証券経済研究第93号（2016.３）

投資家に示す情報と投資選択：選択型実験法によるフレーミング効果の検証＊
北
中
要

村
嶋

智
邦

紀
夫

旨

投資信託の購入者や確定拠出年金の加入者が投資意思決定を行う際に参考にする資料の中に示される情報のうち，どのような形式の図表情報がファンド選択に影響するのかを選択式実験法で検証した。検証した情報は，ファンドとベンチ
マークとのリターンやリスクを比較した表である「収益率表」，過去のファンドの基準価額とベンチマークの推移を比較したグラフである「チャート」，現在の資産配分を示した円グラフである「資産配分」，一定の前提に基づく10年後の基準価額の範囲を示した模式図である「将来分布」である。実験では，長期の資産形成をするという前提で上記の情報を含む資料を見て，株式投信かバランス型投信の何れかで運用するかを回答者に選択してもらった。その結果，投資家の意思決定は示される図表情報により異なり，フレーミング効果が確認された。またその効果は株式非保有者と保有者で異なった。株式非保有者では，ファンドの種類に関わらず，「チャート」を示すことがファンドの選択確率に大きなインパクトがあった。「資産配分」と「将来分布」も一定の影響があった。株式保有者では，ファンドの種類に関わらず，「将来分布」を示すことでファンド選択確率にインパクトがあった。さらに「チャート」を示すと株式投信の選択確率を有意に高めた。既存研究と同様に「チャート」は投資家の投資決定の大きな影響があった。
投資家が誤った判断をしないように，運用成果を示す際にはどのような掲載方法が適切か検討する必要があろう。

目次

Ⅰ．はじめにⅢ．分析結果Ⅱ．実験デザイン

Ⅳ．結論と課題＊

本稿作成にあたり，日本ファイナンス学会第20回大会で討論者を引き受けて頂いた真壁明夫先生及びセッション参加者より貴重なコメントを得た。深く感謝したい。

35

投資家に示す情報と投資選択：選択型実験法によるフレーミング効果の検証て検証した。

Ⅰ．はじめに証券投資の分野でのフレーミング効果の検証に は 一 定 の 研 究 蓄 積 が あ る。 例 え ば，

個人投資家が投資信託等の金融商品に投資しRedelmeier and Tversky［1992］ は， 投 資 のようする際，その投資信託に関する情報を得よ

評価を個別に行うか，あるいはまとめて行うかうとする。投資信託説明書（交付目論見書）やで，リスク資産の購入量は異なり，まとめて運用報告書をはじめとして，その内容を要約し行った方が投資家はリスクをとる傾向があるとた説明資料を Web 上で見ることもできる。こし た。 同 様 に，Benartzi and Thaler［1999］のような資料には，ファンドの目的・特色，リは，投資家が運用評価を個別証券別に高い頻度

スクの程度，運用実績，手数料，現在の資産構で行うか，あるいはポートフォリオ全体で低い成等が記載されている。投資家はこのような情頻度で評価を行うかで投資家の行動は異なり，報を基に投資意思決定を行うが，内容は同じで後者で評価を行う投資家の方が大きなリスクをも，情報の見せ方の違いによって意思決定者のとる傾向があるとした。本稿の検証内容に近い

選択が異なることが多く報告されている。この文献として，Clark-Murphy and Soutar［2004］

現象はフレーミング効果と呼ばれている

は，オーストラリアの投資家を対象に株式投資（Tversky and Kahneman, 1981）。近年，企業に関する投資意思決定がどのような要因に影響では確定拠出年金（DC）の導入が進んでいる

さ れ る か コ ン ジ ョ イ ン ト 分 析（conjoint

が，加入者は掛金の運用方法を自分で決める必

analysis）を行った。その結果，投資しようと要がある。加入者の中には投資経験が少ない者する会社の経営者，グロースやバリューなどのも多く，投資信託の説明資料の表示方法の違い

会社の特徴，最近の株価のトレンドに着目する

でフレーミング効果が起こる可能性がある。

傾向があるとしている。一方，配当利回りやファンドの運用・販売会社や規制当局にとっPER などの指標は着目されてないとしている。

て，投資家に示す情報の内容とそれに伴う投資

Mussweiler and Schneller［2003］は，投資家家の行動との関係について把握することは重要に示すチャートと投資意思決定との関係を実験である。そこで本稿は，投資信託の説明書に記し，株価が値下がりしているチャートを見せる

載されている典型的な情報のうち，どのような方よりも，値上がりしているチャートの方が，形式の図表情報が投資選択に影響するのか分析

投資家が株式を買う傾向があるとしている。

した。具体的には，投資家に示す図表情報とし

Diacon and Hasseldine［2007］ は， フ ァ ン ドて，ファンドの過去の運用成果を示す平均や標価値や収益率の表示方法の違いにより，投資家

準偏差などの統計値を示す表，過去の運用成果の特定のファンドへの選好やリスク・リターンを示すチャート，ファンドの資産配分，将来のの認識が異なるとしている。特に，過去の運用

