証券経済研究第93号（2016.3）

日本国債トレーディング行動の決定要因：
投資家タイプ別売買データを用いた分析＊
宮
渡
要

川
邉

大
修

介
士

旨

本稿は，本邦国債市場における投資家のトレーディング行動に関して，投資家
タイプ別の国債売買データを用いて実証的に分析するものである。具体的には，
都市銀行，地方銀行，外国人投資家の長期国債売買データおよび国債保有残高
データを用いて，保有国債の売却頻度に対応する変数を各タイプ別に計測し，国債利回りの水準，変化，ボラティリティおよびその他のマクロ・金融変数に対する当該変数の反応を推定した。本稿の目的は，こうした分析を通じて既存文献では殆ど分析されていない国債トレーディング行動の決定要因を明らかにする点にある。得られた推定結果から，都市銀行および地方銀行において国債利回り水準の低下に伴って保有国債の売却頻度が上昇する傾向がある一方，国債利回りの上
昇局面においては売却頻度の変化が観察されないという，株式市場における
disposition effect に類似の非対称性が確認された。またこうした特徴は，日本銀行による国債購入が増加している時期および国債市場における流動性が比較的高い時期において顕著に観察された。一方で，外国人投資家については主として国債利回りのボラティリティと日本銀行による国債購入に対応して売却頻度を変更させていることが分かった。

目
Ⅰ．はじめに次
Ⅴ．推定結果Ⅱ．先行研究1.

タイプ別θit を被説明変数とする推定結果

Ⅲ．分析手法2.

日銀による国債市場への介入と流動性の影響

Ⅳ．データおよび記述統計3.

頑健性の確認

1.

データ

2.

変数

Ⅵ．おわりに＊ 本研究は科研費 JSPS 25380408および JSPS 26885087による助成を受けている。

79

日本国債トレーディング行動の決定要因：投資家タイプ別売買データを用いた分析点であり，これを disposition effect と呼ぶ。同Ⅰ．はじめに効 果 が 観 察 さ れ る 背 景 と し て は， 損 失 回 避（Kahneman and Tversky［1979］） や �������
anchor�

証券価格の決定メカニズムに関する多くの既ing といった意思決定上の歪みのほか，過去の存研究が証券の売買（トレーディング）行動を

価格変動が将来価格の変動に関する情報を含ん捨象している。この背景には，摩擦の無い経済でいる可能性などが指摘されている。

において証券のトレーディングが生じないとす

本稿では，株式市場において研究が蓄積される「No trading theorem」（Aumann［1976］，ているこの disposition effect が本邦国債市場でMilgrom and Stokey［1982］）の存在や，売買も観察されるか否か，また特にどういった投資額に関する詳細なデータが容易には入手できな家タイプや市場環境においてそうした効果が観いという現実的な制約がある。しかし，実際の察されるかという点を中心に分析を行う。

金融市場で多くの投資家が相応の資源を投入し本稿の構成は以下の通りである。第Ⅱ節でて流通市場での株式や債券の売買を実行していは，本稿での分析に関連する先行研究を概観す

ることを踏まえると，トレーディング行動の解る。第Ⅲ節では，分析手法について解説する。

明は証券価格決定メカニズムの正確な理解を助

第Ⅳ節では，本稿で使用したデータセットにつけると考えられる。本稿では，こうした問題意

いて説明し，推定に用いた変数の記述統計を掲

識を踏まえて，本邦現物国債市場における機関載する。第Ⅴ節では，推定結果を示す。第Ⅵ節

投資家のトレーディング行動を実証的に描写すでは，推定結果の含意を議論し，結論を述べる。

る。

株式市場を対象とした既存研究では，投資家のタイプによってトレーディング行動が異なる

Ⅱ．先行研究という点が重要な実証的事実として報告されてきた。ここで「タイプ」とは，国内機関投資

本節では，本稿での議論に関連する先行研究

家，海外機関投資家，個人投資家といった一定を概観する。金融市場におけるトレーディング

程度のレベルで集計された投資家群を差す。一

行動の実証分析は，分析に必要となる売買額の例として，フィンランドの株式売買データを用

データ取得が価格データに比して困難であるこいた Grinblatt and Keloharju［2001］では，個とを背景として限られた数に留まっている。ま人投資家に代表される相対的に「洗練されていた，限られた分析の大半が株式市場に関するもない」投資家ほど，株価の上昇を観察した（含のとなっている。

み益のある）株式の売却を促進する傾向にある

例 え ば，Odean［1998］ で は， 株 式 ブ ロ ー

ことを報告している。こうした議論において特カーから提供を受けた個人投資家の株式売買に重要な発見は，特定のタイプに属する投資家

データを用いて，含み益を持つ株式が早期に売において，直近の当該個別株式リターンが売却却される傾向にある一方で，含み損のある株式へ正の影響を与える一方で，含み損が生じた株についてはこうした傾向が見られないという傾式についてはこうした傾向がみられないという向（disposition effect）が，特に個人投資家に80

証券経済研究第93号（2016.3）

おいて観察されることを報告している。また，

イスラエルにおける株式ブローカーの顧客によ

含み損のある株式を12月に売却して節税を狙う

る株式売買のデータを用いて，株式購入から売という，いわゆる「tax-loss selling」の存在に却までの期間（duration of round trip）を計測

ついても実証的に確認している。なお，こうしし，この期間が利益を計上したケースにおいてた disposition effect の含意として，集計レベル

損失を計上したケースよりも短いことを確認しでの価格変化と取引量との間に正の相関が生じている。この結果は，含み益が発生した株式がることから（Lakonishok and Smidt［1986］，

含み損の発生した株式に比べて短期に売却されFerris et al.［1988］），価格上昇に伴って増加ていたことを示している。彼らの分析では，機した売却が価格上昇を抑えるという一種の価格

関投資家が個人投資家に比べてより積極的な投安定効果を有するとの議論もなされている。同資スタンスを示し，各 round trip で平均的に様に，Grinblatt and Keloharju［2001］では，高いリターンを計上しているほか，投資対象株

フィンランドの個別株レベルの売買データを用式のリターンの市場リターンとの相関が低く分いて，売却イベントに対応したダミー変数を当散が効いていることも確認している。また，米

該個別株リターンへ回帰することで，トレー

国では個人投資家だけに見られるとされる

ディング行動に関する定型化された事実を抽出

disposition effect が洗練された投資家であるとしている。彼らの分析結果から，当該個別株式考えられる機関投資家においても観察されるかのリターンが売却へ正の影響を与えており否かをテストし，結果として個人投資家と機関

disposition effect が確認されること，また，決投資家の両者において disposition effect が見ら算期末である12月において含み損のある株式がれるが，その傾向は個人投資家においてより強売却される傾向にあり tax-loss selling も確認

いことを確認している1）。

されることなどが報告されている。興味深いこ

投資家タイプ間での比較という観点からは，とに，個人投資家，政府，非営利法人といっ

Choe et al.［2005］が韓国の株式売買データをた，相対的に「洗練されていない」と考えられ

用いて，国内投資家（機関投資家，個人投資る投資家ほど，直近の株式リターンが売却へ正家）の方が外国人投資家に比べて投資上の優位の影響を及ぼしている。このことは，投資家の性があることを実証している。具体的には，洗練度合いが意思決定上の歪みと関連している

中・大規模のトレーディングにおいて，外国人ことも示唆している。彼らの分析では，国内投投資家の方が国内投資家に比べて株式を購入す

資家は概してこうした逆張りの傾向が強く，よる際に高い価格を払い，株式を売却する際にはり洗練されていると考えられる外国人投資家が低い価格を受け取っているということを確認しmomentum investor（順張り）となる傾向がている。例えば，一回の round trip において，強いことも報告されている。

外国人投資家は購入価格面で21bp のリターン

幾つかの先行研究では，トレーディング行動

上の不利益を被り，売却に際して同じく16bpを定量的に描写するために，証券の売却イベンの不利益を被っているため，合計すると37bp

トそのものや金額以外の指標も用いられていの不利益を被っているとしている。彼らは，こる。例えば，Shapira and Venezia［2001］は，の 理 由 と し て， 異 な る タ イ プ の 投 資 家 間 で81

日本国債トレーディング行動の決定要因：投資家タイプ別売買データを用いた分析

patience の度合いや情報面での差異があるといが生じる（qit の値が大きい）局面であっても，うことはなく，より return-chasing な外国人

取引コストを勘案した利潤最大化行動の結果と投資家の投資スタイルがこうした結果をもたらして投資家が大きな閾値θit が設定しているとしているとの議論を行っている。なお，投資家

すれば，売買頻度は大きくは上昇しない。このタイプ間の投資パフォーマンスに関する分析は意味で，θit は保有国債の「売却頻度」を代理多くなされているが（Kang and Stulz［1997］），

