リターンに基づく企業の質の指標

というNBER論文が上がっている。原題は「A Return Based Measure of Firm Quality」で、著者はRavi Jagannathan(ノースウエスタン大)、Yang Zhang(オプション・クリアリング・コーポレーション)。
以下はその要旨。

We show that superior performance relative to peers during stressful times identifies higher quality firms as measured by conventional historical financial statement based measures as well as default probability measures. Quality measured this way is persistent, but different from price momentum. Further, a managed portfolio that takes a long position in top quintile (Stable) firms and a short position in bottom quintile (Vulnerable) firms earns superior risk adjusted returns in excess of the risk-free rate. The portfolio has an annualized Fama and French three-factor alpha of 5.2% (t=5.04) and a five-factor alpha of 3.3% (t=3.38)
(拙訳)
我々は、困難な時期における他社よりも優れたパフォーマンスは、伝統的な過去の財務諸表に基づく指標やデフォルト確率指標で測った質の高い企業を識別する、ということを示す。そのように測定された質は持続的であるが、価格モメンタムとは異なる。また、五分位の最上位(安定)企業についてロングポジションを取り、最下位(脆弱)企業についてショートポジションを取るマネージド・ポートフォリオは、リスクフリーレートを大きく超過するリスク調整後リターンを上げる。同ポートフォリオのファーマ=フレンチの3ファクターモデルのアルファは年率5.2%(t=5.04)であり、5ファクターのアルファは3.3%(t=3.38)であった。

イノベーションの社会的リターンの計算

というNBER論文をサマーズらが上げている(H/T アレックス・タバロック)。原題は「A Calculation of the Social Returns to Innovation」で、著者はBenjamin F. Jones(ノースウエスタン大)、Lawrence H. Summers(ハーバード大)。
以下はungated版の導入部の一節。

A simple social returns calculation can proceed as follows. Let income per capita be y, innovation investment per capita be x, and the discount rate be r. If a year's worth of innovation investments creates a g percent increase in productivity, then the ratio of benefits to costs is:
𝜌 = (𝑔/𝑟) / (𝑥/𝑦)
The key idea here, as in endogenous growth theory, is that, by investing a GDP share 𝑥/𝑦 in innovation today (i.e., once), we permanently raise productivity in the economy by 𝑔 percent, the present value of which is 𝑔/𝑟. Notably, this approach suggests that the average social returns to innovation may be enormous. For example, if we take an R&D investment orientation, with the R&D share of GDP at its usual level in the U.S., 𝑥/𝑦 ≈ 2.7%, and let these investments drive productivity growth, then we have 𝑔 ≈ 1.8%. Standard discount rates then imply that 1$ of R&D investment today on average creates over $10 of economy-wide benefits in today’s dollars. This return is extremely large, but it follows from the basic mechanics of growth, as understood in advanced economies. That is, a permanent gain in living standards from a seemingly small investment in innovation will, by the above logic, tend to suggest enormous returns.
(拙訳)
単純な社会的リターンの計算は次のようになる。一人当たり所得をy、一人当たりイノベーション投資をx、割引率をrとしよう。1年相当のイノベーション投資が生産性をg%増加させるとしたら、便益費用比率は:
𝜌 = (𝑔/𝑟) / (𝑥/𝑦)
ここで鍵となる考え方は、内生的成長理論におけるのと同様、GDP比にしてx/yのイノベーション投資を今日行う(即ち一回だけ行う)ことにより、我々は経済の生産性を恒久的にg%引き上げ、その現在価値はg/rとなる、ということである。注目すべきことに、この手法が示唆するイノベーションへの平均の社会的リターンは非常に大きなものとなる。例えば、研究開発投資を用いることにすれば、米国のGDPの研究開発費比率の通常水準からx/y ≈ 2.7%となり、その投資が生産性成長をもたらすとすれば、𝑔 ≈ 1.8%となる。すると標準的な割引率から、今日の1ドルの研究開発投資が、現在のドルにして平均10ドル以上の便益を経済全体にもたらすことになる。このリターンは非常に大きいが、先進国経済で理解されているところの成長の基本的なメカニズムから得られるものである。即ち、表面的には少額のイノベーション投資がもたらす生活水準の恒久的な利得は、上述の論理によって、非常に大きなリターンを示すものとなる傾向がある。


このように計算したリターンが高くなる理由として、論文では以下を挙げ、それを調整したリターンも求めている。

  1. 波及効果
    • 研究開発から利益が上がるのには時間が掛かり、そのため便益の達成時期が遅れ、現在価値が下がる。
  2. 資本深化の役割
    • 生産性利得には資本深化が一部貢献している。また、それと関連する話として、研究開発投資の価値が新たな種類の固定資産への投資によってのみ実現される場合、資本に体化される技術変化の役割も考える必要がある。
  3. 研究開発以外の役割
    • 起業や実践的学習など、正式な研究開発以外の活動によって生産性成長が起きる可能性。