基準価額の変動性を示す模式的なグラフの ４ つ

成果を累積グラフでなく，単年度の利回りをグの形式について，株式投信とバランス型投信のラフとして表示された場合には，株式ファンド

どちらかを選択する際にどの図表情報の形式がへ の 選 択 が 減 少 す る と し て い る。Goda et

投資選択に影響があるか，選択式実験法を用い

al.［2012］は，DC 加入者に提示する情報の違36

証券経済研究第93号（2016.３）

いにより，DC への加入率や加入者が拠出する価額の推移グラフがファンド選択に最もインパ掛金に違いがあるとしている。国内における研クトがあった。一方，株式保有者に関しては，究に関しては，臼杵他［2008］は，厚生年金制予想される基準価額の範囲を示したファンドの度の現状や制度改正の目的等を加入者に示した方が選択される可能性が高まった。また株式投場合，年金制度への納得度が高まるとしてい信の場合は，過去の基準価額の推移グラフを示る。北村・中嶋［2011］は，DC 加入者に対しした場合に選択される可能性が高まった。

て退職後の生活の準備に関するセミナーを実施

本稿では分析手法として選択型実験法を利用すると，資産形成に関する意識が変化するとししたが，これは仮想的な商品・サービスを回答ている。

者に提示し，購入したいものを選択してもらう

本稿が既存研究と異なる点は，投資家に示すことにより，その選好の程度を分析する手法で情報として，ファンドの過去の運用成果を表す

ある（McFadden, 1974; Louviere et al., 2000;

グラフや統計値を示す表に加え，ファンドの資Train, 2009を参照）。選択型実験法を利用した産配分と予想される基準価額の範囲についても

文献は，環境経済学，食品経済学，医療経済学

分析の対象としていることである。資産配分の分野で多いが，ファイナンスにおける利用例

は，Brinson et al.［1986］などによれば運用は 少 な い。Bateman et al.［2010a，2010b］

成果を決める重要な要因の一つである。また，は，リスクとリターン，その他，投資に影響をBenartzi and Thaler［1999］ に よ れ ば， 運 用

及ぼすと考えられる要因を考慮して投資家のリ成果を投資家に示す際， １ 年の収益率の分布よスク回避性の選好を分析している。意思決定にりも長期の累積リターンの分布を示す方が，リ関わる複数の要因を同時に考慮して，回答者のスク資産への配分が増えるとしている。このよ

選好の程度を分析できる点がこの手法の優れた

うに，どちらの情報図表もファンドの選択に影特徴である。

響があることが予想される。さらに本稿では，

本稿の構成は以下のとおりである。第 ２ 節は株式や株式投信を既に保有している者（以下，

実験デザイン，第 ３ 節は実験結果を示し，第 ４「株式保有者」とする）と，保有した経験のな節は結論と課題である。

い者（以下，「株式非保有者」）に区分して，投資家に示す情報とファンド選択の関連性を比較

Ⅱ．実験デザイン

していることも特徴である。金融リテラシーの程度が相対的に低い株式非保有者の方が，フ回答者に示す図表情報の形式の違い（ ４ つのレーミング効果が大きいことが予想される。

トリートメント）と，回答者の属性の違い（ ２

本稿の結論を先に示すと，株式非保有者に関つの回答者群）の ４ × ２ 形式により実験を行っしては，過去のリターンやリスクに関する数値た。まずトリートメントについて説明する。回

情報を示すよりも，基準価額の過去の推移グラ

答者には選択を行う前提条件として，老後の生フ，資産配分，予想される基準価額の範囲を示

活費に備えるため毎月 ２ ～ ３ 万円（年間24～36

す方が，ファンドの種類に関わりなく，選択さ万円）を積み立てる長期の投資（20年以上）をれる可能性が高まった。このうち，過去の基準

行うこと想定するように示し，最近の金融市場

37

投資家に示す情報と投資選択：選択型実験法によるフレーミング効果の検証
図表 １

回答者に示した選択機会の例

質問：あなたは次の投資信託 A と投資信託 B のどちらに投資したいでしょうか。どちらかを選択して
ください。
名称
投資対象
ファンドの特色
ベンチマーク

投資信託A

株式型投資信託A
国内株式
国内株式に投資をして積極運用を行います
TOPIX(100%)◆基準価額の推移グラフ（1999年〜2009年）

どちらかを選択○ 投資信託A

名称
投資対象
ファンドの特色
ベンチマーク◆現在の資産構成

投資信託B

バランス型投資信託B
国内債券、国内株式
国内の債券と株式に投資をして安定運用を行います
NOMURA-BPI(67%)とTOPIX(33%)○ 投資信託B（注） 回答者に「今後の生活費に備えるため毎月 ２ ～ ３ 万円（年間24～36万円）を積み立てる長期の投資（20年以上）を行うこと」を想定するよう指示した。また，最近の金融市場の動向として， 1 年ものの定期金利の利回り，国内株式の過去 1 年の収益率と過去30年間の平均収益率，リスクとして過去30年間における最大の年間下落率を示した。その後，上記の資料を提示し，投信信託 A か投資信託 B のどちらかを選択させた。図中の左側の基準価額の推移グラフや右側の現在の資産配分などの図表が「図表情報」である。この例の図表情報は，後述の図表 ２ の定義によれば，左側の株式投信は「チャート」，右側のバランス型投信は「資産配分」である。また，この例の図表形式の組み合わせは，後述する図表 ３ のトリートメント １ の質問 ２ に相当する。

