この記事で分かること
- 米国の投資家調査では、1年先の株式リターンの見通しの差の多くが「同じ人がいつも強気、または弱気」という固定的な差で説明され、市場全体の時間の動きは小さかった
- 期待が1%ポイント高い人の株式比率は約0.65〜1.1%ポイント高いだけで、理論値4.25を大きく下回り、期待の変化は売買するかどうかの時機をほとんど説明しなかった
- 調査の平均やコンセンサスが動いたとき、回答者の顔ぶれ、期間、定義、実際の売買を確かめる手順（日本の公表データと学習用の設例つき）
想定読者：エクイティリサーチ、バイサイド、事業会社のIR・経営企画の担当者、投資銀行で市場の見方を整理する方
前提知識：期待リターン、株価と利益予想の関係の基本（回帰分析の知識はなくても読める）
決算の前週、社内の会議で「コンセンサスが3%下がった。市場の期待は弱気に傾いた」という報告が出る。同じ週に、個人投資家の見通し調査が悪化したという記事も出る。こうした数字は売り圧力の説明に使われやすいが、3つのことが混ざっている。誰の見方が変わったのか、どの期間の見方なのか、見方の変化が実際の売買につながるのか、である。
この3点を、投資家への調査を使った研究の蓄積から整理したレビュー論文がある。本稿はこのレビューと、その中心にある実証研究を読み、コンセンサス予想や期待調査の数字を実務でどう確かめるかを考える。レビューの主な対象は個人投資家の市場全体の見通しであり、アナリスト予想そのものの研究ではない。そこで、アナリスト予想については別の研究で補う。
この記事が主に参照する研究
Stefano Giglio, Matteo Maggiori, Joachim Rillo, Johannes Stroebel, Stephen P. Utkus, Xiao Xu（2025）「投資家の信念と期待形成（Investor Beliefs and Expectation Formation）」NBER Working Paper No. 34446
- 公表：初出 2025年10月（OSF Preprints）、NBER WP は2025年11月。参照した版：NBER WP 版。査読：参照した版は未査読（共著者のページでは Annual Review of Financial Economics に掲載予定とされる）
- データ：既存の調査研究の整理に、米国Vanguard顧客の調査（2017年2月〜2025年8月）の更新値を加えたもの
- 方法：文献レビューと、調査回答・口座データの回帰分析。主に相関の分析で、因果の識別ではない
- 位置づけ：新理論ではなく、既存の結果の整理とデータの更新。新しい分析は2025年4月の関税発表への反応。中心の事実は、Giglioらが2019年に初版を公表し2021年に学術誌に掲載された研究（R2）に基づく
「期 待」と呼ばれるものを4つに分ける
同じ「市場の期待」という言葉が、性質の違う4つの数字を指して使われる。
- 調査で聞いた期待：回答者が答えた、将来のリターンや成長率の見通し
- アナリスト予想：個別企業の利益の予想。コンセンサスはその集計値で、対象はリターンではなく利益
- 株価に織り込まれた期待：株価からReverse DCFなどで逆算した成長率や割引率で、仮定に依存する推定値
- モデルの期待リターン：CAPMや配当利回りなどから推定する、理論上の要求リターン
調査で聞いた期待を、統計学でいう条件付き期待値とそのまま同じものと扱うことにも注意が要る。日常語の「予想する」と専門用語の意味は違うという指摘を、レビューも紹介している1。それでも調査が使われるのは、回答を実際の売買や保有と結び付けられるようになったからである2。
この区別が要る例を1つ挙げる。教科書では、割引率が上がれば株価は下がる。ところが調査では、GDP成長を高く見る人ほど株式リターンも高く見ており、3年先のGDPと1年先のリターンの見通しの相関は0.276だった。著者らは、利益の期待と要求リターンの期待が同じ方向に動くと、株価への効果は打ち消し合うと説明する3。また、株価急落の確率を高く見る人ほど期待リターンを低く見ており、相関は−0.272である4。「悲観が広がったので、投資家の要求リターンは上がった」と調査の数字からそのまま読むことはできない。
強気な人はいつも強気で、属性では説明しにくい
レビューの中心にあるのは、米国のVanguard顧客への調査である。2017年2月から隔月で、21歳以上、Vanguardの資産が1万ドル以上の顧客を対象とし、8割が個人の直接の顧客、2割が確定拠出年金の加入者である5。市場全体の見通しを聞いているのであって、個別銘柄の見通しではない。
