内容 : 円高円安のメカニズム 1. 為替レートのトレンドについての見方購買力平価 (PPP) 仮説いわゆるソロスチャートについて 2. 通説に対する疑問点金利平価説は成立しているのか? キャリートレード及びキャリートレードクラッシュについて経常収支黒字赤字は為替レ

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まいかはなだて
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1 円高円安のメカニズム 2015 年 7 月 15 日安達誠司 1

2 内容 : 円高円安のメカニズム 1. 為替レートのトレンドについての見方購買力平価 (PPP) 仮説いわゆるソロスチャートについて 2. 通説に対する疑問点金利平価説は成立しているのか? キャリートレード及びキャリートレードクラッシュについて経常収支黒字赤字は為替レートと関係しているのか? 実質実効為替レートとは何? 3. 若干マニアックな話ソロスチャート批判について共和分 ECM 2

3 1. 経験則としての購買力平価 (1) 3

4 ただし今の金融政策は円高の時代の金融政策とは異なる (%) 購買力平価との乖離率とマネタリーベース伸び率 (%) (%) 購買力平価との乖離率と無担保コールレート (%) 購買力平価からの乖離率 ( 左 ) 購買力平価からの乖離率 ( 左 ) 無担保コールレート翌日物 ( 右 ) 2 1 マネタリーベースの伸び率 ( 右 ) ( 出所 ) 日本銀行データより作成 ( 出所 ) 日本銀行データより作成ドル円レートが購買力平価の水準に近づくと金融政策が引き締め方向へ転換するのがかつての法則であった現在の金融政策スタンスを考えると 1 ドル =110 円を割り込むような円高は想定しづらい 4

5 1. 経験則としての購買力平価 (2) 5

6 2. ソロスチャート (1) 6

7 2. ソロスチャート (2) 7

8 3. 対外収支と為替レート 8

9 ややマニアックな議論 : ~ 最近の為替レート決定理論の流れから ~ いままでの議論をもう少しアカデミックに考えてみる 1. 為替レートの決定理論 ( 金利平価説 ) とフォワードプレミアムパズル 2. Fama 回帰とキャリートレード 3. キャリートレードとソロスチャート流動性 (Liquidity) 要因の考察 4. VEC モデルによるキャリートレードクラッシュの解釈 5. 構造変化を考慮した VEC モデルが統計的に有意か否かのテスト 5. 今後の課題 9

10 Data と Notation: 1. 検証対象の国は米国 (USD) 日本 (JPY) スイス (CHF) 英国 (GBP) オーストラリア (AUD) ニュージーランド (NZD) チェコ (CZK) デンマーク (DKK) ハンガリー (HUF) ノルウェー (NOK) スウェーデン (SEK) ポーランド (PLN) 南アフリカ (ZAR) とした調達通貨は USD JPY CHF の 3 つとした 2. 使用したデータは為替レートの変化率 2 国の金利差 MB 比率の変化率の月次データ ( 月中平均値 MB は X-12 ARIMA による季節調整値 ) データの期間は基本的には 1987 年 1 月 ~2015 年 3 月としたただし CAN(1990 年 9 月 ~) CHF(1989 年 2 月 ~) GBP(1993 年 1 月 ~) HUF (1997 年 5 月 ~) NZD(1990 年 5 月 ~) CZK(1993 年 4 月 ~) PLN(1993 年 4 月 ~) ZAR(1993 年 7 月 ~) 3. データの入手可能性より金利は 3 ヵ月物市場金利 (LIBOR など ) を使用したそのため為替レートの変化率 MB 比率の変化率は対 3 ヵ月前比の月次換算値とした ( データは月次なのでオーバーラップしている ) 4. キャリートレードリターンを考察の対象としたため符号は為替レートの増価減価と逆になっている ( ドル円で考えた場合 1 ドル =100 円 1 ドル =80 円のドル安局面では為替レート変動率は -20% になるが外貨運用 ( 円 ) を行うキャリートレードの場合円高によってキャリートレードリターンは +20% になる 10

