論稿

IFRS 任意適用の公表に対する株式市場の反応：
企業間の差異を中心に
Stock Market Reaction to the Announcement of Voluntary Adoption of
IFRS：The Existence of Cross-sectional Heterogeneity金鐘

勲（一橋大学大学院商学研究科

特任講師）

Jonghoon Kim, Hitotsubashi University
論文要旨

本稿では、近年 IFRS の任意適用を公表する日本企業が増加していることを背景に日本企業による IFRS 任意適用の公表に対して株式市場がどのように反応しているのか、またその反応には企業間で差異が存在するのか否かをイベントス
タディの分析手法を用いて調査している。分析の結果は次の通りである。第１に、日本企業による IFRS 任意適用の公表に対して株式市場は平均的には統計的に有意な正の反応を示していないことが確認された。第２に、日本企業による
IFRS 任意適用の公表に対する株式市場の反応には企業間で差異が存在することが確認された。具体的には、米国基準か
ら IFRS に移行した企業に対して株式市場は負の反応を示していること、総資産に占めるのれんの割合の大きい企業ほど
IFRS 任意適用の公表に対して株式市場は負の反応を示していることが確認された。また、規模の大きい企業ほど IFRS
任意適用の公表に対して株式市場は正の反応を示すことがわかった。これらの発見事項は、IFRS の任意適用を公表する企業の中には株式市場が正の反応を示している企業と負の反応を示している企業とが混在しており、株式市場は IFRS の任意適用を公表する企業の特性に応じて異なる反応を示していることを示唆している。

Summary
Using event study method, this paper investigates how stock market reacts to the announcement of voluntary adoption of
IFRS and whether there exists cross-sectional heterogeneity in the reaction.My results are as follows. First, I find that on
average stock market reaction to the announcement of voluntary adoption of IFRS is statistically insignificant. Second, I findheterogeneous stock market reaction to the announcement of voluntary IFRS adoption according to firm characteristics.
Specifically,stock market reacts negatively for the firms that convert from US GAAP to IFRS, negatively when firms have large
goodwill, and positively when firm size is large.These results suggest that there exist both positively and negatively evaluatedfirms by the stock market when they announce the intention to voluntarily adopt IFRS.

業は117社 ２）（IFRS 任意適用企業85社、IFRS 任

１．はじめに意適用予定企業32社）に達している。この117社
を任は社数ベースでは全上場企業に占める割合が意適用した財務諸表を公表して以来、2016年７3.2% にすぎないものの、時価総額ベースでは既月14日現在、IFRS の任意適用を公表した日本企に20.8% に達している（いずれも2016年７月14日

2010年５月13日に日本電波工業が IFRS

１）

謝辞：本稿は、一橋大学大学院商学研究科博士後期課程に在籍しているときに提出したもので、日本ディスクロージャー研究学会第13回研究大会(2016年5月28日東京経営短期大学にて開催 ) における自由論題報告を加筆・修正したものであります。自由論題の司
会をお引き受け下さいました奥村雅史先生( 早稲田大学 ) に感謝申し上げます。報告当日は太田浩司先生( 関西大学 )、石川博行
先生 ( 大阪市立大学 )、中條祐介先生( 横浜市立大学 )、大塚成男先生( 千葉大学 )、大鹿智基先生( 早稲田大学 )から貴重なコメントを賜りました。ここに記して感謝申し上げます。もちろん、本稿に含まれる内容・表現等あり得べき誤謬はすべて筆者の責に帰すものであります。
連絡住所：金 鐘勲〒186-8601 東京都国立市中2-1 一橋大学第３研究館303研究室
電話番号090-3519-7651 E-mail アドレス a141416z@r.hit-u.ac.jp– 79 –

年報 経営ディスクロージャー研究

2017年３月

第16号

時点）。本稿の目的は、IFRS の任意適用を公表す

先行研究に対する本稿の特徴は、本稿が日本企る日本企業が増加していることを背景に、日本企業による IFRS 任意適用の公表に対する株式市場

業による IFRS 任意適用の公表に対して株式市場の反応に企業間で差異が存在するか否かを考慮にがどのように反応しているのか、またその反応に入れた分析を行っている点にあり、この点で日本は企業間で差異が存在するのか否かを検証するこ企業を対象としたこれまでの研究に新たな知見をとにある。

提供していると言える。また、本稿は IFRS 任意

日本企業を対象に IFRS 任意適用の公表に対す適用の公表に対する株式市場の反応における企業

る株式市場の反応を調査した研究はこれまでにも間の差異を生むと予想される要因を考える際に、存在するものの、これらの研究の検証結果は必ず日本の状況を考慮に入れた変数を追加した分析をしも一貫していない（譚 2014；井上 2016）。し行 う こ と で、Karamanou and Nishiotis（2009）

かし、これらの先行研究には①イベント日の特定の分析を拡張するものである。これらによって、が正確に行われていない可能性がある、②決算短

本稿はこの種の研究における文献の蓄積に貢献し信等の同時開示の影響が考慮されていない可能性ている。

がある、③分析に用いられているサンプルが本稿の構成は次の通りである。第２節では先行

IFRS の任意適用を公表した企業全体を代表でき

研究を整理し、検証課題を導出する。第３節ではていない可能性がある、④分析手法の一般性が確

本稿のリサーチ・デザインについて説明し、分析保されていない可能性がある、といった限界があに用いる各変数の記述統計量を示す。第４節ではると考えられる。そこで、本稿では、先行研究に

本稿の分析結果を報告し、得られた結果に対する存在するこれらの限界を克服した上で、日本企業

頑健性テストを実施する。第５節では本稿の結論による IFRS 任意適用の公表に対する株式市場のを示した上で、限界と残された課題について触れ反応を再検討する。

る。

これらの分析に加えて、本稿では IFRS 任意適用の公表に対する株式市場の反応が企業間で異な

２．先行研究の整理と検証課題の導出

るかどうかを調査する。海外の先行研究では、
IFRS の任意適用を公表する企業の特性に応じて

2.1．IFRS任意適用の公表に対する株式市場の反応

株式市場が異なる反応を示すことが観察されてい日本企業を対象に IFRS 任意適用の公表に対する（Karamanou and Nishiotis 2009）。つまり、る株式市場の反応を調査した論文としては、譚IFRS 任意適用の公表に対する株式市場の反応に（2014）と井上（2016）を挙げることができる。

は企業間で差異が存在することがこれまでの研究

譚（2014）は、イベントスタディの分析手法をから明らかにされている。しかしながら、IFRS

用いて分析を行っている。具体的には、2014年

任意適用の公表に伴う株式市場の反応に関する企

６月９日時点で IFRS 任意適用を公表している41

業間差異について検証した日本の研究はまだ存在社（任意適用企業21社、任意適用予定企業20社）


していない。このため、日本企業による IFRS 任のうちイベント日が特定できた29社を対象に、意適用の公表に対する株式市場の反応に企業間でIFRS 任意適用の公表に対する株式市場の短期と差異が存在するか否かは、未解決の検証課題であ

長期の株価動向を調査している。分析の結果、株ると言える。

式市場は日本企業による IFRS 任意適用の公表に– 80 –IFRS 任意適用の公表に対する株式市場の反応：企業間の差異を中心に（金）対して、短期的にのみならず長期的にも正の反応

公表以外のイベントが分析結果に影響を与える可を示すことが発見された。このような結果に対し能性があるという譚（2014）の限界も克服してて譚（2014）は、投資家は IFRS の適用に伴い会いる。

計情報の価値関連性、比較可能性および市場の流分析の結果、株式市場は IFRS 任意適用の公表

動性等が高まることを期待しているため、株式市日において正の反応を示すが、その翌日には負の場が IFRS 任意適用の公表に対して正の反応を示反応に転じることが報告されている。このようなしたと解釈している。

結果に対して井上（2016）は、IFRS の任意適用にに伴う純利益の押し上げ効果のような一時的なプ

IFRS 任意適用の報道があった企業をサンプルとラスの経済的帰結に対して市場が一時的に過剰反し、その報道日をイベント日としているため、イ応を示すものの、そうした純利益の押し上げ効果

ベント日の特定が正確に行われていない可能性がは企業の長期的なパフォーマンスにまでは影響をあるという限界を有している。つまり、新聞報道

与えないことを市場は認識していることから翌日

日は企業自身が正式に IFRS を適用する旨を公表に株価を元の水準に戻した可能性があると解釈しした日ではなく、新聞報道は IFRS 適用が検討段ている。しかしながら、市場の合理性（market

階でなされている可能性があるため企業が IFRS

rationality）
を前提とする限り、将来キャッシュ・

任意適用を本当にするのかどうかについて市場にフローの金額、タイミングおよび不確実性に影響

４）

明確な情報が提供されていない可能性がある 。

を与えない単なる会計基準の違いによる利益の増

また、IFRS 適用を予定するすべての企業につい減に対して市場はそもそも反応しないはずであて、新聞報道がなされているわけではない（井上る。したがって、井上（2016）の解釈には再検討

2016、p.144）。さらに、譚（2014）は決算短信、の余地が残されていると言える。

し か し な が ら、 譚（2014） は 日 経 ４ 紙

３）

配当発表、業績予想の修正、中期経営計画の発表、また、井上（2016）の分析には次のような限界

その他様々なイベントを同時に公表している企業があると考えられる。第１に、サンプルの代表性もサンプルに含めている。このため、発見されたに関する限界である。井上（2016）は IFRS 任意

正の市場の反応には IFRS 任意適用の公表以外の適用予定企業をサンプルに含めていない。このた

イベントの影響が混在している可能性がある。

め、彼の分析に用いられているサンプルは IFRS

井上（2016）は、上記で指摘した譚（2014）のの任意適用を公表した企業全体を代表できていな

２つの限界を克服した研究である。つまり、井上

い可能性が存在する言える。第２に、分析手法の（2016）は日経4紙への報道日をもってイベント

一般性に関する限界である。井上（2016）は異日をの特定を行うよりはむしろ、企業自身が適時常リターンの推定の際に市場リターン控除法を用開 示 情 報 閲 覧 サ ー ビ ス（Timely Disclosure

