論文

アナリストの投資推奨及び利益予想の変更に対する株価の反応＊

Market reaction to analysts’ recommendation changes and earnings forecast revisions

中

井

誠

司（筑波大学

大学院博士後期課程）

Seiji Nakai, University of Tsukuba

2007年12月10日受付；2008年10月８日改訂稿受付；2009年２月６日最終稿受付；
2009年２月12日論文受理
要約

本稿ではセルサイド・アナリストの投資推奨の変更と利益予想の改訂に対する市場の反応を、大サンプ
ルを用いて検証した。その結果、それら２つの情報効果を確認し、加えて投資推奨の変更と利益予想の改訂は独立した情報効果をもつことを明らかにした。ただし利益予想の改訂の情報効果は、投資推奨が「買い継続」の場合にその効果が大きい。投資家はアナリスト・レポートの中でも一番数の多い「買い継続」の際に、追加情報として利益予想の改訂情報をより利用するものと解釈できる。
SummaryThis paper examines daily price reactions to analysts recommendation changes and earnings forecast
revisions by using large samples. Consistent with prior research, it indicates that analysts recommendation
changes and earnings forecast revisions are significantly and positively associated with price reactions at thetime a security analyst report is released. And it also shows that investors respond to each of these signals
conditional on the other. But investors response to earnings forecast revisions is the largest when thereport is reiterated a buy recommendation. The result suggests that investors use earnings forecast revisions
when the recommendation is reiterated buy that is the most frequent of all recommendations.

１．はじめに株価に対する評価を行ない、最終的に投資推奨を公表する。一方、投資家は投資意思決定に際して証券市場において、
セルサイド・アナリスト（以

情報収集や分析能力に限界がある場合、外部のア

下、単に「アナリスト」と表記）は企業と投資家

ナリスト情報を参考にする。本稿ではアナリストを結ぶ役割を果たしている。アナリストは企業情が公表する情報のうち投資推奨と利益予想を取り報を収集・分析し、投資家の投資意思決定の参考

上げ、それらの情報に対する市場の反応を検証すとなる情報提供を行なう。具体的には調査企業のる。投資家がアナリストの投資推奨や利益予想を事業内容を分析し、収益を予想し、それをもとに利用していれば、それらの情報の公表に対して市＊本稿を作成するにあたり、八重倉孝先生（法政大学）、椿広計先生（筑波大学）より多くの有益なコメントを頂き、査読段階では本誌編集委員長である薄井彰先生（早稲田大学）や匿名レフェリーの先生方から適切なコメントを頂いた。また IFIS ジャパンよりデータ提供のご厚意を受けた。ここに記して感謝申し上げます。本研究の一部は日本学術振興会科学研究費基盤研究（A）「技術開発促進のための新たな統計科学体系とそれに基づく情報システム開発」の支援を受けた。
連絡住所：中井誠司 〒112-0012 文京区大塚3-29-1 筑波大学大学院ビジネス科学研究科– 63 –

●現代ディスクロージャー研究●

場は反応することが予想される。

2009年3月

No.9

スト毎の投資推奨の変更についての市場の反応を

わが国のこれまでの研究では、個別アナリスト検証した。そこでは最上位の「買い」の投資推奨の利益予想の公表に対する市場の反応の検証は無に加わる（外れる）、最下位の「売り」の投資推い。また投資推奨に関しても、対象ブローカー数

奨に加わる（外れる）の４つのケースに分類し、が少ない限られたサンプルによる検証しか行なわ投資推奨の発表日を含む３日間の異常収益率を計れていない。本稿では IFIS データから収集した測した。その結果、「買い」の投資推奨に加えら広範な個別アナリストの投資推奨と利益予想に関れた銘柄群は正の、「売り」の投資推奨に加えらするデータを用いて情報効果を再検証するとともれた銘柄群や「買い」の投資推奨から外れた銘柄に、
これら２つの情報効果の関係も明らかにする。

群は負の有意な異常収益率が検出された。また

論文の構成は以下の通りである。先ず次節におIrvine（2003）は IBES から入手したデータを用いて先行研究をサーベイし、
本稿の意義を述べる。

いて、新規に投資推奨が付与された銘柄について

第３節ではリサーチ・デザインおよびデータを示検証し、新規に「強い買い（Strong Buy）」と「買し、第４節ではその結果を示す。そして最終節でい（Buy）」を付与された銘柄群は、発表日を含は本検証で明らかになった点をまとめ、今後の課

めた２日間の異常収益率が統計的に有意な正であ題を述べる。

ることを明らかにした。
一方、個別アナリストの利益予想の改訂に対す
る市場の反応に関して、Givoly and Lakonishok

２．先行研究（1979）は S ＆ P 社による1967年から1974年まで
2.1 米国での先行研究の利益予想データを用いて、利益予想の改訂の方アナリストの投資推奨に対する市場の反応に関向（上方修正 / 下方修正）と株価の反応を月次デしては、Wall Street Journal 誌での Heard Onータにより検証した。そこでは、利益予想の改訂

the Street （HOTS）に掲載された「買い」や「売が発表された月において上方修正された銘柄群はり 」 に 対 す る 検 証（Lloyd-Davies and Canes

