バリュー投資再考

解題
証券アナリストジャーナル編集委員会第一小委員会委員長

加藤康

之 CMA

解題者が就職した1980年代、バリュー投資はが多い。バリュー投資の時代が再来するのかもし株式運用業界のスターだった。多くの運用者は低れない。しかし、それは新しい概念のバリュー投PBRの日本株式に投資することによって、比較的資であるかもしれない。また、2020年11月に起

手軽に超過リターンを上げることができる良い時こった突然のバリューのアウトパフォーマンスは代でもあった。そのためか、解題者が当時所属しワクチン接種開始の影響ともいわれるが、バリュていた会社が1990年代前半に低PBRのバリューー投資復活の兆しである可能性もある。バリューインデックスを含むスタイルインデックスの公表

不調の原因究明は喫緊の課題になったといえよを開始したとき、一部のアクティブ運用者から大う。少なくとも、アフターコロナを見据えて、今、きな不興を買ったことを今でも記憶している。超バリュー投資について再考するには最適なタイミ

過リターンの源泉が明らかになってしまうからでングであろう。

ある。資産運用業黎明期の話だ。ファクター投資

ところで、バリュー投資の超過リターンの説明

では、スタイルインデックスに続くスマートベーとしては、リスクの代償と考えるリスクプレミア

タでもやはりバリュー系のスマートベータが牽引

ム説、あるいは、投資家の非合理的な行動に起因してきたといえる。このバリュー全盛時代はリーするアノマリーと考える行動バイアス説の二つのマンショック以降（日本ではアベノミクス以降）、考え方が広く引用されてきたといえるだろう。リ

状況が一変した。かつてはファクター界の看板選

スクプレミアム説を前提とすれば、プレミアムが手であったバリューはグロースやクオリティにそ消失した理由として、バリューファクターがリスの王座を明け渡してしまい、今やバリューはファクファクターでなくなったという市場のリスク構クター界ではお荷物扱いされるようになってしま造の問題になる。テクノロジー系企業の台頭などった。そして、2020年、コロナショックはバリ産業構造の大きな変化、増大する企業の無形資産ュー投資に決定的な一撃を加えたようにみえた。の影響、バリューの非ESG的な特性などがよく指「バリュー投資は終わった。当面戻らないだろ摘される構造変化である。一方、行動バイアス説う」という論調も少なからず見かけるようになっを前提とすれば、機関投資家の制約やアナリストている。しかし、歴史を振り返れば、「終わった」のグロースバイアスなどが指摘されているが、こといわれたときこそが最大の投資機会であることれら市場参加者の非合理的な行動が何らかの理由2

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で変容し、アノマリーがなくなったということにまり、ピュアバリューファクターである。そして、なる。バリュー系ファンドの大量投入によるアノこのピュアバリューファクターを、バリュー指標マリーの消失といったことも考えられる。さらにで銘柄を選んだだけの従来型のバリューファクタ

付け加えれば、そもそもバリューをどう定義するーと比較している。従来型のバリューファクターのかといったテクニカルで、かつ、根源的な問題にはバリュー以外の要因（off-targetファクター）もある。いずれにしろ、これらの議論にはしっかも意図せず含まれており、その影響がバリューフりした検証が必要である。そこで、本特集ではバァクターのパフォーマンスに大きく影響している

リューファクター、バリュー投資のパフォーマンと考えることができる。そして、それらの影響をスに関する実証的な検証を行っている。バリュー排除したピュアバリューのパフォーマンスを検証

投資に関する多くの疑問に解答を与え、今後の投している。地域によってこのoff-targetファクタ資戦略に資することを期待したい。

ーの効果が異なっており、それが従来型のバリュー投資のパフォーマンスに影響しているという分最初の田村・Chen論文「グローバル株式市場

析は興味深い。

におけるバリューファクターパフォーマンスの比較」は、特集のトップバッターとして、そもそも

工藤・片山・高柳論文「バリュー投資の再考─

バリュー投資のパフォーマンスは本当に悪かった

完全予見による評価─」は、利益に関するバリュのかどうかを厳密に検証したものである。バリュー株が超過リターンをもたらすのかどうかについー投資のパフォーマンスといっても、それは唯一て、事後的な利益、つまり、完全に正しい利益の決まったものではない。まず地域によってバリュ予想ができたという前提を与えて検証したものでーのパフォーマンスは異なるだろう。
本論文では、ある。分析期間は直近までの40年間という長期

