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「月替り効果」や「祝祭効果」なども季節性アノマリーとして有名です

ロスカットの有効性に関する検証
本稿では、株式市場におけるロスカットの有効性を気質効果の観点から検証するとともに、投資収益改善に有効であるかどうか実証分析を行う。本稿の分析の結果、一定の条件の下ではロスカットは有効であることが確認された。
141-ロスカットの有効性に関する検証.pdf
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1月の株価パフォーマンス
従来、1月は株価パフォーマンスの高い月として知られており、1月効果などのアノマリーの存在も指摘されてきた。しかしながら、直近数年間に限ってみると、1月のパフォーマンスは芳しくない。本稿では、歴史的な1月のパフォーマンスの良さおよび、近年のパフォーマンス不振を株価モメンタムという観点から、統一的に説明することを試みる。
132-1月の株価パフォーマンス.pdf
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移動平均乖離とリスク許容度の変化
行動ファイナンスによれば、我々のリスク許容度は損益分岐点付近で最大となることが予想される。しかしながら、現実のデータを見た場合、この予想とは異なり、レファレンスポイント近辺ではリスク許容度はほぼ一定で、ある程度まとまった利益が出るとリスク許容度が高まるように思われる。本稿では、このようなデータを適切に説明しうるリスク許容度の変化曲線をモデル化することを目指す。
130-移動平均乖離とリスク許容度の変化.pdf
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普段なら気にも留めない一言が・・・  ~短期的収益のカレンダー効果に対する影響~
我々の精神状態は日々、外部からの刺激に対応して変化している。好ましくない情報がもたらされれば、精神状態は悪化し、我々の行動にも影響を与える。ただ、その影響力は、情報を受け取る我々の事前の精神状態によって、重みが変わる。普段なら気にも留めないようなニュースであっても、悲観的な精神状態の時期に受け取れば、大きな悪影響を及ぼしかねない。このような観点から本稿では、投資家の短期的な収益状態とカレンダー効果の関係について、分析を行う。
129-普段なら気にも留めない一言が~短期的収益の影響.pdf
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ISM統計からみた株式市況の相転移
株式市場では、安定的な市況推移がみられる局面と不安定な局面が存在し、それぞれの局面の移行時にはある種の相転移が生じる。カレンダー効果の有効性についても、株式市場が安定相にある場合と不安定相にある場合とでは大きさが異なる。このため、株式市場の相転移を的確に捉えることのできる指標が重要となる。本稿ではISM指数を参照することで相転移のタイミングの特定をめざす。その上で、安定相と不安定相を別々に分析することで、カレンダー効果の向上の可能性を検討する。
111-ISM統計からみた株式市況の相転移.pdf
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GDP Now の運用戦略への応用
株式市況の先行きを検討する際、ファンダメンタル面からの影響は無視することは出来ない。この際、最も広く経済のファンダメンタルを反映したGDP統計のような指標を利用することが望ましいが、GDP統計は発表の頻度が少ないうえに、発表タイミングも遅いという難点がある。こうした難点を認識したうえで、本稿では、速報性と網羅性を兼ね備えた指標として評価の高いGDP Nowを利用することで、投資成果の向上が図れるのかどうか、検証を行う。本稿での検証の結果、GDP Nowを利用することで投資成果の向上を図り得ることが明らかとなった。
110-GDPNowの運用戦略への応用.pdf
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ボラティリティの株価予測力に関する考察
ボラティリティは、株式などの投資対象資産のリスク水準を表す最も一般的な指標である。こうした重要な指標であるにも関わらず、投資家がボラティリティ水準の変化を適切に評価するには一定の時間を要する。この結果、ボラティリティ水準の変化は株価トレンドを生む一因となり、将来の株価予測の有力な一手段となる。本稿では、ボラティリティと株価の関係を米国株および日本株を例に分析し、株価予測の有効性およびその精度を検証する。
109-ボラティリティの株価予測力に関する考察.pdf
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米国大統領選挙と株価サイクル
株式市場では、いくつかのサイクルのカレンダー効果が観察される。たとえば、週次サイクルで観察される“週替わり効果”や月次サイクルで観察される“月替わり効果”、1年サイクルで観察される“1月効果”や“ハロウィン効果”などが代表例である。ただし、1年を超えるサイクルのカレンダー効果はデータ数の制約もあり、あまり研究が進んでいるとは言えない。そのような中、本研究では4年サイクルの米国大統領選挙を取り上げ、株価騰落率との関係を検証する。
107-米国大統領党選挙の影響.pdf
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回帰分析を用いたカレンダー効果の統合
