問題意識 ： 日本でも同様の傾向が見られる？

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0 『日本における不動産取引頻度の決定要因についての研究』
修士論文プレ発表資料 『日本における不動産取引頻度の決定要因についての研究』 ～ミクロ要因・マクロ要因と統合分析～ 2006年1月10日 IM04F018 西山裕一 IM04F018　西山裕一『不動産取引頻度の決定要因についての研究』

1 問題意識 ： 日本でも同様の傾向が見られる？
研究の目的 　研究テーマ　『日本における不動産取引頻度の決定要因』 　先行研究　 米国投資不動産市場の分析（Fisher et al/2004） 係数＋（上昇⇒売られやすい） 係数－（上昇⇒売られにくい） ・不動産リターン ・不動産需要 ・株式リターン ・資金調達コスト ・金利水準 マクロ要因 ・築年数　・個別不動産超過リターン ・投資期間 ・空室率 ・延床面積 　　　 ・レンダーなし ・上場ファンドが保有 ミクロ要因 ミクロ要因①：築年数 ミクロ要因②：物件規模 ・・・ マクロ要因①：不動産リターン マクロ要因②：金利水準 ・不動産は株・債券と異なり出口売却できるかというリスクを考える必要あり。 ・取引頻度についてはこれまで未着目だが、米国では着目され始めている。 ・米国ではNCREIF（全米不動産協会）データを用いて、16年/2000棟のデータを用いてマクロ要因・ミクロ要因と不動産取引のされやすさの間に表のような関係があることが知られている。 ・不動産の機関保有化が進んできている日本でも同様の傾向が見られるのか？というのが問題意識。 多重プロビットモデル 問題意識　：　日本でも同様の傾向が見られる？ IM04F018　西山裕一『不動産取引頻度の決定要因についての研究』 1

2 データと制約 日本：公開情報（登記簿情報）に基づくデータ 名称 ①ターゲットビルDB ②建物登記件数 出所 住友信託銀行／住信基礎研究所
　日本：公開情報（登記簿情報）に基づくデータ 名称 ①ターゲットビルDB ②建物登記件数 出所 住友信託銀行／住信基礎研究所 法務省 概要 ・東京都心6区約2500棟のビルDB 　（千代田・中央・港・新宿・渋谷・品川） ・2002～2004年度の1/3ずつ更新 ・所管法務局別・目的別に公表 ・「東京法務局の売買・信託目的」 　を採用 マクロ分析 × ○ ミクロ分析 ・日本ではJ-REITの投資物件は限定され、私募ファンドは非開示であり使用可能データは公開情報に限定。 ・公開情報には不動産登記制度に基づく公簿情報があり、それを用いた2つのデータがあるがいずれも制約あり。 （図参照） ・ターゲットビルDB：ＮＣＲＥＩＦとほぼ同様の形態だが、時系列データが3年間に限定され、マクロ的要因の分析ができない。 ・建物登記件数：時系列のデータはあるが、個別物件の特性が把握できずミクロ分析ができない。 IM04F018　西山裕一『不動産取引頻度の決定要因についての研究』 2

