『証券経済学会年報』第 58 号別冊
第 95 回全国大会
学会報告論文「日本における株主アクティビズムの株価パフォーマンスへの影
響」*

本稿は『商学研究論集』第 59 号に掲載された「日本における株主アクティビズムの株価
パフォーマンスへの影響」に加筆したものである。本報告にあたり、三和裕美子氏、壷内慎
二氏、野瀬義明氏、船岡健太氏から貴重なコメントを賜りました。ここに深く謝意を表します。
*

『証券経済学会年報』第 58 号別冊「日本における株主アクティビズムの株価パフォーマンスへの影
響」

邰

清義

明治大学大学院商学研究科
１．はじめに

２．先行研究近年、株主アクティビズムが活発化しており、アクテ（１）株主アクティビズムと株価パフォーマンス

ィビストの介入によって企業の株価が変動する。株主アクティビズムについては、「何らかの点で標的企業の経営に関して不満を持つ投資家（株主）が、当該企業の支配権を獲得しようとはしないものの、不満を解消すべく、当該企業の経営に変化を生じさせようとする活動」と理解されている（田中・後藤, 2020）。

米国では株主アクティビズムが企業の株価パフォーマンスに及ぼす影響について積極的な議論がなされている。
短期の株価パフォーマンスへの株主アクティビズムによる影響がポジティブであることが一致して確認されている。Brav et al.（2008）はアクティビストによる介入前後

実証的証拠として、日本企業を対象とする、株主アクティビズムの企業の株価パフォーマンスへの影響についての先行研究は、主にアクティビストの第一興隆期を分析対象としている。また、長期的影響を検証する先行研究がほとんど存在しない。そして、超過収益率の大きさに影響する要因についての先行研究は、村上ファンドの標的企の計 41 日間において 7.2％の BHAR が生じると示しており、アクティビストに介入された企業の短期の株価パフォーマンスがプラスであることを初めて明らかにしている。Boyson and Mooradian（2011）は 、アクティビストによる介入前後の計 51 日間において、標的企業の BHAR が
比較企業の BHAR より 11％有意に高いと示している。異業であるダミー変数などのような、特殊性のある説明変数を用いている。
そこで、本研究は株主アクティビズムが企業の株価パ
フォーマンスに与える影響について包括的に分析することを目的にしている。イベント・スタディ法を用い、短期の CAR（Cumulative Abnormal Return）と長期の BHAR

なるサンプルを用いる他の研究でも、アクティビストによる介入前後において 4.26%から 9.45%の超過収益率を報告している（Klein & Zur, 2009; Bebchuk et al., 2015; Artiga
González & Calluzzo, 2019; deHaan et al., 2019; Cremers et al.,2020; Brav et al., 2021）。
長期の株価パフォーマンスに関して、先行研究は短期（Buy-and-Hold Abnormal Return）を求めることで、株価パ
フォーマンスへの影響について検証を行う。その上で、算出された超過収益率を被説明変数とする重回帰分析によって、超過収益率の大きさに影響する要因について分析する。
本稿の構成は以下の通りである。第 2 章では先行研究の株価パフォーマンスの上昇が市場の過剰反応であるかについて検証を行っている。Brav et al.（2008）は 13D 報
告書提出 1 年前から提出 1 年後までの 2 年間について有意にマイナスの超過収益率が見られないと示し、短期の株価パフォーマンスの上昇が市場の一時的な過剰反応である証拠が得られていないと指摘している。deHaan et al.

を概観し、第 3 章ではサンプルと検証手法について説明する。第 4 章では短期および長期の株式の超過収益率、
第 5 章では超過収益率の要因に関する実証結果を報告する。最後に、本稿をまとめる。

（2019）は、アクティビストによる介入後の 1 年間および 2 年間の BHAR がそれぞれ 6.8%、5.9%で有意にプラスであることを報告している。他の研究も類似的な結果を提示している（Bebchuk et al., 2015; Klein & Zur, 2009; Brav
et al., 2021）。ところが、Cremers et al.（2020）はアクティ
ビストによる介入後の 5 年についてカレンダータイム・

1-2-1

『証券経済学会年報』第 58 号別冊

ポートフォリオ分析を行った結果、標的企業の超過収益率のほうが比較企業のそれよりも有意に小さいと異なる結果を報告している。この結果から、アクティビストが割（２）超過収益率の要因

安な企業を識別する能力を持っていること、および、標的
企業のプラスの超過収益率が必ずしもアクティビズムに起因するものではないことを同研究が指摘している。
一方で、日本市場を対象とする研究は米国のように蓄積されていなく、株主アクティビズムを第一興隆期と第二興隆期に分けて分析する傾向がある。短期の株価パフ

