東京大学 COE ものづくり経営研究センター

MMRC Discussion PaperMMRC
DISCUSSION PAPER SERIES

MMRC-J-122

利益の構成要素の Relevance (2)――産業－期間別分析 ――

東京大学大学院経済学研究科
大 日 方 隆2003 年 4 月

No. 122

Relevance of Earnings Components:
Evidence from Manufacturing Firms in Japan―― Part II

Industry-Period Analysis ――
Takashi OBINATA

University of Tokyo, Faculty of Economics
Bunkyo-ku, Hongo, 7-3-1, Tokyo, Japan

April 2003

This paper investigates the value relevance of components of net income by industries and periods.
Net income is divided into three components, i.e. operating profits, financial income (including non-core
operating profits), and other income (extraordinary items, special items and taxes), which are mandatorily
disclosed in Japanese accounting system as known ‘multi-step calculation of net income’. Financial
income and other income are usually considered noisy.

Many accountants think that they are only

annexed items in measuring net income and less value-relevant than operating profits.

The mainpurpose of this paper is to clarify the value relevance of income components and research the variations inrelevance across industries and periods. We focus on the levels and changes in components, considering
the potential and many-faceted informativeness of earnings.

In addition, we focus on the sign, i.e.

‘positive vs. negative (loss)’ and ‘increase vs. decrease’. Moreover, we apply some meta-analysis to theestimated results obtained by OLS.
The major findings in this research are as follows. First, we cannot observe the disparity between
periods in the value relevance of financial income and other income.
value-relevant in all industry-periods.

However, they are not

This evidence supports the characteristics of them that are

traditionally convinced by accountants as mentioned above.

Second, though dividing financial income

into positive and negative (loss) is sometimes meaningless, financial loss has the relevance that isdifferent from other components.

Third, the value relevance of decrease in operating profits and that ofdecrease in other income are similar; the decrease is more persistent, in the recent recession, than theincrease. Fourth, the persistence of the decreased operating profits and the decreased financial income
is affected by average performance level in the industry. However, the effect is in the opposite direction.
These results show that each component has its inherent value relevance.
Keywords: earnings components, value relevance, earnings changes, losses, Japan利益の構成要素の Relevance (2)―― 産業－期間別分析 ――

大 日 方

隆

（東 京 大 学）

2003 年 4 月

要約
この論文は、純利益の構成要素の value relevance を産業別、期間別に検証したものである。この論文では、現在の日本の会計制度における多段階的利益計算方式にしたがって、営業利益、金融損益（営業外損益）、その他の損益（特別損益および税）の 3 つの構成要素に純利益を分解した。金融損益とその他の損益の 2 つの構成要素は、ノイズが多いために、利益計算の単なる付加的項目とみなされ、それらの relevance はこれまで注目されてこなかった。この論文の主題は、それぞれの relevance の有無を確かめ、その有無が産業ごと、期間ごとにどのように異なっているのかを確かめることである。その検証にあたっては、利益情報がもつ潜在的な多面的情報価値を考慮して、水準額だけでなく変化額にも着目した。また、それぞれの正負の符号にも着目し、黒字と赤字、増益と減益の relevance の分析を行った。さらに、産業別および期間別の relevanceの違いを検証するために、relevance の回帰推定の結果にたいしてメタ分析を行った。
この研究から得られた主要な実証結果は次の通りである。第 1 に、水準額および変化額の変数について、金融損益とその他の損益のいずれの relevance も、期間による格差はない。ただし、必ずしもすべての産業－期間で金融損益とその他の損益は relevant であるわけではない。この結果は、両者の営業利益にたいする付随的性格を裏付けている。第 2 に、金融損益については、黒字と赤字（損失）に分けることが意味のない結果をもたらす期間も観察されたが、金融損失には、他の構成要素の損失にはない relevance が観察された。第 3 に、景気が低迷した時期には、減益が増益よりも persistent であるという点で、営業利益とその他の損益は共通している。第 4 に、減益した営業利益と減益した金融損益の persistence は、ともに業界の平均業績の影響を受けているが、その影響の方向は逆であった。これらの結果は、3 つの構成要素にはそれぞれ独自のrelevance があることを示している。

キー･ワード： earnings components, value relevance, earnings surprises, losses, Japan利益の構成要素の Relevance (2)―― 産業－期間別分析 ――

１は じ め に
現在の日本の会計制度では、多段階的利益計算方式が採用されている。最初に営業利益が計算され、つぎに営業利益に営業外損益が加減されて経常利益が計算され、最後に、経常利益に特別損益と税が加減されて純利益が計算される。このような多段階的利益計算方式の由来は、当期業績主義と包括主義との妥協として産み出されたものであると説明されることが多い。それが妥協の産物といわれる一方で、活動種類別に利益の構成要素を計算・開示することで、投資家に有用な情報が提供されるとも説明されている。しかし、この多段階的利益計算方式が採用された当時は、利益情報の value relevance は学界でも注目されておらず、構成要素ごとに relevance が異なるか否かについて、実証的には不明であったし、現在でもなお、それは明らかではない。長期間にわたり利用され、定着している多段階的利益計算にどのような合理性があるのかは、有意義な実証課題である。
この論文は、現在の日本の会計制度にしたがって、営業利益、金融損益（営業外損益）、その他の損益（特別損益および税）の 3 つの構成要素に純利益を分解し、これらの構成要
素 の value relevance を 産 業 別 、 期 間 別 に 検 証 し た も の で あ る 。 主 題 は 、 各 構 成 要 素 の
relevance の有無を確かめ、その有無が産業ごと、期間ごとにどのように異なっているのかを確かめることである。その検証にあたっては、大日方の一連の研究と同様、利益情報は潜在的には多面的情報価値をもっていることを強く意識した。すなわち、構成要素の水準額だけでなく変化額にも着目するとともに、それぞれの正負の符号にも着目し、黒字と赤
字、増益と減益の relevance の分析を行った。これが第 1 の特徴である。第 2 の特徴は、産業別および期間別の relevance の違いを検証するために、relevance の回帰推定の結果にたい
してメタ分析を行った点である。この分析は、いまだ初歩的試行の域を出ないが、従来の研究にはない考察の手がかりをあたえてくれる。
この論文のサンプルは、大日方 (2002a) と同じである。この論文では、検証期間を I 期（1979 年 3 月期－1985 年 3 月期）、II 期（1986 年 3 月期－1992 年 3 月期）、III 期（1993
年 3 月期－2000 年 3 月期）の 3 期に分けた。産業分類は、使用したデータ・ベース（日経NEEDS および日経ネット）における産業分類にしたがっている。水産（Fishery）、鉱業

1

（Mining）、食品（Food）、繊維（Fiber & Textile）、紙・パルプ（Paper & Pulp）、化学（Chemical）、
医薬品（Pharmaceutical, Pharma.と表記）、ゴム（Rubber）、窯業（Ceramics & Glass）、鉄鋼（Steel）、金属（Metal）、機械（Machinery）、電機（Electronics）、自動車（Automobile）、
その他輸送機器（Trans. Vehicle）、精密機器（Precision Machinery, Precision M.と表記）、造船（Shipbuilding）、その他（Misc.）の 18 業種である（Table 1 を参照）。
この研究から得られた主要な実証結果は次の通りである。第 1 に、水準額および変化額の変数について、金融損益とその他の損益のいずれの relevance も、期間による格差はない。
ただし、必ずしもすべての産業－期間で金融損益とその他の損益は relevant であるわけではない。この結果は、両者の営業利益にたいする付随的性格を裏付けている。第 2 に、金融損益については、黒字と赤字（損失）に分けることが意味のない結果をもたらす期間も観察されたが、金融損失には、他の構成要素の損失にはない relevance が観察された。第 3に、景気が低迷した時期には、減益が増益よりも persistent であるという点で、営業利益とその他の損益は共通している。第 4 に、減益した営業利益と減益した金融損益の persistence
は、ともに業界の平均業績の影響を受けているが、その影響の方向は逆であった。これらの結果は、3 つの構成要素にはそれぞれ独自の relevance があることを示している。
大日方 (2002a) と同様、この研究のサンプルは、すべての産業から統計学的に偏りなく抽出されたものではない。一部のデータを手作業で収集するという制約を考慮して、日本経済を代表するという意味で、直近の売上高が大きな企業を抽出したものである。したがって、この研究の結果には一般性がない可能性があることを、あらかじめ付言しておかな
ければならない。以下でいう産業間比較は、あくまでもサンプル内での比較にとどまる点を銘記しておきたい。なお、この論文は大日方 (2002c) と対応しており、関連する先行研
究はすでにそこで紹介されているため、慣例に反して、この論文では先行研究のレヴューを行わない。
以下、論文の構成はつぎの通りである。2 節では、利益の構成要素の記述統計量にもとづいて、産業間比較および期間比較を行う。3 節では、利益の構成要素と変化額のそれぞれの relevance を検証する。4 節では、水準額を黒字と赤字（損失）に分けたケース、変化
額を増益と減益に分けたケース、水準額を増益と減益に分けたケースのそれぞれについて、
relevance の非対称性を検証する。それらの結果についてメタ分析を行い、relevance の産業
間、期間の相違を規定する要因を確かめる。その分析を通じて、利益の構成要素間のrelevance の相違が再確認される。5 節は結論である。

2

２

記述統計量
この論文では、水準額と対前年変化額について、利益の構成要素と株価との関係を分析する。株価と営業利益の水準額および変化額の記述統計量については、すでに大日方(2002d, 2003a) で確認してあるため、ここでは金融損益（営業外損益）とその他の損益（特別損益と税）について、期間別、産業別の動向を記述統計量から確認する。金融損益の水準額（FIN）と変化額（ Δ FIN）、その他の損益の水準額（EXT）と変化額（ Δ EXT）のそ
れぞれについて、記述統計量をまとめたのが、Table 2 である。まず、業種ごとに、各変数がどのように推移したのかを確かめよう。Table 2 には、I 期、II 期、III 期の平均、メディアン、標準偏差が記載されている。Panel A、B、C、D の次の数字の 1 はデフレートしない
1 株あたりの金額（単位は円）の記述統計量であり、数字の 2 は、前期末株価でデフレー
トした各変数の記述統計量である。
Table 2 において各期の記述統計量のあいだに記載されているのは、平均とメディアンの場合は 2 期の差であり、標準偏差については、等分散を検定したF値である 1。このF検定において、等分散の仮定が棄却されない（棄却された）場合には、平均値については等分散を仮定した（仮定しない）t検定をそれぞれ行った。メディアンについては、Mann-WhitneyのU検定によって、2 期の値の大小を比較した。各数字の右側の「*」印は有意水準を示しており、「***」は 1%、「**」は 5%、「*」は 10%の水準で 2 期のあいだの差が有意である
ことを表している。また、変化額の変数については、それぞれの産業－期ごとの平均値が、t検定の結果、1%水準でゼロと有意に異なっている場合に、数値を太字にしてある。
最初に、水準額の変数について、I 期から II 期へ増益傾向に転じ、II 期から III 期へ減益傾向に転じたのか、すなわち、景気変動の一般的イメージによる素朴な常識が正しいか否かを確かめてみよう。まず、金融損益は、デフレートの有無にかかわらず、水産以外のすべての業種において、I 期から II 期にかけて増加している。いわゆるバブル期に金融損益が増加したことは、おおむねすべての産業に共通である。しかし、II 期から III 期への変化については、産業間で大きな違いが見られる。金融損益が減少しているのは、医薬品、機械、電機、自動車、精密機器の 5 業種である。一方、前期末株価でデフレートしない場合には、繊維、紙・パルプ、化学、ゴム、窯業、鉄鋼、金属の 7 業種、デフレートした場合には繊維、ゴム、窯業、鉄鋼の 4 業種において、金融損益は II 期よりも III 期のほうが大1

ここでの検定は、一元配置の分散分析によるものではなく、各期が独立であるとみなして、I 期とII 期、II 期と III 期とを異なるペアとして計算したものである。

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きい。このような産業間のバラツキが III 期で生じたのは、金利低下による増益と株式相場低迷による減益とのネットの影響が、産業間で異なっていたためであろう。
その他の損益は、デフレートしない場合とデフレートした場合とで、異なる推移を示している。デフレートしない場合には、I 期から II 期、II 期から III 期へのいずれでも、その他の損益が増加した産業と減少した産業がともに存在し、産業間のバラツキが観察されている。それにたいして、デフレートした場合、その他の損益の水準は、I 期から II 期へは増加傾向にあり、II 期から III 期へは減少傾向にある。すでに大日方 (2002d) で確認した
ように、営業利益、経常利益、純利益については、このような増加から減少への年代変化は観察されなかった。したがって、そのような変化パターンは、その他の損益の特徴点であるといえよう。ただし、そのような推移を産み出した原因については、この研究からは判明しない。その原因はともかくとして、金融損益とその他の損益は、年代変化および産業間のバラツキにおいて異なる様相を示している。そのようなバリエーションに対応して（あるいは対応せずに）、両者の value relevance はどのように異なっているのかが、以下での主要な検討課題になる。
つぎに、変化額の変数について確認しよう。金融損益は非常に stationary であり、その変化額（ Δ FIN）は期間が変わっても、大きな変動はない。前期末株価でデフレートしな
い場合には、化学産業において金融損益の変化額が持続的に増加しているものの、デフレートすると、各期の平均とメディアンに有意な差異はない。ただ、デフレートした場合、医薬品において、金融損益の変化額の平均とメディアンは I 期から II 期にかけて減少している。
また、その他の損益の変化額も stationary であり、その平均やメディアンがサンプル期間を通じて大きく変化している産業は少ない。ただ、電機と自動車（さらにデフレートした数値について化学）では、それは I 期から II 期へ増加し、II 期から III 期へと減少している。それ以外の産業では、「I 期から II 期へ増加、II 期から III 期へ減少」というパターンは観察されない。バブル経済と崩壊後の景気低迷から連想される変化パターンのイメージ
は、ここでも当てはまらない。
以上のように、景気変動から連想される常識的なパターンが統計的に観察できるのは、
前述の「その他の損益の水準額」のみである。一般には疑われない素朴な常識も、実証的に確かめてみると、誤っていることもある。記述統計量でさえそうであるから、より複雑な「利益（の構成要素）の value relevance」を実証的に確認する意義は、なおさら大きい

4

であろう。

３

構成要素の水準額と変化額の Relevance

3.1

水準額の Relevance

純利益を構成要素に線形分解して、構成要素それぞれの value relevance を検証する手続
きは、利益資本化モデルの特徴を活かした有力な検証手法である。純利益を線形に単純分
解するかぎり、利益資本化モデルの諸前提には反さないため、株式評価モデルに基づいて利益情報の relevance の検証が可能になるからである。一般に、利益資本化モデルの係数は、資本コストと利益の persistence の 2 要因の影響を受けている。そのため、異なる回帰式の係数の大小を比較してみても、その相違が資本コストの違いによるものか persistence の違いによるものかは、ただちにはわからない。それにたいして、多重回帰モデルでは、異なる構成要素にかかる係数の大小は、構成要素の persistence の相対的な違いによるものである。そこでは、資本コストは各要素の係数に同一の影響をあたえているからである。
ただし、係数の大小を比較できるといっても、1 つの多重回帰モデルにおいて、異なる
構成要素の相対比較にかぎられ、異なる多重回帰モデルのあいだでは係数の大小を比較できない。したがって、これまでの分析と同様、ここでも、異なる産業、異なる期間にまたがって relevance を比べる場合には、係数の符号検定に注目することになる。株価水準のバラツキを説明するにあたり、純利益の各構成要素が株価と正（負）の有意な関係にあるのか否か、その有意性の有無が、産業および期間によって、どのように異なっているのかが、
以下での主要な課題である。その検証を通じて、構成要素によって relevance が異なっていることを確かめることができれば、その結果として、現行の多段階利益計算方式の合理性の一面を示すことができるはずである。
この節で検証する回帰モデルは、以下の通りである。

Pit = α + β 1OPit + β 2 FIN it + β 3 EXTit + u it

(M12)

ここで P は株価、OP は営業利益、FIN は金融損益（営業外損益）、EXT はその他の損益（特別損益および税）であり、利益の構成要素はすべて 1 株あたりの数値である。添え字の i
は企業を表し、t は株価については決算日、利益の構成要素については会計年度を表している。定数項を除くすべての変数は、規模による heteroscedasticity を軽減するため、前期

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末の株価でデフレートされる。なお、年度効果を除くため、(M12)式に年度の定数ダミーを含めて回帰推定した。
最初に、利益の構成要素間の相関係数を計算した。Table 3 には、Pearson の積率相関係
数と Spearman の順位相関係数、それぞれの有意確率（[ ]内の数値）をまとめた。一部に高い相関係数が存在し、多重回帰のうえで多重共線性が心配される。しかし、ここでの説明変数である構成要素は、純利益を余すところなく線形に分割したものであるため、いずれの構成要素も純利益の計算にとっては必要不可欠であり、どれかが redundant な変数であるわけではない。また、かりに多重共線性の懸念から特定の変数を除くとしても、その判定基準に確たる決め手はなく、特定の産業－期間のみについて、その作業をすると、全体として結果を比較することができなくなる。そうした点を考慮して、以下では、すべての構成要素を説明変数にする。
その回帰分析の結果は、Table 4 にまとめた。セル中の 3 段の数値は、上から順に、偏回
帰係数、（Whiteのt値）、［有意確率］である。最初に、偏回帰係数の統計的有意性（閾値は10％水準）について構成要素間の連動性（Fisherの独立性検定）を調べた

2。I期では、営業利益と金融損益（p = 0.038）、および金融損益とその他の損益（p = 0.047）のあいだに有意性の有無について正の関係があり、また、II期では、営業利益とその他の損益の有意性の有無に正の関係（p = 0.023）が観察されている。つぎに、継続した 2 つの期間で、各構成要素の有意性の有無が持続するか否かを調べた。営業利益と金融損益は、II期とIII期ではそれが持続し（p = 0.011）、その他の損益については、そのような持続性は観察されなかった。
こんどは、構成要素のvalue relevanceが期間別にどのように異なっているのかを確かめよう。営業利益にかかる係数が少なくとも 10%水準で有意になっている産業の数は、I期は12、II期は 8、III期は 15 である。これはII期の産業数が少ない方向に有意に偏っている（独立性検定ではp = 0.060、Friedman検定ではp = 0.051）。2 期間をペアとした逐次的比較によると、I期とII期の差は有意ではないが、II期とIII期の差は有意である（Wilcoxon検定ではp= 0.016） 3。
上記と同じ検証を金融損益とその他の損益についても試みた。金融損益の係数が有意にゼロと異なる産業数は、I 期から順に、7、7、4 である。この分布に統計的に有意な偏りは
2

サンプル数が少ないため、この論文でのメタ分析（パラメトリック分析）では、exact test を行い、両側検定によって有意確率を計算している。
3
以下、コード化された 0－1 を対象とする Wilcoxon 検定は、実質的には二項分布の符号検定と同
じである。

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ない。その他の損益の場合、その係数が有意な産業数は、順に 5、4、9 である。この分布にも有意な偏りはない。この対照的な結果は、営業利益の relevance はマクロの経済環境の影響を受ける一方、金融損益とその他の損益はその影響をあまり受けないことを示唆している。
最後に、構成要素のvalue relevanceが産業別にどのように異なっているのかを確かめよう。
金融損益とその他の損益がvalue relevantである産業－期は、営業利益の場合よりも少なく、産業間のバラツキも大きいが、繊維産業では、3 期一貫して金融損益はvalue relevantである。
他方、水産、電機、その他輸送機器、精密機器では、金融損益もその他の損益もirrelevant
な変数である。いかなる要因がそのような産業間の差異を生み出しているかはわからない
ものの、ここでの回帰の結果は、利益の構成要素のrelevanceは、産業によって異なることを示している 4。以上をまとめると、Table 3 の結果は、3 つの構成要素のvalue relevanceはそれぞれ独立であり、各構成要素は、産業別、期間別に異なるrelevanceを有していることを示している。

3.2

変化額の Relevance

利益情報の value relevance を検証する際にしばしば利用される利益水準額モデル（利益資本化モデル: earnings capitalization model）と利益変化額モデルには、それぞれ一長一短があり、いずれか一方が他方より優れているという優劣関係を一義的には決められない。実際、先行研究では、それぞれの研究目的に応じて、両者が使い分けられている。そもそも、利益情報は潜在的に多面的な情報内容をもっており、そのうち、利益水準額モデルと利益
変化額モデルは、それぞれが利益情報の異なる側面をとらえているわけである。したがって、利益情報の relevance をより深く検証するうえでは、利益変化額モデルによる検証もしてみる必要があろう。ここでは、利益の変化額を各構成要素の変化額に線形分割して、構成要素の変化額の relevance が要素間でどのように異なっているのかを検証する。
この項で利用する回帰モデルは、以下の通りである。

ΔPit = α + β1ΔOPit + β 2 ΔFIN it + β 3 ΔEXTit + uit(M13)

ここで P は株価、OP は営業利益、FIN は金融損益（営業外損益）、EXT はその他の損益（特4

ここでの有意性の有無についても、次の 4 節と同じ(ordered) logit 分析を試みたが、意味のある結果は得られなかった。

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別損益および税）であり、利益の構成要素はすべて 1 株あたりの数値である。 Δ は、その変数が対前年度変化額であることを表している。添え字の i は企業を表し、t は株価については決算日、利益の構成要素については会計年度を表している。定数項を除くすべての変数は、規模による heteroscedasticity を軽減するため、前期末の株価でデフレートされる。
なお、年度効果を除くため、(M13)式に年度の定数ダミーを含めて回帰推定した。
回帰分析に先立って、説明変数間の相関係数を計算した。Table 5 は、その結果をまとめたものである。サンプル数が少ない水産の I 期を除いて、変数が変化額であるため、多重共線性が懸念されるほどの高い相関関係はほとんど観察されない。ただし、利益平準化な
どの earnings management などが存在するためであろうか、各変数は統計的に有意に独立といえるほど相関係数が低いわけではない。
回帰推定の結果は、Table 6 にまとめた。セル中の 3 段の数値は、上から順に、偏回帰係数、（White の t 値）、［有意確率］である。最初に、統計的有意性について構成要素間の連動性（Fisher による独立性検定）を調べた。営業利益、金融損益、その他の損益の変化額について、それらの有意性（閾値は 10%水準）の有無が連動している期間はなく、すべての期において、それぞれの有意性は独立に観察されている。つぎに、継続した 2 つの期間
で、各構成要素の有意性の有無が持続するか否かを調べた。営業利益の変化額は、水準額の場合と同様に、II 期と III 期ではそれが持続しているが（p = 0.099）、金融損益の変化額とその他の損益の変化額には有意性にかんする持続性は観察されない。
こんどは、構成要素の変化額の value relevance が期間別にどのように異なっているのかを確かめよう。営業利益の変化額にかかる係数が、少なくとも 10%水準で統計的に有意になっている産業数は、I 期から順に、16、13、13 である。統計的に見て、この分布に偏りはない。金融損益の変化額の係数が有意な産業数は、I 期は 8、II 期は 6、III 期は 2 である。
この分布に有意な偏りはない。その他の損益の係数が有意な産業数は、I 期は 7、II 期は 2、III 期は 6 である。この分布にも、統計的に有意な偏りはない。記述統計量について確認したように、対前年変化額の変数は stationary であり、期間によって大きな変化はない。その relevance についても、期間によって大きな変化はない。これは、変数の水準額が期間で異なるという長期の大きな変動は、期間内の各年の変動額には反映されないからである。
このように、利益変化額の relevance の検証作業は、利益情報の潜在的な情報価値の一部分しかとらえていないことを、あらためて確認しておこう。
最後に、構成要素の変化額のvalue relevanceが産業別にどのように異なっているのかを確

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かめよう 5。繊維産業では、金融損益の変化額は 3 期一貫してrelevantである。金融損益の水準額も、3 期にわたりrelevantであったから、繊維産業においては、金融損益が企業評価、株式価値に重要な影響をあたえていると判断できる。また、金属産業では、その他の損益が、3 期においてrelevantである。一般に、その他の損益はノイジーな要素であると見られていることからすると、これは金属産業に特徴的な現象といってよいであろう。他方、精密機器産業では、金融損益とその他の損益の水準額も、変化額も、終始一貫してirrelevantである。この精密機器産業では、営業利益だけがvalue relevantな利益情報になっている。
この節では、純利益の構成要素である営業利益、金融損益、その他の損益の水準額と変化額について、それぞれの value relevance を検証し、その結果にたいするメタ分析（ノンパラメトリック分析）を通じて、構成要素間で relevance の有無が関連しているか否か、期間および産業によって relevance がどのように異なっているのかを確かめた。金融損益もその他の損益もノイズが多く、営業利益よりも persistence が劣っているためか、営業利益に比べて、両者が relevant である産業－期は少ない。ここでの結果は、企業評価にあたって金融損益とその他の損益をさほど重視しないという会計界の伝統的通念を、ある一面では支持している。
しかし、この節の検証からは、この研究の貢献的な発見も得られた。純利益の 3 つの構
成要素は、それぞれに固有の relevance を有しているのである。それらを区分して示す多段
階利益計算方式にも一定の合理性があることが確認できた。かりに、これらの構成要素が区分して開示されなくなると、ここで確かめた個々の構成要素の relevance が失われる可能性がある。金融損益もその他の損益も、less relevant であるからといって純利益の計算から除くことは適切ではなく、また営業利益と統合してしまうことも適切ではない。ここでの実証結果は、利益の開示様式と企業業績の概念規定にかんして重要なインプリケーション
をあたえている。

４

利益変数の符号による非対称性

4.1

利得と損失

前節では、営業利益、金融損益、その他の損益のそれぞれに異なる value relevance があることを確認した。もちろん、すでに大日方 (2002c) で検証したように、金融損益とその他の損益の relevance は営業利益の relevance よりも劣っており、理論的にも、両者は経験
5

なお、ここでの有意性の有無についても、次の 4 節と同じ(ordered) logit 分析を試みたが、意味のある結果は得られなかった。

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的に完結した意味をもつ独立の損益ではない。しかし、金融損益やその他の損益は営業利益と並列する完結した損益ではないとは観念的にはいえるものの、それを実証的に検証するのはきわめて難しい。そこで、この節では、大日方 (2002c) で採用した方法――水準額と変化額の正負の符号ダミー――を利用して、営業利益の relevance との比較から、もっぱ
ら、金融損益とその他の損益の特殊性を確かめる。
最初に着目するのは、黒字（利得: positive）と赤字（損失: negative）との非対称性である。一般に、損失には transitory earnings がより多く含まれているため、relevance は低くなると解されている。大日方 (2002a, d) では、営業利益、経常利益、純利益といった利益を説明変数にした場合には、その仮説はおおむね支持されていた。しかし、大日方 (2002c) の検証では、金融損益（営業外損益）とその他の損益（特別損益と税）については、そのような非対称性は確認できなかった。ここでは、サンプルを期間および産業別のサブ・グル
ープに分けることによって、景気変動や産業効果をコントロールしたうえで、その点を再検証してみる。
その検証に利用する回帰モデルは、次の通りである。

Pit = α + β 1OPit + β 2 DL OPit + β 3 FIN it + β 4 DL′ FIN it + β 5 EXTit + β 6 DL′′ EXTit + u it
(M14)

ここで P は株価、OP は営業利益、FIN は金融損益（営業外損益）、EXT はその他の損益（特別損益および税）であり、利益の構成要素はすべて 1 株あたりの数値である。DL は、各構成要素がマイナス（損失）の場合を 1、それ以外を 0 とするダミー変数である。添え字の i は企業を表し、t は株価については決算日、利益の構成要素については会計年度を表している。定数項を除くすべての変数は、規模による heteroscedasticity を軽減するため、前期末の株価でデフレートされる。なお、年度効果を除くため、(M13)式に年度の定数ダミーを含めて回帰推定した。
回帰分析に先立ち、構成要素が負のサンプルの割合を産業－期間のサブ・グループ別に調べた。Table 7 の Panel A は金融損益についての結果であり、Panel B はその他の損益の結果である。Panel A において、負のサンプル割合を期間別に比較すると、I 期の割合は有意に高い（一元配置分散分析、Wilcoxon 分析のいずれも 1%水準で有意）。これは、II 期は有価証券売却益が増大し、III 期は金利費用が減少したためであろう。その他の損益が負にな10る割合については、期間のあいだで有意な差異はない。これにたいして、大日方 (2002d) のTable 4、Panel A によると、営業損失の割合は、景気低迷の影響によるためであろうか、III期のみが有意に高かった（一元配置分散分析、Wilcoxon 分析のいずれも 5%水準）。このよ
うに、負のサンプル割合は、3 つの構成要素でまさに三者三様である。
産業別に見ると、興味深い産業間格差が判明する。Table 7 の「dif.」欄の数値は、当該産業以外のすべての産業を対象とした負のサンプル割合と当該産業の負のサンプル割合の差であり、それがプラス（マイナス）の場合には、他産業に比べてその産業での割合が高いことを示している。適合度検定によって、他産業との相違の有意性を検証し、「***」は1%水準、「**」は 5%水準、「*」は 10%水準で有意であることを示している。
金融損益が負のサンプルの割合が、3 期すべてにわたって有意に高いのは、鉱業、紙・パルプ、化学、鉄鋼、造船である。これらの産業は、負債比率が高いため、金利負担が重いと想像される。逆に、3 期すべてで有意に低いのは、食品、医薬品、電機である。他方、その他の損益が負のサンプルの割合が 3 期とも有意に高いのは、医薬品、電機、自動車である。これらの産業では、税費用がその他の損益の大部分を占めているためであろう。ところが、業績不振産業と一般に思われている繊維では、その他の損益が負のサンプル割合
は、他産業に比べて、3 期とも有意に低い。これが産業に固有の優遇税制によるものか、
特別利益が捻出されたことによるのかは、ここでの分析ではわからない。
つぎに、この項の主題である回帰推定の結果を確認しよう。Table 8 には回帰の結果がまとめられている 6。セル中の 3 段の数値は、上から順に、偏回帰係数、（Whiteのt値）、［有意確率］である。表の右側の 2 段の数値は、回帰分析に線形制約（linear restriction）を課した場合の分散分析（F検定）のF値と、[有意確率] である。線形制約の内容は、左から順に、 β 1 + β 2 = 0 、 β 1 = β 3 、 β 3 + β 4 = 0 、 β 1 = β 5 、 β 5 + β 6 = 0 である。
第 1 の検証は、損失ダミーの導入によって、利益の構成要素の relevance が確認できる産業数が増加したか否かである。ダミーなしの構成要素にかかる係数と、ダミー付きの構成
要素にかかる係数の少なくともいずれか一方が 10%水準で有意であるとき、その構成要素
は relevant であるとみなすことにする。この判定条件の下、構成要素が relevant である産業の数がダミーの導入によって増減したのかを確かめる。その検証にあたっては、構成要
素が上述の意味で relevant である場合には 1、irrelevant である場合には 0 を、54 の産業－
期間グループに割り当て、産業の対応を考慮した Wilcoxon 検定を採用した。
6