正の、下方修正された銘柄群は負の異常収益率が（1978）, Liu et al. （1990）, Beneish （1991）,

検出された。また Stickel（1991）では、1981年

Bauman et al.（1995）等）や情報提供サービス

から1985年の Zacks データの個別アナリストの利の Value Line Investment Survey（VLIS）のデ益予想の改訂に関し、発表日の翌日から10日間のー タ を 用 い た 検 証（Stickel（1985）, Peterson

累積異常収益率と利益予想改訂の変化が正の関係（1987）等）がある。これらの検証では、掲載日であることを明らかにした。同様に Park andもしくは投資推奨発表日の近辺で対象銘柄が「買Stice（2000）は1990年から1994年の IBES データ

い」であれば正の、「売り」であれば負の有意なを用いて、アナリストの利益予想の精度と利益予

異常収益率が検出された。VLIS は情報提供会社

想改訂時における市場の反応の大きさとの関係を１社による投資推奨であるのに対し、IBES や検証した。その結果、利益予想発表日を含む３日First Call や Zacks などの情報ベンダーはブロー間の市場の反応について、利益予想の精度の高い

カー毎に個々のアナリストの投資推奨のデータをアナリストによる改訂は、精度の高くないアナリ

提供している。Womack（1996）は First Call かストの場合と比較して市場の反応がより大きいこら入手した1989年から1991年までの個別アナリとが明らかになった。

– 64 –

アナリストの投資推奨及び利益予想の変更に対する株価の反応（中井）以上、これまでの研究では投資推奨の変更およことを明らかにした。また利益予想の改訂に対す

び利益予想の改訂に対して市場は想定された方向る情報効果は投資推奨が上方修正の場合よりも継に反応していることが示されている。

続や下方修正の場合に大きいことが示された。

次に投資推奨の変更と利益予想の改訂の両者を
2.2 わが国における先行研究

扱った研究として Stickel（1995）、Francis andSoffer（1997）、Asquith et al.（2005）が挙げら

わが国おけるアナリストの投資推奨変更の情報

れ る。Stickel（1995）で は1988年 か ら1991年 の

効 果 の 検 証 は 末 木（1997,1999）、 小 川・ 國 村Zacks データを用いて、投資推奨（上方修正 / 下（2001）、小川（2003,2004）がある。末木（1997）

方修正）と利益予想（上方修正 / 下方修正）の組

では1994年10月から1995年9月までの大手調査機

み合わせによる情報効果を検証した。その結果、関１社の投資推奨のデータを用い、上方（下方）投資推奨の上方修正と利益予想の上方修正の組み

修正の発表日に有意な正（負）の異常収益率を検合わせは正の、投資推奨の下方修正と利益予想の出した。同様に小川（2003）では1996年３月か

下方修正の組み合わせは負の累積異常収益率が観ら1997年６月及び2000年１月から７月までの大測されたが、投資推奨の下方修正と利益予想の上

手調査機関４社の投資推奨について分析し、投資方修正の組み合わせは正の、投資推奨の上方修正推奨に変更のない場合と変更のある場合の情報効と利益予想の下方修正の組み合わせは負の累積異果の比較を行った。その結果、投資推奨が変更さ

常収益率が観測された。Stickel（1995）は利益

れた場合は変更がない場合と比較して異常収益率

予想の改訂の効果が発表後に徐々に株価に反映さが統計的に有意に大きく、市場は投資推奨の継続れると結論付けた。
またFrancis and Soffer（1997）

よりも変更に反応すると結論付けた。

では Investext から入手した1988年から1991年ま一方、アナリストの利益予想に関する情報効果

でのデータを用いて、個別アナリストのレポートの検証には山田（1995）、関（1997）、野村證券

発表日を含む３日間の累積異常収益率を投資推奨

金融研究所（2002）が挙げられる。山田（1995）の変更や利益改訂の大きさで回帰分析を行ない、と関（1997）では日経金融新聞で四半期毎に公投資推奨の変更も利益予想の改訂もその情報効果表された「主要50社業績国内証券アナリスト予想

は独立に認められ、相互に内包するものではない／外国証券アナリスト予想」を用いてその情報効ことを明らかにした。加えて利益予想の改訂の効果を測定した。山田（1995）では1989年7月から

