先物外国為替市場の予測性についての一考察
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(2) 先物外国為替市場の予測性についての一考察 踏まえた上で、先物外国為替市場の予測性について分析を行う。先進工業国通貨 と新興国通貨の取引規模の違いが市場の予測性に与える影響について、先行研究 で示されている先物外国為替市場の予測する力が小さいことの原因を、分析結果 を用いて考察することは意義があるものと思われる。 この考えより、本稿では先進工業国同士と先進工業国と新興国との通貨ペアに よって市場の予測性を検証している。先進工業国と新興国の違いが、市場の予測 性にどのような影響をもたらしているのかを検証し、流動性が確保されているこ とは市場効率性にもたらす影響にプラスであると考えられているが、プラスの影 響が導かれず、市場が観測する予測性を損なわせている原因についても先行研究 と本稿での比較分析を行った結果を交え言及する。 外国為替市場について、アメリカドルに対し、先進工業国として先行研究で扱 われるサンプルデータ５カ国、イギリスポンドに対し、先進工業国５カ国にアメ リカを加えた６カ国に、さらに先行研究と異なる部分として、アメリカドルおよ びイギリスポンドに対して、インドネシア、インド、タイの３カ国を新興国とし て加えて一般最小二乗法によって検定をおこなっている。検定の結果、先物外国 為替市場の予測性と通貨ペアの取引規模について同方向の関係が確認されず、ま た先進国と新興国を比べると、新興国のほうが予測に優れているという結果に なった。本稿では検定が棄却される原因として、市場の予測性を損なう原因とし て、外部要因によるところが大きいという見解を持つものである。 以下Ⅱ章では Fama（１９８４）および Froot and Frankel（１９８９）を中心にカバー 付き金利平価およびフォワードレートの不偏性仮説による先物外国為替市場の予 測力に関する先行研究をサーベイする。Ⅲ章では外国為替市場の効率性を乱して いる原因に関して見解を述べる。Ⅳ章では近年のサンプル期間および各国のサン プルデータを用いてフォワードレートの不偏性仮説について検証と分析をおこな う。. Ⅱ 先行研究のサーベイ 先物外国為替市場の効率性を検定する方法として、主に①カバー無し金利平価 （ Uncovered Interest Parity、以下 UIP と表記）による実証研究、②先物不偏性 仮説（ Forward Rate Unbiasedness Hypothesis、以下 FRUH ）の実証研究の２つ ９６.
(3) 高 橋 和 秀 がおこなわれている。UIP とは将来のスポットレートの変化率が対応する期間の 二国間名目金利差に等しいという考えであり、先物不偏性仮説とは効率的市場で はフォワードレートとフォワードレートの満期に対応する期間の将来のスポット レートが合理的な予測値であるという仮説である。いずれも市場に参加する投資 家はリスク中立的であり、かつ合理的期待をおこなうという前提を置いている。 ①と②のそれぞれの考えと仮説を検証するための回帰式は、 d. f. ＝α＋β（it，t＋k−it，t＋k） ＋εt，t＋k （St＋k−St）. （１）. （St＋k−St） ＝α＋β（Ft，t＋k−St） ＋εt，t＋k. （２）. d. f. it，t＋k は t ＋ k 期を満期とする t 期時点での国内金利、 it，t＋k である。 は t ＋ k 期を 満期とする t 期時点での海外金利とする。また St は t 期時点でのスポットレート、. Ft，t＋k は t ＋ k 期満期の t 期フォワードレートとし、St と Ft，t＋k の数値は為替レー トの値を自然対数値化したものである。回帰式のパラメーターとして用いるαは 回帰結果の推定される定数項であり、βは推定される回帰係数とする。εt，t＋k は. t 期から t ＋ k 期までの間の誤差項であり、リスク中立的な前提を置く場合、誤 差項はホワイトノイズと仮定される。（１）式について、右辺第２項の変数は内外 の金利差であり、 （２）式について右辺第２項の変数はフォワードプレミアム率で ある。UIP は間接的に、また FRUH は直接的に、フォワードレートが将来のス ポットレートの合理的な予測値であるという同一の主張を持つ。UIP の間接的に フォワードレートは将来のスポットレートの合理的な予測値であるという主張 は、為替市場におけるカバーつき金利平価（ Covered Interest Parity、以下 CIP ） という考えと密接な関係があることによる。CIP とは国内外の金利差がフォワー ドプレミアム率に等しいという仮説であり、 d. . f. （３）. it，t＋k−it，t＋k ＝Ft，t＋k−St. で提示される。 （３）式では、用いている変数が全て同時点において既知であるこ とから、フォワードレートを決定する際の最も単純な理論値として扱われ、常に 正しいと中窪（２０００）が述べている ２）。この式を変数 id について解くと次式が得 ２） （３）式を４週、１３週、２６週、５２週で回帰分析すると、それぞれの決定係数がアメリカドル−日 本 円 で０.３８９、０.９６７、０.９９１、０.９７８、イ ギ リ ス ポ ン ド − ア メ リ カ ド ル で０.２６３、０.２６６、 ０.９２６、０.９７７となった。フォワード契約の期間が長いほど、金利差に基づいた価格に決定して いる。. ９７.