以下の Table 8、10、11 において、水産業の I 期の結果は、サンプル数が少ないために自由度が小さく、結果の信頼性に問題がある。

11

営業利益の場合には、ダミー変数を導入しても、すべての期間において、営業利益がrelevant な産業数には有意な影響はない。その結果、損失サンプルを分離しても、営業利益が irrelevant な産業数は II 期に多い（p = 0.006）。金融損益の場合、II 期と III 期ではダミ
ー変数は relevance の新規発見に貢献していない。ところが、I 期では、ダミー変数を使わない場合と比べて、金融損益が relevant な産業数はむしろ減少している（p = 0.070）。その結果、損失サンプルを分離した場合には、金融損益が relevant な産業数は、II、III 期よりも、I 期で有意に少ない（Friedman 検定で p = 0.093）。他方、その他の損益については、営業利益の場合と同様、損失ダミーの導入は、その他の損益が relevant である産業の数には影響をあたえておらず、その産業数は期間で偏りはない。
また、通期の結果である Panel D を見ると、営業損失にかかる追加的な係数が統計的に有意な産業数は 12 である。また、その他の損益の損失サンプルにかかる追加的係数が有意であるのは、8 産業である。これにたいして、金融損失にかかる追加的係数が有意になっているのは、わずかに 2 産業しかない。これらの結果は、営業利益とその他の損益との同質性、その 2 者と金融損益とのあいだの異質性を示唆しており、大日方 (2002c) の分析結果と符合している。
第 2 の検証は、損失サンプルにかかる追加的係数、すなわち、(M14)式の β 2 、 β 4 、 β 6 の有意性である。営業利益の β 2 が、正（負）で少なくとも 10%水準で有意な産業数は、I 期
は 0（3）、II 期は 2（5）、III 期は 2（8）である。同様に、金融損益の β 4 が正（負）の産業
数は順に、1（0）、0（4）、2（1）、その他の損益の β 6 が正（負）の産業数は順に、0（3）、3（5）、1（4）となっている。いずれも、特定の期間に偏ってはいない。その追加的係数の正負の符号について、構成要素間の関係を調べたところ、営業損失の係数とその他の損益の損失の係数とには連動性が確認されたが（p = 0.023）、金融損益の損失の係数は、他の 2つの係数と有意な関係は観察されなかった。この結果も、営業利益とその他の損益との同質性、その 2 者と金融損益とのあいだの異質性を示唆している。
この損失サンプルにかかる追加的係数の有意性および正負の符号がどのような要因によって規定されているのかを探るため、大日方 (2003a) と同様、ordered logit 分析を行った。
モデル式は、次の通りである。

S _ LOSSX jT = γ 0 + γ 1 LOPjT + γ 2 RATIO _ X jT + γ 3 X / PjT + γ 4 D2 + γ 5 D3 + e jT

(L1)

12

ここでS_LOSSXは、利益の構成要素Xの損失額にかかる追加的係数の符号（閾値は 10%水準）を規定する観察不能な変数である。添字のjは産業、Tは期間を表している。LOPは、
営業損失にかかる追加的係数が 10%水準で正の有意な値である場合を 1、それ以外を 0 とするダミー変数である。このダミー変数は、営業損失のrelevanceを規定する要因（未知のomitted variable）の影響をコントロールするためのものであり、被説明変数が金融損益およびその他の損益の場合のみ利用される。RATIO_Xは、構成要素Xについての損失サンプ
ル割合、X/Pは、利益の構成要素Xを前期末株価で除した「株価利益回り」の平均（またはメディアン）である。D2 とD 3 は、それぞれII期とIII期に対応する定数ダミーである。この構成要素Xには、水準額と変化額の両者を説明変数として試し、ステップ・ワイズ分析を行った 7。
営業利益については、以下の結果が得られた。

S _ LOSSOP jT = γ 0 + 11.5647 * OP / P _ AVE jT − 61.6391* ΔOP / P _ AVE jT(p=0.039)
Wald chi-square=7.18 (p=0.0276)(R1)(p=0.012)
Pseudo R2 =0.0582

この結果は、1)営業利益の業績が高水準（低水準）の産業ほど、また、2)減益（増益）で業績が低下（向上）している産業ほど、営業損失にかかる係数 β 2 は有意な正（負）の値になることを示している。投資家は、業績が低水準の場合には、損失にたいする評価が甘くなり、業績が低落傾向にあるときには、損失ニュースが persuasive であると理解していると解釈することができる。ただし、(R1)の説明力（Pseudo R 2）はきわめて低く、結果を慎重に解釈しなければならないであろう。
金融損益の推定結果は、次の通りである。

S _ LOSSFIN jT = γ 0 + 36.3677 * FIN / P _ MED jT + 5.9242 * RATIO _ FIN jT − 2.6628 * D 2(p=0.055)
Wald chi-square=9.63 (p=0.0220)(p=0.010)(R2)(p=0.071)

Pseudo R2 =0.1946

この結果は、1)金融損益の業績が高水準（低水準）の産業ほど、2)金融損益が赤字のサン7

この論文のスッテプ・ワイズ分析では、変数増加法と変数減少法で有意な説明変数を絞り込んだ
後、変数間の相関が高い場合には、一方を除き、Wald chi-square の大小によってモデルを選択した。
なお、係数の有意性の検定には、不均一分散を補正した robust estimator を利用した。

13

プル割合が高い（低い）産業ほど、金融損益の損失にかかる係数 β 4 は有意な正（負）の値になることを示している。また、特に II 期でその係数が負になる確率が高いことを、(R2)は示している。投資家は、業績が低水準の場合には、損失にたいする評価が甘くなり、損
失サンプルの割合が高いときには、損失ニュースが persuasive であると理解していると解釈することができる。さらに、ダミー変数 LOP が有意な説明変数ではないことから、金融損益の損失には営業損失とは異なる relevance があると判断される。
他方、その他の損益については、統計的に意味のある推定結果は得られなかった。この分析においては、上記(R1)の信頼性が低いため、営業利益と金融損益の relevance に同質性があるとはいえないであろう。むしろ、消極的ではあるが、営業利益とその他の損益とは、
ordered logit 分析で明確な結果が得られないという意味で、同質的であるとみなすべきかもしれない。
最後に、構成要素別に、産業間の違いを確認しよう。営業損失にかかる追加的係数が 2期以上で統計的に有意な負の値になっているのは、繊維、電機、自動車、精密機器の 4 業種であり、逆に、2 期以上でそれが有意な正の値になっているのは、医薬品のみである。
その他の損益の損失にかかる追加的係数については、2 期以上で有意な負の値になっているのは、紙・パルプ、医薬品、機械の 3 業種である。それが 2 期以上で正の値になっているのは、化学のみである。他方、金融損益の損失サンプルにかかる追加的係数は、そもそも有意であるケースが少なく、産業間の相違を的確に捉えていないようである。ただ、機械産業では、I 期と III 期ではその係数が有意な正であるにもかかわらず、II 期ではそれが有意な負の値になっており、特徴的な結果を示している。
以上の結果をまとめると、relevance の有無という観点からは、営業利益とその他の損益とのあいだに同質性ないし類似性は認められるものの、金融損益はそれらとは異質である。
前節で確かめた各構成要素に固有の relevance は、損失をコントロールしてもなお確認できる。そればかりか、一般に transitory とみなされている損失にも、各構成要素によって異なる relevance があることを確認した意義は大きい。現行の多段階利益計算方式は、たんに項目を分類するだけでなく、各構成要素が黒字であるか赤字であるかを小計数値として明示している点で、投資家に relevant な情報を提供する合理性を有しているのである。

4.2

増益と減益

利益の水準額について、しばしば黒字と赤字の relevance の非対称性が問題にされること14

とのアナロジーから、利益の変化額についても、増益と減益の relevance の非対称性が問われることがある。しかし、黒字－赤字の関係と、増益－減益の関係とは、理論的な問題が同一ではない。赤字については、企業が永続的に損失を計上し続けるとは考えられないか
ら、赤字は temporary であり、その relevance は黒字の relevance よりも劣っていると考えてよい。それにたいして、企業の収益力の低下によって、期待 permanent earnings が減少し、それにともなって株価水準が下落する場合には、減益は persistent とみなされる。実際、大日方 (2002b, 2003a) の検証では、減益は常に irrelevant であるわけではなく、景気が低迷した III 期では、むしろ減益が persuasive news になりうるという結果が得られた。
そこで、ここでは、構成要素間の relevance の違いを確かめる第 2 のポイントとして減益の relevance に焦点を当てる。構成要素ごとに増益と減益の relevance の非対称性を検証することを通じて、各要素に固有の relevance を確かめてみる。その検証に利用する回帰モデ
ルは、次の通りである。

ΔPit = α + β1ΔOPit + β 2 DN ΔOPit + β 3 ΔFIN it + β 4 DN′ ΔFIN it+ β 5 ΔEXTit + β 6 D N′′ ΔEXTit + u it

(M15)

ここで P は株価、OP は営業利益、FIN は金融損益（営業外損益）、EXT はその他の損益（特別損益および税）であり、利益の構成要素はすべて 1 株あたりの数値である。 Δ は、変数が対前年度変化額であることを表している。DN は、各構成要素の変化額がマイナス（減益）の場合を 1、それ以外を 0 とするダミー変数である。添え字の i は企業、t は株価については決算日、利益の構成要素については会計年度を表している。定数項を除くすべての変数は、規模による heteroscedasticity を軽減するため、前期末の株価でデフレートされる。
なお、年度効果を除くため、(M15)式に年度の定数ダミーを含めて回帰推定した。
回帰分析に先立ち、構成要素の変化額が負のサンプルの割合を産業－期間のサブ・グル
ープ別に調べた。Table 9 の Panel A は金融損益の変化額についての結果であり、Panel B は
その他の損益の変化額についての結果である。金融損益が減少したサンプルの割合は、一元配置分散分析では 3 期のあいだに有意な差は検出されないものの、Wilcoxon 分析によると、II 期よりも III 期のほうが有意に低い（p = 0.024）。その他の損益が減少したサンプルの割合も、一元配置分散分析では有意な差は検出されないが、Wilcoxon 分析では、I 期の
割合は II 期の割合よりも高い（p = 0.011）。それにたいして、大日方 (2003a) の Table 4、15

Panel A によると、営業減益の割合は、一元配置分散分析、Wilcoxon 分析のいずれでも、3期に有意な差は観察されなかった。この減益サンプルの構成割合でも、3 つの構成要素は三者三様の年代変化を示している。
つぎに、産業間格差を確認しておこう。Table 7 の「dif.」欄の数値は、当該産業以外のすべての産業を対象とした負のサンプル割合と当該産業の負のサンプル割合の差であり、それがプラス（マイナス）の場合には、他産業に比べてその産業での割合が高いことを示している。適合度検定によって、他産業との相違の有意性を検証し、「***」は 1%水準、「**」は 5%水準、「*」は 10%水準で有意であることを示している。金融損益とその他の損益のいずれでも、減益サンプルの割合が他産業よりも有意に高い期が 3 期継続しているのは、化学産業である。それと逆に 3 期継続して減益サンプル割合が有意に低い産業は、金融損益とその他の損益のいずれについても存在しない。このように、産業間の格差が明確に観察されないのは、変数が stationary な変化額であるからであろう。
回帰式(M15)による推定結果は、Table 10 にまとめた。セル中の 3 段の数値は、上から順に、偏回帰係数、（White の t 値）、［有意確率］である。表の右側の 2 段の数値は、回帰分析に線形制約（linear restriction）を課した場合の分散分析（F 検定）の F 値と、[有意確率]である。線形制約の内容は、左から順に、β 1 + β 2 = 0 、β 1 = β 3 、β 3 + β 4 = 0 、β 1 = β 5 、

β 5 + β 6 = 0 である。
まず、前項 4.1 と同様の手続きにしたがって、利益の構成要素の relevance が確認できる産業数が、減益ダミーの導入によって増加したか否かを検証しよう。営業利益については、
ダミー変数を導入しても、すべての期間において、その変化額が relevant な産業数には有
意な影響はない。その結果、減益サンプルを分離しても、営業利益の変化額が relevant な
産業数にかんして、期間による偏りはない。金融損益の場合には、III 期において、その変化額が relevant な産業数が有意に増加している（p = 0.031）。ただし、その産業数には期間による偏りはない。その他の損益の場合にも、III 期において、その変化額が relevant な産
業数が 2 倍に増加し、有意な変化である（p = 0.070）。その結果、その産業数の期間別分布には偏りが観察され、III 期の数が有意に多い（p = 0.020）。これらの結果は、前項の水準額の場合と異なり、金融損益とその他の損益との同質性、その 2 者と営業利益との異質性を示唆している。
つぎに、減益サンプルにかかる追加的係数、すなわち、(M15)式の β 2 、 β 4 、 β 6 の有意性を確かめよう。営業利益の β 2 が正（負）で少なくとも 10%水準で有意な産業数は、I 期

16

は 0（4）、II 期は 1（4）、III 期は 6（0）である。すでに大日方 (2003a) で指摘したように、その係数は I 期と II 期では負になる傾向が高く、III 期では正になる傾向が高い（p = 0.007）。
また、その他の損益の β 6 が正（負）の産業数は順に、1（1）、2（1）、8（1）となっている。
その係数は、III 期に正になる産業が多い（p = 0.029）。営業利益の変化額とその他の損益の変化額については、景気が低迷した III 期において、減益が persuasive news として投資家に受け止められているのである。しかし、金融損益の β 4 が正（負）の産業数は順に、1（3）、3（2）、3（2）であり、この分布に期間による偏りはない。
この減益サンプルにかかる追加的係数の有意性および正負の符号がどのような要因によって規定されているのかを探るため、前項と同じく、ordered logit 分析を行った。モデル
式は、次の通りである。

S _ NEGΔX jT = γ 0 + γ 1 NEGΔOPjT + γ 2 RATIO _ X jT
+ γ 3 X / PjT + γ 4 D2 + γ 5 D3 + e jT

(L2)

ここで S_NEG Δ X は、利益の構成要素 X の減益額にかかる追加的係数の符号（閾値は 10%）を規定する観察不能な変数である。添字の j は産業、T は期間を表している。NEG Δ OP は、
営業利益の減益額にかかる追加的係数が有意な正（負）の場合を 1（-1）、それ以外を 0 とする変数である。この変数は、営業減益の relevance を規定する要因（未知の omitted variable）の影響をコントロールするためのものであり、被説明変数が金融損益とその他の損益の場
合に、説明変数として利用される。RATIO_X は、構成要素 X についての損失サンプル割
合、X/P は、利益の構成要素 X を前期末株価で除した「株価利益回り」の平均（またはメディアン）である。D2 と D3 は、それぞれ II 期と III 期に対応する定数ダミーである。この構成要素 X には、水準額と変化額の両者を説明変数として試し、ステップ・ワイズ分析を行った。
営業利益についての結果は、以下の通りである。

S _ NEGΔOPjT = γ 0 + 3.1413 * D3

(R3)

(p=0.004)
Wald chi-square=8.45 (p=0.0036)

Pseudo R2 =0.1698

この結果は、営業減益にかかる追加的係数 β 2 は III 期に正になる確率が高いという、大日17

方 (2003a) の結果と一致している。
金融損益については、次の結果が得られた。

S _ NEGΔFIN jT = γ 0 − 9.6274 * RATIO _ ΔFIN jT(R4)(p=0.011)
Wald chi-square=6.39 (p=0.0115)

Pseudo R2 =0.0875

この結果は、金融損益の減益サンプル割合が高い産業ほど、その減益サンプルにかかる追加的係数 β 4 が負になる確率が高いことを示している。これは、いわゆる相対評価仮説と整合的な結果であるが、モデルの説明力（Pseudo R2 ）がそれほど高くないため、慎重な解釈が必要であろう。
その他の損益の推定結果は、以下の通りである。

S _ ΔΕXΤ jT = γ 0 + 52.6129 * ΔEXT / P _ AVE jT + 1.7752 * D3
(p=0.053)
Wald chi-square=14.00 (p=0.0009)(R5)(p=0.025)
Pseudo R2 =0.1406

この結果は、1)営業利益の業績が高水準のとき、また、2)III 期において、係数 β 6 が正なる
確率が高いことを示している。これは、営業損失にかんする結果(R1)と、営業減益にかんする結果(R3)の結果に類似している。ここでの分析結果は、営業利益とその他の損益の同質性、その 2 者と金融損益との異質性を示唆している。
むろん、その他の損益に税が含まれているという機械的関係（mechanical relation）によって、営業利益とその他の損益のrelevanceに類似性が産み出されることもある。しかし、
1)営業利益とその他の損益のrelevanceの有無は平均的には一致していない、2)税による機械的関係がrelevanceの類似性を産み出す原因であるなら、金融損益とその他の損益とのあいだにも類似性が観察される可能性もあるが、それは観察されない、3)営業減益のrelevanceと減益したその他の損益のrelevanceは連動していない（上記の(R5)でNEG Δ OPが有意な説
明変数ではない）など、その他の損益には税が含まれているというだけでは、上記の結果のすべてを説明できない。その原因の探求は将来の課題として残されているものの、ここで、減益情報のrelevanceにかんして、営業利益とその他の損益との類似性が発見されたことの意義は大きい。営業利益と金融損益からなる経常利益を重視しつつ、その他の損益を18transitory componentsとして軽視するという世俗的な常識にたいして、ここでの結果は、再検討を迫るものである 8。
最後に、産業間での relevance のバラツキについて確認しよう。営業利益の減益額にかかる追加的係数の符号は、産業ごとに異なる傾向がある。たとえば、医薬品、ゴム、窯業、鉄鋼、精密機器の 5 産業においては、I 期または II 期でその符号が負になっており、III 期
ではその符号は有意ではない。他方、食品、繊維、紙・パルプ、その他輸送機器、その他
製造の 5 産業では、II 期または III 期でその符号が正であり、I 期では有意ではない。ただ、金属と機械では、営業利益の減益額にかかる追加的係数の符号は、I 期では負、III 期では正になっている。
金融損益の減益額にかかる追加的係数の符号が有意な産業－期間は少なく、営業利益のような産業間のシステマティックな差異は観察されない。化学では 2 期間でその符号が負であるのにたいして、機械では 2 期間でその符号が正になるという対照的な結果が示されている。その他の損益の減益額にかかる追加的係数が有意である場合には、多くのケース
で符号は正であり、それが負であるのは、鉱業の III 期、食品の I 期、機械の II 期だけである。他方、医薬品は、II 期と III 期の 2 期間で、その他の損益の減益額にかかる追加的係
数は正になっている。
このように、relevance の有無（係数の有意性）と係数の符号にかんして、産業や期間による違いは、3 つの構成要素ごとに異なっている。構成要素の減益額の relevance に着目した場合にも、金融損益とその他の損益には transitory earnings が相対的に多く含まれていると推察できる一方で、その 2 つの構成要素にも固有の relevance があることを確認できた。
過年度と比較する形式での多段階利益計算によって、投資家が各構成要素の増減を簡単に知りうることができる現在の開示形式は、合理的な方法である。

4.3

増減益条件付きの水準額

利益情報の value relevance を回帰分析によって検証するさい、水準額モデルと変化額モ
デルは、ときとして二律背反的に捉えられ、両者の優劣が問題にされることがある。しかし、繰り返し検証してきたように、2 つのモデルは、利益情報の relevance の異なる面を捉えており、必ずしも両者は排他関係にはない。むしろ、投資家は、当年度の利益水準額を8

この論文の主題とは直接の関係はないが、税以外にも、本来は営業利益や金融損益に含まれるべきものが特別損益に分類されてしまっている可能性もある。そのことが、ここでの営業利益とその他の損益との類似性を産み出しているという推測もできよう。ただ、その場合にはなおさら、企業評価にあたってその他の損益を軽視できないであろう。

19

知ると同時に、その履歴から変化額も知りうる。利益の潜在的、多面的な情報内容を検証するためには、水準額モデルと変化額モデルとを統合する必要がある。ここでは、大日方(2002b, c, 2003a) と同様に、第 3 の着目点として、減益を経験した構成要素の relevance を
産業別、期間別に検証する。回帰式は以下の通りである。

Pit = α + β1OPit + β 2 D N OPit + β 3 FIN it + β 4 D N′ FIN it+ β 5 EXTit + β 6 D N′′ EXTit + u it

(M16)

ここで P は株価、OP は営業利益、FIN は金融損益（営業外損益）、EXT はその他の損益（特別損益および税）であり、利益の構成要素はすべて 1 株あたりの数値である。DN は、各構成要素の変化額がマイナス（減益）の場合を 1、それ以外を 0 とするダミー変数である。
添え字の i は企業を表し、t は株価については決算日、利益の構成要素については会計年度を表している。定数項を除くすべての変数は、規模による heteroscedasticity を軽減するため、前期末の株価でデフレートされる。なお、年度効果を除くため、(M16)式に年度の定数ダミーを含めて回帰推定した。
回帰式(M16)による推定結果は、Table 11 にまとめた。セル中の 3 段の数値は、上から順に、偏回帰係数、（White の t 値）、［有意確率］である。表の右側の 2 段の数値は、回帰分析に線形制約（linear restriction）を課した場合の分散分析（F 検定）の F 値と、[有意確率]である。線形制約の内容は、左から順に、β 1 + β 2 = 0 、β 1 = β 3 、β 3 + β 4 = 0 、β 1 = β 5 、

β 5 + β 6 = 0 である。
最初に、利益の構成要素の relevance が確認できる産業数が、減益ダミーの導入によって増加したか否かを検証しよう。ダミー変数を導入すると、営業利益が relevant な産業数は全体で有意に増加しているものの（p = 0.021）、期間別に見ると、どの期も有意な増加ではない。その結果、減益サンプルを分離しても、営業利益が irrelevant な産業は II 期に多い
（p = 0.080）。他方、金融損益とその他の損益については、それぞれの relevance を確認できる産業数は、減益サンプルを分離しても増加せず、その産業数に期間による偏りは観察されない。なお、減益ダミーの導入によって、その他の損益が relevant である産業数は、金融損益の場合よりも多いが、統計的に有意ではない（p = 0.143）。
つぎに、減益サンプルにかかる追加的係数、すなわち、(M15)式の β 2 、 β 4 、 β 6 の有意性を確かめよう。営業利益の β 2 が、正（負）で少なくとも 10%水準で有意な産業数は、I20

期は 0（10）、II 期は 1（6）、III 期は 0（7）である。この分布に偏りはない。すでにみた損
失にかかる追加的係数が正（負）の産業数は、I 期は 0（3）、II 期は 2（5）、III 期は 2（8）であったから、減益が損失よりも transitory であり、その点はとくに I 期に強く現れている（p = 0.016）。
金融損益の減益の追加的係数 β 4 が正（負）の産業数は順に、1（1）、0（3）、0（2）である。減益がとくに transitory であるとは明確にはいえない。損失サンプルにかかる係数の場
合は、順に、1（0）、0（4）、2（1）であった。これらの産業数から、損失が transitory である程度と、減益が transitory である程度には決定的な差異はないとみてよいであろう。同様に、その他の損益の減益にかかる β 6 が正（負）の産業数は順に、1（5）、1（4）、2（5）である。損失サンプルの係数については、0（3）、3（5）、1（4）であり、損失に比べて減益が transitory であるとはいえない。ここでの結果は、前項と同様、金融損益とその他の損益との同質性、その 2 者と営業利益との異質性を示唆している。
上記の減益サンプルにかかる追加的係数の有意性および正負の符号がどのような要因によって規定されているのかを確かめよう。ここでも、下記のモデルによって ordered logit
分析を行った。

S _ NEGX jT = γ 0 + γ 1 NEGOPjT + γ 2 SERC _ ΔX jT + γ 3 RATIO _ X jT
+ γ 4 X / P _ AVE jT + γ 5 D2 + γ 6 D3 + e jT

(L3)

ここで S_NEGX は、利益 X の減益を経験した水準額にかかる係数（M7 の β 2 ）の符号（閾
値は 10%）を規定する観察不能な変数である。添字の j は産業、T は期間を表している。
NEGOP は、減益を経験した営業利益に追加的にかかる係数が 10%水準で有意な正（負）の場合を 1（ -1）、それ以外を 0 とする変数である。この変数は、減益した営業利益の relevanceを規定する要因（未知の omitted variable）の影響をコントロールするためのものであり、被説明変数が金融損益およびその他の損益の場合に説明変数として利用される。
SERC_ Δ X は、減益額にかかる追加的係数の符号がマイナスの場合を- 1、プラスの場合を1、それ以外を 0 とする変数である。RATIO_X は、構成要素 X についての損失サンプル割
合、X/P は、利益の構成要素 X を前期末株価で除した「株価利益回り」の平均（またはメディアン）である。D2 と D3 は、それぞれ II 期と III 期に対応する定数ダミーである。この構成要素 X には、水準額と変化額の両者を説明変数として試し、ステップ・ワイズ分析を

21

行った。
営業利益についての結果は、次の通りであった。

S _ NEGOPjT = γ 0 + 31.2096 * OP / P _ AVE jT − 71.0915 * ΔOP / P _ AVE jT(p=0.022)(p=0.010)+ 3.4625 * D2 + 3.2112D3(p=0.010)
Wald chi-square=11.71 (p=0.0197)(R6)(p=0.031)

Pseudo R2 =0.1006

この結果は、減益を経験した営業利益が transitory である確率は、II 期および III 期よりもI 期で高いこと、営業利益の水準は低いが増益傾向にある産業ほど、その確率が高いことを示している。この結果は、損失についての結果(R1)と類似しており、減益を経験した水準額と損失とは情報内容が類似していることを示唆している。
金融損益の結果は以下の通りである。

S _ NEGFIN jT = γ 0 − 93.5754 * FIN / P _ MED jT(R7)(p=0.027)
Wald chi-square=4.89 (p=0.0270)

Pseudo R2 =0.2416

この結果は、金融損益が大きい産業ほど、減益を経験した金融損益が transitory である確率が高いことを示している。営業利益の場合と比較すると、産業の平均業績が減益した水準
額の persistence に影響をあたえている点では共通しているものの、その影響は営業利益と金融損益では逆方向である。また、NEGOP は有意な説明変数ではないことからも、金融損益には営業利益とは異なる relevance があることがわかる。さらに、上記の(R7)の結果が、損失についての結果(R2)と異なっている点にも注目しておきたい。(R2)では、FIN/P_MEDにかかる係数は正であったが、ここではそれが負になっている。金融損益の場合、減益を経験した水準額と損失とでは情報内容が異なることを示唆している。
その他の損益については、ステップ・ワイズ回帰の結果は、いずれも Wald chi-square が小さく、統計的に意味のある回帰の結果は得られなかった。
最後に、産業間の相違を確認しよう。減益を経験した構成要素は多くの場合、transitory
であり、減益サンプルにかかる追加的係数が有意である場合には、その符号はマイナスに22

なることが多い。営業利益にかんして、その他輸送機器では、その係数の符号は 3 期ともマイナスという特徴的な結果が観察されている。金融損益をめぐる特徴的な結果は、鉄鋼業の I 期において、その符号がプラスになっている点である。さらに、鉄鋼業では、I 期とIII 期において、減益を経験したその他の損益の追加的符号もプラスになっている。業績不振の鉄鋼業では、減益が persistent であると投資家に認知されていたことを示している。
以上のように、単純な水準額と変化額についてだけでなく、それぞれの正負の符号に着目した場合にも、各構成要素には固有の relevance があることが確認できた。この節でのメ
タ分析の結果は、その relevance と産業の業績水準や業績動向などの環境要因との関係は構
成要素ごとに異なっていることを示していた。それは、営業利益と同様に、金融損益とその他の損益も、潜在的には多面的な情報内容を有していることを意味している。その情報価値を顕在化させるうえで、それぞれの構成要素を明示する現行の多段階利益計算は合理的な手段なのである。

５

お わ り にこの論文では、純利益の構成要素の value relevance を検証するにあたり、4 つの特徴的なアプローチを採用した。第 1 は、マクロ経済の景気変動、産業効果が利益の relevanceにあたえる影響を考慮して、期間別、産業別にサンプルをグルーピングした点である。さ
らに、年度効果を考慮して、各グループの回帰推定には定数の年度ダミーを含めた。第 2は、各構成要素の水準額だけではなく、変化額を説明変数とした点である。第 3 は、水準額と変化額の正負の符号に着目し、黒字と赤字（損失）のあいだ、増益と減益のあいだの
relevance の非対称性を検証した点である。これらの第 2、第 3 のアプローチは、利益は多面的な情報内容をもっているという前提で、利益の relevance を多角的に検証するために採用されたものであった。
第 4 は、回帰推定で得られた結果にたいして、ノンパラメトリック分析や ordered logit
分析などのメタ分析を適用した点である。これは、回帰推定の結果を単に言葉で記述する
だけではなく、「偏回帰係数の有意性の有無と正負の符号は、産業と期間でどのように異なっているのか」を可能な限り客観的な方法を通じて記述することを目的としたものであった。これらの 4 つの特徴的なアプローチを通じて、純利益の各構成要素は潜在的に多面的な情報価値をもち、それぞれに固有の value relevance があることが確認された。その意味
で、各構成要素を区分表示する現行の多段階利益計算は合理的な方式なのである。

23しかし、投資家の意思決定に有用な情報を提供するという目的にとって、現在実践されている構成要素区分が最適であるか否かについては、この論文の実証結果はなにも語らない。構成要素区分を定める会計基準が適切か否か、企業が構成要素分類を操作する余地が会計基準に残されているか否か、企業にはそれを操作する誘因があるか否か、実際に企業はそれを操作しているか否か、その操作によって各構成要素の relevance はどのような影響を受けるのかなどは、いずれも検討に値する重要問題ではあるが、この論文の範囲外におかれている。
ここで確認すべき重要な点は、かりに現実の構成要素区分が投資家にとって最適ではな
いとしても、実際のデータを対象にした分析結果は、各構成要素が relevant であることを示しているということである。企業が裁量によって構成要素の区分を変更、操作してしまうから多段階利益計算には意味がないというのは、実証的には正しくない。企業の裁量操
作によって構成要素区分に一種の歪みが生じているとしても、そのことから直ちに多段階式利益計算を廃止すべきという結論は導けないはずである。利益情報の有用性を高めるた
めには、構成要素区分をめぐって利益情報に持ち込まれるノイズを低減させるように、構成要素区分をより精緻なものにする方策を優先的に検討してみなければならないからである。この論文の結果は、利益情報の relevance よりも企業の裁量の排除を優先する考え方にたいして、重大な警鐘を鳴らしている。

引用文献
大日方隆,「利益、損失および純資産簿価情報の Relevance(1) ―年度別クロス・セクション分析―」, 東京大学日本経済国際共同研究センター（CIRJE）, Discussion Paper, CIRJE-J-83, 2002a.
--------, 「利益水準と増減益情報の Relevance(1) ―年度別クロス・セクション分析―」, 東京大学日本経済国際共同研究センター（CIRJE）, Discussion Paper, CIRJE-J-85, 2002b.
--------,「利益の構成要素の Relevance(1) ―年度別クロス・セクション分析―」, 東京大学日本経
済国際共同研究センター（CIRJE）, Discussion Paper, CIRJE-J-86, 2002c.
--------,「利益、損失および純資産簿価情報の Relevance(2) ―産業-期間別分析―」, 東京大学日本
経済国際共同研究センター（CIRJE）, Discussion Paper, CIRJE-J-87, 2002d.
--------, 「利益水準と増減益情報の Relevance(2) ―産業-期間別分析―」, 東京大学日本経済国際共同研究センター（CIRJE）, Discussion Paper, CIRJE-J-89, 2003a.

