Your Complete Guide to Factor-Based Investing

2017年01月07日

スマートベータとして流行中のファクター投資について解説した本です。

著者のひとりである Larry Swedroe は ETF.com で記事を連載しています。
ファクター投資についてのアカデミックな知識を数式なしの文章で読むことができるのでおすすめです。

この本の内容はブログとかぶる部分もありますがより体系的です。
著者らは、ビッグデータを使ったデータマイニングを避け、真に使うべき価値のある真のファクターを選り分けるために以下の5つの基準を設定しています。

・Persistent ・・・ 長期間にわたって機能している。
・Pervasive ・・・ 様々な国々、地域、セクター、アセットクラスで機能している。
・Robust ・・・ 様々な基準で機能している(バリューファクターであれば、PBRの他にPERやPCFRなどでも機能している)。
・Investable ・・・ 投資可能であること。紙の上だけでなく、現実世界でリターンを出せること(取引コストなど)
・Intuitive ・・・ リターンとその持続性についてリスクベースまたは行動ファイナンスベース(behavioral-based)の合理的な説明がある。

この基準をクリアするファクターとして、マーケットベータ、サイズ、バリュー、モメンタム、プロフィタビリティ/クオリティ、ターム、キャリーを解説しています。また、付録では、配当、低ボラティリティ、デフォルト、タイムシリーズモメンタムといったファクターも取り上げています。
各ファクターの解説以外には出版後のリターンの変化やファクターの分散効果といった話が書かれています。
ブログと同様にほぼすべてが学術的な研究に基づいた内容なので信頼感がありますし、難しい数式が出てこないのはありがたいです。

やや不満に感じた点は、アカデミックな内容に偏っていて実際の投資家の求めるものとズレがあるのかなと思えたところです。ほぼすべてがロングショート前提の話なので、ロングオンリーではどうなのかというのがわかりにくいです。


以下は読みながら取ったメモです。正確な内容ではないところもあるかもしれません。また、ほぼすべての話に文献の引用がありますがその辺は省略しています。

○ マーケットベータ

対象資産がどれくらいマーケット全体と同じように動くかという度合い。ベータが1.5であればマーケットが10%動いたときに15%動く。ベータが高いほどリスクも高く、ベータが低いほどリスクも低い。

US株のマーケットベータのプレミアムは1か月の政府短期債とのロングショートで計測。1927年~2015年の期間で8.3%の年間プレミアム。マーケットベータはUS以外の各国でも有効。

リターンが高いのはリスクが高いからというリスクベースの明快でシンプルな理論的根拠。

個別株ポートフォリオにおいては、マーケットベータはリターンと相関がないかマイナスのプレミアムになる。

マーケットベータの1ファクターモデルは、ポートフォリオ間のリターンの違いを約3分の2ほどしか説明できない。


○ 3ファクターモデル

マーケットベータにサイズプレミアムとバリュープレミアムを足したモデル。

3ファクターモデルはポートフォリオ間のリターンの違いの90%程度を説明する。


○ サイズファクター

SMB(スモール・マイナス・ビッグ)。小型株と大型株の差。CRSPインデックスの10分位で6-10番目のグループを小型株、1-5番目のグループを大型株とする。
(付録では上位30%と下位30%など、基準を変えたリターンも調べている。大型株と小型株の基準を厳しくすることでリターンは上がる。)

1927年~2015年の期間でSMBは3.3%の年間プレミアム。海外でもおおむね有効。

小型株やマイクロキャップ対象の実際のファンドでも、うまく設計されたファンドは小型株プレミアムをとらえている。
例えば、マイクロキャップに投資するパッシブ運用の Bridgeway Ultra-Small Company Market Fund の1997年8月~2015年12月のリターンは10.3%で、同期間のCRSP9-10位グループ(マイクロキャップに相当)の9.5%を上回る。

シンプルで明快なリスクベースの理論的根拠。小型株は、経営上も、業績の安定性も、株価の変動もリスクが高い。また、小型株はマーケットが悪い時期に大型株よりも下げが大きい。

