対話タン・トゥー・マクロ　チョン・タン：マクロ研究はどのような問題を解決できるのか？

ここ数年、マクロリサーチがますます過密になってきています。

話題の移り変わりが速く、見解の更新も頻繁になり、リサーチレポートもますます「簡潔かつ迅速」になっています。多くの内容は感情的価値や即時的な反応を追求し、本当に複雑で退屈ながらも重要な根本的ロジックを解き明かすことに時間を割く人は少なくなっています。

しかし最近、市場には全く違うスタイルのチームが現れました。

彼らはほとんど話題を追わず、トラフィックを集めるディスカッションにもあまり参加しません。より多くの時間を「手間がかかる割に報われないように見える」こと―マクロメカニズムのシミュレーション、バランスシートの分解、流動性が異なる市場間でどのように伝播するかの研究―に費やしています。

このチームの名前は坦途マクロで、コアメンバーは程坦です。

興味深いことに、このような「時流に合わない」リサーチアプローチは、市場から無視されているわけではありません。逆に、主流の機関投資家たちはますますこの「オルタナティブ」なリサーチチームを好むようになっています―程坦はこの1年で、百社以上の機関に対し300回を超える投資・リサーチのロードショーとシェアを行いました。

情報ノイズがますます大きくなる環境において、体系的なフレームワーク自体が希少になってきています。

2026年4月26日、华尔街见闻と程坦のコラボによるマスタースクール「米ドル流動性のデコード」は機関投資家の間で強烈な反響を呼び、約100人の機関投資家が上海に集結し、このハードコアかつ鍵となる投資上級講座を理解しようとしました。幅広いユーザーの需要に応え、私たちは程坦老師と再び提携し、全く新しい年間コラム「程坦の話」を立ち上げ、マクロトレンドからドル流動性まで、グローバル資産価格の根底にあるロジックを見抜くお手伝いをします。

山東出身の「町の優等生」

程坦は山東省威海市の出身です。自身を「最も典型的な地方の優等生」と自嘲しています。

学部で中央財経大学の数理経済学実験クラスに入学した際、彼が受けたのは「極端」な思考訓練でした。程坦の記憶によれば、当時は「オールイングリッシュの教科書＋オールイングリッシュ講義＋大量の数学コース」というカリキュラムで、最大の特徴は授業の難度が高く、強度が大きいことでした。

どれほど難しかったかというと、2年生でVarianの上級経済学（北大は大学院課程から開講）と上級マクロ経済学を学ぶ必要がありました。数学はさらに過酷で、ほとんど北大数学科並みの難しさでした――この極端な授業難度の結果、数学の基礎が非常に強い少数の学生以外はついていくのがやっとで、多くは授業内容を理解できず、何とか卒業していきました。

幸いなことに、程坦は乗り越え、首席の成績で北大の光華金融系に進学し、博士課程まで修了しました。

この経験が与えた影響は非常にはっきりとしており、その後の仕事でも、彼は結論から論拠を探すのではなく、ストラクチャーから問題を理解することを習慣としています。市場が短期的な変動に注目する際も、彼は変数間の制約関係に重点を置き、議論が見解の違いに集中する際も、フレームワークが一貫しているかどうかを重視します。

モデル世界からリアルなゲームへ

博士卒業後、程坦はセールスサイドや投資銀行には進まず、国家外貨管理局中央為替ビジネスセンターに加わりました。

ここでの実際の挑戦は、市場の変動だけでなく、認知方法の転換でした。

アカデミックトレーニングでは、問題には通常「最適解」があります。しかし実際の市場では、往々にして制約条件下でのトレードオフが求められ、政策目標・市場心理と流動性条件の間で繰り返し駆け引きが続きます。

当時、外貨管理局の指導者は、後に中金のチーフストラテジストとなる繆延亮博士でした。その時期に程坦が最大の収穫としたのは、マクロ変数を現実の制度環境や行動ロジックの中で理解できるようになったことです。

多くの結論は、何度も覆され再構築される必要がありました。

マクロリサーチは実際にどんな問題を解決できるのか？——多くの人が毎日マクロを見ているが、マクロが投資をどう導くのかはなかなか理解できていない。

外貨管理局での数多くの実務経験を踏まえ、程坦はマクロリサーチの役割を12文字で要約しました：

トレンドの把握、転換点の判断、ノイズの排除。

一見簡単そうに見えるかもしれませんが、その裏には膨大な検証作業が求められます。

10年の研究の荒波

程坦は华尔街见闻に、非常に興味深い複数のエピソードを共有しました：

最初の例は「歴史は韻を踏むが繰り返さない」と呼ばれるもの――2022年、米国のインフレ率は一時9％にまで上昇し、fedが1980年代以降で最も急速な利上げサイクルを開始、年間で400bpsを超える累積利上げを実施しました。当時、米国債利回りカーブは深く逆イールド化し、市場はリセッションの予想が強く、根拠は「失業率が大きく上昇しない限り、インフレを適正水準まで下げるのは不可能だ」というものでした。