3 分析手法 ステップ１： ミクロ要因・マクロ要因を分割した分析 ステップ２： マクロ分析の精緻化 ステップ３： ミクロ・マクロ要因の統合分析
　ステップ１：　ミクロ要因・マクロ要因を分割した分析 ミクロ分析（2002～2004） マクロ分析(1982～2004） 被説明変数：『取引確率』 　（竣工以来／直近調査時点） 手法：平均の差の検定 　　　 多重プロビットモデル 被説明変数：『登記件数』 　　　　　　(前年比変化率） 手法：多重線形回帰モデル ミクロ要因：『築年数・延床面積・単独所有』 ⇒　個別物件の取引確率 マクロ要因『不動産市況・経済市況』等 ⇒　各年度の取引件数(変化率） 　ステップ２：　マクロ分析の精緻化 ・日本市場の特殊性を表現した変数を追加 　（１）ゴルフ場価格指数（日本経済新聞社） 　（２）J-REITダミー（～2000年：0、2001年～：１） 　ステップ３：　ミクロ・マクロ要因の統合分析 ・本論ではこの制約を受け3つのステップで分析を行う。 ・まずステップ１として、ターゲットビルＤＢでミクロ要因、建物登記件数でマクロ要因の分析を別々に行う。 ・ステップ２ではマクロ要因の説明力を増すため、この期間の日本の不動産市場の特性を考慮した変数を追加する。 ・ステップ３で統合分析として、ステップ１のミクロ要因の変数にマクロ分析の予測値を変数として追加する。 　これにより、ミクロ/マクロ要因の影響力の相対的な比較が可能となる。 ・ミクロ要因の説明変数に、ステップ２の推定値を追加 『築年数・延床面積・単独所有・取引変化率推定値』 ⇒取引確率へのマクロ要因・ミクロ要因の影響力の比較 IM04F018　西山裕一『不動産取引頻度の決定要因についての研究』 3

4 ステップ１：ミクロ要因の分析 データ データ：ターゲットビルDB（住友信託銀行／住信基礎研究所） ① 平均の差の検定（傾向の分析） ＋ －
ステップ１：ミクロ要因の分析　データ 　データ：ターゲットビルDB（住友信託銀行／住信基礎研究所） 　・長期/短期２つの基準で分類（①竣工以来1度でも取引あり／②直近調査時点で取引あり） 　① 平均の差の検定（傾向の分析） 　　　・等分散性の検定を実施　⇒　Studentの t 検定 or Welchの検定 先行研究 短期 長期 築年数 ＋ － 長期では取引されているグループの築年が大きいが、短期では逆転 物件規模 長期／短期とも一貫して取引された物件の方が大規模 単独所有ダミー 長期／短期とも一貫して取引された物件の方が共同保有率が高い ・まずステップ１の前半として、ミクロ要因の分析を行う。 ・ターゲットビルＤＢは2,500棟のサンプルがあるが、これを①長期的傾向、②短期的傾向２つの基準で取引のあった・なかったに分類する。 ・最初に傾向を見るために平均の差の検定を行うと、築年数は長期的には取引ある物件の方が築年が経過しているが、短期的には逆転していることがわかる。物件規模・単独所有かどうかについては、取引されているものの規模が大きく共同保有率も高いという逆の結果になっている。 IM04F018　西山裕一『不動産取引頻度の決定要因についての研究』 4

5 ステップ１：ミクロ要因の分析 モデルの説明①
ステップ１：ミクロ要因の分析　モデルの説明① 　②　多重プロビットモデル　：　モデルの説明 ・ ・ただし、我々が観察できるのは取引があったかどうかの結果　　のみ ⇒　取引有無を判定する仮想的な因子 を考え、正：取引される／負：取引されない　と考える。 （if 　　＞0） （if 　　＜0） ・取引される確率へ影響する要因（築年数・物件規模・保有形態）について、t時点におけるi番目の要因をベクトル：Z、Zの係数ベクトル：γ、誤差項eとすると、取引確率は以下のように表せる。 ・プロビットモデルは誤差項を標準正規分布と仮定 1 築年数（AGE） 物件規模（LAND） 単独所有ダミー（MONO） ・次に実際の取引確率を推定するが、モデルには多重プロビットモデルを用いる。 ・これは個別の物件の取引確率を、物件固有のミクロ要因と標準正規分布する誤差項で表されると考えるモデル。 ・実際には取引があったかの結果のみしか観察できないので、仮想的な因子を考えてこれが正ならば取引される、負ならば取引されないと考える。 ・プロビットモデルは誤差項に標準正規分布を仮定することを用いて変形すると、推定式は末尾の行になる。 　推定式： IM04F018　西山裕一『不動産取引頻度の決定要因についての研究』 5