(4) 先物外国為替市場の予測性についての一考察 られる。 . d. f. （４）. it，t＋k＝Ft，t＋k−St＋it，t＋k. これは、国内の金利がフォワードプレミアム率と海外の金利の和に等しいこと を提示している。CIP と UIP が成立すると想定した場合、内外の金利差を通じ て、フォワードプレミアム率とスポットレートの変化率が等しくなることになる ので、UIP は間接的にフォワードレートが将来のスポットレートの予測値である という主張を持っていると考えられる。 UIP 仮説および FRUH が正しいならば、（１）式および（２）式のαはゼロ近傍 かつβは１をしめす。つまり（１）、（２）式の検定における帰無仮説および対立仮 説は次のようになる。 H０：β＝１，α＝０ H１：β≠１，α≠０ 先行研究では、βを中心とした検定を行っている。UIP 仮説と FRUH が正しけ れば、帰無仮説は棄却されないので Ft，t＋k ＝ St＋k より、 d. . f. （５）. it，t＋k＝St＋k−St＋it，t＋k. である。この式は国内名目金利による収益は、為替の変動率と海外名目金利によ る収益との和に等しいことになる。仮に現時点で（４）式が等号ではなく不等号で あるならば、市場に無リスク収益機会が存在することになる。しかし、効率的市 場においては、一定の値への収束をもたらす市場裁定行動によって、超過的な収 益は消失し、不等号は等号になり、（５）式は満たされる。 UIP 仮説と FRUH に関する多くの実証研究では、フォワードレートが将来のス ポットレートの合理的な予測値であるという仮説について、その見解が分かれて いる。一般最小二乗法を用いた研究 ３）では、それぞれの変数にかかるβの値が. UIP 仮説および FRUH の主張するβ＝１から大きく外れる上、その符号が負であ ることを示している。βの符号が負であることは、 （２）式より、フォワードプレ ミアムが負であるならば、スポットレートの変化率が正である傾向があることを 指している。市場が合理的であるならば、市場参加者によってリスクフリーな収 ３）Fama（１９８４） ，Froot and Frankel（１９８９）があげられる。先物外国為替市場の予測性に関して は、両論文がその後の中心となっている。. ９８.
(5) 高 橋 和 秀 益機会はすぐに消失するので、一般最小二乗法の結果は、外国為替市場の予測す る能力について疑問を呈する結果である。一般最小二乗法の示した市場の予測す る能力への疑いの原因について、先行研究からの見解は主に２つにわけられる ４）。. Fama、Froot and Frankel、Hodrick（１９８７）によると、フォワードレートと将 来のスポットレートについて（２）式のβは公式 ５）より、 β＝. cov （St＋１−St，Ft−St ） ２ σ（Ft−St ） ２. ＝. σ［ E（St＋１−St ）］ ＋cov［Pt，E（St＋１−St）］ （６） ２ σ（Pt ） ＋σ［ E（St＋１−St ）］ ＋２cov［Pt，E（St＋１−St）］ ２. （ . ）は分散であり、Pt は Pt ＝ Ft − E（ St＋１）で定義 と展開することができる。σ２ されるリスクプレミアムである。また cov［ Pt，E（ St＋１− St ）］はリスクプレミ アムとフォワードレートに対応する期間のスポットレートの変化率との共分散を 示している。 （６）式はリスクプレミアムとスポットレートの期待変化率によって 構成されており、この２つの要素がβの値に影響を与える。Fama はフォワード プレミアムとスポットレートの変化率の関係が負という結果はスポットレート変 化率の分散よりも、二国間での一定ではないリスクプレミアムの方が分散は大 きいため生じているという見解を述べ、もう１つ Froot and Frankel は外国為替 レートの変動の原因が外国為替市場でのノイズによるものであるという見解を示 している。Froot and Frankel は（２）式の平均リスクプレミアムをゼロα＝０とし て仮定した上で、一般最小二乗法による回帰をおこない、エラーの及ぼす影響を 観察した。その結果、負の回帰係数はエラーによるもの ６）という見解をしめし、 回帰期間において市場の予測能力を低下させる外部要因の存在が、スポットレー トの期待変化率の誤差を生じさせていると主張している。この見解は Fama の見 解と逆に、スポットレートの期待変化率の分散がリスクプレミアムの分散よりも 大きいことを述べているのである。この２つの原因について、Mayfield and. Murphy（１９９２）、Wolff（１９８７）、Zhou and Kutan（２００５）が検証を行ってい る。Mayfield and Murphy は UIP について、 ３ヶ月物と６ヶ月物金利をオフショ ４）他に手数料の問題を考えられるが Hodrick の検証で大きな要因ではないと述べられている。また は Engel（１９９６）は自身のサーベイ論文の中で、非合理的投機バブルを原因とする研究もおこな われている事を示している。 Cov（X， Y） ５）βの公式はβ＝ ２ σ（X ） ６）Froot and Frankel は“ R ２決定係数から変動の８４％がノイズである”と述べている。. ９９.
(6) 先物外国為替市場の予測性についての一考察 ア市場での預金レート、および FRF（フランスフラン）、CHF（スイスフラン）、. DEM（ドイツマルク）の月の取引最終日における対 USD（アメリカドル）を用い て ７）、サンプル期間１９７５年１月から１９９０年１０月で検証をおこなっている。外 国為替のリスクプレミアムαはある程度変化していると考え、（１）式より、次の ように表している。 j. α＝αt，t＋k j t， t＋k. α. j. j. d. f. j. ＝St＋k−St ＋ （ it，t＋k−it，t＋k）＝δiλt，t＋k （７）. j. α t， t＋k は t 期から t ＋ k 期までの通貨 j のリスクプレミアム、i は預金金利を表し j. ている。また CAPM よりδt は通貨 j の預金資産ベータの差、λ t，t＋k は t 期から. t ＋ k 期までの金利のリスクプレミアム ８）とする。次に（７）式を１階のテーラー 展開をおこなった次の式を回帰式として用いている。 j. j. d. f. （８）. （St＋k−St ） ＝φ＋ηt＋μi＋β（it，t＋k−it，t＋k） ＋εt＋k. . j. j. ηt＝δtλt，t＋k φ＝δ tλt， t＋k はαに代わる定数項をあらわす。そして は通貨に共通 する時間による一定影響を考慮する固定効果（ fixed time effect ）であり、また j. j. ＝δtλt，t＋k は通貨それぞれの固定効果をあらわす。Mayfield and Murphy は μ η t ＝μ i ＝０、η t ＝０および両効果を認めるという３種類の UIP の検定をおこ ない、両効果を認めるときにのみ有意にβが１に近づいている結果が導かれたこ とから、UIP が棄却される原因として、時間とともに変化するリスクプレミアム によるものという結論をしめした。 、DEM、JPY（日本円）の 一方で Wolff は対 USD の GBP（イギリスポンド） ４週ごとの金曜日のスポットレートおよび３０日フォワードレートの外国為替 レートを用い、サンプル期間１９７３年４月６日から１９８４年７月１３日で Kalman. filter を用いて、式を組成し、最尤値法により検定をしている。Kalman filter に よる式の組成は次のようになる。 Pt Ft, t＋k−St＋k＝ ［１ ０］ ＋Vt＋l Zt Pt ０ １ P t−１ εt ＝ ＋ Zt θεt ０ ０ Z t−１. (9) (10). Pt はプレミアム項でフォワードレートプレミアム率であり、ν t＋１は予測値と実際 ７）通貨表記については ISO４２１７コードに基づいている。 d m rf f m rf t, t＋k−i t, t＋k） ＋i t,rft＋k，i t,f t＋k＝β（i t, t＋k−i t, t＋k） ＋i t,rft＋k とし、計算する i t,d t＋k＝β（i ８） （６）式について、 αt,j t＋k＝ （βd−βf ） （i t,mt＋k−i t,rft＋k）＝δjtλt, t＋k を得る。 と、 . １００.
