論文

査読付き論文国内株式投資信託のパフォーマンス継続要因―保有銘柄データを用いた分析―島目
1．はじめに
2．投資信託のパフォーマンス評価手法
3．データ

田

俊

寛 CMA

次
4．分析結果5．パフォーマンスの継続要因
6．結論と今後の課題

国内株式投資信託の保有銘柄データを用いてパフォーマンス評価を行ったところ、平均的にはコスト控除前でスタイル調整後の銘柄選択能力があること、中小型ファンドのパフォーマンスが高いこと、パフォーマンスに継続性がみられることなどを確認した。投資ポートフォリオ全体でリターンを安定的に高めるためには、スタイル
調整後の銘柄選択能力が高いファンドを選定し、スタイル管理を的確に行うことが重要であると考えられる。なお、本稿は本文と補論で構成されており、詳細を補論で述べている部分については、本文中に注が付されている。

いる。

１．はじめに最近の投資信託の動向をみると、低コストでのアクティブファンドのマネジャーは優れたリタ運用が可能なパッシブ運用への資金流入が続いてーンを創出する能力があるのか、パッシブ運用ときた。国内投資信託市場においても、個人投資家

アクティブ運用のどちらに投資すべきか、といっへ長期分散投資の考え方が浸透してきており、パ

た テ ー マ は 古 く か ら 議 論 さ れ て き た。Jensen

ッシブ運用の利点が積極的に取り上げられてい［1968］を始めとして、平均的には銘柄選択能力る。また、年金基金などの機関投資家の運用におがないと結論づける研究が数多く発表されてきた

いても、パッシブ運用を中心に据え、限定的な資

一方、分析手法やデータベースが発展する中で、金をアクティブ運用へ投じることが基本的な考え

一定の条件の下では優れたファンドの存在を認め方となっている。

る研究もあり、近年においてもその議論は続いて

島田

俊寛（しまだ

このように学術、実務の双方において、アクテとしひろ）

国家公務員共済組合連合会 資金運用部主任。2014年早稲田大学政治経済学部卒業。同年、国家公務員共済組合連合会入会。年金積立金管理運用独立行政法人を経て、2021年より現職。2023年一橋大学大学院経営管理研究科金融戦略・経営財務プログラム修了。

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ィブ運用に消極的な姿勢が目立つが、パッシブ運手法がよく用いられる。このような投資信託のリ用への投資が増加するにつれて、市場の価格発見

ターンデータを用いた分析は、データベースの入機能が損なわれてしまうといった、パッシブ運用

手や分析が比較的容易であるといえるが、Rollへの批判も存在している。また、足元ではロシア［1978］が指摘しているように、使用するベンチ

によるウクライナへの軍事侵攻、各国中央銀行のマークが推定結果に影響を与えてしまうといった金融引き締め政策など、株式市場へ大きな影響を問題も抱えている。このベンチマーク選択問題を与える事象が頻繁に発生している。パッシブ運用回避するため、保有銘柄データを用いた分析が行を行っているだけではリターンの獲得が困難になわれるようになった。

る可能性があり、アクティブ運用に活路を見いだ

実際に投資信託が保有している銘柄データを用いた研究としては、Grinblatt and Titman［1993］

すといった考えもある。
本稿の目的は、国内株式へ投資する投資信託をが、銘柄選択能力があるファンドにおける保有銘対象にし、アクティブ運用が価値のあるものかを柄のウエイトとリターンの共分散はプラスになる

