この​記事で​分かる​こと

  • 米国の機関投資家が、平均して正の超過リターンが出る決算発表の前に、発表銘柄の純買い（買い−売り）を通常時より減らしていたという研究の結果と、その大きさ
  • 保有銘柄1つの決算時の急落に、投信の投資家が資金の引き揚げで反応する「保有銘柄レベルの資金の感応度」と、資金が不安定なファンドほど発表前の純買いを大きく減らすという証拠の読み方
  • 運用会社・年金などの委託者・販売会社が、成績報告と運用評価の設計を点検する手順（架空の設例つき）

想定読者：運用会社のポートフォリオ・マネジャーと商品企画、年金基金・ゲートキーパーの運用評価担当、投信の販売会社の企画担当、上場企業のIR担当
前提知識：投資信託の資金流出入と、アクティブ運用の超過リターンの基本（回帰の係数の読み方は本文で説明します）

月次の運用報告会で、委託者から最初に聞かれるのが「先月いちばん下がった銘柄」の説明だった、という経験を持つ運用担当者は少なくないだろう。ポートフォリオ全体の成績が指数を上回っていても、1銘柄の決算後の急落は目立つ。その銘柄の決算発表を控えた週に持ち高を増やすか減らすかは、期待リターンだけでは決まらないのではないか。

Marco Di Maggio、Francesco Franzoni、Shimon Kogan、Ran Xingの論文は、この疑問に米国のデータで答えようとした。機関投資家は決算発表の前に発表銘柄の買いを控え、純買いを通常時より減らしていた。理由の候補として著者らが示したのは、ファンドの投資家が、ファンド全体の成績とは別に、保有銘柄1つの決算時の極端なリターンに反応して資金を引き揚げるという事実である1。

この記事が主に参照する研究

Marco Di Maggio, Francesco Franzoni, Shimon Kogan, Ran Xing（2023）「固有ボラティリティを避ける：個別銘柄のリターンに対する資金の感応度（Avoiding Idiosyncratic Volatility: Flow Sensitivity to Individual Stock Returns）」NBER Working Paper No. 31360

  • 公表：2021年のSSRN稿あり（DOI登録は同年3月。SSRN上の初版公開日は未確認）。参照した版：NBER WP版（2023年6月）。査読：NBER版は未査読。Journal of Financeに掲載予定（in press）2
  • データ：米国の機関投資家の取引記録（Ancerno、1999〜2014年）、決算発表33万9,901件、米国のアクティブ株式投信2,989本（うち取引と照合できた331本）3
  • 方法：決算発表の前後の売買を、発表から離れた日と比べる事象研究と、資金流出入の回帰。簡単な理論モデルによる較正。自然実験などによる因果の識別は行っていない
  • 位置づけ：決算発表プレミアムが残る理由について、新しい取引データで「資金の感応度」という新しい説明を示した研究

決算発表の​前、​機関投​資家は​買いを​控え、​売りを​増やしていた

出発点は、よく知られた決算発表プレミアムである。この論文の標本では、決算発表日に終わる2週間の累積の異常収益率（同じ規模・簿価時価比率・モメンタムの銘柄群に対する超過リターン）が平均75bp、うち発表日だけで19bpだった4。情報に通じた機関投資家なら、発表前に買って取りにいけそうに見える。

実際の売買は逆だった。発表から離れた日の純買い（買い−売り）を基準にすると、機関投資家全体の純買いは発表の10日前から当日まで基準を下回り、前日には基準より、過去6か月の日次の純売買株数の絶対値の平均（以下「平均的な日の純売買」）の約5.5%分少なかった。2週間を通算すると約30%分になる。発表の翌日には純買いが基準を約1.5%分上回るが、失った分は窓の中で取り戻していない。標本期間に機関の資産は増えており、基準の純買いは平均で正である。したがってこの減少は、売りが買いを上回ったことを必ずしも意味しない5。中身を分けると、発表前の10日間は買いが過去6か月比で2.7〜10.1%少なく、前日には売りが7.0%多かった6。