24

Table 1 Sample Distribution
Industry

Period I:1979 - 1985

Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

Full: 1979 - 2000

Fishery

14

23

54

91

Mining

42

48

64

154

Food

140

166

255

561

Fiber & Textile

105

168

339

612

Paper & Pulp

79

105

171

355

Chemical

201

236

342

779

Pharma.

102

128

239

469

Rubber

61

73

120

254

Ceramics & Glass

126

165

251

542

Steel

221

244

357

822

Metal

183

217

327

727

Machinery

204

246

365

815

Electronics

196

237

362

795

Automobile

186

236

350

772

Trans. Vehicle

68

82

120

270

Precision M.

126

142

197

465

Shipbuilding

49

49

56

154

Misc.

67

134

284

485

2,170

2,699

4,253

9,122

All

25

Table 2 Descriptive Statistics
Panel A1: FINt
Period I

Period II

Period III

Full

Industry

1979 - 1985

II - I

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

Fishery- 2.4514- 2.1764- 4.6278

0.0894- 4.5384- 4.2399- 3.2872- 0.3498- 3.6369- 0.4719- 4.1088- 4.1042

8.742011.9917

MiningFood

17.6669

3.178 *

14.74208.904 ***

- 21.1287

10.0804 **- 11.0483

0.8251- 10.2232- 13.4546- 12.0590

5.6923 **- 6.3667

0.9452- 5.4215- 7.5963

24.1198

3.665 *

21.49312.510

12.3175

19.5609- 1.0549

10.3355 ***9.2806- 44.8391- 35.5585- 13.6801- 3.3165

11.4524 ***8.1360- 4.2288

14.8212

1.198

3.9072

3.332816.1205

5.335 **

484.6169

327.2125Fiber &

- 12.7132

11.8545 ***- 0.8587

4.3286 ***3.4699- 0.4948

Textile- 14.9615

12.4276 ***- 2.5339

3.8712 ***1.3373- 1.8045

16.3989

0.053 ***

16.6896

1.956

16.215417.3717- 32.3707

11.4255 ***- 20.9452

9.4438 ***- 11.5014- 18.9388- 28.1703

17.0630- 11.1074

4.6240 ***- 6.4833- 11.1074

24.97800.717

29.48445.451 **

24.5760

27.4060

Paper & Pulp

ChemicalPharma.

Rubber

- 19.9329

13.6631 ***- 6.2698

2.7647 ***- 3.5051- 8.5814- 16.5278

13.1235 ***- 3.4042

1.1996 *- 2.2047- 5.2190

16.6701

5.951 **

14.2087

40.017 ***9.556014.7879- 1.3032

10.4744 ***9.1712- 7.3945 ***1.77673.12502.5761

8.1677 ***10.7439- 8.4422 ***2.3016

4.221817.80100.184

17.751613.75311.9627

15.5524- 15.2210

9.3332 ***- 5.8878

6.6506 ***0.7628- 4.9873- 9.9235

7.9217 ***- 2.0018

1.1666 ***- 0.8352- 2.9966

18.5155

3.487 *

13.15450.517

12.1457

15.5274***

Ceramics &- 16.3252

7.7402 ***- 8.5850

5.5647 ***- 3.0203- 7.8074

Glass- 14.5570

8.7921 ***- 5.7650

3.8111 ***- 1.9538- 4.5757

16.9606

1.068

15.5177

12.345 ***12.910315.6269

Steel

Metal

- 36.3530

24.1319 ***- 12.2211

7.6411 ***- 4.5800- 15.3906- 23.5714

12.1960 ***- 11.3754

6.0004 ***- 5.3750- 10.5802

54.371230.364 ***15.863912.766***10.982233.0310- 15.3631

9.5269 ***- 5.8362

3.3533 **- 2.4829- 6.7260- 14.3555

10.0897 ***- 4.2658

3.6227 ***- 0.6431- 4.4915

18.6679

11.16414.6087

16.8562

15.1406

0.564

***

26

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I
Industry
Machinery

Electronics

Automobile

Trans. Vehicle

Precision M.

Shipbuilding

Misc.

1979 - 1985

II - I

1986 - 1992

III - II

Period III

Full

1993 - 2000

1979 - 2000

- 4.1025

6.6083 ***2.5058- 3.2649 ***- 0.7591- 0.6105- 4.3783

5.6149 ***1.2366- 2.8004 ***- 1.5638- 1.4379

15.2056

0.445

13.57142.250

13.4384

14.1369

0.337813.5527 ***13.8905- 4.4362 *9.45438.5292- 4.6267

9.9807 ***5.3540- 1.7764

3.57762.573919.5368

20.865 ***28.8753

7.543 ***

27.4151

26.6236- 8.1576

6.3317- 1.8259

0.0040- 1.8219- 3.3496- 2.6342

4.4851 ***

1.8509- 2.8533 ***- 1.0024- 0.6724

32.17250.143

45.78613.087 *

14.6751

31.4986- 9.8302

8.0128 ***- 1.8174- 1.9013- 3.7187- 4.6805- 8.6639

7.3339 ***- 1.3300- 0.4314- 1.7614- 3.2283

17.0568

2.564

14.651311.0415

14.16512.964 *

- 6.4836

6.2619 ***- 0.2217- 0.4111- 0.6328- 2.0927- 5.5226

6.5890 ***1.0664- 2.4075 *- 1.3411- 1.5432

15.11290.565

13.61510.015

14.6548

14.6898- 19.3100

12.6961 ***- 6.6139- 2.8687- 9.4826- 11.6967- 10.4837

4.2857 ***- 6.1980- 0.6453- 6.8433- 7.5566

22.1092

1.646

20.3740

1.442

15.822220.0550- 23.8790

21.1169 ***- 2.7621

1.8321- 0.9300- 4.6065- 13.8113

12.6173 ***- 1.1941

0.5814- 0.6127- 1.7974

25.6638

1.650

23.821426.6785

11.5394 ***- 1.9405- 1.2345- 3.1750- 5.2611- 10.2155

8.5211 ***- 1.6944

0.6521- 1.0423- 2.8467

27.9495

13.768 ***24.00330.000

119.8832

84.1276

31.8888
All

Period II- 13.4799

2.163

27

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Panel A2: FINt / Pt-1
Period I

Period II

Period III

Full

Industry

1979 - 1985

II - I

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

Fishery- 0.0137

0.0078- 0.0059- 0.0036- 0.0095- 0.0093- 0.0079

0.0029- 0.0049- 0.0054- 0.0103- 0.0090

0.073836.866 ***0.02650.560

0.02270.0356- 0.0648

0.0472 ***- 0.0176- 0.0152 *- 0.0328- 0.0368- 0.0615

0.0532 ***- 0.0083- 0.0073- 0.0155- 0.0178

0.092312.879 ***0.03672.465

0.05500.0654- 0.0102

0.0169 ***0.0067- 0.0028

0.00390.0012- 0.0078

0.0147 ***0.0069- 0.0014 **0.00550.00460.032343.274 ***0.01470.401

0.01850.0229Fiber &

- 0.0789

0.0761 ***- 0.0028

0.0061 *0.0033- 0.0125

Textile- 0.0668

0.0642 ***- 0.0026

0.0050 **0.0024- 0.0034

0.1004101.876 ***0.02387.512 ***

0.05380.0663- 0.1293

0.1021 ***- 0.0272

0.0072 *- 0.0200- 0.0465- 0.0995

0.0835 ***- 0.0160

0.0004- 0.0156- 0.02210.112671.037 ***0.03430.001

0.03540.0756- 0.0770

0.0651 ***- 0.01190.0022- 0.0097- 0.0277- 0.0520

0.0470 ***- 0.0050

0.0007- 0.0042- 0.0095

0.0770167.030 ***0.02483.369 *

0.02080.0524- 0.0001

0.0059 **0.0058- 0.0058 ***0.00000.00160.00260.0034 *0.0060- 0.0046 ***0.00140.00280.023929.166 ***0.01000.452

0.01180.0151- 0.0995

0.0856 ***- 0.0139

0.0083 **- 0.0056- 0.0305- 0.0403

0.0374 ***- 0.0030

0.0005 *- 0.0024- 0.0069

0.144257.202 ***0.02881.352

0.02420.0834MiningFoodPaper & Pulp

ChemicalPharma.

RubberCeramics &- 0.0723

0.0591 ***- 0.0132

0.0063 ***- 0.0069- 0.0240Glass- 0.0429

0.0358 ***- 0.0071

0.0036 **- 0.0034- 0.0083

0.0789149.572 ***0.02301.663

0.02050.0501- 0.1478

0.1206 ***- 0.0272

0.0096 ***- 0.0176- 0.0555- 0.1287

0.1107 ***- 0.01800.0043 ***- 0.0137- 0.0250

0.1062133.886 ***0.03901.231

0.03560.0847- 0.0781

0.0671 ***- 0.01100.0039- 0.0071- 0.0261- 0.0409

0.0370 ***- 0.0040

0.0030 *- 0.0010- 0.0074

0.0959150.564 ***0.02440.018

0.0285

0.0613

Steel

Metal

28

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I
Industry
Machinery

Electronics

Automobile

Trans. Vehicle

Precision M.

Shipbuilding

Misc.

All

1979 - 1985

Period II
II - I

1986 - 1992

III - II

Period III

Full

1993 - 2000

1979 - 2000

- 0.0255

0.0273 ***0.0018- 0.0063 ***- 0.0045- 0.0079- 0.01350.0145 ***0.0010- 0.0031 ***- 0.0021- 0.0018

0.049070.428 ***0.03210.252

0.02020.0347- 0.01620.0204 ***0.0042- 0.0024 *0.0018- 0.0019- 0.0052

0.0096 ***0.0044- 0.0016 *0.00280.00220.039290.359 ***0.01470.002

0.01710.0254- 0.0127

0.0117 ***- 0.0010- 0.0060 *- 0.0070- 0.0066- 0.0082

0.0099 ***0.0016- 0.0029 ***- 0.0012- 0.0010

0.04109.922 ***

0.05050.611

0.03690.0426- 0.0399

0.0371 ***- 0.0028- 0.0047- 0.0075- 0.0142- 0.0244

0.0230 ***- 0.0015- 0.0017- 0.0031- 0.0045

0.064928.977 ***0.02920.268

0.02120.0416- 0.0166

0.0172 ***0.0006- 0.0045 **- 0.0039- 0.0059- 0.0101

0.0111 ***0.0010- 0.0031 **- 0.0021- 0.0021

0.034252.865 ***0.01365.110

0.01940.0240**- 0.1334

0.1161 ***- 0.0173

0.0005- 0.0168- 0.0541- 0.0651

0.0517 ***- 0.0134- 0.0028- 0.0163- 0.0277

0.166519.664 ***0.0691

10.5530.02400.1156- 0.0832

0.0743 ***- 0.0089- 0.0052- 0.0141- 0.0222- 0.0458

0.0453 ***- 0.0005- 0.0003- 0.0008- 0.0017

0.131138.814 ***0.03581.837

0.08180.0849- 0.0590

0.0522 ***- 0.0068

0.0001- 0.0067- 0.0192- 0.0312

0.0296 ***- 0.0016

0.0000- 0.0016- 0.0043

0.09291,133.032 ***0.03240.037

0.03630.0589***29

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Panel B1: EXTt
Period I

Period II

Period III

Full

Industry

1979 - 1985

II - I

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

Fishery- 22.2102

13.4384- 8.7718

0.8041- 7.9677- 10.3621- 21.3288

17.2055 ***- 4.1233- 3.5555- 7.6789- 8.2861

17.7575

20.7738

12.42592.655

28.4339- 7.7179- 4.6727- 12.3906- 0.3495- 12.7401- 11.2615- 4.7585- 5.2106- 9.9691

0.9192- 9.0500- 7.8433

15.2981

0.330

17.8158

0.002

21.3635

18.7858- 25.1599

0.3397- 24.8202- 588.0178**- 612.8380- 292.1859- 23.4837

2.2318- 21.2520- 0.0179- 21.2699- 21.5797

18.49192.464

23.5719

13.037***

4,169.1615

2,823.1224

Fiber &

- 5.6385- 5.4882- 11.1267- 1.1889- 12.3156- 10.8436

Textile- 8.3630- 3.1405 ***- 11.5036

2.5240- 8.9796- 9.7646

MiningFoodPaper & Pulp

ChemicalPharma.

Rubber

4.678 **

21.4331

1.170

42.11210.220

33.5455

34.5151- 15.9043

1.5482- 14.3561- 4.4736- 18.8297- 16.8555- 13.6390- 5.8050- 19.4440

6.0728- 13.3712- 14.5703

37.16550.013

44.6943

0.002

37.5048

39.6312- 13.2596- 6.0562 ***- 19.3158

3.5845**- 15.7313- 16.1794- 12.6478- 5.9283 ***- 18.5762

6.6523***- 11.9239- 14.7222

14.3075

3.404 *

12.4766

12.733***22.2998

17.9688- 57.5939

10.6797 **- 46.9142- 15.8206***- 62.7348- 57.2990- 50.1625

6.6565 **- 43.5060- 3.7628- 47.2688- 46.1147

33.78070.240

35.2283

14.178***57.3952

47.9887- 6.2510- 3.6204- 9.8714- 6.3271*- 16.1985- 11.9911- 7.8788- 3.7091- 11.5879- 1.1533- 12.7412- 11.3243

17.10381.084

25.45360.014

21.849722.2698

Ceramics &- 16.9344

1.1934- 15.7410

1.3623Glass- 15.0587- 0.2783- 15.3370

4.623816.4597

0.107

19.9250

1.310

Steel

Metal

***

- 14.3787- 15.3875- 10.7132- 13.7733

20.1843

19.2946- 11.7035- 9.8822 ***- 21.5857

11.9683***- 9.6174- 13.7309- 7.4208- 7.1943 ***- 14.6150

7.8569***- 6.7581- 9.3955***

26.5982

32.5934- 26.7002- 24.9218- 14.2775- 14.8401

37.1225

33.913843.8201

0.000

26.902210.032- 15.7448- 14.2362 ***- 29.9810

3.2808- 11.8535- 7.7853 ***- 19.6388

5.361325.29418.769 ***

33.8372

0.209

***

30

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I

Period II

Period III

Full

Industry

1979 - 1985

II - I

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

Machinery- 23.4343- 4.8687- 28.3030- 2.7483- 31.0513- 28.3152- 15.4581- 3.8965 **- 19.3546

5.8791 **- 13.4755- 16.1551

34.78820.533

36.5955

4.176 **

63.8187

50.3536- 48.0717

10.0323 **- 38.0394

1.0681- 36.9713- 40.0264- 27.4624- 1.1010- 28.5634

6.7848 **- 21.7786- 25.2745

61.5283

15.210 ***36.5760

3.578 *

45.382447.8037- 40.6568

13.9381 **- 26.7187

0.3963- 26.3224- 29.8972- 23.6721

4.8421 ***- 18.8300- 0.0081- 18.8381- 19.9444

69.4368

5.471 **

43.7349

0.063

30.2155

46.7974

Electronics

Automobile

Trans. Vehicle

Precision M.

Shipbuilding

Misc.

All

- 15.2131- 1.6312- 16.8443

6.4318 **- 10.4125- 13.5749- 12.3683- 3.2384- 15.6067

6.8248 ***- 8.7819- 10.8449

14.35070.127

18.94940.258

21.258919.1767- 30.7300

12.0084 ***- 18.7216- 3.6007- 22.3223- 23.5010- 27.0723

8.4658 ***- 18.6065

4.1874- 14.4190- 19.4500

23.6008

0.367

24.0050

4.211 **

31.7091

27.7787

1.3963- 9.3113- 7.9150- 6.8780 *- 14.7930- 7.4534- 3.6392

0.5244- 3.1148- 6.0461 ***- 9.1609- 6.4500

35.52260.821

23.15170.399

15.5032

26.3686- 15.4935- 26.3420 ***- 41.8355- 0.2893- 42.1248- 38.3659- 15.6813- 13.2066 ***- 28.8879- 3.4127- 32.3006- 24.7975

39.6472

10.323 ***47.0072

0.103

60.614455.2620- 23.1196- 1.4319- 24.5515- 35.4942 **- 60.0457- 40.7595- 16.0629- 2.5349 ***- 18.5978

3.9359 ***- 14.6619- 16.2891

34.1869

9.301 ***

1,029.3191

703.5442

40.4980

2.632

31

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Panel B2: EXTt / Pt-1
Period I
Industry

1979 - 1985

Fishery- 0.0829

Period II

Full1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

0.0645 ***- 0.0184- 0.0087- 0.0271- 0.0335- 0.0795

0.0751 ***- 0.0044- 0.0169 *- 0.0214- 0.0218

0.04480.014

0.05030.052

0.05230.0546- 0.0152- 0.0042- 0.0194- 0.0361 *- 0.0555- 0.0333- 0.0168

0.0021- 0.0148- 0.0063- 0.0211- 0.0171

0.06584.584 **

0.0306

7.763 ***

0.15440.1078- 0.0540

0.0319 ***- 0.0221- 0.0149 ***- 0.0370- 0.0368- 0.0533

0.0319 ***- 0.0215- 0.0078 ***- 0.0292- 0.0301

0.031836.728 ***0.02087.030 ***

0.04210.0363Fiber &

- 0.0169

0.0067- 0.0102- 0.0091- 0.0193- 0.0164

Textile- 0.0388

0.0239 ***- 0.0149- 0.0048 **- 0.0197- 0.0187

0.145613.141 ***0.09024.276 **

0.13020.1234- 0.0451

0.0267- 0.0184- 0.0091- 0.0275- 0.0287- 0.0435

0.0229 ***- 0.0206- 0.0021- 0.0227- 0.0266

0.32734.899 **

0.05701.589

0.3196

0.2715- 0.0371

0.0123 ***- 0.0248- 0.0007- 0.0255- 0.0283- 0.0412

0.0180 ***- 0.0232

0.0014- 0.0218- 0.0252

0.048046.407 ***0.016716.845 ***0.0426

0.0387- 0.0701

0.0451 ***- 0.0250- 0.0233 ***- 0.0483- 0.0467- 0.0661

0.0401 ***- 0.0260- 0.0144 ***- 0.0404- 0.0388

0.035559.944 ***0.01596.172 **

0.06900.0549- 0.0072- 0.0033- 0.0105- 0.0227 *- 0.0332- 0.0204- 0.0344

0.0210 **- 0.0134- 0.0098 ***- 0.0231- 0.0225

0.1056

11.220 ***0.0472

0.09170.0859MiningFoodPaper & Pulp

ChemicalPharma.

RubberII - I

Period III

1.626

Ceramics &- 0.0466

0.0276 ***- 0.0190- 0.0057 *- 0.0247- 0.0281

Glass- 0.0461

0.0277 ***- 0.0184- 0.0001- 0.0185- 0.0216

0.046127.342 ***0.021414.908 ***0.04450.0407- 0.0302

0.0070- 0.0232- 0.0055- 0.0287- 0.0275- 0.0378

0.0144 ***- 0.0234

0.0068 **- 0.0166- 0.0236

0.107635.995 ***0.04298.146 ***

0.09760.0882- 0.0363

0.0074- 0.0289- 0.0113- 0.0402- 0.0358- 0.0408

0.0190 ***- 0.0218- 0.0017- 0.0235- 0.0251

0.080547.104 ***0.03150.08900.0741

Steel

Metal

7.131 ***

32

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I
Industry
Machinery

Electronics

Automobile

Trans. Vehicle

Precision M.

Shipbuilding

Misc.

All

1979 - 1985

Period II
II - I

1986 - 1992

III - II

Period III

Full

1993 - 2000

1979 - 2000

- 0.0401

0.0210 ***- 0.0191- 0.0111 **- 0.0302- 0.0293- 0.0403

0.0193 ***- 0.0210

0.0022- 0.0188- 0.0223

0.064419.091 ***0.03674.202 **

0.0761

0.0639- 0.0456

0.0261 ***- 0.0195- 0.0028 *- 0.0223- 0.0272- 0.0477

0.0277 ***- 0.0199

0.0034- 0.0166- 0.0225

0.031548.401 ***0.013920.267 ***0.02650.0270- 0.0804- 0.2396 ***- 0.3200- 0.1310 **- 0.4510- 0.0496- 0.0770

0.0513 ***- 0.0257- 0.0044- 0.0300- 0.0346

0.046524.380 ***0.03887.357 ***

0.08600.0682- 0.0333

0.0173 ***- 0.0160

0.0015- 0.0145- 0.0197- 0.0368

0.0212 ***- 0.0156

0.0020- 0.0136- 0.0169

0.037619.124 ***0.01489.873 ***

0.04550.0374- 0.0582

0.0401 ***- 0.0181- 0.0128 ***- 0.0309- 0.0344- 0.0514

0.0329 ***- 0.0185- 0.0020- 0.0205- 0.0244

0.039818.377 ***0.02580.06240.0501

8.417 ***

0.0151- 0.0366- 0.0215- 0.0151- 0.0366- 0.0153- 0.0189

0.0152- 0.0037- 0.0197 ***- 0.0234- 0.0186

0.27715.444 **

0.09593.442 *

0.04930.1683- 0.0309

0.0074- 0.0235- 0.0116 **- 0.0351- 0.0313- 0.0410

0.0158 ***- 0.0252- 0.0040 ***- 0.0292- 0.0292

0.068116.056 ***0.02805.492 ***

0.07920.0674- 0.0424

0.0207 ***- 0.0217- 0.0099***- 0.0316- 0.0312- 0.0453

0.0245 ***- 0.0208- 0.0021***- 0.0229- 0.0253

0.1023170.685 ***0.040156.663***0.10010.087733

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Panel C1: Δ FINt
Period I

Period II

Period III

Full

Industry

1979 - 1985

II - I

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

Fishery

0.9366- 3.5201- 2.5835

4.30931.72580.5152- 0.4339

0.3544- 0.0794

1.45031.37091.05787.61793.190 *

13.393417.7395.78188.67632.82590.7893MiningFood***

1.5510- 4.1438- 2.5928

5.4187 *- 0.5594

0.5218- 0.0376

1.04571.00810.3254

11.6437

1.187

20.42211.285

12.9678

15.46530.7020- 1.3035- 0.6015- 5.7295- 6.3310- 2.8805

1.1709- 1.2941- 0.1232- 0.2784

6.02086.007 **

8.90902.713 *

- 0.4016

0.0856502.1288

338.2352

Fiber &

1.5846- 1.8029- 0.2183

0.7402

0.52190.5010

Textile1.3021- 0.6198

0.6823- 0.2338

0.44850.54657.4491

2.166

10.22120.269

11.9936

10.85902.2400- 2.3347- 0.0947

2.24502.15031.50620.76670.7944

1.5611- 0.1261

1.43501.435011.3636

0.255

13.4216

2.053

9.947311.4006

Paper & Pulp

ChemicalPharma.

- 19.9329

13.6631 ***- 6.2698

2.7647 ***- 3.5051- 8.5814- 16.5278

13.1235 ***- 3.4042

1.1996 *- 2.2047- 5.2190

16.6701

5.951 **

0.924940.017 ***9.556014.7879

0.1119- 0.7575- 0.6456

0.12210.1255- 0.4209- 0.2955

0.08057.34868.0824

1.9334- 1.8215

1.2787- 1.1532

6.7999Rubber

8.074 ***

9.9503

9.192 ***

0.00690.51370.5206- 0.1376

0.38300.33220.9668- 0.4720

0.4948- 0.2305

0.2643

0.48186.02030.742

7.15490.226

10.2104

8.4992

Ceramics &0.6167- 1.4258- 0.8091

2.1938 **1.38470.5383Glass

0.6794- 0.8214- 0.1420

1.5267 **1.38470.38147.51551.852

9.43390.001

9.77939.22560.22192.56752.7894- 1.5107

1.27871.44300.50160.5929 **1.09450.0502

1.14471.032217.1678

0.003

17.9101

10.329 ***7.654614.1520

0.6611- 0.51330.14781.17731.32510.80661.3000- 0.6500

0.6500- 0.1856

0.46440.69179.02490.112

8.55250.073

9.94969.3214

Steel

Metal

34

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I
Industry
Machinery

1979 - 1985

Automobile

Trans. Vehicle

Precision M.

Shipbuilding

Misc.

All

II - I

1986 - 1992

III - II

Period III

Full

1993 - 2000

1979 - 2000

1.0520- 1.0259

0.0261- 0.1928- 0.1667

0.18080.9762- 1.2494 *- 0.2732

0.0948- 0.1784

0.091212.3424

2.566

11.1141

10.78857.7680Electronics

Period II

8.899 ***

2.0129- 1.5841

0.4288- 1.0274- 0.5986

0.35151.9195- 1.8178 **0.1017- 0.4280- 0.3262

0.39607.100124.238 ***13.23420.408

14.6074

12.7494

1.1802- 1.11200.0682

0.56300.63120.5914

0.5585- 0.2854

0.27310.25230.52540.47443.130 *

11.371333.1755

10.41483.865 **

57.73200.11620.22400.3402- 0.0366

0.3036

0.2675

1.9886- 2.0240- 0.0354

0.63960.60420.6042

6.99552.038

11.17510.444

9.05829.27901.6384- 2.1158- 0.4774

0.96550.48810.50501.2948- 1.2095 **0.08530.31840.40380.5586

11.2059

0.023

10.4171

1.256

12.2604

11.44312.4450- 4.0328- 1.5878

3.29411.70630.89322.0923- 3.8165- 1.7242

3.21491.49070.671613.2877

0.891

15.8715

7.997 ***

9.636513.06930.97750.50161.4791- 0.3062

1.17291.23050.5045- 0.5378 ***- 0.0333

0.79470.76140.505812.30773.040 *

18.6387

5.797 **

13.5341

14.9416

1.0674- 0.7954 *

0.2720- 0.0414

0.2306

0.44190.9441- 0.6218 ***0.3223

0.09310.41540.50329.779519.742 ***20.6860

0.968

123.1737

84.9833

35

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Panel C2: Δ FINt / Pt-1
Period I

Period II

Period III

Full

Industry

1979 - 1985

II - I

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

Fishery

0.0000- 0.0019- 0.0019

0.00390.00200.0007- 0.0019

0.0018- 0.0001

0.00460.00440.00380.02591.983

0.01750.066

0.02010.02030.0118- 0.0129- 0.0011

0.01170.01060.0073- 0.0015

0.0014- 0.0001

0.00310.00300.00050.07372.906 *

0.03262.366

0.05320.05460.0004MiningFood

0.0009- 0.0005

0.0004- 0.0002

0.00020.0031- 0.0032 ***- 0.0001- 0.0007- 0.0008

0.00010.019810.4710.01422.091

0.01910.0180Fiber &

0.0076- 0.0075

0.00010.00250.00260.0028

Textile0.0062- 0.0055

0.00070.00010.00080.00110.050640.870 ***0.01386.552 **

0.04840.04230.0075- 0.0058

0.00170.00340.00510.00460.0031- 0.0009

0.00220.00060.00270.00250.039321.603 ***0.01694.516 **

0.02430.02670.00130.00040.0017- 0.0008

0.00090.00130.0024- 0.0008

0.0016- 0.0013

0.00030.00100.021569.952 ***0.00930.01270.01470.0021- 0.0020 **0.0001- 0.0004- 0.0003

0.00040.0014- 0.0013 **0.0001- 0.0004- 0.0003

0.00010.007812.963 ***0.00510.00760.0071

Paper & Pulp

ChemicalPharma.

Rubber

6.632 ***

3.826 *

- 0.0009

0.00290.0020- 0.0010

0.00100.00080.0034- 0.0027

0.00070.00030.00100.00110.037719.519 ***0.01370.426

0.01800.0233Ceramics &0.0018- 0.0016

0.00020.00180.00200.0014Glass

0.0011- 0.0013- 0.0002

0.0019 **0.00170.00080.038025.445 ***0.01807.153 ***

0.01790.02270.00060.0059 *0.0065- 0.0033

0.00320.00350.0020- 0.0001

0.00190.00070.00260.0021

0.046148.654 ***0.02561.216

0.02720.03300.00020.00070.00090.00150.00240.00140.0031- 0.0022 *0.0009- 0.0002

0.00070.00100.046750.536 ***0.01170.01960.0276

Steel

Metal

7.397 ***

36

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I
Industry
Machinery

Electronics

Automobile

Trans. Vehicle

Precision M.

Shipbuilding

1979 - 1985

II - I

1986 - 1992

All

III - II

Period III

Full

1993 - 2000

1979 - 2000

0.0028- 0.0030- 0.0002

0.00030.00010.00070.0018- 0.0020 *- 0.0002- 0.0001- 0.0003

0.00010.03333.587 *

0.04542.513

0.01380.03140.0012- 0.0013- 0.0001- 0.0005- 0.0006

0.00000.0027- 0.0026 ***0.0001- 0.0004- 0.0003

0.00040.01509.044 ***

0.01010.01420.01336.178 **

0.0024- 0.0004

0.0020- 0.0011

0.00090.00160.0019- 0.0015

0.00040.00040.00080.00080.01461.470

0.08500.665

0.02380.05010.0020- 0.0008

0.00120.00040.00160.00160.0040- 0.0041 **- 0.0001

0.00100.00090.00080.01732.506

0.02312.018

0.01880.01980.0023- 0.0028- 0.0005

0.00050.00000.00050.0026- 0.0025 ***0.00010.00050.00050.00070.019724.3200.0097

13.695 ***0.02080.01780.0193- 0.0176

0.00170.00150.00320.00780.0132- 0.0155- 0.0022

0.00600.00380.00200.05688.570 ***

0.02620.06290.0918Misc.