逆に、上で計算したリターンが低くなる理由として論文では以下を挙げている。

  1. インフレバイアス
    • インフレバイアスにより、GDP実質成長率において、製品の改良や新製品の開発による利得を過小評価。
  2. 医療
    • 医療は研究開発投資の主要な対象であり、大きな社会的リターンをもたらすものであるものの、死亡率や疾病率は一人当たりGDP指標ではうまく捉えきれない。
  3. 国際的波及効果
    • 先端的な経済で行われたイノベーション投資により世界中の経済が恩恵を受ける。

なお、論文では最後に、上記の平均リターンではなく、政策担当者が興味を持つ限界リターンを算出する試みも行っている。

戦争、社会主義、およびファシズムの勃興:実証追究

アセモグルのNBER論文をもう一丁。以下はDaron Acemoglu(MIT)、Giuseppe De Feo(レスター大)、Giacomo De Luca(ボゼン・ボルツァーノ自由大)、Gianluca Russo(ポンペウ・ファブラ大)による表題の論文ungated版、原題は「War, Socialism and the Rise of Fascism: An Empirical Exploration」)の要旨。

The recent ascent of right-wing populist movements in many countries has rekindled interest in understanding the causes of the rise of Fascism in inter-war years. In this paper, we argue that there was a strong link between the surge of support for the Socialist Party after World War I (WWI) and the subsequent emergence of Fascism in Italy. We first develop a source of variation in Socialist support across Italian municipalities in the 1919 election based on war casualties from the area. We show that these casualties are unrelated to a battery of political, economic and social variables before the war and had a major impact on Socialist support (partly because the Socialists were the main anti-war political movement). Our main result is that this boost to Socialist support (that is “exogenous” to the prior political leaning of the municipality) led to greater local Fascist activity as measured by local party branches and Fascist political violence (squadrismo), and to significantly larger vote share of the Fascist Party in the 1924 election. We document that the increase in the vote share of the Fascist Party was not at the expense of the Socialist Party and instead came from right-wing parties, thus supporting our interpretation that center-right and right-wing voters coalesced around the Fascist Party because of the “red scare”. We also show that the veterans did not consistently support the Fascist Party and there is no evidence for greater nationalist sentiment in areas with more casualties. We provide evidence that landowner associations and greater presence of local elites played an important role in the rise of Fascism. Finally, we find greater likelihood of Jewish deportations in 1943-45 and lower vote share for Christian Democrats after World War II in areas with greater early Fascist activity.
(拙訳)
最近の多くの国での右派ポピュリスト運動の台頭は、戦間期ファシズムが勃興した理由を理解することへの興味を再び掻き立てた。本稿で我々は、第一次大戦WWI)後のイタリアでの社会党への支持の高まりと、その後のファシズムの出現との間には強い繋がりがあった、と論じる。我々はまず、地域の戦死者に基づき、1919年の選挙におけるイタリアの各地方自治体での社会主義への支持のばらつきの原因を構築した。そうした戦死者は、戦前の一連の政治・経済・社会の変数と相関しておらず、社会主義への支持に大きな影響があったことを我々は示す(その理由の一つは、社会主義者が戦争反対の政治運動の主力であったことにある)。我々の主要な結論は、この社会主義への支持の高まり(これはそれ以前の地域の政治傾向に対して「外生的」である)が、地域の政党支部ファシストの政治的暴力(スクァドリスモ)で測られる地域のファシスト活動を活発化させ、1924年の選挙でのファシスト党の得票率を有意に押し上げた、というものである。我々は、ファシスト党の得票率の上昇は社会党から票を奪ったものではなく、右派政党の票が流れたものであり、従って、中道右派と右派の有権者が「赤の恐怖」からファシスト党に集結した、という我々の解釈を支持すること、を立証する。我々はまた、退役軍人が一貫してファシスト党を支持したわけではなく、戦死者が多かった地域で国家主義的な心情が高まった証拠は無い、ということも示す。我々は、地主連合と地域エリートの存在感の高まりがファシズムの勃興に重要な役割を果たした証拠を提示する。また我々は、かつてファシスト活動が盛んだった地域ほど、1943-45年にユダヤ人を追放し、第二次大戦後のキリスト教民主党の得票率が低い傾向にあることを見い出した。

制度の変化と制度の持続

というNBER論文をアセモグルらが上げているungated版)。原題は「Institutional Change and Institutional Persistence」で、著者はDaron Acemoglu(MIT)、Georgy Egorov(ノースウエスタン大)、Konstantin Sonin(シカゴ大)。
以下はその要旨。

