日本の借金の話 と 国債の購入

日本政府の国債発行残高が多く、先進国の中で最悪の水準になって大変だという話の一方、10年国債利回りがマイナスになっているという話があります。

素人考えでは、国債発行　大→　信用　低下　→　利息上昇　となると思うのですが、そうならないのはなぜでしょうか？

まず、「政府の負債と資産/財務省」によると、平成21年度末時点では、1,019兆円の負債に対し、647兆円の資産が存在し、差し引き372兆円の純債務があります。この純債務2012年度時点での対GDP比が219.1%でこれが先進国最悪の水準となっているそうです。

ただし、「日本国債が｢危ない」と言われ続けるのに金利が低くて大人気の理由」を見ると、日本国債はほとんどが日本国内の銀行・生命保険・社会保障基金・日本銀行が買っているそうです。

日本人は株などの投資よりも、預金がメインなので、銀行や生命保険がお金を大量に保有し、その投資先として国債が選ばれているようです。つまり、安定した買い手がいるので、日本国債は人気が維持されその結果、国債利回りが下がっているということですね。

また、安部政権は2%のインフレターゲットを掲げ、デフレ脱却に躍起となっていますが、なかなかデフレ脱却とはいきません。デフレのときには、資産のは物でもつよりもお金で持つほうが特なので、結局国債が人気になるようです。
要は、不景気の時には国債が人気になり金利が下がるということでしょう。


ところで、国債を買ってみようかなと思ったのですが「個人向け国債は絶対に買ってはいけない！」をみると個人向け国債は解約時のペナルティがあるので買うのは得策ではないようです。
どうも国債を個人で直接買うのではなく国債に投資している投資信託を買うというのが現実的な選択肢だと思います。

適当に投資信託を検索かけてみましたが以下のようなリターンになっています。例外はありますが2%/年ぐらいというところでしょうか。

日興－ノーロード日本国債フォーカス（毎月分配型） :  +26.58%/5年

東京海上－東京海上・物価連動国債ファンド : +9.27%/5年

三菱UFJ国際－三菱ＵＦＪ 日本国債ファンド（毎月決算型）：+9.48%/5年

インデックス型投信の信託報酬平均は約0.3％

「NISAが加速する投資信託のデフレ化」によると、インデックス型投信の信託報酬平均は約0.3%らしい。以下、適当に信託報酬の低いファンドをピックアップしてみました。
日本債権や日本株の年1～3%の利益が見込めるみので、銀行に預けるくらいなら、投資信託のほうが良いですね。
日本に帰ったら資産の1/3ぐらいを株＋投資信託に投資しようと思っています。


三井住友－三井住友・日本債券インデックスファンド　:  +29.62% / 10年

ニッセイ－ニッセイ日経２２５インデックスファンド　: +8.32% / 10年

三井住友－三井住友・ＤＣ年金バランス70（株式重点型） : +15.31% / 10年

日本のギャンブルの還元率

（どうやって計算しているかはわかりませんが）一番高いパチンコでも85%、宝くじに至っては50%以下。どう考えても、株やったほうがましですね。


宝くじ 　　　45.7%
競艇 　　　74.8%
競輪 　　　75.0%
オートレース 　　　74.8%
競馬 　　　74.1%
サッカーくじ(toto）　　　49.6%
パチンコ 　　　85%前後

三菱自動車の株は買いだと思う。

ご存じのとおり、三菱自動車は燃費偽装後、株価が大暴落しています。
現在、PBRが0.66倍ですので、このまま会社を解体すれば、株主は株価以上のお金を手にすることになります。

もう少し考察してみると、現在の株の時価総額が4354億円で、３月期の純資産が7018億円です。おそらく今年は赤字になるでしょうが、赤字額が1000億円程度なら、2年間は現在の時価総額以上の資産を維持できることになります。

