株式市場のクロスセクションのフィルタされた信号を用いたマクロ経済予測

というNBER論文をメンジー・チンらが上げているungated版)。原題は「Macroeconomic Forecasting using Filtered Signals from a Stock Market Cross Section」で、著者はNicolas Chatelais(フランス銀行)、Arthur Stalla-Bourdillon(同)、Menzie D. Chinn(ウィスコンシン大学マディソン校 )。
以下はその要旨。

After the Covid-shock in March 2020, stock prices declined abruptly, reflecting both the deterioration of investors’ expectations of economic activity as well as the surge in aggregate risk aversion. In the following months however, whereas economic activity remained sluggish, equity markets sharply bounced back. This disconnect between equity values and macro-variables can be partially explained by other factors, namely the decline in risk-free interest rates, and, for the US, the strong profitability of the IT sector. As a result, an econometrician trying to forecast economic activity with aggregate stock market variables during the Covid-crisis is likely to get poor results. The main idea of the paper is thus to rely on sectorally disaggregated equity variables within a factor model to predict future US economic activity. We find, first, that the factor model better predicts future economic activity compared to aggregate equity variables or to usual benchmarks used in macroeconomic forecasting (both in-sample and out-of-sample). Second, we show that the strong performance of the factor model comes from the fact that the model filters out the “expected returns” component of the sectoral equity variables as well as the foreign component of aggregate future cash flows, and that it also overweights upstream and “value” sectors that are found to be closely linked to the future state of the US business cycle.
(拙訳)
2020年3月のコロナショック後、投資家の経済活動の予想の低下と、総体的なリスク回避の急上昇によって、株価は急落した。しかしその後の期間において、経済活動は鈍いままだったが、株式市場は急速に回復した。株価とマクロ変数の間のこの断絶は、他の要因、即ち無リスク金利の低下と、米国についてはIT部門の高い収益性によって部分的に説明できる。この結果、コロナ危機の期間に総体的な株式市場変数で経済活動を予測しようとする計量経済学者は、良くない結果を得る可能性が高い。そのため、本稿の主要なアイディアは、ファクターモデルにおいて部門別に分解した株式変数に依拠して今後の米経済の活動を予測する、というものである。我々はまず、総体的な株式変数やマクロ経済予測に通常使われるベンチマーク*1に比べて、ファクターモデルの方が将来の経済活動を(インサンプルとアウトオブサンプルの両方において)良く予測することを見い出した。第二に我々は、ファクターモデルの高いパフォーマンスは、モデルが部門別の株式変数の「予想リターン」要因と将来の総体的なキャッシュフローの海外要因とをフィルタで取り除くことによること、および、将来の米国の景気循環の状況と密接な関連があることが判明した上流*2と「バリュー」部門のウエイトを高くすることにもよることを示す。

*1:論文では、ラグ付きの鉱工業生産の伸び、期間スプレッド、全体の配当利回り、を挙げている。

*2:論文では、石油、ガス、原材料を挙げている。