この​記事で​分かる​こと

  • 米国のファンド・オブ・ファンズ（FoF）が2020年1〜3月に目標配分に戻すため売った債券ファンドが、3月の債券ファンドの流出の約3分の1に相当するというFRBの研究者の推計と、その根拠
  • 売りが最も流動性の高い政府債ファンドに集中し、そのカテゴリーの3月の流出の100%を超えた点と、研究の限界・同時期の研究
  • バランス型ファンドの運用者や、それに組み入れられる下位ファンドの運用者が、株安の局面の前に確かめておく点（設例つき）

想定読者：運用会社のマルチアセット運用・債券運用・商品企画・リスク管理の担当者、企業年金・DCの運用担当、投信の販売会社で商品を選定する担当者
前提知識：投資信託の基準価額と資金の出入り、資産配分とリバランスの基本

たとえば株価が急落した週に、債券のマザーファンドを運用する担当者の手元に、組入れ先のバランス型ファンドから大口の解約が届く。債券価格はまだほとんど動いていない。解約の理由は債券への不安ではなく、株式の比率が下がったぶんを戻すために、上位のファンドが債券を売って株式を買い増すからである。同じ動きが一斉に起きたとき、債券市場には何が起きるのか。

2020年3月の米国では、債券投信からの大量の資金流出が債券市場の混乱の一因になった。誰がなぜ引き出したのかを、FRBの研究者2人がファンド・オブ・ファンズの機械的なリバランスに注目して推計した。本稿はこの論文を中心に、目標配分の運用が市場をまたいで売りを運ぶ経路と、日本で確かめる点を整理する。

この記事が主に参照する研究

Nathan Foley-Fisher、Jeongmin (Mina) Lee（2025）「コロナ危機におけるファンド・オブ・ファンズのポートフォリオのリバランス（Funds of Funds’ Portfolio Rebalancing during the COVID-19 Crisis）」Finance and Economics Discussion Series 2025-106（FRB）

  • 公表：初版 2025年3月（新しい版は参考文献 R1）。参照した版：FEDS 2025-106（版の表示は2025年11月、FRBの掲載は2025年12月）。査読：未査読（FRBスタッフのワーキングペーパー。見解は著者のもの）
  • データ：Morningstarの米国籍オープンエンド投信の保有明細・日次価格・シェアクラス別の資金の出入り。FoFは2019年12月時点で756本、純資産1兆9,820億ドル。分析の中心は2019年12月〜2020年3月
  • 方法：保有口数の変化と日次価格から売買額を推計し、目標配分を保つ簡潔なモデルの予測をFoF単位の回帰とシェアクラス単位のファンド内比較で検証。回帰は因果の識別ではないと著者が明記
  • 位置づけ：既存の理論（目標配分を保つ投資家の逆張り）を新しいデータで検証し、株式市場の安定化の裏で債券市場に売りが移る大きさを定量化した実証

目標配分を​守ると、​株安の​局面で​債券を​売る​ことになる

ファンド・​オブ・​ファンズは、株式や債券を直接持たず、他の投信を組み入れる投信である。米国では、退職年に向けて株式の比率を下げていくターゲットデートファンド（TDF）がその大半を占める。論文によれば、米国籍のFoFの純資産は2010年末の約0.5兆ドルから2023年末には2兆ドルを超え、TDFがFoFの約80%を占める1。平均すると株式ファンドに約65%、債券ファンドに約30%を配分し、同じ運用会社グループの投信が保有の9割を超える。月ごとの配分を前月の配分に回帰すると、決定係数（R²）は債券ファンドで0.96、株式ファンドで0.98と、配分はほとんど動かない2。