著者らは、この売りが私的な情報によるものではないとみる。決算​サプライズが正・負・ほぼゼロのいずれの銘柄でも発表前の純買いの減少が見られ、投信とヘッジファンドの双方に共通していたからだ。情報の非対称を恐れて取引を手控えたのであれば買いも売りも減るはずだが、売りはむしろ増え、取引の価格インパクトも発表前に高まっていなかった7。

よく​分散した​ファンドが、​なぜ1銘柄の​振れを​嫌うのか

次に著者らは、どの銘柄でより多く売られたかを調べた。決算時の個別リスク（固有ボラティリティ）が1標準偏差高い銘柄では、発表の3日前から当日までの純買いが、平均的な日の純売買の1.6〜2.7%分多く減っていた。一方、市場全体の動きに連動する部分（システマティックな変動）が大きい銘柄では、純買いがむしろやや多い傾向があった（−3日・−2日のみ有意）8。リスクに見合うリターンが悪化したから売った、という説明も成り立ちにくい。超過リターンを固有の変動で割った情報レシオ（年率）は、発表7日前の0.08から当日の0.28へ上がり、発表から離れた日の0.04を上回っていた9。

ここに謎がある。米国の株式投信は平均で約94銘柄を持ち、1銘柄の決算の振れが四半期の成績に与える影響はわずかなはずだ10。著者らが示した答えは、ファンドの投資家が個別の保有銘柄を見ているという点である。取引記録と資金データを照合できた米国の投信331本で、前の四半期の保有銘柄の決算時リターンのばらつき（標準偏差）が1標準偏差（2.6%）大きいと、翌四半期の資金流出入の比率が0.47%低かった。過去の成績を制御したうえでの結果で、ファンド全体の四半期リターンが1標準偏差（−11.1%）悪いときの比率の低下1.29%の3分の1を超える大きさだという11。発表前にその銘柄を買い増していたファンドほど、この流出の反応は強かった12。

反応の形を見たのが図1である。標本を2,989本に広げ、保有銘柄の決算時リターンを分位ごとに説明変数にすると、下位（最下位の銘柄〜25パーセンタイル）は正、上位（75パーセンタイル〜最上位の銘柄）は負の係数になり、中央値は有意でなかった。両端の極端な値に資金が反応する形である。全分位を同時に入れると、統計的に有意に残ったのは最下位の銘柄だけだった13。

図1 保有銘柄のどの分位に資金が反応したか図1　保有銘柄のどの分位に資金が反応したか決算時リターン1標準偏差あたりの翌四半期の資金（bp）最下位の銘柄＋39.75パーセンタイル＋39.210パーセンタイル＋39.725パーセンタイル＋24.5中央値−4.2（有意でない）75パーセンタイル−24.790パーセンタイル−35.795パーセンタイル−35.2最上位の銘柄−14.2正：その銘柄が上がるほど資金が入る負：その銘柄が上がるほど資金が入らない
米国の​アクティブ​株式投信2,989本​（1999〜2014年）の​四半期の​資金​（bp）を、​前の​四半期の​保有銘柄の​決算時​（発表日と翌日）の​リターンの​各分位に、​1つずつ​回帰した​係数​（説明変数は​標準化。​過去の​成績・​ファンドの​属性・​四半期固定効果を​制御）。​正の​係数は​「その分位の銘柄の下落ほど流出」、​負の​係数は​「その分位の銘柄の大きな上昇ほど流出」を​意味し、​両端の​極端な​値に​資金が​反応する​形を​示す。​全分​位を​同時に​入れると​有意に​残るのは​最下位の​銘柄だけ​（26.7bp）。​中央値以外は​5%水準以上で​有意。​出所：R1（p.59 表4 (2)〜(11)）の​数値を​基に​大手町​プレップ​作成。

