相関係数で見る、出来高・流動性・投資金額と日経平均の関係 

相関係数:2つの確率変数の間の相関(類似性の度合い)を示す統計学的指標。
-1 から 1 の間の実数値をとる、1に近いと正の相関があるといい同じ様に動く傾向がる。-1 に近ければ負の相関があるといい、反対方向の動きをする傾向がある。0 に近いときは相関は弱い

おおよその目安として、
相関係数が0.7~1.0 強い関連
相関係数が0.4~0.7 中程度の関連
相関係数が0.2~0.4 弱い関連
相関係数が0~0.2 ほとんど関連がない。
符号がマイナスならば、逆方向の関連。 

主市場が東証1部の1632銘柄の、「出来高」、「流動性(=出来高÷単元株数)」、「投資金額(=株価×単元株数)」、「ベータ」「ベータ乖離」の5つの指標の相関係数を計算しました。

ベータ:日経平均の値動きと個別銘柄の値動きとの感応度合を表した指標。 日経平均が「1」動くときに、当該銘柄がどれだけ動くかを示し、1に近いほど日経平均と同じ様な動き方をする傾向がある。 

ベータ乖離:ベータが1からどれだけ離れているかです。ベータが0.7なら0.3、1.2なら0.2。これが小さいほど日経平均を同じ様な動きをする傾向がある。

  ベータ乖離 ベータ 出来高 流動性 投資金額
ベータ乖離 × -0.79 -0.12 -0.05 -0.11
ベータ -0.79 × 0.24 0.15 0.15
出来高 -0.12 -0.24 × 0.85 0.04
流動性 -0.05 0.15 0.85 × -0.05
投資金額 -0.11 0.15 0.04 -0.05 ×

ベータ乖離ベータが-0.79の負の相関、出来高流動性が0.85の正の相関となっているのが目立ちます。しかしこれらは指数の性質を考えたら当然の結果かと思います。

投資金額流動性は、負の相関【投資金額が高い銘柄ほど、取引量が少なくなる傾向が有る】となっていますが、-0.05と無相関に近いです。

出来高ベータ乖離は、負の相関【出来高が増えるほどβとの乖離が少ない(日経平均と同じ様な動きをする)】となっていますが、-0.12と非常に弱いです。
流動性ベータ乖離は、負の相関【流動性が増えるほどβとの乖離が少ない(日経平均と同じ様な動きをする)】となっていますが、-0.05とさらに弱いです。
投資金額ベータ乖離は、負の相関【投資金額(株価×単元価格)が増えるほどβとの乖離が少ない(日経平均と同じ様な動きをする)】となっていますが、-0.11とこれまた弱いです。

上記3つの結果は、先週に書いた記事
流動性の大きい銘柄ほど日経平均の影響を受けやすい?
株価が大きい銘柄ほど日経平均の影響を受けやすい?
出来高が多い銘柄ほど日経平均の影響を受けやすい?
と比べると、相関がプラスかマイナスかの方向は同じですが、相関の強さでいうと印象が違ったものとなりました。

次に、1632銘柄を「出来高」を少ない順から並べ、100銘柄づつ17グループ(最後のグループは32銘柄)に分けました。(おまけの表1)
各グループの出来高平均とベータ乖離平均を算出。それをもとに相関係数を調べてみると、
出来高平均ベータ乖離平均は、-0.42という結果で、中程度の負の相関となりました。
ついでに、17グループに出来高が少ない順番に1,2,3…とグループ名をつけ、ベータ乖離平均との相関係数を調べたところ、結果は-0.98と非常に強い負の相関となりました。
出来高の絶対値よりも、相対的な出来高の大きさの影響が強いようです。

同様に「流動性」順に並べて、各グループの流動性平均ベータ乖離平均の相関係数を計算すると、
-0.36という結果となりました。
流動性グループ順番とベータ乖離平均との相関係数は、 -0.94
出来高の場合とほぼ同様の結果となりました。(おまけの表2)

同様に「投資金額」順に並べて、各グループの投資金額平均ベータ乖離平均の相関係数を計算すると、
-0.78という強めな、負の相関となりました。
出来高や流動性の場合よりも強い負の相関となりました。
ただし、流動性グループ順番とベータ乖離平均との相関係数は、-0.82 となり
と出来高や流動性の場合よりも負の相関が弱いです。(おまけの表3)

