ごきげんいかがですか。
むねやんです。

今回は米国株大型グロース株ベンチマークの比較記事です。

米国株グロース株指数はいくつかある

先日、ステートストリートの米国株ETFが追加される報を受けて、改めて米国株グロースETFを比較検討したいと思いました。

ただし米国株高配当ETFやS&P500ETFと違い、米国株グロースETFにはたくさん種類があるので、一度に比較すると記事量が膨大になります。

そこでまずは、日本でも人気のバンガード社米国株グロースETFのうち、大型グロース株指数をベンチマークとしたインデックスETFを抽出して、指数ごとの成績や特性を考察してみることにしました。
つまりは、どのベンチマークが最も成績がよいのかを比較するわけですね。

この結果を踏まえた上で、改めて米国株グロースETFを比較したいと思います。

今回比較するベンチマーク

今回、比較する銘柄及びベンチマークは以下の通りです。

【MGK】
CRSP USメガキャップグロースインデックス

【VUG】
CRSP USラージキャップグロースインデックス

【VOOG】
S&P500グロース指数

【VONG】
ラッセル1000グロース株指数

米国株グロース指数は他にも中型株や小型株に特化したものもあるのですが、今回は大型株を中心とした構成で、かつ比較的メジャーな指数に絞らせてもらいました。
中小企業グロースETFは大型株に比べてボラティリティが高いので、正直、ビビリの私にはちょっと怖いです。

それに、大型グロース株群には今を時めく【AMZN】や【GOOGL】がありますし、無名の企業に投資するよりは楽しめるかなぁ思ったわけです。
ミーハーですみません。

むねやんむねやん

決して中小株のリターンが低いわけではありません。あくまで好みの問題です。

米国株大型グロースETFデータ

さっそく3つのETFを比較・検討してみることにしましょう。

※以下は2018/8/3時点のデータです。

【MGK】




名称バンガード米国メガキャップグロースETF
ティッカーMGK
設定日2007/12/21
指数CRSP USメガキャップグロースインデックス
経費率0.07%
株価123.87$
乖離率52週0.01%
出来高95,135
資産総額4.030十億$
配当利回り1.38%
1年リターン22.08%
3年リターン14.69%
5年リターン15.45%



【VUG】




名称バンガード米国グロースETF
ティッカーVUG
設定日2004/1/26
指数CRSP USラージキャップグロースインデックス
経費率0.05%
株価155.66$
乖離率52週0.00%
出来高524,945
資産総額36.553十億$
配当利回り1.08%
1年リターン20.96%
3年リターン13.66%
5年リターン14.62%



【VOOG】




名称バンガードS&P500グロースETF
ティッカーVOOG
設定日2010/9/9
指数S&P500グロース指数
経費率0.15%
株価153.13$
乖離率52週0.01%
出来高45,086
資産総額2.225十億$
配当利回り1.07%
1年リターン23.02%
3年リターン14.88%
5年リターン15.44%



【VONG】




名称バンガードラッセル1000グロースETF
ティッカーVONG
設定日2010/9/20
指数ラッセル1000グロース株指数
経費率0.12%
株価153.69$
乖離率52週0.01%
出来高63,769
資産総額1.96十億$
配当利回り1.10%
1年リターン22.64%
3年リターン15.56%
5年リターン18.55%



比較一覧表

 MGKVUGVOOGVONG
設定日2007/12/212004/1/262010/9/92010/9/20
経費率0.07%0.05%0.15%0.12%
株価123.87$155.66$153.13$153.69$
構成銘柄数131300294555
売買回転率8.4%8.3%18.8%21.2%
配当利回り1.38%1.08%1.07%1.10%
1年リターン22.08%20.96%23.02%22.64%
3年リターン14.69%13.66%14.88%15.56%
5年リターン15.45%14.62%15.44%18.55%

過去トータルリターン比較

2018/8/2時点
【MGK】:【VUG】:【VOOG】:【VONG】

過去3年



過去5年



最大比較可能期間(約7年10か月)



評価

過去リターン

【VONG】>【VOOG】>【MGK】>【VUG】



過去リターンとしては、少し面白い結果が出ました。

どうも過去リターンにおいては【VUG】が一人負けの成績です。
0過去5年以上の比較では、残る3銘柄のリターンには、それほど差派出ませんでした。

興味深いことは、以前調査しました米国株バリューETFの比較記事とは逆の成績になったことです。

米国株バリューETFを比較したときは、ラージキャップ指数やメガキャップ指数の方が成績が良かったのですが、今回はラッセル1000指数の方が高いリターンを稼いだ結果となっています。

