論 文

論 文

注意力の限界とPost-Earnings-Announcement-Drift岡佐目
１．はじめに
２．先行研究と仮説
３．データと方法論

田
伯

克
政

彦
男

次
４．実証結果５．結論

心理学の知見から、人間の持つ注意力（Attention）は限られた資源であることが分かっている。投資家は上場している数多くの銘柄に平等に注意を払うことはできず、注目度の高い銘柄を中心に注意力が向けられる。
本稿では、投資家に配信されるストリーミングニュースの配信数から、プロ投資家の注目度の代理変数を作成し、Post-Earnings-Announcement-Drift（PEAD）との関係を調査した。その結果、プロ投資家の注意が向けられていない銘柄にはミスプライスが多いことが分かった。

目の前で展開されている現象も見逃してしまう。

１．はじめに

日常生活の中で、何か物事に集中していて親しい人間の持つ「注意力（Attention）」は限りある

友人とすれ違っても分からないという経験はない資源であり、一つの事に注意を奪われていると、だろうか。Simons and Chabris［1999］は人間の岡田克彦（おかだかつひこ）

関西学院大学大学院経営戦略研究科教授、ワシントン大学大学院MBA、神戸大学大学院
経営学研究科修了、博士（経営学）。モルガン・スタンレー証券ニューヨーク、東京、UBS証券東京支店FVP、Halberdier Capital Management Singapore社取締役を経て、現在投資助言会社Magne-Max Capital Management CEO ／ CIO兼務。専門は行動ファイナンス。行動、経済学会常任理事。最近の著書に『ビッグ・データで株価を読む』（中央経済社2014年）
no
news
good
news?：The
streamingnews
effecton
investorbehavior
surrounding
論文に“Isanalyst stock revision announcement,”International Review of Finance Vol.14,1、（2014年共著）。
佐伯政男（さえきまさお）

慶應義塾大学大学院システムデザイン・マネジメント研究所研究員。2003年東京農工大
学大学院生物システム応用科学研究科博士前期課程修了。建設コンサルタント会社の研究職を経て2013年慶應義塾大学大学院システムデザイン・マネジメント研究科博士後期課
程単位取得満期退学。最近の主な論文に“Self-informant agreement for subjective well-being
among Japanese,”Personality and Individual Difference, Vol. 69 、（ 2014 年共著）、”Lifesatisfaction judgments and item-order effects across cultures, "Social Indicators Research, Vol.118、（2014年共著）。

72

証券アナリストジャーナル

2014.11

論 文

持つ注意力がいかに限られた資源であるかを実験ことを意味する。

で示している。実験では、10人程度の学生が輪

PEAD現象は、一般的なファイナンスの教科書にになって、自由にバスケットボールをパス回しすも記述されているほど広く知られており、世界の多る様子を被験者に観察させる。パス回しする学生

くの株式市場で観察されているアノマリーである

達はさまざまな色のシャツを着ているが、被験者（Bernard and Thomas［1989］［1990］、Abarbanellにはその中から白いシャツを着た学生が何回パス

and Bernard［1992］、Chan et al.［1996］）。 金 融を投げるかをカウントさせる。多くの被験者は白市場で報告される多くのアノマリー現象は、適切

シャツの学生から目を離すまいと集中するため、なベンチマークを使用しないことによる「錯覚」

目面にゴリラが登場しても気がつかないという。

にすぎないと主張するFamaでさえ、PEADに関し

人間は何かに注意を奪われてしまうと、明らかにては「疑う余地のないアノマリーだ」と述べてい見える現象も見えなくなってしまうのである（Fama［1998］）。 こ れ ま で 多 く の 研 究 者 がる（注１）。

PEADの発生原因について調査しているが、おお本稿では、投資家、とりわけプロ投資家の「注むね２つの解釈に分類できよう。１つは、「裁定意力」のありようが株式価値評価に与える影響をの限界（Limits of Arbitrage）」があるために、明検証する。注意力を有限資源と考えた場合、決算

