東京大学 COE ものづくり経営研究センター

MMRC Discussion Paper

MMRC-J-117

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 ―東京大学大学院経済学研究科
大 日 方 隆第１稿：2002 年 4 月
改訂稿：2002 年 11 月

No. 117

東京大学 COE ものづくり経営研究センター

MMRC Discussion Paper No. 117

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 ―東京大学大学院経済学研究科
大日方 隆
第１稿：2002 年 4 月
改訂稿：2002 年 11 月

1

大日方 隆

Relevance of Earnings, Losses and Book Value of Equity:
Evidence from Manufacturing Firms in Japan
Takashi OBINATA
University of Tokyo, Faculty of Economics
Bunkyo – ku, Hongo, 7–3–1, Tokyo, Japan

1st Draft, April 2002
Current Draft, November 2002
Abstract
This paper investigates the value relevance of accounting earnings, with testing empirically the
association between stock price levels and earnings of manufacturing firms in Japan. This research
provides major five results as follows. First, whether to deflate the variables included in the
regression model determines whether to satisfy the basic presumption of OLS regression. The
deflating method gives important effects to the empirical results. To deflate the variables by stock
prices at the end of previous year is very effective for alleviating the heteroscedasticity due to size.
Second, we find the serious industry effect. The industry effect differs among fiscal years. This
result implies that the relation between the reported earnings and the permanent earnings is different
every fiscal year in each industry. Third, the relevance is high in the order of operating profits,
ordinary income (earnings before taxes, special items and extraordinary items) and net income.
Though the difference in relevance between operating profits and ordinary income is little, thedifference between ordinary income and net income is very large. This result shows the rationalityof the conventional financial analysis technique for regarding ordinary income as the “normal
earnings generating power” of the firm. On the other hand, it throws doubt on valuing ordinary
income excessively, because operating profits is more relevant indicator of permanent earnings thanordinary income. Fourth, by controlling the loss (negative profits) firms, the relevance of earnings
increases. However, the regression results weakly support the hypothesis that losses contain large
noises, so losses are not value-relevant. We find the years when losses have the same information
contents as positive profits, and years when losses have the different information contents from thatof positive profits. Fifth, book value of equity has the very limited relevance. We cannot observe
the more relevance of book value of equity than earnings, excluding a few exceptional years.
Though the information combined earnings with book value of equity is more relevant than the soleearnings information, the combined information is less relevant than the earnings information in thecase where loss firms are controlled. This result suggests that, for explaining the variation in stock
prices, the book value of equity information is redundant and merely earnings information is
sufficient.
Keywords: value relevance, permanent earnings, losses, book value of equity, Japan2

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)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 ――

大 日 方

隆

（東 京 大 学）

第１稿：2002 年 4 月
改訂稿：2002 年 11 月

要約

この論文では、わが国製造業を対象として、利益情報と株価との統計的関係の確認を通じて、利益情報の value relevance を検証している。主要な分析結果は、以下の 5 つである。第
1 に、回帰に含まれる変数をデフレートするか否かは、OLS 回帰の前提条件を満たすか否かを左右し、分析の結果に重大な影響をあたえている。規模に起因する heteroscedasticity を緩和するうえで、変数を前期末株価でデフレートする方法は有効である。第 2 に、産業ダミーを説明変数に含めるか否かを通じて、産業効果の存在を確認している。その産業効果の大きさ（影響）は年度によって異なっている。これは、報告利益と permanent earnings との関係
が、産業ごと、年度ごとに異なっていることを含意している。第 3 に、利益の relevance は、
営業利益、経常利益、純利益の順に低くなっている。営業利益と経常利益の差は僅かであるが、経常利益と純利益との格差は大きい。この結果は、一方で経常利益を企業の「正常収益力」として重視する伝統的な財務分析手法の合理性を示すものの、営業利益のほうが、より適切な permanent earnings の指標であるため、経常利益を過度に重視することにたいしては疑問を投げかけている。第 4 に、損失を計上している企業（赤字企業）をそれ以外（黒字企業）と分けることによって、利益の relevance は上昇する。しかし、「損失はノイジーな要素であるため、relevant ではない。
」という仮説は、弱い形でしか支持されなかった。負の利益（損失）が正の利益と同じ情報内容をもつと推定される決算期や、両者が異なる情報内容をもつと推定される決算期も存在する。第 5 に、純資産簿価の情報の relevance は限定されており、利益情報を上回る relevance はわずかの決算期を除いて観察されなかった。純資産簿
価と利益を組み合わせた情報は、利益単独の情報よりも、より relevant ではあるものの、損失サンプルをコントロールした利益情報の relevance を上回らない。この結果は、株価水準のバラツキを説明するうえで、純資産簿価情報は redundant であり、利益情報だけで十分であることを示唆している。

キー･ワード： value relevance、permanent earnings、losses、book value of equity、Japan3

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 ――

１は じ め に企業会計の利益情報の value relevance をめぐる研究において、最近、2 つの研究テーマが多くの研究者の関心を集めている。1 つは、通時的に見て、利益情報の relevance が時間の経過とともに低下しているのか否かという問題である。利益情報の relevance の低下を報告している研究や、それと代替的な純資産簿価の relevance の上昇を報告している研究がある（Collins et al., 1997, Garcia et al., 1998, Ely and Waymire, 1999, Francis and Schipper, 1999, Coreet al., 2003）。その原因として、近年、臨時的に巨額のリストラ損失が計上される傾向が高い
こと、知的財産など会計が捕捉していない無形資産の重要性が高まっていること、利得よりも損失のほうが早期に利益に反映される保守性が強まっていること、IT 産業の誕生などで産業構成が変化したことなどが指摘されている（Ely and Waymire, 1999, Lev and Zarowin, 1999,
Ryan and Zarowin, 2003, Core et al. 2003）。しかし、他方では、利益の relevance あるいは、より一般的に利益情報の有用性は低下していないという報告や、relevance の時系列比較にたいして懐疑的な研究もある（Brown et al., 1999, Rees, 1999, Canibano, 2000, Swanson and Benada,
2001, Buchheit and Kohlbeck, 2002, Francis et al., 2002a, b, Hoitash et al., 2002, Landsman andMaydew, 2002, Kothari and Shanken, 2003）1。Kim and Kross (2005) は、1 期先の営業キャッシ
ュフローにたいする利益の予測能力は、むしろ時系列的に上昇していると報告している。
もう 1 つは、共時的に見て、利益情報の relevance が国によってどのように異なっているのかという問題である（Alford et al., 1993 ,Amir et al., 1993, Bandyopadhyay et al., 1994, Hall etal., 1994, Harris et al., 1994, Joos and Lang, 1994, Barth and Clinch, 1996, Chan and Seow, 1996,
Garcia et al., 1998, King and Langli, 1998, Eng et al., 1999, Frankel and Lee, 1999, Harris andMuller, 1999, Pope and Walker, 1999, Ball et al., 2000, Guenther and Young, 2000, Bartov et al.,2001, 2002）。多くの研究では、「アングロ・サクソン系―コモン・ロー―リベラルな会計基準」の環境では会計情報の relevance は相対的に高く、「大陸系―成文法―（税法とより強く結びついた）保守的な会計基準」の環境では会計情報の relevance は相対的に低いという図式化された仮説が検証されている。多くの研究は、その仮説を指示する結果を提示している。

1

なお、event study の領域においても、Beaver (1968) 型の利益の information content が時代とともに減少したか拡大したかが、多くの研究者の注目を集めている。この点については、Lo and Lys (2002)、
Buchheit and Kohlbeck (2002)、Francis et al. (2002a, b)、Landsman and Maydew (2002) などを参照。
4

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)しかし、そのような巨視的な研究も重要であるが、経験的な事実を実証的に解明するうえ
では、微視的な基礎的分析も欠かせない。はたして、異なる時代や地域をまたがって利益のrelevance を比較することは可能なのであろうか。その問題意識がこの研究の 1 つのモチベェーションになっている。ほんらい value relevance study では、公表される利益情報にもとづいて投資家が企業の permanent earnings を予測することが前提とされ、報告利益にどれだけのtransitory earnings ないし temporary earnings が含まれているかによって利益の relevance は規定されると想定されている2。そうであれば、企業が直面している競争環境いかんで将来収益（キャッシュフロー）の不確実性が異なるはずであるから、利益の relevance は、企業が属する業種の競争環境によって違ってくるはずである。
したがって、景気動向や産業構成が異なる地域や時代を一括りにサンプルにする場合、利益の relevance を単純には比較できない。それらの経済環境要因をコントロールして分析しないまま、relevance の違いを法制度、会計制度の違いや会計基準の質に帰着させて議論しても意味はない3。しばしば、利益の relevance の低下を会計基準の質の低下に結び付ける見解
や、国際的に見た日本の利益の relevance の低さを会計制度の後進性に結び付ける見解も見られるが、利益の relevance をどのようにして比較したらよいのか、そもそも議論の前提についてさえ、学界には定説がない。そのような問題意識から、企業が属する産業に固有の影
響――産業効果――を考慮して、わが国製造業における利益情報の relevance を検証するのがこの論文の第 1 の、かつ重要な目的である。そのさい、従来の研究は規模要因による
heteroscedasticity にたいして適切に対処していないが、この研究ではその問題にも慎重に対処する。これが、この論文の第 2 の目的である。
むろん、permanent earnings は、あくまでも個々の投資家が各自予想するものであって、直接に観察できる存在ではない。それは各企業の株価にバイアス無く反映されているという前提にたって、経験的には、報告利益と株価との統計的な関係を検証できるに過ぎない。しかし、報告利益になんら加工を加えずに、たんに利益と株価との統計的関係だけから利益のrelevance を議論するだけでは不十分であろう。あきらかに transitory earnings、temporary
earnings と想定できるものは、除いて考えてみるべきだからである。たとえば、しばしば話題になるのは、赤字決算（損失）である。企業が永続的に損失を計上し続けるとは考えられ
2

ここにいう permanent earnings と transitory earnings（temporary earnings）は、排他的な概念である。
前者は再現性（反復性）があるため、企業の将来キャッシュフローと結びつき、企業価値にたいしてrelevant であるが、後者は再現性がないため、かりにそれが生じても、企業の将来キャッシュフローにかんする投資家の期待は改訂されず、企業価値とは関係がない。
3
同一企業が異なる会計基準で財務諸表を作成しているとき、その 2 組の情報を比較する場合には、この問題は生じない。しかし、そのようなサンプルは少数であり、その場合の検証結果がどの程度の一般性をもっているかは、疑問である。
5

大日方 隆ないから、損失を計上しているサンプル企業については、分析上で修正を加えなければならない。投資家が当然に行うであろう利益情報の修正方法があらかじめ知られているなら、そのことを加味して利益の relevance を分析する必要がある。さしあたり、損失情報の relevanceを確かめるのが、第 3 の目的である。
この論文の主要な分析結果は、以下の 5 つである。第 1 に、産業ダミーを説明変数に含めたときのダミーにかかる係数の有意性検定、および Hausman 検定を通じて、産業効果の存在を確認している。その産業効果の大きさ（影響度合い）は年度によって異なっている。これは、報告利益と permanent earnings との関係が、産業ごと、年度ごとに異なっていることを含意している。第 2 に、変数をデフレートするか否かは、OLS 回帰の前提条件を満たすか否かを左右し、分析の結果に重大な影響をあたえている。規模に起因する heteroscedasticityを緩和するうえで、変数を前期末株価でデフレートする方法は有効であることがあきらかにされる。第 3 に、利益の relevance は、営業利益、経常利益、純利益の順に低くなっている。
営業利益と経常利益の差は僅かであるが、経常利益と純利益との格差は大きい。この結果は、経常利益を企業の「正常収益力」として重視する伝統的な財務分析手法の合理性を示している。しかし、その一方で、営業利益のほうが、より有能な permanent earnings の指標である
ため、経常利益を過度に重視することにたいしては疑問を投げかけている。
第 4 に、損失を計上している企業（赤字企業）とそれ以外（黒字企業）とを分けることによって、利益情報の relevance は上昇する。しかし、「損失はノイジーな要素であるため、
relevant ではない。
」という仮説は、弱い形でしか支持されなかった。負の利益（損失）が正の利益と同じ情報内容をもつと推定される決算期や、両者が異なる情報内容をもつと推定される決算期も存在する。損失を過小評価する――プラスの利益よりも小さなウェイトをおく――分析手法は、一定範囲で有効ではあるものの、必ずしも万能ではない。第 5 に、純資産簿価の情報の relevance は限定されており、利益情報を上回る relevance はわずかの決算期を除いて観察されなかった。純資産簿価と利益を組み合わせた情報は、利益単独の情報よりも、より relevant ではあるものの、損失をコントロールした利益情報の relevance を上回らない。
この結果は、株価水準のバラツキを説明するうえで、純資産簿価情報は redundant であり、利益情報だけで十分であることを示唆している。
この論文の以下の構成は次のとおりである。2 節では、会計情報の relevance の年代変化をめぐる先行研究をレヴューして、この論文の研究課題を詳しく説明する。3 節では、モデルとサンプルを説明したあと、利益資本化モデルの重要な基礎的前提を説明する。この節では、
とくに heteroscedasticity の問題が検討される。4 節において、決算期別のクロス・セクション分析によって利益の relevance を確認し、さらに、正の利益と負の利益（損失）とで株価
6

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)との関係が非対称になっているか否かを検討する。5 節は、純資産簿価情報の relevance の分析であり、利益情報の relevance との比較がなされる。最後の 6 節は、この研究のまとめである。

２

先 行 研 究株価との関連性によって測定される会計情報の relevance の程度は、そのときどきの経済

環境（景気動向、技術進歩の速度等）、会計規制の強度、会計基準の内容や質、個々の企業の競争力、経営戦略、財務戦略など、多種多様な要因に規定される。したがって、異なる時
点や地域をとりあげて会計情報の relevance を比較するのには大きな障害がある。
「会計情報の relevance は時代とともにどのように変化したのか？」という問いかけには、簡単には答えることはできないのである。また、実証研究の性格上、分析期間、サンプル企業、モデル、回帰式などのリサーチ･デザインによっても、会計情報の relevance についての推定結果は左右される。そのため、異なる研究論文の実証結果だけを比較するのも適切ではない。
それにもかかわらず、会計情報の relevance の時代的な変化は、多くの研究者の関心を集めている。税金によって会計規制の財源がまかなわれ、多くの時間と資源を投入して会計基準が作られている以上、その会計基準から産み出される会計情報が、所期の規制目的の達成にどれだけ貢献しているのかは、学問的課題として当然に検討されなければならない。それは、会計学において実証研究が誕生して以来、必ずしも明示的ではないにせよ、多くの研究者が一貫して共有してきた問題関心である。今日のように取引手法の高度化、複雑化にともなって、それに対応する会計基準も複雑化するほど、いっそう、そのような問題意識が高まるのはあたりまえのことなのであろう。
米国では、とくに relevance の低下をめぐる研究が盛んである。Collins et al. (1997) は、1953
年から 1993 年の 40 年間について、株価水準を被説明変数とし、純利益を説明変数とする単回帰、純資産簿価を説明変数とする単回帰、純利益と純資産簿価の両者を説明変数とする重回帰分析をした。各年のクロス・セクション回帰から得られた決定係数を時間（年）に回帰することにより、relevance の年代変化を分析している。彼らは、純利益と純資産簿価とを組み合わせた情報の relevance は 40 年間で低下しておらず、むしろ、わずかに上昇していると報告している。ただし、純利益の追加的な relevance は傾向的に低下しており、その代わりに、純資産簿価の relevance は年々上昇している。その原因について、彼らは、一時的な利得や損失が計上される頻度が年々増えたこと、企業規模が変化したこと、無形資産に比重を置く企業数が増加したことなどによると分析している。
Francis and Schipper (1999) は、1952 年から 1994 年を対象にして、Collins et al. (1997) と同
7

大日方 隆様の分析をしている。彼女らは、まず、期首を起点として決算日から 3 ヵ月後を終点とする
15 ヶ月間の株式投資収益率を被説明変数とし、純利益の水準とその対前年増減を説明変数とする重回帰を行った。つぎに、年度ごとのクロス･セクション回帰による決定係数を時間（年）に回帰した。その結果、この 43 年にわたる期間では利益の説明力が低下しており、利益情報の relevance は低下していると分析している。さらに、株価水準を被説明変数として、資産額と負債額による重回帰、および純資産簿価と純利益による重回帰を通じて、
relevance の年代変化を検証している。後者の株価水準を被説明変数とする分析では、会計情報の説明力は低下しておらず、むしろ増加していると報告されている。彼女らの研究では、利益の relevance が低下しているのは、Collins et al. (1997) と同様、将来に成果を生むような技術革新のための支出を即時に費用化しているからであると指摘されている4。
また、Ely and Waymire (1999) も、会計基準の設定主体の変化を時代区分のメルクマール
として、各時代の会計情報の relevance を比較している。株価水準を被説明変数、純利益や純資産簿価を説明変数とする単回帰および重回帰を行い、決定係数の大きさを relevance の尺度としている。この研究では、利益情報単独の relevance は基準設定主体が代わっても上昇していないことが報告されている。一方、純資産簿価と純利益とを組み合わせたときの
relevance は、APB から FASB へ設定主体が代わったのにともなって上昇しているが、これはAPB 時代の relevance が極端に低いことによるものであり、それ以前と比べると現行の FASB
時代の relevance は統計的に有意に高いわけではないと報告されている。
一方、わが国を題材に relevance の年代変化をメイン･テーマとして体系的に研究した研究は少ない。そこで以下では、会計情報の relevance を分析した研究を取り上げ、簡単なメタ分析を試みる。井上 (1998) は、外貨換算にかんする理論的かつ実証的な研究である。その第 13 章では、1990 年から 1997 年の 8 年間について個別と連結の会計情報の relevance が分
析されている。株価水準を被説明変数とし、純利益と純資産簿価を説明変数とする重回帰分析が採用されている。図表 13-2 には決算期別の分析結果が掲載されているので、そこでの決定係数を被説明変数として年度に OLS 回帰をしてみた。親会社個別（連結）の場合には、年度にかかる偏回帰係数は正で 5%（1%）水準で有意であった。しかし、残差に系列相関が観察されたため、利益と純資産簿価を組み合わせた relevance は年々上昇しているとは、正確にはいえない。
石川 (2000) は連結会計情報の有用性を体系的に分析した研究であり、第 7 章では、1984
年から 1998 年の 15 年間の年度別の relevance の分析がなされている。Ohlson モデルを援用
して、株価水準を被説明変数とし、将来の超過利益の割引現在価値の推定値と純資産簿価を4

この問題については、Lev and Zarowin (1999) も参照されたい。
8

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)説明変数とする重回帰分析が決算期別になされている。図表 7.2（p. 211）には各年の決定係数が報告されているので、メタ分析をしてみた。その決定係数を年度に OLS 回帰してみると、親会社単独（個別）と連結ともに、年度にかかる偏回帰係数は正であった（1%水準）。
また、図表 7.4（p. 216）に掲載されている純資産簿価による単回帰でも、年度の係数は正であった（5%水準）。しかし、やはり残差にはあきらかな系列相関が存在し、明確な結論は得られない。
また、Charitou et al. (2000) では、1985 年から 1993 年の 13 年間について、利益情報のrelevance が分析されている。会計期間 1 年間の株式投資収益率を被説明変数にして、純利益と営業活動から生じるキャッシュフローを説明変数とする重回帰分析が行われている。説明
変数には水準と前期比増減の 2 種類が選ばれ、合計、4 つの説明変数にたいしてリターンが回帰されている。すべての説明変数は前期末時点の株価によってデフレートされている。その結果は Table 3（p.12）にまとめられているので、そこでの決定係数についても、年度にOLS 回帰してみた。その結果、決定係数はこの間に上昇も下落もしていないことが判明した。
以上の Collins et al. (1997)、Francis and Schipper (1999)、Ely and Waymire (1999)、井上 (1998)、
石川 (2000) の分析結果では、純資産簿価と利益を組み合わせると、日米ともに、会計情報の relevance が低下しているという証拠は得られていない。しかし、それらの研究ではいずれも、規模による heteroscedasticity が考慮されていない。それは、類似の研究に比べて異常に高い決定係数にあらわれている。たとえば、井上 (1998) では、個別情報の決定係数の平均値（中央値）は 0.8095（0.8159）であり、連結情報の決定係数は 0.8010（0.8151）となっている。また、石川 (2000) の回帰でも、連結情報による決定係数は、Ohlson モデルにおいて、平均値（中央値）が 0.686（0.772）であり、純資産簿価のみによる場合には、0.563（0.528）となっている。他方、Charitou et al. (2000) では、決定係数の平均値（中央値）は 0.1332（0.1221）
であり、前 2 者の研究に比べると決定係数はかなり小さい。
この問題は、すでに Brown et al. (1999) によって厳密な分析がなされている5。彼らの分析によると、規模要因をコントロールすると、そもそも決定係数はさほど大きくならない。しかも、米国では 1958 年から 1996 年の 39 年間にかけて、純利益と純資産簿価を組み合わせ
た会計情報の relevance はむしろ低下していると報告されている。Brown et al. (1999) の研究を参考にすると、Charitou et al. (2000) の決定係数が小さいのは、説明変数がデフレートされているためであると予想される。この問題は、この論文が第１に着目する点である。この研究では、Brown et al. (1999)、Easton and Sommers (2003) にならい、変数をデフレートすることによって、規模に起因する heteroscedasticity に対処する。多くの先行研究では変数がデフ
5

なお、Ryan and Zarowin (1995) も参照。
9

大日方 隆レートされておらず、その場合に生じる問題をこの論文で明確にする6。わが国の会計情報の relevance の時間的変化を問うのに先立って、そもそも、どのような意味で会計情報がrelevant であるのかを、統計的に正確に確認してみなければならない。
さらに、上記に掲げた研究は大規模サンプルを扱っているものの、クロス・セクション分
析における産業効果には目を向けていない。「投資家は、利益情報を利用して企業のpermanent earnings を予測する」と想定して、利益情報の relevance を議論するなら、ほんらい、産業ごとに異なる競争環境の違いが利益の relevance に重要な影響をあたえると考えなければならない。年代や地域によって産業構成が異なる場合、産業効果を無視したまま利益の relevance を比較してみても、意味のある結論は導けない。産業ダミーを通じて産業効果を統計的に処理したうえで、利益情報の relevance を確かめるのが、この論文の第 2 の目的である。
また、stock valuation model を意識しつつ、株価に代替されてブラック･ボックスとされている permanent earnings の意味を複数の回帰モデルを通じて確かめる。実際に報告される純利益には transitory earnings、temporary earnings が含まれているため、報告された純利益がそのまま permanent earnings の推定値にはならない。投資家は、利益からそれらのノイジーな要素を除いて、permanent earnings の予測に利用するのであろう。ただ、損益計算書における区分ないし分類だけでノイズが完全に除かれるわけではなく、利益の構成要素の分類以外の方法も利用して、投資家は permanent earnings を推定しているはずである（Ramesh andThigarajan, 1993）。この論文ではその局面に着目し、そうしたノイズにたいする調整を回帰
モデルに織り込んだうえで、利益情報の relevance を検討する。それが、第 3 の目的である。
このように、permanent earnings の考え方が、この論文を一貫する中心概念になっている。

３

モデルとサンプル

3.1

サンプル

この論文では、製造業に属する業種を広くサンプルとして集めるため、以下の条件にしたがって、サンプルを収集した。第 1 に、一部の会計データを手作業で収集するという制約があったため、全数調査は断念せざるを得なかった。そこで、企業のアウトプット市場における市場占有率が高いという意味での代表企業をサンプルとすることを目的として、それぞれの業種について、2000 年 3 月期における売上高上位 50 位以内を対象とした。その結果、この論文のサンプルは、無作為抽出のような代表性を有しておらず、売上高規模（operating
volume）および企業存続（survivorship）にかんするバイアスが潜在的に含まれている。第 2
6