米国、欧州先進国、日本、APAC（アジア・太平にわたっている。事後的な利益を予想利益として洋地域）先進国（除く日本）、新興国の５地域に検証するということは、その予想利益が結果的についてバリュー投資パフォーマンスが検証されて株価に織り込まれたのかどうかを検証するというおり、それらの比較ができる。また、パフォーマことになり、市場が正常に機能したかどうかの検ンス計測の対象となるポートフォリオの構築法も証になる。分析結果は、事後的な利益に基づく考慮されている。一般的には分位ポートフォリオEP（益利回り）を用いて運用すれば安定した超でロング・ショートのポートフォリオを作る場合過リターンが観測されている。つまり、少なくとが多いが、本論文では、ロング・ショートのポーもEPで測定されるバリューは一定の投資期間内トフォリオではリターンが反映されないサンプルに適正価格に収束することになり、相対的な価格銘柄が発生するという理由で、ファクターインデ評価が長期的には株式市場で機能していると結論ックス構築法の一つであるティルト法が用いられづけている。なお、その期間は半年先が最も高いている。ティルト法の方が実際の運用ポートフォ関係を示しているという。ただし、近年、超過リリオに近く現実的であろう。さらに本論文が特にターンが低下していることも示しており、市場の注目しているのは、バリュー以外の余分な効果を変調を示唆している。さらに本論文では、完全予排除して作られた純粋なバリューファクター、つ想EPを用いたポートフォリオを予想EPによって©日本証券アナリスト協会2021

3さらに分割し、バリュー投資の低迷要因を解明しーとエクスポージャーを同時推定しようとするもようとしている。つまり、事後的にEPがどのよのである。エクスポージャーの時間変動も考慮しうになった場合にバリュー投資（通常の予想EPている。分析結果として、バリュー株の超過リタベースの投資）が超過リターンをもたらすのかをーンは推定されたファクタープレミアムによって分析している。この分析によれば、全期間を通じ説明可能であり、2010年以降もファクタープレて利益の改善状況に応じた超過リターンの出方はミアムが存在していることを示している。一方、

適正だが、2018年以降に限ると利益の改善があ

伝統的な方法で測定されたバリューファクターのったとしても超過リターンは観測されず価格発見プレミアムは減少しており、その分は他のファク機能が働いていない。つまり、市場は機能不全にタープレミアムに転換していると考えることがで陥っていると結論づけている。それは世界的にみきる。機械学習が特定したファクターにはプレミ

ればGAFAなど巨大なネット系企業が市場でも台アムが存在するが、株価純資産倍率などの伝統的頭してきたタイミングである。

な財務情報から特定したファクターのプレミアムは変わってきている可能性がある。近年では無形

内藤・内山・清水・西内論文「アルファかベー

資産に代表される非財務情報に注目する研究も盛タか―機械学習アプローチによるバリュー効果のんである。こうした機械学習による情報の抽出や解明―」は、ファクターあるいはファクタープレ非財務情報から得られる新たな視点が重要になりミアムそのもののコンセプトに再考を促すものでつつある。われわれが伝統的に分類してきたファある。近年、発展が目覚ましい機械学習のアプロ

クターの概念を変える必要があるのかもしれな

ーチによってファクターモデルを構築し、バリュい。

ーファクターを含めたファクタープレミアムの存在について実証分析を行っている。われわれがフArnott・Harvey・Kalesnik・Linnainmaaァクターモデルを考えるとき、まず思い浮かべる

論文「バリューファクターとの正しい向き合い方」のはFama and Frenchによって定義された３フは、バリューを含めたファクター投資全般の留意ァクターモデルであろう。ファクターは市場リタ点を指摘しており、ファクター投資に関して三つーンおよびサイズと株価純資産倍率によるソートの誤解があるとしている。つまり、過剰な期待リポートフォリオのリターンで与えられ、またエクターン、非正規なリターン分布、異なるファクタスポージャーは時間を通じて一定であることが仮ーリターン間の相関の存在である。第一の過剰な定されている。しかし、この株価純資産倍率で与期待リターンであるが、公表されている多くのフえられるバリューファクターが有意でないというァクターでは過去の分析やシミュレーションが適議論は多い。また、ファクターに対するエクスポ切に行われておらず、期間を意図的に選ぶといっージャーが時間を通じて一定であることに対するたデータマイニングによって過大評価されがちで疑念もある。この伝統的なモデルの限界は、あるあることを示している。第二の非正規なリターン

意味で抽象的な概念であるファクターを外生的に分布では、投資家は暗黙のうちにファクターリタ与えられたファクターで代替していることであろーンの正規性を想定してしまっているが、多くのう。本論文では、機械学習手法を用いてファクタファクターではリターンがマイナスに大きな歪度

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を持っていると注意を喚起している。
したがって、特性を理解した上で行うべきと注意を促してい大きなドローダウンのリスクを有しており、実際る。にドローダウンに直面することがあると警告している。そして第三に異なるファクターリターン間さて、バリュー投資は復活するのだろうか。バの相関の存在である。特に市場の暴落時にファクリュー投資はグレアム・ドット以来、投資の基本ターは強い相関を持つため、いくつかのファクタであり、その投資哲学がなくなることはないだろーに分散投資をしていても期待通りの分散投資効う。しかし、そのバリューの意味は時代とともに果が得られない場合があると指摘している。以上変化すると考えるべきだ。アフターコロナの時代のようなファクター投資の特性を理解すれば、昨はESG投資の時代といわれるが、バリュー投資も今の低パフォーマンスも決して想定外のことでは新たな形で静かに復活してくるかもしれない。

ないとしている。ファクター投資はファクターの©日本証券アナリスト協会2021

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