まとめ
出来高が多い群ほど、日経平均(おそらくTOPIXとも)との乖離が小さくなる傾向がある。
流動性が高い群ほど、日経平均(おそらくTOPIXとも)との乖離が小さくなる傾向がある。
投資金額が大きい郡ほど、日経平均(おそらくTOPIXとも)との乖離が小さくなる傾向がある。

「出来高」「流動性」「投資金額」といった項目は、「日経平均と同じ様な動きをするかどうか」に影響を与える要因で有ると言えると思います。

しかし個々の企業のベータを見ると、ベータ(ベータ乖離)の値のバラつきが大きく、その結果、相関係数も0に近いものとなっている。
これは、個々の企業の値動きでは「出来高」「流動制」「投資金額」以外の要因、例えば「業績」等による影響が大きいからだと思われる。

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出来高が多い銘柄ほど日経平均の影響を受けやすい? 

流動性の大きい銘柄ほど、日経平均の影響を受けやすい? の続きです。
↑上記の記事では、流動性とベータとの関係を検証しました。

流動性:(売買高の25日移動平均値÷売買単位で算出した値)

ベータ:日経平均の値動きと個別銘柄の値動きとの感応度合を表した指標。 日経平均が「1」動くときに、当該銘柄がどれだけ動くかを示し、1に近いほど日経平均と同じ様な動き方をする

データとして「出来高」ではなく「流動性」を使ったのは、
(1)「流動性」の方が、データを拾ってきやすかったから。
(2)個人的に、売買単位が1株の銘柄でも1000の銘柄でも同じ様に一株は一株として数える「出来高」よりも、「流動性」を見た方が良いかなと思ったから。
の2つの理由からでした。

データを加工して、「出来高」のデータを得ることができましたので、
今回は、出来高とベータとの関係を検証してみたいと思います。

出来高:1日の売買株数 25日移動平均値を使用

優先市場が東証1部の銘柄1632を「出来高」順で並べ、おおよそ銘柄数が200程度になるように区分けしました。分け方の兼ね合いで少なくなってしまったところもあります。
ベータ平均は、ベータの値の単純平均です。0.7と1.1なら0.9、0.5と1.3でも0.9。
ベータ乖離平均は、ベータの値が1からどれだけ離れているかの平均です。0.7と1.1なら0.2、0.5と1.3なら0.4というように。
ベータが1に近い すなわちベータ乖離平均が低い方が日経平均やTOPIXと同じ様な動きをする傾向が強いということです。

出来高 ベータ平均  ベータ乖離平均  銘柄数  主な銘柄 
0~1万 0.37  0.64  211 吉野家・はるやま商事 
1万~2万 0.42  0.58  127  永谷園・KDDI
2万~5万  0.44 0.56 209  トマト銀行・ライトオン
5万~10万  0.55  0.45  192 ファンケル・丸三証券 
10万~20万  0.59 

0.43 

211  ヤフー・良品計画
20万~50万  0.64  0.39 

243

ニトリ・JFE・ライオン
50万~100万 0.79  0.32 

146 

ファミリーマート・マキタ
100万~1000万  0.99  0.29  255  ソニー・カシオ・日本航空
1000万~  1.08 0.27 

38

丸紅・日産自動車・東芝
 全体 0.62 0.45 1632  

出来高が増えるほど、ベータ平均は上昇、ベータ乖離平均は小さくなっています。予想以上にきれいな結果になりました。
株価(投資金額)とベータの関係」よりも強い相関、「流動性とベータの関係」とは同程度かなと思います。

まとめ
「出来高」が増えるほど、日々の値動きが日経平均(おそらくTOPIXとも)と同じ様に動く可能性が高くなるという傾向が確かにあるようです。

<つづく>
次回の記事は世界の株価指数と為替。次々回にでも、「株価」と「出来高」と「流動性」と「ベータ」の相関係数を計算して記事にしたいと思います。

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株価が大きい銘柄ほど日経平均の影響を受けやすい? 