果は、投資推奨が「売り」の場合よりも「買い」

1994年10月までのサンプルを用いて、アナリスの場合の方が大きいことを示した。そこでの解釈

ト予想の情報効果が新聞公表日翌日に観測されは、アナリストの投資推奨に関する楽観的なバイた。一方、関（1997）では1997年７月から1998

アスが見られる場合に、投資家はより利益予想の年10月までのサンプルを用いた検証を行い、新聞情報を重視するためとしている。一方、Asquith

公表日前日と公表日当日にその情報効果が認めら

et al.（2005）は Investext から入手した1997年かれた。また野村証券金融研究所（2002）では1985

ら1999年までのデータを用いて、投資推奨と利

年から2001年までの野村證券のアナリストの利益予想に加えてアナリストによる目標株価益予想変更に関して、上方（下方）修正銘柄には（target price）も分析対象とした検証を行い、ア正（負）の累積異常収益率が発表日以降に観測さナリストの目標株価の変更もまた情報効果があるれた。
– 65 –

●現代ディスクロージャー研究●

このようにわが国においても投資推奨の変更と2009年3月

銘柄

の時点

No.9

における期待リターンの計算の利益予想の改訂に対して、市場は予想された方向ために、推定期間において以下のモデル式によりへ反応することが明らかになっている。しかし投資推奨の変更と利益予想の改訂を同時に分析した

Ri = α̂ + β̂RT OP IX + εi

検証はこれまでにない。また投資推奨の変更に関

Ri ：銘柄 の株式リターンする検証では分析対象となったブローカー数は最

RT OP IX ：TOPIX リターン

大で４社であり、利益予想の改訂に関する検証でそこで得られた α と β̂ を用いて、推定期間およは分析対象は個別アナリストのデータではなく、びイベント期間の異常収益率を計算する。


α と β̂ を最小二乗法で推定する。



日経金融新聞に掲載されたデータもしくは大手調

ARi,t = Ri,t − α̂ + β̂RT OP IX,t

査機関のデータである。このようにこれまでの研

ARi,t ：銘柄 の時点 の異常収益率

究は分析サンプルが限られている。またわが国でそしてイベント期間のを推定期間で計算さは経営者による業績予想が広く行なわれており、れた市場も経営者による業績予想の変更に対して反応

より標準化し、イベント期間での時点 において、することが分かっている 。アナリスト予想の情

銘柄数報効果を経営者予想の情報効果と区別するため

以下の統計量に、経営者による利益予想の発表のイベントをコ

1
Zt = √
N

１）

ントロールする必要がある。本稿では IFIS デー
タを用いてサンプルを拡大する一方、経営者によの標準偏差である （で構成された分析ポートフォリオ毎のここでる利益予想の発表が行われたサンプルを分析対象）で割ることにを計算する。

N ARi,tS (ARi )i=1が充分に大きい場合は、統計量

は

平均０、標準偏差１の正規分布に従うと考えられる。

から除くことにより、個別アナリストの投資推奨
3.1.2 回帰分析の変更や利益予想の改訂の情報効果を直接的に抽出する。

投資推奨と利益予想の改訂の組み合わせによる情報効果の検証で用いる回帰式は、以下の通りである２）。
CAR (−2, +2) = β0 (Earn rev) + β1 (U P BU Y )３．リサーチ・デザインおよびデータ
3.1 リサーチ・デザイン+ β2 (REBU Y ) + β3 (U P HOLD)

3.1.1 日次残差分析+ β4 (REHOLD) + β5 (DN HOLD)

アナリストが投資推奨（利益予想）のレポート+ β6 (RESELL) + β7 (DN SELL) + εを公表した日をイベント日（t=0）としたイベン･･･（1）

ト・スタディを行う。推定期間をレポート公表日

CAR (−2, +2) ：t =の109日 前 か ら10日 前（t= −109〜 t= −10） の−2〜t =+2の累積異常収益率

100日間とし、イベント期間をレポート公表日の

2


t=−2



(ARi,t /S (ARi ))ここで Earn rev は今期予想経常利益の前回予

５日前〜５日後（t= −5〜 t=+5）とする。個別
銘柄の期待株式リターンは TOPIX（東証株価指

想 と 今 回 予 想 の 変 化 率 を 表 し、 計 算 方 法 を数）の過去のリターンへの感応度より計算した。

（今回発表の経常利益−前回発表の経常利益）と（｜今回発表の経常利益｜＋｜前回発表の経常利益｜）
÷２

具体的な手続きは以下の通りである。先ず個別した。この計算方法を用いると、前回の予想経常– 66 –

アナリストの投資推奨及び利益予想の変更に対する株価の反応（中井）利益がゼロもしくは負の値であっても計算でき、反応の違いを検証する。

かつ値が（−2）から２の間に収まる。また他の
3.2 データ

変数は、条件に当てはまる場合に１の値を取り、その条件に当てはまらない場合は０の値を取るダアナリストの投資推奨と利益予想のデータは、

ミー変数である。 U P BU Y は投資推奨が「売り」2001年４月から2005年９月までに発表された東または「保有」から「買い」への上方修正の場合

証一部銘柄を IFIS ジャパンより入手した。分析であり、 REBU Y は「買い」推奨の継続の場合対象とする利益予想は、レポート発表日が含まれである。同様に U P HOLD は投資推奨が「売り」る決算期の連結データを優先として、当該アナリ