らかなミスプライスが放置され、修正されるのに発表のように多くの銘柄のニュースが配信される

時 間 が か か る と い う も の で あ る。 例 え ば、とき、ニュース量が多い銘柄に投資家の注意が集

Mendenhall［2004］は、裁定業者が価格を修正す

中し、ニュース量の少ない銘柄については正しい

るためには過小評価されている銘柄を買う必要が価値評価がされない可能性がある。そこで、決算

あるが、そのポジションをヘッジするための代替発表時のニュースの発信頻度と、Post-Earnings-

証券が少ない銘柄（裁定リスクが大きい銘柄）ほAnnouncement-Drift（PEAD） の 関 係 を 探 る。

ど、PEADが大きいことを示している。もう１つ

PEADとは、アナリストの業績予想を上回った企の解釈は、行動ファイナンスの視点に立ち、ファ業には、長期にわたって顕著にプラスの超過リタ

ンダメンタル情報を正しく評価できない投資家がーンが観察され、下回った企業には、マイナスの対象銘柄を過小評価してしまうという主張である

超過リターンが観察されるというアノマリー現象（Frazzini［2006］、Grinblatt and Han［2005］）。

である。本来、マーケットが業績サプライズを瞬

本稿では、行動ファイナンスの立場から、プロ時に織り込むことができれば、価格変動は業績発

投資家の注意力に限界があるため、決算情報がも表の当日に限定され、それ以降は新たなファンダ

たらす新たなファンダメンタル情報を正しく評価

メンタルズに基づいた水準の取引が行われるだけできないという仮説を検証する。決算発表シーズである。ところが、決算発表情報は瞬時には消化ンには業績発表が数千にのぼり、全銘柄に十分なされず、サプライズの方向に向けたdrift（超過リ

注意を払うことは不可能である。そこで投資家がターンが継続的に発生すること）が観察される。

注意を向けにくい銘柄は、ファンダメンタル情報

これは決算発表後もしばらく過小評価されているが十分に織り込まれず、良いファンダメンタル情（注１） このような現象を心理学では「不注意による盲目（inattentional blindness）」と呼ぶ。詳細については、
Mack and Rock［1998］を参照のこと。

©日本証券アナリスト協会

2014

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論 文

報も過小評価されやすくなる可能性がある。近年

本稿の構成は以下のとおりである。第２章では米国においても、PEADの原因として、投資家の先行研究を概観し仮説を述べる。第３章ではデー

注目度に着目した研究はいくつか存在し、さまざタと方法論について解説する。第４章で実証結果

まな注目度の代理変数が試されている。例えば、を議論し、カレンダータイムポートフォリオでのHirshleifer et al.［2009］は、同時に多くの他社が運用を考え、実運用へのインプリケーションを議決算発表しているタイミングで決算発表する企業論する。第５章は結論である。

は、他企業に目を奪われて注目が向かいにくいと考え、イベント日の他社決算発表数を代理変数として検証した。その結果、同日に決算発表する他

２．先行研究と仮説社数が多い銘柄ほど、PEADが大きくなりやすい

心理学分野の研究蓄積により、人間は多くの情と指摘しながら、
注意力限界仮説を支持している。

報を一度に処理できないことが分かっている。古ま た、DellaVigna and Pollet［2009］ は、 投 資 家

くはStroop taskと呼ばれる実験が行われており、は休日前になると、その過ごし方の楽しみに意識

脳の処理能力の限界が示されている。この実験でが向かい、マーケット情報に注意が向かいにくくは、被験者に文字を書いたスライドを見せ、ひたなると考えた。決算発表日の曜日が金曜日かどう

すら文字の色を述べさせ、その速度を計測するのかを代理変数として検証した結果、金曜日に決算であるが、この時、文字の意味と文字の色が異な発表する企業はPEADが大きくなるという事実をる場合に、被験者の判断速度が極端に落ちること明らかにし、注意力限界仮説を支持している。

が分かっている。黒文字で「赤色」と表示されて本稿では従来の先行研究よりも踏み込み、プロ

いたり、青文字で「黄色」と表示されると、文字

投資家の注意力が特定の銘柄に向けられているこ

情報と色彩情報の両方を脳が処理しなければならとがPEADのクロスセクションでの違いの背景にず、情報処理にことさら時間がかかるようになるあると考える。そのため注目度の代理変数を、主のだ（Stroop［1935］）。心理学では注意力に関すにファンドマネージャーやトレーダー等のプロ投る研究にも多くの知見が蓄積されている。人間は資家向けに流れる、ストリーミングニュースの数

