2022年11月

は再投資比率 [ です。いわゆる モデルは、これらのバリュエーションが

この比率は、 の代用として使用される長期国債利回りと で転送する必要があります。

このモデルは、年代に

リザーブスタッフレポートに含まれる評価比率と債券利回りの時系列プロット

水面。これらのチャートは、名目で債券利回りの低下を示すために、ウォール街の企業によって使用されることがあります。

期間中の株価上昇の根拠。

年代から 年代初頭にかけて上昇した名目債券利回りと一致する モデル

配当利回りも上昇し、年代にかけて

当初、名目債券利回りが低下すると、futu trustee 配当利回りも低下しました。しかし、モデル

は、 年代の大恐慌時の高配当利回りを説明していません。

債券利回りは非常に低いです。しかし、) は、

債券利回りのボラティリティに対する金利のボラティリティ (特に  年代)

) 割引率 を調整する場合、FRB モデルもこの期間に合わせて拡張できます。

Fed モデルの実証的な成功は不可解です。一方、名目金利を使うと

 のプロキシとして、一貫性を保つために、次の名前も使用する必要があります。

意味のある成長率 実質成長率は時間の経過とともにかなり安定しているように見えますが、インフレのような名目成長率は名目債券利回りに従うので、一般的に

インフレによる名目成長率  の変化は、インフレによる名目金利 R の変化を相殺するはずです。

株価の変動。一方、配当価格を期待する必要があります

金利は、名目金利ではなく実質金利で変動します。実質金利と名目金利ですが、

金利は 年代初頭に同時に変化していました。このような低い実質金利は、最近の

何年にもわたる株価の高騰世紀には普遍的ではありません。

Fed モデルの実証的な成功には、いくつかの説明が考えられます。高インフレが予測される可能性が高い

実質成長率が低いか、株式リスクプレミアムが高い(ただし、インフレと株式リターンの革新

は強く相関しておらず、この相関関係は時間の経過とともに変化するようです。

  章で議論した)。また、モディリアーニとコーン

投資家がインフレの幻想を持っているという過激な提案がなされています。つまり、

彼らは実質金利と名目金利を混同し、誤って実質金利を割り引いている

現金流量。

 現在価値ロジックと株式リターンのクロスセクション

最近のいくつかの論文では、現在価値の関係を使用して株式リターンのクロスセクションを調べています。存在

このセクションでは、文献からのいくつかの興味深い発見を簡単に要約します。これらの調査結果がすべてではありません

ただし、現在価値の論理がどのように研究を導くかを示しています利益ベース

投資家が評価する特性を提示する能力のゴードン成長モデルは、実証に役立ちます

高い株価の正当化.それらは以下に示す関係から始まります

これは若い会社の構造モデルで開発されました

不確実性が異常に高いアイデア。彼らは、会社は時間  で誕生すると考えています。

帳簿資産は  です。企業は時間  まで一定の割合  で成長します。

値は) です。時間  では、会社は成熟し、競争によって異常が解消されます。

その日、時価総額対簿価比率は

:.以前は、会社の市場価値は必要に応じて最終的な簿価でした

収益率  が割引される割引値。

最も単純なモデルでは、時間 0での成長率  は未来です。

これは既知であり、平均と分散  で正規分布しています。これらの仮定は、

に:

 