小型株のリターンはマーケットよりも高いが、小型グロース株のリターンはマーケットを下回るうえにボラティリティが高い。逆プレミアムが続く理由として、ショートポジションの制限や高いコスト、無限大の損失回避、小型グロース株の宝くじ効果などの説明。

サイズファクターは単独でも有効だが、他のファクターとの組み合わせを考えるとメリットが増す。バリューやモメンタムはどちらも大型株よりも小型株で強い。またクオリティを調整すると強いサイズ効果が現れる。収益性や投資ファクターを調整してもサイズのパフォーマンスは向上する。


○ バリューファクター

HML(ハイ・マイナス・ロー)。簿価/時価総額の上位30%と下位30%のロングショート。

1927年~2015年の期間でHMLは4.8%の年間プレミアム。各国でも有効。日本のパフォーマンスは最も良い。

バリュープレミアムは実際のファンドでもとらえることが可能といういくつかの事例。

理論的根拠としてはリスクベースと行動ファイナンス両面からの議論がある。

リスクベースの説明としては、バリュー株はグロース株に比べると、利益率、利益の変動性、財務レバレッジなどの質が悪く、経済の悪いニュースにより敏感に反応する。2007年12月~2009年6月にバリュープレミアムは月-0.44%だった。
また、バリュー株は大型株も小型株もマーケットの平均よりもボラティリティが大きい。

行動ファイナンスでの説明はいろいろ。
・グロース株への過度の楽観とバリュー株への過度の悲観
・平均回帰があるにもかかわらず投資時点のバリュエーションにアンカリングされる
・グロース株は通常は利益の後に続くので投資家は将来の損失をそんなに気にしないけど、バリュー株は損失の後に続くのでよりリスク回避的になるという損失回避
・グロース株の宝くじ効果、などなど。


○ 4ファクターモデル

3ファクターモデルにモメンタムを加えた4ファクターモデルの説明力は95%程度。

4ファクターモデルは現在のファイナンスの世界での標準モデルとのこと。


○ モメンタムファクター

UMD(アップ・マイナス・ダウン)。過去12か月で直近1か月を除くリターンの上位30%と下位30%のロングショート。直近1か月は短期リバーサルの傾向があるため除く。

1927年~2015年の期間でUMDは9.6%の年間プレミアム。各国の株式市場やその他の資産(通貨、債券、コモディティなど)でも有効。
ただし、日本市場では機能していない。これは偶然で十分に説明できるし、バリューとモメンタムの逆相関という説明もある。

取引コストは思ったほど大きくないという研究やコスト後でもリターンを生み出せるとの研究の紹介。
良く設計されたモメンタムファンドはポートフォリオの回転率が低くなる。モメンタム戦略の成功に重要なのはコストを減らすようにうまく設計すること。

理論的根拠としては、リスクベースの研究もあるが、多くの文献は行動ファイナンスからの説明。たくさん書かれている。いくつか拾うと、
・オーバーリアクションやアンダーリアクション。投資家は決算や配当に過小行動する証拠はたくさんある。
・投資家は小さくて連続した変化に過小反応する。
・リミテッド・アテンション・バイアス。投資家は情報をさばききれない。決算後のドリフトは決算が集中した日の方が大きい。
・ディスポジションエフェクト。投資家は利益の出た株を早く売りすぎ、負けた株を売りたがらない傾向がある。良いニュースが出ても早すぎる売りがあるため瞬間に上がりきらない。一方で悪いニュースが出ても投資家は売りたがらないので瞬間に下がりきらない。

12か月モメンタムだけでなく6か月や9か月を使っても有効。ファンダメンタルモメンタムの報告もある。

モメンタムのダークサイドとして大きなクラッシュがある。これはリバーサル局面で最もモメンタムが低い銘柄が最も高いリターンとなるため。大きな損失はショートサイドから発生するのでロングオンリーのモメンタム投資家はやや心配が少ない。
このリスクはボラティリティをターゲットにすること予測可能という研究も紹介されている。


