米国から降りられるか

Komori リサーチ・エンジンの 25 年株価パネルで東証の全上場（金融・ETF を除く 3,510 社）を測ると、市場そのものの対米ベータは0.67。前夜の米国の動きの三分の二が、時差を越えて翌朝の東京に流れ込む（前日・当日・翌日を束ねる Dimson ベータで、時差による過小評価を補正した）。引力は実在し、小さくない。

ただし、この引力は銘柄ごとに大きく異なる。対米ベータは −0.6 から +2.5 まで散らばり、0.67 はその重心にすぎない。米国から降りられるかは市場全体の性質ではなく、銘柄選択で決まる。銘柄を見分ける物差しは二つ ── 過去の値動きと、売上の地理。この二つは、同じ結果を生まない。

過去の値動きで選ぶと ── 直近 1 年で米国と最も動かなかった 50 銘柄を取ると ── 組成時点の対米ベータはほぼゼロになる。紙の上では、米国から完全に降りたように見える。

その低連動は、暴落で剥がれ落ちる。2020 年の COVID ショックのさなか、このバスケットの対米ベータは 0 付近から0.94へ跳ね上がり、市場とほぼ同じ幅で下落した。2018 年 Q4 も同じく 0.94。事業の裏づけを欠いた低連動は統計的な偶然にすぎず、ストレス下で平均へ引き戻される。ベータが危機に収束するのは、古くから知られた現象だ（Longin and Solnik 2001; Frazzini and Pedersen 2014）。

過去の値動きは、未来の連動を測る物差しとしては弱すぎる。価格で選んだ低連動は、暴落という試練に耐えない。

事業の裏づけは、有価証券報告書の中にある。Komori リサーチ・エンジンは各社の開示から地域別売上を構造化して抽出しており、どの会社の売上がどれだけ海外から来ているかを、1,420 社について直接計算できる。これは値動きの記録ではなく、事業そのものの形だ。

海外売上比率は、対米ベータを言い当てる。海外売上ゼロの内需企業の対米ベータは平均 0.59、海外売上 75% の輸出企業は 0.90 ── 海外比率が上がるほど、米国連動も単調に上がる（相関 0.46）。会社が米国からどれだけ引っ張られるかは、値動きを見る前に、売上の地図に書かれている。

この物差しで選んだ低連動は、暴落に耐える。海外売上のほぼない内需企業でバスケットを組むと、COVID のさなかの対米ベータは0.64にとどまった ── 価格ソートの 0.94 とは別物だ。低連動が国内で完結したキャッシュフローに根ざすため、パニックでも平均へ収束しにくい。見せかけではなく、構造である（Daniel and Titman 1997 の「特性 対 共分散」の一例にあたる）。

実運用のバスケットは、二つの物差しを重ねて選ぶ ── 海外売上がほぼゼロで、かつ過去の対米連動も低い28 銘柄を、等加重で保有する。顔ぶれは筋金入りの内需だ ── 電源開発、ＪＲ東日本、ＮＴＴ、花王、電力・鉄道・国内物流・ドラッグストア・医薬品卸。これを Komori のエンジンで 17 年バックテストした。

17 年で ¥1 は ¥6.19 に育った（年率 11.0%）。シャープ 0.70、最大下落 −18.3%。紙の上の成績は、見せかけの価格ソート・バスケットのほうが上回る ── シャープは高く、下落も浅い。だがその見栄えは、暴落で連動が剥がれることと引き換えに得たものだ。このバスケットはバックテストの見栄えを譲り、いちばん必要な日にも低連動が残るほうを取っている。

正しく選んでも、両足は抜けない。構造で選んだこのバスケットでさえ、最悪の株式暴落のさなかの対米ベータは 0.6 前後 ── 平時より高い。米国株が急落する日に、日本の内需株が完全に無風でいることはない。銘柄選択が買えるのは「暴落でも保たれる、より低い連動」であって、「暴落からの完全な遮断」ではない。

限界はもう一つある。2024 年 8 月の円キャリー巻き戻しのような日本発の変動ショックでは、内需バスケットも価格バスケットも同じように崩れた（どちらも対米ベータ 1.4 超）。世界中が同時に投げ売る一週間には、内需の事業実態も効かない。構造デカップリングが効くのは米国株主導の株式暴落に対してであり、あらゆるパニックに対してではない。

米国から降りることはできる ── ただし片足だけ、そして値動きではなく事業を見て選んだときに限る。過去の値動きで選んだ低連動は暴落で剥がれ、売上の地図で選んだ低連動は暴落でも踏みとどまる。この二つを取り違えないことが、次の暴落への備えになる。バスケットは公開してある。

対象は東証プライム・スタンダード・グロースの全上場（金融・ETF を除く 3,510 社）、2016〜2026 の日次リターン、円建て。対米連動は SPY に対する Dimson (1979) ベータ（前日・当日・翌日の和）で測り、時差による過小評価を補正した。海外売上比率は Komori が各社の有価証券報告書から構造抽出した地域別売上（geographic_exposure）から計算した（1,420 社で算出可能）。暴落局面のベータは、各窓の直前に点推定でバスケットを組成し（先読みを排除）、窓の中で実現ベータを測った。バスケットのバックテストは Komori のエンジンによる実測で、年率は成長曲線から幾何的に算出した。仮説と判断基準は分析前に時刻署名した（事前登録コミット 491ba30）。