Period II

5.358 **

0.0029- 0.0020

0.00090.00260.00350.00270.0018- 0.0019

0.00000.00080.00080.0006

0.037515.691 ***0.01990.293

0.02760.02730.0026- 0.0014

0.00120.00040.00160.00170.0024- 0.0020 ***0.00040.00020.00060.00070.0359120.530 ***0.03284.188 **

0.02420.030037

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Panel D2: Δ EXTt
Period I

Period II

Period III

Full

Industry

1979 - 1985

II - I

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

Fishery

6.0320- 6.7920- 0.7600

1.17230.41230.98063.9344- 1.1937

2.7407- 4.3007- 1.5600

0.133316.06391.079

33.2096

1.330

26.1862

26.7510- 6.1448

4.9300- 1.2148- 0.7107- 1.9255- 2.8547- 1.8067

1.3937- 0.4131- 0.6344- 1.0475- 1.0580

34.9868

0.666

18.22260.886

30.6145

28.6379

0.79860.3257

1.1243- 32.8706- 31.7463- 13.8982

0.20170.35380.5555- 1.6885 **- 1.1330- 0.0097

9.07120.866

15.69693.669 *

802.1943

540.5916

MiningFood

Fiber &

- 3.4624

3.73740.2750- 0.9034- 0.6284- 0.8666

Textile- 0.9709

1.5442 **0.5733- 0.5733

0.00000.038921.21210.446

59.4157

0.051

36.841442.35400.0812

1.38461.4658- 1.5266- 0.0608

0.42230.5463

1.32761.8740- 2.2659- 0.3919

0.457245.92660.051

55.7933

0.005

52.8060

52.1424Paper & Pulp

ChemicalPharma.

Rubber- 13.2596- 6.0562 ***- 19.3158

3.5845 **- 15.7313- 16.1794- 12.6478- 5.9283 ***- 18.5762

6.6523 ***- 11.9239- 14.7222

14.3075

3.404 *

12.4766

12.733 ***22.2998

17.96881.7104- 4.5830- 2.8726- 0.4967

2.3007- 0.5903

1.5581- 0.7308

0.8273- 3.8964 ***- 3.0690- 0.9099

16.4864

0.281

21.00213.976 **

48.375237.0723- 0.1239

1.14351.0196- 2.0963- 1.0767- 0.2454- 0.2597

0.45160.1918- 0.4256- 0.2338- 0.1432

13.19252.542

24.85110.164

26.3646

23.3401

Ceramics &- 1.6964

2.93191.2355- 0.4581

0.77740.3418Glass- 0.8437

1.6259 *0.7822- 0.8596- 0.0774- 0.0804

14.4793

2.072

25.4230

0.098

19.5542

20.5515- 1.91940.0476- 1.8718

3.15301.2812- 0.5152- 1.6833

1.5434- 0.1400

0.9803 **0.84030.042552.2292

4.565 **

23.61100.108

25.154434.2467- 1.0122

0.7281- 0.2841- 0.8421- 1.1262- 0.8462- 0.6667- 0.1642- 0.8309

1.29430.4634- 0.1860

16.5177

5.116 **

35.4035

27.5716

Steel

Metal

21.5166

3.923 **

38

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I
Industry
Machinery

Electronics

Automobile

Trans. Vehicle

Precision M.

Shipbuilding

Misc.

All

1979 - 1985

Period II
II - I

Period III

Full
1979 - 2000

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

- 0.2389

1.11090.8720- 1.0751- 0.2031

0.1124- 1.4012

1.1326- 0.2686

0.2079- 0.0607- 0.3160

27.03930.009

20.2276

3.815 *

48.642336.9294- 4.9883

10.1456 ***5.1573- 7.2765 ***- 2.1192- 0.6574- 2.8521

3.4268 ***0.5747- 1.3531 **- 0.7783- 1.1236

21.8852

2.823 *

28.2105

1.968

31.4246

28.6155- 2.5778

7.3277 **4.7499- 9.1493 ***- 4.3994- 1.1636- 1.3658

3.0467 ***1.6809- 2.0639 ***- 0.3830- 0.0555

22.44341.388

44.10640.093

26.2866

32.2883- 0.2611- 0.3745- 0.6356

1.6181

0.98250.1779- 0.6655

1.00080.3353- 0.0149

11.8971

0.051

13.2950

4.952 **

0.32040.271321.0633

16.8903- 1.7812

4.16192.3807- 4.2707- 1.8900- 0.5563- 0.9362

1.9851 *1.0489- 2.2109 **- 1.1620- 0.5630

21.2943

0.162

23.3298

1.879

32.1853

26.9987

0.2129- 0.5883- 0.3754

0.0908- 0.2846- 0.1552- 0.1818- 0.4920- 0.6739

0.78400.1101- 0.0609

43.6477

0.161

34.6125

6.974 ***

14.981132.4697

1.34211.80603.1481- 2.8573

0.29081.2254- 1.4325

0.8737- 0.5588

0.5537- 0.0051- 0.4122

22.9762

1.572

31.8792

1.064

58.255048.3435- 1.4040

2.8109 ***1.4069- 4.1746- 2.7677- 1.2081- 1.1373

1.4769 ***0.3396- 0.5567 ***- 0.2171- 0.2245

27.04610.052

30.1984

5.000 **

199.3228137.7239

39

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Panel D2: Δ EXTt / Pt-1
Period I

Period II

Period III

Full

Industry

1979 - 1985

II - I

1986 - 1992

III - II

1993 - 2000

1979 - 2000

Fishery0.0197- 0.0173

0.0024- 0.0075- 0.0051

0.00060.0151- 0.0082

0.0069- 0.0117- 0.0048

0.00020.0551

1.302

0.04430.115

0.0685

0.0613- 0.0508

0.0461- 0.0047- 0.0160- 0.0207- 0.0239- 0.0076

0.0074- 0.0002- 0.0023- 0.0025- 0.0027

0.27504.085 **

0.03446.553 **

0.16900.1809- 0.0006

0.0003- 0.0011 ***- 0.0008

0.00000.00050.00000.0005- 0.0017 **- 0.0011

0.00000.025825.661 ***0.01985.883 **

0.0796

0.0561MiningFood

0.0009Fiber &

- 0.0278

0.03120.0034- 0.0088- 0.0054- 0.0068

Textile- 0.0038

0.00440.0006- 0.0006

0.00000.00010.144313.320 ***0.12764.231 **

0.21280.1821- 0.0020- 0.0020- 0.0040

0.03340.02940.01250.00140.00160.0029- 0.0038- 0.0009

0.00080.40846.882 ***

0.08681.909

0.57500.4450- 0.0077

0.0091 ***0.0014- 0.0026- 0.0012- 0.0021- 0.0046

0.0055 ***0.0010- 0.0012 **- 0.0002- 0.0001

0.042770.269 ***0.0161

12.380 ***0.06020.0463- 0.0001

0.00060.0005- 0.0020- 0.0015- 0.0007

0.0022- 0.0017

0.0005- 0.0027 ***- 0.0021- 0.0005

0.021330.783 ***0.00905.551 **

0.09910.0715Paper & Pulp

ChemicalPharma.

Rubber

0.0024- 0.0004

0.0020- 0.0099- 0.0079- 0.0026- 0.0015

0.00170.0002- 0.0006- 0.0004- 0.0002

0.08914.612 **

0.05310.1187

0.09663.120 *

Ceramics &- 0.01210.0107- 0.0014

0.00380.0024- 0.0021

Glass- 0.0028

0.00370.0010- 0.0010- 0.0001- 0.0002

0.078917.443 ***0.02860.0496

0.0534- 0.0128

0.0060- 0.0068- 0.0001- 0.0069- 0.0084- 0.0067

0.0066- 0.0002

0.0021 **0.00190.00010.132839.290 ***0.05444.737 **

0.09000.0955- 0.0079

0.0056- 0.0023- 0.0053- 0.0076- 0.0061- 0.0026

0.0018- 0.0007

0.00150.0008- 0.0002

0.093555.382 ***0.02578.867 ***

0.08240.0738

Steel

Metal

8.738 ***

40

Table 2 Descriptive Statistics (continued)
Period I
Industry
Machinery

Electronics

Automobile

Trans. Vehicle

Precision M.

Shipbuilding

Misc.

All

Period II

1979 - 1985

II - I

1986 - 1992

III - II

Period III

Full

1993 - 2000

1979 - 2000

0.00080.00110.0019- 0.0031- 0.0012

0.0002- 0.0039

0.0036- 0.0002

0.0001- 0.0001- 0.0005

0.09779.684 ***

0.04122.984 *

0.09040.0809- 0.0055

0.0076 ***0.0021- 0.0037 *- 0.0016- 0.0014- 0.0046

0.0048 ***0.0002- 0.0010 ***- 0.0007- 0.0012

0.027914.566 ***0.0151

10.614 ***0.03340.0278- 0.0050

0.0102 **0.0052- 0.0178 ***- 0.0126- 0.0053- 0.0042

0.0061 ***0.0019- 0.0025 ***- 0.0005- 0.0001

0.03581.597

0.0611

6.229 ***

0.09190.0730- 0.0038

0.0035- 0.0003

0.00100.0007- 0.0008- 0.0015

0.00200.00050.00010.00060.00040.038028.162 ***0.01639.968 ***

0.06770.0497- 0.0042

0.00560.00140.0232 *0.0246- 0.0042- 0.0022

0.00320.0010- 0.0027 *- 0.0016- 0.0009

0.049012.873 ***0.0246

11.472 ***0.07080.05440.00240.01020.0126- 0.0180- 0.0054

0.0028- 0.0013

0.0005- 0.0007

0.00100.0003- 0.0002

0.32843.615 *

0.15229.726 ***

0.05520.2056- 0.0045

0.0034- 0.0011- 0.0032- 0.0043- 0.0034- 0.0033

0.0025- 0.0008

0.00080.0000- 0.0004

0.083119.280 ***0.02827.186 ***

0.09380.0794- 0.0068

0.0072 **0.0004- 0.0035- 0.0031- 0.0030- 0.0029

0.0033 ***0.0004- 0.0007 ***- 0.0003- 0.0003

0.1254126.932 ***0.053234.120 ***0.15100.1233

FIN = Gains and losses from non-core operating activities and financial activities (= Ordinary Income - Operating profits), EXT =Gains and losses form unusual activities and Taxes (= Net Income - Ordinary Income), Δ X = Xt – Xt-1. P is stock Price.
Subscript t denotes the fiscal year. In each period, the numbers represent as follows: top = mean, middle = median, bottom = St. Dev.
“II - I” and “III - II” present the difference between periods. Those differences are tested by t test, Wilcoxon test, F test, respectively.
* Significant at the 0.10 level (two tailed).
** Significant at the 0.05 level (two tailed).
*** Significant at the 0.01 level (two tailed).

41

Table 3 Correlations between earnings components
Panel A: (OP, FIN)

Period I: 1979 - 1985

Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

Full: 1979 - 2000

Industry
Fishery

Pearson- 0.851[0.000]Spearman- 0.833[0.000]Pearson0.119[0.588]Spearman- 0.312[0.147]

Pearson- 0.591[0.000]Spearman- 0.680[0.000]Pearson- 0.488[0.000]Spearman- 0.480[0.000]Mining- 0.897[0.000]- 0.849[0.000]- 0.355[0.013]- 0.319[0.027]- 0.308[0.013]- 0.198[0.117]- 0.721[0.000]- 0.532[0.000]Food- 0.112[0.187]- 0.138[0.103]- 0.175[0.005]- 0.145[0.020]- 0.063[0.428]- 0.257[0.001]- 0.260[0.000]- 0.340[0.000]Fiber &
Textile- 0.538[0.000]- 0.526[0.000]- 0.083[0.286]- 0.128[0.099]- 0.269[0.000]- 0.138[0.011]- 0.526[0.000]- 0.321[0.000]Paper &
Pulp

- 0.116[0.309]- 0.403[0.000]0.153[0.120]- 0.243[0.012]- 0.116[0.130]- 0.100[0.195]- 0.360[0.000]- 0.415[0.000]Chemical- 0.653[0.000]- 0.626[0.000]- 0.721[0.000]- 0.641[0.000]- 0.337[0.000]- 0.461[0.000]- 0.710[0.000]- 0.614[0.000]

Pharma.

- 0.223[0.024]- 0.157[0.115]- 0.062[0.484]- 0.055[0.539]0.025[0.702]0.086[0.184]- 0.168[0.000]- 0.063[0.173]

Rubber

- 0.553[0.000]- 0.330[0.009]- 0.475[0.000]- 0.254[0.030]0.016[0.866]- 0.031[0.738]- 0.573[0.000]- 0.284[0.000]

Ceramics& Glass- 0.656[0.000]- 0.659[0.000]- 0.659[0.000]- 0.587[0.000]- 0.337[0.000]- 0.461[0.000]- 0.710[0.000]- 0.614[0.000]Steel- 0.646[0.000]- 0.602[0.000]- 0.482[0.000]- 0.373[0.000]- 0.037[0.491]

0.033[0.531]- 0.694[0.000]- 0.495[0.000]

Metal

0.469
[0.000]- 0.304[0.000]- 0.277[0.000]- 0.322[0.000]0.079[0.155]- 0.107[0.053]- 0.484[0.000]- 0.350[0.000]Machinery- 0.278[0.000]- 0.266[0.000]- 0.433[0.000]- 0.241[0.000]- 0.228[0.000]- 0.273[0.000]- 0.377[0.000]- 0.278[0.000]Electronics- 0.691[0.000]- 0.555[0.000]- 0.341[0.000]- 0.405[0.000]- 0.209[0.000]- 0.263[0.000]- 0.580[0.000]- 0.390[0.000]Automobile- 0.176[0.016]- 0.156[0.034]- 0.113[0.083]- 0.259[0.000]- 0.508[0.000]- 0.335[0.000]- 0.294[0.000]- 0.279[0.000]Trans.
Vehicle- 0.860[0.000]- 0.769[0.000]- 0.837[0.000]- 0.508[0.000]- 0.309[0.001]- 0.546[0.000]- 0.684[0.000]- 0.571[0.000]PrecisionM.

- 0.558[0.000]- 0.506[0.000]- 0.129[0.127]- 0.117[0.166]0.116[0.104]- 0.110[0.123]- 0.376[0.000]- 0.278[0.000]

Shipbuilding

0.326[0.022]- 0.010[0.947]- 0.453[0.001]- 0.442[0.001]- 0.588[0.000]- 0.649[0.000]0.180[0.026]- 0.366[0.000]Misc.

- 0.797[0.000]- 0.536[0.000]- 0.722[0.000]- 0.439[0.000]- 0.343[0.000]- 0.297[0.000]- 0.583[0.000]- 0.422[0.000]All- 0.390[0.000]- 0.458[0.000]- 0.385[0.000]- 0.362[0.000]- 0.215[0.000]- 0.204[0.000]- 0.455[0.000]- 0.382[0.000]42

Table 2 Correlations between earnings components (continued)
Panel B: (OP, EXT)

Period I: 1979 - 1985

Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

Full: 1979 - 2000

Industry
Fishery

Pearson- 0.775[0.001]

Spearman- 0.688[0.007]

Pearson- 0.662[0.001]

Spearman- 0.352[0.100]Pearson- 0.707[0.000]Spearman- 0.720[0.000]Pearson- 0.748[0.000]Spearman- 0.732[0.000]Mining- 0.787[0.000]- 0.465[0.002]- 0.221[0.131]- 0.407[0.004]0.078[0.541]- 0.432[0.000]- 0.161[0.046]- 0.360[0.000]Food- 0.726[0.000]- 0.736[0.000]- 0.675[0.000]- 0.786[0.000]- 0.368[0.000]- 0.731[0.000]- 0.573[0.000]- 0.754[0.000]Fiber &
Textile- 0.284[0.003]- 0.694[0.000]- 0.055[0.481]- 0.674[0.000]- 0.324[0.000]- 0.507[0.000]- 0.236[0.000]- 0.568[0.000]Paper &
Pulp

0.536
[0.000]- 0.402[0.000]- 0.495[0.000]- 0.736[0.000]- 0.057[0.456]- 0.546[0.000]0.134[0.012]- 0.540[0.000]Chemical- 0.333[0.000]- 0.379[0.000]- 0.512[0.000]- 0.704[0.000]- 0.498[0.000]- 0.607[0.000]- 0.546[0.000]- 0.662[0.000]

Pharma.

- 0.900[0.000]- 0.896[0.000]- 0.870[0.000]- 0.873[0.000]- 0.261[0.000]- 0.811[0.000]- 0.474[0.000]- 0.891[0.000]

Rubber

- 0.499[0.000]- 0.515[0.000]- 0.425[0.000]- 0.622[0.000]- 0.330[0.000]- 0.620[0.000]- 0.328[0.000]- 0.586[0.000]

Ceramics& Glass- 0.571[0.000]- 0.549[0.000]- 0.640[0.000]- 0.741[0.000]- 0.498[0.000]- 0.607[0.000]- 0.546[0.000]- 0.662[0.000]Steel- 0.540[0.000]- 0.639[0.000]- 0.716[0.000]- 0.746[0.000]- 0.061[0.250]- 0.475[0.000]- 0.305[0.000]- 0.545[0.000]Metal- 0.494[0.000]- 0.583[0.000]- 0.844[0.000]- 0.707[0.000]0.088[0.111]- 0.592[0.000]- 0.191[0.000]- 0.602[0.000]Machinery- 0.387[0.000]- 0.617[0.000]- 0.499[0.000]- 0.719[0.000]- 0.098[0.062]- 0.680[0.000]- 0.256[0.000]- 0.676[0.000]Electronics- 0.727[0.000]- 0.801[0.000]- 0.750[0.000]- 0.599[0.000]- 0.248[0.000]- 0.554[0.000]- 0.607[0.000]- 0.723[0.000]Automobile- 0.861[0.000]- 0.861[0.000]- 0.514[0.000]- 0.814[0.000]- 0.169[0.001]- 0.536[0.000]- 0.406[0.000]- 0.737[0.000]Trans.
Vehicle- 0.190[0.121]- 0.374[0.002]- 0.654[0.000]- 0.755[0.000]- 0.255[0.005]- 0.485[0.000]- 0.326[0.000]- 0.617[0.000]PrecisionM.

- 0.658[0.000]- 0.751[0.000]- 0.731[0.000]- 0.794[0.000]- 0.001[0.992]- 0.414[0.000]- 0.377[0.000]- 0.684[0.000]

Shipbuilding- 0.329[0.021]- 0.369[0.009]- 0.515[0.000]- 0.469[0.001]- 0.218[0.106]- 0.551[0.000]- 0.327[0.000]- 0.461[0.000]Misc.

- 0.456[0.000]- 0.619[0.000]- 0.327[0.000]- 0.730[0.000]- 0.186[0.002]- 0.611[0.000]- 0.231[0.000]- 0.637[0.000]All- 0.249[0.000]- 0.565[0.000]- 0.465[0.000]- 0.709[0.000]- 0.147[0.000]- 0.608[0.000]- 0.216[0.000]- 0.642[0.000]43

Table 3 Correlations between earnings components (continued)
Panel C: (FIN, EXT)

Period I: 1979 - 1985

Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

Full: 1979 - 2000

Industry
Fishery

Pearson
0.353[0.216]Spearman
0.297[0.303]

Pearson- 0.520[0.011]

Spearman- 0.192[0.381]

Pearson
0.347[0.010]Spearman
0.333[0.014]

Pearson
0.148[0.162]Spearman
0.150[0.156]

Mining0.595[0.000]0.242[0.123]0.196[0.182]- 0.240[0.100]- 0.043[0.736]- 0.002[0.985]0.113[0.164]0.014[0.864]Food- 0.444[0.000]- 0.390[0.000]- 0.227[0.000]- 0.243[0.000]0.112[0.156]0.043[0.584]- 0.037[0.387]- 0.022[0.603]Fiber &
Textile- 0.257[0.008]0.036[0.717]- 0.012[0.882]- 0.300[0.000]- 0.297[0.000]- 0.226[0.000]- 0.220[0.000]- 0.112[0.006]

Paper &
Pulp

0.129
[0.258]- 0.337[0.002]- 0.257[0.008]- 0.173[0.077]- 0.001[0.990]0.146[0.056]0.062[0.241]- 0.057[0.287]

Chemical- 0.346[0.000]- 0.273[0.000]0.083[0.291]

0.097[0.214]0.047[0.458]0.096[0.130]0.091[0.033]0.165[0.000]

Pharma.

- 0.122[0.223]- 0.123[0.218]- 0.320[0.000]- 0.293[0.001]0.183[0.005]- 0.167[0.010]0.089[0.053]- 0.101[0.028]Rubber

- 0.146[0.261]- 0.363[0.004]- 0.369[0.001]- 0.239[0.042]0.055[0.548]- 0.040[0.665]- 0.131[0.038]- 0.097[0.121]

Ceramics& Glass- 0.132[0.141]- 0.084[0.350]0.083[0.291]

0.097[0.214]0.047[0.458]0.096[0.130]0.091[0.033]0.165[0.000]

Steel

0.069
[0.304]0.033[0.630]- 0.098[0.127]- 0.120[0.061]

0.043[0.419]- 0.176[0.001]

0.042[0.232]0.015[0.657]Metal- 0.309[0.000]- 0.389[0.000]- 0.085[0.215]- 0.183[0.007]0.153[0.006]- 0.088[0.112]- 0.098[0.008]- 0.114[0.002]

Machinery- 0.065[0.353]- 0.298[0.000]- 0.439[0.000]- 0.244[0.000]0.279[0.000]0.075[0.155]0.027[0.434]- 0.083[0.017]

Electronics

0.136[0.058]0.074[0.303]- 0.257[0.000]- 0.321[0.000]0.150[0.004]0.054[0.302]0.209[0.000]0.083[0.020]Automobile- 0.249[0.001]- 0.259[0.000]0.403[0.000]- 0.112[0.087]0.162[0.002]- 0.100[0.061]0.150[0.000]- 0.073[0.044]

Trans.
Vehicle- 0.091[0.459]- 0.125[0.310]0.215[0.053]0.065[0.564]- 0.123[0.181]- 0.038[0.680]0.024[0.696]0.055[0.370]Precision
M.

0.076[0.400]0.070[0.437]- 0.200[0.017]- 0.264[0.002]0.118[0.099]- 0.115[0.109]0.142[0.002]0.038[0.415]

Shipbuilding- 0.462[0.001]- 0.254[0.078]0.051[0.726]- 0.074[0.615]- 0.088[0.521]

0.113[0.408]- 0.399[0.000]- 0.075[0.355]Misc.

- 0.074[0.550]- 0.115[0.356]- 0.071[0.414]0.008[0.931]- 0.244[0.000]- 0.074[0.212]- 0.180[0.000]- 0.020[0.662]All- 0.151[0.000]- 0.230[0.000]- 0.031[0.104]- 0.147[0.000]- 0.032[0.038]- 0.080[0.000]- 0.052[0.000]- 0.044[0.000]The value in parenthesis is p-value.

44

Table 4 Value relevance of earnings components
Period I: 1979 - 1985

Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

Industry

OP

FIN

EXT

Fishery

4.9600(2.105)[0.103]3.5253(1.714)[0.162]

3.5718(1.553)[0.195]0.8827- 0.7453(- 0.210)[0.837]7.7876(0.969)[0.350]4.1900(1.032)[0.321]0.25750.5468(1.371)[0.177]- 0.1891(- 0.216)[0.830]0.4012(0.742)[0.462]

0.33690.8408(2.105)[0.039]0.3212(0.649)[0.519]0.4435(0.955)[0.343]0.3720Mining- 2.4558(- 2.106)[0.043]- 2.1599(- 1.831)[0.076]- 1.5956(- 1.024)[0.314]0.37062.7745(1.502)[0.141]

1.1656(1.136)[0.263]- 0.3639(- 0.324)[0.748]0.61280.3121(0.304)[0.762]

1.0394(0.919)[0.362]- 1.8663(- 1.836)[0.072]0.4746- 0.6168(- 0.935)[0.351]0.4956(0.630)[0.530]- 1.6000(- 1.660)[0.099]0.4820Food- 0.3192(- 0.567)[0.572]- 0.5806(- 0.872)[0.385]- 1.2760(- 1.287)[0.200]0.32563.0429(1.292)[0.198]2.1645(0.969)[0.334]1.6222(0.668)[0.505]0.28732.4721(8.237)[0.000]0.8309(1.344)[0.180]0.9568(4.195)[0.000]0.41201.6868(5.232)[0.000]0.8138(1.749)[0.081]0.8899(3.511)[0.000]0.3576

Fiber &
Textile2.0995(6.414)[0.000]0.9905(1.997)[0.049]0.9946(2.870)[0.005]0.40620.3459(0.291)[0.771]3.2889(2.232)[0.027]0.1923(0.774)[0.440]0.25580.7854(4.075)[0.000]0.4983(1.938)[0.053]0.3348(3.945)[0.000]0.43201.3444(6.107)[0.000]0.6480(2.252)[0.025]0.4801(2.940)[0.003]0.4054Paper &
Pulp

0.5475(2.674)[0.009]- 0.3075(- 1.395)[0.167]- 0.1343(- 1.513)[0.135]0.4680- 0.2471(- 0.467)[0.642]0.5029(0.310)[0.757]- 0.1242(- 0.371)[0.711]0.37511.2203(4.438)[0.000]- 0.5791(- 1.203)[0.231]0.1179(3.343)[0.001]

0.52690.5193(2.952)[0.003]- 0.4009(- 1.566)[0.118]0.0342(0.593)[0.554]0.4390Chemical

2.1762(4.803)[0.000]0.7231(1.721)[0.087]1.0339(1.700)[0.091]

0.52111.9768(2.085)[0.038]1.4387(1.353)[0.177]- 0.9029(- 0.612)[0.541]

0.49172.4317(5.632)[0.000]- 0.4334(- 0.734)[0.463]0.3733(1.403)[0.161]

0.38262.0609(8.348)[0.000]0.4802(1.930)[0.054]0.4275(1.795)[0.073]0.4735

Pharma.

0.3321(0.117)[0.907]- 2.5797(- 0.780)[0.437]- 1.5294(- 0.420)[0.676]0.20156.0395(2.932)[0.004]

7.3470(3.138)[0.002]

3.5544(1.188)[0.237]0.47511.6886(2.779)[0.006]2.3480(0.833)[0.406]0.3311(0.886)[0.376]

0.27612.0006(3.964)[0.000]0.5536(0.384)[0.701]0.3959(1.254)[0.211]0.3033

Rubber

1.0635(4.567)[0.000]0.4278(1.972)[0.054]

1.1754(3.696)[0.001]0.4966- 0.5327(- 0.289)[0.774]0.6425(0.329)[0.744]- 0.3237(- 0.301)[0.764]0.2516

0.1989(0.440)[0.661]- 0.1972(- 0.355)[0.723]0.5931(2.972)[0.004]0.33750.5584(2.275)[0.024]0.1302(0.660)[0.510]0.6335(3.338)[0.001]0.3759Ceramics& Glass

3.8455(3.144)[0.002]2.7542(2.299)[0.023]2.8186(1.558)[0.122]0.42971.6152(1.415)[0.159]- 0.3548(- 0.257)[0.798]- 1.5354(- 1.225)[0.222]0.4002

1.5875(4.271)[0.000]0.2339(0.276)[0.783]

1.3953(3.221)[0.001]

0.36272.3519(5.872)[0.000]1.2905(2.603)[0.010]1.2715(2.877)[0.004]0.4424Steel

0.7468(2.962)[0.003]- 0.2039(- 0.559)[0.577]- 0.1004(- 0.247)[0.805]0.37533.6268(4.908)[0.000]1.8208(2.001)[0.047]2.1106(1.751)[0.081]0.44030.5499(2.737)[0.007]- 0.2738(- 0.713)[0.477]- 0.4381(- 1.180)[0.239]0.30630.7651(4.727)[0.000]- 0.2686(- 1.052)[0.293]- 0.3422(- 1.284)[0.199]0.4300

OP

FIN

EXT

Adj. R2OP

FIN

Full: 1979 - 2000

Adj. R2

EXT

Adj. R2

OP

FIN

EXT

Adj. R2

45

Table 4 Value relevance of earnings components (continued)
Period I: 1979 - 1985

Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

Industry

OP

FIN

EXT

Metal

1.5559(2.377)[0.019]- 1.4566(- 2.416)[0.017]- 0.2262(- 0.312)[0.756]

0.34496.3256(5.134)[0.000]3.4069(2.549)[0.012]

3.6347(2.118)[0.035]0.48720.4516(1.945)[0.053]0.6625(1.270)[0.205]0.6526(2.463)[0.014]0.30641.6456(6.328)[0.000]- 0.8826(- 2.443)[0.015]0.2472(1.011)[0.312]0.3795

Machinery2.2327(2.787)[0.006]

0.6936(1.027)[0.306]1.5807(2.002)[0.047]0.2700- 0.6192(- 0.564)[0.573]- 3.8349(- 1.796)[0.074]- 2.2798(- 1.126)[0.261]0.3196

0.9181(3.912)[0.000]1.1744(1.994)[0.047]0.0903(0.575)[0.566]

0.3916

1.1948(3.533)[0.000]- 0.0254(- 0.063)[0.950]0.4705(1.965)[0.050]0.3352

Electronics

1.9938(1.266)[0.207]1.8516(0.992)[0.323]

1.5479(0.457)[0.648]0.40403.1132(0.562)[0.575]1.7854(0.320)[0.749]4.2473(0.469)[0.640]0.44682.5113(3.730)[0.000]1.6705(0.940)[0.348]0.0626(0.070)[0.944]0.22582.0135(4.440)[0.000]1.5620(2.403)[0.017]0.7912(0.974)[0.331]0.3371

Automobile

1.2594(1.216)[0.226]- 0.9929(- 0.892)[0.374]- 0.7839(- 0.483)[0.630]0.35662.0138(2.837)[0.005]1.0137(3.546)[0.000]- 0.9218(- 1.693)[0.092]

0.46391.2569(3.468)[0.001]1.1601(1.819)[0.070]0.9686(2.320)[0.021]0.1374

1.5784(4.726)[0.000]0.6274(1.537)[0.125]0.6988(1.958)[0.051]0.2815

Trans.
Vehicle1.6796(2.902)[0.005]0.9669(1.432)[0.158]0.4018(0.452)[0.653]0.23970.9280(0.309)[0.759]1.4322(0.471)[0.639]- 5.6389(- 1.331)[0.187]

0.52110.6969(2.107)[0.037]0.3442(0.461)[0.646]

0.2575(0.635)[0.527]0.58340.9625(2.614)[0.010]0.3442(0.698)[0.486]0.0328(0.074)[0.941]

0.5266

PrecisionM.

