この​記事で​分かる​こと

  • 米国の個人投資家の売買記録では、含み益の銘柄は前日に上がると売られやすく、含み損の銘柄は前日に下がると売られやすかった。逆張りの売りは、取得価格からの距離に反応した行動として説明できるという研究の結論
  • 保有者の含み益が大きいと推計される銘柄ほど翌月の株価の反転が弱く、その差は流動性の低い銘柄に集中し、株式分割の後は小さくなったこと。ただし標本は1990年代の米国1社の顧客と米国株であること
  • 日本のウェルスマネジメントで、顧客の売却を「取得価格からの距離」と「当日の騰落」の2軸で記録し点検する手順と、株式分割・NISAを踏まえた見方（編集部の考察）

想定読者：証券会社・銀行・IFAで個人顧客の株式売買を助言する担当者、プライベートバンキングの営業管理者、個人投資家の売買動向を見るエクイティ・セールスやトレーダー
前提知識：含み益・含み損と取得価格の関係、回帰分析の係数とt値の読み方の初歩

保有株が前日に5%上がった朝、顧客から「利益が乗ったので半分売っておきたい」と電話が入る。同じ顧客は、買値を2割下回った別の銘柄がさらに下げた日には「もう持っていられない」と言う。担当者の記録には、前者は「利益確定」、後者は「損切り」と残る。どちらも筋の通った判断に見える。

前者のように、値上がりの直後に売る個人の行動は「逆張り」と呼ばれ、市場では前向きに評価されることが多い。機関投資家の大口の買いで株価が一時的に押し上げられたとき、個人が売りに回れば、その押し上げは和らぐ。米国のニューヨーク証券取引所（NYSE）の2000〜2003年のデータでは、個人が強く買い越した週の後20日間に0.80%、強く売り越した週の後に−0.33%の超過リターンが観測され、個人の逆張りが機関への流動性の供給になっているという解釈が示されてきた1。では、個人は値付けの腕を持つ売り手として振る舞っているのか。それとも、別の理由で売った結果が逆張りに見えているだけなのか2。

この記事が主に参照する研究

Brad Cannon、Hannes Mohrschladt（2026）「流れに逆らって泳ぐ：個人投資家の逆張り売買（Swimming Against the Current: Contrarian Retail Trading）」Journal of Financial and Quantitative Analysis 61巻7号

  • 公表：初版 2022年7月（SSRN、当時の題名は「When Do Retail Investors Provide Liquidity?」）。参照した版：掲載誌の版（2026年3月5日オンライン公開、オープンアクセス）。査読：済。2026年6月に第2著者の所属のみ訂正
  • データ：米国の大手ディスカウント証券の個人顧客の売買記録（1991年1月〜1996年11月、2,434,072観測）、Robinhood 利用者の銘柄別保有者数（2018〜2020年）、米国株の月次データ（1962〜2024年）
  • 方法：同じ日に同じ銘柄を持つ投資家を取得時期の違いで比べる回帰と、株式分割で取得価格が分かりにくくなる状況を使った比較。無作為の実験ではなく、因果の厳密な識別ではない
  • 位置づけ：「取得価格から離れるほど売る」という既存の行動理論を、個人の逆張りの説明と株価の短期の反転に広げた実証研究

取得価格から​離れる​ほど​売る：V字の​売却と​いう​考え方

個人の売り方で最もよく知られているのは、含み益の銘柄を早く売り、含み損の銘柄を持ち続ける傾向（ディスポジション効果）である。一方、同じ種類の米国の証券会社データ（77,037口座、1990〜1996年）を調べた Ben-David と Hirshleifer は、売却の確率を含み益・含み損の大きさに対して描くと、取得価格の付近で最も低く、益でも損でも離れるほど高くなる「V字」になると報告した。損失を確定したくないという好みだけでは説明しにくく、株価の変化を見て投資の見立てを改める「信念の更新」で説明できるとしている3。