(7) 高 橋 和 秀 の観察値の差異である。最尤値法によりリスクプレミアムが一定の値に持続する という結論をしめした。また Zhou and Kutan は GBP、CAD（カナダドル）、. FRF、DEM、JPY、CHF の月の最終日の１日前のスポットレートと１ヶ月フォ ワードレートを用いて、サンプル期間１９７７年９月から１９９８年６月で FRUH と 同時にフォワードプレミア率のβが１から乖離している外部要因としてペソ問題 にあることの検証をおこなった。アメリカにおけるペソ問題とは１９８０年代のア メリカの金融・財政政策の失敗により、長い間フォワードレートがスポットレー トよりも減価した状態である ９）。アメリカドルがプレミアムを持つ場合において、 統計的に有意にβが１に近く、FRUH がフォワードプレミアム率の符号に依存し ているという見解 １０）に対し、正負のフォワードプレミアムに分けて次の式で. FRUH の検定をおこなっている。 St＋k−St＝ （Ft−St ）≧０］＋α−×d［（Ft−St ）＜０］＋ α＋×d［ ×d［（Ft−St ） ≧０］＋ β＋（Ft−St ） ×d［（Ft−St ） ＜０］＋εt＋１ (11) β−（Ft−St ）. d（ . ）は真ならば１をとり、偽ならば０をとるので、そのため正と負のフォワー ドプレミアム率を区別して検定する。Zhou and Kutan はサンプル期間、１９８０ 年１月から１９８７年１２月までの期間およびペソ問題を除いたサンプル期間全体の ３種類をそれぞれ（１１）式で検定し、その結果フォワードプレミアムの符号では なく、FRUH は期間に依存していることを示した。 また UIP 仮説、FRUH に肯定的である見解として、Bilson（１９８１）は、「外国 為替投機により、収益を得ることができないという仮説は誤りである」１１）という 見解とともに、FRUH について、肯定的な見解を述べている。先物外国為替市場 の予測能力についての実証研究は、異なる検定方法 １２）によって再検証がなされて おり、 “ UIP はかつてほど強く否定されるわけではない［ Mayfield and Murphy （１９９２）、井上（２００４） ］”とされている。しかし UIP も FRUH も同一の検定方法 を用いた検証では、異なったサンプル期間やフォワードレートの期間を用いた場 ９）ペソ問題については Isard（１９９５） １０）Wu and Zhang（１９９７） １１）Bilson（１９８１）は先物外国為替市場の効率性について疑問を呈しているが、FRUH については極 端な市場の動揺がない限り、成立すると述べている。 １２）VAR、Johansen Likelihood、GARCH による実証研究が行われている。新関（１９９９）、Delcoure 他（２０００） 、Baillie（１９８９）、Bekaert（１９９５），佐藤（２００７）. １０１.
(8) 先物外国為替市場の予測性についての一考察 合、異なる結果が度々導かれている １３）。 ま た 外 国 為 替 市 場 の 予 測 で な い と い う 検 証 結 果 に も と づ い て、Kritzman （１９９９）は運用会社が自社の外国為替運用における活動の十分な利益的根拠を示 すために、外国為替市場の非効率性および予測性に関する実証的な調査研究をし ている １４）。また CFA Institute（２０００）内で Levich は外国為替のアクティブ運用 の妥当性を認め、通貨インデックスからプラスした利益を得ることが可能である という見解を示している。Kritzman はフォワードレートバイアスを“フォワード ディスカウントまたはプレミアムがスポットレートの変化を過大に評価している 事実からくるもの”と記し、自身の検証結果をふまえた上で“フォワードレートの ディスカウントまたはプレミアムが将来のスポットレートの変化を過大評価して いるだけでなく、平均すると間違った方向を推定している”と、実証研究の検証 結果に含まれる寓意を述べている。誤った推定を生じさせる原因について、上記 で述べた２つの見解を中心に考察する。. Ⅲ 外国為替市場についての考察 Baillie and Bollerslev（２０００）は“外国為替市場の効率性に関するアノマリー は立証された一定不変のものになり、そしてもっとも重要な解決されていない矛 盾である”と述べている。本章では市場参加者から、外国為替市場の予測性を乱 す要因を考察する。. １ どのような市場参加者が取引を行うのか 外国為替市場は使用動機と利益動機の２種類に分けられる動機を持った参加者 が混在している。使用動機とは貿易・現地投資および費用の支払い・残額の交 換・政府の市場介入のような実需による動機、利益動機とは海外証券保有・売買 や外国為替取引によって利益を得ようとする動機を指す。 また使用動機にもとづく取引は、貿易・国外事業投資および外国通貨建て費用 の支払いや国内使用のための外国通貨の交換といった消費のための取引と政府介 入に分けられる。通貨変換を要する消費のための取引は通貨取引のタイミングと 現時点の為替レートや将来期待される為替レートは無関係であり、また政府介入 は当該国の政府や海外政府との協調によって、将来の為替レート誘導および為替 １３）VAR による検定について、井上（２０００）はβが有意に１に近いと述べ、Baillie（１９８９）や Bekaert （１９９２）はβが１であることを有意に棄却している。 １４）運用会社の調査研究についてはウィリアム・エム・マーサー（２０００）を参照。. １０２.