配分がほぼ一定ということは、相場が動くたびに売買して元に戻しているということだ。株式の目標比率をω、期中の株式ファンドと債券ファンドの騰落率をそれぞれre、rb、FoF自身の資金の出入り（純資産に対する比率）をflとすると、元の配分に戻すために必要な債券ファンド保有の変化は、期首の債券保有に対する比率で「ω×（re−rb）＋fl」になる。株式が債券より大きく下がれば値はマイナス、つまり債券ファンドを売って株式ファンドを買う3。資産配分の教科書どおりのリバランスであり、FoF自身に解約が来ていなくても売りが出る点が要になる。

2020年2月下旬から3月にかけて、FoFが保有する株式ファンドの損失はピーク時に約30%に達した一方、債券ファンドの損失は約7.5%にとどまった（いずれも保有ファンドの加重平均）4。株式と債券の騰落率の差が開いた局面で、上の式は大きな債券の売りを求めることになる。

研究が​示した​結果：債券​ファンドの​流出の​約3分の1

2020年3月、米国の債券ファンドからは2,370億ドル（純資産の6.12%）が純流出した。株式ファンドの流出は0.23%、FoF自身の流出は0.83%（160億ドル）にすぎない5。著者らは、FoFが2019年12月末と2020年3月末に保有していた口数の差に期間中の日次価格を掛けて売買額を推計した。個々の取引価格は観察できないため、最低価格から最高価格までの幅で示している。結果は、債券ファンドの売却が730億〜809億ドル（平均価格で770億ドル）で、3月の債券ファンドの純流出の30〜35%に当たる。同じ期間に株式ファンドを218億〜336億ドル買い、現金・MMFも積み増した6。

図1 コロナ危機時のFoFの売買の規模図1　コロナ危機時のFoFの売買の規模米国の投信、単位：10億ドル②③の棒は平均価格、黒い線は最低〜最高価格の幅① 債券ファンド全体の純流出（3月）237② FoFによる債券ファンドの売却73〜81③ FoFによる株式ファンドの購入22〜34④ FoF自身の投資家の純流出（3月）16050100150200250②は①の30.8〜34.1%（論文は30〜35%）②は④を大きく上回る②③は四半期の推計、①④は3月の値
出所：R1（Foley-Fisher and Lee 2025）​表1（p.14）・表2（p.15）の​数値を​基に​大手町​プレップ​作成。​①④は​2020年3月の​月次の​純フロー。​②③は​2019年12月末と​2020年3月末の​保有口数の​差に、​同期間の​日次価格の​最低・​最高​（棒は平均：②77.02、③30.46）を​掛けた​推計で、​四半期の​売買を​3月の​月次の​流出と​比べている​（R1 p.30 注21。​第1四半期の​流出160.7と​比べると​約48%）。​FoFは​他に、​その​他の​投信の​購入​（平均7.20）と​現金・​MMFの​積み増し​（8.66）を​行った。​ページは​PDFの​物理ページ。

図1の②と④の差が示すように、FoFは自身の投資家への支払いを大きく超えて債券ファンドを売り、多くを株式ファンドの購入に回した。ただし②は四半期の保有の変化、①と④は3月単月の値で、期間がそろっていない。著者らは、1〜2月は多くの債券ファンドに資金が流入していたので3月の流出と比べるほうが控えめな比較だと説明し、第1四半期の流出1,607億ドルと比べると約48%になると注記している7。

売りが目標配分の維持によるものかどうかは、二つの方法で確かめている。一つはFoF単位の横断面の回帰で、株式ファンドの損失が債券ファンドより大きかったFoFほど、債券ファンドを多く売り、株式ファンドを多く買っていた。債券側の係数は1.56、自身の資金の出入りを加えると2.00で、いずれも1%水準で有意である。論文によれば、説明変数の1標準偏差の低下は、債券ファンド保有時価の変化率の11%ポイントの低下、株式側の3%ポイントの上昇に当たる8。ただし回帰の自由度調整済み決定係数は0.02〜0.19と低く、著者ら自身が、観察できないFoF固有の要因が売買と運用成績の両方に効いている可能性があるため、この回帰だけで因果関係を識別したと扱うべきではないと書いている9。もう一つは配分の持続性で、2月末から3月末への配分の決定係数は平常時と同じ0.96・0.98だった。急落の月にも配分を目標に保っていたことになる10。