最初の21回の回答を分解したR2では、1年先の株式リターンの見通しの変動のうち、調査回に共通する動きで説明できるのは5.0%、人ごとの固定的な差で説明できるのは47.5%だった。10年先ではそれぞれ0.5%と45.0%である6。市場全体の平均が動く幅より、人による差のほうがはるかに大きい。しかもその差は、年齢や資産などの属性ではあまり説明できず、R²は2〜7%にとどまる7。機関投資家の研究でも、運用者の固定効果が見通しの変動の78%を説明したと紹介されている8。
ショックで大きく動くのは短期の見通しだった
平均の動きが意味を持つのは、大きなショックのときである。レビューはコロナ急落と、2025年4月の関税発表を並べている。表1はその数字を整理したものだ9。
表1 2つのショックで投資家の見通しはどう動いたか
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| 見通し（平均） | コロナ急落（2020年3月） | 関税発表（2025年4月） |
|---|---|---|
| 1年先の株式リターン | 1〜2%程度まで低下 | 0%未満（調査で初めて） |
| 3年先の実質GDP成長率（年率） | 約2.4%まで低下 | 2.5%から約1.6%へ |
| 1年以内に−30%を下回る確率 | 4.3%から7.9%へ | 6%から12%へ |
| 3年平均で年−3%を下回る確率 | 4.6%から8.5%へ | 8%から13.8%へ |
| 10年先の株式リターン（年率） | 6.9%から7.2%へ、またはほぼ不変 | 低下 |
| 1年先の見通しのばらつき | 大きく拡大 | コロナ時と同程度に拡大 |
読み取れるのは3点である。第一に、短期の見通しと急落の確率は大きく動いた。関税発表の後には、1年先のリターンの平均が調査で初めて0%を下回った。第二に、見通しのばらつきも広がった。平均の低下は、全員が同じように悲観したことを意味しない。第三に、長期の見通しは2つのショックで違う動きをした。10年先の株式リターンの見通しは、コロナ時には下がらず、関税発表の後には下がった。著者らは、関税は長期の構造的な重荷、コロナは一時的なショックと受け止められた可能性を挙げる10。
直近の株価と見通しが連動する面もある。過去12か月の株価上昇が20%のとき、Gallup調査の期待が1.80%ポイント高まるという結果が紹介されている。一方、調査の期待は将来のリターンと負の関係にあるが、説明力は小さい11。ただし、機関投資家の見通しの循環性については結果が分かれ、個人と逆の結果を示す研究もある12。個人の調査の傾向を機関投資家に当てはめることはできない。
見通しの差ほど持ち高は違わない
実務で最も確かめたいのは、見通しの変化がどれだけ売買になるかだろう。レビューは、調査回答とVanguardの口座データを結び付け、株式比率を1年先の期待リターンに回帰した結果を更新している。
図1のとおり、期待が1%ポイント高い人の株式比率は、統制なしで0.647%ポイント、属性と調査回を統制して0.685%ポイント高い13。摩擦のないMertonモデルの4.25を大きく下回る14。同じ見通しを2通りの聞き方で測り、測定誤差を補正すると1.102に上がるが、それでも理論値には届かない15。補正で値が上がることは、回答の測定誤差が推定値を小さくしていた可能性を示す。
差が生じる理由の手掛かりは売買の分析にある。見通しの変化は、売買するかどうかの確率を説明しなかった。売買があったときに、その方向と大きさを説明した。売買があった期間に限ると、期待が1%ポイント高い人は、買う確率が約1.5%ポイント高い16。著者らは、売買の頻度が低いことが感応度の低さに効いていると見る17。感応度は税優遇口座で高く、資産、売買の頻度、口座への注意、自信とともに高まる18。
コロナ急落でも、回答者全体の売りは小さかった。最も楽観的だった層（上位3分の1）が最も多く売った。この層のうち期間中に売買した回答者は、株式比率を68%から64%へ下げ、反発後に一部を買い戻した19。機関投資家については、長期の株式プレミアムの見通しが1%ポイント高いと米国株の配分が2〜4%ポイント高く、運用規程が反応を抑えていると紹介されている20。
これらは回帰による関連で、因果の効果ではない。因果に近づけた研究としては、ドイツの家計に情報を無作為に示した実験がある。実験で動いた期待を使うと感応度は2.70で、単純回帰の1.21の2倍を超えた。ただし株式比率は仮想の配分である21。この実験は市場の情報が期待と株式比率をどう動かすかの記事で扱った。
アナリスト予想と経営者の見通しは、別の証拠で補う