6 ステップ１：ミクロ要因の分析 モデルの説明②
ステップ１：ミクロ要因の分析　モデルの説明② 　多重プロビットモデルによる推定式①（長期基準） z値(有意水準） (1%) (1%) (有意でない) (有意でない） ・築年の影響（他は平均と想定） ：　築10年(37.64%)⇒築30年(44.98%)　 売却確率　＋7.34％（＋） ・物件規模の影響（同上） ：　5,000㎡(41.56%)⇒30,000㎡(42.23%) 売却確率　＋0.67%（－） ・単独所有の影響（同上） ：　単独(40.90%)は共同(44.13%)に比べ 売却確率　－3.23%（＋） 　多重プロビットモデルによる推定式②（短期基準） z値(有意水準） (1%) (1%) (10%) (5%） ・築年の影響（他は平均と想定） ：　築10年(20.00%)⇒築30年(11.89%)　 売却確率　－8.11％（＋） ・物件規模の影響（同上） ：　5,000㎡(14.53%)⇒30,000㎡(15.53%) 売却確率　＋1.00%（－） ・単独所有の影響（同上） ：　単独(13.97%)は共同(17.50%)に比べ 売却確率　－3.52%（＋） 　結果 　・築年数は長/短期正反対で影響も大。物件規模・所有形態は長/短期で同程度の影響 　・規模・所有形態・直近の築年数は先行研究と反対の結果 　【築年/規模】再開発物件等の新築大規模物件を中心に機関投資家へのシフトが進んでいる 　【規模/所有形態】一般企業の自社ビル・小規模投資家の保有継続傾向が強い 　【所有形態】 区分所有建物等は権利形態が敬遠されると言われるが、実際はそれほどでもない ・実際にモデルを当てはめて係数を推定したところ、平均の差の検定と同様の傾向がみられ、全体への影響は築年数の影響が一番大きい。 ・規模・所有形態と直近の築年数が先行研究と反対の結果となったことの解釈は、以下のようになる。 　・直近では再開発物件等の築浅大規模物件を中心に機関投資家への売買がされている。 　・小規模ビルを持つ投資家や一般企業には依然保有意向が強い。 　・一般に敬遠される共有形態も取引されており、実際はそれほど大きな障害になっていない可能性がある。 IM04F018　西山裕一『不動産取引頻度の決定要因についての研究』 6

7 ステップ１：マクロ要因の分析 データ・説明変数
ステップ１：マクロ要因の分析　データ・説明変数 　データ概要：建物登記件数（1981～2004） ・東京法務局管轄の建物登記件数（売買・信託による登記） ・1980年代後半高水準で推移したが、バブル崩壊後低調。 ・1999年以降から上昇に転じ、現在まで一貫して上昇。 　説明変数 ・ADF検定で定常性に問題がある可能性があるものはより高次の階差データを採用 項目 予想符号 採用数値 備考 不動産市場リターン ＋ MTB-IKOMA 前年変化率（2階の階差） 0～2期のラグ採用 株式市場リターン TOPIX 変化率 企業業績 － 営業利益（全業種） 不動産需要① 全就労者数 2階の階差 不動産需要② 卸・小売・金融・サービス業 金利水準 IbottsonDB（7Y+) 水準値の変化率 信用スプレッド IbottsonDB（7Y+)社債-国債 ・次にマクロ要因の分析ですが、被説明変数は1981～2004の建物登記件数となります。 ・説明変数と予想符号は表の通りですが、不動産リターンから不動産需要までは2期前までのラグを考慮しています。 IM04F018　西山裕一『不動産取引頻度の決定要因についての研究』 7