明らかにすることである。平均的なパフォーマン

ことが期待されると主張し、この考えに基づいたスの確認に加え、パフォーマンスの継続要因に着GT指標を提唱した。ファンド i の t 月におけるGT

目し、投資信託の選定方法について考察する。ま

指標は、⑴式で表すことができる。

た、本稿の特徴として、パフォーマンス分析に投資信託の保有銘柄データを活用している点が挙げられる。米国では1990年代には保有銘柄データ

NGTi,t =∑ (wi, j,t -1 – wi, j,t - k -1) Rj,t⑴

j=1

を用いた分析が行われるようになったが、日本にこ こ で、wi, j,t -1は フ ァ ン ド i が 保 有 す る 銘 柄 j の

おいてはデータベースの蓄積が進まず、数多くの

t −１月末におけるウエイト、wi , j,t - k -1はファンド i

研究が行われているとはいえない。本稿では、が保有する銘柄 j の t − k −１月末におけるウエイ

15年程度に及ぶ保有銘柄データを活用すること

ト で あ り、 k は ラ グ を 示 し、 本 稿 の 分 析 で はで、より多角的な分析が可能となった。

k ＝12を使用している。Rj,t は銘柄 j の t 月のリタ

以降では、第２章において、株式投資信託の保ーンである。GT指標は、現時点のポートフォリ

有銘柄データを用いたパフォーマンス評価手法を

オをロングし、 k カ月前のポートフォリオをショ取り上げる。第３章でデータの説明を行い、第４ートした戦略のリターンとみなすことができる。

章、第５章において、分析結果を報告する。最後

Grinblatt and Titman［1993］はGT指標を算出に、第６章において結論と今後の課題を述べる。

することで、投資信託は平均的に正のアブノーマ
ルリターンを獲得していることを示した。

２．投資信託のパフォーマンス評価手法

GT指標はベンチマーク選択問題を回避しているものの、サイズ、バリュー、モメンタム効果と投資信託のパフォーマンス評価に当たっては、いったアノマリーが十分に考慮されていない。実Jensen［1968］のほか、
Fama and French［1993］

際、Grinblatt et al.［1995］では、モメンタム戦の３ファクターモデル、Carhart［1997］の４フ略を採用しているファンドのGT指標が高いことァクターモデルを使用してαを推定するといったを 明 ら か に し て い る。 そ こ で、Daniel et al.

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［1997］は、時価総額、簿価時価比率、過去１年［1997］に従い、時価総額、簿価時価比率、過去リターンによってスタイルをコントロールしたパ

１年リターンによって５分割ずつ逐次ソートした

フォーマンス指標を提案した。スタイル調整後の合計125のベンチマークを作成し分析に用いてい銘柄選択による要因を示すファンド i の t 月におる（注２）。

け る パ フ ォ ー マ ン ス 指 標（characteristic

Daniel et al.［1997］は、上記のアプローチに

selectivity measure：以下、CS指標）は⑵式でよって、投資信託は平均的にはスタイル調整後の表すことができる。

銘柄選択能力を保有しているものの、年率のCS
指標は１%に満たず、運用報酬と同程度にすぎなN

CSi,t =

∑ wi, j,t -1 (R j,t – R tb j,t -1

j=1

)

⑵

いこと、スタイルタイミングを計る能力の証拠はないことを明らかにした。保有銘柄データを用い

ここで、Rtb j,t -1は銘柄 j が t −１月末に属するベンチ

た分析はデータ収集の困難性を伴うため、日本にマークの t 月のリターンである。さらに、CS指標のおいて数多くの研究がなされているとはいえな

ほか、ファンド i の t 月におけるスタイルタイミン

い。その中でも、朝倉・宇野［2004］は、日本グによる要因（characteristic timing measure：の年金株式ファンドの保有銘柄データを用いて、

以下、CT指標）を⑶式、平均的なスタイルベッ

統計的に有意とはいえないもののモメンタム傾向

トによる要因（average style return measure：が強いほどパフォーマンスが低くなることなどを

以下、AS指標）を⑷式で表すことができる。

明らかにしている。

N

CTi,t =∑ (wi, j,t -1 R tb

j,t -1j=1– wi , j,t- k -1 R tb j,t - k -1 )

⑶

３．データ

N

ASi,t =∑ wi , j,t -k -1 R tb

分析対象ファンドとして、イボットソン・アソ⑷

j,t - k -1

j=1

シ エ イ ツ・ ジ ャ パ ン が 提 供 す るMorningstar

このアプローチでは、ファンドのリターンをCS、

Directを用いて、国内株式を投資対象とする国内

CT、ASの 各 指 標 に 要 因 分 解 す る こ と が で き

籍の追加型公募投資信託のうち、一般型（注３）

る（注１）。なお、本稿の分析では、ラグはGT指のアクティブ運用を抽出した。このうち、保有銘標と同様 k ＝12とし、ベンチマークについては、

柄 デ ー タ が 取 得 可 能 と な っ た2007年 ８ 月 か ら

久保田・竹原［2007］を参考に国内企業の決算

2021年12月までに存在する698ファンドを分析

月 な ど の 特 性 を 踏 ま え つ つ、 原 則Daniel et al.

