預金ベータは​予測できるのか｜米銀37年の​調達​コストから​読む​日本の​利上げ局面

想定読者：銀行・信用金庫のALM・経営企画の担当者、銀行セクターのアナリスト、FIG（金融機関）案件に関わる方
前提知識：銀行の貸借対照表と純金利収入​（NII）の基本

2026年11月2日、三菱UFJ銀行の円普通預金金利は年0.50％になる¹。日本銀行の誘導目標は1.25％程度で、10月30日の会合でも維持された²。ALM​（資産・負債の総合管理）の会議で次に問われるのは、この先の利上げで預金金利がどこまで付いてくるのか、つまり預金ベータを何％と置くかである。

日本の銀行が手にしている利上げ局面のデータは、まだ2年8か月ほどしかない。一方、米国には11回の金融政策局面の記録がある。FRB（米連邦準備制度理事会）のスタッフ2人の論文は、それを預金だけでなく銀行の調達全体について整理し、波及は予測できると結論づけた。ただし「予測できる」の中身は一つではない。本稿は論文の数値を確かめながらその中身を分け、米国の数字を日本へ持ち込むときに何を誤りやすいかを考える。

調達ベータの​定義――分母で​数字が​変わる

ベータは、局面の開始直前の四半期から最終の四半期までの調達金利の変化を、同じ期間の政策金利の変化で割った値である。50％なら、政策金利が1％ポイント上がる間に調達金利が0.5％ポイント上がったことを意味する。調達金利は四半期の支払利息を平均負債で割って年率にしたもので、論文では預金、非預金（レポ取引、連邦住宅貸付銀行からの借入、長期債など）、両者の加重平均である総調達の3種類を計算している³。

分母には無利息の負債も入る⁴。利付預金だけを分母にする研究もあり⁵、定義が違えば数字は直接比べられない。日本の決算資料の預金利回りを使うときも、分母が総預金か利付預金かを先に確かめる必要がある。もう一つ区別したいのは、局面の累積ベータと長期ベータである。前者は実際の局面で観察された比率、後者はモデルの係数から計算する仮想の値で、著者らも、他の衝撃がないまま長い期間が続くことは実際にはないと断っている⁶。

預金は​遅れて​動き、​非預金は​最初から​動く

銀行システム全体でみると、11局面を通じて預金ベータは非預金ベータより常に低く、預金ベータは高くてもおおむね50％にとどまった⁷。利上げ局面の平均は預金36.2％、非預金58.6％、総調達39.9％、利下げ局面の平均は順に44.9％、66.1％、49.3％である⁸。利下げのほうが少し高いが、政策金利の変化幅と局面の長さを考慮すると、その差は統計的に有意でなくなる⁹。

違いが大きいのは時間の使い方だ。利上げ局面の中央値で、開始から2四半期目の預金ベータは7.5％、4四半期目は21.2％、8四半期目は31.7％である。各時点まで続いた局面の中央値なので、8四半期目には6四半期と7四半期で終わった短い2局面が入らない。非預金は同じ時点で54.8％、54.7％、57.3％と、最初からほぼ同じ水準にある¹⁰。総調達は18.1％から40.8％へ上がるので、編集部の読みでは、局面の前半に調達コストの上昇を主導するのは非預金で、後半は預金の追随が効いてくる。市場で調達する部分の比率が高い銀行ほど、利上げの初期から負担が表れやすいはずだ。

規模で​違うのは、​到達点と​速さの​組み合わせ

規模別の長期ベータは、総調達では上位10行0.72、次の90行0.71、その他の銀行0.74とほとんど差がない。ところが内訳は逆向きに開く。預金は順に0.48、0.59、0.75、非預金は0.95、0.71、0.63である¹¹。著者らは、上位行は預金の流出を許し、調達しやすい非預金に置き換える傾向が強いと解釈し、小規模行は預金への依存が高いので政策金利の変化をより転嫁せざるをえないのではないかとみる¹²。

長期の値だけでは速さが分からないので、論文の預金金利式の係数に、一度だけ利上げして据え置く仮想の経路を入れて計算した（図1）。4四半期目は上位10行0.44、その他の銀行0.36だが、8四半期目には0.47と0.50で順位が入れ替わり、その他の銀行は20四半期目に0.67まで上がる¹³。実績の中央値でも、全局面の2四半期目の預金ベータは上位10行12.8％に対しその他の銀行1.4％で、8四半期目は32.2％と28.1％まで縮まる¹⁴。小さい銀行の預金は動き出しが遅いが、局面が長引けば大手以上に追い付くという形である。