11 為替レート決定モデルの基礎 (1) カバー付金利平価説(Covered interest rate parity) e t+i = α + β f t e t e t + ε t (2) カバーなし金利平価説(Uncovered interest rate parity) e t+i = α + β i t i t + ε t いずれかの金利平価説が成立する場合 α = 0 β = 1 が成立するはず ( 高金利通貨は金利差分だけ減価する ) ( ただし e t+i をキャリートレードリターンとしているので為替レートの変化率にすると符号が逆転する点に注意 ) だが実証分析 ( Fama Regression ) では成立しない => α>0 β > 0 であればキャリートレードが有効となる ( 高金利通貨に投資すれば金利差 ( キャリー ) と為替差益がとれる! ただし無限の裁定機会が存在する訳ではない => 高金利通貨が一方的に通貨高になる訳ではない ( Forward Premium (Discount) Puzzle の存在 ) また突然高金利通貨が暴落することがある ( Carry Trade Crash ) 11

12 Fama 回帰の結果 (1):Full Sample Fama 回帰の結果 (1987 年 1 月 ~2015 年 3 月 ) 調達通貨 = USD 調達通貨 = JPY 調達通貨 = CHF α β adj R^2 α β adj R^2 α β adj R^2 AUD ** 1.927*** AUD ** 1.772** AUD *** 1.387** S.E S.E S.E CAN CAN CAN ** 1.624* S.E S.E S.E CHF 0.333*** 1.662*** CHF USD *** 1.662*** S.E S.E S.E CZK * CZK CZK ** S.E S.E S.E DKK DKK ** DKK S.E S.E S.E GBP GBP GBP *** 1.286** S.E S.E S.E HUF * HUF 0.739** * HUF S.E S.E S.E JPY 0.300** 0.997* USD ** 0.997* JPY S.E S.E S.E NOK NOK NOK S.E S.E S.E NZD NZD NZD ** S.E S.E S.E SEK SEK SEK ** S.E S.E S.E PLN 0.416* ** PLN ** PLN ** 1.662** S.E S.E S.E ZAR ** ZAR ZAR *** S.E S.E S.E Fama 回帰はほぼすべての通貨で成立しないだが ( 狭義の意味での ) フォワードプレミアムパズルも成立しない ( キャリートレードが有効な投資戦略であるという意味での =β のパラメーターがプラスでかつ統計的に有意 ) 12

13 Fama 回帰 (2):Breadpoint OLS Fama Regression はパラメーターが不安定である可能性 =>Breakpoint 回帰で構造変化の時点も同時に推定 Breakpoint 回帰の結果 AUD_JPY AUD_USD α β α β 1987 年 1 月年 12 月 *** 2.579*** 1987 年 1 月年 11 月 S.E S.E 年 1 月年 2 月 *** *** 1993 年 12 月年 12 月 ** 5.609*** S.E S.E 年 3 月年 3 月年 1 月年 3 月 *** *** S.E S.E USD_JPY GBP_CHF α β α β 1987 年 1 月年 12 月 *** 2.187*** 1989 年 1 月年 10 月 ** 1.585** S.E S.E 年 1 月年 3 月年 11 月年 3 月 *** S.E S.E 注 :5 ページの Fama 回帰で統計的に有意な結果となった通貨ペアのみで行ったここで取り上げられていない通貨ペアでは Breakpoint が検出されなかった日本円を調達通貨とした場合 2000 年代終盤以降キャリートレードの統計的な有意性が失われている US ドルスイスフランを調達通貨とした場合は逆の結果となったただしパラメーター (β) が大きく標準誤差も大きい => パラメーターの不安定性が増した可能性がある 13