3.7396(5.455)[0.000]- 0.2969(- 0.205)[0.838]- 1.0712(- 1.026)[0.307]0.52552.3498(2.330)[0.021]- 2.6708(- 1.274)[0.205]- 1.9229(- 1.384)[0.169]0.45412.3926(3.745)[0.000]0.3659(0.289)[0.773]0.3379(0.725)[0.470]0.21933.3192(7.249)[0.000]- 0.5449(- 0.622)[0.534]- 0.1229(- 0.270)[0.787]0.4204

Shipbuilding

0.0871(0.927)[0.360]- 0.4966(- 1.535)[0.133]- 0.5641(- 1.641)[0.109]0.21251.0856(2.287)[0.028]0.7505(0.702)[0.487]1.4692(2.369)[0.023]0.42280.9463(1.752)[0.087]- 0.2122(- 0.143)[0.887]- 0.6199(- 1.589)[0.119]0.67280.1132(1.056)[0.293]- 0.3169(- 0.993)[0.323]- 0.3384(- 0.964)[0.337]0.5250Misc.

2.5591(7.375)[0.000]2.1894(7.497)[0.000]1.7528(5.803)[0.000]0.42143.2685(2.907)[0.004]2.7976(2.272)[0.025]- 0.0595(- 0.045)[0.964]0.53911.3559(3.283)[0.001]0.7140(2.537)[0.012]

0.4623(1.856)[0.065]0.18471.4933(4.920)[0.000]0.9266(3.206)[0.001]0.4588(1.967)[0.050]0.2557All

0.6713(5.061)[0.000]- 0.5022(- 3.030)[0.002]- 0.0821(- 0.575)[0.565]0.2373

1.9154(6.184)[0.000]0.7055(2.303)[0.021]

0.0924(0.455)[0.649]0.33681.0576(10.53)[0.000]0.4942(3.228)[0.001]0.1921(2.267)[0.023]0.25930.9239(7.992)[0.000]- 0.0774(- 0.569)[0.570]0.0970(1.170)[0.242]0.2869OP

FIN

Earnings components model (M12): Pit = α + β 1OPit + β 2 FIN it + β 3 EXTit +EXTAdj. R2OP

FIN

Full: 1979 - 2000

Adj. R2

EXT

Adj. R2

OP

FIN

EXT

Adj. R2∑ γ D + u . D = year dummy. Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using
j

j

it

heteroscedasticity-consistent covariance matrix (White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed).

46

Table 5 Correlations between changes in earnings components
Panel A: ( Δ OP, Δ FIN)

Period I: 1979 - 1985
PearsonSpearman- 0.620- 0.719[0.018][0.004]

Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

Pearson- 0.105[0.633]Spearman- 0.255[0.240]Pearson- 0.392[0.003]Spearman- 0.357[0.008]Pearson- 0.365[0.000]Spearman- 0.376[0.000]Mining- 0.486[0.001]- 0.741[0.000]- 0.397[0.005]- 0.272[0.061]- 0.264[0.035]- 0.459[0.000]- 0.398[0.000]- 0.556[0.000]Food- 0.240[0.004]- 0.262[0.002]- 0.713[0.000]- 0.510[0.000]- 0.008[0.894]- 0.263[0.000]- 0.185[0.000]- 0.332[0.000]Fiber &
Textile0.233[0.017]0.011[0.911]- 0.025[0.750]- 0.344[0.000]0.135[0.013]- 0.224[0.000]0.157[0.000]- 0.187[0.000]Paper &
Pulp

- 0.350[0.002]- 0.296[0.008]0.249[0.010]- 0.213[0.029]0.003[0.973]- 0.286[0.000]- 0.153[0.004]- 0.261[0.000]Chemical- 0.333[0.000]- 0.340[0.000]- 0.342[0.000]- 0.257[0.000]- 0.198[0.000]- 0.302[0.000]- 0.288[0.000]- 0.289[0.000]

Pharma.

- 0.107[0.286]- 0.164[0.099]- 0.355[0.000]- 0.367[0.000]- 0.326[0.000]- 0.249[0.000]- 0.254[0.000]- 0.270[0.000]

Rubber

0.056[0.668]- 0.094[0.469]- 0.430[0.000]- 0.534[0.000]- 0.151[0.099]- 0.134[0.143]- 0.033[0.598]- 0.214[0.001]

Ceramics& Glass- 0.292[0.001]- 0.451[0.000]- 0.294[0.000]- 0.304[0.000]- 0.205[0.001]- 0.396[0.000]- 0.264[0.000]- 0.400[0.000]Steel- 0.357[0.000]- 0.369[0.000]- 0.616[0.000]- 0.428[0.000]- 0.087[0.099]- 0.202[0.000]- 0.322[0.000]- 0.323[0.000]Metal- 0.345[0.000]- 0.119[0.109]- 0.276[0.000]- 0.357[0.000]- 0.303[0.000]- 0.382[0.000]- 0.332[0.000]- 0.256[0.000]Machinery- 0.303[0.000]- 0.357[0.000]- 0.425[0.000]- 0.263[0.000]- 0.048｢0.356｣- 0.191[0.000]- 0.245[0.000]- 0.257[0.000]Electronics- 0.499[0.000]- 0.403[0.000]- 0.514[0.000]- 0.250[0.000]- 0.120[0.023]- 0.233[0.000]- 0.289[0.000]- 0.263[0.000]Automobile- 0.184[0.012]- 0.154[0.035]0.032[0.623]- 0.349[0.000]- 0.445[0.000]- 0.391[0.000]- 0.129[0.000]- 0.310[0.000]Trans.
Vehicle- 0.409[0.001]- 0.397[0.001]- 0.801[0.000]- 0.314[0.004]0.003[0.970]- 0.248[0.006]- 0.249[0.000]- 0.321[0.000]PrecisionM.

- 0.173[0.053]- 0.244[0.006]- 0.088[0.299]- 0.180[0.032]0.022[0.754]- 0.126[0.077]- 0.051[0.268]- 0.175[0.000]

Shipbuilding

0.373[0.008]- 0.050[0.732]- 0.525[0.000]- 0.374[0.008]- 0.486[0.000]- 0.484[0.000]0.222[0.006]- 0.305[0.000]

Misc.

0.116
[0.350]- 0.128[0.301]- 0.383[0.000]- 0.304[0.000]0.225[0.000]- 0.262[0.000]0.157[0.001]- 0.252[0.000]- 0.049[0.022]- 0.275[0.000]- 0.227[0.000]- 0.326[0.000]- 0.070[0.000]- 0.283[0.000]- 0.078[0.000]- 0.287[0.000]Industry
FisheryAll

Full: 1979 - 2000

47

Table 5 Correlations between changes in earnings components (continued)
Panel B: ( Δ OP, Δ EXT)

Period I: 1979 - 1985
PearsonSpearman- 0.933- 0.807[0.000][0.000]Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

Pearson- 0.537[0.008]Spearman- 0.477[0.021]

Pearson- 0.231[0.093]Spearman- 0.391[0.003]

Pearson- 0.437[0.000]Spearman- 0.511[0.000]Mining0.122[0.443]- 0.436[0.004]- 0.093[0.530]- 0.309[0.033]- 0.054[0.669]- 0.245[0.051]0.064[0.434]- 0.326[0.000]Food- 0.566[0.000]- 0.692[0.000]- 0.258[0.001]- 0.507[0.000]- 0.107[0.089]- 0.406[0.000]- 0.170[0.000]- 0.531[0.000]Fiber &
Textile- 0.190[0.052]- 0.493[0.000]0.092[0.236]- 0.354[0.000]- 0.245[0.000]- 0.380[0.000]- 0.148[0.000]- 0.406[0.000]Paper &
Pulp

0.309
[0.006]- 0.582[0.000]- 0.056[0.573]- 0.630[0.000]0.107[0.162]- 0.414[0.000]0.149[0.005]- 0.513[0.000]Chemical- 0.558[0.000]- 0.731[0.000]- 0.645[0.000]- 0.683[0.000]- 0.072[0.186]- 0.551[0.000]- 0.283[0.000]- 0.655[0.000]

Pharma.

- 0.822[0.000]- 0.866[0.000]- 0.682[0.000]- 0.721[0.000]0.121[0.063]- 0.612[0.000]- 0.010[0.826]- 0.703[0.000]

Rubber

- 0.170[0.191]- 0.415[0.001]- 0.198[0.094]- 0.572[0.000]- 0.059[0.525]- 0.223[0.014]- 0.100[0.114]- 0.353[0.000]

Ceramics& Glass- 0.854[0.000]- 0.792[0.000]- 0.409[0.000]- 0.551[0.000]- 0.144[0.022]- 0.461[0.000]- 0.583[0.000]- 0.580[0.000]Steel- 0.655[0.000]- 0.647[0.000]- 0.261[0.000]- 0.689[0.000]- 0.224[0.000]- 0.489[0.000]- 0.485[0.000]- 0.581[0.000]Metal- 0.524[0.000]- 0.624[0.000]- 0.668[0.000]- 0.631[0.000]0.028[0.614]- 0.415[0.000]- 0.291[0.000]- 0.539[0.000]Machinery- 0.178[0.011]- 0.693[0.000]- 0.126[0.048]- 0.681[0.000]- 0.099[0.059]- 0.461[0.000]- 0.129[0.000]- 0.589[0.000]Electronics- 0.605[0.000]- 0.804[0.000]- 0.583[0.000]- 0.800[0.000]0.005[0.920]- 0.385[0.000]- 0.237[0.000]- 0.608[0.000]Automobile- 0.861[0.000]- 0.887[0.000]- 0.148[0.023]- 0.646[0.000]0.185[0.001]- 0.476[0.000]0.049[0.170]- 0.635[0.000]Trans.
Vehicle- 0.758[0.000]- 0.742[0.000]- 0.520[0.000]- 0.644[0.000]- 0.319[0.000]- 0.462[0.000]- 0.401[0.000]- 0.586[0.000]PrecisionM.

- 0.496[0.000]- 0.727[0.000]- 0.636[0.000]- 0.777[0.000]- 0.247[0.000]- 0.357[0.000]- 0.343[0.000]- 0.574[0.000]

Shipbuilding- 0.117[0.422]- 0.186[0.200]- 0.182[0.211]- 0.245[0.090]- 0.307[0.021]- 0.519[0.000]- 0.124[0.126]- 0.305[0.000]Misc.

- 0.606[0.000]- 0.706[0.000]- 0.438[0.000]- 0.539[0.000]- 0.019[0.748]- 0.427[0.000]- 0.121[0.007]- 0.504[0.000]All- 0.194[0.000]- 0.664[0.000]- 0.163[0.000]- 0.624[0.000]- 0.029[0.061]- 0.440[0.000]- 0.103[0.000]- 0.552[0.000]Industry
Fishery

Full: 1979 - 2000

48

Table 5 Correlations between changes in earnings components (continued)
Panel C: ( Δ FIN, Δ EXT)

Period I: 1979 - 1985
PearsonSpearman
0.337
0.240
[0.238][0.409]Period II: 1986 - 1992

Period III: 1993 - 2000

Pearson- 0.126[0.568]Spearman
0.024[0.914]

Pearson- 0.050[0.720]Spearman- 0.164[0.237]

Pearson- 0.002[0.986]Spearman- 0.044[0.680]Mining- 0.889[0.000]0.097[0.542]- 0.426[0.003]- 0.319[0.027]- 0.018[0.890]- 0.019[0.879]- 0.519[0.000]- 0.048[0.557]Food- 0.039[0.650]0.016[0.855]0.017[0.832]- 0.095[0.222]0.051[0.420]- 0.080[0.201]0.031[0.458]- 0.046[0.273]Fiber &
Textile- 0.241[0.013]- 0.234[0.016]- 0.043[0.578]- 0.122[0.116]- 0.388[0.000]- 0.157[0.004]- 0.332[0.000]- 0.156[0.000]Paper &
Pulp

- 0.112[0.324]- 0.167[0.142]- 0.023[0.813]- 0.080[0.419]0.218[0.004]- 0.017[0.821]

0.089[0.092]- 0.089[0.095]Chemical

0.037[0.604]0.044[0.534]- 0.097[0.137]- 0.234[0.000]0.089[0.099]0.054[0.317]0.051[0.158]- 0.012[0.729]Pharma.

- 0.198[0.046]- 0.087[0.384]- 0.117[0.188]- 0.080[0.371]- 0.227[0.000]- 0.133[0.039]- 0.188[0.000]- 0.089[0.054]

Rubber

0.312[0.014]0.298[0.019]- 0.370[0.001]0.010[0.935]- 0.128[0.165]- 0.036[0.698]0.019[0.763]0.061[0.333]Ceramics& Glass- 0.049[0.586]0.180[0.043]- 0.176[0.024]- 0.208[0.007]- 0.021[0.741]

0.037[0.562]- 0.048[0.260]0.024[0.581]

Steel

0.074
[0.275]0.068[0.317]- 0.060[0.353]0.030[0.641]- 0.155[0.003]0.000[0.996]- 0.020[0.566]0.027[0.444]

Metal

0.016
[0.829]- 0.095[0.199]0.012[0.866]0.004[0.956]- 0.050[0.364]0.031[0.579]- 0.009[0.807]- 0.026[0.491]

Machinery

0.476[0.000]0.099[0.157]- 0.717[0.000]- 0.145[0.023]0.038[0.466]0.041[0.437]

0.002[0.959]0.005[0.880]Electronics- 0.129[0.073]0.006[0.938]- 0.172[0.008]- 0.126[0.052]0.197[0.000]0.044[0.400]0.055[0.121]- 0.023[0.518]Automobile

0.003[0.971]- 0.017[0.822]0.844[0.000]- 0.031[0.634]0.029[0.588]0.013[0.809]0.374[0.000]- 0.023[0.523]

Trans.
Vehicle- 0.011[0.929]- 0.004[0.973]- 0.011[0.921]- 0.126[0.258]- 0.344[0.000]- 0.128[0.163]- 0.200[0.001]- 0.087[0.156]

PrecisionM.

- 0.399[0.000]- 0.167[0.061]- 0.129[0.126]- 0.014[0.866]- 0.018[0.803]- 0.025[0.729]- 0.129[0.005]- 0.069[0.137]

Shipbuilding- 0.077[0.600]0.048[0.745]- 0.422[0.003]- 0.139[0.342]- 0.213[0.115]- 0.039[0.776]- 0.154[0.057]- 0.010[0.906]Misc.

- 0.352[0.004]- 0.079[0.526]0.233[0.007]- 0.195[0.024]- 0.399[0.000]- 0.081[0.175]- 0.331[0.000]- 0.097[0.032]All- 0.087[0.000]0.004[0.859]0.092[0.000]- 0.089[0.000]- 0.086[0.000]- 0.017[0.259]- 0.052[0.000]- 0.030[0.004]

Industry
Fishery

Full: 1979 - 2000

The value in parenthesis is p-value.

49

Table 6 Value relevance of changes in earnings components
Period I: 1979 - 1985

Period II: 1986 - 1992

Δ OP

Δ FIN

Period III: 1993 - 2000

Δ EXT

Adj. R2

Δ OP

Δ FIN

Full: 1979 - 2000

Industry

Δ OP

Δ FIN

Δ EXT

Adj. R2

Δ EXTAdj. R2

Δ OP

Δ FIN

Δ EXT

Adj. R2

Fishery

4.9273(4.100)[0.015]2.9247(1.722)[0.160]4.0848(2.946)[0.042]0.7906- 2.7643(- 0.973)[0.348]- 6.7380(- 1.411)[0.182]- 0.5022(- 0.428)[0.676]0.25300.6188(0.352)[0.726]- 0.8306(- 0.848)[0.401]- 0.2915(- 1.704)[0.096]0.3401- 0.2267(- 0.219)[0.827]- 2.1729(- 1.763)[0.083]- 0.3242(- 2.164)[0.034]0.3753Mining- 4.2154(- 2.233)[0.033]- 9.0327(- 2.746)[0.010]- 2.3090(- 2.896)[0.007]0.41974.3840(2.353)[0.024]- 0.4510(- 0.374)[0.711]- 0.1568(- 0.132)[0.896]

0.6352- 0.7596(- 0.445)[0.658]0.8338(0.624)[0.535]- 1.3858(- 1.571)[0.122]0.4151- 0.9346(- 0.919)[0.360]- 1.2234(- 0.817)[0.415]- 0.7958(-1.337)[0.184]0.4374

Food

1.5873(3.214)[0.002]0.5995(0.864)[0.389]- 0.2511(- 0.329)[0.743]0.38621.9207(0.959)[0.339]3.0034(1.155)[0.250]0.5904(0.558)[0.578]0.27491.0738(2.519)[0.012]- 0.2867(- 0.593)[0.554]0.5393(5.615)[0.000]0.35911.3148(3.605)[0.000]0.4383(0.567)[0.571]0.4851(5.287)[0.000]0.3492Fiber &
Textile1.0252(7.934)[0.000]1.2081(1.755)[0.082]0.1868(0.911)[0.364]0.32372.5920(3.754)[0.000]6.0180(1.965)[0.051]- 0.1892(- 0.670)[0.504]0.29500.9232(3.174)[0.002]0.3569(1.975)[0.049]0.1545(4.486)[0.000]0.4292

1.1118(8.143)[0.000]0.6371(2.105)[0.036]0.1368(2.011)[0.045]0.4011

Paper &
Pulp

0.5873(3.480)[0.001]1.3391(2.710)[0.008]- 0.0944(- 1.838)[0.070]0.5094- 0.3703(- 1.044)[0.299]- 0.4541(- 0.317)[0.752]0.0103(0.058)[0.954]0.37590.7628(2.650)[0.009]- 0.4027(- 0.527)[0.599]0.0485(2.916)[0.004]

0.46810.4035(2.538)[0.012]0.2240(0.468)[0.640]0.0224(1.036)[0.301]0.4296

Chemical

2.0481(5.117)[0.000]2.1867(2.142)[0.033]0.1384(0.276)[0.783]0.48593.6757(4.177)[0.000]4.5559(2.459)[0.015]1.0870(1.139)[0.256]

0.48192.7800(4.711)[0.000]1.1973(1.119)[0.264]- 0.1984(- 1.340)[0.181]0.36532.2504(7.378)[0.000]1.9550(2.781)[0.006]- 0.1263(- 0.799)[0.424]0.4571

Pharma.

- 0.7140(- 0.269)[0.789]- 7.4965(- 1.329)[0.187]- 4.3907(- 1.080)[0.283]0.2005

11.568(3.833)[0.000]10.613(2.713)[0.008]7.6874(1.810)[0.073]0.39355.1402(3.633)[0.000]7.8753(1.468)[0.143]- 0.1260(- 0.569)[0.570]0.32293.4789(3.954)[0.000]3.2733(0.890)[0.374]- 0.1272(- 0.604)[0.546]

0.3062

Rubber

0.6047(2.166)[0.035]0.5301(0.785)[0.436]0.7493(3.110)[0.003]0.4356- 0.5088(- 0.216)[0.830]- 2.4472(- 0.572)[0.569]- 0.3287(- 0.509)[0.613]0.24810.0370(0.053)[0.958]0.6399(0.566)[0.573]0.4179(4.161)[0.000]0.33520.4564(1.622)[0.106]

0.6372(1.024)[0.307]0.4435(3.928)[0.000]0.3740

Ceramics& Glass

3.5848(3.426)[0.001]4.5180(3.216)[0.002]

1.7812(1.519)[0.132]0.4794

3.7994(3.069)[0.003]2.7726(0.854)[0.394]- 0.0693(- 0.135)[0.893]0.39191.6111(3.622)[0.000]- 0.3279(- 0.306)[0.760]- 0.0597(- 0.152)[0.879]0.3616

2.1094(5.541)[0.000]2.1409(2.110)[0.035]

0.0617(0.168)[0.866]0.4551Steel

1.6305(4.359)[0.000]3.9945(5.495)[0.000]0.2232(0.828)[0.409]0.4873

5.1593(2.919)[0.004]8.3983(2.780)[0.006]- 0.9699(- 1.459)[0.146]

0.50811.3651(3.142)[0.002]- 0.1069(- 0.286)[0.775]0.1283(1.007)[0.315]0.3332

1.6437(5.715)[0.000]2.7310(4.564)[0.000]0.0767(0.480)[0.632]

0.467450

Table 6 Value relevance of changes in earnings components (continued)
Period I: 1979 - 1985

Period II: 1986 - 1992

Δ OP

Δ FIN

Period III: 1993 - 2000

Δ EXT

Adj. R2

Δ OP

Δ FIN

Full: 1979 - 2000

Industry

Δ OP

Δ FIN

Δ EXT

Adj. R2

Metal

1.9550(5.183)[0.000]0.4459(0.594)[0.554]- 1.3043(- 1.908)[0.058]0.3981

4.5374(4.525)[0.000]2.9582(1.471)[0.143]1.8032(1.765)[0.079]0.37631.0796(2.818)[0.005]0.5742(0.627)[0.531]0.4419(2.284)[0.023]0.30312.1643(6.426)[0.000]0.8448(1.305)[0.192]- 0.2792(- 0.896)[0.370]0.3892

Machinery

2.9680(7.391)[0.000]1.6993(1.949)[0.053]1.3837(3.662)[0.000]0.47772.6947(2.114)[0.036]- 0.1227(- 0.067)[0.947]- 1.0491(- 0.630)[0.529]0.34690.7344(2.139)[0.033]- 1.4043(- 1.272)[0.204]0.1064(0.901)[0.368]0.3823

1.8182(3.567)[0.000]0.8534(1.120)[0.263]0.5545(1.668)[0.096]

0.3723

Electronics

5.9969(3.018)[0.003]6.2210(2.056)[0.041]

3.1683(1.054)[0.293]0.51386.6010(2.686)[0.008]4.4709(0.987)[0.325]2.0909(0.809)[0.419]0.51332.7826(3.742)[0.000]- 2.2553(- 1.200)[0.231]0.1275(0.152)[0.879]0.24533.2334(6.001)[0.000]- 0.6541(- 0.568)[0.571]- 0.0305(- 0.041)[0.968]0.3814

Automobile

5.7401(4.657)[0.000]2.7052(1.054)[0.293]2.3946(2.624)[0.009]0.45701.2577(0.841)[0.401]- 0.2392(- 0.339)[0.735]0.2787(0.247)[0.805]0.42970.3393(0.691)[0.490]0.9541(1.248)[0.213]0.4195(1.485)[0.138]0.09480.8027(1.482)[0.139]0.0858(0.295)[0.768]0.0212(0.051)[0.959]0.2492

Trans.
Vehicle2.9909(3.358)[0.001]1.3525(0.666)[0.508]0.1665(0.173)[0.864]0.3292

10.871(3.245)[0.002]14.450(4.020)[0.000]3.5123(1.059)[0.293]0.58550.9972(3.467)[0.001]1.2803(1.228)[0.222]0.2321(1.078)[0.284]0.61911.4054(3.665)[0.000]2.0448(2.136)[0.034]0.0394(0.196)[0.845]0.5467

Precision
M.

5.9057(7.273)[0.000]1.9530(0.939)[0.350]- 0.3196(- 0.456)[0.649]0.53733.4802(2.630)[0.010]- 1.4199(- 0.566)[0.572]- 0.6285(- 0.691)[0.491]0.41773.2469(3.905)[0.000]1.5524(1.267)[0.207]0.4756(0.963)[0.337]0.26334.3780(7.020)[0.000]1.3712(1.478)[0.140]0.2456(0.528)[0.598]0.4249Shipbuilding

0.0527(0.683)[0.499]0.2475(0.476)[0.637]- 0.3339(- 1.515)[0.138]0.16461.4700(2.522)[0.016]0.7049(0.472)[0.640]0.5219(1.092)[0.282]0.4713

1.5276(3.515)[0.001]2.3171(2.097)[0.042]0.2627(0.627)[0.534]0.70080.1770(2.278)[0.024]- 0.5339(- 1.264)[0.209]- 0.2561(- 1.174)[0.243]0.5336Misc.

1.3668(4.110)[0.000]- 0.1749(- 0.125)[0.901]0.1902(0.621)[0.537]0.36125.5548(3.937)[0.000]2.6477(2.287)[0.024]- 0.0560(0.063)[0.950]0.55740.3880(1.322)[0.187]0.1566(0.174)[0.862]0.3844(1.271)[0.205]0.16050.6610(2.272)[0.024]- 0.3051(- 0.471)[0.638]0.1818(0.779)[0.437]0.2258All

0.8485(4.660)[0.000]0.6807(1.541)[0.123]- 0.2194(- 1.698)[0.090]0.25642.4033(5.712)[0.000]0.5895(1.637)[0.102]- 0.3967(- 1.940)[0.052]0.3501

0.9837(5.182)[0.000]0.1277(0.579)[0.563]0.0759(1.822)[0.069]0.2542

1.0314(6.712)[0.000]0.3256(1.602)[0.109]- 0.0233(- 0.469)[0.639]0.2934

Earnings components changes model (M13): ΔPit = α + β 1 ΔOPit + β 2 ΔFIN it + β 3 ΔEXTit +Δ EXTAdj. R2

Δ OP

Δ FIN

Δ EXT

Adj. R2∑ γ D + u . D = year dummy. Each cell shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) =
j

j

it

t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix (White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed).

51

Table 7 Distribution of negative components
Panel A: FIN
Industry
Fishery
MiningFood
Fiber & Textile
Paper & Pulp
ChemicalPharma.
RubberCeramics & Glass

Steel
Metal
Machinery
Electronics
Automobile
Trans. Vehicle
Precision M.
Shipbuilding
Misc.
Total

Period I: 1979 - 1985
dif.
RATIO
0.5000- 0.2686
0.90480.14070.6500- 0.1249
0.8571
0.09490.97470.21570.92040.16930.4412- 0.3417
0.88520.12190.82540.06220.96380.21930.85790.09950.6324- 0.1484
0.6122- 0.1699
0.6075- 0.1742
0.7500- 0.0174
0.6746- 0.0979
0.91840.15500.89550.13280.7668

**
**
***
**
***
***
***
**
***
***
***
***
***
***
**
**

Period II: 1986 - 1992
dif.
RATIO
0.69570.14410.85420.30680.2229- 0.3515
0.60120.05160.85710.31670.62710.08140.2109- 0.3589
0.67120.12170.70910.16650.84020.31590.65440.11050.4553- 0.1073
0.3586- 0.2128
0.4449- 0.1182
0.57320.02100.4437- 0.11520.73470.18530.5299- 0.02410.5528

***
***
***
**
***
**
***
***
***
***
***
***
***
***

Period III: 1993 - 2000
dif.
RATIO
0.68520.13480.87500.32790.3176- 0.2494
0.4543- 0.1063
0.73100.18640.6404
0.09600.3808- 0.1815
0.58330.03220.6016
0.05260.74230.2076
0.5321- 0.0216
0.61370.06740.3729- 0.1958
0.5457- 0.0069
0.56670.01500.56350.01190.83930.29100.5246- 0.0294
0.5521

**
***
***
***
***
***
***
*
***
***
***

***

Full: 1979 - 2000
dif.
RATIO
0.65930.05650.8766
0.27790.3725- 0.2460
0.5637- 0.0425
0.82250.22800.70860.11500.3475- 0.2697
0.68110.08000.68630.08820.83090.25010.6506
0.05130.5706- 0.0360
0.4277- 0.1925
0.5298- 0.0804
0.61480.01180.5570- 0.0489
0.83120.23170.5773- 0.0275
0.6034

***
***
**
***
***
***
***
***
***
***
**
***
***
**
***

52

Table 7 Distribution of negative components (continued)
Panel B: EXT
Industry
Fishery
MiningFood
Fiber & Textile
Paper & Pulp
ChemicalPharma.
RubberCeramics & Glass

Steel
Metal
Machinery
Electronics
Automobile
Trans. Vehicle
Precision M.
Shipbuilding
Misc.
Total

Period I: 1979 - 1985
dif.
RATIO
1.00000.1206
0.7857- 0.0963
0.9714
0.09750.7810- 0.1043
0.8354- 0.0464
0.92540.04980.98040.10520.7213- 0.1635
0.91270.03450.7557- 0.1386
0.8142- 0.0721
0.8775- 0.0030
0.95410.08120.98390.11340.8676- 0.0129
0.98410.11040.6122- 0.2741
0.8358- 0.0458
0.8802

Period II: 1986 - 1992

*
***
***
**
***
***
***
***
***
***
***
***

RATIO
0.60870.81250.92770.85120.89520.9661
0.96880.80820.92120.88520.93550.9146
0.9451
0.95340.9146
0.89440.65310.93280.9111

dif.
- 0.3050- 0.1004
0.0177- 0.0639- 0.0165
0.06030.0605- 0.1057
0.0108- 0.0284
0.02650.00390.03730.04640.0037- 0.0176- 0.2628
0.0229

***
**
***
***
**
***

**
**

***

Period III: 1993 - 2000
dif.
RATIO
0.8519- 0.0598
0.8750- 0.0364
0.97650.06980.8112- 0.1083
0.92400.01360.91520.00470.97490.06780.92500.01450.8845- 0.0281
0.8459- 0.0709
0.94800.04020.9096- 0.0014
0.94480.03700.94000.03170.8167- 0.0970
0.91880.00830.92860.01790.93310.02380.9109

Full: 1979 - 2000

***
***

***

***
**
**
**
***

RATIO
0.81320.83120.96080.81700.89580.9332
0.97440.84250.90220.83330.91060.9031
0.9472
0.95470.85930.92900.74030.91960.9036dif.
- 0.0914- 0.0737
0.0609- 0.0929- 0.0082
0.03240.0746- 0.0629- 0.0015- 0.0773
0.0076- 0.0006
0.04770.0557- 0.0457
0.0268- 0.1662
0.0168

***
***
***
***
***
***
***
***

***
***
**
*
***

RATIO is the rate of firms, whose component is negative in the year, to sample firms. dif. represents the results of chi-square test whether, given the ratio of other industries, the ratio of the industry is significantly
higher (lower).
* Significant at the 0.10 level (two tailed).
** Significant at the 0.05 level (two tailed).
*** Significant at the 0.01 level (two tailed).