他の投資家との違いは、売りの時期に表れた。保有口数の15%超をFoFが持つ債券ファンドのシェアクラスでは、株価が下がり始めた2月下旬から資金が流出したのに対し、FoFが持たないシェアクラスには、債券価格が実際に下がった3月中旬まで資金が流入し続けた。同じファンドの同じ日の中で比べる固定効果の回帰でも、FoFが主に保有するシェアクラスの累積純流出は他のシェアクラスより6%ポイント大きく、株式ファンドでは逆に累積純流入が4%ポイント大きかった11。

株価の下落を見た機関投資家が先に逃げただけではないか、という見方も検討されている。FoFが保有しない機関投資家向けのシェアクラスは、3月前半には個人向けと5%水準で有意な差がなく、流出が大きくなったのは債券価格が下がった3月後半だった（3月15日の週の係数−3.61など）。FoFが主に保有するシェアクラスは3月1日の週から有意に流出していた（係数−3.04）。著者らは、時期の違いが情報仮説とも、機関投資家一般の取付けとも整合しないと解釈している。一方で、他の投資家がなぜ売買したかは特定していない12。

売りは​最も​流動性の​高い​政府債​ファンドに​集中した

どの債券ファンドを売ったかを見ると、偏りがはっきりする。FoFは債券ファンド保有全体の13.7%を売ったが、政府債ファンドでは保有の33.7%を売った。金額で最も大きいのは保有額の大きい中期コア債券ファンドだが、保有に対する比率は13.3%で全体と変わらない。FoF固定効果を入れた回帰でも、同じFoFの中で政府債ファンドが売られる確率は有意に高かった13。

図2 どの債券ファンドを売ったか図2　どの債券ファンドを売ったか米国のFoF、Morningstarのカテゴリー別A　保有（2019年末）に対する売却の比率政府債33.7%インフレ連動債12.0%中期コア債券13.3%グローバル債券11.8%ハイイールド債11.7%短期債4.8%債券ファンド計13.7%B　3月の純流出に対する売却の比率政府債138.6%インフレ連動債88.5%中期コア債券49.4%グローバル債券41.2%ハイイールド債9.9%短期債6.0%債券ファンド計32.2%100%
出所：R1 表5（p.29）の​数値を​基に​大手町​プレップ作成​（表の一部の列を抜き出して図にしたもの）。​売却額は​2019年12月末〜2020年3月末の​保有口数の​変化に​期間中の​平均価格を​掛けた​推計、​保有は​2019年末の​時価、​流出は​2020年3月の​月次の​純流出。​Bが​100%を​超える​ことを、​著者らは​他の​投資家が​同じ​ファンドを​純購入していた​ためと​解釈している​（売却は​四半期、​流出は​3月の​値で、​期間は​そろっていない）。​保有が​ごく​小さい​社債​（保有18億ドル）と​地方債​（同3億ドル）は​省いた。​中期​コア​債券は​原文の​“Intermediate core”で、​中期の​投資適格債​（国債・社債・証券化商品）に​投資する​ファンド。

図2のBが示すように、FoFによる政府債ファンドの売却は、政府債ファンド全体の3月の純流出の138.6%に当たった。著者らは、100%を超えるのは他の投資家が同じファンドを純購入していたためで、FoFは取引コストを抑えるために最も流動性の高いファンドから売り、他の投資家は質への逃避で同じファンドを買ったと解釈している。ただし売却は四半期、流出は3月の値で期間が違う。債券ファンドが危機時に流動性の高い国債から先に売った現象を示したMa、Xiao、Zeng（2022）の結果と似た構図だという14。個々のFoFにとって合理的な売り方が、集計すると国債市場に売り圧力を集める。これが論文の政策上の論点の一つである15。