レビューでのアナリストの扱いは小さく、IBES（アナリスト予想のデータベース）を調査の一例として挙げる程度である22。コンセンサスの読み方については、Bordaloらの研究（R4）が参考になる。S&P 500採用企業の長期利益成長の予想（3〜5年）の中央値から指標を作ったところ、上方改定はその後の実績の失望を予測した。改定が1標準偏差高いと、その後5年の対数リターンは0.13低い関係にあった23。研究の対象は米国の長期成長予想で、来期の利益予想ではない。それでも、コンセンサスの上方改定を、そのまま良い知らせとして読むだけでは足りないことを示す。目標株価の側の読み方は目標株価と予想EPS×PERの記事で扱った。
経営者の見通しにも同じ問題がある。CFOの利益成長の見通しが1%ポイント高いと、翌12か月の投資の伸びが0.6%ポイント高く、CFOは好況時に楽観的、不況時に悲観的になりやすいと紹介されている24。また、ドイツの製造業の調査では、経営者の見通しのばらつきが事後の予測誤差と正の相関にあり、ばらつきは不確実性の代理指標として使えるという25。
この結果が及ばない範囲
まず標本である。対象は米国のVanguard顧客で、資産が比較的多く、調査に自ら回答した人に偏る。聞いているのは市場全体の見通しで、個別銘柄の売買を説明する結果ではない。感応度の推計も、同じ時点の人と人の差を主に見たものである。市場全体の見通しが下がったときに、どれだけの売りが出るかを推定したものではない。
次に研究の段階である。レビューは未査読のWPで、取り上げる研究の選択は著者の判断による。著者の一部がVanguardと関係している点も、表紙に開示されている26。本文の数値には、コロナ時の見通しなど記述の揺れがあり、本稿では脚注に示した。さらに著者らは、回答者が生成AIに頼ると回答が似通い、人による差が見えにくくなると懸念している27。経営者の見通しを生成AIに答えさせる試みはCFO調査を使った研究の記事で扱った。
大手町プレップの考察：平均の変化を3つの問いに戻す
ここからは編集部の見方で、研究が検証した内容ではない。人による差が固定的なら、平均が動く理由は2つある。同じ人が見方を変えたのか、答える人が入れ替わったのかである。個人投資家の結果をアナリストに当てはめられるかは未検証だが、強気な担当者が外れるだけで平均が下がることは算術の問題であり、少なくとも確かめる価値がある。
第二に、短期の悪化と長期の悪化は別の出来事として扱う。株価の評価に効くのは長い期間の成長と割引率であり、1年先の悪化だけなら一時的な動揺にとどまる可能性がある（仮説）。第三に、見通しの変化を需給の説明に使うときは、実際の売買で確かめる。研究が示すとおりの鈍さがあるなら、「悲観が広がった」から「売りが出る」までの間には距離がある。
日本の公表データで同じことを確かめる
日本にも期待を測る調査は多いが、定義が調査ごとに違う。研究の結果が日本で再現されるとは限らないことを前提に、確認点を整理した。なお、回答者ごとの見通しと売買を公開データで結び付けられる例は、本稿の調査では確認していない。
表2 日本で確かめられる期待と売買の公表データ
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| 調査・統計 | 回答者 | 公表の値 | 読むときの確認点 |
|---|---|---|---|
| 生活意識に関するアンケート（日本銀行） | 個人。標本4,000人、有効1,972人 | 1年後の物価：平均+11.8%、中央値+10.0% | 平均は上下0.5%を除く。全標本の単純平均は+12.3% |
| 短観の物価見通し（日本銀行） | 企業 | 販売価格：1年後3.5%、3年後5.1%、5年後6.1%（全規模全産業） | 選択肢の加重平均。「分からない」等を除く。現在の水準比で年率ではない |
| 企業行動アンケート（内閣府） | 上場企業。3,223社中1,468社回答（45.5%） | 今後3年の実質成長率1.0%、名目2.9% | 各社を同じ重みで平均する。回答しない企業が半数を超える |
| ESPフォーキャスト（日本経済研究センター） | 民間エコノミスト約40名 | 27年の春季賃上げ：総平均4.96%、高位8機関5.23%、低位8機関4.68% | 総平均と高位・低位の差を見る。詳細データは会員限定 |
| 個人投資家の意識調査（日本証券業協会） | 個人投資家 | 保有状況・投資目的など | 2006年から毎年。投資家に絞る点が上の個人調査と違う |
| 投資部門別売買状況（JPX） | 投資部門別の売買の集計 | 週間・月間・年間の売買 | 期待の調査ではなく、実際の売買の側のデータ |