14 ソロスチャートとキャリートレード :OLS Fama Regression に新たなファクターとして MB 比率 ( マネタリーベース比率 ) を加える => 1) 符号条件は γ<0( 調達通貨の MB が相対的に増加するとキャリートレードリターンが拡大する ) 2) β=1 となればフォワードプレミアムパズルを解決したことになるマネタリーベース比率の導入 (1987 年 4 月 ~2015 年 3 月 ) 調達通貨 = USD 調達通貨 = JPY 調達通貨 = CHF α β γ adj R^2 α β γ adj R^2 α β γ adj R^2 AUD ** 1.926*** AUD *** 2.282*** *** AUD *** 1.382*** S.E S.E S.E CAN 0.089** *** CAN ** CAN * S.E S.E S.E CHF 0.331*** 1.640*** *** CHF *** CZK * S.E S.E S.E CZK 0.283* ** 0.114*** CZK DKK *** S.E S.E S.E DKK DKK * GBP *** 1.192** 0.022*** S.E S.E S.E GBP ** GBP HUF * S.E S.E S.E HUF *** HUF *** JPY * *** S.E S.E S.E JPY 0.248* 0.942* *** NOK *** NOK S.E S.E S.E NOK NZD NZD 0.880* ** S.E S.E S.E NZD PLN ** PLN *** 0.067*** S.E S.E S.E PLN 0.486** *** 0.079*** SEK *** SEK ** S.E S.E S.E SEK * *** USD * 0.942* *** USD *** 1.640*** *** S.E S.E S.E ZAR ** * ZAR ** ZAR ** S.E S.E S.E 日本円を調達通貨とした場合にソロスチャートの統計的な有意性が高まっている 14

15 キャリートレードクラッシュとは?: 確かにキャリートレード ( 低金利通貨で調達し高金利通貨の債券で運用する投資戦略 ) によって長期的に高いリターンを得ることができる通貨ペアは多いだがキャリートレードはある日突然クラッシュすることがある ( キャリートレードクラッシュの存在 ) => クラッシュは金融政策によってもたらされるのであろうか? キャリートレードクラッシュ ( 年率 50% 超の損失 ) キャリートレードバブル ( 年率 50% 超の収益 ) USD_JPY 1 JPY_USD 2 CHF_USD 0 USD_JPY 17 JPY_USD 8 CHF_USD 7 USD_CHF 0 JPY_CHF 2 CHF_JPY 0 USD_CHF 10 JPY_CHF 13 CHF_JPY 12 USD_GBP 5 JPY_GBP 6 CHF_GBP 1 USD_GBP 7 JPY_GBP 14 CHF_GBP 5 USD_CAN 0 JPY_CAN 3 CHF_CAN 0 USD_CAN 1 JPY_CAN 9 CHF_CAN 9 USD_AUD 3 JPY_AUD 5 CHF_AUD 6 USD_AUD 10 JPY_AUD 18 CHF_AUD 7 USD_NZD 3 JPY_NZD 4 CHF_NZD 0 USD_NZD 12 JPY_NZD 19 CHF_NZD 7 USD_SEK 5 JPY_SEK 7 CHF_SEK 0 USD_SEK 8 JPY_SEK 17 CHF_SEK 1 USD_NOK 3 JPY_NOK 3 CHF_NOK 0 USD_NOK 6 JPY_NOK 14 CHF_NOK 2 USD_DKK 0 JPY_DKK 3 CHF_DKK 0 USD_DKK 8 JPY_DKK 18 CHF_DKK 0 USD_CZK 1 JPY_CZK 4 CHF_CZK 0 USD_CZK 14 JPY_CZK 24 CHF_CZK 5 USD_PLN 5 JPY_PLN 6 CHF_PLN 4 USD_PLN 17 JPY_PLN 35 CHF_PLN 16 USD_HUF 4 JPY_HUF 6 CHF_HUF 1 USD_HUF 21 JPY_HUF 23 CHF_HUF 11 USD_ZAR 7 JPY_ZAR 5 CHF_ZAR 3 USD_ZAR 23 JPY_ZAR 13 CHF_ZAR 14 注 : ここではキャリートレードクラッシュとは年率で 50% のキャリートレードロスが発生することを意味する通貨ペアは調達通貨ー運用通貨 ( USD_JPY の場合ドル調達日本円運用 ) であるこのサンプルでのキャリートレードクラッシュ全 108 回のうち 78 回はリーマンショック時 (2008 年 8 月 ~2009 年 2 月 ) に発生している ( クラッシュの国際伝播と調達通貨の Safety Haven 的な性質 ) 15

