKU CORP

3116

0.37

FANCL CORP

4921

2.06

NOMURA RESEARCH INSTITUTE LT

4307

0.36

NIHON NOHYAKU CO LTD

4997

1.92

FUJITSU FRONTECH LTD

6945

0.28

TOSHIBA CORP

6502

1.86

TOTO LTD

5332

0.27

NICHIBAN CO LTD

4218

1.69

NAGOYA RAILROAD CO LTD

9048

0.25

HIROSHIMA GAS CO LTD

9535

1.65

FUJITSU GENERAL LTD

6755

0.21

MOCHIDA PHARMACEUTICAL CO

4534

1.57

MISAWA HOMES CO LTD

1722

0.18

TAISEI CORP

1801

1.41

NSK LTD

6471

0.14

OBAYASHI CORP

1802

1.24

MEIDENSHA CORP

6508

0.12

SEKISUI JUSHI CORP

4212

1.23

TOKYU FUDOSAN HOLDINGS CORP

3289

0.11

KYOKUYO CO LTD

1301

1.22

AXIAL RETAILING INC

8255

0.07

FUJIFILM HOLDINGS CORP

4901

1.14

NORITAKE CO LTD

5331

0.04

SANYO CHEMICAL INDUSTRIES

4471

1.13

SWCC SHOWA HOLDINGS CO LTD

5805

0.04

SEIKO EPSON CORP

6724

1.10

-

-

-

2.4

‫ػ‬ցֶशϞσϧʹΑΔϦλʔϯ༧ଌ

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SEKISUI PLASTICS

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1.82

NICHIBAN CO LTD

4218

-0.03

PANASONIC CORP

6752

1.82

NGK SPARK PLUG

5334

-0.03

MISAWA HOMES CO

1722

1.77

KURITA WATER IND

6370

-0.05

SWCC SHOWA HOLDI

5805

1.46

FCC CO LTD

7296

-0.11

NSK LTD

6471

1.43

TAISEI CORP

1801

-0.12

TOKYU FUDOSAN HD

3289

1.15

NORITAKE CO LTD

5331

-0.14

NIHON NOHYAKU

4997

0.94

KYOKUYO CO LTD

1301

-0.14

NOMURA RESEARCH

4307

0.88

TSUBAKIMOTO CHAI

6371

-0.16

FANCL CORP

4921

0.75

SANYO CHEMICAL

4471

-0.19

INPEX CORP

1605

0.71

S & B FOODS INC

2805

-0.21

FUJITSU FRONTECH

6945

0.52

MOCHIDA PHARM

4534

-0.23

HITACHI METALS

5486

0.4

DKS CO LTD

4461

-0.23

OBAYASHI CORP

1802

0.28

NAGOYA RAILROAD

9048

-0.27

MITSUB ELEC CORP

6503

0.28

NIPPON TELEGRAPH

9432

-0.29

NAGATANIEN HOLDI

2899

0.12

CANON INC

7751

-0.31

MEIDENSHA CORP

6508

0.11

FUJIFILM HOLDING

4901

-0.31

TOYOTA BOSHOKU

3116

0.1

MURATA MFG CO

6981

-0.34

FUJITSU GENERAL

6755

0.03

DAIKIN INDS

6367

-0.34

SEIKO EPSON

6724

-0.01

TOTO LTD

5332

-0.34

SEKISUI JUSHI

4212

-0.01

SECOM CO LTD

9735

-0.44

AOHATA CORP

2830

-0.01

-

-

-

8

2.5

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1722

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4228

4. 83

INPEX CORP

1605

3. 99

NIHON NOHYAKU

4997

3. 92

SWCC SHOWA HOLDI

580

3. 38

TOKYU FUDOSAN HD

3289

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PANASONIC CORP

6752

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NSK LTD

6471

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2.6

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11

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12

2.8

ࢀߟจ‫ݙ‬[1] ‫௺ڮ‬ຑ‫( ࢠل‬2017). SDGs Ϗδωε ESG ౤ࢿΛͻ͖͚ͭΔ SDGs Ͱ৳ͼΔ‫ۀا‬, ೔‫ܦ‬Τίϩδʔ,214, 52-54.
[2] GPIF (2019). ESG ౤ࢿ, https://www.gpif.go.jp/investment/esg/#a, (2019 ೥ 7 ݄ 11 ೔ΞΫηε). ɹ[3] ࡾӜ޺ࢠ, Լέ‫ڮ‬խथ, ෌ాಸึࢠ (2017). ࣋ଓՄೳͳ։ൃ໨ඪ (SDGs) ʹ͓͚ΔࢦඪͱϞχλϦϯά࿮૊Έ, อ݈ҩྍՊֶ, 66(4), 358-366.

[4] ৿‫ܙ‬ඒ (2018). ESG ౤ࢿʹ͍ͭͯͷҰߟ࡯, େֶӃ‫ڀݚ‬೥ใ๏ֶ‫ڀݚ‬Պฤ, 47, 3-22.
[5] ᖒాໜ༤ (2018). ೔ຊ൛ενϡϫʔυγοϓɾίʔυಋೖ‫ޙ‬ͷࠃ಺‫ؔػ‬౤ࢿߦಈͷมԽ, ‫ܦ‬Ӧ࿦ू, 65(1), 229-240, େֶӃ‫ڀݚ‬೥ใ๏ֶ‫ڀݚ‬Պฤ, 47, 3-22.

[6] GSIA (2018). 2018 Global Sustainable investment Review, http://www.gsi-alliance.org/
wp-content/uploads/2019/03/GSIR_Review2018.3.28.pdf, (2019 ೥ 6ˇ7 ݄ 11 ೔ΞΫηε).
[7] ଍ཱߒ (2009). ‫ۀا‬Ձ஋֓೦ͷ‫ج‬ຊతೋॏੑ, ೔ຊ෱ࢱେֶ‫ࡁܦ‬࿦ू, 39, 1-31.
[8] ಸྑࠫ৫, ໺ؒ‫װ‬੖ (2014). ‫ܦ‬Ӧऀ༧૝ͷެද͕ΞφϦετɾίϯηϯαεʹ༩͑ΔӨ‫ڹ‬-‫نۀا‬໛ͷ‫͔఺؍‬Β, ‫ܦ‬Ӧࡒ຿‫ڀݚ‬, 34(1), 2-19

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13

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σp2 = E (Rp − E (Rp )) = wA
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14

ファイナリスト

チーム

NaSH

指導教員

井澤 裕司（立命館大学）

チームメンバー遠山 穂高（立命館大学）
柳幸 直希（立命館大学）
瓜阪 彰悟（関西外国語大学）

60

目次
0．はじめに ................................................................................................................... 1
1．現在のマクロ経済・金融市場の理解 ........................................................................ 1
2．戦略概要 ................................................................................................................... 32-1 長期運用に耐えるアセットロケーション............................................................. 3
2-2 企業訪問・IR への質問 ........................................................................................ 3
2-3 ESG 視点に立った企業の将来性評価 ................................................................... 43．各資産の役割と投資先.............................................................................................. 43-1 株式 ...................................................................................................................... 4
3-2 安全資産 ............................................................................................................... 5
3-3 オルタナティブ資産 ............................................................................................. 54．株式と ESG............................................................................................................... 6
4-1 株式の選定手順 .................................................................................................... 6
4-2 成長企業と ESG ................................................................................................... 7
4-3 個別銘柄について ................................................................................................ 7
5．リターンとリバランス............................................................................................ 12
6．結び～知見とその活用～ ........................................................................................ 13
7．謝辞 ........................................................................................................................ 14
8．参考文献 ................................................................................................................. 14

1
Team:Nash

0．はじめに「企業との対話」による自他共栄の実現、これを私たちは将来の理想の投資家像として掲げる。安
定的長期利益の実現のためには、株主による一方通行の権利要求では不十分だ。企業の潜在的成長力と課題を対話によって共有し成長をともに享受することこそが必要である。また人工知能時代において金融工学の教科書的アプローチによるトレードは AI に優位性があることから、企業の対話相手という「人の投資家」としての役割は一層重視されるだろう。
この理想を実現するために学生である今何ができるかを考え、Bloomberg 投資コンテストで実践する。そのために「長期運用に耐えうるアセットロケーション」、「企業訪問・IR への質問の実施と評価」、「ESG 的視点による将来性評価」の三つを戦略の軸として設定した。これらテーマに従いポート
フォリオの設計・運用を行う。特に「企業訪問・IR への質問の実施と評価」を、企業と投資家の対話として重視する。実際に企業訪問を行った成果や Slack・Zoom 等米国企業に直接電話インタビューを行ったことで得た気づきについてはレポート中に記す。

1．現在のマクロ経済・金融市場の理解
通商問題の動向が世界経済に与える影響や、中国経済の先行き、海外経済の動向と政策に関する不確実性、金融資本市場の変動の影響など、依然として不透明な状態が続いている。
日本の金融市場が米国市場の影響を大きく受けることは理論的に明らかにされており（筒井 2009）、
この場では米国の景気動向を分析する。ISM 非製造業景況指数1（図 1）や米耐久財受注2（図 2）を始めとする複数の経済指標が、ドットコムバブル崩壊や世界金融危機前と同様に下落基調である。また
法人税減税や景気サイクル後半のわりに低い金利によって企業に多くの現金がもたらされたが、民間投資（図３）は増加せず、その現金は自社株買いに用いられた（図 4）ことがわかる。
以上より、私たちは現在のマクロ経済・金融市場の状況を一層の成長の見込みは薄く景気後退期に差し掛かっている、FRB の予防的な利下げによって短期的に上昇の余地もあるが十分に警戒する段階にあると考える。
またテクニカル的視点に立てば、上値切り上げ・下値切り下げのメガホン形（図 5）をしており市場
心理の不安定さを示唆している。私たちは S&P500 が当該上値ラインである 3050 を超えるまで現在の所見を堅持する。

1

ISM が公表する代表的な景気先行指標。非製造業購買担当役員にアンケートを実施し発表される。

2

米国商務省が公表する民間設備投資の先行指標。

2
Team:Nash3
Team:Nash

2．戦略概要長期における安定的な利益を最大化することを目標としてポートフォリオを設計する。

2-1 長期運用に耐えるアセットロケーション
安定型と強気型のポートフォリオ（図 6）をそれぞれ用意し、市場の動向によって両者の間を流動的に変化させるダイナミックアセットロケーション（DAA）1の手法を採用する。2 つのポート
フォリオ割合はつみたて NISA2対象商品の中でも複数指標バランス型ファンドのポートフォリオ構
成を参考にしている。現在は上述の通り強く警戒すべき市場環境であるため、安定型に近い資産構成をとる。
ポートフォリオの特徴は 2 点ある。一つ目は伝統的資産/現金の構成比の変化である。成長局面
ではリスクを取る。一方で景気後退局面では安全資産を多めに持つことで、潜在的買い余力を潤沢にする構成とする。二つ目は REIT/リキッドオルタナティブの採用である。これはエンダウメント
3（米大学基金）の投資方針に倣ったものでポートフォリオのリスクを分散させ、長期における安定性をもたらす目的で採用している。

2-2 企業訪問・IR への質問
ポートフォリオの収益の源泉を個別株に設定し、徹底した企業分析を行う。財務分析や IR 資料の精査、テクニカル視点に立ったチャート判断を行い、その中で生じた疑問を企業訪問によって自分の1

運用資産が 1 億円と比較的少額であり、流動性メリットを享受することも目的としている。

2

金融庁が長期安定性を厳しく検証しており、一定の安全性は担保されると考える。

3

エンダウメントはヘッジファンドと異なり寄付金を運用し返済が不要であるため、短期リターンを求めず、より長期的な視点に立った運用を行っている。長期運用を考える時に共通点が多い。

4
Team:Nash

目や耳で解消し投資判断を行う。今回のコンテストでは地理的条件や時間の都合、個人投資家と面談は行わない IR 方針などによって訪問を行えない企業もある。それら企業は IR への電話質問で代替したが、私たちは投資候補先の全企業を自分の目で見て投資判断することを志向する。

2-3 ESG 視点に立った企業の将来性評価
業種・業態ごとに価値ある ESG の評価項目は異なるため、一貫した ESG 基準でのトップダウンス
クリーニングは行わない。一方、ESG の真摯な取り組みは企業にとって将来キャッシュフローの永続性を高める効果や割引率を引き下げる効果があることを認識する。従って、ESG 視点に立った長期安定的利益の投資評価にあたって、大企業に対しては ESG の現況が中長期的なフリーキャッシュフローの創出力を毀損するリスクファクターにならないかを個別で議論する。小型/成長企業に対しては ESGに対する取り組みを充実させる余裕がないことを理解した上で、企業が成長を遂げた後に ESG を積極的に推進すると見込める企業であるか、展開する事業内容がメガトレンドとして有効であるか、主にこの二点を現時点での ESG に対する姿勢から検討する。

3．各資産の役割と投資先
3-1 株式：株式は歴史的に期待収益率が金融資産の中で最大であり、収益の源泉とみなす。
‣日本株式：先進国の中で GDP 成長率が特に低い日本へ投資する時には数字的根拠が必要だと考える。数字的根拠があり、ESG 等リスク管理に積極的な大型割安株へメインで投資を行い、リターン
リバーサル効果1を狙う。また小型株効果2を狙う目的で補完的に中小型成長株に投資を行う。
‣米国株式：GDP 成長率は先進国中で有数である。日本とは対照的に、成長株にリスクをとって投資を行う。急成長が狙える企業を中心に投資するために、5 年以内に上場しており、かつ決算が 3 四半
期以上続けて「良い決算3」を出した企業に投資する。現在は SaaS/サブスクリプション関連を中心に投資を行う。景気後退期でも安定して利益をあげやすい B2B の定期課金形態のビジネスモデルであり、将来の売り上げ予測も立てやすいからである。またメガトレンドの有効度を検討する点で ESGの視点を利用する。

1

株価の平均回帰傾向。

2

時価総額が小さい小型株は大型株よりも収益率が高くなる傾向にあるというアノマリー。

3

売上高、EPS、ガイダンスの 3 点全てにおいてコンセンサス予想を超えた決算。ウォール街で一般的に使用される良い決算の基準を流用する。

5
Team:Nash

3-2 安全資産：下落局面への備え、買い余力とみなす。為替差損リスク1があるが株式と比べて十分に安全な資産である。
‣米国債：景気後退をある程度織り込んだ利回りだが他国債と比べて高い利回り、高い流動性があるため、安全資産として投資を行う。
投資先：iShares trust Barclays 7-10 Year Treasury Bond Fd(ティッカー：IEF)‣金：ドイツ債等その他の安全資産が候補に挙がったが、景気後退を織り込んだ水準にあるものが多い。金の方がより上昇余地が大きいため金 ETF に投資を行う。
投資先：SPDR Gold Trust(ティッカー：GLD)‣現金：下落局面への備え、買い余力とみなす。

3-3 オルタナティブ資産：
マーケットの連動性・相関性が高まる中で、伝統的な金融資産だけでは期待した分散効果が得られないケースが増加している。長期の安定した利益を追求するために当資産を組み入れ、最適なポー
トフォリオ構築を志向する。
‣REIT：運用対象をβ値の小さい非伝統資産に代替し、分散効果を目的とする。リスク分散効果はソブ
リン債・金と比べ少ないため（可児 2016）、安定型 PF での構成割合はやや少なく設定する。
投資先：NEXT FUND REIT INDEX ETF(ティッカー：1343)
iShares US Real Estate ETF(ティッカー：IYR)‣リキッドオルタナティブ2：運用手法を非伝統的な戦略に代替し、分散効果を得ることを目的とする。
株式ロングショート戦略、マネージドフューチャーズ、グローバルマクロ等各戦略に投資をし、市場の方向性に依らない収益を求める。各戦略の構成比については最小分散ポートフォリオ3を用いて振り分ける。またリキッドオルタナティブに割り振られている資金は 20％で固定されているが各戦略への割

1

このコンテストはロングのみという規定があるため使えないが、同額のドル円をショートすることで疑似的に円建て債権を作れる。日本市場に上場する円建て米国債 ETF も選択肢に上がったが、流動性リスクが大きく不採用。どちらも二国間金利差の支払いが必要で投資効果の相殺が発生する。
2

エンダウメントはヘッジファンドへ直接投資を行う。このコンテストは上場商品のみで構成する必要があり、かつ流動性メリットを享受するためにリキッドオルタナティブへ投資する。
3

分散効果を最大に発揮するポートフォリオ構成。リスク（標準偏差）が最小となる時の各資産の構成比によって求められる。

6
Team:Nash

り当て比率を流動的に変化させ、相場環境に適応したポートフォリオを志向する。
‣投資先：IQ Hedge Multi-Strategy Tracker ETF(ティッカー：QAI)IQ Merger Arbitrage ETF(ティッカー：MNA)
WisdomTree Managed Futures Strategy Fund（ティッカー：WTMF）
個別の資産配分は以下の通りである。

4．株式と ESG
私たちは「理想」の達成のため個別株の選定・運用を重視する。そのための選定手順、中小成長企業への ESG 的視点を用いた捉え方、個別銘柄の選定理由と今後の方針を記す。

4-1 株式の選定手順
下記のような手順で投資銘柄を選定し、投資判断を行う。（スクリーニング等で用いた指標は全て6/25 時点のものである）

7
Team:Nash

4-2 成長企業と ESG
はじめに掲げた 3 つの戦略軸の一つとして、成長段階にある中小企業における ESG 評価という点を特に重視する。中小企業に投資を行う際も ESG は重視されるべきだが、これらの企業は成長を推し進める中で ESG や IR という取り組みにリソースを割く余裕がない企業も多いということが企業訪問を行う中で分かった。上記のような現状を理解した上で、非財務情報の分析や企業訪問による観察によって、持続的な成長を遂げる企業の選定に努める。
具体的には 2 つの要素を引き出すことを心掛ける。一つ目はサービスの持続性だ。企業が取り組んでいるテーマがメガトレンドとして有効か ESG 的視点を用いて評価するとともに、ビジネスモデルや競争優位性を分析し持続可能性を引き出す。二つ目は経営陣のガバナンス・リスク管理への理解だ。経
営陣が ESG やリスクを認識し統合的思考を持っていることが、将来 ESG を始めとする先進的なガバ
ナンスに対応することに直結する。
またガバナンスの実践は ESG の中でも特に取り組みやすい1ので、評価項目として採用している。

4-3 個別銘柄について
個別企業について選定基準や財務分析結果、企業 IR とのやり取り、今後の見通しについて詳細に述
べたいが、紙面の都合上、武蔵精密工業2（以下武蔵とする）を例に挙げて詳しく扱う。その他の企業については選定理由と今後の見通し、認識しているリスクのみ示す。

・武蔵精密工業（7220）
武蔵は愛知県豊橋市に本社を置く、自動車部品を製造する企業である。
（東 1 時価総額 950 億）自動車業界は、CASE(connected, automatic, shared, electricity)と呼ばれる構造変化期にある。武蔵はその構造変化にいち早く対応すべく、現在 AI の研究開発に注力している。
スクリーニング段階では、AI の研究をしている、かつ半導体大手 NVIDIA やイスラエルの AI 企業
SixEye との協業企業として選定された。
次段階の財務分析（図 9）では、安全性分析・効率性分析・収益性分析を行った結果、次の 3 点が分かった。①長期に渡って安定的に借り入れができるよう、十分な自己資金を用意し高い安全性が確保していること。②同業他社と比べて棚卸資産回転率等の資本効率を示す指標が高く、効率性が優れていること。③同業他社と比べて売上高総利益率が 15.5％とやや低いが、営業利益率や経常利益率が同業他社を大きく上回っていることから販管費の管理が優れていることが分かった。そこで自動車の構

1

上場準備時にガバナンス体制の組み方が論点に上がることからもわかる。

2

割安株としての特徴と成長株としての特徴を併せ持つためこの企業を例に挙げる。

8
Team:Nash

造変化に際し自動車部品から EV 部品や AI 分野への転換を推し進める中、それらの先行きを評価すべく企業訪問を行った。
財務や IR 資料から不明な点や知りたい点を洗い出し、質問を行った。以下代表的な質問とその回答である。
Q1:自動車産業は変革期にあるが、今後の対応について知りたい。IR や経営陣の発言を見る限りでは、自動車部品は好採算の部品に絞り AI 等新しい分野に注力する姿勢を感じたが、この認識は正しいか？
A1．概ね正しい。ギアや DIFF といった一部自動車部品は電気自動車の普及によって技術難度が上がり好採算となる。我々は世界中に工場を持っており（図 10）、生産国ポートフォリオを分散しながら、各地で同品質の製品を提供できる。そのため好採算部品へ注力し、現在と同等の売上高を上げる。平行して AI 分野で売り上げを伸ばし成長を狙う。
Q2:サスティナビリティレポート、環境データ集の提示といった ESG への先進的な取り組みが多く見られる。相応のコストもかかると考えるが、どういう契機で取り組みを始め、企業側にはどういう便益があるのか？
A2:サスティナビリティ協議会に参加する中で ESG への取り組みが推進されている。それと同時に近年は株主から ESG 情報の開示を求める声が多く、それに応じる形で始めた。便益としては ESG 情報の開示によってリスクファクターが明確化し、銀行からの融資を低利で受けられる。株価を支える効果も感じている。
Q3: 今後の課題をどう捉えているか？
A3: 産業構造の変化に素早く対応する必要がある。そのためにも優秀な人材の確保が喫緊の課題だ。
ABEJA と協業し、AI 人材の育成に努めているがまだ不十分だ。またイスラエルやシリコンバレーと良い関係を築く上で、スピード感は不可欠だ。
また企業訪問では質問以外に自分の目で観察する課題を設定している。武蔵の場合は成長企業となるかを測るため 2 つの観点から評価を行った。一つ目は、社員の士気だ。成長を目指す企業の「攻め」の戦略は従業員に士気上昇効果をもたらし社内が活性化すると考え、工場見学の中で自らが工場で働いていた経験を踏まえて評価を行った。ボトムアップで現場の意見を反映する工夫が随所にみられ1風
通しが良く、従業員の士気は高いと判断した。武蔵が行っている AI の研究2が工場過程に組み込まれ、

1

執行役員 伊作猛 様に案内していただいた。一般社員の方々が「伊作さん！」と気軽に意見を言う姿が見られた。一般社員の意見に報酬を出し、現場の声を把握するシステムも上手く機能。
2

工場過程の「運搬」と「検査」という非創造的作業を AI で代替しつつある 従業員のストレス低減への寄与は大きい。

9Team:Nash

単純作業が最小化されていることも要因の一つだと窺えた。二つ目は ESG についての理解だ。武蔵が ESG に積極的な取り組みを行った経緯と経営陣の統合的思考の評価を行った。上記（A2,3）からも分かるように外部からの声に応じ、経営陣が ESG の重要性を理解し、積極的な取り組みを行っていることが窺えた。
自動車部品産業は業績が株価に反映されにくく、業界の行く末を不安視され割安に放置されている。
しかし武蔵精密工業は、飛行機→紡織→自動車と産業変化に素早く対応してきた歴史や経営陣の現状
認識、実効性、財務状態から今後も成長し続ける企業だと確信できた。課題は人材確保や育成、買収後の統括（PMI）である。以上より私たちは、自動車業界の変革に取り残されることが鮮明になる、など
前提条件が崩れるまでは投資を継続する。

日本大型割安株
数字的根拠があり、リスクファクターの提示として ESG を強く推進している割安優良企業に投資を行う。
・東海旅客鉄道（9022）【割安・高い環境優位性】主柱の東海道新幹線は利用者伸長、商業施設も集客堅調で営業増益。高配当。エネルギー効率面で高い環境優位性を持つ輸送システムを評価。生活インフラとして不況に強い
ビジネスモデル1を評価。来期より「のぞみ」運行本数を一時間当たり現 10 本から 12 本へ拡大で、売上増加期待。
【工期の遅れ・災害】リニア新幹線の工事は難度が高く厳しい計画で、工期が遅れる可能性大。災害リスク。
・オリックス（8591）【割安・安定配当】連続増収、連続最高益を更新。配当性向の増加基調続く。不動産などグローバルに1