影響は資金にとどまらない。最下位の銘柄の決算時リターンが1標準偏差低いと、運用者が退任する確率が0.29〜0.52%ポイント高かった（単独の回帰では10%水準、全分位を入れた回帰では5%水準）14。月次の資金で見ると、最下位の銘柄の決算時リターンが下位5分位に入った翌月から資金は9bp少なく、4か月目には12bp少なくなり、7か月目まで有意だった。そうした経験をした投信は、2四半期後の決算期に発表前の売りを強めていた15。

資金が​不安定な​ファンドほど、​発表前の​純買いを​大きく​減らす

投資家の資金引き揚げを避けるための売りなら、引き揚げられやすいファンドほど純買いを大きく減らすはずだ。著者らは、過去の月次の資金流出入の振れ（標準偏差）でファンドを分けて確かめた。図2がその両端の比較である。

図2 決算発表の前日の売買の偏り図2　決算発表の前日の売買の偏り通常時との純買いの差。負は通常時より少ない単位：日次の純売買株数の絶対値の平均に対する%機関投資家の全体−5.5%投信：資金の振れ 最小5分位−4.3%投信：資金の振れ 最大5分位−9.5%HF：資金の振れ 最小5分位＋12.2%HF：資金の振れ 最大5分位−42.3%0
決算発表の​前日の​機関投​資家の​純買い​（買い−売り）が、​発表から​離れた​日の​水準と​比べて​どれだけ​違ったか。​単位は​日次の​純売買株数の​絶対値の​平均に​対する%​（全体は​過去6か月の​平均、​ファンド別は​各ファンドの​当該銘柄の​全取​引日の​平均）。​基準の​純買いは​平均で​正の​ため、​負の​値は​売りが​買いを​上回った​ことを​必ずしも​意味しない。​「資金の振れ」は​投信が​過去1年、​ヘッジファンド​（HF）が​過去2年の​月次の​資金流出入の​標準偏差で、​5分位に​分けた​両端を​示した。​標本は​米国の​Ancernoの​取引データ​（1999〜2014年。​投信の​照合は​1999〜2010年の​331本）。​出所：R1（p.14 図2、p.38・p.40 図6）の​数値を​基に​大手町​プレップ​作成。

ヘッジファンドでは差が大きい。資金の振れが1標準偏差大きい運用会社は、発表前日の純買いが、各ファンドのその銘柄の平均的な日の純売買の22.8%分多く減り、翌日には13.4%分多く増えていた。5分位の両端で見ると、資金の振れが最も大きい群は前日の純買いが通常時より42.3%分少なく、最も小さい群は通常時を12.2%分上回り、通常時との差の向きが逆だった。投信では差が小さく、資金の振れが最も小さい群でも通常時より4.3%分少なく、最も大きい群は9.5%分少なかった16。ロックアップや解約予告の期間が短い、設定が新しい、直近の成績が悪いといった、投資家に引き揚げられやすい条件を合わせた指標でも、ヘッジファンドは同じ方向の結果だった17。

プレミアムと​資金流出の​釣り合い：論文の​較正を​数字で​追う

著者らのモデルでは、リスク中立の運用者が運用報酬（運用資産に比例）を最大にするよう、発表前の売買額を決める。最適な売買額の向きは、プレミアムで資産が増える効果（ファンド全体の成績に資金が反応する分を含む）と、保有銘柄の決算時の振れで資金が流出する効果の差で決まる。取引コストは売買の量を変えるだけで向きは変えず、ファンド全体の成績への資金の反応はむしろ買いを強める、というのがモデルの含意である18。

論文は推定値を当てはめ、買う誘因を0.0084、買わない誘因を0.112と計算した（表1）。抑止は誘因の約13倍で、モデルは発表前の買い控えを予測する。ただし後者に使った保有銘柄レベルの感応度（1.541）は10%水準でしか有意でなく、プレミアムには上限の75bpを使っている。より保守的に、最下位の銘柄の大きな下落への反応から計算しても抑止は0.0234で、誘因の約2.8倍だった19。