(9) 高 橋 和 秀 レートが政府の意図している水準にない場合には、市場で均衡している為替レー トに関係なく取引がおこなわれる。そのため、この２つを目的とする場合の外国 為替取引は、市場の期待する為替レートから一時的に外れる原因を作る。次に利 益動機にもとづく取引は、ポートフォリオのための取引と市場間から生じた無リ スク収益機会を獲得するプロによる個別裁定および予測した変動に賭ける投機取 引に分割できる。海外資産による収益とリスクのリバランスを目的とするポート フォリオと個別裁定および投機取引はスポットレートや将来のスポットレートお よびフォワードレートと無関係ではない。なぜなら利益動機にもとづく取引をお こなう市場参加者は実際の資産保有者でないことが多く、ほとんどの市場参加者 は法律や契約によって、実際の資産保有者への資産の内容およびパフォーマンス の公開が定められ、パフォーマンス善し悪しによって、報酬や市場参加者の経済 的環境が変化する。そのために利益動機にもとづく市場参加者は、パフォーマン スに大きく影響を与えるスポットレートとフォワードレートの外国為替レート変 動に無関係ではない。プロによる個別裁定は、スポットレートに無関係な取引に よって均衡を外れた為替相場に対して、市場間取引により利益を得る。次に予測 した変動に賭ける投機取引はキャッシュフローを生む原資産から収益を得ること が目的でなく、スポットレートの変化やフォワード取引を用いて利益を得ようす るので、投機者は自国通貨と購入通貨の間で偏った確信を抱いている。またポー トフォリオのための取引者は証券投資から収益を得ることが主であるが、投資国 の証券が生み出す収益率以上に、母国通貨の増価が生じることは好まない。なぜ なら他国通貨に投資する際は自国通貨が弱くなるほうが正の収益が得られるから であり、逆に自国通貨が強くなると確信している、確信にいたらずともそのよう に考えているならば、海外の通貨を購入する行動はしない。すなわち為替レート の変動の主因はポートフォリオと投機動機にもとづいた取引が主であるであると 考える。 したがって利益動機に基づく取引が、期待する将来のスポットレートに大きな ばらつきを引き起こしていると考える。この見解は Froot and Frankel に従うもの である。. ２ 市場参加者の行動に影響する要因 外国為替市場の参加者はそれぞれに異なる目的を持ったうえで、目的に見合う ような合理的行動をしている。そのため、目的の異なる合理的な市場参加者に影 響を与える要因について考えなければならない。副島（２０００）は市場参加者の行 動様式に影響を与える要因について、 “市場規模；市場とプレーヤーの相対的な １０３.
(10) 先物外国為替市場の予測性についての一考察 大きさ、投機を呼び込みやすい市場特性、外部的規制要因、内部的要因、情報を めぐる問題、心理的要因”、以上の６点、を取り上げている １５）。この中ですべて の市場参加者が共通して容易に知ることができる要因は、市場プレーヤーとの相 対的な大きさである。外国為替市場を個別の通貨で観察した場合、その大きさに は歴然とした差がある。取引シェア上位１０通貨で９０％を占め、OECD 非加盟国 （シンガーポール、香港、台湾除く）通貨の総計は６.６５％である １６）。表１は各国 ４週次のスポットレートの標準偏差である。インドの標準偏差の小ささは意外で あるが、他の新興国は先進工業国の標準偏差よりも大きいことがわかる。アメリ カドルや先進工業国通貨のような非常に大きい市場では、巨大なプレーヤーが算 入してきたとしても吸収できるので規模の大きい市場ほど効率的市場であると考 えられる。一方新興国のような取引総量が少ない流動性の不安定な通貨に対し て、巨大なプレーヤーが投機的参入をすることは通貨変動の不安定をまねき、ま た通貨安定を目的とする政府による介入を呼び込むため、市場が効率的な状態か ら遠ざかる。このことから市場規模の大きい通貨ペアほど、通貨に支払うリスク プレミアムは小さくなると考えられる。 表１ 通貨ペアの４週スポットレートの標準偏差 AUD. CAD. CHF. IDR. INR. JPY. NZD. THB. USD. USD. ２.９４２％ １.７６２％ ２.７４７％ ９.６０３％ １.２７１％ ３.０５３％ ３.１６６％ ３.９６７％. GBP. ２.８３８％ ２.４９０％ １.９７３％ ９.５２４％ ２.６５２％ ３.１４６％ ２.９８２％ ４.１２４％ ２.１９８％. ３ 相関係数と市場裁定能力の差異 効率的市場であるならば、ある国の外国為替レートの変化は、その一国を基準 としたその他の国との為替レートを変化させ、その場合の相関係数は１である。 よって相関係数を見ても、どちらの市場が裁定能力に劣りがあるのかという把握 はできないが、市場の裁定に差があるということは容易にわかる。ある通貨ペア の市場の裁定の働きが低く、片方の通貨を基準とし、別の通貨をペアとする市場 の裁定の働きが高い場合、それらの相関係数は小さくなる。またペソ問題のよう な期間には、相関係数の値は変わりやすい。スポットレートに先行してフォワー ドレートが減価し続け、負のフォワードプレミアムが継続して発生した期間の対. USD 相場の変動について、Isard が“市場の期待が結果的に正しいことが証明さ れ、事前に十分に合理的であったけれども、すぐにはそれが実現しなかったとい う事実は、減価前の期間を含む有限のデータサンプルについて、先物レートをバ １５）副島（２０００）P１７ １６）BIS（２００７）より算出. １０４.