か ら「 保 有 」 へ の 上 方 修 正 の 場 合 で あ り、ストの予想経常利益の前回予想数値との比較によ

REHOLD は「保有」継続、 DN HOLD は「買り変化率を計算した。一方、投資推奨データはブい」から「保有」への下方修正の場合である。ま

ローカー毎に区分や名称が異なるが、データベー

た RESELL は「売り」継続、 DN SELL は「買スでは IFIS ジャパンにより５段階に統一した投い」もしくは「保有」から「売り」への下方修正

資推奨が付与されており、このうち上位２段階をの場合である。投資推奨の水準と変更をコントロ「買い（BUY）」とし、中位を「保有（HOLD）」、

ールした上での利益予想の改訂の情報効果である

下位２段階を「売り（SELL）」とした。東証株

係数β0の符号は正であることが予想される。

価指数（TOPIX）は株式会社 QUICK の AMSUS

次に利益予想の改訂の情報効果が、投資推奨のから、個別銘柄の株式リターンはBloombergから、水準や変更によってどのように異なるかを以下の時価総額はレポート公表日の前月末時点の株価と回帰式により検証する。

発行済株式数を Reuter から入手した。また経営

CAR (−2, +2) = β1 (U P BU Y ) + β2 (REBU Y )者による利益予想データは株式会社 QUICK のAMSUS 及び日経テレコンから入手した。

+ β3 (U P HOLD) + β4 (REHOLD)

データ作成に関しては、個別アナリストの情報+ β5 (DN HOLD) + β6 (RESELL)+ β7 (DN SELL) + β8 (U P BU Y × Earn rev)

効果を直接的に測定するために、できるだけ混濁+ β10 (U P HOLD × Earn rev)ある。

+ β12 (DN HOLD × Earn rev)

投資推奨や予想利益が発表された場合、個々のア+ β14 (DN SELL × Earn rev) + εの平均を当該銘柄の投資推奨（予想利益）の変化+ β9 (REBU Y × Earn rev)

事象を除去した。具体的作成方法は図１の通りで+ β11 (REHOLD × Earn rev)

先ず同一銘柄で同一日に複数のブローカーからナリストによる投資推奨（予想利益）の変化（率）+ β13 (RESELL × Earn rev)･･･（2）（率）とする（処理１）３）。次にイベント期間

投資推奨の水準と変更に関する変数と利益予想（ ＝−5〜 ＝＋5）が他のアナリストの発表のイの改訂の変数の交差項を加え、投資推奨の水準やベント期間と重なる場合、それら両方のデータを変更を条件とした予想利益の改訂の情報効果を検分析対象から除外した（処理２）。このような手証する。この回帰式のβ8からβ14の係数について続きの結果、個別銘柄

投資推奨の水準や変更が同一の場合の係数を比較

プル数は１つとなる。その上でイベント期間内にすることにより、予想利益の改訂に対する市場の経営者による利益予想が発表されたデータも分析– 67 –の時点

におけるサン●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

図１ データ処理の方法
（処理１）

（−5）
t=

アナリストA
アナリストB
t=
（+5）

t=0

（平均して投資推奨・利益予想改訂データを１つにする）
（処理２）

t=
（−5）

アナリストC

アナリストD

t=0

t=（+5）
（−5）
t=

t=0

t=
（+5）

（アナリストC、アナリストDのデータの両方を除く）

対象から除外した。このような手続きにより、新

表2-1は投資推奨の変更に関する内訳である。

規に投資推奨が付与されたサンプルとして

これまでの検証と同様、投資推奨の多くが「買い」

1,044、継続して投資推奨の付与があり、かつ予であることが分かる。アナリストは企業調査を行

想利益変化率のデータが取得できるサンプルとしなう上で企業から情報を得る必要があるが、ネガて8,027が残った。

ティブな意見を公表するとその後の調査活動において企業から情報が得られなくなる恐れがあり、その点を考慮しているものと思われる。表2-2で４．結果

は投資推奨の変更と利益予想の改訂の組み合わせ
4.1 サンプルおよび基本統計量の内訳である。アナリスト・レポートの多くが改

本稿では、同一銘柄でもアナリストによる投資

訂のないレポートであるが、それらも IFIS デー

推奨（利益予想）の公表日が異なれば違うサンプ

タベースには含まれている。アナリスト・レポー

ルとして数える。表１は9,071にのぼるサンプル

トは調査企業の様々な情報を提供する機能を持っに含まれる1,108銘柄の出現頻度をまとめたものており、投資推奨の変更や利益予想の改訂がないである。ほとんどの企業が10回以下で、最大の企場合でも発表される。