の動向として， １ 年ものの定期金利の利回り，

益率や標準偏差（リスク）を比較した表であ

国内株式の過去 １ 年の収益率，過去30年間の平る。「チャート」は過去のファンドの基準価額

均収益率，リスクとして過去30年間における最とベンチマークの推移を比較するグラフであ大の年間下落率を回答者に示した1）。次に，株る。「資産配分」は現在の資産配分（各資産ク式で運用しリスクが大きい株式投信と，株式とラスのウエイト）を示した円グラフである。

債券で運用しリスクが相対的に小さいバランス「将来分布」は一定の前提に基づく10年後の基型投信の ２ つのファンドに関する資料を示し，準価額の範囲（80％信頼区間）を示した模式図

どちらのファンドに投資したいか，どちらか １

である2）。実際のファンドの資料では将来分布つを選択してもらった（以下，「選択機会」とは示されないが，仮にこのような将来の予測を呼ぶ）。図表 １ は選択機会の例である。

示した場合，投資家が参考にするか否か検討す

各ファンドの資料には，ファンドの名称，投るために加えた。何れの図表情報も同じファン

資対象，ファンドの特色，ベンチマークの他

ドでは同じ前提条件を利用している。例えば，に，異なる ４ つの形式の「図表情報」のうちか同じファンドの収益率表とチャートは同一のら 1 つを示した。図表情報の形式は「収益率データより作成している。

表」，「チャート」，「資産配分」，「将来分布」で被験者に示す図表形式の組み合わせは， ２ つある。ファンド別の図表情報を図表 ２ に示す。

のファンドに対して ４ 通りずつの図表形式があ「収益率表」はファンドとベンチマークとの収るので，合計16通りの選択機会を構成すること

38

証券経済研究
図表 2

第93号（2016.３）


各選択機会で示した図表情報

株式投信㻌 㻔投資信託 㻭㻕㻌

バランス型投信㻌 㻔投資信託 㻮㻕㻌

収益率表㻌

収益率表㻌

過去
過去
過去
㻟ヶ月間 㻢ヶ月間 㻝年間

過去
㻟年間

過去
㻡年間

過去
過去
過去
㻟ヶ月間 㻢ヶ月間 㻝年間

過去
㻝㻜年間

㻌

過去
㻟年間

過去
㻡年間

過去
㻝㻜年間

ファンド収益率

㻡㻚㻤㻑

㻙㻠㻚㻠㻑

㻙㻣㻚㻜㻑

㻙㻠㻚㻥㻑

㻙㻢㻚㻡㻑

㻞㻚㻜㻑

ファンド収益率

㻞㻚㻜㻑

㻙㻝㻚㻞㻑

㻙㻝㻚㻥㻑

㻙㻝㻚㻠㻑

㻙㻞㻚㻞㻑

㻝㻚㻜㻑

ベンチマーク収益率

㻡㻚㻡㻑

㻙㻝㻚㻡㻑

㻙㻣㻚㻣㻑

㻙㻣㻚㻢㻑

㻙㻤㻚㻞㻑

㻙㻜㻚㻞㻑

ベンチマーク収益率

㻝㻚㻥㻑

㻙㻜㻚㻟㻑

㻙㻞㻚㻟㻑

㻙㻞㻚㻠㻑

㻙㻞㻚㻥㻑

㻜㻚㻟㻑

ファンドリスク

㻙㻙㻙

㻙㻙㻙

㻙㻙㻙

㻞㻝㻚㻞㻑

㻝㻤㻚㻞㻑

㻝㻥㻚㻜㻑

ファンドリスク

㻙㻙㻙

㻙㻙㻙

㻙㻙㻙

㻣㻚㻝㻑

㻢㻚㻝㻑

㻢㻚㻠㻑

ベンチマークリスク

㻙㻙㻙

㻙㻙㻙

㻙㻙㻙

㻞㻜㻚㻢㻑

㻝㻤㻚㻜㻑

㻝㻤㻚㻣㻑

ベンチマークリスク

㻙㻙㻙

㻙㻙㻙

㻙㻙㻙

㻢㻚㻥㻑

㻢㻚㻝㻑

㻢㻚㻟㻑

㻌

チャート㻌

チャート㻌

㻌
資産配分㻌

㻌
資産配分㻌

㻌
将来分布㻌

㻌
将来分布㻌

㻌

㻌

㻌

39

投資家に示す情報と投資選択：選択型実験法によるフレーミング効果の検証
図表 ３

トリートメント毎の図表情報の組み合わせ

トリートメント

質問番号

株式投信

バランス型投信

トリートメント １（収益率表）

1
2
3
4

収益率表
チャート
将来分布
資産配分

収益率表
資産配分
チャート
将来分布

トリートメント ２（チャート）

1
2
3
4

チャート
将来分布
資産配分
収益率表

チャート
資産配分
収益率表
資産配分

1

資産配分

資産配分

2
3
4

収益率表
将来分布
チャート

チャート
収益率表
資産配分

1
2
3
4

将来分布
資産配分
チャート
収益率表

将来分布
チャート
収益率表
資産配分

トリートメント ３（資産配分）

トリートメント ４（将来分布）（注） 各トリートメントにおける質問１は，株式投信とバランス型投信共に同一形式の図表情報（例えば，トリートメント
１では両方とも収益率表）である。また，質問２～質問４では株式投信とバランス型投信とで異なる図表情報を示した。
トリートメントにおける括弧内は質問1で示した図表情報を表している。