Gu (2001) は、決定係数の比較をめぐる問題点を計量経済学的観点から扱っている。
10

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)に、上場市場によるバイアスを避けるため、東京以外の地方市場および二部市場に上場されている企業も対象にした。
第 3 に、外在的な規準によって業種分類を行うため、日本経済新聞社（NIKKEI NET）が公表している業種別売上高ランキングを利用した。業種区分は、水産（Marine）、鉱業（Mining）、
食品（Foods）、繊維（Fiber）、紙・パルプ（Paper）、化学（Chemicals）、医薬品（Medical）、
ゴム（Rubber）、窯業（Ceramics）、鉄鋼（Steel）、金属（Metal）、機械（Machinery）、電機（Electronics）、
自動車（Mobile）、その他輸送機器（Trans. Vehicle）、精密機器（Precise P.）、造船（Ship Building）、
その他（Other）の 18 業種である。これはデータ･ベースに依拠したものであるが、この分類は広く投資家に知られて利用されていると期待される。標準産業分類を利用することも 1
つの方法であるが、それがどの程度周知された存在であるのかは定かではないため、この論文では採用しなかった7。
クロス・セクション分析をするにあたり、サンプル企業の決算日は同一でなければならい。
また、長期にわたる期間をプールして分析するには、決算期ダミーを説明変数に含めて、時間効果を除去する必要があり、そのためにも、決算日が同一の企業をサンプルにしなければならない。しかし、上記の NIKKEI NET のランキングには、3 月決算以外の企業も含まれている。そこで、もっぱらサンプル数を多くすることを目的として、3 月決算企業をサンプルに選んだ。ただ、3 月決算企業だけをもって日本企業の平均像を描くことには、理論的にも実証的にも重大な問題がある。詳細は後述するが、3 月決算企業とそれ以外の企業とは統計的に必ずしも同質ではなく、この点でも、この論文のサンプルには日本製造業の厳密な意味
での代表性はないことをあらかじめ認めておかなければならない。
最後に、サンプルの技術的な選択基準に触れておく。この論文には直接の関係はないものの、以下での研究を基礎として、より進んだ研究では、会計上の変数について、対前年度の増減額も分析に利用する。そのため、サンプル数が減少するというコストはあるが、前年度から引き続いて 1 年決算を採用している企業にサンプルを限定する。分析の始期は 1979 年
3 月期であり、終期は 2000 年 3 月期である。財務諸表のデータは、1999 年 3 月期までは日経 NEEDS よりダウンロードし、2000 年 3 月期については『有価証券報告書総覧』から手作業で収集した。株価については、東洋経済新報社の『株価 CD-ROM』から抽出した。

3.2

利益資本化モデル7

産業分類をめぐっては、多角化企業をどの産業に帰属させるのかが問題になる。どのような分類方法によっても、それは回避できない難問である。また、産業分類の方法いかんによって、この論文が焦点をあてている産業効果の内容やその影響が異なることも否定できない。この論文は 1 つの試みであり、そうした問題点が存在することの指摘にとどめ、これ以上は言及しない。
11

大日方 隆

株価と会計情報との統計的関連から会計情報の value relevance を分析する実証研究は、すでに確立した地位を得ている。しかし、その基礎的前提を知らなかったり、誤解したりしているために、実証結果の解釈を誤ったり、無関係なインプリケーションを強引に導き出そうとする研究もある。そうした誤用を避けるためにも、ここで、value relevance study の基礎的前提のうち、重要なポイントを確認しておくのが有益であろう。
投資家の期待形成や株式評価にたいして会計情報が有用であるといわれるとき、会計学では伝統的に、企業が開示する利益の情報にもとづいて、投資家が将来の利益の流列、将来キャッシュフローを予測し、その予測にたって企業の基礎的価値（fundamental value）を推定すると考えられてきた。それは、会計学のパラダイムといってもよい8。そこで想定される
将来利益、将来キャッシュフローは、企業が安定的、継続的に獲得できる permanent earnings
である9。いうまでもなく、この permanent earnings は、経済環境の一時的な変動や会計上の短期的、名目的な利益操作には左右されない。株価と会計情報との関係を問う value relevancestudy は、
基本的に、
その permanent earnings と会計情報との関係を問題にしているのである。
いま、t 時点で投資家が予想している permanent earnings を PE t とし、企業の資本コストを「配当割引モデル」に「配当政策の企業価値無関連性」
100 R %、株価を Pt とする。ここで、を加味して、

Pt =

PEt
R

(3.1)

と想定する。すなわち、企業の株価は無限の将来期間にわたって期待される permanentearnings の割引現在価値に等しい、という stock valuation model を想定する。これは、value
relevance study の重要な基礎的前提の１つである。もちろん、統計的に検証するうえでは、(3.1)式が統計的な意味で平均的に成立していればよい。
第 2 の基礎的な前提は、会計情報と permanent earnings との関係についてである。会計情報のうちの特定の数値（たとえば利益額）を X t としよう。伝統的なパラダイムでは、以下の(3.2)式に表される関係が想定されている。

8

このパラダイムについては、大日方 (2002) も参照されたい。
この permanent earnings とそれ以外の利益要素とでは株価や投資収益率との関係が異なることは、すでに数多くの研究によってあきらかにされている。たとえば、Lipe (1986)、Kormendi and Lipe (1987)、
Ali and Klein (1992)、Ali and Zarowin (1992)、Ohlson and Penman (1992)、Strong and Walker (1993)、Parkash(1995)、Cheng and Liu (1996)、Beaver et al. (1997)、 Ramakrishnan and Thomas (1998)、Mest and Plummer(1999)、Easton et al. (2000)、Jones et al. (2000)、Charitou et al. (2001) などを参照。
912

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)PEt = aZ t + bX t + u t(3.2)

ここで、a と b は定数パラメーター、Z t は X t 以外の情報であり、u t は誤差項である。この Z t
も、permanent earnings と関係を有するかぎりで value relevant な情報である。情報 Z t には、X t
以外の会計情報はもちろん、会計以外の情報も含まれる10。これら 2 種類の情報が omitted
variables とされている点が、value relevance study の重要な（隠された）基礎的前提となっている。
一般に、value relevance を検証するときの回帰モデルは、次式による。

Pt = α + β X t + ut

(3.3)

この回帰式における偏回帰係数 β の符号検定を行い、これが統計的に有意にゼロとは異なることが確認されると、会計数値 X t は value relevant であると判定される。したがって、その実証結果は、すべての会計情報の relevance を示すものではない。しかも、たとえ X t が value
relevant であったとしても、たんにそれだけでは、他に代替情報が存在しないという意味でX t に固有の情報価値があると断定できるわけでもない。ここに、value relevance study の１つの限界がある。Value relevant information の集合全体を網羅的に列挙できないかぎり、あるいは前述の変数 Z t を特定できないかぎり、その限界は克服されない。
第 3 の基礎的な前提は、同時性である。時点 t までに投資家に知られた value relevant な情報は t 時点の株価 Pt に反映されている。時点 t の会計情報（これには、ストックの情報だけではなく、フローである利益の情報も含まれる）と株価 Pt が統計的に有意な関係にある場合、その会計情報には、株価に反映された value relevant な情報が含まれているという意味で、会計情報は value relevant であると判断される。この同時性と前述の stock valuation model が、
value relevance study の根幹を支えている。
ここで問題は、会計情報の期間区分は企業の決算日によって決められているのにたいして、
被説明変数としてどの時点の株価を選択したらよいのかである。結論から先に言うと、この選択にかんして現在のところ理論的な決め手はない。かりに、投資家が初めて会計情報 X t を知りえた日を特定できたとしよう。その日の株価を被説明変数とするなら、回帰式(3.3)は、会計情報を知った投資家がそれを株価に反映させているかを問うという経験的な意味をも
10

会計以外の情報の relevance については、たとえば Amir and Lev (1996)、Hirsch et al. (2001) などを参照。
13

大日方 隆つ。しかし、event study での学界の経験が教えてくれているとおり、そのような日時を特定するのはきわめて難しい。多様なメディアの発達により、会計情報の正式発表日以前に、発表内容のうちのかなりの部分が事前に予測されているであろう。たとえ、その点を無視しても、企業による正式発表日の株価を被説明変数にすると、さらに複雑な問題が生じる。
1 つは、企業によって決算発表の日が異なっているという問題である。その状況では、先行して公表された情報が決算未発表企業の株価にも影響をあたえる。
いわゆる spillover effect、
contagion effect と呼ばれる現象である。その現象が生じると、決算発表が遅い企業について
は、株価と会計情報との関連性を検証しても、会計情報の value relevance について明確な結論は得られない。それらの spillover effect、contagion effect をコントロールする有効な手段は現在見当たらない。もう 1 つは、毎年の決算発表の期日が一定ではないために、決算発表から次の決算発表までの間隔を 1 年間に固定できない問題である。この場合、被説明変数の株価を前期末の株価で割っても、その値は１年間の株価変化率にはならず、複数年度をプールした分析には経験的な意味を認めることができない。
それらの問題の克服を意図して、一律に決算日から 3 ヵ月後の株価を被説明変数とする実証研究もある。たとえば 3 月決算企業であれば、6 月末時点の株価（あるいは前年の 7 月 1
日から 6 月 30 日までの投資収益率）を被説明変数とするのである。しかし、この場合には、重大な問題が生じてしまう。株価には、決算日後 3 ヶ月以内に投資家が知りえた value relevant
information も反映されている一方、決算日後に企業に生じた出来事のうち前年度の会計情報に反映されるのは、後発事象などの一部の例外しかない。そうした状況では、会計情報のrelevance は過小評価される危険がある。
そこで、この論文では、決算日時点の株価を被説明変数にする。投資家がどのような手段
によって value relevant information を入手しているのかはブラック･ボックスにして、決算日までに投資家に知りえた value relevant information がその期の会計情報に反映されているという意味での relevance を問題にするわけである。もしも利益の情報が relevant であれば、ファンダメンタル分析に意味があることはもちろん、アナリスト等が利益を予測する行動そのものの合理性もあきらかになるはずである。ただし、投資家が決算発表日までには知り得な
い情報が会計情報に含まれているとき、その情報の relevance は、この論文の分析からは判明しない。その点で、このリサーチ･デザインによったとしても、会計情報の relevance は過小評価される可能性をもっていることに留意しておく必要があろう。

3.3

デフレーター

この論文では、前述の利益資本化（earnings capitalization）モデル（以下、モデル M1 とい14

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)う）を使用するが、デフレーターの選択については定まった見解がなく、デフレーターを使用するか否かは、研究者の裁量に任されている。ここでは、以下のデフレーターを使用しないモデル M1A と前期末株価をデフレーターとするモデル M1B とを比較する。

Pit = α + βX it + ε it

(M1A)

Pit
X
= α ′ + β ′ it + u it
Pit −1
Pit −1(M1B)

ここで被説明変数 P は期末（決算日）時点の株価であり、説明変数の X には、営業利益（OP: Operating Profit）、経常利益（OI: Ordinary Income）、純利益（NI: Net Income）、純資産簿価（BVE: Book Value of Equity）が、いずれも１株あたりの金額で代入される。また、添字の i は企業を表し、t は決算期（決算日）を表している。各変数の決算期別の記述統計量はTable 2 にまとめてある。すべて 1 株あたりの数字であり、金額の単位は円である。
モデル M1A、M1B それぞれによる OLS 回帰の結果は、Table 3 である。変数をデフレー
トしないモデル M1A では、どの説明変数についても、自由度修正後決定係数は 95%前後と驚異的に高い。また t 値も 400 を超えており、会計上の利益および純資産が株価水準の有意な説明変数となることを示している。この結果を見るかぎりでは、各種の利益、純資産簿価のうち、いずれがより relevant な情報であるのか、明確に識別できない。しかし、既存の実証研究の結果と比較するとき、これらの決定係数と t 値の高さは異常であり、この回帰の結果には重大な疑問を抱かざるをえない。
他方、変数をデフレートしたモデル M1B によると、決定係数はモデル M1A よりも大幅に低下する。ただし、会計利益および純資産はいずれも relevant である。モデル M1B において、決定係数と t 値に注目するなら、説明変数の relevance は、営業利益、経常利益、純利益、純資産簿価の順に低くなっていることが明瞭である。モデル M1A との顕著な違いは、純資
産簿価の説明力の低さである。モデル M1B の結果によれば、純資産簿価の株価にたいする
説明力は純利益よりも劣っているが、モデル M1A の結果はその逆である。この相違がある
ため、いずれのモデルを信頼するかは、きわめて重要な問題になる。
そこで、まず、2 つのモデルについて赤池の情報量（AIC）を計算してみた。その結果は、Table 4、5 に掲載した。Table 4 は決算期別に AIC を計算したものであり、Panel A は営業利
益、B は経常利益、C は純利益、D は純資産簿価の計算結果である。すべての説明変数、すべての決算期において、AIC はモデル M1B のほうが小さい。産業別に AIC を計算した Table
15

大日方 隆5 でもその点は同じであり、すべての説明変数、すべての産業において、モデル M1B の AIC
はモデル M1A のそれよりも小さい。AIC 最小化基準によるならば、変数をデフレートした
モデル M1B を選択すべきことになるが、これは変数の order が異なっているためでもあり、モデルの優劣について決定的な判断を下せない。
つぎに、回帰の結果の信頼性を支える OLS の基礎的前提について検討した。一般に、デフレートの有無がモデルの適合度に重大な影響をあたえる第 1 の要因として指摘されているのは、分散不均一性（heteroscedasticity）である。デフレーターの使用が不均一分散を軽減するといわれることが多い。そこで、heteroscedasticity の一般的な検定手法である White testを実施し、Table 4 と 5 には、そのカイ二乗値と有意確率を掲載してある。このカイ二乗値がより大きいと分散はより不均一であり、それにともなうより小さな確率は、「分散が均一であるという仮説を棄却できる」有意性がより高いことを表している。したがって、分散が均一であるという OLS の標準的な仮定を満たすためには、カイ二乗値は小さく、確率は大きいほうが望ましい。
モデル M1A では、分散が均一である仮説が 1%水準で棄却されないのは、ごくわずかの限られたケースだけである。Table 4 の年度別分析では、営業利益、経常利益、純利益の 3 者については 1987 年 3 月期決算のみ、
純資産簿価については 1986、1987 年決算のみに過ぎない。
Table 5 の産業別分析では、営業利益については、紙･パルプと医薬品の 2 業種、経常利益は
その 2 業種に自動車、造船を加えた 4 業種、経常利益はわずかに紙･パルプの 1 業種のみとなっている。純資産簿価について分散不均一性を棄却できるのは、紙･パルプ、医薬品、造船の 3 業種のみである。この検定結果より、モデル M1A では OLS 回帰の標準的な仮定が満足されていないと判断され、前掲の Table 3 の回帰結果は信頼できないことになる。
他方、モデル M1B のほうも、分散が完全に均一というわけではない。とくに、どの説明変数によっても、1997 年決算と 1998 年決算では、分散が不均一であるという仮説を 1%水準で棄却できない。産業別の検定結果によると、機械産業ではどの説明変数によっても 1%
水準で分散が不均一になっている。以上の結果を考慮して、以下ではモデル M1B を使用するが、さらに次の 3 つの方法によって分散不均一性に対処する。1)年度別のクロス・セクシ
ョン分析では、定数の産業ダミーによって産業効果を除く、2)対象年度の全体（22 年間）をまとめたプール回帰では、産業ダミーに加えて年度ダミーによって年度効果を除く、3)ノーマルの t 値ではなく、分散不均一性を補正した White の t 値によって偏回帰係数の統計的有意性を判断することとする。従来の研究では、モデル適合度や分散不均一性にたいして必ずしも十分な注意が払われてこなかったため、その検証結果の信頼性には疑問が残る。それにたいして、この論文はその点を考慮しているため、回帰分析の結果の信頼性はより高くなっ16

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)ているはずである。

3.4

決算月によるサンプルの限定

クロス・セクション分析をするためには、決算月が同一のサンプルのみを対象にして回帰分析をする必要がある。周知のとおり、わが国では 3 月決算企業が比較的に多いため、3 月
決算企業のみを対象にして分析するのが一般的な方法である。また、複数年度をプールして年度効果を定数ダミーに回帰する場合にも、自由度減少のコストや計算手続きの便宜を考慮
して、決算月が同じ企業だけを選んで回帰分析することが多い。その場合に問題になるのは、決算月にもとづいたサンプルの選択にバイアスがかかっているか否かである。決算月の違い
によって回帰の結果が根本的に異なるならば、決算月に依拠してサンプルを限定したときの結果には普遍性がない。
その点を確かめるため、3 月決算企業に対象を限定することの当否を Chow test によって確かめた。3 月決算のサンプルとそれ以外のサンプルとの間に、構造的な相違があるか否かを検証するわけである。Table 6 は、その結果である。検定は業種ごとと全業種について行った。上段の数値は F 値であり、[ ]内の数値は有意確率である。営業利益、経常利益、純利益、純資産簿価のすべてについて 3 月決算のサンプルとそれ以外のサンプルとの間に有意な格差があるのは、繊維とその他製造の 2 業種である。また、医薬品でも、純利益と純資産簿価
は 1%水準で 3 月決算企業とそれ以外との間に有意な格差が認められる。
ここでの検証結果は、3 月決算に対象を限定した分析の結果は、決算月が異なる企業にた
だちに一般化するのは不適切であることを示している。その点を留保しつつも、Table 6 の結果は、業種ごとに観察するかぎり、決算月の相違が構造的格差を生じさせていないことを示しているため、以下の 3 月決算企業を対象とした分析結果は一定の代表性をもっており、組織的なバイアスはないと考えてよいであろう。ただ、すでに述べたとおり、そもそもこの論
文のサンプルは全数調査でもなく、ランダム･サンプリングによっているわけでもないので、分析の結果が普遍性をもっているとはいえない。あくまでも、分析の結果は、ここで対象としたサンプルに依存しており、その一般化には慎重でなければならないであろう。

４

利益情報の Value Relevance

4.1

利益の Value Relevance

決算年度別のクロス・セクション分析で利益の relevance を検証するとき、しばしば研究者が関心を向けているのは、前述したとおり、利益の relevance は時系列でどのように変化したのかである。1 つの素朴な仮説は、会計基準の数々の進化的改訂にともなって利益の17

大日方 隆

relevance はしだいに上昇しているという見方である。もう 1 つの逆の仮説は、経済環境、企業活動の継続的な複雑化に会計基準の改訂が追いつかず、利益の relevance はしだいに低下しているという見方である。いずれにしても、かりに会計の対象の側の変化と会計基準の側の変化との相対的関係によって利益の relevance の変化が規定されるなら、その変化の動向を実証分析に先立って予測することはできない。検証すべき仮説を提示できないのである。
そればかりか、この論文の分析結果からは、利益の relevance の時系列変化を示すことはできない。通常の回帰分析によるなら、たかだか各年度の偏回帰係数の有意性検定（符号検定）ができるにすぎず、その回帰分析の結果を年代順に並べても、relevance を定量化する方法がないため、その時系列の変化を捉えることはできないからである。この研究のように決算期によってサンプル数が異なる場合はもちろん、たとえ同一企業を対象として期別にクロス・セクション分析を行う場合であっても、決定係数の時系列変化を測定するうえで、定まった検定手法がない。利益の relevance の程度についての定量的な定義とその確立された計測手法が存在しない以上、relevance の時系列変化を厳密に問うことはできないのである。むろん、すでにみた先行研究は先駆的な試みであるが、決定係数にあらわれる説明力のみに
relevance の程度を帰着させて考えてよいかは、議論の余地があろう。
以下では、もっぱら、各年度において利益が有意な説明変数であるか否かに着目して、利益の relevance を考える。利益が有意な説明変数とならない年度が近年増加していれば、利益の relevance は低下していると考えることにする。説明力の指標である決定係数は、同一サンプルについて、異なる説明変数や異なる回帰モデルの説明力を相互に比較する場合の指標として理解するにとどめる。
変数の記述統計量は Table 7 に掲載した。すべて 1 株あたりの数字であり、金額の単位は円である。1996 年決算期から額面の大きな（発行株式数が少ない）企業がサンプルに含まれているため、株価および 1 株あたりの利益と純資産簿価の平均と標準偏差はその年度から飛躍的に大きくなっている。そのため、各数値の時系列の動向は、メディアン等を観察したほうがよい。その動向は、いわゆるバブルとその崩壊を示すように、1991 年 3 月期まで上昇し、1992 年 3 月期以降は下降している。なお、この論文では、前期末の株価でデフレートしているので、額面が大きな企業をサンプルに含めても、回帰分析には重大な問題を生じさせない。
Table 8 は、各種の利益を説明変数としたときの AIC を比較したものである。いずれの利益変数の AIC が小さいのかを確かめるため、営業利益と経常利益（OP – OI）、営業利益と純利益（OP – OI）、経常利益と純利益（OI – NI）の 3 組について AIC の差を計算した。決算期によって大小関係は異なっているため、ノンパラメトリック検定の Wilcoxon による検定（順18

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)位和符号検定）を行った。これは、それぞれの組の利益が各決算期について対応しているからである。ただし、年代順の並び方は無視され、各決算期は独立と仮定することになる。検定統計量は Z であり、有意確率は p-value で示してある。さらに BNST（binominal sign test）
は、AIC の大小の生起について二項分布を利用したときの符号検定の結果（有意確率：
p-value）である。
Table 8 に示されているように、AIC は、営業利益、経常利益、純利益の順に小さく、その大小関係が逆転して生起する確率は高くても 5.2%にすぎない。これらの結果からは、営業利益と経常利益の AIC の大小関係ははっきりしないものの、純利益は他の 2 種の利益よりも、AIC 最小化規準の観点で劣っているといえそうである。ただ、以下でも繰り返し利用する Wilcoxon の検定は、大小関係の順位差の有意性について 22 期間を通じて検定するものであり、大小の絶対差の有意性を検定するものではない点には注意しておきたい。
つぎに、Table 9 は、この研究の出発点となる利益水準を説明変数とするモデル M1 による回帰分析の結果である。回帰の推定にあたっては、定数の産業ダミーを含めた、いわゆる固定効果（fixed effect）モデルを採用した。Panel A は、営業利益を説明変数としたときの結果である。営業利益にかかる係数が 10%水準で有意ではないのは、1987 年の 1 期だけである。
1989 年決算では、偏回帰係数は 5%水準で統計的に有意になっている。1996 年決算について
は、回帰モデルそのものの有意性が低い（F = 1.012、p = 0.444）。Panel B は、経常利益を説明変数としたときの回帰分析の結果である。85、87、89 年の 3 期では経常利益にかかる係数は有意ではない。また、1996 年 3 月期は、やはりモデルそのものに統計的意味がない（F= 0.882、p = 0.601）。他方、Panel C は、純利益を説明変数としたときの結果である。1979、85、89 年の 3 決算期については、純利益にかかる係数は統計的に有意ではない。回帰モデ
ルそのものに意味がないのは、やはり 1996 年 3 月期である（F = 1.028、p = 0.426）。
ここで、1996 年 3 月期においてモデルに説明力がないことの原因を探るため、異常サン
プルを除いて回帰分析を行った。営業利益、経常利益、純利益のそれぞれを説明変数とする
単回帰分析において、標準化した残差が 2 を超えるサンプルを異常サンプルとみなすことにした。その結果、いずれの説明変数でも同じ 8 企業（1996 年決算期全サンプルの約 2%）が異常サンプルとみなされた。縮小されたサンプルを対象にした回帰分析の結果は、Table 10にまとめた。異常サンプルを除くと、1996 年決算期においても利益は relevant である。また、
この結果を見ると、異常サンプルは利益にかかる係数の符号と t 値には重要な影響をあたえていないようである。そのことを確認したうえで、異常サンプルの判定には主観的判断が必要なこともあり、以下では、どの年度についてもサンプルの除外をしないことにする。
以上の Table 9 の回帰結果を総括すると、いずれの利益についても、1980 年代後半のバブ
19