する変数と考えられる。

その結果は必ずしも一貫したものではない。

更に，タイプ i に属する投資家が一回に売却

これらの先行研究と本稿との最大の違いは，する金額は，保有国債の残高へタイプ固有の係既存研究で殆ど取り扱われていない債券を分析数をλi を乗じたλiUit であると仮定すること対象としている点にある。本稿では，株式市場

で，t 期におけるタイプ i に属する投資家の国と並んで流動性が高い国債市場におけるトレー

債売却額は下式（ 1 ）の通り表現できる。なディング行動を実証的に分析することで，金融

お，上記の理論的な想定は，月を跨がずに単月市場におけるトレーディング行動を対象とする

中に短期売買を行う player の売買行動を念頭

研究の蓄積へ貢献することを狙いとしている。

に置いている。

また，債券に関する既存研究では十分に考慮されていない投資家タイプ別の行動に焦点を当て

Xit＝λiUitqt/θit（1）

ることで，伝統的な債券市場に関する分析へ追加的な論点を提供することも企図している。

式（ 1 ）を変形すると以下の（ 2 ）式となる。この式を前提として，右辺の各変数がデーⅢ．分析手法タから取得できれば，各タイプに関する timevariant な閾値θit を算出することが出来る。

本節では，我々が用いた実証モデルを説明するために，まずその背景となる簡単な理論的フ

θit＝λiUitqt/Xit（2）

レームワークをスケッチする。いまタイプ i に属する投資家が時点 t の期初において Uit の国

既述の通り，この変数θit はタイプ i に属する債を保有しているとする。単純化のために，全投資家が保有する国債をどの程度の頻度で売却ての国債の満期構成は同一であるとする。当該するかを代理した変数であり，この変数の変化

投資家が解くべき問題は，この保有国債をどのは投資家によるトレーディング行動の一側面をタイミングで売却するかというものであり，こ描写していると考えられる。例えば，t 期におの問題に対して当該投資家はその時々の市場・いて国債利回りが低下（債券価格は上昇）して経済環境を勘案して値θit を設定すると仮定すいる場合に，この変数θit が低下している一方る。この値θit は t 期中に計測された債券価格

で，国債利回りが上昇（債券価格は低下）しての最大上昇幅 qt に対して，qt/θit 回の売却をもいる場合には，この変数θit が変化していな

たらすものであり，売却行動をもたらす価格変かったとする。このことは，保有国債に含み益化の閾値である。例えば，大幅な債券価格上昇が生じている場合に当該投資家が取引頻度を引82

証券経済研究第93号（2016.3）

き上げている一方で，保有国債に含み損が生じる。推定された係数の値は，各タイプ別に個別ている場合に損切りを促進するということが無の OLS 推定を行った場合と同一のものであるいことを意味しており，disposition effect の存が，三本の推定式を同時推定することで推定式在を示すものと言える。

間の様々な比較を行えるという利点がある。

本稿の実証分析では，後述の方法で計測されたθit を，（ 3 ）式の要領で国債利回りに関するⅣ．データおよび記述統計

変数とその他のコントロール変数に回帰することで，その決定要因を分析する。

1．データ

θit＝αi＋βiYt＋γiMACROt＋MONTH＋YEAR

本稿では複数の公表データソースから取得し（3）たデータを用いる。第一のデータソースは，日本証券業協会が提供している「公社債投資家別（ 3 ）式右辺における第一の説明変数群 Yt は売買高」である。これは国債のみならず社債な国債利回りに関するものであり，主として前期どを含んだ債券の売買情報を含んだものである末の残存期間 5 年国債利回り y5（t－1），前期が，以下の理由から本稿が対象とする国債の分

末から今期末にかけての同利回りの変化Δy5

析に当該データを用いることとした。第一に，（t－ 1 to t），今期中の同利回りのボラティリ

同協会が別途公表している「国債投資家別売買

ティy5_volatility（t）からなる2）。本稿で我々高」との比較から，公社債売買高の約98％は国が注目するのは，Δy5（t－ 1 to t）の係数であ債と推測されるため，「公社債投資家別売買高」

り， こ の 係 数 に 注 目 す る こ と に よ っ てを用いて国債市場の売買動向を把握することに

disposition effect の存在を議論する。第二の説よる大きな計測上の問題は生じないものと考え明変数群 MACROt は各種のマクロレベル変数

た。第二に，「公社債投資家別売買高」が1998であり，具体的には，前期末から今期末にかけ

年 1 月のデータから提供されているのに対しての日銀保有国債残高の対数差分，前期末の都て，「国債投資家別売買高」は2004年 4 月以降

市銀行預貸率，前期末の地銀預貸率，今期末のからのみ公表されており，分析に用いる十分な円ドルレート，今期末の 3 ヶ月物 Tibor，今期

サンプル数を確保するためには前者の利用が望末の TOPIX，今期中の同 volatility，今期末のましいと判断した。第三に，「公社債投資家別

S&P500指数，今期中の同 volatility，残存期間売買高」に，本稿での分析に欠かせない主要な

5 年 US treasury 利回りである。第三の説明変

国債投資家毎の月次レベルでの公社債売却・購数群 MONTH および YEAR は各月および各年入額が格納されていることも前者を利用した理に対応した固有効果である。

由である。なお，「公社債投資家別売買高」に推定に当たっては，都市銀行（i＝city），地

おいて開示されているデータは，「短期証券」

方 銀 行（i＝reg）， 外 国 人 投 資 家（i＝for） のと「短期証券と長期証券の合計」であり，本稿各々に対応するθit を，共通する説明変数へ回での分析に用いた長期債の売買額は両者の差額

帰 す る multivariate regression の 手 法 を 用 いを計算して求めたものである。

83

日本国債トレーディング行動の決定要因：投資家タイプ別売買データを用いた分析

第二のデータソースは，財務省「国債金利情る銀行は殆ど存在しないとの仮定の下で，「資報」であり，当該データソースより国債利回り

金循環（FF）」に格納されている国内銀行の長データを取得した。当該データソースには， 1期国債比率を乗じて求めた。同様の理由で，地年から10年までの各年限に加えて，15年，20銀については月次の長短合算データは全額長期

年，25年，30年，40年の利回りが収録されてい国債であると仮定した上で残高データを構築しる。本稿ではこれらのデータ系列のうち残存期

た。 外 国 人 投 資 家 に つ い て は，「 資 金 循 環

間 5 年と10年の国債利回りを用いて，利回り水（FF）」以外には国債保有残高を把握する情報

準，利回りの変化分，利回りの月中ボラティリが存在しないため，当該四半期データにおけるティを計測する。

残高を interpolation したデータを月次データ

第三に，投資家の保有国債残高データを構築として用いる。なお，残高以外のデータ系列のする目的から，日本銀行が公表している「民間中では，都銀および地銀等の預貸率についても

銀行の資産・負債（FA）」と「資金循環（FF）」「民間銀行の資産・負債（FA）」から算出した。

のデータを用いた。各々のデータセットには重最 後 に， 第 四 の デ ー タ ソ ー ス で あ る

要な特徴があり，前者には，都銀，地銀，信託

Financial QUEST からは，日米の株式，為替，（銀行勘定），外銀在日支店等の資産・負債デー短期金利等の金融市場関連変数を取得した。

タが月次で収録されているものの，国債は長期
国債と短期国債の合計額しか開示されていない

2．変数という制約がある。後者には，広範な経済主体

本節では，推定に用いる変数を概観する。本の資産・負債データが収録されているが，デー

稿 で は 被 説 明 変 数 と し て， 都 市 銀 行（i＝タ頻度が四半期であるという制約がある。まcity），地方銀行（i＝reg），外国人投資家（i＝た，都銀，地銀，第二地銀，信託（銀行勘定）for）の各々に対応するθit を計測した上で用い等は「国内銀行」として合算されている一方る。具体的な手順は以下の通りである。

で，国債は，国庫短期証券と国債（長期債）・

まず， 5 年国債の月中の最大価格上昇額であ

財投債とに分類されている。このように，詳細る qt を求める。第一に，同一月中の利回りデー

な投資家タイプ別に月次レベルで長期国債の残タの中から，同一月中で時系列での利回り差

高を直接的に把握できる単一のデータソースは（最高マイナス最低）が最大となる二営業日の存在しないが，上記の二つのデータソースは利回りを求める。このデータを用いて，利回り

データ系列の特徴を踏まえる限り，基本的に同が最も高い（価格が最も安い）日に債券を購入

一のデータに基づくものと推測されることかし，それより後の時点において利回りが最も低ら，投資家の国債保有残高データを構築するにい（価格が最も高い）日に債券を売却するとす