ができる。しかし，回答者に全てのパターンに

へ50％という中庸な資産配分が大半を占め，図ついて選択してもらうことは負担が大きいた

表情報と投資意思決定の分析が困難になる可能

め， ４ つのトリートメントを設定し，各トリー性があったため，この方法は採用しなかった。

トメントは ４ 問の選択機会から構成した。図表

次に回答者群は，「株式保有者」と「株式非３ はトリートメント毎の選択機会である。各ト保有者」の ２ つの回答者群を設定した。「株式リートメントの質問 １ は，株式投信とバランス

保有者」は現在株式を保有している回答者であ型投信で同一形式の図表情報を示し，質問 ２ ～り，「株式非保有者」はこれまでに株式及び株

質問 ４ では株式投信とバランス型投信で異なる

式投信の投資経験がない回答者である。株式保形式の図表情報を示した。例えば，トリートメ

有者と株式非保有者では，金融や経済に関する

ント １ の質問 １ では株式投信及びバランス型投

基礎的な知識，投資経験などが異なることが知信ともに図表情報は収益率表であり，質問 ２ でられており（北村・中嶋，2010），株式投信とは株式投信の図表情報はチャート，バランス型

バランス型投信の選択について異なる傾向を示

投信は資産配分を示した。投資家が合理的であすことが予想される。

れば（フレーミング効果がなければ），図表情

実験はマイボイスコム（株）の WEB モニ報の形式の違いにより，投資選択は変わらない

ター登録者のうち，30～59歳の会員を対象にはずである。ここで，どちらか １ つのファンド

WEB 上で実施した。この年齢を対象とした理を選択させるのではなく，各ファンドへの投資

由は退職に向けて資産形成を行っている世代

配分（ ０ ～100％）を決める実験デザインも考で，確定拠出年金の典型的な加入者と想定できえられたが，株式投信へ50％，バランス型投信

るからである。2010年 9 月に，被験者の属性や40

証券経済研究図表 ４
回答者群

第93号（2016.３）

回答者群毎の記述統計

株式非保有者

株式保有者

平均

標準偏差

最小値

最大値

平均

標準偏差

最小値

最大値

年齢（歳）
女性（ｄ）
収入（百万円）
金融資産（百万円）
大学卒（ｄ）
住宅所有（ｄ）

44.19
0.49
5.33
3.91
0.45
0.55

（8.14）（0.50）（3.91）（6.01）（0.50）（0.50）

30
0
0.5
0
0
0

59
1
31
35
1
1

44.28
0.25
8.00
11.66
0.70
0.64

（8.21）（0.44）（5.48）（11.35）（0.46）（0.48）

30
0
0.5
1
0
0

59
1
45
35
1
1

回答者数

209

209

（注）（ｄ）はダミー変数を表す。

株式投資を行った経験があるかを尋ねる予備調

株式投信とバランス型投信の選択割合である。

査を実施した。予備調査の回答者より株式保有

図表情報の違いにより株式投信が選択される割者 と 株 式 非 保 有 者 を 区 別 し， さ ら に，「30歳合は17.3％～25.0％であり，大きな差は観察さ代」，「40歳代」，「50歳代」の 3 つの年代群を設れなかった。図表情報の形式の違いによりバラ定し，株式保有・非保有者と年代群の ２ × ３ のンス型投信と株式投信の選択頻度が異なるかをグループに対して，それぞれ，トリートメント

検 定 す る Pearson の カ イ 二 乗 検 定 で は，

１ から ４ を無作為に割り付けた。実験は予備調

p-value は0.796であり，通常の有意水準では査の ２ ～ ３ 週間後に実施した。最終的な回答者

帰無仮説（両ファンドの選択頻度は変わらな

数は，株式非保有者209名，株式保有者209名でい）は棄却されなかった。下段は株式保有者のあった。回答者への謝礼は後日に換金可能な一選択結果である。図表情報の違いにより株式投定額のポイントを付与した。図表 ４ は回答者群信が選択される割合は30.8％～55.8％であり，毎の記述統計である。株式非保有者と保有者と株式非保有者と比較するとばらつきが見られでは平均年齢は変わらないが，収入，金融資

る。Pearson のカイ二乗検定では，p-value は

産，大学卒は株式保有者の方が多く，逆に女性

0.081であり，10％有意水準では帰無仮説が棄は株式非保有者の方が多い。

却された。このように，株式非保有者では図表情報の形式の違いによりファンド選択の傾向に

Ⅲ．分析結果差はなかったが，株式保有者では差がみられた。

図表 ５ は，株式投信とバランス型投信ともに

次に，株式投信とバランス型投信で異なる形

同一形式の図表情報を示した場合の各ファンド

式の図表情報を示した場合は，対比する図表情の選択頻度を表したものである。前述したとお報の形式の組み合わせによって，ファンドの選り，質問 １ では株式投信及びバランス型投信と択確率が異なる可能性がある。例えば，株式投もに同一形式の図表情報を示している。例え信ではチャートでバランス型投信では収益率表