表1　論文の較正（式14の分子）を数字で追う

表は横にスクロールできます →

項目計算値読み方
買う誘因 αe(1＋ρ)0.0075×(1＋0.116)0.0084発表前2週間のプレミアム75bp（上限）と、ファンド全体の成績への資金の反応
買わない誘因 σ²η0.073×1.5410.112保有銘柄の決算時の振れに対する資金の反応（η は10%水準で有意）
保守的な抑止0.2×0.1170.0234最下位銘柄が最下位5分位に入る確率×流出の反応
抑止÷誘因—13倍（保守的 2.8倍）1倍を超えると、モデルでは買い控え・売りが最適
誘因と釣り合う η0.0084÷0.0730.115推定値1.541の7.4%。投資家の反応がこの値を下回れば、モデル上は買いが最適になる
保守的な抑止と釣り合う ρ0.0234÷0.0075−10.116の約18.3倍論文は「17倍を超えないと逆転しない」と書く（差の理由は未確認）
ρ は​ファンド​全体の​成績への​資金の​感応度、​η は​保有銘柄​レベルの​感応度、​σ² は​決算時​リターンの​振れ​（論文は​銘柄間の​標準偏差の​平均0.073を​用いる）。​値は​単位の​ない​比率で、​売買額1単位あたりの​期待される​資産の​増減を​表す。​「釣り合う η」​「釣り合う ρ」と​倍率は、​論文の​掲載値に​よる​編集部の​再計算​（ρ の​倍率は​約18.3倍。​論文は​17倍超と​記載）。​出所：R1（p.26 式14、​p.29〜31、​p.58 表3）の​数値を​基に​大手町​プレップ​作成。

表1の「釣り合う η」は、投資家の反応の強さが推定値の7.4%（約0.115）を下回れば、モデル上は買いが最適になることを示す。逆に言えば、結論は投資家の反応の強さに大きく依存している。最後に著者らは、発表前に最も売られた5分位の銘柄の発表日の異常収益率が0.27%で、最も買われた5分位の0.07%より大きかったことを示した。機関の買い控えがプレミアムの残る一因かもしれないが、著者ら自身がこれは因果を示すものではないと書いている20。

研究の​対象と​限界

結果は米国の株式市場と米国のアクティブ株式投信・ヘッジファンドについてのもので、期間は1999〜2014年（投信の取引の照合は2010年まで）である。投資家が個別銘柄を見られる前提として、著者らは、米国の投信は保有銘柄を四半期末から10日または60日以内に開示すると説明し、標本の2,989本中2,438本が保有を月次で公表していたことを挙げている。開示制度の一次資料は本稿では確認していない（脚注10）。

著者らは、投資家がなぜ個別銘柄に反応するのか（運用者の技能を推し量るためか、目立つ出来事に注意が向くためか）を特定しておらず、モデルでは反応を所与としている。ヘッジファンドは個別ファンドの保有データが無く、保有銘柄レベルの資金の反応そのものは投信でしか確かめられていない21。逆選択や価格インパクト、資金の時期の分析の一部は付録にあり、本稿は本文の記述に依拠した。

決算発表プレミアム自体は古くから知られた現象で、Frazzini and Lamont（2007）はその大きさと、注意を引かれた個人投資家の買いとの関係を示した22。Barberらの研究（2013）は、プレミアムが米国以外にもあり、データが十分な20か国のうち9か国で有意に正で、発表時に固有の変動が大きく増える国ほど強いと要約している23。本研究は「機関は発表前に売り、個人は買う」という構図に、機関側の理由を与えた位置づけになる。