重回帰分析によって超過収益率の要因分析も行われている。Becht et al.（2017）は 23 ヶ国の株主アクティビズムを分析対象とし、ウルフパック 1)と国内外機関投資家の持株比率に着目し超過収益率の要因について一般的な結論を導き出している。同研究では、短期の超過収益率を被説明変数、ウルフパックについてのダミー変数または国内外ォーマンスについては、アクティビズムの第一興隆期を対象とする研究（井上・加藤, 2007; Uchida & Xu, 2008;
Hamao et al., 2018; 田中・後藤, 2020）でも、第二興隆期を対象とする研究（Miyachi & Takeda, 2021）でも、株主アクティビズムが株価パフォーマンスに対しポジティブな影
響を与えることを示しており、米国市場に関する研究の機関投資家の持株比率を説明変数とする回帰分析において、国内外機関投資家の持株比率の係数が有意ではないが、ウルフパックダミーの係数が有意にポジティブであると示している。日本と同様に間接金融が主体であるドイツに関する研究、Bessler and Vendrasco（2022）でも、ウ
ルフパックに関し類似的な結果を示し、短期または長期結果と同様である。また、期間を分割していない三和・山田（2022）は、2003 年から 2021 年までのキャンペーンを対象とし、短期のイベント・スタディによってキャンペー
ン開始日前後の計11 日間のアナウンスメント効果を検証した結果、アクティビズムが株価を上昇させると示している。そして特に興味深いのは、同研究によれば、イベンの超過収益率を被説明変数とする回帰分析においてウル
フパックを表すダミー変数の係数が有意にポジティブであると報告している。
また、米国市場を対象とする先行研究は、説明変数として主にアクティビストの目的および行動特徴、並びに標的企業の特徴を使用している。アクティビストの目的に

ト日前の期間において 3 日前（t = -3）の AAR（Average
Abnormal Return）のみが有意にプラスであり、それはアクティビストが取締役として入らない場合でも、企業とア
クティビストとのエンゲージメントから情報の非対称性が生じている可能性があると指摘している。
長期の株価パフォーマンスについては、先行研究は主

ついては、Brav et al.（2008）は短期の超過収益率を被説明変数とする回帰分析を行った結果、資産の売却や事業戦略の変更を目的とする株主アクティビズムが統計的に有意な影響を与え、配当や自社株買いを含む資本政策およびコーポレート・ガバナンスを対象とする株主アクティ
ビズムが有意な影響を与えていないことを示している。

に村上ファンドとそうでないファンドに焦点を当て検証している。井上・加藤（2007）はアクティビストによる介入後 1 年間において、全サンプルで有意な超過収益率を観察している以外、村上ファンドの標的企業については
CAR がマイナスであるが有意ではない一方、村上ファン
ド以外の標的企業については CAR が有意にプラスであ

これに対し、Boyson and Mooradian（2011）は、コーポレート・ガバナンスを対象とする株主アクティビズムのみが有意にポジティブな影響を与え、他の目的の株主アクティビズムが統計的に有意な影響を与えていないと示している。アクティビストの行動特徴については、同研究はアクティビストを「コミュニケーションのみ」の、「コミることを報告している。Uchida and Xu（2008）ではアクティビストによる介入後1 年間についてカレンダータイム・
ポートフォリオ分析を行い、村上ファンドについては一部のモデルで有意にプラスの超過収益率、スティール・パ
ートナーズについてはどのモデルによっても有意にプラスの超過収益率が得られている。また、アクティビストをュニケーション後に攻撃的」な、「攻撃的」なアクティビ
2)
スト の 3 つの種類に分けて回帰分析を行っている。その結果、株価パフォーマンスに対しては、「攻撃的」なアク
ティビストが有意にプラスの影響を与え、「コミュニケー
ション後に攻撃的」なアクティビストが有意にマイナスの影響を与えると示している。その他、標的企業の特徴に分けていない Hamao et al.（2018）では、アクティビストの介入から退出（または 2009 年 6 月）までの期間について分析を行い、全サンプルでも敵対的ファンドのサブサンプルでも標的企業の超過収益率が有意にプラスであると示している。

ついては、Brav et al.（2008）は企業規模を示す時価総額の対数をコントロール変数に入れて分析を行い、その係数が有意にマイナスであると提示している。比較的小規模な企業においてアクティビストが大きな影響力を持つた
めだと Brav et al.（2021）が指摘している。

株主アクティビズムの株価効果以外には、先行研究で

1-2-2

『証券経済学会年報』第 58 号別冊

日本市場に関する井上・加藤（2007）は超過収益率について要因分析を行う際、説明変数として村上ファンドの標的企業であるダミー変数、相対化 PBR および Voice を