いている。しかしながら、市場リターン控除法はnetwork：TDnet）
 に IFRS 任意適用の公表に関サンプルサイズが小さい場合、株式リターンの異する資料を開示した日時をイベント日と設定する

常部分を適切に捉えていないことがこれまでの研ことで、イベント日の特定に関する譚（2014）の究で指摘されている６）（Binder 1998、p. 118；

限界を克服している５）。また、井上（2016）は決Campbell et al. 1996、p. 156）。以上から、日本

算短信等を IFRS 任意適用の公表と同時に発表し企業を対象にしたこれまでの研究では、IFRS 任

た企業をサンプルから除外し、IFRS 任意適用の意適用の公表に対する株式市場の反応がきちんと– 81 –

年報 経営ディスクロージャー研究

2017年３月

第16号

測られていない可能性があるといえよう。このた

公表する企業の特性に応じて株式市場が異なる反め、日本企業を対象に実施された先行研究で報告

応を示すことが観察されている。たとえば、されている IFRS 任意適用の公表に対する株式市

Karamanou and Nishiotis（2009）は、各国の会場の反応には、再検討の余地があると考えられる。

計基準から IFRS への移行に伴い企業の情報開示

IFRS の適用によって資本市場が便益を受けるが増加するという前提の下で、1989年から2002ことを示唆する議論はしばしば次のような前提か

年の間に IFRS の任意適用を公表した８カ国８）のら出発する。つまり、IFRS による財務報告は透59社を対象に IFRS 任意適用の公表に対する株式

明性を増大させ、財務報告の質を向上させるとい市場の反応を調査した。分析の結果、株式市場はう前提から議論を始めるのである 。この前提を

IFRS 任意適用の公表を受けて平均的に正の反応述べる際には、IFRS がほとんどの各国の会計基を示すこと、またその反応は企業間で異なること

準よりも特に情報開示という点に関してより資本を発見している。具体的には、株価が過小評価さ市場志向であり、より包括的であることが引き合れている企業、成長機会が大きい企業、規模の小いに出される（Daske et al. 2008）。この前提がさい企業ほど IFRS 任意適用の公表に対して株式

正しい限りにおいて、日本企業による IFRS 任意

市場は正の反応を示すことを発見している。
他方、適用の公表に対して株式市場は正の反応を示すは

このような分析を行った日本の研究はまだ存在しずである。しかし、会計基準の適用は多くの判断ていない。そこで、本稿では以下の検証課題2をと私的情報の利用を必要とするものであり、他の

設定する。

７）

一連の会計基準と同様に IFRS は企業に対して相当程度の裁量を与えている。このため、IFRS の検証課題２：IFRS 任意適用の公表に対する株下で企業の財務報告の質が向上するか否かは企業式市場の反応には企業間で差異が与えられた裁量をいかに利用するかに依存するが存在するのか。

ことになる（Daskeetal.2008；Li2010；Daskeet al. 2013）。したがって、日本企業による IFRS

３．リサーチ・デザイン

任意適用の公表に対して株式市場がどのように反応しているのかについては事前に予測を行うこと

3.1．イベントスタディ分析が困難であり、実証的課題であると言える。先行

3.1.1 イベント日の特定とサンプルの選択研究に関する以上の検討と議論を踏まえ、本稿では以下の検証課題1を設定する。

本稿では、IFRS 任意適用の公表に対する株式市場の反応を調査するために、先行研究（ 譚
2014；井上2016；KaramanouandNishiotis2009）

検証課題１：IFRS 任意適用の公表に対して株に倣ってイベントスタディの分析手法を用いる。

式市場はどのように反応したの

なお、先行研究の検討の際にも指摘した通り、イか。

ベントスタディから得られた結果が信頼性の高いものとなるためには、イベント日の正確な特定が重要である。そこで、本稿では井上（2016）に倣

2.2．株式市場の反応における企業間の差異
IFRS 任意適用の公表に対する株式市場の反応って、企業が TDnet に IFRS 任意適用の公表に関を調査した海外の研究では、IFRS の任意適用をする資料を開示した日時をもってイベント日を特– 82 –IFRS 任意適用の公表に対する株式市場の反応：企業間の差異を中心に（金）定している。

る。パネル C は東証業種分類に基づいて業種別に

具体的には、プロネクサス社の提供する eol のサンプルを分類したものである。卸売業の占める

全文検索機能を利用することで（キーワードは、

割合が20.6% で最も高く、運送用機器（17.2%）

IFRS 、国際財務報告基準、国際会計基準、任意と医薬品（17.2%）、および化学（13.7%）が次に適用のいずれか）、イベント日を特定する。なお、続いている。

大引け（15:00）以降に開示がなされた場合には前述したように、本稿の最終サンプルは2016

その翌日をイベント日としている。さらに、eol

年７月14日時点で IFRS の任意適用を公表した企の全文検索機能を利用し、企業が IFRS の任意適業全体の24.79% である。このため、本稿の分析用の旨を公表する際に決算短信、配当発表、業績には、選択されたサンプル企業が IFRS 任意適用

予想の修正、中期経営計画の発表、その他様々なを公表した企業全体９）を代表していない可能性、イベントを同時に発表しているか否かを調査し、すなわちサンプル・セレクション・バイアスの可これらのイベントを IFRS 任意適用の公表と同時能性が存在する。したがって、ここでは本稿の最に発表している企業は、サンプルから除外してい終サンプルとして選択された企業が IFRS 任意適る。

用を公表した企業全体を代表しているかどうかを

本稿では上記のようなサンプル選択のプロセス確認するために、KaramanouandNishiotis
（2009）

を経て、2016年７月14日時点で IFRS の任意適用に倣って本稿の最終サンプルに含まれる企業（以を公表した企業117社（IFRS 任意適用企業85社、下、サンプル企業）
 と含まれない企業（以下、非IFRS 任意適用予定企業32社）のうち、IFRS 任意

サンプル企業）の特性を比較している。

適用の旨のみを公表している30社を特定した。な

具体的には、まず2016年７月14日までに IFRS

お、30社のうちの１社が日経 NEEDS-Financial

の任意適用を公表した117社から新規上場ととも

QUEST2.0から権利落ち等調整済み日次株価が収に IFRS を適用する５社を除く112社を対象に、集できなかったためにサンプルから除外してい本稿のサンプル企業の場合に１の値をとるダミーる。そのため、本稿の最終サンプルは29社となっ

変数 SAMPLE を作成する。それから、クロスセている。この29社は、2016年７月14日時点でIFRS

クショナル分析で用いる６つの変数（Tobins_Q、の任意適用を公表した企業117社の24.79% であSales_GR、Log_Size、Sales_F、USGAAP、る。表１は、本稿のサンプルの分布をまとめたもGoodwill）に、KaramanouandNishiotis
（2009）のである。パネル A は、IFRS の任意適用を公表のサンプル・セレクション・バイアスの検定におした企業を年度別に分類したものである。本稿のいて用いられている４つの変数
（Profitability10）、

サンプルに含まれる企業は、2010年度、2012年度、Turnover、Leverage、ROA_EBIT） を 加 え た

2013年度、2014年度、2015年度、2016年度の6年計10個の変数の平均値と中央値について、サンプ

度にわたって IFRS の任意適用を公表しており、

ル 企 業（SAMPLE = １） と 非 サ ン プ ル 企 業

2014年度の割合が41.4% と最も高い。パネル B は（SAMPLE = ０）の間に有意な差が存在するか

上場市場別にサンプルを分類したものである。東を調査している11）。なお、各変数は IFRS の任意

証１部企業が全体の89.7% を占めている。このこ適用が公表された期よりも前に利用可能な財務諸とは日本企業による IFRS 任意適用の公表が比較表のうち最も新しいものを用いて作成してい的規模の大きい企業に偏っていることを表している12）。また、平均値の差の検定に用いられている– 83 –

年報 経営ディスクロージャー研究

2017年３月

第16号

表１ サンプルの分布
パネル A：公表年度
対象企業

公表企業

年度

企業数

%

年度

企業数

%

2010

1

3.5

2010

4

3.4

2011

0

0.0

2011

1

0.9

2012

3

10.3

2012

11

9.4

2013

5

17.2

2013

17

14.5

2014

12

41.4

2014

39

33.3

2015

7

24.1

2015

31

26.5

2016

2016

1

3.5

合計

29

100.0

14

12.0

117

100.0

パネル B：上場市場
対象企業

公表企業

対象企業

公表企業

上場市場

企業数

%

企業数

%

上場市場

企業数

%

企業数

%

東証一部

26

89.7

105

89.7

名証一部

0

0.0

0

0.0

東証二部

0

0.0

2

1.7

名証二部

0

0.0

0

0.0

マザーズ

1

3.5

5

4.3

福証一部

0

0.0

0

0.0

JASDAQ

2

6.8

4

3.4

札証一部

0

0.0

1

0.9

合計

29

100.0

117

100.0

パネル C：業種（東証業種分類）
対象企業
業種

公表企業

対象企業
業種

公表企業

企業数

%

企業数

%

企業数

%

企業数

%

サービス業

1

3.5

12

10.2

その他

0

0.0

0

0.0

情報・通信業

1

3.5

10

8.5

繊維製品

0

0.0

0

0.0

小売業

0

0.0

4

3.4

精密機器

1

3.5

3

2.6

卸売業

6

20.6

10

8.5

鉄鋼

0

0.0

1

0.9

電気機器

2

6.8

20

17.1

証券 , 商品先物取引業

0

0.0

2

1.7

機械

1

3.5

6

5.1

倉庫・運輸関連業

0

0.0

0

0.0

化学

4

13.7

9

7.7

非鉄金属

0

0.0

1

0.9

建設業

0

0.0

0

0.0

その他金融業

0

0.0

3

2.6

食料品

1

3.5

4

3.4

パルプ・紙

0

0.0

0

0.0

不動産業

1

3.5

2

1.7

電気・ガス業

0

0.0

0

0.0

その他製品

0

0.0

1

0.9

ゴム製品

1

3.5

2

1.7

輸送用機器

5

17.2

11

9.4

海運業

0

0.0

0

0.0

銀行業

0

0.0

0

0.0

石油・石炭製品

0

0.0

1

0.9

金属製品

0

0.0

2

1.7

保険業

0

0.0

0

0.0

医薬品

5

17.2

10

8.5

水産・農林業

0

0.0

0

0.0

陸運業

0

0.0

1

0.9

鉱業

0

0.0

0

0.0

ガラス・土石製品

0

0.0

2

1.7

空運業

0

0.0

0

0.0

合計

29

100.0

117

100.0

– 84 –IFRS 任意適用の公表に対する株式市場の反応：企業間の差異を中心に（金）検定方法は t 検定であり、中央値の差の検定に用た10個の変数を独立変数とするプロビット分析

