ANOTHERVIEW 不動産ファイナンスの救世主！！の可能性「不動産キャップレートモデル」神崎清志― クレジット・プライシング・コーポレーション不動産市場をモデル化し、不動産資産およびノンリコースローンの時価評価、将来の価格変動ならびにポートフォリオの毀損確率までを総合的に管理できる手法が構築されたという。そうであれば、同手法が浸透することこそ、悲壮感漂うばかりのマーケットの雰囲気を打破する近道となるかもしれない。この極めて革新的なアプローチの概要を解説いただいた。科学的分析・評価時代の幕開け予測することができるため、極端に保守的な金融機関の融資姿勢を是キャップレートデータベース★3 まず、キャップレートデータを収集正するひとつの理由付けを与えたり、するため、上場リートにて実際に行不動産担保ローンやCMBSの公正価われた取引のデータを集めた。その 2001年のJ-REITの上場以来、従来値を評価するなど、このモデルは不データを地域別、用途別に分類し、外部からは観察することが難しかっ動産関連商品の評価の場で今まで全てのキャップレートデータを、標準た不動産の実取引価格を含めた取にない新たな機能を提供することが物件に比準することを行った。引情報や、キャッシュフローや権利関できる。用途・地域係などの物件情報が公開情報として詳細に取得することが可能になった。オフィス東京6地域、地方3都市一方で、同時期、外資投資家の流入住宅東京6地域、地方3都市などから不動産市場の急速な国際商業施設首都圏ホテル首都圏倉庫関東湾岸地域キャップレートモデル化が進み、投資家が一段と透明性を求める声も強くなる状況も重なり、不不動産評価方法のなかで、現在広動産情報のディスクロジャーが急速く用いられている直接還元法を用いに進んだ。て評価を行う。この様な状況でクレジット・プライ評価額＝NCF ★1／キャップレートシング・コーポレーションおよび日本比準作業は以下のプロセスにて行う。 ①用途別地域別にその地域のキャッ不動産投資顧問が構築した不動産この時の還元利回りであるキャップレートデータの標準と言えるようなおよび関連商品のデータに基づいたプレートの動きを捉えることがモデル特性を持ったビル（標準ビルと呼ぶ）を科学的・体系的な不動産価格評価モの中心的な役割となる。仮想的に設定する。デルをここでは紹介する。キャッシュフローの変動を考慮して ②リートが不動産を取得するたびに、いないが、米国からの報告 ★2 では、その取引を材料にして標準ビルのキであった不動産評価の客観的根拠キャッシュフローを変化させるより還ャップレートを算出する。即ち、そのを提供することができるようになる。元利回りを変化させる方が評価額のリートの取引時点でこの標準ビルがこれにより、鑑定をはじめとする評価変化を捉えやすく、精度も格段に高同時に取引されたと仮定し、リートのの場では、一定の基準ができることいことが示されている。またモデル不動産取得キャップレートに、特性により評価者や評価主体の違いによが比較的簡素化されるため、キャッ（築年、延床面積、権利関係等）の違いる評価の振れが縮まり、ファイナンスシュフローを変化させる場合に起こに応じて一定率を乗じ（比準）、標準の場では所有者と投資家やレンダーるパラメータの不確実性の問題を排ビルのキャップレート（比準後キャッとの共通の基準ができることにより距除できるという特徴がある。このようプレート）を求める。不動産鑑定で離感の近い対話が可能になると期待なことを考慮しキャップレートを変動土地の価格を求める際に、取引事される。させるモデルを採用している。例から標準画地価格を求めるプロこのモデルを用いると、従来困難また、価格の将来変動を科学的に 30 PROPERTY MANAGEMENT 2009 Feb. セスがあるが、それのキャップレートへの援用である。［図1］不動産業DIと市街地価格指数の関係この比準作業は、築年や延床等の 30 ラグが存在 1月 7月年 08 7月 08 年 1月年年 07 07 1月 7月年 06 7月年 06 1月年 05 7月 05 年 1月年 04 7月 7月年年 00 より有利な取引をしてきているかな年 -20 04 法人の投資行動を比較し、どちらが 1月 -15 年るため、例えば A 投資法人とB 投資 03 -10 7月る。