当たっては，上記の二つのデータを組み合わせる。 こ う し て 設 定 し た 購 入 日 の 利 回 り をて用いる。まず，都銀については，「民間銀行

coupon として，この債券を par で買ったと仮の資産・負債（FA）」に格納されている都銀の定するとともに，売却日の yield curve のデー

月次の長短合算データを基に，「国内銀行」のタを用いてこの債券の売却価格を経過日数も勘中で都銀以外に短期国債を保有する動機を有す

案しつつ qt を計算する。こうした計算方法か84

証券経済研究第93号（2016.3）

らも明らかなように，qt は投資家が債券価格

要因は trading に対する積極性であり，λi が大に関する完全予見の仮定の下で月を跨がずに単きいほど trading に積極的であると考えられ月の中で上げられる capital gain の最大値である。この点に関して，一般的に外国人投資家はる。地銀などの trading 志向の低い投資家につ積極的である一方，地銀は消極的と考えられ

いては，月を跨いだ売買の比率が高い可能性がる。また，こうした違いは trading 能力を反映

あり，qt を用いた分析に問題が生じる可能性しているとも考えられる。債券価格の変化を最もあるが，本稿では簡単化のために上記の計算も敏感に反映する金融指標は債券先物の価格で方法に従った qt を用いる。図表 １ は，こうしあり，外国人投資家や都市銀行が活発な取引をて算出した月中の最大価格上昇額 qt と残存期行っているが，それ以外の日本の金融機関は殆間 5 年の国債利回り水準とをプロットしたもの

ど取引を行っていない。こうした違いはλi のである。

水準とも整合的である。λi を決定する第二の次に，この qt に加えて，タイプ i による各要因としては，各プレイヤーが市場価格へ与え月中の国債売却額 Xit および各月初の保有国債る影響の差異も考えられる。例えば，都銀は一

残高 Uit を用いてθit を算出する。この際，タ行で数十兆円の残高を保有しており，こうしたイプ別のλi をどのように設定するかという問

残高に対応した巨額の売買を実行した場合，想題が生じる。本稿では，λi として「残高対比定以上に価格が変動する可能性がある。現物国売却額の平均」を用いる。具体的には，λi は，債は社債に比べれば遥かに流動性が高いもの

外国人投資家0.198，都銀0.093，地銀0.054との，市場の流動性と各タイプの投資家の保有国試算される。なお，ここで求めたλi は複数の債残高を反映してλi が決まっている可能性も要因によって決まるものと考えられる。第一のある。図表 ２ は，こうして算出した都市銀行の図表 １

残存期間 5 年の国債利回り水準と月中の最大価格上昇額
2.5

0.03

0.025

2

0.02
1.5
0.015
1
0.01

0.5

y5(t）

2014/9/1

2014/3/1

2013/9/1

2013/3/1

2012/9/1

2012/3/1

2011/9/1

2011/3/1

2010/9/1

2010/3/1

2009/9/1

2009/3/1

2008/9/1

2008/3/1

2007/9/1

2007/3/1

2006/9/1

2006/3/1

2005/9/1

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2004/9/1

2004/3/1

2003/9/1

2003/3/1

2002/9/1

2002/3/1

2001/9/1

2001/3/1

2000/9/1

2000/3/1

1999/9/1

0

1999/3/1

0.005

0

q

85

0

86

y5(t）

本稿の分析において特に注目する説明変数

地方銀行θ

2014/9/1

2014/3/1

2013/9/1

2013/3/1

2012/9/1

2012/3/1

2011/9/1

2011/3/1

2010/9/1

2010/3/1

2009/9/1

2009/3/1

2008/9/1

2008/3/1

2007/9/1

y5(t）2007/3/1

2006/9/1

2006/3/1

2005/9/1

2005/3/1

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2000/3/1

1999/9/1

1999/3/1

図表 ２

2002/9/1

2002/3/1

2001/9/1

2001/3/1

2000/9/1

図表 ３

2000/3/1

1999/9/1

0

1999/3/1

日本国債トレーディング行動の決定要因：投資家タイプ別売買データを用いた分析
残存期間 5 年の国債利回り水準と都市銀行 θ

0.045
2.5

0.04

0.035
2

0.03

0.025
1.5

0.02

0.015
1

0.01

0.005
0.5

0.04

0.025

0.015
0

都市銀行θ

残存期間 5 年の国債利回り水準と地方銀行および外国人投資家 θ
2.5

0.035

0.03
2

1.5

0.02

1

0.01
0.5

0.005

0

外国人投資家 θ

θと残存期間 5 年の国債利回り水準とを，図表

は，国債利回りに関する Yt であり，前期末の３ は地方銀行および外国人投資家のθと残存残存期間 5 年国債利回り y5（t－1），前期末か

期間 5 年の国債利回り水準とをプロットしたもら今期末にかけての同利回りの変化Δy5（t－のである。

1 to t），今期中の同利回りのボラティリティ

y5_volatility（t）である。これらの変数のうち，

証券経済研究第93号（2016.3）

月次の利回りデータは財務省が提供している

本稿での分析では，これらの変数の他に， 1

データの月末値を用いて算出した。具体的に月から12月までの月固有効果と各暦年に対応しは，利回り変化は上記データの階差をとった。

た年固有効果をコントロール変数として用い

月内の利回り volatility は各月の全営業日の終る。前者については，含み損のある株式を決算

値（利回り）の標準偏差を用いた。月中利回り

期未に売却して節税を狙う「tax-loss selling」

平均は，各月の各営業日の終値の平均を用い効果などをコントロールすることを狙いとしてた。

いる。投資家タイプ毎に主たる決算期が異なる

これらの利回り関連変数はθit が計測される可能性もあるため，本稿での分析では各月に対期における経済状況を強く反映しているもので応した固有効果を用いている。年固有効果につあり，投資家のトレーディング行動へ大きな影

いては，各年に生じた大きなイベントの影響を響を与えるものであるが，θit が設定されていコントロールする狙いがある。例えば，サンプ

る時点 t におけるマクロ変数および金融市場関ル期間中の2003年には，りそな銀行の国有化に

連変数の contemporaneous な変化も投資家の伴う国内金融市場の混乱があったほか，2008年

トレーディング行動と関連している可能性があ以降の世界的な金融危機や2011年の東日本大震

る。これらの変数 MACROt については，以下災などに伴って投資家のトレーディング行動がの通り算出した。第一に，日銀保有国債残高は変化した可能性もあり，こうした要因を各年の「日本銀行勘定」より取得した。当該データは固有効果で一定程度コントロールできるものと

1998年 4 月から収録されており，1998年 1 月か考える。

ら 3 月は欠損値となっている。特に，「長期国本稿でも用いるデータのサンプル期間は，最債」として別掲されるようになったのは2001年

大で1999年 3 月から2014年 9 月までの187ヶ月

4 月以降であり，それ以前は「国債」と「（更で あ り， 推 定 パ タ ー ン に よ っ て は 変 数 の新停止）国債／短期国債／うち政府短期証券

availability の関係で若干短いサンプル期間と（2009年 1 月まで）」のみの開示となっているたなる。各変数の定義および基本統計量は図表 ４め，両者の差を「長期国債」として求めた。第のとおりである。

二に，預貸率は，日銀の「民間銀行の資産・負Ⅴ．推定結果債（FA）」より「貸出金／資産」と「預金／負債および資本」を取得した上で，貸出金／預金を 計 算 し た。 第 三 に， 円 ド ル レ ー ト はFinancial QUEST より「東京銀行間直物