○ プロフィタビリティファクター

RMW(ローバスト・マイナス・ウィーク)。収益性の高い銘柄順に並べて上位30%と下位30%のロングショート。

Novy-Marx が最初に発表した定義は粗利益/総資産(gross profits to assets)。それ以外にもROEやROAが使われたりするみたい。

1927年~2015年の期間でRMWは3.1%の年間プレミアム。ここのプロフィタビリティが粗利益なのか粗利益/総資産なのかは不明。defining profitability as revenue minus cost of goods soldと書かれている。

Novyらの2013年の研究によると、1990年7月~2009年10月の期間で主要な先進国(19か国)でのプロフィタビリティのリターンは米国と似た結果で有効。

Dimensions of Equity Returns in Europe によると、1982年~2014年の期間でヨーロッパ15か国では3.6%のプレミアム。11か国で2%以上のプレミアムで、マイナスは2か国。

The Profitability Premium in EM Markets によると、1998年1月~2013年9月の期間で新興国(国名は書かれていない)に対するROEのロングショートは5.1%のリターン。ROICは3.6%。Gross profitabilityは9.0%。

理論的根拠としてリスクベースと行動ファイナンスベースのどちらもあるが、収益性の高い会社のリスクが高いというのはなかなか説明が難しそう。実際に収益性の高い会社の方が経済環境が悪い時期のリターンは高い。

ミスプライシング説としては、
・投資家は収益性の高い会社の落ち込みを実際よりも早いと予想し、収益性の低い会社の回復を実際よりも過大に評価する。
・クオリティプレミアムはアービトラージの難しい会社や情報の不確かさが大きい会社ほど大きくなる。


クオリティファクター

QMJ(クオリティ・マイナス・ジャンク)。プロフィタビリティの拡張。クオリティの高い銘柄は次の特徴を持つ。低い利益変動率、高い利益率、高い資産回転率、低い財務レバレッジ、低い営業レバレッジ、低い固有ボラティリティ、など。

1927年~2015年の期間でQMJは3.8%の年間プレミアム。どの指標をクオリティに使っているかは書かれていない。

バフェットは保険の営業レバレッジのほかにクオリティファクターへのエクスポージャーが高い。いったん他のファクター(ベータ、サイズ、バリュー、モメンタム、アゲンストベータ、クオリティ、レバレッジ)を考慮すると、彼のアルファは統計的に有意でなくなるとのこと。


○ タームファクター

長期債は短期債よりもリターンが高いという債券の話。


○ キャリーファクター

高い利回りの資産は低い利回りの資産よりも成績が良いというファクター。伝統的には通貨に使われる。株式であれば配当、債券であれば利回り、コモディティデあればロールリターン(スポットと先物の差)。

2015年の Carry という研究によると各資産の年間プレミアムは以下のとおり。グローバル株式9.1%、10年政府債券3.9%、コモディティ11.2%、通貨5.3%。対象期間はグローバル株式が1988年~2012年、他の3つは80年代前半から2012年。

理論では金利差は価格変動によって相殺されるはずだが現実世界ではそうならないという証拠が十分にある。
・中央銀行や企業のヘッジなど利益を度外視した存在。
・経済環境が悪いときにキャリートレードは大きな損失となるというリスクベースの説明。この証拠はたくさん挙げられている。

キャリートレードとトレンドを組み合わせることでリターンが高まるという研究を2つ紹介。

・Carry and Trend in lots of places
4つの資産クラス(株式、債券、コモディティ、通貨)、主要5ヶ国のマーケット、1960~2014年の期間。10年債の例では、平均超過リターンは2.9%、トレンドとキャリーがポジティブな期間のリターンは5.2%、両者がネガティブな期間のリターンは-4.2%。

・Carry and Trend Following Returns in the foreign exchange market
ドルに対する39通貨を対象に1981~2012年の期間。キャリーとトレンドを組み合わせることで単体を超えるリターンやシャープレシオとより小さいドローダウン。