(11) 高 橋 和 秀 イアスのかかった予測値にしてしまった”１７）と述べたように、一つの通貨国の経 済にバイアスがかかるような場合においては、個別裁定が相関係数を低くする原 因となる。なぜなら、平時の市場環境であるならば、当事国間の為替相場変動 は、第三国との為替との間に裁定機会を作り出し、利益動機を持つ市場参加者に とって裁定行動が合理的行動であるからである。市場が減価を予測するなかで、 個別裁定行動は相関を乱すことになる。 表２は１９９７年７月から２００７年６月までのオーストラリアドル AUD、カナダ ドル CAD、スイスフラン CHF、日本円 JPY、ニュージーランドドル NZD の対 アメリカドル USD と各国に USD を加えた対イギリスポンド GBP の週次スポッ トレートの変化率の相関係数である。表２からそれぞれの通貨間に正の相関があ り、対 USD では０.２０９６から０.７９９８であり、対 GBP では０.８７１９の間にある ことが確認でき、また相関係数が０.５を超えるものは、対 USD において１０個中 ２個、対 GBP においては１５個中６個を確認できた １８）。すなわち半分以上の通貨 において、裁定の働きにやや差があると考えられる。 このことを踏まえ、次章での分析にすすむ。 表２ 週次スポットレートの相関関係. AUD CAD CHF JPY NZD. AUD CAD CHF JPY NZD USD. AUD １.００ ０.５４ ０.３３ ０.３５ ０.８０ AUD １.００ ０.６８ ０.１７ ０.４０ ０.７１ ０.６２. 対 USD CAD CHF １.００ ０.２５ ０.２１ ０.４４. １.００ ０.４４ ０.４２. 対 GBP CAD CHF １.００ ０.２０ ０.４２ ０.５５ ０.８７. １.００ ０.４８ ０.２３ ０.２１. JPY. NZD. １.００ ０.３３. １.００. JPY. NZD. USD. １.００ ０.３９ ０.４５. １.００ ０.５２. １.００. Ⅳ 実証分析による考察 本章では近年のサンプルデータを用い、一般最小二乗法による FRUH の関係に ついて分析する。サンプル期間は１９９７年１月１日∼２００７年６月３０日 １９）で、 １７）Isard（１９９５）邦訳 P９８ １８）新興国（インドネシア、インド、タイ）の場合、対 USD について１つのペアで、対 GBP では６つ のペアで０.５を上回った。 １９）ただしインドは、データの取得の都合で１９９７年１０月２８日を始点としている。. １０５.
(12) 先物外国為替市場の予測性についての一考察. USD に対して AUD、CAD、CHF、IDR（インドネシアルピア）、INR（インド ルピー） 、JPY、NZD、THB（タイバーツ）の８カ国および GBP に対して AUD、. CAD、CHF、IDR、INR、JPY、NZD、THB、USD の９カ国を採用し、週次の スポットレートおよび４週、１３週、２６週、５２週のフォワードレートを用いて ２０） フォワードプレミアム率による複数の対応する期間のフォワードレートバイアス 率とスポットレートの変化率に対する回帰分析をおこなう。それにより、直近１０ 年間の FRUH についての分析と先進工業国だけでなく新興国の両方の為替レー トをもちいたことで、経済成長と為替市場の規模の差をつけて比較することが可 能になる。また基準通貨を２つ据えることで、市場の予測性についてアメリカに 偏重した分析から、より広がりのある分析ができると考える。２つ目の基準通貨 における条件として、データの入手が可能であり、サンプル期間が十分に存在す る、かつ USD との比較が可能であることから GBP を選択している。 フォワードプレミアムによる t ＋ k 期のフォワードレートバイアスの回帰式は、 . ＝α1＋β1（Ft，t＋k−St ） ＋εt，t＋k （Ft，t＋k−St＋k）. （12）. であり、またフォワードプレミアムによるスポットレートの変化率の回帰式は （２）式で行うが、結果について区別をするために添字をつけ、 . ＝α2＋β2（Ft，t＋k−St ） ＋εt，t＋k （St＋k−S t ）. （13）. とする。また誤差項についてはホワイトノイズと仮定して、検定を行う。なお Ft＋k−S t （１２）と（１３）式は左辺を和算することで となるので、α １＋α２ ＝０、 β１＋β２ ＝１であるので、（１２）式が統計的に棄却されない場合に（１３）式で棄却 されたとしても、十分な信頼を得ることができないので、 （１２）式と（１３）式両方 が棄却できる場合にのみ、FRUH が棄却される。よってそれぞれの帰無仮説と 対立仮説は、 H０：β1＝０，β2＝１ H１：β1≠０，β2≠１ となる。帰無仮説が棄却されない場合、 （１２）式が定数項と誤差項から成り立つこ とになり、フォワードレートバイアス率がランダムであることを示している。ま たこの時、 （１３）式のβ２＝１であることから、 スポットレートの変化率が現在のフォ ワードプレミアムに等しいということになり、FRUH が成立することになる。 （１２）式お 表３−１，２は対 USD について、表３−３，４は対 GBP についての、 よび（１３）式の回帰分析の結果をあらわしている。 ２０）データの取得は Thomson Datastream Advance４.０を用いている。. １０６.