そこで、本稿では、Quick FactSet に収録される、2003 年
から 2021 までのキャンペーンを用いて分析を行う。企業の株価データおよび財務データは Quick Astra Manager か表すダミー変数を用いている。同研究によれば、村上ファ
ンドダミーについては有意でなく、村上ファンドと他のファンドによる投資の効果が明確に異なるとまでは言えないと指摘しており、そして Voice ダミーの係数が有意でないのは Voice ダミーが 1 となるサンプル数が少ないからだと推測している。また、同研究は、高い超過収益率がら取得した。金融・保険業に属する標的企業のキャンペー
ンを除き、合計 101 社、156 件のキャンペーンについて、企業が株価パフォーマンスに及ぼす影響を検証する。キャンペーン件数の推移は図 1 に示す通りである。2000 年
代初め頃から活発に活動した株主アクティビズムは、2007 年のブルドックソース株式会社対米ファンドのステ割安株発掘によるものであるかを検証するために、相対
化 PBR（Ln（投資先企業 PBR/比較対象企業 PBR）
）を説
明変数として用い、結果として投資期間リターンにおいて係数が有意にマイナスとなるが、当初投資時リターン
において係数が有意ではないため、超過収益率の源泉が割安株発掘によるものではないと示唆している。Uchidaィール・パートナーズの事件とその後の金融危機を契機にいったん沈静化したが、2015 年頃から再び活発になっている。
図 1 日本企業に対するアクティビスト・キャンペーン件
数の推移

and Xu（2008）では、過剰な現金を保有する割安な企業においてより高い超過収益率が生じると示している。
1) Becht et al.（2017）によれば、米国の証券取引所法ではウルフパックのような協調パックが「グループ」とみなされ、共同保有者として開示する必要がある。Coffee andPalia（2016）によると、ウルフパックとは 1934 年証券取引法第 13 条（d）
（3）に基づく「グループ」の形成を意図的に避け、並行して行動するアクティビストの緩やかなネットワークと定義されている。
2) Boyson and Mooradian（2011）は、「攻撃的」なアクティビズムとは、「コミュニケーション」や「投資目的のみ」
以外の特定の目的を持つアクティビズムであると定義している。

出所：Quick Factset より作成。
（２）イベント・スタディ

３．リサーチ・デザイン（１）データ

本稿は、イベント・スタディ法によって短期および長期の超過収益率を算出する。キャンペーン開始日 4)をイベン

株主アクティビズムの選別方法として、日本市場に関する先行研究は一定の方法 3)に従ってアクティビストのヘッジファンドを抽出してから、大量保有報告書に基づき標的企業を特定する、という方法を用いている。しかしながら、Brav et al.（2008）によれば、アクティビストがキト日とし、短期の株価パフォーマンスについてはイベン
ト日前後の数日間の CAR、長期の株価パフォーマンスに
ついてはイベント日後の数ヶ月間の BHAR を求める。
短期の超過収益率を算出するには、まず、イベント日の140 営業日前から 31 営業日前までの 110 日間を推定ウインドウとし、TOPIX をベンチマークとしてマーケット・ャンペーンを開始する意図を公表した後に 13D 報告書を提出する場合もあるし、13D 報告書を提出する前にキャンペーンを開始する場合もあるため、これらのような場合においては、13D 報告書の提出日が正確なイベント日とならない可能性があると指摘されている。

モデルで各社の理論的な株式収益率を推定する。次に、設定したイベントウインドウについて、実際の収益率と理論的な収益率の差を AR（Abnormal Return）として算出する。その上、イベントの及ぼした累積的な効果を見るために、
各イベントウインドウ（𝑡1 から𝑡2 まで）
について式
（1）

1-2-3

『証券経済学会年報』第 58 号別冊

で定義される𝐶𝐴𝑅𝑖 (𝑡1 , 𝑡2 )を求める。
𝑡2（1）

𝐶𝐴𝑅𝑖 (𝑡1 , 𝑡2 ) = ∑ 𝐴𝑅𝑖,𝑡𝑡1

サンプル企業数を N とすると、平均累積超過収益率、𝐶𝐴𝑅(𝑡1 , 𝑡2 )を式（2）で定義する。
𝑁

𝐶𝐴𝑅(𝑡1 , 𝑡2 ) =1∑ 𝐶𝐴𝑅𝑖 (𝑡1 , 𝑡2 )
𝑁

（2）

𝑖=1

長期の超過収益率としての BHAR を計算する際にも、TOPIX を比較のベンチマークとしている。月次データを用い、イベント日の属する月の翌月からその後の n ヶ月までの期間（n =12，24，36）をイベントウインドウとし、式（3）で𝐵𝐻𝐴𝑅𝑖 を計算する。
𝑡=𝑛