しかし、当時の程坦の判断は市場とは異なっていました。

彼には二つの理由がありました。一つは、2020-2021年に米国の財政と金融政策による極大規模のダブル緩和が大きな「クッション」となったこと、もう一つは、米国の家計や企業の債務は固定金利中心で、利上げの短期的な影響は限定的だということでした。ゆえに、程坦は市場がリセッションリスクを高く見積もりすぎている可能性があると考えました。その仮説を検証するため、程坦チームは三つのことを行いました。

一つ目は、高金利環境下における米国の異なる所得層の家計や企業のバランスシートのプレッシャーを詳細に算定し、利上げによる財務圧力が過去の類似サイクルよりも低いことを発見しました。

二つ目は、米国の高インフレの駆動要因を分解し、50％以上は供給サイド要因から来ていること、パンデミック後の再開でこの部分の混乱は徐々に解消する可能性が高いことを明らかにしました。

三つ目は、1970-80年代のケースを振り返り、インフレ期待のアンカリングと雇用市場の柔軟性向上はスタグフレーションを回避しやすいことを明らかにしました。

上記の理由から、程坦チームは22年中頃に米国経済のベースシナリオをソフトランディングに修正し、米国株に対する強気戦略を引き続き主張しました。

二つ目の例はトランプと「TACO」取引について――2019年当時、中米通商交渉団は何度も交渉を重ねていたものの、トランプは予想に反して二度にわたり対中関税を強化。米中双方ともにキャピタルマーケットは極めて悲観的で、S&P500は一日で3％急落、市場はトランプの行動は予測不能で、米中合意の可能性などほぼゼロだと見ていました。しかし、程坦は「TRUMPUT」というレポート――トランプとプットオプションについての分析を発表しました。

当時、程坦は、動機・支持率・大統領選前の歴史的パターンから考えれば、トランプはむやみに摩擦をエスカレートさせることはなく、むしろ合意に至る可能性のほうが高いと鋭く見抜いていました。市場の直線的なネガティブ予想は絶好の買い場となると判断しました。結果、8月末にトランプは予想通りにTACOし、12月に中国と第一段階の貿易合意を結びました。

三つ目の例はSilicon Valley Bank（SVB）について――2023年3月10日、SVBが突如破綻し、米10年国債利回りは一日で20bps以上低下、S&P500は2日で3.3％下落、市場は新たな金融危機の再来を懸念しました。

しかし興味深いのは、程坦が3月9日（SVB破綻の一日前）にSVB破綻に関するレポートを書いていたことです。その際の判断の根拠は、SVB自体の破綻はありえるが、その問題は固有性が高く（SVBは本質的に資産・負債のミスマッチが深刻）、問題資産は利上げによる米国債の簿価割れで発生したものなので、中央銀行と財務省の救済能力が強く、08年時のような「救いたくでも権限がなく救えない」状況は起きない、というものでした。

当時のレポートは、SVB破綻はシステミックな金融危機に発展することはなく、世界経済のソフトランディングの流れも変わらないだろう、と結論付けていました――そしてその後の展開も程坦の予想通りとなりました。

しかし、市場には「常勝将軍」など存在しません。たとえ北大金融博士出身の程坦であっても、絶え間ない失敗のなかで「這い上がる」経験を積んできました。程坦との対話の中でも、いくつかの誤った判断が彼にとって大きな衝撃となり、研究フレームワーク全体に影響を与えたと率直に認めています：

たとえば2019年9月、米国レポ市場で突然流動性危機が勃発、レポ金利は1日で300ベーシスポイントの急騰となりました。実は程坦チームは19年半ばにはfedのバランスシート縮小が終局に差し掛かっており、資金ショートの出現が最も直接的なシグナルだと見抜いていました。当時の見解は――金利の大幅急騰は株式市場に顕著なネガティブインパクトを与えるだろう、というものでした。

しかし実際には、短期金利の激しい変動は株式市場に波及しませんでした。この事例は、程坦にとって「ドル流動性市場は極めて分断されている」ことを気づかせるきっかけとなりました。ひとつのサブマーケットの流動性逼迫が必ずしも他市場に波及するとは限らないのです。

また、2020年3月にfedが前例のない流動性支援ツールを一連導入した際、程坦チームは依然としてファンダメンタルズに基づき、米国経済はリセッションに陥ると判断し、米国株には慎重を維持していました。

しかし後から見れば、当時は財政・金融政策による極大規模の流動性供給が「パンデミック封鎖」期間中の米国経済を完全に支えたのです。人々は自宅隔離中に、むしろネットで金融資産を購入する時間と資金が増え、最終的に米国株や他のリスク資産が流動性ドリブンで強く上昇することとなりました。

まさに2020年から、程坦チームは家計の財政収入や個人投資家のバランスシート状況をトラッキングシステムに組み込み始めました。

この相場の見誤りは、程坦に強い刺激を与え、従来のマクロ分析フレームワークでは当時の市場現象を十分に説明できないことを悟りました。

これが、程坦にさらに統合的な研究視点の構築を促した理由です：マクロ政策、金融システム、家計部門のバランスシートは同一システムの異なる側面であり、金融仲介構造や資金フローを無視してマクロ全体指標だけに目を向ければ、誤った判断をしやすいのです。