17:00」 を 取 得 し て 用 い た。 第 四 に， 3 か 月
Tibor は Financial QUEST より「TIBOR ユー
ロ円

2．タイプ別θit を被説明変数とする推定結果異なるタイプに属する投資家群のトレーディ

3 ヵ月」を取得して用いた。第五に，株ング行動の決定要因を，推定式（ 3 ）に基づい

価データは Financial QUEST より取得した。

た推定結果から検証する。推定に当たっては，

最 後 に， 米 国 金 利 デ ー タ は，JPMorgan

前節で概観した Yt および定数項に加えて説明

query より各月末データを取得した。

変数に各月の固有効果と MACROt を含むモデ

Data

87

日本国債トレーディング行動の決定要因：投資家タイプ別売買データを用いた分析
図表 ４
変数名

変数の定義と基本統計量

定義

観測数

平均

標準偏差

最小値

最大値

θ_city都市銀行の保有国債売却に関する価格変化閾値

187

0.01

0.01

0.00

0.04

θ_reg

地方銀行の保有国債売却に関する価格変化閾値

187

0.01

0.01

0.00

0.04

θ_for

外国人投資家の保有国債売却に関する価格変化閾値

187

0.01

0.01

0.00

0.03

θ_city_adj

標準化後θ_city

187

1.00

0.77

0.11

4.20

θ_reg_adj

標準化後θ_reg

187

1.00

0.73

0.11

3.93

θ_for_adj

標準化後θ_for

187

1.00

0.65

0.20

3.86

y5

残存期間 5 年日本国債利回り

201

0.68

0.37

0.12

1.52

y10

残存期間10年日本国債利回り

201

1.31

0.38

0.51

2.12

Δy５

残存期間 5 年日本国債利回りの階差

201

－0.01

0.12

－0.30

0.78

Δy10

残存期間10年日本国債利回りの階差

201

－0.01

0.14

－0.51

0.98

y5_volatility

残存期間 5 年日本国債利回りのボラティリティ

201

0.04

0.03

0.00

0.24

LN_BOJ

日本銀行の日本国債保有残高（対数値）

198

13.62

0.33

13.07

14.66

ΔLN_BOJ

日本銀行の日本国債保有残高の対数差分

197

0.01

0.05

－0.22

0.28

LTD_city

都市銀行預貸率

201

0.80

0.13

0.63

1.06

LTD_reg

地方銀行預貸率

201

0.75

0.02

0.72

0.83

JPYUSD円ドルレート201

106.60

15.42

76.30

143.79TIBOR 3

3 ヶ月物 Tokyo Interbank Offered Rate

201

0.34

0.26

0.07

1.13

TOPIX

Tokyo Stock Price Index

201

1165.09292.83719.491774.88

TOPIX_volatility

Tokyo Stock Price Index のボラティリティ

201

25.16

13.40

6.20

90.82

SP500

Standard & Poorʼs 500 Stock Index

201

1263.58

246.31735.092003.37

SP500_volatility

Standard & Poorʼs 500 Stock Index のボラティリティ

201

21.63

11.45

6.01

78.04

UST 5

残存期間 5 年米国債利回り

201

3.34

1.64

0.60

6.69

LIQ

1 －（証券会社間の国債取引額÷証券会社の全取引額）

201

3.34

1.64

0.60

6.69

（注） 上表は推計に用いた各変数の要約統計量である。

ル（Model- 1 ），それらの変数群に加えて各年る。

の固有効果を含むモデル（Model- 2 ）を，（i）第一に，図表 ５ の（i）行の結果から，我々

全体サンプル，（ii）前期末から今期末にかけてが着目する Yt のうち，前期末の残存期間 5 年の同利回りの変化Δy5（t－ 1 to t）が非正の国債利回り y5（t－ 1 ）が都市銀行と地方銀行値を取るサンプル，（iii）前期末から今期末にのθit へ正の効果を有している。このことは，かけての同利回りの変化Δy5（t－ 1 to t）が利回り水準が高い時期において，両タイプの投正の値を取るサンプルの三つのサンプルに関し資家が平均的に売却頻度を低下させていることて，各投資家タイプ別（都市銀行，地方銀行，を意味する。こうした動きは，高いインカムゲ

外国人投資家）に推定している。図表 ５ は，推インを得られる時期においてはキャピタルゲイ

定結果のうち Yt に関する係数の推定値のみをンを企図したトレーディング行動が相対的に弱その統計的有意度と併せて表示したものであまることを示唆しているほか，外国人投資家に88

証券経済研究
図表 ５

θの決定要因に関する multivariate 推定結果
（ 1 ）都市銀行

i.
All sample（ 2 ）地方銀行（ 3 ）外国人投資家

Model 1Model 2Model 1Model 2Model 1Model 2

Indep var

Coef.

Coef.

Coef.

Coef.

Coef.

Coef.

y5（t－１）0.020 ＊＊＊

0.025 ＊＊＊＊＊Δy5（t－1 to t）

0.004

0.009

y5_volatility（t）

0.089 ＊＊＊

0.073 ＊＊＊

0.014 ＊＊＊

0.017 ＊＊＊

＊＊＊

＊＊＊

0.009

0.087 ＊＊＊

0.013

0.075 ＊＊＊

0.008 ＊＊＊

0.003
－0.007＊＊＊0.046 ＊＊＊

－0.0040.035 ＊＊＊

Obs

187

187

187

187

187

187

RMSE

0.00470.00450.00380.00370.00280.0025R-squared

0.66

0.72

0.73

0.77

0.73

0.81

F

12.98

9.56

18.42

12.30

18.43

15.98

P

ii.

第93号（2016.3）

0.00000.00000.00000.00000.00000.0000Indep var

Coef.

Coef.

Coef.

Coef.

Coef.

Coef.

y5（t－1）0.019 ＊＊＊

0.025 ＊＊＊

0.011 ＊＊＊

0.012 ＊＊＊

0.002

0.009 ＊＊Δy5（t－1 to t）

0.048 ＊＊＊

0.046 ＊＊＊

0.042 ＊＊＊

0.041 ＊＊＊

0.003

0.012

y5_volatility（t）

0.203 ＊＊＊

0.175 ＊＊＊

0.190 ＊＊＊

0.187 ＊＊＊

0.076 ＊＊＊

0.064 ＊＊＊

Δy5＜＝ 0

Obs

109

109

109

109

109

109

（t－1 to t）

RMSE

0.00370.00340.00280.00280.00310.0028R-squared

0.78

0.85

0.83

0.86

0.77

0.85

F

12.22

9.98

17.46

11.00

11.89

10.12

P

0.0000Indep varCoef.

y5（t－1）0.015 ＊＊Δy5（t－1 to t）－0.034＊＊0.00000.00000.0000

Coef.

Coef.

Coef.

0.018 ＊

0.012 ＊＊

0.018 ＊＊

－0.020－0.003－0.0150.0000Coef.

0.0000
Coef.

0.001

0.003

－0.004－0.008－0.003

0.027

iii.

y5_volatility（t）

0.149 ＊＊＊

0.130 ＊

0.087 ＊

0.114 ＊

Δy5＞ 0

Obs

78

78

78

78

78

78

（t－1 to t）

RMSE

0.00530.00520.00460.00430.00200.0017R-squared

0.71

0.79

0.73

0.83

0.82

0.91

F

5.33

3.68

6.07

4.80

10.34

9.31

P

0.00000.00010.00000.00000.00000.0000Constant term

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Monthly dummies

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Other covariates

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Year dummy

no

yes

no

yes

no

yes

（注） 上表は各投資家タイプのθ（t）を被説明変数とする multi-variate regression の結果のうち，前期末の残存期間５年国債利回り y5（t－1），前期末から今期末にかけての同利回りの変化 Δy5（t－1 to t），今期中の同利回りのボラティリティy5_volatility（t）の推計された係数をまとめたものである。被説明変数の θ（t）は時点 （monthly）期間中の価格変化，期首の国t
債保有残高，期中の国債売却額を用いて計算された θ（t）/λ にタイプ別に試算した λ を乗じることで同要因を消去した値である。説明変数は，上記の三変数に加えて，表下部に示した各変数を用いている：Monthly dummy は各月固有効果，Yeardummy は各年固有効果，Other covariates は前期末から今期末にかけての日銀保有国債残高の対数差分，前期末の都市銀行
預貸率，前期末の地銀預貸率，今期末の円ドルレート，今期末の３ヶ月物 Tibor，今期末の TOPIX，今期中の同 volatility，
今期末の S&P500指数，今期中の同 volatility，残存期間５年 US treasury 利回りである。＊＊＊，＊＊，＊はそれぞれその係数の推定値が１，５，10％有意水準で統計的に有意であることを表す。

ついてはそもそもこうしたインカムゲインに着資家がトレーディング行動を弱めることを示唆目した投資行動が弱いことが分かる。第二に，している。市場の大きな変動が顕在化しているタイプを問わず，今期中の同利回りのボラティ

時期において，一般的に安全資産と見なされる

リ テ ィy5_volatility（t） がθit へ 正 の 効 果 を 有

国債の保有動機が（売却頻度の低下という形をしている。このことは，債券市場が相対的に大取って）投資家タイプを問わずに顕在化するときな変動に晒されている時期に，各タイプの投いうこの結果は感覚的にも妥当なものである。

89

日本国債トレーディング行動の決定要因：投資家タイプ別売買データを用いた分析

これらの結果はモデルの選択に依らず安定的に化させているわけではない」という素朴な特徴

観察されるものであり，利回り水準とボラティ

づけとは大きく異なる印象を与えるものであリティが投資家のトレーディング行動を決定する。次に，同様の分析を外国人投資家に対してる要因であることが分かる。

行 っ たθfor,t の 推 定 結 果（（ii） 行 お よ び（iii）

第三に，前期末から今期末にかけての国債利行）から，外国人投資家に関しては，Δy5（t－回りの変化Δy5（t－ 1 to t）はトレーディン

1 to t）の係数が有意には推定されておらず，

グ行動を要約したθit へどのような影響を与え

disposition effect に 類 す る 特 徴 は 認 め ら れ なているだろうか。利回り変化Δy5（t－ 1 to t）

かった。このことは，外国人投資家が国債投資については，利回りが上昇するケースと低下すに関して，逆張りおよび順張りといった特定のるケースとで係数の含意が異なるため，以下でトレーディングスタイルを有しているわけでは