研究の​対象と​限界、​同時期の​研究

結果は、米国籍のオープンエンド投信のFoF（大半がTDFで、自社グループの投信を中心に組み入れる）について、2020年1〜3月の1回の危機で得られたものである。著者らはTDFと他のFoFの間で配分・持続性・リバランスに有意な差は見られなかったとして両者をまとめて分析している16。売買額は取引価格ではなく価格の幅による推計であり、FoFの「主な保有」を分ける15%の閾値は著者自身が恣意的と認めている。リバランスの頻度についての体系的なデータもない17。参照した版は未査読のワーキングペーパーである。

同じ現象を別の角度から扱った研究もある。Chuck FangとItay Goldsteinの2026年3月版のワーキングペーパー（未査読）は、TDFに加えて「アロケーション」型を含む目標配分ファンドを対象に、CRSPとMorningstarの四半期の保有データで分析した。2020年第1四半期の債券ファンドの流出1,780億ドルのうち590億ドル（33%）が目標配分ファンドの解約で、さらに予想されるリバランスを見越した他の投資家の先回りの解約（推計270億ドル）と合わせると860億ドル、流出の48%を説明すると推計している18。対象の定義も期間も本稿の主論文とは違うため数値は直接比べられないが、3分の1前後という規模の感覚は近い。反対側では、Jonathan ParkerとYang Sunが、TDFの逆張りの売買がパンデミック期に米国の株式市場を安定させたと報告している19。主論文はこれを否定するのではなく、株式の安定の裏で債券に売りが移ったと位置づける20。欧州でFoFが債券ファンドの解約を主導したとする研究も主論文で紹介されている（原論文は未読）21。

大手町​プレップの​考察：売りの​量は​事前に​計算できる

ここからは編集部の見方である。この研究の実務上の含意は、FoFの売りが「予測できる」点にあると考えられる。目標比率と各資産の騰落率が分かれば、上の式で必要な売買額が出る。FangとGoldsteinの言う他の投資家の先回りの解約も、この予測可能性が前提である。逆に言えば、下位の債券ファンドの運用者は、自分のファンドの保有者のうちFoFやバランス型がどれだけを占めるかを知っていれば、株安の局面で来る解約の大きさを、債券価格が動く前に見積もれるはずだ（仮説）。

もう一つは、売り方の選択が誰の費用になるかである。FoFが流動性の高いファンドから売るのは、FoFの受益者にとっては取引コストの節約になる。しかし売られた下位ファンドでは、解約に応じるための売却の負担が残る受益者にかかり得る。論文の言う「個々の投資家の保護」と「金融安定」の緊張は、運用会社の中では上位と下位のファンドの受益者の利害の違いとして現れる、と編集部は考える。

日本の​資産運用に​どう​当ては​めるか

日本にも、複数の資産に一定の比率で投資し、定期的に、または乖離の幅に応じて配分を戻すバランス型の投信がある。企業型DC（確定拠出年金）では、提示する運用の方法のほかに「指定運用方法」を一つ選定・提示でき、それは長期的な観点から物価その他の経済事情の変動による損失に備え、収益の確保を図るための基準に適合しなければならないと法律に定められている22。米国でTDFが拡大した背景には自動加入の既定の運用先として認められたことがあると論文は説明しており23、日本でも既定の運用先にバランス型が選ばれれば、機械的なリバランスの規模は加入者の判断と無関係に積み上がっていくと考えられる（編集部の推論）。