さらに、縦・横比較が同時にでき年 -5 03 2007年までの動き）が初めて可能にな 1月 0 年物件のキャップレートの 2 0 0 0 年から年 10 02 時系列的な縦比較（例：千代田区標準 02 5 1月ちらが好条件で購入されたか）、および 7月 15 年レートの横比較（ AビルとBビルではど不動産業DI 市街地価格指数（前年比） 01 20 年することになる。これによりキャップ 01 25 1月される取引キャップレートを標準化 00 ばらばらな不動産取引によって観測ど投資家別投資行動の巧拙といった、従来では定量的に見分けることができない分析も可能となった。［図2］不動産業DI予想値現在のデータはリート取引に限定されているが、今後プライベートファンド等の非公開の取引まで範囲を広 30 20 青い実線部分は中心線の推定値げ信頼性の向上と適用範囲の拡大 10 を目指す。 0 キャップレートモデル青い破線部分は将来の予想値 -10 キャップレートの変動を記述するにあたり大きな問題が3つある。 ①キャップレートのデータの歴史が浅い -20 -30 赤い点は予想後に観測された実測値不動産業DI観測値不動産業DI推定値（およそ8年間）年 00 1月年 01 7月年 01 1月年 02 7月年 02 1月年 03 7月年 03 1月年 04 7月年 04 1月年 05 7月年 05 1月年 06 7月年 06 1月年 07 7月年 07 1月年 08 7月年 08 1月年 09 7月年 1 09 月年 10 7月年 10 1月年 7月 ③データが離散的（データが毎月あるわ予想値 -40 00 ②系列相関が高く非定常データ★4であるけではない）で、かつ振れ幅が大きい ①の問題に対しては、マクロ変数 ※ 予想値（点線）とその後の公表値（赤点）が一致している様子が分かるをモデルに導入する（次項参照）ことにより、長期間でのモデルの整合性のなかの全企業不動産気動向指数）これは、遅行の度合いを相関にて検を図った。②は非定常モデルである業 DI（以下、不動産業 DI ）が最も説明証した結果であり不動産市況の遅行状態空間モデルを用いることにより力が高く、定性的にも説得力があっ［図1］。性を表現するものである非定常な成分（トレンド成分等）を表現たため、これを説明変数とした。同時（2）不動産業DIおよびIIPの将来変動可能とした。同時に③のデータの離に一般的な景気指標の代表である、を、直近値までのデータを用いて周期散問題も解決している。経済産業省発表の鉱工業生産指数性を見出し、将来に外挿することによ（以下、IIP）も説明変数に加えた。 ◎キャップレート推定方法（1 ）まず不動産価格とマクロデータの関係を導き出す。不動産価格は日本不動産研究所発表の六大都市市街 Capオフィス千代田区＝ a（不動産業DI）＋b（IIP）＋c＋ε Cap：キャップレート、 a、b、c：定数、 ε：誤差項り予測した。図2では、2007年末時点での予想値を破線にて表現している。赤い点は予想を行った後に発表された不動産業DI値であるが、予想値の精度が高い様子が分かる。（ 3 ）次に、マクロデータにより、千代地価格指数を用い、様々なマクロ変数との相関を計った。その結果、日ただし、不動産業 DI および IIP に銀短期観測調査業況判断DI （DI＝景は、およそ1年程度のラグが存在する。田区オフィスのキャップレートの変動を、将来動向を含め推定する。 31 ［図3］千代田区標準ビルキャップレート（4 ）最後に、オフィスのその他の地域、住宅、商業施設、ホテル、倉庫のキャッ千［%］代 7 田区標準 6 キャップ 5 レート 4 プレートを千代田区オフィスキャッ予想値プレートにより推定する。 