世界金融危機後（2008 年）の四季報を参考にすることで、経済不況時の取り組みが分かる。

10
Team:Nash事業展開。労働環境の改善をはじめガバナンスへの積極的な取り組みを評価。リターンリバーサル効果を期待。不況に強いビジネスモデル。
【経済情勢悪化】景気の落ち込みや経済情勢の変化による減益、減配の可能性。
・第一生命（8750）【割安・ESG 投資】欧州復興開発銀行「マイクロファイナンスボンド」への投資など ESG を重視した投資を評価。資産運用リスクなど、各種リスクへの管理体制強化を評価。安定増配続く。東南アジア中心に事業拡大。
【需要低下】市場ニーズ変化に伴う円建ての貯蓄性商品の需要の低下。
・日東電工（6988）【割安・ESG への強い取り組み】産業テープや液晶用光学フィルム等を生産。女性管理職の割合が高く、二酸化炭素排出量削減に向けた環境に対する取組みなど ESG に積極的。多数の ESG インデック
ス構成銘柄に採用。【減益】競争激しく収益は低調。カントリーリスク、人件費上昇などのリスクあり。

日本小型成長株
大手との協業があり、事業がメガトレンドとして有効な企業に投資を行う。有効性の検証には ESG
的視点を利用する。
・アイサンテクノロジー（4667）【自動運転・大手との協業】測量・土木ソフトや自動運転技術を開発・提供。自動運転に係る実証実験の進展、高精度 3 次元地図データの復調、測地測量向けソフトの採算性向上により営業増益。KDDI と資本付業務提携で自動運転の実用化、５G 技術、運行管理アプリで開発推進。自動運転の国際基準を目指すベンチャー企業ティアフォーと業務提携。自治体とも関係良好。積極的な IR 対応など営業体制
やガバナンス強化に向けた取り組み・熱意を評価。自動運転をメガトレンドとして有効と評価。
【激しい競争】自動運転に係る技術競争は一層苛烈に。大手参入。
・ディジタルメディアプロフェッショナル（3652）【AI 関連・大手との協業】半導体技術を提供。ディープラーニング、IoT、画像処理技術共に好調。海
外展開も本格化。製品の汎用性高く、顧客数・契約ライセンス数増加。従業員の自社評価が高い点を成長性として評価。ヤマハ発動機はじめ大企業との協業多く、メガトレンドとして有効と評価。
【大手参入・人材確保】大手とのビジネスモデルや戦略の差別化が課題。優秀な人材の獲得競争激化。

米国成長株「良い決算」を出し続けている SaaS/サブスクリプション関連企業を中心に投資を行う。景気後退期で

11
Team:Nashも安定して利益をあげやすい B2B の定期課金形態のビジネスモデルであり、将来の売り上げ予測も立てやすい。メガトレンドの有効度を検討する点で ESG の視点を利用する。
・Zoom Video Communication（ZM）【高成長・広い収益構造】ビデオ通話・会議サービスを提供。19/１期営業黒字化達成。(営業利益 617
ドル) 増収増益。ベンチャー企業他、多くの教育機関や医療機関に導入。サーバー費用で構成される売上原価率を 20％まで改善。ICT1による社会・環境負荷低減をメガトレンドとして有効と評価。【国内需要の限界】海外売上比率が低水準。北米以外での拡大が急務。
・Zscaler（ZS）【WEB セキュリティ・大手との協業】クラウドを通じたウェブセキュリティを低コストで提供。連続増収。大手通信キャリア「BT テレコム」や「ドイツ・テレコム」、「ベライゾン」等や SIer など大手との協業を評価。クラウド型ウェブセキュリティをメガトレンドとして有効と評価。
【赤字】売上高 1 億2571 万ドルの中、損益は大幅赤字。既存顧客への依存度が高く、新規資金獲得が重要。
・Pluralsight(PS)【IT 教育・IT 版 TOEIC】IT エンジニアの継続学習プログラムを提供。Fortune 500 企業の 6 割以上が導入。連続増収。既存顧客の企業利用拡大により収益増加が起こる好循環を形成。
「Pluralsight IQ」という習熟度スコアを提供。IT エンジニアの継続学習はメガトレンドとして有効と評価。
【ビジネス顧客への成長鈍化】ビジネス顧客数の成長率が減少傾向。SaaS40％ルール2未達。
・Okta(OKTA)【高成長・アクセス管理】クラウドを通じたユーザーアイデンティティを提供。年間契約額 10 万ドルを超える大口顧客の大幅増加。リテンションレート 130％と高水準。年率 50%以上の連続増収。アクセス管理のクラウド化はメガトレンドとして有効と評価。構造的優位性を評価。
【大手の参入】SaaS 企
業の躍進。GAFA との競争激化。
・Slack Technologies(WORK)【高成長・ICT 活用】ビジネス用チャットサービス大手。導入企業は 60 万社。DAU1,000 万人以上。
ICT 活用による社会・環境負荷低減をメガトレンドとして有効と評価。
【赤字・直接上場】転換優先株による調達 13.9 億ドル。累積損失は 6.7 億ドル。19/１期営業 CF-0.4 億ドルと大幅赤字。急激なグローバル展開による対応力不足。直接上場（direct-listing）による上場のため、経営陣の売却による株価

1「Information and Communication Technology（情報通信技術）」の略で、通信技術を活用したコ

ミュニケーションを指す。
2

企業の売上高の成長率と営業利益率の和が 40%を超えるかという指標。米国 VC がベンチャー企業に投資を行う際の基準で、マーケットシェアや成長スピードを優先して赤字である企業を評価するために用いる。

12
Team:Nash

下値余地が大きい。

5．リターンとリバランス・リターン
執筆時点（7/26）のリターンは図 12,13 の通り1である。PF 全体で+1.98%、PF の柱に据えている株
式単体では+4.51%である。PF 全体では守備的な構成による安定運用、株式単体ではベンチマーク2を超える収益を上げることができている。
（図 14,15：有意水準 1%において統計的に有意である）PF の多様性による安定化と株式による収益の獲得がともに機能しており、PF 設計時の目論見通りの結果を得ている。一方でこの PF は長期安定的利益の享受を目的に構築されている。短期間にもたらされた収益は偶然性や為替の影響を大きく受けており、今後の経過観察が必要である。

・リバランス
リバランス後のポートフォリオは図 16 の通りである。変更点は 2 点ある。一つ目は Slack(WORK)を売却し、その資金を米国株へ均等分配する。Slack は直接上場（direct-listing）によって上場したため、経営陣の株式売却によって大きく下落するリスクがある。また、サンフランシスコ本社へ財務状況

1

ポートフォリオの軸と捉える株式には「*」を付す。

2

同期間における TOPIX の上昇率は 1.31％、S&P500 のそれは 2.85％。

13
Team:Nash

や損失回収の手段について電話質問を行い、後日折り返し連絡すると言われたが執筆時点まで連絡はなかった1。よってガバナンス意識が低く、株主を重視していないと捉える。そのため株価が直近安値であった$34.85 以下となった場合は売却すると決定し、割れたためリバランスを行う。二つ目はリキッドオルタナティブのリバランスである。再度最小分散ポートフォリオを用いて各戦略への割り当て
比率を変化させ、構成比率の最適化を目的としたもので、3-3 で述べた通りである。

6．結び～知見とその活用～
私たちは「長期間の投資」を初めて深く考え、非常に多くの学びを得た。中でも企業訪問・IR への電話質問を行い企業と相対したことで最高の経験を得ることができた。疑問を解消し、確信を持って投資判断を行うため、目先の値動きに惑わされることなく安定した心で投資を行えた。また ESG をはじめ非財務情報は企業にとって都合の良い情報のみ公開することができるため、自分の目による確認
は非常に役立った。
一方で企業訪問を行うと正の面のみが目に映りやすいので注意が必要である。企業側の主張と実情の乖離を捉えるために、財務情報を精査することが一層重要であると感じた。技術的な話としては、企業へ質問する際にメールは避けるべきであると学んだ。当初はメールを用いていたが、当たり障りない回答しか得られなかった。電話であれば、回答が不十分な場合は追加の質問ができる上、話し方や反応、雰囲気からも多くの情報を得ることができる。
今回は企業訪問・IR 質問に留まったが、それでは理想に掲げる「企業との対話」との間にはまだ溝があることを再認識した。企業と対話を行うためには相応の立場につかなければならない。加えて対話できる立場につき、正しい論理で企業に提案を行ったとしても相手の体制によっては断られるだろう。日常的な会話の中で企業を洞察し、一番「刺さる」タイミングで５W を考えて提案を行う2必要がある。そのためには日ごろの関係構築が不可欠だと気付いた。

1

米国では企業はホームページに必ず IR へのコンタクト方法を明記しているが、実際にガバナンスを重視しているかは別問題と感じた。
2

例えば、役員が変わるタイミングは会社が新しいことを求めるため好機。誰に、どういう順番で伝えるかも重要だろう。

14
Team:Nash

この溝を埋めるため、今できること（企業分析・訪問）を今後も継続して行い、理想の実現に向け努力する。また企業訪問を行う中で ESG の取り組みは株主の要請に応えて始めた、という企業が多くあった。対話によって企業に新しい風を吹き込むことは次世代の投資家に求められる要素だと確信する。

7．謝辞
Bloomberg 端末を使用することで、経済分析や財務情報の読み込み、企業訪問準備、ESG 分析、リスク分析等様々な面で詳細な情報を入手することができた。貴重な機会を与えて頂いた Bloomberg L.P.
様並びに運営者の皆様に深謝の意を表する。ご指導頂いた立命館大学教授 井澤裕司先生に深謝の意を表する。また武蔵精密工業 伊作猛執行役員をはじめ、その他様々な方のご助力を頂き当レポートは完成した。心より感謝の意を表する。

8．参考文献IR 資料
各社 IR 資料（決算短信、決算説明会資料、四半期報告書、有価証券報告書、サスティナビリティレポート、Quarterly Results、SEC filings、Annual Reports）

書籍・論文
可児滋（2016）『実践 オルタナティブ投資戦略～最適なリターン・リスクを狙う～』日本評論社
筒井義郎 平山健二郎（2009）『日本の株価-投資家行動と国際連関』東洋経済新報社
中神康議（2016）『投資される経営 売買される経営』日本経済新聞出版社
井手正介 高橋文郎（2000）『経営財務入門』日本経済新聞社
経済産業省編（2016）『コーポレートガバナンスの実践～企業価値向上に向けたインセンティブと改革～』経済産業省『会社四季報』東洋経済新報社

インターネットデータベース（最終確認日 全て 7 月 31 日）
FREDⓇ Economic Data. Retributed from https://fred.stlouisfed.org/
Investment.com. Retributed from https://www.investing.com/
あすかコーポレートアドバイザリー株式会社 ホームページ

advisory.com/
各投資信託 目論見書

Retributed from https://jp.asuka-

ファイナリストチーム

Ritsumeikan Asia Pacific University - Team A

指導教員

Pardo Phillip Dean (Ritsumeikan Asia Pacific University)

チームメンバー

Le Mai Linh (Ritsumeikan Asia Pacific University)
Ngyuen Nghi Hac (Ritsumeikan Asia Pacific University)
Tran Ngoc Lan Anh (Ritsumeikan Asia Pacific University)

76

BLOOMBERG INVESTMENT CONTEST 2019
ESG INTEGRATION
Table of content:
1. Introduction
1.1. Golden Star team and DCM-VL portfolio
1.2. Theme: ESG analysis and sustainable investment
2. Investment summary (Investment Policy Statement – IPS)
2.1. Investment Objectives
2.2. Investment Strategies
2.2.1. Selecting the Type of Investment Strategy: α vs. β
2.2.2. Formulating the Inputs for Portfolio Construction
2.2.3. Constructing the Portfolio
3. Portfolio construction
3.1. Market analysis
3.1.1. Market trends
3.1.2. Countries Analysis
3.1.3. Industries/Sectors Analysis
3.2. Financial screening
3.2.1. Utilization of Bloomberg
3.2.2. Criteria selection
3.2.3. Individual stock selection
3.2.4. Bond Selection
3.2.5. Fund Selection
3.3 Asset Allocation – Ad Hoc method
4. Portfolio performance evaluation
4.1. Monitoring the portfolio
4.2. Adjusting the portfolio
5. Conclusion
6. Acknowledgment
1. Introduction
1.1. Golden Star team and DCM-VL portfolio
We are Ritsumeikan Asia Pacific University team A. Each member of our team is chosen
separately; however, we ended up with all Vietnamese. To commemorate such destined union, we
named our team “Golden Star” as in our national flag to represent our solidarity and belief for victory.
Our background may as well give us certain advantages with Asian markets, especially Vietnamese.
We name our portfolio DCM-VL, as abbreviation for Diversified – Customized – Maximized Value,
which are the goals we aim to achieve.
- Diversification: We diversify in both classes of assets and markets to minimize risk exposure- Customization: Our focus in Asian markets makes our portfolio unique and attractive to Asiancustomers, or other clients who are interested in Asia economy- Value Maximization: While ensure stability, we do not neglect profit and strive for thehighest possible return from investment.
1.2. Theme: ESG analysis and sustainable investment
In recent years, the occurrence of many environmental, social and corporate ethic issues has
promoted the concept of sustainable investment, sometimes also referred as socially responsible
investing (SRI). Generally, this relates to investment strategy that focus both in gaining financial
return while also considering environmental/social good to bring about positive changes in society.
Generally, according to Global Sustainable Investment Alliance (GSIA), several activities andstrategies implemented by sustainable investors include:- Negative/exclusionary screening- Positive/best-in-class screening
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- Norms-based screening- ESG integration- Sustainability themed investing- Impact/community investing- Corporate engagement and shareholder action.
In our portfolio, although we integrate several strategies such as sustainability themed andimpact/community investing, we place more focus on applying ESG criteria in analysis and stock
selection. The reason is that the investment world has begun to recognize the importance ofEnvironmental, Social and Governance (ESG) factors in analysing and constructing portfolio. The
factors have demonstrated to be an effective indicator of efficiency, productivity, long-term risk
management and operational enhancement (Upalat & Adam, 2019). In US, in 2018, out of $12 trillionof assets managed under sustainable investment, $11.6 trillion worth of asset is constructed byapplying ESG integration in the process.
Environmental, social and governance (ESG) criteria are a set of standards often used by sociallyconscious investors to valuate a company’s operations. Environmental criteria reflect the company’s
performance in regard of nature. Social criteria consider the company’s relationships with its
employees, suppliers, customers, and local communities. Governance criteria concern the company’s
leadership, executive pay, internal controls, audits, and shareholder rights. ESG factors can givevaluable insights about possible current and future environmental and social risks (may as well opportunities)
of enterprises, based on the dependence and impact the entities are having on the environment and society.

(Source: KPMG)

ESG analysis provides understandings of the risk profile of a company, pointing out those having
good governance and potentially performing better in the future. It answers critical questions for risk
and strategy assessment, claiming how prepared enterprises are for the future. For instance, how well
can they defend sensitive data against cyber threats (IT companies), confront possible water scarcity(water-using manufacturers), prevent human rights violations while having vendors in foreigncountries with weak labour laws (consumer-facing organizations); do the board and senior managers
have adequate skills and diverse background to lead large enterprises that serve diverse markets, etc.
Therefore, we decide to incorporate ESG factors into our investment decisions to evaluate
potential reputational – regulatory risks, or other red flags, to ensure the sustainable long-term value
creation of our portfolio.
2. Investment summary (Investment Policy Statement – IPS)
2.1. Investment Objectives
We institutional investors create this portfolio mainly focusing on long-term growth and capitalpreservation, so we prefer responsible investment with a conservative risk profile. We will incorporate
ESG factors into our investment decisions to better manage risk and generate sustainable long-term
returns. Based upon the decided risk profile, the portfolio with current assets of ¥100,000,000 will beallocated to diversified assets classes, countries and markets, all with long positions only, to minimize
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risk exposure in the long term. The time horizon is set to be 20 years, with no need for short-term
liquidity. Since we have different classes of asset, we will use a customized index to evaluate
performance. We expect an 8% long-term rate of return, and a 15% one-year loss limit in worst casescenario.
2.2. Investment Strategies
Developing and implementing portfolio strategies is divided into three steps:
2.2.1. Selecting the Type of Investment Strategy: α vs. β
Between the two extreme types of investment strategies: active (alpha) and passive (beta), we
decide on applying a mixed type with elements of both.
Passive portfolio strategy: to involve minimal expectation input, instead rely on diversification tomatch the performance of a benchmark (typically is a market index). This strategy is based on theassumption that the marketplace reflects all information in the securities’ price and it is difficult tobeat that level of return without exposing to higher risk than the benchmark.
Active portfolio strategy: to use available information and forecasting methods to find better
performance than a simple diversified portfolio. Essentially, to forecast the factors that influence theassets (stocks: future earnings, dividends, price/earnings ratios; bonds: interest rates, sector spread;
foreign securities: local interest, exchange rates, etc.). Out of the three main activities assets managers
perform (portfolio construction, trading of securities, portfolio monitor), active managers often spend
lots of time on the first one.
Our decision: Based on our consideration of the market as relatively price-efficient (not too
efficient), our low tolerance of risk, and nonliability-driven objectives (since we do not have to satisfy
any liabilities while managing our assets), we decide to use available information and forecast
techniques to construct portfolio (active) and also rely on diversification (passive) to reduce market
risk and possibly beat the market in the long term
2.2.2. Formulating the Inputs for Portfolio Construction
We forecast the inputs that are expected to impact the performance of a security and the whole
portfolio, for example, interest rates which can determine the assets’ expected returns and theportfolio’s covariance structure.
2.2.3. Constructing the Portfolio
With available information and forecasts, we identify attractive securities and assemble theportfolio. Although we would solve an optimization problem to find the preferable portfolio allocation,
we still mainly base on careful human evaluation of portfolio strategy.
Briefly about our strategies, as medium global investor, we will exploit portfolio characteristics of
having no short-term liquidity requirements to focus on the long-term goal: achieving moderate of
return with low degree of risk.
Asset allocation: We choose a fix-weighted asset combination of 45% equity assets, 30% fixedincomes, and 25% funds. We diversify the portfolio on classes of assets, geographical and industrial
markets.
Security selection:
We focus in Asian markets, namely Japan, Korea, Hong Kong, and Vietnam, for their stability andpotential growth. We invest in the sectors of heath care, consumer staplers, information technology,
and communication services. We choose green bonds and funds related to clean and sustainable techcompanies.
During our screening process, we concentrate on specific ratios and factors, such as ESG scores,
expected return, price/earnings, return on equity, earnings per share, time analysis of stock price, free
cash flow, net profit margin, retained earnings, 10K analysis, bonds’ credit quality, etc. The reasons to
our investment decision will be further explained later in our report.
3. Portfolio construction
Portfolio analytic methods are used back and forth during the whole process.
3.1. Market analysis
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3.1.1. Market trends
We use Bloomberg terminal and website to read news about ESG investing in Asia. Some of thenews which we find interesting:- Japan’s Government Pension Investment Fund (GPIF) announced that ESG assets would
reach 10% of its Japanese equity holdings. GPIF and major Japanese firms expressed support
for the Task Force on Climate-related Financial Disclosure (TCFD).
- ESG reporting was first implemented in Hong Kong on a voluntary basis in 2013, but since2016 it has been compulsory for issuers to publish ESG reports. This represents the increasing
importance of ESG data, from a preferable impact assessment factor to a mandatory risk
assessment method.
- South Korea has become the biggest source of sustainability bonds in the world, and thenation will continue to push these bonds to boost its economy. The growing sale volume ofsovereign sustainable bond shows that the authorities have been paying more attention toenvironmental and social aspects.
Overall, we see that ESG factors will soon be tied to performance evaluation, and inevitably
integrated into investment analysis; it is just the matter of time. Therefore, our team decides to go
with/up the trend, applying ESG factors in constructing our portfolio – a preparation for the next 20
years. We actually consider the fact that now ESG factors are not fully appreciated worldwide (yet) as
an opportunity to generate extra returns in the future.
Although ESG investing in Asia is perceived as slow starter compared to the United States orEurope, we believe Asia will quickly catch up while not falling for the same mistakes made before,
which in turn gives Asia the advantages of fore-seeing.
3.1.2. Countries Analysis
To create our investment portfolio, we choose top-down investing to conduct investment analysis.
We choose to focus in Asia because of its having both new emerging markets and stable developed
markets, and its fast growth rate in key industries of the future (such as green and renewable energy,
robotics, artificial intelligence, big data analysis, medical and health care, etc.). Furthermore, Asian
countries such as China, India, Vietnam, Myanmar has impressive gross domestic product growth,stable political environment and growing consumer market as well as the lucrative investment
opportunities. Besides, Asia also has well-developed markets such as Japan, South Korea, andfinancial hubs like Hong Kong, Singapore and Shanghai. All of the mentioned above reasons make
Asia a very attractive area for long-term investment. Within Asia, we specifically choose Japan, South
Korea, Hong Kong and Vietnam for our investment.
CountryJapan
Korea
Hong Kong
VietnamGDP(in billions)4872.151530.75
341.35223.86

Moody’s
rating
A1
Aa2
Aa2
Ba3

Rating-based
Default Spread
0.79%
0.56%
0.56%
4.06%

Total Equity
Risk Premium
6.94%
6.65%
6.65%
10.96%Country
Risk Premium
0.98%
0.69%
0.69%
5.00%

Sovereign CDs,
net of US
0.14%
0.34%
0.37%
2.14%

Table 1: Country Default Spread and Risk Premium (Source: Invest Japan)

Japan:
Among the four markets, Japanese market is chosen because of its stability, leadership intechnology – especially in green-tech fields, medical and healthcare, informatics technology androbotics, and its rebound in economic growth after a long economic slumber. The economy of Japan
has strong indicator of recovery, such as GDP growth being forecasted to reach 600 trillion yen in2020 (JETRO, 2018). Furthermore, the government also has policies to endorse the green-tech andforeign direct investment, such as enhancing corporate governance, reforming regulation/structural
policies in healthcare system and energy market. Besides, many Japanese companies are investing in
key industry of the future such as robotics, informative technology in AI and big data, or medical andhealthcare. Because of these factors, in combination with its low-risk characteristic, Japanese market
is selected as a safety factor for our investment portfolio.
South Korea:
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The next country in our target is South Korea which is also an economy with developed industriesof chemical, machinery, electronics, and gradually moving to healthcare and green energy investment.
South Korea is evaluated as the most innovative country according Bloomberg Innovation Index 2019
(Jamrisko, Miller, & Lu, 2019), having surpassed Germany with intensity of R&D, value-added
manufacturing and high-tech density. The market is also well developed in term of information
technology, the broad network of trading and the easiness of doing business in the country. Therefore,
South Korea is chosen as a safety and diversification factor for our portfolio.
Hong Kong:
After choosing safe markets, we move on to another well-developed but more dynamic in financial
market in the area – Hong Kong. Different from previous choice, Hong Kong is one of the financial
hubs for investment in Asia (along with Vietnam, Myanmar, Cambodia, etc.). Hong Kong is anaccessing gate to Chinese investment opportunities while still being the freest market and the mostimportant and energetic financial centre in the world. Therefore, we choose Hong Kong for its being
an energetic, developed market for innovation and its proximity to China.
Vietnam:Finally, Vietnam is a new emerging market in South East Asia. Vietnamese stock market isrelative new compared to other markets previously selected in this portfolio, however, the market
showed rapid economy growth, especially in real estate, service segment and information technology
with endorsement from the government. Another reason to choose Vietnam is that our team members
are Vietnamese and, therefore, we have more insights and access to this market’s information thanother markets like India or China. Vietnamese market is chosen as a growing and risk-profile factor
for our investment portfolio.
3.1.3. Industries/Sectors Analysis
For sector selection, there are many factors considered, but in brief, we incorporate 1/ long-termand sustainable perspective 2/ utilize data and news through Bloomberg terminal and other sources 3/
expect long-term trends. Relative Rotation Graphs (RRGs), derived from Bloomberg service, isutilized to visualize the relative performance and rotation of the sector. As result, Information
technology, heath care, communication services, and consumer staplers are chosen. These big andimportant sectors are essential to the existence of humankind and would be long-lasting in the future
and match with our goal of sustainable investment. Brief explanation and important notes areprovided.
Information technology: The influence of this sector in the global economy is undeniable. In justrecent years, internet, machine learning, artificial intelligence, big data, etc. – new concepts andtechnologies have continuously been developed, introduced and integrated into many aspects of ourlives. It is believed that the potential of the sector is very promising as there are still many
undiscovered possibilities, thus growing trend will continue in long-term. Although RRG shows that it
is in the “weakening” quadrant, the direction of the row is actually towards “leading” again. In thepast 3 years, the sector performance has grown substantially, around 87.12% (Fidelity).
Healthcare: This is due to ongoing forecast of booming pharmaceutical industry, especially in
Asian countries such as Japan due to rapid aging population. Moreover, with the growing concern for
health issues, air pollution, food quality, etc., demand for healthcare services and products is expected
to substantially grow with the raising income in Asian economy. Additionally, in RRG, the sector is in“improving” quadrant, therefore expected to continually grow in the future.
Consumer staplers: This sector is chosen mainly because of its stable demand as it includes
essential products such as food, household goods, etc. It is non-cyclical, meaning always in demand
all year round and thus relatively safe in events of economic downturn. RRG suggests that the sector
is “leading" relative to other sector performance and we believe it will continue to grow stably, since
the consumer market in Asia is expected to grow due to increase spending income.
Communication service: Comparing with previous sectors, this sector performance is not high. The
past 3 years, the sector performance is -6.34% (Fidelity). An interesting fact is that this sector is
newly introduced last year, and it includes many companies that previously in different sectors. We
note that there are many promising companies in this sector, such as the 4 “FANG" stocks (Facebook,
Alphabet, Netflix, Walt) despite the decreasing growth. In this sector, we will take risks in companies
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that are more on the “technology" side, young and focus in investment and innovation in many
trending areas.
Healthcare

Consumer staplers

Consumer services

Information technology

RRGs (Source: Bloomberg terminal, Team analysis)

3.2. Financial screening
3.2.1. Utilization of Bloomberg
We use Bloomberg terminal to gain access to vast information about potential investment assets.
By reading through companies’ financial analysis, line charts, ESG analysis, etc. we can draw an
overall view of the securities, then look into our target assets in more details to reach final judgment.
The overall process is as below:- For stocks:+ Company overview → Security description, Individual company news
+ Company analysis → Financial analysis → Ratios → Profitability, growth, liquidity+ Charting & Reporting → Line chart → Moving Average+ Comparative analytics → Comparable analysis → ESG analysis → ESG scores- For bonds:+ Fixed income search SRCH<GO> → Select search criteria: bond rating, green bond, year
+ Security description, Line chart- For funds: Security description, Total return analysis, Line chart
We read through the security description to see if the security matches with our theme and whether
it has any special characteristics we would put under consideration. Then we look at companies’
financial analysis, ratios and the likes, to see how effectively and efficiently they are operating. Then
we look at line charts to see historical stock performance. After that, we look at ESG analysis as a due
diligence process: if the financial performance is relatively good, but the stock is performing not that
well, good ESG data would mean the company will improve/do better in the future; or if bothfinancial and stock performance are good then the company would continue to do well afterwards.