Cannon と Mohrschladt はこの考え方を1日単位の値動きに当てはめた。含み益の銘柄が上がれば、株価は取得価格からさらに離れるので売りが増える。これは外から見ると逆張りになる。含み損の銘柄では、下がった日に株価が取得価格から離れるので売りが増え、外からは順張りに見える。同じ心理が、含み益と含み損で逆向きの売りを生むという仮説である。著者らはこれを、領域（含み益か含み損か）に依存する逆張りの売りと呼ぶ4。仮説が正しければ、個人の逆張りは値付けの腕というより、取得価格を基準にした反応の副産物ということになる。

売買記録が​示した​こと：含み益と​含み損で​反応が​逆に​なった

データは、売却が1件以上あった日について、その口座が持っていた全銘柄を並べたものである。5銘柄以上を持つ口座に絞り、売却日に保有銘柄を売る割合は平均11%、含み益の状態にあった保有は53%だった5。含み益と含み損を区別しないと、前日のリターンと売却の関係は正で（係数0.102）、平均的には逆張りに見える6。

区別すると様子が変わる。前日のリターンの係数は−0.206に、含み益との掛け合わせの係数は0.632になり、どちらも1%水準で有意だった。著者らの換算では、前日の5%の上昇で、含み益の銘柄は売却確率が2.1%ポイント高まり、含み損の銘柄は1.0%ポイント下がる7。図1は、この係数から編集部が換算した線である。

図1図1　含み益なら上昇日に、含み損なら下落日に売る売却確率の変化（%ポイント）−2−1012−5%0%5%含み益（実線）＋2.13含み損（破線）−1.03前日の株価リターン
単位：%ポイント​（売却日の​保有銘柄が​当日売られる​確率の、​前日​リターンに​伴う​変化）。​R1 表2 列2 の​線形確率​モデルの​係数​（前日​リターン −0.206、​前日​リターン×含み​益 0.632）に​前日​リターンを​掛けて​編集部が​換算した。​含み益と​含み損の​水準差​（GAIN の係数）は​含めていない。​論文は​5%上昇で​含み​益＋2.1、​含み​損−1.0%ポイントと​記載。​直線は​換算上の​仮定で、​R1 の​別の​推定​（表2 列5）では、​上昇×含み​益の​反応が​下落×含み​損より​大きい​非対称が​示されている。​対象は​米国の​ディスカウント​証券の​個人顧客、​1991年1月〜1996年11月​（2,434,072観測）。​出所：R1（p.8 表2）の​数値を​基に​大手町​プレップ​作成。

大きさの目安として、前日のリターンが1標準偏差（3%）上がると、含み益の銘柄は含み損の銘柄より約1.9%ポイント売られやすい。平均の売却割合11%に対して2割弱の上乗せで、著者らは「平均の約2割」と表現している8。保有期間・値動きの大きさ・口座の中で最も儲かっている銘柄か最も損をしている銘柄か、といった売却の既知の要因と、投資家・日の固定効果を加えても係数は0.455で有意だった。さらに、同じ日に同じ銘柄を持つ投資家だけを比べる推定でも0.265と有意に正である9。この最後の推定では、銘柄のニュースや市場全体の動きは比較から消え、違いは「いつ買ったか」だけになる。

反応は対称ではなかった。上昇日×含み益の組み合わせの反応（1.062）は、下落日×含み損の反応（−0.297）より大きい10。著者らは補足資料で、リバランスや節税のための損失確定ではこの形を説明できないこと、逆張りの売りの儲けはむしろ含み損の側で大きいことを示したと書いており、合理的な動機が主因であることに疑問を投げかけている（補足資料は本稿では未確認）11。

反応の続き方も調べられている。含み益と含み損の差を表す係数は、同じ日のリターンに対して0.694、1日前に0.455、2日前に0.275、20日前に0.039と減っていく。統計的に有意なのは約3週間で、経済的な大きさは2週目の終わりにはほぼ消える12。月次で見ても、含み益の状態での逆張りは含み損の状態の約2倍で、Robinhood 利用者の銘柄別保有者数でも、保有者の含み益が大きい銘柄ほど逆張りが強かった。ただし月次では、含み損の状態での順張りは見られなかった13。

株価に​表れた​跡：含み益の​大きい​銘柄では​翌月の​反転が​弱い

個人が含み益の状態でより多く逆張りの売りを出すなら、その売りは一時的な値上がりを和らげ、翌月の反転（短期リバーサル）を弱めるはずだ。著者らは、銘柄ごとの投資家の平均的な含み益を、過去5年の週次の株価と売買回転率から推計した（CGO、キャピタルゲイン・オーバーハング）。この推計は個人だけでなく全投資家の取引に基づく14。