平均の読み方が特に問題になるのは個人の調査である。日本銀行の2026年9月の調査では、5年後の物価の見通しは毎年の変化率で平均+10.1%に対して中央値+5.0%で、約2倍の開きがあった28。物価の調査ではあるが、一部の高い回答が平均を押し上げることは投資家調査でも起こり得る（編集部の見方）。
企業の調査では比較の基準が問題になる。短観の販売価格の見通しは、全規模全産業で1年後3.5%、3年後5.1%、5年後6.1%と増えていくように見えるが、これは現在の水準との比較で年率ではない。年率に直すと3年後は約1.7%、5年後は約1.2%である29。内閣府の調査は各社を同じ重みで平均し、回答率は45.5%である30。ESPフォーキャストの2026年10月調査では、2027年の春季賃上げ率の総平均4.96%に対し、高位8機関5.23%、低位8機関4.68%で、幅も公表されている31。売買の側はJPXの投資部門別売買状況で確かめられる32。個人投資家に絞った調査としては日本証券業協会の調査がある33。
学習用の設例：3%の下方修正の中身を分ける
学習用の設例（架空）
- 上場企業A社の来期営業利益の予想を、アナリスト8人が出している。前回の予想は96、98、100、101、102、104、106、125億円
- 今回、125億円の強気な担当者が外れ、96億円の新任者が加わった
- 残った7人は全員0.5億円の上方修正
見出しの平均は104.0億円から100.8億円へ3.1%下がる。しかし同じ7人の平均は101.0億円から101.5億円へ0.5%上がっている。残った全員が上方修正したのに、見出しは下方修正になる。中央値は101.5億円から101.0億円で、0.5%の低下にとどまる。
分解すると、平均の低下3.2億円のうち、7人の修正は+0.4億円、顔ぶれの変化は−3.6億円である。「市場の期待が弱気に傾いた」という説明は、この例では誤りになる。
需給の話にも同じ確かめ方が使える。やはり架空の例として、運用残高1,000億円の投資家層の1年先の期待が4%ポイント下がったとする。図1の感応度をそのまま掛けると、株式比率の低下は0.647なら2.6%ポイントで売りは約26億円、1.102なら4.4%ポイントで約44億円、理論値4.25なら17.0%ポイントで約170億円となる。桁の見当をつけるための計算で、横断の関連を時間の変化に当てはめており、研究が検証した使い方ではない。それでも、理論値を前提にした売り圧力の話は、実データの感応度で計り直すと3分の1以下になることが分かる。
明日から使える確認項目
閾値はすべて編集部の仮の目安で、研究で検証されたものではない。
- 顔ぶれを固定する：コンセンサスが動いたら、前回と今回の両方で予想を出している人だけの平均を計算する。見出しとの差が変化幅の半分を超えたら、構成の変化を先に説明する
- 平均だけで読まない：平均、中央値、最高と最低、回答数を並べる。平均と中央値が平均値の2%以上離れていたら、外れ値の担当者の前提を読む
- 期間を分ける：来期と3〜5年の予想を別々に追う。来期だけの修正か、長期成長まで動いたのかで、評価への影響を分けて書く
- 定義をそろえる：平均の種類、除外した回答、現在比か年率か、回答率を確かめる。異なる調査を同じ表に並べない
- 売買で確かめる：「期待が悪化した」と書く前に、投資部門別売買状況など実際の売買を2〜4週分見る。売買が伴わなければ、需給の説明には使わない
- 上方修正の連続を点検する：4四半期続いたら、担当者の前提のうち長期成長の部分がどれだけ増えたかを確かめ、「何が実現しないと失望になるか」を1行で書く
- 社内の見通しでも同じことをする：事業部長の見込みを人ごとに保存し、過去の外し方の癖を見てから集計する。集計値だけを残さない
IRの担当者なら、コンセンサスとの差を議論する前に「前回から担当が変わった証券会社はあるか」を確認したい。ガイダンスとコンセンサスのギャップを議論する場合も、数字の中身を先に確かめておく。
よくある質問
個人投資家の調査が弱気なら、逆張りの買い時と考えてよいですか。
この記事の研究からは言えません。調査の期待と将来リターンが負の関係にあるという紹介はありますが、説明力は小さいとされています。また米国の結果で、日本の調査で確かめたものでもありません。
調査の見通しは当てにならないのですか。
雑音は多いものの、回答と実際の保有や売買には系統的な関係があるというのがレビューの整理です。感応度は小さいものの、方向は一致しています。1回の数字ではなく、分布と変化で使うのが現実的です。
まとめ
