本当のアクティブファンドを選ぶ方法~当たりくじを発掘できるマネージャーを探そう!~

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2016/9/12

株式運用部

 永田 芳樹

※このレポートでは、日本株ファンドマネージャーが注目しているトピックなどを毎週お届けします。

 

株式ポートフォリオを分析、管理するツールとして日本株を運用する機関投資家の多くが採用しているのが、マルチファクターモデルのMSCI社のバーラ日本株式モデルです。ポートフォリオの投資収益を分析する際、CAPM(資本資産価格モデル)は市場全体の動きとβに依存するシングルファクターモデルですが、多くのファクターを用いることで説明力を上げようとするのがマルチファクターモデルです。

バーラ日本株式モデルにおけるファクター

バーラ日本株式モデルに採用されるファクターにはスタイルファクター、インダストリーファクター、マーケットファクターがありますが、私が特に重視しているのが、上表のスタイルファクターです。

 

バーラ日本株式モデル(JPE4)は、2013年に公開されました。今回の変更では重要な変更が行われています。前バージョンのJPE3では見えづらかったマネージャーのリスクとリターンの源泉を捉えるために、上記のように多くの新ファクターが採用されました。これにより決定係数が上昇し、ファクターによりポートフォリオの透明性と説明力を向上させることができました。

 

このJPE4の中で私の運用者としての感性にもっとも響いたのが、「プロスペクト」ファクターです。このファクターはバーラ社の資料によると、宝くじのような株価の動きを捉えるものだそうです。具体的には以下のデータを使ってファクターエクスポージャーやリターンを計算します。

 

・過去5年(60か月)の月次リターン歪度     ・過去1か月の最大日次リターン

 

この配分の仕方はブラックボックスでバーラ社のノウハウですが、個別銘柄で歪度(わいど)を計算してみると、プロスペクトファクターと方向性が一致しているため、歪度の影響度の方が高いと思われます。歪度は統計学の言葉で、分布がどれくらい非対称なのか分布のゆがみ具合を表します。これを具体的な銘柄で見てみます。図1は8月末時点から60か月分の月次リターンを横軸、縦軸に回数をとってグラフにしたものです。これを見ると分布の山が左にあり、右側に長い裾野を持っているのがわかります。

 

なぜか突然、月次リターンが+0.5(50%)上昇することがある一方、アベノミクス以降の上昇相場を考えるとたいていの月はその他のTOPIX銘柄と比べてさえないパフォーマンスであったため、ゼロ近辺に大きな山があります。任天堂のこの図の歪度は1.32と計算され、正の歪度を持つことがわかります。

 

歪度の数字が大きい場合、このように通常は冴えませんがたまに大きなプラス収益をあげたことを意味し、めったに当たらないが当たると大きな収益となる宝くじに例えて、「宝くじ効果」と呼びます。

 

この任天堂のプロスペクトファクターのエクスポージャー(その銘柄のファクターリスクへのさらされ具合)は、-2.13とバーラモデルで計算されていました。エクスポージャーはゼロの時ベンチマークに中立なことを意味し-0.50を超えると相当小さな値といえます。バーラのプロスペクトファクターは歪度の符号にマイナスをかけるため、正の歪度(右に裾野が長いこの任天堂のような月次パフォーマンス)のファクターエクスポージャーはマイナスとなります。

 

任天堂の月次リターンの分布図

任天堂の株は先週20%近く急騰しました。上記のプロスペクトのファクターエクスポージャーは急騰前にシステムからとったもので、まさにバーラが事前に示した宝くじが大当たりくじになったのです。実は同じ週に爆騰したDeNAも-1.02となっていたなど各銘柄のプロスペクトファクター数値をじっと見ると、私のような他のファンドマネージャーと異なるタイムホライズンと銘柄評価に注力するファンドマネージャーにはお宝だらけです。ただ普通のアクティブマネージャー、例えば今年前半の内需株の上昇モメンタムについていく人にはお宝は見えないと思います。順張り系の発想の人は月次リターンの分布が、任天堂と反対に右側に高い山を持つ銘柄を好みます。そのような銘柄のプロスペクトファクターはプラスとなり、ポートフォリオ全体の特性もゼロからプラスになります。