大手町​プレップの​考察：成績の​伝え方が​売買を​変える

以下は編集部の推論であり、論文が検証したものではない。この研究の示唆は、運用者の売買が期待リターンとリスクだけでなく、「投資家に何が見え、どう評価されるか」に左右されうるという点にある。分散の効いたポートフォリオで1銘柄の急落が成績に与える影響は小さくても、報告や評価の場でその銘柄が強調されれば、運用者にとっては資金や地位のリスクになる。その結果、平均的には得をするはずの持ち高を避けるなら、費用を負うのは最終的にファンドの投資家自身である。

運用者の報酬が運用資産の増減に強く連動するという研究（ファンドマネジャーの​報酬は​成績と​資金流入の​どちらで​決まるのか）と合わせて読むと、資金の流出を避ける誘因は運用会社の収益と個人の処遇の両方を通じて働くと考えられる（仮説）。

日本の​実務への​応用

日本では、投資信託委託会社は計算期間の末日ごとに、知れている受益者へ運用状況の情報を提供しなければならない（投資信託及び投資法人に関する法律第14条）24。法定の情報提供のほかに、月次の運用報告や販売会社向けの説明で個別銘柄の寄与を示す運用会社もある。日本の投資家が個別銘柄の決算時の急落にどの程度資金で反応するかは、本稿の調査では研究も統計も確認できていない。以下の応用は、米国の結果を手掛かりにした編集部の提案である。

運用会社のポートフォリオ・マネジャーにとっては、決算期の持ち高の調整が、銘柄の見通しによるものか、報告で目立つことを避けるためのものかを区別して記録することが出発点になる。後者が多いなら、ポートフォリオ​構築の​プロセスのどこかで期待リターンを手放している可能性がある。年金基金など委託者の側では、投資方針書や評価基準で、個別銘柄の損失を単独で評価の材料にしていないかを点検できる。トラッキングエラーや情報レシオのようなポートフォリオ全体の指標で評価すると決めているのに、報告会の議論が最悪銘柄に集中するなら、運用者の売買に評価基準と違う誘因を与えうる。

販売会社にとっては、投信の資金流出を予測するときに、ファンド全体の成績だけでなく、顧客の目に触れる個別銘柄の急落を説明変数の候補にする意味がある。上場企業のIR担当にとっては、決算発表の直前に機関投資家の売りが出ても、それが自社の見通しへの評価とは限らないという読み方の材料になる。ただし、日本の機関投資家で同じ傾向があるかは確かめられていない。

学習用の​設例：発表前に​10億円買うと​資産は​どう​動くか

学習用の設例（架空）

  • 純資産1,000億円の国内株式アクティブ投信。決算発表の10日前に、発表銘柄を純資産の1%（10億円）追加で買うかを検討する
  • プレミアム、ファンド全体の資金の感応度0.116、保有銘柄レベルの抑止（0.112または保守的な0.0234）は、論文の米国の推定値をそのまま当てはめる（日本で同じ値が成り立つかは確かめられていない）
  • 取引コストは除く。運用会社の報酬は純資産の年1.1%と置く
図3 設例：発表前に10億円買うと資産はどう動くか図3　設例：発表前に10億円買うと資産はどう動くか純資産1,000億円の投信（架空）、期待値、単位：万円論文の較正（75bp・抑止0.112）増える分 ＋837万円減る分 −11,249万円差し引き −10,412万円保守的な抑止（0.0234）増える分 ＋837万円減る分 −2,340万円差し引き −1,503万円前日だけ・保守的な抑止増える分 ＋212万円減る分 −2,340万円差し引き −2,128万円投資家が個別銘柄に反応しない増える分 ＋837万円減る分 なし差し引き ＋837万円
学習用の​架空の​投信​（純資産1,000億円）が​決算発表の​10日前に​発表銘柄を​純資産の​1%​（10億円）​追加で​買う​場合の、​純資産の​変化の​期待値。​「増える分」は​プレミアム×（1＋ファンド全体の資金の感応度0.116）、​「減る分」は​保有銘柄​レベルの​資金流出​（論文の​較正の​抑止0.112、​または​保守的な​推計0.0234）を​10億円に​掛けた​編集部の​計算。​取引コストは​除く。​米国の​1999〜2014年の​推定値を​そのまま​当てはめた​もので、​日本の​投信で​同じ値が​成り​立つとは​確かめられていない。​出所：R1（p.30〜31）の​較正値と​学習用の​仮定に​基づき大手町​プレップ​作成。