投資家調査の研究が示すのは、見通しの差の多くが人による固定的な差で、ショックで大きく動くのは短期の見通しであり、見通しの差ほど持ち高は違わないということである。いずれも米国の投資家の市場全体の見通しについての結果で、個別銘柄やアナリストにそのまま移せるものではない。それでも、平均の変化を見たら、誰が、どの期間について、どう動いたかに分けて確かめるという手順は、日本の公表データとコンセンサスで今日から実行できる。
脚注
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.6。Cochrane（2017）の指摘の紹介。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.2〜4。表紙に、著者のうち1名がVanguardの従業員、1名が元従業員、4名が同社の無報酬の研究コンサルタントである旨が開示されている（p.1）。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.10。相関は同じ調査回の中での単純な相関で、p.10 の表1の値。本文ではこの2つを0.274（3年GDPと1年リターン）、−0.269（p.11、急落確率と1年リターン）と書いており、小数第3位が表と異なる。本稿は表の値を使う。10年先同士は0.280。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.10 表1の値。p.11 の本文では−0.269と書かれており、本稿は表の値を採用する。個人の中でも、回答者の間でも同じ向きである点は p.11 と R2 の要旨（p.1）にある。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.28（補足資料）。回答率は、新たに連絡した人で平均4%、回答歴のある人で10%超との記載がある（R3 p.5 注4）。↩
- R2（NBER WP 25744, 2020年9月改訂）p.28 Table VI。最初の21回の調査（2017年2月〜2020年6月）で5回以上回答した人が対象。数値は回帰のR²（%）で、残りには個人の時間変動と測定誤差が含まれる。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.9。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.9。Dahlquist and Ibert（2024）の結果の紹介で、原論文は未確認。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.7、p.13〜14。コロナ時の1年先は、p.7 では1%、p.13 では約1.8%と書かれており、R3（p.6）は「1%から2%の範囲」とする。10年先の株式リターンは p.7 で小幅上昇、p.13〜14 でほぼ不変・安定と書かれ、R3（p.6）の値は6.9%から7.2%。本稿の表1はこの幅のまま示す。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.14。著者は「一つの可能な説明」として挙げており、検証した結果ではない。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.12。Greenwood and Shleifer（2014）の紹介で、原論文は未確認。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.7、p.9。Bacchetta et al.（2009）、Renxuan（2020）、Dahlquist and Ibert（2024）、Nagel and Xu（2023）の紹介で、各原論文は未確認。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.16 表2、p.17。本文は「1%」と書くが、表の単位と R2 p.4 の表現から％ポイントと読む。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.17。著者はこの差を「1桁小さい」と表現する。本稿の計算では、列2に対して約6.2倍、測定誤差を補正した値に対して約3.9倍である。計算の詳細は R2 を参照するよう書かれている（p.17 注4）。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.17。2つの測定の相関は0.5041。本文は補正後の値が列2から70%増えたと書くが、1.102と0.685から計算すると列2比で約61%増、列1（0.647）比で約70%増である。