は，これらのケースを分割したサブサンプル毎ないことを意味している。なお，図表 ６ は，図の推定結果である図表 ５ の（ii）行および（iii）

表 ５ に対応する推定モデルへ，利回り水準の変行を用いてこの点を確認する。まず，都市銀行

化とボラティリティのラグ付変数を追加的な説

及び地方銀行に関して，利回り低下ケースにお明変数として含めたモデルの推定結果を示した

いてΔy5（t－ 1 to t）の係数が有意に正の値ものであり，上記の結果の頑健性を示唆していで推定されている一方で，利回り上昇ケースにる。

おいて両タイプの当該係数が有意に推定されて国内投資家（都市銀行および地方銀行）がいないことが分かる。これらの結果は，都市銀

disposition effect に類する特徴を示している一行及び地方銀行がトレーディング行動を変化さ方で，外国人投資家においてこうした特徴が見せるのは，利回りの低下局面だけであることをられないという結果を確認したが，では，外国意味している。特にΔy5（t－ 1 to t）の正の人投資家の投資行動を強くドライブしている要係数が利回りの低下局面（債券価格の上昇局

因は何であろうか。図表 ７ はこの点を議論する面）においてのみ観察されるということは，こために，図表 ５ の Model 2 に対応する推定結れらの投資家が債券価格の上昇局面において果のうち，利回り関連変数以外のマクロ・金融

θit を低下させることで売却頻度を高めている

関連変数の係数に関する推定値をまとめたものことを意味する。これは，株式市場に関する分である。同表から，利回りの変化符号に基づく析で指摘されている disposition effect に類似しサブサンプルの設定に依らず，日本銀行によるた（逆張りの）投資行動であるといえる。な

国債買い入れが進んでいる時期において外国人

お，両タイプのΔy5（t－ 1 to t）に関する係

投 資 家 がθfor,t を 低 下 さ せ て い る こ と が 分 か

数はほぼ同水準であり，トレーディング行動にる。利回りの変化自体には反応しない一方で，関する両者の類似性を示唆している。こうした中央銀行による国債購入増加（減少）に合わせ

結果は，地方銀行の投資スタイルに関する描写て売却頻度を高める（低める）という外国人投としてしばしば見られる，「buy-and-hold タ

資家の行動は，非伝統的金融政策の導入を利益

イプの投資戦略をとっており，利回り関連情報

獲得機会として明確に認識していることが窺え

Yt へ敏感に反応してトレーディング行動を変る。

90

証券経済研究
図表 ６

θの決定要因に関する multivariate 推定結果
（ 1 ）都市銀行

Model 1Model 2Model 1Model 2

Indep var

Coef.

Coef.

Coef.

Coef.

Coef.

Coef.

y５（t－1）0.017 ＊＊＊

0.023 ＊＊＊

0.004

0.009

0.002

＊

0.000
＊＊＊

0.009

＊＊＊

0.006

＊＊

0.071

＊＊＊

0.010 ＊＊
0.011

＊＊＊

0.007

＊＊

0.069

＊＊＊

0.005 ＊

0.000
－0.007＊＊＊－0.005 ＊

0.006

＊＊＊

0.004 ＊

0.036

＊＊＊

0.032 ＊＊＊

y5_volatility（t）

0.079
0.027

0.016

0.039 ＊＊＊

0.036 ＊＊

0.018 ＊

Obs
RMSE

187

187

187

187

187

0

0.00470.00450.00360.00360.00270.0025R-squared

0.66

0.72

0.75

0.78

0.75

0.81

F

12.19

9.04

18.84

12.74

18.63

15.52

0.0000Indep varCoef.

y5（t－1）0.017 ＊＊＊
＊＊＊

0.073

＊＊＊

0.009 ＊＊＊

y5_volatility（t－1）

Pii.

（ 3 ）外国人投資家

Model 2Δy5（t－2 to t－1）

All sample（ 2 ）地方銀行

Model 1Δy5（t－1 to t）

i.

第93号（2016.3）

0.0000Coef.

0.00000.00000.00000.010

0.0000

Coef.

Coef.

Coef.

Coef.

0.022 ＊＊＊

0.009 ＊＊＊

0.006

－0.001

0.006＊＊＊

0.038 ＊＊＊

0.035 ＊＊＊

－0.0020.008

Δy5（t－1 to t）

0.044

Δy５（t－2 to t－1）

0.004

0.001

0.002

0.004

0.008 ＊＊

0.005

0.184 ＊＊＊

0.167 ＊＊＊

0.175 ＊＊＊

0.172 ＊＊＊

0.054 ＊＊

0.055 ＊＊

0.015

0.007

y5_volatility（t）

0.043

Δy5＜＝ 0y5_volatility（t－1）

0.020

0.021

0.018

0.031

（t－1 to t）

Obs

109

109

109

109

109

109

RMSE

0.00370.00340.00280.00280.00300.0027R-squared

0.78

0.85

0.84

0.87

0.79

0.86

F

11.39

9.43

16.29

11.05

11.94

9.73

P

0.00000.00000.00000.00000.00000.0000Indep var

Coef.

Coef.

Coef.

Coef.

Coef.

y5（t－1）0.017 ＊＊

0.032 ＊＊＊

0.006

0.012

0.000

0.002

Δy5（t－1 to t）－0.033 ＊＊－0.014－0.006－0.017－0.004－0.009－0.002－0.009Δy5（t－2 to t－1）

iii.

＊＊

y5_volatility（t）

0.152 ＊＊＊

Coef.

0.007

0.003

－0.002－0.0020.126 ＊

0.079 ＊

0.116 ＊

－0.0090.026－0.083 ＊＊0.059 ＊＊

0.036

0.023 ＊

Δy5＞ 0y5_volatility（t－1）（t－1 to t）

Obs

78

78

78

78

78

78

RMSE

0.00530.00500.00450.00440.00200.0017R-squared

0.71

0.82

0.76

0.84

0.84

0.91

F

4.80

3.96

6.26

4.51

10.06

9.17

P

0.00000.00000.00000.00000.00000.0000－0.0190.021

Constant term

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Monthly dummies

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Other covariates

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Year dummy

no

yes

no

yes

no

yes

（注） 上表は各投資家タイプのθ（t）を被説明変数とする multi-variate regression の結果のうち，前期末の残存期間５年国債利回り y5（t－1），前期末から今期末にかけての同利回りの変化 Δy5（t－1 to t），前々期末から前期末にかけての同利回りの変化Δy5（t－2 to t－1），今期中の同利回りのボラティリティy5_volatility（t），前期中の同利回りのボラティリティy5_volatility（t－1）の推計された係数をまとめたものである。被説明変数の θ（t）は時点 （monthly）期間中の価格変化，期首の国債保t
有残高，期中の国債売却額を用いて計算されたθ（t）/λ にタイプ別に試算した λ を乗じることで同要因を消去した値である。説明変数は，上記の三変数に加えて，表下部に示した各変数を用いている：Monthly dummy は各月固有効果，Yeardummy は各年固有効果，Other covariates は前期末から今期末にかけての日銀保有国債残高の対数差分，前期末の都市銀行
預貸率，前期末の地銀預貸率，今期末の円ドルレート，今期末の３ヶ月物 Tibor，今期末の TOPIX，今期中の同 volatility，
今期末の S&P500指数，今期中の同 volatility，残存期間５年 US treasury 利回りである。＊＊＊，＊＊，＊はそれぞれその係数の推定値が１，５，10％有意水準で統計的に有意であることを表す。

91

日本国債トレーディング行動の決定要因：投資家タイプ別売買データを用いた分析
図表 ７

θの決定要因に関する multivariate 推定結果

i. All sample

ii. Δy５＜＝ 0（t－1 to t）

ii. Δy5＞ 0（t－1 to t）（ 1 ）都市 （ 2 ）地方 （ 3 ）外国 （ 1 ）都市 （ 2 ）地方 （ 3 ）外国 （ 1 ）都

（ 2 ）地 （ 3 ）外国

銀行

銀行

人投資家

銀行

銀行

人投資家

市銀行

方銀行

人投資家

Model 3Model 3Model 3Model 3Model 3Model 3Model 3Model 3Model 3

Indep var

Coef.

Coef.

Coef.

Coef.

Coef.

Coef.

Coef.

Coef.

