証券経済研究第111号（2020.9）

日本の株式市場の流動性―2000年以降のデータに基づく分析―＊
楊
堀
要

敬

晨＊＊
一＊＊＊

旨

本稿は2000年以降の日本の株式市場のデータを用いて，様々な流動性に関する指標の特徴を考察している。はじめに株式市場における流動性の概念を説明する。流動性の代表的な指標である，取引量，回転率，スプレッド，Amihud の非流動性指標，Pastor・Stambaugh の指標，ゼロリターン日の割合，Liu の指標を紹介し，それぞれの指標が持つ経済学的な含意や背景となる制度的要因を明らかにする。次に東京証券取引所のうち， 1 部， 2 部，マザーズのデータを用いて，各市場の流動性の指標を計算した。その計算結果から得られた主な結果は以下の通りである。第 1 に， 2 部とマザーズに比べ，東証 1 部は回転率を除くすべての指標から判断すると流動性が最も高い。第 2 に，流動性の指標間の相関関係を分析したところ，相関係数の符号はほぼ予想された結果が得られたものの全体的に相関関係が高くない。また各指標間の相関係数も時間を通じて安定的ではない。
第 3 に，東証 1 部で収益率が正の日と負の日とで区別して流動性を計算すると，
正の日の方が負の日に比べて流動性が高い。第 4 に東証 1 部では Amihud の指標に規模バイアスが存在する可能性がある。

目

次

Ⅰ．はじめに3 ．Amihud の非流動性指標

Ⅱ．流動性の指標

4 ．Pastor・Stambaugh の指標

1 ．取引量と回転率

5 ．ゼロリターン日の割合と Liu の指標

2 ．スプレッド

6 ．上昇市場と下落市場における流動性の違い＊本稿の作成に当たり，「Workshop on Recent Developments and Trends in Japanese Financial Markets and Behavioral ����Eco�
nomics」参加者，本誌編集委員及び査読者より有益なコメントを頂きました。記して感謝申し上げます。また共著者のうち，
楊は西安外国語大学の科研費（No.16XWC02）及び陝西省教育庁科研費（No.18JK0641），堀は関西学院大学個人特別研究費による助成を受けている。
＊＊〒710128

中国陝西省西安市長安区文苑南路 1 号，Email: yangchen_yoshin@163.com＊＊＊〒662-8501

兵庫県西宮市上ケ原一番町1-15，Email: khori@kwansei.ac.jp

77

日本の株式市場の流動性
Ⅲ．本稿のデータと流動性指標
1 ．データ3 ．相関関係
4 ．収益率が正の日と負の日に分けた流動性指標

2 ．代表的な流動性指標
3 ．上昇市場と下落市場に分けて計算された流動性指標の結果
Ⅴ．日本の株式市場の流動性に関する議論
1 ． 日本の株式市場を対象とした流動性研究のⅣ．分析結果サーベイ

1 ．記述統計量
2 ．長期時系列の推移

2 ．日本の株式市場における Amihud の指標
Ⅵ．終わりに括的に分析した研究は太田・宇野・竹原［2011］

Ⅰ．はじめにである。しかし太田・宇野・竹原［2011］は2010年までのデータを用いた分析であり，2010

本稿の目的は，日本の株式市場における流動

年代の日本の株式市場の流動性について詳細に性を計測し，その特徴を説明することである。

分析した研究は存在しない。本稿では2000年以「流動性」という言葉はいくつかの異なる文脈降のデータを用いて，約20年間で日本の株式市で用いられているが，本稿では株式市場におけ場の流動性がどのように変化してきたのか，明る流動性，すなわち市場における株式の売買のらかにしたい。

しやすさに焦点を当てている。投資家にとって本稿の構成は以下の通りである。第 2 項では「流動性が高い」とは，証券の価格に影響され流動性の指標を説明する。第 3 項では本稿で用ることなく，いつでも，希望するだけの数量のいたデータを説明する。第 4 項では流動性を計

取引を瞬時に成立させることができる状態を意測した結果が紹介される。第 5 項では日本の株味する。つまり最小の費用で，量的な制約もな

式市場の流動性に関する議論を紹介する。第 6

く，自分の望む時に待ち時間なしに取引を執行

項では結論が述べられる。

できる市場が，流動性の高い市場と言っていいだろう。

Ⅱ．流動性の指標

現実の株式市場では様々な制度や規制の下で取引が行われているが，こうした制度や規制

流動性は金融市場における売買の容易さを表

は，流動性に基づいて評価することができる。

す概念である。その一方で，金融市場における

なぜなら投資家は流動性の高い株式市場で取引「売買の容易さ」は抽象的な概念である。これをすることにより，より効率的に資金を運用，を量的に評価しようとすると，市場のどの側面

調達することができるからである。したがってに注目するかによって様々な基準が存在するこより優れた株式市場を設計するためには，そのとになる。株式市場においても，その流動性を