「予測できる」を​二つに​分ける

論文の結論は、前期の調達金利、当期と前期の政策金利だけからなる単純な式で調達金利がほぼ説明でき、決定係数は全体の総調達で0.998に達するというものだ¹⁵。2021年第4四半期までのデータで推定し直した式でも、2022年第1四半期から2024年第2四半期の調達金利を非常によく予測できたと著者らは述べる¹⁶。

ここには条件が付いている。著者らが書くとおり、予測は実際の政策金利の経路を与えた場合のものだ¹⁷。将来の政策金利を当てたわけではない。水準の式の決定係数は、前期の値が大半を説明する慣性も含むので、高いこと自体は驚くに値しない（編集部の見方）。公開された図の数値から誤差を計算すると、前期の実績を使う1期先予測の最終時点の誤差は0.11％ポイント、全期間の平均二乗誤差の平方根は0.09％ポイントと小さい。起点から自分の予測値をつなぐ動的予測では、それぞれ0.38％ポイント、0.27％ポイントになる。2024年第2四半期の総調達金利は実績2.63％に対して動的予測3.01％で、ベータに換算すれば約7.2ポイント、実績より高めに外れた¹⁸。方向感の説明力は確かに高いが、利鞘​（NIM）を議論する単位でみれば無視できる大きさではない。

もう一つの予測は、局面が終わったときのベータの水準である。著者らは局面の長さや政策金利の変化幅と総調達ベータの間に強い正の関係があるとするが、本文に相関係数は示されていない¹⁹。そこで公開データの11局面で単純相関を計算すると、預金ベータと長さは0.51、変化幅は0.52、総調達ベータではそれぞれ0.57、0.54で、いずれも正だが、11点では有意水準5％に届かない²⁰。33四半期の局面を除くと、預金ベータと長さの相関は0.36に下がる。利上げの6局面だけ（表1）では、長さとの相関は−0.14、変化幅とは+0.19で、関係はほとんど読み取れない²¹。

表1の両端がそれを示している。1999〜2000年の局面は7四半期で1.74％ポイントと短く小幅だったが、預金ベータは47.3％で6局面の最高だった。2015〜2019年の局面は15四半期と最長ながら29.2％にとどまった。利上げ局面の預金ベータは24.2％から47.3％まで開いており、経路の説明力の高さは、到達点が事前に絞れることを意味しない。

対象と​限界、​他の​研究との​関係

著者ら自身が、結果は集計値に基づくので個別行への含意は限られ、個別行の結果は大きく異なりうると明記している²²。対象は米国だけで、標本は局面11回、手法は記述統計と時系列の当てはめである。論文は未査読のワーキングペーパー（WP）で、内容は著者の見解であり、FRBの公式見解ではない²³。

比較すべき研究の一つが、Greenwaldらの2023年の論文である。米国の2004年以降の3つの利上げ局面で、預金金利と調達コストは市場金利の水準に対して非線形に動き、一定のベータという仮定は統計的に棄却された。市場金利が上がるほど定期預金へ資金が移ることが重要な要因とされ、定期預金は事前の残高シェアを上回って利息費用の増加に寄与した²⁴。一定のベータで金利リスクを測ると、金利が低いときには預金のデュレーションを過大に、高いときには過小に評価しがちだという²⁵。Dias & Scottは長さと幅を調べたが、金利の水準は分析していない。ただし、局面の終点の政策金利（フェデラル・ファンド金利、FFR）と預金ベータの相関を利上げ6局面で計算すると−0.19で、水準だけで局面の差を説明できるわけでもなかった²⁶。

ユーロ圏では、Messer & Niepmannが17か国の比較から、超過準備が多い国ほど非金融企業の預金への波及が低いことを示した。銀行に預金を集める動機が弱いためと解釈している。家計の預金では、競争の指標と同時に入れると超過準備の係数は有意でなかった²⁷。波及を左右するのは政策金利の動きだけではない。

大手町​プレップの​考察――経路は​使えるが、​傾きは​借りられない

以下は編集部の推論である。第一に、論文の二つの「予測」は用途が違う。来期の支払利息を見積もる予算の作業では、前期の実績を起点に更新する1期先の考え方が役立つ。政策金利の到達点の想定（中立金利からの​考え方）に幅があるのと同じく、数年先のNIIやEVE​（経済価値）の前提には到達点が効き、ここは1つの値に絞る根拠が研究からは得られない。