𝐵𝐻𝐴𝑅𝑖 = ∏

𝑡=0

𝑡=𝑛

(1 + 𝑅𝑖,𝑡 ) − ∏𝑡=0(1 + 𝑅𝑚,𝑡 )（3）

CAR と同様、サンプル平均を式（4）で定義する。
𝑁

𝐵𝐻𝐴𝑅 =

1∑ 𝐵𝐻𝐴𝑅𝑖
𝑁

（4）

𝑖=1

ィビストが同一の企業をターゲットにする場合、複数のアクティビストが行動を協調する可能性が下がると思われる。そのため、本稿で用いるウルフパックダミー（Wolf）に Bessler and Vendrasco（2022）の定義に従って時間制限を加える。ウルフパックについて検証するもう一つの理由としては、Coffee（2017）によれば、米国のアクティビ
スト等によるウルフパック戦術は情報漏洩が大きな役割を果たしていることが示唆されている。これは、アクティ
ビストの提案に欠点がある場合や拒絶された場合でも、
ウルフパックの構成員が重要な非公開情報を入手し、短期的なリターンを得ることが強力なインセンティブとなるためであると指摘されている。したがって、本稿は、日本市場において超過収益率とウルフパックとの間に正の相関があるか否かという視点から、三和・山田（2022）で示された情報漏洩の可能性について回帰分析によって検証する。
国内外機関投資家の持株比率に関しては、アクティビ
ストにターゲットにされた企業の特性に関する分析で、日本において米国に属する外国人投資家の持株比率が高いほど企業がターゲットにされやすくなる一方で、国内機関投資家の持株比率が高いほど企業がターゲットにさ

𝑦𝑖 = 𝛼 + 𝛽𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟𝑖 + 𝛾𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒𝑠𝑖 + 𝜀𝑖 （5）ここでは、𝑦𝑖 は各イベントウィンドウにおける𝐶𝐴𝑅𝑖 またれる可能性が低くなると指摘される（Becht et al., 2017）。
これは、外国人投資家が相対的にモノ言う株主で、業績を改善させるように経営者にプレッシャーをかけるためと考えられる。外国人投資家は市場にとって好ましい存在であると言えるが、日本を含む 23 ヶ国を対象とした超過
収益率の要因分析では、国内機関投資家および外国人投は𝐵𝐻𝐴𝑅𝑖 、 𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒𝑠𝑖 はイベント日の属する事業年度の前年度におけるコントロール変数、𝜀𝑖 は誤差項を表す。コントロール変数としては Tobin’s Q（Q）
、レ
バレッジ（Lev）、総資産利益率（ROA）を用いる。主要な説明変数となる𝐹𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟𝑖 は超過収益率の要因を表す諸変数であり、本稿では以下の変数について検証を行う。

資家の持株比率を説明変数として取り入れた回帰分析が行われた結果、それらの係数が有意ではないと示されている（Becht et al., 2017）。そこで、本稿は日本のみのサン
プルを用い、キャンペーン開始直前（t - 1 期）における国
内機関投資家の持株比率（Financial）および外国人持株比率（Foreign）を説明変数とし、それらが超過収益率に影響

まず、本稿では、一般的な結論を導き出した Becht et al.
（2017）に基づき、ウルフパックと国内外機関投資家の持株比率を説明変数として用いる。Becht et al.（2017）において、複数のアクティビストが同一のターゲットを対象としたエンゲージメントを行う場合であれば 1 を取るダ
ミー変数をウルフパックを表す変数として定義している

するかについて検証する。
他方、アイ・アールジャパン HD の資料 6)によると、日本に参入しているアクティビスト・ファンド数が増加しており、その中で、欧米系とアジア系アクティビストの合計数が国内系アクティビストの数より上回る傾向が見られる。加えて、先行研究では、短期の超過収益率に関する

5)t 検定によって、国内アクティビストによる介入のほうが外国人アクティビストによる介入より有意にプラスという結果が示された（Hamao et al., 2018; Miyachi & Takeda,
2021）。したがって、本稿は、異なる地域に属するアクティビストが超過収益率に影響を与えるかどうかについて（３）回帰分析
イベント・スタディに加え、超過収益率の大きさの要因については式（5）で最小二乗法による重回帰分析を行う。

。Bessler and Vendrasco（2022）では、Becht et al.（2017）の定義に時間制限を加え、最初のエンゲージメントから 3
ヶ月以内に他のアクティビストが同一の企業をターゲッ
トにした場合は 1 を取るダミー変数をウルフパックダミ
ーとして定義している。数年にわたっても異なるアクテ

1-2-4

『証券経済学会年報』第 58 号別冊

検証を行う。米国においては株主アクティビズムが先駆
けて始まったため、検証にあたってはアクティビストの拠点を米国、日本、日米以外に分ける。日本をベースとしのアクティビストが行動を協調するか否かは不明であるとも指摘されている。
6) 株式会社アイ・アールジャパンホールディングス，「2て、米国（For_US）、日米以外（For_NonUS）の 2 つのダ
ミー変数を説明変数に入れる。
本稿で用いる変数の定義は表1 にまとめている。
また、
表 2 は標的企業の記述統計量を示している。