対象とした。なお、保有銘柄データは、各ファン（注１） 各指標の和は以下のように示せるので、ファンド i の t 期におけるグロスリターンを要因分解できている。
N

CSi,t + CTi,t + ASi,t ==∑ (wi, j,t -1 (R j,t – R tb ) + (wi , j,t - 1 R tb
j,t -1j=1
Nj,t - 1– wi , j,t- k -1 R tb j,t - k -1 ) + wi , j,t- k -1 R tb j,t - k -1 )∑ wi, j,t -1 R j,t
j=1（注２） ベンチマーク作成方法の詳細は、補論Ａを参照。
（注３） 確定拠出年金専用ファンド、ファンドラップ専用ファンド、SMA、ETFを除いたもの。また、限定追加型、繰上償還条件付き、通貨選択型などのファンドも除外している。

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ドの決算期時点のデータが格納されているため、は極端にファンド数が少ないが（注６）、2008年１

原則として１年に１度もしくは２度更新され

月 は68フ ァ ン ド、 同 年12月 は399フ ァ ン ド と、る（注４）。また、ファンドのリターンデータなどは、保有銘柄が取得可能なファンド数は2008年のう金融データソリューションズ（以下、FDS社）がちに増加を続け、以降は十分なファンドが含まれ提供する国内籍公募投資信託のデータを用いた。

ている。

当データには、信託報酬控除後・税引前分配金再さらに、保有銘柄データから、時価総額、簿価

投資の日次収益率、純資産総額、設定額、解約額

時価比率、過去１年リターンに基づいたスタイルなどの日次データが収録されており、ファンドご指標および保有銘柄数を算出した（注７）。まず、とに月次データへ変換して本稿での分析に用いた。

スタイル指標の分布をみると、分析対象ファンド

分析対象ファンドの記述統計量を図表１に示しは、大型、成長型、モメンタムの傾向が確認できた。対TOPIXの超過収益率を確認すると、平均る。特に、サイズは顕著な大型株への偏重がみら

値はプラスとなっているが、このリターンは信託れるが、流動性の考慮により小型株は投資対象外

報酬控除後・購入時手数料控除前のため、投資信としていたり、TOPIXなどの時価総額加重指数

託の平均保有期間（注５） 分の購入時手数料を考を意識した運用を行っている場合が多いことを踏慮すると対TOPIXの超過収益率はマイナスになまえれば、自然な結果である。その他のスタイルるといえる。なお、ファンド数については、当初