53

Table 8 Value relevance of positive and negative components
Panel A: Period I (1979 – 1985)
Industry
OP

DL OP

FIN

DL’FIN

EXTDL”EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Fishery*

5.2158(2.464)[0.091]----4.6733(2.316)[0.103]- 1.5507(- 1.183)[0.322]3.8411(1.945)[0.147]----0.8485----0.0324[0.869]0.4507[0.550]2.0514[0.247]----

Mining- 3.0856(- 2.761)[0.010]- 9.1669(- 0.429)[0.671]- 25.755(- 0.642)[0.526]23.719(0.581)[0.566]2.7686(0.495)[0.624]- 4.4052(- 0.654)[0.518]0.3402

0.0945[0.761]0.0886[0.768]0.6352[0.432]

1.0823[0.307]0.2741[0.605]Food- 0.7096(- 0.707)[0.481]2.2456(0.749)[0.455]- 1.4649(- 1.228)[0.222]0.9034(0.739)[0.462]- 2.3454(- 1.123)[0.264]0.5794(0.184)[0.854]0.31490.2166[0.642]

0.3946[0.531]0.2165[0.643]0.0799[0.778]1.3083[0.255]Fiber &
Textile2.2944(4.217)[0.000]- 2.6794(- 2.241)[0.027]1.6416(1.400)[0.165]- 0.5994(- 0.406)[0.686]

1.3359(4.286)[0.000]- 2.1760(- 1.092)[0.278]0.43770.0823[0.775]0.1060[0.746]

1.1210[0.292]

1.1738[0.281]

0.1984[0.657]

Paper &
Pulp

0.5468(1.969)[0.053]0.7588(0.888)[0.378]1.5380(0.215)[0.831]- 1.6377(- 0.227)[0.821]

0.0928(1.016)[0.313]- 0.5564(- 3.099)[0.003]0.4963

1.4775[0.229]0.0069[0.934]0.1232[0.727]2.5169[0.117]3.5453[0.064]

Chemical

2.0487(5.340)[0.000]----6.2844(0.973)[0.332]- 5.6110(- 0.863)[0.390]2.7636(4.216)[0.000]- 3.6241(- 3.704)[0.000]0.5544----0.6196[0.432]2.3174[0.130]1.4435[0.231]1.3708[0.243]

Pharma.

- 2.2232(- 0.529)[0.598]16.011(1.268)[0.208]- 0.2168(- 0.051)[0.959]- 6.2902(- 0.886)[0.378]- 15.088(- 0.503)[0.617]10.031(0.361)[0.719]0.19020.8076[0.371]0.1692[0.682]2.3537[0.129]0.0481[0.827]0.9543[0.331]

Rubber1.1004(2.808)[0.007]- 0.3034(- 0.381)[0.705]1.5392(0.354)[0.725]- 1.1432(- 0.262)[0.794]1.3150(3.428)[0.001]- 1.1781(- 1.177)[0.245]0.48291.0230[0.317]0.0070[0.934]

1.1272[0.294]0.1337[0.716]0.0171[0.897]

Ceramics &Glass

4.7763(3.940)[0.000]- 14.121(- 3.335)[0.001]- 6.5235(- 0.983)[0.328]10.270(1.495)[0.138]0.6925(0.235)[0.815]3.7175(1.308)[0.194]0.44032.0747[0.153]1.1366[0.289]12.457[0.001]2.7087[0.103]6.2062[0.014]Steel

0.5986(2.334)[0.021]- 0.7892(- 1.123)[0.263]1.4550(0.329)[0.743]- 1.7023(- 0.376)[0.707]0.2572(0.491)[0.624]- 1.4090(- 1.013)[0.312]0.38030.0403[0.841]0.0310[0.860]0.2591[0.611]0.2926[0.589]1.7825[0.183]54

Table 8 Value relevance of positive and negative components (continued)
OP

DL OP

FIN

DL’FIN

EXTDL”EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Metal2.6668(3.195)[0.002]- 6.0203(- 4.884)[0.000]- 1.1373(- 0.449)[0.654]0.4822(0.180)[0.857]- 0.4460(- 0.984)[0.327]2.2506(1.389)[0.167]0.37063.2426[0.074]0.6643[0.416]

1.1333[0.289]17.123[0.000]2.7152[0.101]

Machinery

2.5777(2.600)[0.010]- 1.0511(- 0.459)[0.647]- 2.7840(- 2.343)[0.020]4.4383(2.835)[0.005]3.0487(4.193)[0.000]- 1.8685(- 2.025)[0.044]0.28080.6931[0.406]

7.6795[0.006]6.2071[0.014]0.1912[0.662]5.7554[0.017]

Electronics

2.6732(1.266)[0.207]- 1.3879(- 0.549)[0.584]5.2554(1.572)[0.118]- 3.1359(- 0.903)[0.368]7.1437(1.896)[0.060]- 7.7551(- 1.488)[0.139]0.45250.9393[0.334]0.7781[0.379]1.4298[0.233]3.6013[0.059]0.0454[0.831]

Automobile

1.3088(1.138)[0.257]40.583(0.815)[0.416]- 1.0389(- 0.988)[0.324]0.1812(0.073)[0.942]6.6512(0.436)[0.663]- 7.3084(- 0.485)[0.629]0.34750.1293[0.720]2.7814[0.097]0.4843[0.487]0.0229[0.880]0.1626[0.687]

Trans.
Vehicle0.2322(0.139)[0.890]- 7.9320(- 1.388)[0.171]- 5.2454(- 1.582)[0.119]5.3959(1.661)[0.102]

3.5445(2.445)[0.018]- 7.1670(- 1.593)[0.117]0.25810.4240[0.518]2.4881[0.120]0.0063[0.937]0.9104[0.344]1.7545[0.191]

Precision M.

3.9783(4.794)[0.000]- 10.828(- 1.228)[0.222]

1.5422(0.416)[0.678]- 1.8991(- 0.401)[0.689]- 24.852(- 0.589)[0.557]24.084(0.570)[0.570]0.51530.1686[0.682]0.2576[0.613]0.0314[0.860]0.2082[0.649]0.2244[0.637]

Shipbuilding

0.2915(2.755)[0.009]- 0.2570(- 1.490)[0.145]- 0.6873(- 0.151)[0.881]0.7605(0.165)[0.870]- 0.1237(- 0.693)[0.493]- 0.9739(- 1.607)[0.117]0.26250.0446[0.834]0.0640[0.802]0.0291[0.865]

2.1698[0.149]9.4764[0.004]Misc.

1.7980(2.628)[0.011]0.2597(0.210)[0.835]3.3910(1.009)[0.317]- 1.8946(- 0.593)[0.556]1.7132(3.999)[0.000]- 2.0038(- 1.216)[0.229]0.40430.9756[0.328]0.0945[0.760]2.2876[0.136]0.0041[0.949]0.0165[0.898]1.2172(6.663)[0.000]- 1.3654(- 4.771)[0.000]0.6142(1.151)[0.250]- 0.5216(- 0.876)[0.381]

0.4862(1.942)[0.052]- 0.8521(- 2.556)[0.011]0.26820.8909[0.345]0.9757[0.323]0.3995[0.527]20.756[0.000]6.8665[0.009]All

55

Table 8 Value relevance of positive and negative components (continued)
Panel B: Period II (1986 – 1992)
Industry
OP
DL OP

FIN

DL’FIN

EXTDL”EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Fishery- 0.1363(- 0.032)[0.975]- 3.3446(- 0.331)[0.747]20.194(1.343)[0.209]- 24.206(- 1.436)[0.182]- 2.9285(- 0.876)[0.402]9.4818(1.448)[0.178]0.15330.0515[0.825]1.0796[0.323]0.0447[0.837]0.0288[0.869]0.4532[0.516]

Mining2.3283(1.123)[0.269]81.155(0.451)[0.655]- 0.7935(- 0.207)[0.837]2.3925(0.564)[0.576]1.5162(0.157)[0.876]- 2.4683(- 0.250)[0.804]0.58450.0973[0.757]0.7690[0.386]

0.8498[0.363]0.0065[0.936]0.2285[0.636]Food

8.3919(1.176)[0.241]- 2.1376(- 0.193)[0.848]

11.242(1.878)[0.062]- 12.537(- 1.915)[0.057]- 1.4680(- 1.253)[0.212]

13.823(1.132)[0.259]0.31690.4067[0.525]0.9099[0.342]0.0585[0.809]4.3491[0.039]4.9578[0.027]

Fiber &
Textile4.3166(3.411)[0.001]- 9.5788(- 3.827)[0.000]6.8749(1.923)[0.056]- 3.2723(- 0.771)[0.442]- 0.0928(- 0.452)[0.652]

4.1144(2.524)[0.013]0.28745.0144[0.027]0.7055[0.402]

1.6229[0.205]6.1480[0.014]5.4703[0.021]

Paper &
Pulp

- 0.1180(- 0.120)[0.905]0.1548(0.106)[0.916]- 2.7919(- 0.223)[0.824]3.7328(0.276)[0.783]- 0.4107(- 1.330)[0.187]2.4124(0.808)[0.421]0.35930.0004[0.984]0.0275[0.869]0.1130[0.738]0.0216[0.884]0.2690[0.605]Chemical- 0.6097(- 0.492)[0.623]- 5.9342(- 1.368)[0.173]3.1747(1.167)[0.245]- 4.3635(- 1.556)[0.121]2.5753(2.478)[0.014]- 8.7915(- 2.604)[0.010]0.49800.1327[0.716]

1.1804[0.278]0.5287[0.468]1.0792[0.300]4.8251[0.029]Pharma.

3.7235(1.341)[0.183]22.102(3.060)[0.003]8.4994(2.528)[0.013]- 8.3170(- 1.716)[0.089]19.270(4.567)[0.000]- 19.979(- 2.440)[0.016]

0.48212.2561[0.136]

3.1640[0.078]0.0015[0.969]1.2270[0.270]0.0218[0.883]

Rubber

1.0321(0.390)[0.698]- 10.599(- 1.074)[0.287]- 6.8685(- 0.541)[0.590]10.213(0.810)[0.421]0.4033(0.422)[0.675]- 0.3906(- 0.135)[0.893]0.22970.7823[0.380]0.2696[0.606]

0.6063[0.439]0.0427[0.837]0.0000[0.998]Ceramics &Glass- 1.5105(- 0.679)[0.498]56.694(5.797)[0.000]- 2.2859(- 0.302)[0.763]- 0.1773(- 0.024)[0.981]0.8167(0.591)[0.555]- 7.7095(- 1.754)[0.081]0.41434.2682[0.041]0.0105[0.919]1.1690[0.281]0.5166[0.473]3.4239[0.066]Steel

1.1474(1.008)[0.315]- 1.3170(- 0.470)[0.639]- 2.0223(- 0.483)[0.629]2.0921(0.474)[0.636]2.0361(1.953)[0.052]- 6.5920(- 2.470)[0.014]0.45240.0028[0.958]0.2549[0.614]0.0013[0.971]0.1709[0.680]1.8659[0.173]56

Table 8 Value relevance of positive and negative components (continued)
OP

DL OP

FIN

DL’FIN

EXTDL”EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Metal6.3320(4.909)[0.000]- 1.7454(- 0.387)[0.699]8.5828(2.657)[0.009]- 6.1707(- 1.886)[0.061]6.7770(1.406)[0.161]- 3.2290(- 0.594)[0.553]0.49120.5991[0.440]0.4924[0.484]3.4544[0.065]0.0045[0.946]

3.4072[0.066]

Machinery

1.7243(1.084)[0.280]- 2.2650(- 1.300)[0.195]- 3.0616(- 1.948)[0.053]- 7.1494(- 2.054)[0.041]1.0317(0.499)[0.618]- 7.8552(- 2.434)[0.016]

0.43170.2584[0.612]

11.944[0.001]17.939[0.000]0.1001[0.752]4.8839[0.028]

Electronics

12.135(1.927)[0.055]- 17.187(- 2.805)[0.005]9.8137(1.721)[0.087]- 2.3795(- 0.657)[0.512]- 3.6600(- 0.582)[0.561]18.344(1.835)[0.068]0.50642.7989[0.096]

1.3294[0.250]4.4750[0.036]4.9950[0.026]12.829[0.000]Automobile

2.5412(2.940)[0.004]- 3.2505(- 2.162)[0.032]

1.5833(1.366)[0.173]- 0.5079(- 0.320)[0.749]0.5202(0.477)[0.634]- 1.6956(- 0.971)[0.333]0.46590.1339[0.715]0.4424[0.507]1.3313[0.250]1.0221[0.313]0.5111[0.475]

Trans.
Vehicle5.0178(1.137)[0.260]- 6.4128(- 1.335)[0.186]

1.9644(0.553)[0.582]

1.3627(0.250)[0.803]- 17.503(- 1.984)[0.051]19.933(2.114)[0.038]0.53530.0815[0.776]

0.2472[0.621]

0.3484[0.557]3.3733[0.071]0.1152[0.735]

Precision M.

4.3850(2.929)[0.004]- 7.8310(- 2.173)[0.032]0.7609(0.196)[0.845]- 3.0225(- 0.505)[0.615]- 1.2392(- 0.672)[0.503]0.1340(0.035)[0.972]0.4723

1.2367[0.268]0.8431[0.360]0.3302[0.567]2.4753[0.118]0.1182[0.732]

Shipbuilding

1.1995(1.199)[0.238]0.2502(0.214)[0.832]

3.4665(1.319)[0.195]- 4.0686(- 1.128)[0.267]2.9340(1.791)[0.082]- 1.4683(- 0.755)[0.455]0.40921.3505[0.253]0.8448[0.364]0.1161[0.735]0.4736[0.496]

1.3939[0.245]Misc.

4.4414(2.797)[0.006]- 13.758(- 3.622)[0.000]3.7385(1.006)[0.317]0.4876(0.137)[0.891]0.6280(0.239)[0.811]- 2.4008(- 0.540)[0.590]0.5933

6.9257[0.010]0.0312[0.860]7.4663[0.007]2.2284[0.138]0.6263[0.430]3.2194(9.064)[0.000]- 3.9458(- 6.677)[0.000]1.8421(1.635)[0.102]- 0.9629(- 0.773)[0.440]0.5565(1.520)[0.129]- 0.2460(- 0.329)[0.742]0.35853.4632[0.063]4.9809[0.026]7.1309[0.008]45.499[0.000]0.5307[0.466]

All

57

Table 8 Value relevance of positive and negative components (continued)
Panel C: Period III (1993 – 2000)
Industry
OP
D OP
L

FIN

DL’FIN

EXTDL”EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Fishery

0.5820(0.822)[0.416]1.0259(0.245)[0.808]1.2206(0.700)[0.488]- 2.4199(- 0.645)[0.523]0.2710(0.527)[0.601]0.7258(0.670)[0.507]

0.29110.1234[0.727]0.0224[0.882]0.0872[0.769]0.0205[0.887]0.2737[0.604]Mining2.3894(2.144)[0.037]18.879(0.860)[0.394]57.682(1.585)[0.119]- 55.254(- 1.518)[0.135]

4.9970(4.947)[0.000]- 7.5074(- 5.266)[0.000]0.6582

1.6494[0.205]

11.563[0.001]

6.1216[0.017]2.4503[0.124]42.646[0.000]Food

2.9119(6.018)[0.000]- 1.7734(- 1.419)[0.157]2.4155(1.861)[0.064]- 2.1159(- 1.231)[0.220]1.7007(4.473)[0.000]- 0.6062(- 1.300)[0.195]0.41200.5718[0.450]0.1371[0.712]0.0712[0.790]0.3252[0.569]9.3827[0.002]Fiber &
Textile1.4192(3.179)[0.002]- 0.8000(- 1.253)[0.211]0.6997(3.169)[0.002]- 0.6462(- 0.695)[0.488]0.3200(1.599)[0.111]- 0.0040(- 0.019)[0.985]0.43433.9163[0.049]1.6401[0.201]0.0063[0.937]5.6881[0.018]4.7459[0.030]Paper &
Pulp

1.3994(2.811)[0.006]- 0.4334(- 0.463)[0.644]- 0.2711(- 0.205)[0.838]- 0.0872(- 0.053)[0.957]0.1528(9.298)[0.000]- 0.1110(- 1.784)[0.076]

0.52111.6488[0.201]

0.9966[0.320]0.2252[0.636]9.4881[0.002]0.1048[0.747]

Chemical

3.0067(5.422)[0.000]- 3.2629(- 2.667)[0.008]- 0.5866(- 0.217)[0.828]0.6604(0.216)[0.829]- 0.2250(- 0.576)[0.565]1.0378(1.758)[0.080]0.38750.0365[0.849]1.9930[0.159]0.0087[0.926]21.173[0.000]3.2074[0.074]

Pharma.

1.7899(2.256)[0.025]

6.7899(1.929)[0.055]10.606(1.540)[0.125]- 12.678(- 1.425)[0.155]

8.1653(2.676)[0.008]- 7.7147(- 2.432)[0.016]

0.29551.1806[0.278]6.8444[0.009]0.8015[0.372]0.6917[0.406]2.5002[0.115]

Rubber

1.3846(2.360)[0.020]- 3.3273(- 3.011)[0.003]0.6430(0.300)[0.765]0.2584(0.104)[0.918]1.1291(1.883)[0.063]- 0.8084(- 1.302)[0.196]

0.39204.4822[0.037]0.1280[0.721]0.7945[0.375]0.1208[0.729]1.8053[0.182]

Ceramics &Glass

1.6137(3.308)[0.001]- 0.4537(- 0.425)[0.671]

1.8527(1.194)[0.234]- 2.5081(- 1.398)[0.163]0.2509(0.137)[0.892]

1.3625(0.658)[0.511]0.35971.2435[0.266]0.0165[0.898]0.3335[0.564]0.8433[0.359]10.283[0.002]Steel

1.8407(4.222)[0.000]- 1.9196(- 3.738)[0.000]0.2157(0.434)[0.665]- 0.2684(- 0.313)[0.754]0.1543(0.774)[0.440]- 0.6513(- 1.207)[0.228]0.32480.0580[0.810]1.9307[0.166]0.0069[0.934]8.4244[0.004]5.0715[0.025]58

Table 8 Value relevance of positive and negative components (continued)
OP

DL OP

FIN

DL’FIN

EXTDL”EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Metal0.5977(1.475)[0.141]- 0.4409(- 0.821)[0.412]- 1.0633(- 0.825)[0.410]2.6403(1.467)[0.143]

1.2881(0.300)[0.765]- 0.6147(- 0.146)[0.884]0.30580.1067[0.744]1.6020[0.207]4.0331[0.045]0.0975[0.755]9.1292[0.003]

Machinery

1.5954(4.929)[0.000]- 1.2813(- 3.001)[0.003]- 0.6976(- 0.670)[0.503]3.2006(2.315)[0.021]1.8283(1.498)[0.135]- 1.7613(- 1.394)[0.164]0.40411.0347[0.310]3.1532[0.077]9.2782[0.002]0.0182[0.893]0.1591[0.690]Electronics

4.1038(5.102)[0.000]- 3.2611(- 2.339)[0.020]5.7618(1.488)[0.138]- 7.1103(- 1.352)[0.177]8.3044(1.652)[0.099]- 8.0696(- 1.622)[0.106]

0.2587

0.4669[0.495]0.5506[0.459]0.3156[0.575]0.4647[0.496]

0.0660[0.797]

Automobile

2.4207(3.759)[0.000]- 2.8423(- 2.983)[0.003]- 2.2629(- 1.129)[0.260]5.5787(2.051)[0.041]1.6288(0.993)[0.321]- 0.6599(- 0.387)[0.699]0.15730.3211[0.571]5.7861[0.017]10.852[0.001]0.0803[0.777]9.0666[0.003]

Trans.
Vehicle2.3162(3.289)[0.001]- 2.4065(- 2.814)[0.006]3.3624(1.495)[0.138]- 2.7657(- 0.968)[0.335]- 0.2777(- 0.451)[0.653]

1.4476(1.583)[0.116]0.60180.0552[0.815]0.2910[0.591]0.2079[0.649]7.4926[0.007]3.9805[0.049]Precision M.

5.2855(3.141)[0.002]- 4.8762(- 2.224)[0.027]5.6431(2.076)[0.039]- 5.8686(- 1.784)[0.076]

2.1374(3.933)[0.000]- 1.6969(- 2.285)[0.023]0.25650.1728[0.678]0.0116[0.914]0.0111[0.916]3.1301[0.079]0.7190[0.398]

Shipbuilding

0.3422(0.482)[0.632]2.4342(1.274)[0.210]2.0936(0.777)[0.441]- 4.4944(- 1.277)[0.208]5.6432(0.909)[0.369]- 6.5879(- 1.031)[0.308]0.67281.6654[0.204]0.4797[0.492]1.4807[0.230]0.3457[0.560]1.9995[0.165]

Misc.

1.5875(2.188)[0.030]- 0.6518(- 0.643)[0.521]2.7813(0.767)[0.444]- 2.0151(- 0.544)[0.587]0.4023(0.652)[0.515]0.0649(0.091)[0.927]0.1774

1.0681[0.302]0.0773[0.781]2.4129[0.122]

1.4059[0.237]

0.9962[0.319]1.6501(7.613)[0.000]- 1.2902(- 4.364)[0.000]0.4700(1.896)[0.058]0.3623(0.870)[0.384]0.2403(3.776)[0.000]- 0.0288(- 0.158)[0.875]0.26485.7087[0.017]12.153[0.001]20.478[0.000]89.801[0.000]9.0440[0.003]

All

59

Table 8 Value relevance of positive and negative components (continued)
Panel D: Full (1979 – 2000)
Industry
OP

DL OP

FIN

DL’FIN

EXTDL”EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Fishery

1.5888(1.781)[0.080]- 2.7522(- 0.623)[0.536]6.7825(1.377)[0.174]- 10.454(- 1.405)[0.165]- 0.0609(- 0.114)[0.910]2.1468(1.515)[0.135]0.36950.0759[0.784]

1.5684[0.215]

1.1697[0.284]0.3809[0.539]1.2284[0.272]Mining0.1655(0.167)[0.868]1.5809(0.619)[0.537]- 0.1331(- 0.028)[0.977]1.6717(0.354)[0.724]3.6496(2.492)[0.014]- 5.6385(- 2.791)[0.006]0.50520.5112[0.476]0.0053[0.942]

3.6772[0.057]4.4813[0.036]28.557[0.000]Food

1.7474(4.289)[0.000]0.1845(0.171)[0.864]

1.9889(2.008)[0.045]- 1.9407(- 1.543)[0.123]- 0.0598(- 0.100)[0.920]1.1102(1.691)[0.091]0.35701.5734[0.210]0.0604[0.806]0.0038[0.951]1.3785[0.241]

6.4828[0.011]Fiber &
Textile2.0894(5.713)[0.000]- 1.6492(- 2.769)[0.006]1.0896(3.043)[0.002]- 0.5393(- 0.749)[0.454]0.5666(2.320)[0.021]- 0.2457(- 0.882)[0.378]0.42401.4880[0.223]3.2244[0.073]

1.2571[0.263]22.752[0.000]2.3803[0.123]Paper &
Pulp

0.7752(3.058)[0.002]- 0.6106(- 1.128)[0.260]- 0.8047(- 0.598)[0.550]0.7691(0.560)[0.576]

0.1087(3.569)[0.000]- 0.1747(- 1.588)[0.113]0.43870.0734[0.787]0.5631[0.454]0.0081[0.929]4.5419[0.034]0.2318[0.630]Chemical

2.1256(7.407)[0.000]- 1.5607(- 1.954)[0.051]1.3588(0.680)[0.496]- 0.7451(- 0.364)[0.716]

1.1643(1.983)[0.048]- 1.2848(- 1.734)[0.083]0.47680.2130[0.645]0.1685[0.682]4.4271[0.036]

5.2047[0.023]0.1048[0.746]

Pharma.

1.9903(3.414)[0.001]5.4205(1.801)[0.072]

6.0566(2.046)[0.041]- 8.7441(- 2.055)[0.040]5.7524(1.919)[0.056]- 5.2887(- 1.738)[0.083]0.31571.4867[0.223]4.1863[0.041]3.6464[0.057]0.4228[0.516]2.5146[0.114]

Rubber

1.0562(2.776)[0.006]- 1.4617(- 1.936)[0.054]0.5824(0.301)[0.764]- 0.0921(- 0.047)[0.962]0.8288(2.488)[0.014]- 0.4339(- 1.125)[0.262]0.37740.2485[0.619]0.0303[0.862]1.6703[0.198]0.1706[0.680]1.2942[0.256]

Ceramics &Glass

2.7169(5.691)[0.000]- 2.2506(- 2.505)[0.013]1.2853(0.861)[0.390]0.2708(0.175)[0.861]0.3602(0.319)[0.750]1.2388(0.942)[0.347]0.44300.1924[0.661]

0.4833[0.487]

10.236[0.001]4.1572[0.042]8.5757[0.004]Steel

1.1557(4.391)[0.000]- 1.1832(- 2.908)[0.004]0.0402(0.061)[0.951]0.1873(0.236)[0.814]

0.4166(1.291)[0.197]- 1.1275(- 1.994)[0.046]0.44060.0052[0.943]0.6578[0.418]0.4254[0.514]

3.8989[0.049]6.4839[0.011]60

Table 8 Value relevance of positive and negative components (continued)
OP

DL OP

FIN

DL’FIN

EXTDL”EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Metal2.2655(6.857)[0.000]- 2.5169(- 3.877)[0.000]1.2093(0.852)[0.394]- 1.8497(- 1.166)[0.244]- 0.1673(- 0.338)[0.735]

1.0772(1.786)[0.074]0.39410.2447[0.621]0.6409[0.424]3.7926[0.052]

21.690[0.000]13.217[0.000]Machinery2.4940(4.935)[0.000]- 2.2999(- 3.650)[0.000]- 0.3851(- 0.882)[0.378]1.3237(1.772)[0.077]2.7870(3.384)[0.001]- 2.4510(- 2.792)[0.005]0.36550.2822[0.595]15.299[0.000]3.4941[0.062]0.1916[0.662]2.5893[0.108]

Electronics

3.7643(6.328)[0.000]- 3.4068(- 3.380)[0.001]

3.9584(2.153)[0.032]- 1.3569(- 0.540)[0.590]7.3195(2.484)[0.013]- 6.8543(- 2.191)[0.029]0.37160.2278[0.633]0.0211[0.885]8.1346[0.004]

3.6989[0.055]0.4142[0.520]Automobile

2.1134(4.529)[0.000]- 2.3549(- 3.422)[0.001]0.0178(0.026)[0.979]0.9497(0.837)[0.403]0.0517(0.069)[0.945]0.8495(0.970)[0.333]0.28920.1613[0.688]5.2197[0.023]

5.1469[0.024]2.1649[0.142]

11.348[0.001]

Trans.
Vehicle2.6957(5.248)[0.000]- 2.7948(- 4.292)[0.000]1.9918(2.362)[0.019]- 0.1147(- 0.102)[0.919]0.0916(0.185)[0.854]0.7337(0.900)[0.369]0.54370.0397[0.842]0.2852[0.594]4.3965[0.037]5.2986[0.022]1.2311[0.268]Precision M.

4.6510(7.391)[0.000]- 4.3428(- 4.432)[0.000]2.9650(1.582)[0.114]- 2.8387(- 1.117)[0.264]

1.5541(2.171)[0.030]- 1.3057(- 1.497)[0.135]0.44370.1223[0.727]0.5947[0.441]0.0123[0.912]

5.1568[0.024]0.2925[0.589]Shipbuilding

0.2583(2.034)[0.044]- 0.1952(- 0.979)[0.330]1.0462(0.539)[0.591]- 1.2023(- 0.591)[0.556]- 0.1698(- 0.778)[0.438]- 0.3015(- 0.475)[0.636]

0.52320.1189[0.731]0.3709[0.544]0.1175[0.732]1.7001[0.195]

1.9592[0.164]Misc.

1.8373(4.256)[0.000]- 0.9582(- 1.275)[0.203]2.2949(0.898)[0.370]- 1.0974(- 0.421)[0.674]0.9373(1.590)[0.113]- 0.6591(- 1.006)[0.315]0.25561.4436[0.230]0.0244[0.876]

11.624[0.001]

1.9486[0.163]0.5268[0.468]1.5689(10.18)[0.000]- 1.6435(- 7.229)[0.000]0.6556(2.239)[0.025]- 0.2395(- 0.711)[0.477]0.3290(2.811)[0.005]- 0.2753(- 1.533)[0.125]0.30120.5250[0.469]11.474[0.001]17.221[0.000]166.10[0.000]0.6552[0.418]All

Earnings components and loss model (M14): Pit = α + β 1OPit + β 2 D L OPit + β 3 FIN it + β 4 DL′ FIN it + β 5 EXTit + β 6 DL′′ EXTit +∑ γ D + u . DL = dummy variable, 1 for negative components
j

j

it

and 0 for others. Dj = year dummy. Each cell on the left-hand side shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix (White’s t), [Bottom] =p-value (two-tailed). The values on the right-hand side are F-value and [p-value]. * The results in period I of Fishery industry must be carefully interpreted because the degree of freedom is very small.

61

Table 9 Distribution of negative changes in components
Panel A: Δ FIN
Industry
Fishery
MiningFood
Fiber & Textile
Paper & Pulp
ChemicalPharma.
RubberCeramics & Glass

Steel
Metal
Machinery
Electronics
Automobile
Trans. Vehicle
Precision M.
Shipbuilding
Misc.
Total

Period I: 1979 - 1985
dif.
RATIO
0.57140.10340.57140.10480.3857- 0.0887
0.4190- 0.0521
0.4304- 0.0397
0.92040.49780.3725- 0.1009
0.4426- 0.0268
0.4603- 0.0089
0.4615- 0.0079
0.4098- 0.0642
0.4216- 0.0520
0.3776- 0.1002
0.4140- 0.0598
0.3824- 0.0891
0.4127- 0.0594
0.4286- 0.0410
0.47760.0092
0.4687

**

***
**

*
***

Period II: 1986 - 1992
dif.
RATIO
0.52170.02810.50000.00620.51200.01940.4464- 0.0506
0.4286- 0.0680
0.62710.14600.4844- 0.01000.4521- 0.0430
0.52730.0356
0.4098- 0.0924
0.4516- 0.0460
0.52030.0291
0.4895- 0.0049
0.4703- 0.02580.50000.00630.50000.00650.59180.09980.50750.01430.4939******Period III: 1993 - 2000
dif.
RATIO
0.3333- 0.1399
0.3594- 0.1138
0.53730.07000.4425- 0.0315
0.3684- 0.1073
0.64040.18370.53970.07240.4333- 0.0392
0.4143- 0.0607
0.3978- 0.0804
0.4465- 0.0270
0.50680.03870.52210.05540.4657- 0.0062
0.4583- 0.0135
0.4569- 0.0153
0.3929- 0.0796
0.4155- 0.0599
0.4714

**
*
**
***
***
***
*
***

**

**

Full: 1979 - 2000
dif.
RATIO
0.4176- 0.0604
0.4610- 0.0167
0.49200.01550.4395- 0.0406
0.4000- 0.0806
0.70860.25280.48830.01140.4409- 0.0375
0.4594- 0.0191
0.4185- 0.0648
0.4388- 0.0420
0.48960.01330.4767- 0.0008
0.4547- 0.0249
0.4519- 0.0263
0.4581- 0.0204
0.4675- 0.0101
0.4495- 0.0295
0.4774

**
***
***

***
**

62

Table 9 Distribution of negative changes in components (continued)
Panel B: Δ EXT
Industry
Fishery
MiningFood
Fiber & Textile
Paper & Pulp
ChemicalPharma.
RubberCeramics & Glass

Steel
Metal
Machinery
Electronics
Automobile
Trans. Vehicle
Precision M.
Shipbuilding
Misc.
Total

Period I: 1979 - 1985
dif.
RATIO
0.2857- 0.3006
0.59520.01110.4857- 0.1054
0.5429- 0.0436
0.4810- 0.1072
0.92540.37590.4608- 0.1296
0.5246- 0.0615
0.5635- 0.0221
0.5520- 0.0360
0.5355- 0.0533
0.5686- 0.0173
0.67350.09800.5484- 0.0393
0.5294- 0.0567
0.5556- 0.0306
0.5510- 0.0341
0.5522- 0.0331
0.5843

**
**
*
***
***

***

Period II: 1986 - 1992
dif.
RATIO
0.4348- 0.0899
0.5000- 0.0243
0.4398- 0.0897
0.4583- 0.0699
0.4190- 0.1091
0.9661
0.48460.4609- 0.0661
0.4795- 0.0457
0.4667- 0.0610
0.5123- 0.0128
0.55300.03160.5122- 0.0129
0.4768- 0.0516
0.4237- 0.1098
0.4756- 0.0498
0.4507- 0.0773
0.53060.00680.55220.02980.5239

**
*
**
***

***
*

Period III: 1993 - 2000
dif.
RATIO
0.57410.02680.60940.06270.54900.00150.4985- 0.0533
0.5146- 0.0344
0.91520.39970.60250.05820.5250- 0.0233
0.5060- 0.0442
0.4566- 0.0994
0.4679- 0.0864
0.5068- 0.0446
0.5331- 0.0158
0.5343- 0.0145
0.4750- 0.0747
0.55840.01130.4464- 0.1025
0.5000- 0.0510
0.5476

**
***
*

***
***
*

*

*

Full: 1979 - 2000
dif.
RATIO
0.4945- 0.0554
0.57140.02250.5009- 0.0516
0.4951- 0.0581
0.4789- 0.0733
0.93320.41980.5330- 0.0172
0.5118- 0.0386
0.5074- 0.0446
0.4988- 0.0556
0.5103- 0.0424
0.5239- 0.0279
0.55090.00180.5039- 0.0496
0.4889- 0.0623
0.5247- 0.0259
0.5065- 0.0436
0.5216- 0.0292
0.5493

**
***
***
***

**
***
**
***
***
*

Δ RATIO is the rate of firms, whose component decreased in the year, to sample firms. dif. represents the results of chi-square test whether, given the ratio of other industries, the ratio of the industry is significantly higher(smaller).
* Significant at the 0.10 level (two tailed).
** Significant at the 0.05 level (two tailed).
*** Significant at the 0.01 level (two tailed).