8 ステップ１：マクロ要因の分析 モデルの説明 モデルの推定 : 変化率への多重線形回帰（ステップワイズ法） 推定結果 結果のサマリー
ステップ１：マクロ要因の分析　モデルの説明 　モデルの推定　:　変化率への多重線形回帰（ステップワイズ法） 　・各カテゴリからの採用は１つのみ 　・想定符号と異なるデータについては採択せず 　推定結果 t値(有意水準） 2.66(5%) (5%) (5％)　　　　　　　　 (5%） (5%) （自由度調整済）= 、　Durbin-Watson stat＝2.28 　結果のサマリー ・1期前の不動産リターン・株式リターンが正の影響（株式市場は10％上昇で2.6％の押し上げ効果） ・金利水準・企業収益は負の影響（金利急上昇で大きく不動産取引が細る恐れあり） ・残差の系列相関が少ないものの、自由度調整済決定係数が低位に留まっている 　⇒　米国と異なる日本特有の状況が関与している可能性あり ・ステップワイズ法を用いた推定結果は一番下の表の通りで、１期前の不動産リターン・株式リターンは正の影響を与え、企業業績・調達コストは負の影響を与えていることが示された。 ・ただし、自由度調整済み決定係数が低いため、先行研究では用いられていない日本独自の要因が作用している可能性があると考えられる。 変数 不動産リターン 企業業績 不動産需要 調達コスト 株式リターン 予想符号 ＋ － 結果 ＋１期前 －当期 不採択 IM04F018　西山裕一『不動産取引頻度の決定要因についての研究』 8

9 ステップ２：マクロ分析の精緻化 分析期間（1981～2004）の日本不動産市場で想定される特殊要因 ① バブルの生成・崩壊
　分析期間（1981～2004）の日本不動産市場で想定される特殊要因 　①　バブルの生成・崩壊 　②　不動産投資信託（J-REIT）の上場（2001.9～） 　説明変数の追加 　①ゴルフ会員権指数（変化率）（GOLF） 　　・日本経済新聞社（週次）の年末時の指数を採用。 　　・1989年に最高の866を記録し、1999年に一時的 　　　に上昇しているが、下落傾向。 　　・対数差を取ったところ定常性の問題なし 　②J-REITダミー（JREIT） ・初のＪ－ＲＥＩＴ上場：2001年9月10日 　　⇒～2000年：0、2001～：1 ・ステップ１を踏まえて、マクロ分析の精緻化のため、この期間の特性を示す２つの変数を入れる。 ・最初はバブル生成・崩壊で、バブルとは何かについては諸説あるが、事実として株式・不動産以外の広汎な資産（骨董品・絵画・レジャー施設・ゴルフ会員権）等へ資金が流入した。 　　⇒　バブルを示す変数としてゴルフ会員権指数を追加することで説明力を増せないか？ ・次にJ-REITは個人・機関投資家の不動産長期保有ニーズを満たす数兆円規模の商品で、不動産投資市場における大規模な需要家として成長 　　⇒　Ｊ－ＲＥＩＴの登場以降で頻度のトレンドに変化が生まれていないか？ IM04F018　西山裕一『不動産取引頻度の決定要因についての研究』 9

10 ステップ２：マクロ分析の精緻化 モデルの推定 : 変化率への多重線形回帰（ステップワイズ法） 推定結果（変数GOLFのみ有意）
　モデルの推定　:　変化率への多重線形回帰（ステップワイズ法） 　・当初分析における４つの変数が採択された状態に前述の２変数を追加 　・p値が0.250以下となる場合は採択せず 　推定結果（変数GOLFのみ有意） t値(有意水準）4.78(1%) (5%) (1％)　　　　　　　　　　 (1%) 　　 2.56 (5%) t値(有意水準） (1%) （自由度調整済）= 、　Durbin-Watson stat＝1.896 　結果のサマリー ・GOLFは有意となり、自由度調整済決定係数も大きく上昇。 ⇒　日本のこの期間の不動産市場においては、バブルの影響がはっきりと認められる。 ・JREITダミーは有意でない ⇒　近年の不動産取引増加は、株式・不動産市場回復によるものと考えられる。 ・２つの変数の採択に当たっては、最初の４つの変数が既に採択された状態でステップワイズ法を行う。 ・結果、ゴルフ会員権指数のみ有意となり、決定係数も大きく上昇した。 ・解釈としては、この時期にはバブルの影響がはっきりと認められる。 ・J-REITの登場は有意となっていないことから、マクロ環境の好転が大きな要因であることが伺える。 IM04F018　西山裕一『不動産取引頻度の決定要因についての研究』 10