ば，トリートメント １ の質問 １ では，どちらのを示した場合と，株式投信ではチャートだがバ投信も収益率表の図表情報が示されている。上ランス型投信では資産配分を示した場合とで段は株式非保有者の選択結果である。括弧内はは，各ファンドに対する評価の違いにより，41

投資家に示す情報と投資選択：選択型実験法によるフレーミング効果の検証
図表 ５

同じ形式の図表情報を示した場合の各ファンドの選択割合（質問 1 における選択数）
パネルＡ：株式非保有者

トリートメント
株式投信
バランス型投信
回答者数

トリートメント １（収益率表）

トリートメント ２（チャート）

トリートメント 3（資産配分）

トリートメント 4（将来分布）

10（19.2）
42（80.8）

9（17.3）
43（82.7）

11（20.8）
42（79.3）

13（25.0）
39（75.0）

52

52

53

52

Pearson chi 2（ 3 ）＝1.0213 Pr ＝0.796
パネルＢ：株式保有者
トリートメント
株式投信
バランス型投信
回答者数

トリートメント １（収益率表）

トリートメント ２（チャート）

トリートメント 3（資産配分）

トリートメント 4（将来分布）

24（46.2）
28（53.9）

29（55.8）
23（44.2）

16（30.8）
36（69.2）

23（43.4）
30（56.6）

52

52

52

53

Pearson chi 2（ 3 ）＝6.7226 Pr ＝0.081（注） 数値は質問１における選択数（頻度）であり，括弧内は株式投信とバランス型投信間の比率を示す。

ファンドの選択確率が異なる可能性がある。図

に関係なく収益率表を示したファンドが選択さ

表 ６ はトリートメント毎の質問 １ ～ ４ におけるれる確率が低まる傾向がある。図表 ６ のパネル

株式投信の選択割合を表している。このグラフ

B は株式保有者の株式投信への選択割合の推移

における質問 １ における選択結果は，前述の表である。質問 １ と質問 ２ では，株式投信への選

３ の結果と同じである。質問 ２ ～質問 ４ では，

択割合にばらつきがあるが，質問 ３ ではばらつ

図表 ３ で示したように各ファンドで異なる形式

きが小さくなっている。このように，各ファンの図表情報を示している。仮に，被験者へ示す

ドで異なる形式の図表情報を示すことで，ファ図表情報の形式が選択確率に影響しないのであンドが選択される可能性が変動する。これは，れば，グラフは水平線になっているはずであ

図表情報の形式の違いにより，投資家のファンる。図表 ６ のパネル A は株式非保有者の株式ド評価が異なるものとなっていると考えると整投信への選択割合の推移であり，各質問で株式合的である。

投信への選択割合は変動している。例えば，ト

図表 ６ より図表情報の形式よって各ファンド

リートメント ２ の質問 ３ では，株式投信は資産の選択確率に違いがあることが分かるが，どの配分，バランス型投信は収益率表を示している

図表情報がファンドの選択に影響が大きいのが，株式投信への選択割合は高まった。これにか，株式投信とバランス型投信で影響が異なる

対して質問 ４ では，株式投信は収益率表，バラのかについてはわからない。図表 ７ は，株式投ンス型投信は資産配分を示しているが，株式投信とバランス型投信別の，図表情報の違いによ

信の選択割合は大きく低下している。同様な傾る選択・非選択の頻度を表している。全トリー

向がトリートメント ４ でも確認でき，ファンド

トメントのデータを利用している。上段は株式

42

証券経済研究
図表 ６第93号（2016.３）

トリートメント毎の株式投信の選択割合の推移
パネル A：株式非保有者

パネル B：株式保有者（注） 各トリートメントに属する回答者のうち，株式投信を選択した人の割合を表す。バランス型投信の選択割合
は，100％から上表の株式投信への選択割合を引いたものである。

非保有者の各ファンド別の選択・非選択の頻度

Pearson のカイ二乗検定では， １ ％有意水準でである。株式投信が選択される頻度（選択＝帰無仮説（選択頻度は変わらない）が棄却され1 ）は，資産配分を示した場合が58回と最も多た。次に，バランス型投信が選択される頻度

く，次にチャートを示した場合の54回であっ（選択＝ 1 ）は，チャートを示した場合が173回た。一方，収益率表を示した場合は30回しか選で最も多く，次に資産配分を示した場合の167

択されなかった。図表情報の形式の違いにより回であった。一方，収益率表を示した場合は

選 択・ 非 選 択 の 頻 度 が 異 な る か を 検 定 す る

147回 と 最 も 選 択 さ れ る 頻 度 が 低 か っ た。

43

投資家に示す情報と投資選択：選択型実験法によるフレーミング効果の検証
図表 ７
回答者群

ファンド

選択

収益率表

チャート

資産配分

将来分布

合計

Pearson chi^ 2

株式
投信

選択＝ 0
選択＝ 1

179
30

155
54

151
58

164
45

649
187

12.75＊＊＊

投信

選択＝ 0
選択＝ 1

62
147

36
173

42
167

47
162

187
649

10.22＊＊

株式
投信

選択＝ 0
選択＝ 1

134
75

114
95

124
85

111
98

483
353

6.41＊

バランス型
投信

選択＝ 0
選択＝ 1

93
116

91
118

88
121

81
128

353
483

1.62

株式
非保有者 バランス型

株式
保有者

図表情報の形式の違いによる各ファンドの選択・非選択数（注）「選択＝０」はファンドが選択されなかったこと，「選択＝１」は選択されたことを表す。数値は質問１～質問４において選択数あるいは非選択数の合計である。＊＊＊ は有意水準１％，＊＊ は同５％，＊ は同10％を表す。

