論 文

論 文

経営者が公表する予想利益の精度と資本コスト

神戸大学大学院経営学研究科博士課程後期課程

村目
１．はじめに
２．先行研究のレビューと仮説の導出
３．リサーチ・デザイン

宮

克

彦

次
４．サンプルとデータ
５．実証結果６．発見事項の要約と今後の課題

本稿は、経営者が公表する予想利益（以下、経営者予想利益）の精度と資本コストとの関連性を分析する。本稿の目的は、日本の株式市場において、経営者予想利益の精度が適切に価格形成に反映されているかどうかを確認することである。実証結果によると、経営者予想利益の精度が低い企業ほど、資本コストが高い傾向にある。
この結果は、経営者予想利益の精度が、資本コストと密接に関連しており、価格形成の場で重要な役割を果たしていることを示す。先行研究では、経営者が企業外部に公表する情報の量が資本コストに影響を及ぼすことが示されている。しかし、本稿の分析結果によれば、情報の量のみならず、経営者予想利益の精度のような情報の質もまた、資本コストに影響を及ぼしている。この研究結果は、正確な経営者予想利益を公表することが、資本コストの低減につながることを示唆している。

けられている。

１．はじめにEasley and O’
Hara［2004］は、均衡状況下にお本稿は、経営者が公表する予想利益の精度と企

いて、投資者が有している将来リターン（将来業

業の資本コストとの関連性を分析する。この研究績）に関する情報の精度が低い企業ほど、資本コ

は、投資者の有している情報の精度が資産価格形

ストが高いことを証明している。本稿では、理論成と密接に関連しているとする理論分析に動機付分析で示された情報精度と資本コストとの負の関

村宮

克彦（むらみやかつひこ）

2002年大阪市立大学商学部卒業、2004年神戸大学大学院経営学研究科博士課程前期課程修了。現在、同後期課程在学中。

証券アナリストジャーナル

2005. 983

論 文

連性が日本の株式市場において成立しているかど

わち、経営者予想利益の精度が低い企業ほど、資うかを実証的に評価する。

本コストが高いことを発見する。CAPMなどの伝情報精度と資本コストとの関係を実証的に評価

統的な資産価格形成モデルでは、情報の役割が明するには、情報精度を定量化しなければならない。

示的に位置付けられているわけではないため、経しかし、現実的に情報精度は定量化不可能なもの

営者予想利益の精度が資本コストに及ぼす影響をであるから、何らかの定量化可能なもので代理し明確にすることができない。そこで、この研究でなければならない。そこで、本稿では、日本におは、残余利益評価モデルに依拠し、現在の株価、

いて、上場企業の経営者の多くが、次期の予想利

純資産簿価、そして予想利益の関係式の中で、暗益を公表していることに着目し、情報精度の代理

黙裏に成立している割引率を各企業の資本コスト

変数として、経営者予想利益の精度を採用して、とした。先行研究において、この方法で推定され理論分析で導かれた命題を検証する。

る資本コストは、幾つかのリスク変数やミスプラ

日本では、証券取引所の要請を受け、経営者のイシング変数と密接な関係にあることが明らかに

多くは次期の売上高、経常利益、当期純利益、そされている。本稿では、資本コストに影響するとして配当の予想値を公表している。株価は企業の先行研究で認識された複数のリスク変数とミスプ

将来見通しを基に形成されているため、経営者がライシング変数をコントロールしてもなお、経営公表する予想値は、投資者の意思決定変数として者予想利益の精度と資本コストとに負の関係があ重要な役割を果たしている。このことは、当期実ることを明らかにする。

績利益を所与としてもなお、予想利益が株価変動

この発見事項を通じて、日本の株式市場の価格の企業間差異を説明する能力があるという後藤・形成の場で、いかに経営者予想利益の精度が重要

桜井［1993］の実証結果からも裏付けられる。

な役割を果たしているかを明確にする。本稿は、企業の将来見通しに最も精通している経営者が会計研究とファイナンス研究に次のような二つの公表する予想利益は、投資者の期待形成に大きな貢献がある。すなわち、一つ目の貢献は、理論分影響を与えているのである。しかし、経営者によ析において示された投資者の有している情報精度

る予想値でさえ、時に大きく外れることもある。

と資本コストとの関連性を実証的に明確にした点

その原因は、経営者の見積もりの誤りや経営環境である。本稿では、投資者の有している情報精度の急激な変化などが考えられる。しかし、いかな

は、経営者予想利益の精度と正の関連があると考る理由にせよ、企業の将来見通しについて、最もえ、情報精度の低い企業ほど、資本コストが高い

精通している経営者でさえ正確な予想を公表できHara［2004］
傾向にあることを示し、Easley and O’