論文の較正をそのまま当てはめると、10億円の買いで増える資産は837万円にとどまり、資金流出で減る資産の期待値は1億1,249万円になる。差し引き−1億412万円で、運用会社の報酬にすると年114.5万円の減少にあたる。保守的な抑止を使っても差し引き−1,503万円である。発表前日だけ持つ場合は増える分が212万円に縮むため、同じ抑止で差し引き−2,128万円とさらに不利になる。一方、投資家が個別銘柄に反応しないなら差し引き＋837万円となり、買うことが合理的になる。

この設例で読み取るべきは金額そのものではない。結論を左右しているのが、銘柄の期待リターンではなく「投資家の反応の強さ」という、運用者の外にある要因だという点である。委託者や販売会社が成績の伝え方を変えれば、この係数は変わりうる（仮説）。

明日から​使える​確認項目

  1. 運用者向け：直近4四半期の決算発表の10日前から前日までの売買を銘柄ごとに抜き出し、売りや買い控えの理由を「見通しの変化」「リスク量の調整」「報告・評価への配慮」に分けて記録する。3つ目が理由の売りが続くなら、投資委員会で取り上げる。
  2. 委託者・ゲートキーパー向け：運用報告会の議事録で、個別銘柄の損失に割いた質問の数と、ポートフォリオ全体の超過リターン・リスク指標に割いた数を数える。評価基準に書いていない観点で運用者を評価していないかを確かめる。
  3. 委託者向けの質問：「決算発表を控えた銘柄の持ち高を、発表前に意図して減らす方針はあるか。あるなら、その判断で手放した期待リターンをどう見積もっているか」。
  4. 販売会社向け：投信ごとの月次の資金流出を、ファンド全体の成績に加えて「最下位の組入銘柄の決算月のリターン」で説明できるかを、自社データで確かめる。論文では反応が数か月かけて現れたため、1〜7か月後まで見る。
  5. 上場企業のIR担当向け：決算発表前の数日間に機関投資家の売りが目立った回を記録し、発表後の買い戻しの有無と合わせて見る。売りの理由を自社の見通しへの評価と即断しない。

よく​ある​質問

決算発表の​前に​機関投​資家が​売るのは、​悪い​決算を​事前に​知っているからですか。

この​研究の​標本では、​決算​サプライズが​正・負・​ほぼゼロの​いずれでも、​発表前に​純買いが​通常時より​減っていました。​著者らは、​私的な​情報では​説明しに​くいと​解釈しています。​ただし負の​サプライズの​銘柄では​減り方が​やや​大きく、​情報が​全く​関係ないとまでは​言えません。

日本の​投信でも、​1銘柄の​急落で​解約が​増えるのですか。

本稿の​調査では、​日本の​データで​同じ​ことを​確かめた​研究は​確認できていません。​米国の​研究は、​保有銘柄の​開示が​頻繁である​ことを​前提に​しています。​日本で​当ては​まるかは、​各社の​資金データで​確かめる​必要が​あります。

まとめ

Di Maggioらの研究は、米国の機関投資家が決算発表の前に発表銘柄の買いを控え、純買いを通常時より減らしていたことを示した。理由の候補は、投信の投資家が保有銘柄1つの決算時の極端なリターン、とくに最下位の銘柄に反応して資金を引き揚げることで、資金が不安定なファンドほど発表前の純買いの減少が大きかった。モデルの較正は抑止が誘因を大きく上回ることを示すが、投資家の反応の推定値には幅がある。日本で使えるのは結論そのものより、成績の伝え方と評価の仕組みが運用者の売買を変えうるという視点である。