 

任天堂のような当たりくじを目のあたりにすると、プロスペクトファクターがマイナスのものばかりを持てば良さそうな気がするかもしれません。ここで重要なのは、ただ宝くじ銘柄を買っていればよいわけではないことです。宝くじはアップサイドポテンシャルの大きい銘柄候補であるだけで、そこから本物(当たりくじ)を見つけなくてはなりません。ここで難しいのは多くの投資家が良いと思っている情報は既に株価に織り込まれていることです。例えば予想が一番簡単な直近業績の方向性などは、ある程度株価に織り込まれていますし、緩やかにパフォーマンスに反映されています。

 

単なる宝くじを当たりくじに変えるのが、ボトムアップリサーチを行うアクティブファンドマネージャーです。ところがアクティブマネージャーにも2種類います。四半期の業績モメンタムや短期カタリストを判断するためにアナリストの意見や会社とミーティングを持つ短期志向のマネージャーと、短期業績より中長期の会社の変化や市場のイノベーションを予想するために企業とミーティングを持つ中長期指向のマネージャーです。当然当たりくじを発掘しようとしているのは、中長期指向のファンドマネージャーです。私の感覚でいうと、7月、8月、9月に大きくアンダーパフォームしているマネージャーはバリュエーションより、株価と業績モメンタムに注力するマネージャーで、前者のマネージャーといえます。

 

ただファクターリターンをみると以下のとおり長期ではややプラスとなります。この点を何人かの専門家と議論しましたが、銘柄の値動きのうちマーケットの動きと関係ない部分である個別銘柄リターン(スペシフィックリターン)との関係を考える必要があります。当たりくじとなった場合直観的にもわかる通り、その成果はスペシフィックリターンとなって現れます。

 

実はファクター特性を反映する単回帰で計算すると、プロスペクトのファクターリターンはマイナスとなり、プロスペクトファクター自体のネガティブエクスポージャーをとることもファンドにポジティブといえます。またバーラによる重回帰のプロスペクトファクターの1995年以降の年率平均リターンは1%台であり、詳しく見るとITバブルの1999年と2008年のリーマンショック前後、アベノミクスの2013年に大きく上昇した以外はフラットなファクターです。直近では2014年-1.15%、2015年+1.40%、2016年-0.18%とこのファクターは単純にポジティブエクスポージャーをとればアウトパフォームできるわけではないといえます。その裏に秘められている大きなスペシフィックリターンをとるためにあるファクターなのです。(ファクターリターンはMSCI社データをもとに当社作成)

 

プロスペクトが自然体にネガティブなエクスポージャーになり、かつ5年といった長期間で安定した超過収益を稼げるファンドは、当たりくじを発掘できる能力が高いといえます。集中投資や個性の強い投信などでは個別銘柄リターンが大きすぎて意味が薄れますが、プロスペクトファクターの示唆するファンド特性と、そのファンドの長期のベンチマークに対する超過収益は、個別銘柄選択を標榜するアクティブファンドマネージャー能力の評価への、新しい一つのメルクマールといえると思います。

 

人工知能での運用が注目されていますが、このファクターは中長期の将来予想を意識した地道なリサーチ情報をインプットしないとワークしないため、AI運用では直接再現するのは不可能です。バーラモデルのJPE4で新た採用されたセンチメントファクターはアナリストという概念を入れた点で斬新なファクターです。アナリストのレーティングや業績情報の変更を反映するファクターですが、これは「変更」という事実に基づくファクターのため、AIでも人間以上の精度とスピードを持って計測が可能です。AIで再現できないプロスペクトファクターはまさにアクティブファンドマネージャーの存在意義を示しているファクターなのです。

 

ところで私のポートフォリオはというと、当たりくじかわかりませんが誰よりも宝くじはいっぱい入っています!

 

 


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