Capオフィスその他＝ d Capオフィス千代田区＋e＋ε Cap：キャップレート、 d、e：定数、 ε：誤差項 3 ◎キャップレート特性 2 （1）前出の不動産業DIおよび同様に 1 して行ったIIPの将来予想を前頁の数式に代入するとキャップレートの将来年 1 00 月年 7 01 月年 1月 01 年 7 02 月年 1 02 月年 7 03 月年 1 03 月年 7 04 月年 1 04 月年 7 05 月年 1月 05 年 7 06 月年 1 06 月年 7 07 月年 1 07 月年 7 08 月年 1 08 月年 7 09 月年 1 09 月年 7 10 月年 1 10 月年 7 11 月年 1月 11 年 7月 0 00 予想値が求まる。図 3 は千代田区標準ビル★5のキャップレート実績値およ ※ 点線は予想値。2010年秋頃まで上昇を続けるび予想値である。これによると千代田［図4］不動産業DIと周期区標準ビルキャップレートの変動幅は 3.8%∼5.5%となり、次にピークをつ周期［年］ 7 不動産業DI 80.00 けるのは2010年秋頃と予想される。価格では2007 年末のピークから 60.00 6 2010 年秋のボトムまでに千代田区 5 標準ビルは約30%下落すると予想さ 4 れる。 40.00 （2）状態空間モデルを適用すると、周 20.00 3 期特性を計測することができる。図 4 0.00 不動産業DI推定値周期(右軸) -20.00 に表されるように、不動産業DIは変動 1 の激しかったバブル期を除きおよそ6、 0 年 6月況感の周期性が表現されている。 08 年 6月 7 年の周期があり、不動産業界の景 20 年 6月 04 06 20 20 年 6月年 6月 02 20 年 6月 00 20 年 6月 98 19 年 6月 96 19 年 6月 94 19 年 6月 92 90 19 19 6月年 6月 88 19 6月年 86 19 6月年 84 19 年 6月 19 82 6月年 80 19 6月年 78 19 76 19 年 6月 -40.00 19 74 年 2 ◎個別物件への適用 ※ 周期が6∼7年で推移している様子が分かる融資した担保不動産等の個別物件の評価を行うには、個別物件のキャップレートを推定する必要がある。例えば、築年や延床面積をはじめとし［表1］築年および延床面積による加減値の例範囲築年 32 た物件の基礎的な条件から、街路条キャップレート加減値 1年未満 -0.48% 1年∼3年範囲件、テナント属性、画地条件といった 4,000㎡未満 0.37% 細かな属性条件までのそれぞれの -0.33% 4,000㎡∼8,000㎡ 0.24% 条件がどの程度キャップレートに影 3年∼10年 0.00% 8,000㎡∼12,000㎡ 0.01% 響を及ぼすのかを考慮し、修正を加 10年∼30年 0.21% 12,000㎡∼30,000㎡ 0.00% える必要がある。その条件による修 30年超 0.29% 30,000㎡超 PROPERTY MANAGEMENT 2009 Feb. 延床面積キャップレート加減値 -0.32% 正の例を表1に示す。特集｜不動産ファンダメンタルズの明と暗 ―― この加減値はキャップレートデータレートモデルを用いて大局的な動きローンのウォーターフォール構造にベースを用い、個別のキャップレート（上昇・下降局面など）が分かれば、担従ってキャッシュフローを割り当てからその傾向を統計的に求めたもの保掛目の効率的・機動的な運用が可る（毀損は劣後トランシェより起こり、償である。ここでは、築年と延床面積能になる。還は優先トランシェから割り当てられについて記しているが、その他のパラ例えば、千代田区物件にて担保をる）ことによりトランシェ別毀損確率メータについても同様の加減値の設設定する際、キャップレートモデルによが求まる。同時に次項に示すように定が可能であり、実務面ではデータると今後30%の物件価格下落余地が同一毀損確率を持つ証券の信用スの可用性に基づいて最適なパラメーあった場合、担保掛目を少なくとも70% プレッドの市場値を参照することにタ数を決める必要がある。以下に設定し、不動産価格のボトムより、適正なローンスプレッドを求め時のカバー率が 100% を割り込む確ることができ、そのスプレッドを用い率を小さくなるように調整することがた割引率を用いることにより、ローできる。従来は好景気時に金融機関ンの時価評価が可能となる。