利用できるクレジットレーティングのデータは短いが、クレジットリスクが高い通貨は低いリターンになる傾向がある(リスクの高い資産は高いリターンという通説に反する)。


○ 出版効果

サイズ・・・出版前の1927年~1981年のプレミアムは4.7%。出版後の1982年~2015年は1%。ただし、1975年~1983年までの13.8%という高リターン、1984年~1990年まで-7.1%という極端な期間がある。1991年~2015年までは2.5%で、2000年以降にかぎると3.7%。

バリュー・・・出版前の1927年~1985年のプレミアムは5.8%。出版後の1986年~2015年は2.8%。ただし、出版後には2000年のITバブルと2007年の金融危機があった。

モメンタム・・・出版前の1927年~1993年のプレミアムは10.9%。出版後の1994年~2015年は5.5%。ただし、2009年には売られた株の反発で82.9%のダメージという年があった。

他にも出版後に各種アノマリーは平均で3割ほど落ちたがゼロにはならなかったという研究が2つ紹介されている。
一方でアメリカ以外の38か国ではアメリカのようなリターンの低下が見られないとの報告。

出版効果があったとしても、リスクベースの説明もあるためプレミアムはなくならないだろう(どれだけ広く知られたとしても株式-債券のマーケットベータは消えない)。しかし、プレミアムが大きくなると期待するべきでもない。


○ ファクターの分散

複数ファクターに分散することでリターンを高めたりボラティリティを減らすことができる。
例えば、株式60/債券40ポートフォリオのリターンは、バリュースモール20%/マーケットベータ20%/債券60%のポートフォリオによってより低いボラティリティで達成できる。

全体的にロングショートの話がメイン。ロングオンリーを詳しく知りたければ著者の別の本を読んでくれとのこと。


(付録)

○ 配当

理論的には配当は出しても出さなくても同じ。配当のない投資家は自分で持ち株を売ることで自家製の配当を得ることができる。

4ファクターモデルでリターンの95%は説明できる。もし配当が重要なら現在のモデルの説明力はそれほど高くないだろうし、配当がファクターの1つになっているだろう。

配当のない会社を除いてしまうと投資対象が狭まってしまい分散の観点から好ましくない。

配当に自社株買いを加える→自社株買いをネットの株式数の変化(新株発行-自社株買い)にする→さらにネットの負債の変化も加える、という順に成績が上がる。こられの指標はクオリティやプロフィタビリティファクターとも考えられる。


○ 低ボラティリティファクター

CAPMによるとリスクとリターンはプラスの相関になるはずだが、実際にはゼロかややネガティブ。このアノマリーは株式だけでなく債券でも同じ。

2016年の Understanding Defensive Equity という研究によると、
・1968年~2015年の期間で、最もボラティリティ/マーケットベータの高い20%のグループは極端にリターンが悪かった。他の4つのグループはほぼマーケットと同じ。この非線形の関係は他のファクターとかなり違う。
・高ボラティリティ/ベータの銘柄は小型株、低収益性株、グロース株に偏っている。
・低ボラティリティ戦略は、サイズ、プロフィタビリティ、相対バリュエーションで説明できる。
・ファーマ・フレンチ3ファクターアルファの6分の5がアグレッシブ株のショートサイドから来ている。ロングサイドのディフェンシブストックからは6分の1だけ。

理論的根拠はいろいろ書かれている。多くは現実世界の制限とエージェンシー問題とのこと。
・空売りやレバレッジの利用制限。ショートのコストが最も高い銘柄が最もミスプライスされている。
・リターンを高めようとする投資家がハイベータの宝くじ銘柄を好む。ファンドマネジャーはトップパフォーマンスを出せばブルームバーグの表紙を飾れるかも。
・理論の世界ではすべての情報が利用可能という条件だが、現実世界の投資家はすべてのニュースを見ることができず注目を浴びている銘柄を売買する。
・自信過剰の投資家は最もスキルを活かせる高ボラティリティの銘柄を好む。
などなど。

