No.14
混雑度とレラティブバリューによる日本株セクターローテーション戦略 2

相対的な割高・割安を示すレラティブバリュー

2. レラティブバリュー

参考文献1に則り、レラティブバリューを計算します。ここで言うレラティブバリューとは、割安か割高かを判断するための指標であり、参考文献1ではPBRを使っています。本レポートではPBRの逆数であるBPRを採用します。個別銘柄でBPRを計算し、セクター毎に時価加重BPRを算出します。

2-2. ノーマライズ

割安、割高の概念について、過去と比較できるようにノーマライズを行います。これは簡単で、直近のBPRを過去5年間の平均で割って算出します（参考論文は10年）。

（式6）

2-3. セクター間でのレラティブバリュー

ノーマライズしたBPRをセクター間比較するために、もう一段階データを加工します。対象のセクターのノーマライズしたBPRを、そのセクターを含まない他の全セクターの平均値で割っていきます。

（式7）

2-4. セクター間のヒストリカル推移

算出したレラティブバリューを、さらに同日で17セクター内で順位化します。順位1がもっともレラティブバリューが高い（BPRベースなので割安）ようにしています。例として、情報通信・サービスその他セクターの相対順位の時系列推移を以下に示します。

図4. レラティブバリューの相対順位　（情報通信・サービスその他）

リターン傾向の把握

3. 戦略毎のリターン傾向分析

さて、混雑度とレラティブバリューが計算されています。これらの指標を参照した場合、どのようなパフォーマンス推移になるか確認してみます。

3-1. リターン計測ルール

まずは日次ベースで検証します。リバランスと対応するリターンのルールですが、2日間のラグを取ります。具体的には、T日までのデータを使って各指標を計算しますが、リバランスが実行されるタイミングは翌日T+1日の引けの価格にしています。よって、T日のデータによるリバランス結果のパフォーマンス計測はT+2日のリターンからになります（やや保守的です）。

図5. タイミングの確認

3-2. 分類ルール

混雑度とレラティブバリューは、上位3セクター、下位3セクター、中位11セクターの分類にします（17業種を5分位に割ると3.4であり、上位3セクターと下位3セクターは5分位の最上位と最下位にそれぞれ該当します）。

図6. 両指標の分類ルール

3-3. ウェイトルール

今回は等ウェイトルールを採用します。各セクター内では個別銘柄は時価加重ウェイトになっていますが、セクター間のリターン合成は等ウェイトにしています。

3-4. ヒストリカルリターン

混雑度とレラティブバリュー単体における、各分類リターンの時系列推移を以下に図示します。明確にプラスとマイナスの分類があるのがポイントになり、ここからネガティブスクリーニングの可能性を検討します。

図7. 各分類のヒストリカルリターン推移（対全セクター等ウェイトポートフォリオ）

両指標によるネガティブスクリーニング

4. ネガティブスクリーニング

一定のルールにより、そのルールを満たさない対象を投資対象から外す作業をネガティブスクリーニングと言います。今回はこのルールの適用可能性を検討します。なお、ネガティブスクリーニングおいては、「単純に結果としてのパフォーマンスが良くなる」、ではなく、スクリーニング対象とする部分に説明、ロジックが成り立つかどうかが重要です。

4-1. 混雑度下位3セクターまたはレラティブバリュー下位3セクターに該当するセクター

今回は、混雑度下位3セクターとレラティブバリュー下位3セクターをネガティブスクリーニングの対象にします。混雑度の下位3セクターについては、抽象的ですが、その時点の相場において注目度が低い、言い換えれば不人気銘柄、とも言えます。レラティブバリュー下位3業種については、BPRベースで大きくオーバーバリューになっているセクターを除外するためのスクリーニングになり、言わばバブル的な動きになっている（またはなっていた）セクター群を除外することになります。この両指標を組み合わせた場合のセクター群の特性を示したものが図8です。この9マスのうち、混雑度下位3セクターまたはレラティブバリュー下位3セクターに該当するセクター（灰色ぬりの部分）をネガティブスクリーニングとしてポートフォリオから除外します。このネガティブスクリーニングでは、組み合わせによりバブルセクターやバリュートラップ^※セクター等を除外することを意図しています。

• バリュートラップ：割安を測る指標で見ると割安だが、株価上昇による割安感の解消が行われず、割安状態が継続する銘柄