いられている検定方法は Wilcoxon の順位和検定の結果を示したものである。平均値と中央値の差である。

に関する検定で得られた結果と一貫して有意な結表２のパネル A とパネル B はその検定結果を示果が得られているのは Log_Size である。IFRS 任

したものである。まず平均値の差の検定からは、

意適用を公表した企業のうち、規模の大きい企業

本稿のサンプル企業が非サンプル企業に比べて収が本稿のサンプルに含まれていると言える。
また、益性が低く、規模が大きいことが示されている。

ROA_EBIT は10% 水準で有意な正の値を示してまた、米国基準から IFRS に移行した企業の占めおり（ t  = 1.80）、業績の良い企業ほど本稿の最る割合は、本稿のサンプル企業の方が非サンプル

終サンプルに含まれる可能性が高いと言える。し企業よりも有意に高い。ただし、それ以外の変数

かし、他の８つの変数の係数は統計的に有意な値については本稿のサンプル企業と非サンプル企業を取っていないため、本稿のサンプルは IFRS 任の間に有意な差は観察されていない。次に、中央

意適用を公表した企業を概ね代表していると言え値の差に関する検定からは、本稿のサンプル企業

る。
このことから、
本稿の分析結果にはサンプル・が非サンプル企業に比べてトービンの Q が低く、セレクション・バイアスが存在しないとは言えな

規模が大きいことが示されている。米国基準からいまでも、その影響は相当程度低いものであると

IFRS に移行した企業の占める割合については平考えられる。

均値の差の検定の場合と同様に、本稿のサンプル企業の方が非サンプル企業よりも有意に高い。し3.1.2 異常リターンの計測方法

かしながらそれ以外の変数については、本稿のサIFRS 任意適用の公表に対する株式市場の反応

ンプル企業と非サンプル企業の間における有意なを調べるにあたって、本稿は Karamanou and

差は観察されていない。

Nishiotis（2009）に倣い Campbell et al.（1996）

パネル C は、SAMPLE を従属変数、先に挙げで示されているマーケット・モデルによる異常リ

表２ サンプル・セレクション・バイアスのテスト
パネル A：平均値の差
平均値
SAMPLE=1

検定統計量

SAMPLE=0

平均値の差

t-statistic

Tobins_Q

1.421

2.894

-1.473-1.38**

Sales_GR

9.176

12.872-3.696-0.79**

Profitability-7.58610.051-17.637-1.92**

Turnover

1.095

0.972

0.123

0.97**

Log_Size

13.672

12.613

1.059

2.50**

Leverage

45.53649.2350.301

0.07**ROA_EBIT

6.456

7.791

-1.335-0.83**

Sales_F

38.53334.5453.988

0.60**USGAAP

0.241

0.084

0.157

2.23**

Goodwill

3.580

6.271

-2.691-1.53**– 85 –

年報 経営ディスクロージャー研究

2017年３月

第16号

パネル B：中央値の差
中央値

検定統計量

SAMPLE =1

SAMPLE=0

中央値の差

z-statistic

Tobins_Q

0.976

1.262

-0.286-1.90**

Sales_GR

4.960

7.656

-2.696-0.96**

Profitability

5.541

7.581

-2.040-1.35**

Turnovert

0.962

0.893

0.069

1.20**

Log_Size

13.74012.7211.019

2.37**

Leverage

52.10351.5630.540

0.14**ROA_EBIT

5.693

6.220

-0.527-0.33**

Sales_F

41.93430.90111.0330.56**USGAAP

0.000

0.000

0.000

2.19**

Goodwill

1.321

2.556

-1.235-1.30**

パネル C：Sample Selection Probit Modelcoefficientt-statistic

constant

Variables-3.5024-2.46**

Tobins_Q-0.2589-1.62***

Sales_GR-0.0020-0.21**Profitability-0.0416-1.53***

Turnover0.08190.28***

Log_Size

0.2975

2.78***

Leverage-0.0152-1.43***ROA_EBIT

0.0704

1.80***

Sales_F-0.0023-0.45*USGAAP

0.25980.64***

Goodwill-0.0283-1.29***

Pseudo R2

0.1953

N112（注）本表では、サンプル・セレクション・バイアスのテストの結果を載せている。パネル A とパネル B は平均値と中央値の差に関する検定結果を載せており、パネル C は以下の回帰式を推定した結果を載せている。なお、係数推定
値の検定統計量の算定には、White(1980) の示す、不均一分散に頑健な標準誤差を用いている。
Prob(SAMPLEi= １ )=β0+β1Tobins_Qi +β2Sales_GRi +β3Profitabilityi +β4Turnoveri +β5Log_Sizei +β6Leveragei
+β7ROA_EBITi +β8Sales_Fi +β9USGAAPi +β10Goodwilli +εi
ただし、SAMPLE = IFRS の任意適用を公表した企業のうち、本章の最終サンプルに含まれる企業の場合に１の値をとるダミー変数；Tobins_Q = IFRS の任意適用を公表した期の直前期におけるトービンの Q( 時価総額＋負債の帳簿価額 )/ 総資産の帳簿価額；Sales_GR = IFRS の任意適用を公表した期の直前期における直近２期間の売上高成長
率 の 平 均 値 ( 単 位：%)；Profitability= IFRS の 任 意 適 用 を 公 表 し た 期 の 直 前 期 に お け る 売 上 高 営 業 利 益 率；
Turnover=IFRS の任意適用を公表した期の直前期における総資産回転率；Log_Size=IFRS の任意適用を公表した期の直前期における総資産の自然対数；Leverage = IFRS の任意適用を公表した期の直前期におけるレバレッジ ( 単位：%)；ROA_EBIT=IFRS の任意適用を公表した期の直前期における総資産経常利益率 ( 経常利益＋支払利息－
受取利息・配当金 )/ 総資産 ( 単位：%)；Sales_F = IFRS の任意適用を公表した期の直前期における海外売上高比率( 単位：%)；USGAAP= 米国基準から IFRS に移行した企業の場合に１をとるダミー変数；Goodwill=IFRS の任意適用を公表した期の直前期における総資産に占めるのれんの割合(単位：%)；であり、下添字 i は企業を表している。
*10% 水準で有意 ** ５ % 水準で有意 *** １ % 水準で有意。

– 86 –IFRS 任意適用の公表に対する株式市場の反応：企業間の差異を中心に（金）

ターンを用いる。まず、IFRS 任意適用の公表日の翌日（ t =+1）の２営業日における累積異常リターン（単位：%）、を t = 0として、推定期間を -150≤t≤-26の125

Sales_F

営業日、イベント期間を -25 ≤ t ≤ +25の51日間と設定する13）。次に、推定期間のデータを用いて（1）式を回帰し、（1）式の係数を推定する。そして、回帰して得られた係数をもとに（2）式および（3）式のようにイベント期間における異常リターンを算出する。
IFRS任意適用の公表
-150

0

-26
推定期間（125日間）
-150
-26

+25

イベント期間（51日間）+25-25

rit = α + βrmt + εit 

（1）

ただし、

：IFRS の任意適用を公表した期の直前期における海外売上高比率
（単位：%）、USGAAP ：米国基準から IFRS に移行した企業の場
合に１をとるダミー変数、
Goodwill ：IFRS の任意適用を公表した期の直前期における総資産に占めるのれんの割合（単位：%）、
Tobins_Q ：IFRS の任意適用を公表した期の直前期におけるトービンの Q
（時価総額＋負債の帳簿価額）
/総資産の帳簿価額、Sales_GR ：IFRS の任意適用を公表した期の直前期における直近２期間の売上高成長率の平均値
（単位：%）、
Log_Size ：IFRS の任意適用を公表した期の直前期における総資産の自然対数、
YearFixedEffect：年度ダミー変数、である。

rit：i 社の t 日における株式リターン（権利落ち等調整済み日次株価を利用）、分析を行うことによって、IFRS 任意適用の公表

rmt：市場インデックス（TOPIX）の t 日におˆˆ ) 
araritit == rritit −− ((ααˆˆ ++ βrm
βrm
)
tt

（2）


1
1
AR
ARtt == 29 ∑ araritit29 ii ==11

（3）




に対する株式市場の反応に、企業間で差異が存在するかを調査する。まず、本稿のクロスセクショ

ける変化率、である。

29
29

本稿では、
（4）式を用いたクロスセクショナル

ただし、ナル分析における従属変数は CAR（0,+1）である。
CAR（0,+1）は Karamanou and Nishiotis（2009）に倣ってマーケット・モデルによる異常リターン
をイベント日（ t = 0 ）とその翌日（ t =+1）の２営業日にわたって累積した累積異常リターンで

arit：i 社の t 日における異常リターン（権利落ある。本稿では、日本企業による IFRS 任意適用の公表に対する株式市場の反応に、企業間の差異

ち等調整済み日次株価を利用）、
ARt：t 日における29社の arit を平均した平均異を生むと予想される３つの変数を設定する。それらは Sales_F、USGAAP、Goodwill である。