ないとすれば、経営者の予想利益を基に期待形成

が理論分析によって導いた命題を支持する証拠をを行っている投資者の予想する将来見通しは、さ提示する。

らに不確実性の高いものとなる。したがって、経二つ目の貢献は、経営者が予想利益に近付け

営者予想利益の精度が低い企業ほど、投資者のるように利益マネジメントを行う動機の解明に向有している情報の精度は低いと考えられるのであけ、有用な資料を提供した点である。須田・首藤る。

［2001］は、多くの日本企業の経営者が、自らが本稿での発見事項は、次のとおりである。すな84

公表した予想利益に近付けるため、利益マネジメ

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2005. 9論 文ントを行っているとする証拠を提示した。
しかし、が、資本コストに影響を及ぼすことが明らかにさ現時点で、なぜ経営者は、自らが公表した予想利れている。しかし、近年の理論分析では、開示さ益に近付けるよう利益マネジメントを行うかといれる情報の量のみならず、情報の質も資本コスト

う動機の解明は進んでいない。本稿は、その動機と関連していることが示されている。Easley andの解明に向け、経営者が大きく予想を外れた実績

O’
Hara［2004］は、情報トレーダーと非情報ト利益を報告することで、当該企業の資本コストはレーダーが存在する株式市場の下で、トレーダー

上昇することを明らかにする。経営者は、資本コが将来リターン（将来の企業業績）について知っストの上昇を回避するために利益マネジメントをている情報の精度が低ければ低いほど、資本コス行っているのかもしれない。

トが高くなるという命題を提示した。

本稿の構成は、次のとおりである。まず、第２Easley and O’
Hara［2004］の理論分析を受け、節では先行研究のレビューと検証する仮説を導出

情報精度の代理変数を会計情報に求め、情報精度する。続く第３節ではリサーチ・デザインを述べ、と資本コストとの関連性を実証的に分析しようと

第４節では検証に用いるサンプルとデータを説明する研究が米国では幾つか行われている。Francisする。そして、第５節では実証結果を報告し、最et al.［2005］は、情報精度の代理変数として、会後の第６節では発見事項の要約と今後の課題を述

計発生高の質を採り上げている。ここに、会計発べる。

生高とは、発生主義会計の下で認識される費用や収益の見越し・繰り延べ部分のことをいう。これ

２．先行研究のレビューと仮説の導出

らの見越し・繰り延べは経営者の見積もりによるものである。
経営者の見積もり誤差が少なければ、これまでの会計研究で、資本コストが取り上げ投資者は、当該企業の将来利益を予測しやすくられるとき、その多くは、企業のディスクロージなると考えられる。これに基づき、Francis et al.

ャー水準と資本コストに焦点を当てたものであっ［2005］は、会計発生高の質を情報精度の代理変た。例えば、理論分析の観点から、Diamond and

数としてとらえ、それと資本コストとが負の関連

Verrecchia［1991］は、投資者間の情報の非対称を持つことを明らかにしている。

性を緩和するディスクロージャーを行うことが、

また、Francis et al.［2004］は、同じく情報精多くの投資者の株式に対する需要を招き、流動性度の代理変数として会計発生高の質を挙げ、ディを高めることを示した。その結果、積極的なディスクロージャー水準、会計発生高の質、そして資スクロージャーは、資本コストを低下させること

本コストとの関連を検証している。彼女らは、会につながると結論付けた。他方、実証分析の観点

計発生高の質が高い企業、すなわち情報精度の高から、Botosan［1997］は、フォローしているアい企業ほど、積極的なディスクロージャーを行っナリストが少ない企業について、積極的にディスているという証拠を提示した。そして、会計発生

クロージャーを行っている企業ほど、資本コスト

高の質を所与とすると、ディスクロージャー水準が低いことを明らかにしている。

のプライシング効果はなくなることを示し、情報このように、これまでの研究ではディスクロー
ジャー水準、その中でも特に開示される情報の量

証券アナリストジャーナル

2005. 9精度こそ、資本コストと関連していることを明ら
かにした。

85

論 文

Botosan and Plumlee［2003］
Barron et al.
は、［1998］を負担することにより、多くの報酬を要求するこの理論モデルに従い、アナリスト予想の平均平方とになる。その結果、経営者予想利益の精度が低誤差やばらつきなどから各企業の情報精度を定量