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3.2.2. Criteria selection
We set our criteria on specific ratios and factors, then based on them to analyse companies andbonds.
Financial analysis: We evaluate companies’ financial performance based on 10K analysis. We
look at retain earnings, free cash flow, profit margin, time analysis of stock price, expected return,ratios such as earnings per share, price/earnings, return on equity, etc.
Line chart:
We look at Simple Moving Average (SMA) lines to predict future changes of stock price.
The formula for SMA is:
Where:

An = the price of an asset at period nn = the number of total period
We mostly look at whether the 50-day simple moving average (the pink line) crosses the 200-day
moving average (the yellow line). If the pink line crosses bellow the yellow line (this is a “deathcross”), stock price will decline. If the pink line crosses above the yellow line (“golden cross”), stock
price will increase. The same comparison can be done with the 100-day simple moving average (thegreen line).

SASB Materiality Map (Source: SASB)

ESG factors: Based on the above table, we identify which aspects of ESG data we should focus onfor each industry (the darker the color of the block, the more important), then check the companies’
performance according to well-known ratings:- ISS quality score: This shows how strong is the company’s governance, scoring from 1 to 10,
the smaller the better. We choose companies with ISS score being lower or equal to 5.
- CDP climate score: measures the impact of the company’s operation to the environment,
scoring from 1 to 8, the higher the better. We choose companies with CDP score being higher
or equal to 5.
- RobeccoSAM rank/Sustainalytics rank: We choose companies with either of these two ranks
being higher or equal to 75.
+ The SAM Rank is based on a percentile ranking for companies in each industry, ranging
from 0 (worst) to 100 (best). The SAM Corporate Sustainability Assessment ranks companies
on financially material factors that impact value drivers, such as the ability to innovate, attract
and retain talent, or to enhance eco-efficient operations.
+ Sustainalytics’ ESG Risk Rating measures companies’ exposure to industry-specificmaterial risks and how well they manage those risks, ranking 0-100, the higher the better.
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-Versus history, versus peers: We put under consideration the historical performance andcompetitive advantages of companies regarding environment, social, and governance matters.
In some circumstances of inadequate information, we use our own analysis to evaluate companies’
ESG performance.
Bonds’ credit quality: We choose green bonds related to sustainability (in sectors of energy,
infrastructure, etc.), with bond credit of A or better
3.2.3. Individual Stock selection
Daiichi Sankyo Co., Ltd. (4568 JP)
It is a global pharmaceutical company and the second-largest pharmaceutical company in Japan.
Daiichi Sankyo was established in 2005 through the merger of Sankyo Co., Ltd. and Daiichi
Pharmaceutical Co., Ltd., which were century-old pharmaceutical companies based in Japan. With its
strong base, we expect the company to last and develop stably for a long time.
Some of the figures representing it will continue to perform well in the future:- 5-years (2014-2019) EPS growth 10.74%, net income to common growth 8.92%, 2019 ROE
increased to 8.33, 2019 gross margin 60.78%- SMA: “golden cross”, thus signifying an probable increase in stock price- Very high ESG scores: SAM rank 92, ISS score 1, CDP score 7
Ajinomoto Co., Inc. (2802 JP)
Ajinomoto Co., Inc. is a Japanese food and biotechnology corporation which produces seasonings,
cooking oils, frozen foods, beverage, sweeteners, amino acids, and pharmaceuticals. With 110 yearsof operation, it has been using its gained knowledge and resources to expand business to othercountries (especially Asia – Southeast Asia) and diversifying to various fields of information
technology, hardware, semiconductors, etc. Ajinomoto Group is now developing AminoIndex Cancer
Screening (AICS) for early cancer detection, which we find very innovative and promising for the
future.
Some of the figures representing it will continue to perform well in the future:- 5year (2014-2019) free cash flow growth 28.49%; 2018 ROE return 10.79%- SMA: golden cross- Very high ESG scores: SAM rank 95, ISS score 1, CDP score 7, and improving year by year(“versus history” are all “better”)
LG Household & Health Care (051900 KS)
LG Household & Health Care is a major South Korean consumer goods company that manages
cosmetics, household goods, and beverages business. It has a good reputation in terms of governance,
higher evaluation in business ethics and fewer scandals than the Samsung group. It also has high andstable competition capability in the electronics sector.
Some of the figures representing it will continue to perform well in the future:- 5 year (2013-2018) free cash flow growth 12.56%, EPS growth 13.84%; debt/equity decrease
from 76% to 13.4%; 2018 ROE 19.54% stable through years; 2018 gross margin 60.04%- SMA: golden cross- Good ESG scores: SAM rank 92, ISS score 5, CDP score 6; has competitive advantages(“versus peers” are all “better”)
Vietnam Dairy Products Corp. (VNM VN)
Vietnam Diary Products Corp with the brand name of “Vinamilk” has the biggest dairy market
share in Vietnam with the UHT milk products and other milk contained drink. It has a long history
and a strong brand image in Vietnamese consumers’ mind with good profit, sustainable growth,
excellent corporate governance and social brand image with nearly zero environment issues.
Some of the figures representing it will continue to perform well in the future:- 5year (2013-2018) EPS growth 6.97%, dividend per share growth 12.47%; debt/equity 4.86 –low so it is good; Altman's Z score 14.33 – a lot bigger than 3, which means it will survive inthe long-term; 2018 ROE 37.72% , 2018 gross margin 46.82%
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-ESG scores: due to low ESG disclosure, scores for ESG is not presented in Bloomberg
terminal. However, based on our insights of Vietnam market, the company has good ESG
performance.

Fujitsu Ltd. (6702 JP)
Fujitsu is the Japanese multinational information technology equipment and services company,
which is the world fourth largest IT provider based on revenue. It is named by Fortune as the world
most admired company and the Global 500 companies in 2019. The company is mainly investing in
AI & Big Data.
Some of the figures representing it will continue to perform well in the future:- 2019 ROE 9.42, 2019 gross margin 27.14, 5-year (2014-2019) dividend/share growth 30.26%,
book value/share growth 15.33%, debt/ equity 25.22%, current ratio stable around 1.2-1.4
throughout 5 year period (2014-2019),- SMA: Golden cross- Very high ESG scores: Sustainlytics 98.3, ISS score 2, CDP score 8
Omron Corp. (6645 JP)
Omron is the company focus on manufacturing automation components, equipment and systems,
however, it is generally known for its medical equipment. Omron is currently focus on industrial
robotics and automation system.
Some of the figures representing it will continue to perform well in the future:- ROE 10.76, gross margin increased from 38.45 (2014) to 41.2% (2019), 5-year (14-19)
dividend/share 10.53%, current ratio 2.5 stable, total debt decrease to zero while total equity
growth is 3.19 (self-sustainable), Altman’s Z-score 5.63 (sustainable)- SMA: Golden cross- High ESG scores: SAM rank 82, ISS score 1, CDP score 6
Xiaomi Corp. (1810 HK)
Xiaomi is startup company originally operated in manufacturing mobile phone in China. However,
due to the fierce competitiveness in the mobile phone market, the company decided to change thecourse of its development into the innovative company to bulid the ecosystem of smart device
surround its customers' daily life.
Some interesting figures: from 2016-2017 focus on investment so ROA, ROE is negative –62.33,-119.89; ROA increased to 11.53, ROC increased to 21.77, 1-year (2017-2018) working capital
growth 214.67, Altman's Z-score 3.91
FPT Corp. (FPT VN)
FPT is one of leader in Information Technology Solution Industry of Vietnam with the business inboth Vietnam and Japan. The company involved in different business related to Information
Technology such as infrastructure (internet service provider), education and training, softwaredevelopment and IT Solutions for both local market and foreigner customer.
Some of the figures representing it will continue to perform well in the future:- 5-year (2013-2018) EPS growth 7.81%, free cash flow growth 19.38%, 2018 gross marginincreased to 37.58- SMA: golden cross- ESG scores: due to low ESG disclosure, scores for ESG is not presented in Bloomberg
terminal. However, based on our insights of Vietnam market, the company has good ESG
performance.
CJ CGV Co., Ltd. (079160 KS)
CJ CGV is heavily investing in the new emerging market with young population in Asian markets
and close connection with the wave of Hanryu – Korean Pop Culture promotion – in many countries.
The company is not only operating in movie theaters but also other business related to cinema, gamecenter and snack bar. The company uses more equity than debt to finance their investment activities.
Some interesting figures:
Page | 9-

5-year (2013- 2018) revenue growth of 14.08%, stable gross margin 51.56%
According to Bloomberg terminal function “key events”, the company is expected to show“earnings improvement for 2019 with lower debt ratio according to note from Mirae Asset
Daewoo”
ESG scores: due to low ESG disclosure, scores for ESG is not presented in Bloomberg
terminal. However, based on our analysis, the company has relatively good ESG performance.

Tencent Holdings Ltd. (700 HK)
Tencent Holdings Ltd. is multinational investment holding conglomerate whose subsidiaries
specialized in various Internet-related services and products, entertainment, artificial intelligence andtechnology both in China and globally. It has strong present in Mobile Application and Video Games,
which have strong market growth in recent years.
Some interesting figures:- 5-year (2013-2018) revenue growth 38.92%, operating income growth 39.69%, EPS growth37.74%, free cash flow 34.45%; 2018 ROE 21.8; gross margin 45.45; Altman’s Z-score
5.88>3, meaning high possibility of surviving in long-term- SMA: golden cross- ESG scores: due to low ESG disclosure, scores for ESG is not presented in Bloomberg
terminal. However, based on our analysis, the company has relatively good ESG performance.
NOTE: Although there are many advantages in analyzing ESG factors using Bloomberg, we notice
the lacking of information, especially in developing (and under-developed) Asian countries, even for
professional services such as Bloomberg; therefore we also need to use our own evaluation andanalysis based on current data and information.
3.2.4. Bond Selection
Although sustainable and green bond have not shown much growth as equity, we see future growthand stability in this class of asset.
Criteria: Moody's / S&P bond rating: above A, coupon >2; all sustainable and green bond
Korea hydro and nuclear power
This bond is a green bond that supports green energy, with good rating
Due to rising issues on clean power generation, we expect this bond will grow stably and ensure
good return in the future.
Looking at the line chart, with the short-term SMA line being above both the two other long-term
SMA lines, it indicates that the promising growth of this bond.

Asian Development Bank bonds
We choose two bonds of Asian Development Bank: one matures in 2027 (we give it 5% of theportfolio, and one in 2028 (10%).
The Asian Development Bank is a regional development bank established in 1966, with its
headquartered in Manila, Philippines, and 31 field offices worldwide to promote social and economic
development in Asia.
Page | 10

Due to the rising economic in Asia, we believe the demand for development of Asia is necessary
and will continue to grow.
Looking at the line charts, similar with the above bond, the pink lines are all above the other twolines, which indicate the promising growth of these two bonds.

Japanese Government Bond (20 years issue)
As Japan’s bonds are very safe, we choose this bond as a safe factor of our portfolio, to hedge risk
and ensure stable returns.
Additionally, from the line chart, similar with the above bonds, the pink line crossed above thegreen and yellow lines, indicating the promising growth of this bond.

3.2.5. Fund Selection
Investing in funds can have many advantages to our portfolio as to reduce risk and have
convenience advanced portfolio management. Additionally, according to Bloomberg, one of thefastest growing asset classes in US in recent years is funds that focus on companies performing betteron environmental, social or good-governance.
Dragon Capital Developing Markets Strategies plc – Vietnam Equity UCITS Fund
Page | 11

Dragon Capital Group is a Vietnam-focused financial institution founded in 1994. It has longstanding investment experience in Vietnam and its surrounding Southeast Asian region.
We choose a fund investing mainly in Vietnamese blue-chip growing companies, and green techcompanies.
In the line chart, the short-term SMA line is about to meet with the long-term SMA lines, whichmeans it will grow in the future.

We choose the following two funds mainly because they are sustainable funds with good return(golden cross).
LGT Sustainable Equity Fund Global

Vontobel Fund - mtx Sustainable Emerging Markets Leaders3.3. Asset Allocation - Ad Hoc method
This step will assign each individual stock, bond and fund a proportion in portfolio. Here, prior toquantitative method, we decide to take a different approach, which can be referred as Ad Hoc method
for portfolio allocation. There is a variety of ways such as simply weighting the asset equally, orPage | 12based on market capitalization, etc. that have been implemented. Although these might seem to benaive strategies, researchers (for example, DeMiguel et al.,2009) discovered after numerous
computational tests that such methods could have merits. Therefore, we decide to invest equal or lessthan 5% in each individual security, depend on our long-term expectations of them. For fixed income,the nature of this asset is already safe, thus we place more in corporate bond for higher return. Funds
is a relatively safe and efficient, thus we assign 10% for the funds beside fund in Vietnam due touncertainty.
Resulting Portfolio:No.
Name
TickerMarketSector
WeightEquity45%
1
CJ CGV Co., Ltd.
079160 KS
South Korea Communication
4%
Service2
Tencent Holdings Ltd.
700 HK
Hong Kong
4%
3
Ajinomoto Co., Inc.
2802 JPJapan
4%
Consumer
4
LG Household & Health Care
051900 KS
South Korea
5%
Staples5Vietnam Dairy Products Corp.
VNM VN
Vietnam5%
6Daiichi Sankyo Co., Ltd.
4568 JPJapan
Health Care
5%
7
FPT Corp.
FPT VN
Vietnam5%
8
Fujitsu Ltd.
6702 JPJapan
5%
Information
Technology
9
Omron Corp.
6645 JPJapan
5%
10
Xiaomi Corp.
1810 HK
Hong Kong
3%
Fixed Income
30%Green Energy
11 Korea Hydro & Nuclear Power
ID: AT651473 South Korea
10%
Bond
ID:
Economic
12
Asian Development Bank
045167EC (5%)
Asia
Development
15%
13(2 bonds)
045167EJ (10%)
BondJapanese Government Bond
ID:
14
Japan
National Bond5%
20 years issue
JP1201561G37
Funds
25%
Dragon Capital Developing
Bluechip and
15 Markets Strategies plc - Vietnam VIETNAM:ID
Vietnamgreen tech
5%
Equity UCITS Fundinvestment FundLGT Sustainable Equity Fund
Sustainable
16
LGTGEEB:LE
Asia
10%
GlobalInvestment Fund
Vontobel Fund - mtx Sustainable
Sustainable
17
VGREMEA:LX
Asia
10%
Emerging Markets Leaders
Investment Fund
4. Portfolio performance evaluation
Utilization of Bloomberg terminal:
PORT analyze → Performance → Total return/Return Comparison/VaR/News/Key Events
Create a customized benchmark: with similar proportion of indexes
4.1. Monitoring the portfolio
This includes two activities:- Assess if the market and any of the key inputs used in portfolio construction have changed:
This activity can be done regularly by updating news of global events and long-term trends.
Due to the limited time (1 month), significant changes in market condition and trends that can affectin the long-term still have not emerged. However, we still note several important events, such as
current political issues in Hong Kong and especially the G20 Summit in Japan. The G20 Summit
strengthens our belief in sustainable investment with ESG factors. The summit results in meaningfuladvances on many subjects of social and ecological sustainability and security such as support inglobal health and data governance. The controversial issues of trade between US and China also
calmed down, thus the world stock market became more stable. Hong Kong issue with China might
Page | 13

be the cause of the downturn results in Hong Kong stocks, but it is believed that this issue only effectin short-term.
- Performance evaluation: in two phases. This activity will be done half a year since ourstrategy is for long-term investment, thus short-term performance is considered to be of little
value. However, we will still demonstrate briefly how we will evaluate the portfolio
performance.
+ Performance measurement: calculate the return over the evaluation period (6/30-7/31)
In the period assessed, the return of our portfolio is 1.61% with return contributions of each stockis as presented. With this, we can get a general view of the performance and how the asset classes,
sectors and individual stock perform.
Overall performance:+ Performance evaluation: to determine whether the value has been added, how the observed
return has been achieved (return attribution analysis).
Benchmark comparison: we compare the performance of the portfolio with a customized
benchmark with similar proportion of indices of classes of assets (equity and bond) rather than normal
indices such as S&P500. This is to better analyze the portfolio performance relatively to global
market.
Performance – Total return of portfolio compared with benchmark

Derive and analyze metrics for portfolio performance:+ Portfolio end-of-period return: In this phases, we analyze more deeply about the return
contribution of each stock, reasons for positive return or negative return and expect future trend.
For example, Xiaomi stock has declined throughout the 1-month period. The reason behind this
could be regarding political issue between Hong Kong and China. However, we expect this is a shortterm event and therefore does not have much effect in long-term period.

Page | 14

+ Variability of portfolio returns over the period VaR: this measure indicates the tail risk of ourportfolio in worst circumstances. VaR distribution for each stock is also considered for the adjustmentof portfolio.
VaR analysis:

4.2. Adjusting the portfolio
In normal circumstances, we would follow this schedule: After monitoring the changes in themarkets, we check if any inputs need to be revised. Then we also analyze the portfolio performance.
After that, based on the new inputs, we adjust the original portfolio, having evaluated the costs oftrading against the benefit of rebalancing.
However, in this particular case, since we focus on the long-term perspective, we consider the
short-term performance of only one month does not pose any significant insights to adjust theportfolio. Due to the time limit of this competition, we decide to keep the current portfolio as it is now.
5. Conclusion
The theme of Bloomberg Investment Contest 2019 is “ESG Integration” and promotion of longterm responsible and green investment. Based on this year theme, we structured the portfolio for theinvestment of 20 years with 17 securities mainly from different Asian markets (Japan, Korea, Hong
Kong, Vietnam) in industries focusing on future investment intensively matches sustainable trends
and technology such as Information technology, Consumer Staples, Healthcare and Communication
service or Renewable Energy. Through data of stock and bond including historical financial
performance, related news on market and company performance, the score in ESG ranking provided
by Bloomberg Terminal, we were able to construct the investment portfolios with appropriate asset
weight allocated to spread the investment risk while ensuring good return. After portfolio construction,using Terminal function to follow up the overall performance of our portfolios up to 30 days for any
adjustment or change in weight in asset allocation.
During our observation, the portfolio was able to growth 1.61% during the span of one month andthe forecasting shows that it will continue to grow in the future. It is notable that the company withlow or no ESG ranking tends to have performance lower than the company with strong ESG ranking.
Although it is impossible to correctly forecast the future, therefore the overall performance of theportfolio in the meantime just reflect the current trend of the global market movement as well as the
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Asian market. The portfolio needs further observation for any changes in global market as well as
Asian market such as disruptive technology appearance, political changes and other market disturbs
such as Hong Kong Protestant or the Trade War between US and China.
6. Acknowledgment
This is the first time our university – Ritsumeikan Asia Pacific University – has participated in the
Bloomberg Investment Contest. Through the journey of creating a portfolio investment, it was a good
opportunity for us to learn new things and have hand-on experience of financial and investment world.
First of all, we would like to express our deep gratitude to Bloomberg Japan for the contest
organization and the grant for usage of Bloomberg Terminal system which is one very precious
experience for us students in business school. We would also like to thank Ms. Riko Kageyama and
Ms. Arisa Baumann for their guidance and assistant in using Bloomberg Terminal and technicalproblem troubleshooting whenever our team encounter any difficulty with the system.
We would like to express our deep gratitude to Professor PARDO Phillip Dean and Professor
CORTEZ Michael A., our supervisors, for their patient guidance, enthusiastic encouragement anduseful critiques of this investment research paper. Our grateful thanks are also extended to ourclassmate and friends in different seminars for their help in showing us our lack of experience inconstruction of an investment portfolio with their experience, knowledge and specialities.
We would also like to extend my thanks to the Ritsumeikan Asia Pacific University for letting us
represent the university to participate in this contest. It was a valuable learning experience for all of us.
Finally, we wish to thank our parents, friends for their support and encouragement throughout our
research.