適用事例適用事例1｜時価評価キャップレートモデルの適用事例のひとつとして、まず個別物件の時価評がこぞって担保掛目を上げるなど、本特にメザニントランシェは、トラン来あるべき方向とは逆になる傾向さシェ間の整合性を保つのが難しく、え存在したため、このキャップレートトランシェ構造を正確に評価可能なモデルによる担保設定コントロールはモデルを用いることにより初めて評価非常に重要性が高いと思われる。が可能になる。 ◎ノンリコースローン評価 ◎信用スプレッドの導出価を挙げる。物件投資、貸付担保設定（リコース、ノンリコース）、並びにそれらの会計処理など、多面的に不動産ノンリコースローンにおいて不動産信用スプレッドの市場値を求める物件評価が必要になってくる。特に、の評価とともに同様に重要となってくために、投資法人債のスプレッドを参 2009年度末から導入が予定されているのが、担保の順位（優先劣後構造）照している。投資法人債を発行してる賃貸等不動産の時価開示は、賃貸である。トランシェ構造を持った融いるリートのポートフォリオをキャップ物件を多数抱える企業にとっては大資（メザニン融資、シニア融資）の場合、レートモデルにて評価し毀損確率をきな負担となるが、われわれは体系どの程度の上乗せスプレッドを設定導き出す。一方で、市場で観測され的なソリューションとしてキャップレーするのかを理論的に導くには体系的る当該投資法人債のスプレッドを参トモデルの利用を推奨している。なモデルが必要である。ここでは、ト照し、毀損確率とスプレッドの関係をランシェ構造を含んだ債権の評価方導き出している。この方法のほか、金法を簡単に紹介する。融機関など自社にて毀損確率とスプ適用事例2｜ローンへの適用 ◎リコースローンでの担保価値推定通常不動産担保ローンを実行するレッドの関係を導き出せるデータを保 ◎ローン評価方法・トランシェ構造の考慮有している場合は、それを用いて信用スプレッドのモデルを構築すること際、担保掛目（物件評価額のうち担保将来キャップレートの期待値は周として認める比率）を70% などと設定期的に変動するが、この変動と観測するが、本来は不動産評価額は時間誤差をモデル化しキャップレートのとともに大きく変わるため、担保掛分布形状を求める。同時に物件の目は機動的に変更する必要がある。キャップレート間に相関構造を設定 2007 年までに大量に発行された即ち、不動産価格が高騰し下落余地する。こうして得られたキャップレー CMBSであるが、依然としてセカンダリが大きくなっている時には担保掛目トを「NCF ／キャップレート」を通しーマーケットでは買い手が見つけ難いを下げ、逆の場合は担保掛目を上げて価格に変換することにより価格の状況である。しかし、保有証券の評る操作が必要になってくる。将来見将来分布を得る。そしてローン残高価は会計上開示する必要があり、多通しが存在しない状況ではこの機に対する不動産価格の分布状況にくの CMBS 投資家はその評価にアレ動的な見直しが難しいが、キャップ従って毀損確率を求める。この時、ンジャー（多くは証券会社）の評価値をが望ましい。適用事例3｜CMBSへの適用 33 ― ―特集｜不動産ファンダメンタルズの明と暗用いている。ここでは、多くのアレンジのノンリコースローンを資産として保まっており、有効性も高いことが示ャーが採用していると思われる評価方有し、そのパススルー証券としてトラされている。今後はデータの蓄積と法の問題点とキャップレートを用いたンシェ別の債券が発行される。各ノともに、同様のアプローチの広がり評価方法を解説し、モデルによる正確ンリコースローンがそれぞれ満期時や、多くのユーザーへの浸透を期待な評価の重要性を述べる。点までにどの程度の価格になるかをしたい。キャップレートモデルにて表現し、そ ★1― NCF:NOI（Net Operating Income）から資 ◎一般的な簡便評価法この方法はCMBSから発生するクーれに伴ってノンリコースローンの評価本的支出を控除したもの。NOIは、原則として実績収支を加工せずに採用している額が変化、最終的にCMBSの評価額 ★2―David Geltner and Jianping Mei（1995）ポンキャッシュフローを同格付けの新が変化するという構造をとる。