リバランスの規則は運用者によって異なる。GPIFの基本ポートフォリオは、2025年4月から国内債券・外国債券・国内株式・外国株式を各25%とし、各資産に±5〜6%、債券全体・株式全体に±9%の乖離許容幅を設けている24。乖離許容幅型の規則では、売りは一定の値動きを超えて初めて発動する。株式50%の配分で、債券の騰落率を0%とすると、株式全体が下限の41%を割るのは株式が約30.5%下落したときである（編集部の計算。GPIFの実際の売買の手順を示すものではない）。株式60%・幅±5%なら約18.5%、幅±3%なら約11.6%の下落で発動する。いずれも許容幅に達するまで売買しない規則での計算である。

日本の公募投信に占めるFoF方式・バランス型の比率や、リバランスの方式、下位ファンドの保有者の構成は、本稿では一次資料で確認していない。確かめるべきは自社や取引先のファンドの数字である。

学習用の​設例：同じ​売却額でも、​どこから​売るかで​下位​ファンドの​姿が​変わる

学習用の設例（架空）

  • ファンド・オブ・ファンズFは純資産1,000億円。目標は株式ファンド60%・債券ファンド40%で、月末に目標へ戻す。F自身の資金の出入りは0とする
  • 債券ファンドの内訳は、国債ファンドG 100億円と総合債券ファンドC 300億円。Gの純資産は250億円、Cは1,500億円（Fの他にも保有者がいる）
  • 1か月で株式ファンドが−30%、債券ファンド（G・Cとも）が−7.5%動いた（論文の図5のピーク時の損失の水準を借りた仮定）。Gの他の投資家は、Gの評価後の純資産の3%を新たに買う

月末のFは株式ファンド420.0億円、債券ファンド370.0億円で、株式の比率は53.2%に下がっている。60%に戻すには債券ファンドを54.0億円売り、同額の株式ファンドを買う。これは期首の債券保有の13.5%に当たり、式「ω×（re−rb）」の60%×（−22.5%）の符号を変えた値と一致する。論文の米国全体の売却比率（13.7%）に近いのは仮定を論文の水準から借りたためで、検証の結果ではない。

表1　設例：同じ売却額を、どの下位ファンドから出すか

表は横にスクロールできます →

項目案A 時価で按分案B 国債ファンド優先
国債ファンドGから売る額13.5億円37.0億円
総合債券ファンドCから売る額40.5億円17.0億円
FのG保有に対する売却の比率14.6%40.0%
FのC保有に対する売却の比率14.6%6.1%
Gの純資産に対するFの売却5.8%16.0%
Gの純資産に対する純フロー（他の投資家の流入を含む）−2.8%−13.0%
Gの純流出に対するFの売却206%123%
Cの純資産に対するFの売却2.9%1.2%
出所：学習用の​仮定に​基づき大手町​プレップ​作成（すべて架空）。​ファンド・​オブ・​ファンズ​Fは​純資産1,000億円、​目標は​株式​ファンド60%・債券​ファンド40%。​債券​ファンドの​内訳は​G 100億円・​C 300億円。​1か月で​株式​ファンドが​−30%、​債券ファンド​（G・Cとも）が​−7.5%動いた後、​月末に​目標へ戻す​（売却額54.0億円）。​Gの​純資産は​評価後231.3億円​（うちF 40%）、​Cは​1,387.5億円​（うちF 20%）。​G の​他の​投資家は​Gの​純資産の​3%​（6.9億円）を​新たに​買うと​仮定し、​Cの​他の​投資家の​売買は​0とした。​案Aは​評価後の​時価の​比率で​按分、​案Bは​Gを​評価後の​保有の​40%まで​先に​売り、​残りを​Cから​売る。​騰落率の​水準は​R1 図5（p.16）の​ピーク時の​損失の​水準を​借りた​仮定。

表1は、同じ54.0億円をどこから出すかで、下位ファンドの姿が大きく変わることを示す。時価で按分する案Aでは、Gの純資産に対するFの売却は5.8%で、他の投資家の流入を差し引いた純流出は2.8%にとどまる。国債ファンドを優先する案Bでは、Fの売却はGの純資産の16.0%に達し、他の投資家が買っていても純流出は13.0%になる。案Bでは、Fの売却はGの純流出の123%に当たり、論文の政府債ファンドと同じく100%を超える。