1962〜2024年の米国株を、含み益の推計と前月のリターンでそれぞれ5つに分けると、含み益が最も小さい群では、前月に最も下落した銘柄が最も上昇した銘柄を翌月1.54%上回った。含み益が最も大きい群では0.29%にとどまり、差の1.25%ポイントは有意だった（t値4.37）。ファーマ・​フレンチの​3ファクターで調整しても差は1.05%ポイント残る15。他の要因を入れない基本の回帰では、含み益の推計が1標準偏差低いと、1%の月次リターンの翌月の反転が2.615bp強まり、規模や過去のリターンなど多数の要因を加えても有意である。時価総額の小さいマイクロキャップを除いた推定では、この掛け合わせの係数は基本の推定の約30%に縮む16。

表1　含み益の小さい銘柄ほど、翌月の反転が大きい（米国株・月次）

表は横にスクロールできます →

銘柄の区分含み益が最も小さい5分位含み益が最も大きい5分位差差のt値
全銘柄（基準）1.54%0.29%1.25%ポイント4.37（有意）
流動性が高い半分0.92%0.61%0.31%ポイント1.31（有意でない）
流動性が低い半分3.36%0.99%2.38%ポイント6.44（有意）
直近12か月に分割なし2.11%0.33%1.78%ポイント5.21（有意）
直近12か月に分割あり1.68%0.76%0.92%ポイント1.31（有意でない）
各欄は、​前月の​リターンで​5分位に​分けた​ときの​「前月に​最も​下落した​銘柄群の​翌月​リターン−最も​上昇した​銘柄群の​翌月​リターン」​（時価加重、%／月）。​値が​大きい​ほど​短期の​反転​（リバーサル）が​強い。​含み益は CGO​（過去5年の​週次の​価格と​回転率から​推計した、​その​銘柄の​投資家の​平均的な​含み益）で、​個人だけでなく​全投資家の​推計。​流動性は Amihud の​非流動性指標の​中央値で​分け、​分割の​有無は​直近12か​月で​分けた。​t値は Newey–West の​標準誤差​（3ラグ）に​よる​もので、​編集部は​1.96以上を​5%水準で​有意と​表記した。​標本は​米国の​普通株、​1962年1月〜2024年12月。​R1 の​表の​5−1の​列は​「上昇−下落」の​向きの​ため、​符号を​反転して​示した。​差は R1 の​報告値で、​丸めの​ため表示値どうしの​引き算と​一致しない​場合が​ある​（流動性が​低い​半分は​3.36−0.99＝2.37に​対し​報告値2.38）。​流動性の​高い​半分と​低い​半分の​差の​差は t​値4.22（R1 p.19、表外）。​出所：R1（p.15 表5、​p.18 表7、​p.23 表10）の​数値を​基に​大手町​プレップ​作成。

表1で目を引くのは、差が流動性の低い銘柄に集中していることだ。流動性の高い半分では差は0.31%ポイントで有意でなく、低い半分では2.38%ポイントだった17。大型株にはマーケットメイカーや多数の投資家が控えており、個人の売りが価格を動かす余地は小さい。流動性の低い銘柄では相手方が限られ、個人の売りの比重が増す、というのが著者らの説明である。売値と買値の間で終値が跳ねる効果（ビッド・​アスク・​スプレッドの往復）を除くため、気配の仲値で測り直しても、差は終値ベースの1.68%ポイントに対して1.44%ポイントと大きく変わらなかった18。

最後の検証が株式分割である。分割を経ると株数と株価が変わり、投資家は自分の取得価格を把握しにくくなるという先行研究にならい、分割の前後を比べた。分割を経ていない保有では含み益との掛け合わせの係数が0.562で有意だったのに対し、分割を経た保有では有意でなかった（t値0.78）。株価でも、直近12か月に分割があった銘柄では含み益による反転の差が0.92%ポイントに縮み、有意でなくなった19。取得価格が見えにくくなると現象が弱まるという結果は、取得価格への反応という説明と整合する。