常リターン、である。

第１に、Sales_F は、IFRS の任意適用を公表
3.2．クロスセクショナル分析

した期の直前期における海外売上高比率であり、3.2.1 推定モデルと変数の定義

企業の国際的な事業展開の程度を測る変数である

CAR(0, +1)i = β0 + β1Sales _ Fi + β 2USGAAPi+ β3Goodwill i +β 4Tobins _ Q i +β5 Sales_GR i（DumontierandRaffounier1998；El-Gazzaret+ β6 Log _ Sizei + YearFixedEffectt + ε ial.1999；Murphy1999）。国際的な事業展開を行っている企業には、国内を主たる営業活動の場と（4）する企業に比べて様々な利害関係者が存在する。

CAR（0,+1）： IFRS 任意適用の公表日（ t = 0 ）とそ

また、これらの利害関係者からは国際的に標準化– 87 –

年報 経営ディスクロージャー研究

2017年３月

第16号

された会計情報への要求が高く、海外の先行研究の意思決定への情報有用性の観点からほぼ同程度

では国際的な事業展開を行っている企業ほどこれであるならば、米国基準から IFRS に移行した企らの利害関係者の要求を満たすために IFRS や米業が得られるベネフィットは低いはずである。そ

国基準といった国際的な会計基準を任意適用するの一方で、IFRS への移行には新たな会計システ

ことが発見されている（DumontierandRaffounier

ムの導入などの移行コストが多額に発生すること

1998；El-Gazzaretal.1999；Murphy1999）。

が報告されている15）（金融庁 2015、p. 9）。した

日本においても同様の傾向が見受けられる。たがって、米国基準から IFRS に移行した企業の場

とえば、2016年７月14日時点で IFRS 任意適用の

合は IFRS の任意適用に伴うコストがベネフィッ

旨を公表した117社から新規上場とともに IFRS

トを上回ると株式市場が評価する可能性があり、を適用する５社を除く112社のうち、約80% の会

CAR（0,+1）と USGAAP の間には負の関係が存在社（92/112=82.14%）
が IFRS に移行する理由をすると予測される16）。

説明している。また、IFRS に移行する理由を説第３に、Goodwill は、IFRS の任意適用を公表明している企業の約90%（83/92×100=90.22%）


した期の直前期における総資産に対するのれんのが国際的な事業展開を行っていることを背景に財割合である。IFRS 適用のメリットとしては、利務諸表の国際的な比較可能性を高め、国内外にお益の押し上げ効果が挙げられる。たとえば、日本

ける様々な利害関係者の利便性を高めることをそ基準の下ではのれんに関する減損テストに加えての理由として掲げている。もし企業のこうした主規則的な償却が求められているが、IFRS の下で張が正しければ、株式市場は国際的に展開していはのれんの会計処理が非償却・減損テストのみとる企業の IFRS 適用をポジティブに捉え、正の反なる。このため、IFRS を任意適用した日本企業

応を示すはずである。したがって、CAR（0,+1）にはのれんに関する規則的な償却が不要となるなと Sales_F の間には正の関係が予測される。

どの影響で利益の押し上げ効果がもたらされる

第２に、USGAAP は、米国基準から IFRS に（井上2016；石川2015）。

移行した企業の場合に１をとるダミー変数であまた、井上（2016）は、株式市場が IFRS 任意る。海外の先行研究では、IFRS や米国基準とい適用の公表日に正の反応を示すことを発見し、純った国際的な会計基準の各国の会計基準に対する利益の押し上げ効果のような一時的なプラスの経優位性が報告されている。また、そこでは米国基済的帰結に対して株式市場が一時的に過剰反応を準がIFRSとほぼ同程度の質を持った財務報告を可示したと解釈している。このように、もし株式市

14）

能とする会計基準であることが報告されている場がのれんの非償却に伴う純利益の押し上げ効果（AshbaughandPincus2001；LeuzandVerrecchia

のような会計基準の違いによる利益の増加に機能

2000；Leuz2003；CuijpersandBuijink2005）。

的 に 固 着 し て い る の で あ れ ば、CAR（0,+1）とこうした中、IFRS の任意適用の旨を公表した日

Goodwill の間には正の関係が存在すると予測さ本企業の中には、米国基準から IFRS に移行した

れる。

企業が14社（14/117×100 = 11.97%）存在している。

他方、のれんの会計処理が非償却・減損テストのみと変更されることに伴い、投資家の期待エー

米国基準に準拠して作成された財務諸表とジェンシー・コストが上昇し、IFRS の任意適用

IFRS に準拠して作成された財務諸表が、投資家を公表する企業の株価がむしろ下落する可能性も– 88 –IFRS 任意適用の公表に対する株式市場の反応：企業間の差異を中心に（金）3.2.2 データベースと記述統計量存在する。日米の先行研究では、経営者がのれんの減損認識の有無、認識のタイミング、およびそ

本稿の分析では、次の２つのデータベースを利の金額について相当程度の裁量を有しており、与え用している。まず、企業が IFRS の任意適用を公られた裁量を機会主義的に行使していることが発表した日、すなわちイベント日を特定するにあた見されている（BeattyandWeber2006；Ramanna

って eol を用いている。次に、財務データと株価

and Watts 2012；石井 2014）。IFRS ではのれん

データを日経NEEDSFinancialQUEST2.0から取の会計処理が非償却・減損テストのみとなるた得している。

め、のれんが規則的に償却されないだけのれんの

表３は本稿のクロスセクショナル分析およびそ帳簿価額が増加する。また、のれんの帳簿価額がの頑健性テストに用いる各変数の記述統計量を示

増加することは、経営者による裁量の機会が増加しており、
表４は各変数の相関係数を示している。

することを意味している（Watts 2003；LaFond

まず、クロスセクショナル分析に用いる各変数にand Watts 2008）。したがって、IFRS の下ではついてみることにしよう。本稿の従属変数である

経営者がのれんの減損に関する意思決定を行う際

CAR（0,+1）の平均値は -0.163であるのに対してに機会主義的に行使できる裁量が増すと考えられ中央値は0.063であり、左に歪んだ分布を示してる。市場の合理性を前提とする限り、平均的に合いることがわかる。次に、クロスセクショナル分

理的な投資家はこのことを既に予測しているはず析に用いる説明変数についてみると、本稿の1つである。このように、もし合理的な投資家がのれ

目の説明変数である Sales_F は平均値が38.533でんの会計処理の変更によってもたらされる裁量のあるのに対して中央値が41.934であることから、増加にネガティブに反応しているのであれば、期ほぼ左右対称に近い分布を示していることがわか

待エージェンシー・コスト（割引率）
 の上昇による。２つ目の説明変数である USGAAP の平均値

る株価の下落を通じて CAR（0,+1）と Goodwill のは0.241であり、このことは本稿のサンプルのう間には負の関係が観察されると予測される。

ち米国基準から IFRS に移行した企業が24.1%（7Tobins_Q、Sales_GR、Log_Size は、Karamanou

社）であることを意味している。３つ目の説明変and Nishiotis（2009）において IFRS 任意適用の数である Goodwill の平均値は3.580であるのに対公表に対する株式市場の反応に企業間で差異をし中央値が1.321であり、やや右に歪んだ分布を生じさせることが観察された３つの変数である。

となっている。

本稿では先行研究における発見事項をコントロ

続いて、クロスセクショナル分析に用いるコン

ールするためにこれらの変数を（4）式に組み込ん

トロール変数についてみると、Tobins_Q は平均でいる 。なお、（4）式に含まれるコントロール

値が1.421であるのに対して中央値は0.976である

変数の定義および測定方法は全て、Karamanou

ことから、やや右に歪んだ分布をとることが示さ

and Nishiotis
（2009）に 従 っ て い る。 本 稿 で はれている。同様に、Sales_GR も平均値と中央値

Karamanou and Nishiotis（2009） と 同 様 に、がそれぞれ9.176と4.960であり、右に歪んだ分布

CAR（0,+1）と Tobins_Q および Log_Size 間にはを示しているだけでなくその程度は Tobins_Q に負の関係が、Sales_GR との間には正の関係があ比べて大きいことが示されている。Size の平均値ると考える。YearFixedEffect は年度ダミーであは30,292億円であるのに対して中央値は9,275億円

る。

であり、極めて右に歪んだ分布を示していた。し17）– 89 –

年報 経営ディスクロージャー研究

2017年３月

第16号

表３ 記述統計量
CAR(0,+1)
Sales_FUSGAAP
Goodwill
Tobins_Q
Sales_GR
Size
Log_Size
ROA_EBIT
Leverage
Bid-Ask Spread
Return_Volatility

平均値

標準偏差

最小値

25%ile中央値

75%ile最大値

n-0.16338.533
0.241
3.580
1.421
9.176
30,292
13.6726.456
49.536
0.318
2.144

2.001
31.176
0.435
4.956
1.012
16.05444,9731.920
6.454
20.3480.190
1.227-4.118
0.000
0.000
0.000
0.719
-17.072
47.5108.466-16.270
12.2550.148
1.048-0.819
0.000
0.000
0.075
0.875
0.701
3,849
12.861
4.082
40.995
0.206
1.607