Pearson のカイ二乗検定では 5 ％有意水準で帰うと仮定し，各変数の平均と標準偏差を推計し無仮説が棄却された。下段は，株式保有者の選た 3 ）。推計結果を図表 ８ に示す。被説明変数は択・非選択の頻度である。株式投信では将来分「選択」であり，選択されたファンドであれば布を示した場合の頻度が98回と最も多く，次に１ ，非選択であれば ０ であるダミー変数であチャート示した場合の95回であった。一方，収る。説明変数は図表情報の形式を表すダミー変益率表を示した場合の頻度は75回であり最も少数である「チャート」，「資産配分」，「将来分なかった。Pearson のカイ二乗検定では10％有布」である。変数「チャート」は被験者に示さ

意水準で帰無仮説が棄却された。これに対しれたファンドの図表情報の形式がチャートであて，バランス型投信では有意な差が観察されな

れば １ ，そうでなければ ０ であるダミー変数でかった。このように，株式非保有者では，ファある。これは「収益率表」に対する相対的な効

ンドに関わらず，チャートと資産配分を示す場

果を表していて，収益率表よりもチャートが示

合に選択される可能性が高まり，収益率表を示されたファンドが選択される確率が高まるのです場合に選択される可能性が低まった。株式保

あれば，この回帰係数の平均値は正で有意にな有者では，チャートと将来分布を示した場合にるはずである。また，この傾向が個人毎に異な株式投信が選択される傾向が高まった。

るのであれば，回帰係数の標準偏差が有意とな

図表 ５ ～ ７ の分析は，ファンド種類や図表情るはずである（「資産配分」，「将来分布」につ報の形式，個人属性を同時に考慮した分析とはいても同様）。「株式投信」はファンドが株式投なっていない。そこで，選択式実験法の分析で信であれば １ ，バランス型投信であれば ０ とな

典型的に利用されるミックス・ロジット・モデ

るダミー変数である。「株式投信＊チャート」，

ルを利用して図表情報の形式と回答者の選択と「株式投信＊ 資産配分」，「株式投信＊ 将来分布」の関係を分析する。ミックス・ロジット・モデ

は，株式投信と各図表形式との交差項である。

ル（ランダムパラメータ・ロジット・モデルとこの他に，株式投信と各個人属性（収入，金融も言う）は，回帰係数が個人毎に一定の分布を

資産，及び女性，40歳代，50歳代ダミー変数）

していると仮定したロジット・モデルである。

との交差項を説明変数に加えた。なお，ランダ

本稿では回帰係数の分布が独立な正規分布に従ムパラメータを（回帰係数が個人毎に異なる

44

証券経済研究
図表 ８

ミックス・ロジット・モデルによる推計結果
（1）

回答者群

資産配分
将来分布
株式投信
株式投信＊チャート
株式投信＊資産配分
株式投信＊将来分布1.724＊＊＊（0.481）1.270＊＊＊（0.433）0.931＊＊（0.424）0.122（0.433）0.315（0.433）0.975＊＊（0.470）0.120（0.433）0.328（0.433）0.965＊＊（0.469）－3.280＊＊＊（0.678）－0.217（0.561）
0.592（0.575）0.072（0.570）－1.982＊＊（0.796）－0.187（0.552）0.594（0.567）0.086（0.564）－1.710＊＊＊（0.626）
1.257＊＊（0.613）0.297（0.613）0.620（0.586）－2.211＊＊（1.092）
1.251＊＊（0.612）0.282（0.610）0.614（0.586）0.054（0.077）－0.077（0.050）－0.512（0.553）－1.172＊（0.684）－1.666＊＊（0.722）

株式投信＊女性
株式投信＊40歳代
株式投信＊50歳代

将来分布
株式投信
観測値数
選択機会数
被験者数
Log likeihood
Chi^ 2（4）
株式保有者

1.781＊＊＊（0.500）1.307＊＊＊（0.445）0.959＊＊（0.432）

株式投信＊金融資産

資産配分

（3）

選択（選択＝ 1 ，非選択＝ 0 ）株式投信＊収入係数の標準偏差（σ）
チャート

（2）

株式非保有者

被説明変数
係数の平均値（μ）
チャート

第93号（2016.３）

0.122（0.086）0.013（0.040）－1.017（1.016）－0.305（1.103）－0.758（1.138）1.222＊＊（0.564）0.323（0.976）1.765＊＊＊（0.567）3.416＊＊＊（0.652）

1.151＊＊（0.570）0.266（1.128）1.708＊＊＊（0.558）3.165＊＊＊（0.594）1.202＊＊（0.600）1.090＊（0.556）
1.041＊（0.603）
5.617＊＊＊（1.043）1.202＊（0.624）
1.114＊（0.571）1.010＊（0.611）
5.491＊＊＊（1.035）