Coef.

y5（t－1）0.025 ＊＊＊

0.017 ＊＊＊

0.008 ＊＊＊

0.025 ＊＊＊

0.012 ＊＊＊

0.009 ＊＊

0.018 ＊

0.018 ＊＊Δy5（t－1 to t）

0.009 **

0.013 ＊＊＊ －0.004

0.046 ＊＊＊

0.041 ＊＊＊

0.012

y5_volatility（t）

0.073 ＊＊＊

0.075 ＊＊＊

0.175 ＊＊＊

0.187 ＊＊＊

0.064 ＊＊＊

0.035 ＊＊＊＊＊＊

ΔLN_BOJ（t－1 tp t）

0.001-0.008－0.0180.007－0.006

LTD_city（t－1）

0.020

0.007

0.009

0.022

0.017

LTD_reg（t－1）

0.060

0.076

0.029

0.059

－0.021

0.000

0.000

－0.025－0.020＊＊＊0.130 ＊

－0.0150.114 ＊

0.003
－0.0080.027－0.014 ＊＊0.000－0.014

0.022

0.070

0.006

－0.017

0.022

0.140

－0.006

0.000

0.000

0.000

0.000

－0.019 ＊＊＊ －0.010 ＊＊ －0.003

0.010

0.005

0.004

0.067 ＊

JPYUSD（t）

0.000

0.000

0.000

TIBOR3（t）－0.008 ＊－0.005－0.004

TOPIX（t）

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

TOPIX_volatility（t）

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

SP500（t）

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

SP500_volatility（t）

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

0.000

UST5（t）

0.001

0.000

0.000

－0.001

0.001

0.001

0.002

－0.005 *0.000

constant term

－0.051－0.054－0.010－0.069

0.007

0.020

－0.040－0.134－0.022

Obs

187

187

187

109

109

109

78

78

78

RMSE

0.00450.00370.00250.00340.00280.00280.00520.00430.0017R-squared

0.72

0.77

0.81

0.85

0.86

0.85

0.79

0.83

0.91

F

9.56

12.30

15.98

9.98

11.00

10.12

3.68

4.87

9.31

P

0.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00010.00000.0000Constant term

yes

yes

yes

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Monthly dummies

yes

yes

yes

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Other covariates

yes

yes

yes

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Year dummy

yes

yes

yes

yes

yes

yes

yes

yes

yes

（注） 上表は各投資家タイプのθ（t）を被説明変数とする multi-variate regression の推定結果（表２a）のうち，Model ２に対応する結果を表示したものである。推計値を表示した説明変数は，前期末の残存期間５年国債利回り y5（t －1），前期末から今期末にかけての同利回りの変化Δy5（t －1 to t），今期中の同利回りのボラティリティy5_volatility（t），前期末から今期末にかけての日銀保有国債残高の対数差分Δln_boj_jgb，前期末の都市銀行預貸率，前期末の地銀預貸率，今期末の円ドルレー
ト，今期末の３ヶ月物 Tibor，今期末の TOPIX，今期中の同 volatility，今期末の S&P500指数，今期中の同 volatility，残存
期間５年 US treasury 利回りである。***，**，* はそれぞれその係数の推定値が1，5，10% 有意水準で統計的に有意であることを表す。

図表 ８ および図表 ９ は，図表 ５ の Model 2

2010年以降は概ね横ばいの状態にあり，上昇しに対応する推定結果のうち，年固有効果（ベーた売却頻度が高止まりしていることが分かる。

スケースは2014年）と月固有効果（ベースケー

程度の差はあるものの同様の傾向が地方銀行に

スは 1 月）の推定値を95％信頼区間と合わせてついても確認される一方で，外国人投資家につプロットしたものである。第一の特徴として，

いては大きな年固有効果の変化は見られていな

図表 ８ から都市銀行に関して年固有効果の点推い。次に，第二の特徴として，図表 ９ から大ま定値が時間を通じてゼロ近傍まで上昇している

かな傾向として都市銀行および地方銀行においことが分かる。特に，年固有効果に着目する限て， ３ ～ ４ 月および ８ ～ 9 月においてθit の低り，1999～2000年，2004～2009年の時期におい下が見られている。対して外国人投資家についてθit の 低 下（ 売 却 頻 度 が 上 昇 ） し て 以 降，て は， こ う し たθit の 低 下 が 見 ら れ な い 一 方92

証券経済研究
図表 ８第93号（2016.3）

年固有効果の推定結果

Panel a. 都市銀行：年固有効果
0.02
0.01

0

1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

−0.01
−0.02
−0.03
−0.04
−0.05
−0.06
−0.07

Panel b. 地方銀行：年固有効果
0.02
0.01
0

1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

−0.01
−0.02
−0.03
−0.04
−0.05

Panel c. 外国人投資家：年固有効果
0.02
0.015
0.01

0.005
0
−0.005

1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

−0.01
−0.015−0.02−0.025で， 7 月におけるθit の上昇が見られている。

ついては外国人投資家の半期決算後の何らかの前者の結果に関する一つの解釈として，決算期

投資行動の変化を示唆している可能性もある。

付近の利益計上動機が考えられるほか，後者にこれらの点については，利回りの上昇・低下毎

93日本国債トレーディング行動の決定要因：投資家タイプ別売買データを用いた分析
図表 ９

月固有効果の推定結果

Panel a. 都市銀行：月固有効果
0.01
0.008
0.006
0.004
0.002
0
−0.002

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

11

12

11

12

−0.004−0.006−0.008Panel b. 地方銀行：月固有効果
0.01
0.008
0.006

0.004
0.002
0
−0.002

2

3

4

5

6

7

8

9

10

−0.004−0.006−0.008Panel c. 外国人投資家：月固有効果
0.007

0.006
0.005

0.004
0.003

0.002
0.001
0
−0.001

2

3

4

5

6

7

8

9

10

−0.002−0.003

でその含意（例：益出し，損切り）が異なるた

ここまでの本稿の分析では，異なる残存期間

め，サブサンプルを用いた追加的な分析が必要の国債を全て同質のものとして取り扱っていると考えられる。

が，投資家のタイプによって保有する国債の年

94

証券経済研究第93号（2016.3）

限が異なることは一般的に観察される特徴であ

図表１１はこうした問題意識から，disposition

る。こうした年限の違いを考慮した分析についeffect が明確に確認されている利回り低下ケーても，興味深い分析対象であると考えられる。

スについて，そのサンプルを日銀による今期末

図表１０は，こうした認識を踏まえて推定式（ 3 ）と前期末の国債保有残高の対数差分がサンプルにおける Yt へ，前期末の残存期間10年国債利の中位値より小さいケース（i）と中位値以上

回り y10（t－ 1 ），前期末から今期末にかけてのケース（ii）とでサンプル分割をしたうえの同利回りの変化Δy10（t－ 1 to t）を追加しで，推定式（ 3 ）を用いた推定結果をまとめた

た推定の結果を示したものである。得られた結ものである。同表から，（ii）のケースのみにお果は，上記の結果と概ね整合的であり，特にこいて，都市銀行と地方銀行のΔy5（t－ 1 to t）

れまでの分析で用いてきた残存期間 5 年の国債に関する係数が統計的に有意な正の値を示して利回り関連情報がθit の決定要因として重要でいることが分かる。このことは，日本銀行が大あることを示唆している。なお，θit の算出に規模な国債購入を行い，ネットの資産増加分が当たって本稿では異なる年限の債券を区別する

中位値を超えているという状況において邦銀にことなく用いているが，短期債，中長期債，超よる disposition effect がより強く顕在化してい長期債といった区分毎のθit を用いた分析は将ることを意味している。こうした結果の一つの来の課題として重要と考えられる。

解釈としては，日本銀行による国債の追加購入

2．日銀による国債市場への介入と流動性の影響が進む中での利回り低下（債券価格上昇）に際して，邦銀がその売却頻度を高めることで利益を計上してきたという事情が想像される。

本稿での推定結果から，特定の投資家タイプ

次に，図表１２は推定に用いたサンプルを t 期に 関 し て， 株 式 市 場 で 広 く 観 察 さ れ る

中における「証券会社の全取引に占める対顧客

disposition effect が観察されることを指摘して取引割合」を流動性指標と見做し，当該変数がきた。こうした効果が生じる背景には，損失回中位値より小さい場合（ケース（i））と中位値

避や anchoring といった意思決定上の歪みのほ以上の場合（ケース（ii））とにサンプル分割しか，過去の価格変動が将来価格の変動に関するて推定を行った結果をまとめたものである。こ

情報を含んでいる可能性などが指摘されている

うした分析を行った狙いは，投資家によるトが，他に考えられる要因は無いだろうか。本邦

レーディング行動の調整がどういった市場環境

国債市場における重要な特徴として，近年におにおいて円滑に行われていたかを整理する点にける日本銀行による積極的な国債投資が挙げらある。図表１２の結果から，これまでの分析で確れる。その目的としては，物価ターゲットの達認された「都市銀行と地方銀行のΔy5（t－ 1