前回の記事、流動性の大きい銘柄ほど、日経平均の影響を受けやすい? の続きです。
前回の記事で、「20万株以上の銘柄を除外するのは「東証一部であっても日経平均株価やTOPIXの影響を受けず独自の動きをする可能性がある」から≪そのリスクを避ける≫ため】ではないでしょうか?出来高が多いということは株価が安い銘柄が多い。株価が安いということは個人投資家なども手軽に手を出しやすく、何か材料が出ると一方的になるマネーゲームの材料になりやすい。 こんな説明ができそうなのですが・・・ 」とのコメントをいただきました。

言われてみたらたしかに、株価が安い銘柄の方がマネーゲームの材料などになって、「株価(投資金額)が安い銘柄」の方が、「株価(投資金額)が高い銘柄」よりも日経平均やTOPIXと異なった動きをする可能性が有るように思えてきます。

というわけで、今回は株を買うのに必要な投資金額(株価×単元数)とベータとの関係を調べてみました。

前回使ったのマネックス証券のスクリーニング結果を再び使用しました。優先市場が東証1部の銘柄1632を「投資金額」順で並べ、おおよそ銘柄数が200程度になるように区分けしました。分け方の兼ね合いで少なくなってしまったところもあります。
ベータ平均は、ベータの値の単純平均です。0.7と1.1なら0.9、0.5と1.3でも0.9。
ベータ乖離平均は、ベータの値が1からどれだけ離れているかの平均です。0.7と1.1なら0.2、0.5と1.3なら0.4というように。
ベータが1に近い すなわちベータ乖離平均が低い方が日経平均やTOPIXと同じ様な動きをする傾向が強いということです。

投資金額 ベータ平均  ベータ乖離平均  銘柄数 主な銘柄 
0~5万円 0.58 0.48 171 みずほFG・武富士・ゼクス
5万~10万円 0.57 0.46 291 カシオ・日産自動車・ゲオ
10万~15万円 0.57 0.46 238 三井物産・ヤマハ・ジェイコム
15万~20万円 0.62 0.43 191 アサヒビール・カゴメ・コナミ
20万~30万円 0.63 0.44 248 ソニー・花王・ソフトバンク
30万~40万円 0.63 0.44 161 キヤノン・武田薬品・川崎汽船
40万~50万円 0.75 0.38 99 トヨタ自動車・東芝・ライオン
50万~100万円 0.69 0.40 180 新日本石油・TDK・アシックス
100万円~ 0.82 0.35 53 シャープ・ニコン・東洋水産
 全体 0.62 0.44  1632

結果を見ると、ベータ平均の方はあまり法則性が見られませんが。投資価格が高い方が投資価格が低い場合よりも、ベータ乖離平均が小さくなるという傾向が見られます。
前回調べたデータと比べると、「流動性とベータの関係」ほどは相関が強くない感じです。

まとめ
「株価(投資金額)」が大きいほど、日々の値動きが日経平均(おそらくTOPIXとも)と同じ様に動く可能性が高くなるという傾向があるようです。
この傾向は知っておいても損はないんじゃないかと思います。ただしすごい大きな影響といった感じではないので、気にし過ぎない程度に。

<つづく>

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流動性の大きい銘柄ほど日経平均の影響を受けやすい? 

株・投信質問掲示板でいただいたコメントに、ちょっと興味深い事が書いてありました。

一部抜粋して引用

最近、読んだ本に「東証一部の銘柄を出来高5万~20万株に限定すると120~200銘柄まで絞り込める」とあったので。

5万株以下の銘柄を除外するのは「流動性リスク」のためで20万株以上の銘柄を除外するのは「東証一部であっても日経平均株価やTOPIXの影響を受けず独自の動きをする可能性がある」からだそうです。

ということは、「出来高が大きい銘柄は日経平均やTOPIXの影響を受けやすく、出来高が小さい銘柄なら影響を受けにくいの?」
実際のところはどうなのか、検証してみました。

全銘柄の値動きを日経平均やTOPIXと一つ一つ比べて調べてみるのが一番なんでしょうが。それはさすがに面倒すぎるので、証券会社のスクリーニング機能を活用しました。

出来高で検索できるスクリーニングはありませんでしたが、マネックス証券・松井証券・野村證券(いずれもQuick社のスクリーニング)などでは、「流動性」という項目があります。

流動性:売買高の25日移動平均値÷売買単位で算出した値です。
数値が大きいほど流動性が高く、数値が小さいほど流動性が低くなります。 

※上記はあくまでスクリーニング項目としての「流動性」の説明です。

売買単位が1で10万円のA株が5単位(50万円分)売買されると、出来高は5。売買単位が1000で100円のB株が5単位(50万円分)売買されると、出来高は5000となります。「流動性」の指標ならば、A株もB株も5となります。
もちろん上の例の様に「1売買単位の値段」が一緒という事はまずなく、銘柄によって結構違いますが。「一株の値段」の差ほどの違いにはなりません。なので個人的にはむしろ、「出来高」よりも「流動性」の方を見た方が良いんじゃないかと考えます。