0.063
41.934
0.000
1.321
0.976
4.960
9,275
13.7405.693
52.103
0.243
1.946

1.020
66.269
0.000
5.305
1.657
11.30434,79415.0629.486
65.031
0.320
2.220

4.086
86.8851.000
20.264
5.190
57.618156,220
16.56425.29784.416
0.761
7.917

29
29
29
29
29
29
29
29
29
29
29
29

（注）本表では、分析に用いる変数の記述統計量を示している。変数の定義は次のようである。CAR(0,+1) = IFRS 任意適用の公表日(t=0)とその翌日(t=+1)の2営業日における累積異常リターン( 単位：%)；Sales_F=IFRS の任意適用を公表した期の直前期における海外売上高比率( 単位：%)；USGAAP =米国基準から IFRS に移行した企業の場合に１をとるダミー変数；Goodwill=IFRSの任意適用を公表した期の直前期における総資産に占めるのれんの割合(単位：%)；
Tobins_Q = IFRS の任意適用を公表した期の直前期におけるトービンの Q ( 時価総額＋負債の帳簿価額 )/ 総資産の帳簿
価額；Sales_GR = IFRS の任意適用を公表した期の直前期における直近２期間の売上高成長率の平均値 ( 単位：%)；
Size = IFRS の任意適用を公表した期の直前期における総資産；Log_Size = Size の自然対数；ROA_EBIT = IFRS の任
意適用を公表した期の直前期における総資産経常利益率 ( 経常利益＋支払利息－受取利息・配当金 )/ 総資産 ( 単位：%)；Leverage = IFRS の任意適用を公表した期の直前期におけるレバレッジ ( 単位：%)；Bid-Ask Spread = 日々の取引終了時点の最良売り指値から最良買い指値を控除した差額を両者の単純平均値で除した値として定義されるビッド・
アスク・スプレッドの平均値( 単位：%)；Return_Volatility=日次株式リターンの標準偏差( 単位：%)；である。BidAsk Spread と Return_Volatility の測定期間は IFRS の任意適用を公表した期の直前の会計年度の1年間である。なお、
Size の単位は１億円である。

かし、対数変換した後の変数である Log_Size の（Sales_GR）、0.204（Log_Size）、0.064（ROA_

平均値と中央値はそれぞれ13.672と13.740である

EBIT）、0.039（Leverage）、-0.156（Bid-Ask

ことから、対数変換を行うことで、ほぼ左右対称

Spread）、-0.232（Return_Volatility）であることに近い分布をとるようになったことが示唆されがわかる。つまり、Sales_F、Goodwill、Tobins_

る。クロスセクショナル分析に対する頑健性テス

Q、Sales_GR、Bid-Ask Spread、Return_

トに用いる変数についてみると、ROA_EBIT、

Volatility の値が高い企業ほど CAR（0,+1）が低い

Leverage、Bid-Ask Spread、Return_Volatilityのに対して、Log_Size、Leverage、ROA_EBITの平均値（ 中央値）
 はそれぞれ6.456（5.693）、の値が高い企業ほど CAR（0,+1）が高いことを示

49.536（52.103）、0.318（0.243）、2.144（1.946）で唆している。また、米国基準から IFRS に移行しあり、やや右に歪んではいるもののほぼ左右対称た企業の場合は CAR（0,+1）が低いと言える。しに近い分布を示していることがわかる。

かし、こうした変数間の関係は２つの変数の間に

次に、本稿の分析に用いる変数間の相関係数を影響を与えうる他の変数の影響を考慮していな示したものが表４である。表４からは、本稿の従い。このため、ここで得られた結果は多変量分析

属変数である CAR（0,+1）と各変数との相関係数を行う前の予備的なものとして解釈されるべきでがそれぞれ、-0.106
（Sales_F）、-0.105
（USGAAP）、ある。

-0.260（Goodwill）、-0.079（Tobins_Q）、-0.310
– 90 –IFRS 任意適用の公表に対する株式市場の反応：企業間の差異を中心に（金）表４ 相関係数⒜ CAR(0,+1)⒝ Sales_F⒞ USGAAP⒟ Goodwill⒠ Tobins_Q⒡ Sales_GR⒢ Log_Size⒣ ROA_EBIT⒤ Leverage⒥ Bid-Ask Spread⒦ Return_Volatility

(a)

(b)

(c)

1.000
-0.106-0.105-0.260-0.079-0.310
0.204
0.064
0.039
-0.156-0.2321.000-0.371-0.0810.114
0.118-0.343-0.198-0.127
0.248
0.258

1.000
-0.268-0.261-0.2350.625-0.2370.440-0.339-0.180

(d)

(e)

(f)

(g)

(h)

(i)

(j)

(k)

1.000
0.064 1.000
0.202 0.184 1.000
0.061 -0.422 -0.463 1.000-0.115 -0.262 -0.083 -0.058 1.000-0.072 -0.575 -0.337 0.595 -0.263 1.000-0.262 0.064 0.120 -0.490 -0.185 0.169-0.037 0.617 0.619 -0.623 -0.426 -0.387

1.000
0.277

1.000

（注）本表では、分析に用いる各変数間のピアソン相関係数を示している。変数の定義は次のようである。CAR(0,+1) =
IFRS 任意適用の公表日 (t=0) とその翌日 (t=+1) の２営業日における累積異常リターン( 単位：%)；Sales_F=IFRSの任意適用を公表した期の直前期における海外売上高比率( 単位：%)；USGAAP=米国基準から IFRS に移行した企業の場合に１をとるダミー変数；Goodwill = IFRS の任意適用を公表した期の直前期における総資産に占めるのれんの割合 ( 単位：%)；Tobins_Q = IFRS の任意適用を公表した期の直前期におけるトービンの Q ( 時価総額＋負債の帳簿価額)/ 総資産の帳簿価額；Sales_GR = IFRS の任意適用を公表した期の直前期における直近２期間の売上高成長率の平均値
( 単位：%)；Log_Size = IFRS の任意適用を公表した期の直前期における総資産の自然対数；ROA_EBIT = IFRS の任
意適用を公表した期の直前期における総資産経常利益率 ( 経常利益＋支払利息－受取利息・配当金 )/ 総資産 ( 単位：%)；Leverage = IFRS の任意適用を公表した期の直前期におけるレバレッジ ( 単位：%)；Bid-Ask Spread = 日々の取引終了時点の最良売り指値から最良買い指値を控除した差額を両者の単純平均値で除した値として定義されるビッド・
アスク・スプレッドの平均値(単位：%)；Return_Volatility=日次株式リターンの標準偏差(単位：%)；である。なお、
Bid-Ask Spread と Return_Volatility の測定期間は IFRS の任意適用を公表した期の直前の会計年度の１年間である。

４．分析の結果

る検証結果を示した（a）列についてみると、IFRS
任意適用の公表日（ t  = 0 ）における AR の値は4.1．イベントスタディ分析の結果

0.1029% で正の値を示しているものの、有意な値

本節では、IFRS 任意適用の公表に対する株式と は な っ て い な い（ t  = 0.34）。 こ の こ と は、市場の平均的な反応を調べるために、IFRS 任意

IFRS 任意適用の公表に対して株式市場が平均的適用の公表日とその前後25営業日をイベント期には統計的に有意な正の反応を示していないこと間として、イベント期間における各社の異常リタを示唆しており、イベント日における市場の正のーンである ar の平均値 AR がゼロと有意に異なる

有意な反応を報告した井上（2016）とは異なる結か否か、およびイベント期間における各社の異常果である。しかし、イベント期間における各社のリターンである ar の符号に関する検証を行って異常リターンである ar の符号に関する検証を行いる。なお、異常リターンの平均値に関する検定っている（b）列についてみると、IFRS 任意適用に用いられている検定方法は t 検定であり、異常の公表日において株式市場が正の反応を示していリターンの符号に関する検定に用いられている検る企業が15社であるのに対して負の反応を示し

定方法は Wilcoxon の符号付順位和検定である。

ている企業が14社でほぼ半々に分かれているこ

表５は、その結果を示したものである。まず、とがわかる。この結果、平均的にみるとゼロと有イベント期間における各社の異常リターンの平均

意に異ならない結果が得られている可能性があ値である AR がゼロと有意に異なるか否かに関する。したがって、どのような特性を有する企業に– 91 –

年報 経営ディスクロージャー研究

2017年３月

第16号

表５ イベントスタディ分析の結果
MarketModel

MarketReturnAdjustedMethod

(a)

(b)

AR

(c)

Sign of ar

(d)

AR

Sign of arDay%t-statistic

PO/NE

z-statistic%t-statistic

PO/NE

z-statistic

-25
-20
-15
-10
-5
-4
-3
-2
-1
0
+1
+2
+3
+4
+5
+10
+15
+20
+25

0.2415-0.1979
0.2349-0.0815-0.0860-0.4253-0.2701-0.0486-0.0343
0.1029-0.2656-0.0651-0.0995-0.0977-0.5458
0.0813-0.2122-0.6232
0.1796

0.62***-0.48***
0.90***-0.40***-0.50***-2.15***-1.57***-0.29***-0.14***
0.34***-0.92***-0.23***-0.43***-0.36***-1.67***
0.36***-0.81***-2.72***
0.57***

16/1314/1515/1411/18
11/18
11/18
10/1912/1712/17
15 / 1414 / 1513/1613/1612/1711/18
15/1412/179/2015/14-0.01**-0.53**
0.42**-1.11**-0.82**-1.91**-2.03**-0.40**-0.66**
0.36**-0.79**-0.66**-1.03**-0.92**-1.72**
0.23**-0.83**-2.45**
0.31**

0.1215-0.2379
0.2712-0.0596-0.1108-0.3780-0.1700-0.0010-0.10940.1518-0.2784-0.0451-0.1738-0.0863-0.53160.0212-0.1805-0.4644
0.1986

0.33**-0.58**
1.00**-0.28**-0.80**-1.93**-0.96**-0.01**-0.49**
0.53**-1.04**-0.15**-0.74**-0.33**-1.74**
0.10**-0.73**-2.16**
0.64**