指標については、サイズほど顕著な偏重はみられ

図表１

分析対象ファンドの記述統計量（2007年８月から2021年12月）
分位点

変数名

観測数

平均値

標準偏差

最小値

25%

50%

75%

最大値

対TOPIX超過収益率（%／月）

698

0.057

0.389

-3.426-0.115

0.023

0.197

1.643

運用期間（月）698

98.15555.793

1

50

91.5

161

173

純資産総額（億円）

698

61.438165.395

0.010

6.623

19.49152.832 3,373.946

キャッシュフロー（億円／月）

698-0.637

1.785-13.925-0.586-0.167-0.0325.607

信託報酬（%／年）

698

1.558

0.300

0.110

1.430

1.650

1.716

2.607

購入時手数料（%）

698

2.694

0.760

0

3

3

3

5

ファンド数

173

396.02383.880

2

402

423

431

440

（図表注）対TOPIX超過収益率はTOPIX（配当込み）に対する月次超過収益率、運用期間は各ファンドの分析対象となった月数、純資産総額は運用期間中の平均純資産総額、キャッシュフローは運用期間中の平均キャッシュフロー、
信託報酬は税込信託報酬率、購入時手数料は最大申込手数料、ファンド数は各月において分析対象に含まれたファンド数を表す。
（出所）筆者作成（以下、同じ）（注４） このように、保有銘柄データを用いた分析では、データの更新頻度によりファンドの実態を正確に補足できないといった課題がある。本稿の分析では、各月末において、直近の保有銘柄データに基づいて算出されるポートフォリオ比率へと毎月リバランスをしているとの仮定の下で分析を行っている。
（注５） 西内ほか［2019］は、受益権口数のデータを用いて、投資信託の平均保有期間を2.774年と計測している。
（注６） 図表１にあるファンド数の最小値は２ファンドとなっているが、分析期間の開始月である2007年８月が該当する。
（注７） スタイル指標の算出方法並びにスタイル指標および保有銘柄数の分布は、補論Ｂを参照。

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ない。なお、全ファンドの平均値とTOPIXの比の定義によって分類されたカテゴリー（注８）（以較を行うと、乖離は限定的であるが、TOPIX対下、カテゴリー）ごとの分析結果も示している。

比で小型、成長型、モメンタムの傾向が確認でき

なお、CS、CT、AS指標を合計して得られるファる。次に、保有銘柄数の分布をみると、平均的にンドのグロスリターンは、あくまでも保有銘柄デは100銘柄弱を保有しており、150銘柄以下の銘ータを用いて算出した仮想リターンにすぎず、実柄を保有するファンドが大半である。市場全体の際のリターンとは異なる。そこで分析結果の考察

銘柄数からすると、各ファンドの保有銘柄数は極を行う前に、仮想リターンと実リターンの乖離状

めて限定的となっている。

況を確認したが、仮想リターンはおおむね運用の実態を補足できていると判断した（注９）。
最初に、ネットリターンデータを用いた４ファ

４．分析結果ク タ ー モ デ ル の 分 析 結 果 を 確 認 す る（ 注10）。

本稿の分析対象である国内株式投資信託のパフ

図表２にある全ファンドのα_FFC4は、統計的にォーマンス指標を図表２に示した。ここでは、全有意ではないものの－0.152%となっている。分

ファンドの分析結果に加え、Morningstar Direct

析に用いたデータは購入時手数料控除前であるこ

図表２

パフォーマンス指標（2009年１月から2021年12月）

カテゴリー

ファンド数

大型ブレンド型

125

大型割安型
大型成長型
中小型ブレンド型
中小型割安型
中小型成長型
特定地域／セクター型

全ファンド

27
61
44
11
84
34

385

α_FFC4
（％／年）

GT
（％／年）

CS
（％／年）

CT
（％／年）

AS
（％／年）
10.142-0.721-0.456

0.928**

0.226（-1.542）（-0.786）（2.003）（0.588）-0.815-0.1271.078**

0.246（-1.184）（-0.301）（2.196）（0.557）0.375-1.1051.295**

0.336（0.546）（-1.219）（2.166）（0.851）-0.382-0.3841.360***

0.289（-0.591）（-0.715）（2.756）（1.009）-0.2740.361

1.385***-0.024（-0.468）（1.145）（3.156）（-0.089）

1.111-1.0072.427***-0.020（0.773）（-1.016）（2.655）（-0.070）-0.773-0.652

1.074*

0.004（-1.145）（-1.274）（1.675）（0.014）-0.152-0.7111.364***

0.149（-0.253）（-1.116）（2.752）（0.524）10.34110.81610.99011.02012.16310.74510.810（図表注）α_FFC4はCarhart［1997］の４ファクターモデル、GTは⑴式、CSは⑵式、CTは⑶式、ASは⑷式による推定結果。いずれも年率換算値。大型割安型の分析期間は、2009年１月には該当するファンドが存在しなかったため、2009年２月から2021年12月。括弧内の数値は t 値を表し、*は10%水準、**は５%水準、***は１%水準で有意であることを示す。

（注８） サイズの分類として大型、中小型の２分類、スタイルの分類としてブレンド型、割安型、成長型の３分類があり、原則として２×３=６カテゴリーに各ファンドは割り振られる。さらに、特定地域／セクター型を合わせた合計７分類のいずれかに分析対象ファンドは割り振られている。
（注９） 補論Ｃを参照。
（注10） 本稿の分析では、FDS社が提供するファクターリターンを使用している。詳細は補論Ｄを参照。