常に「注意」を払っていないと、見たものを記憶から作成する。これを用いることで、Hirshleiferに格納することができないようだ。したがって、

et al.［2009］ やDellaVigna and Pollet［2009］ の注意が散逸するような仕掛けを作って実験する

用いた代理変数よりも、プロの運用関係者の注目と、被験者の情報処理能力が衰えるだけでなく、度をより直接的に測れるからである。
検証の結果、

明らかな事象でさえも見落としてしまうという。

先行研究で報告されているさまざまな要因をコン

このような現象をMack and Rock［1998］は「不トロールした後も、本稿で算出した注目度の代理

注意の盲目（inattentional blindness）」と呼称して変数がPEADと有意に負の相関があった。また、いる。

この代理変数で注目度の少ない銘柄を選択的に取投資家も人間である限り「不注意の盲目」のバ

引するカレンダータイムポートフォリオの運用を

イアスを持つ。したがって、注意が向いていない

行うと、運用成績が向上することが明らかになっ銘柄の情報は、記憶にも残らず、十分に価格に反た。

映されない可能性がある。Azuma et al.［2014］74

証券アナリストジャーナル

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論 文では、証券アナリストの格付け変更による株価反発表ほどPEADが少ないことを発見している。

応は、投資家の注目度が低い銘柄ほど顕著だと報

本稿では、裁定リスク、投資家洗練度の代理変告している。アナリストが格付け変更に至るまで

数に加えて、Hirshleifer et al.［2009］とDellaVignaに公開されたファンダメンタル情報を、市場が価and Pollet［2009］の２つの注目度代理変数をコ格に織り込めていないためである。本稿で扱う

ントロールした上で、プロの投資家によりあまりPEADの原因としては、投資家が新しい情報に対注目されていない銘柄はPEADの程度が大きい、

してリスク回避的に行動するためだと主張する研という仮説を検証する。

究もある（Hirshleifer and Teoh［2005］）。しかし、「不注意の盲目」に陥っている投資家は、そもそも新しい情報を見過ごしているかもしれない。そうであれば、業績についての投資家の注目度が下がることで、投資家が新しい価値についての情報

３．データと方法論
3.1

Bloomberg社の配信するストリーミングニュース

を見過ごし、業績発表時の過小評価が生まれやす

Bloomberg社のターミナル情報は多くの資金運

くなると考えられる。過小評価は時間をかけて解用担当者によって利用されている。本稿の解析は、消されるため、注目度の低い銘柄は、決算発表後

Bloombergターミナルを通じて配信されたニューにdriftが発生することが予想される。Hirshleifer etスについて、タグ情報に企業名が入っているニュ

al.［2009］は、業績ニュースについての注意がースだけを取り上げている。取得期間は2010年

下がる程度を、投資家が他のニュースにどの程度１月１日から13年12月31日までの４年間である。

目を奪われるているかという代理変数を作成して取得したトータルのニュース記事は1,742,065記

検証した。その結果、同時に外部ニュースが多い事であり、図表１に示すように、決算期におけるタ イ ミ ン グ で 決 算 発 表 す る 企 業 に つ い て は、

記事数が突出して多くなっている。観測期間中にPEADの 程 度 が 大 き い と 報 告 し て い る。 一 方、四半期決算が16回あるために、突出した山が16DellaVigna and Pollet［2009］は金曜日に決算発回観察される。１日平均1,661件のストリーミン

表をする企業は注目度合いが下がると仮説を立

グニュースが配信されている計算になるが、決算て、 同 様 の 結 果 を 得 て い る。 ま た、Bagnoli et期以外は全上場銘柄についてのニュースが流れて

al.［2005］はザラバ中の決算発表と引け後の決いるわけではなく、少ない時は1,000件以下の配算発表を比較して、注目度合いの高い前者の決算

信日もある。また、10年からの４年間を概観す

図表１

2010年から13年までにBloombergターミナル上に流れたニュース数

12,00010,000
8,000
6,000
4,000
0

20100101
20100208
20100317
20100423
20100530
20100706
20100812
20100918
20101025
20101201
20110107
20110213
20110322
20110428
20110604
20110711
20110817
20110923
20111030
20111206
20120113
20120219
20120327
20120503
20120609
20120716
20120822
20120928
20121106
20121214
20130120
20130226
20130405
20130512
20130618
20130725
20130901
20131011
20131118
20131225