11 ステップ３：ミクロ・マクロ要因の統合分析 説明変数の追加：ミクロ分析（短期基準）へのマクロ説明変数の追加 多重プロビットモデルによる推定結果
　説明変数の追加：ミクロ分析（短期基準）へのマクロ説明変数の追加 ・MACRO：2002～2004年の取引頻度変化率の予測値（2002年1.21%、2003年0.24%、2004年3.84%） 　多重プロビットモデルによる推定結果 z値(有意水準） (1%) (有意でない) (有意でない) 　　　　　　 (10%） (1%) ・築年の影響（マクロ：2004年度、他は平均と想定） ：　築10年(24.03%)⇒築30年(21.26%)　 売却確率　－2.77％ ・物件規模の影響（同上） ：　5,000㎡(22.07%)⇒30,000㎡(22.83%) 売却確率　＋0.76% ・単独所有の影響（同上） ：　単独(21.23%)は共同(25.30%)に比べ 売却確率　－4.07% ・マクロ要因の影響（同上） ：　2002年：10.92％、2003年：8.00％、2004年：22.40% 　 【参考：同条件で推定したバブル期（1986年）：45.41％、崩壊後（1991年）：0.09％】 ・最後のステップとして、ミクロ・マクロ２つの要因の統合分析を行う。 ・具体的には、ステップ１の前半で行ったミクロ分析の変数の中に、先ほどモデル化した取引頻度の変化率の予測値を追加する。 ・プロビットモデルの結果では、マクロ要因の影響が他に比べて非常に大きいということが分かる。 ・築年・規模・所有形態を平均値として、バブル期と崩壊後の取引確率を計算すると、赤字のように平均的なスペックの物件であっても取引がほぼ不可能となると考えられ、マクロ環境の影響の大きさが伺える。 ・不動産取引の頻度に対しては、マクロ要因の与える影響が相対的に非常に大きい。 ・マクロ環境が大きく落ち込む場合、良い物件でも取引成立が非常に困難となる可能性がある。 IM04F018　西山裕一『不動産取引頻度の決定要因についての研究』 11

12 まとめ 日本の不動産市場では短期的傾向として、築年数・規模・所有形態という ミクロ的要因と取引確率との関係に米国と逆の傾向が見られる。
　日本の不動産市場では短期的傾向として、築年数・規模・所有形態という 　　ミクロ的要因と取引確率との関係に米国と逆の傾向が見られる。 　⇒　不動産の一般企業から機関保有化へのシフトの途上と考えられる。 　不動産取引頻度に対しては、経済環境・不動産市況等のマクロ的要因が、 　　ミクロ的要因よりも相対的に大きな影響を及ぼす。 　⇒　不動産投資終了時の出口リスクは、現在考慮されているような相対的に 　　　 競争力の劣後する物件だけでなく、競争力のある物件についても、 　　　 ある程度の考慮は必要。 　⇒　不動産投資の出口リスクを考えるに際し、経済環境・金利水準・不動産市 　　　 況等のマクロ経済予測が非常に重要。 ・まとめとしては、まず日本の不動産市場は築年・規模・所有形態というミクロ要因は、先行研究及び通常考える状況と逆の傾向が見られる。 ・これは、日本の不動産市場の欧米化がまさに行われている途上であることを示していると考えられる。 ・次に、不動産取引頻度については、マクロ的要因の方がミクロ的要因よりも大きい影響があるということ。 ・これは、バブル崩壊後の予測で見たように、投資終了時の出口リスクは郊外等の競争力のないものだけでなく、優良物件とされているものでもある程度考慮する必要があるということを示している。 ・また、不動産投資に当たっては現在行われている以上に、将来の経済環境・金利水準・不動産市場についての予測が重要であるということもあわせて示している。 IM04F018　西山裕一『不動産取引頻度の決定要因についての研究』 12