株式相場は大バブルといわれるのはなぜ？

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2024-08-19 by 内田裕之

こんにちは。

投資で老後資産づくりに励むうっちゃんです。

最近、森永卓郎さんの著書をいくつか読みました。


書いてはいけない

　


ザイム真理教

森永さんは著書でもネット記事でも一貫して「新NISAは絶対にやってはいけない」「株式相場は大バブル」と主張しています。

（参考：森永卓郎氏は「全株を処分した」　株価大暴落で何をすべきなのか「老後資金をすべての投資先から引き揚げるべき」）

一体なぜ、株式はバブルと言っているのでしょうか？

この記事は内容に広告・プロモーションを含みます。

■目次

  1. 株式相場は大バブルというのはなぜ？
  2. 私も株式は大バブルと思う理由
  3. まとめ

株式相場は大バブルといわれるのはなぜ？

スマホで投資

最近は政府が投資を推し進めていることもあり、新NISAが話題になっていますね。

老後2000万円問題もあって、投資で年金をつくろうという動きも。

でも、これから数十年後、本当に投資で資産が作れるのでしょうか。

森永卓郎さんは著書でもネット記事でも一貫して「新NISAは絶対にやってはいけない」「株式相場は大バブル」と主張しています。

一体なぜ、そのように主張するのでしょうか。

シラーPERの高さ

アメリカの株価がシラーPER（株価収益率）という指標でバブル水準に達していると指摘しています。

シラーPERが25倍を超えるとバブルとされますが、現在のアメリカ株価はそれを大きく上回っています

（参考：5月以降に株価大暴落､不動産バブル崩壊で｢一歩間違えたら世界恐慌に｣ 森永卓郎氏）

実体経済の乖離

株価が実体経済の状況と乖離していることも大きな要因です。

例えば、テスラの株価が非常に高い水準にある一方で、実際の生産台数や業績はそれほど高くないことを挙げています。

（参考：森永卓郎「株価バブルは3～5月に崩壊する。きっかけは……」）

投機的な動き

投資家が実体経済を無視して投機的に株を買い続けていることも、バブルの特徴とされています。

特にビットコインなどの仮想通貨への投資がその象徴とされています。

（参考：森永卓郎「株価バブルは3～5月に崩壊する。きっかけは……」）

私も株式は大バブルと思う理由

投資する女子

私も株式投資はバブルにあると思います。

ロバートキヨサキの著書を読んだからかもしれませんが、株式にはほとんど投資していません。

理由の一つとして、マネーサプライに対して株高が進行しすぎているためです。

マネーサプライと比べて株高すぎる

マネーサプライは通貨供給量を指します。

高橋ダンが金の割安度合いを示す指標としてマネーサプライM2を使っていたことから、株式にも当てはめて使っています。

（参考：金（ゴールド）投資の魅力を新発見！非常識な資産形成）

私が独自の分析で見ているのが、株価とマネーサプライM2で割ったグラフです。

株価をマネーサプライM2で割った指標

最近はITバブルに近い水準まで上昇しており、株価が割高になっていることが示唆されます。

あと何年もつのかな。

ちなみに私は金やビットコインに投資しています。

（参考：金は歴史的に割安水準にあるので投資をおすすめします）

分析に使ったPythonコード

上図はプログラミング言語Pythonで分析しました。

コードを記載します。


#ライブラリをインポート
from pandas_datareader import data
import yfinance as yf
import pandas as pd
from pylab import mpl, plt
import numpy as np
import datetime
plt.style.use('ggplot')
mpl.rcParams['font.family'] = 'serif'
%matplotlib inline

#データの期間
start = '1950-01-01'
end = datetime.date.today()

#Yahoo!Financeからデータ取得
def yahoo(symbol,start,end):
    df = yf.download(symbol, start, end)
    date = df.index
    price = df['Close']
    return date, price

#FREDからデータ取得
def fred(symbol,start,end):
    df = data.FredReader(symbol, start, end) 
    date = df.read().index
    value = df.read()[symbol]
    return date, value

#stock, S&P500
SP500_date, SP500_price = yahoo('^GSPC', start, end)

#money supply M2
m2_date, m2_price = fred('M2NS', start, end)

merge_df = pd.DataFrame()
merge_df['stock'] = SP500_price
merge_df['m2'] = m2_price
merge_df.dropna(inplace=True)

#stockをM2で割った指標を作成
merge_df['ratio'] = merge_df['stock'] / merge_df['m2'] 
merge_df.dropna(inplace=True)

#移動平均を計算
merge_df['SMA1'] = merge_df['ratio'].rolling(window=12).mean()
merge_df['SMA2'] = merge_df['ratio'].rolling(window=24).mean()
merge_df['SMA3'] = merge_df['ratio'].rolling(window=60).mean()

#グラフに使用するデータ
date = merge_df.index
ratio = merge_df['ratio']
ratio_sma1 = merge_df['SMA1']
ratio_sma2 = merge_df['SMA2']
ratio_sma3 = merge_df['SMA3']

#グラフの表示と保存
plt.figure(figsize=(20, 10))
plt.plot(date, ratio, lw=2,label = 'S&P500 to M2', color='g')
plt.plot(date, ratio_sma1, lw=2, label = 'SMA12', color='b')
plt.plot(date, ratio_sma2, lw=2, label = 'SMA24', color='r')
plt.plot(date, ratio_sma3, lw=2, label = 'SMA60', color='y')
plt.legend(loc=2, fontsize=18)
plt.xlabel('year', fontsize=18)
plt.ylabel('Stock to M2 ratio', fontsize=18)
plt.tick_params(labelsize=18)
plt.savefig("SP500toM2_ratio20240817.png")

シンボルを変えればいろんな指数をつくり独自の分析ができます。

まとめ

今回は株式が大バブルと言われている理由を紹介しました。

個人的には金やビットコインがおすすめです。

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