い企業の資本コストは、精度が高い企業に比べ、化し、情報の精度が高い企業ほど、資本コストが高くなると考えられる。このことから、次のよう低い傾向にあることを明らかにしている。

な仮説（対立仮説形式）が導出される。

このように、多くの研究で、会計情報を基に推定された情報精度の代理変数が、資本コストと仮説；経営者予想利益の精度が低い企業ほど、資本コストは高い。

Hara
負の関連を持つことが示され、Easley and O’［2004］の主張と首尾一貫する証拠が提示されてHara［2004］
いる。しかし、そもそもEasley and O’
は、一体何が情報精度の差の源泉かを明らかにし

３．リサーチ・デザイン
 経営者予想利益の精度ておらず、情報精度がどのような変数であるかを

本稿では、投資者が将来リターン（将来業績）明確にしているわけではない。したがって、情報に関して有している情報の精度の代理変数とし精度と資本コストとの関連を分析するには、上述て、経営者予想利益の精度を採用する。日本の上の先行研究のように何らかの形で情報精度を定量

場企業の経営者は、証券取引所から年次決算短信化することが必要になる。本稿では、すべての投において、１年後の年次決算の予測情報を公表す

資者が等しく入手可能な公的情報の一つである経るよう要請されている。経営者が１年前に出した営者予想利益に着目し、経営者予想利益の精度を、予想利益と１年後に公表される実績利益の差は利投資者の有している情報精度を示す代理変数とし

益予測誤差といわれる。経営者予想利益の精度とて考える。

利益予測誤差は、負の関連があると考えられる。

日本では、経営者の多くが決算短信で、次期のすなわち、利益予測誤差が大きい企業ほど、経営

売上高、経常利益、当期純利益、そして配当の予者予想利益の精度は低く、投資者の有している情想値を公表している。この制度は、証券取引所か

報精度も低いと考えられる。

らの要請に基づくものである。したがって、ほと

本来、投資者が有している情報の精度を測るにんどの企業が、１年後の業績予想を公表している

は、将来の利益予測誤差の期待値を用いるべきでため、経営者が予想した数値と実際に報告されるある。しかし、現実に、将来の利益予測誤差を予実績数値との差異である予測誤差は、企業間の情測し、期待値を求めることはできない。そこで、報精度の差をより良く説明する代理変数として機

本稿では過去の利益予測誤差の実現値を、投資能すると考えられる。投資者の期待利益は、企業者が有している情報の精度を表す代理変数と考え内部の経営者が公表する予想利益に大きく依存しる。

ている。よって、経営者が公表する予想利益の精

ここで、t 期を基準時点として、その１年前、度が低ければ、それを基に期待形成を行っている

すなわち投資者の予想する将来見通しに対する情報精度は１株当たり予想利益を低いと考えられる。したがって、経営者予想利益

益をの精度が低い企業に対して、投資者は情報リスク

次のように定義することができる。なお、基準化

86

期の決算短信で公表された経営者のとし、t 期の実績利とすると、経営者利益予測誤差

証券アナリストジャーナル

は、2005. 9論 文のため、t 期首の株価でデフレートしている。

資産価格形成モデルを認識する困難性などを理由に、実現リターンを基に資本コストを推定することは、正確性に欠けると結論付けている。さらに、
Easley and O’
Hara［2004］が言うように、CAPM

経営者利益予測誤差は、正、または負にかかわなどの特定の資産価格形成モデルでは、情報のらず、どの程度予想が外れたかが問題になるため、役割が明示的に位置付けられているわけではない

符号を捨象し、の絶対値を取る。そして、（pp.1553-1554）ため、経営者予想利益の精度がわずか１期間のみ大幅に予想が外れただけで、そ資本コストに与える影響を明確にすることができの企業の経営者予想利益の精度が低いとは断言しない。

にくい。そこで、本稿では、過去３期間の）を経営者予想

資本コストの推定方法を用いて分析を行う。その）として定義方法とは、投資者が将来キャッシュフローを現在が大きい企業ほど、経営者予想

価値に割り引くのに用いている割引率、すなわちの絶対値の総和（ττ

利益の精度を表す変数（する。

そこで本稿では、実現リターンに依存しない

利益の精度は低いと考えられる。

内部収益率（internal rate of return; IRR）を各企業の資本コストとすることである。この方法で推定される資本コストは、事前的資本コスト（ex ante