成に向けた流動性の供給や低金利の維持が挙げto t）に関する正の係数」が，市場の流動性がられており，その規模は過去に例を見ないもの

高い（ケース（ii））においてのみ確認されていとなっている。本節では，まず，こうした日本

ることが分かる。この結果は，様々な意図に基銀行による国債投資が各投資家のトレーディン

づいて投資家がトレーディング行動を変化させ

グ行動へ与えた影響を分析することとしたい。

るためには，市場における一定の流動性が重要

95

日本国債トレーディング行動の決定要因：投資家タイプ別売買データを用いた分析
図表１０

複数年限の利回り関連情報を考慮した推計

Indep vary5（t－１）Δy５（t－１ to t）
y10（t－1）
Δy10（t－1 to t）
i.
y5_volatility（t）
All sample
Obs
RMSE
R-squaredF
P
Indep vary5（t－1）Δy5（t－1 to t）
y10（t－1）ii.
Δy10（t－1 to t）
Δy5＜＝ 0y5_volatility（t）（t－1 to t）
Obs
RMSE
R-squaredF
P
Indep vary5（t－1）Δy5（t－1 to t）
y10（t－1）iii.
Δy10（t－1 to t）
Δy5＞ 0y5_volatility（t）（t－1 to t）
Obs
RMSE
R-squaredF
P
Constant termMonthly dummies
Other covariates
Year dummy（ 1 ）都市銀行
Coef.
0.020 ＊＊＊
0.002
0.005
0.008
0.071 ＊＊＊
187
0.00450.72
9.10
0.0000Coef.
0.020 ＊＊
0.031 ＊
0.006
0.012
0.166 ＊＊＊
109
0.00340.85
9.59
0.0000Coef.
0.029－0.010－0.013－0.0210.168 ＊＊
78
0.00530.80
3.46
0.0001
yes
yes
yes
yes

（ 2 ）地方銀行
Coef.
0.013 ＊＊
0.016 ＊＊
0.004
－0.0030.075 ＊＊＊
187
0.00370.77
11.66
0.0000Coef.
0.011
0.042 ＊＊＊
0.000
－0.0010.188 ＊＊＊
109
0.00340.85
9.59
0.0000Coef.
0.004－0.0030.016－0.0100.099
78
0.00410.85
5.16
0.0000
yes
yes
yes
yes

（ 3 ）外国人投資家
Coef.
0.012 ＊＊＊
－0.005－0.0040.001
0.036 ＊＊＊
187
0.00250.81
15.27
0.0000Coef.
0.016 ＊＊
0.015
－0.006－0.0020.065 ＊＊
109
0.00280.85
9.59
0.0000Coef.
0.006－0.007－0.002－0.0030.033
780.00180.91
8.45
0.0000
yes
yes
yes
yes

（注） 上表は各投資家タイプのθ（t）を被説明変数とする multi-variate regression の結果のうち，前期末の残存期間５年国債および期間10年国債利回り y5（t－1），y10（t－1），前期末から今期末にかけての同利回りの変化 Δy5（t－1 to t），Δy10（t－1 tot），今期中の同利回りのボラティリティy5_volatility（t）の推計された係数をまとめたものである。被説明変数の θ（t）は時
点 （monthly）期間中の価格変化，期首の国債保有残高，期中の国債売却額を用いて計算されたt
θ（t）/λ にタイプ別に試算したλを乗じることで同要因を消去した値である。説明変数は，上記の三変数に加えて，表下部に示した各変数を用いている。Monthly dummy は各月固有効果，Year dummy は各年固有効果，Other covariates は前期末から今期末にかけての日銀
保有国債残高の対数差分，前期末の都市銀行預貸率，前期末の地銀預貸率，今期末の円ドルレート，今期末の３ヶ月物
Tibor，今期末の TOPIX，今期中の同 volatility，今期末の S&P500指数，今期中の同 volatility，残存期間５年 US treasury
利回りである。＊＊＊，＊＊，＊はそれぞれその係数の推定値が１，５，10% 有意水準で統計的に有意であることを表す。

96

証券経済研究
図表１１

第93号（2016.3）

日銀による国債投資の影響

サンプル：
Δy5＜＝ 0（t－1 to t）
Indep vary5（t－1）Δy5（t－1 to t）
y5_volatility（t）
i. Δ日銀国債保有残高
Obs
＜中位値
RMSE
R-squaredF
P
Indep vary5（t－1）Δy5（t－1 to t）
y5_volatility（t）
ii.. Δ日銀国債保有残高
Obs
＞＝中位値
RMSE
R-squaredF
P
Constant termMonthly dummies
Other covariates
Year dummy

（1）
都市銀行
Coef.
0.028 ＊＊
0.043 ＊
0.223 ＊＊
53
0.00380.92
4.09
0.0033
Coef.
0.045 ＊＊＊
0.064 ＊＊＊
0.130 ＊
56
0.00260.96
10.51
0.0000
yes
yes
yes
yes

（2）
地方銀行
Coef.
0.028 ＊＊＊
0.002
0.132 ＊＊
53
0.00300.94
5.31
0.0008Coef.
0.008
0.048 ＊＊
0.207 ＊＊＊
56
0.00230.95
8.90
0.0000
yes
yes
yes
yes

（3）
外国人投資家
Coef.
0.015 ＊
0.015
0.081
53
0.00240.95
6.99
0.0002
Coef.
0.009
0.012
0.027
56
0.00230.95
8.33
0.0000
yes
yes
yes
yes

（注） 上表は各投資家タイプのθ（t）を被説明変数とする multi-variate regression の結果のうち，前期末の残存期間５年国債利回り y5（t－1），前期末から今期末にかけての同利回りの変化 Δy5（t－1 to t），今期中の同利回りのボラティリティy5_volatility（t）の推計された係数をまとめたものである。推計に用いたサンプルは，Δy5（t－1 to t）がゼロ以下のもののみとし，当該サンプルを更に日銀国債保有残高の伸び率（t-1期末から t 期末の対数差分）がサンプルの中位値より小さい場合（ケース（i））と中位値以上の場合（ケース（ii））とにサンプル分割して推計を行った。被説明変数の θ（t）は時点 t（monthly）期間中の価格変化，期首の国債保有残高，期中の国債売却額を用いて計算された θ（t）/λ にタイプ別に試算したλを乗じることで同要因を消去した値である。説明変数は，上記の三変数に加えて，前々期末の残存期間5年国債利回り y5（t－2）， 表 下 部 に 示 し た 各 変 数 を 用 い て い る。Monthly dummy は 各 月 固 有 効 果，Year dummy は 各 年 固 有 効 果，Other
covariates は，前期中の同利回りのボラティリティy5_volatility（t－1），前期末の都市銀行預貸率，前期末の地銀預貸率，今期末の円ドルレート，今期末の３ヶ月物 Tibor，今期末の TOPIX，今期中の同 volatility，今期末の S&P500指数，今期中の同 volatility，残存期間５年 US treasury 利回りである。＊＊＊，＊＊，＊はそれぞれその係数の推定値が１，５，10% 有意水準で統計的に有意であることを表す。

であるということを意味している。

3．頑健性の確認の頑健性を確認するため，推定式（ 3 ）式について追加的な推定を試みる。
具体的には，各タイプのθit に関するサンプ

これまでの分析では，前節において解説した

ル期間の平均値で現在のθit を除することで変方法を用いてタイプ固有の要因であるλi を除去数の標準化を図ったうえで推定を行った。図表

した後のθit を被説明変数として用いてきた。

１３は推定結果を示したものである。第一に，国しかし，こうした処理の後でもなおθit にタイ

債利回り水準が各タイプのθit へ正の影響を与

プ固有の要因が含まれている可能性もある。そえていることが分かる。図表 ５ では，外国人投

こで本節では，これまでの分析で得られた結果

資家についてこうした結果が安定的に得られな

97日本国債トレーディング行動の決定要因：投資家タイプ別売買データを用いた分析
図表１２
サンプル：
All
Indep vary5（t－1）Δy5（t－1 to t）
y5_volatility（t）
i. 流動性指標
Obs＜中位値（t）
RMSE
R-squaredF
P
Indep vary5（t－1）Δy5（t－1 to t）
y5_volatility（t）
ii.. 流動性指標
Obs＞＝中位値（t）
RMSE
R-squaredF
P
Constant termMonthly dummies
Other covariates
Year dummy

流動性の影響
（1）
都市銀行
Coef.
0.021 ＊＊
0.005
0.072 ＊＊
94
0.00540.75
4.30
0.0000Coef.
0.019 ＊＊＊
0.019 ＊＊＊
0.132 ＊＊＊
93
0.00290.83
7.02
0.0000
yes
yes
yes
yes

（2）
地方銀行
Coef.
0.014 ＊
0.007
0.106 ＊＊＊
94
0.00480.75
4.43
0.0000Coef.
0.018 ＊＊＊
0.017 ＊＊＊
0.058 ＊＊＊
93
0.00220.87
10.12
0.0000
yes
yes
yes
yes

（3）
外国人投資家
Coef.
0.004－0.008 ＊0.033 ＊
94
0.00270.74
4.13
0.0000Coef.
0.012 ＊＊＊
－0.0050.038 ＊＊
93
0.00210.93
18.44
0.0000
yes
yes
yes
yes