この式は、平均成長率と割引率  が決まると、港股交易

不確実性は、会社の時価総額対簿価比率を増加させます。

 は、モデルに他の多くの機能を追加しました。道具

一般に、彼らは投資家が各期間の実現収益性を観察できると仮定しています。

真の平均収益性に連続相関ノイズを加えたものに相当します。投資家の見解

観察された収益性は、セクションのように、真の平均収益性に関する事前評価を更新します。

セクション  で説明したベイジアン学習モデル。また、同社は収益性の点で、

体系的および非体系的なリスク、より高いまたはより低いシェアを支払うことを選択できます

興味このモデルでは、若い企業の時価総額比率は、

真の平均収益性の不確実性は年齢とともに増加するため、年齢とともに減少します

時間とともに減少します。同じ理由で、リターンのボラティリティは年齢とともに上昇します。

成長と衰退。無配当企業の時価総額と簿価比率と収益のボラティリティ

収益が再投資された場合の収益性が企業価値に影響を与えるため、どちらもボラティリティが高くなります。

株主に支払われる会社の価値よりも大きい。最初のリストから最初の 年間のこれらの属性のすべて

在庫データは一貫しています。

 は、ボラティリティ効果が  世紀の

年代後半のテクノロジー株の高値。インターネットブームの中、若い技術者だけでなく

同社の収益性には異常な不確実性があり、当時の割引率も

かなり低い。割引率が低いと、 の項に式  の波を掛けたものが増加します。

ボラティリティ項 、したがって、市場価値と簿価の比率のボラティリティ効果を増幅します。

答え評価の不確実性の重要性を理解するもう  つの方法は、対数配当と価格の比率がランダムに動くときに何が起こるかを考えることです。この場合、評価は常に

一定の平均値に戻るのではなく、時間の経過とともに定常状態そのものに戻ります

漂う。この状況を分析することで、ゴードンの成長モデルを作ることができます

変更されたモデルは、配当価格比率が時間の経過とともに変化する場合に適応されます。これも用です

株式リターンの予測回帰を構築することは、別のアプローチを提供します。

配当が一定期間前にわかっていると仮定すると、

 なおそこが荒れても俺的には後回しで構わないとすら思っているぞ。優柔不断な袁紹も、家族を害されるかもと思えば救援に駆け付けるだろう。そうなればこちらと敵対する機会も減って有耶無耶になる部分も出るが、何でもかんでもはっきりとさせる必要もないからな。

 

「事実、現在も南西部に進むような姿勢では御座いますね。いかがでありましょうか田豊殿の見解は」

 

 沮授が黙ってしまったので荀攸殿がそう話を振っているが、どうしたものかな。何かしら思いがあるような顔つきをしているが、まずは田豊の話から聞くとするか。

 

「本来であるならば、渤海太守が任地の防備を行うのが筋であります。ですが国家の為と任地を離れているならば、これも仕方なきこと。冀州としては太守の家族を保護すべく行動すべきではと愚考致します」

 

 命題が飛び出してきたな。好意でそうしてみたとしても、buy the dip 袁紹からしたら人質をとった敵に見えるだろう。荀攸殿と目を合わせても渋い顔をしている、だがこれをただ却下するだけというのはもったいない気がする。俺には正解が見えんが、真っすぐ突き進む以外に解決策があるだろうな。

 

「沮授殿はどうだろうか」

 

 あるんだろ何かが、しかも言い出すと波乱が起こるような手が。恐らくそれは清流派と呼ばれているような奴らが毛嫌いするような手垢まみれの何かだ。

 

「公孫賛が南東へ進んでいるのは、冀州を奪うためでありましょう。中央を占める、それは結構。ではなぜ今手薄になっている東部の渤海を攻めないのか。将軍が仰るように袁紹殿との軋轢を避けるためでありましょう。ならばそこに付け入る隙が御座います」

 

「続けろ」 聞いたら最後で反発が起こるのは必至、というわけか。いいさ、汚名なんてのは全て俺が被れば丸く収まるんだろ。

 

「袁紹殿に任地に戻るようにと使者を送ります、冀州で家族を保護することも検討しているともここで伝えます。どちらも是とはしにくい内容ゆえ、あの袁紹殿ならば検討をすると即断はできないと見ております。公孫賛は恐らく渤海に直接手出しをしません、ですので偽旗作戦を敢行いたします」

 

 偽旗、つまりは公孫賛だとこちらが偽り渤海を攻めるわけか。裏切りのだまし討ちとは違うが、汚い手段ではある。名士であろうとするならば確かに拒否する案件だな。目を細めてこれをいかに正義の行いにするかの変換作業を大急ぎで行うぞ。

 

「偽旗の詳細を」

 

「公孫賛軍の旗をいずれかにより入手し、一軍をもって渤海郡の城市を攻撃しこれを公孫賛の行動だと喧伝いたします。それを以て袁紹殿との離間策を促進し、双方を敵対させることで渤海へ帰還させる流れをつくるものであります」