次に​読む

脚注

  1. R1（NBER WP 31360, 2023年6月）p.2（要旨）、p.3〜6（序論）。ページはPDFの物理ページ（序論以降、論文に印刷されたページ番号＋2）。↩
  2. 初版はSSRN 3786363（Crossref上のDOI登録日 2021年3月18日。SSRNの掲載ページは閲覧時に開けず、SSRN上の日付表示は未確認）。NBER版の謝辞にCICF 2021・CIFFA 2021・AFA 2023での報告が記されている（R1 p.1）。2022年12月29日付の稿が米国経済学会（ASSA）2023年大会のプログラムに掲載されている。Swiss Finance Instituteの業績ページ（2025年11月10日付）はJournal of Financeに掲載予定（in press）としているが、掲載版の本文は確認していない。本稿の数値はすべてNBER版による。↩
  3. R1 p.11〜12（第3節）。取引データはAbel Noser（旧Ancerno）が機関投資家の取引コスト分析のために集めたもので、年金・投信・ヘッジファンドを含む。ヘッジファンドの運用会社は99社。取引と照合できた投信331本は1999〜2010年で、平均よりやや大きい。↩
  4. R1 p.3（序論）・p.49（図1）。異常収益率はDGTW（Daniel, Grinblatt, Titman and Wermers）の方法で、規模・簿価時価比率・モメンタムの似た銘柄群のリターンを差し引いたもの。↩
  5. R1 p.14〜15（第4.1節、図2 Panel A）。基準は発表日の前後20営業日の外の日。単位は過去6か月の日次の純売買株数の絶対値の平均に対する%（式(1)）。機関の資産の増加で基準の純買いは平均で正（p.14）。↩
  6. R1 p.15（図2 Panel B・C）。買い・売りそれぞれの過去6か月の平均と比べた%。↩
  7. R1 p.15〜17（図3・図4）。サプライズはアナリスト予想（IBES）との差で上位25%を正、下位25%を負、その他を驚きなしとした。負のサプライズの銘柄では純買いの減少がやや大きい。逆選択と価格インパクトの分析は付録（図A5・A6）にあり、本稿は本文の記述による。↩
  8. R1 p.18〜20（第5.1節）・p.57（表2）。固有の変動は決算発表日と翌日のリターンを4ファクター（市場・規模・バリュー・モメンタム）で分け、過去5年の残差の標準偏差で測る。固有の変動の係数は−3日〜0日で−0.016〜−0.027（5%または1%水準で有意）。システマティックな変動の係数は−3日・−2日に0.010・0.014（10%・5%水準）で、−1日・0日は有意でない。↩
  9. R1 p.20〜21（第5.2節、p.54 図5 Panel B）。DGTWで調整した累積の異常収益率に基づく年率の情報レシオ。Sharpe比を使っても同様という。↩
  10. R1 p.21（平均約94銘柄）。保有銘柄の開示は、第2・第4四半期末がN-CSRで期末後10日以内、第1・第3四半期末がN-PORTで60日以内と論文は説明している（p.5脚注6、p.22）。2,989本中2,438本がMorningstarで保有を月次で公表していた（同）。米国の制度の一次資料は本稿では確認していない。↩
  11. R1 p.29（第6.2節）・p.58（表3 (1)）。係数は−0.178（5%水準）。資金は運用会社単位の四半期の純流入を、期首の純資産×（1＋当期リターン）で割った比率（p.27 式(15)、p.28 の説明）。0.47%と1.29%はこの比率の差。−0.47%は論文の表記で、係数と標準偏差（2.6%）の積は−0.463%になる（丸めの違い）。ファンド全体の感応度0.116は付録表A13による（本稿は付録を確認していない）。↩
  12. R1 p.29（表3 (2)）。発表前10日の売買（各銘柄の平均的な売買量で割った値）との交差項は−0.114（5%水準）。この式では標準偏差の単独の係数は有意でない。↩