(13) 高 橋 和 秀 表３−１ 回帰分析の結果（１） Model １： Ft，t＋４− St＋４＝α１＋β１（ Ft，t＋４− St ）＋εt，t＋４ Model ２： St＋４− St ＝α２＋β２（ Ft，t＋４− St ）＋εt，t＋４ Test Statistics. α１. β１. α２. β２. ０.７７２. R-Squared１ R-Squared２. S.E. of regression. N. 対 USD AUD. ０.００１**. ０.２２８. -０.００１ . CAD. ０.００２**. １.５８７. CHF. ０.００５. ２.９９３. IDR. -０.００８**. ０.６０９. ０.００８. INR. -０.００４**. JPY. ０.００２. ０.０１９. ０.０２９. ５４４. -０.００２** -０.５８７**. ０.０４４. ０.００６. ０.０１８. ５４４. -０.００５ -１.９９３**. ０.０３７. ０.０１７. ０.０２７. ５４４. ０.３９１**. ０.０５８. ０.０２５. ０.０９５. ５４４. １.８６９. ０.００４** -０.８６９**. ０.１３９. ０.０３４. ０.０１３. ５０１. ０.００２**. １.７２６. -０.００２ -０.７２６**. ０.０１８. ０.００３. ０.０３１. ５４４. NZD. -０.００４**. ３.４０７. ０.００４. -２.４０７**. ０.０４８. ０.０２４. ０.０３１. ５４４. THB. ０.００３**. ０.１４２. -０.００３ . ０.８５８. ０.００２. ０.０８０. ０.０３８. ５４４. **：５％水準で有意である。. Model １： Ft，t＋１３− St＋１３＝α１＋β１（ Ft，t＋１３− St ）＋εt，t＋１３ Model ２： St＋１３− St ＝α２＋β２（ Ft，t＋１３− St ）＋εt，t＋１３ Test Statistics. α１. β１. α２. β２. S.E. of R-Squared１ R-Squared２ regression. N. 対 USD AUD. -０.００４. ２８ . ５０ **. ０.００４ -１.８５０**. ０.１２３. ０.０５６. ０.０５０. ５３５. CAD. ０.００６**. ２.７８９** -０.００６** -１.７８９**. ０.０９０. ０.０３９. ０.０３２. ５３５. CHF. ０.０２６**. ４.４５２** -０.０２６** -３.４５２**. ０.１２３. ０.０７８. ０.０４６. ５３５. IDR. -０.０２６**. ０.６８２**. ０.０２６**. ０.３１８**. ０.０２７. ０.００６. ０.１９６. ５３５. INR. -０.００５**. １.４４２**. ０.００５** -０.４４２**. ０.０９４. ０.０１０. ０.０２６. ４９２. JPY. ０.０１３**. ２.３４９** -０.０１３** -１.３４９**. ０.０３８. ０.０１３. ０.０５４. ５３５. NZD. -０.０１９**. ０.０１９** -３.６９２**. ０.１２７. ０.０８３. ０.０５８. ５３５. THB. ０.００５. ０.００４. ０.０６８. ０.０７９. ５３５. ４.６９２** -０.３１２. -０.００５. １.３１２. **：５％水準で有意である。. １０７.
(14) 先物外国為替市場の予測性についての一考察 表３−２ 回帰分析の結果（２） Model １： Ft，t＋２６− St＋２６＝α１＋β１（ Ft，t＋２６− St ）＋εt，t＋２６ Model ２： St＋２６− St ＝α２＋β２（ Ft，t＋２６− St ）＋εt，t＋２６ Test Statistics. α１. β１. α２. β２. R-Squared１ R-Squared２. S.E. of regression. N. 対 USD AUD. -０.０１９**. ０.０１９** -３.６８８**. ０.３３２. ０.２３５. ０.０６６. ５２２. CAD. ０.０１２**. ４.０６１** -０.０１２** -３.０６１**. ０.２５５. ０.１６３. ０.０４２. ５２２. CHF. ０.０５５**. ４.２４３** -０.０５５** -３.７１６**. ０.２４１. ０.１９５. ０.０５５. ５２２. IDR. -０.０７０**. １.０９３**. ０.０７０** -０.０９３**. ０.０６３. ０.０００. ０.２８８. ５２２. INR. -０.００４. ０.９７５**. ０.００４. ０.０２５**. ０.０８７. ０.０００. ０.０３６. ４７９. ２.７４３** -０.０３４** -１.７４３**. ０.１０１. ０.０４３. ０.０７３. ５２２. ４.６８８**. JPY. ０.０３４**. NZD. -０.０５０**. ５.６０８**. ０.０５０** -４.６０８**. ０.２６７. ０.１９７. ０.０８２. ５２２. THB. -０.００１. ０.０３７. ０.００１. ０.０００. ０.０３５. ０.１１９. ５２２. ０.９６３. **：５％水準で有意である。. Model １： Ft，t＋５２− St＋５２＝α１＋β１（ Ft，t＋５２− St ）＋εt，t＋５２ Model ２： St＋５２− St ＝α２＋β２（ Ft，t＋５２− St ）＋εt，t＋５２ Test Statistics. α１. β１. α２. β２. S.E. of R-Squared１ R-Squared２ regression. N. 対 USD AUD. -０.０４３**. ０.０４３** -４.２６２**. ０.４７３. ０.３７１. ０.０９６. ４９６. CAD. ０.０２６**. ４.９４０** -０.０２６** -３.９４０**. ０.５１７. ０.４０５. ０.０５１. ４９６. CHF. ０.１１６**. ５.０１２** -０.１１６** -４.０１２**. ０.５０３. ０.３９３. ０.０６９. ４９６. IDR. -０.１７７**. １.６５９**. ０.１７７** -０.６５９**. ０.１４２. ０.０２５. ０.４３６. ４９６. INR. -０.００２. ０.７７６**. ０.００２. ０.２２４**. ０.１３１. ０.０１２. ０.０４７. ４５３. ２.８１８** -０.０７４** -１.８１８**. ０.２１５. ０.１０２. ０.０９２. ４９６. ５.２６２**. JPY. ０.０７４**. NZD. -０.１１３**. ６.３８６**. ０.１１３** -５.３８６**. ０.４３４. ０.３５３. ０.１１８. ４９６. THB. -０.０１５. ０.９３０**. ０.０１５**. ０.０５１. ０.０００. ０.１５６. ４９６. ０.０７０**. **：５％水準で有意である。. １０８.