第二に、米国の式の傾きを日本へそのまま借りることには注意が要る。預金金利の式には負の定数項があり、長期の関係として読むと、預金金利がゼロになる政策金利は全体で約1.4％、規模別で約0.6〜1.1％である²⁸。それ以下では預金金利がマイナスになる計算だが、実際の米国の預金金利は2022年第1四半期に0.12％だった²⁹。線形の式を低金利域の定常関係としてそのまま読むと負の預金金利を生むので、この領域への当てはめには検証が要り、政策金利1.25％の日本はちょうどその近辺にいると考えられる（仮説）。ここからベータが上がっていくのか、Greenwaldらの示した商品シフトが同じように起きるのかは、日本のデータで確かめるしかない。

第三に、規模の結果は「小さい銀行は安心」とは読めない。動き出しが遅いのは事実でも、預金に依存する銀行ほど後から追い付く形であれば、早い時期の利鞘の改善を基準に将来を見積もると甘くなるおそれがある。

日本の​実務への​応用――足元の​数字を​どう​読むか

まず日本の局面を確認する。日銀は2024年3月にマイナス​金利政策を​解除して無担保​コールレートの誘導目標を0〜0.1％程度とし、そこから段階的に1.25％程度まで引き上げた³⁰。同じ間の三菱UFJ銀行の普通預金金利を並べると、2024年7月以降の5回とも、変更後の金利はちょうど誘導目標の0.4倍で、適用は決定の33〜48日後だった（表2）³¹。短期​プライムレートは2025年の2回の発表とも誘導目標と同じ0.25％ポイント上がっている³²。

ただし表2は1行の1商品の店頭金利であり、論文の預金ベータとは別物である。論文の分母には無利息の預金も定期預金も入る。日本で局面の累積ベータを見るなら、決算の支払利息と平均残高から計算し直す必要がある。

日銀の金融システムレポート（2026年10月）は、比較に使える事実を並べている。貸出金利と預金金利はともに緩やかに上昇し、大手行は市場金利連動型の貸出が多いため貸出金利の上昇幅が相対的に大きい。信用金庫には、預金の粘着性を踏まえて預金金利の引き上げを抑える動きがみられる³³。地域金融機関の預金では、預金金利の上昇とともに個人・法人とも要求払預金から定期預金へのシフトが生じ、定期預金金利を高めに設定する先は預貸率が高い傾向がある。高い金利で集めた預金は金利に敏感で、粘着性（資金流動性の面で預金が留まる度合い）が低い可能性があるという³⁴。Greenwaldらの商品シフトや、資金の余裕と預金獲得の動機を論じたMesser & Niepmannと方向の合う動きだが、日本で同じ大きさになるかは未検証である（編集部の見方）。

金利リスクの面では、同レポートは銀行勘定全体の円貨金利リスク量について、資産側のデュレーション短期化が押し下げに働く一方、要求払預金から定期預金へのシフトが押し上げに働き、全体として横ばい圏内にあると整理している。注では、要求払預金のデュレーションが定期預金より長く認識されているので、シフトは預金全体のデュレーションを押し下げる方向に働きやすいとする³⁵。その分、資産側の金利リスクを相殺する効果が弱まると読める（編集部の見方）。規制の開示では、金融庁のQ&Aが保守的な前提として、コア預金の上限と「最長満期は5年以内（平均満期2.5年以内）」を例示する³⁶。同じQ&Aは期限前返済率や早期解約率の内部推計について、金利上昇時の状況がデータで観測できなければ保守的に推計するとしている³⁷。預金金利の追随の前提も同じ発想で扱うのが自然だろう（編集部の見方）。

学習用の​設例――損益分岐の​預金ベータを​求める

年間の資産側の増収は12,000×1％×40％＝48.0億円である。預金全体のベータは（7,000×0.25＋3,000×0.65）÷10,000＝0.37なので、預金の利息増は37.0億円、非預金は9.0億円で、NIIは+2.0億円となる。NIIの変化をゼロにする預金ベータ、いわば損益分岐ベータは（48.0−9.0）÷（10,000×1％）＝0.39である。

余裕はわずか0.02しかない。要求払から定期へ1,000億円移った状態で同じ利上げを受けると、預金ベータは0.41となり、商品ごとのベータが同じでも、金利上昇分によるNIIの変化は−2.0億円へ符号が変わる。これはショック前の金利差を除いた比較で、定期の金利が要求払より高ければ、その差の費用が別に加わる。表3は、預金ベータと資産の改定割合を動かしたものである。