著者らの結論は、個人の逆張りは洗練された値付けより行動上の傾向で説明しやすい、というものだ。流動性の供給に対する見返り（流動性​プレミアムに当たる短期の反転）が小さい含み益の大きい銘柄でこそ、個人は多く流動性を出している。著者らはこの結果が、機関投資家の大口注文の執行にも含意を持つと述べている20。

この​研究で​言えない​こと

第一に、売買記録は1990年代前半の米国の1社の顧客である。売買手数料、情報の入り方、アプリの画面は現在と大きく違う。Robinhood のデータは新しいが、口座単位の取得価格は分からず、銘柄単位の推計で補っている。株価の分析で使う含み益の推計も、個人ではなく全投資家の平均である21。

第二に、識別は無作為の実験ではない。同じ日に同じ銘柄を持つ投資家を比べる推定でも、いつ買うかは投資家が選んでおり、取得時期の違いと結びついた別の性質（たとえば売買の頻度）が混ざる可能性は残る。分割も無作為には起こらず、株価が上がった後に分割する会社が多いと考えられる（編集部の見方）。株価の分析は相関の分析で、個人の売りが反転を弱めた量を直接測ったものではない。

第三に、補足資料に回された検証（代替説明の否定、儲けの比較、日次の反転）は本稿では確認していない。著者ら自身も、逆張りが数日にわたって続くため日次の反転への予測ははっきりしないとして、月次の分析を主にしている。個人の買い越しが市場心理で生じた場合との区別も、心理指標との関係が有意でない（t値1.72）という間接的な確認にとどまる22。なお、V字の売却を示した先行研究は同じ種類の証券会社データを使っており、独立した再現ではない。

大手町​プレップの​考察：​「逆張りできる顧客」と​「取得価格に引かれる顧客」は​見分けに​くい

編集部の見方では、この研究の実務上の意味は、売りの向きだけで顧客の腕を判断しないことにある。上がった日に売る顧客は、規律ある利益確定をしているようにも、相場観のある逆張り投資家のようにも見える。しかし研究の結果に従えば、同じ顧客が含み損の銘柄では下がった日に売っているかもしれない。逆張りか順張りかは銘柄ごとの取得価格で入れ替わり、売りの理由は相場ではなく自分の買値にある可能性がある（仮説）。

もう一つは、個人の売りの出方が保有者の含み益で変わるという点だ。研究によれば、流動性の低い米国株では、保有者の含み益が大きいときに一時的な値上がりが戻りにくい。大口の買いを執行する側から見ると、保有者の含み益が大きい銘柄では個人の売りが相手方として出やすい、という読み方ができる（編集部の推論で、日本株では未検証）。最良執行の観点から執行計画を立てるときに、出来高や板の厚さに並ぶ参考情報の一つにはなりうる。

日本の​実務への​応用：株式分割の​増加と​NISAの​税の​扱い

日本に当てはめる前に、制度の違いを二つ確かめておく。一つは税である。NISA口座で上場株式等を売って生じた損失は「ないものとみなされ」、特定口座や一般口座の譲渡益・配当と損益通算できず、繰越控除もできない23。NISA口座の含み損の銘柄では、節税のために損失を確定する動機がもともと働かない。研究が否定した代替説明の一つである節税売りは、NISA口座ではさらに考えにくいことになる（編集部の推論）。また、2024年以降のNISAの非課税保有限度額は簿価で管理され、売った銘柄の簿価分の枠は翌年以降に再び使える24。

もう一つは株式分割である。東京証券取引所は望ましい投資単位を50万円未満と示し、2026年9月末で上場会社の92.9%がこの水準にある25。2022年10月の要請の後、2026年6月末までに株式分割を決議した会社はのべ762社に上り、直近1年に分割を決議した276社の約70%が投資単位を10万円台まで下げることを企図していた。東証は2026年7月、なお50万円以上にある約270社に改めて分割の検討を求めている26。

