【分析】深層学習を使いREIT個別銘柄のパフォーマンス要因を定量評価、三井住友トラスト基礎研(市場分析レポート・ディレクトリ)

日経不動産マーケット情報

REITの個別銘柄のパフォーマンスに影響を与える要因を定量的に分析するため、深層学習を使ってモデルを構築し、株式リターンの予測根拠解析などに使われているLRP(Layer-Wise Relevance Propagation)手法を用いて各要因の寄与度を算出した。その結果、投資家がREITの投資判断の際に重視している指標は総じてパフォーマンスに対する寄与度が大きいことが改めて確認できた。特に1口あたり会社予想分配金の変化率のプラス寄与が大きく、予想P/NAVなどの寄与度も相対的に大きい。各要因の寄与度は時系列で変化し、コロナ禍では高収益性や割安感を示す指標より財務面の安全性を示すLTVの寄与度が大きくなる。さらに見通しの厳しいオフィス・商業・ホテルなどの物件保有比率のマイナス寄与が大きくなるなど、安全性の高さがパフォーマンスに大きく影響していることも確認できた。