EVEへの影響も概算できる。Greenwaldらの一定ベータの式（預金のデュレーション＝（1−β）×α÷（R＋α）²。αは年間の流出率）に、α＝0.15（平均滞留約6.7年）、R＝1.25％を仮定して入れると、ベータ0.25のデュレーションは約4.3年、0.45なら約3.1年である³⁸。要求払7,000億円に当てはめると、金利上昇1％ポイントに対する負債側の価値の低下額の差は、一次近似で約80億円になる。同じ0.20の前提の差が、1年のNIIでは7,000×1％×0.20＝14億円、EVEの感応度では約80億円として表れる。

明日から​使える​確認項目

1. 分母をそろえる。自行・分析先の預金ベータを、総預金と利付預金の両方で計算し、どちらの数字かを資料に明記する。
2. 2024年3月を起点に、累積ベータを四半期ごとに並べる。業態の平均や同規模行と比べ、動き出しの遅さと現在の水準を分けて記録する。
3. 預金コストの上昇を、商品ごとの金利の変化と、残高構成の変化に分解する。定期への移動による部分が増えていないかをみる。
4. 損益分岐ベータを計算する。式は（1年以内に改定される資産の増収−非預金の増加分）÷（預金残高×金利変化幅）。現在の前提との差を報告に載せる。
5. 前提は1点にしない。編集部の仮の目安（研究で検証されていない）として、基準の前後に±0.10ずつの幅を取り、最も高い場合のNIIとEVEを確認する。米国の利上げ局面の24〜47％は、日本の推定値ではなく、局面によりこの程度開くという例として扱う。
6. モデルを持つ銀行は、政策金利の実績を与えたバックテストを1期先と動的の両方で行う。1期先の誤差が小さいだけで安心しない。
7. 銀行の説明会や審査では、次を尋ねる。「キャンペーン金利で集めた定期の残高と満期の分布は」「大口法人預金の比率は」「次の0.25％ポイントで普通預金金利をどう動かす想定か」。

よく​ある​質問

まとめ

米国の37年のデータでは、調達コストは非預金が先に動き、預金が遅れて追い付く形で波及した。政策金利の経路が分かれば、その後の調達金利は単純な式でよく説明できる。しかし局面の到達点は、利上げの預金ベータだけでも24〜47％と開き、長さや幅との関係も標本の少なさを考えれば強くは言えない。日本では、普通預金の店頭金利が政策金利の0.4倍で動いてきた一方、地域金融機関などで定期へのシフトが報告されている。自行の数字を定義をそろえて計算し、損益分岐ベータとの距離を幅で示すことが、この研究から持ち帰れる実務の形である。

脚注

1. R7（三菱UFJ銀行, 2026年9月18日）。↩
2. R6（日本銀行, 2026年9月18日・10月30日）。↩
3. R1（FEDS 2025-083, 2025年9月）p.3（注1）・p.7〜9、式(1)(2)。↩
4. R1 p.8。↩
5. R3（Dallas Fed WP 2315, 2023年10月）p.8。利付の国内預金を分母とする。↩
6. R1 p.24。↩
7. R1 p.10〜11・図3。↩
8. R2（R1の図4の数値データ）。小数第2位を四捨五入した。↩
9. R1 p.11〜12。↩
10. R2（R1の図5の数値データ）。1四半期目は雑音が大きいとして著者らが除いている。1994:Q1–1995:Q2（6四半期）と1999:Q2–2000:Q4（7四半期）の2局面は8四半期に満たない（R1 p.12 注4）。↩
11. R1 p.23 表1。規模区分は局面の開始時の総資産の順位による（p.6）。↩
12. R1 p.24〜25（著者の解釈）。↩
13. 編集部の計算。R1 p.23 表1の丸めた係数を使用（finance/calc.py）。丸めのため、係数から再計算した長期ベータは上位10行0.47、その他の銀行0.73で、論文の0.48・0.75と少し異なる。↩
14. R2（R1の図9の数値データ）。全局面の中央値で、8四半期目には8四半期に満たない利上げ2局面が入らない。↩
15. R1 p.21・23〜24。↩
16. R1 p.25〜26・図16。↩
17. R1 p.26。↩
18. 編集部の計算。R2（R1の図16の数値データ）。ベータ換算は誤差÷局面のFFR変化5.25％ポイント。預金金利では動的予測の誤差0.35％ポイント、ベータ換算で約6.7ポイント。↩
19. R1 p.13〜14・p.27。図6・図7は散布図で、係数の記載はない。↩
20. 編集部の計算。R2（R1の図6・図7の数値データ）。変化幅は絶対値。無相関の検定の両側p値は預金で0.11・0.10、総調達で0.07・0.08。↩
21. 編集部の計算。R2。標本が6点なので、関係がないとまでは言えない。↩
22. R1 p.27。↩
23. R1 p.1〜2。↩
24. R3 p.8・p.24 表1。定期預金の寄与は事前シェアの1.4倍、1.6倍、2.6倍（2004〜2006年、2015〜2018年、2022〜2023年）。未査読（WP）。↩
25. R3 p.5。↩
26. 編集部の計算。R2（R1の図1の数値データから局面の最終四半期のFFRを取得）。標本は6点。↩
27. R4（FEDS Notes, 2023年7月28日）。ユーロ圏の2022年7月以降の局面。Table 2。↩
28. 編集部の計算。R1 p.23 表1の定数項÷（1−ラグ係数）÷長期ベータ。全体の係数は−0.25、0.71、0.62。丸めた係数によるので概数。↩
29. R2（R1の図16の数値データ）。↩
30. R6（日本銀行, 2024年3月19日〜2026年9月18日の決定）。↩
31. R6・R7。比と日数は編集部の計算。2024年7月の変更前の金利は0.02％（R7）。↩
32. R7（三菱UFJ銀行, 2025年1月24日・12月19日）。↩
33. R5（日本銀行『金融システムレポート』2026年10月）印刷p.71。↩
34. R5 印刷p.42〜43。↩
35. R5 印刷p.37〜38・注15。↩
36. R8（金融庁「開示告示に関するQ&A」第2条−Q1）。コア預金の上限は過去5年の最低残高など3つのうち最小の額。↩
37. R8 第2条−Q1。↩
38. R3 p.9〜10 式(2)(3)。デュレーションは局所的な感応度で、約80億円は1％ポイントの変化への一次近似である。ベータの変化による追加の効果（同式(2)の第2項）を含まない単純化で、数値は編集部の設例。↩