またバリュー株ETFとの過去5年の成績を比較すると、バリュー株ETF最高の成績が11.37%/年だったことに対し、グロース株ETFの最高成績が18.55%/年とグロース株の方がはるかに大きいリターンを稼ぎ出しています。

やはり近年の上昇相場においては、バリュー株ETFよりもグロース株ETFの方がより高いキャピタルゲインを得てきたようです。

経費率

経費率は【VUG】>【MGK】>【VONG】>【VOOG】です。

経費率は【VUG】が最安ですね。

ただ、そんなコスト最安の【VUG】がこの4銘柄の中で最も成績が悪いというのは驚きました。

インデックス投資ではなるべく低コストの商品を選ぶのが鉄則と言われていますが、ことボラティリティの高いグロース株においてはその原則が一概に当てはまるわけでもなさそうです。

配当利回り

配当利回りは【MGK】>【VONG】≒【VUG】≒【VOOG】です。

利回りは【MGK】が一番高いですが、どの銘柄もほとんど差はありません。
あまり気にしなくてもよいでしょう。

構成銘柄

どの銘柄にも共通していることは、テクノロジーセクターの割合が高いですね。

【VOOG】に至っては、全体の約40%がテクノロジーセクターに集中しています。
また構成割合2位をヘルスケアセクターが占めているのも特徴的です。

バリュー株ETFに多かった金融セクターやエネルギーセクターはやはり少な目になっていますが、一方で資本財セクターの割合が3~4位を占めている点は共通しています。



構成銘柄は、アップル、アルファベット(グーグル)、アマゾン、フェイスブック、ビザ、ホームデポ、ボーイング、といった綺羅星のようなトレンド銘柄が上位層に良く見られます。
マイクロソフトはバリュー株ETFにも多く組み込まれてましたね。さすがは格付けAAA。



構成銘柄はどれも似たり寄ったりで、特に【MGK】と【VUG】は同じような特徴を示しているのに、こうも成績に差がつくのは不思議でなりません。
【VUG】の方が経費率も安いのにです。

よく見ると【VUG】のテクノロジーセクターや保有上位10銘柄の割合が他の銘柄と比べて若干低めなことに気が付きます。
近年はテクノロジーセクターの躍進が目覚ましかったですから、トレンドセクターへの配分を減らして若干守りに入るポジションをとったことが逆に成績を押し下げてしまったのかなと予想しています。

構成銘柄数

構成銘柄数は【VONG】>【VUG】=【VOOG】>【MGK】となっています。

【MGK】は超大型グロース株に集中して投資しているようですね。
それに比べれば【VUG】や【VOOG】はもう少し広く分散しているようです。

【VONG】のように情報セクターに多く配分しつつも、大型株以外に広く配分させた銘柄の方が高いリターンを生んだというのは、それだけミッドキャップ株、またはベンチャー株のような中期成長予測株の発展が目覚ましかったからかもしれませんね。
あと【VONG】は他の3銘柄と違ってNASDAQ市場取扱いです。

売買回転率

売買回転率は【VONG】>【VOOG】>【MGK】≒【VUG】となっています。

バリュー株ETFでは売買回転率の低い銘柄の方がより高いリターンを得ていましたが、グロースではそれは当てはまらないようです。
もしかしたらグロース株投資とBUY&HOLD戦略は、相性が悪いのかもしれません。

総評

私の調べた結果では、【VONG】が最も高い成績でしたが、【MGK】や【VOOG】も近いリターンをたたき出しています。

今回、経費率が最安の【VUG】が最も成績が悪かったですが、過去5年以上の成績ではそこまで決定的な差は生まれなかったようです。

結論としては、今回、「これがベストだ!」とはっきりと言い切れるだけのベンチマークを見つけることができませんでした。

強いていうならテクノロジーセクターにより集中投資していた指数の方が成績は良かったようです。
ただし、これも「卵は一つの籠に盛るな。」の原則に当てはめるとリスクを冒してのハイリターンだったので、今後、暴落などがあった場合はどうなるのかはまだ分かりません。

また、トレンド銘柄にはシーゲル氏のいう所の「成長の罠」がありますので、コツコツ投資には向かない可能性もあります。
バリュー株ETFに比べて、グロース株ETFはどれも一株単価が高いですしね。

まあベスト指数を探し出すことができなかったのは残念ですが、私自身も意外な結果を得て大変勉強になりました。
またこのような実験的な調査も時折やっていけたらなと思います。

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