023 年 3 月期 第 3 四半期 決算説明資料」，https://conten
ts.xj-storage.jp/xcontents/AS02854/1086daa6/bbf8/46ad/80d0/a35b8d97dd12/20230203150210048s.pdf，10 頁（2023 年 2月 28 日取得）参照。

3) 田中・後藤（2020）はアナリスト・リポート、新聞報

４．株主アクティビズムの株価パフォーマンスへの影響

道および株主提案の事例に基づき、また証券会社職員の意見を参考にしてアクティビストを抽出した。Hamao andMatos（2018）
は大量保有報告書提出社のうち内部者やPE・再建ファンドを除きアクティビストを抽出した。Miyachi
and Takeda（2021）は Hamao and Matos（2018）の方法に基づきさらに日本経済新聞からアクティビストでないヘッジファンドを除外した。
4) ここでは Quick FactSet に収録されるキャンペーン開始日を用いる。
5) また、同研究によれば、このような定義において複数（１）短期の株価パフォーマンス
図 2 は、イベント日前後の計 41 日間における CAR とAAR の推移を示している。CAR は、イベント日の 10 日
前から徐々に上昇し、特にイベント日の前日からイベン
ト日の翌日までの期間において超過収益率の反応が大きくなっていることが分かる。その上で、CAR を企業規模別に見るために、各事業年度においてサンプルを企業規模（時価総額）で三等分し、大企業（Large）、中企業（Mid）、

表 1 変数一覧
変数

変数の定義

主要な説明変数
Wolf

最初のエンゲージメントから 3 ヶ月以内に他のアクティビストが同じ企業をターゲットにした場

Financial（%）
Foreign（%）
For_US
For_NonUS

合であれば 1、そうでない場合であれば 0 を取るダミー変数
金融機関持株比率 * 100
外国人持株比率 * 100
アクティビストの拠点が米国であれば 1、米国以外であれば 0 を取るダミー変数
アクティビストの拠点が日米以外であれば 1、日米であれば 0 を取るダミー変数

コントロール変数
Q
Lev（%）
ROA（%）（時価総額 + 負債）/ 前期総資産
負債 / 自己資本 * 100
事業利益 / 総資産 * 100
表 2 記述統計量
N

Mean

S.D.

Min

25th

Median

75th

Max

Wolf
Financial（%）
Foreign（%）
For_US
For_NonUS
Q

156
150
150
154
154
156

0.212
23.59730.104
0.416
0.351
2.371

0.410
11.20015.7310.494
0.479
10.721

0.000
0.580
2.320
0.000
0.000
0.464

0.000
13.42018.190
0.000
0.000
0.898

0.000
24.97027.635
0.000
0.000
1.057

0.000
30.58038.210
1.000
1.000
1.293

1.000
50.69069.8201.000
1.000
127.176

Lev（%）
ROA（%）

156
154

183.1504.875

551.275
4.563-821.999-16.94544.1072.974

98.5254.488

179.7887.125

6356.143
22.867

1-2-5

『証券経済学会年報』第 58 号別冊

図 2 イベント日前後の CAR と AAR の推移

表 3 株価パフォーマンス
Panel A: 短期の株価パフォーマンス
event_w
indow

N

CAR
(%)

t-valuep-value[-20, 20]

156

4.573

3.105

0.002

***

[-10, 10][-5, 5][-3, 3][-1, 1][-10, 0][-5, 0]

156
156
156
156
156
156

4.583
3.690
3.384
2.629
2.327
1.646

4.396
4.917
5.110
5.151
3.724
3.314

0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.001

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

[0, 5][0, 10]

156
156

2.861
3.056

4.707
3.665

0.000
0.000

***
***

Panel B: 長期の株価パフォーマンス

図 3 イベント日前後の企業規模別 CAR の推移

event_window
12months24months36
months

BHAR
N

(%)

t-valuep-value

142

8.319

2.890

0.004

121

7.458

1.628

0.106

92

6.442

1.182

0.240

***

*, **, *** indicate significance at the 10%, 5%, and 1% levels,
respectively.