(15) 高 橋 和 秀 表３−３ 回帰分析の結果（３） Model １： Ft，t＋４− St＋４＝α１＋β１（ Ft，t＋４− St ）＋εt，t＋４ Model ２： St＋４− St ＝α２＋β２（ Ft，t＋４− St ）＋εt，t＋４ Test Statistics. α１. β１. S.E. of R-Squared１ R-Squared２ regression. α２. β２. ０.００１. -２.１８３**. ０.０１５. ０.００７. ０.０２８. ５４４. -０.１５１. ０.００２. ０.０００. ０.０２５. ５４４. -０.８１０**. ０.００８. ０.００２. ０.０２０. ５４４. N. 対 GBP AUD. -０.００１. CAD. ０.０００. １.１５１. CHF. ０.００２. １.８１０** -０.００２. IDR. -０.０１０**. INR. -０.００５**. JPY. ３.１８３**. -０.００１. ０.６５６**. ０.０１０**. ０.３４４**. ０.０４４. ０.０１２. ０.０９５. ５０１. ２.４２９**. ０.００５** -１.４２９**. ０.０６４. ０.０２３. ０.０２３. ５０１. -０.００２** -２.７４９. ０.０１８**. ３.７４９. ０.００７. ０.０１２. ０.０３１. ５４４. NZD. -０.００１. １.６１５. ０.００１. -０.６１５. ０.００４. ０.００１. ０.０３０. ５４４. THB. ０.０００. -０.２３５. ０.００２. １.２３５. ０.００１. ０.０２６. ０.０４１. ５４４. USD. -０.００１. ０.００１. ０.０３８**. ０.００８. ０.０００. ０.０２２. ５４４. ０.９６２**. **：５％水準で有意である。. Model １： Ft，t＋１３− St＋１３＝α１＋β１（ Ft，t＋１３− St ）＋εt，t＋１３ Model ２： St＋１３− St ＝α２＋β２（ Ft，t＋１３− St ）＋εt，t＋１３ Test Statistics. α１. β１. α２. β２. S.E. of R-Squared１ R-Squared２ regression. N. 対 GBP AUD. -０.００４**. ０.０７１. ０.０４２. ０.０４５. ５３５. CAD. ０.００３. １.７０５** -０.００３. -０.７０５**. ０.００３. ０.００２. ０.０４３. ５３５. CHF. ０.００６. １.７７６** -０.００６. -０.７７６**. ０.０２４. ０.００５. ０.０３１. ５３５. IDR. -０.０３４**. ０.８３４**. ０.０３４**. ０.１６６**. ０.０３１. ０.００１. ０.１９３. ５３５. INR. -０.０１１**. １.７６７**. ０.０１１** -０.７６７**. ０.０９２. ０.０１９. ０.０３７. ４９２. JPY. -０.０５０** -２.５３０**. ０.０４６**. ３.５３０**. ０.０１６. ０.０３１. ０.０５１. ５３５. NZD. -０.００３. ０.７３５. ０.００３. ０.２６５. ０.００２. ０.０００. ０.０５１. ５３５. THB. -０.００９**. ０.１１４. ０.００９**. ０.８８６. ０.０００. ０.０１８. ０.０８０. ５３５. -０.００４**. １.４３２. ０.００４** -０.４３２. ０.００７. ０.００１. ０.０３５. ５３５. USD. ４.１１４**. ０.００４** -３.１１４**. **：５％水準で有意である。. １０９.
(16) 先物外国為替市場の予測性についての一考察 表３−４ 回帰分析の結果（４） Model １： Ft，t＋２６− St＋２６＝α１＋β１（ Ft，t＋２６− St ）＋εt，t＋２６ Model ２： St＋２６− St ＝α２＋β２（ Ft，t＋２６− St ）＋εt，t＋２６ Test Statistics. α１. β１. α２. β２. S.E. of R-Squared１ R-Squared２ regression. N. 対 GBP AUD. -０.００８**. CAD. ０.００２. １.３２４** -０.００２. CHF. ０.０１３. １.３９５** -０.０１３. IDR. -０.０９０**. INR. -０.０２１**. JPY. ２.６０３**. ０.００８** -１.６０３**. ０.１９０. ０.０８２. ０.０６０. ５２２. -０.３２４**. ０.０１１. ０.００１. ０.０６０. ５２２. -０.３９５**. ０.１０５. ０.００９. ０.０４１. ５２２. １.４１４**. ０.０９０** -０.４１４**. ０.０９１. ０.００８. ０.２８４. ５２２. １.６０９**. ０.０２１** -０.６０９**. ０.１７７. ０.０３０. ０.０４８. ４７９. ０.０８６**. ３.０１７**. ０.０２２. ０.０４８. ０.０６９. ５２２. ０.０８６** -２.０１７**. NZD. -０.０１２**. １.８７８**. ０.０１２** -０.８７８**. ０.０１９. ０.００４. ０.０７６. ５２２. THB. -０.０２１**. ０.４７４. ０.０２１**. ０.５２６. ０.００７. ０.００８. ０.１１８. ５２２. USD. ０.０００. ２.６８１**. ０.０００. -１.６８１**. ０.１１１. ０.０４７. ０.０４７. ５２２. **：５％水準で有意である。. Model １： Ft，t＋５２− St＋５２＝α１＋β１（ Ft，t＋５２− St ）＋εt，t＋５２ Model ２： St＋５２− St ＝α２＋β２（ Ft，t＋５２− St ）＋εt，t＋５２ Test Statistics. α１. β１. α２. β２. S.E. of R-Squared１ R-Squared２ regression. N. 対 GBP AUD. -０.０１２**. ０.１３５. ０.０６７. ０.０８７. ４９６. CAD. ０.００５. １.１３０** -０.００５. -０.１３０**. ０.０１８. ０.０００. ０.０７６. ４９６. CHF. ０.０３９**. ２.０７９** -０.３９ ** -１.０７９**. ０.１４２. ０.０４３. ０.０５３. ４９６. IDR. -０.２０１**. １.８７４**. ０.２０１** -０.８７４**. ０.１７３. ０.０４３. ０.４２９. ４９６. INR. -０.０３５**. １.３３７**. ０.０３５** -０.３３７**. ０.２８６. ０.０２５. ０.０６０. ４５３. JPY. -０.１９２** -２.４６１** -０.１９２**. ３.４６１**. ０.０６４. ０.１１８. ０.０９４. ４９６. NZD. -０.０３７**. ３.２８７**. ０.０３７** -２.２８７**. ０.０７９. ０.０４０. ０.１０８. ４９６. THB. -０.０３７**. １.２５６**. ０.０３７** -０.２５６**. ０.０８７. ０.００４. ０.１４７. ４９６. ０.２１０. ０.１０７. ０.１４７. ４９６. USD. ０.００６. ３.０７６**. ０.０１２** -２.０７６**. ３.０２２** -０.００６. -２.０２２**. **：５％水準で有意である。. １１０.