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論文とを踏まえると、平均的にはコストを上回る分のイルタイミングを計る能力を持ち合わせていると

銘柄選択能力があるとはいえないだろう。カテゴ

はいえず、これもDaniel et al.［1997］の指摘とリーごとでは、成長型ファンドのαが相対的に高同様である。また、グロスリターンは11.397%

いが、いずれも統計的に有意な結果は得られていとなっており、同期間のリターンが8.996%であない。

るTOPIXを上回っている。超過収益率の水準は、続いて、保有銘柄データから算出された全ファ

CS、CT指標の合計を上回っており、その分は平ンド平均のパフォーマンス指標を確認す

均的なスタイルベットであるAS指標によるもの

る（注11）（注12）。図表２にあるスタイル調整前のとみなすことができる。超過収益率獲得のために

銘柄選択能力を示すGT指標をみるとマイナスの意図したスタイルベットを行っていれば、ファン値となっているものの（注13）、スタイル調整後のドマネジャーの能力であるととらえられるが、フ銘柄選択能力を示すCS指標は1.364%となっておァンドのコンセプトや投資スタイルから結果的にり、１%水準で有意にプラスとなったことから、生じたスタイルベットであるならば、スタイルベ

平均的にはスタイル調整後の銘柄選択能力があるットの能力があるとはいえないだろう。本稿の分ことを示唆する結果となった。ただし、信託報酬

析では、意図したスタイルベットによる付加価値

および購入時手数料の水準を踏まえると、コストの創出ができているかの確認まではできていない。

によってCS指標のパフォーマンスは消失してし最後に、カテゴリーごとのパフォーマンス指標

まい、投資信託の投資家はファンドマネジャーのに言及する。GT指標は、中小型割安型を除いて

銘 柄 選 択 能 力 を 享 受 で き て い な い と い え る。

マイナスとなっているが、いずれのカテゴリーにDaniel et al.［1997］を始めとして、保有銘柄デ

おいても統計的な有意性は確認できない。CS指ータを用いた分析では、ファンドマネジャーの優標は、中小型の各カテゴリーは１%水準で有意とれた能力を示唆しつつも、信託報酬などのコストなっており、中小型ファンドの高パフォーマンス

と同程度のパフォーマンスしか獲得していないとを示唆する結果が得られた。特に中小型成長型は、

指摘するものが多く、本稿の分析でもおおむね同他カテゴリーより年率１%程度高いパフォーマン

様の結果が得られた。

スを獲得している。CT指標は、大型ファンドでさらに、CT、AS指標によって、スタイルタイ

相対的にやや高い傾向にあるものの、カテゴリー

ミングやスタイルベットによる付加価値の創出が間で大きな差異はないことに加え、全カテゴリー

できているかも確認する。全ファンドのCT指標において有意な結果は得られていない。AS指標

は、わずかにプラスであるが有意な結果は得られは、分析期間におけるサイズファクターのリターていない。ファンドマネジャーは平均的にはスタンが高かったこともあり、中小型ファンドが総じ（注11） ファンドが保有する現金や上場後間もない銘柄などは、各パフォーマンス指標が算出できないことか
ら、分析の対象外としている。そのため、各ファンドの各時点における分析対象銘柄の合計ウエイトが100%になるように、各銘柄のウエイトを基準化した上で分析を行っている（以降の分析も同様）。
（注12） ベンチマークの作成方法がCS、CT、AS指標に与える影響の確認を行っている。結果は補論Ｅを参照。
（注13） 分析期間の最初の年である2009年は、世界金融危機からの反転局面にあり、モメンタムファクターのリターンが非常に大きなマイナスとなっている。分析対象ファンドは平均的にモメンタム寄りの戦略を取っているため、GT指標悪化の要因になったことが推察される。

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論文

て高い傾向にある。その中でも中小型成長型の水するためのファンド構成について考察する。

準は高く、スタイル調整後の銘柄選択能力だけでパフォーマンスの継続性については、古くはなく、平均的なスタイルベットからもリターンを

Jensen［1969］が過去と将来のパフォーマンス

獲得しているといえるが、先に述べたように、フに正の相関を認めているほか、保有銘柄データをァンドマネジャーの優れた能力によってもたらさ用いた分析でも、Grinblatt and Titman［1993］

れたものとは必ずしもいえない。

がGT指標の継続性を報告している。国内株式をGrinblatt and Titman［1993］やDaniel et al.