小企業（Small）に分類する。図 3 では企業規模別の CARの推移を示し、イベント日前においては、大企業の CAR
がネガティブに反応している一方で、中小企業のそれがポジティブに反応しており、そして小企業のほうが中企
業よりもポジティブな反応が大きいことが分かる。イベ
ント日後においては、大企業の CAR が逆転し、徐々に中小企業の CAR よりも上回っている。この結果から、Brav
et al.（2008）で指摘された企業規模と超過収益率との間における負の相関が見られない。
表 3 の Panel A では、各イベントウィンドウにおけるCAR を示している。全ての CAR は、有意にポジティブ
で、1.65%~4.58%となっている。この結果は、日本に関する先行研究で示された超過収益率（1.57%~ 5.61%）と同程度であり、米国に関する先行研究で示された超過収益率（4.26% ~ 9.45%）より低いことが分かる。

短期の株価パフォーマンスに関する結果から、株主ア
クティビズムが短期的に株価を上昇させることが確認され、先行研究とは一致している。つまり、キャンペーンの情報が市場に流された時に、市場にいる投資家はそれをポジティブに受け入れることである。それは、世界的にアクティビストが企業に正の影響を与える例が広く見られ、日本においても投資家はアクティビストによるキャンペーンが企業価値に正の影響を与えるだろうと期待しているからだと推測する。この短期的な上昇は一時的であるかどうかを検証するために、以下では長期の株価パフォーマンスについて分析する。
（２）長期の株価パフォーマンス
図 4 は、イベント後の 36 ヶ月間における BHAR の推移を示している。BHAR は、イベント日に属する月から上昇し、7 ヶ月で一旦下落したものの、それ以降に再び上昇し約 2 年間（29 ヶ月）で頂点に達している。それにも1-2-6

『証券経済学会年報』第 58 号別冊

かかわらず、3 年間近く（33 ヶ月）において急落し、最終
的に 1 年間（12 ヶ月）の水準に戻っている。図 5 では、
企業規模別の BHAR の推移を示している。最初の約半年（8.319%）は、deHaan et al.（2019）で報告された 1 年間の 6.8%の BHAR よりも高いことが分かる。
以上の結果からは、キャンペーン開始後の 1 年間にお間（6 ヶ月）においては、大企業の BHAR が中小企業の
BHAR より高いが、それ以降においては、小企業の BHAR
が大企業および中企業の BHAR より上回っている。この結果は長期的に見ると Brav et al.（2008）で見られる相関と整合的であると考えられる。Brav et al.（2021）で指摘された理由のように、比較的小規模な会社においてアクテ

いても、株主アクティビズムが株価パフォーマンスに対し有意にポジティブな影響を与えていることが分かる。
しかし、
キャンペーン開始後2 年間または3 年間のBHARが有意ではないため、長期的な影響が限定的であると考えられる。先行研究で指摘されているように、短期的な株価の上昇は長期にわたっても逆転されていなく、市場でィビストの影響力が大きいからだと思われる。

一時的な反応ではないことを確認している。

図 4 イベント後の BHAR の推移

５．超過収益率に影響する要因（１）短期の超過収益率の要因
本節では、短期の超過収益率に影響する要因について検証するために、表 3 の Panel A で報告した短期の CAR（CAR [-3,+3]、CAR [-3,0]、CAR [0,+3]）を被説明変数として回帰分析を行う。
まず、ウルフパックを説明変数とする回帰分析の結果
は表 4 の列（1）から列（3）で報告されている。イベント
日後の 3 日間（CAR [0,+3]）においては、ウルフパックダ
ミーの係数がプラスであるが有意ではない。しかしながら、イベント日前後の 7 日間（CAR [-3,+3]）およびイベント日前の期間（CAR [-3,0]）においてはその係数がそれぞれ 4.74%、4.52%となり、統計的に有意である。この結果は、ウルフパックが短期の超過収益率にポジティブな

図 5 イベント後の企業規模別 BHAR の推移

影響を与えており、特にキャンペーン開始前にその影響が顕著であることを示している。キャンペーンがアナウ
ンスされる前において市場で知られるべきでない情報は漏れる可能性が残り、このことは三和・山田（2022）の指摘と整合的である。ただし、本稿のウルフパックの定義において、実際に複数のアクティビストが行動を協調するかどうかは確認できない。
次に、表 5 および表 6 の列（1）から列（3）では、それぞれ国内機関投資家の持株比率と外国人投資家の持株比率に関する回帰分析の結果を示している。外国人投資家の持株比率の係数は統計的に有意ではないが、国内機関
投資家の持株比率の係数は CAR [-3,+3]および CAR [0,+3]
表 3 の Panel B では、イベント後の 1 年間（12 months）、
2 年間（24 months）、3 年間（36 months）における BHARを示している。イベント後 1 年間の BHAR のみが有意にポジティブであり、2 年間および 3 年間の BHAR がポジ
ティブで有意ではない。イベント後 1 年間の BHAR

において有意にマイナス（-0.15%、-0.16%）である。この
結果は、キャンペーン開始後において、国内機関投資家の持株比率が高いほど超過収益率が 0.16%下がるということを示し、国内機関投資家が市場にとって好ましくない

1-2-7

『証券経済学会年報』第 58 号別冊

表 4 超過収益率とウルフパック
CAR

BHAR

(1)
[-3, +3](2)[-3, 0](3)[0, +3](4)[0, +12](5)[0, +24](6)[0, +36]4.740**(2.15)-0.754*（-1.68）0.004***(5.30)