Page | 16

レポート特別賞

チーム

証券研究会

指導教員

寺地 孝之（関西学院大学）

チームメンバー柿本 一文（関西学院大学）
髙橋 陸（関西学院大学）
岡村 奈々（関西学院大学）93

証券研究会
Bloomberg Global
Investment Contest

関西学院大学商学部 4 年
関西学院大学商学部 2 年
関西学院大学商学部 2 年

柿本一文
岡村奈々
髙橋陸

＜目次＞
1.始めに…………………………………………………………３
2.テーマ…………………………………………………………３
3.投資戦略………………………………………………………３
4.選定条件………………………………………………………６
5.ポートフォリオ………………………………………………７
6.銘柄紹介………………………………………………………８
7.リバランス……………………………………………………９
8.総括……………………………………………………………１０

3
1.始めに
我々は今回、ESG 投資を行う上で、まず持続的な成長を 1）将来、環境、社会面で必要とされる企業に成長す
ること 2）本業で将来的に安定した収益が見込める 3）ブーム的な成長ではないこと と定義をし、これを念頭に置き、ESG 投資のポートフォリオを構築した。
2.テーマ
ⅰ)テーマを決めるうえでの前提
ESG 投資は質の高いガバナンス体制を確立し、環境や社会問題の変化と課題をビジネスチャンスに転換してこ
そ、企業が長期の成長を維持できるという考えのもと成り立っている。また、持続可能な成長が見込まれる企
業を見極めて行う投資こそが。アクティブ運用の本質であり、投資家の利益を最優先する責任投資である。ESG
投資はその特徴から「社会的責任投資」とも言われており、社会的な貢献も期待されている。ESG には「社会的リターン」と「金銭的リターン」の 2 つの側面がある。社会的リターンは、企業が事業を行い社会的貢献の結果として得られるリターンである。社会的リターンは「実証的なものではなく、理念的な比重が高い投資であるといえる」(加藤[2018])つまり、直接的な金融リターンをもたらすという確証はないが、ある種の理念に乗っ取り投資を行うことだ。長い目でみると社会的リターンが金銭的リターンに結び付くともいえる。他方で、金銭的リターンは一般的な投資リターンの事を指す。ESG 投資と対の位置関係にあるリスク資産は一般的にマーケット内のリスクプレミアムやバリューやサイズなどリスクとなる要因に対するリスクプレミアムを有している。ESG 投資によってもたらされるリターンはリスクプレミアムが限りなく少ないもので確実性を持った投資であると考える。金銭的リターンを求める上で我々は、ESG 評価が企業価値(市場価格)に織り込まれる要因であると仮定し投資を行う。
ⅱ)上記を踏まえてのテーマⅰ)で述べたように、ESG 投資には 2 つの側面がある。リターンを得るためには、その企業がどのような活動を行っているのかという企業の取り組みを把握する事が特に重要である。また、その取り組みが将来どのような良い影響をもたらすのかを吟味する必要がある。そこで、G（企業の統治力）の下で E（環境問題）や S（社会問題）への取り組みを行う企業に対する投資を行う。企業側は ESG を踏まえた活動により、将来起こり得るリスクを抑制し、その結果収益の増大及び安定化を図る。欧州を中心とする投資家の動向として、ESG 要素をポートフォリオに組み込む傾向が近年目立っている事から、企業は投資家からの支援を受ける為に ESG 要素を企
業活動に取り入れる動きが強まっている。20 年・30 年後といった長期的目線でのリターンを得るために、今後
ESG をより重視し持続的成長を図る取り組みを行う企業、産業に注目した。簡潔にいうと、将来起こりうるリス
クに対し、各国・企業は社会的に問題の解決を視野に入れる必要がある。その将来のリスクとリスクを解決するような将来性のある企業を選定し、投資をするということだ。

3．投資戦略
今回の投資は世界各国の金融商品が対象である為、我々は国別地域毎にテーマを決め、投資を行った。例えば、産業的・金融的に発達を遂げた欧州圏では、更なる発展と同時に「持続可能性」という概念が重要視されるようになり、ESG 需要が高まった。
現在、人口・産業面で著しい成長を遂げているアジア地域に着目した。当然、発展を成し遂げると同時にヨーロッパの先進国と同様に「持続可能性」を視野に入れる。この発展をしつつ持続可能性を重視し始める、‟転換期“を狙い投資する事を試みる。テーマを分けて投資することにより、ポートフォリオ内の相関関係を小さ
くし、分散投資にもなると考えた。

ⅰ)選定した国一覧
欧州

アジア

イギリス
イタリア
オランダ
ノルウェ
フランス

中国
インド
台湾

4
＜各国株式市場の特徴＞
ヨーロッパ
イギリス…先進国であり、株価の大きな揺れはなく、安定している。
イタリア…欧州の景気敏感株やバリュー株のパフォーマンスが改善をみせ、米国株式とのパフォーマンスの差も縮小しており、今後もこの傾向が持続すると考えられている。
オランダ…ここ 10 年間、株式指数は下がることなく成長している株式市場。
ノルウェ…株式指数はここ 10 年間右肩上がりの市場。振れ幅も低く安定している。
フランス…リーマンショックによって、大きく下落したが、そこから安定的に回復をしており、過去最高値を更新しそうな勢い。
アジア
中国…大きな上昇はあまり見られないが、下落もなく比較的安定している。
台湾…この 5 年間、大きな成長を見せている市場。
インド…インドは近年高い経済成長率を見しており、今後もインドも含む資金流入が見込まれ、株式市場にプラスに働くと考えられる。
〈詳細 欧州編〉
ESG 投資において重視される項目に SDGs というものがあるが、ヨーロッパの SDGs において、環境の達成度が他の項目に比べ低かった。【図表 A】
COP21 で採択された「パリ協定」の合意内容は温室効果ガスを実質ゼロにし、地球環境の平均気温上昇を産業革命以前に比べて+2℃に抑える試みである。「IPCC(気候変動に関する政府間パネル)によれば、CO２の累積総排出量と世界の平均気温上昇はほぼ比例関係にあることから、自ずと人類が排出できる CO２は限られてくる。」(宮崎・松井[2018])これは言い換えると、燃やせる化石燃料に上限があるという事である。この事から、我々
は、ヨーロッパのＥ(環境問題)への取り組みを事業に取り入れている企業をポートフォリオに組み入れる事を考えた。
ESG 投資が普及しはじめ、ESG への取り組みを行う企業の投資対象としての需要が高まるに伴って、これまでと同じように何年先も人々の生活に必要とされているモノ・サービスを扱う企業は、ビジネスモデル変革を問われる事となるだろう。なぜなら進化具合・ESG に対するパフォーマンスが企業価値を判断する一材料として含まれるようになるからだ。そこで環境問題、主に二酸化炭素の排出と密接に関係しているエネルギーを取り扱
う企業と運輸会社に注目した。エネルギーと物の運輸業の共通点は、人が生活をする上で欠かせない物である
インフラ的な側面を持つからだ。また運輸会社は世界で物のやり取りがより活発に行われるようになると、その需要はより拡大すると考える。以上の点から我々は人々の生活に密着し、かつ気候変動・大気汚染問題と大きな関係性が伺える、エネルギーを取り扱う会社と運輸会社に目を向けた。
【図表 A】SDGs によるヨーロッパの天候変動の解決達成度
国
達成度
国
達成度
オーストリア
×
ギリシャ
×
ベルギー
×
ハンガリー
×
チェコ
×
アイスランド×
デンマーク△
アイルランド
×
エストニア
×
イタリア
×
フィンランド
×
ラトビア
△
フランス
×
リトアニア
×
ドイツ
×
ルクセンブルク
×
オランダ
△
ノルウェ
×
ポーランド
×
ポルトガル
×
スペイン
×
スウェーデン
×
イギリス
×
スイス
△
出所)SDGs IndexHP「SDG Index and Dashboards 2018」より作成

5
〈詳細

アジア編〉

アジアの人口は右肩上がりに増加している中、ASEAN の医療サービス市場は、経済成長や高齢化に伴う疾病構造の変化、公的保険制度の設備とインフラ整備に伴う医療アクセスの向上により、市場拡大が見込まれている。特に高齢化問題の解決と、ドラッグ・ファーマシー事業は密接に関係しており、その事業成長と需要は高まると考える。全世
界で 20 億人が医薬品へのアクセスを持たないといった実際医薬品へのアクセスは依然として国際的な課題であり、SDGｓ（持続可能な開発目標）も、ユニバーサル・ヘルス・カバレッジ（UHC）達成の一つの要素として、医薬品へのアクセスを掲げている。【図表Ｂ】我々はアジアを中心にこの世界的な問題を解決することができると考えた。アジアは現在急速な経済成長を遂げている。また、各産業のトップ企業にアジア圏の会社の名前が挙がる事も多くなった。アジア圏は世界的に見ても、成長期である。この事から今後の医療ビジネスにおいても、アジアは世界を牽引する立場にまで上り詰める可能性があると考える。また我々はアジアにおける企業の ESG への「転換期」を狙い目とすると前述した通り、アジア地域の医療事業が今後の社会に大いに貢献するという仮説を立て、投資を行う。
【図表Ｂ】SDGs によるアジアの健康問題の解決達成度
国
達成度
国
達成度
バングラデシュ
×
韓国
×
ブータン
×
ラオス
×
ブルネイ・ダルサラーム
△
マレーシア
×
カンボジア
×
モルディブ
×
中国
△
モンゴル
×
インド
×
ミャンマー
△
インドネシア
×
ネパール
×
パキスタン
×
フィリピン
×
シンガポール
○
スリランカ
×
タイ
×
東ティモール×
ベトナム
×
東、南アジア平均
×出所)SDGs IndexHP「SDG Index and Dashboards 2018」より作成

ⅱ)金融商品の選定
・株式…企業価値を一番に反映する金融商品である。企業価値に比例して株価が上下する。
今回の投資は、企業の持続的な成長を見込んで投資するものであると認識した為、株式をメインでポート
フォリオを構成した。
・社債…社債は企業の信頼を表すものであり、長期的な保有に向いている。だが、自分たちが求めていた企業が社債を発行していなかったので、取り入れないことにした。
・投資信託…投資信託はプロの投資家によって運用される金融商品だが、我々は企業が将来安定した成長ができるこ
とも投資の判断としたため、我々のスクリーニング条件を重視することにし、投資信託は使用しない。
・REIT…不動産投資信託。REIT のなかでも、ESG の考えは広まりつつあるが、企業への ESG 投資をメインとするため、組み込まない。更に株式よりもブーム的な乱高下がが大きくリスクが高いと判断した。
・モーゲージ…住宅ローンなどに有価証券性を付与したもの。ESG 投資には関係がないと判断。
上記から我々は株式のみでのポートフォリオの構成を行った。
上記のことを踏まえ、我々は以下の条件でスクリーニングを行った。
ヨーロッパ・エネルギー、運輸

・一年ボラティリティ 35 以下 ・ROE 8 以上
・社外取締役 75 以上
・EPS ０以上
銘柄
ROE
フラポート
9%
パリ空港公団トタル
BP
ロイヤルダッチシェル
ENI
エクイノール

12.9%
10.0%
9.8%
11.9%
8.5%
18.2%

EPS
41.3%
6.16
3.72
33.6%
2.82
1.15
2.27

社外取締役比率
90%
95.2%
91.7%
83.3%
83.3%
80%
100%

6
ENOG
Vopak
SBN オフショア
DSV
アケルソリューションズ

31.2%
9.9%
11.1%
24.４%
14.6%

77.8%
100%
87.5%
85.7%
100%

0.8
1.99
0.4%
13.2%
35.8%

アジア・ヘルスケア

・一年ボラティリティ ３０以下 ・EPS ２以上
・ROE 8 以上
・社外取締役比率
銘柄
Syn-Tech Chem & Pharm
シプラ
ドクタ・レディーズ・ラ
ボラトリーズ
ユンシン・グローバル・
ホールディングス
江中薬業
アボット・インド
シノファームフィッシャー・ヘルスケ
ア
バムルンラード

75 以上

EPS
5.12％
18.97%
106%

ROE
14.2％
10.2%
14.2%

社外取締役比率
80%
81.8%
83.3%

2.2%

11.6%

77.8%

23.3%
211.93％
2.18%
15.6%

14.8%
24.5%
13.9%
22.6%

77.8%
77.8%
81.3%
87.5%

10.5%

26.4%

90%

Ⅳ）保有の割合
ポートフォリオを安定させる必要があると考えた為先進国を多く含む、ヨーロッパの比率を 60%とし、アジアの比率を 40%にすることにした。今回は短期的利益よりも長期的利益の獲得を目的とした保有がメインなので、各銘柄の保有割合は均等とし、20 年後にどの企業も株価が上がることを期待した。
４.選定条件【指数】
我々は、ウォーレン・バフェットが採用する投資指標と株式投資において一般的に重要視されている項目を参考にし、ポートフォリオの構成を試みた。
*ウォーレン・バフェットの法則
長期的に大きな儲けを約束してくれる株式を選択するメソッドである。長期的に成長を遂げる企業を見分ける際のポイントとなる部分は数多くあるが、中でも注目すべき数値はROE と EPS としていた。特に ROE に関しては、「ROE が良くない企業に将来における成長性はない。」と断言している。
また企業に関しては、「コモディティー型」つまり大多数の企業と同じような、差別化されていない付加価値の小さな製品やサービスの提供を行う企業ではなく、「消費者独占企業」を選択する。消費者独占企業はいつでも商品を値上げできる自由度を備えていることが強みである。
上記のウォーレン・バフェットの法則を採用するメリットは目先の成功ではなく、将来真の価値を見出す銘柄を選択するという彼の投資方法と、ESG 投資の長期的な目線でのリターンを得るという根本的な目的がリンクしている点にある。法則に乗っ取り、企業価値を測る指数を重視する事も試みた。また、医療やエネルギー事業は「消費者独占企業」に定義されると判断した事からも今回のケースにおいて、ウォーレン・バフェト式を採用する決め手の一つと
なった。
ROE
EPS

優良企業の目安の８％以上
年々増加しているかで決める。

EPS は成長性を見出す数値として重要視されている。消費者独占の企業である場合、過去の EPS の成長率をもとに将来の株価を予想することが可能である。実際バフェットは EPS から将来の収益率を算出し、投資判断の材料としていた。つまり、将来の高い収益率を見込むために現時点での EPS の伸び率に着目する事が重要であると判断し、投資リターンを求める為の手段として用いることにした。

7【スクリーニング方法の選択】
ESG 投資でもう一つ重要なのは、どの方法でスクリーニングを行うかである。以下のスクリーニング手段は以下の物が挙げられる。
【図表 C】
投資手段

概要
武器・たばこ・ギャンブル・化石燃料など特定の業界やネガティブ・スクリーニング
関連企業などを投資対象から除外する手法
財務情報だけでなく、ESG 情報も含めて評価し、投資対ESG インテグレーション
象を選定する手法
エンゲージメント(対話)や議会権行使を通じて、企業な
エンゲージメント(投資家行動)
どに ESG 投資への取り組みを促す手法
環境や人権など、国際的な規範への対応が不十分な企業
国際規範スクリーニングなどを投資対象から除外する手法
ポジティブ・スクリーニング
ESG 評価が相対的に高い業界や企業などに投資する手法
クリーンエネルギーやグリーンテクノロジー、持続可能サスティナブル・テーマ投資
な農業など、持続可能性と特に関連のあるテーマ、資産に対して投資する手法
インパクト/コミュニティー投資 社会的課題や環境問題の解決を狙った投資
出所)大和総研『世界全体の ESG 投資残高は 31 ドルに』2019/04/04 より作成
以上の選定方法から、我々は ESG インテグレーションの要素を踏まえつつ、ポジティブ・スクリーニング、サスティナブル・テーマ投資、インパクト投資の概念を基にポートフォリオ構成を行った。
・ESG インテグレーション→ブルームバーグ端末に ESG 指数や、関連情報が記載されている ESG 指数と企業価値は密接な関連性があると予想しているため、ESG 指数を重視した。(アジアの一部の企業は ESG 指数が算出されていないケースもあった為、その企業については独自の企業調査によって、ESG 投資に見合う企業価値があるかを判断した)・ポジティブ・スクリーニング→上記にあるように、我々は ESG イングレーションを踏まえての投資選択を行っている。その上で、特に ESG が注目されているエネルギー・医療業界に着目した投資を行っている。
・サスティナブル・テーマ投資→今回我々の投資先の企業はエネルギーやインフラに近い商品・サービスを取り扱うものが含まれている為、資源的・事業的に持続可能性を意識した為。
・インパクト投資→今回の投資テーマでは、社会的リターンも追及する事が我々の目的である為、社会的リターンに重きを置く投資として代表的な方法であるインパクト投資を組み入れた。インパクト投資の商品のおよそ 80％がマー
ケットインデックス以上かそれに近いリターンを上げるというデータもある為、有効な投資手段であると考えた。

5.条件のもとで構成したポートフォリオ
銘柄
株式市場

6 月 30 日
購入額(円)

シノファーム香港

6,457,625

Syn-Tech Chem & Pharm

台湾

7,011,944

国薬集団一致薬業

中国

5,695,832

アボット・インド

インド

6,605,479

シプラ

インド

6,494,545

パリ空港公団

フランス

7,613,401

トタル

フランス

6,647,316

BP

ロンドン

6,386,878

ENI

イタリア

7,165,035

エクイノールノルウェ

6,389,196

ENOG

ロンドン

6,601,504

DSV

デンマーク

6,252,030

8
Vopak

オランダ

7.956,789

アケルソリューションズ

ノルウェ

6,614,876

ロイヤルダッチシェル

ロンドン

5,989,881

6.銘柄紹介
アジア企業

テーマ：ヘルスケア

・シノファーム 医薬品卸売で中国において業界最大級の売上を誇り、小売店、物流、医薬品製造や化学検査などの企業グループも運営している。業務は中国最大のバイオ医薬品製造会社と中国最大の医薬品流通会社の経営を含む。社会面での ESG スコアスコアが高い。Hellerstein et al. （2002）は，アメリカの製造業約 3000 企業・事業 所のクロス・セクションデータを使用し，企業年 齢，労働者の構成（人種，年齢）等をコントロー ルした上で，女性を多く雇う企業・事業所ほど利 益率が高いこと，そして，その傾向は市場占有率 が高い企業で強く見られることを示した。日本で も，川口（2003）が，経済産業省『企業活動基本 調査』の個票データを使用し，女性を多く雇う企 業は業績が高いことを確認している(児玉 2004) このことから、女性従業員が多いと利益が上がる相関関係があることがわかる。この企業は女性従業員率が高く、多様性があり今後の成長が見込める。
・Syn-Tech Chem & Pharm

様々な医薬品を幅広く製造している企業。Bloomberg 端末上で ESG スコアの推移を見ると、この 3 年間でガバナンスの数値が良くなったことに比例して売り上げも伸び始めた。このことからコーポレート・ガバナンスがうまく機能しているといえる。

・国薬集団一致薬業

特許医薬品、漢方薬、バイオ製品、ヘルスケア製品、医療器具の卸売・小売りを手掛ける企業。 近年、台湾や中国での ESG に関しての意識が高まっていて、この企業も近年 ESG スコアが上昇してきている。中国、アジアの医療ブームにより今後の株式需要、企業の商品需要が見込まれると考えた。

・アボット・インド製薬会社。各種医薬品・医療製品、農薬、動物用健康製品の製造を手掛ける。同社の医療・医薬品には、インスリン注射剤、抗赤痢薬、ビタミン調剤、ペニシリン調剤、スルホンアミド錠剤のほか、さまざまな家庭薬を開発している。高齢化が進むアジアで今後重要になってくると予
想。

・シプラ

医薬品及びパーソナルケア製品を製造、販売。インドだけでなく、世界中での販売を行っている。これまでに数百万人の命をエイズなどから救った企業でもあり、これからの活動にも期待できる企業。

ヨーロッパ

運輸、エネルギー産業

・パリ空港公団

パリ地域にある全民間空港の管理会社。空輸関連サービスの提供。フランスでは交通機関にも環境規制をしており、現在も排気ガスの管理はされているが、今後も環境対策として、より排気ガス管理などが徹底されることにより持続可能な企業になっていくと思われる。長期的に見て環境に配慮したエネルギーの活用は、社会的リターンをうむと考えた。

・トタル

石油と天然ガスの探鉱。米国などでガソリンスタンドを経営。最近、石炭生産、販売から撤退
し、太陽光エネルギーなどクリーンエネルギーに移行する。また、ソーラーオペレーターとして40 年以上の経験を持つ Total のノウハウを生かし太陽電池の製造から地上設置の太陽光発電プラ
ントや屋根に設置された太陽光発電ソリューションを行っている。Total は太陽光発電プロジェ
クトを成功させるために必要な専門知識を備えている。太陽発電をはじめとするクリーンエネル
ギーの活用こそがこの企業の強みである。

・BP

石油・石油化学製品会社。年間約 140 カ国、世界中で 12,000 以上の顧客にサービスを提供している。取得、生産率、使用料、環境、健康および安全保護、燃料規格および輸送、取引、価格、反トラスト、輸出、税金、および外国為替において EU、米国、国際、地域、および地域の実施する法律及び、規制国際規約とプロトコルすべてをカバーしている。また、太陽光、風力に参入し始めた事から、環境に良い資源で多くのエネルギーを生み出す創意工夫がみられる。

・ロイヤルダッチシェル

石油会社。世界でガソリンスタンドを保有・運営。石油から撤退を始めており、さらに電力市場にも参入。

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・ENI

炭化水素生産会社。電力の生産・販売、石油の精製も手掛ける。太陽光や風力発電をメインに変えようとしている。

・エクイノール

・ENOG

エネルギー企業。石油、ガス、風力、および太陽光のエネルギープロジェクトを開発。パリ競艇の目標達成を協力に推進する声明を発表した。
石油、天然ガスの探査と生産を行う企業。最近では天然資源の持続可能な開発を行っている。

これらの企業は石油企業であるが、再生可能エネルギー企業に変わると宣言し、設備投資を始めている。再生可能エネルギーのニーズは高まってきているので、これから ESG の面、利益面で成長していくと予
想される。
・DSV

運輸グループ会社。トラック、航空輸送サービスを手掛ける。

・Vopakタンクターミナル会社。石油製品、ガス化学品などの液体保管施設の提供。環境、社会、ガバナンス全てにおいて高く評価されている。天然ガスへのプロジェクトに・アケルソリューションズ

も参加。

油田プラントの建設などを手掛ける大手エンジニアリング企業。

DSV とアケルソリューションズは株価の安定や事業活動からみて、ポートフォリオから排除することに決めた。
【図表 E】スクリーニングに称した数値
企業
ROE
シノファーム14.4%
Syn-Tech Chem & Pharm15.6%
国薬集団一致薬業
11.3%
アボット・インド
24.3%
シプラ
10.4%
パリ空港公団
12.9%
トタル
10.0%
BP
9.8%
ロイヤルダッチシェル
11.9%
ENI
8.5%
エクイノール
18.2%
ENOG
31.2%
Vopak
9.9%

EPS
2.18
5.12
2.83
211.93
18.97
6.16
3.72
33.6
2.82
1.15
2.27
0.8
1.99

7.リバランス
選定条件をもとにブルームバーグ端末で購入株を選んだが、購入後の株価の推移があまり良くないものを売却し、リバランスする事を決断した。
ⅰ）売却銘柄に関して
DSV…最初に 5 年間の成長を見て、投資を決断したが投資を始めてから下がり始め、5 年よりも長期間で見たときに乱高下が激しく安定的な成長が見込めないと考え売却。
アケルソリューションズ…この企業も 5 年以上の長期間での成長を見たときに、安定していなかったため、売却。それに加え、事業内容が本当に社会への貢献に繋がり、利益が上がるか定かでなかった。
ⅱ）購入銘柄に関して
アジアのヘルスケアのリスクが大きいと判断したため企業の事業活動及び ESG に対する取り組みについて深く読み込める理由から日本のヘルスケア企業に投資することにした。日本でも高齢化社会が進んでいることからヘルスケアへの課題があるのも理由である。

10
中外製薬…日本の大手医薬品メーカー。ROE が 12.8％、EPS が 206.6 と上記のスクリーニング条件に合っており、日本の ESG スコアでも高い評価がある企業。長期的に安定した株価の成長をしており、今後も大きく乱高下
しないと判断した。ESG 活動としてこの企業は事業活動そのものを社会貢献としており、ESG 活動がそのまま利益につながると考えた。気候変動など環境への対策にも取り組んでいる。ガバナンス面ではステー
クホルダーに対し情報開示を行っており、コーポレート・ガバナンスに関する規範を定めていて、企業の透明性があり、リスク管理ができていると判断した。
第一三共…日本の大手製薬会社。長期間で株価の大きな揺れ幅はなく安定的に成長している企業。SDGs の健康と福祉の向上に資する活動を行うと掲げており、医療関係だけではなく、SDGs のその他の分野にも取り組んでいる。例えば中国での保健人材、医師の育成を行っており、業界の拡大にも取り組んでいて利益増大にもつなげると考えた為、投資することを決定した。

Ⅲ）リバランス後のポートフォリオ
銘柄

株式市場

購入額

シノファーム香港

6,963,428

Syn-Tech Chem & Pharm

台湾

6,887,389

国薬集団一致薬業

中国

5,841,685

アボット・インド

インド

6,343,631

シプラ

インド

6,196,830

中外製薬

日本

6,036,930

第一三共

日本

5,392,410

パリ空港公団

フランス

7,721,681

トタル

フランス

6,406,378

BP

ロンドン

5,932,262

ENI

イタリア

6,906,372

エクイノール

ノルウェ

5,925,408

ENOG

ロンドン

7,957,535

Vopak

オランダ

8457495

ロイヤルダッチシェル

ロンドン

5,859,495

8．総括
我々は ESG 投資の中でも特に社会的なリターンと金銭的リターンという二つのリターンをもたらす企業に興味を示
し、企業調査を行った上でポートフォリオの構成を行った。企業として、業界として将来が有望であり、その上で、環境問題や社会に貢献しリターンをもたらすかという推測を行う必要があった。ブルームバーグの端末を最大限に活かして世界中の企業の中から今回は、エネルギー産業とヘルスケアの企業をスクリーニングすることができ、そこから排気ガス量などの数値も参考にすることによって、自分たちが求めている企業を探すことができた。
また、スクリーニングを行う際の株式の数値と企業としての事業への取り組みを評価し、どれくらい ESG による将来性を見込むのかというバランスを取る事に非常に苦労した。今後、ESG 投資は世界中で加速していくと思うので、今回勉強したことを踏まえ、今後の経済・株式市場の動向を注目していきたい。
[参考文献]
1． 加藤康介 「ESG 投資の研究」(2018)株式会社一灯舎，p.3
2． 宮崎正浩 村井秀樹 環境経営学会統合思考・ESG 研究会
ズムを求めて」 (2018)株式会社文眞堂，ｐ.48
3． メアリー・バッフェト「統合思考と ESG 投資 長期的な企業価値創造メカニ