また、本当にやばくなったら、不採算部門の売却や会社全体の身売りにより企業価値が上がる可能性があります。

こうして考えると、今の株価なら買いだと思います。

ヤフーがロボット投信(AIを用いた投信)の販売を検討

ニュースやインターネットで、ロボット投信やクオンツ運用を行っているヘッジファンドに関するドキュメントを見ることがあり興味を持っていました。ただ、そのようなファンドに投資できるのは金持ちだけで自分にはチャンスがないと思っていましたが、なんとヤフージャパンを運営するヤフーがロボット投信の販売を検討しているそうです。

ソースのニュース記事はこちらです。

この記事によると、各種サイトの検索結果などをＡＩで分析して、投資先を決定するそうです。おそらく、株価や配当金を目的変数、各種サイトの検索結果やさまざま金融商品の価格を説明変数として回帰分析し、その結果をもとに投資先をきめるのではないかと思います。

そう考えると、ヤフージャパンば通常の検索結果だけでなくヤフーファイナンスからの情報、つまり投資を行っているユーザーがどのような言葉を検索エンジンに入力したかや掲示版の情報も説明変数にとりこめるので、日本の他の企業が真似できないようなオンリーワンの投信になるのではないかと思います。

こうして、考えるとヤフージャパンのロボット投信はかなり有望ではないかと思います。まだ、詳細が出てきていませんので、注目して行きたいです。

ちなみに、ヤフー(株）の 2016/4/10現在の株価　484円、配当利回り1.83%、PER 20.71倍、PSR 6.43倍、PBR 3.79倍なので、割高な気がします。

ＳＢＩホールディングス(株)

ふと思ったのですが、人工知能の実現によって大きく利益を出せるのは銀行や証券会社ではないかと思いました。すでに何度か記載しましたが、人工知能の実現によって、勝ち組になるのは高品質のデータを大量に持っている企業だと言われています。
具体的には、人工知能は大量のデータを用いて学習することで、予測精度を飛躍的に上昇します。グーグルはユーザーがほしいと思っている情報の予測の精度を上昇させることにより、インターネット広告の精度が上がり、多額の利益を上げることができるようになります。同じように、銀行や証券会社は人工知能で投資先を探すことにより、投資精度を上昇することにより莫大な利益が上げれるようになるのではないかと思います。

そこで、日本最大のネット証券であるＳＢＩホールディングス(株)について調べてみましたが、個人的には買いですね。

[8473]ＳＢＩホールディングス(株)
2016年3月期第3四半期 SBIホールディングス(株)決算説明会　動画
2016年3月期第3四半期 SBIホールディングス(株)決算説明会　資料 

メモ：
P.14 手数料が最低→高い顧客満足度→ネット証券シェアNo.1
P.62 2016年3月期の株主還元→総還元性向40％を目安に実施予定
P.94 ビッグデータ分析技術・ノウハウをSBI貯蓄銀行に適用
P.95 ビッグデータの分析・活用がより一層重要に⇒当社にとって大きなチャンスと捉える
P.96 ビッグデータ分析の強化に向け、海外大手ビッグデータ分析会社への出資・提携も交渉中

ZMP関連銘柄に注目

自動運転の技術開発を行っている、ZMPという会社の株が上場されそうだと分析されているようです。名前がZMP(zero moment point)だったり、ロボットタクシーの実験をやっていたりするのでなんとなく気になっていた会社です。

ホームページを見る限り、B2Bよりの会社のようで、自動運転技術を自動車会社やメガサプライヤーに販売することを目指しているようです。

私の見解では、日本の自動車メーカーは品質重視なので、ベンチャー企業の製品を量産車に使用することに抵抗があるはずです。また、人工知能の出現によりアルゴリズムよりも、品質のよいデータを大量に保有することのほうが重要になります。こうなるとベンチャー企業が長期的に成長がきるようになるにはB2Bだけでなく、B2Cの市場を開拓し、ユーザーからデータを大量に収集する必要があります。

つまり、私の見解では、現段階でZMPのB2Cの戦略が見えないので、長期的な成長性は？です。
しかし、会社の成長性とは別に、上場直後に祭りになり上昇する株が多数存在します。ということはそのような会社の株を大量に持っている会社の資産が一気に上昇する可能せいがあります。

この理由から、ZMPの株を保有していると考えれらている会社（ZMP関連銘柄）の株価が急上昇しています。残念ながらすでに株価が上昇している後なので、今買う気になれないですが、今後の推移に注目です。

