日経平均株価の年間リターン推移

日経平均株価の年間リターン推移を作成しました。

1949年から2014年までの66年間のデータを用いた、長期間の集計です。この66年間の日経平均株価の年間リターンの平均値(相加平均)は12.0%±3.5%でした。標準偏差は28%になりました。作成したグラフを示し、所感を述べます。

リターン推移および平均値と標準偏差の集計

年間リターン推移

下図は日経平均株価の平均リターンの推移です。

横軸が西暦、縦軸がリターン(%)です。1949年から2014年までの66年間のデータを用いた、長期間の集計です。通常の年間リターン(青色)に加えて、5年間の移動平均リターン(オレンジ)の推移をプロットしています。

日経平均株価の年間リターン推移(1949-2014)

年間リターンは 「年間リターン = 年の終値 ÷ 前年終値 ー 1」 で定義しています。

 

リターンの平均値・標準偏差(リスク)

この66年間の日経平均株価の年間リターンの平均値(相加平均)は 12.0% ± 3.5% でした。標準偏差は 28% になりました。

※平均値の誤差は RMS÷√年数 の値を利用しました。

 

所感

バブル崩壊以前の株のリターンは大きかった

かつて国内株式のリターンは、現在と比べて随分と大きかったと分かります。

高度経済成長期(1954年〜1973年)およびバブル景気(1986年〜1991年)を中心に、大きなリターンで推移しています。チャートが示す通り、5年間の移動平均線が 20% を上回る事も珍しくはない様子です。

一方で1990年台以降のリターンは低迷し、5年間の移動平均線も10%を下回り続けています。この比較から、バブル前後で経済の構造が変化した事が分かります。更に、このような経済の構造の変化は、今後も起こりうる事が示唆されています。

 

過去データから統計的にリターンを推計するのは難しい

過去データから期待リターンを精度よく計算するのは難しいようです。

投資家は、アセット・アロケーション構築のために、株式リターンの推定をしたい時があります。ところが、統計から十分な精度でリターンを推定するのは難しいです。

なぜなら、「リターンの標準偏差」は「リターンの平均値」の水準と比べ、比較的大きな値を取っています。そして統計学によると、リターンの平均値の精度は、その分布の標準偏差の大きさに依存します。標準偏差が大きければ(分布が広がっていれば)、平均値の精度は落ちてしまいます。

このために、過去データの統計では、アセット・アロケーション構築に必要な精度でリターンの平均値が得られないわけです。

十分な精度を出すために、集計年数を増やし統計と集めるという対策が考えられますが、実はそれも難しいです。長期集計では、経済構造の変化を加味する必要が出てくるために、やはり精度が落ちてしまうからです。

※過去データに基づく統計的なリターンの推計が無意味だという主張ではありません。統計はリターンの程度について「アタリをつける」には十分有用です。また別の方法で推計したリターンの尤もらしさを考える際に参考にできます。

 

参照

元データ

日経平均株価のデータは、株価データ倉庫から取得しました。

 

GPIFの国内株式リターンの推計方法

リターンの推計値を見積もるのに、統計的手法以外の手法を用いる事があります。

例えば、リターンの推計に、予測ROEの名目値を利用する方法があります。GPIFが利用しているその手法が、PDFコンテンツとして公開されています。基本ポートフォリオの検証についての7ページが国内株式に関わるコンテンツです。

 

日経平均株価の歴史

日経平均株価がどのような経緯で変化してきたかを、日経平均株価の超長期チャートに投稿しています。

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日経平均株価の年間リターン推移” への1件のコメント
  1. Tansney Gohn より:

    過去データの扱いは難しいですね。
    特に日本株のリターンはあてにならないと思います。
    とりあえずはアベノミクスが有効なあいだは乗るつもりですが(笑)。

    海外アセットクラスの相関係数も中期では当てにならないですね。
    今は株と債券はおなじように動いています。

    • Kapok より:

      > Tansney Gohnさん

      アセットクラス別の相関係数は時期によって随分と変わる様子ですね。長期間のコンスタントミックス型アセット・アロケーションでの資産運用は、考えものです。

      結局の所、投資家は「安く買って高く売る」ができるように、推論しながら動的に運用する事が大切だ。と、最近私は考えるようになりました。何よりその方が楽しいです。

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