市場の流動性を把握しておくことは不可欠であ

捉えようとする様々な流動性指標が存在する。

る。

本稿では以下で 7 種類の代表的な流動性の指標

日本の株式市場を対象としてその流動性を包78を説明する。

証券経済研究第111号（2020.9）

際，価格変動のリスクに直面するため，在庫リ

1．取引量と回転率

スクの対価を要求する1）。一方，逆選択コスト

取引量は一定の期間（例えば 1 日）に売買がのモデルでは，マーケットメーカーは市場に情成立した発行済株式数のことである。回転率

報トレーダーが存在していることを認識していturnoverit は，株式 i の発行済株式数のうち，るが，どの注文が情報トレーダーによるものか

取引日 t に取引された株式数のことであり，は識別できない。そこで，マーケットメーカー

Datar et al.［1998］によると，以下の⑴式のは情報トレーダーとの取引によって被られる損ように定義される。

失を相殺する為に，ビッドアスク・スプレッド

trading volumeit
turnoverit＝
outstandingit⑴

ここで trading volumeit は株式 i の取引日 t における取引高，outstandingit は株式 i の期間 t
における発行済株式数を表している。

を設定する2）。スプレッドが大きいということ
は，取引費用が高い，情報非対称性の程度が高いということを意味する。

3．Amihud の非流動性指標

この指標は，執行可能な取引量が発行済株式

株式の取引が価格に与えるインパクトを流動数の大きさによって制約されるので，流動性を性の指標として用いたものに，Amihud［2002］

銘柄間で比較する場合には，取引量より適切なが提案した非流動性指標がある3）。この指標指標である。ただし，この 2 つの指標は取引がは，取引金額 1 単位当たりの価格の変化の絶対頻繁に行われる新興市場において，個人投資者

値に関して，ある一定期間（例えば年間）の平が短期的な利鞘を求める結果を反映している可均値を計算したものであり，以下の⑶式のよう能性があり，株式の取引の容易さを表すとは必に定義される。

ずしも言えない点が問題である。

｜rit｜（ volume ）ILLIQi＝average

2．スプレッドit⑶

ここで｜rit｜は株式 i の取引日 t における収益

スプレッド spreadit は，株式 i の時点 t にお率の絶対値，volumeit は株式 i の取引日 t における売り値と買い値の差で，ビッドアスク・ス

ける取引金額，また average（・）は年間の平プレッドとも呼ばれている。

均値を計算していることを表している。

spreadit＝

askit－bidit

midpointit⑵

この値が大きいほど，オーダーフローが株式の価格に与えるインパクトが大きく，流動性が

ここで ask（biditit）は，株式 i の時点 t における

低いと見なすことができる。またこの指標は情最良売り気配（最良買い気配），midpointit は，

報トレーダーの取引によって生じたオーダーフ

askit と bidit の仲値を表している。

ローの不均衡と価格変化の関係を反映し，情報

スプレッドは在庫リスクへの対価でもあるの非対称性の代理変数として用いることもでき

し，情報トレーダーの存在によって生じる逆選る4）。なぜなら情報に基づく取引が発生する場

択コストでもある。在庫リスクのモデルでは，合，取引によって生じる価格の変化は大きくな

マーケットメーカーは市場に流動性を提供するると考えられるからである。ただし，この指標

79日本の株式市場の流動性には問題点があり，取引量がゼロのケースを考るので，株式の収益率の負の自己相関（あるい慮していない。すなわち流動性が極めて低く取は価格のリバーサル）が観察される7）。

引が全く成立しない日の volumeit は 0 になる

Amihud の指標は同一取引日における注文がため，⑶式の計算に用いることができない。し株価の変化に与える影響を計測するのに対したがって非流動性の程度を過小評価してしまうて，Pastor・Stambaugh の 指 標 は， 前 日 の 取可能性がある。

引が翌日の株価に与える影響を測定するものであり，リターンリバーサルメジャーとも呼ばれ

4．Pastor・Stambaugh の指標ている。また，この指標は個別銘柄の流動性を

Pastor and Stambaugh［2003］はオーダー捉えるより，市場全体の流動性をより精確に捉

フローによって生じた一時的な株価の変動に焦

え る こ と が で き る。 し か し，OLS で 係 数γi，t点を当てた。彼らは取引量と関係する株価のリを推定する際， 1 か月の区間に少なくとも16個

5）バーサルを非流動性指標として提案した 。具の観察対象が要求される8）。したがって，もし体的に，ある株式 i の t 月における非流動性指ある株式について 1 か月の間に取引した日数が標は以下の⑷式の回帰係数γi，t によって定義さ16日以下の場合，この評価方法が使えなくな

れる。

る。

e
i，
d＋1，t

r

＝θi，t＋φi，tri，d，t＋e＊
γi，tsign（ri，d，t） vi，d，t＋ϵi，
d＋1，
t

⑷

5．ゼロリターン日の割合と Liu の指標e
ここで ri，d，t は t 月の取引日 d における株式 i のAmihud や Pastor・Stambaugh の 指 標 の 問

超過収益率（＝ri，d，t－rm，d，t）を，ri，d，t は t 月の題点を回避したのが，Lesmond et al.［1999］

取引日 d における株式 i の収益率，vi，d，t は t 月

や Liu［2006］ が 提 案 し た 指 標 で あ る。����
Les�

の取引日 d における株式 i の取引量（金額）をmond et al.［1999］は，非流動性の指標とし表す6）。右辺の第 2 項目は取引量と関係しないて一定期間における収益率がゼロの日の割合を