  13. R1 p.30〜33（第6.4節）・p.59（表4）。2,989本・6万1,881ファンド四半期。単独の回帰の係数（1標準偏差あたりbp）は最下位の銘柄39.7、25パーセンタイル24.5、中央値−4.2（有意でない）、75パーセンタイル−24.7、最上位の銘柄−14.2。全分位を入れた回帰では最下位の銘柄26.7（1%水準）だけが有意。↩
  14. R1 p.33・p.60（表5）。退任のダミー変数（0か1）への係数は単独の回帰で−0.0029（10%水準）、全分位を入れた回帰で−0.0052（5%水準）。確率の絶対差のため%ポイントで示した（論文本文は「0.29% to 0.52%」と表記）。分布の他の分位との関係は資金ほど明瞭でないと著者らは書く。↩
  15. R1 p.33〜36（第6.5節）。月次の閾値は−23.1%、四半期の分析では−30.7%（いずれも最下位の銘柄の決算時リターンの下位5分位）。月次の結果は付録表A20、学習の結果は付録表A21による（本稿は付録を確認していない）。3・4四半期後の効果は小さく有意でない。↩
  16. R1 p.37〜40（第7節）・p.55（図6）・p.61（表6）。ヘッジファンドの資金の振れは過去2年、投信は過去1年の月次の資金の標準偏差。ヘッジファンドの特性はTASS・CISDM・HFRの運用会社単位の資産加重平均。ヘッジファンドの前日の係数は−0.228（t値−6.38）。投信では資金の振れ1標準偏差で−2日・−1日に純買いが1.8%・2.1%分多く減る（5%水準）。単位は各ファンドのその銘柄の日次の純売買株数の絶対値の平均に対する%（式(2)）。↩
  17. R1 p.38〜39（付録表A22）。ロックアップ期間・解約予告期間・解約の頻度・設定からの年数・過去1年の成績を標準化して合成した指標で、1標準偏差あたり−2日・−1日に純買いが10.5%・12.6%分多く減る。↩
  18. R1 p.23〜27（第6.1節、式(9)〜(14)）。Gârleanu and Pedersen（2013）の枠組みを簡略化したモデル。運用者はリスク中立、報酬率は一定と置く。↩
  19. R1 p.30〜31（第6.3節）。保有銘柄レベルの感応度1.541は表3 (3)（p.58）の係数で10%水準。σ²の推定値として、決算時2日間の銘柄間の標準偏差の平均0.073を用いている。保守的な推計0.0234は、最下位の銘柄が下位5分位に入る確率0.2と、その場合の流出の反応0.117の積（付録表A14）。誘因・抑止・倍率の再計算は表1の注のとおり。↩
  20. R1 p.41〜42（第8節）。売買は発表前10日の機関の純売買を発行済株式数で割った値で5分位に分けた。序論（p.7）は差を「約0.21%」と書くが、本文の0.27%と0.07%の差は0.20%で、丸めの違いと考えられる。表7はNBER版のPDFに含まれていないため、本文の数値を用いた。↩
  21. R1 p.22（第6節、投資家の反応の理由は今後の研究に委ねる）、p.7脚注7（ヘッジファンドの個別ファンドの保有データが無い）。↩
  22. R2 p.2（要旨）・p.3（序論）。月次の戦略で年7〜18%の超過リターン、プレミアムの高い銘柄で個人投資家の推計上の買いが最も多いとする。1927年以降の米国株のデータ。↩
  23. R3の要旨（EconPapersの書誌ページ）による。本文は確認しておらず、日本が有意な9か国に含まれるかは確認できていない。↩
  24. 投資信託及び投資法人に関する法律第14条第1項（e-Gov法令検索、2026年11月6日に条文を取得）。提供の期日・内容は内閣府令で定める。適格機関投資家私募で約款に定めがある場合などの例外がある。↩

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。