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.18。1.5%ポイントは売買があった期間に限った推定（R2 p.25）。R2 p.4 の要約とも整合する。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.18。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.17。資産が中央値を上回る人の上乗せは0.103で、5%水準で有意（p.16 表2 列4）。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.18。R3 に基づく紹介。R3 p.10 によれば、上位3分の1の楽観層全体で、自発的な売りによる株式比率の低下は平均1.05%ポイント（原文は1.05%。株式比率の差なので％ポイントと読む）。68%から64%は、このうち2020年1月末から3月末に自ら株式比率を1%以上動かした回答者の値で、株価は1月末で固定している（R3 p.11 図IV注、p.12）。R1 p.18 にはこの条件の記載がない。楽観層の67%はこの間に保有を変えていない（R3 p.12）。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.18。Dahlquist and Ibert（2024）の紹介で、原論文は未確認。R1 は個人と同程度の大きさとするが、数値は表2より大きい。↩
- R5（NBER WP 34489, 2025年11月）p.38〜39 Table 5。ドイツの家計の実験で、株式比率は仮想の配分。単純回帰は1.21、実験で動いた期待を使う推定は2.70。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.6。↩
- R4（NBER WP 27283, 2022年8月改訂）p.6〜7（データ）、p.20〜21。S&P 500採用企業のIBESの長期成長予想の中央値を時価総額で加重した指標で、予想の期間は3〜5年。5年の対数リターンの低下0.13は改定が1標準偏差高い場合。回帰による予測の関係で、日本企業は対象ではない。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.19。Gennaioli et al.（2016）の紹介で、原論文は未確認。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.19。Bachmann et al.（2013）のドイツの製造業の調査の紹介で、原論文は未確認。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.1 に、未査読である旨の記載がある。掲載誌の情報は NBER のページでは確認できなかった。R2 は American Economic Review、R3 は PNAS に掲載済み（Crossref で確認）。↩
- R1（NBER WP 34446, 2025年11月） p.20〜21。著者の懸念で、測定した結果ではない。↩
- R6 p.1、p.13〜14。5年後は「毎年、平均何％程度」の問い。平均値は上下0.5%を除いた値で、全サンプルの単純平均は1年後+12.3%、5年後+10.9%。↩
- R7（全規模合計・全産業）。物価全般の見通しは前年比で、1年後2.6%、3年後2.6%、5年後2.5%。定義は R8 の4-2・4-3。年率換算は大手町プレップの計算で、平均値に対する近似である。↩
- R9 p.1〜2。実数値平均は単純平均。↩
- R10。2026年10月調査の特別調査。↩
- R11。↩
- R12。↩
参考文献（2 026年11月確認）
- R1 Giglio, S., M. Maggiori, J. Rillo, J. Stroebel, S. P. Utkus and X. Xu (2025), “Investor Beliefs and Expectation Formation,” NBER Working Paper No. 34446. DOI: 10.3386/w34446. 参照した版：NBER WP 版（2025年11月）。査読：参照した版は未査読（WP）。OSF Preprints 版 2025年10月31日。共著者のページでは Annual Review of Financial Economics に掲載予定とされる。SSRN 掲載稿の改訂の有無は未確認。 nber.org （参照箇所：PDF p.1〜24、p.28。ページは PDF の物理ページ。脚注1・2・3・4・5・7・8・9・10・11・12・13・14・15・16・17・18・19・20・22・24・25・26・27の根拠。閲覧日：2026年11月）