投資対象としたファンドの分析では、宇野［2002］［1997］では、成長型ファンドの高パフォーマン

が若干のパフォーマンスの継続性を明らかにしてスが明らかにされているが、本稿の分析ではそのいるほか、四方［2012］は過去パフォーマンス

ような傾向は明確にはみられなかった。一方、中が安定的に高いファンドのスタイル調整後αの継小型ファンドの高パフォーマンスは日本固有の傾続性を認めている。

向である可能性が指摘できる。米国株式市場と比

まず、本稿の分析対象ファンドにおけるパフォ

較して時価総額の小さい銘柄が非常に多く上場しーマンスの継続性を確認するため、過去１年、３ていることが要因の一つとして考えられるが、中年、５年の実リターンによってソートした分位ポ

小型ファンドのマネジャーに優秀な者が多いのートフォリオを作成した。各分位ポートフォリオ

か、中小型株式市場に非効率性があり、リターン

は、前月末までの実リターンによって毎月リバラを獲得しやすい市場なのかまでは、本稿の分析でンスを行い、当該ポートフォリオに属するファンは明らかになっていない。また、足元で進んでいドへ等ウエイトで投資するものと想定している。

る東証の市場区分見直しや資本コストを意識した

この手続きによって得られた、ソート時のリター

経営への関心の高まりが、アクティブファンドのンおよびその後のリターンを図表３に示した。

パフォーマンスに何らかの影響を与えるか注視し図表３をみると、パフォーマンスの継続性を一定ていく必要があるだろう。

程度認める結果が得られている。ソート時のリターンが高くなるにつれて、ソート後のリターンも５．パフォーマンスの継続要因

おおむね高くなる傾向があることに加え、過去リ
ターンが最も高い第10分位と最も低い第１分位

将来的に高パフォーマンスの獲得を期待できるのソート後のリターン差は有意な水準となっていファンドへ投資を行うためには、どのような点をる。また、ソートに使用する過去リターンの年数考慮すればよいだろうか。最もシンプルな方法とをみると、より長い過去リターンを使用するほど、しては、過去のパフォーマンスを参考にするとい第10分位と第１分位の事後リターン差が拡大しったものであり、年金基金などのマネジャー・スていることも分かる。これは、ファンドの選定にトラクチャーにおいても過去パフォーマンスを一当たっては、長期の過去リターンを参考にする方定程度考慮してファンド選定を行うのが一般的とが望ましいことを示唆している。

なっている。そこで、本章では、本稿の分析対象

それでは、パフォーマンスの継続はどのようなとなっているファンドにパフォーマンスの継続性

要 因 に よ っ て も た ら さ れ て い る の だ ろ う か。

がみられるかを確認し、安定的にリターンを獲得

図表４に、第10分位の第１分位に対する累積超112

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図表３

分位ポートフォリオのリターン（2013年１月から2021年12月）

過去１年リターンによるソート
ソート時

過去３年リターンによるソート

ソート後（ネット、% ／年）（ネット、% ／年）

ソート時

ソート後

（ネット、% ／年） （ネット、% ／年）

過去５年リターンによるソート
ソート時

ソート後

（ネット、% ／年）（ネット、% ／年）

第1分位（最低）3.449

12.533

4.892

11.875

5.166

11.187

第1 ／ 2分位

6.187

12.6686.316

12.032

6.259

11.694

第3 ／ 4分位

12.112

12.5989.266

11.8748.538

12.135

第5 ／ 6分位

15.362

12.39911.00312.2829.921

12.402

第7 ／ 8分位

19.19213.04613.402

13.53312.05013.928

第9 ／ 10分位

29.46317.04620.13517.69118.06817.594

第10分位（最高）34.86418.86623.64519.61821.19319.771

第10分位－第1分位

31.4156.333*

18.7527.743**

16.026（1.668）（2.067）8.583**（2.130）（図表注）括弧内の数値は t 値を表し、*は10%水準、**は５%水準、***は１%水準で有意であることを示す。