デービッド・クラーク「バフェットの銘柄選択術」（2002）日本経済新聞社

11[参考資料]
児玉直美 「女性活用は企業を高めるか」(2004) 経済産業省大臣官房企画室
https://www.jil.go.jp/institute/zassi/backnumber/2004/04/pdf/038-041.pdf
大和総研 HP

https://www.dir.co.jp/

BP annual report (2018)https://www.bp.com/content/dam/bp/business-sites/en/global/corporate/pdfs/investors/bpannual-report-and-form-20f-2018.pdf
Total HP
https://www.total.com/en/customers/consumers/solar-energy
SDGs Index HP https://www.sdgindex.org/reports/sdg-index-and-dashboards-2018/

レポート特別賞

チーム

Suzuki Seminar

指導教員鈴木 喜久（国立広島大学）

チームメンバー二宮 脩（国立広島大学）
小笠原 和哉（国立広島大学）
三好 智己（国立広島大学）

105

Team:Suzuki Seminar
広島⼤学

⼆宮脩
⼩笠原和哉
三好智⼰

内容
I）ESG の定義......................................................................................................................... 1
１）E・S・G のそれぞれの⾯について .............................................................................. 1２）⻑期成⻑がみこまれる産業の推定 ............................................................................... 2Ⅱ）銘柄の選択 ....................................................................................................................... 5１）個別銘柄分析 ................................................................................................................ 6２）投資⽐率の決定法....................................................................................................... 11３）リバランス.................................................................................................................. 12
Ⅲ）終わりに ......................................................................................................................... 14１）まとめ ......................................................................................................................... 14２）感想............................................................................................................................. 14
Ⅳ）参考⽂献 ......................................................................................................................... 15

I）ESG の定義
ESG とは、環境（Environment）、社会（Social）、ガバナンス（Governance）の頭⽂字をとったもので、このような観点が企業の⻑期的な成⻑には不可⽋だとする考え⽅である。財務情報からだけでなく、これらの観点も考慮に⼊れる投資⼿法のことを「ESG投資」または「責任投資」と呼ぶ。そして Bloomberg のいう「ESG 投資」とは、各企業の将来性やリスク管理能⼒などに注⽬し、経営⽅針が持続可能な戦略にのっとっているかどうかを投資判断に組み⼊れ、テクニカル的な短期指標やトレンドではなく、10
年、20 年先を⾒据えた⻑期スパンで、確実なリターンを狙うものである。

１）E・S・G のそれぞれの⾯について
まず、ES と G は位置づけがかなり異なると考えた。G については、今後はガバナン

ス態勢をしっかり整え、実⾏できない企業は淘汰されていくのだから、G はできて当然なので、G の観点から将来性のある企業を選択することはあまり意味がないと判断した。しかし、E と S については不可分であると考えた。なぜなら、E については
ますます社会から重要視されてくるであろうし、視点を少し変えれば、それは社会的問題の解決に結びつくからであり、その意味では、それ⾃体 S の観点から扱っていることにもなる。よって E と S について検討することが企業の持続可能な成⻑を測る際に重要だと考えた。

２）⻑期成⻑がみこまれる産業の推定世界が抱える社会的課題の解決策として何らかの技術を保有、開発、提供できると期待される企業の株価は伸びるという前提に基づき、私たちは直近で株価を伸ばし続けている主要国の企業を抽出した。そして、それらの中で企業が多く属している産業を特定し、⻑期成⻑がみこまれる産業の推定を図った。スクリーニング条件を以下に表記する。

スクリーニング条件から、企業が多く属する産業は①ソフトウェア、AI②精密機器③医薬、医療品④バイオテクノロジー⑤再⽣エネルギー
⑥⽯油関連
⑦電⼦決済

この中から、さらに 10 年、20 年後に必要とされている産業とそうでないものを選別した。
その結果が以下である。

①ソフトウェア、AI②精密機器
先端技術産業
世界⼈⼝は、2050 年には 100 億⼈弱に達する⾒込みだ。このような⼈⼝爆発によって、⾷料不⾜や資源不⾜さらには、〜引き起こされるであろうと予想される。
近年、AI であるとか 5G とよばれる新世代の移動通信システムの開発が、アメリカや中国をはじめとする国でこぞって研究・開発がされている。それらの利⽤価値は計り知れなく、
また、⼈類の⽣活をより豊かにしてくれるだろう。AI のテクノロジーは農業や医療など様々な分野で活⽤されている。また AI の更なる発展による⽣産性の向上や〜は⾷糧不⾜・資源
不⾜の解決につながる⼀⼿となるだろうと考えた。また、⼈⼝爆発にともなう各国の⾼齢者割合の増加に対する課題もロボットなどの⾃動化技術の発展によって労働時間短縮を図り、⽣産性の向上を実現することも可能となってきている。よって、我々は、先端技術産業に投資することを決定した。

③バイオテクノロジー④医薬、医療品
バイオテクノロジーおよび医薬品

近年、⽇本など先進国では、⾼齢化が問題となっている。それにともない、医療の重要性が増してきている。つまり、ヘルスケア業界は需要が⾼まることによって、これから成⻑していくだろう。とくに、我々が注⽬したのは、「細胞融合」や「遺伝⼦組み換え」などの開発によって、医療、農業をはじめとする様々な分野で利⽤されるバイオテクノロジーである。あらゆる業界に応⽤できるバイオテクノロジーは、健康⻑寿社会の実現に⼤きく貢献す
るだけでなく、⼤きな可能性も秘めていると判断した。したがって、我々は、バイオテクノ
ロジーおよび医薬品産業に投資することを決定した。
⑤再⽣エネルギー
再⽣可能エネルギー産業
次に我々は、地球温暖化対策に貢献しうる産業として、再⽣可能エネルギー産業を選んだ。
従来だと、⽕⼒発電といった、枯渇性エネルギーを⽤いた発電⽅法が主流であったが、昨今の再⽣可能エネルギーは技術的に進化しており、枯渇性エネルギーの代替になりうるといえる。また、以下のグラフで⽰されているように、IEA の考える 3 つのシナリオのいずれにおいても電⼒の需要は伸びており、再⽣可能エネルギーが全体に占める割合は拡⼤している。このような背景から、再⽣可能エネルギーを開発する業界が成⻑すると判断した。したがって、我々は、再⽣可能エネルギー産業に投資することを決定した。

⑥⽯油関連 ⑦電⼦決済に関しては除外した。
その理由として、⑥⽯油関連は、化⽯燃料の使⽤による CO2 排出量を抑えようとする世界規模の取り組みにより、再⽣可能エネルギーへの移⾏が徐々に進んでいる中では、淘汰されていくのではないかと思われる。⽯油の需要量は全くなくなるということはないにしても、これ以降、相対的に少なくなるだろう。また⑦電⼦決済の除外理由は、⻑期スパンで検討すると世界の電⼦決済化は 10 年以内に完了すると予想した。
①〜⑤を選出したのは、環境問題や⼈⼝爆発、⾼齢化などの世界が抱える⻑期的な課題に対して解決策となる産業であると考えたためである。
さらに E・S の⾯から検討するのに ESG 投資を加速させる要因となった「持続可能な開発
⽬標 SDGｓ」の 17 の⽬標の 4 項⽬を選択し、その中からいくつかのターゲットを①〜⑤の投資先企業を決定する基準とした。その基準となった SDGｓの⽬標とターゲットが以下のものである。
「３．すべての⼈に健康と福祉を」「７．エネルギーをみんなに、そしてグリーンに」「９．産業と技術⾰新の基盤を作ろう」「１１．住み続けられるまちづくりを」
3.8 全ての⼈々に対する財政リスクからの保護、質の⾼い基礎的な保健サービスへのアクセス及び安全で効果的かつ質が⾼く安価な必須医薬品とワクチンへのアクセスを含む、
ユニバーサル・ヘルス・カバレッジ（UHC）を達成する。
7.1 2030 年までに、安価かつ信頼できる現代的エネルギーサービスへの普遍的アクセスを確保する。
7.2 2030 年までに、世界のエネルギーミックスにおける再⽣可能エネルギーの割合を⼤幅に拡⼤させる。
7.3 2030 年までに、世界全体のエネルギー効率の改善率を倍増させる。
9.4 2030 年までに、資源利⽤効率の向上とクリーン技術及び環境に配慮した技術・産業プ
ロセスの導⼊拡⼤を通じたインフラ改良や産業改善により、持続可能性を向上させる。
全ての国々は各国の能⼒に応じた取組を⾏う。
11.6 2030 年までに、⼤気の質及び⼀般並びにその他の廃棄物の管理に特別な注意を払う
ことによるものを含め、都市の⼀⼈当たりの環境上の悪影響を軽減する。

Ⅱ）銘柄の選択
上述した①〜⑤の産業に当てはまるであろうセクターごとに以下のスクリーニングを
⾏った。

①所在国

我々は、所在国としてアジア太平洋(先進国)、中国、⻄ヨーロッパ、そして北⽶を選定した。これらの国・地域を選定した背景には ESG 投資額の規模が⼤きいということがある。ヨーロッパをはじめとして⽶国、カナダ、オーストラリア、
そして⽇本は ESG 関連で巨額の投資をしており、2016 年においてこれらの国だけで 182,760 億ドルの投資を⾏っている。この値は 2016 年における世界全体
での投資額のうち 26.3％を占めており、それぞれの国。地域が ESG に対して注⽬していることが分かる。特に、ヨーロッパやオーストラリアでは総投資額のうち 50％以上を ESG 投資に充てており、それらの国・地域に所属している企業は投資対象であろうとするために ESG を意識した取り組みをせざるを得ないだろうと推測し、またそうであることを期待してこれらの国及び地域を選択した。
②Best 予想 EPS ⻑期成⻑率 1 年前＞＝⽐較セクター
⻑期にわたっての成⻑が期待できる銘柄を選別できるだろうと考え、このスク
リーニング条件を採⽤した。この指数⾃体過去のデータから算出したものであり、これからの株価成⻑を正しく予想できるとは限らないが、株価の成⻑度合いの⼀つの⽬安とすることにした。
スクリーニング条件が些か緩いように感じるが、時価総額などで制限を設けることで、これからの成⻑が⾒込まれる銘柄が除外されることを危惧したためである。

１）個別銘柄分析
以上のスクリーニング条件でセクターごとに銘柄をしぼった。さらにその中の企業ごとに Bloomberg 端末の機能である「企業ニュース」、「Bloomberg intelligence」⽤いて、私たちが設定した上述の基準を満たし⻑期的に持続可能な社会の実現に向けた取り組みをしている企業を選別した。以下がその詳細である。

●企業名

①企業概要
②選択したポイント●第⼀三共①三共および第⼀製薬を傘下に設⽴された持株会社。国内外で医療・⼀般・ 動物⽤の医薬品や医療機器の製造および販売を⾏う。欧州や⽶国、アジア、南⽶の関連・⼦会社を拠点に、研究開発を進め、現地での販売を促進。また、⾷品や添加物、飼料、
農薬、化学製品の製造ならびに試験研究の受託、不動産の賃貸を⾏う。
②第⼀三共は⽇本企業の中でも特に ESG に⼒を⼊れている企業だと思われる。環境負荷の低減や産業廃棄物削減などをデータで提出しており ESG に対する真摯な姿勢を評価した。また 2025 年に向けて「がん」事業に⼒をいれると経営⽅針に明記されている。
「がん」は⾼齢化に伴い発症割合が増加するといわれており、⾼齢化が進むであろう先進国にとっては需要のある分野だと⾔える。よって今後の企業価値の向上が期待できると考えた。したがって我々は第⼀三共を選定した。
●ジェンマブ①バイオテクノロジー会社。がん治療⽤の抗体治療剤の開発に特化する。世界各地で事業を展開。
②第⼀三共と同様に「がん」の治療薬の開発に⼒を⼊れている。下のグラフは先進国の癌による年齢階級別死亡率を表したグラフである。表が⽰すように年齢を重ねる
ほど癌による死亡率が⾼くなり、⾼齢化が今後進んでいく先進国においては癌の治
療薬はより重要な役割を果たしていくと考える。

●フレゼニウスメディカルケア
①透析サービス・製品の提供会社。腎臓透析サービスを提供するほか、透析患者の治療⽤機器や製品の製造・販売に従事。臨床試験および診断⽤検査サービス、在宅輸⾎、呼吸治療、超⾳波、エコー放射線も提供する。世界各地で事業を展開。
②世界的に年６％ずつ増加すると予測される透析患者に対し、世界最⼤級の腎臓患
者データベースを⽣かし透析技術を提供するフレゼニウスメディカルケアを選定した。

●キーエンス①コンピューター導⼊による⼯場⽣産の⾃動化（ＦＡ）機器⽤のセンサーや制御・計測機器、ハイテクホビーなどの製造を⾏う。同社の製品には、光ファイバー・ 光電⼦センサー、プログラマブル論理制御（ＰＬＣ）機器、レーザーマイクロメーター、
バーコード読み取り機、ラジコンカーなどを含む。
②キーエンスが提供するロボット技術とセンサー技術に注⽬した。これらの技術は⼯場における製品⽣産の⾃動化に貢献し、⽣産性の向上をもたらす。これは⼈⼝爆発に伴う⾼齢者割合の増加に対する解決策となるだけでなく、労働時間の短縮にも貢献する。また、キーエンスは CO2 排出量の削減にも取り組んでおり、環境⾯にも配慮しながら商品⽣産を⾏っているという点で、他企業より優位にあると考えたため
ポートフォリオに組み⼊れた。
CO2 排出量●GE (GENERAL ELECTRIC)①国際的な技術・⾦融サービス会社。航空機のエンジンをはじめ、発電機、⽔処理設
備、⼀般家庭向け電気製品、医療映像機器、法⼈・消費者向け⾦融、⼀般⼯業製品などの幅広い製品とサービスを提供する。
②GE は⾵⼒発電事業の世界シェアに強みがあるだけでなく、デジタルやヘルスケアなど様々な持続可能な社会の実現に向けた取り組みをしているため選定した。CO2
排出量規制や世界的な電⼒需要の問題を解決するのに⾵⼒発電の需要は世界中で今後も⾼まっていき、GE の役割も重要になっていくと考えられる。

●AQUA (EVOQUA WATER TECHNOLOGIES )①⽔処理装置とサービスを提供している。Evoqua Water Technologies は、フィルタープレス、インテークリビルド、および電気触媒サービス、ならびにスラッジ乾燥機、蒸解器カバー、捕捉剤システム、およびその他の関連技術を、⼯業⽤、商業⽤、および市営の⽔処理市場に提供している。
②買収により紫外線⽔処理技術を開発し、化学薬品を使わない製品の強化と展開を図っていることに着⽬した。化学薬品を使わない⽔処理技術は⽔質汚染を起こしにくいという点から今後も需要があるものだと考えられる。
●AMSC (AMERICAN SUPERCONDUCTER)①エネル ギー会社。再⽣可能エネルギーの⽣産に従事する。電⼒制御システム、発電機・ドライブトレイン、電⼒変換器、電圧ソリューション、およびその他関連製品を提供する。世界各地で事業を展開。
②AMSC が提供する VVO システムは配電設備の拡⼤、更新に費⽤をかけることな
く複数事業者の顧客を電⼒ネットワークにつなげることを可能にする。この技術により⾵⼒発電のコスト削減を実現し、電⼒ネットワークのパフォーマンスを強化することができる。今後、需要の⾼まる技術であると考えたためポートフォリオに組み⼊れた。
●BYD (⽐亜迪)①⾃動⾞関連製品メーカー。普通乗⽤⾞、商⽤ ⾞、およびその他製品を製造する。
電池作製、鉄道輸送建設などの事業も⼿掛ける。
②BYD は EV 事業が発達している中国で CATL と並び特に注⽬されている企業である。今年 5 ⽉には⽇本向けに低価格帯 EV バスを発売しており、低価格帯 EV ⽤の電池開発にも⼒を⼊れている。低価格帯の⾃動⾞への需要が⾼まっている現在の中国市場とマッチしていると考えられ、電気⾃動⾞普及に貢献すると期待して選定した。
●ビッツロセル①バッテリーメーカー。⼯業⽤バッテリーの製造、販売に従事。太陽光蓄電池、充電式リチウムイオン電池、ユニバーサル電池、その他関連製品を製造する。スマートメ
ーター、⽯油・ガス炭鉱、再⽣可能エネルギー・電⼦機器サービスも⼿掛ける。
②期待収益率を求める際に⽤いる株価データを年次から⽉次に変更したが、2017 年の 5 ⽉から 2018 年の 5 ⽉のデータが不⾜していたためにポートフォリオから除外した。

●CA (CARRFOUR S.A.)①スーパーマーケット、ハイパーマーケット、キャッシュ・アンド・キャリー・ストア、および e コマース・ウェブサイトを運営。消費財、⾷品、⾮⾷品製品、家庭⽤品、繊維製品、電気製品、家電、および地元製品を提供する。世界各地で事業を展開。
②スクリーニング条件に縛られて企業の活動内容に⽬を通さずに選んでしまった。
⾷料問題の解決に⼀役買うような取り組みを期待していたが、まったく関係のない企業であったのでリバランス時に売却した。
●オプティム①コンピューター、eBook、スマートフォンなど電⼦デバイスに使われるインフラス
トラクチャーおよびセキュリティーソフトウエアを開発し、ライセンスを販売。同社
は、クラウドデバイスマネジメントをはじめ、リモートマネジメント、サポートサー

ビスなどの各種サービスを提供。
②AI・IoT・ロボットを有効活⽤する独⾃のプラットフォーム「OPTiM Cloud IoTOS」を駆使し、農業・医療の分野で活躍している。あらゆる情報をデジタル化し、AI による分析アプローチを繰り返すことで課題の解決・⽣産性の向上につなげている。これによって、先進国の⾼齢者増加に伴う労働⼒不⾜の解決と医療コストの削減を実現することに寄与すると考える。そのため、オプティムを選定するに⾄った。

●WPRT①⾃動⾞部品会社。オンロード・オフロード商⽤⾞および乗⽤⾞向けの天然ガスエン
ジン、燃料システムを製造。⾼圧直噴（HPDI）燃料技術の商品化も⼿掛ける。
②WPRT の技術を⽤いて⼤型⾞の燃料をディーゼルから天然ガスに置き換えること
で約 20％の CO2 排出量削減効果を提供する点に注⽬した。この技術は CO2 排出量
規制が強まる中、必要性の⾼まるものだと考えた。
●XOM①世界各地で⽯油および⽯油化学事業を展開する。⽯油・ガスの探鉱・⽣産、発電、⽯炭・鉱物事業に従事。燃料、潤滑油、化学品の製造、販売も⼿掛ける。
②エクソンモービルが最⼤の⽯油・ガス会社として持続可能な社会に向けた取り組
みをしていることに着⽬した。例えば、発電所や⼯業地帯などで排出された CO2 を
空気中から吸収する技術などを推進していることに加え、世界中の約 80 の⼤学と協⼒して次世代エネルギー技術を探求している。世界最⼤級のエネルギー企業として環境に考慮した技術を推進することで⼤きな成果を残していくと考えたため選定した。
２）投資⽐率の決定法
当初、私たちは 12 年分の各銘柄の年次株価データから期待収益率、標準偏差、分散
共分散⾏列を算出した。それらのデータから最適解を求めるためソルバーを⽤いて効率フロンティア作成を試みた。しかし、問題が２つ浮かび上がってきた。１つ⽬は多重共線性問題1 である。つまり各銘柄に強い相関がみられたために、最適解が求まらなかった。2 つ⽬に起きた問題は、期待収益率の⾼井 AMSC、FME、ビッツロセ
ル、キーエンスにウェイトの偏重が⾒られたことである。そのためウェイトが０になってしまう銘柄も出てきた。これを解決するために、ウェイトの上限を 18％、下限を２％にする制約を設けた。その結果が以下の表のようになる。

1重回帰分析において、いくつかの説明変数間で線形関係（⼀次従属）が認められる場
合、共線性があるといい、共線性が複数認められる場合は多重共線性があると⾔う。

リバランス前
ティッカー

銘柄名

ウェイト

AMSC US Equity

AMER SUPERCONDTR

0.18

WPRT CN Equity

WESTPORT FUEL SY

0.07

6861 JP Equity

KEYENCE CORP

0.18

AQUA US Equity

H2O INNOVATION I

0.02

CA FP Equity

CARREFOUR SA

0.02

XOM US Equity

EXXON MOBIL CORP

0.02

GEN DC Equity

GENMAB A/S

0.09

GE US Equity

GENERAL ELECTRIC CO

0.02

002594 CH Equity

BYD

0.02

FME GR Equity

フレゼニウスメディカルケア

0.18

082920 KS Equity

ビッツロセル0.184568 JP Equity

第1三共

0.02

３）リバランス
リバランス前のポートフォリオでは多重共線性問題が発⽣した。
注釈で上述した通り、ポートフォリオ作成に⽤いたデータに強い相関がみられたことがその原因である。この相関が何によって観察されたのかを我々は検討した。そして⼀つの可能性に辿り着いた。それは市場を混乱に陥れたリーマンショックである。
リーマンショック後の企業の株価回復というトレンドを含んだブル市場が原因となり、各銘柄に必要以上の相関を⽣み出した。この影響を省き、多重共線性問題を解決するために⽤いる株価データをより短期のものにした。具体的には、直近 1 年 6 か
⽉分の⽉次データを⽤いた。その理由は⻑期化すると予想される⽶中貿易摩擦の影
響を盛り込んだ株価データを⽤いることで、今後の株価データに⼀貫性を持たせるためである。また、⽤いるデータを変更した際にビッツロセルの株価データが 2017年 6 ⽉から 1 年間分⽋損していたことが判明したため、リバランス時にビッツロセ
ルは売却することに決めた。カルフールについては、調査不⾜により我々の期待する分野ではないにも関わらず投資対象に選定してしまっていたため、リバランス時に売却を決定した。ビッツロセルに代わる投資対象として銘柄選定の際に上述したオ
プティムを選択した。オプティムは AI を⽤いて農業と医療に貢献するという我々のテーマにマッチした企業である。リバランス前と同様に株価データから期待収益率、標準偏差、分散共分散⾏列を算出した。そしてソルバーを⽤いての効率的フロンティ
ア作成を⾏った。⽤いるデータを変更したことにより今回は多重共線性の問題は発⽣せず、最適解を求めることができた。各銘柄のウェイトの下限を２％とし、上限を21％から１％刻みで上げていくことでポートフォリオの期待収益率とボラティリテ
ィをそれぞれ求めた。各銘柄のウェイトに上限を設けたのは、収益率の差により投資⽐率に偏りが⾒られたからである。上限を上げるにつれ、期待収益率の⾼い AMSCと OPTiM の投資⽐率が⾼くなった。それによりポートフォリオの期待収益率は⾼まり続けた。結局このポートフォリオの期待収益率はこの 2 銘柄への投資⽐率を主要なファクターとして変化するため、この 2 銘柄が全体に占める割合を増加させす
ぎないように、そして、私たちは 11 の銘柄を今後、社会的課題を解決していく企業だと期待を込めて選定したため過剰に⽐率が偏らないようにそれぞれ 25％ずつの上限を設けることで、2 銘柄を合わせた投資⽐率を 50％に抑えた。投資割合の低くなっている銘柄は互いに相関が⾼く、投資⽐率の⾼くなっている銘柄は互いに相関が低くなっているため、この場合でも分散化は⼗分にできていると判断した。
上限