1672
836
209
－360.61
144.01＊＊＊

1672
836
209
－355.34125.83＊＊＊

1672
836
209
－388.42353.71＊＊＊

1672
836
209
－386.16342.14＊＊＊（注） 括弧内は標準誤差を表す。＊＊＊は有意水準１％，＊＊は同５％，＊は同10％を表す。

と）仮定した変数は，「チャート」，「資産配の変数は固定パラメータ（回帰係数が個人毎に分」，「将来分布」，「株式投信」であり，その他

異ならない，つまり，回帰係数の標準偏差がゼ45

投資家に示す情報と投資選択：選択型実験法によるフレーミング効果の検証

ロ）を仮定した。

択される確率が高まる傾向がある。また，株式列（ 1 ）と列（ 2 ）は株式非保有者を対象と投信の係数の平均値は負で有意であり（同 １ ％

した推計結果である。列（ 1 ）は実験の設計を水準），株式投信であると選択される確率が低表す説明変数のみで推計したモデルである。

まる。一方，株式投信＊チャートの係数が正でチャート，資産配分，将来分布の係数の平均値

有意であり（同 ５ ％水準），株式投信でチャー（μ）は正で有意である（少なくとも 5 ％有意トが示された場合には選択確率が高まる傾向が水準）。これは，収益率表以外の図表情報を示あった。これ以外の係数は有意ではなかった。

した場合，株式投信かバランス型投信かを問わず，ファンドが選択される確率が高まることをⅣ．結論と課題表している。この中でチャートが最もインパク
トが大きく，次に資産配分，将来分布という順

本稿は，投資信託の購入者や確定拠出年金の番であった。株式投信の係数の平均値は負で有加入者が意思決定に利用していると考えられる意であり（ １ ％有意水準），株式投信だと選択資料の中に示される情報のうち，どのような形される確率が低まることが確認された。株式投式の図表情報がファンド選択に影響するのか選

信と図表形式との交差項は何れも有意ではな

択式実験法を利用して検証した。その結果，示く，株式投信にのみ現れる図表形式の効果は確される図表形式の違いにより投資家の行動が異認されなかった。係数の標準偏差（σ）は，なり，フレーミング効果が確認された。この効

チャート，将来分布，株式投信が有意であっ果は株式非保有者と保有者とでは異なるものでた。特に，株式投信の標準偏差は相対的に大きあった。株式非保有者では，株式投信かバラン

く，個人毎に株式投信への選好は異なることが

ス型投信かに関わり無く，過去の基準価格の動観察された。列（ 2 ）は株式投信と個人属性と向を示すグラフを示すと選択確率が最も高まの交差項を追加したモデルである。（ 1 ）と同り，資産配分や将来の基準価額の範囲の表示も様に，チャート，資産配分，将来分布の係数の一定の効果があった。一方，株式保有者では，平均値が正で有意，株式投信の係数の平均値が株式投信かバランス型投信かに関わり無く，将＊負で有意であった。さらに，株式投信 40歳

来の基準価額の範囲の表示がファンド選択に影代，株式投信＊50歳代の係数が負で有意であっ響していた。また，過去の基準価額の動向を表た。これは，年齢が高まるにつれリスクを低めすグラフを示すと株式投信の選択確率が有意にるべきとするライフサイクル・モデルの予測と高まった。株式非保有者か株式保有者かに関わ整合的な結果であった。その他の株式投信と個りなく，過去の基準価額の平均値や標準偏差と人属性を表す交差項は有意ではなかった。

いった統計値を示した場合が，最も選択されな

次に，列（ 3 ）と列（ 4 ）は株式保有者を対い傾向があった。

象とした推計結果である。どちらも将来分布の

このように同一のファンドの情報であって係数の平均値が正で有意であり（同 ５ ％水準），

も，提示する図表情報の形式が異なると投資家

収益率表に代えて将来分布を示した場合，株式の行動は異なった。これは，示された情報を投

投信・バランス型投信を問わず，ファンドが選

資家が理解しやすいか否か，あるいは示された

46

証券経済研究第93号（2016.３）

情報の違いによりファンドの魅力度が異なるこようなリスクがあるか，どのようなリターンがとが関連していると思われる。株式非保有者で期待できるか想像するのは難しいものだと思わは，過去の運用成果を数値で表す場合には，れる。これに対して将来の基準価額の範囲を示

ファンドの種類に関わりなく，ファンドが選択した将来分布は，株式保有者・非保有者ともにされる確率が低下した。この理由は，運用成果

株式投信が選択される確率を有意に高めた。将を示す表の解釈が他のものと比べて難しいため

来分布はファンドのリスクの程度を知る手がかだと考えられる。また，このような表では，株りになったものと考えられる。現実の投資家に式投信の収益率では当然のことながら負の値が提供されるファンドの説明資料には，基準価額示されている箇所がある。収益率を計算する期の予想範囲は記載されていない。しかし，この間で異なるが，同様にバランス型投信でも本稿