大日方 隆ル期に利益が relevant でない決算期が多く観察される。1996 年の例外的、異常な状況を除くと、1990 年代に利益の relevance が失われたという証拠は観察されない。さらに、決定係数を単純に比較するかぎり、株価水準のばらつきにたいする説明力は、平均的に見ると、営業利益、経常利益、純利益の順番でより低くなっている。これは、営業利益よりも経常利益のほうが、また経常利益よりも純利益のほうが、より多くの transitory earnings を含んでいるからであろう。この点は後に再検討する。
こんどは、この論文の第 2 の主題である産業効果を確かめよう。Table 9 の右側の 2 つの欄は、異なる角度から産業効果の存在とその影響度を検証した結果である。右から 2 番目のDummy Test の数値は、回帰に含めた産業ダミーにかかる係数のすべてが同時にゼロ（ γ 1 = γ 2 =･･･= γ 17 = 0）であるか否かを検定した F 値（有意確率）である。この F 値が有意に小さければ、産業効果が存在するとはいえない。1996 年決算期の異常サンプルを除くと、営業利益、経常利益、純利益のいずれについても、すべての年度において、産業ダミーを回帰推定に含めることに意味がある。つまり、すべての年度において、産業効果の存在が確認されている。ただし、この Dummy Test では、説明変数である利益の種類による違いと、年度による違いは、さほどあきらかではない。
Table 9 の右端の Hausman Test の数字は、偏回帰係数の推定における統計的効率性を通じて、固定効果モデルの必要性を検証したカイ二乗値（有意確率）である。このカイ二乗値が有意に大きければ、産業ダミーを含めない場合の推定は誤っていることを示している。この
結果は、興味深い事実を示している。第 1 に、産業効果が年度別の回帰推定に有意な影響（1%水準）をあたえているのは、営業利益で 10 期、経常利益で 9 期、純利益で 9 期となっており、特定種類の利益が産業効果の影響を強く受けているわけではない。ただ、同一年度であっても、利益の種類によって産業効果の影響は異なっている。たとえば、1984 年 3 月期では、営業利益と純利益のカイ二乗値は 1%水準で大きいのにたいして、経常利益のそれは有意に大きくはない。逆に、1993 年の決算期では、純利益のカイ二乗値のみが有意に大きい。
第 2 に、営業利益、経常利益、純利益のすべてに産業効果が有意な影響（1%水準）をもっているのは、22 期のうち、1980、90、94、97、99 年 3 月期の 5 期である。逆に、いずれの利益にも産業効果が有意な影響をあたえていないのは、1979、82、85、86、87、88、89、96 年 3 月期の 8 期である。概括的に言うと、バブル期には産業効果は現れずに、その崩壊
後の景気低迷期に産業効果の影響が現れている。このように、産業効果の影響の大きさは年度（あるいは期間、時代）によって異なっているのである。
このように、1)産業効果の存在と、2)利益の種類によって受ける影響が異なること、3)年度によって産業効果の影響が変化していることを発見したのは、この論文の重要な貢献であ20

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)る。すでに述べたように、産業構成や個々の産業内の競争環境が異なる地域、あるいは時代をまたがって利益の relevance を比較するのは適切であるのか、疑問も多い。ここでの検証
結果は、その点を無視した従来の研究にたいして重大な疑問を投げかけている。むろん、産業効果をどのようにコントロールしたらよいのかについて、relevance study の領域で定説があるわけではない。しかし、産業効果が決定係数にあたえる影響を識別しないまま、自由度
修正後決定係数のみにもとづいて安易に relevance を比較すると、誤った結論を導く危険がある。ここでの実証結果は、先行研究にたいして重要な警鐘を鳴らしているのである。

4.2

利益と損失の非対称性（非線形性）

利益にかかる偏回帰係数の大きさは、すでに述べたように、実際の年度利益と予想される
permanent earnings との関連によって規定される。一般に、他の条件が等しいかぎり、非反復的な、継続性のない損失は、permanent earnings との関連が薄いため、黒字の場合に比べて、赤字の場合の偏回帰係数は小さくなると考えられる。米国などでは、その非対称性ないし非線形性は実証的にも確かめられている（Hayn, 1995, Shroeder, 1995, Elliott and Hanna, 1996,
Basu, 1997, Burgstahler and Dichev, 1997a, Martikainen, 1997, Lipe et al., 1998, Collins et al., 1999,
Givoly and Hayn, 2000, Sin and Watts, 2000, Bartov et al., 2001, Brown,

2001, Jenkins, 2003, Balland Shivakumar, 2005, Dopuch et al. 2005, Joos and Plesko, 2005）。そこで、この論文においても、その非対称性を確認するため、以下の回帰式による分析を行った。

Pit = α + β1 X it + β 2 DL X it + ∑ γ j D j + uit(M2)

ここで P は株価、 X は会計上の利益を表し、 D L は、利益がプラス（黒字）の場合を 0、マイナス（赤字）の場合を 1 とするダミー変数である。 D j は産業ダミーである（ j = 1, 2,･･･,
17）。なお、定数項を除く変数は、前期末株価でデフレートされる。
一般に想定されているように、もしも損失であるというだけで earnings の persistence ない
し quality が低いのであれば、係数 β 2 はマイナスになるはずであろう。損失は株価にたいして、irrelevant と予想される。したがって、検証すべき仮説は以下のようになる。

仮説 H1
損失（マイナスの利益）は株価にたいして irrelevant である。損失にかかる偏回帰係数は、プラスの利益の係数よりも小さく、(M2)式の係数 β 2はマイナスになる。ただし、 − β 1 < β 2 < 0 。
21

大日方 隆この但し書きは、損失が正の利益よりも relevance が劣る（ β 2 < 0 ）だけであって、損失が固有の relevance をもつ状況（ β 1 + β 2 < 0 ）は生じないという制約条件である。もしも、

β 1 + β 2 < 0 であれば、損失は正の利益とは異なる情報を有していることになり、その場合、仮説 H1 は棄却される。
最初に、損失を分離しないモデル M1B と損失を分離したモデル M2 とのあいだで、AICの大小を比較した。その比較の結果は、Table 11 に示した。Wilcoxon 検定によると、営業利
益、経常利益、純利益のすべてについて、損失を分離した場合のほうが AIC は小さく、回帰モデルの適合度は高くなっている。他方、二項分布による生起確率の検定によると、純利益については、損失を分離したモデル M2 のほうが AIC が小さい決算期が有意に多いとはいえない。損失の分離によるモデルの改善程度は、営業利益と経常利益の場合に比べて、純利益の場合には、さほど大きくはない。
回帰分析の結果は、Panel 12 に示した。Panel A は営業利益、B は経常利益、C は純利益についての結果である。同一種類の利益について、損失を分離しない場合よりも、分離したほうが決定係数は上昇している。その上昇程度は Table の「vs. ***」欄の数字が示している。
Wilcoxon の検定によると、営業利益、経常利益、純利益のすべてについて、決定係数は有意に増加している。ただし、Table 11 の結果が示唆していたように、純利益については、他の2 つの利益に比べて、決定係数の上昇の程度はやや小さい。
営業損失をコントロールしたときの結果である Panel A をみると、プラスの営業利益にかかる係数は、大多数の決算期において 1%水準で統計的に有意である。損失ダミーにかかる係数 β 2 の符号の有意性を見ると、多くの決算期で有意な負の値になっている。また、損失にかかる係数の合計 β 1 + β 2 は、多数の年度においてゼロと有意には異ならない。その線形制約にかんする検証結果は、右端の F と p-value によって示されている。全体を概観すると、おおむね仮説 H1 は支持されている。
しかし、個々の決算期について詳細に見ると、仮説 H1 を支持しない結果や、より興味深い結果が得られている。たとえば、損失ダミーにかかる係数が少なくとも 10%水準でマイナスになっていないのは、1982、85、89、91、93、96 および 2000 年の決算期である。また、1983 年では、損失と株価とは負の関係にあり、損失額が大きいほど、株価水準が高いというアブノーマルな現象が観察されている。これらの結果は、損失は irrelevant であるという
仮説 H1 を支持していない。
経常利益についての結果をまとめた Panel B では、経常損失が relevant ではないことが多くの決算期で確認されている。しかし、1982、85、89、96、2000 年の決算期では、黒字と22

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)

赤字とのあいだに係数の有意な格差はない。また、1986、90 年の決算期では、損失の係数の合計 β 1 + β 2 は有意なマイナスの値であり、アブノーマルな結果が観察されている。他方、純利益（Panel C）については、損失ダミーにかかる係数が少なくとも 10%水準で有意ではないのが、全 22 期のうち、半分を超える 12 期もある。また、1990 年 3 月期には、損失にかかる係数の合計は有意なマイナスであり、特異な意味ではあるが、損失額は relevant である（10%水準）。
以上をまとめると、仮説 H1 を支持する証拠も多いものの、つねに（普遍的に）それが成立するわけではない。プラスの利益と同様に損失が relevant なケースもあれば、プラスの利益とは異なる情報をもっているという意味で損失が relevant なケースも確認された。したがって、permanent earnings の推定にあたって損失を無視することは一定の効果をもっているものの、必ずしも万能ではない。損失情報が relevant になることは、理論的にも決して否定できず、損失は noisy であるとは一概にいえないのである。結局、損失の relevance はそのときどきの状況に依存して決まると考えざるを得ないであろう。
ここで損失を分離した場合でも、1996 年 3 月期では、いずれの利益も relevant ではない。
そこで、前述したのと同様に、異常サンプルを除くことによって、利益の relevance を補完的に確認した。その結果は Table 13 に示した。営業利益、経常利益、純利益のいずれも、株価にたいして relevant であるが、プラスの利益とマイナスの利益（損失）とのあいだに
relevance の差はなく、仮説 H1 は棄却されている。ここでの補完により、Table 10 において、1996 年決算期に有意な結果が現れないのは、損失企業をコントロールしないことが原因ではなく、異常サンプルがその原因であることが確認されたことになる。
最後に、産業効果について確認しておこう。損失サンプルをコントロールしたこの節のモデルについても、前節と同様、産業ダミーのすべてが同時にゼロ（ γ 1 = γ 2 =･･･= γ 17 = 0）であるか否かについての Dummy Test と、係数推定の統計的効率性についての Hausman Test を行った。その結果は、Table 12 の Panel D に掲載した。Dummy Test の結果は、前節のものと顕著な違いはないが、Hausman Test の結果は特徴的な相違を示している。まず、産業効果の影
響が有意な決算期は、営業利益と経常利益で 12 期、純利益では 15 期となっている。前節の結果に比べて、その期の数は増加しており、とくに純利益ではその相違が著しい。つぎに、3 種類の利益とも産業効果が有意な影響をあたえているのは、22 期のうち 6 期であり、前節の結果よりも 1 期だけ増加している。いずれの利益にも有意な影響がみられないのは、わず
かに 3 期のみであり、前節の 8 期から大幅に減少している。
これらの Panel D の結果は、損失企業をコントロールしたモデル M2 では、それをコント
ロールしないモデル M1 に比べて、産業効果が回帰の推定結果により大きな影響をあたえて
23

大日方 隆いること、とりわけ純利益でそれが顕著であることを示している。損失をコントロールした
回帰推定は、産業効果を緩和するのではなく、その影響をより強く受けているわけである。
おそらく、産業によって、損失サンプルの割合や損失情報の relevance が異なっているためであろう。この結果は、利益の relevance を検証するさい、産業効果をコントロールする必
要があることを再確認するものである。もちろん、産業効果が無視できるケースも存在しているが、その可否は採用したモデルごとに慎重に検討しなければならないことを、ここでの実証結果が示している。

５

純資産簿価の Value Relevance

5.1

純資産簿価モデル

この節で取り上げる純資産簿価モデルは、株価水準のバラツキを会計上の純資産額（純資産簿価）のバラツキによって説明しようとするモデルである。いま 1 株あたりの純資産簿価
を BVE とすると、純資産簿価は次の回帰式で表現される。

Pit = α + βBVEit + u it

(M3)

この純資産簿価モデルは、金融商品の含み損益（簿価と時価との差額）や簿外負債の value
relevance を検証するさいにしばしば利用されている。株主にとっての企業価値は、最低限でも会計上の純資産簿価を下回らないのではないかという、素朴な常識がその背景に存在しているのであろう（Berger et al., 1996, Burgstahler and Dichev, 1997b）。しかし、その企業評価モ
デルとしての理論的基礎は必ずしもあきらかではない。
1 つの解釈は、会計上のストックの評価額である純資産の額が、そのまま株式の本質的価値（intrinsic value of stock）の代理変数になっているという解釈である。しかし、この解釈には理論的な根拠がない。Ohlson (1995) があきらかにしたように、株式の本質的価値と純資産簿価との差は、期待される将来の超過利益（expected abnormal earnings）の割引現在価値である。時価と簿価の比率（PBR: Price to Book Ratio）について、クロス・セクションで企業間差異がなく、一定であるとか、時系列で一定であるとか想定するのは、非現実的であろう。
11

もう 1 つの解釈は、利益資本化モデルと同じく、純資産簿価が permanent earnings と関連し、企業価値（純額）の代理変数である株価（総額）と関連するという解釈である。
Subramanyam and Venkatachalam (2000) は、純資産簿価が過年度の純利益の流列の代理指標11

この問題は、Bartholdy et al. (2000) が詳しく分析している。
24

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)になる可能性を示唆している。利益の情報にもとづいて企業価値を評価するという場合にも、利益の系列から将来の利益を予想するという想定は必ずしも否定されないから、その点では、
純資産簿価と純利益とは代替的な関係にあると予想することもできる。そのように解すれば、
赤字企業については利益よりも純資産簿価のほうが relevance は高いことも容易に理解できる（Tan, 2004）。赤字の情報だけを使う場合、利益の流列においてそれが異常なものであっても重視されてしまうのにたいして、流列の利益がすべて反映された純資産簿価の情報を使う場合には、単年度の赤字は軽視され、異常性が将来予測にあたえる影響は緩和されると考えられるからである。また、同様の論理によって、リストラ損失の計上が広範に行われていたり、会計基準が保守化していたりする場合には、利益よりも純資産簿価の情報の重要性が高まるかもしれない（Barth et al., 1998, Collins et al., 1999）。
ここでは、後者の観点から純資産情報の relevance をとらえてみたい。いま、予想 permanentearnings を PE、純資産が permanent earnings を生み出す係数を k、割引率（資本化率）を rとする。このとき、回帰モデル M3 は以下のことを含意している。

PEit = kBVEit

(5.3)

k
BVEit
r

(5.4)

Pit =

こうして、回帰モデル M3 の β は、(5.4)式における k r の推定量となる。回帰分析をするう
えで、この β を対象サンプルについて一定とするのは、利益資本化モデルと同程度の仮定ないし制約を課しており、分析上の便宜として許されるであろう。
Table 14 は、純資産簿価モデルと利益資本化モデルとを AIC の大きさで比較したものである。なお、回帰推定にあたっては、これまでと同様に、定数の産業ダミーを説明変数に含めている。全体をプールした（年度ダミー付）結果である全期間通算の 79 - 00 の欄の数値を見ると、いずれの利益でも利益資本化モデルのほうが純資産簿価モデルよりも優れている。
決算期別に見ると、平均やメディアン、および Wilcoxon 検定の結果から、営業利益による利益資本化モデルは、純資産簿価モデルよりもわずかに優れているように見える。一方、経常利益と純利益による利益資本化モデルと純資産簿価モデルとを比較すると、AIC 最小化基
準では同等のように見える。
純資産簿価モデルによる回帰分析の結果は、Table 15 にまとめた。
「vs. ***」の数値は、利益資本化モデルと比較したときの決定係数の差であり、これがプラス（マイナス）であれば、
25

大日方 隆利益資本化モデルよりも純資産簿価モデルの決定係数のほうが高い（低い）ことを示している。AIC の比較結果と同じく、営業利益による利益資本化モデルの説明力は純資産簿価モデ
ルより優っている一方、経常利益および純利益による利益資本化モデルと純資産簿価モデルの決定係数は有意には異ならない。
時系列動向について一貫した傾向は観察できないものの、純資産簿価モデルよりも、利益
資本化モデルの決定係数のほうが大きい状況が、1996 年 3 月以降 2000 年の決算期まで継続している。この期間で注目すべきは、1996、98、99、2000 年において純資産簿価にかかる係数は統計的に有意ではない点である。しかも、1998 年および 2000 年には係数の符号がマイナスになっている。この時期には、収益性の低下にともなう減損が生じていたのかもしれない12。
一般に、企業の収益性が低下し、倒産の確率が高まると、企業価値の評価にさいしては
adaptation value のウェイトが高まる。純資産簿価情報の有用性を強調する論者のなかには、
純資産簿価が adaptation value の代理変数になりうることを根拠に、業績不振企業ほど純資産
簿価情報の relevance は高まるという見解もある13。そうであれば、経営危機に直面する企業が増加する景気低迷期には、好景気の時期よりも、純資産簿価の relevance は上昇するであろう。しかし、ここでの結果は、そのシナリオを支持していない。統計的にあきらかというわけではないが、むしろ、ここでの結果は、わが国の不況期において、純資産簿価情報のrelevance は失われていることを示している。ただ、それがある種の法則によるものか、それとも、わが国の特殊事情によるものかはわからない。ここでは、そうした統計的事実を確認するにとどめておく。
なお、1996 年 3 月期には、標準化された残差が 2 を超えるサンプルが存在したため、前節と同じように、そのサンプルを除外して回帰分析を試した（結果は非掲載）。回帰式そのものには統計的に意味があったものの（F = 2.237、p = 0.003）、純資産簿価にかかる係数は統計的に有意ではなかった（t = 0.574、p = 0.566）。結局、1996 年 3 月期においては、利益資本化モデルでは異常サンプルの除去によって株価に対する説明力が認められるのにたいして、純資産簿価モデルではいずれにしても説明力が認められない。

5.2

純資産簿価と利益の多重回帰

前項では、純資産簿価の情報の relevance を検証し、回帰モデルの AIC および決定係数の12

これは、正味現在価値（Net Present Value）が負のプロジェクトの存在、いわゆる減損資産の存在を示唆している。
13
このような見解については、Berger et al. (1996)、Burgstahler and Dichev (1997b)、Barth et al. (1998)、
Tan (2001) などを参照。
26

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)大小の点では、株価にたいして、純資産簿価は経常利益や純利益と同程度の説明力をもっていた。ただ、投資家が純資産簿価と利益のいずれか一方しか知らないという状況は起こりえ
ず、つねに両者の情報を入手しているはずである。そうであれば、permanent earnings の推定を通じた企業評価も、純資産簿価情報と利益情報とを組み合わせてなされていると想定するのが自然であろう。そこで、ここでは Collins et al. (1997)、Francis and Schipper (1999) などと同様に、以下の回帰モデルによって会計情報の relevance を検証する。

Pit = α + β BVEit + γX it + ∑ δ j D j + uit(M4)

上記の P は期末の株価、 BVE は 1 株あたりの純資産簿価、 X は会計上の利益であり、1株あたりの営業利益、経常利益、純利益がそれぞれ代入される。 D j は産業ダミーである（ j= 1, 2,･･･, 17）。なお、定数項を除く変数は、前期末株価でデフレートされる。
ここで確認しておかなければならないのは、上記の回帰モデル M4 の意味である。純資産
簿価と利益による多重回帰モデルは Ohlson Type とも呼ばれ、さまざまな検証目的で利用されている（Barth et al., 1998, King and Langli, 1998, Nwaeze, 1998, Schnusenberg and Skantz, 1998,
Barth et al., 1999a, b, Brief and Zarowin, 1999, Harris and Muller, 1999, Lee,

1999, Black et al.,2000, Cahan et al., 2000, Aboody et al., 2001, Ou and Sepe, 2002 など）。しかし、M4 による回帰モデルは、Ohlson の企業評価モデルとは別のものである。Ohlson モデルは、配当割引モデルと同値であり、株式の本質的価値（株主にとっての企業価値）は、期待超過利益の現在価
値と純資産簿価との線形結合で表現される14。ところが、実際の利益が将来の期待超過利益の現在価値の適切な（あるいは、統計的に十分な）代理変数になるという理論的根拠がない
ため、M4 の回帰モデルは、Ohlson のモデルと直結しているわけではない。
ここでは、permanent earnings の割引現在価値によって株式が評価されるという前提にたって、会計情報と permanent earnings との統計的な関係を問題にしている。Ohlson モデルでは、将来の利益の予測値があたえられたとき、企業評価にあたってそれをどう利用するのかが問題であるのにたいして、ここでの関心は、将来の利益の予測にとって、どのような会計情報が役に立つのかに向けられている。その意味では、ここでの検討課題はより根源的な問いかけである。ストックである純資産簿価の情報とフローである利益の情報のうち、いずれが株価にたいして relevant であるのか、それを確かめるのがここでの課題である。そこで、回帰モデル M4 の偏回帰係数に着目して、以下の仮説を設定する。
14

Ohlson の企業評価モデルでは、将来利益の予想と割引率の予想が必要であり、予測コストの観点でも、Ohlson モデルと配当割引モデルないし利益資本化モデルとのあいだに決定的な差異はない。
27

大日方 隆仮説 2A
利益の情報は純資産簿価の情報よりも relevant である。すなわち、

β = 0 であり、 γ ≠ 0 である。
仮説 2B
純資産簿価の情報は利益の情報よりも relevant である。すなわち、

β ≠ 0 であり、 γ = 0 である。
仮説 2C
純資産簿価の情報も利益の情報もともに relevant である。すなわち、

β ≠ 0 であり、 γ ≠ 0 である。
以下では、純資産簿価の情報と利益の情報との経験的な意味関連をさしあたり問わずに、相互に排他的な上記の 3 つの仮説のいずれが妥当するのかを確認する。Table 16 は、純資産簿価と各利益との相関係数をまとめたものである。左側は、いずれの変数も 1 株あたりの数値のままでデフレートしないときの相関係数であり、右側は、変数を前期末の株価でデフレートしたときの相関係数である。デフレートしないときの相関係数は高く、とくに 1996 年
3 月期以降は、額面の大きな企業がサンプルに含まれたためか、相関係数はほとんど 1 に近い値になっている。この変数をそのまま多重回帰の説明変数にすると、深刻な多重共線性の問題が生じる可能性がある。したがって、すでに 3 節でも確かめたように、やはり、純資産
簿価や利益をデフレートしないまま回帰推定に利用するのは、OLS の基本的前提を満足しな
いため、統計学的に問題である。
他方、デフレートした場合には、際立って高い相関関係は現れず、多重共線性の問題を緩和する点においても、変数を前期末株価でデフレートすることは有益である。右側の相関係
数で目を引くのは、1999 年および 2000 年の決算期に、純資産簿価と利益とが負の関係にある点である。その関係は弱いものの、それぞれの偏回帰係数の符号および t 値がどのようになるのか、興味が惹かれる。
Table 17 は、モデル M3（純資産簿価のみ）、モデル M1（利益のみ）、モデル M2（損失を分離した利益）それぞれと、モデル M4（純資産簿価と利益）とのあいだで AIC の大小を比較したものである。利益の変数は、Panel A では営業利益、B では経常利益、C では純利益について計算している。第 1 に、いずれの利益についても、純資産簿価のみの M3 よりも、
28

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)

純資産簿価と利益とを組み合わせたモデル M4 の IC は、より小さい。その意味で、モデル
M4 のほうが優れている。
第 2 に、純利益については、利益単独のモデル M1 に比べて、純資産簿価と組んだモデル
M4 の AIC はより小さい（10%水準で有意）。この点では、株価水準のバラツキを説明するう
えでは、純利益単独の情報よりも純資産簿価と組み合わせた情報のほうが役立っているという予測が成り立つ。しかし、営業利益と経常利益については、そのような AIC の大小関係ははっきりとしていない。
第 3 は、損失を分離した利益資本化モデル M2 との比較である。営業利益については、モデル M2 のほうがモデル M4 よりも AIC は小さいが、有意な差ではない。他方、経常利益については、損失を分離した場合に比べて、純資産簿価と組み合わせた場合の AIC はより大きい（1%水準）。これは、経常損失に含まれる noise を分けることにより、黒字だけの経常利益が permanent earnings の予測にとってより優れた情報になっていることを意味している。
しかし、純利益については、有意な差ではないものの、純資産簿価と組み合わせた場合のAIC のほうが、損失を分離した利益の場合の AIC よりも小さい。この結果は、純利益の場合、損失を分離しても株価にたいする説明力の上昇程度が、他の 2 つの利益よりも小さかった
Table 12 の分析結果と符合している。
回帰分析の結果は、Table 18 に掲載されている。利益の変数として、Panel A は営業利益を選択したときの結果であり、Panel B は経常利益、Panel C は純利益を選択したときの結果である。仮説 H2A、B、C を検証する前に、決定係数による説明力について確認しておこう。
営業利益と純利益については、Wilcoxon 検定によると、純資産簿価単独や利益単独よりも、
純資産簿価と利益を組み合わせたほうが、株価にたいする説明力は高いものの、その組み合わせによる説明力は、損失をコントロールした利益による説明力と同程度である。しかし、経常利益の場合、Wilcoxon 検定の結果は、株価にたいする説明力は、経常利益単独によるほうが純資産簿価と組み合わせた場合よりも高いことを示している。この意味では、純資産簿
価よりも経常利益のほうが優れた情報であるといえる。ただ、二項分布による符号検定では、そのような優劣は検出されていない。
モデル M4 による回帰推定の結果は、Table 18 の Panel D に整理した。これは、Panel A～Cの回帰分析の結果を、偏回帰係数の有意性に着目して整理したものである。表の s1 の数値
は、純資産簿価にかかる係数の有意水準であり、s2 の数値は各利益にかかる係数の有意水準である。また、n.s.は統計的に有意でないことを示し、欄 H の ABC は、仮説 H2A、B、C のいずれが支持されるかを表している。
この Table D ではっきりしているのは、仮説 H2B が支持されているのは、1980 年代後半
29