(17) 高 橋 和 秀 （１２）式の回帰係数β１ に関して、有意水準５％とおくとき、対 USD の４週の フォワードレート期間について、全ての通貨について帰無仮説を棄却できない が、１３週、２６週では帰無仮説は THB を除いて棄却され、５２週では全ての通貨 について帰無仮説は棄却された。対 GBP の４週回帰では５通貨、１３週では６通 貨、２６週では８通貨、５２週で全ての通貨において棄却された。つまりフォワー ドレート期間が長くなるほどフォワードレートバイアス率の発生がランダムでは ないという結果になっている。次に（１３）式の回帰係数β２ について、有意水準を ５％とおくとき、検定結果より対 USD で THB を除くほとんどの通貨において、 帰無仮説が棄却された。THB は４週、１３週、２６週においてβ２ が１に近い値をと り、５２週でのみ帰無仮説を棄却された。このことから USD-THB はほぼ FRUH が成立すること判明した。また AUD では４週フォワードレート期間において帰 無仮説を棄却できなかった。さらに対 GBP について、GBP-THB は USD と同様 に５２週を除いて帰無仮説は棄却できない。また GBP では４週のフォワードレー ト期間で CAD、JPY、NZD、１３週のフォワードレート期間で NZD、USD も棄 却されなかった。このため対 GBP においても THB ではほぼ FRUH が成立して いると考えられる。 （１２）式と（１３）式およびβ１＋β２＝１の関係より、総じて対 USD と対 GBP の 両方で４週のフォワードレート期間においての帰無仮説の棄却できない結果と なった。これはフォワードレート期間が短いほど、フォワードレートの予測力が 高いことがおおむね言えることになる。また THB が最もフォワードレートの予 測に優れていることが判明したが、FRUH の棄却された他の新興国を見ると、対. USD についてはβ２ が先進国よりも１に近い値をとっていることがわかる。ただ し対 GBP についてはこの限りではない。対 USD と対 GBP を比較した場合、先 進工業国通貨では対 GBP の方がβ２ はおおむね１に近く、新興国通貨では対. USD の方が１に近い傾向がある。このことから先進工業国同士の外国為替取引つ いては取引量の少ないほうが、また先進工業国と新興国間の外国為替取引につい ては取引量の多いほうが、先物外国為替市場に予測力があるという説明ができ る。 また分析に用いた通貨の中で INR は対 USD および対 GBP についてフォワード レート期間が長くなるにつれ、一貫してβ２ が正に近づくような推定値を得た。 この結果は対 USD について、他の採用通貨と整合性のある結果ではなく、通貨 特有の原因があると考えられ、今後の課題となる。 本稿での FRUH による外国為替市場の予測性についての検定結果は、先進工業 １１１.
(18) 先物外国為替市場の予測性についての一考察 国よりも新興国のほうが市場の予測性が高いことを示唆している。そのことから 外国為替市場の予測する力を損ねている問題について Froot and Frankel による 見解が支持される。特に１３週を超えると、市場規模と市場予測する力との関係 は小さい。このことが期間金利にもとづいて決定される先物相場という CIP との 間に矛盾している。CIP では、期間が長くなるほど、現時点で考える将来時点に ついての予測は金利に集約されているが、FRUH についての本稿の検定結果か ら、金利で決定される合理的であるはずの先物相場との間に乖離が生まれてい る。このことから取引量の大きい通貨ペアほど投機的市場参加者が多いと考えら れるので、偏った通貨予測のためにスポットレートの観測エラーのばらつきが多 くなり、市場の予測性を阻害する原因となっていると考えられる。. Ⅴ 結論 本稿では、外国為替市場における先進工業国通貨 AUD、CAD、CHF、JPY、. NZD、USD および新興国 IDR、INR、THB について対 USD および対 GBP の 先物不偏性仮説に基づいた市場予測性と効率性の実証をおこなった。その結果、 対 USD では短期的な場合に、検証した全ての通貨に対してフォワードレートバ イアス率がランダムに発生していること、また同期間では対 GBP と比べて対. USD の方が先物為替市場に予測能力のあることを示した。また１３週以降の結果 から、フォワードレート期間が先進工業国では先物不偏性仮説はほとんど支持さ れず、新興国については一部支持され、また推定された回帰係数も先進工業国よ り、仮説に近い値をとった。新興国は成長率が大きいが経済の安定性が先進工業 国よりも劣るため、先進工業国と新興国の外国為替市場を比較した場合、先進工 業国同士の通貨ペアがより効率的市場に近くなることが考えていたが、新興国を 加えた本稿の研究において、それに反する結果が導かれた。Ⅱ章で Fama と Froot. and Frankel の先物外国為替市場の予測性に関する見解に基づき考察を述べた が、実証結果と新興国との比較より、先進工業国において Froot and Frankel の 見解を支持するものである。ただしフォワードレートバイアスが発生すること は、市場参加者が合理的でないということではない。今後の課題として、Froot. and Frankel の見解が支持される場合、外国為替市場の予測能力が損なわれてい る状態は継続することが考えられるため、投機者の予測が偏ったままであるかど うかということが継続するのかを検証する必要がある。また新興国のサンプル データを増やし、今回の検証が新興国に一貫して確認されるものかどうか、そし １１２.
(19) 高 橋 和 秀 て本稿で理論的な整合性がみられなかった問題についての理論的解決にのぞむこ とがあげられる。. （筆者は関西学院大学大学院商学研究科博士課程前期課程修了）. １１３.
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