In this essay, we provide a simple conceptual framework to elucidate the forces that lead to institutional persistence and change. Our framework is based on a dynamic game between different groups, who care both about current policies and institutions and future policies, which are themselves determined by current institutional choices, and clarifies the forces that lead to the most extreme form of institutional persistence (“institutional stasis”) and the potential drivers of institutional change. We further study the strategic stability of institutions, which arises when institutions persist because of fear of subsequent, less beneficial changes that would follow initial reforms. More importantly, we emphasize that, despite the popularity of ideas based on institutional stasis in the economics and political science literatures, most institutions are in a constant state of flux, but their trajectory may still be shaped by past institutional choices, thus exhibiting “path-dependent change”, so that initial conditions determine both the subsequent trajectories of institutions and how they respond to shocks. We conclude the essay by discussing how institutions can be designed to bolster stability, the relationship between social mobility and institutions, and the interplay between culture and institutions.
(拙訳)
本エッセイで我々は、制度の持続と変化をもたらす力を明らかにする簡単な概念枠組みを提示する。我々の枠組みは、現在の政策と制度、および、それ自体が現在の制度選択で決まる将来の政策、の両方を気に掛ける異なる集団間の動学ゲームに基づいており、最も極端な形の制度の持続(「制度均衡」)をもたらす力と、制度変化をもたらし得る力を明らかにする。また我々は、当初の改革に続いて生じるあまりよろしくない変化への恐れから制度が持続する場合に生じる制度の戦略的安定性を調べる。より重要なのは、経済学や政治学の分野では制度均衡に基づくアイディアが一般的であるものの、大半の制度は常に流動的な状態にあり、それでもその軌跡はやはり過去の制度選択によって形成され、そのため初期条件がその後の制度の軌跡とショックへの反応をともに決定する「経路依存変化」を示すことである。我々は、制度が安定性を強化するためにどのように設計され得るか、社会の移動性と制度の関係、および、文化と制度の相互作用を論じてエッセイを締め括る。

集団免疫論者は正しかったのか? スペインの事例

前回エントリでタイラー・コーエンの集団免疫効果への懐疑論を紹介したが、コーエンは26日エントリでKbenesという人がmediumに書いた論考をその懐疑論の補強材料として紹介している
以下はそのKbenesの記事の冒頭。

After a relatively calm early summer, Spain has been at the forefront of a second wave of COVID-19. In Spain’s hardest hit provinces from the first wave of the pandemic the proportion of the population with antibodies to SARS-CoV-2 (the virus that causes COVID-19) is 10–15% or higher.
If the model(s) with the lowest projections for herd immunity threshold(s )(HIT) are correct, then by the end of the May many provinces in Spain would have been very close to achieving herd immunity. During the second wave, the areas at or close to HIT would be expected to experience much slower and lower growth of cases.
Did this happen? Were Spain’s hardest hit provinces in the spring spared in the second wave?
(拙訳)
比較的落ち着いた初夏の後、スペインはCOVID-19の第2波の最前線となった。スペインでパンデミックの第一波により最も深刻な打撃を受けた県では、SARS-CoV-2(COVID-19を引き起こすウイルス)抗体保有者の人口比率が10-15%ないしそれ以上となっている。
集団免疫閾値(HIT)について最も低い予測を出しているモデルが正しければ、5月末までにスペインの県の多くが集団免疫達成に非常に近いところまで行っていたはずである。第2波においては、HITないしその近傍にある地域では感染者の伸びはかなり鈍くかつ低くなると期待される。
実際にそうなっただろうか? スペインで春に打撃が最も深刻だった県は第2波を免れただろうか?

それを検証するためにKbenesが描画したのが下図である。
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ここで横軸は各県の5月末時点の抗体保有者比率、縦軸は6月15日以降の各県の人口10万人当たりの累積感染者数である。集団免疫に何らかの効果があれば、この図では負の相関が見られるはずであるが、実際には弱いながら正の相関が見られる、とKbenesは言う。仮にHITが達成されていなくても感染経験者が多ければ感受性者が減り実効再生産数は下がるはずで、その下がり方は低位HIT予測モデルの方が標準モデルより大きくなる、と彼は指摘する。
マドリードを例にとると、第1波で抗体保有者比率がおよそ13%になったとされるが、HITモデルの低位予測モデルの一つの推計によれば、これは実効再生産数が基本再生産数より6割低くなることを意味する。そのことは上図のマドリードの第2波における感染者数の多さにそぐわないのではないか、とKbenesは言う。
Kbenesは、これは集団免疫の効果を棄却するものではない、と慎重な書きぶりで断りつつも、集団免疫の効果が発揮されたという明確な証拠はまだ出ていない、とは言えるかもしれない、と述べている。さらに彼は別記事で、スウェーデンでの集団免疫の効果についても否定的な論考を書いている。

集団免疫論者は正しかったのか?