-------------    ZMP関連銘柄  （情報元）---------------------
・JVCケンウッド
子会社のカートモはJVCケンウッドとの合弁会社

・アートスパーク HD
子会社がロボット制御用インターフェイスを共同開発

・アイサンテクノロジー
アイサンテクノロジーは自動運転の公道実験に参加している。

・ソニー　
ソニーは画像センサーとZMPの人工知能融合で出資。

・コマツ
建機の自動運転応用で出資している。

ディー・エヌ・エー
ロボットタクシー社を設立

株購入銘柄検討中

最近の私の見解は、『効率的市場仮説が成り立っていて、株価はランダムで予測できない』です。つまり、株価を分析しても意味がないことになりますが、逆にいうと素人の私が投資しても、プロのトレーダーが投資しても結果は変わらないということになります。
それなら、株式による投資の期待リターン3%～4%を狙って株式投資をしようかなと思うようになりました。
日本に帰る秋までは、口座が開設できないですが、現在人工知能関連銘柄を検討中です。


株価情報を見ていていつもわからなくなる用語のメモ：
PBR =  Price Book-value Ratio = 株価純資産倍率 = 株価÷1株あたり株主資本
( 基本的に１以下にはならない。)

PER = Price Earnings Ratio = （株価収益率）= 株価÷1株あたりの利益 = 何年で株価と同じだけの利益を上げれるか
( 東証１部の平均は15ぐらいらしい。 )

ROE = return on equity = 株主資本利益率 ＝ EPS÷BPS

EPS = Earnings Per Share = 1株あたりの利益
BPS = Book-value Per Share = 1株あたりの株主資本



因みに
ROE×PER＝PBR

Rとトレード ――確率と統計のガイドブック

気になる本を見つけたのでメモ代わりに投稿しておきます。

株価はランダムに動いているか？

効率的市場仮説で言われているように、株価はランダムに動いていて、予測ができないか検証してみました。その結果、株価はランダムに動いています。長期的にはランダムウォークだと思っていたのですが、分足でもランダムウォークという結果になりました。超高速取引を行うAIは0.1秒後を予測しているようですが、このようなAIの出現により、分足ですらランダムウォークになってしまったのかもしれませんね。

[検証方法]株価の分足データからT分まえとの自己決定係数をj計算する。
[結果]価格変動に自己相関は見られません。つまり、１分前に株価が上がった場合でも、次の１分間に株価が上がる確率は五分五分です。

効率的市場仮説

投資家が合理的に行動を行う結果、株価は常に過去の株価傾向やニュースを織り込んだ価格になっている、という仮説だそうです。真偽はわかりませんが、この仮説が正しければ株価は新しい情報によって動くので、過去の株価を分析しても"市場並み以上"の超過リターンは得られない。
また、公開情報やインサイダー情報などすべての情報が株価に織り込まれているので儲かった人は運が良かっただけで、取引を繰り返しているといつかは"市場並みの"期待リターンに落ち着くと主張する経済学者もいるそうです。

この仮説に元ずくと、株価や為替はランダムに動いているので、機械学習で予測できないことになります。

ところで"市場並み"というのはどれぐらいなのでしょうか？
過去に行った私の株式投資では、配当利回りが3%ぐらいになりそうな株を買っていました。もし、市場並みが3%ぐらいなら、20年で倍になります。これはこれでいいような気がしてきます。

株かFXでも始めようかな？

統計や機械学習で、株や為替を予測して大金もちになりたいな～と思ったので、まずは予測できるものなのか分析してみることにしました。
素人考えでは、期間が短ければ過去の変動のトレンドに依存し、期間が長くなるにつれてニュースなどの外乱の影響が大きくなり、最終的にランダムウォークに近づくのではないかと思います。一時期流行った（まだ流行っている？）デイトレーダーも一日のうちに売買を完了することで、リスクを小さくして利益を出しているのではないかと思います。

ということで、短期の株価や為替を予測するために、分足データがほしいのですが、意外に見つけられないです。どうしたものかな？