収益率のリバーサルを反映するのに対して，第提案している。彼らの考え方によれば，期待収

3 項目は取引量と関係する収益率のリバーサル

益率の平均値が取引にかかるコストを下回る場をとらえている。

合，取引が行われないのでゼロリターン日が観

流動性が低い場合，流動性のコストを反映し察される。

たγi，t は負でありかつ絶対値が大きいことが予

また，取引が生じない日数と取引が成立して想される。この指標は Campbell et al.［1993］

いる日数の流動性を共に捉えられる指標を提案のモデルに基づいているが，彼らのモデルでしたのは Liu［2006］である。ある株式 i の期

は，取引量と関係しない株価変動はファンダメ

間 t における Liu の指標 LMit は以下のようにンタルズによる一方，取引量と関係した株価変定義される。

動は流動性トレーダーの買い注文あるいは売り
注文の圧力によると考えられている。後者の場［

LMit＝ztvditx ＋］

1 /turnover itx
21x
×
deflator
NoTD⑸

合，流動性の提供者となるマーケットメーカー

ここで ztvditx は，株式 i の期間 t における過去はこれらの注文を吸収するための対価を要求す

x か月の取引量が 0 の日数を，turnoveritx は株

80

証券経済研究第111号（2020.9）式 i の期間 t における回転率を過去 x か月分合

下落する場合，レバレッジ制約により投資家は計したもの，deflator は括弧の中の 2 項目を 0

保有する株式の売却を要求されることがある。

と 1 の間に収めるための任意の定数，NoTD

また，下落市場では非流動的な株式への需要がは取引日数を表している。

減るので，投資家は下落市場の流動性をより重この指標は回転率を取引量 0 の日数で調整し視している10）。そこで，Brennan et al.［2013］

たものであり，取引の執行スピードから流動性

は収益率が正の日と負の日に分けて，それぞれを最初に捉えている。取引量 0 の日数は，過去

Amihud の非流動性指標を計算し，資産価格への一定の期間における取引の連続性と，オーの効果を分析した。その結果，非流動性プレミ

ダーの執行に際して生じる潜在的な遅れや難し

アムは主に収益率が負の日に観測された流動性さを示す。つまり，取引の欠落は非流動性の程の影響を反映していることを示した。

度を表し，取引の欠落が頻繁であるほど，株式の流動性が低くなる。

Ⅲ．本稿のデータと流動性指標

またこの指標には 2 項目に回転率が含まれていて，取引量の側面を反映している。さらに，

この項では本稿で使用するデータを紹介し，Lesmond et al.［1999］のコンセプトと同じ，株式市場の流動性を捉える 7 種類の代表的な流流動性の高い株式ほど，取引にかかるコストが動性指標の計測方法を説明する。さらに上昇市

低いため，Liu の指標も取引費用の代理変数と場と下落市場に分ける流動性指標の計測方法もして用いられる。

述べる。

これまで説明した流動性の指標の特徴を整理すると，市場参加者の間の情報の非対称性が流1．データ動性に与える影響を反映した指標は，スプレッ

本稿では，東証 1 部，東証 2 部と東証マザー

ドと，Amihud の指標，Pastor・Stambaugh のズ全上場銘柄を対象に，2000年 1 月 1 日から指標である。また様々な制度的要因を含む取引

2018年 4 月30日までの約20年間の日次データを費用の存在が流動性に与える影響を反映した指用いて流動性指標を計算する11）。具体的には，標は，取引量と回転率，ゼロリターン日の割

全銘柄の取引高，権利落ち調整済み終値，最良合，Liu の指標である9）。ただし，これらの指売り気配と最良買い気配，発行済株式数，時価標はそれぞれ，流動性を限定された視点から捉総額などのデータを用いる。本稿の分析対象会

えているに過ぎないので，分析目的に応じて適社数は東証 1 部の2956社，東証 2 部の1546社と切な流動性指標を選ぶことが重要である。

東証マザーズの551社となっている。

6．上昇市場と下落市場における流動性の違い

2．代表的な流動性指標
日本の株式市場の流動性を計測するために，株価が上昇しているような市場と下落してい取 引 量 と 回 転 率，Liu の 指 標，Amihud の 指るような市場とでは，レバレッジ制約などに標，スプレッド，ゼロリターン日の割合と ����Pas�

よって流動性が異なっている。例えば，株価がtor・Stambaugh の指標を，それぞれ以下の⑹81日本の株式市場の流動性式から⑿式までのように計算する。
1
Dit

株式 i の y 年のゼロリターン日の割合 zerosiy

trading volumeid
outstandingid
d＝1
Dit

turnoveriy＝1
lnvolumeiy＝
Dit

Dit
d＝1

⑹

ln（trading volumeid）⑺はzrdiy
zerosiy＝（zrdiy＋notdiy）⑾のように計算される。ここで zrdiy は，株式 i

こ こ で turnoveriy は 株 式 i の y 年 の 回 転 率，の y 年の収益率が 0 の日数を，notdiy は y 年のlnvolumeiy は株式 i の y 年の取引量に自然対数

取引日数を表している。

をとったものである。また trading volumeid は

y 年 に お け る 株 式 i の Pastor・Stambaugh

取引日 d における株式 i の取引高，�����������
outstandin�

の指標 PSi，y は以下の推定式を用いて計算されgid は取引日 d における株式 i の発行済株式数

る。
e
e
ri，
（ri，
d＋1，y＝θi，
d，
y）
y＋φi，
y ri，
d，
y＋PSi，
y signを表している。
株式 i の y 年の Liu の指標 liuiy は，［