研究では、分割を経た保有で取得価格への反応が弱まった。ただ、1990年代の米国と現在の日本では前提が違う。日本のネット証券や対面の取引画面で分割後の取得単価がどう表示されるかは、各社の画面で確認する必要がある（本稿では未確認）。調整されていても株価の数字そのものが大きく変わるため、顧客が覚えている「買値」の感覚とずれることはありうる。分割の多い今の日本市場では、取得価格の見え方が売り方を変えるかを確かめる材料が増えているが、日本で同じ結果が出るかは検証されていない。過去の株価やEPSを分割後の株数にそろえる手順は、株式分割・​併合の​調整係数の​作り方で整理している。

ウェルスマネジメントの現場では、顧客の売却理由の記録に、取得価格から見た騰落率と、当日（または前日）の騰落を残すことが出発点になる。フランスの証券会社が担当者用の画面から取得価格と含み損益を消した後、頻繁に助言を受ける顧客では、含み益を売りやすい偏りが有意に小さくなったという研究もある27（担当者の​画面から​含み損益を​消すと​顧客の​売り方は​変わるか）。取得価格が会話の出発点になると、売りの判断がそこに引き寄せられうる、という点で本稿の研究と通じる。

学習用の​設例：売却記録を​4つの​組に​分ける

学習用の設例（架空）

  • ある担当者の顧客について、四半期の間に売却があった日の保有ポジションを1,400件集め、そのうち売られたものを数えた（売却137件、全体の売却率9.8%）
  • 各ポジションを、前日終値と取得価格の比較で含み益・含み損に、前日の騰落で上昇日・下落日に分ける。当日の終値は売却後の値動きを含むため、研究の主な推定と同じ前日を使う
  • 数値はすべて架空で、研究の推定値ではない

図2は4つの組の売却率である。含み益の銘柄では上昇日の売却率が15.0%、下落日が7.9%で、上昇日のほうが7.1%ポイント高い。含み損の銘柄では上昇日が5.0%、下落日が10.0%で、下落日のほうが高い。二つの差の差は12.1%ポイントで、研究が示した形と同じ向きである。ただし件数の比較にすぎず、値動きへの反応とは判定できない。

図2図2　設例：記録から4つの組の売却率を出す保有ポジションのうち、その日に売られた割合含み益×上昇日60件／400件15.0%含み益×下落日30件／380件7.9%含み損×上昇日15件／300件5.0%含み損×下落日32件／320件10.0%0%10%20%含み益：上昇日−下落日＝7.1%ポイント含み損：上昇日−下落日＝−5.0%ポイント両者の差＝12.1%ポイント
学習用の​設例​（架空）。​ある​担当者の​顧客に​ついて、​売却の​あった​日の​保有​ポジション1,400件​（四半期分）を、​前日終値と​取得価格の​比較に​よる​含み​益・​含み​損と、​前日の​騰落​（前日終値÷前々日終値）で​4つの​組に​分けた。​棒は​売却率、​黒い​横線は Wilson 法に​よる​95%区間​（編集部の計算）。​含み​損×上昇日は​15件しかなく、​区間は​3.1〜8.1%と​広い。​最下行の​「両者の差」は R1 の​前日​リターン×含み​益の​考え方を、​件数の​表に​置き換えた​もので、​R1 の​推定値とは​単位も​対象も​異なる。​出所：学習用の​仮定に​基づき大手町​プレップ​作成。

ただし件数は少ない。含み損×上昇日の売却は15件しかなく、95%区間は3.1〜8.1%と広い。感応度として、含み益×上昇日の売却が60件ではなく40件だったとすると、含み益側の差は2.1%ポイントに縮み、差の差も7.1%ポイントになる。20件の違いで結論の強さが大きく変わる。1人の顧客や1か月の記録で断定せず、件数をためてから見るのが無難である。