図3 設例 売る債券ファンドの量図3　設例：売る債券ファンドの量目標配分に戻すための売却（架空の条件）F自身の資金の出入りは0と仮定A　期首の債券ファンド保有に対する%株式の目標比率差 −10pt差 −20pt差 −30pt40%4%8%12%60%6%12%18%80%8%16%24%B　FoFの期首純資産に対する%株式の目標比率差 −10pt差 −20pt差 −30pt40%2.4%4.8%7.2%60%2.4%4.8%7.2%80%1.6%3.2%4.8%差＝株式ファンドと債券ファンドの騰落率の差
出所：学習用の​仮定に​基づき大手町​プレップ作成​（架空の条件。実在のファンドの計算ではない）。​R1 の式​（p.18：債券保有の​変化率＝株式の​目標比率×（株式の騰落率−債券の騰落率）​＋自身の​資金の​出入りの​比率）で、​自身の​資金の​出入りを​0と​して​計算した。​Aは​期首の​債券​ファンド​保有に​対する​売却の​比率、​Bは​同じ​売却額を​FoFの​期首の​純資産に​対して​表した​もので、​株式の​目標比率を​ωと​すると​−ω×（1−ω）×差に​なる​（差が負なので正の値）。​Aは​−ω×差。​ωが​40%と​60%で​Bが​同じ値に​なるのは、​ω×（1−ω）が​両者で​等しい​ため。​手数料・​税・​取引​コストは​考えない。

図3は、売却の量が目標比率と騰落率の差でどう変わるかを示す。期首の債券保有に対する比率（A）は株式の目標比率が高いほど大きく、株式80%のファンドでは差が−30%ポイントのとき債券ファンドの24%を売る。一方、FoFの純資産に対する金額（B）はω×（1−ω）に比例するので、株式40%と60%のファンドは同じ7.2%になり、株式80%では4.8%に下がる。株式の比率が高いFoFほど、少ない債券保有の大きな割合を一度に売ってくる。

明日から​使える​確認項目

  1. 債券ファンド（マザーファンドを含む）の運用者は、保有者のうちFoF・バランス型・DCの既定の運用先が占める比率を把握する。株式が債券より20%ポイント下がった場合に各保有者が売る債券全体の額を、期首に目標配分どおりで自身の資金の出入りを0とし、期首の債券保有から「−ω×（re−rb）×債券保有」で試算し、純資産に対する比率で記録する。各下位ファンドへの配分は売却順序で変わる（表1）。
  2. FoF・バランス型の運用者は、リバランスの規則（毎月末か、乖離許容幅か）と、その規則が発動する株式の下落率を計算しておく。設例の株式60%・幅±5%なら、債券0%の前提で約18.5%の下落が目安になる。
  3. 売却する下位ファンドの順序（流動性の高いものから売るか、時価で按分するか）を事前に決め、その理由を、上位ファンドの受益者と下位ファンドの受益者の両方への影響の観点から記録する。
  4. 同じ運用会社グループの中で上位と下位のファンドを運用している場合、株安の局面でどの下位ファンドに解約が集中するかをストレステストのシナリオに入れる。下位ファンドの純資産の10%を超える解約が見込まれるかどうかを一つの確認点にする（10%は編集部の仮の目安で、研究で検証されていない）。
  5. 市場のストレスの局面では、債券ファンドの流出を「債券への不安」だけで読まない。株式と債券の騰落率の差が開いた直後の流出は、リバランスによる機械的な売りの可能性がある。

よく​ある​質問

ファンド・​オブ・​ファンズの​リバランスは​市場を​不安定に​するのですか。

論文は、​2020年1〜3月の​米国に​ついて、​FoFが​株式​ファンドを​買う​一方で​債券​ファンドを​売り、​債券市場に​売りを​運んだと​推計しました。​安定化と​不安定化の​両面が​あると​いう​主張で、​リバランスの​是非を​論じた​ものではありません。