業でも32回でしかない。個別企業が分析結果に与4.2 日次残差分析

える影響は小さいと考える４）。
次にサンプルの投資推奨の変更・利益予想の改投資推奨に関する日次残差分析の結果を表３に訂に関する内訳を表２に示す。

示す。
表１ サンプル数と企業数

サンプル数

1〜5

6〜10

11〜15

16〜20

21〜25

26〜30

31〜32

合計

企業数

482

261

209

117

32

5

2

1,108

– 68 –

アナリストの投資推奨及び利益予想の変更に対する株価の反応（中井）

表２ サンプルの内訳
表２−１ 投資推奨の変更
新

買い

保有

売り

合計

新規

663

292

89

1,044

買い

3,821

271

59

4,151

保有

191

2,431

73

2,695

旧

売り

43

77

1,061

1,181

合計

4,718

3,071

1,282

9,071

表２−２ 投資推奨の変更と利益予想の改訂
経常利益
投資推奨の変更

旧

新規
保有
上方修正

継続

下方修正

売り

新

上方修正 変更なし 下方修正

合計

買い

663

保有

292

売り

89
101

買い

51

39

191

27

6

10

43

売り

保有

33

22

22

77

買い

買い

683

2,420

718

3,821

保有

保有

472

1,409

550

2,431

売り

売り

155

724

182

1,061

買い

保有

52

77

142

271

7

6

46

59

14

22

37

73

1,544

4,737

1,746

買い
保有
合計

売り

合計

1,044

311

7,313

403
9,071

先ず新規に投資推奨が付与された場合、その投付近の異常収益率は統計的に有意な正の値である

資推奨が「買い」である場合の発表日前後の異常が、「売り」が継続される場合は発表日以降に統

収益率は統計的に有意な正の値となっている。こ

計的に有意な正の値が見られ、事前に想定されたの点は Irvine（2003）と同様である。アナリスト

符号とは逆の結果となった。最後に投資推奨に変は自分のビジネスにプラスになる銘柄を調査対象

更がある場合、発表日付近の異常収益率はどのよとすることが予想され、市場はアナリストが投資

うな変更パターンでも投資推奨の上方修正では統推奨を「買い」として新規にカバレッジを追加す

計的に有意な正の値であり、下方修正では統計的ることをポジティブな情報として反応する。一方に有意な負の値である。この結果はこれまでの研で新規の「売り」である場合、t = ５時点で統計

究同様、投資推奨のポジティブ（ネガティブ）な的に有意な負の値であるが、その他の時点では符変化に市場は想定通りの反応を示している。また号に関して一貫した傾向は見られず、「買い」で投資推奨が「買い」として新規に付与された場合ある場合と異なる結果となった。次に投資推奨にと「保有」から「買い」に上方修正された場合、変更がなく、「買い」が継続される場合は発表日

異常収益率はその公表日以前にも統計的に有意な– 69 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

表３ 投資推奨の変更に関する日次残差分析
投資推奨
旧
新
obs
t −5
−4
−3
−2
−1
0
1
2
3
4
5

新規
買い
663
−1.56
0.39
2.93**
3.57**
3.10**
20.17**
21.00**
2.45*
0.93
−0.65
−2.49*