15/1413/1614/1514/1510/1912/1712/1714/1513/1614/15
15 / 1412/1710/1912/1712/1714/1512/1711/18
16/13-0.42**-0.68**
0.53**-0.75**-1.29**-1.72**-1.09**-0.08**-0.72**
0.40**-0.83**-0.79**-1.31**-0.92**-1.63**-0.10**-1.05**-1.91**
0.88**（注）本表では、IFRS 任意適用の公表日を t= ０として、推定期間を -150≤t≤-26の125営業日、イベント期間を -25≤t≤ +25の51日間と設定した場合のイベントスタディ分析の結果を載せている。(a) 列と (b) 列には異常リターンの測定方法としてマーケット・モデルを用いた場合の結果を示しており、(c) 列と (d) 列は市場リターン控除法を用いた場合の結果を示している。なお、異常リターンの平均値に関する検定に用いられている検定方法は t 検定であり、異常リターンの符号に関する検定に用いられている検定方法は Wilcoxon の符号付順位和検定である。
*10% 水準で有意 ** ５ % 水準で有意 *** １ % 水準で有意。

対して株式市場が正と負の反応を示しているのか展開を行っていることを背景に財務諸表の国際的を確認する必要が出てくると言える。本稿ではこな比較可能性を高め、国内外における様々な利害の点について、次の4.2節においてクロスセクシ

関係者の利便性を高めることを IFRS に移行する

ョナル分析を行うことで確認する 。

理由として掲げているにもかかわらず、株式市場

18）

は国際的に展開している企業のIFRS 適用をポジ
ティブに捉えていないのは興味深い。

4.2．クロスセクショナル分析の結果
表６の
（a）
列は、
（4）
式の推定結果を示したもの

第 ２ に、 本 稿 の ２ つ 目 の 説 明 変 数 で あ るである。まず、本稿の１つ目の説明変数である

USGAAP の係数は -4.1352で、１ % 水準で有意Sales_F の 係 数 は -0.0065で 有 意 で は な い（ t  =

な 負 の 値 を 示 し て い る こ と が わ か る（ t  =-0.76）。このことは、海外売上高比率は IFRS 任-3.78）。このことは、予測と整合的に株式市場が意適用の公表に対する株式市場の反応における企米国基準から IFRS への移行をネガティブに評価

業間の差異を有意に説明できる変数ではないことしていることを意味している。つまり、株式市場を意味している。IFRS に移行する理由を説明しは米国基準から IFRS に移行する会社の純便益がている企業の約90% を超える会社が国際的な事業

日本基準から IFRSに移行する会社のそれよりも– 92 –IFRS 任意適用の公表に対する株式市場の反応：企業間の差異を中心に（金）表６ クロスセクショナル分析の結果(a)Variables
constant
Sales_FUSGAAP
Goodwill
Tobins_Q
Sales_GR
Log_Size
YearFixedEffect
Adj.R2
N

?
+
－
?
－
+
－

(b)

coefficientt-statisticcoefficientt-statistic-3.0708-0.0065-4.1352-0.1905
0.04440.00710.6482
Included-1.07***-0.76***-3.78***-2.48***
0.14***
0.27***
2.89***-6.1644-0.0123-3.0094-0.1887
0.1060-0.0127
0.5738
Excluded-1.39***-1.49***-2.51***-3.03***
0.34***-0.49***
1.98***

0.263929

0.172929（注）本中では、以下の回帰式を推定した結果を載せている。なお、係数推定値の検定統計量の算定には、White (1980)の示す、不均一分散に頑健な標準誤差を用いている。
CAR(0,1)i = β0+β1Saless_Fi+β2USGAAPi+β3Goodwilli+β4Tobins_Qi+β5Sales_GRi+β6Log_Sizei+YearFixedEffect+εi
CAR(0,1)i = β0+β1Saless_Fi+β2USGAAPi+β3Goodwilli+β4Tobins_Qi+β5Sales_GRi+β6Log_Sizei+εi
ただし、CAR(0,+1)=IFRS任意適用の公表日(t= 0 )とその翌日(t=+1)の２営業日における累積異常リターン(単位：%)；Sales_F = IFRS の任意適用を公表した期の直前期における海外売上高比率 ( 単位：%)；USGAAP = 米国基準から
IFRS に移行した企業の場合に１をとるダミー変数；Goodwill = IFRS の任意適用を公表した期の直前期における総資産に占めるのれんの割合 ( 単位：%)；Tobins_Q=IFRS の任意適用を公表した期の直前期におけるトービンの Q( 時価総額
＋負債の帳簿価額 )/ 総資産の帳簿価額；Sales_GR = IFRS の任意適用を公表した期の直前期における直近２期間の売上
高 成 長 率 の 平 均 値 ( 単 位：%)；Log_Size = IFRS の 任 意 適 用 を 公 表 し た 期 の 直 前 期 に お け る 総 資 産 の 自 然 対 数；
YearFixedEffect=年度ダミー変数；であり、下添字 i は企業を表している。
*10% 水準で有意 ** ５ % 水準で有意 *** １ % 水準で有意。

低いと少なくとも短期的には受け止めている可能

Tobins_Q と Sales_GR の係数は有意な値をとっ性がある。

ておらず、Log_Size の係数は予測とは逆に有意第３に、本稿の３つ目の説明変数であるGoodwill

な正の値をとっていることがわかる。
このことは、の係数は -0.1905で、５ % 水準で有意な負の値を海外の企業を対象に有意だった変数では日本企業示している（ t  = -2.48）。総資産に占めるのれんの事例を説明できない可能性があることを示唆しの割合が大きい企業ほど IFRS 任意適用の公表にている19）。また、Log_Size に関する結果からは対して株式市場が負に反応することを意味してい規模が大きい企業ほどIFRS任意適用の公表に対しる。ここからは、株式市場がのれんの非償却に伴て株式市場が正の反応を示すことが示唆されていう利益の増加に対して機械的に反応しているよりる。つまり、株式市場は規模が大きい企業ほどはむしろ、のれんの減損に関する意思決定を行う

IFRSへの移行プロセスが効率的かつ効果的に行わ際に機会主義的に行使できる裁量が増加することれていると考え、その結果ポジティブな反応を示に対してネガティブに反応している可能性が示唆している可能性があるかもしれない。最後に、本される。つまり、市場の合理性を前提とする限り、稿では Karamanou and Nishiotis（2009）に倣っ

平均的に合理的な投資家はのれんの会計処理の変て年度ダミーを分析から除外した場合の推定結果

更によってもたらされる裁量の増加に対して期待エを（b）列に示している。本稿のサンプルは29社かージェンシー・コストを高めている可能性がある。

ら構成されており、サンプルサイズが極めて小さ

本稿のコントロール変数についてみると、い。このため、回帰分析における自由度の低さが– 93 –

年報 経営ディスクロージャー研究

2017年３月

第16号

懸念される可能性がある。分析の結果、（a）列に示ほど顕著であると考えられる。こうした見立てがした結果と概ね首尾一貫した結果が得られている。

正しい場合、前節で得られた結果は、企業の情報の非対称性の程度に影響を受けている可能性がある。したがって、本稿ではこれらの潜在的な欠落

4.3．頑健性テスト
本節では、前節で得られた結果に対する頑健性変数の影響を考慮してもなお、Goodwill につい

テストを行う。第１に、異常値の影響の排除であて前節と同様の結果が得られるかどうかを確認する。前節では分析に用いる連続変数について異常る。なお、頑健性テストにあたっては企業の総資産値処理を行っていないため、得られた結果が異常利益率（ROA_EBIT）
とレバレッジ（Leverage）


値の影響を受けている可能性がある。そこで、本をそれぞれ企業の業績と財政状態の代理変数とし

節では分析に用いる連続変数について上下0.5%て用いる。

を基準にウィンザライズを実施した上で再度分析

さらに、情報の非対称性の代理変数としてはビを行い、前節で得られた結果が異常値の影響の排ッド・アスク・スプレッド（Bid-Ask Spread）
と除に対して頑健であるかどうかを確認する。その

株 式 リ タ ー ン の ボ ラ テ ィ リ テ ィ（Return_

分析結果を示した表７の（a）列についてみると、Volatility）
 の２つの尺度を用いる （ 金 2016）。

Goodwill の 係 数 の 有 意 水 準 が ５ % 水 準（ t  =

潜在的な欠落変数の問題を考慮に入れた分析の結-2.48）
から10% 水準（ t =-1.94）
に低下している果は、表７の（b）列から（e）列に示されている。

が、分析に用いる各変数について前節で得られた分析の結果、ROA_EBIT、Leverage、Bid-Ask

結果とおおむね整合的な結果が得られていること

Spread、Return_Volatility いずれの変数をコンがわかる。したがって、前節で得られた結果は異トロールしてもなお、Goodwill の係数は負に有常値の影響の排除に対して頑健であると言える。

意であった。したがって、Goodwill に関する結第２に、潜在的な欠落変数の影響の考慮である。

果は潜在的な欠落変数の影響に対して頑健である

前節では Goodwill に関する結果について、平均と言える。

的に合理的な投資家がのれんの会計処理の変更に

第３に、USGAAP と Goodwill について前節でよってもたらされる裁量の増加に対して期待エー得られた結果が他の要因の影響ではなく、IFRS

ジェンシー・コストを高め、その結果企業の割引

任意適用の公表それ自体の影響を捉えているかど率の上昇を通じて株価が下落した可能性があるとうかを確認するために、マッチング・サンプルを解釈している。しかし、業績が低迷している企業

用いた疑似イベントスタディおよびクロスセクシ

や財政状態が悪化している企業ほどのれんの非償

ョナル分析を行う。具体的には、本節ではまず、却に伴う利益の増加や財政状態の改善を目的に

本稿のサンプルに含まれる IFRS 任意適用公表企

IFRS を機会主義的に適用している可能性がある。

業29社について業種と規模21）を基準に29社のマ

こうした見立てが正しい場合、前節で得られた結ッチング企業を抽出した22）。それから、抽出され果は、企業の業績や財政状態の影響を受けている

たマッチング企業についてそのペアとなる IFRS

可能性がある。

任意適用公表企業のイベント日をそれぞれ割り当

また、もし企業がのれんの非償却を狙いとして
IFRS の任意適用を機会主義的に選択しているのであれば、その程度は情報の非対称性の高い企業– 94 –て、疑似イベントスタディおよびクロスセクショ
ナル分析を実施している。
表７の（f）列にはマッチング・サンプルを用い