日本の​バランス​型投信でも​同じことが​起きますか。

目標配分を​保つ​運用であれば、​株安の​局面で​債券を​売る​方向の​売買が​生じます。​ただし​この​研究は​日本を​対象に​しておらず、​日本の​バランス型の​規模や​リバランスの​規則、​下位​ファンドの​保有者の​構成は​米国と​違います。​規模の​見積もりには​自社や​取引先の​ファンドの​数字が​必要です。

まとめ

FRBの研究者の推計では、米国のファンド・オブ・ファンズが2020年1〜3月に目標配分に戻すため売った債券ファンドは700億〜800億ドルで、3月の債券ファンドの流出の約3分の1に当たる。売りは自身の解約を大きく上回り、債券価格が下がる前から始まり、最も流動性の高い政府債ファンドに集中した。結果は1回の危機の米国のデータによる未査読の推計で、回帰は因果の識別ではない。それでも目標配分の運用が生む売買は式で事前に計算でき、日本のバランス型運用でも、上位と下位のファンドの双方が、株安の局面の解約の規模と売り方を前もって確かめておく意味は大きい。

次に​読む

脚注

  1. R1（FEDS 2025-106、2025年11月版）p.9（2.2.1節・図1・図2）。純資産は2010年末約0.5兆ドル、2023年末2兆ドル超、投信全体に占める比率は約5%から10%超。TDFの比率は同p.9。ページはPDFの物理ページ（印刷ページ＋1。以下同じ）。↩
  2. R1 p.4・p.11（2.2.2節・図3）、p.12〜13（2.3節・図4）。配分の持続性の回帰は2010〜2023年の月次で、2020年3月を除く。同じ運用会社グループの投信の比率はp.11（付録Aの図11）。債券（株式）ファンドは債券（株式）75%超かつ株式（債券）10%未満のファンドと定義（p.11）。↩
  3. R1 p.17〜18（4.1節・式3・式4）。Parker, Schoar and Sun（2023）に近い簡潔なモデルとして提示されている。記号は本稿で一部言い換えた。↩
  4. R1 p.16（図5）。2019年末にFoFが保有していたファンドの日次の累積リターンを、各ファンドの日次の純資産で加重平均したもの。↩
  5. R1 p.13〜14（表1）。表1の値は−237（10億ドル、純資産比−6.12%）、本文は「約2,400億ドル」と丸めている。株式ファンドは−26（−0.23%）、FoFは−16（−0.83%）。↩
  6. R1 p.14〜15（3節・式2・表2）。表2の値（10億ドル）は債券ファンドの売却が最高価格で80.93、平均77.02、最低72.98、株式ファンドの購入が33.64・30.46・21.80、現金・MMFの増加は平均価格で8.66（本文は約100億ドルと記載）。本文は売却を「700億〜800億ドル」「流出の30〜35%」と丸めている。表2の幅を表1の流出で割ると30.8〜34.1%（大手町プレップの計算）。↩
  7. R1 p.30（注21）。↩
  8. R1 p.18〜20（4.2節・表3）。債券側の係数1.56（頑健標準誤差0.58）、自身の資金の出入りを加えると2.00（同0.63）。株式側は−0.58（5%水準で有意）、加えると−1.16（1%水準）。観測数は646本・643本、自由度調整済み決定係数は0.02〜0.19。1標準偏差の効果はp.19。資金の出入りの経済的効果はリバランスの効果より1桁小さいと著者は書いている（p.20）。↩
  9. R1 p.20。↩
  10. R1 p.20〜21（図6）。↩
  11. R1 p.4〜5、p.20〜25（4.3節・図7・図8・式10）。比較は2020年2月3日〜3月31日の累積純フロー（2月3日の純資産に対する%）。FoF保有比率15%超を「主に保有」とし、ファンド×日の固定効果を入れた回帰。R1 p.24の変数定義の式は0と1が本文の説明と逆に印字されており、本稿は本文の説明に従った。↩