 

 わかっていても対処のしようがない、これぞ策略という奴だな。そして荀攸殿も田豊も不満そうな顔つき、ついでに言えば幕のやつらも乗り気ではないが反対もしないか。捨てるに忍びないがこのまま使うほど俺は浅くもないぞ。

 

「そのまま行えば恐らくは沮授殿の想定通りになるだろうな」

 

「では――」「だが! それは簡単な道でしかない。俺は楽をするためにここに居るつもりはない。答えろ、渤海の諸城から冀州軍が公孫賛の東部、並びに北部へ度々攻撃をしに出撃し、反撃を受けると直ぐに渤海に撤退するのを繰り返し挑発を行う。公孫賛はこの馬鹿にするかのような攻撃を黙って受け流して、首魁としての面目が立つだろうか?」

 

 こちらの玉である韓馥殿は決して不意打ちで倒せない、そこで逆転を狙ってしくじれば公孫賛軍は即瓦解する、ならば選択肢から外すしかない。次点である俺を撃破しに出てくるならば望むところだ、相手になってやる。イライラが募って来る軍からの突き上げ、それをどう解消するかだ。

 

「黙っているわけにはいかないでしょう。ですがそれならば陽動攻撃軍にかなりの動きを要求することになりますが」

「沮授殿、信都の西にある高邑が本来の州都であるようだが、なにゆえ現状のようなことに?」

 

「ご下問にお答えいたします。反董卓連合軍の結成により、各地の軍勢が河南尹へと集結する動きがありました。その際に渤海郡の袁紹殿も留守にするので、冀州全土とより連絡が取りやすい中央付近へと治府を動かしました。また信都が奪われた際は、高邑よりも邯鄲の方が遠いため安全を担保する意味でこちらに滞在しております」 護衛部隊の一存でってわけか、追い打ちをかけられて州都で籠城では連絡も出来ずに往生していた可能性がある。これは悪くない判断だったと受け取るとするか。

 

「では始めに韓馥殿には州都に治府を戻して貰うことから動くとしよう。両県の間に堂陽県があり、ここが最前線になっている。堂陽県の東、目と鼻の先に扶卿県があるのでこれの防備を固めるぞ。孫策は真っ先に増援として詰めるんだ、後続の歩兵が到着するまで決して陥落させるな」

 

「お任せ下さい島将軍! 黄蓋、期指 一足先に騎兵の招集を行っておくんだ」

 

「承知」

 

 黄蓋が座を離れると皆に一礼をして消え去る。まず動く、その精神は好きだぞ。情報を出来るだけ携えて離れる必要があるので、会議は続けさせよう。

 

「高邑の防備を最大限する必要がある、趙浮の弩兵五千をここに据えて西部の補給拠点としても利用しようと思うがどうだ」

 

 地域柄何かの齟齬があってはいかんと問いかける、弩の五千をここに固定するのは少々勿体ない気もするが、韓馥殿が危険に晒されれば全てが終わる。そんな玉を厚く守らんでどうするってことだな。ん、沮授か。

 

「それでありますが、補給拠点は高邑の直ぐ南東にある鋸鹿郡都の衛陶にしてはいかがでしょうか。理由はいくつか、補給部隊の出入りに混じり不逞の輩が城内紛れるのを防ぎます。某ならば暗殺も含めて冀州殿に近づく策を弄しますので」

 

「確かに出入りが多ければ検査も漏れることがあるな、他には」 暗殺か、それまではこちらでは防げないが、面子の問題もあってかあまりそういうのは行われないようだ。上が下の者を消すのは別だぞ、逆でやると高位になった際に名声が不足すると上手く行かず結局損をするとかそういうやつだからな。

 

「衛陶が交通の十字路になっており、高邑がそれに繋がっている道路の利が御座います。また相互防衛の見地からも、近隣の都市にも兵を置くのが有利かと」

 

「兵が寝泊まりするのも、暗夜奇襲に抜け出すのも、複数あった方が有利なのも確かだ。他にも理由があるのか?」

 