大日方 隆のバブル期に集中しているという点である。バブル期には、企業評価にあたって利益のフロ
ーよりもストックの資産が重視されるという、ある意味では、常識的なシナリオを支持しているようである。それ以前の 82～84 年の決算期では、仮説 H2A が支持されている。1990
年代では、純資産簿価と利益のいずれも relevant であるという仮説 H2C が支持されている。
なお、1999、2000 年の決算期では、いずれの利益も純資産簿価よりも relevant である。
以上の結果をまとめると、バブル期を除いて、利益の情報は relevant であるといってよい。
純資産簿価も一定程度で relevant であるものの、利益の情報に代替しているとはいえない。
1990 年代に仮説 H2C が支持されていることは、この時期、利益の情報と純資産簿価との情報が相互補完関係にあることを含意してはいるものの、「利益にかかる係数の有意水準が低下するのと反対に、純資産簿価にかかる係数の有意水準が上昇する」という傾向は観察されず、純資産簿価情報の補完機能ないしウェイトが近年増加しているという事実も観察されない。むしろ、経常利益単独の情報については、純資産簿価と組み合わせた場合と AIC の大きさは同程度であり、損失をコントロールしなくても、株価にたいする高い説明力が示されていた。この結果は、正常収益力の指標として経常利益が多くの人々の高い関心を集めていることの合理性を示している。
ここまでの仮説 H2A、B、C の検証では、もっぱら偏回帰係数の有意水準のみに関心を集中し、その符号の正負についてはあえて問題にしなかった。すでに Table 15 で確認したとおり、純資産簿価にかかる係数は必ずしもプラスとはかぎらず、マイナスになることも予想され、それもまた relevance の現れであることには違いがないからである。ここでの Table 18
においても、1998～2000 年 3 月期では、多くのケースで純資産簿価の係数は負になっている。利益の種類にかかわらず、1998 年 3 月期には、純資産簿価にかかる係数は、少なくとも 5%水準で有意なマイナスの値になっている。かりにこのような負の係数が、収益性の低
下した減損資産の存在、すなわち、利益には算入されていない含み損の存在を示唆している
ならば、まさに純資産簿価は利益の情報を補完していることになろう。しかし、残念ながら、そのマイナスの係数がどのような状況を含意しているのかを確かめることができない。ここでは、利益と純資産簿価とを組み合わせたモデル M4 において、純資産簿価にかかる係数がマイナスになることもあるという事実だけを指摘しておく。
最後に、このモデルについても、産業効果の影響を確認しよう。特異な 1996 年 3 月期を除いて、Dummy Test の結果は、定数の産業ダミーの導入が効果的であることを示している。
Hausman Test によると、営業利益、経常利益、純利益のいずれも産業効果が有意な影響をあたえていないのは 6 決算期、逆に、3 種の回帰推定すべてが有意な影響を受けているのは 9決算期である。営業利益と純利益の場合は 12 の決算期で、経常利益の場合は 14 の決算期に30

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)おいて、産業効果による有意な影響を受けている。とくに経常利益にそれが多いのは、純資
産簿価と経常利益との組み合わせた情報は財務レバレッジの影響を強く受け、そのレバレッ
ジが産業ごとに異なっているためと推定される。支払利息控除後の利益はアメリカの実証研
究でも説明変数に採用されることが多く、純資産簿価と支払利息控除後の利益とを組み合わせた回帰モデルもしばしば採用されているが、ここでの結果は、そうしたリサーチ・デザインが採用される場合にはとくに産業効果の影響をコントロールする必要性が高いことを示している。この実証結果も、この論文の主張を補強するものである。

5.3

純資産簿価の構成要素

ここまでの議論では、純資産簿価と利益との経験的な意味関連をさしあたり問わぬまま、それぞれを独立の情報とみなして、いずれがより relevant であるのかを検討した。そのような二者択一的な設問が明確な意味をもつためには、ほんらいなら、利益と純資産とが排他的な関係になければならない。しかし、1 期間のフローとしての利益はストックとして繰り越され、その期末の純資産簿価に含まれている。その入れ子構造は、純利益について、最もよ
くあてはまる。したがって、純利益を真部分集合として含む純資産の情報価値が純利益の情報価値をたとえ上回っていたとしても、驚くにはあたらず、むしろ自然なことのようにも思えよう。
従来から、ストックの純資産か、それともフローの利益か、という問いかけがなされることがあっても、厳密に二者択一形式で検討されたことはほとんどない。そこで、以下では純資産と利益との入れ子構造を明示的に意識して、その問題を検討することにしよう。いま、1 株あたりの純資産簿価を BVE、1 株あたりの純利益を NI とすると、両者の関係は以下のように表される。

BVE = BVK + NI

(5.1)

ここで BVK は、期間利益の会計計算の尺度である「維持すべき資本」である。もしも、純利益とは異なる情報価値が純資産簿価にあるならば、この維持すべき資本 BVK に情報価値があるはずであろう。その情報価値こそが、純利益にたいする純資産簿価の増分情報価値を意味するのであろう。それを検証するため、ここでは次の 2 つの回帰分析を行う。なお、

D j （ j = 1, 2,･･･, 17）は産業ダミーであり、ここでも前期末株価をデフレーターとする。

31

大日方 隆Pit = α ′ + β ′BVKit + ∑ δ ′j D j + uit′

(M3’)

Pit = α ′′ + β ′′BVK it + γ ′′X it + ∑ δ ′j′D j + uit′′(M4’)

回帰モデル M4 と M4’とを見比べてわかるように、純資産簿価 BVE の係数と維持すべき
資本 BVK の係数は等しく、その t 値も等しい。また、モデル M4’の純利益にかかる係数は、
モデル M4 の純資産簿価の係数と純利益の係数との合計に等しい。ただ、その t 値は計算してみないと判明しない。ここでの論点を明確にするため、前項の仮説を以下のように変えて、仮説検証をしてみる。

仮説 2A’
利益の情報は維持すべき資本の情報よりも relevant である。すなわち、

β ′′ = 0 であり、 γ ′′ ≠ 0 である。
仮説 2B’
維持すべき資本の情報は利益の情報よりも relevant である。すなわち、

β ′′ ≠ 0 であり、 γ ′′ = 0 である。
仮説 2C’
維持すべき資本の情報も利益の情報もともに relevant である。すなわち、

β ′′ ≠ 0 であり、 γ ′′ ≠ 0 である。
回帰分析に先立って、純資産と純利益の相関関係と、維持すべき資本と利益の相関関係とを比較した（すべての変数は前期末株価でデフレートしたものである）。Table 19 の左側は、Pearson の積率相関係数であり、右側は、Spearman の順位相関係数である。2000 年 3 月期の積率相関係数を除いて、純資産と純利益とは正の関係にある。これは、純資産に純利益がそのまま含まれていることからすれば、当然のことともいえる。他方、維持すべき資本と純利益との相関関係は、両者が独立の決算期もあり、また正負の符号も定まっていない。注目すべきは、1998 年以降、維持すべき資本と純利益との関係が、積率相関係数でも順位相関係
数でも、有意な負の値を示している点である。他の条件が等しいかぎり、維持すべき資本が大きいほど、期首の資本ストックが大きく、景気低迷期においては、その大きさに比例して32

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)

過剰資産（資本）が発生して、それだけ大きな資産処分などのリストラ損失が計上されていると予想される。
最初に、モデル M3’を検討する。これまでの分析手順にしたがって、まず、AIC の大小を検討してみる。その結果は Table 20 である。この維持すべき資本 BVK の AIC は、純資産簿
価および営業利益、経常利益よりは大きく、純利益とは同じくらいの大きさと判断してよいであろう。つぎに、モデル M3’の回帰分析の結果は Table 21 に示した。決定係数の大小の観点からは、維持すべき資本の株価にたいする説明力は、純資産簿価、営業利益、経常利益による説明力より劣っている（いずれも 1%水準）。しかし、純利益の説明力と維持すべき資本の説明力とのあいだには有意な差異はない。
続いて、モデル M4’についても、同じ手順で分析を行った。AIC の大小についての分析結果は、Table 22 である。第 1 に、維持すべき資本と純利益に分解したモデル M4’は、両者を一括した純資産簿価のモデル M4 よりも AIC は小さい。第 2 に、純利益単独のモデル M1 よりも、維持すべき資本を追加したモデル M4’のほうが AIC は小さい。これは、純利益に含まれるノイズを除去するという意味で、維持すべき資本にも情報価値があることを示している。
ただ、第 3 に、損失をコントロールしたモデル M2 に比べると、モデル M4’の AIC は際立って小さいとはいえない。維持すべき資本の説明変数への追加は、純利益段階の損失をコントロールすることと同程度の効果しかない。
上記の 3 点は、回帰分析の結果である Table 23 でも確認できる。決定係数は、純資産簿価のみの場合、および純利益のみの場合よりも大きいものの、損失をコントロールした純利益の場合とは大きな差異はない。この結果はストック情報とフロー情報のいずれが relevant かという問題にたいして、興味深い答えをあたえている。フローである純利益情報と異なるス
トックの情報、すなわち維持すべき資本の情報の付加価値は、たかだか、フローの情報を加工して得られる情報を有意には上回らないのである。その意味において、ストックの純資産
簿価の情報が純利益の情報よりも、株価にたいする説明力の点で優れているとはいえない。
最後に、維持すべき資本、純利益のそれぞれの偏回帰係数の有意水準を確認しておこう。
仮説検証の結果をまとめたのが、Table 24 である。記号 A、B、C は、前項の「純資産簿価と純利益」についての仮説であり、A’、B’、C’は、ここでの「維持すべき資本と純利益」についての仮説である。表の s1 はストック（純資産または維持すべき資本）の係数の有意水準、s2 は純利益の係数の有意水準をあらわしている。また、n.s.は有意でないことを示し、仮説の記号は、当該仮説が支持されていることを示している。この Table 24 であきらかなよ
うに、純利益を除いたストックが利益情報よりも relevant であるのは、1986 年 3 月期のみである。
33

大日方 隆以上のとおり、純利益の情報は、バブル期を除いて、relevant である。他方、純利益以外の純資産ストックである維持すべき資本の情報は relevant であるものの、純利益の情報に代替するほどの優位性はない。そもそも、ストックの情報は、純利益の情報と補完関係にある。
純資産のストックは、純利益の繰越（累積）による平準化操作によって、単年度の純利益に含まれる transitory ないし temporary な損益の要素を除くことによって、permanent earningsの指標となっていると考えられる15。その平準化効果は、ここで確かめたとおり、純利益についてせいぜい損失サンプルをコントロールする程度のものでしかない。その点を、純資産
簿価と純利益との入れ子構造、線型性と、ノンパラメトリック検定によるモデル比較を利用して確認したことが、ここでの重要な発見事項である。

６ お わ り に
利益情報の value relevance は、地域･国による相違、時代による変化などの観点から注目を集めているだけでなく、ストックの評価を重視する最近の問題関心ともあいまって、純資
産簿価の relevance との相違も、会計研究者の関心の的になっている。しかし、わが国の資本市場における利益の relevance について学問的に知られていることは、驚くほど少ない。
この論文は、わが国の製造業を対象にして、1979 年から 2000 年までの 22 期間にわたって、
営業利益、経常利益、純利益の value relevance を検証したものであり、わが国では先駆的な研究となる。
この論文の主要な分析結果は、以下の 5 点に要約される。第 1 に、変数をデフレートするか否かは、OLS 回帰の前提条件を満たすか否かを左右し、実証結果に重要な影響をあたえている。規模による heteroscedasticity を緩和するうえで、変数を前期末株価でデフレートする
方法は有効であることが確認された。この研究結果は、規模による heteroscedasticity に対処していない先行研究の結果の信頼性にたいして、重要な警鐘を鳴らしている。
第 2 に、定数の産業ダミーを回帰式に含めたうえで、それらにかかる係数の有意性検定（この論文でいう Dummy Test）と Hausman Test を通じて、産業効果の存在を確認している。産業効果の影響は、利益の種類によっても、また年度によっても異なっている。さらに、どのような回帰モデルを採用するかによっても、産業効果の影響は異なっている。この実証結果
は、産業効果が異なる地域や国をまたがって、あるいは時代をまたがって利益の relevanceを比較するうえで、産業効果をコントロールする必要があることを示している。ただ、クロス・セクション分析において、定数の産業ダミーを使うことが、産業効果に対応する唯一の方法というわけではない。産業ごとに利益の relevance の違いをあきらかにすることが、将15

この点については、Collins et al. (1999)、Subramanyam and Venkatachalam (1998, 2000) などを参照。
34

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)

来の研究課題となるであろう。
第 3 に、ひとくちに利益といっても、わが国では、損益項目の分類･区分により、多段階
的に営業利益、経常利益、純利益が計算されている。それぞれの relevance を比較検証した
結果は、relevance は営業利益が 1 番高く、その次に経常利益であり、純利益の relevance が最も低いことを示していた。営業利益と経常利益の差は僅かであるが、経常利益と純利益との格差は大きい。これは、経常利益を企業の「正常収益力」として重視する伝統的な財務分
析手法の合理性を示している。ただ、営業利益のほうが、より適切な permanent earnings の指標であるという結果は、経常利益を過大視することにたいしては疑問を投げかけているといってよい。
しかし、損益項目の分類・区分のみが利益の情報価値を高める方法ではない。この論文では、第 4 に、損失と利益の非対称性に着目した。損失を計上している企業（赤字企業）とそれ以外（黒字企業）とを分け、前者にダミーを付けてコントロールすることによって、利益の relevance は上昇する。しかし、「損失がノイジーな要素であるため、relevant ではない。
」という仮説は、弱い形でしか支持されなかった。負の利益（損失）が正の利益と同じ情報内容をもつと推定される決算期や、両者が異なる情報内容をもつと推定される決算期も存在する。損失を過小評価する――プラスの利益よりも小さなウェイトをおく――分析手法は、一定範囲で有効ではあるものの、必ずしも万能ではないのである。
第 5 に、純資産簿価の情報の relevance は限定されており、利益情報を上回る relevance は
わずかの決算期を除いて観察されなかった。純資産簿価と利益を組み合わせた情報は、利益
単独の情報よりも、より relevant ではあるものの、損失をコントロールした利益情報のrelevance を上回らない。この結果は、株価水準のバラツキを説明するうえで、純資産簿価情報は redundant であり、利益情報だけで十分であることを示唆している。
なお、この研究のサンプル選択にかんして一定のバイアスが介入している可能性は否定できない。実証結果の解釈には、その点を念頭においておく必要があろう。

35

大日方 隆参 考 文 献Aboody, D., M. E. Barth and R. Kasznik, “SFAS 123 Stock – Based Compensation Expense andEquity Market Values,” working paper, Stanford University, 2001.
Alford, A., J. Jones, R. Leftwich and M. Zmijewski, “The Relative Informativeness of Accounting
Disclosures in Different Countries,” Journal of Accounting Research, Vol. 31, Supplement
1993, 183 – 223.
Ali, A., A. Klein and J. Rosenfield, “Analysts’ Use of Information about Permanent and Transitory
Earnings Components in Forecasting Annual EPS,” Accounting Review, Vol. 67, No. 1,
January 1992, 183 – 198.
Ali, A. and P. Zarowin, “Permanent versus Transitory Components of Annual Earnings andEstimation Error in Earnings Response Coefficients,” Journal of Accounting and Economics,
Vol. 15, Nos. 2-3, June/September 1992, 249 – 264.
Amir, E., T. Harris and E. Venuti, “A Comparison of the Value-relevance of U.S. versus non-U.S.
GAAP Accounting Measures Using Form 20-F Reconciliations,” Journal of Accounting
Research, Vol. 31, Supplement 1993, 230 – 264.
Amir, E. and B. Lev, “Value Relevance of Nonfinancial Information: The Wireless Communications
Industry,” Journal of Accounting and Economics, Vol. 22, Nos. 1 – 3, August – December
1996, 3 – 30.
Ball, R., S. P. Kothari and A. Robin, “The Effect of International Factors on Properties of Accounting
Earnings,” Journal of Accounting and Economics, Vol. 29, No. 1, February 2000, 1 – 51.
Ball, R. and L. Shivakumar, “Earnings Quality in UK Private Firms: Comparative Loss Recognition
Timeliness,” Journal of Accounting and Economics, Vol. 39, No. 1, February 2005, 83 – 128.
Bandyopadhyay, S. P., J. D. Hana and G. Richardson, “Capital Market Effects of US-Canada GAAP
Differences,” Journal of Accounting Research, Vol. 32, No. 2, Fall 1994, 262 – 277.
Barth, M. and G. Clinch, “International Accounting Differences and Their Relation to Share Prices:
Evidence from U.K., Australian, and Canadian firms,” Contemporary Accounting Research,
Vol. 13, No. 1, Fall 1996, 135 – 170.
Barth, M. E., W. H. Beaver and W. R. Landsman, “Relative Valuation Roles of Equity Book Valueand Net Income as a Function of Financial Health,” Journal of Accounting and Economics,
Vol. 25, No.1, February 1998, 3 – 30.
Barth, M. E., W. H. Beaver, J. R. M. Hand and W. R. Landsman, “Accruals, Cash Flows, and Equity
Values,” Review of Accounting Studies, Vol. 4, Nos. 3-4, December 1999a, 205 – 229.
36

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Barth, M. E., J. A. Elliott and M. W. Finn, “Market Rewards Associated with Patterns of Increasing
Earnings,” Journal of Accounting Research, Vol. 37, No. 2, Autumn 1999b, 387 – 413.
Bartholody, J., P. Peare and R. Willet, “A Theoretical and Empirical Analysis of the Relationshipbetween Market and Book Values,” working paper, Aarhus School of Business, 2000.
Bartov, E., S. R. Goldberg and M.-S. Kim, “The Valuation-relevance of Earnings and Cash Flows: An
International Perspective,” Journal of International Financial Management and Accounting,Vol. 12, No. 2, Summer 2001, 103 – 132.
– –– ––– , “Comparative Value Relevance Among German, U.S. and International AccountingStandards: A German Stock Market Perspective,” working paper, New York University, 2002.
Bartov, E. and S. Lynn and J. Ronen, “Returns - Earnings Regressions: An Integrated Approach,”working paper, New York University, 2001.
Basu, S., “The Conservatism Principle and the Asymmetric Timeliness of Earnings,” Journal of
Accounting and Economics, Vol. 24, No. 1, December 1997, 3 – 37.
Beaver, W. H., “The Information Content of Annual Earnings Announcements,” Journal of
Accounting Research, Vol. 6, Supplement, 1968, 67 – 92.
Beaver, W. H., M. L. McAnally and C. H. Stinson, “The Information Content of Earnings and Prices:
A Simultaneous Equations Approach,” Journal of Accounting and Economics, Vol. 23, No. 1,
May 1997, 53 – 81.
Berger P. G., E. Ofek and I. Swary, “Investor Valuation of the Abandonment Option,” Journal of
Financial Economics, Vol. 42, No. 2, October 1996, 257 – 287.
Black, E. L., T. A. Carnes and V. J. Richardson, “The Value Relevance of Multiple Occurrences ofNonrecurring Items,” Review of Quantitative Finance and Accounting, Vol. 15, No. 4,
December 2000, 391 – 411.
Brief, R. P. and P. Zarowin, “The Value Relevance of Dividends, Book Value and Earnings,” working
paper, New York University, 1999.
Brown, L. D., “A Temporal Analysis of Earnings Surprises: Profits versus Losses,” Journal of
Accounting Research, Vol. 39, No. 2, September 2001, 221 – 241.
Brown, S., K. Lo and T. Lys, “Use of R2 in Accounting Research: Measuring Changes in Value
Relevance over the Last Four Decades,” Journal of Accounting and Economics, Vol. 28, No. 2,
December 1999, 83 – 115.
Buchheit, S. and M. Kohlbeck, “Have Earnings Announcements Lost Information Content?” Journalof Accounting, Auditing and Finance, Vol. 17, No. 2, Spring 2002, 137 – 153.
37

大日方 隆Burgstahler, D. and I. Dichev, “Earnings Management to Avoid Earnings Decreases and Losses,”
Journal of Accounting and Economics, Vol. 24, No. 1, December 1997a, 99 – 126.
––––––, “Earnings, Adaptation and Equity Value,” Accounting Review, Vol. 72, No. 2, April 1997b,
187 – 215.
Cahan, S. F., S. M. Courtenay, P. L. Gronewoller and D. R. Upton, “Value Relevance of Mandated
Comprehensive Income Disclosures,” Journal of Business Finance and Accounting, Vol. 27,
No. 9-10, November/December 2000, 1273 – 1301.
Canibano, L., M. Garcia-Ayuso and J. A. Rueda, “Is Accounting Information Loosing Relevance?
Some Answers from European Countries,” working paper, University of Seville, 2000.
Chan, K. C. and G. S. Seow, “The Association between Stock Returns and Foreign GAAP Earnings
versus Earnings Adjusted to US GAAP,” Journal of Accounting and Economics, Vol. 21, No.
1, February 1996, 139 – 158.
Charitou, A., C. Clubb and A. Andreou, “The Value Relevance of Earnings and Cash Flows:
Empirical Evidence for Japan,” Journal of International Financial Management andAccounting, Vol. 11, No. 1, February 2000, 1 – 22.
––––––, “The Effect of Earnings Permanence, Growth, and Firm Size on the Usefulness of Cash
Flows and Earnings in Explaining Security Returns: Empirical Evidence for the UK.” Journalof Business Finance and Accounting, Vol. 28, Nos. 4-6, June/July 2001, 563 – 594.
Cheng, C. S. A. and C.-S. Liu, “Earnings Permanence and the Incremental Information Content of
Cash Flows from Operations,” Journal of Accounting Research, Vol. 34, No. 1, Spring 1996,
173 – 181.
Collins, Daniel W., E. L. Maydew and I. S. Weiss, “Changes in the Value-relevance of Earnings andBook Values over the Past Forty Years,” Journal of Accounting and Economics, Vol. 24, No.1,
December 1997, 39 – 67.
Collins, D. W., M. Pincus and H. Xie, “Equity Valuation and Negative Earnings: The Role of Book
Value of Equity,” Accounting Review, Vol. 74, No. 1, January 1999, 29 – 61.
Core, J. E., W. R. Guay and A. V. Buskirk, “Market Valuations in the New Economy: An
Investigation of What has Changed,” Journal of Accounting and Economics, Vol. 34, Nos. 1-3,
January 2003, 43 – 67.
Dopuch, N., C. Seethamraju and W. Xu, “The Pricing of Accruals for Profit and Loss Firms,”
working paper, Washington University, 2005.
Easton, P. D. and G. A. Sommers, “Scale and the Scale Effect in Market-based Accounting
38