この時 ”The Present Value Model with Time-Varying 発債スプレッドを用いて割引く方法ウォーターフォール構造を考慮するこ and Investment Decisions”Journal of Real Estate であり、現場では多くのアレンジャーとによりCMBS のトランシェ構造を正 Finance and Economics, 11:119-135 が用いている評価方法ではあるが、確に評価することが可能である。 Discount Rates: Commercial Property Valuation これは重大な問題を含んでいる。 ①格付けの硬直性 ★3―キャップレートデータベースの作成および比準作業は日本不動産投資顧問株式会社により行われ、その著作権は同社に属する ★4―ランダムウォークのような定常的なプロセ ◎評価例スではないデータ系列。モデル化にはウィナープロ CMBSは発行時に予備格付けをとリーマン・ブラザースがアレンジることが多いが、一旦格付けがつくしたCMBSの評価を行ってみた（情報する必要がある。非定常モデルの詳細な説明は、紙と上場証券ではないため見直しが頻ソースは格付機関のディスクロージャー面の都合上ここでは割愛する繁にあるわけではない。従って、発資料。クーポン水準は想定ベース）。行時についた格付けを長い期間使対象証券 LJAC4 ②スプレッドの硬直性クラス B、F 想定クーポン Libor＋0.42%（B）、 Libor＋2.3%（F）想定償還日 2013/5（B）、 2012/8（F）測する時には他の証券で通常行わ評価日 2008年9月末れているように既発債市場から観測評価値（額面100） 86.8 （B）、57.2 （F）ケットは取引が極端に少なくなってい ★ 5 ― 千代田区日比谷にある A クラスビルを想定。築年5年、延床面積1万㎡、駅距離300m。地下2 階・地上15階い続けることになる可能性が高い。現在CMBS市場のセカンダリーマーセスでは表現できないため、非定常モデルを使用る。そのため、市場スプレッドを計することができず、代替として新発債市場から観測している。しかし、現簡便評価法にて求めている評価在この新発債の発行も極端に少なく額に対して大きく下げる結果となってなっているため、スプレッドは最新値いる。これは、CMBS の評価額が単とはいえかなり前の情報を使わざるに下がるというだけでなく、大きなデを得なくなっている。これがスプレッフォルトリスクを内包しており、リスクドを硬直的にする要因となっている。管理の重要性が増しているというこ以上のような要因により、簡便評価とを示唆している。法で求めたCMBSは非常に価格の硬直性が強く、特に現在の様な値動きが高い時は時価評価値を得ることはほぼ不可能と言わざるを得ない。＊＊＊ここまでキャップレートモデルの構築方法から実際の適用例まで述べてきたが、このデータをベースとした ◎キャップレートモデルによるCMBS評価アプローチは、今まで定量的分析がキャップレートモデルを用いたCMBS 難しかった不動産および関連商品評評価方法を解説する。CMBSは複数価の分野で既に実務上の利用も始 34 PROPERTY MANAGEMENT 2009 Feb. 神崎清志 KANZAKI Kiyoshi 1991年東京大学工学部卒。1993年東京大学工学系研究科修了。1993 年日本長期信用銀行にてデリバティブ商品開発に従事、前職は独立系ヘッジファンドCIO。2008年より現職。 kiyoshi_kanzaki@credit-pricing.com 株式会社クレジット・プライシング・コーポレーション 2001年設立の金融系コンサルティングファーム。クレジット分析をベースに、様々な債権や証券化商品の評価を行っている［www.credit-pricing.com］日本不動産投資顧問株式会社本件データベース構築およびモデル開発におけるパートナー。設立以来 5,000件以上の評価・鑑定を行った実績がある。一般不動産投資顧問業、不動産鑑定業者、宅地建物取引業者［http://www.jreic.co.jp］