 俺が感じられたのはこの二つだけだな、もっと別の見地があるならば聞いてよかったということになるが。

 

「ございます。西にそびえる難山に山賊が巣くっておりますので、補給部隊を目にすれば襲い掛かる可能性があります。ゆえに、より南東部で警戒線の内側を行動する方が警備もしやすく余計な被害を減らす結果に繋がりましょう」

 

「なるほど、それは盲点だった。沮授殿の言葉はもっともだ、韓馥殿には高邑に君臨してもらうのみにし、補給拠点は衛陶に変える。鋸鹿太守は?」

 

「李邵殿でありますれば、彼の御仁はより強きになびくかのような性格もあります。州治府が近隣にあり、多数の精強な兵を目にすれば世迷いごとも姿を隠すでしょう」

 

 そいつも気弱ということか、ならばまとめて守ってやった方がお互いの為だな。信治を体現しているというならば文句は無いぞ。

 

「そうか。州東部だが、渤海郡までこちらで直接指揮しようとすると藪蛇になる恐れがある。そこは袁紹殿と争うつもりがあるなら公孫賛も手を出すが、そうでなければ避けて通ると思うがどうだろうか」

少なくとも 10 年間の長期的な実質給付

従属変数として。予測変数と従属変数の時系列プロットを図 5.4 に示します。見せる

少なくとも 20 世紀初頭以来、

年間の実質リターンの間には強い負の相関関係がありますが、もちろん、

また、1 世紀のデータで 10 年リターンの独立した観測が 10 回しかないため、

有効なサンプル サイズは小さいです。長期リターンを直接回帰する代わりに、時系列モデルを使用して計算する方法があります。

長期的な収益行動への影響を計算します。最も明白なのは、データが

ベクトル自己回帰 (VAR) プロセスに続いて、リターンは VAR 係数から直接計算できます。

[キャンベルとシラーのニュース部分、

キャンベル

zt を状態変数のベクトルとして定義し、次を仮定します。

(5.65)

zt が一次に従うという仮定は、富途信託 制限的ではありません。

拡張された状態ベクトルと革新的な特異分散共分散行列で書き直された高次 VAR

の一次  .このモデルは次のことを意味します。

株式のリターンが の最初の要素であり、他の変数を使用してリターンを予測するとします。上記の方法は収益を予測し、キャッシュ フロー予測を残余価値として構築します。しかし

はい 対数の配当価格比率がシステムに含まれている場合、結果はこの選択の影響を受けません

対数配当、リターン、および対数配当対価格比は (5.38) で与えられるため、意味があります。

つまり、次のことを意味します。


したがって、収益または配当成長の予測と、対数配当価格比率

予測は、欠落している変数の予測を意味し、利益と配当の伸びは、

配当対価格比率は、システムに一緒に含まれています。

の共線性 の小さな近似誤差を除く)。他のものを使用している場合でも

一定の評価比率(価格平滑化利回りなど)が配当価格比率に取って代わるシステム

、収益または配当の成長を予測するときの結果は似ています。従事している、

は、これらの点を明確に説明しています。

 アプローチは、収益または配当の成長を予測する決定に対して堅牢ですが、

によって強調されているように、結果は説明変数の選択に影響されます。

点に始まる実証研究では、一般的に大型株について

株価指数の場合、割引率ニュースの標準偏差はキャッシュ フロー ニュースの約 2 倍です。

前述のように、この発見は、評価比率が配当や収益の伸びを予測できないことに関連しています。

近い  が示すように、個々の銘柄の結果は大きく異なります。個別株は休場したが

リターンの予測可能性は、第 3 章で説明した在庫レベルの特性に関連していますが、

長期的には、個々の株式の特性リターンの時系列回帰の説明力も非常に小さく、これはつまり、

は、ほとんどの株式レベルのリターンの変化がキャッシュ フロー ニュースによるものであることを意味します。個別株の場合はこちら

総株式指数の証拠と矛盾しない発見。

ストリーミング ニュースは特殊なので、全体レベルで多様化されており、水をストックしながら

均一割引率のニュースには、多様化せず、株式全体を占める重要な集計コンポーネントがあります

収益の変化の大部分

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