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Research,” Journal of Business Finance and Accounting, Vol. 30, Nos. 1-2, January/March
2003, 25 – 55.
Easton, P., P. Shroff and G. Taylor, “Permanent and Transitory Earnings, Accounting Recording Lag,and the Earnings Coefficient,” Review of Accounting Studies, Vol. 5, No. 4, December 2000,
281 – 300.
Elliott, J. A. and J. D. Hanna, “Repeated Accounting Write-offs and the Information Content ofEarnings,” Journal of Accounting Research, Vol. 34, Supplement 1996, 135 – 155.
Ely, K. and G. Waymire, “Accounting Standard-Setting Organizations and Earnings Relevance FromNYSE Common Stocks, 1927–93,” Journal of Accounting Research, Vol. 37, No. 2, Autumn
1999, 293 – 317.
Eng, L., S. Li and Y. T. Mak, “Trends in Earnings, Book Values and Stock Price Relationships: An
International Study,” working paper, National University of Singapore, 1999.
Francis, J. and K. Schipper, “Have Financial Statements Lost Their Relevance?” Journal of
Accounting Research, Vol. 37, No. 2, Autumn 1999, 319 – 352.
Francis, J., K. Schipper and L. Vincent, “Expanded Disclosures and the Increased Usefulness of
Earnings Announcements,” Accounting Review, Vol. 77, No. 3, July 2002, 515 – 546.
--------, “Expanded Disclosures and the Increased Usefulness of Earnings Announcements,”
Accounting Review, Vol. 77, No. 3, July 2002 (2002a), 515 – 546.
––––––, “Earnings Announcements and Competing Information,” Journal of Accounting andEconomics, Vol. 33, No. 3, August 2002 (2002b), 313 – 342.
Frankel, R. and C. M. C. Lee, “Accounting Diversity and International Valuation,” working paper,
Cornell University, 1999.
Garcia-Ayuso, M., J. Monterrey and C. Pineda, “A Comparative Analysis of the Value Relevance of
Accounting Information in the Capital Markets of the European Union,” working paper,
University of Seville, 1998.
Givoly, D. and C. Hayn, “The Changing Time-series Properties of Earnings, Cash Flows andAccruals: Has Financial Reporting Become More Conservative?” Journal of Accounting andEconomics, Vol. 29, No. 3, June 2000, 287 – 320.
Gu, A., “Cross-sample Incomparability of R2s and Additional Evidence on Value Relevance Changes
over Time,” working paper, Carnegie Melon University, 2001.
Guenther, D. A. and D. Young, “The Association between Financial Accounting Measures and Real
Economic Activity: A Multinational Study,” Journal of Accounting and Economics, Vol. 29,
39

大日方 隆No. 1, February 2000, 53 – 72.
Hall, C., Y. Hamao and T. S. Harris, “A Comparison of Relations Between Security Market Prices,
Returns and Accounting Measures in Japan and the United States,” Journal of International
Financial Management, Vol. 5, No. 1, February 1994, 47 – 73.
Harris, T. S., M. Lang and H. P. Moeller, “The Value Relevance of German Accounting Measures: An
Empirical Analysis,” Journal of Accounting Research, Vol. 32, No. 2, Autumn 1994, 187 –209.
Harris, M. S. and K. A. Muller III, “The Market Valuation of IAS versus US-GAAP Accounting
Measures Using Form 20-F Reconciliations,” Journal of Accounting and Economics, Vol. 26,
Nos. 1-3, January 1999, 285 – 312.
Hayn, C., “The Information Content of Losses,” Journal of Accounting and Economics, Vol. 20, No.
2, September 1995, 125 – 153.
Hoitash, R., M. Krishnan and S Sankaraguruswamy, “Earnings Quality and Price Quality,” working
paper, Rutgers University, 2002.
Hirsch, M., V. J. Richardson and S. Scholz, “Value Relevance of Nonfinancial Information: The Caseof Patent Data,” Review of Quantitative Finance and Accounting, Vol. 17, No. 3, November
2001, 223 – 235.
Jenkins, D. S., “The Transitory Nature of Negative Earnings and the Implications for Earnings
Prediction and Stock Valuation,” Review of Quantitative Finance and Accounting, Vol. 21, No.
4, December 2003, 379 – 404.
Jones, J. P., R. M. Morton and T. F. Schaefer, “Valuation Implications of Investment Opportunities
and Earnings Permanence,” Review of Quantitative Finance and Accounting, Vol. 15, No. 1,
July 2000, 21 – 35.
Joos, P. and M. Lang, “The Effects of Accounting Diversity: Evidence from the European Union,”
Journal of Accounting Research, Vol. 32, Supplement 1994, 141 – 168.
Kim, M. and W. Kross, “The Ability of Earnings to Predict Future Operating Cash Flows Has Been
Increasing – Not Decreasing,” Journal of Accounting Research, Vol. 43, No. 5, December
2005, 753 – 780.
King R. D. and J. C. Langli, “Accounting Diversity and Firm Valuation,” International Journal of
Accounting, Vol. 33, No. 5, 1998, 529 – 567.
Kormendi, R. and R. Lipe, “Earnings Innovations, Earnings Persistence, and Stock Returns,” Journalof Business, Vol. 60, No. 3, July 1987, 323 – 345.
40

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Kothari, S. P. and J. Shanken, “Time-series Coefficient Variation in Value-relevance Regressions: A
Discussion of Core, Guay, and Van Buskirk and New Evidence,” Journal of Accounting andEconomics, Vol. 34, Nos. 1-3, January 2003, 43 – 67.
Landsman, W. R. and E. L. Maydew, “Has the Information Content of Quarterly Earnings
Announcements Declined in the Past Three Decades?” Journal of Accounting Research, Vol.
40, No. 3, June 2002, 797 – 808.
Lee, C., “Accounting – Based Valuation: Impact on Business Practices and Research,” Accounting
Horizons, Vol. 13, No. 4, December 1999, 413 – 425.
Lev, B. and P. Zarowin, “The Boundaries of Financial Reporting and How to Extend Them,” Journalof Accounting Research, Vol. 37, No. 2, Autumn 1999, 353 – 385.
Lipe, R. C., “The Information Content in the Components of Earnings,” Journal of Accounting
Research, Vol. 24, Supplement 1986, 37 – 64.
Lipe, R. C., L. Bryant and S. K. Widener, “Do Nonlinearity, Firm-specific Coefficients, and Losses
Represent Distinct Factors in the Relation between Stock Returns and Accounting Earnings?”
Journal of Accounting and Economics, Vol. 25, No. 2, May 1998, 195 – 214.
Lo, K. and T. Lys, “Bridging the Gap Between Value Relevance and Information Content,” working
paper, University of British Columbia and Northwestern University, 2000.
Martikainen, M., “Accounting Losses and Earnings Response Coefficients: The Impact of Leverageand Growth Opportunities,” Journal of Business Finance and Accounting, Vol. 24, No. 2,
March 1997, 277 – 291.
Mest, D. P. and E. Plummer, “Transitory and Persistent Earnings Components as Reflected inAnalysts' Short-term and Long-term Earnings Forecasts: Evidence from a Nonlinear Model,”International Journal of Forecasting, Vol. 15, No. 3, July 1999, 291 – 308.

Nwaeze, E. T., “Regulation and the Valuation Relevance of Book Value and Earnings: Evidence fromthe United States,” Contemporary Accounting Research, Vol. 15, No. 4, Winter 1998, 547 –573.
Ohlson, J. A., “Earnings, Book Values, and Dividends in Security Valuation,” Contemporary
Accounting Research, Vol. 11, Spring 1995, 661 – 668.
Ohlson, J. A. and S. H. Penman, “Disaggregated Accounting Data as Explanatory Variables for
Returns,” Journal of Accounting, Auditing and Finance, Vol. 7, No.4, Fall 1992, 553 – 573.
Ou, J. A. and Sepe, “Analysts Earnings Forecasts and the Roles of Earnings and Book Value in41

大日方 隆Equity Valuation,” Journal of Business Finance and Accounting, Vol. 29, No. 3, April/May
2002, 287 – 316.
Parkash, M. “The Different Information Contents of Unexpected Permanent and Temporary
earnings,” Journal of Business Finance and Accounting, Vol. 22, No. 5, July 1995, 695 – 712.
Pope, P. and M. Walker, “International Differences in the Timeliness, Conservatism, andClassification of Earnings,” Journal of Accounting Research, Vol. 37, Supplement 1999, 53 –87.
Ramakrishnan, R. T. S. and J. K. Thomas, “Valuation of Permanent, Transitory, and Price- Irrelevant
Components of Reported Earnings,” Journal of Accounting, Auditing and Finance, Vol. 13,
No 3, Summer 1998, 301 – 336.
Ramesh K. and S. R. Thiagarajan, “Estimating the Permanent Component of Accounting Earnings
Using the Unobservable Components Model: Implications for Price-Earnings Research,”
Journal of Accounting, Auditing and Finance, Vol. 8, No. 4, Fall 1993, 399 – 426.
Rees, W. P., “Influences on the Value Relevance of Equity and Net Income in the UK,” working
paper, University of Glasgow, 1999.
Ryan S. G. and P. A. Zarowin, “On the Ability of the Classical Errors in Variables Approach to
Explain Earnings Response Coefficients and R2s in Alternative Valuation Models,” Journal of
Accounting, Auditing and Finance, Vol. 10, No. 4, Fall 1995, 767 – 786.
--------, “Why Has the Contemporaneous Linear Returns – Earnings Relation Declined?” Accounting
Review, Vol. 78, No. 2, April 2003, 523 – 553.
Shroeder, D. A., “Evidence on Negative Earnings Coefficients,” Journal of Business Finance andAccounting, Vol. 22, No. 7, October 1995, 939 – 959.
Schnusenberg, O. and T. R. Skantz, “A Test of the Abandonment Hypothesis: Using Voluntarily
Liquidating Firms and Unprofitable Surviving Firms,” Journal of Accounting, Auditing and
Finance, Vol. 14, No. 4, Fall 1998, 395 – 415.
Sin, S. and E. Watts, “The Information Content of Losses: Shareholder Liquidation Option andearnings Reversals,” Australian Journal of Management, Vol. 25, No. 3, December 2000, 327– 338.
Strong N. and M. Walker, “The Explanatory Power of Earnings for Stock Returns,” Accounting
Review, Vol. 68, No. 2, April 1993, 385 – 399.
Subramanyam, K. R. and M. Venkatachalam, “The Role of Book Value in Equity Valuation: Does the
Stock Variable Merely Proxy for Relevant Past Flows?” working paper, Stanford University,
42

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)1998.
––––––, “Why is Book Value Relevant for Equity Valuation? Assets-in-Place vs Past Earnings,”
working paper, Stanford University, 2000.
Swanson, Z. and N. Benada, “Relevance of Financial Statement Data According to PE Ratios,”
working paper, Emporia State University, 2001.
Tan, C. E. L., “Alternative Adaptations of Distressed Firms’ Resources: The Valuation Roles of Book
Value of Equity and Earnings,” working paper, City University of New York, 2001.

石川博行,『連結会計情報と株価形成』, 千倉書房, 2000.
井上達男,『アメリカ外貨換算会計論〔増補改訂版〕』, 同文舘, 1998.
大日方隆,「利益の概念と情報価値(2)」（斎藤静樹編著『会計基準の基礎概念』IX-2 章）, 中
央経済社, 2002 年, 375 – 417 頁.

43

大日方 隆

Table 1

Sample Distribution

Panel A
Industry
MarineMining
Foods
Fiber
Paper
Chemicals
MedicalRubberCeramics
Steel
Metal
Machinery
Electronics
MobileTrans. Vehicle
Precise P.
Ship Building
Other
All

Full Sample
143
238
937
993
521
1,060
618
364
854
1,026
898
1,011
1,029
949
343
549
154
812
12,499Sub Sample
91
154
561
612
355
779
469
254
542
822
727
815
795
772
270
465
154
485
9,122

’79 - ’85
14
42
140
105
79
201
102
61
126
221
183
204
196
186
68
126
49
67
2,170

’86 - ’92
23
48
166
168
105
236
128
73
165
244
217
246
237
236
82
142
49
134
2,699

’93 - ’00
54
64
255
339
171
342
239
120
251
357
327
365
362
350
120
197
56
284
4,253

Sub sample contains only firms with closing fiscal year on 31 March.

Panel B
Year

N
Year
N

’79
303
’90
418

’80
304
’91
469

’81
307
’92
491

’82
310
’93
502

’83
313
’94
508

’84
316
’95
517

44

’85
317
’96
521

’86
322
’97
541

’87
321
’98
547

’88
330
’99
558

’89
348
’00
559

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Table 2

Descriptive Statistics (per share)
Mean

St. Dev.

Min

1Q

Median3QMaxP

1,393.566

22,241.032

45.000350.000

597.500

997.750

1,150,000.0

OP

83.183

1,549.825- 282.323

16.42734.84261.39473,378.5

OI

77.922

1,501.869- 604.492

11.97428.49857.166

70,699.0NI

37.162803.579- 965.592

5.630

13.60527.72439,769.5

BVE

779.636

15,896.162- 620.526

178.243305.208495.132

756,905.5

OP = Operating Profits, OI = Ordinary Income (earnings before taxes, special items and extraordinary items), NI = Net
Income, BVE = Book Value of Equity.

Table 3

OLS Results of model M1A (not deflated model) and model M1B (deflated model)
Coefficient(t-value)[p-value]

OP

OI

NI

BVE

14.099(503.0)[0.000]14.520(476.7)[0.000]26.947(407.4)[0.000]1.3728(485.4)[0.000]M1AF[p-value]

Coefficient(t-value)[p-value]

Adj. R2

253,036.095[0.000]0.9652

227,242.360[0.000]0.9614

166,015.247[0.000]0.9479235,609.034[0.000]0.96271.0522(23.27)[0.000]0.9057(17.88)[0.000]0.4925(11.60)[0.000]0.0376(3.244)[0.001]45

M1B
F[p-value]

Adj. R2

541.335[0.000]0.0559319.633[0.000]0.0338134.550[0.000]0.014410.520[0.001]0.0010大日方 隆

Table 4

AIC and heteroscedasticity test (White test) by Year

Panel A: OP
Year

AIC

Per Share

Deflated

White test
Chi-squarep-value

White test
Chi-squarep-valueAIC

1979

89,06413.5050.00120.25518

11.7220.002980

61,309189.2230.00000.123232.278

0.3201

81

139,330

84.4580.00000.158105.815

0.0546

82

65,34789.6680.00000.058370.751

0.6871

83

121,060

118.309

0.00000.07253

1.989

0.370084

369,260

168.6520.00000.28236

17.6730.0002

85

577,550

39.1250.00000.15798

2.881

0.236986

477,370

13.0470.00150.14872

0.083

0.959587511,330

3.843

0.14640.191133.089

0.2134

88514,21026.3210.00000.392481.428

0.489789412,470

31.5560.00000.20097

11.5550.0031

90

535,660

40.6410.00000.16955

12.2430.002291546,950226.604

0.00000.043260.954

0.620692274,920

119.4680.00000.023311.157

0.560893279,340

14.1920.00080.03559

4.745

0.0932

94

478,780

18.7940.00010.05747

5.781

0.0556

95

218,990

38.1140.00000.02505

48.8620.000096

490,060

52.3510.00000.17073

0.490

0.782697448,860

71.4510.00000.04087

11.0650.004098

611,950

58.2260.00000.05415

18.5010.000199

1,020,300

27.0510.00000.09018

14.0300.00092000

5,496,300

102.060

0.00000.356260.155

0.925679 - 00

17,214,000

8,125.401

0.00000.17575

59.0000.000046

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Table 4

AIC and heteroscedasticity test (White test) by Year (continued)

Panel B: OI
Year

AIC

Per Share

Deflated

White test
Chi-squarep-value

White test
Chi-squarep-valueAIC

1979

76,87233.7070.00000.29216

6.532

0.038280

44,815182.1130.00000.12995

0.124

0.940081

98,22675.3010.00000.15545

20.0790.000082

56,41725.9540.00000.06155

0.614

0.7357

83

99,15250.2330.00000.07218

1.341

0.5114

84

309,120133.3690.00000.27887

6.408

0.0406

85

506,520

41.4670.00000.16353

0.516

0.772786

427,380

10.9670.00420.14958

0.369

0.8314

87443,330

3.775

0.15140.191121.639

0.4407

88

400,880

19.7390.00010.410391.753

0.4162

89324,61044.6030.00000.20389

3.417

0.1812

90425,930

57.6290.00000.164773.779

0.1511

91

589,560

243.1370.00000.043021.636

0.4412

92

202,740

123.7690.00000.0222726.3640.000093

204,690

34.1140.00000.03568

3.285

0.1935

94

398,600

33.5380.00000.05747

1.636

0.4414

95

178,550

95.5490.00000.02633

3.067

0.215896432,300

47.9930.00000.171400.910

0.6344

97362,53093.6580.00000.03725

28.9490.000098

578,770

57.8810.00000.0536422.0630.000099

885,900

63.6930.00000.09123

18.3880.0001

2000

5,361,800

102.391

0.00000.35400

0.343

0.842279 - 00

19,093,000

7,393.087

0.00000.1798774.4300.000047

大日方 隆

Table 4

AIC and heteroscedasticity test (White test) by Year (continued)

Panel C: NI

Per Share

Deflated

White test
Chi-squarep-value

White test
Chi-squarep-value

Year

AIC

AIC

1979

140,000

150.8780.00000.29558

5.572

0.061780

64,601140.555

0.00000.128230.040

0.9802

81

128,430

117.688

0.00000.158853.776

0.151482

76,92227.5630.00000.06201

0.949

0.622083

121,990105.2370.00000.07377

0.483

0.7853

84

305,530130.504

0.00000.28958

3.176

0.2044

85

611,190

32.7820.00000.16266

0.068

0.966686452,0109.775

0.00750.14951

0.248

0.883587494,3103.905

0.14190.191541.254

0.5341

88447,530

38.4320.00000.429451.806

0.405389

513,070207.6630.00000.20447

2.837

0.242090

451,53059.45

0.00000.16292

4.904

0.0861

91

976,960

157.7480.00000.04389

0.809

0.667492

290,310199.366

0.00000.02353

9.671

0.007993314,490107.9190.00000.037615.604

0.060794563,350

99.6370.00000.05830

0.283

0.8682

95

254,490111.7130.00000.026332.303

0.3162

96903,730

74.1760.00000.17058

0.338

0.844697535,930

1.897

0.38730.04191

26.5900.000098

2,114,900

193.1830.00000.0552115.0400.000599

3,384,400

200.6030.00000.09534

5.023

0.0812

2000

5,682,900

42.0740.00000.355100.132

0.936279 - 00

25,768,000

7,954.195

0.00000.18347

25.6880.000048

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Table 4

AIC and heteroscedasticity test (White test) by Year (continued)

Panel D: BVE
Year

AIC

Per Share

Deflated

White test
Chi-squarep-value

White test
Chi-squarep-valueAIC

1979

82,2036.407

0.0406

0.29251

0.595

0.742780

40,56931.4720.00000.12915

0.006

0.997081

130,440

30.6710.00000.1545418.3300.0001

82

69,99030.0810.00000.062411.825

0.4015

83

101,700

130.5630.00000.07455

0.946

0.6232

84341,840

54.9340.00000.30597

1.741

0.418785474,030

34.9560.00000.16143

0.996

0.917886

340,260

8.919

0.01160.146121.346

0.5102

87414,6106.351

0.04180.19166

2.080

0.3535

88355,540

18.0590.00010.39606

2.757

0.252089

273,180

17.0810.00020.204171.348

0.509790

388,760

20.5650.00000.162291.737

0.419791

566,960

11.7320.00280.044072.266

0.3221

92

233,630

26.7120.00000.023743.356

0.186793

257,070

56.7760.00000.03386

3.894

0.1427

94295,930

25.5920.00000.05465

1.539

0.4631

95

146,770

46.6970.00000.02451

4.482

0.1064

96259,840

46.8280.00000.17157

1.779

0.410997455,150

124.6380.00000.046440.194

0.907598

657,950

104.1230.00000.06091

1.962

0.375099

873,91088.7310.00000.099270.230

0.8914

2000

6,024,700

80.4550.00000.35498

3.590

0.166179 - 00

18,440,000

7,828.592

0.00000.18596

0.369

0.831349

大日方 隆

Table 5

AIC and heteroscedasticity test (White test) by Industry

Panel A: OP

MarineMining
Foods
Fiber
Paper
Chemicals
MedicalRubberCeramics
Steel
Metal
Machinery
Electronics
MobileTrans. Vehicle
Precise P.
Ship Building
Other
All
Panel B: OI

MarineMining
Foods
Fiber
Paper
Chemicals
MedicalRubberCeramics
Steel
Metal
Machinery
Electronics
MobileTrans. Vehicle
Precise P.
Ship Building
Other
All

AIC
123,370
82,359266,970,000
376,730
203,310164,030
917,870
134,020
154,100
142,740
248,920853,7903,829,400
322,250
285,990
918,840
102,530
852,820
17,214,000

AIC
124,690
72,991
299,950,000
335,620
211,490
121,630
898,000
107,500
128,580
123,000
220,540866,730
3,311,400
315,340
241,400
865,600
103,630
713,550
19,093,000

Per Share
White test
Chi-squarep-value
41.6640.000023.5600.0000499.8270.0000122.2710.00000.041
0.979998.3000.00000.333
0.8466
12.5940.001875.3980.0000136.072
0.000067.1130.000053.0700.0000112.360
0.000025.2960.000060.2050.000026.9920.000011.2380.003673.2760.00008,125.401
0.0000Per Share
White test
Chi-squarep-value
39.4090.000043.1750.0000457.9860.0000123.395
0.00006.51
0.038645.4520.00000.478
0.787618.8070.0001
136.220.000065.6280.000086.8010.000040.7760.000093.1820.00008.592
0.013624.4440.000030.4610.00009.000
0.0111102.0350.00007,393.087
0.000050

AIC
0.20500
0.28635
0.091280.188380.173140.08078
0.11757
0.13657
0.147390.28534
0.15591
0.15792
0.186120.192960.120830.21043
0.218530.20734
0.17575

AIC
0.20377
0.285540.09023
0.195160.177110.088230.116900.13889
0.151890.297190.17668
0.159390.18573
0.191480.11844
0.21557
0.218800.207020.17987

Deflated
White test
Chi-squarep-value
2.988
0.22451.076
0.58391.360
0.50669.406
0.00910.219
0.8961
13.5430.0012
0.093
0.95440.584
0.74673.518
0.17223.969
0.137513.4010.001222.0260.00003.302
0.19192.614
0.27070.248
0.883414.8120.00062.218
0.32990.053
0.973859.0000.0000Deflated
White test
Chi-squarep-value
0.623
0.73250.811
0.66660.778
0.67766.312
0.04260.340
0.843648.4690.00000.335
0.84561.479
0.47733.632
0.16274.200
0.12252.782
0.248821.8940.00002.967
0.22691.653
0.43771.171
0.556914.8960.00060.994
0.60830.178
0.914874.4300.0000

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Table 5

AIC and heteroscedasticity test (White test) by Industry (continued)

Panel C: NI

Per Share

Deflated

White test
AIC
MarineMining
Foods
Fiber
Paper
Chemicals
MedicalRubberCeramics
Steel
Metal
Machinery
Electronics
MobileTrans. Vehicle
Precise P.
Ship Building
Other
All

125,700
89,449403,020,000
466,040
223,330
163,470
987,170129,010
147,710
145,960
317,280
1,126,900
3,403,700
395,560
293,220
960,800
105,160
1,401,700
25,768,000

Panel D: BVE

White test

Chi-squarep-valueAIC

19.33
25.174489.308140.4384.451
197.558
12.13755.557212.293198.616414.69456.759120.077248.873
66.46749.493
11.667219.452
7,954.195

0.00010.00000.00000.00000.10800.00000.00230.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00290.00000.00000.20257
0.27552
0.091400.197500.17970
0.09218
0.125170.13602
0.155190.311960.180210.159170.18997
0.195470.12023
0.236160.21858
0.209700.18347

Per Share
AIC
101,680
73,330289,790,000
373,200
201,230
123,720964,910104,280
146,860
153,430
273,180
730,1102,959,700
275,430
315,630
853,500
107,910
1,150,700
18,440,000

p-value

0.36
19.982
0.027
5.383
0.052
8.509
0.433
0.313
7.072
1.887
6.787
31.717
1.194
2.378
0.649
12.5891.309
0.198
25.6880.83540.00010.9866
0.06780.97460.01420.80530.85510.02910.38920.03360.00000.55050.30450.72300.00190.51970.90560.0000Deflated

White test
MarineMining
Foods
Fiber
Paper
Chemicals
MedicalRubberCeramics
Steel
Metal
Machinery
Electronics
MobileTrans. Vehicle
Precise P.
Ship Building
Other
All

Chi-squareWhite test

Chi-squarep-valueAIC

44.60430.829497.081131.2172.620
44.4760.735
8.164
34.90250.863181.520306.495
32.30424.79125.046
11.1751.515
27.026
7,828.592

0.00000.00000.00000.00000.26980.00000.69230.01690.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00000.00370.46880.00000.00000.19472
0.28620
0.09561
0.208960.18079
0.09583
0.12298
0.13896
0.16538
0.320490.186500.160610.18657
0.20006
0.128630.24382
0.21841
0.216400.18596

51

Chi-squarep-value

1.058
0.920
0.506
0.424
0.577
1.763
8.512
4.360
0.490
0.425
0.839
24.084
0.045
2.076
2.697
0.235
2.200
0.579
0.369

0.5892
0.63120.77640.80920.74950.41410.0142
0.11300.78270.80840.65740.00000.97760.35420.25960.88900.33280.74870.8313

大日方 隆

Table 6

Chow test between samples closing fiscal year on 31 March and others
OP
OI
NI
BVE

MarineMining
Foods
Fiber
Paper
Chemicals
MedicalRubberCeramics
Steel
Metal
Machinery
Electronics
MobileTrans. Vehicle
Precise P.
Other
All

2.6099[0.077]0.0570[0.945]2.0187[0.133]4.8876[0.008]1.2491[0.288]3.7058[0.025]3.2244[0.040]0.3995[0.671]1.0154[0.363]0.7671[0.465]1.4292[0.240]0.3527[0.703]1.0163[0.362]
1.6374[0.195]0.3707[0.691]0.2814[0.755]10.537[0.000]51.220[0.000]3.8424[0.024]0.1134[0.893]2.4863[0.084]7.4438[0.001]
1.8276[0.162]2.8910[0.056]4.4123[0.013]2.1380[0.119]0.4379[0.646]3.5917[0.028]1.6159[0.199]0.1360[0.873]1.4732[0.230]1.4615[0.232]2.2703[0.105]0.5254[0.592]19.280[0.000]43.114[0.000]The value represents Chow test results: F and [p-value].