16 キャリートレードクラッシュの事例 (1): 上下に極端に大きな上昇低下と MB 比率の間に統計的に有意な関係は見いだせない 10 (%) キャリートレードリターン豪ドルのキャリートレードリターンの分布 ( 調達通貨 = 日本円 ) (%) 10 キャリートレードリターン南アランドのキャリートレードリターンの分布 ( 調達通貨 = 日本円 ) リーマンショック -15 キャリートレードクラッシュの領域 -10 キャリートレードクラッシュの領域リーマンショック MB 比率の変化率 ( 豪 / 日本 ) (%) MB 比率の変化率 ( 南ア / 日本 ) (%) 16

17 キャリートレードクラッシュの事例 (2): 上下に極端に大きな上昇低下と MB 比率の間に統計的に有意な関係は見いだせない (%) 10 キャリートレードリターンスウェーデンクローネのキャリートレードリターンの分布 ( 調達通貨 = 日本円 ) (%) 10 キャリートレードリターンハンガリーフォリントのキャリートレードリターンの分布 ( 調達通貨 = 日本円 ) キャリートレードクラッシュの領域リーマンショック -10 キャリートレードクラッシュの領域リーマンショック出所 : FRED 等より作成 MB 比率の変化率 ( スウェーデン / 日本 ) (%) 出所 : FRED 等より作成 MB 比率の変化率 ( ハンガリー / 日本 ) (%) 17

18 修正 Fama 回帰の VEC 表現 : 考え方キャリートレードリターン金利差 MB 比率は非定常な I(0) 過程の時系列データ => Fama Regression 修正 Fama Regression は見せかけの回帰となってしまう経済データを用いた OLS や VAR などの時系列モデルの多くが見せかけの回帰となっているだがこの 3 つの時系列データに共和分の関係が見いだせれば話は別 => VEC(Vector Error-correction) model として表現することが可能となる ( 水準で推定した VAR モデルが有効な場合もこれに含まれる ) 3 つの時系列データから形成される共和分ベクトルは 3 つの時系列データの長期均衡値を意味する => 統計的に有意な VEC model はキャリートレードリターン ( 為替レート ) が長期均衡値の周りで安定的に推移していることを意味する定式化は以下の通りである (y t = Δe t, i t i t, Δ MB t /MB t ) Δe t+1 = p i=1 ζ i Δy t i+1 + α + ρ i y t + ε t+1 誤差修正項 18

19 修正 Fama 回帰の VEC 表現 : 共和分検定共和分検定の結果 Funding Currecy = USD Funding Currecy = JPY Funding Currecy = CHF 共和分の数統計量 5% 有意水準の p 値共和分の数統計量 5% 有意水準の p 値共和分の数統計量 5% 有意水準の p 値 Critical Value Critical Value Critical Value USD_AUD JPY_AUD CHF_AUD USD_CAN JPY_CAN CHF_CAN USD_CHF JPY_CHF CHF_CZK USD_CZK JPY_CZK CHF_DKK USD_DKK JPY_DKK CHF_HUF USD_HUF JPY_HUF CHF_JPY USD_JPY JPY_NOK CHF_NOK USD_NOK JPY_NZD CHF_NZD USD_NZD JPY_PLN CHF_PLN USD_PLN JPY_SEK CHF_SEK USD_SEK JPY_GBP CHF_GBP USD_GBP JPY_USD CHF_USD USD_ZAR JPY_ZAR CHF_ZAR 共和分の関係が確認されず 19