  12. R1 p.25〜28（4.3.3節・表4）。表4の列1は機関投資家向けと非機関の差（3月1日の週−0.80は有意でなく、8日の週−1.43は10%水準でのみ有意、15日の週−3.61、22日の週−4.60、29日の週−4.53、いずれも1%水準で有意）、列2はFoFが主に保有するシェアクラスと他の差（3月1日の週−3.04、29日の週−6.30）。列3は標本が約70%小さく検出力が下がると著者は注記。他の投資家の動機を特定していない点はp.5。↩
  13. R1 p.28〜29（4.4節・表5）、p.30〜32（表6）。表5の合計は売却77.0（10億ドル）、保有562.2、比率13.7%。政府債は売却15.2、保有45.0。売却／流出（列5）の分母は2020年3月の月次の純流出（p.30 注21）。他の投資家の純購入はp.30の著者の解釈。売却は平均価格による推計、保有は2019年末の時価。表6ではFoF固定効果を入れても政府債ファンドの係数が有意（売却の確率で約90%、中期コア債券は約80%）。↩
  14. R1 p.29〜30（4.4節・表5の列5）。Ma, Y., K. Xiao and Y. Zeng（2022）, Review of Financial Studies 35(10)は R1 の参考文献による（原論文は本稿では読んでいない）。↩
  15. R1 p.32〜33（5節）。著者らは、2008年の金融危機ではFoFがずっと小さく、この経路の役割は小さかったとみられるとも書いている（p.33）。↩
  16. R1 p.4（注3）、付録A（p.38〜39）。↩
  17. R1 p.14（取引価格）、p.24（注17。Allaire et al. は25%の閾値を使ったと注記）、p.12（リバランスの頻度。業界資料では閾値型や定期型の例があると注16で紹介）。↩
  18. R2（2026年3月版）p.2（序論・図1の説明）、p.4〜5、p.10〜11（2.2節）。予想されるリバランスによる解約が1%大きい債券ファンドでは、他の投資家の流出が0.684%大きかったと推計（p.4）。目標配分ファンドは Morningstar のカテゴリー名に“Allocation”または“Target-Date”を含むファンド（p.11）。R2 は R1 を同時期の研究として引用している（p.2 注1）。↩
  19. R3（NBER WP 31640、2023年8月）p.2（要旨）。掲載誌の版は Journal of Pension Economics and Finance 24(1)（2025年）と R1 の参考文献にあるが、本稿では未確認・未読。↩
  20. R1 p.6、p.31（5節）。↩
  21. R1 p.8、p.11。Allaire, N., J. Breckenfelder and M. Hoerova（2022）, “Fund Fragility: The Role of Investor Base,” SSRN 4598924 の内容は R1 の要約による。↩
  22. R4 第23条の2（指定運用方法の選定）。e-Gov 法令検索の2026年4月1日施行の版で確認。↩
  23. R1 p.9。Pension Protection Act of 2006 が自動加入制度の既定の運用先として認めたとする Mitchell and Utkus（2022）の説明を引用している。↩
  24. R5（GPIF「基本ポートフォリオの考え方」）。乖離許容幅は国内債券±6%、外国債券±5%、国内株式±6%、外国株式±6%、債券全体・株式全体±9%。2025年4月1日から適用。↩

参考文献​（2026年10月確認）

※本記事は教育目的の一般的な解説であり、投資助言・法務・税務の助言ではありません。研究結果は各論文の対象・期間・方法の範囲で得られたもので、日本の個別企業・案件にそのまま当てはまるとは限りません。設例は学習用の架空の数値です。アイキャッチ画像は生成AIによるイメージです。