利回り ボラティリティ

利回り変化量ボラティリティ変化量

31%

4.86%

8.74%

0.06%

0.04%

30%

4.80%

8.70%

0.06%

0.01%

29%

4.74%

8.69%

0.11%

0.20%

28%

4.63%

8.49%

0.12%

0.18%

27%

4.51%

8.31%

0.12%

0.19%

26%

4.39%

8.12%

0.12%

0.17%

25%

4.27%

7.95%

0.12%

0.17%

24%

4.15%

7.78%

0.12%

0.16%

23%

4.03%

7.62%

0.12%

0.15%

22%

3.91%

7.47%

0.14%

0.13%

21%

3.77%

7.34%

0.21%

0.09%

最終的に各銘柄への投資⽐率は以下の表のようになった。

Ⅲ）終わりに
１）まとめ
私たちのポートフォリオ構築の過程をまとめる。まず、ESG とはそもそも何かを考え
持続可能な社会に向けて 10 年、20 年後にも必要とされる産業、企業を Bloomberg 端
末のスクリーニング条件や企業ニュースなどの分析ツールを⽤いたり、SDGｓのター
ゲットに照らし合わせたりして選択した。そして、それらの銘柄の最適な投資⽐率をソ
ルバーを⽤いて決定した。
２）感想
私たちはコンテストを通じて、持続可能な社会の実現のため、世界が抱える課題の解決を図る様々な企業をブルームバーグ端末を⽤いて分析する貴重な経験をすることができた。2019 年になってより ESG 投資のブームは増しており、企業にとっては ESG 問
題を無視することがコストをより⾼くするものとなりつつある。そして、⽇本でも ESG
投資額は伸び、持続可能な社会にむけて動き始めている。このような取り組みが進むことで、10 年、20 年先の未来がどれだけ発展しているか楽しみになった。
私たちは、ESG という観点から投資するのにテクニカル分析で⽤いられるような指標に重きを置く投資は適切ではないと考えた。しかし、それらの指標をどこまで無視していいのかの線引きが難しく、銘柄選定に困難を極めた。その点に関して悔いが残り納得しきれない部分もあるので、来年もまた挑戦することを⽬標に投資に関する知識を積み重ねていきたい。

Ⅳ）参考⽂献
・Bloomberg New Energy Finance
・経済産業省 資源エネルギー庁.(2019).平成 30 年度エネルギーに関する年次報告(エネルギー⽩書 2019)[PDF].
https://www.enecho.meti.go.jp/about/whitepaper/2019pdf/whitepaper2019pdf_2_2.pdf
・キーエンス.(2019).環境数値データ.
https://www.keyence.co.jp/company/sustainability/performance.jsp
・国⽴がん研究センターがん情報サービス.(2019).最新がん統計
https://ganjoho.jp/reg_stat/statistics/stat/summary.html
・UNITED NATIONS DESA/POPULATION DIVISION.(2019). World Total Population
Prospects 2019https://population.un.org/wpp/Graphs/Probabilistic/POP/TOT/900・]・FRESENIUS MEDICAL CARE.OUTLOOK.(2018) Number of dialysis patients worldwide-forecast to 2025
https://www.freseniusmedicalcare.com/en/investors/at-a-glance/outlook/レポート特別賞

チーム

チーム葛飾

指導教員

塩濱 敬之（東京理科大学）

チームメンバー

黒木 裕鷹（東京理科大学）
八木 優（東京理科大学）
渡邉 雅也（東京理科大学）

121

アルファ・ベータ獲得のための ESG 投資戦略の選定と機械学習を用いたポートフォリオ構築
チーム葛飾：八木 優, 渡邉 雅也, 黒木 裕鷹

1. はじめにESG 投資とは, Environment (環境), Social (社会), Governance (ガバナンス) の 3 要素を投資判断に組み込んだ投資で, 投資リスクの軽減や社会的課題の解決を行うことが目的である. 2015 年に国連持続可能な開発サミットで持続可能な開発目標 (SDGs) が規定されるなど, 世界的にサステイナビリティ (持続可能性) が重要視されており, 各国の政府や企業でサステイナビリティが考慮された取り組みが行われている. 企業活動では多くの資源や人材を扱うため, 企業は社会に対しサステイナビリティを考慮する責任を負っている. また, 企業に投資をする投資家は, 投資基準の見直しや企業への働きかけができる立場であることより, それ以上に大きな責任がある. そのため, ESG 投資は社会責任投資 (SRI) とも呼ばれる. とりわけ, 気候変動や社会格差問題などの課題は, 将来的に企業成長に対するリスクになり得ると考えられるため, 企業や投資家にとってもそれらを考慮することは合理的な手段であると考えられる. 2015 年に世界最大の機関投資家である年金積立金管理運
用独立法人 (GPIF) が国連投資責任原則 (PRI) への署名を発表したことも, ESG 投資が注目される背景となっ1

た. このような ESG 投資の広がりは PRI への署名数に反映される. 国別の PRI の署名投資機関数 によれば, 1
位から順にアメリカ, イギリス, フランスとなっており, 欧米諸国が率先して ESG 投資を行っていることが伺える. 一方で, 日本の署名投資機関数はまだ全体の 2. 6%ほどにすぎず, 欧米諸国と比べるとあまり広がりを見せていない.
ESG 投資は E・S・G の 3 要素を投資判断に組み入れるが, 具体的にどのような問題が企業の成長リスクへ影響を与えるかを考える必要がある. 代表的な例として, 環境分野における気候変動の問題を考える. 2015 年に規定された持続可能な開発目標 (SDGs) や同年のパリ協定など, 温室効果ガスの排出量は世界的な問題である. 気候変動問題に対する科学的な見解は, 気候変動に関する政府間パネル (IPCC) によって公表されている.
IPCC は気候変動に対する科学的な結果や将来への影響, 政策などを 5, 6 年間隔で定期的に評価している.
2

2013 年から 2014 年にかけて公表された第 5 次評価報告書 では, 「気候システムの温暖化に疑う余地はない」と述べ, CO# 累積排出量と平均気温の上昇はほぼ比例関係にあることを示した. また, 温暖化の影響は単に平均
気温が上昇するだけではなく, 海水面の上昇, 海洋の酸性化, 海表面温度の上昇, 海洋生物の分布の変化, 降水量の増加, 食料生産への影響と様々なリスクを伴うことが指摘された. これらの影響は食料生産分野の企業へのリスクになるほか, 降水量の増加に至っては有店舗小売業を始め様々な分野の企業のリスクとなり得る. こ
れらのリスクを回避するために, 企業や投資家がCO# 排出量を意識する必要は十分にあるだろう. また, CO# 排出量による環境問題は世界全体に影響を与えるため, 巨額の資金を幅広い企業へ分散投資している, GPIF のようなユニバーサル・オーナーの責任は重大である. 投資家の間では, ポートフォリオに組み入れた企業が排出するCO# 排出量を定量的に表したカーボン・フットプリントを公表する流れも近年では存在する. 気候問題を一例として挙げたが, それ以外にも人権問題, 経済格差問題, 兵器製造の問題など, サステイナビリティに関する様々な問題が存在し, 企業の成長リスクや倒産リスクになり得る. これらの課題は ESG 課題と呼ばれ, それに関連しているリスクは ESG リスクと呼ばれる.
1

Principles for Responsible Investment, [https://www.unpri.org/signatories]（最終検索日 : 2019 年 7 月 20日）
2
環境省「気候変動に関する政府間パネル(IPCC)第 5 次評価報告書(AR5)等について」[http://www.env.go.jp/earth/ipcc/5th/]（最終検索日 : 2019 年 7 月 20 日）

企業や投資家がこれらの ESG リスクを考慮するためには ESG 課題に関する定量的なデータが必要である.
これらのデータは ESG 情報とも呼ばれるが, ESG 情報には開示義務はないため, 未だ開示率が高いとはいえな
い. 一方で投資家は, 前述のように多様な問題を考慮するために膨大なデータを取捨選択しなければならない.
そのため, 世界には ESG 情報を集計し評価指標を提供している国際的な評価機関が存在する. 評価機関は ESG
情報を収集・評価し, 企業の評価ランキング, もしくは選定した企業で数値化した ESG インデックスなどを投資家たちに提供すると共に, 企業とも対話を行い, ESG 情報の開示率の向上に貢献している. 現在では, このような評価機関は欧米に数多く存在し, 世界での ESG 投資の拡大を促進させている. 具体的な評価機関の例として, アメリカの MSCI やイギリスの FTSE がある. これらの金融情報サービス企業では, ESG 評価部門を設けている. また, オランダの Sustainalytics や, ドイツの ISS-oekom などは ESG 専門の評価機関である. 投資機
関は評価機関が提供している評価のみならず, 独自に ESG 指標について研究している機関も存在する. スイスの RobecoSAM やイギリスの Arabesque Partners は独自に ESG 研究を行なっており, RobecoSAM の評価情報は Dow Jones Sustainability World Index の作成にも用いられている. このように, 世界では ESG 関連の情報開示や評価機関による企業評価が盛んに行われている.
日本においても, GPIF が PRI に加盟したことにより ESG 投資は注目され始めている. GPIF の公表する ESG
3

投資への取り組み によると, GPIF は ESG の総合型指数を採用すると共に, E・S・G の各領域に対してそれぞれ評価指標を採用している. その概要を図 1 に示した. 2019 年 7 月現在, 総合型指数として, MSCI ジャパン
ESG セレクト・リーダーズ指数と FTSE Blossom Japan Index の 2 つを, 環境関連指数として S&P/JPN カー
ボン・エフィシェント指数シリーズを, 社会関連指標として MSCI 日本株女性活躍指数を採用している. ガバ
ナンス関連指標は現在該当なしとされている. 選定理由として, ESG 評価の精度向上には企業側の ESG 情報開示の促進と ESG 評価指標の改善が不可欠であり, MSCI 社と FTSE 社は共に企業への評価のフィードバックや投資家との対話を積極的に行っていることが挙げられる. また, テーマ型の S&P/JPN カーボン・エフィシェ
ント指数シリーズと MSCI 日本株女性活躍指数においても, CO# 排出量の業界ごとのウェイト調整や開示状況
がスコアに組み込まれるようになっており, 情報開示を促進する企業へのインセンティブ付けがされていることが採用の理由とされている.

図 1: GPIF による採用 ESG 指標
本レポートでは, ESG 投資のリターンに注目した投資戦略を提案する. ESG 投資のリターンは, 金銭的リタ
ーンと社会的リターンに大別され, その特徴を踏まえた上で, 本コンペティションでは金銭的リターンを目的とした投資戦略を用いる. 次に, リターンの源泉に注目し, 各 ESG 投資手法とそれにより期待できるリターン

3

GPIF「ESG 指数選定結果について」[https://www.gpif.go.jp/investment/esg/pdf/esg̲selection.pdf]（最終検索

日 : 2019 年 7 月 20 日）

の種別を整理した. ESG 投資のリターンの源泉分析から, 運用資産 1 億円の個人投資家という本コンペティシ
ョンの条件下において, 潜在的な期待リターンを有する投資手法を選定した. 具体的な選定経緯は 2 章で説明する. Friede et al. (2015) は, 1970 年代以降に発表された 2000 本以上の ESG と企業業績に関する研究論文を調査し, ESG 評価指標が金銭的リターンへ良い影響を与えると結論づけているものが 48. 2%を占める一方で, その影響は有意ではないとするものも 18. 0%存在すると述べている. 本レポートでは, 投資手法とリター
ン種別の特性を予め正確に把握することで, 金銭的リターンへの影響の有無に検討の余地のある手法, もしくは金銭的リターンが得られる可能性が高い手法に注目した. また, ESG 情報の種類は多岐に渡るためにその取捨選択は困難だが, Bloomberg 端末と機械学習を活用することで, 膨大データを客観的に扱い, 投資戦略へと反映した.
本レポートの構成は以下の通りである. 2 章では, どのようにして本レポートの投資戦略に至ったのか, 1 章
で説明した概要に沿って具体的に説明する. 3 章では, 2 章で決定した戦略の 1 つであるアルファの獲得戦略について説明する. 4 章では, 2 つ目の戦略であるベータの獲得に関する分析を説明する. 5 章では, 本コンペ
ティションにおけるパフォーマンス測定の結果について報告する. 6 章では, 結果に基づく考察と感想を述べる.

2. ESG 投資戦略の選定
ESG 投資は社会責任投資とも呼ばれ, 通常の金銭的リターンを目的とした投資とは別に, 社会的リターンを目的とする側面も存在する. どちらのリターンを目的にするのかで投資家のとるべきスタンスや手法は大きく異なる.
社会的リターンとは, 社会貢献の結果として得られるリターンのことであり, 投資を行うことで ESG 課題が解決され持続可能な社会が実現されることを目的としている. 公的資金を運用している投資法人などでは, 持続可能な社会などが重要視されていることもあり, 政府の取り組みの意思表示として社会的リターンを重視する傾向がある. 社会的リターンを求めることは, 一見金銭的リターンには直接結びつかないが, ESG 課題が改善されることは将来的な ESG リスクが低下することにつながるため, 長期的には金銭的リターンに結びつくと考えられる. 短期的な金銭的リターンを求めず, ESG 課題の改善を最大の目標として行う投資が, 社会的リターンを目的とした投資である.
一方で金銭的なリターンとは, 一般的な投資リターンを指す. ESG 投資における金銭的リターンは, ESG 指標に着目することで投資リスクを低減させることによって獲得できると想定する. 具体的には, ESG 評価が企業の価値に織り込まれる, もしくは ESG 評価は超過リターンをもたらすリスクファクターであると仮定し, 既
存の運用手法を拡張することでリターンの獲得を目的とする. リスクファクターとは様々な資産のリターンを左右する共通の要因であり, 有効なファクターへのエクスポージャーを適切に管理することで, リスクとリターンをコントロールすることができる. 代表的な資本資産価格モデル (CAPM) のひとつである Fama andFrench (1992) の 3 ファクターモデルは, 企業価値 (Size) や薄価比時価率 (Value) が株価の収益構造を説明するモデルであり, 多くの実証分析から支持されている. ESG 評価も 1 つのリスクファクターであった場合, ESG
ファクターを取り入れたファクターモデルを利用してポートフォリオを構築することで, ESG に由来する超過
リターンが得られると考えられる.
以上のことを踏まえ, ESG 投資は社会的な貢献のみを考えた慈善事業と異なり, あくまでリターンを追求した投資行動であると判断した. さらに, 本コンペティションにおいて私たちは投資資金 1 億円の個人投資家であることを考慮し, 金銭的リターンを求めることで最終的に社会へ貢献するというスタンスを取ることが最適だと考えた.
ESG 評価によってもたらされる超過リターンの源泉から 2 つの仮説を用意した.

A: ESG 評価は企業の価値に織り込まれる.
B: ESG 評価はバリューファクターやサイズファクターと同様に, 超過リターンをもたらすリスクファクターである.
上記の 2 つの仮説については様々な先行研究が行われている. 加藤 (2019) は, 2007 年から 2014 年までのデータで, ESG が公表されたタイミングにおける ESG 評価と資本コストの代理変数であるベータとのクロスセクション回帰を行い, その関係が有意に負であるかの検証を行った. その結果, 日本市場ではガバナンス関連については有意に負であるという結果を得たが社会や環境関連の評価は有意に負という結果は得られなかった. これは, 日本での ESG に対する関心が関連していると考えられる. ガバナンスに関しては, 2014 年に公開された日経 400 インデックスや 2015 年に導入されたコーポレートガバナンス・コードなどにより, ここ数年で重要性が一気に高まっているため, 社会や環境よりも注目度が高い. 企業や投資家の注目度が高いほどその指標は重要視され, 企業価値に織り込まれる可能性が高いと想定される. また, ガバナンスだけでなく社会や環境の評価も企業価値に織り込まれる可能性は十分にある.
次に, 2 つ目の ESG 評価はリスクファクターであるという仮説 B について考察する. これは仮説 A の, 将来
ESG 指標が高まりそうな銘柄に投資するというものとは異なり, すでに ESG 評価が高い銘柄に対して投資をしても超過リターンが得られるという考え方である. Liao and Campagna (2014) は米国の主要な ESG イン
デックスについて, そのリターンとボラティリティを市場インデックスと比較しているが, ESG 評価と超過リターン間の有意な正の関連性は存在しないと報告している. また, ESG 評価が高い企業はボラティリティが低いと想定され, リスクプレミアムとして超過リターンを得るのは難しいと述べている. しかし, 十分な企業数や国際市場を対象に分析していないという指摘や, ESG 評価は企業価値への折り込みが遅い, もしくは ESG 評価の向上は継続するというモメンタムは存在してもおかしくはないという仮説も存在し, すでに ESG 評価が高い銘柄に投資をしてもアノマリーとしての超過リターンが得られる可能性があるという考え方も存在する. 伊藤ら (2017) は日本のガバナンスファクターにはモメンタムが観測されると指摘している.
上記の 2 つ仮説に対する先行研究の結果をまとめる. 仮説 A に関しては, 企業や投資家の注目度によって作用されるが, ESG 評価が企業価値に織り込まれている可能性は十分にある. 仮説 B に関しては, 有意な結果は得られていないが, 評価の反映の遅延や向上の継続性などが存在するならば可能性はある. どちらの仮定を採用しても超過リターンが得られる可能性があるという結果であったが, 2 つ目の仮説では評価の反映の遅延や向上の継続性が存在する場合という条件付きの可能性であるため, 本レポート では, より可能性の大きい仮説
A のもと投資戦略を立て, 分析を行った.
ESG 投資で用いられる具体的な ESG 評価指標の利用方法や投資手法について説明する. まず, 代表的な銘柄選定の手法としてポジティブスクリーニングとネガティブスクリーニングがある. ポジティブスクリーニングとは ESG 評価から価値が高まりそうな銘柄を上位からポートフォリオに組み入れる方法である. 一方でネガ
ティブスクリーニングとはその逆であり, ESG の課題解決に対してネガティブな活動を行なっているような企
4

業の銘柄をポートフォリオから取り除く方法である. たとえば TruValue Labs では, テキストマイニングと機械学習によりインターネット上に存在する企業の ESG 関連ニュースを集約しスコアリングするという取り組みが行われている.
次に, ESG インテグレーションという考え方がある. これは, ESG の評価を組み入れて企業の業績や資本コストを修正する. ESG 評価が高まりそうな企業は業績予想を上方修正し, 資本コストを下方修正するといったことが, 投資アナリストやプロフェッショナルにより行われる.
エンゲージメントは, 投資家として企業の内部から ESG 課題の解決に取り組むよう働きかけることによって, 企業の ESG 評価を向上させる取り組みである. 将来 ESG 評価が高まる銘柄をあらかじめ予測するのでは

4

TruValue Labs[https://www.truvaluelabs.com/]（最終検索日 : 2019 年 7 月 20 日）

なく, 投資家自身で対象企業の ESG 評価を向上させ, リターンを狙うことができる. しかし, リターンを得るためにある程度の期間が必要なことと, 企業に影響を与えられるだけの株数を保有する必要が求められる. ポ
ジティブスクリーニング, ESG インテグレーション, エンゲージメントは, ESG 評価が企業価値に織り込まれることを前提とし, 将来 ESG 評価が高まる銘柄を選別するため, 主に超過リターン(アルファ)を得ること目的とした取り組みである.
上記の 3 つの考え方とは異なり, ベータの獲得にインセンティブ・インデックスを利用した投資手法がある.
インセンティブ・インデックスとは, 日経 400 インセンティブ・インデックスに代表されるように, ESG 投資
以外でも活用されている. 企業は, インデックスに組み入れられるために財務諸表において, 一定の基準をクリアする. このようなインセンティブが, 企業価値を高め, 資産価格を上昇させる. そのため, インセンティブ・
インデックスの普及のためには, 広く注目されるインデックスが必要である. ESG においても, 有名な ESG 格
付け機関が発表している評価に組み入れられたい, もしくはランクを向上させたいというインセンティブが働き, ESG 評価の向上につながる流れが存在する. 評価が低い銘柄は評価を向上させようとするため, 全体のイ
ンデックスが向上し, さらに上位の銘柄もそれらに刺激されて評価が向上すると期待される. ESG にインセン
ティブ・インデックスが存在すると仮定すると, 全体的なインデックスの向上に追随しベータの獲得を狙うパッシブ運用の可能性が示唆される.
2 章の内容から, 以下に本レポートにおける ESG 投資戦略をまとめて図 2 に示した.

図 2: 本レポートにおける投資戦略の位置づけ
Bloomberg 投資コンテストでは, 運用資金 1 億円の個人投資家であり, 金銭的リターンを求めることで最終的に社会へ貢献するというスタンスを取ることが最適だと考えたため仮説 A を採用する. 次に, ESG 評価が影響する仮定についてだが, 先行研究から ESG 評価は企業価値に織り込まれているという仮説の方が有意な結果が得られる可能性が高いとしたため, 図 2 の 1 を選択した. 本コンテストにおいて個人投資家である立場から, エンゲージメントにより企業内部から働きかけるのは資金量の観点から現実的に難しいと判断したことから, 1-1 と 1-2 のエンゲージメント戦略は取れない. 最後に, ポジティブスクリーニングとネガティブスクリー
ニングについて言及すると, 近年テキストマイニングなどで注目されているが, 地域によって言語が異なるな
どの問題があり, 国際的な金融市場を対象にした分析は現実的に困難であると判断した.
これらの理由により, 本レポートでは ESG インテグレーションによる割安な銘柄への投資によるアルファの獲得と, ESG ランキングをインセンティブ・インデックスと考え, 総合的にランキングが高い企業への投資によるベータの獲得という 2 つのパートに分けて分析を行った. また, ESG インテグレーションでは, 伊藤ら(2015) の先行研究を参考にし, P/B-ROE モデルを ESG の評価に拡張した分析を行った. P/B-ROE モデルとは

ROE で PBR を予測するモデルであり, 回帰モデルにおける PBR の説明変数に ESG 評価を加味することで, 擬似的に資本コストを ESG 評価で修正したモデルである. 最終的なポートフォリオ決定には 2 つのパートごとに 15 銘柄ずつ選出し, ポートフォリオを組む戦略を採用した.

3. アルファの獲得に関する検証
ここでは, アルファ投資を目的としたポートフォリオ作成について述べる. 2 章で説明したように, 特定の銘柄のバリュエーションに ESG 指標を取り入れた回帰モデルを学習した. 回帰モデルでは, PBR を目的変数とし, 各種財務指標および ESG 指標を目的変数とした. 学習モデルで直近のデータに対し PBR の予測を行い, 予
測値より観測値が低い場合, 過小評価されていると判断する. PBR の過小評価の程度 (割安の程度) が高い上位
15 銘柄をポートフォリオに組み込んだ. 以下その具体的手法や使用データについて詳述する.

3.1. データ概要
今回使用したデータは 2009 年から 2018 年まで各年の財務諸表の他, ESG 開示スコア上位約 2000
銘柄の各種指標である. 上位 2000 銘柄とした理由は, Bloomberg の端末からスクリーニングできる
情報が 2000 銘柄が限界であったこと, それ以降の銘柄は開示自体が進んでいなかったことによる. また 2019 年の情報はまだ公開していない場合もあるため 2018 年までとした. 本調査で用いた指標を表1 に示した.
表 1：「アルファに関する検証」で用いた各種指標
PBRISS クオリティスコア

時価総額

ISS スコア 報酬, 株主, 取締役会, 監査

ROE-LF

ガバナンス開⽰スコア

Sustainalytics - ランク，ESG 開⽰スコア

⼥性取締役⽐率

環境パーセンタイル

取締役平均年齢

財務指標
ESG

GHG 排出量/売上⾼
Environments

SocialGovernance

⼥性従業員⽐率

売上当 GHG 排出量

⼥性管理職⽐率

環境情報開⽰スコア

CEO 会⻑兼務

CO2 排出合計

取締役会出席率

社会パーセンタイル

独⽴取締役⽐率

社会開⽰スコア

統治パーセンタイル

3.2. モデリング手法
本調査では, 勾配ブースティング木と線形重回帰の 2 つで P/B-ROE のモデリングを行った. 勾配ブースティングは非線形モデルであり, 特に特徴量がテーブルデータの形で与えられる場合に高い汎化性能(未知のデータに対する当てはまりの良さ)を示すことが知られている. 線形重回帰は, P/B-ROE のモデリングで一般的に用いられている線形なモデルで, 特徴空間に超平面を当てはめることで目的変
数 PBR を説明する. 切片と傾きから, 目的変数と特徴量の関係を解釈しやすいことが特徴である.
勾配ブースティング木とは, たくさんの決定木を統合することで, 強いモデルを作るアンサンブル学
習の 1 つである. 決定木とは, ある識別規則から, 得られた特徴量空間を分割していく手法である. 実際に得られた決定木の例の 1 つを図 3 に示した. 最初の分岐では, 説明変数の ROE̲LF の値が 0.134
以下の集合は左に, 0.134 より大きい集合は右に分類されている. また, 最小 2 乗誤差(MSE)はこの分

割における誤差の大きさを表しており, 誤差が最も小さくなるように分割が行われる. sample は識別規則によって振り分けられたデータ数であり, value は出力される PBR 値である. たとえば, 左下にある葉に分類された銘柄は 667 種であり, PBR が 0.111 であると予測されることになる.