 資本コストの推定方法
ファイナンス領域では主にCAPMやFama andcost of capital）や暗黙裏に成立している資本コス

French［1993, 1997］の３ファクター・モデルにト（implied cost of capital）と呼ばれている。本稿基づいて、各企業の適切な資本コストを推定する

では、事前的資本コストを推定するのに多くの研方法が用いられている。これらの理論モデルは、

究で使用されている残余利益評価モデルに依拠し資本コストの推定に際し、期待リターンの推定をたGebhardt et al.［2001］が提案した推定方法を採求めている。しかしながら、現実に期待リターン

用し、経営者予想利益の精度と資本コストとの関の観察は不可能である。そこで、実際に資本コス連性を調査する。

トを推定する場合、期待リターンの代わりに実現

A）残余利益評価モデル

リターンを用いることになる。なぜなら、効率的

Gebhardt et al.［2001］は、残余利益評価モデル

市場の下で、リスクが投資者によって適切に価格から各企業の資本コストを推定することを試み形成に反映されているならば、実現リターンは観た。残余利益評価モデルとは、配当割引モデル

察不可能な期待リターンの不偏推定量となるからにクリーン・サープラス関係が成立すると仮定すである（Gebhardt et al.［2001］）。

ることによって導かれた企業価値評価モデルであただし、このように実現リターンを基に資本り、次式によって表される。

コストを推定する方法が、必ずしも適切とはいえない。Elton［1999］は、期待リターンと実現

リターンとの相関が弱いことを理由に、実現リタ
ーンからの資本コストの推定は問題があるとしている。また、Fama and French［1997］は、正しい

証券アナリストジャーナル

2005. 9

87

論 文

pt

こ こ で、 将 来ROEが 予 測 可 能 な 最 終 期 間 を; t 時点の株価
bpst ; t 期末における１株当たり純資産簿価
Fepst＋τ ; t ＋ τ 期の予想EPS
Froet＋τ ; t ＋ τ 期の予想ROE（）; 資本コストre

ディアンとなる。本稿において、 t ＋2期までの右辺第２項の分子は、将来獲得することが期待

かけ、直線的に上昇（下落）するものとする。

される異常利益を表している。この式に実際にすなわち、もしある企業の t ＋2期の予想ROEが成立している t 時点の株価、純資産簿価、そして

t ＋T 期の予想ROE（産業メディアン）を上回っ

将来期待異常利益を代入することによって、資本ている（下回っている）ならば、t ＋3期以降の予コストを推定することが可能である。

想ROEは、 t ＋T 期の予想ROEに収束するように

B）予測期間と端末価値

毎期一定割合ずつ減っていく（増えていく）もの

t ＋T 期とすると、 t ＋T 期の予想ROEは、産業メ予想ROEは、利用可能な予想情報を基に推定し、t ＋3期以降の予想ROEは、 t ＋3期から t ＋T 期に残余利益評価モデルは、配当割引モデルにクリとする。このように、 t ＋3期以降の予想ROEが、ーン・サープラス関係を仮定することによって、産業メディアンに収束すると仮定した場合、式

t 時点の株価を、純資産簿価と将来期待異常利益

は、次のように置き換えられる。

の割引現在価値を合計したものとして表現することができる。しかし、モデルを実際に実行するのに、式をそのまま用いることはできない。なぜなら、将来期待異常利益を無限期間にわたって予測することはできないからである。そこで、式

た だ し、TVは 端 末 価 値 を 表 す。 そ し て、を実行するには、何らかの仮定を置いた端末価値

t ＋T 期以降、企業が獲得できる異常利益がゼロを設けることが不可欠である。利用可能な情報媒になるとは考えにくいため、 t ＋T 期の異常利益体の関係上、筆者に利用可能な予想利益は、２期が t ＋T ＋1期以降も永続すると仮定し、TVは次の先までであるため、３期先以降の異常利益の推移ように表される。

について仮定を置く必要がある。
本稿では、Gebhardt et al.［2001］に従い、３期



先以降の予想ROEが、長期的に産業メディアンに収束すると仮定し、残余利益評価モデルを実行する。この仮定は、例えばNissim and Penman［2001］

本稿では、12期先にROEが産業メディアンに収などが示すように、ROEが長期的に平均回帰傾向

束すると仮定し、式に基づいて、資本コストにあることを産業レベルで仮定したものである。

を推定する（注１）。産業メディアンは、東京証券（注１） この仮定に基づいて推定された資本コストの妥当性は、実際にROEが平均回帰傾向にあるかどうかに大きく依存している。筆者は、1986年から2003年の連結財務データを用い、日本企業のROEの時系列推移を確認し、現実に日本企業のROEが、大体10年かけて、平均回帰する傾向にあるという結果を得ている。
したがって、t ＋3期から t ＋12期までの計10年かけて、ROEが産業メディアンに収束するという本稿で採用した仮定は現実的である。ROEの平均回帰については、別稿で論じる。