保有
292
0.95
2.33*
2.21*
−2.17*
−1.91
1.63
0.32
2.00*
0.16
1.28
1.60

投資推奨
旧
新
obs
t −5
−4
−3
−2
−1
0
1
2
3
4
5

保有
買い
191
0.42
0.60
2.00*
2.59**
0.84
10.00**
13.03**
1.48
−0.86
2.35*
2.79**

上方修正
売り
買い
43
−0.15
0.47
0.98
0.41
0.22
2.00*
6.10**
1.27
0.91
0.95
−0.46

売り
89
−0.56
0.03
−0.58
−1.28
1.54
0.67
−1.32
−0.71
1.94
−1.63
−2.19*

投資推奨
旧
新
obs
t −5
−4
−3
−2
−1
0
1
2
3
4
5

買い
買い
3,821
0.19
−1.67
−1.70
−1.59
0.56
2.64**
2.78**
−0.38
−1.14
−1.91
−1.54

継続
保有
保有
2,431
0.87
0.70
2.18*
−0.19
−1.07
1.61
2.15*
0.95
−1.98*
−0.94
−1.64

売り
売り
1,061
0.38
1.79
1.42
0.66
−0.48
−1.34
2.17*
2.51*
−0.34
2.15*
−1.53

売り
保有
77
0.48
0.99
−0.25
−0.33
0.23
0.56
1.11
2.08*
3.11**
0.64
0.40

投資推奨
旧
新
obs
t −5
−4
−3
−2
−1
0
1
2
3
4
5

買い
保有
271
−1.41
0.07
−0.41
−0.14
−0.83
−6.43**−7.58**−2.75**−0.56−1.87−1.99*

下方修正
買い
売り
59
−2.34*
−0.47
1.06
−0.65
−0.38
−1.00
−2.29*
−1.06
−1.90
−1.06
−1.52

保有
売り
73
−0.37
−0.60
−0.52
1.23
−1.06
−4.29**−4.87**
−0.56
−1.50
−1.02
−0.25

＊

５％水準で有意１％水準で有意各ポートフォリオの Z 統計量＊＊

1
Zt = √NN ARi,tS (ARi )i=1：銘柄 の時点 の異常収益率()：推定期間におけるの標準偏差：各ポートフォリオに含まれる銘柄数

正の値となっている。これは末木（1997）でもは大きいと予想されるが、本稿では逆の結果とな見られた結果であり、アナリスト情報が事前に市った。

場に流れている可能性を示唆するものである。加
えて「買い」の情報効果は「売り」の情報効果よ

次に予想利益の改訂に関する日次残差分析の結果を表４に示す。

りも大きい。アナリストが事業会社との関係を考

利益予想の改訂に関しても、上方修正（下方修えて、その投資推奨の多くが「買い」推奨である

正）では発表日付近で統計的に有意な正（負）のことを投資家がバイアスとして認識しているので異常収益率が検出された。野村証券のアナリスト

あれば、制約のない「売り」推奨の方が情報効果予想を分析対象とした野村証券（2002）の分析– 70 –

アナリストの投資推奨及び利益予想の変更に対する株価の反応（中井）表４ 予想利益改定に関する日次残差分析

t

obs
−5
−4
−3
−2
−1
0
1
2
3
4
5

上方修正
1,544
2.07*
−0.73
−0.28
−0.41
2.53*
5.51**
7.77**
2.98**
0.38
−0.11
0.60

予想経常利益
変更なし
4,737
0.27
0.71
1.28
−0.51
−1.87
0.81
3.61**
1.00
−1.76
−0.83
−2.59**

下方修正
1,746
−1.63
−0.44
0.01
0.09
−0.36
−1.61
−3.81**−2.21*−2.10*−0.87−1.90* ５％水準で有意** １％水準で有意各ポートフォリオの Z 統計量

N ARi,t1√
Zt =N i=1 S (ARi )：銘柄 の時点 の異常収益率()：推定期間におけるの標準偏差：各ポートフォリオに含まれる銘柄数

り、投資推奨の下方修正に関して市場は想定通りの反応を示すことが分かる。これらは残差分析の結果と同様であった。またβ0も統計的に有意な正の値であり、投資推奨の水準と変更をコントロールした上で予想利益の改訂にも情報効果が見られ、投資推奨の水準や変更と予想利益の改訂には独立した情報効果が認められた。
次に（2）式に関して、投資推奨と利益予想の改訂の交差項の係数β8からβ14に関して検討する。投資家がアナリストの投資推奨は楽観的であると考えて、その楽観的な投資推奨の際に追加情報として予想利益の改訂に関する情報を用いるとすれば、予想利益の改訂の情報効果は投資推奨が楽観的な場合の方が悲観的な場合よりも大きいと考えられる（Francis and Soffer（1997））。しかし一方で、投資家がアナリストの楽観的な意見に懐疑的であれば、アナリストの意見が悲観的な場
合にアナリストの情報を使おうとする。その際は結果と同様、市場は個別アナリストの利益予想の

予想利益の改訂の情報効果は、投資推奨が悲観的改訂に対しても反応することが分かる。

な場合の方が楽観的な場合よりも大きいと考えら

以上、日次残差分析の結果から、アナリストのれる（Hirst et al.（1995））。

投資推奨の変更と利益予想の改訂に市場は想定どおりの反応を示すことが分かった。

投資推奨の水準別に投資推奨の変更と予想利益の改訂の情報効果をみると、投資推奨が「買い」の場合では、その「継続」の場合に係数は統計的

4.3 回帰分析に有意な正の値となっている。
投資家は多くの「買

次に投資推奨の変更と利益予想の改訂の情報効い」推奨の中でも、「買い継続」の場合に特に利果を同時に測定するために回帰分析を行った。こ

益予想の改訂の情報を利用すると解釈できる。まこでは投資推奨と予想利益のどちらかが修正された同じ「買い」推奨の中でも「上方修正」より「継た場合の3,474のサンプルを対象とする。予想経続」の方が大きく（β8<β9）、同様に投資推奨が「保

常利益の変化率の基本統計量を表５に示し、回帰有」や「売り」の場合でも、投資推奨の変更が「上分析の結果を表６に示す。

方修正」または「継続」の場合よりも「下方修正」

先ず（1）式に関して検討する。予想利益の改の場合の方が情報効果は大きい（β10<β11<β12，

訂をコントロールした上でも、β1とβ2は統計的

β13<β14）。しかしこれらは統計的には有意ではに有意な正の値であり、アナリストの「買い」推ない。

奨に対して市場はポジティブに反応することが分

一方、投資推奨の変更の方向別に投資推奨の水かる。またβ5とβ7は統計的に有意な負の値であ準と予想利益の改訂の情報効果を見ると、投資推– 71 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

No.9

表５ 基本統計量
Earn̲rev

平均値

標準偏差

中央値

最小値

第１四分位

第３四分位

最大値

-0.05

0.39

-0.00

-2.00

-0.11

0.06

2.00

表６ 全サンプルでの回帰分析 （obs=3,474）
（1）式
β0
β1
β2
β3
β4
β5
β6
β7
β8
β9
β10
β11
β12
β13
β14