4.520***(2.80)-0.265*（-1.86）0.000(0.29)

2.145(1.37)-0.562（-1.56）0.004***(3.86)

20.897***(2.82)-4.523***（-14.20）0.020***(7.62)

13.812(1.62)-5.942***（-10.34）
0.024***(5.37)

14.819(1.14)-7.964***（-13.63）-0.000（-0.04）

Industry

0.175(1.29)
1.553(0.38)
Yes

0.013(0.12)
0.854(0.43)
Yes

0.144(0.96)
1.839(0.44)
Yes

2.075***(3.81)
0.371(0.04)
Yes

0.579(0.50)
3.860(0.28)
Yes

1.114(0.79)
10.777(0.70)
Yes

N
r2

154
0.239

154
0.330

153
0.203

141
0.504

120
0.503

91
0.335

(5)

(6)

Wolf
Q
Lev
ROA
_cons

t-statistics in parentheses are based on robust standard errors.
*, **, *** indicate significance at the 10%, 5%, and 1% levels, respectively.
表 5 超過収益率と国内機関投資家の持株比率
CAR

BHAR

(1)

(2)

(3)

[-3, +3][-3, 0][0, +3][0, +12][0, +24][0, +36]-0.151*（-1.91）-0.797*（-1.80）-0.068（-1.32）-0.237（-1.61）-0.157**（-2.28）-0.663*（-1.89）-0.627**（-2.10）-4.579***（-12.00）-0.781（-1.53）-6.220***（-8.66）-0.605（-0.83）-8.153***（-9.48）0.004***(4.30)
0.109(0.75)
5.761(1.27)-0.000（-0.75）-0.078（-0.69）2.995(1.18)

0.004***(3.88)
0.144(1.00)
5.917(1.31)

0.018***(5.78)
1.794***(3.19)
18.839(1.55)

0.023***(6.16)
0.530(0.51)
25.601(1.30)-0.001（-0.24）0.893(0.63)
28.133(1.11)

Industry

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

Yes

N
r2

148
0.236

148
0.294

147
0.232

140
0.488

120
0.510

91
0.338

Financial
Q
Lev
ROA
_cons

(4)

t-statistics in parentheses are based on robust standard errors.
*, **, *** indicate significance at the 10%, 5%, and 1% levels, respectively.
ことを意味している。アクティビストの地域に関する回
帰分析の結果は表 7 の列（1）から列（3）で示されている。いずれの期間においても、日米以外のアクティビストは企業の超過収益率にポジティブな影響を与えているが、統計的には有意ではない。これに対して、米国のアクティ
ビストの係数は CAR [-3,+3]および CAR [0,+3]においてプ

1-2-8

『証券経済学会年報』第 58 号別冊

表 6 超過収益率と外国人投資家の持株比率
CAR

BHAR

(1)
[-3, +3](2)[-3, 0](3)[0, +3](4)[0, +12](5)[0, +24](6)[0, +36]

0.005(0.09)-0.658（-1.45）0.003***(3.63)

0.023(0.69)-0.171（-1.21）-0.000（-0.92）-0.031（-0.82）-0.526（-1.43）0.003***(3.31)

0.210(1.13)-4.061***（-12.03）
0.018***(5.17)

0.378(1.35)-5.510***（-8.28）0.023***(6.92)

0.578(1.38)-7.228***（-11.54）-0.001（-0.12）

Industry

0.056(0.41)
1.912(0.44)
Yes-0.108（-0.99）0.728(0.35)
Yes

0.101(0.73)
2.862(0.67)
Yes

1.496***(2.73)-2.732（-0.25）Yes

0.072(0.07)-4.106（-0.25）Yes

0.781(0.59)-3.062（-0.17）
Yes

N
r2

148
0.210

148
0.285

147
0.197

140
0.468

120
0.503

91
0.344

Foreign
Q
Lev
ROA
_cons

t-statistics in parentheses are based on robust standard errors.
*, **, *** indicate significance at the 10%, 5%, and 1% levels, respectively.

表 7 超過収益率とアクティビストの地域
CAR

BHAR

(1)
[-3, +3](2)[-3, 0](3)[0, +3](4)[0, +12](5)[0, +24](6)[0, +36]

4.784**(2.29)
1.906(1.04)-0.7082.127(1.53)
0.437(0.32)-0.1934.381**(2.42)
1.881(1.25)-0.5659.283(1.24)
8.387(1.21)-4.177***

16.178(1.62)
12.944(1.31)-5.682***-3.527（-0.21）-13.152（-0.79）-7.523***_cons（-1.65）0.003***(3.72)-0.009（-0.06）-1.898（-1.55）-0.000（-0.92）-0.138（-1.17）-0.324（-1.65）0.003***(3.22)
0.027(0.18)-1.551（-12.83）
0.017***(5.46)
1.521***(2.71)-6.268（-9.51）
0.022***(5.94)
0.107(0.10)-9.654（-12.80）-0.001（-0.10）0.836(0.54)
16.065

Industry（-0.45）Yes（-0.14）Yes（-0.36）Yes（-0.52）
Yes（-0.57）
Yes(0.66)
Yes

N
r2

152
0.251

152
0.282

152
0.262

140
0.471

119
0.502

90
0.337

Territory
For_US
For_NonUS
Q
Lev
ROA

t-statistics in parentheses are based on robust standard errors.
*, **, *** indicate significance at the 10%, 5%, and 1% levels, respectively.