2,000©日本証券アナリスト協会

2014

75

論 文

図表２

標本期間のストリーミングニュース記事と対象企業

業績発表企業数
ストリーミングニュース記事数
記事データ・アナリスト予想がない企業
業績発表後にニュースのある企業
クリーンサンプル
大型株
中型株
小型株

2010
11,623374,302
8,949
17
2,657
335
884
1,338

2011
11,391
413,083
9,051
30
2,310
347
956
1,007

2012
11,291
428,104
8,728
28
2,535
314
996
1,225

2013
11,362526,576
9,457
17
1,888
362
807
719

Total
45,667
1,742,065
36,185
92
9,390
1,358
3,643
4,389

（図表注） 時価総額1,200億円から6,800億円までを中型株とし、それ以下を小型株、以上を大型株とした。

ると、株式市場の強気ムードが顕著になった13
年は10年の約２倍のニュースが配信され、株式への記者の関心の高まりが伺える。

3.3

注目度の代理変数

本稿では、投資家注目度の代理変数として、決算発表時点の相対的なストリーミングニュースの量を用いる。Bloombergターミナルは、プロ投資

3.2

サンプル

家用の情報端末である。プロの投資家にとって、本稿では決算発表を行う全企業を対象とする

決算発表情報はとりわけ注目を集める情報であが、図表２に示すように、最終的なサンプルはる。その際の注目度を測定するために、ニュース

9,390決算イベントとなった。本稿の検証期間に、の量そのものを注目度の代理変数にすると、大型決算発表を迎えた企業数は累計で45,667社存在

株や一部の話題性のある株に偏る可能性がある。

する。その中から、業績サプライズを計測するた

そこで、当該銘柄の過去60日のニュース量と、めに、アナリストのコンセンサス予想値が必要で決算発表時点のニュース量の対数の比率を注目度あり、それが存在するのはアナリストのカバレッ（ATTN）の代理変数とし、クロスセクションのジがある企業に限定される。さらに、注目度合い比較を行う。すなわち、ATTNの算出は以下に準を測定するために必要なストリーミングニュース

拠して行う（注３）。

がない企業も除外されるため、合計で36,185社=

は解析対象外となった。さらに、業績発表後のイ
ベントウインドーに、株価のパフォーマンスに影

(∑

( , )

, )

（1）

響を与える可能性があるニュースが配信されていここでni,0は決算発表時点の i 銘柄に関するストリ

る場合、それらを除外した（注２）。その結果、最ーミングニュースの数である。

終的なクリーンサンプルは、9,390社となった。
クリーンサンプルの46 ％が小型株、39 ％が中型株、15％が大型株という構成である。

3.4

超過リターンの計測とコントロール変数

サンプル企業の超過リターンは、業績発表日（AR（0））とその後の20日間の累積超過リター（注２） 業績発表後のストリーミングニュース記事の中に、業績の修正や企業価値に影響を与える可能性のあるコーポレートアクションを起こした企業、アナリスト評価の変動があった企業等を除いている。
（注３） 注目度の代理変数として対数を使わず、ストリーミングニュース数の比率を用いた検証も行なったが、結果に変化はなかった。

76

証券アナリストジャーナル

2014.11

論 文ン（CAR（1,21））を計測する。超過リターンを

表EPSの差を価格で標準化したものである。FEが計測するためのベンチマークにはFama and French

大きい程、AR（0）が大きいことが当然予想され（［1992］［1993］）のスリーファクターモデルをる。

用いる。サンプル企業の期待リターンの推定のた注目する変数はATTNである。プロの投資家のめに用いるマーケット・リスクプレミアム（Rm-

注目度が上がることによって、業績発表時の新たRf）、企業規模プレミアム（SMB）、バリュー株

な情報は反映されやすくなる。その結果、業績発

プレミアム（HML）については久保田・竹原［2007］

表時点においては強く反応し、その後のdriftにつに準拠して推定した（注４）。AR（0）は、業績発

いては小さくなると予想される。したがって、

表の内容そのものが与える影響を測定するもの

AR（0）を被説明変数にした場合の期待されるで、発表日前日の終値と発表日当日の終値を用い

ATTNの係数は正であり、CAR（1,21）を被説明て算出する。一方、その後のdriftを計測するCAR変数とした場合のATTNの係数は負である。

（1,21）については、業績発表翌日の寄付き値か

Model １においては、SIZE（企業規模）とPBR

ら20営業日保有した21日後の終値までの日次累（時価簿価比率）をコントロールする。Model ２

積超過リターンとして計測する。こうして算出さに お い て は、 加 え て「 裁 定 の 限 界（Limits ofれたAR（0）、CAR（1,21）を被説明変数として、