Earn̲rev
UPBUY
REBUY
UPHOLDREHOLDDNHOLDRESELLDNSELLUPBUY ＊ Earn̲rev
REBUY ＊ Earn̲rev
UPHOLD ＊ Earn̲rev
REHOLD ＊ Earn̲rev
DNHOLD ＊ Earn̲rev
RESELL ＊ Earn̲rev
DNSELL ＊ Earn̲rev
Adj − RSQ

0.294
1.918
0.216
0.283
0.118
−1.045−0.024−0.887(2.81)**(12.37)**(3.41)**(1.01)(1.58)( −7.23)**( −0.18)( −4.28)**

0.066

（2）式
1.924
(12.33)**0.243(3.81)**
0.310(1.10)
0.112(1.50)−1.044 ( −6.78)**−0.065 ( −0.49)−0.906 ( −4.05)**
0.169(0.37)
1.104(4.39)**−0.324 ( −0.54)
0.201(1.25)
0.298(0.59)−0.014 ( −0.06)
0.162(0.28)
0.068（ ）内はｔ値* ５％水準で有意** １％水準で有意H0：β8＝β9
H0：β10＝β11＝β12
H0：β13＝β14
H0：β8＝β10
H0：β9＝β11＝β13
H0：β12＝β14

F値
3.18
0.36
0.08
0.43
6.39
0.03

p値
0.07
0.70
0.77
0.51
0.00
0.86

（1）式
CAR (−2, +2) = β0 (Earn rev) + β1 (U P BU Y ) + β2 (REBU Y ) + β3 (U P HOLD)+β4 (REHOLD) + β5 (DN HOLD) + β6 (RESELL) + β7 (DN SELL) + ε（2）式
CAR (−2, +2) = β1 (U P BU Y ) + β2 (REBU Y ) + β3 (U P HOLD) + β4 (REHOLD) + β5 (DN HOLD) + β6 (RESELL)+β7 (DN SELL) + β8 (U P BU Y × Earn rev) + β9 (REBU Y × Earn rev)+β10 (U P HOLD × Earn rev) + β11 (REHOLD × Earn rev) + β12 (DN HOLD × Earn rev)+β13 (RESELL × Earn rev) + β14 (DN SELL × Earn rev) + ε=（今回発表の経常利益−前回発表の経常利益）（│今回発表の経常利益│＋│前回発表の経常利益│）
÷２：投資推奨が「買い」への上方修正の場合は１、その他は０。
：投資推奨が「買い」継続の場合は１、その他は０。
：投資推奨が「保有」への上方修正の場合は１、その他は０。
：投資推奨が「保有」継続の場合は１、その他は０。
：投資推奨が「保有」への下方修正の場合は１、その他は０。
：投資推奨が「売り」継続の場合は１、その他は０。
：投資推奨が「売り」への下方修正の場合は１、その他は０。

– 72 –

アナリストの投資推奨及び利益予想の変更に対する株価の反応（中井）奨の変更が「上方修正」の場合では「保有」より

CAR (−2, +2) = α + β (Size) + ε「買い」の方が大きく（β8> β10）
、投資推奨の変
更が「継続」や「下方修正」の場合でも、投資推

Size ：ln（時価総額 /10億円）

奨が「買い」や「保有」の場合は投資推奨が「保ここで予想される企業規模の係数の符号は、投有」や「売り」の場合よりも情報効果が大きいが資推奨や利益予想の上方修正の場合は負であり、（β9> β11> β13，β12> β14）
、これらの結果も「買下方修正の場合は正である。分析の結果を表７をい継続」の場合を除いて統計的には有意ではない。

示す。

以上の結果をまとめると、利益予想の改訂の情

先ず投資推奨が変更された場合、上方修正の企報効果は投資推奨が「買い継続」の場合に大きく、業群では企業規模の係数は想定どおりマイナスで

これは投資家がアナリスト・レポートの中で一番あるが、下方修正の企業群の場合、想定された符数の多い「買い継続」の場合に、利益予想の改訂号とは逆のマイナスであった。またそれらはどちの情報を利用していると考えられる。また市場はらも統計的には有意ではない。また利益予想の改投資推奨の水準が同じでも「上方修正」の場合よ