（注）
 上表は各投資家タイプのθ（t）を被説明変数とする multi-variate regression の結果のうち，前期末の残存期間５年国債利回り y5（t－1），前期末から今期末にかけての同利回りの変化 Δy5（t－1 to t），今期中の同利回りのボラティリティy5_volatility（t）の推計された係数をまとめたものである。推計に用いたサンプルを t 期中における流動性指標（証券会社の全取引に占める対顧客取引割合）の中位値より小さい場合（ケース（i））と中位値以上の場合（ケース（ii））とにサンプル分割して推計を行った。被説明変数のθ（t）は時点 t（monthly）期間中の価格変化，期首の国債保有残高，期中の国債売却額を用いて計算されたθ（t）/ λにタイプ別に試算した λ を乗じることで同要因を消去した値である。説明変数は，上記の三変数に加えて，前々期末の残存期間５年国債利回り y5（t－2），表下部に示した各変数を用いている。Monthly dummy は各月固有
効果，Year dummy は各年固有効果，Other covariates は，前期中の同利回りのボラティリティy5_volatility（t－1），前期末の都市銀行預貸率，前期末の地銀預貸率，今期末の円ドルレート，今期末の３ヶ月物 Tibor，今期末の TOPIX，今期中の同volatility，今期末の S&P500指数，今期中の同 volatility，残存期間５年 US treasury 利回りである。＊＊＊，＊＊，＊はそれぞれその係数の推定値が１，５，10% 有意水準で統計的に有意であることを表す。

かった点が図表１３の結果と相違しているが，係

effect が都銀と地方銀行にのみ確認されるとい数の絶対値では外国人投資家が最も小さく，利う点も図表 ５ と同様の形で得られている。以上

回りの変化に対して外国人投資家が最も感応的の結果は，これまでの議論において参照した推ではないという点において，図表 ５ の結果と一

定結果が一定程度の頑健性を有しているもので定程度の整合性が保たれていると考えられる。

あることを示唆している。

第二に，ボラティリティに関してタイプを問わずにθit が反応しているという点は引き続き得Ⅵ．おわりにられている。第三に，最も重要な点として，利回 り 変 化 の 係 数 か ら 確 認 さ れ る disposition98

本稿では，都市銀行，地方銀行，外国人投資

証券経済研究
図表１３第93号（2016.3）

θ（t）の決定要因に関する推計：標準化後 θ

Indep vary5（t－1）Δy5（t－1 to t）
y5_volatility（t）
i.
Obs
All sample
RMSE
R-squaredF
P
Indep vary5（t－1）Δy5（t－１ to t）
y5_volatility（t）ii.
ObsΔy5＜＝ 0（t－1 to t）
RMSE
R-squaredF
P
Indep vary5（t－1）Δy５（t－１ to t）
y5_volatility（t）iii.
Obs
Δy5＞ 0（t－1 to t）
RMSE
R-squaredF
P
Constant termMonthly dummies
Other covariates
Year dummy

（1）
都市銀行
Coef.
2.540 ＊＊＊
0.953 ＊＊
7.442 ＊＊＊
187
0.45940.72
9.56
0.0000Coef.
2.549 ＊＊＊
4.725 ＊＊＊
17.848 ＊＊＊109
0.34610.85
9.98
0.0000Coef.
1.784 ＊
－2.01013.172 ＊78
0.53320.79
3.68
0.0001
yes
yes
yes
yes

（2）
地方銀行
Coef.
1.813 ＊＊＊
1.422 ＊＊＊
8.083 ＊＊＊
187
0.39910.77
12.30
0.0000Coef.
1.240 ＊＊＊
4.421 ＊＊＊
20.134 ＊＊＊109
0.30410.86
11.00
0.0000Coef.
1.970 ＊＊
－1.592
12.281 ＊78
0.46690.83
4.80
0.0000
yes
yes
yes
yes

（3）
外国人投資家
Coef.
1.055 ＊＊＊
－0.4934.524 ＊＊＊
187
0.31880.81
15.98
0.0000Coef.
1.192 ＊＊
1.486
8.269 ＊＊＊
109
0.35330.85
10.12
0.0000Coef.
0.445－1.0713.429
780.22360.91
9.31
0.0000
yes
yes
yes
yes

（注） 上表は各投資家タイプの標準化後θ（t）を被説明変数とする multi-variate regression の結果のうち，前期末の残存期間５年国債 y5（t－1），前期末から今期末にかけての同利回りの変化 Δy5（t－1 to t），今期中の同利回りのボラティリティy5_volatility（t）の推計された係数をまとめたものである。被説明変数の θ（t）は時点 （monthly）期間中の価格変化，期首の国t
債保有残高，期中の国債売却額を用いて計算された θ（t）/λ にタイプ別に試算した λ を乗じることで同要因を消去した値を，さらにタイプ別同変数θのサンプル期間平均で除した標準化後の変数である。説明変数は，上記の三変数の階差に加えて，表下部に示した各変数の階差を用いている。Monthly dummy は各月固有効果，Year dummy は各年固有効果，Other
covariates は前期末から今期末にかけての日銀保有国債残高の対数差分，前期末の都市銀行預貸率，前期末の地銀預貸率，今期末の円ドルレート，今期末の３ヶ月物 Tibor，今期末の TOPIX，今期中の同 volatility，今期末の S&P500指数，今期中の同 volatility，残存期間５年 US treasury 利回りである。＊＊＊，＊＊，＊はそれぞれその係数の推定値が１，５，10% 有意水準で統計的に有意であることを表す。

家の各タイプ別の長期国債売買データおよび国の他のマクロ・金融変数に対する当該変数の反債保有残高データを用いて保有国債の売却頻度応を推定した。得られた結果から，都市銀行おに関する代理変数を各タイプ別に計測し，国債

よび地方銀行において国債利回り水準の低下に

利回りの水準，変化，ボラティリティおよびそ伴って保有国債の売却頻度が上昇する傾向があ

99

日本国債トレーディング行動の決定要因：投資家タイプ別売買データを用いた分析

る一方，国債利回りの上昇局面においては売却

して，購入額と売却額が極端に乖離しないとい

頻度の変化が観察されないという，株式市場にう点が挙げられる。この観察事実は，同一タイ

おける disposition effect に類似の非対称性が確プに属する投資家が購入と売却を同様の規模で認された。またこうした特徴は，日本銀行によ略同時に行っていることを示している。こうしる国債購入が増加している時期および国債市場た売買が如何なる要因によるものか，即ち，債における流動性が比較的高い時期において顕著

券投資の特徴なのか，それとも日本の経済環境に観察された。一方で，外国人投資家についてを反映したものかを分析することには重要な意

は主として国債利回りのボラティリティと日本味があるだろう。第三に，投資家の債券売買行銀行による国債購入に対応して売却頻度を変更

動を理解する上では，各投資家の置かれているさせていることが分かった。こうした結果は利状況，それを反映したリスク選好，会計基準等

回り関連変数の計測タイミング，利回り関連変も考慮する必要があるだろう。

数の計測対象となる満期種別に依らず確認されるほか，タイプ固有の要因を調整した分析においても頑健に得られている。また，上記の結果
は，日本銀行の国債購入が増加している時期および市場流動性がある程度の水準を超えている

注1） イスラエルでは株式売却益が非課税であるため，taxloss selling effect と disposition effect を識別する必要が無いという点も彼らの分析の特徴である。
2） 後述の通り，国債利回り関連変数のラグ付変数を含めた推定も行う。

時期に観察されることも確認された。
本稿での分析結果は，幾つかの条件（例：流参動性）が満たされる場合において邦銀の逆張り戦略が顕在化することを示唆している。一般的に，逆張り戦略が支配的な状況下では資産価格

考

文

献

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の高騰が利益確定行動の結果として抑制される

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と い う こ と が 指 摘 さ れ て い る（Lakonishok

hov［2014］“Is Trading Behavior Stable acrossand Smidt［1986］，Ferris et al.［1988］）。しContexts? Evidence from Style and Multi-Style

かし，価格の低下局面において売却頻度に関す

Investors,” Quantitative Finance, Vol. 14（4）,る特段の調整が為されないという本稿の結果
は，債券価格の急激な下落を緩和するメカニズ
ムが存在していないことを意味する点には注意が必要である。
今後の研究課題としては，第一に，本稿で用pp.605-627.
Choe, H., B. Kho, and R. M. Stulz［�������������
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1988�������
］������
“Pre�

データである点を踏まえて，売却のみならず購

dicting Contemporary Volume with Historic

入データを用いた分析を行うことで，価格変動

Volume at Differential Price Levels: Evidenceと購入の関係についても分析を行うことが考え

Supporting the Disposition Effect,” Journal ofられる。第二に，本稿で用いたデータの特徴と100

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