過リターンをCS、CT、ASの各要因およびその他ってリターンがかさ上げされているといった仮説の要因に分解した結果を示した。これをみると、が考えられるが、この要因についての明確な考察

ソートの年数によらず、CS指標によって安定しは行えていない。CS指標のほかに、安定的なパてリターン差が生まれていることが分かる。過去

フォーマンス継続要因があるかを確認するのは今３年や５年リターンによるソートの結果では、後の課題である。

AS指標によってもリターン差が生じているが、以上より、すべての要因を明らかにできたわけ

CS指標ほどの安定性はみられない。つまり、パではないが、パフォーマンスの継続性は本稿の分

フォーマンスの継続は、主にスタイル調整後の銘析対象ファンドでも認められた。過去リターンの柄選択能力によって生じており、市場環境によっ高いファンドへ投資することがリターン向上に寄て影響を受けるスタイルベットによるリターンは与することを意味するが、ファンド構成が特定の必ずしもパフォーマンス継続の要因にはなっていスタイルに偏重してしまうことも考えられ、市場ないことを意味している。宇野［2002］や四方環境によってはその後に高リターンが獲得できな［2012］では、ファクターモデルを用いて国内株い可能性もある。市場ベンチマーク対比の超過収式ファンドのスタイル調整後αの継続性を指摘し益を安定的に獲得するためには、投資しているポているが、本稿の分析ではこれらを支持する結果

ートフォリオ全体のスタイル管理を的確に行う必が得られた。ただし、CS、CT、AS指標のいずれ要があるだろう。また、各パフォーマンス指標自にも分解できないリターン差も多く発生してい体に継続性がみられるかの分析をしたところ、る。これは、実リターンと仮想リターンの乖離にCS指標には継続性が認められた（注14）ことから、基づくものである。第10分位の実リターンは、