参考文献​（2026年11月確認）

• R1　Dias, D. A. and S. C. Scott (2025), “Monetary Policy and Bank Funding Costs: Patterns and Predictability in the Transmission of the Policy Rate to U.S. Banks’ Funding Costs,” Finance and Economics Discussion Series 2025-083. DOI: 10.17016/FEDS.2025.083. 参照した版：FEDS版（2025年9月掲載、PDF表紙2025年8月7日）。査読：未査読（WP）。 federalreserve.gov （参照箇所：全文。ページはPDFの通し番号（印刷ページ＋2）。閲覧日：2026年11月）
• R2　Dias, D. A. and S. C. Scott (2025), Accessible materials（R1の図の数値データ）, Finance and Economics Discussion Series 2025-083. federalreserve.gov （参照箇所：図1・3〜7・9・16の数値。閲覧日：2026年11月）
• R3　Greenwald, E., S. Schulhofer-Wohl and J. Younger (2023), “Deposit Convexity, Monetary Policy, and Financial Stability,” Federal Reserve Bank of Dallas Working Paper No. 2315. DOI: 10.24149/wp2315. 参照した版：WP版（2023年10月）。査読：未査読（WP）。 dallasfed.org （参照箇所：pp.5, 8, 10, 24（表1）。ページはPDFの通し番号。閲覧日：2026年11月）
• R4　Messer, T. and F. Niepmann (2023), “What determines passthrough of policy rates to deposit rates in the euro area?” FEDS Notes, July 28, 2023. 査読：未査読。 federalreserve.gov （参照箇所：本文、Table 2。閲覧日：2026年11月）
• R5　日本銀行「金融システムレポート（2026年10月号）」2026年10月23日。 boj.or.jp （参照箇所：印刷ページ pp.37-38, 42-43, 71。閲覧日：2026年11月）
• R6　日本銀行「当面の金融政策運営について」等（2024年3月19日、2024年7月31日、2025年1月24日、2025年12月19日、2026年6月16日、2026年9月18日、2026年10月30日）。 boj.or.jp （参照箇所：各回の金融市場調節方針。URLは2026年10月30日分。閲覧日：2026年11月）
• R7　三菱UFJ銀行「円預金金利及び短期プライムレートの改定について」（2024年7月31日、2025年1月24日、2025年12月19日）、「円普通預金金利の改定について」（2026年6月16日、2026年9月18日）。 bk.mufg.jp （参照箇所：各回の改定内容と改定日。URLは2026年9月18日分。閲覧日：2026年11月）
• R8　金融庁「開示告示に関するQ＆A」（平成30年3月23日公表、令和6年1月31日修正）。 fsa.go.jp （参照箇所：第2条−Q1。閲覧日：2026年11月）

※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。