63Table 10 Value relevance of positive and negative changes in components
Panel A: Period I (1979 – 1985)
Industry
D
Δ OP

N

Δ OP

Δ FIN

DN’ Δ FIN

Δ EXTDN” Δ EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Fishery*- 2.0021(- 2.149)[0.277]1.4705(4.313)[0.145]5.5300(13.82)[0.046]- 14.786(- 11.18)[0.057]- 4.5015(- 3.204)[0.193]1.7453(2.522)[0.240]0.95490.0226[0.905]3.2857[0.321]

3.5915[0.309]0.6879[0.559]0.6671[0.564]Mining- 5.9784(- 1.862)[0.073]3.2021(1.077)[0.290]- 6.2856(- 1.560)[0.130]- 3.2552(- 0.768)[0.449]- 5.8432(- 1.628)[0.114]4.2624(1.265)[0.216]

0.39710.8088[0.376]0.0014[0.971]2.0964[0.158]0.0009[0.976]

0.6831[0.415]Food

1.0368(2.324)[0.022]1.7003(1.308)[0.193]- 0.8374(- 0.627)[0.532]2.9046(1.755)[0.082]2.9209(2.116)[0.036]- 5.8883(- 2.686)[0.008]0.40366.3054[0.013]

1.0670[0.304]3.1308[0.079]0.8839[0.349]4.9232[0.028]Fiber &
Textile1.3137(4.079)[0.000]0.1125(0.170)[0.865]2.1687(1.734)[0.086]- 1.7364(- 0.765)[0.446]- 0.9367(- 1.177)[0.242]

1.8562(1.514)[0.133]0.31410.1205[0.149]0.1979[0.657]0.0400[0.842]

1.6274[0.205]1.5524[0.216]

Paper &
Pulp

0.4923(1.825)[0.073]0.2658(0.619)[0.538]1.3949(2.522)[0.014]- 0.1317(- 0.107)[0.915]- 0.0714(- 0.529)[0.598]- 0.0162(- 0.111)[0.912]0.49087.3908[0.008]1.2451[0.269]0.8671[0.355]3.2810[0.075]1.5025[0.225]Chemical

2.1885(3.846)[0.000]- 0.8137(- 0.921)[0.358]4.6601(2.952)[0.004]- 5.3125(- 2.131)[0.034]1.3090(1.373)[0.171]- 1.8665(- 1.520)[0.130]0.51793.7940[0.053]2.7383[0.100]0.1783[0.673]0.7188[0.398]0.6764[0.412]

Pharma.

- 4.0675(- 1.480)[0.142]

5.8982(1.559)[0.122]- 9.5604(- 1.157)[0.250]3.2165(0.223)[0.824]- 4.2238(- 0.538)[0.592]- 2.1172(- 0.272)[0.786]0.18760.1722[0.679]0.3444[0.559]0.2133[0.645]0.0003[0.986]

1.6179[0.207]

Rubber

1.2739(3.716)[0.001]- 1.5192(- 2.171)[0.035]0.0015(0.001)[0.999]0.9567(0.524)[0.603]0.1941(0.349)[0.728]0.7980(1.268)[0.211]0.42890.1410[0.709]0.3816[0.540]0.4315[0.514]1.3155[0.257]2.5688[0.116]

Ceramics &Glass

4.6854(2.818)[0.006]- 2.8863(- 1.362)[0.176]5.3718(3.030)[0.003]- 1.7351(- 0.626)[0.533]- 0.6294(- 0.434)[0.665]

3.5293(1.542)[0.126]

0.48911.7446[0.189]0.1632[0.687]4.1292[0.044]4.9085[0.029]5.6685[0.019]Steel

1.6841(2.893)[0.004]- 0.7314(- 0.936)[0.351]3.4212(3.265)[0.001]

0.5412(0.248)[0.804]0.4740(0.907)[0.366]- 0.5781(- 0.666)[0.506]0.49053.7705[0.054]2.0575[0.153]11.282[0.001]

4.9371[0.027]0.0446[0.833]64

Table 10 Value relevance of positive and negative changes in components (continued)

Δ OP

DN Δ OPΔ FIN

DN’ Δ FIN

Δ EXTDN” Δ EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Metal2.4313(4.848)[0.000]- 1.9085(- 2.490)[0.014]

1.3321(0.820)[0.413]- 0.9884(- 0.414)[0.680]- 0.4262(- 1.185)[0.238]- 1.4273(- 0.955)[0.341]0.43560.6567[0.419]0.5141[0.474]0.0958[0.757]12.356[0.001]

9.1270[0.003]

Machinery

4.0489(5.215)[0.000]- 2.0072(- 2.039)[0.043]

2.5782(2.679)[0.008]- 2.8671(- 1.435)[0.153]1.2033(2.704)[0.007]0.3591(0.520)[0.604]0.497015.112[0.000]1.2932[0.257]0.0442[0.834]12.460[0.001]

9.2959[0.003]

Electronics

5.4003(2.644)[0.009]0.6402(0.251)[0.802]7.7599(2.055)[0.041]- 3.4049(- 0.661)[0.509]5.3501(2.074)[0.039]- 4.9378(- 1.079)[0.282]

0.524719.681[0.000]0.3905[0.533]

1.6376[0.202]0.0004[0.983]0.0304[0.862]

Automobile

6.9760(3.011)[0.003]- 3.7587(- 1.342)[0.181]

7.5676(3.350)[0.001]- 13.116(- 1.798)[0.074]2.5823(2.583)[0.011]- 0.5443(- 0.188)[0.851]0.51345.7983[0.017]0.0681[0.795]

3.9972[0.047]3.7596[0.054]

1.4169[0.236]

Trans.
Vehicle3.3057(2.773)[0.008]1.0253(0.482)[0.632]5.8135(2.577)[0.013]- 6.8188(- 1.490)[0.142]3.2413(1.289)[0.203]- 3.9332(- 1.163)[0.250]0.3336

3.2919[0.075]0.3969[0.531]0.0600[0.807]0.0004[0.985]0.1812[0.672]

Precision M.

8.6694(5.758)[0.000]- 7.8306(- 3.471)[0.001]

3.7354(1.075)[0.285]- 4.6246(- 1.116)[0.267]- 1.7559(- 1.718)[0.088]2.6890(1.352)[0.179]0.5636

0.1992[0.656]1.3148[0.254]0.0551[0.815]16.644[0.000]0.2803[0.598]

Shipbuilding- 0.0101(- 0.077)[0.939]0.1572(0.647)[0.522]0.2272(0.255)[0.800]- 0.1684(- 0.136)[0.892]- 0.2612(- 1.355)[0.184]- 0.1511(- 0.218)[0.828]0.10540.5799[0.451]

0.0469[0.830]0.0024[0.961]0.5163[0.477]2.0138[0.164]

Misc.

0.9791(2.051)[0.045]

1.1945(1.234)[0.222]2.7117(1.173)[0.246]- 5.6801(- 1.632)[0.108]- 0.3326(- 1.163)[0.250]1.4654(2.359)[0.022]0.37566.5185[0.014]0.6479[0.424]2.4028[0.127]

1.7817[0.188]1.8715[0.178]0.9600(2.655)[0.008]- 0.4404(- 0.881)[0.379]1.5098(2.312)[0.021]- 2.1873(- 2.067)[0.039]- 0.0157(- 0.059)[0.953]- 0.3031(- 0.895)[0.371]0.269917.248[0.000]1.7288[0.189]2.4107[0.121]32.265[0.000]9.0672[0.003]

All

65

Table 10 Value relevance of positive and negative changes in components (continued)
Panel B: Period II (1986 – 1992)
IndustryΔ OP

DN Δ OPΔ FIN

DN’ Δ FIN

Δ EXTDN” Δ EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Fishery

3.5664(1.892)[0.088]- 6.9743(- 1.083)[0.304]- 51.594(- 2.334)[0.042]60.438(2.507)[0.031]7.7564(1.272)[0.232]- 16.502(- 1.557)[0.151]0.31240.1375[0.719]3.5485[0.089]0.2561[0.624]0.0849[0.777]1.3009[0.281]Mining- 0.8776(- 0.216)[0.831]7.2276(1.314)[0.197]- 0.8734(- 0.505)[0.617]1.1057(0.586)[0.561]

0.9438(0.194)[0.847]- 1.4350(- 0.283)[0.779]0.62142.5428[0.120]0.0000[0.999]0.0134[0.909]0.0889[0.767]0.0855[0.772]

Food

0.7354(0.260)[0.796]3.5682(0.638)[0.525]8.3626(2.672)[0.008]- 19.375(- 2.587)[0.011]0.7513(0.299)[0.766]0.8323(0.357)[0.722]0.30401.0432[0.309]1.7130[0.193]4.0355[0.046]0.0000[0.997]0.7249[0.396]

Fiber &
Textile0.9753(0.832)[0.407]3.8307(1.550)[0.123]22.756(1.370)[0.173]- 23.909(- 1.209)[0.229]- 0.2725(- 0.512)[0.609]- 0.2050(- 0.256)[0.798]0.31853.0336[0.084]8.9345[0.003]0.1033[0.748]0.7664[0.383]1.0131[0.316]

Paper &
Pulp

- 1.4632(- 2.067)[0.042]

1.6895(2.156)[0.034]0.9313(0.347)[0.730]- 3.1309(- 0.734)[0.465]- 0.2019(- 0.886)[0.378]0.0672(0.225)[0.823]0.36070.0354[0.851]0.1728[0.679]0.1064[0.745]0.4321[0.513]0.0255[0.874]

Chemical

1.0991(0.524)[0.601]4.1045(1.393)[0.165]7.6512(2.617)[0.009]- 7.2469(- 1.544)[0.124]

1.8629(1.159)[0.248]- 1.6956(- 0.807)[0.421]0.4801

7.8922[0.005]2.3670[0.125]0.0101[0.920]0.0434[0.835]0.0079[0.929]Pharma.

16.107(4.976)[0.000]- 11.681(- 1.953)[0.053]4.8864(0.601)[0.549]8.7687(0.795)[0.428]- 4.3178(- 1.188)[0.237]18.981(4.015)[0.000]0.41170.6504[0.422]

1.5242[0.219]3.3299[0.071]6.9045[0.010]10.662[0.001]

Rubber

- 3.4275(- 0.711)[0.480]5.3685(0.811)[0.421]- 5.4673(- 0.693)[0.491]8.2206(0.754)[0.454]- 0.1289(- 0.238)[0.813]- 0.6769(- 0.330)[0.743]0.22670.1809[0.672]0.0543[0.816]0.0771[0.782]0.5809[0.449]0.0763[0.783]Ceramics &Glass

7.4379(3.247)[0.001]- 6.8377(- 1.955)[0.052]

13.465(2.978)[0.003]- 18.944(- 3.162)[0.002]- 0.4362(- 0.404)[0.687]0.9005(0.593)[0.554]0.43050.0620[0.804]1.2743[0.261]1.6478[0.201]

6.8968[0.010]0.1227[0.727]Steel

9.0515(3.333)[0.001]- 9.1028(- 3.192)[0.002]2.1238(0.867)[0.387]9.4550(1.749)[0.082]

1.1379(1.271)[0.205]- 1.2056(- 0.785)[0.433]0.54940.0010[0.974]4.7480[0.030]10.398[0.001]13.710[0.000]0.0054[0.942]66

Table 10 Value relevance of positive and negative changes in components (continued)

Δ OP

DN Δ OPΔ FIN

DN’ Δ FIN

Δ EXTDN” Δ EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Metal5.1428(3.717)[0.000]- 2.7436(- 0.933)[0.352]1.3601(0.340)[0.734]

1.6465(0.303)[0.762]

3.1170(1.717)[0.087]- 2.3916(- 0.944)[0.346]

0.37951.5103[0.221]0.8952[0.345]0.7319[0.393]0.5908[0.443]0.1588[0.691]

Machinery

5.2003(2.138)[0.034]- 5.2331(- 1.605)[0.110]- 3.8542(- 1.473)[0.142]

7.0271(1.904)[0.058]3.6698(1.347)[0.179]- 13.124(- 3.106)[0.002]0.47290.0003[0.987]13.490[0.000]3.7249[0.055]0.3409[0.560]16.279[0.000]Electronics

10.469(2.100)[0.037]- 8.9160(- 1.779)[0.077]1.1937(0.356)[0.722]5.2919(0.724)[0.470]- 1.7639(- 0.752)[0.453]4.7964(0.944)[0.346]

0.52630.4469[0.505]

4.1770[0.042]2.2969[0.131]

9.5423[0.002]0.9888[0.321]

Automobile

2.5523(1.389)[0.166]- 2.5135(- 0.605)[0.546]- 1.5082(- 1.443)[0.150]3.0627(1.558)[0.121]1.8907(1.236)[0.218]- 4.3153(- 1.281)[0.201]0.44110.0010[0.975]6.5215[0.011]2.7663[0.098]0.1290[0.720]2.6792[0.103]

Trans.
Vehicle15.092(3.176)[0.002]- 9.7406(- 1.527)[0.131]

8.5829(1.557)[0.124]8.8669(1.237)[0.220]1.0857(0.297)[0.767]5.9504(0.858)[0.394]0.57900.6703[0.416]

0.5581[0.458]7.2217[0.009]3.8434[0.054]1.0693[0.305]

Precision M.

3.2991(1.677)[0.096]

0.3436(0.115)[0.909]- 1.5757(- 0.376)[0.708]0.3855(0.053)[0.958]- 0.3274(- 0.177)[0.860]- 0.6277(- 0.243)[0.809]0.40442.5931[0.110]0.6018[0.439]0.0493[0.825]1.1341[0.289]0.1630[0.687]

Shipbuilding

2.7988(1.401)[0.170]- 2.3348(- 0.943)[0.352]0.4353(0.301)[0.766]- 3.0079(- 0.703)[0.486]- 1.8954(- 1.274)[0.211]

3.8171(1.919)[0.063]0.47510.1625[0.689]0.7250[0.400]0.3795[0.542]2.9245[0.096]4.0185[0.053]Misc.

4.4889(1.742)[0.084]2.1567(0.555)[0.580]1.6417(0.711)[0.478]0.8502(0.368)[0.714]

0.9919(0.674)[0.502]- 1.8651(- 0.659)[0.511]

0.5491

10.534[0.002]0.8678[0.353]

1.2132[0.273]

1.5437[0.216]

0.2723[0.603]

4.8474(5.660)[0.000]- 4.5139(- 4.406)[0.000]0.0661(0.206)[0.837]0.7767(1.229)[0.219]- 0.2774(- 1.203)[0.229]- 0.1331(- 0.337)[0.736]

0.3714

1.2360[0.266]

102.68[0.000]4.1262[0.042]133.53[0.000]2.8609[0.091]

All

67

Table 10 Value relevance of positive and negative changes in components (continued)
Panel C: Period III (1993 – 2000)
IndustryΔ OP

DN Δ OPΔ FIN

DN’ Δ FIN

Δ EXTDN” Δ EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Fishery- 2.8893(- 1.491)[0.144]6.7089(1.602)[0.117]- 3.9022(- 1.126)[0.267]3.9771(0.882)[0.383]- 0.5198(- 1.217)[0.231]0.2357(0.336)[0.739]0.34002.3534[0.133]0.0382[0.846]0.0008[0.978]0.7231[0.400]0.0824[0.776]

Mining- 2.4476(- 1.146)[0.257]3.8571(1.109)[0.273]- 2.8747(- 1.642)[0.107]

10.970(2.611)[0.012]2.2596(2.280)[0.027]- 4.5765(- 2.840)[0.007]0.58970.2517[0.618]0.0236[0.878]9.6913[0.003]3.0754[0.086]43.270[0.000]Food- 0.0654(- 0.091)[0.927]3.2553(2.503)[0.013]

1.0211(1.339)[0.182]- 1.8506(- 1.347)[0.179]0.4657(9.229)[0.000]0.5149(2.249)[0.025]0.37069.9544[0.002]0.4577[0.499]0.4281[0.514]0.5540[0.457]6.9658[0.009]Fiber &
Textile0.5792(1.740)[0.083]1.4246(2.090)[0.037]0.5673(2.056)[0.041]- 0.1462(- 0.324)[0.746]0.1262(4.632)[0.000]0.1054(1.119)[0.264]0.432312.029[0.001]0.0004[0.985]0.9745[0.324]

1.9230[0.166]3.6064[0.058]Paper &
Pulp

1.3883(2.387)[0.018]- 0.9005(- 1.159)[0.248]0.2050(0.224)[0.823]- 1.1824(- 0.612)[0.542]0.0135(0.582)[0.561]0.2031(2.484)[0.014]

0.46850.9365[0.335]0.6959[0.405]0.3874[0.535]5.5467[0.020]3.0463[0.083]Chemical

2.6789(2.808)[0.005]0.7051(0.523)[0.602]5.3752(2.824)[0.005]- 7.4037(- 1.927)[0.055]- 0.8326(- 3.702)[0.000]1.5868(3.301)[0.001]0.377614.731[0.000]1.8423[0.176]

0.9811[0.323]21.959[0.000]3.8444[0.0518]

Pharma.

6.5326(2.496)[0.013]- 2.9152(- 0.788)[0.432]13.445(1.358)[0.176]- 13.350(- 1.079)[0.282]- 0.6661(- 2.714)[0.007]1.1063(2.351)[0.020]0.34893.9616[0.048]2.8706[0.092]0.0005[0.982]23.373[0.000]2.3806[0.124]

Rubber

0.0275(0.045)[0.964]0.1541(0.081)[0.935]1.0234(0.607)[0.545]- 1.8887(- 0.652)[0.516]

0.5997(2.181)[0.031]- 0.3129(- 0.932)[0.353]0.32460.0351[0.852]0.2537[0.616]

0.1980[0.657]

0.3320[0.566]1.4267[0.235]

Ceramics &Glass

1.3475(1.701)[0.090]0.7752(0.780)[0.436]

0.6399(0.414)[0.679]- 1.4294(- 0.645)[0.520]- 1.2836(- 2.857)[0.005]3.6605(3.745)[0.000]0.407711.961[0.001]0.1436[0.705]0.3821[0.537]7.2372[0.008]12.814[0.000]Steel

1.8798(2.983)[0.003]- 1.2859(- 1.611)[0.108]- 0.1399(- 0.306)[0.760]0.1201(0.128)[0.898]- 0.1729(- 0.773)[0.440]0.4175(1.523)[0.129]0.3354

1.6713[0.197]5.0022[0.026]0.0003[0.987]

11.778[0.001]1.1356[0.287]68

Table 10 Value relevance of positive and negative changes in components (continued)

Δ OP

DN Δ OPΔ FIN

DN’ Δ FIN

Δ EXTDN” Δ EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Metal0.4552(0.712)[0.477]

1.5798(1.794)[0.074]- 0.2665(- 0.192)[0.848]2.2847(1.008)[0.314]- 0.2542(- 1.035)[0.302]0.9275(2.249)[0.025]0.3255

12.570[0.000]0.2697[0.604]

1.5544[0.213]0.8710[0.351]8.8955[0.003]

Machinery

0.0577(0.188)[0.851]2.2476(3.596)[0.000]- 2.8160(- 2.470)[0.014]3.5813(1.861)[0.064]0.5444(2.368)[0.018]- 0.3475(- 0.971)[0.332]0.413122.823[0.000]3.7080[0.055]0.1953[0.659]0.9094[0.341]1.0266[0.312]

Electronics

3.6187(2.956)[0.003]- 1.5229(- 0.803)[0.423]- 3.9389(- 1.131)[0.259]3.5648(0.695)[0.487]- 0.8147(- 0.507)[0.613]

1.6652(0.857)[0.392]0.24385.2338[0.023]

7.1920[0.008]0.0212[0.884]7.6909[0.006]0.7121[0.399]Automobile

1.8476(2.082)[0.038]- 1.3293(- 0.989)[0.324]- 1.0316(- 0.773)[0.440]3.9963(1.763)[0.079]- 3.1938(- 2.263)[0.024]4.3558(2.526)[0.012]0.14640.5168[0.473]2.4757[0.117]2.4965[0.115]10.753[0.001]

11.554[0.001]

Trans.
Vehicle0.6443(2.337)[0.021]1.0381(1.924)[0.057]4.1005(2.145)[0.034]- 4.9672(- 1.837)[0.069]0.0319(0.101)[0.920]0.7705(1.437)[0.154]

0.6388

11.166[0.001]

4.6175[0.034]0.2890[0.592]

1.2491[0.266]4.0309[0.047]

Precision M.

5.0417(2.709)[0.007]- 2.8153(- 1.265)[0.207]3.3343(1.662)[0.098]- 4.8967(- 1.588)[0.114]- 1.8864(- 2.300)[0.023]3.8494(2.709)[0.007]0.30806.0604[0.015]0.4704[0.494]

0.5283[0.468]27.797[0.000]12.528[0.001]

Shipbuilding

1.4183(2.793)[0.008]- 0.0011(- 0.001)[0.999]3.6736(3.140)[0.003]- 3.9459(- 1.677)[0.101]

1.7212(1.232)[0.225]- 1.8435(- 1.177)[0.246]0.70512.8871[0.097]1.8794[0.178]0.0120[0.913]0.0358[0.851]0.0362[0.850]Misc.

- 0.0847(- 0.296)[0.768]1.6245(2.956)[0.003]0.9869(1.006)[0.315]3.9179(1.182)[0.238]0.8324(1.242)[0.215]- 0.5835(- 0.839)[0.402]0.16394.6264[0.032]0.3152[0.575]1.4174[0.235]

1.2398[0.267]0.2673[0.606]

0.6060(2.317)[0.021]

1.1716(3.137)[0.002]0.2744(0.856)[0.392]0.2554(0.493)[0.622]0.0362(1.743)[0.081]0.2060(1.552)[0.131]0.2616117.45[0.000]0.9248[0.336]2.0867[0.149]19.661[0.000]12.764[0.000]All

69

Table 10 Value relevance of positive and negative changes in components (continued)
Panel D: Full (1979 – 2000)
IndustryΔ OP

DN Δ OPΔ FIN

DN’ Δ FIN

Δ EXTDN” Δ EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Fishery

0.4055(0.403)[0.689]- 1.1888(- 0.395)[0.694]- 7.3835(- 1.730)[0.089]7.7253(1.518)[0.134]- 0.1711(- 0.457)[0.649]- 0.5780(- 0.826)[0.412]0.36050.1376[0.712]

1.7238[0.194]0.0107[0.918]0.0444[0.834]0.3407[0.562]Mining- 1.4517(- 0.643)[0.521]1.0140(0.371)[0.711]- 3.1900(- 1.249)[0.214]4.7831(1.236)[0.219]0.8065(0.670)[0.504]- 2.0650(- 1.133)[0.259]0.45550.1239[0.725]0.7402[0.391]0.7362[0.393]1.9605[0.164]16.737[0.000]Food

0.7576(1.345)[0.179]1.4418(1.545)[0.123]1.6901(1.195)[0.233]- 2.4129(- 1.357)[0.175]0.4348(6.434)[0.000]0.3606(1.794)[0.073]0.34948.3739[0.004]0.5005[0.480]0.4832[0.487]0.2390[0.625]3.7570[0.053]Fiber &
Textile0.9898(6.480)[0.000]0.7151(1.577)[0.115]0.8084(1.264)[0.207]- 0.2043(- 0.253)[0.801]0.1417(3.350)[0.001]

0.0225(0.103)[0.918]0.399610.933[0.001]0.0727[0.788]1.0988[0.295]11.048[0.001]

1.1663[0.281]

Paper &
Pulp

0.2762(1.141)[0.255]0.2720(0.781)[0.436]0.4926(0.783)[0.435]- 1.0131(- 0.771)[0.441]0.0337(1.916)[0.056]- 0.0507(- 0.674)[0.501]0.42552.5302[0.113]0.0438[0.834]0.1227[0.726]0.7055[0.402]0.0308[0.861]

Chemical

2.4527(5.244)[0.000]- 0.5687(- 0.810)[0.418]4.8211(4.125)[0.000]- 6.0082(- 3.032)[0.003]- 0.5839(- 2.853)[0.004]1.0443(2.930)[0.003]0.465715.053[0.000]4.5778[0.033]1.0300[0.310]40.402[0.000]2.1366[0.144]

Pharma.

3.7640(2.424)[0.016]- 0.3383(- 0.155)[0.877]5.8045(0.773)[0.440]- 6.1672(- 0.628)[0.530]- 0.5551(- 3.165)[0.002]0.9785(2.305)[0.022]0.31006.5428[0.011]0.3361[0.562]0.0091[0.924]12.871[0.000]1.7370[0.188]Rubber

0.8076(2.224)[0.027]- 0.7238(- 1.035)[0.302]

0.2372(0.199)[0.843]0.7347(0.433)[0.665]0.4408(2.282)[0.023]- 0.0776(- 0.318)[0.751]0.36740.0153[0.902]

0.0986[0.754]0.4382[0.509]0.2323[0.630]1.4554[0.229]Ceramics &Glass

2.9636(3.973)[0.000]- 1.2109(- 1.270)[0.205]4.3010(3.158)[0.002]- 3.7060(- 1.972)[0.049]- 1.1570(- 2.911)[0.004]2.5059(2.967)[0.003]0.46929.8982[0.002]

1.4295[0.232]0.3544[0.552]24.546[0.000]6.3445[0.012]Steel

2.0775(4.292)[0.000]- 1.5078(- 2.333)[0.020]1.6772(2.241)[0.025]1.9897(1.274)[0.203]0.3552(1.051)[0.293]- 0.3463(- 0.721)[0.471]0.47642.5470[0.111]0.2731[0.601]

16.182[0.000]17.804[0.000]0.0014[0.971]70

Table 10 Value relevance of positive and negative changes in components (continued)

Δ OP

DN Δ OPΔ FIN

DN’ Δ FIN

Δ EXTDN” Δ EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Metal2.6573(4.900)[0.000]- 1.5084(- 1.971)[0.049]1.3873(1.198)[0.231]- 0.9640(- 0.556)[0.578]- 0.5910(- 2.377)[0.018]0.5028(0.995)[0.320]0.39607.7136[0.006]1.6540[0.199]0.2815[0.596]41.657[0.000]0.1419[0.707]

Machinery

1.4751(1.569)[0.117]0.8945(0.682)[0.495]1.8138(2.006)[0.045]- 1.6561(- 1.794)[0.073]1.0342(2.406)[0.016]- 1.0609(- 1.969)[0.049]0.381835.141[0.000]0.2112[0.646]

0.0683[0.794]0.9358[0.334]0.0126[0.911]

Electronics

4.0777(4.300)[0.000]- 1.7461(- 1.117)[0.264]- 1.6229(- 0.909)[0.364]2.0791(0.731)[0.465]- 0.1874(- 0.109)[0.913]0.1738(0.081)[0.935]0.381612.766[0.000]8.6026[0.003]0.0812[0.776]

14.583[0.000]0.0003[0.986]

Automobile

1.5461(2.586)[0.010]- 0.5749(- 0.661)[0.509]1.1658(1.894)[0.059]- 1.0800(- 1.447)[0.148]- 2.1828(- 2.220)[0.027]3.0379(2.511)[0.012]0.26653.7070[0.055]0.6866[0.408]0.0237[0.878]16.286[0.000]8.6585[0.003]

Trans.
Vehicle1.2449(2.269)[0.024]0.5593(0.713)[0.477]3.6515(3.583)[0.000]- 3.5664(- 1.524)[0.129]0.0264(0.066)[0.948]0.2065(0.385)[0.701]0.54657.6596[0.006]2.9870[0.085]0.0031[0.956]2.5861[0.109]0.2121[0.646]

Precision M.

6.8440(5.614)[0.000]- 4.8402(- 3.119)[0.002]2.8617(1.816)[0.070]- 3.8789(- 1.626)[0.105]- 1.7424(- 2.756)[0.006]

3.5750(3.028)[0.003]0.4532

7.1533[0.008]3.9906[0.046]

0.3584[0.550]67.675[0.000]12.678[0.000]

Shipbuilding

0.0658(0.465)[0.643]0.2636(1.059)[0.292]0.1048(0.135)[0.893]- 1.4198(- 0.999)[0.320]- 0.1969(- 0.949)[0.344]- 0.0990(- 0.161)[0.872]

0.52753.7631[0.055]0.0018[0.967]2.0102[0.159]0.6511[0.421]1.2634[0.263]Misc.