- R2 Giglio, S., M. Maggiori, J. Stroebel and S. Utkus (2021), “Five Facts about Beliefs and Portfolios,” American Economic Review 111(5), 1481–1522. DOI: 10.1257/aer.20200243. 参照した版：NBER WP 25744（2019年4月、2020年9月改訂）。査読：済（掲載誌版の本文は未確認）。 nber.org （参照箇所：PDF p.1、p.4、p.25、p.28 Table VI。脚注4・6・13・14・16・26の根拠。閲覧日：2026年11月）
- R3 Giglio, S., M. Maggiori, J. Stroebel and S. Utkus (2021), “The joint dynamics of investor beliefs and trading during the COVID-19 crash,” Proceedings of the National Academy of Sciences 118(4). DOI: 10.1073/pnas.2010316118. 参照した版：NBER WP 27272「Inside the Mind of a Stock Market Crash」（2020年5月）。査読：済（掲載誌版の本文は未確認）。 nber.org （参照箇所：PDF p.5〜6、p.10〜12。脚注5・9・19・26の根拠。閲覧日：2026年11月）
- R4 Bordalo, P., N. Gennaioli, R. La Porta and A. Shleifer (2024), “Belief Overreaction and Stock Market Puzzles,” Journal of Political Economy 132(5), 1450–1484. DOI: 10.1086/727713. 参照した版：NBER WP 27283（2020年5月、2022年8月改訂）。査読：済（掲載誌版の本文は未確認）。 nber.org （参照箇所：PDF p.6〜7、p.20〜21。脚注23の根拠。閲覧日：2026年11月）
- R5 Beutel, J. and M. Weber (2026), “Beliefs and Portfolios: Causal Evidence,” Review of Financial Studies 39(10), 3240–3275. DOI: 10.1093/rfs/hhag011. 参照した版：NBER WP 34489（2025年11月）。査読：済（掲載誌版の本文は未確認）。 nber.org （参照箇所：PDF p.38〜39 Table 5。脚注21の根拠。閲覧日：2026年11月）
- R6 日本銀行「生活意識に関するアンケート調査」（第107回＜2026年9月調査＞の結果）、2026年10月13日。 boj.or.jp （参照箇所：p.1、p.13〜14。脚注28の根拠。閲覧日：2026年11月）
- R7 日本銀行
「短 観（要 旨）（2 026年9月）」。 boj.or.jp （参照箇所：企業の物価見通し（全規模合計・全産業）。脚注29の根拠。閲覧日：2026年11月） - R8 日本銀行
「『短 観』（全 国企業短期経済観測調査）のFAQ」。 boj.or.jp （参照箇所：4-2、4-3。脚注29の根拠。閲覧日：2026年11月） - R9 内閣府経済社会総合研究所「令和7年度 企業行動に関するアンケート調査報告書」、2026年2月。 esri.cao.go.jp （参照箇所：印字 p.1〜2。脚注30の根拠。閲覧日：2026年11月）
- R10 日本経済研究センター
「E SPフォーキャスト調査」。 jcer.or.jp （参照箇所：調査の説明と2026年10月調査のポイント。脚注31の根拠。閲覧日：2026年11月） - R11 日本取引所グループ
「投 資部門別売買状況」。 jpx.co.jp （参照箇所：週間・月間・年間の掲載。脚注32の根拠。閲覧日：2026年11月） - R12 日本証券業協会
「個 人投資家の証券投資に関する意識調査」。 jsda.or.jp （参照箇所：調査の説明。脚注33の根拠。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。