タイラー・コーエンが23日に集団免疫についてMRに長文のエントリを上げている。それによると、スウェーデンやロンドンやNYでは抗体保有者の割合がおよそ20%に達した後に入院者数や死者数が急減した半面、第一波に続く感染拡大の波が最初とは別の地域(マドリードの後のバルセロナや、NYの後のアリゾナなど)で起きたことにより、集団免疫論者の正しさが裏付けられたように思われた、という。しかし、マドリードイスラエルを第二波が襲い、ロンドンも第二波に見舞われつつある現状では、集団免疫論者の主張が数週間前ほど正しく思われなくなった、とコーエンは言う。これに対する集団免疫論者の反論にコーエンは以下の通り懐疑的である。

In response, many of the herd immunity theorists strike back and ask “where are the deaths“? But that is not the right question for testing herd immunity claims. Those claims were about transmission slowing down, and those claims should be true about Covid-19 cases whether or not more people are surviving in the hospital. (Imagine for instance a perfect antiviral that saved everybody — would that mean herd immunity was true a priori? Nope.)
Another claim from some of the less careful herd immunity theorists is that cases are rising again because testing is rising. That doesn’t seem to explain observed patterns in Israel, Spain, or England, where in all instances actual Covid cases are rising above and beyond what is going on with testing policy, and by some considerable margin. It probably does explain some parts of America, however.
It is very likely that death rates will be much lower this time around, because of better procedures, younger victims, lower doses, and possible (speculative!) variolation through mask use over time, exposing people to lower doses repeatedly and boosting their immune responses.
(拙訳)
これに対して、多くの集団免疫論者は反撃し、「死亡率はどうなんだ?」と言う。しかし集団免疫の主張を検証する上でこれは正しい質問ではない。彼らの主張は感染が鈍化することであり、病院で生き残る人々が増えるかどうかに関係なくその主張はCovid-19感染者数について成立するはずのものである(例えば完全な抗ウイルス薬によって全員が救われたと想像してみよう――そのことから集団免疫が正しいと推論できるだろうか? いいや、できない)。
より迂闊な集団免疫論者は、検査が拡大しているから感染者数も再び増えているのだ、という別の主張を展開する。その主張はイスラエル、スペイン、あるいは英国で観測されるパターンを説明するようには思われない。それらの事例すべてにおいて、実際のCovid感染者数は検査方針の変更を上回って拡大しており、しかもかなりの程度上回っている。ただし、その主張は米国の一部の地域の説明にはなっているかもしれない。
今回の死亡率が、手続きの改善、感染者の若年化、ウイルスへの曝露の低下、長期のマスク着用を通じて人々が低度の曝露を繰り返し免疫反応が高まるという(危険な!)種痘の可能性、のために大きく低下することは十分あり得る。

人vs機械学習:収益予想の期間構造と条件付きバイアス

というNBER論文が上がっているungated(SSRN)版)。原題は「Man vs. Machine Learning: The Term Structure of Earnings Expectations and Conditional Biases」で、著者はJules H. van Binsbergen(ペンシルベニア大)、Xiao Han(エジンバラ大)、Alejandro Lopez-Lira(BIノルウェービジネススクール)。
以下はその要旨。

We use machine learning to construct a statistically optimal and unbiased benchmark for firms' earnings expectations. We show that analyst expectations are on average biased upwards, and that this bias exhibits substantial time-series and cross-sectional variation. On average, the bias increases in the forecast horizon, and analysts revise their expectations downwards as earnings announcement dates approach. We find that analysts' biases are associated with negative cross-sectional return predictability, and the short legs of many anomalies consist of firms for which the analysts' forecasts are excessively optimistic relative to our benchmark. Managers of companies with the greatest upward biased earnings forecasts are more likely to issue stocks.
(拙訳)
我々は機械学習を使い、企業の収益予想について統計的に最適で不偏なベンチマークを構築した。我々は、アナリスト予想は平均すると上方に偏っていること、および、その偏り(バイアス)が時系列ならびにクロスセクションでかなり変動することを示す。平均的には、バイアスは予測期間と共に増加し、アナリストは収益公表日が近づくとその予想を下方修正する。我々は、アナリストのバイアスが、負のクロスセクションのリターンの予測と結び付いていること、および、多くのアノマリー空売り*1が、アナリスト予測が我々のベンチマークに比べ過度に楽観的な企業からなることを見い出した。収益予測が最も上方に偏っている企業の経営者は、株式を発行する可能性が高い。

*1:ungated版の本文では、「we break stocks into 10 decile portfolios based on the anomaly score. The long legs are defined as the stocks in the top decile portfolio. The short legs are defined as the stocks in the bottom decile portfolio.」と定義されている。investopiaも参照。