株式市場ではカレンダー効果と呼ばれるいくつかのアノマリーが存在する。これらのカレンダー効果は単独でもその有意性は高いものの、複数を組み合わせて利用することでパフォーマンスおよび安定性は高まることが期待される。本稿ではカレンダー効果の中でも有意性が高い「週替わり効果」「月替わり効果」「ハロウィン効果」「月齢効果」の4つに加えて、経済環境の指標も加えた5つの説明変数を用いて、米国株式の騰落率を推計することを目指す。これらの指標を組み合わせて利用することで、運用成果は大きく改善することが確認できた。
106-回帰分析を用いたカレンダー効果の統合.pdf
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米国大統領選挙の前年のアノマリー
米国では大統領選挙の前年は株式市況が上昇しやすいことが知られている。この背景として、選挙を意識した景気刺激策の実施などがあげられる。こうした景気刺激策は投資家心理の変化を通じて、株式市場のアノマリーにも影響する可能性がある。本稿ではこうした観点から、大統領選挙がハロウィン効果やTOMに与える影響を分析する。本稿の分析の結果、米国大統領選挙はハロウィン効果やTOMなどの株価の季節性に影響を及ぼしている可能性が明らかになった。しかも、米国市場だけに留まらず、日本株市場などにも影響を及ぼしている。
90_大統領選挙前年のアノマリー.pdf
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ハーディング現象の季節性
株式市場における順張り投資は、他の投資家と同じ投資行動をとるという意味で、ハーディング現象や群集心理の一種と捉えることができる。群集心理が形成される大きな要因として、我々個人の心理的なストレスが大きく関与していることから、我々を取り巻く天候などの外部環境の変化は心理状態に影響を与えることで、間接的に群集心理の形成にも影響する可能性がある。こうした仮説の下、株式市場における順張り投資の収益率の季節性について分析を進めた。本稿での分析の結果、11月から翌年6月までは順張り投資の有効性が高いものの、7月は順張り投資の有効性が無くなることが明らかとなった。このことから、群集心理は外部環境の季節性から影響を受けていることが推察された。
89_ハーディング現象の季節性.pdf
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景気ウォッチャー調査の季節性
天候の変化はわれわれの自律神経の状態変化を通して経済活動にも影響を及ぼしているが、株価への影響は経済活動を通じた間接的な影響というよりは、投資家の自律神経の変化が直接、影響していると考えたほうが良さそうだ。この観点から本稿では、景気ウォッチャー調査の結果と株価変化の関係を分析する。
88_景気ウォッチャー調査の季節性.pdf
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米国議会選挙と株価動向
株式市場の市場参加者の間では、「大統領選挙の年は株価が上がる」という格言が語られることがあるが、民主党出身の大統領が当選する場合と共和党出身の大統領が当選する場合では、選挙前後の株価動向に差が生じる可能性がある。また、米国議会選挙は2年に1度実施されるが、この選挙結果も株価動向に影響を与える可能性がある。本研究の分析結果によれば、現職大統領が再選されるケースや米国議会選挙で民主党が勝てない場合には株価リターンが高いことなどが判明した。
80_米国議会選挙と株価動向.pdf
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雲量が株価の季節性に与える影響
株価変動にはハロウィン効果や月替わり効果などの季節性があることが知られている。こうした株価の季節性が生じる原因についてはいくつかの仮説が提示されているが未だ決定的なものはない。本稿では、株価変動の季節性が生じる原因について、雲量との関係から検討してみる。本稿での分析の結果、雲量の変化が株価の季節性の大きな要因となっていることが明らかとなった。
79 雲量が株価の季節性に与える影響.pdf
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晴天効果の季節性 ~晴れた夏には株価が上がる~
従来から知られているように、天候が良い場合、株価が上昇するというアノマリーが存在する。本稿では、この傾向に季節性がみられるのかどうか、検証を行う。本稿の分析の結果、天候と株価の間に存在するアノマリーは夏の期間に顕著にみられることが判明した。
78_晴天効果の季節性.pdf
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気圧と株価
株価動向は天候から大きな影響を受けていることが従来から知られている。ただ、従来の研究は、雲量の水準と株価指数の騰落率との間の研究が中心であった。しかしながら、雲量以外の天候データも株価へ影響を与えている可能性は高い。こうした観点から、本稿では気圧データと株価指数の騰落率との関係を検証する。本稿の分析の結果、気圧についても株価指数に影響を与えている可能性がみられた。
77_気圧と株価.pdf
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天気が良ければ株価は上がる
株価動向は天候から大きな影響を受けていることが従来から知られている。ただ、従来の研究は、雲量の水準と株価指数の騰落率との間の研究が中心であった。本稿ではこうした雲量の水準が株価騰落率に与える影響を分析するとともに、雲量の変化と株価騰落率の関係も分析し、両者のうちいずれが大きな影響を与えているか明らかとする。
76_天気が良ければ株価は上がる.pdf
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天気が良ければ株価は上がる