ような情報を提示した方がファンドのリスクやの例では過去の収益率が－2.2％～2.0％である

予想されるリターンについて投資家の理解が深と示されており，収益率が負となることが明示

まるのであれば，投資家に誤解なく表示する方的に記載されていた。このように収益率が負と法を検討していくべきであろう。

なることが明示的に分かると，株式投信と比較して負の絶対値は小さいにも関わらず，ファン
ドの魅力度が低下した可能性がある。同じデー

Appendix:モデル

ミックス・ロジット・タを利用して過去のパフォーマンスをグラフ化した場合（チャート）は，収益率の変動性が低

投 資 意 思 決 定 者 n ＝1,…,N が， 投 資 機 会

く見え，また収益率が負となることが目立たな（チョイスセット）t ＝1,…,T に直面している

なくなるため，このような影響が少なかったもとする。商品 j は，属性 k ＝1,…,K で表現さのと考えられる。次に，株式保有者・非保有者れるとする。投資家 n が商品 j を選択した際のともに，チャートを示した場合にファンドの選

効用を Untj とする。投資家 n はチョイスセッ

択確率が上昇し，過去の研究と整合的な結果で

ト t で商品 i を Unti＞Untj∀j≠i の場合の選択すあった。過去の運用成果が将来も継続する保証る。投資家の効用はランダム線形効用モデル，はなく，現実の投資家向け説明書にもその記載

Untj＝βn・xntj＋εntj

されている。しかし，投資家が過去の運用成果を仮定する。ここで xntj は投資家 n に示されたを示すチャートを重視するのであれば，誤った

チョイスセット t にある商品 j の属性を表す。

判断をしないように，どのような掲載方法が適

εntj は誤差項で，βn・xntj で表されない部分と切か検討する必要があろう。

する。βn は各投資家 n で異なり，その密度関

Brinson et al.［1986］以降の研究によれば，数を （β￨θ）
fとする。θはこの密度関数を決

将来の収益率を決める重要な要因の １ つは資産

めるパラメータで，βn が正規分布に従うとす配分とされている。今回の実験では資産配分をれば，平均と標準偏差である。Train（2003）

示すと株式非保有者では一定の影響があったによれば，βn を所与とすると，投資家 n が商が，株式保有者では効果が確認されなかった。

品 i を選択する条件付確率は，投資家が資産配分を見て，そのファンドにどの

47

投資家に示す情報と投資選択：選択型実験法によるフレーミング効果の検証

Lnti（ β n）=

Irrelevant Alternatives）を仮定したモデルである。一exp（β n ⋅ xnti ） J
β n ⋅ xntj exp
 j =1方，ミックス・ロジット・モデルにはこの仮定はない。
IIA の 検 定（McFadden-Hausman specification of a∑test for IIA）では，株式保有者・非保有者ともに， 1 ％水準で棄却（IIA の仮定が満たされない）されたため，
本稿ではミックス・ロジット・モデルを利用した。同モと表すことができる。複数のチョイスセットがデルに関しては Appendix を参照。なお，ミックス・ロ

存在することを考慮すると，ともできたが，独立な正規分布を仮定したモデルと比較

S（n β n）=∏∏
t

ジット・モデルでは，相関のある正規分布を仮定するこ
して，対数尤度は有意には改善しなかった。ミックス・

Lntj（β n）

ロ ジ ッ ト・ モ デ ル の 推 計 は，STATA/SE 12. 1 のmixlogit コマンドを利用した。

j

条 件 な し 確 率（unconditional probability） はβn で積分することにより，

参

∫

考

文

献

P（
= S（
f βn | θ ）
dβ n
（
n θ）
n β n）
この積分には解析解が存在しないため，パラメータθはシミュレーションにより推計する。この積分の対数尤度関数は，

LL
（θ ）=

1

50-69頁 .

∑ ln R ∑ S（β ）
R

r =1 nn

障研究』44（ 2 ），234-251頁 .
る 株 式 投 資 の 決 定 要 因 」『 行 動 経 済 学 』 3 ，n

シミュレーションによる対数尤度関数を

（θ ）=
SLL

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臼杵政治・中嶋邦夫・北村智紀［2008］「厚生年金制rとする。ただし，R はシミュレーション回数であり，βrは密度関数 （β￨θ）
fより発生させた
r番目の乱数である。求めるパラメータθは，上式を最大化するものである。
注1 ） 後述するように実験は2010年に実施したので，2009年時点の定期預金利回り（ 0 .05％），国内株式の2009年の年間収益率（約 ８ ％），1979年～2009年までの平均収益率（年率約 ３ ％），同期間における年間の最大下落率（－41％）を示した。
2 ） 株式投信は期待リターン ６ ％，リスク18％とし，現在の価格を10,000円として，10,000回のモンテカルロ・シ

北村智紀・中嶋邦夫［2011］「ライフプランを内容とした確定拠出年金の継続教育は加入者の株式配分に影響を与えるか？－現実の加入者を対象としたフィールド実験による検証－」『証券アナリ
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Satchell［������������������������������������
�������������������������������������
2010b�������������������������������
］������������������������������
“Investment Decisions for Re�

ミュレーションを行い，10年後の10％タイル値（ 7 ,400

tirement Savings,” Journal of Consumer Affairs円）と90％タイル値（32,600円）を示した。同様にバラ44（ 3 ）,pp. 463-482.

ンス型投信では，期待リターン ２ ％，リスク ６ ％とし，10％タイル値（ 9 ,400円）と90％タイル値（15,400円）
を示した。
3 ） 選択式実験法の分析で利用される手法として，条件付
ロジット・モデル（固定効果ロジット・モデルとも言う）がある。このモデルは，IIA（Independence from48

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