仲介機関の資産価格決定：ディーラーのバランスシートがリターンを動かす仕組み

ディーラーが限界に達した夜

2008年の秋、ウォール街の主要ブローカーディーラーのトレーディングデスクは、標準的な金融の教科書が誰にも説明していなかった問題に直面しました。投資適格債、外国為替、商品、さらには株価指数オプションまで、あらゆる資産クラスでリスクプレミアムが同時に急騰しました。CDSマーケットで信用保護を買う投資家、通貨キャリー取引のエクスポージャーを取る投資家、オプションピットでボラティリティを売る投資家、いずれもが歴史的基準から見れば驚くべき水準のリターンを提示されていました。しかし、こうした機会を吸収するのに最適な立場にある機関は、前進するどころか撤退していました。

謎は単に市場が下落したということではありませんでした。市場はいつでも下落します。謎はリスクプレミアム拡大の資産クラス横断的な同期性と、リスクを仲介することを存在意義とするまさにその主体たち、プライマリーディーラー、ブローカーディーラー、大手銀行の撤退でした。何かが、リスク負担に対するリターンが最も高いまさにその瞬間に、彼らを制約していたのです。

Zhiguo He、Bryan Kelly、Asaf Manela は、2017年にJournal of Financial Economicsに掲載した論文でその答えを示しました。"Intermediary Asset Pricing: New Evidence from Many Asset Classes" と題されたこの論文は、シンプルだが強力な主張に対する最も包括的な資産クラス横断検証を提供しています：金融市場における限界投資家は標準理論の代表的家計ではなく金融仲介機関であり、仲介機関が資本不足に陥ると、リスクの価格はあらゆる場所で上昇します。

伝統的モデルが苦慮する理由

標準的な資産価格決定モデル、CAPMとその後継モデルは、市場ポートフォリオを保有し、総消費または富との共分散に基づいて資産を評価する代表的投資家を仮定します。このモデルでは、期待リターンは家計の消費成長と結びついた単一の経済全体の確率的割引因子（SDF）に依存します。

このフレームワークは長期の広範な株式プレミアムを説明する力を持っています。しかし、危機時に異なる資産クラスのリスクプレミアムが系統的に連動する理由や、その共変動が家計収入の全般的な悪化ではなく特定機関のストレスと一致する理由を説明することには明らかに失敗しています。

He と Krishnamurthy（2013）によって理論的に先駆けられた仲介機関資産価格決定の文献は、異なる構造を提案しています。彼らのモデルでは、代表的家計が二層構造に置き換えられます：家計は金融仲介機関を通じて投資し、仲介機関が実際にリスク資産を保有する主体です。したがって資産を価格決定するSDFは家計の限界効用ではなく、仲介機関の限界効用です。

この区別が重要なのは、仲介機関が家計にはない制約に直面しているからです。彼らはレバレッジの制限、規制上の自己資本要件、そして典型的には短期負債で構成される資金調達構造の下で運営されており、脆弱性を生み出しています。仲介機関の資本が侵食されると、追加リスクを負担するコストが上昇します。これはリスク資産を吸収するために彼らが要求する価格が上昇することと同義です。

HKMフレームワーク

He、Kelly、Manela は、この理論的洞察を異常に広い資産クラス横断面に対して厳格に検証します。彼らのサンプルは1970年から2012年まで続き、以下を包括します：

• 米国株式（規模およびBMポートフォリオ）
• 米国国債（期間別）
• 社債（投資適格および高利回り）
• 国債（先進国および新興市場）
• 通貨キャリーポートフォリオ
• 商品先物
• 株価指数オプション（分散リスクプレミアム）

統合変数は、彼らが仲介機関資本比率と呼ぶものです：プライマリーディーラーの自己資本をその総資産（自己資本＋負債）で割った値です。この比率は、ディーラーが自己資本をどれだけ投入しているかを測定します。高い比率はディーラーが十分に資本化されており、さらなるリスクを吸収する余地があることを意味し、低い比率はバランスシートが圧迫されており仲介能力が制約されていることを意味します。

実際の仲介機関資本比率

資本比率の構築には、プライマリーディーラーのバランスシートデータが必要です。He、Kelly、Manela は連邦準備制度の資金循環勘定のデータを使用しており、これは四半期ごとにブローカーディーラーの資産と負債を報告しています。

この比率は危機の物語が示唆する通りに動きます。1990年代の大部分を通じて快適な水準を維持していました。2000年代中盤の信用ブームの間にレバレッジが拡大するにつれて低下し始めました。そして2008年の金融危機の間に、ディーラーの自己資本が消滅し総資産が高水準を維持したため、崩壊しました。