Arbitrage）」の影響をARBRISK、PRICE、VOLUME

以下の４つのモデル式を推定する。

の３つの変数でコントロールする。ミスプライス

AR(0)/CAR(1,21) =
+

+

+

+

AR(0)/CAR(1,21) =

+

+

+

AR(0)/CAR(1,21) =

+

+

+

+

+

+

AR(0)/CAR(1,21) =
+

+

+

+

+

を是正しようとする裁定取引トレーダーの直面す

+

+

(2)

ンパクトも、その後のdriftも大きいと予想される。

+

本稿ではWurgler and Zhuravskaya［2002］の提唱(3)+する手法に準拠し、決算発表前250日から20日までの期間で推定されたマーケットモデルの残差を算出してARBRISKとした。次に、裁定にかかる+取 引 コ ス ト の 代 理 変 数 と し て は、Stoll［2000］
(4)

+

+

るARBRISKは、それが高いほど発表日の価格イとBhushan［1994］に依拠し、決算発表20日前の価格（PRICE）と、50日前から20日前までの平+均売買代金（VOLUME）を用いる。
(5)

Hirshleifer et al.［2009］やDellaVigna and Pollet［2009］では、他社の決算発表が多いタイミング

ここでFEは業績のサプライズを表す変数であり、で発表する企業や、金曜日に発表する企業である

証券アナリストのコンセンサス予想EPSと会社発ことが、PEADと関係すると主張し、注意力の限（注４） 東京証券取引所第一部、第二部の金融を含む全上場企業の時価総額加重平均リターンをRmとし、新発10年国債利回りをRfとした。またSMB、HMLの値は以下の方法で算出した。時価総額でSmall（S）とBig（B）の２分位に分類し、簿価時価比率で上位30％をValue（H）、下位30％をGrowth（L）、中位の40％をNeutral（M）/３、HML=とする。SMB=（SH+SM+SL）/３－（BH+BM+BL）（SH+BH）/２－（SL+BL）/２。

©日本証券アナリスト協会

2014

77

論 文

界仮説を支持している。本稿の目的は、注意力の分位の銘柄群（業績失望群）をショートすると、限界仮説の検証であるが、プロの投資家の注意力

発表日に0.5％、その後20日間で2.2％の超過リタの限界がより重要であることを主張する。そのたーンが得られることが分かる。

め、彼らの代理変数よりも、本稿の代理変数の方

Panel Aの結果を概観すると、決算発表日にはがより良く説明できることを示す必要がある。しグロース株や大型株ほどサプライズに反応しやす

たがってModel ３では、サンプル企業と同時に決いことが分かる。超過リターンの算出においては、算発表がある企業数（NOA）と、金曜日に決算

規模効果はコントロールされているが、それでも発表する企業（FRIDAY）か否かのダミー変数をサプライズには大型株ほど大きく影響されてい使ってコントロールする。

る。ARBRISKについては、予想通り有意に正のHand［1990］は、情報が株価に反映される過係数、また取引コストの代理変数であるPRICEと程においては、限界的投資家の洗練度が深く関わVOLUMEについては有意に負の係数となっておっていると主張している。Model ４では、投資家

り、先行研究と整合的な結果である。また、注目の洗練度にかかる代理変数として、Bartov et al.

度の代理変数の中では、NOAのみが負に有意な［2000］の用いている機関投資家の持ち株比率係数となっている。

（INST）を加える。Model １から４までに用いる

次に、Panel Bに示すdriftの決定要因については全ての説明変数については、Bartov et al.［2000］、

大 変 興 味 深 い 示 唆 が 得 ら れ た。 ま ず、ATTNは

Mendenhall［2004］に倣い、10分位に分類し0.5Model １からModel ４まで、全て有意な負の係数から－0.5の値に変換する。ただし、ダミー変数となっている。NOAやFRIDAYの変数をコントロ

で あ るFRIDAYに 関 し て は そ の 限 り で は なールしたModel ３、Model ４においても有意な係い（注５）。

数となっており、プロの投資家による注目度が高ければ高い程driftは小さいことが確認できる。米

４．実証結果
4.1

超過リターンの決定要因

国市場で有意であったNOAやFRIDAYの効果についても、日本市場では観察されずATTNのみ有意であった。これは本稿の代理変数の有効性を示す

発表日における超過リターンと、その後20日ものであると考える。さらに、ARBRISKについ間におけるdriftの決定要因について図表３にまとては有意ではないのが興味深い。また、SIZE効めている。Panel Aは、発表時点の超過リターン