52

3.7310[0.026]13.101[0.000]0.9288[0.395]10.838[0.000]3.0015[0.051]2.9880[0.051]5.8513[0.003]
1.0673[0.345]0.7993[0.450]0.6356[0.530]2.6097[0.074]0.2862[0.751]0.3785[0.685]0.1971[0.821]
0.4920[0.612]
1.2724[0.281]35.039[0.000]49.787[0.000]4.1847[0.017]1.3002[0.274]3.1609[0.043]
7.8430[0.000]2.6258[0.073]4.2035[0.015]5.8950[0.003]
1.7390[0.177]0.1299[0.878]1.3230[0.267]0.8004[0.449]0.3086[0.735]0.3041[0.738]5.0805[0.006]1.2902[0.277]5.2009[0.006]3.8539[0.022]25.010[0.000]

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Table 7

Descriptive statistics

Panel A: P
Year
Mean
1979
442.87880
388.11281465.10482
417.97483
462.93384
673.88385761.27486804.24287
837.01288
1,135.964
89
1,294.805
90
1,434.596
91
1,305.610
92921.18593903.44894
996.69395820.26796
2,930.983
972,419.549
98
2,606.759
99
2,873.534
2000
2,364.442
Panel B: OP
Year
Mean
1979
52.87780
64.14181
64.82582
61.91683
48.45484
51.0588560.47386
48.1498737.56288
42.59789
53.0869054.20991
58.17892
53.0799342.19494
32.3859539.20696151.37997
183.34598
150.57599
163.0092000
158.003

St. Dev.
457.008
377.308557.967456.158530.635
876.423
1,025.336
876.589827.435
881.700
828.496965.762
1,103.565
730.854821.563947.271
721.892
43,337.043
35,317.374
42,569.703
48,668.478
31,164.461

Min
95
106
92
102
95
100
115
124
164
255
510
500
440
260
230
181
195
270
150
60
45
53

1Q
227.000
209.500
228.000
215.000
220.000
289.750
335.000
391.250
399.000
652.000
887.250
889.250725.000
496.500
462.000
495.750
430.000
559.000
385.000
253.500
200.000
180.000

Median324.000
295.000
306.000
284.000
316.000
436.000
478.000
553.500
581.000
850.500
1,040.000
1,150.000
945.000
660.000
641.000
690.000
590.000
737.000
575.000
412.000
365.000
354.000

3Q
481.000
428.500
515.000
454.750
500.000
729.250796.000
872.250903.000
1,300.000
1,420.000
1,600.000
1,460.000
1,085.000
1,020.000
1,122.500
900.000
1,140.000
980.000
771.000
781.250
831.000

Max
3,500
4,050
5,700
4,410
4,870
9,990
9,600
7,450
7,600
6,470
7,980
8,000
14,000
7,200
8,700
8,950
6,460
990,000
822,000
996,000
1,150,000
735,000

St. Dev.
75.15269.86487.49179.00262.59269.00586.12666.52359.89244.53651.66248.26455.37748.34456.65055.76356.4052,542.679
3,153.377
2,544.483
3,091.532
2,765.762

Min- 282.323- 73.462- 247.448- 31.567- 42.114- 65.370- 52.060- 66.233- 109.136- 79.292- 65.586- 50.821- 98.436- 68.199- 161.774- 196.355- 94.699- 135.168- 258.641- 202.229- 129.880- 114.622

1Q
26.27932.12133.28030.33622.76124.00228.20720.962
12.05118.24924.72126.80827.18523.26412.847
5.891
11.21612.06015.532
11.533
1.594
6.749

Median40.85152.30849.71745.57037.22240.04446.65936.25828.14333.42841.99545.17846.04040.08631.56921.75727.42726.44932.76827.26216.44122.143

3Q
61.41774.57070.72067.41259.41862.70167.88562.11252.78959.12966.16067.56871.50466.64756.54246.67051.14251.67961.89654.40249.82850.435

Max
830.455
650.909919.286943.925750.000
843.040
1,003.551
839.489756.392
293.168
405.451343.829451.453
314.429698.521527.493524.91558,061.000
73,378.500
59,533.500
73,044.500
65,409.500

53大日方 隆

Table 7

Descriptive statistics (continued)

Panel C: OI
Year
Mean
1979
39.58580
48.65081
46.98482
47.31183
35.58784
39.5608551.48486
41.20987
34.84588
41.7758954.07790
55.5859156.2059249.30293
38.96894
30.33295
35.91596151.57597174.41098
141.86499
159.256
2000
162.388
Panel D: NI
Year
Mean
1979
16.94880
23.361
81
23.17382
22.12183
18.01184
18.85985
24.79386
19.96787
15.05788
18.52689
26.5109028.40691
29.32292
25.19293
17.30094
12.502
95
16.0799680.4409794.69298
68.06099
64.571
2000
69.742

St. Dev.
66.03461.76580.22576.65962.31367.26678.69163.20455.11745.41453.74751.96169.47652.77860.71358.99160.2172,547.675
2,938.555
2,329.268
2,992.354
2,850.790

Min- 357.258- 126.748- 338.531- 52.400- 110.455- 219.545- 45.887- 97.183- 133.364- 78.500- 73.451- 55.835- 604.492- 98.245- 119.622- 204.993- 129.729- 129.536- 235.488- 205.118- 147.682- 141.130

1Q
12.20917.70014.90613.751
7.422
11.39918.48313.166
8.615
18.22224.28325.70922.86117.104
9.624
3.812
5.929
9.833
13.30510.170
1.495
6.431Median28.30036.88928.85929.35224.83527.70234.56630.05024.83833.45642.40142.56242.78433.80024.81918.60820.63523.62429.65525.53315.60621.5193Q
52.67260.17759.62256.93347.78052.43359.83856.19545.13055.65261.58868.70871.83466.38155.70042.94349.84353.04563.00053.69346.34951.890Max
564.545468.139757.009761.257
550.000
655.540867.898727.273602.273295.913374.344373.380
447.171305.463726.154560.659
560.180
58,173.500
68,379.000
54,496.000
70,699.000
67,419.000

St. Dev.
40.44330.78539.82738.44232.06030.92737.80431.02228.51322.27935.40326.65658.60430.19334.25037.50434.072
1,448.369
1,709.366
1,226.110
1,434.887
1,490.166

Min- 370.290- 139.752- 233.566- 69.720- 62.052- 56.858- 62.091- 97.633- 204.644- 86.858- 59.387-63.545- 965.592- 147.944- 156.941- 244.601- 127.313- 261.422- 247.229- 549.230- 460.828- 522.340

1Q
6.470
8.988
8.030
6.709
5.073
5.820
8.333
7.111
5.174
7.437
11.173
12.53912.639
8.643
4.208
2.125
3.302
4.554
6.014
3.445
- 6.777- 7.309

Median12.56418.06815.98113.99412.08913.67016.56715.325
11.12515.17319.72822.02222.75517.731
11.6708.305
10.30911.89913.768
11.275
6.302
6.605

3Q
26.14330.67029.18726.16823.65026.43928.73926.97821.11525.43531.04935.66639.40535.09626.60521.95023.76926.91631.73624.93719.306
21.694

Max
197.961200.583302.850382.328
256.250299.716362.926358.665278.409130.351468.775
187.018280.555
188.904
335.824
310.849
291.748
33,062.500
39,769.500
28,667.000
33,870.000
35,210.000

54利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Table 7

Descriptive statistics (continued)

Panel E: BVE
Year
Mean
1979
183.00580
197.95281
220.33282
238.61983
246.17684258.30085
283.32886
296.33987
302.87888
314.91989354.87190
394.595
91
439.80792
464.09593477.28494
483.85595
492.43096
1,682.847
97
1,727.779
98
1,761.135
99
1,790.385
2000
1,919.711

St. Dev.
175.877
184.253
209.045229.258
238.195
254.208288.291305.709311.269
271.390322.786321.416365.026366.752
381.385
392.046399.504
26,972.590
27,873.781
28,622.068
29,472.391
31,994.100

Min- 354.050- 328.125- 228.935- 79.720- 22.473- 40.160
9.850- 87.783- 113.783- 179.348- 17.933
26.955- 620.526- 168.278
30.357- 23.070
25.6438.919- 76.579- 106.969- 282.808
5.136

1Q
96.506102.476108.752
114.290124.936129.918135.760
145.108
152.814166.106
189.133
218.748240.272252.418
248.369
247.782248.125255.309264.183
254.620241.175
240.741

55

Median146.646
157.299172.962
177.677
182.248193.792
208.472224.621238.984
256.612287.982328.414348.841365.218
371.822379.622383.340
387.313400.711402.640408.497406.0163Q
215.453
237.303251.540289.285302.535
320.413348.527360.882377.572
395.076424.731471.723518.961564.890582.379590.799604.313615.329650.373
670.961695.638
714.171Max
1,871.708
1,977.910
2,202.209
2,503.823
2,741.406
2,717.330
3,000.000
3,277.699
3,479.403
2,343.563
2,810.152
3,376.544
3,574.746
3,261.302
3,279.916
3,311.240
3,358.160
616,090.000
648,773.000
669,861.500
696,645.500
756,905.500

大日方 隆

Table 9

Value relevance of earnings

Panel A: OP
Year
1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00
Mean
MedianCoeff.
0.87201.07470.61150.60310.4443
1.61540.74670.68440.36392.82871.23445.05981.31541.36201.32511.01981.07210.76602.3522
1.40260.80290.57940.91981.27891.0460White-t
4.068
5.644
2.096
5.924
3.720
4.124
2.153
2.139
0.915
4.365
2.133
5.566
2.826
4.947
6.429
3.641
4.052
2.921
9.567
5.485
4.742
2.541
9.289
4.091
4.060

p-value
0.000
0.000
0.037
0.000
0.000
0.000
0.032
0.033
0.361
0.000
0.034
0.000
0.005
0.000
0.000
0.000
0.000
0.004
0.000
0.000
0.000
0.011
0.000

Adj. R2
0.20270.34910.20820.17190.25630.20740.14440.11980.07510.21630.21720.17280.08380.19470.16630.15730.18040.00040.29580.23460.2077
0.06190.28650.17840.187656

Dummy Test
F (p-value)2.32 (0.003)
9.13 (0.000)
5.02 (0.000)
3.39 (0.000)
6.68 (0.000)
3.91 (0.000)
3.44 (0.000)
3.27 (0.000)
2.45 (0.001)
3.52 (0.000)
6.27 (0.000)
3.84 (0.000)
2.70 (0.000)
6.43 (0.000)
3.77 (0.000)
5.63 (0.000)
5.42 (0.000)
0.92 (0.550)
6.94 (0.000)
5.86 (0.000)
5.62 (0.000)
2.95 (0.000)

Hausman Test
χ 2 (p-value)
1.48 (0.224)
664.44 (0.000)
71.39 (0.000)
1.33 (0.249)
12.52 (0.000)
30.57 (0.000)
1.72 (0.190)
0.10 (0.749)
0.85 (0.356)
2.51 (0.113)
1.92 (0.165)
329.24 (0.000)
0.30 (0.587)
16.32 (0.000)
0.03 (0.856)
70.57 (0.000)
94.57 (0.000)
1.42 (0.233)
6.90 (0.009)
2.20 (0.138)
605.98 (0.000)
2.51 (0.113)

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Table 9

Value relevance of earnings (continued)

Panel B: OI
Year
1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00
Mean
MedianCoeff.
0.33060.82330.46720.37340.37561.73390.23690.59490.57762.72410.55475.59710.8247
1.5792
1.26610.8916
0.60840.47502.69701.24090.63390.80240.7254
1.15490.7182White-t
1.690
3.470
1.704
2.820
3.015
5.746
0.579
1.671
1.184
3.554
0.805
7.803
2.629
4.224
6.744
3.063
2.799
2.127
7.952
4.572
4.071
4.017
6.692
3.465
3.039

p-value
0.092
0.001
0.090
0.005
0.003
0.000
0.563
0.096
0.237
0.000
0.421
0.000
0.009
0.000
0.000
0.002
0.005
0.034
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000

Adj. R2
0.1347
0.2666
0.19800.12720.23970.20090.12480.11480.07770.20050.20940.18930.08620.22040.16510.15240.1336- 0.0041
0.34660.23180.19770.06780.27360.16730.177257

Dummy Test
F (p-value)
3.37 (0.000)
7.47 (0.000)
4.38 (0.000)
3.40 (0.000)
6.04 (0.000)
3.48 (0.000)
3.69 (0.000)
3.27 (0.000)
2.51 (0.001)
4.07 (0.000)
6.39 (0.000)
3.61 (0.000)
2.61 (0.001)
5.97 (0.000)
3.81 (0.000)
5.44 (0.000)
5.21 (0.000)
0.90 (0.573)
6.28 (0.000)
5.38 (0.000)
5.58 (0.000)
2.94 (0.000)

Hausman Test
χ 2 (p-value)
0.44 (0.507)
73.01 (0.000)
16.29 (0.000)
1.71 (0.191)
0.00 (0.962)
0.97 (0.324)
1.57 (0.210)
0.41 (0.523)
0.00 (0.993)
0.71 (0.400)
1.29 (0.256)
171.38 (0.000)
12.29 (0.001)
0.00 (0.996)
0.06 (0.805)
11.60 (0.001)
85.19 (0.000)
2.32 (0.128)
34.11 (0.000)
9.77 (0.002)
503.65 (0.000)
0.73 (0.392)

大日方 隆

Table 9

Value relevance of earnings (continued)

Panel C: NI
Year
Coeff.
1979
0.104580
0.981581
0.447182
0.406183
0.348484
1.811685
0.3195860.897787
1.025588
2.5441890.129790
10.026091
0.383792
1.1309930.929294
0.8788950.695396
0.729297
1.876398
1.0826990.3157
2000
0.248679 - 00
0.4181Mean
1.2415Median0.8040White-t
0.707
3.966
2.169
2.742
2.365
5.202
0.939
1.818
1.685
2.062
1.248
4.968
2.470
3.094
3.010
3.736
2.620
4.086
5.633
4.889
3.786
2.073
4.718
2.967
2.681

p-value
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.001
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.426
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000

Earnings Capitalization Model (M1): Pit = α + β X it +Dummy Test
F (p-value)
3.40 (0.000)
6.85 (0.000)
4.57 (0.000)
3.41 (0.000)
6.12 (0.000)
3.17 (0.000)
3.62 (0.000)
3.30 (0.000)
2.64 (0.001)
4.20 (0.000)
6.42 (0.000)
2.95 (0.000)
2.69 (0.000)
5.77 (0.000)
4.19 (0.000)
5.50 (0.000)
5.00 (0.000)
0.91 (0.562)
6.20 (0.000)
5.44 (0.000)
6.70 (0.000)
2.82 (0.000)

Adj. R2
0.12590.25720.18790.12110.22560.15780.12650.11630.08150.16830.20830.17840.07040.17110.13030.14170.12810.00100.26330.21060.18600.06150.26390.15090.1498Hausman Test
χ 2 (p-value)
5.43 (0.020)
14.47 (0.000)
0.05 (0.826)
2.19 (0.139)
4.09 (0.043)
15.19 (0.000)
2.14 (0.143)
2.48 (0.116)
2.05 (0.152)
0.52 (0.472)
0.04 (0.843)
9.24 (0.002)
25.01 (0.000)
0.13 (0.716)
39.43 (0.000)
12.69 (0.000)
6.49 (0.011)
3.02 (0.082)
19.73 (0.000)
7.75 (0.005)
12.90 (0.000)
4.19 (0.041)∑ γ D + u , P = stock price, X = accounting earnings (OP, OI,
j

j

it

NI), D = industry dummy ( j = 1, 2,･･･, 17). Dummy Test represents the results of F-test whether all industry dummy iszero.

Table 10
Year
OP
OI
NI

Value relevance of earnings in 1996
Coeff.
0.88470.55670.7261White-t
3.632
2.743
4.467

p-value
0.000
0.006
0.000

Earnings Capitalization Model (M1): Pit = α + β X it +Dummy Test
F (p-value)
2.54 (0.001)
2.43 (0.001)
2.49 (0.001)

Adj. R2
0.07400.0546
0.0673Hausman Test
χ 2 (p-value)
2.67 (0.103)
1.25 (0.264)
2.17 (0.140)∑ γ D + u , P = stock price, X = accounting earnings (OP, OI,
j

j

it

NI), D = industry dummy ( j = 1, 2,･･･, 17). Dummy Test represents the results of F-test whether all industry dummy is
zero.

58

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Table 11

AIC comparison between model M1 and M2
(1)

Year
1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00
Mean
MedianZp-value
BNST

OP_Loss0.231220.08866
0.128410.05468
0.056450.252020.146850.138730.186540.346120.167030.15050
0.042160.02009
0.03366
0.048900.02166
0.17734
0.03471
0.04597
0.078630.34767
0.131200.12718
0.10854(2)
vs. OP- 0.01939- 0.00055- 0.00785
0.00031- 0.00187- 0.00487- 0.00016- 0.00093- 0.00015- 0.01873- 0.00034- 0.00757- 0.00006- 0.00020
0.00004- 0.00248- 0.00092
0.00060- 0.00078- 0.00251- 0.00280
0.00121- 0.00217- 0.00318- 0.00085- 3.165
0.002
0.004

OI_Loss0.25561
0.09872
0.119780.05767
0.058230.250090.150120.135360.18529
0.345230.169820.15068
0.041180.018810.033220.04973
0.02349
0.177510.03055
0.042910.078390.345310.13237
0.12808
0.10925(3)
vs. OI- 0.01747- 0.00180- 0.01822
0.00037- 0.00139- 0.00890- 0.00027- 0.00510- 0.00088- 0.02697
0.00080- 0.00424- 0.00093- 0.00083- 0.00045- 0.00195- 0.00038- 0.00003- 0.00239- 0.00575- 0.00405
0.00103- 0.00343- 0.00449- 0.00160- 3.490
0.000
0.001

NI_Loss
0.245710.10132
0.13880
0.05800
0.06023
0.267270.15098
0.13872
0.18655
0.356710.17024
0.151440.042610.02082
0.03388
0.05206
0.02406
0.17698
0.035390.044170.08361
0.34784
0.13683
0.131240.12002

vs. NI- 0.02904- 0.00049- 0.00095
0.00030- 0.00050- 0.00567
0.00090- 0.00150
0.00116- 0.03048
0.00096- 0.00556- 0.00023- 0.00006- 0.00120- 0.00028
0.00004
0.00034- 0.00175- 0.00584- 0.00005
0.00123- 0.00078- 0.00357- 0.00039- 2.029
0.042
0.134

∑

Earnings Capitalization Model Modified in Losses (M2): Pit = α + β 1 X it + β 2 D L X it +γ j D j + u it , P = stock price, X =accounting earnings (OP, OI, NI), DL = dummy variable, 1 for firms reporting losses and 0 for others, and Dj = industry dummy ( j=1, 2,･･･, 17). For example, OP_Loss represents regression model M2, which controls operating losses. The column “vs. OP”
presents the difference in AIC between simple earnings capitalization model (M1) with using operating profit as independent
variable. Z = Wilcoxon test score, BNST = p-value of binominal sign test.