マージンスパイラルに関するBrunnermeier-Pedersenフレームワークはこのダイナミクスの一部を捉えていますが、HKMはディーラー資本の変化が資産クラス全体にわたる均衡リスクプレミアムの変化にどのように直接変換されるかを測定することで、実証プログラムをさらに推進しています。

レバレッジサイクルと資産クラス間の伝染

HKMフレームワークの重要な含意は、ディーラーがデレバレッジする際に何が起こるかに関するものです。負の衝撃がディーラーの自己資本を直撃すると、ディーラーは新規自己資本の発行（費用がかかり遅い）か資産の削減（速いが破壊的）かの選択に直面します。ほとんどは後者を選択します。複数のカテゴリーにわたる同時的な資産売却は、ディーラーが保有するすべてのクラスの価格を同時に低下させながら、要求リターンを上昇させます。

このメカニズムは、なぜ流動性危機が根本的に無関係に見える資産クラス全体に伝播するのかを説明します。モーゲージ市場で損失を被り、バランスシートのエクスポージャーを削減しなければならないディーラーは、売れるものを売ります。

危機時の相関関係崩壊は、したがって主に統計的現象ではありません。それは仲介機関の資本制約という共通因子から発する構造的現象です。

Adrian と Shin（2014）は補完的な供給サイドの見方を提供しました：ブローカーディーラーのレバレッジは景気循環に沿って動きます。ディーラーは資産価値が上昇するとバランスシートを拡大し、価値が下落すると縮小するという形でレバレッジ比率を積極的に管理します。

資産価格決定理論への示唆

HKMの永続的貢献は、He-Krishnamurthy理論が予測したことを実証的に実証することです：家計はリスク負担の大部分を専門の金融仲介機関に委任しており、現代の金融市場におけるリスクの価格決定を支配するのは家計の時間選好ではなく、それら仲介機関の制約です。

この洞察はリスクプレミアム全般についての考え方を再定位します。プレミアムが高いのは必ずしも基礎リスクが家計にとって特に危険だからではなく、そのリスクを負担することを専門とする機関が現在能力制約に直面しているからかもしれません。

一方、マージンコールリスクを含む資金調達制約は、資本比率圧縮の主要な伝達チャネルです。VIXが急騰しレポ市場が凍結する時期は、ディーラーの担保が引き下げられ資金調達コストが上昇するにつれて、資本比率の圧縮と正確に一致します。

流動性プレミアムの文献は同じダイナミクスの一部を部分的に捉えています：仲介集約度の高い資産、小型株、高利回り債、新興市場通貨は、より高いプレミアムを持つ傾向があり、これらのプレミアムは仲介機関資本が希少な時に特に高くなります。

ポートフォリオ構築への応用

資本比率がその長期平均を下回っている場合、歴史的証拠は以下を示唆しています：

• 信用スプレッドが基本的なデフォルトリスクに対して高水準
• オプションのインプライドボラティリティが平均以上の差でリアライズドボラティリティを超過
• 商品キャリーと通貨キャリー戦略が平均以上の補償を提供
• 非流動性資産カテゴリーが基本的な流動性コストを超えるプレミアムを獲得

しかし、これはディーラーが圧迫されている時に単純にこれらのエクスポージャーを最大限に取るべきだということを意味しません。期待リターンを高くする同じ条件が、ボラティリティも高くし、ディーラーのバランスシートが引き続き圧迫を受ければさらなる悪化にも脆弱になる可能性があります。正しい対応は、ディーラーストレスが歴史的に平均回帰してきた高いリスクプレミアムの源泉であることを認識し、反転前のさらなる悪化を乗り切るのに十分な流動性を確保したうえでポジションを適切に設定することです。

参考文献

He, Z., Kelly, B., & Manela, A. (2017). Intermediary asset pricing: New evidence from many asset classes. Journal of Financial Economics, 126(1), 1–35. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2017.08.002

He, Z., & Krishnamurthy, A. (2013). Intermediary asset pricing. American Economic Review, 103(2), 732–770. https://doi.org/10.1257/aer.103.2.732

Adrian, T., & Shin, H. S. (2014). Procyclical leverage and endogenous financial fragility. Annual Review of Economics, 6, 33–58. https://doi.org/10.1146/annurev-economics-080113-104933

Brunnermeier, M. K., & Pedersen, L. H. (2009). Market liquidity and funding liquidity. The Review of Financial Studies, 22(6), 2201–2238. https://doi.org/10.1093/rfs/hhn098

Gertler, M., & Karadi, P. (2011). A model of unconventional monetary policy. Journal of Monetary Economics, 58(1), 17–34. https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2010.10.004