[論文レビュー] On financial market correlation structures and diversification benefits across and within equity sectors

Nick James, Max Menzies+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 21, 2022

Complex Systems and Time Series Analysis参考文献 59被引用数 33

ひとこと要約

本研究は、20年間の米国株式データを分析し、相関行列とネットワーク診断を用いて、業界間および業界内における分散投資の利点を定量化する。市場の集団的行動（主成分固有値とモジュラリティによって測定）は、危機期に増加し、分散投資の有効性を低下させる。また、9つの業界に均等にサンプリングされた36銘柄のポートフォリオが、リスク低減の観点で最適であると特定された。

ABSTRACT

We study how to assess the potential benefit of diversifying an equity portfolio by investing within and across equity sectors. We analyse 20 years of US stock price data, which includes the global financial crisis (GFC) and the COVID-19 market crash, as well as periods of financial stability, to determine the `all weather' nature of equity portfolios. We establish that one may use the leading eigenvalue of the cross-correlation matrix of log returns as well as graph-theoretic diagnostics such as modularity to quantify the collective behaviour of the market or a subset of it. We confirm that financial crises are characterised by a high degree of collective behaviour of equities, whereas periods of financial stability exhibit less collective behaviour. We argue that during times of increased collective behaviour, risk reduction via sector-based portfolio diversification is ineffective. Using the degree of collectivity as a proxy for the benefit of diversification, we perform an extensive sampling of equity portfolios to confirm the old financial adage that 30-40 stocks provide sufficient diversification. Using hierarchical clustering, we discover a `best value' equity portfolio for diversification consisting of 36 equities sampled uniformly from 9 sectors. We further show that it is typically more beneficial to diversify across sectors rather than within. Our findings have implications for cost-conscious retail investors seeking broad diversification across equity markets.

研究の動機と目的

• 異なる市場環境下における業界別ポートフォリオ分散投資の有効性を評価すること。
• 危機期における市場の集団的行動が、従来の分散投資の利点をどのように損なうかを定量化すること。
• 特に業界間で効果的なリスク低減を達成するための最小銘柄数を特定すること。
• 分散投資の利点を最大化する、コスト効率の良い最適な株式ポートフォリオを特定すること。

提案手法

• 339銘柄の米国株式について、20年間の日次リターンデータを用い、相関行列を分析する。
• 市場の集団的行動の指標として、相関行列の主成分固有値を用いる。
• ネットワーク理論におけるモジュラリティを用いて、業界レベルの独立性およびコミュニティ構造を同定する。
• 階層的クラスタリングを用いて、分散投資に最適な銘柄グループの構成を特定する。
• ポートフォリオのサイズと業界構成を変化させた全範囲のサンプリングを実施し、リスク低減効果を評価する。
• ランダム行列理論を用いて、相関の非ランダムな市場構造とノイズを区別する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 主成分固有値で測定される集団的市場行動は、金融危機と安定期の間でどのように変化するか？
• RQ2 高相関期における業界別分散投資は、ポートフォリオのリスクをどの程度低減できるか？
• RQ3 十分な分散化を達成するための最小銘柄数は何か？ また、この数値は業界構成に依存するか？
• RQ4 リスク低減の観点から、業界間での分散化と業界内での分散化のどちらがより効果的か？
• RQ5 9つの業界に均等に分散された36銘柄のポートフォリオが、分散化の観点で最適とされるか？

主な発見

• 2008年/2009年のGFCや2020年のCOVID-19ショックといった金融危機期には、相関行列の主成分固有値が顕著に上昇し、市場の集団的行動が強まっていることが示された。
• 金融的安定期には集団的行動が低く抑えられ、非システマティックリスクの低減によるより効果的な分散投資が可能となる。
• 本研究は、30～40銘柄の分散化ルールを裏付け、9つの業界に均等にサンプリングされた36銘柄のポートフォリオが、リスクを最小限に抑える最適な選択であると特定した。
• 特に市場不安定期において、業界間での分散化は業界内での分散化よりも一貫して効果的である。
• モジュラリティと主成分固有値は一貫したトレンドを示しており、危機期における高い集団的行動は、分散化の利点を低下させる。
• 最適な36銘柄のポートフォリオは顕著なリスク低減を達成しており、特定の業界に集中するのではなく、広範な業界カバレッジがより効果的であることが示唆された。