図 3：決定木の例
ここで, モデルがデータにどの程度当てはまっているかを示す損失𝐿(𝑦' , 𝑓)を設定する. 本レポー
トでは, 最も代表的な損失である二乗誤差𝐿(𝑦' , 𝑓) = (𝑦' − 𝑓(𝑥' ))# を採用した. 𝑦' , 𝑓(𝑥' )はそれぞれ
PBR の実測値と予測値である. 全体の損失を最小にすることを目的とし, この勾配に対して決定木を逐次作成する. そのイメージを図 4 に示した.

図 4：勾配ブースティングのイメージ図
具体的なアルゴリズムを以下に示す
１. 𝑓. (𝑥) = argmin ∑7'89 𝐿(𝑦' , 𝑓)となるような初期値を設定する.
5

２. 𝑚 = 1から𝑀に対して以下を行う.
(a) 添え字をランダムに入れ替えた上で, 𝑖 = 1, 2, … , Nに対して次を計算する.

𝜕𝐿E𝑦' , 𝑓(𝑥' )F
𝑟'B = − CG
𝜕𝑓(𝑥' )585

HIJ(b) 回帰木を目的変数𝑟'B に対して回帰木を推定し, その終端領域を𝑅LB (𝑗 = 1, 2, … , 𝐽B )とする.
(c) 𝑗 = 1, 2, … , 𝐽B に対して次を計算する.
𝛾LB = argmin P
5

ST ∈VWH

𝐿(𝑦' , 𝑓BQ9 (𝑥' ) + 𝑓)

YH(d) 𝑓B (𝑥) = 𝑓BQ9 (𝑥) + ∑L89
𝑓(𝑥)LB 𝐼(𝑥 ∈ 𝑅LB )のように更新する.
Z
3. 𝑓 (𝑥) = 𝑓[ (𝑥)を最終的な学習済みモデルとして出力する.

ポートフォリオ作成にあたり LightGBM (Ke et al. , 2017) (以下 LGBM)ライブラリを用いて学習,予測を行った.
このライブラリの特徴は, 先の勾配ブースティングに加え, Effective Feature Building(以下 EFB)という計算短縮するアルゴリズムを用いている点である. EFB とは, スパースな特徴量空間を効率的に探索することにより計算量の短縮に成功しているアルゴリズムである. 詳しくは Ke et al.
(2017) を参照されたい. また, 欠損値の補完が不要であることも大きな利点である. ESG 関連のデータが得られない銘柄も多いことから, この点は今回重要であった.
重回帰モデルは, その解釈性と線形性から P/B-ROE モデルで一般的に使用されている. 重回帰モデ ル で は 欠 損 値 を 処 理 す る 必 要 が あ る た め , 欠 損 値 が 多 い カ ラ ム は 取 り 除 き ( 主 に ISS,
Sustainalytics 関連), 少ないカラムについては, 平均を用いて補完している. また, これを行う際には, 多重共線性についても十分に配慮する必要がある. 極度に相関が高い説明変数を用いて回帰を行う場合, 多重共線性によって決定定数が高く出てしまう現象や, 係数の標準誤差が大きくなる現象が見られる. よって分散拡大係数(以下 VIF)が 5 よりも大きいカラム同士はどちらかを採用し, ど
ちらかを排除して重回帰を行った. 主に ESG 開示スコアと各種スコアのペアが選ばれることが多い
ため, その場合, ESG 開示スコアを選択した.

3.3. P/B-ROE モデルの妥当性の検証
上記のモデルでアルファ値が高いと判断された銘柄について, その後の PBR が予測に漸近していく
ことを, 上位 15 銘柄のデータを用いて以下のように検証した.
１． 𝑡 − 1年の各種指標でモデリングを行う.
２． 𝑡年にそのモデルを適用し, アルファ値の高い上位 15 銘柄をピックアップ
３． 𝑡 + 1年の上位 15 銘柄の PBR 上昇度を出力
これを𝑡 = 2010, … ,2017年まで行い, 合算する. それぞれの手法における分布を図 5 に示した.

図 5：重回帰モデルと LGBM モデルによる銘柄の PBR 上昇度(左が重回帰, 右が LGBM で, 実線より右側が正の領域になっている)
また, PBR の上昇度が 0 より大きいかの片側検定の結果(有意水準 5％)と, それぞれの平均の 95％
信頼区間を以下に示す. これより, ESG インテグレーションにより割安と判断された銘柄は, のちに価格に織り込まれることが確認でき, 「アルファの獲得」アプローチが有効であることが示唆された.
表 2：検証結果
重回帰モデル
LGBM

P値
0.010240.00190

結果
棄却
棄却

lower
0.03775
0.08659

Upper
0.27350.37083.4. ポートフォリオ作成
実際のポートフォリオを作成する際には, 2009 年から 2017 年までの学習データからモデルを作成
し，2018 年のデータで予測値と実測値を比較し, 銘柄を選択した. 長い期間の学習データを用いることによって, 局所的な変動や傾向に左右されることを防ぐ. 上記の方法では, LGBM の方が𝑃値でも信頼区間でも重回帰モデルよりも有意な結果を得ることができたため, LGBM による結果を用いた. また, それぞれの銘柄はアルファ値の大小によってポジション数を変える. 選択銘柄とそのウェイトを 5
章の表 5 に示した. 「ベータの獲得」戦略と合わせてウェイトを１にするため, ここでの合計は 0.5 になるようにした.

4. ベータの獲得に関する検証
本章では, 2 章で選定した投資戦略のうち, 「ベータの獲得」について述べる. 「ベータの獲得」では, ESG
指標がインセンティブ・インデックスの役割を持つと考え, ESG 評価の高い銘柄に積極的に投資を行う.
個人投資家レベルの ESG 評価の手法は, 大きく 2 つの視点から大別することができる. 1 つ目は, ESG 評価のための情報収集を投資家自ら行うか, ESG 評価機関を活用するかである. 2 つ目は, 収集した情報を元に行うスコアリングを投資家自らが行うか, ESG 評価機関が公開しているスコアを活用するかである. 市場全体の調査を投資家自らが行う場合は, 相応のリサーチ体制やリソースの自動化が行われていることが前提となる.
ESG 評価機関を活用する場合にも, 有用な情報を選別し, データの整理を適切に行うことに注意しなければならない. 次に情報を元にしたスコアリングについて検討すると, ESG 評価機関が公開するスコアを活用する場
合, 評価機関によってスコアに差があること, スコアのスケールが異なることに注意が必要である. 一方で, 投資家自らがスコアリングを行う場合, 恣意的・属人的にならないための工夫が必要であるほか, 評価者に相応の経験が必要とされる. 定式化されたスコアリングをすることで恣意的になることを避けられるが, 用いるモデルが適切であることは保証されない.
以上の ESG 評価手法についての観点より, 我々は次のアプローチを採用した.
•

Page Rank アルゴリズム (Brin and Page, 1998) を用い, 様々な ESG 評価機関によるスコアリングを
統合する.

•

統合したスコアをもとに, 上位 15 銘柄を選択する.

•

スコア比をウェイトに直し, 合計時価総額が 5 千万円になるようにポートフォリオを構築する.

情報収集において, Bloomberg 端末を使用することで様々なデータを入手することができる. また, インセン
ティブ・インデックスの概念を適用するためには, 最終的な評価値が市場参加者全体に注目されている必要がある. そのため, Bloomberg 端末により取得できる情報の中でも, 評価機関によるスコアリングを活用することとした. また, 様々な評価機関によるスコアリングの差異を解決するため, Page Rank によるスコアの統合を行った. ESG 評価機関によるスコアは, ランキング形式のものとレーティング形式のものが混在する. Page
Rank 以外にも複数の指標を低次元へと写像する方法はあるが, Page Rank ではスコアの優劣のみに着目することでこの問題を回避することができる.

4.1. Page Rank アルゴリズム
Page Rank は Google 検索エンジンにおいて中心的な役割を果たしていたアルゴリズムであり, 検
索語に対し適切な検索結果を得るために用いられていた. 現在の Google 検索エンジンではアルゴリ
ズムの詳細は公開されておらず, 個々の web ページのスコアは外部から参照することはできないが,本調査では Brin and Page (1998) に則りスコアの統合を行った. Page Rank の考え方はランダムサー
ファーモデルにより直感的に理解することができる. ランダムサーファーとは, Web ページをリンクに従ってランダムに遷移していくユーザーである. ランダムサーファーが無限に遷移していくなか, 遷
移回数の多い Web ページほど多くのリンクが張られ, 相対的に重要なページであると考えられる. つまり, Web ページ間のマルコフ連鎖の定常確率が Page Rank 値である. Page Rank の応用は検索エンジンに留まらず, スポーツにおけるレーティングやそれらの統合 (Langville and Meyer, 2012) など,
データの低次元写像をはじめとしたデータマイニングに幅広く応用することができる.
具体的には, 以下でスコアリングを統合した.
1.

銘柄 𝑖 (𝑖 = 1, … , 𝑁) に対するスコアリング 𝑘 = (1, … , 𝐾) のスコアを 𝑟',d と表す. このとき, 𝑟',d は欠測することを許し, 値が大きいほど評価が高いように符号を調整する.

2.

スコアリング 𝑘 に対し, 銘柄間の良し悪しを示す 𝑁 × 𝑁 行列 𝐕d を作成する. 𝐕d の (𝑖, 𝑗) 成分(d)𝑣',L は, 𝑟',d 𝑟L,d であるとき 1, そうでないとき 0 とする.
3.

𝐕d の各行を, 行和が 1 になるように正規化した行列 𝐒d を作成する. このとき, すべての成分が 0である行ベクトルを, すべての成分が 1/𝑁 である行ベクトルに置き換える.
94.

𝑘 個のスコアリングによる行列 𝐒d を平均し, 𝐒 = ∑jd89 𝐒d を作成する

5.

𝐒 の定常ベクトル, または支配的固有ベクトル 𝒓 を計算し, 𝒓 を統合したスコアリングとして出

j

力する.

4.2. データ概要
本レポートでは, Bloomberg, ISS, Sustainalytics 各社が公開している 2018 年度 ESG スコアを活用した. 2019 年度のスコアは未だ未公開のものがあるため, 2018 年度のデータを Bloomberg 端末より取得した. 取得した項目名を表 3 に示した. また, 各項目の類似度を見るため, Kendall の順位相関係数を表 4 に示した. 表 4 より, 各評価機関の公開する ESG スコアの相関は決して高くないこと, 同
じ評価機関内では, 中程度の相関が見られることがわかる. このことからも, 多様的なスコアリングの解釈の可能性と, その統合した指標の有用性が確認できる.
表 3: 「ベータの獲得」で用いた ESG スコアリング
ESG 開示スコア
ガバナンス情報開示スコア
Bloomberg
環境情報開示スコア
社会開示スコア
クオリティスコア
報酬
ISS
株主
取締役会
監査
ランク
環境パーセンタイル
Sustainalytics
社会パーセンタイル
統治パーセンタイル
表 4: 各種 2018 年度 ESG 評価の Kendall 順位相関係数
ｸｵﾘﾃｨ
ｸｵﾘﾃｨ
報酬
株主
取締役会
監査
ESG
ｶﾞﾊﾞﾅﾝｽ
環境
社会
ﾗﾝｸ
環境
社会
統治

.41
.30
.56
.18
-.08
-.13
-.05
-.07
-.15
-.11
-.12
-.16

報酬
.41
-.00
.14
.06
-.05
-.04
-.04
-.04
-.11
-.10
-.09
-.08

ISS
株主 取締役会
.30
.56
-.00
.14
.07
.07
.01
.07
-.02
-.07
-.03
-.14
.00
-.05
-.09
-.06
-.10
-.13
-.09
-.10
-.09
-.10
-.10
-.16

監査
.18
.06
.01
.07
-.02
-.03
-.04
.03
-.02
-.03
.00
-.02

ESG
-.08
-.05
-.02
-.07
-.02
.44
.80
.57
.39
.35
.34
.28

Bloomberg
ｶﾞﾊﾞﾅﾝｽ 環境
-.13
-.05
-.04
-.04
-.03
.00
-.14
-.05
-.03
-.04
.44
.80
.31
.31
.32
.40
.33
.33
.25
.32
.28
.29
.35
.19

社会
-.07
-.04
-.09
-.06
.03
.57
.32
.40
.37
.29
.35
.33

Sustainalytics
環境 社会-.11 -.12-.10 -.09-.09 -.09-.10 -.10
-.03
.00
.35
.34
.25
.28
.32
.29
.29
.35
.69
.72
.69
.50
.72
.50
.56
.37
.43

ランク
-.15
-.11
-.10
-.13
-.02
.39
.33
.33
.37

統治
-.16
-.08
-.10
-.16
-02
.28
.35
.19
.33
.56
.37
.43

4.3. 結果「ベータの獲得」で選出された 15 銘柄と, そのウェイトを 5 章の表 5 に示した. 最もウェイトの大
きい銘柄はドイツの自動車メーカーの BMW Group で, ポートフォリオの 3.78%を占める. BMW
Sustainable value report (2018) によると、同社はバリューチェーン全体にわたって持続可能性を実現するため, CO# 排出量の削減に加えて, 従業員の志向, 社会的責任など, 総合的なアプローチを採用す

ることを示している. さらに, BMW は 2016 年のダボス会議で発表された世界で最も持続可能な 100
5

企業 においても 1 位を獲得しており, 統合されたスコアリングが妥当であることを示唆している.

5. 結果
3, 4 章で選択した銘柄の一覧とウェイトを表 5 に示した. 表 5 より,ベータの獲得ではヨーロッパの銘柄が大半を占めていることがわかる. これは, ヨーロッパ諸国の企業が ESG 情報の開示に積極的であることを反映している.
表 5: 本レポートにおける選択銘柄とその情報

ア
ル
フ
ァ
の
獲
得

ベ
ー
タ
の
獲
得

Ticker
ACN US
032640 KS
KNIN SW
RIO LNLUX IM
4967 JPMAN US
HMPRO TBNEX FP354 HKK CN
CCO CN
CNX US
AUDI LB
5714 JPBMW GRISP IMCOLOB DCTECK/B CN
ENG SMGALP PLSTERV FH
ABBN SW
NTGY SMWBC AUSTM IMNHY NOTIT IMUG FP
GSK LNname
ACCENTURE PLC-CL A
LG UPLUS CORPKUEHNE + NAGEL INTL AG-REG
RIO TINTO PLC
LUXOTICAKOBAYASHI PHARMACEUTICAL CO
MANPOWERGROUP INC
HOME PRODUCT CENTER PCL
NEXANS SACHINASOFT INTERNATIONAL LTD
KINROSS GOLD CORPCAMECO CORP
CNX RESOURCES CORPBANK AUDI SALDOWA HOLDINGS CO LTD
BAYERISCHE MOTOREN WERKE AG
INTESA SANPAOLO
COLOPLAST-B
TECK RESOURCES LTD-CLS B
ENAGAS SAGALP ENERGIA SGPS SA
STORA ENSO OYJ-R SHSABB LTD-REG
NATURGY ENERGY GROUP SAWESTPAC BANKING CORP
STMICROELECTRONICS NVNORSK HYDRO ASATELECOM ITALIA SPAPEUGEOT SAGLAXOSMITHKLINE PLC

上場地域
アメリカ
韓国
スイス
ロンドン
イタリア
日本
アメリカ
バンコク
ﾕｰﾛﾈｸｽﾄﾊﾟﾘ
香港
カナダ
カナダ
アメリカ
ベイルート
日本
ドイツ
イタリア
ｺﾍﾟﾝﾊｰｹﾞﾝカナダ
スペイン
ﾕｰﾛﾈｸｽﾄﾘｽﾎﾞﾝ
ヘルシンキ
スイス
スペイン
ｵｰｽﾄﾗﾘｱ
イタリア
オスロ
イタリア
ﾕｰﾛﾈｸｽﾄﾊﾟﾘ
ロンドン

業種
情報技術
ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ
資本財
素材
一般消費財
生活必需品
資本財
一般消費財
資本財
情報技術
素材
エネルギー
エネルギー
金融
素材
一般消費財
金融
ヘルスケア
素材
公益事業
エネルギー
素材
資本財
公益事業
金融
情報技術
素材
ｺﾐｭﾆｹｰｼｮﾝ
一般消費財
ヘルスケア

ｳｪｲﾄ(%)
6.62
5.40
3.93
3.67
3.61
3.29
3.20
2.82
2.72
2.60
2.53
2.43
2.42
2.41
2.35
3.78
3.64
3.63
3.43
3.35
3.35
3.28
3.25
3.24
3.21
3.18
3.18
3.16
3.16
3.16

銘柄とウェイトに従い, すべて日本円換算でポートフォリオを作成し提出した. 本コンペティション測定期間における「アルファの獲得」, 「ベータの獲得」それぞれの累積リターンを図 6 に, 日次リターンの統計量を表 6 に示した. また, ESG 投資におけるベンチマークインデックスである MSCI world ESG leaders indexとのリターン率分布の比較を図 7 に示した. 2019 年 7 月 1 日の終値を基準としている.
図 6 と表 6 より, ベータの獲得の方が良いパフォーマンスを見せている一方で, ボラティリティも大きくなっていることがわかる. また, 図 7 より, ポートフォリオの分布はわずかに負に寄っているが，ベンチマーク

5

Corporate Knights, “2016 Global 100 results,” https://www.corporateknights.com/magazines/2016-global-

100-issue/2016-global-100-results-14533333/（最終検索日 : 2019 年 7 月 20 日）

との差は大きくはない. ESG 投資は長期投資であることもあり, １か月ではそこまで大きな差が観測されなかった．
表 6: 投資戦略ごとの日次リターン (%)
平均日次リターン 標準偏差
アルファ獲得
-0.044
0.216
ベータ獲得
0.023
0.403
全体
-0.211
0.524

累積リターン-0.8430.443-0.400

図 6: アルファ，ベータ別の累積リターン推移 (%)(黒線が各ポートフォリオの累積リターン. 灰線が構成銘柄の累積リターン)

図 7: ポートフォリオのリターン分布

6. 考察・感想
本レポートでは, ESG インテグレーションによる割安な銘柄への投資による「アルファの獲得」と, ESG ラ
ンキングをインセンティブ・インデックスと考え, 総合的にランキングが高い企業への投資による「ベータの獲得」という 2 つのパートに分けて分析を行った. アルファの獲得には, 伊藤ら(2015) の P/B-ROE モデルを参考に, 独自の ESG 指標を用いて割安な銘柄の選定を行ったが, 企業価値の修正に関しては, それ以外の手法も存在する. ニッセイアセットマネジメントでは, DCF 法と呼ばれる企業のキャッシュフロー予測に, ESG 評
価を組み込む方法が用いられている. ESG インテグレーションの目的は, ESG 評価を用いて企業の業績や資本コストを修正することであり, その具体的な方法やどの程度 ESG 評価を組み入れるかは投資家の判断に委ねられる. 今回は P/B-ROE モデルを用いたが, それ以外の手法を用いる, または ESG 評価を考慮する割合を変更した場合, 結果は大きく変わる可能性があり, 検討の余地がある. ベータの獲得では, ESG ランキングをインセ
ンティブ・インデックスと考えたが, ランキングに組み入れられたい, もしくはランキングを向上させたいというインセンティブが働き, 全体的な評価向上につながるという流れは, 本来長期間のサイクルで行われる. そのため, 本コンペティションの検証期間は 2 ヶ月間であるが, さらに長い期間検証を行った場合に良い結果が得られる可能性は十分にあると考えられる. ESG 投資は長期的なリターンを求める投資であるため, この投資戦略の特徴と合致しており, 今後の計測次第では期待できる余地があるだろう.
次に, 本検証には適さないと判断された方法について検討する. 本検証では運用資金の観点からエンゲージ
メント戦略については断念したが, もし運用資金が潤沢な投資家であった場合, エンゲージメントは合理的な投資戦略となり得る. 運用資金の少ない個人投資家は, ESG 評価機関が公表している評価をもとに, ESG 評価が高い企業, もしくは今後評価が向上する余地のある企業に投資をすることでしか ESG 投資を行うことができない. しかし, エンゲージメントを行うことによって, 投資家自身の取り組みにより直接的に投資企業の ESG
評価を向上させることができるため, 高確率で社会的リターン及び金銭的リターンを得ることができる. 本検証の運用資金次第では, エンゲージメント戦略の選定も大いに可能性があっただろう. ポジティブスクリーニ
ングとネガティブスクリーニングについては, テキストマイニングによってスクリーニングを行う場合, 地域間における言語の違いなどの理由により選択しなかった. しかし, ESG 評価は企業価値に織り込まれるという仮説に従った場合, ESG 評価がまだ企業価値に織り込まれていない企業のスクリーニングにはテキストマイニ
ングは非常に有効な手法だと考えられる. ESG 評価機関は企業の ESG ニュースなどをもとに評価などを行っているものもあり, ニュースデータの方が ESG 評価よりも市場への折り込みが遅いと考えられるからである.
ESG 投資は日本ではまだ浸透しているとは言えない状態であったため, 本検証では地域を限定せずに検証を行ったが, 今後 ESG 評価が日本でも浸透し, ESG ニュースデータが豊富にある場合, 日本の市場に限定しテキス
トマイニングを行う戦略はリターンが得られる可能性が大きい戦略であった. 最後に, ESG 評価はリスクファ
クターであるという仮説について, 本検証では先行研究の指摘などによりこの仮説は用いなかったが, この仮説に関する検証は十分に行われているとは言えない. Liao and Campagna (2014) はこの仮説を否定しているが, Nagy et al. (2015) は MSCI 社の ESG 評価の高い銘柄にティルトしたポートフォリオが市場平均を上回っているということを示しているなど, 様々な分析事例が存在する. また, 評価の高い銘柄に投資する戦略は,本検証におけるインセンティブ・インデックスを考慮したベータの獲得に類似しており, インセンティブ・イ
ンデックスが関係している可能性もある. この仮説に関しては今後も検討の余地がある.
最後に, 本コンペティションを通して, 投資家と社会的責任のありかた, 社会との関わり方について深く考えさせられた. 日頃の研究活動では得られない視点を持つ非常に良い機会となっただけでなく, データサイエン
スの応用可能性を一つ見出すことができた. Bloomberg そして本コンペティション運営チームの方々に厚く感謝を申し上げる.

参考文献
Brin, S. and Page, L. (1998). The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine. Computer

Networks and ISDN Systems, 30(1-7), 107-117.
Fama, E. F. and French, K. R. (1993). Common risk factors in the returns on stocks andbonds. Journal of Financial Economics, 33(1), 3-56.
Friede, G., Busch, T., and Bassen, A. (2015). ESG and financial performance: aggregated evidence
from more than 2000 empirical studies. Journal of Sustainable Finance & Investment, 5(4), 210-233.
Ke, G., Meng, Q., Finley, T., Wang, T., Chen, W., Ma, W., Ye, Q., and Liu, T. Y. (2017). Lightgbm: A
highly efficient gradient boosting decision tree. Advances in Neural Information Processing Systems,
3146-3154.
Langville, A. N. and Meyer, C. D. (2012). Who's#1?: the science of rating and ranking. Princeton
University Press.
Liao, L. and Campagna, J. (2014). Socially Responsible Investing: Delivering competitive
performance, TIAA-CREF.
Nagy, Z., Kassam, A., and Lee, L. (2015), “Can ESG add alpha?”, MSCI Research report.
伊藤桂一・佐藤史仁・太田佳代子・藤川隆宗 (2017). 「市場が評価するガバナンスのクオリティ」 日本価値
創造 ERM 学会 2017 年研究発表大会.
伊藤桂一・太田佳代子・鴨谷幸佑・橋本剛委 (2015).「コーポレートガバナンスが高める企業価値」SMBC
日興証券リサーチレポート.
加藤康之 (2019) 「ESG 投資のリターンとその源泉」, 『ESG 投資の研究』, 一灯舎.
BMW Sustainable value report (2018), https://www. bmwgroup. com/content/dam/bmw-groupwebsites/bmwgroup̲com/responsibility/downloads/en/2019/2019-BMW-Group-SVR-2018-Englisch.
pdf, 2019­07-20 アクセス.