訂に関しても、上方修正の企業群も下方修正の企り、「継続」や「下方修正」の場合に予想利益の業群も企業規模の係数は想定通りの符号であった

改訂の情報効果が大きいが、これらの差異は統計

が、統計的には有意ではない。投資推奨の変更及的には有意ではなく、明確な結果は得られなかっび利益予想の改訂に関して、企業規模による明らた。

かな差異は検出できなかった６）。

4.4 追加検証

５．まとめと今後の課題

企業の情報環境の違いによって、アナリスト情報に対する市場の反応は異なるものと想定される

本稿では多数のサンプルを用いて個別アナリス（Lys and Sohn（1990），Stickel（1995））。そこ

トの投資推奨の変更と予想利益の改訂に対する市

で本稿では市場の反応に影響を与える個別企業の場の反応を検証した。本稿の検証で明らかになっ独自要因として企業規模を取り上げる。

た事項は以下の通りである。先ず投資推奨の変更

規模の小さい企業は入手できる企業情報が相対に関しては、先行研究同様、上方（下方）修正に的に少ないと考えられるため、投資家の意思決定

対して市場は想定された方向に反応する。また投に際してアナリスト情報への依存度が高いことが資推奨の新規の付与について、「買い」として公想定される。その結果、アナリスト情報に対する表する場合に市場は大きく反応し、アナリストの市場の反応も大きいことが予想される。米国の先新規カバレッジの情報効果が認められた。次に個

行研究ではアナリスト情報に対して小型企業ほど別アナリストの利益予想の改訂に関しても投資推

大きな反応を示すことが明らかになっている

奨の場合と同様、上方修正（下方修正）には正（負）（Stickel（1995）, Asquith et al.（2005））。本稿での異常収益率が観測された。そして投資推奨の変は投資推奨や予想利益が上方修正もしくは下方修

更と利益予想の改訂の両者を用いた検証では、そ正された銘柄群だけを取り出して、その上で企業

れら２つにはそれぞれ独立した情報効果が認めら規模の変数を加えた以下の回帰式により企業規模れた。加えてアナリストの「買い」推奨が継続さによる差異を分析する 。

れる場合に利益予想の改訂の情報効果が大きい。

５）– 73 –

●現代ディスクロージャー研究●2009年3月

表７ 情報効果の企業規模による違い（投資推奨）

上方修正（obs=311）
Intercept
Size

No.9

+
−

1.938
（3.28） ＊＊−0.085 （−0.67）

Adj-RSQ

下方修正（obs=403）−＋−0.996 （−2.08） ＊−0.007 （−0.07）−0.002−0.003（ ）内はｔ値* ５％水準で有意** １％水準で有意（利益推奨）
上方修正（obs=1,544）
Intercept
Size

+
−

0.664
（2.57）−0.043 （−0.79）

Adj-RSQ＊

下方修正（obs=1,746）−＋−0.415 （−1.92）
0.052（1.08）

0.000

0.000

（ ）内はｔ値* ５％水準で有意** １％水準で有意CAR (−2, +2) = α + β1 (Size) + ε：ln（時価総額 /10億円）

アナリスト・レポートの多くが「買い継続」であるが、投資家はその中でも利益予想の改訂の情報を利用していると考えられる。一方、企業規模による情報効果の違いは、投資推奨の変更の場合でも利益予想の改訂の場合でも見られなかった。

《注》
１）河（1998）などを参照。
２）日次残差分析の結果から情報効果が顕著な t= −2〜 t=2の期間を分析対象とした。
３）IFIS のデータベースでは投資推奨について「強い買い」を（＋
２）
、「強い売り」を（−2）として１ポイント刻みの５段階

今後の課題としては、アナリストの投資推奨や利益予想とその他の情報との関連を調べることが必要である。例えば、アナリストの投資推奨や利益予想がわが国で一般化している経営者による利益予想とどのように関連しており、その結果、市場の反応がどのように異なるかを調べる必要がある。また本稿では混濁事象をコントロールする観点からイベント期間が重なったサンプルを除外した。
しかしこの手続きにより、頻繁にアナリスト・
レポートが公表されるような多数のアナリストがで表記している。そこで複数のアナリストがいる場合、投資推奨の平均値が（+0.5）を超える場合を「買い」とし、（−0.5）を下回る場合を「売り」とし、その間の場合を「保有」とした。
４）サンプル内の同一企業データの影響に関して、期間内で初めて登場したサンプルだけを残した場合の分析も行ったが、本稿の結論に影響を与えるものではなかった。
５）投資推奨の変更や予想利益の変化率と企業サイズの交差項の変数は、それぞれの変数との相関が高く同時に回帰式に含めることはできないので、場合分けを行った。
６）予想利益の改訂の情報効果の企業規模による違いに関して、前会計期末時価総額によって全サンプルを降順に５分割した上で最上位・最下位の銘柄群について以下の回帰分析を行なった。

CAR (−2, +2) = α + β (Earn rev) + ε

調査対象とする企業の情報効果は明らかにできて企業サイズが最下位の銘柄群ではβは統計的に有意にプラいない。多くのアナリストが調査対象とする中でスであったが、企業サイズが最上位の銘柄群ではβはプラの個々のアナリストの投資推奨・利益予想の情報
効果を調べることも今後の課題である。

スであったものの統計的には有意ではなかった。また企業
サイズによるβの差異は統計的に有意ではなかった。上場企業で広く行なわれている経営者予想と比較して、アナリスト予想は大企業に偏っており、その中では企業サイズの– 74 –

アナリストの投資推奨及び利益予想の変更に対する株価の反応（中井）差異は見られない結果となった。

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