1/（liuiy＝ ztvdiy＋
0＜＊vi，d，y＋ϵi，d＋1，y］

turnoverid） 21＊12
×deflator
notdiyDiy

d＝1

turnoverid）＜1
deflator

1/（

Diy

⑻

d＝1

ここで r

e
i，d＋1，y⑿は y 年の取引日 d＋1における株式 i の 超 過 収 益 率（＝ri，d＋1，y－rm，d＋1，y） を 表す12）。ri，d，y は y 年の取引日 d における株式 i のe
収益率で，r i，d，
y は y 年の取引日 d における株のように計算される。ここで ztvdiy は，株式 i

式 i の超過収益率である。vi，d，y は y 年の取引日の y 年の取引量が 0 の日数を，d における株式 i の取引高（兆円）を表す。

Diy
d＝1

turnoverid は

株式 i の取引日 d における回転率を，y 年の 1

ϵi，d＋1，y は誤差項を表す。

年間で合計したもの，deflator は括弧の中の 2

7 種類の流動性指標のうち，回転率と取引量

項目を 0 と 1 の間に収めるための任意の定数，

は流動性を表す一方，Liu の指標，Amihud の

notdiy は y 年の取引日数を表している。

指標，スプレッド，ゼロリターン日の割合とamihudiy＝1
Diy（ tvyen ）×10 

Diy

｜rid｜

d＝1

id

8

⑼

こ こ で amihudiy は 株 式 i の y 年 の Amihud の

PS は非流動性を表している。

3．上昇市場と下落市場に分けて計算された流動性指標

指標，｜rid｜は取引日 d における株式 i の収益率の絶対値，tvyenid は株式 i の取引日 d におけBrennan et al.［2013］と同様に，前項で説る取引金額（円），Diy は年間の取引日を表して明したゼロリターン日以外の流動性の指標を，いる。

収益率が正の日と負の日に分けて計算する。回
1
Diy

spreadiy＝Diy
d＝1

askid－bidid
midpintid⑽

転率，取引量とスプレッドについては，毎年銘柄ごとに収益率が正の日と負の日に分けてそれ

ここで spreadiy は株式 i の y 年のスプレッド，

ぞれの平均値を用いる。Amihud の指標は⒀式

askid（bidid）は，株式 i の取引日 d における最と ⒁ 式 を 使 っ て， 収 益 率 が 正 の 日 の 指 標

良売り気配（買い気配），midpointid は，askid

amihudpiy と負の日の指標 amihudniy を計算すと bidid の仲値を表している。

る。

82

証券経済研究

1
Dit

amihudpiy＝1
Ditamihudniy＝max（0，rid）
×108
d＝1
tvyenid［］Dit

関係を紹介する。第 4 項は上昇市場と下落市場⒀に分けて計算した流動性指標の結果を示す。

［－ tvyen ］×10  ⒁min（rid，0）

Dit

d＝1

第111号（2020.9）

1．記述統計量8id

図表 1 のパネル A，パネル B とパネル C は

Ⅳ．分析結果それぞれ東証 1 部， 2 部とマザーズにおける 7
種類の流動性指標の記述統計量を示している。

本項では，第Ⅲ項で説明した様々な流動性指

東証1部上場企業の取引量の平均値は標を用いて，日本の株式市場の流動性の特徴を

11.6576で あ り， 2 部 の9.6200と マ ザ ー ズ の明らかにする。第 1 項は代表的な流動性指標の8.6616より遥かに大きい。一方，東証 1 部上場

記述統計量を紹介する。第 2 項と第 3 項はそれ企業の回転率の値（0.0048）は， 2 部上場企業

ぞれこれらの指標の長期時系列推移とその相関の値（0.0035）より大きいが，いずれもマザー

図表 1
変数

標本数

記述統計量

平均値

標準偏差

最小値

最大値

パネル A：東証 1 部
回転率
取引量
Liu
Amihud
スプレッド
Zeros
PS

35031
35031
35031
35031
35025
35031
34952

0.004811.6576
2.18250.92410.00700.06160.09060.01302.3542
16.5488
10.18240.01090.04892.29890.00000.89380.00000.00000.00000.0000－27.1955

0.535619.2231237.7793
681.9702
0.66670.5000309.8403

0.0125
1.891837.751062.4436
0.02100.06569.31030.00001.29930.00000.00000.00000.0000－46.7467

0.719517.5015251.9980
2307.9640
0.47010.5000897.1417

0.0001
1.39740.00010.00010.00090.0000－228.2542

3.893817.1686180.5616
26597.0500
0.63330.4688501.5059

パネル B：東証 2 部
回転率
取引量
Liu
Amihud
スプレッド
Zeros
PS

10779
10779
10779
10760
10773
10784
10594

0.00359.620022.2850
6.03180.02180.12630.2797

パネル C：東証マザーズ
回転率
取引量
Liu
Amihud
スプレッド
Zeros
PS

3382
3382
3382
3382
3382
3382
3097

0.0276
8.66163.8646226.2344
0.01380.06575.59790.0912
3.369511.67321125.5260
0.01630.062031.4403（注） パネル A，B と C はそれぞれ東証 1 部， 2 部とマザーズにおける 7 種類の流動性指標の記述統計量を表す。Liu は⑻式の指標，Amihud は⑼式の指標，Zeros は⑾式の指標，PS は⑿式の指標を表す。分析期間は2000年から2018年である。