0.1631(0.534)[0.594]1.4649(2.529)[0.012]0.7751(0.883)[0.378]- 1.0928(- 0.667)[0.505]0.2647(0.562)[0.574]- 0.1060(- 0.205)[0.838]0.22809.4499[0.002]0.2075[0.649]0.0328[0.856]

0.0315[0.859]0.1850[0.667]1.1374(4.116)[0.000]- 0.3224(- 0.869)[0.385]0.4434(1.423)[0.155]- 0.4173(- 0.875)[0.382]- 0.0088(- 0.172)[0.863]- 0.0505(- 0.429)[0.668]0.294384.539[0.000]11.288[0.001]0.0129[0.909]191.46[0.000]1.0569[0.304]

All

Earnings components changes with sign model (M15): ΔPit = α + β1 ΔOPit + β 2 DN ΔOPit + β 3 ΔFIN it + β 4 D′N ΔFIN it + β 5 ΔEXTit + β 6 D′N′ ΔEXTit +∑ γ D + u . DN = dummy variable, 1 for decreased components
j

j

it

and 0 for others. Dj = year dummy. Each cell on the left-hand side shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix (White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed). The values on
the right-hand side are F-value and [p-value]. * The results in period I of Fishery industry must be carefully interpreted because the degree of freedom is very small.

71

Table 11 Value relevance of increased and decreased components
Panel A: Period I (1979 – 1985)
Industry

OP

DN OP

FIN

DN’ FINEXT

DN” EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Fishery*

9.3278(2.750)[0.222]

1.1295(1.635)[0.350]7.4829(2.485)[0.244]- 0.3413(- 0.758)[0.587]

10.786(2.332)[0.258]- 1.3243(- 1.742)[0.332]

0.67340.7338[0.549]0.5364[0.598]0.6078[0.578]0.0992[0.806]0.5343[0.598]Mining- 2.7190(- 1.892)[0.069]0.9714(1.241)[0.225]- 1.3110(- 1.060)[0.298]0.2039(0.154)[0.878]1.5930(0.447)[0.658]- 3.8539(- 0.965)[0.343]0.33320.6140[0.440]0.4996[0.485]0.1377[0.713]0.8230[0.372]0.8571[0.362]

Food

0.2478(0.418)[0.677]- 0.6830(- 2.873)[0.005]- 0.3782(- 0.461)[0.646]0.7773(1.050)[0.296]- 0.2254(- 0.204)[0.839]- 0.3568(- 0.632)[0.529]0.34870.3723[0.543]0.6842[0.410]0.1804[0.672]0.3018[0.584]0.2399[0.625]Fiber &
Textile2.1712(6.757)[0.000]- 0.9173(- 2.382)[0.019]0.7663(1.269)[0.208]0.4737(0.752)[0.454]

1.0078(3.209)[0.002]- 0.6986(- 0.837)[0.405]0.41534.6738[0.033]3.8577[0.053]2.6286[0.108]3.3510[0.070]0.0635[0.802]Paper &
Pulp

0.7189(3.824)[0.000]- 0.2086(- 1.292)[0.201]- 0.1216(- 0.458)[0.649]1.8376(1.565)[0.122]0.0762(0.858)[0.394]- 0.3283(- 2.532)[0.014]0.51375.7221[0.020]8.8628[0.004]1.6207[0.207]9.0801[0.004]4.3614[0.041]

Chemical

2.0122(4.667)[0.000]- 0.6450(- 2.503)[0.013]0.5149(0.981)[0.328]0.2526(0.801)[0.424]

1.6575(2.306)[0.022]- 1.3080(- 1.775)[0.078]0.54466.0057[0.015]23.762[0.000]2.9327[0.088]0.4221[0.517]0.3024[0.583]

Pharma.

0.1875(0.064)[0.949]0.0860(0.140)[0.889]- 1.6360(- 0.465)[0.643]- 2.1635(- 0.505)[0.615]- 1.3307(- 0.367)[0.715]- 0.8402(- 0.659)[0.512]0.18030.0091[0.924]0.3951[0.531]1.1522[0.286]0.4770[0.492]0.2328[0.631]

Rubber

1.1872(3.736)[0.000]0.0772(0.277)[0.783]0.6581(1.791)[0.080]- 0.2927(- 0.880)[0.383]1.4101(3.305)[0.002]- 0.5821(- 0.793)[0.432]0.4766

7.8680[0.007]3.8719[0.055]1.3604[0.249]0.3501[0.557]0.7967[0.377]

Ceramics &Glass

3.6962(2.988)[0.003]- 1.2418(- 3.326)[0.001]1.9909(1.459)[0.147]0.9523(1.310)[0.193]2.5156(1.097)[0.275]- 0.1112(- 0.098)[0.922]0.44374.4666[0.037]7.4232[0.007]9.0620[0.003]0.7409[0.391]2.3935[0.125]Steel

0.6697(3.256)[0.001]- 0.3767(- 1.616)[0.108]- 1.2702(- 3.514)[0.001]1.6058(3.746)[0.000]0.0964(0.217)[0.828]- 1.2847(- 1.752)[0.081]0.43820.7056[0.402]22.965[0.000]0.5974[0.440]1.5982[0.208]3.2607[0.072]72

Table 11 Value relevance of increased and decreased components (continued)
OP

DN OP

FIN

DN’ FINEXT

DN” EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Metal1.7634(2.709)[0.007]- 1.1493(- 2.109)[0.036]- 1.3752(- 1.688)[0.093]0.1011(0.123)[0.902]- 0.3901(- 0.664)[0.507]0.6104(0.575)[0.566]

0.35710.9112[0.341]39.165[0.000]4.7546[0.031]

12.160[0.001]

0.0548[0.815]

Machinery

2.6064(3.127)[0.002]- 1.1868(- 2.367)[0.019]1.4370(2.024)[0.044]- 0.4413(- 0.532)[0.596]2.3314(2.987)[0.003]- 0.8993(- 1.227)[0.221]0.29325.1423[0.024]2.0039[0.159]2.0093[0.158]0.1138[0.736]9.4132[0.002]

Electronics

2.8680(2.396)[0.018]- 0.8342(- 1.651)[0.100]4.1051(2.407)[0.017]- 1.9244(- 1.857)[0.065]4.5099(1.361)[0.175]- 3.2091(- 2.063)[0.040]0.46804.3747[0.038]1.5961[0.208]2.7266[0.100]2.1629[0.143]0.5221[0.471]

Automobile

2.5403(1.960)[0.052]- 0.6647(- 2.018)[0.045]0.9251(0.743)[0.459]- 1.7919(- 0.906)[0.366]1.7279(0.840)[0.402]- 0.8481(- 1.613)[0.109]0.39153.2103[0.075]4.8208[0.029]0.6744[0.413]0.6501[0.421]0.3072[0.580]Trans.
Vehicle2.5249(4.984)[0.000]- 1.0831(- 3.511)[0.001]

1.7977(1.751)[0.085]0.0590(0.074)[0.942]3.9012(3.736)[0.000]- 3.9985(- 3.337)[0.002]0.38501.5687[0.216]

0.6675[0.417]2.4586[0.123]0.8368[0.364]0.0094[0.923]

Precision M.

3.9618(6.198)[0.000]- 0.6365(- 0.806)[0.422]

0.7923(0.432)[0.666]- 0.6736(- 0.228)[0.820]1.8673(1.022)[0.309]- 2.5408(- 1.595)[0.114]0.5352

6.4296[0.013]4.2489[0.042]0.0032[0.955]0.9723[0.326]0.2063[0.651]

Shipbuilding

0.3489(2.550)[0.015]- 0.4997(- 2.731)[0.010]- 0.1874(- 0.491)[0.626]0.2308(0.743)[0.462]- 0.2504(- 1.118)[0.271]- 0.5186(- 1.559)[0.128]0.32571.6080[0.213]1.9205[0.174]0.0139[0.907]5.7222[0.022]

7.5812[0.009]Misc.

1.8376(2.918)[0.005]0.2116(0.412)[0.682]

1.6271(2.478)[0.016]0.1748(0.284)[0.778]1.7136(4.555)[0.000]- 2.0057(- 1.705)[0.094]0.41385.7304[0.020]0.5718[0.453]

6.1980[0.016]0.0309[0.861]0.0292[0.865]1.0819(7.281)[0.000]- 0.9731(- 6.987)[0.000]- 0.4920(- 2.356)[0.019]0.7191(3.316)[0.001]

0.3623(2.240)[0.025]- 0.6531(- 2.818)[0.005]0.2894

1.5568[0.212]120.33[0.000]2.7444[0.098]28.898[0.000]5.8564[0.016]

All

73

Table 11 Value relevance of increased and decreased components (continued)
Panel B: Period II (1986 – 1992)
Industry

OP

DN OP

FIN

DN’ FINEXT

DN” EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Fishery

4.0183(1.474)[0.171]- 9.6792(- 0.654)[0.528]- 0.2670(- 0.076)[0.941]

12.244(1.591)[0.143]0.6269(0.190)[0.853]

7.5721(0.662)[0.523]0.12580.1361[0.720]0.0533[0.822]

0.5265[0.485]0.0408[0.844]0.2844[0.605]Mining4.2619(1.939)[0.061]- 3.3641(- 2.597)[0.014]0.1716(0.114)[0.910]1.8386(0.840)[0.407]- 2.7546(- 0.587)[0.561]3.6421(0.759)[0.453]0.62300.1936[0.663]

2.9960[0.092]

1.0060[0.323]2.4750[0.125]0.2476[0.622]Food

4.6559(1.513)[0.132]- 2.9729(- 1.667)[0.098]9.4828(3.109)[0.002]- 11.656(- 3.108)[0.002]

1.6919(0.748)[0.456]1.0164(0.439)[0.661]0.33790.8832[0.349]3.0796[0.081]0.7214[0.397]2.4766[0.118]0.9940[0.320]Fiber &
Textile2.6255(1.890)[0.061]- 3.7218(- 3.074)[0.002]2.9997(1.436)[0.153]

1.2089(0.465)[0.643]0.0276(0.197)[0.844]2.4832(1.971)[0.051]0.26880.8825[0.349]0.0236[0.878]2.4290[0.121]

3.3905[0.067]3.0251[0.084]Paper &
Pulp

- 0.6294(- 0.711)[0.479]0.5524(0.611)[0.543]0.5934(0.295)[0.769]- 2.8951(- 0.865)[0.389]- 0.1688(- 0.635)[0.527]- 0.0204(- 0.009)[0.993]0.35680.0086[0.926]

0.3265[0.569]0.1134[0.737]0.1063[0.745]0.0047[0.945]Chemical

1.6965(1.800)[0.073]0.6096(0.935)[0.351]

1.7333(1.267)[0.206]- 0.2820(- 0.281)[0.779]0.0321(0.022)[0.983]- 1.8385(- 1.261)[0.209]0.48944.1221[0.044]0.0014[0.970]1.3823[0.241]1.6570[0.199]1.2320[0.268]

Pharma.

5.9834(2.932)[0.004]- 2.0561(- 2.104)[0.038]5.5065(2.028)[0.045]

3.2348(1.040)[0.300]2.7528(0.931)[0.354]- 0.7670(- 0.547)[0.586]

0.50332.6142[0.109]0.0409[0.840]7.6455[0.007]2.7689[0.099]0.3114[0.578]Rubber

- 0.1778(- 0.085)[0.932]- 1.2148(- 0.571)[0.570]- 0.9312(- 0.240)[0.811]3.0065(0.521)[0.604]0.1352(0.125)[0.901]- 0.4410(- 0.210)[0.835]0.2206

0.3695[0.546]0.0322[0.858]0.1919[0.663]0.0170[0.897]0.0055[0.941]

Ceramics &Glass

1.5629(1.171)[0.243]- 0.3106(- 0.432)[0.667]- 0.6285(- 0.382)[0.703]0.9656(0.652)[0.515]- 1.0705(- 1.101)[0.272]- 0.9508(- 0.459)[0.647]0.39040.4925[0.484]1.6048[0.207]0.0193[0.890]2.0887[0.150]0.5539[0.458]Steel

3.3240(3.260)[0.001]- 0.7877(- 1.264)[0.208]1.7744(1.592)[0.113]- 1.4469(- 0.757)[0.450]2.1471(2.024)[0.044]- 1.8942(- 0.913)[0.362]0.44403.3077[0.070]1.3765[0.242]0.0252[0.874]

0.6349[0.426]0.0088[0.925]74

Table 11 Value relevance of increased and decreased components (continued)
OP

DN OP

FIN

DN’ FINEXT

DN” EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Metal6.4090(5.615)[0.000]- 0.8443(- 1.185)[0.237]3.6328(3.105)[0.002]- 0.3836(- 0.221)[0.826]

4.1974(2.143)[0.033]- 0.6568(- 0.477)[0.634]0.486718.303[0.000]5.9219[0.016]

4.5894[0.033]2.0227[0.156]4.9708[0.027]

Machinery

1.4529(0.922)[0.357]- 1.8074(- 1.611)[0.108]- 3.6380(- 1.942)[0.053]- 5.5278(- 1.429)[0.154]0.9363(0.539)[0.590]- 6.2076(- 2.915)[0.004]0.41500.1409[0.708]20.028[0.000]10.034[0.002]0.2084[0.648]5.1598[0.024]

Electronics

3.9963(0.728)[0.468]- 1.2207(- 0.958)[0.339]3.0744(0.555)[0.579]- 0.6663(- 0.296)[0.768]7.1726(0.775)[0.439]- 3.7864(- 1.668)[0.097]0.4634

1.4134[0.236]0.2537[0.615]0.7545[0.386]

1.7161[0.192]0.8957[0.345]

Automobile

2.4109(2.660)[0.008]- 0.8167(- 0.909)[0.364]

1.3268(1.195)[0.233]- 0.5491(- 0.376)[0.707]- 0.9820(- 1.126)[0.261]

0.5499(0.478)[0.633]0.45942.8944[0.090]0.7972[0.373]

1.1172[0.292]9.8655[0.002]0.1328[0.716]

Trans.
Vehicle5.1536(1.746)[0.085]- 3.0429(- 2.339)[0.022]

3.6980(1.280)[0.205]- 5.0753(- 1.731)[0.088]3.3044(0.767)[0.446]- 5.2013(- 1.796)[0.077]0.5736

0.3379[0.563]0.4267[0.516]0.0907[0.764]0.2308[0.632]0.0990[0.754]

Precision M.

1.8260(1.622)[0.107]0.5946(0.375)[0.708]- 5.5698(- 1.415)[0.160]5.5193(1.354)[0.178]- 0.9947(- 0.574)[0.567]- 2.3177(- 1.260)[0.210]0.45302.5048[0.116]5.7252[0.018]0.0003[0.986]2.2017[0.140]2.2248[0.138]

Shipbuilding

0.5773(1.165)[0.252]

1.8682(2.450)[0.019]1.9192(1.137)[0.263]- 0.4016(- 0.203)[0.840]3.4352(1.951)[0.059]- 2.1740(- 1.195)[0.240]0.41773.3787[0.074]0.6448[0.427]0.5733[0.454]

1.7712[0.192]

1.5362[0.223]Misc.

3.3489(2.727)[0.007]- 1.3376(- 1.824)[0.071]4.0714(3.168)[0.002]- 1.8364(- 2.164)[0.032]

2.1986(1.678)[0.096]- 3.5663(- 2.127)[0.035]0.57564.5844[0.034]0.5624[0.455]

3.0978[0.081]0.9047[0.343]0.7456[0.390]2.5936(7.875)[0.000]- 1.5953(- 5.333)[0.000]0.8640(1.986)[0.047]- 0.1687(- 0.327)[0.744]

0.5896(1.803)[0.072]- 0.9215(- 1.749)[0.080]0.354417.611[0.000]22.774[0.000]3.8966[0.048]42.964[0.000]0.8543[0.355]

All

75

Table 11 Value relevance of increased and decreased components (continued)
Panel C: Period III (1993 – 2000)
Industry

OP

DN OP

FIN

DN’ FINEXT

DN” EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Fishery

0.4386(0.934)[0.356]

0.3482(0.284)[0.778]- 0.1853(- 0.168)[0.867]0.0429(0.027)[0.978]0.5291(0.919)[0.364]- 0.3994(- 0.905)[0.371]0.28910.1941[0.662]0.0768[0.783]0.0023[0.962]0.0038[0.951]0.0073[0.932]Mining1.3940(1.266)[0.211]2.1329(1.126)[0.266]3.2002(1.504)[0.139]- 0.7719(- 0.356)[0.724]4.3080(1.950)[0.057]- 6.6296(- 2.453)[0.018]0.54864.5331[0.038]0.9983[0.323]4.7007[0.035]1.9722[0.166]36.801[0.000]Food

2.3395(5.323)[0.000]0.1299(0.135)[0.893]1.4416(1.721)[0.086]- 1.2376(- 1.098)[0.273]- 0.2368(- 0.340)[0.735]1.2449(1.812)[0.071]0.414016.812[0.000]0.7308[0.393]0.0434[0.835]8.2835[0.004]8.4829[0.004]

Fiber &
Textile0.6538(2.169)[0.031]0.1787(0.542)[0.588]0.3973(1.199)[0.231]0.2907(0.653)[0.515]0.2141(1.214)[0.226]0.1808(0.820)[0.413]0.429110.709[0.001]0.6481[0.421]1.5197[0.219]2.7548[0.098]8.6738[0.003]Paper &
Pulp

1.5371(4.019)[0.000]- 0.4517(- 0.844)[0.400]- 0.2095(- 0.395)[0.693]- 2.0393(- 1.769)[0.079]0.1710(10.07)[0.000]- 0.1846(- 2.544)[0.012]

0.53318.5968[0.004]9.8685[0.002]2.2852[0.133]19.612[0.000]0.0137[0.907]

Chemical

2.6046(5.637)[0.000]- 0.8093(- 1.238)[0.217]- 0.0272(- 0.040)[0.968]- 0.6047(- 0.599)[0.550]0.1121(0.245)[0.806]0.3148(0.540)[0.590]0.3832

11.275[0.001]

7.6927[0.006]0.6453[0.422]20.968[0.000]1.1247[0.290]

Pharma.

1.9123(2.636)[0.009]- 0.5699(- 1.062)[0.289]4.9072(1.244)[0.215]- 4.7528(- 0.984)[0.326]1.1254(0.817)[0.415]- 0.8768(- 0.706)[0.481]0.28182.1640[0.143]

1.6331[0.203]0.0048[0.945]0.7051[0.402]0.7790[0.378]Rubber

1.0361(2.055)[0.042]- 1.6782(- 2.250)[0.027]0.9323(1.121)[0.265]- 0.6162(- 0.570)[0.570]0.9294(1.797)[0.075]- 0.5291(- 0.983)[0.328]0.37081.2399[0.268]0.0086[0.926]0.0889[0.766]0.0322[0.858]3.0153[0.085]

Ceramics &Glass

2.5037(5.166)[0.000]- 1.6508(- 3.071)[0.002]

1.1848(1.353)[0.177]- 1.2090(- 0.869)[0.386]

1.3913(1.349)[0.179]0.0843(0.081)[0.935]0.38542.7376[0.099]1.7019[0.193]0.0004[0.985]1.5506[0.214]11.342[0.001]Steel

0.7532(2.401)[0.017]- 0.5790(- 1.545)[0.123]0.0052(0.010)[0.992]- 0.6814(- 0.964)[0.336]- 0.9866(- 1.917)[0.056]0.9145(1.780)[0.076]0.32090.3462[0.557]1.5741[0.210]0.8687[0.352]22.169[0.000]0.0979[0.755]76

Table 11 Value relevance of increased and decreased components (continued)
OP

DN OP

FIN

DN’ FINEXT

DN” EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Metal0.8856(2.544)[0.011]- 0.9305(- 2.312)[0.021]1.3863(1.898)[0.059]- 1.1695(- 1.254)[0.211]0.7848(0.855)[0.393]- 0.0806(- 0.103)[0.918]0.31100.0172[0.896]

0.4225[0.516]

0.0682[0.794]0.0181[0.893]

12.484[0.000]Machinery

1.4640(3.365)[0.001]- 1.3379(- 3.041)[0.003]0.4179(0.522)[0.602]1.4016(1.221)[0.223]

1.1222(1.923)[0.055]- 1.0653(- 1.909)[0.057]0.41430.1782[0.673]1.5626[0.212]4.0210[0.046]0.3214[0.571]0.1147[0.735]

Electronics

4.1534(6.328)[0.000]- 3.1140(- 3.704)[0.000]- 0.2596(- 0.228)[0.820]6.4708(1.485)[0.138]2.6000(1.445)[0.149]- 2.5233(- 1.246)[0.214]0.2584

1.5791[0.210]6.2928[0.013]9.6774[0.002]0.4411[0.507]0.0080[0.929]Automobile

2.4443(4.478)[0.000]- 1.7258(- 3.467)[0.001]0.7385(0.820)[0.413]

1.0337(0.777)[0.438]2.8928(2.692)[0.007]- 2.1780(- 2.646)[0.009]0.1696

1.8575[0.174]3.0431[0.082]2.1800[0.141]0.2794[0.597]4.8939[0.028]Trans.
Vehicle1.8960(3.838)[0.000]- 1.6967(- 3.339)[0.001]1.2103(1.569)[0.120]- 0.3551(- 0.230)[0.818]0.0091(0.016)[0.987]0.4761(0.625)[0.533]0.60940.3527[0.554]

0.4667[0.496]0.4500[0.504]5.9682[0.016]

0.8978[0.346]

Precision M.

3.6585(3.477)[0.001]- 2.1278(- 1.972)[0.050]4.4449(2.133)[0.034]- 5.7568(- 2.332)[0.021]

2.1919(3.145)[0.002]- 2.1690(- 2.956)[0.004]0.26543.4055[0.067]0.1152[0.735]0.5048[0.478]0.8746[0.351]0.0022[0.962]

Shipbuilding

1.6476(3.305)[0.002]- 0.6149(- 0.725)[0.472]0.7625(0.401)[0.691]- 1.2482(- 0.757)[0.453]

1.2370(0.579)[0.566]- 1.6240(- 0.757)[0.453]0.68902.1961[0.146]0.3205[0.574]0.1079[0.744]0.0451[0.833]0.4143[0.523]Misc.

1.6286(3.234)[0.001]- 0.5162(- 0.679)[0.498]0.8196(2.954)[0.003]

1.1426(1.592)[0.113]0.6305(1.176)[0.241]- 0.1373(- 0.251)[0.802]0.17883.2383[0.073]2.8720[0.091]1.3434[0.247]1.5612[0.213]

1.2484[0.265]1.4692(9.854)[0.000]- 0.9153(- 5.395)[0.000]0.5658(2.819)[0.005]0.3032(0.722)[0.470]0.2234(2.267)[0.023]- 0.0455(- 0.276)[0.783]0.266623.987[0.000]27.440[0.000]10.661[0.001]111.69[0.000]7.1218[0.008]

All

77

Table 11 Value relevance of increased and decreased components (continued)
Panel D: Full (1979 – 2000)
Industry

OP

DN OP

FIN

DN’ FINEXT

DN” EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Fishery

0.6723(1.759)[0.083]- 0.4646(- 0.432)[0.667]- 0.9548(- 0.880)[0.382]

1.4788(1.080)[0.284]0.6233(1.097)[0.277]- 0.5193(- 1.211)[0.231]0.34610.0111[0.916]0.5123[0.477]0.0778[0.781]0.0009[0.977]0.0041[0.949]Mining- 0.4595( - 0.602)[0.549]0.7046(0.850)[0.397]1.0880(1.083)[0.281]0.8125(0.832)[0.407]1.8914(1.410)[0.161]- 3.6552(- 2.163)[0.032]0.50130.0955[0.758]2.6678[0.105]4.0582[0.046]

2.1657[0.144]25.225[0.000]Food

1.9388(5.575)[0.000]- 0.7093(- 2.159)[0.031]

1.7611(2.688)[0.007]- 1.6965(- 1.950)[0.052]0.9362(1.838)[0.067]0.0877(0.182)[0.856]

0.3636

7.5792[0.006]

0.0587[0.809]0.0089[0.925]2.5556[0.110]7.1607[0.008]Fiber &
Textile1.6802(6.276)[0.000]- 0.9074(- 3.118)[0.002]

0.5333(1.433)[0.152]0.5749(1.189)[0.235]0.5102(2.186)[0.029]- 0.1075(- 0.391)[0.696]

0.41358.3816[0.004]13.177[0.000]6.5743[0.011]21.647[0.000]4.5287[0.034]Paper &
Pulp

0.7663(3.973)[0.000]- 0.3191(- 1.717)[0.087]- 0.1419(- 0.589)[0.556]- 0.2014(- 0.195)[0.845]0.1278(5.249)[0.000]- 0.2362(- 2.387)[0.018]0.44123.5064[0.062]6.0106[0.015]0.0576[0.810]7.3341[0.007]0.7815[0.377]

Chemical

2.0932(8.206)[0.000]- 0.4991(- 2.225)[0.026]

0.4068(1.199)[0.231]0.2140(0.723)[0.470]0.7017(1.624)[0.105]- 0.5200(- 1.075)[0.283]0.478223.786[0.000]38.447[0.000]4.4279[0.036]16.294[0.000]0.3255[0.568]

Pharma.

2.3073(4.341)[0.000]- 0.3233(- 0.822)[0.412]1.7778(0.902)[0.367]- 2.1838(- 0.783)[0.434]1.1803(1.352)[0.177]- 0.8385(- 1.045)[0.297]0.3063

10.553[0.001]0.1420[0.707]0.0888[0.766]2.4233[0.120]1.3639[0.243]

Rubber

0.8139(2.539)[0.012]- 0.4096(- 1.244)[0.215]0.2317(0.672)[0.502]- 0.0413(- 0.106)[0.916]0.8169(2.383)[0.018]- 0.3672(- 0.989)[0.324]0.37320.9308[0.336]2.7555[0.098]0.2456[0.621]0.0001[0.994]1.8557[0.174]

Ceramics &Glass

2.8084(6.522)[0.000]- 1.4343(- 5.028)[0.000]0.9828(1.832)[0.067]1.0654(1.779)[0.076]1.3649(1.844)[0.066]- 0.0446(- 0.066)[0.948]0.46108.9487[0.003]16.482[0.000]16.112[0.000]4.5931[0.033]7.6575[0.006]Steel

1.0020(5.348)[0.000]- 0.6378(- 2.771)[0.006]- 0.9761(- 3.185)[0.002]

1.4194(3.629)[0.000]- 0.3419(- 0.716)[0.474]- 0.0542(- 0.100)[0.920]0.44432.5320[0.112]37.018[0.000]1.8233[0.177]21.349[0.000]2.1690[0.141]78

Table 11 Value relevance of increased and decreased components (continued)
OP

DN OP

FIN

DN’ FINEXT

DN” EXT

Adj. R2

β1 = −β 2β1 = β 3

β 3 = −β 4β1 = β 5

β 5 = −β 6Metal1.9623(7.526)[0.000]- 1.2645(- 3.610)[0.000]- 0.5999(- 1.009)[0.313]- 0.1996(- 0.295)[0.768]0.0340(0.080)[0.936]0.4730(1.060)[0.290]0.39706.4859[0.011]54.924[0.000]5.5326[0.019]23.003[0.000]5.8912[0.015]

Machinery

2.0905(4.474)[0.000]- 1.5781(- 4.287)[0.000]0.3122(0.713)[0.476]0.2759(0.370)[0.711]1.9941(4.280)[0.000]- 1.6550(- 3.633)[0.000]0.37132.9862[0.084]12.613[0.000]1.1343[0.287]0.0422[0.837]2.8282[0.093]

Electronics

2.9218(6.375)[0.000]- 1.3053(- 2.684)[0.007]2.4020(3.293)[0.001]0.1340(0.123)[0.902]3.7457(2.451)[0.014]- 3.1510(- 2.408)[0.016]

0.366611.142[0.001]0.4178[0.518]10.218[0.001]0.8174[0.366]0.8659[0.352]

Automobile

2.1011(5.982)[0.000]- 0.8339(- 2.674)[0.008]0.9996(1.946)[0.052]- 0.3910(- 0.529)[0.597]1.8537(2.215)[0.027]- 1.1862(- 1.707)[0.088]0.3002

14.121[0.000]4.0546[0.044]

1.9712[0.161]0.2748[0.600]6.9648[0.008]Trans.
Vehicle2.2997(6.905)[0.000]- 1.7390(- 6.025)[0.000]1.2775(2.284)[0.023]- 0.0235(- 0.038)[0.970]1.1685(1.845)[0.066]- 1.4434(- 1.826)[0.069]0.57852.0939[0.149]2.8892[0.090]4.0503[0.045]2.2418[0.136]

0.2771[0.599]Precision M.

3.7615(7.587)[0.000]- 1.3698(- 2.690)[0.007]

1.1095(0.826)[0.409]- 1.3499(- 0.713)[0.476]

1.6313(2.175)[0.030]- 1.8288(- 2.450)[0.015]0.442516.313[0.000]5.9030[0.016]0.0457[0.831]4.7397[0.030]0.2230[0.637]

Shipbuilding

0.3227(2.150)[0.033]- 0.3829(- 2.293)[0.024]- 0.1813(- 0.359)[0.721]0.2277(0.487)[0.627]- 0.1546(- 0.557)[0.578]- 0.2858(- 0.771)[0.442]0.52930.1960[0.659]1.4485[0.231]0.0146[0.904]2.5422[0.113]2.4981[0.116]

Misc.

1.7711(6.107)[0.000]- 0.4923(- 1.204)[0.229]1.1242(3.944)[0.000]0.2299(0.619)[0.536]

0.9645(2.189)[0.029]- 0.6375(- 1.379)[0.169]0.25679.4529[0.002]5.2128[0.023]

5.1921[0.023]2.4725[0.117]0.8307[0.363]1.4048(11.84)[0.000]- 1.1115(- 9.517)[0.000]- 0.0323(- 0.214)[0.830]0.5476(3.018)[0.003]0.3096(3.025)[0.002]- 0.3136(- 2.208)[0.027]0.308320.764[0.000]206.37[0.000]23.892[0.000]186.86[0.000]0.0042[0.949]All

Earnings components with sign model (M16): Pit = α + β 1OPit + β 2 D N OPit + β 3 FIN it + β 4 D N′ FIN it + β 5 EXTit + β 6 D N′′ EXTit +∑ γ D + u . DN = dummy variable, 1 for firms decreasing components and 0 for
j

j

it

others. Dj = year dummy. Each cell on the left-hand side shows as follows: Top = Estimated Coefficients, (Middle) = t-value using heteroscedasticity-consistent covariance matrix (White’s t), [Bottom] = p-value (two-tailed). The values on theright-hand side are F-value and [p-value]. * The results in period I of Fishery industry must be carefully interpreted because the degree of freedom is very small.

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