20 修正 Fama 回帰の VEC 表現 : VEC モデルではキャリートレードリターンが長期均衡値のまわりを循環的に動いていることを示している AUD-JPY( 日本円調達豪ドル運用 ) のキャリートレードリターン ZAR-JPY( 日本円調達南アランド運用 ) のキャリートレードリターン (1988 年 =0 対数値) キャリートレードリターン長期均衡値 (1988 年 =0 対数値) キャリートレードリターン長期均衡値長期均衡値 =2.698* 金利差 *MB 比率長期均衡値 =0.056* 金利差 *MB 比率共和分の関係にある変数はそれらの変数で形成される長期均衡値からある程度乖離すると長期均衡値に回帰するような動きが起きる => これがキャリートレードクラッシュである可能性が高い問題はこの長期均衡値の構成要素にMB 比率が含まれていることである ( 理論的に明確なバックグラウンドがない ) 20

21 修正 Fama 回帰の VEC 表現 : 推定結果 VEC(Vector Error-correction) モデルの推定 ( 調達通貨 = 日本円 ) JPY_AUD JPY_CAN JPY_CHF JPY_CZK JPY_DKK JPY_HUF パラメーター S.E パラメーター S.E パラメーター S.E パラメーター S.E パラメーター S.E パラメーター S.E 誤差修正項金利差 1 期ラグ期ラグ期ラグ期ラグ MB 比率 1 期ラグ期ラグ期ラグ期ラグ AR 項 ( 自己系列 ) 1 期ラグ期ラグ期ラグ期ラグ Adj R^ AIC BIC 金利差は統計的に有意ではない JPY_NOK JPY_PLN JPY_SEK JPY_GBP JPY_USD JPY_ZAR パラメーター S.E パラメーター S.E パラメーター S.E パラメーター S.E パラメーター S.E パラメーター S.E 誤差修正項金利差 1 期ラグ期ラグ期ラグ期ラグ MB 比率 1 期ラグ期ラグ期ラグ期ラグ AR 項 ( 自己系列 ) 1 期ラグ期ラグ期ラグ期ラグ Adj R^ AIC BIC

22 VEC の発展 : 構造変化テスト (1) 前の結果からキャリートレードリターン ( 為替レート変化率 ) 金利差 MB 比率 ( の変化率 ) の間には共和分関係が存在し VEC 表現が可能であることがわかった VEC モデルの推定結果 (P.16) をみると説明変数として金利差要因は統計的に有意ではない一方 MB 比率は統計的に有意である通貨ペアが多い以上より Robust な共和分関係が存在する限りキャリートレードリターンは主に MB 比率 ( もしくは金利差 ) との長期均衡関係を維持しておりこの長期均衡が安定的に推移している状況では岩石理論が想定するようなクラッシュは発生しないと考えられるむしろキャリートレードクラッシュはキャリートレードリターンが長期均衡関係へ回帰するプロセスの一つであると考えられる ( 誤差修正項のパラメーターが長期均衡への収束速度を表す ) ただし注意すべきは何らかの外的ショックで長期均衡値自体が大きくシフトするケースである ( 長期均衡値自体の構造変化 ) そこで推定した VEC モデルに構造変化 ( 長期均衡値のシフト ) が存在したか否かのテストが必要となる 22

23 Density VEC の発展 : 構造変化テスト (2) VEC モデルに構造変化によるパラメーターの変化が生じたか否かをテストする方法として Hansen and Seo[2002] が提案した A Test for linear vs threshold cointegration を用いる Density of bootstrap distribution Test value 90% cv 95% cv 99% cv 構造変化テストの結果 N = 1000 Bandwidth = 通貨ペア統計量 p- 値通貨ペア統計量 p- 値通貨ペア統計量 p- 値 USD_JPY JPY_USD CHF_USD *** 0.004*** USD_CHF *** 0.004*** JPY_CHF CHF_GBP USD_GBP * 0.077* JPY_GBP CHF_AUD *** 0.007*** USD_AUD JPY_AUD CHF_SEK USD_SEK JPY_SEK CHF_NOK USD_NOK JPY_NOK ** 0.035** CHF_DKK USD_DKK JPY_DKK CHF_ZAR USD_ZAR JPY_ZAR CHF_JPY USD_CAN * 0.069* JPY_CAN CHF_CAN *** 0.001*** USD_NZD JPY_NZD CHF_NZD USD_CZK *** 0.007*** JPY_CZK *** 0.004*** CHF_CZK *** 0.007*** USD_PLN ** 0.018** JPY_PLN ** 0.019** CHF_PLN USD_HUF JPY_HUF ** 0.038** CHF_HUF 欧州通貨を運用通貨とする場合に構造変化が発生している => 一連の欧州の経済情勢の変化? ( ソ連の崩壊ユーロ発足ユーロ危機 ) 23

