今回は、
論文Construction of systematic factors for 7-factor Extended Fama-French model and its performance evaluation with other factor models
（7因子拡張ファマ＝フレンチモデルの体系的要因の構築と、他のファクターモデルとのパフォーマンス評価）
を分かりやすく解説・要約しました。
出典元：SSRN（2025/6/20掲載）
7要因に拡張されたFama-Frenchモデルの構築と評価：資産価格研究の最前線
1. はじめに
資産価格モデルは、市場の価格形成や異常（アノマリー）を理解する上で欠かせないフレームワークです。中でもFama-Frenchモデルは、従来のCAPMを超えた説明力を持つモデルとして知られています。
当初は「3ファクターモデル」として提案されましたが、その後「5ファクター」「6ファクター」へと進化。そして今回紹介する研究では、新たに**「出来高（Volume）」と「回転率（Turnover）」を加えた7ファクターモデル**の構築と検証が行われています。
2. モデルの構築
この研究（Dmitry Garmashによる）は、既存の要因に以下を追加しています。
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収益性（Profitability）
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投資（Investment）
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モメンタム（Momentum）
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出来高（Volume）
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回転率（Turnover）
これにより、従来説明が難しかった株式市場のアノマリー（低ボラティリティ効果、モメンタム効果など）をより包括的に説明することを目指しています。
3. パフォーマンス評価と比較
研究では、米国株式市場の危機期を含む複数の期間データを用い、以下の方法でモデルを検証しました。
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リスクプレミアムの推定
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ポートフォリオ形成と線形回帰
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GRS検定によるモデル妥当性評価
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最大経験尤度推定（MEL）によるパラメータ検証
結果として、7ファクターモデルは5ファクターや6ファクターモデルと比べて説明力が向上し、特に低ボラティリティ・アノマリーやモメンタム・プレミアムを説明する力が強まることが確認されました。
4. 主な知見と課題
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改良点
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新たに追加されたVolume・Turnoverがモデルの係数の有意性を高めた。
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異常リターンを説明する力が強まり、より現実的な資産価格モデルとなった。
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課題
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Volume・Turnoverが他の市場や時期でも一貫して有効かは不透明。
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新しい要因が「真のリスク要因」なのか、それともデータ依存的な一時的効果なのかについては議論が残る。
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モデルの持続可能性（長期的に使えるか）を検証する必要がある。
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5. 投資家・研究者への示唆
この研究は、単に要因を増やすだけでなく、市場アノマリーをどこまで説明できるかに焦点を当てた点で意義があります。
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投資家にとっては、ファクターモデルを利用したリスク管理やポートフォリオ構築の新たな視点となり得る。
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研究者にとっては、VolumeやTurnoverのような取引行動由来の変数を組み込むことで、従来の財務指標中心のモデルを補完する方向性を示している。
6. まとめ
「7ファクター拡張Fama-Frenchモデル」は、資産価格理論に新しい一歩を加えました。VolumeやTurnoverといった新しい要因は、市場の振る舞いをより正確に説明する可能性を示しましたが、その有効性と持続性については今後も検証が必要です。
本研究は、投資家にとって「より多角的に市場を理解するヒント」を、研究者にとっては「資産価格モデルの進化の方向性」を示す重要な論文といえるでしょう。
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