59大日方 隆

Table 12Nonlinearity between positive and negative earnings (losses)
OP

Panel A
Year
1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00
Mean
MedianCoefficients
1.52141.18591.41540.62520.62562.11001.01971.15790.94134.39721.84086.3116
1.6992
1.6474
1.51682.3983
1.89550.58753.08542.6002
1.8476
0.5232
1.3823
1.8615
1.5844White-t
5.713
5.604
4.648
5.605
3.781
3.822
2.627
2.580
1.667
6.339
2.535
9.362
3.612
5.682
5.112
5.247
5.666
1.310
9.853
7.587
4.685
1.491
11.30
4.751
4.899

DL OP
p-value
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.009
0.010
0.096
0.000
0.012
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.191
0.000
0.000
0.000
0.137
0.000

Coefficients- 1.8346- 0.9377- 1.4182- 0.4855- 1.6548- 2.6826- 1.5939- 1.7086- 1.3867- 5.8533- 2.9961- 20.255- 1.9330- 2.7138- 0.6248- 2.8575- 2.0382
0.4897- 2.3228- 2.3391- 1.7395
0.1673- 1.4691- 2.6562- 1.7871

White-t- 3.785- 2.350- 4.214- 1.512- 3.586- 2.860- 1.049- 2.085- 1.918- 5.264- 1.563- 1.827- 1.618- 3.117- 1.303- 4.226- 4.285
0.543- 4.431- 5.344- 3.603
0.323- 8.300- 2.685- 2.605

p-value
0.000
0.019
0.000
0.132
0.000
0.005
0.295
0.038
0.056
0.000
0.119
0.068
0.106
0.002
0.193
0.000
0.000
0.587
0.000
0.000
0.000
0.747
0.000

60

Adj. R2
0.2666
0.35510.25600.16970.28230.22470.14790.12820.07850.25860.22090.21420.08700.20410.16680.19950.2151- 0.0012
0.31260.2756
0.23620.06020.2982
0.19810.2147

vs. OPF
p-value
N (loss)
0.06391.23730.2670303 (20)0.00600.29770.5858304 (10)0.04780.00020.9886307 (10)- 0.0022
0.02100.8848310 ( 9)0.02605.35620.0213313 (24)0.01730.4704
0.4934316 (18)0.00350.38230.5369317 (13)0.00840.64400.4229322 (21)0.00340.42930.5128321 (37)
0.0423
1.6886
0.1948330 (21)0.00370.5086
0.4763348 (11)0.0414
11.5550.0007418 (14)0.00320.05000.8231469 (15)0.00941.20190.2735491 (15)0.00054.38110.0369502 (50)
0.0422
1.70220.1926508 (90)0.03470.2297
0.6320517 (61)- 0.0016
1.85970.1733521 (58)
0.01682.44500.1185541 (36)0.04101.00810.3158547 (52)
0.02850.28080.5964558 (126)- 0.0017
1.75690.1856559 (84)
0.01170.87200.3504
9,122(795)0.01981.70480.0131*0.8260*Z = 3.815 (p = 0.000), BNST p-value = 0.001

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Table 12Nonlinearity between positive and negative earnings (losses)
OI

Panel B
Year
1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00
Mean
MedianCoefficients1.4606
1.36132.26000.37980.68222.87600.8032
1.90901.54995.37890.8241
6.54122.23802.44771.96852.4546
1.2710- 0.2726
4.07353.44642.1082
1.0074
1.72192.12591.9388(continued)

DL OIWhite-tp-value

CoefficientsWhite-tp-value

Adj. R2

3.860
3.436
4.688
2.284
3.492
5.343
1.456
3.067
2.245
7.037
0.999
9.284
4.471
8.550
6.089
4.709
3.608
- 0.428
12.32
9.159
4.209
2.532
10.41
4.655
4.035

0.000
0.001
0.000
0.023
0.001
0.000
0.146
0.002
0.025
0.000
0.318
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.669
0.000
0.000
0.000
0.012
0.000

- 1.7792- 1.1144- 2.2853- 0.0245- 0.9275- 2.8040- 1.6250- 2.8971- 1.9570- 6.8986- 1.2081- 12.7910- 2.0541- 2.7346- 1.4965- 2.5781- 1.3141
1.4793- 3.6778- 3.3165- 2.0557- 0.4134- 1.7896- 2.4761- 2.0056- 3.590- 2.505- 4.471- 0.063- 2.742- 4.110- 1.313- 3.142- 2.373- 6.229- 0.609- 4.903- 3.684- 4.593- 3.444- 3.775- 2.464
1.413- 6.497- 7.665- 3.646- 0.734- 8.851- 3.234- 3.517

0.000
0.013
0.000
0.950
0.006
0.000
0.190
0.002
0.018
0.000
0.543
0.000
0.000
0.000
0.001
0.000
0.014
0.158
0.000
0.000
0.000
0.464
0.000

0.18920.28190.30600.12420.25960.23060.12890.14940.08470.26050.20790.21330.10820.25470.17770.18600.1490- 0.0021
0.39510.32380.23850.0666
0.29200.19700.1986

61

vs. OIF

p-value

N (loss)

0.05452.09140.1492303 (35)
0.01530.73390.3923304 (18)
0.10800.03410.8537307 (21)- 0.0030
0.87350.3508310 (29)0.01991.06860.3021313 (47)
0.02970.01690.8966316 (39)0.00411.16150.2820317 (19)0.03463.55000.0605322 (31)0.00700.34070.5599321 (48)0.06002.26750.1331330 (21)- 0.0015
0.04780.8272348 (10)0.02403.51440.0616418 ( 9)0.02200.3892
0.5330469 (20)0.03430.40830.5232491 (21)0.01262.02850.1550502 (63)
0.03360.1774
0.6738508 (98)
0.01540.02820.8667517 (71)
0.00203.4722
0.0630521 (47)0.04850.92820.3358541 (37)
0.09200.46900.4938547 (58)
0.04080.10610.7448558 (122)- 0.0012
1.6816
0.1953559 (74)
0.0184
0.97170.3243
9,122(938)0.0297
1.15400.0230*0.8037*Z = 3.880 (p = 0.000), BNST p-value = 0.001

大日方 隆

Table 12Nonlinearity between positive and negative earnings (losses)
NI

Panel C
Year
1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00
Mean
MedianCoefficients
2.0076
1.58570.72480.50580.56453.33560.24092.56000.9661
9.69470.1422
12.1661.30791.62822.78602.02980.96350.0306
3.88734.85370.72660.2286
0.84722.4062
1.4468(continued)

DL NI

White-tp-value

CoefficientsWhite- t

p-value

Adj. R2

5.862
3.395
1.452
3.789
3.250
4.498
0.470
3.021
0.939
6.075
1.449
6.578
1.335
2.275
4.598
2.214
1.637
0.046
2.586
7.900
1.445
1.969
2.624
3.036
2.431

0.000
0.001
0.148
0.000
0.001
0.000
0.639
0.003
0.349
0.000
0.148
0.000
0.182
0.023
0.000
0.027
0.102
0.963
0.010
0.000
0.149
0.049
0.009

- 2.1755- 1.0679- 0.5826- 0.3067- 0.9087- 3.1383
0.2414- 2.5313
0.0868-10.866- 0.2980- 20.357- 1.1024- 1.0674- 2.4453- 1.5457- 0.5440
1.0179- 2.9519- 4.4797- 0.4609
0.0375- 0.6453- 2.5325- 1.0677- 5.956- 2.010- 1.084- 0.896- 2.108- 3.5120.331- 2.526
0.063- 6.060- 0.232- 4.509- 1.096- 1.240- 3.508- 1.473- 0.688
1.112- 1.768- 6.718- 0.875
0.159- 1.828- 2.027- 1.357

0.000
0.045
0.279
0.371
0.036
0.001
0.741
0.012
0.950
0.000
0.817
0.000
0.274
0.216
0.000
0.141
0.492
0.267
0.078
0.000
0.382
0.874
0.068

0.2206
0.26310.19580.1192
0.23420.17780.12390.12830.07850.23600.20590.20930.07720.17500.16160.14790.12830.00090.29920.30390.18790.05980.26810.16970.1764

62

vs. NIF

p-value

N (loss)

0.09471.96300.1623303 (27)0.00592.03750.1546304 (13)0.00790.46470.4960307 (17)- 0.0019
0.25500.6139310 (21)0.00860.87250.3510313 (36)0.02000.07690.7817316 (30)- 0.0026
0.62210.4309317 (16)0.01200.00250.9599322 (25)- 0.0030
1.94770.1639321 (41)0.06771.10210.2946330 (17)- 0.0024
0.00690.9340348 ( 9)0.03093.10690.0787418 ( 5)0.00681.09080.2969469 (15)
0.00391.84610.1749491 (19)0.03132.20390.1383502 (62)0.00622.64710.1044508 (97)0.0002
1.6601
0.1982517 (83)- 0.0001
4.64680.0316521 (59)
0.035911.2850.0008541 (46)
0.09335.42910.0202547 (79)0.001910.5100.0013558 (170)- 0.0017
2.85380.0917559 (160)
0.004217.9640.00009,122 (1,047)
0.01892.57410.0065*1.8969*Z = 3.149 (p = 0.002), BNST p-value = 0.052

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Table 12Nonlinearity between positive and negative earnings (losses)(1) OP_Loss

Panel D
Dummy Test
YearF

(p-value)

1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99

1.42
8.28
5.64
3.39
7.37
4.23
3.32
3.28
2.29
2.74
4.83
3.91
2.68
6.68
3.67
6.18
5.22
0.92
7.02
6.79
5.90

(0.128)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.003)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.545)(0.000)(0.000)(0.000)

2000

2.86

(0.000)(continued)(2) OI_Loss

Hausman Testχ

Dummy Test

(3) NI_Loss
Hausman Test

F(p-value)

χ

3.85
53.51
35.24
1.07
35.03
41.60
2.00
0.07
6.80
15.36
165.28
68.30
0.09
30.38
9.02
1,486.34
0.54
2.31
6.54
12.37
170.79(p-value)(0.146)(0.000)(0.000)(0.586)(0.000)(0.000)(0.368)(0.968)(0.033)(0.001)(0.000)(0.000)(0.956)(0.000)(0.011)(0.000)(0.762)(0.315)(0.038)(0.002)(0.000)

3.00
7.55
3.81
3.30
6.54
3.76
3.64
3.45
2.35
3.36
5.78
3.61
2.69
6.29
3.62
5.92
5.21
0.91
6.40
6.37
5.37

(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.560)(0.000)(0.000)(0.000)130.25(0.000)2.95(0.000)2∑2Dummy Test

Hausman Test

χ2

F(p-value)

12.71
25.96
45.97
76.56
1.76
6.00
1.66
2.90
4.42
129.50
71.78
17.85
7.54
0.24
9.11
333.76
94.63
3.71
53.21
6.18
133.16(p-value)(0.002)(0.000)(0.000)(0.000)(0.415)(0.050)(0.437)(0.234)(0.110)(0.000)(0.000)(0.000)(0.023)(0.887)(0.011)(0.000)(0.000)(0.157)(0.000)(0.046)(0.000)

2.71
6.94
4.59
3.32
6.43
3.28
3.60
3.28
2.60
3.43
6.14
3.26
2.71
5.85
4.40
5.49
4.65
0.92
5.88
5.88
6.74

(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.001)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.548)(0.000)(0.000)(0.000)

51.27
19.27
0.03
16.92
69.95
106.74
10.01
3.02
5.80
130.98
31.63
15.32
12.55
3.26
19.15
13.58
150.45
3.25
32.31
5.25
12.95

(p-value)(0.000)(0.000)(0.983)(0.000)(0.000)(0.000)(0.007)(0.221)(0.055)(0.000)(0.000)(0.001)(0.002)(0.196)(0.000)(0.001)(0.000)(0.197)(0.000)(0.073)(0.002)24.59(0.000)2.80(0.000)3.87(0.144)

Earnings Capitalization Model with controlling losses (M2): Pit = α + β 1 X it + β 2 D L X it +γ j D j + u it , P = stock price, X = accounting earnings (OP, OI, NI), DL = dummy variable, 1 for firms
reporting losses and 0 for others, and Dj = industry dummy ( j =1, 2,･･･, 17). The column “vs.” presents the increment in adjusted R-square compared with simple earnings regression model (M1) with using thesame earnings, OP, OI, NI, respectively. Z = Wilcoxon test score, BNST = p-value of binominal sign test. Dummy Test represents the results of F-test whether all industry dummy is zero.

63大日方 隆

Table 13

OLS results of reduced samples in 1996
DL X

X

Dummy Test

Hausman Test

Coeff.

White-tp-value

Coeff.

White-tp-value

Adj. R2

ImproveF

p-valueF(p-value)χ2(p-value)

1.2441

3.866

0.000

- 0.9859- 1.6160.107

0.07760.0036

0.37180.54232.61(0.001)7.60(0.022)

OI_Loss

0.7422

1.996

0.046

- 0.3667- 0.7180.473

0.0534- 0.0012

1.14420.28532.45(0.001)15.06(0.001)

NI_Loss

1.1709

2.795

0.005

- 0.6486- 1.294

0.196

0.06800.00073.97720.04672.54(0.001)112.28(0.000)

OP_Loss

Earnings Capitalization Model with controlling losses (M2): Pit = α + β 1 X it + β 2 D L X it + ∑ γ j D j + u it , P = stock price, X = accounting earnings (OP, OI, NI), DL = dummy variable,
1 for firms
reporting losses and 0 for others, and Dj = industry dummy ( j =1, 2,･･･, 17). The column of “Improve” represents the increment in R2 compared with simple earnings regression
model (M1). Dummy Test represents the results of F-test whether all industry dummy is zero.

64利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Table 14
Year
1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00
Mean
MedianZp-valueBNST

AIC Comparison between book value model and earnings capitalization model
BVE
0.274150.104800.13486
0.058480.06133
0.284760.150210.13674
0.184170.365080.167940.15755
0.042200.02097
0.033410.05077
0.023200.17805
0.03994
0.055110.08641
0.34925
0.13909
0.13452
0.11983

vs. OP
0.023540.01558- 0.00140
0.004110.003020.02787
0.00320- 0.00292- 0.00252
0.000230.00057- 0.00052- 0.00002
0.00068- 0.00021- 0.00061
0.000620.001310.004440.006630.00498
0.00279
0.00572
0.004150.00100
2.581
0.010
0.134

Book value of equity model (M3): Pit = α + β BVE it +D = industry dummy ( j = 1, 2,･･･, 17).

vs. OI
0.002190.00428- 0.00314
0.001180.00171
0.02577- 0.00018- 0.00372- 0.00200- 0.00712- 0.00108
0.002630.00009
0.00133- 0.00026- 0.00091- 0.00067
0.00051
0.00700
0.006450.003960.00497
0.003290.00195
0.00085
1.380
0.168
0.523

vs. NI- 0.00060
0.00299- 0.00489
0.000780.00061
0.011820.00013- 0.00348- 0.00122- 0.02211- 0.00134
0.00055- 0.00064- 0.18783- 0.00166- 0.00157- 0.00082
0.001410.00280
0.005110.00275
0.002640.00148- 0.00884- 0.00023- 0.179
0.858
0.832

∑ γ D + u , P = stock price, BVE = book value of equity.
j

j

it

The column “vs.” represents the difference in AIC between book value of equity

model (M3) and simple earnings capitalization model (M1). Z = Wilcoxon test score, BNST = p-value of binominal sign
test.

65

大日方 隆

Table 15

Value relevance of book value of equity

Year
1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00
Mean
MedianZp-value
BNST

Coeff.
0.09240.15810.38050.02820.07980.24400.09220.33380.25950.80900.26171.10110.26730.18900.27330.25620.19130.01940.2329- 0.0365
0.0043- 0.0313
0.0624
0.23660.2121White-t
1.052
2.005
2.390
0.496
1.332
1.769
0.872
3.083
2.194
3.970
1.602
7.086
3.279
3.956
6.496
4.879
4.313
0.179
5.500
- 1.0970.208- 1.167
4.180
2.473
2.100

p- value
0.293
0.046
0.018
0.620
0.184
0.078
0.384
0.002
0.029
0.000
0.110
0.000
0.001
0.000
0.000
0.000
0.000
0.858
0.000
0.273
0.836
0.244
0.000

F
3.458
6.182
5.690
3.106
5.828
3.417
3.527
3.861
2.706
6.030
6.264
5.933
3.390
6.480
6.759
6.662
6.378
0.800
8.864
5.532
6.860
2.782
81.451

Book value of equity model (M3): Pit = α + β BVEit +industry dummy ( j = 1, 2,･･･, 17).

p-value
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.702
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000

Adj. R2
0.12780.23540.21620.10930.21790.12140.12580.13830.08760.21580.21450.17550.08420.16760.17140.16740.1580- 0.0070
0.20770.13000.15920.05440.25600.14900.1586

vs. OP- 0.0749- 0.1137
0.0080- 0.0626- 0.0384- 0.0860- 0.0186
0.01850.0125- 0.0005- 0.0027
0.00270.0004- 0.0271
0.00510.0101- 0.0224- 0.0074- 0.0881- 0.1046- 0.0485- 0.0075- 0.0305- 0.0294- 0.0131- 2.565
0.010
0.134

vs. OI- 0.0069- 0.0312
0.0182- 0.0179- 0.0218- 0.0795
0.00100.02350.00990.01530.0051- 0.0138- 0.0020- 0.0528
0.00630.01500.0244- 0.0029- 0.1389- 0.1018- 0.0385- 0.0134- 0.0176- 0.0183- 0.0049- 1.445
0.149
0.523

vs. NI
0.0019- 0.0218
0.0283- 0.0118- 0.0077- 0.0364- 0.0007
0.02200.00610.04750.0062- 0.0029
0.0138- 0.0035
0.04110.02570.0299- 0.0080- 0.0556- 0.0806- 0.0268- 0.0071- 0.0079- 0.0018- 0.0018- 0.114
0.910
0.832

∑ γ D + u , P = stock price, BVE = book value of equity, D =
j

j

it

The column “vs.” represents the difference in adjusted R-square between book value

model (M3) and simple earnings capitalization model (M1). Z = Wilcoxon test score, BNST = p-value of binominal sign
test.

66

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Table 16

Pearson product moment correlations between book value of equity and earnings

Year
1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00(BVE, OP)
0.72800.78590.82790.85350.81560.82710.86370.81170.75960.6042
0.63630.63310.6662
0.53390.55220.54280.61690.99980.99990.99980.99990.99980.9940Per Share(BVE, OI)
0.82460.87930.87780.88180.81360.8376
0.93350.86930.82970.75740.79060.77210.76690.6886
0.6646
0.63200.68870.99980.99990.99980.99990.99980.9954（BVE, NI)
0.68290.7812
0.79290.8366
0.76330.86480.85120.84740.76350.72890.57630.74900.54210.61500.58980.51690.59600.99970.99990.99930.99930.9994
0.9913* Variables are deflated by stock prices at the end of previous year.

67(BVE, OP)
0.43020.08180.37700.00180.14340.21810.28120.37630.17530.29850.06690.36060.16070.14970.17890.07080.13730.08350.22200.1026- 0.1005- 0.0599
0.0758Deflated*(BVE, OI)
0.53470.26750.49790.23560.30530.36890.39070.49190.31500.42820.2954
0.53670.48740.27680.18790.13870.11570.13700.31160.1404- 0.0680- 0.0090
0.1444（BVE, NI)0.73870.0506
0.30690.09070.26290.31340.30270.42520.29820.37440.19950.4616
0.41990.24200.07200.11530.09110.1482
0.23630.06160.1232- 0.0682
0.0537

大日方 隆

Table 17

AIC comparison among models(1) BVE and OP(2) BVE and OI(3) BVE and NI
vs. BVE
vs. OPvs. OP_Loss
vs. BVE
vs. OIvs. OI_Loss
vs. BVE
vs. NIvs. NI_Loss
BV_OI
BV_NI
- 0.02318
0.000360.01975
0.27376- 0.00039
0.001800.018150.275960.001810.001210.03025- 0.01654- 0.00095- 0.00040
0.10044- 0.00436- 0.00008
0.00172
0.10048- 0.00432- 0.00133- 0.00084- 0.00334- 0.00474
0.003110.13385- 0.00101- 0.00415
0.014070.13358- 0.00128- 0.00617- 0.00522- 0.00379
0.00032
0.000020.05764- 0.00084
0.00034- 0.00002
0.05808- 0.00040
0.000370.00007- 0.00279
0.000220.002090.05997- 0.00136
0.000350.00174
0.06098- 0.00035
0.000260.00075- 0.02721
0.00066
0.005530.26063- 0.02413
0.001640.010540.27411- 0.01065
0.001170.00684- 0.00235
0.000850.00101
0.151070.000860.000680.00095
0.150820.000610.00074- 0.00016
0.00011- 0.00281- 0.00188
0.13755
0.00081- 0.00291
0.002190.137410.00067- 0.00281- 0.00131
0.00107- 0.00145- 0.00130
0.185210.00104- 0.00096- 0.00008
0.184790.00062- 0.00060- 0.00176- 0.01345- 0.01322
0.005510.36048- 0.00460- 0.01172
0.01525
0.366450.00137- 0.02074
0.00974- 0.00066- 0.00009
0.000250.16888
0.00094- 0.00014- 0.00094
0.16891
0.00097- 0.00037- 0.00133- 0.00862- 0.00914- 0.00157
0.14987- 0.00768- 0.00505- 0.00081
0.14946- 0.00809- 0.00754- 0.00198- 0.00060- 0.00061- 0.00056
0.04197- 0.00023- 0.00013
0.00080
0.04233
0.00013- 0.00051- 0.00028
0.17867
0.17935
0.17955
0.01952- 0.00145- 0.00012
0.000710.02055- 0.00042- 0.00033- 0.00028- 0.00212- 0.00233- 0.00238
0.03150- 0.00192- 0.00217- 0.00173
0.03225- 0.00117- 0.00283- 0.00163- 0.00177- 0.00239
0.000090.04956- 0.00121- 0.00212- 0.00017
0.04997- 0.00080- 0.00237- 0.00209- 0.00152- 0.00090
0.000020.02278- 0.00042- 0.00109- 0.00071
0.02287- 0.00033- 0.00116- 0.00119- 0.00063
0.000680.000080.178220.000170.000680.00071
0.17732- 0.00073
0.000680.00034- 0.00535- 0.00090- 0.00012
0.03266- 0.00728- 0.00028
0.00211
0.03618- 0.00376- 0.00096
0.00079- 0.00690- 0.00027
0.00225
0.04821- 0.00690- 0.00045
0.00530
0.04990- 0.00521- 0.00011
0.00573- 0.78237
0.00026
0.00306
0.08274- 0.00367
0.000290.00434
0.08390- 0.00250
0.000250.00030- 0.00199
0.00080- 0.00041
0.34486- 0.00439
0.00058- 0.00045
0.34736- 0.00189
0.00075- 0.00048- 0.00586- 0.00014
0.002030.13574- 0.00335- 0.00006
0.00337
0.13745- 0.00164- 0.00016
0.00062- 0.03297
0.006530.00971
0.13143- 0.00309- 0.00114
0.00335
0.13289- 0.00162- 0.00193
0.00165- 0.00257- 0.00044
0.00009
0.11715- 0.00129- 0.00014
0.00087
0.11703- 0.00058- 0.00044- 0.00028- 3.230- 1.6401.477- 3.100- 1.3482.581- 2.094- 1.834- 0.503
0.001
0.101
0.140
0.002
0.178
0.010
0.036
0.067
0.615
0.001
0.523
0.286
0.017
0.286
0.286
0.134
0.286
0.523
Combined model (M4): Pit = α + β 1 BVE it + β 2 X it + ∑ γ j D j + u it , P = stock price, BVE = book value of equity, X = accounting earnings (OP, OI, NI), D = industry dummy ( j = 1, 2,･･･, 17).
Year
1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00
Mean
MedianZp-value
BNST

BV_OP
0.250970.08826
0.13152
0.05469
0.058540.25755
0.14786
0.136850.18524
0.351630.167280.148930.04160
0.199640.031290.04899
0.02168
0.177420.03459
0.048210.08168
0.34726
0.133230.136900.13419

The column “vs.” represents the difference in AIC between book value of equity model (M3), simple earnings capitalization model (M1) and earnings capitalization model with controlling losses (M2).
= Wilcoxon test score, BNST = p-value of binominal sign test.

68

Z

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Table 18

Value relevance of earnings combined with book value of equity

Panel A

BVE

Dummy Test

OP

Year

Coeff.

White-tp-value

Coeff.