0.273929

0.239729

Included

Included
0.222629

Included-0.0086-0.33***(c)
財政状態
coefficient t-statistic-2.9120-1.05***-0.0054-0.51***-4.1014-3.71***-0.1943-2.31***-0.0228-0.07***
0.00770.28***
0.68292.30***

0.298729

Included-2.8712-1.35***(d)情報の非対称性①
coefficient t-statistic
0.19730.06***-0.0045-0.46***-4.1963-3.63***-0.2125-2.62***-0.0848-0.24***
0.00650.26***
0.4976
2.33***

0.219029-0.1095
Included-0.21***(e)
情報の非対称性②
coefficient t-statistic-2.6678-0.74***-0.0061-0.67***-4.0944-3.71***-0.1932-2.37***
0.12370.23***
0.01050.31***
0.63402.63***

0.274029

Included(f)
マッチング・サンプル
coefficient t-statistic-1.2936-0.32***
0.0333
1.97***
0.35850.32***
0.00380.03***-0.1868-0.28***
0.03602.54***
0.10590.36***（注）本中では、以下の回帰式を推定した結果を載せている。なお、係数推定値の検定統計量の算定には、White (1980) の示す、不均一分散に頑健な標準誤差を用いている。
(a)
CAR(0,1)i=β0+β1Saless_Fi+β2USGAAPi+β3Goodwilli+β4Tobins_Qi+β5Sales_GRi+β6Log_Sizei+YearFixedEffect+εi(b)
CAR(0,1)i=β0+β1Saless_Fi+β2USGAAPi+β3Goodwilli+β4Tobins_Qi+β5Sales_GRi+β6Log_Sizei+β7ROA_EBITi+YearFixedEffect+εi(c)
CAR(0,1)i=β0+β1Saless_Fi+β2USGAAPi+β3Goodwilli+β4Tobins_Qi+β5Sales_GRi+β6Log_Sizei+β7Leveragei+YearFixedEffect+εi(d)CAR(0,1)i=β0+β1Saless_Fi+β2USGAAPi+β3Goodwilli+β4Tobins_Qi+β5Sales_GRi+β6Log_Sizei+β7Bid-Ask Spreadi+YearFixedEffect+εi(e)
CAR(0,1)i=β0+β1Saless_Fi+β2USGAAPi+β3Goodwilli+β4Tobins_Qi+β5Sales_GRi+β6Log_Sizei+β7Return_Volatilityi+YearFixedEffect+εi(f)
CAR(0,1)i=β0+β1Saless_Fi+β2USGAAPi+β3Goodwilli+β4Tobins_Qi+β5Sales_GRi+β6Log_Sizei+YearFixedEffect+εi
ただし、CAR(0,+1)=IFRS 任意適用の公表日 (t=0) とその翌日 (t=+1) の２営業日における累積異常リターン ( 単位：%)；Sales_F=IFRS の任意適用を公表した期の直前期における海外売上高比率 ( 単位：%)；USGAAP = 米国基準から IFRS に移行した企業の場合に１をとるダミー変数；Goodwill = IFRS の任意適用を公表した期の直前期における総資産に占めるのれんの割合 ( 単位：%)；Tobins_Q = IFRS の任意適用を公表した期の直前期におけるトービンの Q( 時価総額＋負債の帳簿
価額 )/ 総資産の帳簿価額；Sales_GR=IFRS の任意適用を公表した期の直前期における直近２期間の売上高成長率の平均値 ( 単位：%)；Log_Size=IFRS の任意適用を公表した期の直前期における総資産の自然対数；ROA_EBIT = IFRS の任意適用を公表した期の直前期における総資産経常利益率 ( 経常利益＋支払利息－受取利
息・配当金 )/ 総資産 ( 単位：%)；Leverage = IFRS の任意適用を公表した期の直前期におけるレバレッジ ( 単位：%)；Bid-Ask Spread = 日々の取引終了時点の最良売り指値から最良買い指値を控除した差額を両者の単純平均値で除した値として定義されるビッド・アスク・スプレッドの平均値 ( 単位：%)；Return_Volatility = 日
次株式リターンの標準偏差 ( 単位：%)；YearFixedEffect = 年度ダミー変数；であり、下添字 i は企業を表している。なお、Bid-Ask Spread と Return_Volatility の測定期間はIFRSの任意適用を公表した期の直前の会計年度の1年間である。また、(f)式に示されているマッチング・サンプルを用いた頑健性テストを行うにあたっては、
まず本稿のサンプルに含まれる IFRS 任意適用公表企業29社について業種と規模を基準に29社のマッチング企業を抽出し、それから抽出されたマッチング企業についてそのペアとなる IFRS 任意適用公表企業のイベント日をそれぞれ割り当て、疑似イベントスタディおよびクロスセクショナル分析を実施している。
*10% 水準で有意 ** ５ % 水準で有意 *** １ % 水準で有意。

Adj.R2
N

Variables
constant
Sales_FUSGAAP
Goodwill
Tobins_Q
Sales_GR
Log_Size
ROA_EBIT
Leverage
Bid-Ask Spread
Return_Volatility
YearFixedEffect(b)業績coefficient t-statistic-1.8469-0.50***-0.0126-1.18***-4.5229-3.84***-0.2102-2.52***-0.1309-0.25***
0.00570.22***
0.6192
2.67***-0.0558-0.88***(a)
異常値処理
coefficient t-statistic-2.5601-0.91***-0.0069-0.88***-3.96***-3.8356-0.1716-1.94***-0.0721
-0.18***-0.0046-0.14***
0.58912.87***

表７ 頑健性テストの結果

IFRS 任意適用の公表に対する株式市場の反応：企業間の差異を中心に（金）– 95 –

年報 経営ディスクロージャー研究

2017年３月

第16号

た 分 析 の 結 果 が 示 さ れ て い る。USGAAP と

本稿では得られた結果の信頼性を高めるため

Goodwill の係数は有意な値となっておらずそのに、様々な頑健性テストを実施している。頑健性

符号も前節で得られた結果とは反対に正を示してテストの結果、
本稿の結果は異常値の影響の排除、いることがわかる（ t =0.32、0.03）。したがって、潜在的な欠落変数の影響の考慮、およびマッチン

USGAAP と Goodwill について前節で得られた結

グ・サンプルを用いた分析に対して頑健であるこ果は、本稿の分析に含まれる IFRS 任意適用公表とが確認されている。しかし、本稿の結果が本稿

企業29社とそのマッチング企業の間に存在するで実施した頑健性テストに対して頑健であるにも観察されないもしくは本稿で考慮しきれなかっ関わらず、潜在的な欠落変数が本稿の結果に影響た何らかの要因の影響ではなく、IFRS 任意適用を与えている可能性は依然として存在している。

の公表それ自体の影響を捉えている可能性が高このため、本稿の結果を解釈するにあたっては注い 。

意が必要である。また、本稿のサンプルは29社か23）ら構成されており、サンプルサイズが極めて小さい。このため、本稿で得られた結果はあくまでも

５．結論および残された課題

予備的なものとして解釈されるべきである。
本稿では、日本企業による IFRS 任意適用の公こうした限界は存在するものの、本稿には以下表に対して株式市場がどのように反応しているののような点で先行研究に対して追加的な貢献があか、および企業間で当該反応に差異があるかどうる。つまり、本稿は日本企業による IFRS 任意適かを分析した。分析結果は次の通りである。第１用の公表に対する株式市場の反応に企業間で差異に、日本企業による IFRS 任意適用の公表に対しが存在することを明らかにしている点で、日本企て株式市場は平均的には統計的に有意な正の反応

業を対象としたこれまでの研究に新たな知見を提を示していないことが確認された。第２に、日本供している。また、IFRS 任意適用の公表に対す企業による IFRS 任意適用の公表に対する株式市る株式市場の反応における企業間の差異を生むと場の反応には企業間で差異が存在することが確認予想される要因を考える際に、日本の状況を考慮された。具体的には、米国基準から IFRS に移行に入れた変数を追加した分析を行うことで、した企業に対して株式市場は負の反応を示していKaramanou and Nishiotis（2009）の分析を拡張ること、総資産に占めるのれんの割合の大きい企している。さらに、本稿には次のような意義があ

業ほど IFRS 任意適用の公表に対して株式市場はる。１つ目は、実務的な意義である。本稿は、負の反応を示していることが確認された。また、

IFRS の任意適用を公表する企業の期待とは裏腹規模の大きい企業ほど IFRS 任意適用の公表に対に株式市場がネガティブに反応しうる要因を特定して株式市場は正の反応を示すことがわかった。

しそれらに関する実証的証拠を提示している点

これらの発見事項は、IFRS の任意適用を公表しで、IFRS 任意適用の公表を予定している企業にた企業の中には株式市場が正の反応を示している

示唆を与えるものである。２つ目は、政策的な意

企業と負の反応を示している企業とが混在してお義である。本稿は日本企業による IFRS 適用効果

り、株式市場は IFRS の任意適用を公表する企業を検証している点で、日本における IFRS 強制適の特性に応じて異なる反応を示していることを示

用の是非に関する議論をする上で有益な情報を提唆している。

供している。
– 96 –IFRS 任意適用の公表に対する株式市場の反応：企業間の差異を中心に（金）ただし、本稿では解明しきれていない点も存在

Reporting Standards：IFRS) の総称として IFRS という言

する。
１つ目は、
KaramanouandNishiotis
（2009）と異なる結果が得られた理由について十分に考察葉を用いる。
２）
「IFRS 適 用 済・ 適 用 決 定 会 社 一 覧 」 東 京 証 券 取 引 所、
http://www.jpx.co.jp/listing/others/ifrs/index.htmlには、を加えられていない点である。Karamanou and