レポート特別賞

チーム

Miki you

指導教員

新関 三希代（同志社大学）

チームメンバー

大岩 亮介（同志社大学）
髙梨 岳（同志社大学）
木次 大樹（同志社大学）

137

要旨
2006 年に国連投資責任原則が制定されて以降、ESG 投資を始めとする⾮財務情報に基づいた投資⼿法の重要性が⾼まり続けている。従来の利益追及のみに視野を置いた企業経営では、
我々の社会、ひいては地球環境に対する持続可能性について疑問が⽣じ始めているからだ。
我々は、このような時流の中で、ESG 投資における短期的な損失回避志向という投資家サイドの問題と、従来の環境対策がコストとしてのみ捉えられているという企業サイドの問題を考慮し、サーキュラー・エコノミーという⼀つの解を導き出した。サーキュラー・エコノミーは、従来の⼤量消費・⼤量⽣産とは異なる、より⻑期的視座に⽴った持続的な経済モデルである。
我々は、EU の政策で⽰された５つの優先分野を中⼼にこのサーキュラー・エコノミーを推進する企業をスクリーニングにおいて抽出した。加えて、平均分散モデルを基に最適な投資⽐率を決定しポートフォリオを構築した。構築の際にはリスクを最⼩にする⽐率を採⽤し、短期的損失の懸念払拭を図った。その結果、測定期間のパフォーマンスにおいて、株価推移やリスク指標のいずれにおいてもベンチマークと⽐較して望ましい結果を得ることができた。

⽬次
第1章

ファンド構築の背景 -------------------------------------------------------------- 2

第1節

環境（E）に⽐重を置いた ESG 投資の可能性

第2節

サーキュラー・エコノミーの可能性

第2章

ポートフォリオの作成 ----------------------------------------------------------- 4

第1節

スクリーニングの概要

第2節

第 1 次スクリーニング

第3節

第 2 次スクリーニング

第4節

第３次スクリーニング

第5節

投資⽐率の決定第3章

投資家へのアピール ------------------------------------------------------------ 10

第1節

投資銘柄の取り組み紹介

第2節

ファンド分析

第4章

終わりに ------------------------------------------------------------------------- 14

第5章

参考⽂献 ------------------------------------------------------------------------- 14

1

第１章

ファンド構築の背景【第１節 環境(E)に⽐重を置いた ESG 投資の可能性】
この節では本コンテストにおいてテーマとして提⽰されている ESG 投資が注⽬されている
背景、及び当ファンド構築において我々が重視するべきだと考えた ESG 投資の具体的な⽅法論について述べる。

まず、リーマンショックや地球規模での環境変化などにより、従来の財務指標のみに基づいた投資⼿法では⻑期的なリターンの追求1が困難となったため、⾮財務情報の評価を加えた⼿法が必要となってきている。特に、⾮財務情報の中でも、環境(E)・社会(S)・企業統治(G)の評価を重要視した ESG 投資が、国連の持続可能な開発⽬標(SDGs)推進の潮流の中で、注⽬を集めている。例えば、SDSN(2018)によると、欧⽶では ESG 投資への取り組みは 2006 年時点で既に活発化している。⼀⽅、⽇本では 2015 年の GPIF（年⾦積⽴⾦管理運⽤独⽴⾏政法⼈）の責
任投資原則（PRI）署名を契機に盛り上がりを⾒せつつあるが、他国と⽐べても⽇本では未だ規模の点で普及が遅れている(GSIR,2018)。これは、⾦融・資本市場が未発達な点に加えて、投資家の短期利益志向がその要因にあるのではないかと考えた。特に後者に関して、⾏動経済学の観点においては、そもそも⼈間には⻑期的に有利な投資機会よりも⽬先の損失回避を選好す
る『近視眼的損失回避性』の傾向があることが明らかになっている（Richard ,et al,1997）。このため、⻑期的な運⽤を短期的な損失が邪魔をする構造は ESG 投資の普及において普遍的な課題であると⾔えるのではないだろうか。ここから、今回我々はこの短期的な損失を可能な限り低減させる ESG ファンドの構築を⽬標とした。

また、ESG 投資は持続可能な成⻑を遂げる企業の選定⼿段としての意義がある⼀⽅で、環境(E)・社会(S)・企業統治(G)それぞれの項⽬の⽐重は適切に決定されるべきである。例えば、経済産業省(2017)は環境(E)・社会(S)と企業統治(G)の性質と関係性の違いについて⾔及しており、各項⽬を不可分なものとして議論することの危険性を指摘している。そこで、我々は⽐重を置くべきは環境(E)であると考えた。なぜならば、環境への配慮は地球規模の影響があるため、
その緊急性は⾮常に⾼い。加えて、特に資源不⾜や気候変動等の環境問題はグローバル市場における財サービスの需給バランスに⼤きな影響を与え、企業経営における⼤きなリスク要因となり得るからだ。以上より、我々は当ファンドを ESG 投資の中でも環境(E)への投資に重点を1

これは、企業の社会的責任や倫理観などの定性要因も中⻑期的な企業価値に影響を及ぼしているためだ。

2

置くものとして位置付けた2。なお、企業が実施すべき環境への具体的な対応策については次節で述べる。

【第２節 サーキュラー・エコノミーの可能性】
我々は、サーキュラー・エコノミー(Circular Economy)という概念が、企業の環境への対応策として最も有効なものであると考えた。サーキュラー・エコノミーとは、資源の市場への投⼊・市場内での有効活⽤・市場からの回収や再⽣に⾄る広範囲の資源の循環に貢献する中で付加価値を⽣み出そうとする経済モデルである。第１図で⽰すように、これは、資源を獲得し製品を⽣産することを中⼼に据えた、リニア・エコノミー(Linear Economy)と呼ばれる従来の⼀直線型の経済モデルとは⼤きく異なる。
第１図 サーキュラー・エコノミーの経済モデル(出所) EUROPEAN COMMISSION (2015)より引⽤
このサーキュラー・エコノミーの優れている点は、環境問題の解決と同時に企業の持続的な成⻑をも実現できることだ。まず、環境問題の解決が可能である。具体的には、有限な資源の枯渇と⽣態系への影響を防ぐことが可能である。資源枯渇に関して、国際連合(2017)は今後
2100 年までに世界⼈⼝は 112 億⼈にまで達することを予測している。これに伴う更なる資源需要の増加が⽣じることは明らかであり、従来の資源の利⽤⽅法は持続可能ではない。加えて、プラスチックなどの廃棄物が様々な⽣物に与えている影響も、今後の⼈⼝増加でますますその2

環境のみに焦点を当てた投資は⼀⾒ ESG 投資には該当しないと思われるが、位置付けとしては ESG
投資の運⽤⼿法の⼀つであるサステナブルテーマ型投資に該当すると考え、本テーマを構築した。

3

危険性を⾼めるだろう。これらの問題に対して、資源の投⼊と廃棄を最⼩限に留めるサーキュ
ラー・エコノミーの経済モデルは有効な解決策となる。
そして、サーキュラー・エコノミーは環境問題への対応と同時に持続的な企業成⻑を可能にする。まず、企業の資源調達コストの軽減が可能になる。実際に、International Resource Panel（2017）は、⼈⼝増加を背景とする深刻な資源の需給ギャップが資源価格の⾼騰を招くとしている。しかし、資源循環を前提とするサーキュラー・エコノミーでは、この資源調達リスクは軽減される。また、これまで捨てられていた廃棄物の「無駄」を収益源である「富」に転換す
ることにより、市場間での競争優位を勝ち取る戦略としても機能し得る。この経済的側⾯が加えられていることこそが、環境への負荷を低減させる循環型社会の実現のみを⽬的とした⽇本の 3R(Reuse:再利⽤ Reduce:削減 Recycle:再資源化)政策との違いである。実際、サーキュラ
ー・エコノミーの経済効果は⼤きいと予測されており、アクセンチュア(2015)は、持続可能な経済を実現することで、全世界で約 4 兆 5000 億ドルの付加価値が新たに⽣じると試算している。以上から、環境問題の解決と持続的な企業成⻑を同時に実現するサーキュラー・エコノミーを推進する企業への投資は、ESG 投資の本来の⽬的である⻑期的なリターンの追求になる
と考えた。

第2章

ポートフォリオの作成【第 1 節 スクリーニングの概要】
我々は以下の第２図に⽰す⽅法でスクリーニングを実施した。
第２図

スクリーニングの全体像

4

【第２節 第 1 次スクリーニング】

サーキュラー・エコノミーに関連しているか
まず、我々はサーキュラー・エコノミー（以下、CE とする。）に関連すると考えられる企業を抽出した。前述した通り、CE とは従来の⼀⽅通⾏型の経済モデルとは異なり、投⼊した資源を循環させる、環境に考慮した持続的な経済モデルのことである。これらを推進するためには、
まず企業が⾃社の資源利⽤に対してどれだけの環境的負担を与えているのかを把握している必要があると考えた。そこから、「⾃社の資源活⽤において環境負荷を把握している企業」を CEに関連している企業と判断し、第１次スクリーニングを実施した。
企業の資源活⽤が環境に対して与える負荷は、⻑期的な視点を考慮すると、｛⾮再⽣可能資源使⽤量＊(1 - 使⽤効率)｝＊リサイクル率 ‒ 再⽣可能資源使⽤量という式で表すことができると考えた。そして、これらの説明変数から、①資源使⽤効率
リサイクル率②③再⽣可能資源の活⽤が、企業の効率的な資源利⽤において重要な判断要素になると結論付けた。そのため、これらの要素に対して定量的なモニタリングを実施しているかを第１次スクリーニングの判断軸として企業スクリーニングを⾏った。具体的な⼿法としては、①資源使⽤効率は廃棄物⽐率（廃棄物量/総資源使⽤量）、②リサイクル率は廃棄物リサイクル
量、③再⽣可能資源の活⽤は再⽣資源使⽤量と再⽣原料⽐率について、Bloomberg 端末を⽤いて各データが確認できた企業を抽出した。

【第３節

第 2 次スクリーニング】

5 つの重点分野に関連しているか
第２次スクリーニングに際し、次に我々は、CE への取り組みに特に積極的な欧州が、サーキュラー・エコノミー政策3の中で⽰した５つの優先分野を援⽤した。この意図としては、社会的要請の⾼い領域に対応することは、CE の中でも特に中⻑期での企業価値を向上させると考えたからだ。以下、各分野とその背景について説明する。

3

Closing the loop ‒ An EU action plan for the Circular Economy (2015)5

プラスチック
年間 800 万 t のプラスチックごみが世界に流⼊しており4、その多くが海洋汚染に繋がっている。プラスチックごみは間接的に主要産業にも影響を与えており、アジア太平洋地域での経済的損失は観光業で年間約 6.2 億ドル、漁養殖業で 3.6 億ドルに⾄るとの推測も存在する5。この現状に対して、国連の持続可能な開発⽬標(SDGs)では、海洋堆積物を含むあらゆる種類の海洋汚染を防⽌削減することを⽬標として掲げている。リサイクル率の向上と廃棄量の削減に貢献するためには、より効果的な分別収集、代替品の使⽤やイノベーションなどの対応が⽣産者には求められている。

⾷品廃棄物
毎年世界で⽣産される量の 3 分１である 16 億 t もの⾷品が、消費されることなく廃棄されている6。国連 SDGs では、2030 年までにこの⾷品廃棄物を半分に減少させるとする⽬標が定められている⼀⽅で、2030 年にはそれが 21 億 t にまで拡⼤するとの試算も存在する7。国連⾷糧農業機関によれば、⾷品廃棄は温室効果ガスの約 8％を占めるとされている。⽣産、輸送、販売など全ての⾷料チェーンにおいてのモニタリングや、⾷料寄付や飼料⽣産などの活⽤⼿段の模索が⽣産者には求められている。

希少原材料
従来の天然資源の⼤量消費・⼤量⽣産モデルは、それらが有限であることから当然持続可能ではない。しかし、電化製品に多く使⽤されているレアアースなどの希少原材料のリサイクル率は⾮常に低いのが現状である。天然資源は採取国の政治的状況により供給停⽌の危機にも晒されており、現状のこの低いリサイクル率は経済機会の損失をも意味している。希少原材料をベースとする製品の収集・解体・リサイクルの促進が、CE の実現には求められている。

建設・解体
先進国の景気回復や新興国の⼯業化拡⼤により、世界の建設市場は 2030 年までに 85％増加

Neufeld, L., et al. (2016)
APEC Marine Resources Conservation Working Group (2009)6
FAO(2011)
7
BCG(2018)456すると推測されている8。その⼀⽅で、資源の需給ギャップによる価格の⾼騰も予測されている。
安価で炭素集約的な原材料の利⽤や、建築廃棄物となる天然資源に対して再利⽤を考慮していない設計から、資源の適切な回収や効率的な廃棄物管理への転換が⽣産者には求められている。

バイオマス・バイオベース製品
化⽯燃料の代替として⽊材や繊維などのバイオベース原材料は、建築物、紙や⾐服など様々な製品や燃料として使⽤され得る。これは、従来の⽯油ベースの製品やエネルギーからの脱却を図ることができるという点において、CE への貢献を意味している。また、バイオベース製品
はその再⽣可能性、⽣物分解性、堆肥性の観点でも環境に対する魅⼒は⾼い。
第２次スクリーニングでは、以上の５つの重点分野に関連している企業を抽出した。具体的には各分野において、以下の第１表に⽰す基準を設けて選定を⾏った。選定においては調査資料として主に、各企業の最新の有価証券報告書と CSR レポートを⽤いた。
第１表

５つの重点分野スクリーニングの項⽬

分野

判断基準

プラスチック

再⽣可能なプラスチック原材料の使⽤・
プラスチック使⽤量削減に対する取り組みの有無

⾷品廃棄物

廃棄物削減・リサイクル促進に対する取り組みの有無

希少原材料

希少原材料の効率的利⽤・リサイクルの取り組みの有無

建設・解体

再⽣可能資源を⽤いた建設の取り組み・
解体における再利⽤への取り組みの有無

バイオマス・

バイオマス燃料の積極的な使⽤・バイオベース製品

バイオベース製品⽣産の取り組みの有無【第４節

第 3 次スクリーニング】

財務⾯での魅⼒があるか
最後に、第３次スクリーニングとしてファンダメンタルズ分析を⾏った。これは、現実に投8

Global Construction Perspectives, Oxford Economics (2015)7資家の保有を期待できるファンドを⽬指すためには、定量的な財務データに基づいた説明も可能であることが必要だと考えたためである。⽤いた指標は以下の第２表の通りである。
第２表

安全性分析

財務スクリーニングの項⽬

流動⽐率

成⻑性分析

⾃⼰資本⽐率純資産成⻑率CF 有利⼦負債⽐率

売上⾼成⻑率CF 成⻑率

収益性分析

ROE EVA CF マージン

割安性分析

PSR PCFR ミックス係数

各指標は⽇本経営分析学会（2015）、⻘⽊他（2016）、Graham（2003）を参考に B/S、P/L、
C/F の財務３表から選出に偏りが出ないように抽出した。次に、これらの指標に関して業種毎の計算を実施し、下の第３表に⽰す配点で点数付けを⾏った。ただし、CF 有利⼦負債⽐率、
PSR、PCFR、ミックス係数については値が⼩さいことが望ましいとされるため、偏差値の低い企業から表とは逆の順で配点を⾼く付けている。それぞれの分析項⽬において３指標合計１５
点満点、全体では合計６５点満点で各企業の評価を⾏った。なお、これらのデータは主にBloomberg 端末を⽤いて収集・算出した。
第３表

財務スクリーニングの配点⽅法

偏差値

〜４０

４０〜４５

４５〜５０

５０〜５５

５５〜６０

６０〜

得点

０点

１点

２点

３点

４点

５点

それでは以下の第４表にて、これまでのスクリーニングで抽出された銘柄候補企業を⽰す。
第４表

銘柄候補企業⼀覧

銘柄候補企業⼀覧
INTC USASML NA

GRAM BD

6677 JPDNA FH

1918 HK

RDF SJ

TCL AUKSP ID

CSL AU4516 JP

4503 JP
8

4452 JPOR FP

ADPLRA CZSALM NO

2702 JPDIS USFNH MK【第５節

投資⽐率の決定】

本節では、前節までのスクリーニングにおいて選出された企業への投資⽐率を決定する。我々は投資⽐率の決定⼿法として Markowitz(1952)の平均分散モデルを⽤いた。
具体的には、Bloomberg 端末より資産配分オプティマイザを⽤い、効率的フロンティアを導出した。各銘柄の対象株価期間は、⼀部対象企業の上場年数を考慮し、2017 年 1 ⽉から 2019年 6 ⽉までの 3 年間の年次データを⽤いた。また、効率的フロンティアの導出に際して、平均分散ポートフォリオの⽋点として少数資産への集中投資が起こり得るとの指摘（Braga,2016)を踏まえ、各銘柄に対しては最⼤ウェートを 15％まで設けた。そして、今回のファンド構築に関して、純粋なリターン追求よりもリスク管理を重視したポートフォリオこそが、短期的損失を忌避する投資家により訴求⼒があると考え、ポートフォリオのリスクを最⼩化する投資⽐率を⽤いた。以下の第３図にて、導出された効率的フロンティアを⽰す。
第３図 効率的フロンティア(出所) Bloomberg 端末を⽤いて独⾃作成
以上より、我々は以下の第５表に⽰す 14 社に投資⾦額を配分した。これが、我々の構築したファンドであり、サーキュラー・エコノミー推進ファンドと名付けた。
9第５表

CE 推進ファンドのポートフォリオ

選出企業⼀覧

投資⽐率

INTC US

0.70%

GRAM BD

8.00%

DNA FH

3.10%

RDF SJ

8.60%

TCL AU

15.00%CSL AU

1.80%

4452 JP

2.30%

OR FP

8.80%

ADPLRA CZ

15.00%SALM NO

3.60%

2702 JP

9.80%

DIS US

8.00%

FNH MK

7.70%

2004 JP

7.50%

合計

99.9%

第3章
【第１節

投資家へのアピール

投資銘柄の取り組み紹介】

今回我々が選定した企業 14 社について、個別銘柄ごとにその事業内容及び選定のポイントとなった取り組みについてまとめた。尚、特記事項がない限り公式ホームページのニュースリ
リース及び IR 情報を元に表を作成した。

10

11

【第 2 節ファンド分析】

リターンの推移
2019 年 7 ⽉ 22 ⽇時点でのリターンを以下第４図に⽰す。ファンド構築に際して、我々は⽇本の代表的な株価指標である⽇経平均株価を⽐較ベンチマーク指標とした。22 ⽇時点で CE 推進ファンドはベンチマークのリターンを上回っていたため、リバランスは実施しなかった。また、リスクに関しても、⽇経平均株価と⽐較して安定した値動きをしていることが読み取れる。
特に下⽅リスクに関しては、測定期間において株価が急落することはなく、我々が当初から想定していた短期での損失リスクを抑えたファンドを構築することができた。
第４図

CE 推進ファンドのリターン推移(出所) Bloomberg 端末より引⽤
12

リターンとリスクに関する分析
次に CE 推進ファンドの基本的なパフォーマンスの分析を⾏う。ベンチマーク指標として⽇
経平均株価を⽤いた。我々のファンドは、３週間という短期間においても⾼い平均リターンと低いリスク を実現できていることが下の第６表よりわかる。なお、これらの数字は全て

Bloomberg 端末を⽤いて算出した。
第６表

ファンドの基本パフォーマンス

CE 推進ファンド

ベンチマーク（Nikkei 225）

平均収益率（年率）40.00%

26.53%

標準偏差（年率）

6.43%

16.53%

シャープ・レシオ

4.24

1.11

また、短期的損失の程度を把握するために、ポートフォリオのリスク⾯についてのより詳細な分析を⾏った。この分析に⾄っては、下⽅リスクと VaR 検定を⽤いた。まず、下⽅リスクとは⼀定期間における平均収益率を下回った期間のリターンの標準偏差を表し、期待収益率が上がった際の標準偏差への影響を排除したものである。つまり、株価が下がった際の標準偏差の影響のみを考慮した数字となるため、この値が⼤きくなるほど、リスクが⾼くなることが⽰される。次に、VaR 検定とは、⼀定期間におけるポートフォリオの予想最⼤損失を特定の信頼区間の中で測定するものである。推定の際には、ポートフォリオの⾮線形リスクに対応するため、検討⼿法の⼀つであるモンテカルロ・シミュレーション法を採⽤し、信頼区間 99.5%で検定を⾏った。結果は以下の第７表に⽰す。
第７表

下⽅リスクと VaR 検定

CE 推進ファンド

ベンチマーク（Nikkei 225）

下⽅リスク（年率）

4.70%

10.87%VaR 99.5% (MC)

8.56%

14.32%

分析の結果、CE 推進ファンドのポートフォリオは、ベンチマークと⽐較した際にいずれの指標においても、リスクを考慮した場合には投資により適したものであることが⽰された。
13

第 4 章 終わりに
今回我々は環境(E)に⽐重を置いた ESG 投資という理念の元、ファンド構築を実現することができた。特に、投資テーマに際して、地球の持続可能性という社会課題解決と、投資家のリターン追求という⼀⾒⼆項対⽴に映る⼆つの要素を満たすものを模索し続けた。環境問題が⽇々深刻化していく中、サーキュラー・エコノミー(CE)という概念が国際社会の中でも⼤きな潮流になっていくことは間違いないだろう。
本論⽂の課題は２点ある。まず、CE の捉え⽅である。今回は資源管理という側⾯に重点を絞ったが、CE には IoT 技術、シェアリングプラットフォームなどその⽅法論は多様である。しかし、そのようなサービスを提供する企業は未上場ベンチャー企業が多く、今回彼らに投資という形で⽀援できないことは⾮常に悔やまれる。また、ポートフォリオ構築に⾄って、今回は平均分散モデルを⽤いて最適保有⽐率を実現したが、リスク分析という側⾯においてはリスク
パリティ戦略など多様な⼿法が考案されている。それらの⼿法を⽤いることも本ファンドのリ
スク管理の精度をより⾼めることになったかもしれない。
最後に、今回の学習に際して熱⼼にご指導いただいた新関三希代教授と、学⽣からはあまり⾝近ではない投資学習という貴重な機会を設けて下さった Bloomberg の関係者の皆様に深く御礼申し上げて本レポートの結びとさせていただきます。ありがとうございました。

第 5 章 参考⽂献
Braga, M, D. [2016]. Risk-Based Approaches to Asset Allocation. Springer Briefs in Finance.
BCG. [2016]. Tracking The 1.6-Billion-Ton Food Loss and Waste Crisis.
https://www.bcg.com/publications/2018/tackling-1.6-billion-ton-food-loss-and-wastecrisis.aspx (accessed 2019-7-22).
EUROPEAN COMMISSION. [2015]. Closing the loop ‒ An EU action plan for the Circular Economy.
https://eur-lex.europa.eu/resource.html?uri=cellar:8a8ef5e8-99a0-11e5-b3b701aa75ed71a1.0012.02/DOC_1&format=PDF (accessed 2019-7-22).
FAO. [2011]. Global Food Losses and Food Wastes. http://www.fao.org/3/mb060e/mb060e00.htm
accessed 2019-7-22).
Global Construction Perspectives. [2015]. WORLD ECONOMIC LEAGUE TABLE 2015. Oxford
Economics.
Global Sustainable Investment Alliance. [2018]. 2018 Global Sustainable Investment Review.

14http://www.gsi-alliance.org/wp-content/uploads/2019/03/GSIR_Review2018.3.28.pdf(accessed 2019-7-22).
Graham, Benjamin. [2003]. The Intelligent Investor. Harper Business.
International Resource Panel. [2017]. Resource Efficiency: Potential and Economic Implications.
https://www.resourcepanel.org/sites/default/files/documents/document/media/resource_ef
ficiency_report_march_2017_web_res.pdf (accessed 2019-7-22).
Markowitz, H. [1952]. Portfolio selection. The Journal of Finance.
Mcilgorm, Alistair & Campbell, HF & Rule, Michael. [1952]. Understanding the economic benefits andcosts of controlling marine debris in the APEC region. SCE.
Neufeld, L., et al. [2016]. The new plastics economy: rethinking the future of plastics. World Economic
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Richard H. Thaler, Amos Tversky, Daniel Kahneman, Alan Schwartz. [1997]. The Effect of Myopia andLoss Aversion on Risk Taking: An Experimental Test. Oxford University Press.
SDSN. [2018]. SDG Index and Dashboards 2018.
https://s3.amazonaws.com/sustainabledevelopment.report/2018/2018_sdg_index_and_dashboards_report.pdf (accessed 2019-7-22).
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15

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