株価動向は天候から大きな影響を受けていることが従来から知られている。ただ、従来の研究は、雲量の水準と株価指数の騰落率との間の研究が中心であった。本稿ではこうした雲量の水準が株価騰落率に与える影響を分析するとともに、雲量の変化と株価騰落率の関係も分析し、両者のうちいずれが大きな影響を与えているか明らかとする。
76_天気が良ければ株価は上がる.pdf
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国政選挙前後の株価アノマリー
昨年11月の衆議院選挙の後、日本株市況は大きく上昇した。こうした選挙後の株価上昇が常にみられるのであれば、投資戦略として採用する価値がある。そこで、衆議院選挙及び参議院選挙の前後における株価騰落率を検証することで、国政選挙前後の株価アノマリーの存在に検討を加える。この結果、国政選挙前後の株式市況には特徴的な動きは見られないものの、衆議院解散直後は株価が上昇傾向をたどりやすいことが明らかとなった。
75_選挙前後の株価アノマリー.pdf
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FOMC近辺のドリフトの検証
米国株式市場では、FOMC開催日近辺は株価が上昇しやすい“FOMCドリフト”と呼ばれる現象の存在が指摘されている。本稿では、こうしたFOMCドリフトの存在を米国株式市場において再度、確認を行った上で、日本株式市場への影響を検証する。本稿の分析によると、FOMC近辺の株価上昇傾向は米国株式市場で顕著にみられるものの、日本株市場にも一定の影響を与えている。
74_FOMCドリフトの検証.pdf
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ニューラルネットワークを利用した日本株アノマリーの検証
近年、“ハロウィン効果”や“月替り効果”、“週末効果”などのカレンダー効果と呼ばれるアノマリーが世界各国の株式市場などで報告され、学術的にもその存在に一定の認知が与えられつつある。こうしたカレンダー効果による株価予測能力の有効性について、ニューラルネットワークを用いた分析で検証したところ、カレンダー効果の予測能力に一定の有効性が観察された。
63_NNを利用した日本株アノマリーの検証.pdf
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二日新甫の季節性
株式市場には「二日新甫は荒れる」という格言があり、月初の第1営業日が2日から始まる月には市況が大きく変動すると信じられている。これは二日新甫の場合、月初日が月曜日になることが原因の1つと考えられている。ただ、この理由であれば当該1か月間の株価騰落率やボラティリティを検証するよりも、むしろ、月末・月初近辺の株価騰落率などを検証する方が顕著な結果が得られる可能性がある。このような観点から本研究では、月末月初近辺の株価騰落率と月初営業日との関係を分析する。
61_二日新甫の季節性.pdf
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太陽黒点数の増減と株価の季節性
経済活動や人間心理、そして株価変動は太陽黒点の周期的な変動から影響を受けている可能性がある。さらに、こうした太陽黒点の影響は、ハロウィン効果などの株価季節性にも影響しているものと考えられる。本研究では、太陽黒点数と株価の季節性に焦点を当て、分析を行った。本研究の分析の結果、株価が季節的に下落しやすい時期における株価パフォーマンスは、太陽黒点が高水準に出現する時期に、特に低くなることが判明した。
59_太陽黒点数の増減と株価の季節性.pdf
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景気局面ごとの株価季節性
近年、“ハロウィン効果”や“月替り効果”、“週末効果”などのカレンダー効果と呼ばれるアノマリーが世界各国の株式市場などで報告され、学術的にもその存在に一定の認知が与えられつつある。本研究では、こうしたカレンダー効果が景気局面によってどのような違いを見せるのか、検証していく。本研究の分析の結果、冬、月末、週末といったカレンダー要因に加えて、景気改善局面もプラス要因として働くことが明らかとなった。
56_景気局面ごとの株価季節性.pdf
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ファットテイル現象の原因としての株価季節性
本研究では、株式市場に見られるファットテイル現象の原因を分析する。株式市場では、冬の株価騰落率は夏の騰落率よりも高くなるというハロウィン効果の存在が知られている。こうしたハロウィン効果が、ファットテイル現象の原因の1つであると考えられる。
38_ファットテイル.pdf
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祝祭効果: 日本市場の例
本研究では、異時点間消費モデルを用いて、「祝祭効果」の観点から日本株の季節性アノマリーの説明を行う。祝祭効果とは、祝祭期間の前は株価リターンが低く、祝祭期間の後には株価リターンが高くなることを指す。例えば、株式市場で広く知られている1月効果の要因を祝祭効果の観点から解釈すれば、クリスマス休暇や正月という祝祭期間の後に、株価リターンが高くなる。そこで、日本における大きな祝祭期間である正月休暇やゴールデンウィークの後の期間の株価リターンを分析し、祝祭効果が日本市場においても有効であるかどうか、検証する。
20_祝祭効果_日本市場の例.pdf
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アノマリー研究所

    ( Since 2011.11)

 当面は、カレンダー効果を中心に分析していきます。 

 

 

これまでの分析結果を分野別に編集し、書籍風にまとめてみました。(2016.3)