IFRS の任意適用を公表した日本企業が115社 (IFRS 任意適Nishiotis（2009）は各国の会計基準から IFRS へれている (2016年７月14日時点 )。しかし、筆者の調査の結の移行に伴い企業の情報開示が増加することを前果、GCA サヴィアン (2174、東証1部 ) と健康コーポレーシ

提としているが、日本基準から IFRS への移行の16日に IFRS の任意適用を正式に公表していることがわかっ

用企業85社、IFRS 任意適用予定企業30社 ) であると記載さョン (2928、札幌証券取引所 ) も2014年3月3日と2016年5月た。このため、本稿ではこれらの2社を IFRS の任意適用を場合にもこのような前提が成り立つのであろう

公表した企業 (IFRS 任意適用予定企業 ) に追加している。

か。もし日本基準と IFRS とが情報開示という観

なお、GCA サヴィアンは2014年3月3日に IFRS の任意適用

点からほぼ同等であると株式市場が評価しているを正式に公表した後、同年5月13日に IFRS 導入の延期を公表した。しかし本稿のイベントスタディ分析におけるイベ

場合には、IFRS に移行する前の会計基準の質のント期間は IFRS 任意適用の公表日とその前後25日間を含む違いによって本稿と Karamanou and Nishiotis

51日間である。つまり、GCA サヴィアンの場合 IFRS 導入（2009）の結果の違いがもたらされたかもしれな

延期の公表の影響が本稿のイベントスタディ分析の結果に影響を与えないため、本稿では GCA サヴィアンを IFRS のい。しかし、この点については今後の更なる精緻任意適用を公表した企業として扱っている。
３）具体的には、「日本経済新聞」、「日経産業新聞」、「日経流通な検討が必要と思われる。第２に、本稿では

新聞」、「日経金融新聞」である。

IFRS に準拠して作成された財務諸表が実際に開４）新聞報道がなされている企業の中には、企業自身が IFRS の示された際に株式市場に与える影響に関する調査

任意適用を正式に公表していない場合も存在するする ( 井上2016、注19を参照 )。

が行われていない点である。本稿は IFRS 任意適５）15:00以降に開示した企業の場合は、その翌日をイベント日

用の公表に対する株式市場の反応を調査したものとしている。

であり、この意味で IFRS 適用効果に対する株式

６）具体的には、サンプルサイズが小さい場合、市場リターン

市場の事前の期待を評価したものであると言えモデルを用いて測定されるそれに比べてバイアスが生じや控除法を用いて測定される異常リターンには、マーケット・
すい。

る。しかし、IFRS にもとづいて作成された財務

７）たとえば、AshbaughandPincus(2001)、CuijpersandBuijink

諸表が実際に開示された場合にもたらされうる経(2005)、Daske et al. (2008)、Karamanou and Nishiotis

済的帰結は、IFRS 任意適用に対する株式市場の(2009)、Li (2010)、Kim and Shi (2012)、Daske et al.

事前の期待と必ずしも一致すると言えない。した2004年以降国際会計基準審議会と会計基準のコンバージェ

がって、今後は海外の企業を対象とした先行研究

ンス・プロジェクトを積極的に推進し、EU 同等性評価に前(2013)を参照されたい。他方、日本の企業会計基準委員会は、向きに対応してきた。その結果、EU の同等性評価におけるのように（LeuzandVerrecchia2000；金2016）、

重要な差異(26項目 )は2008年までにほぼ解消されている(IFRS に準拠して作成された財務諸表が実際に株

辻山2014、p.53)。このため、日本基準から IFRS への移行

式市場に開示された際に、投資家間の情報の非対の場合にもこのような前提が満たされるか否かについては議論の余地がある。しかし、本稿ではこの点に関する積極称性などにどのような影響を与えるかといった問的な議論は行っていない。
８）具体的には、オーストラリア、ベルギー、スイス、ドイツ、いについて、別途調査を行う必要があると考えらデンマーク、オランダ、トルコ、南アフリカである。

れる。

９）本稿の目的は IFRS の任意適用を公表した企業に対する株式市場の反応を調査することにあるため、母集団を全上場企業ではなく IFRS の任意適用を公表した企業としている。

《注》

10）Karamanou and Nishiotis (2009) では売上総利益率が用いられているが、本稿では売上総利益が入手できない企業が１）本稿では、国際会計基準(InternationalAccountingStandards：
IAS) お よ び 国 際 財 務 報 告 基 準 (International Financial– 97 –

存在していたため、営業利益率を用いて Profitability を測定

年報 経営ディスクロージャー研究している。

2017年３月

第16号

サンプル期間の違いが挙げられる。つまり、IFRS の任意適

11）Karamanou and Nishiotis (2009) では企業をフォローする

用を初期に公表した企業ほど株式市場が強い正の反応を示

アナリストの数 (FOLL) も分析に用いられている。しかししているような場合には、本稿の検定力が井上 (2016) のそながら、本稿では FOLL に関するデータが入手できなかっ

れよりも弱い可能性がある。このような論点については、たため、FOLL の影響を考慮に入れた分析を行うことができていない。この点は、本稿の限界である。

今後の更なる精緻な検討が必要である。
19）しかし、本稿は Karamanou and Nishiotis (2009) における

12）ただし、Sales_GR の場合は、各社が IFRS の任意適用を公コントロール変数の一つである企業をフォローするアナリ表した期の直前期における直近2期間の売上高成長率の平均

ストの数(FOLL)がコントロールできていないため、この値を用いている。

点に関する踏み込んだ議論を行うことはできない。この点

13）前述の通り、大引けの15:00以降に開示された場合には公表
日の翌日を t= ０としている。

は本稿の限界であり、今後の更なる検討が求められる。
20）金 (2016) は情報の非対称性の代理変数としてビッド・アス

14）IFRS から米国基準への調整額が増分的な情報有用性を有す

ク・スプレッド、売買回転率、および株式リターンのボラること (Harris and Muller 1999；Gordon et al. 2008)や

ティリティの３つの尺度を用いているが、ビッド・アスク・

米国基準に準拠して作成された利益の方が IFRS に準拠してスプレッドと株式リターンのボラティリティについてしか作成された利益よりも利益反応係数が高いこと (Bartov et

有意な結果を得られていない。売買回転率は、ポートフォ

al.2005)を報告している論文も存在する。

リオ組み換え、流動性ショック、投資家のリスク選考の変

15）具体的には、IFRS への移行コストとして①システム対応、化などといった情報の非対称性とは関係のない他の様々な②財務諸表一式の作成 ( テスト段階 )、③内部統制の構築、要因によっても影響を受ける可能性が高い (Bartov and

④外部アドバイザーの利用に必要なコストが挙げられていBodnar 1996；Leuz and Verrecchia 2000； 金 2016)。 つる。

まり、売買回転率については測定誤差の問題が懸念される16）日本基準から IFRS に移行する企業と米国基準から IFRS にため、本稿では情報の非対称性の代理変数としてビッド・移行する企業とでは IFRS への移行に伴うコストが異なるか

アスク・スプレッドと株式リターンのボラティリティといもしれない。しかし、本稿では日本基準から IFRS に移行す

った2つの尺度のみを用いている。

る際に生じるコストと米国基準から IFRS に移行する際に生21）総資産を用いている。

じるコストとが同様であるという前提の下でこうした予測22）マッチング企業は IFRS 任意適用の公表の有無や採用していを行っている。コストに関する比較ができていない点は本る会計基準の種類に関係なく、全上場企業から抽出してい稿の限界である。

る。すなわち、本稿のマッチング企業は本稿のサンプルに

17）Karamanou and Nishiotis (2009) ではTobins_Q、Sales_
GR、Log_Size 以外にも、企業をフォローするアナリストの数(FOLL)と銘柄に対するアナリストの推奨を表すダミ含まれる IFRS 任意適用企業29社と同じ業種に属する企業の中で、総資産が最も近い企業である。
23）本稿のサンプルに含まれる IFRS 任意適用公表企業29社とそー変数 (RECDUM) が分析に用いられている。しかし、本のマッチング企業29社の間に、分析に用いる各変数につい稿ではデータ入手上の制約のため、これらの変数の影響をて平均値と中央値の差があるかどうかを確認した結果、い考慮した分析を行うことができていない。この点は、本稿

ずれの変数についても有意な差は観察されなかった。特に、の限界である。なお、Karamanou and Nishiotis (2009) のIFRS任意適用企業とそのマッチング企業におけるGoodwill

分析に含まれる企業は８カ国にわたっており、彼らは各国の平均値はそれぞれ3.580% と3.542% であった。また、米国の投資家保護の水準の違いをコントロールするために D_

基準から IFRS に移行した企業は IFRS 任意適用企業とそのIAS、EFFIC、ANTI_DIR といった国レベルにおける3つマッチング企業とでそれぞれ７社と６社であった。

の変数を追加的にモデルに組み込んでいる。しかし、本稿は Karamanou and Nishiotis (2009) とは違って日本企業に《引用文献》

焦点を絞った分析を行っているため、これらの変数を考慮する必要がない。
18）なお、本稿では井上 (2016) の結果との比較可能性を担保するために異常リターンの測定方法として市場リターン控除法を用いた場合の結果を (c) 列と (d) 列に提示している。
(c) 列についてみると、IFRS 任意適用の公表日( t = ０ )における AR の値が0.1518% でマーケット・モデルを用いた場
合よりもやや高まっているが依然として有意な値とはなっていないことがわかる ( t  = 0.53)。したがって、異常リターンの測定方法の違いが本稿と井上 (2016) の結果の違いをもたらしたわけではないと考えられる。本稿と井上 (2016)とで異なる結果が得られた潜在的な理由の一つとしては、– 98 –

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