果はまちまちであるが、PBRはどのモデルでも有の決定要因を示し、Panel Bはその後20日間のdrift

意に負の係数となっており、超過リターンの算出の決定要因を示している。FEの係数から明らか過程ではバリュー株効果を調整しているが、それなように、発表時点もその後のdriftについても、でもなおdriftはバリュー株に顕著だということが業績発表時のEPSが証券アナリストのコンセンサ分かる。最後に、機関投資家の持ち株比率が高い

ス予想をどの程度上回るかが超過リターンの多く銘柄ほど、driftが大きいという結果も興味深い。

を決定している。業績の上振れサプライズの一番

これは、洗練されているはずの機関投資家の方が大きい分位にある銘柄群をロングし、一番小さい

業績サプライズを過小評価している可能性を示唆（注５） 紙幅の関係で説明変数の記述統計量は割愛するが、極端に高い相関を持つ変数は存在しなかった。

78

証券アナリストジャーナル

2014.11

論 文

図表３

Model 1AR(0)0.005 ***
0.001
-0.0010.002 ***

Model 2AR(0)0.005 ***
0.001
0.006 ***
0.003 ***
0.003 **
-0.003 ***-0.006 ***Model 3AR(0)0.005 ***
0.001
0.006 ***
0.003 ***
0.003 **
-0.003 ***-0.006 ***-0.002 **-0.0010.002 ***
9,390
0.006
CAR(1,21)0.022 ***
-0.007 **-0.005 *-0.010 ***0.002 ***
9,390
0.008
CAR(1,21)0.022 ***
-0.007 **-0.012 *-0.010 ***-0.0040.000
0.006

0.002 ***
9,390
0.01
CAR(1,21)0.022 ***
-0.007 **-0.012 *-0.010 ***-0.004-0.0010.006-0.0010.000

0.002 **
9,389
0.01

0.002 **
9,389
0.01

0.002 *
9,389
0.01

Panel A
FE
ATTN
SIZE
PBR
ARBRISKPRICE
VOLUMENOAFRIDAY
INST
定数項
サンプル数
R squared
Panel B
FE
ATTN
SIZE
PBR
ARBRISKPRICE
VOLUMENOAFRIDAY
INST
定数項
サンプル数
R squared

決算発表時の超過リターンとPEADの決定要因
Model 4AR(0)0.005 ***
0.001
0.006 ***
0.003 ***
0.002 **
-0.003 ***-0.006 ***-0.002 **-0.0010.001
0.002 ***
8,944
0.01
CAR(1,21)0.022 ***
-0.008 ***-0.010-0.008 ***-0.004-0.0010.001-0.0010.000
0.008 ***
0.002
8,943
0.01

（図表注） Panel Aは決算発表日の超過リターンの決定要因、Panel Bはその後20日間のドリフトの決定要因を示す。ダミー変数FRIDAYを除く全ての説明変数は10分位に分類され、0.0を除き、＋0.5から－0.5に振り分けている。したがって、推定された係数は第1分位と第10分位の差が超過リターンに与える影響だと解釈できる。
*,**,***は各々 10％、5％、1％の有意水準を示す。

定できない。そこで本章では、時系列にイベントしている。

が発生した銘柄でポートフォリオを組成し、その4.2

カレンダータイムポートフォリオによる検パフォーマンスに超過リターンが発生するか否か

証を、カレンダータイムポートフォリオ法を用いて４-１の検証で、投資家の注意が向いていない検証する。

銘柄を選択すれば、決算発表後の超過リターンがカレンダータイムポートフォリオの組成プロセ

大きく見込める事が分かった。しかし、時系列でスは以下の通りである。まず、業績発表のポジテ

こうしたPEAD現象を観察した場合、ある特定のィブ・サプライズがある銘柄群をユニバースとす

決算発表時に大きなPEADが観察され、それが全る。次に、これらのユニバースにある各銘柄につ体の結果を左右しているかもしれない。その他のいて「プロ投資家の注目度」代理変数を作成し、決算発表時に全くPEADが発生していなければ、クロスセクションで10分位に分類する。各決算