83

日本の株式市場の流動性

ズ上場企業の値（0.0276）を下回っている。 1

最も大きい。この結果は Amihud の指標と整部と 2 部に比べ，マザーズに上場している企業合的である。また 3 市場とも平均値が正である

は設立後の年数が短く今後の成長性が期待されことから情報的な取引に基づくモメンタムが生ていて，短期的な利鞘を求める新興市場の一般

じていることがわかる。

的な性質を反映していると考えられる。
Liu の指標とゼロリターン日の指標による

2．長期時系列の推移と，東証 1 部上場企業の平均値がいずれも最も続いて，東証 1 部， 2 部とマザーズにおける小さいのに対して， 2 部上場企業の平均値が最7 種類の流動性指標の時系列推移を見よう。まも大きい。つまり，東証 2 部は取引が発生してず図表 2 を見ると，東証 1 部と 2 部と比較するいないケースが多くて， 3 市場の中では最も取と，マザーズ上場企業の回転率は時系列的な変引費用が高いことを示唆している。東証 1 部上

動 が 大 き く， 特 に2005年（0.0583） と2014年

場企業と比べて，内需の中小型株が多い東証 2（0.0509）に約 5 ％を記録した。

部市場では株式の流通量や売買高が少ないたられる。また，大量の資金を扱う機関投資家の積極的な参入もなく，他の市場よりも取引費用が高いことが予想される。
情報の非対称性の影響を反映した流動性指標
は Amihud の指標とスプレッド，PS の指標である。東証 1 部上場企業の Amihud の指標の平 均 値 は0.9241， 2 部 上 場 企 業 の 平 均 値 は6.0318，マザーズ上場企業の平均値は226.2344

図表 2

回転率の時系列推移
T1回転率
T2回転率
Tm回転率

0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0

2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018

め，売買が成立しないことも珍しくないと考え年（注） T1回転率，T2回転率と Tm 回転率はそれぞれ東証 1部， 2 部とマザーズに上場している全銘柄の回転率の年次平均値を表す。

である。つまり，情報に基づく取引によって生

図表 3 によると，東証 1 部と 2 部の取引量がじた価格のインパクトは東証 1 部が最も小さ

横ばいである一方，マザーズは市場開設して以く，次は 2 部，マザーズが最も大きいことを示

来2005年まで徐々に増加し，2014年には東証 1唆している。また，スプレッドの平均値は，東部に追いつく傾向を示している。

証 1 部上場企業の0.0070が最も小さく， 2 部上場企業が0.0218であり，マザーズ上場企業が0.0138である。したがって情報に基づく取引によって生じた価格のインパクトはマザーズ上場
企業よりも 2 部上場企業の方が大きいことにな

取引量の時系列推移

T1取引量
T2取引量
Tm取引量

果とは異なっている。PS の指標の平均値は 3

2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018

り，この結果は Amihud の指標が示唆する結

図表 3
14
12
10
8
6
4
2
0

市場とも正で，東証 1 部上場企業が最も小さ（注） T1取引量，T2取引量と Tm 取引量はそれぞれ東証 1部， 2 部とマザーズに上場している全銘柄の取引量（対数をとったもの）の年次平均値を表す。

く，次いで 2 部上場企業，マザーズ上場企業が84

年

証券経済研究

図表 4 は Liu の指標の時系列的推移を示している。東証 2 部，マザーズ， 1 部の順に Liu の第111号（2020.9）

2 部とマザーズは情報的な取引の影響が大きい
ことがわかった。

指標の変動が大きい。2012年までは東証 1 部の図表 6 はスプレッドの時系列推移を示してい

Liu の指標が最も小さいが，2013年以降はマる。東証 1 部はスプレッドの変動が安定していザーズの指標が最も小さくなって，近年はマるのに対して，東証 2 部とマザーズは2010年以ザーズの取引の執行スピードが最速であること

前にスプレッドの変動が大きい。Amihud の指を示唆している。

標と同様に，2003年以前と2008から2012年の間は東証 2 部とマザーズでスプレッドの値が上昇

図表 4

Liu の指標の時系列推移

している。

T1Liu
T2Liu
TmLiu

50
40

図表 6

30

T1スプレッド
T2スプレッド
Tmスプレッド

0.05

20

0.04

10

スプレッドの時系列推移

0.03
年（注） T1Liu，T2Liu と TmLiu は そ れ ぞ れ 東 証 1 部， 2 部とマザーズに上場している全銘柄の Liu の指標の年次平均値を表す。Liu は⑻式の指標を表す。

図表 5 は Amihud の指標の時系列推移を示している。2000年以降は，東証 1 部の Amihud

0.02
0.01
0
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018

2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018

0

年

（注） T1スプレッド，T2スプレッドと Tm スプレッドはそれぞれ東証 1 部， 2 部とマザーズに上場している全銘柄のスプレッドの年次平均値を表す。

の指標は安定的であるのに対して，東証 2 部と図表 7 はゼロリターン日の割合の時系列推移

マザーズの指標は大きく変動している。特にを示している。 3 市場のうち，東証 2 部はゼロ

2003年以前と2008から2012年の間は，東証 2 部

リターン日の割合の値が最も大きい。これは売とマザーズの指標は高い値を示している。つま買が少ない東証 2 部における取引費用が最も大りこの時期，東証 1 部において情報的な取引にきいことを意味している。またゼロリターン日

よる流動性への影響が小さいのに対して，東証の割合の変動に関して，東証 1 部は安定的な傾20
15Amihud の指標の時系列推移
T1Amihud
T2Amihud
TmAmihud