24 参考 :Volatility 変動モデル TARCH-M モデル : Δe t+1 = α + β i t i t + γ Δ MB t /MB t + ζ log σ 2 t + ε t σ 2 t = c(1) + c(2) ε 2 t 1 + c(3) ε 2 2 t 1 1 σt 1 <0 + c(4) σ t 1 TARCH-Mモデルの例 AUD_JPY NZD_JPY USD_JPY 係数 S.E 係数 S.E 係数 S.E α 0.589*** 0.246*** α 4.304*** 0.772*** α β *** *** β * * β *** *** γ *** *** γ ** ** γ *** *** ζ 1.272*** 0.156*** ζ 3.144*** 0.533*** ζ 3.968*** 0.521*** Variance Equation Variance Equation Variance Equation c(1) 0.745*** 0.124*** c(1) 1.353*** 0.200*** c(1) 0.445*** 0.069*** c(2) 0.245*** 0.044*** c(2) *** *** c(2) *** *** c(3) 1.034*** 0.225*** c(3) 0.588*** 0.168*** c(3) 0.364*** 0.060*** c(4) 0.207*** 0.038*** c(4) 0.354*** 0.073*** c(4) 0.589*** 0.041*** adj R^ adj R^ adj R^ AIC AIC AIC BIC BIC BIC Conditional Volatility (Variance) AUD_JPY NZD_JPY USD_JPY

25 結論 : 1. 為替レート ( 変化率 ) は MB 比率と金利差で形成される長期的な均衡値のまわりを循環的に推移している ( 誤差修正モデル ) 2. 為替レートの大きな変動はこの長期的な均衡との乖離を埋める平均回帰の動きであると考えられるその意味ではキャリートレードクラッシュはむしろ為替レートの安定性を回復させる動きであると解釈した方がよいと考える 3. 金融政策スタンスの変化による為替レートの一方的な変動 ( 為替レート変動における岩石理論 ) は長期的な均衡関係のシフトとして表現される可能性もあるが欧州通貨との通貨ペアを除けばこれまで金融政策変数 (MB) をドライバーとして長期的な均衡関係がシフトしたケースは極めてまれである 4. その意味で為替レートを誤差修正モデルで表現できる場合金融政策スタンスの変化 ( 特に MB 供給スタンスの変化 ) によって為替レートが急激に一方向に推移する ( いわゆる岩石理論の ) 蓋然性は低いと考える 25

通貨ポートフォリオの投資スタイルを考える～キャリー・バリュー・トレンド・ボラティリティ戦略を再考する～

通貨ポートフォリオの投資スタイルを考える～キャリー・バリュー・トレンド・ボラティリティ戦略を再考する～ニッセイ基礎研究所基礎研レポート 23-8-28 通貨ポートフォリオの投資スタイルを考える ~ キャリーバリュートレンドボラティリティ戦略を再考する ~ 金融研究部研究員伊藤拓之 (3)352-855 hioh@nli-research.co.jp 通貨ポートフォリオの投資スタイルとは? 通貨ポートフォリオ運用とは複数の通貨ペアの組み合わせを構築して収益を狙う運用のことをいう主に為替フォワードや上場通貨先物を利用する商品投資顧問業者