その他、海外市場を含めて低ボラティリティ/ベータが有効という研究結果が何個も挙げられている。低ボラティリティファクターは著者らの基準を満たすとのこと。

ただし、この戦略の人気化によって低ボラティリティ銘柄が市場平均よりも高いバリュエーションになっていることに注意すべきと著者は警告している。
歴史的には、低ボラティリティ戦略はバリューにエクスポージャーがあるときに市場リターンを上回ったが、グロースにエクスポージャーがあるときに市場リターンを下回った。


○ デフォルトファクター

長期投資適格債マイナス長期国債で計測。1927~2015年の期間の平均プレミアムは0.3%。

国際的なデータは2001年~2015年と期間は短いが、Barclays Global Aggregate Corporate Index と Barclays Global Treasury Index の比較による年間プレミアムは0.9%。

リターンにコストは含まれていない。国債は分散の必要性がないが、企業債券は分散が必要。それを考えるとプレミアムはより低くなるはず。

デフォルトリスクの理論的根拠については議論が少ないが、歴史的に見るとこのリスクを加えてもリスク調整済みリターンは向上していない。


○ タイムシリーズモメンタム

先に出てきたモメンタム(Cross-sectional momentum)とは違いタイムシリーズモメンタムは過去の自らの価格に対するモメンタム。トレンドフォローとして知られる戦略。

2016年の The Enduring Effect of Time-series Momentum という研究によると、
・1927~2014年の期間で12か月モメンタムのロングショート(過去12か月で上がった株を買い、下がった株を売る)の月間プレミアムは0.55%でt値も5.28。
・上昇・下落相場の両方で有効で、4つの20年サブ期間でも有効。
・1975年~2014年の期間で13の国際市場のうち10ヶ国が95%レベルで有効。
・16の異なる基準(formation and holding Periods)でも有効。
・クロスセクショナルモメンタムはタイムシリーズモメンタムを説明できないし、他のファクターでもできない。
・クロスセクショナルモメンタムのような1月の損失やリバーサルクラッシュがない。

そのほか、トレンドフォローが長期にわたり幅広い資産でコスト控除後も有効という研究がいくつか紹介されている。

金融危機の後、2009年1月~2013年6月のトレンドフォローCTAファンドのパフォーマンスは弱い。SG CTA Trend Sub-Index の年間リターンは-0.8%。
金融危機とトレンドフォローを調べた Is This Time Different?Trend Following and Financial Crises という研究によると、
・タイムシリーズモメンタムは長期にわたってとても成功している。1925年~2013年の期間の手数料控除後のリターンは12.1%でボラティリティは11%。
・グローバル金融危機の後は、トレンドフォローの成績は平均4年ほど弱くなる傾向がある。危機後の24か月のリターンは平常時の3分の1ほどに、48か月は半分ほどになる。
・株式、債券、通貨でこの傾向があるが、コモディティは例外であまり変わらない。
・地域的な金融危機におけるローカル市場でも似た傾向が見られる。

分散効果や暴落リスクのヘッジとして、トレンドフォロー戦略にいくらかの資産を配分するのを検討するのも良いだろうとの著者の見解。


○ ファクターを増やすこと

もし新たに加えたファクターと既にモデルに入っている他のファクターがプラスの相関なら、新しいファクターの説明力のいくらかの部分は既存のモデルで説明されている。
例えば、モメンタムの年間プレミアムは9.6%もあるが、3ファクターモデルにモメンタムを加えても説明力は数%しか上昇しない。

また、もし新たに加えるファクターと既存のファクターがマイナスの相関なら、新しいファクターのリターンが増える代わりに既存のファクターのリターンが減る。

新しいファクターが既存のファクターと完全に相関していない限り分散化というメリットはある。また、マイナスの相関のファクターを加えることでベンチマークから大きく外れる可能性を減らすことができる。

ただし、新しいファクターを加えることで、おそらく取引頻度が上がりコストや税金の面での非効率さは上がるだろう。




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