またスクリーニングには、「ベータ」という項目があります。

対日経平均ベータ値(180日) :過去180日間の取引日において、日経平均の値動きと個別銘柄の値動きとの感応度合を表した指標です。 日経平均が「1」動くときに、当該銘柄がどれだけ動くかを示します。 

ベータに関する説明は、株価・ベータ値一覧というサイトがおすすめです。
特に このページのグラフのイメージが分かりやすいと思います。
日々の値動きが日経平均と近い動きをするもの(極端な例なら日経平均ETF)のベータ値は1に近くなります。
日経平均と真逆の値動きをするものなら、ベータ値は-1。

調べた結果が下の表です。今回はマネックス証券のスクリーニングを使用し、優先市場が東証1部の銘柄1632を「流動性」順で並べ、おおよそ銘柄数が150程度になるように区分けしました。分け方の兼ね合いで少なくなってしまったところもあります。
仮に1000株単位の銘柄の場合、「流動性」が10で1万株、100で10万株、1000で100万株となります。
流動性100株単位の銘柄の場合、「流動性」が10で1000株、100で1万株、1000で10万株となります。

流動性 ベータ平均  ベータ乖離平均  銘柄数 主な銘柄 
0~50 0.36 0.63 161  冨士急行・東リ・東北銀行
50~100 0.42  0.57 180 江崎グリコ・ジーンズメイト 
100~150 0.49 0.51  113  エスエス製薬・ホリプロ・菱食
150~200 0.54  0.47  79 古河電池・近畿日本ツーリスト 
200~300 0.52  0.46  144 不二家・ベスト電器・テレビ東京 
300~500 0.54 0.46  143  ハイデイ日高・サンクス・ツルハ
500~750 0.65 0.38  112 マクロミル・東京ドーム・HIS
750~1000 0.66 0.35  93  リンナイ・出光・スルガ銀行
1000~2000 0.71  0.35  178  サッポロH・日本ハム・ゼビオ
2000~4000 0.74  0.35  151  ゲオ・日本電気硝子・中国電力 
4000~10000 0.90  0.34  138  ハウス食品・JR東海・シャープ 
10000~ 0.98 0.34  140  みずほFG・トヨタ・セブン&アイ
 全体 0.62   1632

<追記 ベータを単純に平均すると、0.9と1.1で1、0.2と1.8でも1になってしまうので、1からどれだけ離れているかの平均(ベータ乖離平均)も算出しました。0.9と1.1なら0.1、0.2と1.8なら0.8というように。ベータ乖離平均の方がより良い指標かなと思います。>

上の結果をみると、「流動性」が上がるほど、ベータ平均は1に近づくという傾向が見てとれます。ベータ乖離平均は小さくなる。ただし、あくまで統計的な「傾向」です。取引が活発な銘柄ほど、日々の値動きが日経平均と同じように動きやすい。逆に取引量が少ない銘柄の方が、日経平均が下った日でもそれほど下らなかったり逆に上がったりする可能性が高い。日経平均が上がった日でもそれほど上がらなかったり、逆に下ったりする可能性もまた高いですが。
ベータ平均で見ると、150~200と200~300の区切りが逆転している他は、全て流動性が高い方が、ベータは1に近づいています。
ベータ乖離平均で見ても、流動性が高い方がベータが1に近づくという傾向が見てとれます。ただし、流動性が500を越えると頭打ち気味です。

まとめ
「流動性」が上がるほど、日々の値動きが日経平均(おそらくTOPIXとも)と同じ様に動く可能性が高くなるという傾向が確かにあるようです。
「東証一部であっても日経平均株価やTOPIXの影響を受けず独自の動きをする可能性がある」という銘柄を探したいのであれば、低過ぎない程度に流動性が低い銘柄を探すというのも一つの方法だと思う。また、「スクリーニング」の項目でベータを使って、1に近いものは除外するという方法でもいいでしょう。
ただし、「東証一部であっても日経平均株価やTOPIXの影響を受けず独自の動きをする可能性がある」=「上がる可能性が高い」とは限りません。

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日経平均やTOPIXが上昇してるけど、特にどんな銘柄が上がってるんだい? 

TOPIX 2月末756.71→3月26日826.81(+9.3%
日経平均 2月末7,568.42→3月26日8,636.33(+14.1%

強いですね。じゃあ何が上がっているだろうとの事で、月間騰落率でスクリーニングしてみました。

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