1-2-9

『証券経済学会年報』第 58 号別冊ラス（4.78%、4.38%）であり、5%水準で有意となっている。

６．おわりに
本稿では、短期的視点と長期的視点から、キャンペーン

（２）長期の超過収益率の要因
長期の超過収益率に影響する要因については、表 3 のPanel B で報告した長期の BHAR （ BHAR[0,+12] 、
BHAR[0,+24]、BHAR[0,+36]）を被説明変数として回帰分析を行う。ウルフパックに関する結果は表 4 の列（4）か前後における企業の株価パフォーマンスおよび超過収益率の要因について分析を行った。
まず、第一興隆期と第二興隆期の株主アクティビズム
を併せて検証し、株主アクティビズムが短期的に株価を上昇させることが確認された。長期的な影響としては、株
主アクティビズムはキャンペーン開始後の 1 年間においら列（6）で示されている。ウルフパックの係数は、イベ
ント日後の 2 年間および 3 年間においては有意でなく、イベント日後の 1 年間（BHAR[0,+12]）においてはプラスとなり統計的に 1%水準で有意である。国内外機関投資家の持株比率に関する結果は表 5 および表 6 の列（4）から列（6）で示されている。外国人投資家の持株比率に関して株価パフォーマンスに対し有意にポジティブな影響を与えており、それ以降の影響は限定的である。海外市場を対象とする先行研究と同様に、短期的な株価の上昇は長期にわたっても逆転されていなく、市場で一時的な反応ではないことを確認した。
超過収益率に影響を及ぼす要因として、本稿でウルフては、短期と同様にその係数が有意ではない。一方で、国
内機関投資家の持株比率の係数は BHAR[0,+12]において有意にマイナスとなっている。また、表 7 の列（4）から列（6）はアクティビストの地域に関する結果を示しており、有意な係数がなく、アクティビストの地域が長期の株
価パフォーマンスに影響を与えていないことが分かる。

パック、国内外機関投資家の持株比率、アクティビストの地域について検証した。ウルフパック戦術は株価パフォーマンスにポジティブな影響を与えており、その効果はキャンペーン 1 年後まで続いている。しかし、キャンペーン開始前の数日間において、ウルフパックダミーが超過収益率にポジティブな影響を与えるということは、情以上の超過収益率に関する要因分析の結果は次のようなことを示唆している。第一に、ウルフパック戦術は短期
および長期の株価パフォーマンスにポジティブな影響を与えており、その効果はキャンペーン 1 年後まで続いている。そのようなポジティブな影響が長期まで続いている理由として、ウルフパックが一斉に企業に攻勢をかけ報が漏れる可能性が残ると判明した。国内外機関投資家の持株比率については、外国人投資家の持株比率が超過
収益率に影響を与えていない一方で、国内機関投資家が短期的にも長期的にも市場にとって好ましくない存在であると示した。アクティビストの地域については、米国のアクティビストは、日本のアクティビストと比べると企ることでキャンペーンの成功率を上げられることは市場で予測されているためと思われる。そして、キャンペーン
開始前の数日間において、ウルフパックダミーが超過収益率にポジティブな影響を与えるということは、情報が漏れる可能性を示唆している。第二に、キャンペーン開
示日前後の数日間だけでなく開始後の1 年間においても、業の短期の超過収益率にプラスの影響を与えることが分かる。
本稿では、第一興隆期と第二興隆期のアクティビズム
を併せて検証したが、サンプル数の制限で両期間の比較ができなかった。また、株主アクティビズムの株価パフォーマンスへのポジティブな影響が、アクティビストの割

国内機関投資家の持株比率が高いほど超過収益率が低くなり、国内機関投資家が市場にとって好ましくない存在であることを示している。本稿で用いた国内機関投資家
に関するデータには安定株主とその他の機関投資家が含まれており、国内機関投資家が好ましくない理由は安定株主がそのような影響を与えていることにあるかもしれ

安企業を選別する能力によるものであるかどうかについては分析を行っていない。これらは今後の課題としたい。

ない。第三に、米国のアクティビストは、日本のアクティ
ビストと比べると、企業の短期の超過収益率にプラスの影響を与えることが分かる。

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