過去のCS指標を一定程度参考にし、スタイル調

グロスの仮想リターンよりも高い水準となってお整後の銘柄選択能力が高いファンドを選定するこり、保有銘柄データからは補足できない取引によとも有効であると考えられる。

（注14）補論Ｆを参照。

©日本証券アナリスト協会

2023

113

論文

図表４

第10分位－第１分位の累積超過リターン（2013年１月から2021年12月）
過去１年リターンによるソート（％）
35

６．結論と今後の課題
本稿では、国内株式投資信託を対象に、投資信累積超過リターン30

託の保有銘柄データを用いて、平均的なパフォー

25

マンスの傾向を確認するとともに、パフォーマン

20

スの継続要因についての考察を行った。まず、分15
10

析対象の投資信託は、平均的には費用控除前での5

銘柄選択能力が認められた。ファンドマネジャー

0

は一定程度優れた能力を保有しているといえる-5
2012/12

14/12
CS

16/12
CT

AS

18/12
others

20/12 21/12
（年／月）
total

選択能力は消失してしまい、投資信託の投資家が銘柄選択能力を享受できるとはいえない。また、

過去３年リターンによるソート（％）
35が、信託報酬や購入時手数料を考慮すると、銘柄

スタイルタイミングを計る能力はみられなかった

累積超過リターン30

ことや、中小型ファンドが相対的に高パフォーマ

25

ンスを獲得していることを示した。

20
15

さらに、パフォーマンスの継続要因に関する分10析を行ったところ、過去と将来パフォーマンスに

5は正の関係がみられ、特にスタイル調整後の銘柄

0-5
2012/12

14/12
CS

16/12
CT

AS

18/12
others

20/12 21/12
（年／月）
total

た。TOPIXなどの市場ベンチマーク対比の超過
収益を安定的に獲得するためには、スタイル調整
後の銘柄選択能力が高いファンドを選定し、投資

過去５年リターンによるソート（％）
35

選択能力は安定的に継続している傾向が得られしているポートフォリオ全体のスタイル管理を的

累積超過リターン

30

確に行うことが重要であると考えられる。また、

25

より長期のリターンを参考にするほど事後リター

20
15ンが高くなることや、スタイル調整後の銘柄選択

105

能力そのものに継続性がみられることも、ファン0ド選定に当たっての有益な情報として活用できる-5
2012/12

14/12
CS

16/12
CT

AS

18/12
others

20/12 21/12
（年／月）
total

（図表注）2014年１月以降の累積超過リターンは年率換算値。

可能性がある。
近年は株式市場のボラティリティが高まる場面が頻繁にみられたり、グロース相場からバリュー
相場への反転が起こるなど、市場環境は常に大きく変化しているが、ファンド構成に一定の工夫を凝らせば、期待リターンを高められる可能性を示すことができた。アクティブファンドへの投資に

114

証券アナリストジャーナル

2023.11

論文

一定程度の価値を見いだせたのは本稿の意義であCarhart, M. M.［1997］“On Persistence in Mutual

るが、保有銘柄データによる分析には限界もある。

Fund Performance,” Journal of Finance 52（1）,

本稿で用いた保有銘柄データは原則として１年に１度か２度しか更新されず、その間の取引に関しては補足できない。そのため、十分な考察ができなかった点があり、投資家への情報開示促進といった観点を鑑みても、保有銘柄の開示頻度が高まるなどの環境が整うことに期待したい。
このようにデータの制約がある中でも、安定的な超過収益を獲得できるファンド構成を提案する
ことが今後の課題である。例えば、スタイル調整
後の銘柄選択能力が高いファンドの選定方法や、各ファンドのスタイル特性やスタイルドリフトの度合いを把握した上でのポートフォリオのスタイ
ル管理手法について、より深い分析が求められる。

本稿の執筆に当たっては、匿名の２名のレフェリ
ーより大変有益なコメントをいただいた。ここに深く感謝申し上げる。なお、本稿は筆者個人の見解を述べたものであり、所属する組織の公式見解を示すものではない。

〔参考文献〕
朝倉庸仁・宇野陽子［2004］「構成銘柄のウエートを用いた年金マネジャーの投資行動とハーディング」、『証券アナリストジャーナル』42（6）、109–125ページ.
宇野陽子［2002］「年金株式ファンドにおけるリター
ンの継続性について」、『証券アナリストジャーナル』40（11）、96–110ページ.
久保田敬一・竹原均［2007］「Fama-Frenchファク
ターモデルの有効性の再検証」、『現代ファイナン
ス』22、3–23ページ.
四方健彦［2012］「相対順位によるパフォーマンス評
価」、『証券アナリストジャーナル』50（5）、68–78
ページ.
西内翔・本多俊毅・宮川大介［2019］「投資信託ファ
ンドのパフォーマンスと運用規模」、『信託研究奨
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©日本証券アナリスト協会2023

pp.57–82.
Daniel, K., M. Grinblatt, S. Titman and R.
Wermers［1997］“Measuring Mutual Fund
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Fama, E. F. and K. R. French［1993］“Common
risk factors in the returns on stocks and bonds,”
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Grinblatt, M. and S. Titman［1993］“Performance
Measurement without Benchmarks: An
Examination of Mutual Fund Returns,” Journal ofBusiness 66（1）, pp.47–68.
Grinblatt, M., S. Titman and R. Wermers［1995］“Momentum Investment Strategies, Portfolio
Performance, and Herding: A Study of Mutual
Fund Behavior,” American Economic Review 85（5）,pp.1088–1105.
Jensen, M. C.［1968］“The Performance of
Mutual Funds in the Period 1945–1964,” Journalof Finance 23（2）, pp.389–416.
─ ［1969］“Risk, The Pricing of Capital
Assets, and The Evaluation of Investment
Portfolios,” Journal of Business 42（2）, pp.167–247.
Roll, R.［1978］“Ambiguity when Performance is
Measured by the Securities Market Line,”
Journal of Finance 33（4）, pp.1051–1069.

（この論文は、投稿論稿を匿名レフェリーによる審査を経て採用したものです。）※この論文には補論があり、協会ウェブサイトで閲覧できます。
※投稿のご案内は協会ウェブサイト参照。
URL：https://www.saa.or.jp/learning/journal/
recruitment/index.html

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