1,000
800
600

10

400

5

200

0

0
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018

図表 7

1,200

年

（注） T1Amihud，T2Amihud と TmAmihud はそれぞれ東証 1 部， 2 部 と マ ザ ー ズ に 上 場 し て い る 全 銘 柄 のAmihud の 指 標 の 年 次 平 均 値 を 表 す。 左 縦 軸 は
T1Amihud と T2Amihud の 値， 右 縦 軸 は TmAmihudの値である。Amihud は⑼式の指標を表す。

0.18
0.16
0.14
0.12
0.1
0.08
0.06
0.04
0.02
0

ゼロリターン日の割合の時系列推移
T1Zeros
T2Zeros
TmZeros

2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018

図表 5
25

年

（注） T1Zeros，T2Zeros と TmZeros は そ れ ぞ れ 東 証 1
部， 2 部とマザーズに上場している全銘柄のゼロリター
ン日の割合の年次平均値を表す。Zeros は⑾式の指標を表す。

85

日本の株式市場の流動性

向を示す一方，マザーズは時間の経過を通じて変動が大きい。

的である。
以上の結果をまとめてみると，情報の非対称

図表 8 は Pastor・Stambaugh の指標の時系性が流動性に与える影響を反映したスプレッド

列推移を示している。 3 市場のうち，マザーズと，Amihud の 指 標，Pastor・Stambaugh のは PS の指標の値が最も大きい。また，東証 2

指標は比較的同じように変動している。これに部とマザーズは2007年から2013年までの間に大対し，様々な制度的要因を含む取引費用の存在

きく変動しているのに対して， 1 部は時間の経が流動性に与える影響を反映した取引量と回転過を通じてほぼ安定的な傾向を示している。こ率，ゼロリターン日の割合，Liu の指標は必ずの結果も Amihud の指標やスプレッドと整合

しも同じように変化しているとは言えない。次項ではこの結果を確認するために指標間の相関

図表 8係数を計算する。

PS の時系列推移
T1PS
T2PS
TmPS

2.5
2

30
25
20

1.5

15

1
0.5

10

流動性が高くなるほど，回転率と取引量の値

5は大きくなり，Liu，Amihud，スプレッド，

0
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018

0

年

（注） T1PS，T2PS と TmPS はそれぞれ東証 1 部， 2 部とマザーズに上場している全銘柄の PS の年次平均値を表す。PS は⑿式の指標を表す。

図表 9
回転率

取引量

3．相関関係

ゼロリターン日の割合の各指標は小さくなる。
図表 9 は2010年を境に，東証 1 部のデータから計算された 7 種類の流動性指標の相関係数をパ

流動性指標の相関関係
Liu

Amihud

スプレッド

Zeros

PS

1
0.4622＊＊＊
0.0968＊＊＊10.0164＊＊1

10.4112＊＊＊0.0277＊＊＊1
0.0672＊＊＊

1

パネル A：2000年 ‐ 2009年
回転率
取引量
Liu
Amihud
スプレッド
Zeros
PS

1
0.3480＊＊＊－0.0476＊＊＊－0.0214＊＊＊0.0092－0.0408＊＊＊－0.0166＊＊1－0.2614＊＊＊－0.2257＊＊＊－0.1307＊＊＊－0.1145＊＊＊－0.1116＊＊＊10.2439＊＊＊0.1682＊＊＊0.00710.1847＊＊＊1
0.0716＊＊＊0.0423＊＊＊0.4298＊＊＊

パネル B：2010年 ‐ 2018年
回転率
取引量
Liu
Amihud
スプレッド
Zeros
PS

1
0.1905＊＊＊－0.0376＊＊＊－0.0236＊＊＊
0.0163＊＊－0.0290＊＊＊－0.0130＊1－0.4187＊＊＊－0.2658＊＊＊－0.0806＊＊＊
0.0051－0.1266＊＊＊10.3251＊＊＊0.1432＊＊＊－0.0589＊＊＊0.0347＊＊＊1
0.1084＊＊＊0.0616＊＊＊0.7008＊＊＊（注） パネル A とパネル B はそれぞれ2000年から2009年までの期間と2010年から2018年までの期間において，東証 1 部上場全銘柄を対象に計測した7種類の流動性指標お互いの相関係数である。＊は10％，＊＊は 5 ％，＊＊＊は 1 ％の下での有意性を示す。
Liu は⑻式の指標，Amihud は⑼式の指標，Zeros は⑾式の指標，PS は⑿式の指標を表す。

86

証券経済研究第111号（2020.9）

ネル A とパネル B に分けて表している。全体

以降，情報の非対称性を反映する Amihud と的に言うと，各指標の相関関係の符号はほぼ予PS の相関係数は非常に高い値を示している

13）。例外な結果は以下の（0.7008）。これらの結果は，流動性指標のお互通りである。回転率とスプレッドの相関係数は

いの相関関係は時間の経過を通じて安定ではな

2010年以前も以降も正の値を示し，特に2010年

いことを示唆している。

想通りであると言える

以降の値は有意である。また，Liu の指標とゼ
ロリターン日の割合の相関係数に関して，2010
年以前は正であるものの，有意ではない一方，

4．収益率が正の日と負の日に分けた流動性指標の結果

2010年以降は全く予想外に有意な負の値を示し

図表10のパネル A，B と C はそれぞれ東証ている。さらに2010年以降，取引量とゼロリ

1 部， 2 部とマザーズにおいて，収益率が正のターン日の割合は期待に反する正の相関関係を日と負の日における 4 つの流動性指標の記述統示しているものの，有意ではない。