White-tp-value

Adj. R2

F(p-value)

1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00
Mean
MedianZp-valueBNST- 0.0998
0.13210.30090.02430.04900.12430.04230.28910.24810.59910.22790.78660.23140.14380.23530.23580.16110.00750.1559- 0.0748
0.0105- 0.0275
0.04030.17290.1498- 1.178
2.637
1.842
0.450
0.852
0.929
0.418
2.552
2.071
3.206
1.411
4.962
2.734
3.069
5.766
4.476
3.732
0.070
3.927
- 2.3970.511- 1.032
2.770
1.864
1.95７

0.240
0.009
0.067
0.653
0.395
0.354
0.676
0.011
0.039
0.001
0.159
0.000
0.007
0.002
0.000
0.000
0.000
0.945
0.000
0.017
0.610
0.303
0.006

0.96891.05610.45210.60240.43131.56520.72440.38640.15132.10291.1264
3.55781.1355
1.2195
1.12620.91590.96150.76342.15161.44900.80590.56840.90571.10100.9652

4.402
5.745
1.525
6.013
3.782
3.881
2.096
1.140
0.401
3.640
2.020
3.652
2.555
4.490
6.368
3.361
3.546
3.020
8.796
5.606
4.802
2.518
9.116
3.789
3.646

0.000
0.000
0.128
0.000
0.000
0.000
0.037
0.255
0.688
0.000
0.044
0.000
0.011
0.000
0.000
0.001
0.000
0.003
0.000
0.000
0.000
0.012
0.000

0.20400.35800.23800.16950.25570.20770.14200.14000.08500.24680.21970.22240.09900.20900.2256
0.19800.2145- 0.0016
0.31500.24020.2065
0.06140.28740.19350.2084

2.40
9.39
5.17
3.37
6.72
3.96
3.34
3.35
2.68
3.00
6.39
3.50
3.05
6.45
2.46
4.85
4.44
0.92
7.14
5.37
5.52
2.62

(0.002)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.001)(0.000)(0.000)(0.552)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)69

Hausman Test

χ2
12.57
1,709.36
8.73
1.38
18.96
3.53
6.60
1.16
11.54
7.24
0.65
4,364.37
23.41
9.51
8.86
53.32
149.35
1.43
6.09
99.24
121.26
19.48
12.57(p-value)vs. BVE

vs. OPvs.
OP_Loss(0.002)(0.000)(0.013)(0.503)(0.000)(0.171)(0.037)(0.560)(0.003)(0.027)(0.724)(0.000)(0.000)(0.009)(0.012)(0.000)(0.000)(0.490)(0.048)(0.000)(0.000)(0.000)(0.002)0.07620.12260.02180.06020.03780.08630.01620.0017- 0.0026
0.03100.00520.04690.01480.04140.05420.0306
0.05650.00540.10730.11020.04730.00700.01800.04450.0396
4.042
0.000
0.000

0.00130.00890.0298- 0.0024- 0.0006
0.0003- 0.0024
0.02020.00990.03050.00250.04960.01520.01430.05930.04070.0341- 0.0020
0.01920.0056- 0.0012- 0.0005- 0.01250.01510.0094
3.133
0.002
0.052

- 0.0626
0.0029- 0.0180- 0.0002- 0.0266- 0.0170- 0.0059
0.01180.0065- 0.0118- 0.0012
0.00820.01200.00490.0588- 0.0015- 0.0006- 0.0004
0.0024- 0.0354- 0.0297
0.0012- 0.0242- 0.0046- 0.0005- 0.828
0.408
0.523

大日方 隆

Table 18

Value relevance of earnings combined with book value of equity (continued)

Panel B
Year
1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00
Mean
MedianZp-value
BNST

BVE
Coeff.
0.0056
0.09460.3009- 0.02400.0242- 0.01270.07740.3173
0.23690.60740.24760.65970.16760.10360.22900.22590.17580.0061
0.0997- 0.0895
0.0044- 0.0332
0.0286
0.15560.1016

White-t
0.051
1.512
1.686
- 0.4800.425- 0.088
0.700
2.405
1.849
3.144
1.567
3.547
1.573
2.004
5.444
4.044
4.052
0.055
2.611
- 2.786
0.212- 1.276
1.938
1.466
1.570

Dummy Test

OI
p-value
0.960
0.132
0.093
0.632
0.671
0.930
0.485
0.017
0.066
0.002
0.118
0.000
0.116
0.046
0.000
0.000
0.000
0.956
0.009
0.006
0.832
0.202
0.053

Coeff.
0.32320.74950.27410.3916
0.35961.74610.14810.10400.21041.62110.18353.83370.56671.42681.04000.72980.50480.47132.51531.30930.63390.80780.70520.90680.6003

White-t
1.295
3.178
1.060
3.234
3.092
5.176
0.346
0.253
0.452
2.369
0.277
4.230
1.605
3.766
5.758
2.527
2.459
2.040
7.458
4.649
4.073
3.966
6.496
2.876
2.810

p-value
0.196
0.002
0.290
0.001
0.002
0.000
0.800
0.017
0.652
0.018
0.782
0.000
0.109
0.000
0.000
0.012
0.014
0.042
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000

Adj. R2
0.13170.26950.22450.1246
0.2375
0.19820.12340.13570.08510.22790.21220.21750.09090.22670.22050.18880.1746- 0.0061
0.35330.24020.19630.06780.27390.17910.1973

70

F
3.24
7.46
4.68
3.40
6.03
3.45
3.44
3.33
2.70
3.55
6.52
3.36
2.80
6.03
2.38
4.65
4.18
0.90
6.42
4.83
5.42
2.61

(p-value)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.002)(0.000)(0.000)(0.575)(0.000)(0.000)(0.000)(0.001)

Hausman Test

χ2
35.42
69.01
1.09
1.91
9.58
1.95
7.75
1.20
11.65
4.62
1,113.32
1,120.96
26.27
1.15
10.08
38.60
67.10
2.32
35.09
311.73113.2318.47
35.42(p-value)(0.000)(0.000)(0.581)(0.386)(0.008)(0.378)(0.021)(0.550)(0.003)(0.100)(0.000)(0.000)(0.000)(0.562)(0.007)(0.000)(0.000)(0.313)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)vs. BVE
0.00390.03410.00830.01530.0196
0.0768- 0.0024- 0.0026- 0.0025
0.0121- 0.0023
0.04200.00670.05910.0491
0.02140.01660.00090.14560.11020.03710.01340.01790.03010.0160
3.652
0.000
0.004

vs. OI- 0.0030
0.00290.0265- 0.0026- 0.0022- 0.0027- 0.0014
0.02090.00740.02740.00280.02820.00470.00630.05540.03640.0410- 0.0020
0.00670.0084- 0.0014
0.00000.00030.01180.0055- 2.972
0.003
0.189

vs. OI_Loss- 0.0575- 0.0124- 0.0815
0.0004- 0.0221- 0.0324- 0.0055- 0.0137
0.0004- 0.0326
0.00430.0042- 0.0173- 0.0280
0.04280.00280.0256- 0.0040- 0.0418- 0.0836- 0.0422
0.0012- 0.0181- 0.0179- 0.0131- 2.321
0.020
0.286

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Table 18

Value relevance of earnings combined with book value of equity (continued)

Panel C
Year
1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00
Mean
MedianZp-value
BNST

BVE
Coeff.
0.09990.15030.33290.00590.04740.09840.06760.30390.21350.75080.26180.74290.23860.14830.2556
0.23610.1802- 0.0042
0.1611- 0.0602- 0.0130- 0.0289
0.04330.19040.1557White-t
0.683
2.490
2.138
0.111
0.828
0.684
0.640
2.512
1.605
3.824
1.552
4.077
2.162
3.002
6.130
4.494
4.094
- 0.038
3.904- 1.975- 0.579- 1.094
2.837
1.875
1.872

Dummy Test

NIp-value
0.495
0.013
0.033
0.911
0.408
0.495
0.523
0.013
0.110
0.000
0.122
0.000
0.031
0.003
0.000
0.000
0.000
0.970
0.000
0.049
0.563
0.274
0.005

Coeff.
- 0.0143
0.96170.30450.40280.3103
1.69780.26040.2946
0.59870.8225- 0.0003
6.90290.14240.92200.80250.72070.58800.73181.66771.10590.32290.24530.39810.89950.5926

Combined model (M4): Pit = α + β1 BVE it + β 2 X it +White-t
0.056
3.417
1.774
2.916
2.269
4.479
0.763
0.587
0.906
0.658
-0.003
3.042
0.684
2.525
3.044
2.886
2.309
3.697
5.064
5.061
4.076
2.041
4.457
2.375
2.417

p-value
0.955
0.001
0.077
0.004
0.024
0.000
0.446
0.558
0.366
0.511
0.998
0.003
0.495
0.012
0.002
0.004
0.021
0.000
0.000
0.000
0.000
0.042
0.000

Adj. R2
0.12470.26920.22610.11810.22470.15670.12480.13650.08720.21510.21210.21970.08320.18590.20190.18200.1715- 0.0010
0.28350.21370.18500.06110.26480.16740.1835

F
3.22
7.11
4.83
3.39
6.15
3.20
3.43
3.34
2.79
3.64
6.57
3.00
3.04
5.91
2.59
4.72
4.02
0.91
6.41
5.02
6.24
2.51

(p-value)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.000)(0.001)(0.000)(0.000)(0.564)(0.000)(0.000)(0.000)(0.001)

Hausman Test

χ2
35.96
17.77
4.71
2.04
0.93
33.86
7.30
1.54
14.99
3.21
11.60
7.98
14.48
2.78
10.69
123.19176.21
3.11
19.16
225.41437.2915.34
35.96(p-value)(0.000)(0.000)(0.095)(0.361)(0.628)(0.000)(0.026)(0.462)(0.001)(0.201)(0.003)(0.019)(0.001)(0.249)(0.005)(0.000)(0.000)(0.211)(0.000)(0.000)(0.000)(0.001)(0.000)vs. BVE- 0.0031
0.03380.00990.00880.00680.0353- 0.0010- 0.0018- 0.0004- 0.0007- 0.0024
0.0442- 0.0010
0.01830.03050.01460.01350.00600.07580.08370.02580.00670.00880.01830.0094
3.198
0.001
0.134

vs. NI- 0.0012
0.01200.0382- 0.0030- 0.0009- 0.0011- 0.0017
0.02020.00570.04680.00380.04130.01280.01480.07160.04030.0434- 0.0020
0.02020.0031- 0.0010- 0.0004
0.00090.01650.0089
2.938
0.003
0.286

vs. NI_Loss- 0.0959
0.00610.0303- 0.0011- 0.0095- 0.0211
0.00090.00820.0087- 0.0209
0.00620.01040.00600.01090.04030.0341
0.0432- 0.0019- 0.0157- 0.0902- 0.0029
0.0013- 0.0033- 0.0024
0.0037
0.536
0.592
0.523

∑ γ D + u , P = stock price, BVE = book value of equity, X = accounting earnings (OP, OI, NI), D = industry dummy ( j =1,
j

j

it

2,･･･, 17). The column “vs.” represents the difference in adjusted R-square between book value of equity model (M3) and simple earnings capitalization model (M1). Z =Wilcoxon test score, BNST = p-value of binominal sign test. Dummy Test represents the results of F-test whether all industry dummy is zero.

71

大日方 隆

Table 18
Panel D
Year
1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00

Value relevance of earnings combined with book value of equity (continued)
H
A
C
B
A
A
A
A
B
B
C
A
C
C
C
C
C
C
A
C
C
A
A
C

BV_OP
s1
n.s.
1
10
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
5
5
1
n.s.
1
1
1
1
1
1
n.s.
1
5
n.s.
n.s.
1

s2
1
1
n.s.
1
1
1
5
n.s.
n.s.
1
5
1
5
1
1
1
1
1
1
1
1
5
1

BV_OI
s1
n.s.
n.s.
10
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
5
10
1
n.s.
1
n.s.
10
1
1
1
n.s.
1
1
n.s.
n.s.
10

H
A
B
A
A
A
C
B
C
C
C
C
C
C
A
C
C
A
A
C

s2
n.s.
1
n.s.
1
1
1
n.s.
5
n.s.
5
n.s.
1
n.s.
1
1
5
5
5
1
1
1
1
1

H
C
C
A
A
A
B
B
C
B
C
C
C
C
A
C
C
A
A
C

BV_NI
s1
n.s.
5
5
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
5
n.s.
1
n.s.
1
5
1
1
1
1
n.s.
1
5
n.s.
n.s.
1

s2
n.s.
1
10
5
5
1
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
1
n.s.
1
1
5
5
1
1
1
1
5
1

The column H represents which hypothesis is supported. The value below s1 (s2), i.e. 1, 5, 10, are the significance level (%)
of coefficient on book value of equity (earnings) and “n.s.” means “not significant”.

72

利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Table 19
Year
1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00

Correlations between earnings and book value of capital(BVK, NI)
0.739
0.051
0.307
0.091
0.263
0.313
0.303
0.425
0.298
0.374
0.200
0.462
0.420
0.242
0.072
0.115
0.091
0.148
0.236
0.062
0.123
- 0.0680.054

Pearsonp-value(BVK, NI)
0.000
0.071
0.380
- 0.1980.000- 0.259
0.111- 0.2380.000- 0.106
0.000
0.058
0.000
0.009
0.000
0.225
0.000
0.092
0.000
0.207
0.000
- 0.230
0.000
0.372
0.000
- 0.007
0.000
0.077
0.107
- 0.126
0.009- 0.084
0.038- 0.0840.001- 0.076
0.000
0.058
0.150
- 0.1650.004- 0.174
0.107- 0.3280.000- 0.213p-value
0.215
0.001
0.000
0.000
0.061
0.305
0.870
0.000
0.100
0.000
0.000
0.000
0.883
0.089
0.005
0.059
0.057
0.085
0.179
0.000
0.000
0.000
0.000

73

(BVK, NI)
0.294
0.258
0.466
0.411
0.447
0.388
0.426
0.545
0.453
0.512
0.406
0.557
0.447
0.259
0.189
0.161
0.132
0.139
0.235
0.052
0.023
0.071
0.197

Spearmanp-value(BVK, NI)
0.000
0.040
0.000
0.066
0.000
0.311
0.000
0.252
0.000
0.289
0.000
0.231
0.000
0.303
0.000
0.446
0.000
0.342
0.000
0.425
0.000
0.306
0.000
0.488
0.000
0.336
0.000
0.166
0.000
0.072
0.000
0.029
0.003
0.005
0.001
0.009
0.000
0.134
0.222
- 0.073
0.585- 0.1460.094- 0.086
0.000
0.069

p-value
0.489
0.250
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.105
0.513
0.907
0.832
0.002
0.086
0.001
0.042
0.000

大日方 隆

Table 20
Year
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
00
79 - 00
Mean
MedianZp-valueBNST

AIC Comparison between book value of capital and earnings
BVK
0.27463
0.106190.14167
0.05851
0.06166
0.287730.150450.137420.18474
0.36773
0.168220.16063
0.04259
0.021190.03437
0.05155
0.023500.17805
0.04099
0.054480.086210.34832
0.139460.13549
0.12181

Capital model (M3’): Pit = α + βBVKit +vs. BVE
0.000480.001390.006810.000030.00033
0.002970.000240.000680.00057
0.002650.00028
0.00308
0.000390.000220.000960.000780.000300.00000
0.00105- 0.00063- 0.00020- 0.00093
0.000370.000970.00043
3.076
0.002
0.001

vs. OP
0.02402
0.01697
0.005410.004140.00334
0.03084
0.00344- 0.00224- 0.00195
0.00288
0.00085
0.002560.000370.000900.000750.000170.000920.001310.00549
0.00600
0.004790.00186
0.006090.005130.00272
3.490
0.000
0.000

vs. OI
0.00267
0.00567
0.003670.001210.00204
0.028740.00006- 0.00304- 0.00143- 0.00447- 0.00080
0.005710.000480.00155
0.00070- 0.00013- 0.00037
0.00051
0.00805
0.00582
0.003760.00404
0.00366
0.002930.00138
2.451
0.014
0.052

vs. NI- 0.00012
0.004380.001920.000810.000930.014790.00037- 0.00280- 0.00065- 0.01946- 0.00106
0.00363- 0.00025
0.00031- 0.00070- 0.00079- 0.00052
0.001410.003850.004480.002560.001710.001850.000670.00059
1.575
0.115
0.523

∑ γ D + u , P = stock price, BVK = book value of capital (book value of
j

j

it

equity at the end of year minus net income in the year), D = industry dummy ( j = 1, 2,･･･, 17).

The column “vs.”represents the difference in AIC between book value of equity model (M3) and between simple earnings capitalization
model (M1). Z = Wilcoxon test score, BNST = p-value of binominal sign test.

74利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Table 21
Year
1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00
Mean
MedianZp-value
BNST

Value relevance of capital
Coefficients
0.11790.09380.2065- 0.0122
0.03750.12140.06280.33940.24870.82140.23451.07570.2396
0.16280.23190.22270.1703- 0.0188
0.1800- 0.0952- 0.0267- 0.0480
0.01880.19850.1666

White-t
0.893
1.640
1.355
- 0.220
0.632
0.841
0.593
2.843
1.952
3.985
1.461
6.446
2.172
3.309
5.448
4.229
3.783
- 0.170
4.085- 2.850- 1.222- 1.932
1.340
1.785
1.551

p-value
0.372
0.102
0.177
0.826
0.528
0.401
0.554
0.005
0.052
0.000
0.145
0.000
0.030
0.001
0.000
0.000
0.000
0.865
0.000
0.005
0.222
0.054
0.180

F
3.424
5.894
4.649
3.095
5.711
3.212
3.495
3.759
2.646
5.862
6.224
5.393
3.131
6.145
5.826
6.148
5.942
0.799
7.894
5.936
6.943
2.869
80.624p-value
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.702
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000

Adj. R2
0.12620.22520.17670.10880.21370.11220.12440.13400.08480.21010.21320.15940.07570.15900.14780.15450.1470- 0.0070
0.18690.13990.1611
0.05690.25400.14140.1474

vs. BVE- 0.0016- 0.0102- 0.0395- 0.0005- 0.0042- 0.0092- 0.0014- 0.0043- 0.0028- 0.0057- 0.0013- 0.0161- 0.0085- 0.0086- 0.0236- 0.0129- 0.01100.0000- 0.0208
0.00990.00190.0025- 0.0020- 0.0076- 0.0050- 3.146
0.002
0.001

vs. OP- 0.0765- 0.1239- 0.0315- 0.0631- 0.0426- 0.0952- 0.0200
0.01420.0097- 0.0062- 0.0040- 0.0134- 0.0081- 0.0357- 0.0185- 0.0028- 0.0334- 0.0074- 0.1089- 0.0947- 0.0466- 0.0050- 0.0325- 0.0370- 0.0258- 3.587
0.000
0.000

vs. OI- 0.0085- 0.0414- 0.0213- 0.0184- 0.0260- 0.0887- 0.0004
0.01920.00710.00960.0038- 0.0299- 0.0105- 0.0614- 0.0173
0.00210.0134- 0.0029- 0.1597- 0.0919- 0.0366- 0.0109- 0.0196- 0.0259- 0.0141- 2.776
0.006
0.052

vs. NI
0.0003- 0.0320- 0.0112- 0.0123- 0.0119- 0.0456- 0.0021
0.01770.00330.04180.0049- 0.0190
0.0053- 0.0121
0.01750.01280.0189- 0.0080- 0.0764- 0.0707- 0.0249- 0.0046- 0.0099- 0.0095- 0.0063- 1.250
0.211
0.523

Capital model (M3’): Pit = α + β BVK it + ∑ γ j D j + u it , P = stock price, BVK = book value of equity at the end of year minus net income in the year, D = industry dummy ( j = 1, 2,･･･,
17). The column “vs.” represents the difference in adjusted R-square between book value of equity model (M3) and between simple earnings capitalization model (M1). Z = Wilcoxon
test score, BNST = p-value of binominal sign test.

75

大日方 隆

Table 22
Year
1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00
Mean
MedianZp-value
BNST

AIC comparison between earnings and earnings with capital
BK_NI
0.275960.100480.13358
0.058080.06098
0.274110.15082
0.137410.18479
0.366450.16891
0.14946
0.04233
0.02055
0.03225
0.04997
0.02287
0.17732
0.036180.049900.083900.347360.137450.13289
0.11703vs. BK
0.00133- 0.00571- 0.00809- 0.00043- 0.00068- 0.01362
0.00037- 0.00001
0.00005- 0.00128
0.00069- 0.01117- 0.00026- 0.00064- 0.00212- 0.00158- 0.00063- 0.00073- 0.00481- 0.00458- 0.00230- 0.00096- 0.00201- 0.00260- 0.00085- 3.198
0.001
0.004

vs. NI
0.00121- 0.00133- 0.00617
0.000370.000260.001170.00074- 0.00281- 0.00060- 0.02074- 0.00037- 0.00754- 0.00051- 0.00033- 0.00283- 0.00237- 0.00116
0.00068- 0.00096- 0.00011
0.000250.00075- 0.00016- 0.00193- 0.00044- 1.834
0.067
0.286

Modified combined model (M4’): Pit = α + β1BVKit + β 2 X it +vs. NI_Loss
0.03025- 0.00084- 0.00522
0.000070.00075
0.00684- 0.00016- 0.00131- 0.00176
0.00974- 0.00133- 0.00198- 0.00028- 0.00028- 0.00163- 0.00209- 0.00119
0.000340.00079
0.005730.00030- 0.00048
0.000620.00165- 0.00028- 0.503
0.615
0.523

∑ γ D + u , P = stock price, BVK = book value of equity
j

j

it

at the end of year minus net income in the year), X = accounting earnings (OP, OI, NI), D = industry dummy ( j = 1, 2,･･･,
17).

The column “vs.” represents the difference in AIC between book value of equity model (M3) and between simple

earnings capitalization model (M1). Z = Wilcoxon test score, BNST = p-value of binominal sign test.

76利益、損失および純資産簿価情報の Relevance (1)Table 23
Year
1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00
Mean
MedianValue relevance of book value of capital and earnings
Coefficients
0.09990.15030.33290.00590.04740.09840.06760.30390.21350.75080.26180.74290.23860.14830.2556
0.23610.1802- 0.0042
0.1611- 0.0602- 0.0130- 0.0289
0.04330.19040.1557

BVK
White-t
0.683
2.490
2.138
0.111
0.828
0.684
0.640
2.512
1.605
3.824
1.552
4.077
2.162
3.002
6.130
4.494
4.094
- 0.038
3.904- 1.975- 0.579- 1.094
2.837
1.875
1.872

p-value
0.495
0.013
0.033
0.911
0.408
0.495
0.523
0.013
0.110
0.000
0.122
0.000
0.031
0.003
0.000
0.000
0.000
0.970
0.000
0.049
0.563
0.274
0.005

Coefficients
0.0856
1.11200.63740.40870.35781.79630.32800.59850.8122
1.57330.26157.64580.38101.0703
1.05810.95680.76830.7276
1.82881.04570.30990.21650.44141.09000.7479NIWhite-t
0.529
3.757
2.611
2.553
2.296
5.238
0.965
1.287
1.341
1.257
1.663
3.528
2.571
2.981
4.079
3.748
3.029
4.074
5.624
4.735
3.763
1.684
4.728
2.878
2.796

p-value
0.598
0.000
0.009
0.011
0.022
0.000
0.335
0.199
0.181
0.210
0.097
0.000
0.010
0.003
0.000
0.000
0.003
0.000
0.000
0.000
0.000
0.093
0.000

Adj. R2
0.12470.26920.22610.11810.22470.15670.12480.13650.08720.21510.21210.21970.08320.18590.20190.18200.1715- 0.0010
0.28350.21370.18500.06110.26480.16740.1835

vs. BVE- 0.0031
0.03380.00990.00880.00680.0353- 0.0010- 0.0018- 0.0004- 0.0007- 0.0024
0.0442- 0.0010
0.01830.03050.01460.01350.00600.07580.08370.02580.00670.00880.01830.0094

vs. NI- 0.0012
0.01200.0382- 0.0030- 0.0009- 0.0011- 0.0017
0.02020.00570.04680.00380.04130.01280.01480.07160.04030.0434- 0.0020
0.02020.0031- 0.0010- 0.0004
0.00090.01650.0089

vs. NI_Loss- 0.0959
0.00610.0303- 0.0011- 0.0095- 0.0211
0.00090.00820.0087- 0.0209
0.00620.01040.00600.01090.04030.0341
0.0432- 0.0019- 0.0157- 0.0902- 0.0029
0.0013- 0.0033- 0.0024
0.0037

Z

3.198

2.938

0.536

p-value

0.001

0.003

0.592

BNST

0.134

0.286

0.523

Modified combined model (M4’): Pit = α + β 1 BVK it + β 2 X it + ∑ γ j D j + u it , P = stock price, BVK = book value of equity at the end of year minus net income in the year), X =accounting earnings (OP, OI, NI), D = industry dummy ( j = 1, 2,･･･, 17). The column “vs.” represents the difference in AIC between book value of equity model (M3) andbetween simple earnings capitalization model (M1). Z = Wilcoxon test score, BNST = p-value of binominal sign test. Dummy Test represents the results of F-test whether allindustry dummy is zero.

77

大日方 隆

Table 24 Summary of hypothesis test
Year
1979
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
2000
79 - 00

H

BVE_NI
s1

s2

n.s.
5
5
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
5
n.s.
1
n.s.
1
5
1
1
1
1
n.s.
1
5
n.s.
n.s.
1

n.s.
1
10
5
5
1
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
1
n.s.
1
1
5
5
1
1
1
1
5
1

C
C
A
A
A
B
B
C
B
C
C
C
C
A
C
C
A
A
C

H
C'
C'
A'
A'
A'
B'
C'
A'
C'
C'
C'
C'
C'
C'
A'
C'
C'
A'
A'
C'

BVK_NI
s1

s2

n.s.
5
5
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
5
n.s.
1
n.s.
1
5
1
1
1
1
n.s.
1
5
n.s.
n.s.
1

n.s.
1
1
5
5
1
n.s.
n.s.
n.s.
10
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
10
1

The column H represents which hypothesis is supported. The value below s1 (s2), i.e. 1, 5, 10, are the significance level (%) ofcoefficient on book value of capital (earnings) and “n.s.” means “not significant”. The book value of capital is book value of equity atthe end of year minus net income in the year.

78