明日から​使える​確認項目

  1. 売却の記録に「取得価格からの騰落率」と「前日・当日の騰落率」の2列を加える。分割があった銘柄は分割調整後の取得単価で計算し、調整の有無を記録する。
  2. 四半期ごとに、売却日の保有ポジションを含み益・含み損×上昇日・下落日の4組に分け、組ごとの売却率と、差の差を出す。編集部の仮の目安（研究で検証されていない）として、各組の売却が20件以上あり、差の差が5%ポイントを超える担当者・顧客群を、面談で話題にする候補にする。
  3. 上昇日に含み益の銘柄を売る相談を受けたら、「買値を知らなかったとしても、今日この銘柄を今の比率で持ちますか」と尋ね、答えを記録に残す。下落日に含み損の銘柄を売る相談でも同じ問いを使う。
  4. NISA口座の含み損の銘柄の売却では、損益通算ができないことを顧客が理解しているかを確かめる。節税を理由にした売却の説明が記録にあれば、口座区分と合っているかを点検する。
  5. 保有銘柄が株式分割をしたときは、顧客の画面と社内の記録で取得単価がどう表示されるかを確認し、顧客が覚えている買値と食い違っていないかを次の面談で確かめる。
  6. 流動性の低い銘柄で大口の売買を執行する担当者は、保有者の平均的な含み益の推計（過去の株価と回転率から作る）を出来高・板の厚さと並べ、個人の売りが出やすい局面の参考にする。日本株での有効性は未検証として扱う。

よく​ある​質問

上がったら​売る​個人投資家は​損を​しているのですか。

この​研究は、​個人の​逆張りの​売りが​値付けの​腕より​取得価格への​反応で​説明しやすい​ことを​示した​もので、​個々の​顧客の​成績が​悪いと​示した​ものではありません。​著者らは​補足資料で、​逆張りの​売りの​儲けは​含み損の​側で​大きかったと​書いていますが、​本稿では​その​詳細を​確認していません。

日本の​個人投資家にも​同じ​傾向が​ありますか。

研究の​売買記録は​1991〜1996年の​米国の​証券会社の​顧客で、​日本の​個人投資家は​対象に​含まれていません。​日本で​同じ形が​見られるかは​検証されておらず、​上の​確認項目で​自社の​記録から​確かめるのが​現実的です。

まとめ

Cannon と Mohrschladt は、米国の個人の売買記録から、含み益の銘柄は上がった後に、含み損の銘柄は下がった後に売られやすいことを示し、個人の逆張りの売りを取得価格への反応として説明した。株価では、保有者の含み益が大きい銘柄ほど翌月の反転が弱く、その差は流動性の低い銘柄に集中し、分割の後には小さくなった。標本は1990年代の米国1社の顧客と米国株で、日本の個人に同じ結果が出るかは分かっていない。それでも、顧客の売りを相場観と取得価格への反応に分けて記録するという視点は、分割が増え、NISAで損益通算のできない口座が広がった日本の個人向けビジネスでも使える。