計量を示している。正回転率・正取引量・正各指標間の相関係数は小さくて，太田・宇Amihud・正スプレッドは収益率が正の日に計野・竹原［2011］の分析結果と一致している。

測した回転率・取引量・Amihud・スプレッド

ただし，2010年以前の結果と比べると，2010年

を，負回転率・負取引量・負 Amihud・負スプ

図表10
変数

収益率が正の日と負の日における流動性指標の記述統計量

平均値

標準偏差

変数

平均値

標準偏差

パネル A：東証 1 部
正回転率0.00550.0147

負回転率

0.00440.0126

正取引量

11.72962.3845

負取引量

11.6070

2.3386

正 Amihud1.077613.7611

負 Amihud1.064013.5965

正スプレッド0.00698

0.0099

負スプレッド0.006960.0103

パネル B：東証 2 部
正回転率0.00470.0158

負回転率

0.00310.0117

正取引量

9.72151.9898負取引量

9.59191.8380正 Amihud7.822083.6881

負 Amihud7.875383.5253

正スプレッド0.02210.0209

負スプレッド

0.02190.0209

パネル C：東証マザーズ
正回転率0.03520.1317

負回転率0.0216

0.0555

正取引量8.83573.3900負取引量

8.53133.3344

正 Amihud305.8491

1694.4470

負 Amihud290.2963

1618.5870

正スプレッド0.01400.0169

負スプレッド

0.01380.0164（注） パネル A，B と C はそれぞれ東証 1 部， 2 部とマザーズ上場全銘柄の流動性指標の記述統計量を表す。正回転率・正取引
量・正 Amihud・正スプレッドは収益率が正の日における回転率・取引量・Amihud・スプレッドを，負回転率・負取引量・
負 Amihud・負スプレッドは収益率が負の日におけるものを表す。正 Amihud は⒀式，負 Amihud は⒁式の指標で計算される。分析期間は2000年から2018年である。

87

日本の株式市場の流動性

レッドは収益率が負の日に計測した各指標を表す。
東証 1 部（パネル A）では，回転率と取引

1．日本の株式市場を対象とした流動性研究のサーベイ量の平均値によると収益率が正の日にの方が負

日本の株式市場を対象として流動性を分析すの日よりも流動性が高いと言えるが，Amihud

る実証研究は限られていて，特に2010年代以の指標とスプレッドの平均値からは収益率が負

降，日本の株式市場の流動性について詳細に分の日の方が正の日よりも流動性が高いことにな析した研究は存在しない。それ以前の実証研究る。ただし回転率，取引量に関しては正の日とを溯ると，太田・宇野・竹原［2011］は2010年

負の日で平均値に有意に差が存在するものの，までのデータを用いて日本の株式市場の流動性

Amihud の指標とスプレッドに関して平均値のを 包 括 的 に 分 析 し て い る。 ま た，Chang et

差は有意ではない。したがって東証 1 部は収益

al.［2010］と Li et al.［2014］の研究では，率が正の日に流動性が高くなっていると考えら

1975年からおよそ30年間東証 1 部， 2 部とマれる。また，Amihud の指標とスプレッドに関ザーズ上場銘柄の株価データに基づき，流動性

して平均値の差が有意でないことから，情報的を代表する回転率と取引量，非流動性を代表すな取引は収益率が正の日と負の日で流動性に異る Amihud，Liu とゼロリターン日の割合を計

なる影響を与えているわけではないことを示唆

測し，株式収益率への効果を分析した結果，日している。

本の株式市場に非流動性プレミアムが存在して図表10のパネル B では東証 2 部の結果が，いることが確認された。その他，Ebihara et

またパネル C ではマザーズの結果が報告され

al.［2014］は PIN 指標と Amihud の指標を情ている。その結果は東証 1 部と同様に，回転報非対称性の代理変数として，日本の同族企業

率，取引量に関しては正の日の方が負の日よりの属性との関係を分析した。また，Sakawa etも平均値が有意に大きいが，Amihud の指標とal.［2014］は情報非対称性の代理である PIN

スプレッドに関して平均値の差は有意ではな

指標とスプレッドを用いてメインバンク主導の

14）

い

。

Ⅴ．日本の株式市場の流動性に関する議論

ガバナンス行動との関係を分析した。

2．日本の株式市場における Amihud の指標
上述の先行研究は全て Amihud の指標を使

本項では，日本の株式市場における流動性に用しているが，Florackis et al.［2011］はこの関する実証研究をサーベイするとともに，広く指標に規模バイアスが存在していることを指摘

利用されている Amihud の指標を日本の株式した。そこで日本の株式市場における Amihud

市場での応用することの問題点を議論する。

の指標と企業規模との関係を分析したところ，
2000年から2018年の間に，東証 1 部に上場している全銘柄の Amihud の指標と時価総額とは全く異なる方向に動いていることがわかった。

88

証券経済研究第111号（2020.9）

また，Amihud の指標と時価総額との相関係数

映していないからである。したがって株式市場は有意に負である（相関係数：−0.145）。これの流動性を分析する際，分析目的に応じて適切

は日本の株式市場にも規模バイアスが存在してな指標を選ぶことが重要である。

いる可能性を示唆している。

第 3 に，東証 1 部では収益率が正の日の方が東証 1 部上場企業はほぼ時価総額の大きい企

負の日に比べて流動性が高い。ただし Amihud

業であるので，計算した Amihud の指標が小の指標とスプレッドに関して平均値の差が有意さくなる可能性が高い。そのため，この指標をでないことから，情報的な取引は収益率が正の用いて分析するとき，規模バイアスの存在を注日と負の日で流動性に異なる影響を与えている意する必要があると思われる。

