マーケット・アノマリーとは？意味と試験で問われるポイント｜証券アナリスト2次・ポートフォリオ・マネジメント｜証券アナリスト試験

ひとことで言うと

マーケット・アノマリーとは、CAPMなどの伝統的モデルで説明できない、規則的な超過リターンのパターンのことです。
代表例は小型株効果・バリュー効果・モメンタム・低ボラティリティ効果などで、モデルに対してアルファ（α）が残る形で現れます。
解釈には「モデルが見落としたリスクへの報酬」とする説と「投資家の非合理性による価格のゆがみ」とする説があります。

この記事では、証券アナリスト2次「ポートフォリオ・マネジメント」の学習ポイントのひとつ「伝統的モデルとアノマリー」について、意味と試験で問われやすいポイントを解説します。

分野	2次証券分析とポートフォリオ・マネジメント／ポートフォリオ・マネジメント
大分類	(8) 行動ファイナンスの意義と応用
協会の学習ポイント	伝統的ファイナンス理論による資産価格評価モデルとマーケット・アノマリーの関係について理解する。

マーケット・アノマリーとは

伝統的ファイナンス理論では、投資家は合理的で市場は効率的と考え、期待リターンはリスクによって決まるとします。その代表がCAPMで、個別資産の期待リターンは市場ポートフォリオに対するベータだけで説明されます。ところが実際のデータを調べると、ベータでは説明できない規則的なリターンの差が繰り返し見つかってきました。これがマーケット・アノマリー（市場の変則性）です。

アノマリーはアルファとして現れる

あるモデルでリターンを回帰したとき、モデルが正しければ切片（アルファ）はゼロになるはずです。特定の特性（小型、割安、過去の上昇など）で銘柄を選んだポートフォリオに、統計的に有意なアルファが残るならば、それはそのモデルに対するアノマリーです。つまりアノマリーは「どのモデルに対してのアノマリーか」という相対的な概念で、モデルに新しい要因を加えると説明できてしまうこともあります。

2つの解釈

リスク要因説（合理的説明）は、アノマリーのリターンは、CAPMが捉えていない別のリスク（たとえば財務的な困難に陥るリスク）への正当な報酬だと考えます。この考え方から、小型株やバリュー株のリターンを要因として取り込んだマルチファクター・モデルが発展しました。一方、行動ファイナンス説は、投資家の過剰反応・過小反応などのバイアスで価格がゆがみ、裁定の限界のために解消されないと考えます。たとえばバリュー効果は、業績不振企業への悲観の行き過ぎ（過剰反応）が後に修正されるものとも解釈できます。

このほか、データを何度も探すうちに偶然見つかったパターン（データ・マイニング）である可能性や、公表後に投資家が利用して効果が弱まる可能性も指摘されます。また、効率的市場仮説の検証は必ず何らかの資産価格モデルとの結合仮説の検証になるため、アノマリーが見つかっても「市場が非効率」なのか「モデルが誤り」なのかは区別できない点も重要です。

押さえておきたい公式

R_i − R_f ＝ α_i ＋ β_i（R_M − R_f）＋ ε_iCAPMが成り立てば α_i ＝ 0。有意な α が残ればCAPMに対するアノマリー

主なアノマリー	内容
小型株効果（規模効果）	時価総額の小さい銘柄のリターンがベータで説明されるより高い
バリュー効果	PBRやPERが低い割安株のリターンが高い
モメンタム	過去数か月〜1年程度のリターンが高い銘柄が、その後も相対的に高い
リバーサル	長期間大きく下落した銘柄が、その後に相対的に上昇しやすい
低ボラティリティ効果	リスクの低い銘柄のリスク調整後リターンが高い（高ベータ株が報われにくい）
カレンダー効果	1月効果など、特定の時期にリターンが偏る

具体例で確認

割安株を集めたポートフォリオの年率リターンが9％、安全資産利子率が1％、市場ポートフォリオのリターンが6％、このポートフォリオのベータが1.2だったとします。

CAPMによる要求リターン：1％＋ 1.2 ×（6％ − 1％）＝ 7％
アルファ：9％ − 7％＝ ＋2％

この＋2％が統計的に有意に残るなら、CAPMではバリュー効果を説明できないことになります。ところが、バリュー・ファクター（HML）を加えた3ファクター・モデルで回帰し直すと、アルファがほぼゼロになることがあります。この場合、「CAPMに対してはアノマリーだが、3ファクター・モデルではリスクへの報酬として説明できる」と整理できます。

試験で問われやすいポイント