特定の決算発表の結果に依存して係数が有意と推発表時点において、第１分位から第５分位までを定された可能性（cross-sectional dependence）も否「高注目度ポートフォリオ」、第６分位から第10©日本証券アナリスト協会

2014

79

論 文

図表４

注目度の違いによる２つのカレンダータイムポートフォリオのパフォーマンス比較

低注目度銘柄群

高注目度銘柄群

Net Asset Value Growth

300
250

n=482
α=0.0013 (t=2.508)

200
150
100
50

n=457
α=0.00029 (t=0.482)
0

100

200

300

400

500

600

700

800

運用開始からの日数分 位 ま で を「 低 注 目 度 ポ ー ト フ ォ リ オ 」 と すて、パフォーマンスが良くなっていることが分かる（注６）。購入対象となった銘柄は、20日間保有る。とりわけ、ポートフォリオ組成から520日目

後にポートフォリから外す（注７）。したがって、あたりから大きく正のリターンが観察されてい決算発表がある度に購入対象候補銘柄が生まれ、る。時期としては12年10月頃であり、その後ア

その後20日間経過後にポートフォリオから除外

ベノミクスで株価が上昇基調に変化する直前であ（売却）される。このように、業績発表のポジテる。この時期に、プロの投資家の注目度が低く、ィブ・サプライズ銘柄を一定期間保有するポート業績が予想を上回った銘柄は大幅に市場をアウト

フォリオを組成する際に、高注目銘柄だけを対象

パフォームした。マーケットの地合いが良くなるとするのと、低注目銘柄だけを対象とする２つのことで、過小評価状態が短期間で修正されたのか

戦略を比較する。

もしれない。ここで示すパフォーマンスは、取引

図表４はこのルールに従って組成した２つのポコストや取引の際のマーケットインパクトは考慮

ートフォリオの経年パフォーマンスである。100

していないが、プロ投資家により注目されない銘の運用資産が約４年間でどのように増減したかを柄を選択することの優位性は明らかである（注８）。

示している。業績のポジティブ・サプライズがあ

２つのカレンダータイムポートフォリオをスリる939銘柄の中でも、とりわけ注目度の低い482

ーファクターモデルで時系列回帰したところ、低銘柄をポートフォリオに組み入れることによっ

注目度銘柄ポートフォリオについては有意にプラ（注６） 10分位に分けたものを２つのグループにまとめ、高注目銘柄群と低注目銘柄群した。ただ、10分位に分類する際に、同じATTN値を示すものは同じ分位に分類したため、939銘柄の半分以上の482銘柄が高注
目銘柄群となった。
（注７） 保有日数は任意に20日間を選択したが、結果は保有期間パラメータに依存的ではなく、15日から30日までの全ての期間で同様の結果が観察された。
（注８） 各対象銘柄を100万円ずつ購入すると仮定した場合、20日間の平均保有金額が1,197万円であった。これに売買手数料の料率を掛けたものが取引手数料である。

80

証券アナリストジャーナル

2014.11

論 文スのαが観察された。これは注目度が低い銘柄群については、業績発表時に新しいファンダメンタ

本研究は科学研究費補助金基盤研究（B）及び
湊離散構造処理系プロジェクトの補助を受けて遂ル情報が十分に反映されず、その後一定期間過小行されました。また、本論文完成に至る過程で、評価されているという仮説と整合的な結果であ

匿名のレフェリーの方に貴重なコメントを頂きました事を感謝いたします。本稿における誤りは全て筆者らに帰します。

る。

５．結論

〔参考文献〕

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い るPost-Earnings-Announcement-Driftア ノ マ リ ーンダメンタル情報を過小評価してしまうという仮説が主張されてきた。最近の研究では、行動ファ
イナンスの視点から、投資家の注意力に限界があるがゆえに起こる現象だという研究が注目を集め
ている。
本稿では、
「プロの投資家の注目度」という既存研究にはない新しい注目度の代理変数を作成

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検証した。その結果、本稿で用いた代理変数が、

pp.43-63.

既存研究の注意力に関する代理変数や裁定の限界に関するさまざまな変数をコントロールしても、PEADと有意な関係にあることが分かった。さらに、カレンダータイムポートフォリオを用いて実務への応用可能性を検証した結果、本稿の代理変数を用いて銘柄選択することで、パフォーマンス
に貢献する可能性を示した。

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82（この論文は投稿論稿を採用したものです。）

証券アナリストジャーナル

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