わけではない。
最後に東証 1 部では Amihud の指標に規模

Ⅵ．終わりにバイアスが存在する可能性があることを明らかにした。Amihud の指標は流動性の実証研究に

本稿は2000年以降のデータを用いて，日本の用いられる代表的な指標なので，日本の株式市株式市場における流動性の特徴を分析した。主場で Amihud の指標を用いる場合，注意が必な結果は以下の通りである。

要である。

第 1 に， 2 部とマザーズに比べ，東証 1 部は回転率を除くすべての指標から判断すると流動性が最も高い。即ち，東証 1 部は取引規模が大
きく，取引執行スピードが速い。また注文が価

注1） Stoll［1978］，Amihud and Mendelson［1986］を参照
せよ。
2） Glosten and Milgrom［1985］を参照せよ。
3） Vayanos and Wang［2013］は，非流動的な市場では，格に与えるインパクトと情報の非対称性の程度

株式の取引は大きな価格のインパクトをもたらすため，が小さく，取引費用が小さい。東証 2 部は Liu

動性指標として提案した。ここでは，条件付き取引は，

条件付き取引金額を株式の収益率に回帰した係数を非流の指標，スプレッドとゼロリターン日の割合かマーケットメーカーが一時的な流動性ショックを吸収す

ら取引費用が 3 市場の中で最も高い。回転率には同様の考え方に基づいていて，計算が容易であるた

よるとマザーズは 3 市場の中で最も流動性が高いことを示しているが，取引が頻繁に行われる新興市場において，個人投資者が短期的な利鞘を求める結果を反映している可能性があり，株式の取引の容易さを表しているとは限らないことに注意すべきである。
第 2 に，流動性の指標間の相関関係を分析したところ，全体的に相関関係が高くない。これるときに生じた取引のことを意味する。Amihud の指標
め，実証分析で広く利用されている。
4） Kyle［1985］を参照せよ。
5）「取引を伴う株価のリバーサル」とは，一時的な流動性ショックが発生するときに生じる取引に伴う株価の反転のことである。
6） rm，d，t は t 月の取引日 d における市場収益率を表す。
7） Campbell et al.［1993］のモデルでは，流動性の需要のみを取引動機としていて，情報の非対称性の問題を考慮 し て い な い。 一 方，Wang［1994］ と Llorente etal.［2002］は，取引動機を流動性の需要と情報的な取引に分けてモデル化した。その結果，取引動機が流動性需要によるものなら，リターンリバーサルが発生する一方，取引動機が情報的な取引に基づいた場合，モメンタ

は，太田・宇野・竹原［2011］の分析結果と一ムが生じることを示した。したがって，⑷式のγi，t の推致している。つまり，単一の流動性指標だけでケースはモメンタムが発生していると解釈することがでは市場全体の流動性を捉えることができず，それぞれの指標は流動性のある 1 つの側面しか反定値はリバーサルが発生していると解釈できるが，正のきる。
8） 推定結果の信頼性を確保するため，最低でも20程度の標本数が必要とされている。しかし株式市場では平日の89

日本の株式市場の流動性み取引されているので，必ずしも十分なサンプル数を確保できない場合がある。そこでサンプル数が16以上の銘柄を選択し，分析の対象とする。
9） ここでは日次データを用いた流動性指標を説明しているが，ティックデータを用いた流動性指標は取り上げていない。ティックデータを用いた流動性指標として，日“Trading volume and serial correlation in stock
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Chang, Y. Y., R. Faff and C.-Y. Hwang�����������
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］�����
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内のスプレッドと Easley et al.［1996］によって提案さ

quidity and stock returns in Japan: New evi�れた情報的な取引の可能性（PIN）が挙げられる。ティッ

dence,” Pacific-Basin Finance Journal, Vol. 18

クデータの場合，測定精度の向上が長所である一方，データの入手と処理で短期間の限定的なサンプルしか対象にできない欠点が存在する。日次データは長期間の時系列分析が可能であり，株式収益率などとの関係を分析しやすくなるというメリットがある。

（1）,pp.90-115.
Datar, V. T., N. Y. Naik and R. Radcliffe�����������
［����������
1998������
］�����
, “Li�
quidity and stock returns: An alternative test,”10） Brunnermeier and Pedersen［2009］を参照せよ。

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11） 全てのデータは日経 NEEDS 日次株価データから取得

219.

した。
12） rm，d，t は t 月の取引日 d における市場収益率を表す。東

Easley, D., N. M. Kiefer, M. O’ hara and J. B. Paper�

証 1 部は TOPIX，東証 2 部とマザーズはそれぞれ 2 部man������������������������������������������
［�����������������������������������������
1996�������������������������������������
］������������������������������������
, “Liquidity, information, and infre�

総合指数とマザーズ総合指数の収益率を使う。東証マ
ザーズ総合指数は2003年 9 月から開始したため，東証マ
ザーズにおけるこの指標の計測は2004年からとなる。
13） 東証 2 部とマザーズもほぼ同様の結果を示している。
14） 収益率が正の日と負の日に分けて計測した流動性指標のお互いの相関関係がより低くなっている。

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献

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