次に​読む

脚注

  1. R2（Kaniel, Saar and Titman, 2006年5月の WP 版）p.2〜4。NYSE の2000〜2003年の個人の売買を使った分析で、超過リターンは市場調整後。非流動的な銘柄ほど大きいと報告されています。掲載誌（Journal of Finance, 2008年）の版は未確認で、数値は WP 版によります。↩
  2. R1（JFQA 掲載版, 2026年）p.1〜2（§I）。ページは PDF の通し番号で、誌面のページは通し番号＋3279です（以下同じ）。↩
  3. R3（Ben-David and Hirshleifer, 2011年12月の著者稿）p.1（要旨）、p.12（データ）。掲載誌（Review of Financial Studies, 2012年）の版は未確認です。R1 は同論文を仮説の出発点として引用しています（R1 p.2、p.4〜5）。↩
  4. R1 p.2（§I）、p.4〜5（§II.A）。↩
  5. R1 p.5〜6（§II.B）、表1（p.6）。証券会社のデータは Barber and Odean（2000）が紹介したもので、口座の保有は売買から再構成されています。売却があった日だけを観測する設計で、全日の標本でも頑健と著者らは補足資料に記しています（未確認）。↩
  6. R1 表2 列1（p.8）、p.7。係数0.102、t値3.88。被説明変数は売却の有無（0か1）で、係数×前日リターン（小数）が売却確率の変化を表します。↩
  7. R1 表2 列2（p.8）、p.2、p.7。t値はそれぞれ8.41、19.71。PDF から抽出したテキストでは負号が欠落しているため、前日リターンの係数の符号は本文の記述（trend-following）で確認しました。図1の換算値（2.13、−1.03%ポイント）は編集部の計算で、論文の記載（2.1、1.0%ポイント）と丸めの範囲で一致します。↩
  8. R1 p.7。論文は「nearly 20%」と記載しています。表示値による編集部の再計算では 1.9÷11＝約17%で、本文では「2割弱」と書きました。↩
  9. R1 表2 列3・列4（p.8）、p.7〜8。t値はそれぞれ15.26、6.99。標準誤差は投資家と日の二方向でクラスターしています。↩
  10. R1 表2 列5（p.8）、p.8。t値はそれぞれ24.39、7.47。符号は本文の記述で確認しました。↩
  11. R1 p.8〜9。補足資料（Supplementary Material）は本稿では取得・確認していません。↩
  12. R1 図1（p.9）、p.3、p.9。図1は回帰の点推定と90%信頼区間を示したもので、本稿は原図を転載せず、数値だけを引用しました。↩
  13. R1 表3（p.12）、p.10〜12、脚注12。Robinhood のデータは2018年5月〜2020年8月、保有者100人超の銘柄で37,508観測です。↩
  14. R1 p.11（式(2)）、p.3 脚注2、p.11 脚注11。著者らは補足資料で、この推計が証券会社データの個人の含み益の割合とよく連動することを確認したと記しています（未確認）。↩
  15. R1 表5（p.15）、p.13〜16。翌月の時価加重リターン（%／月）。t値は Newey–West の標準誤差（3ラグ）によるもので、3ファクター調整後の差の t値は3.79です。↩
  16. R1 表6（p.17）、p.16。CGO=0 のとき1%の月次リターンが翌月2.912bp反転し、交差項の係数は7.923（t値10.66）。これは他の要因を入れない基本の推定（列1）の値で、CGO の標準偏差0.33（表4）を掛けた2.615bp は論文の記載（2.615bp）と一致します。要因を加えた列2〜5でも有意と著者らは記しています（p.16）。NYSE の時価総額20%分位未満を除いた列6では2.416（t値2.21）で、列1の係数に対する編集部の比率計算で約30%です。↩
  17. R1 表7（p.18）、p.16〜19（§III.C）。流動性は Amihud（2002）の非流動性指標。流動性の高い半分の差は t値1.31、低い半分は t値6.44、両者の違いは t値4.22（表外）です。↩
  18. R1 表8（p.21）、p.19〜20。流動性の低い半分、1993〜2024年。仲値ベースの差の t値は2.56です。↩
  19. R1 表9（p.22）、表10（p.23）、p.20〜24。分割を経た保有の係数は大きさ0.047（t値0.78）で、両者の差は t値9.49と有意です（分割側の係数の符号は抽出で欠落しており、差から負と読めます）。株価の分析で分割ありの差の t値は1.31です。分割で取得価格が分かりにくくなるという考え方は Birru（2015）によるもので、本稿では原典を確認していません。↩
  20. R1 p.24（§V）、p.4。↩
  21. R1 p.5（脚注5）、p.10、p.11 脚注11。↩
  22. R1 p.8〜10、脚注10、脚注13（p.19）。心理指標は Baker and Wurgler（2006）の投資家センチメント指数です。↩
  23. R5（国税庁 タックスアンサー No.1535「NISA制度」、令和8年4月1日現在法令等）の注2。令和5年までのNISAとジュニアNISAも同様と記載されています。↩
  24. R6（金融庁 NISA特設ウェブサイト「よくある質問」）。↩
  25. R7（日本取引所グループ「投資単位の引下げ」、2026年10月9日更新）。↩
  26. R8（東京証券取引所「投資単位の引下げに係るご検討のお願い」東証上場第28号、2026年7月28日）、R9（同 別紙1「要請後の株式分割の実施状況」）。直近1年は2025年7月1日〜2026年6月30日で、外国株・TOKYO PRO Market・REIT を除く集計です。↩
  27. R11（Andries, Bonelli and Sraer, 2025年5月の著者公開版）p.1（要旨）、p.3、p.4〜5、p.9（対象の証券会社がフランスの会社であること）。2018年1月にアドバイザー用の画面から平均取得価格と含み損益の表示を削除し（顧客用の画面は不変）、週1〜隔週に連絡を取る顧客と頻度の低い顧客を差の差で比べたもので、前者の PGR/PLR は1.5から1.1に下がりました。掲載誌（Review of Financial Studies, 2025年）の版は未確認です。↩

参考文献​（2026年11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。