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2005. 9

論 文とすると、配当性向 k は取引所（以下、東証）に上場し、純資産簿価がプ

１株当たりの配当をラスの全サンプルのROEを計算し、日経中分類（36［業種）の業種分類に基づき、産業ごとに割り当てがプラスでない場合、配当性向を求めることはでた。継続企業にとって赤字は一時的なものである

きない。そこで、 t 期の利益がプラスでない場合と考えられるため、黒字企業のみをサンプルとしは、何らかの仮定を置き、分母に代わりとなる数

た方がより長期的な均衡ROEに近付くと考えられ値を割り当てなければならない。本稿では、長期るため、Gebhardt et al.［2001］同様、産業メディ的に見て、東証に上場している企業のROAのメデ

アンのROEを計算する際、赤字企業のサンプルは、

ィアンが1.35％であることを利用し、 t 期の利益除外した（注２）。ROEの計算期間は、 t －7期からがマイナスの企業には、分母に［１株当たり総資

t 期にかけ、計８年間とする。

産×0.0135］を掛けたものを割り当て、配当性向

C）将来の純資産簿価の推定を計算した（注３）。

］として計算する。ただし、 t 期の利益

残余利益評価モデルを実行するには、将来の純配当性向が１以上の企業もわずかながら存在す

資産簿価を推定することが不可欠である。将来のるが、そのような高い配当性向が将来期間にわた

純資産簿価は、クリーン・サープラス関係を仮定って維持することができるとは考えにくい。そこすることにより、期末純資産簿価、配当性向、そで、t 期の配当性向が１を上回る企業には、配当して予想ROEから推定することが可能である。配性向 k に１を割り当てることにする。

当性向を k とすると、将来の純資産簿価は、次式

E）リスクプレミアムの求め方

によって表される。

分析には推定された資本コストを直接用いるのではなく、推定された資本コストから無リスク利

子率を差し引いたリスクプレミアムを用いる。こうすることで、無リスク利子率の年度間差異を調整することができる。各企業の資本コストは、決算月から半年後の９月末時点における各変数の最D）配当性向式によれば、将来の純資産簿価を計算する

新データを用いて推定する。
リスクプレミアムは、には、配当性向を求めなければならない。配当性

式を re について解くことによって得られた解向は、 t 期の配当性向が将来期間にわたって維持から同年９月末時点の20年物の国債利回り（ rf ）をするものと仮定する。ここで、 t 期に支払われる差し引いた値として定義する。

（注２） 産業メディアンのROEを計算する際、赤字企業のサンプルを含め、その数値を基に残余利益評価モデルを実行し、暗黙裏に成立している資本コストを求めた場合でも、以下の分析結果に大きな違いはなかった。
（注３） 厳密にいうと、ROAは［事業利益/総資産］として計算される（例えば、桜井［2003］）。通常、総資産と理論的に首尾一貫する利益概念は、事業利益と考えられるためである。しかし、ここでは単に総資産に対して、正常な当期純利益の水準がどの程度かを求めたいだけであるため、ROAを簡便的に［当期純利益/総資産］として計算した。したがって、ここでいうROAは、本来のROAの定義から逸脱している。
なお、長期的なROAのメディアンの計算には、1985年から2003年までの計14年分のデータを用いた。東証に上場し、さらにROAが計算可能なすべてのサンプルを基にメディアンを計算した。サンプル総数は
19,424社×年、平均ROAは1.15％、標準偏差は6.95％であった。

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2005. 989

論 文

（Indus）である。

 コントロール変数の定義
本稿の目的は、経営者予想利益の精度と資本（a）か ら（c）は、Fama and French［1993, 1997］

コストとの関連性を分析することである。しかに従い、市場リスクの代理変数として採用する。

し、そもそも資本コストは、理論に従えば、リス（d）は会計リスクの代理変数として採用する。（e）

ク変数と密接な関係にあるはずである。さらに、と（f）は、代表的なミスプライシング変数として先行研究の結果によれば、残余利益評価モデルに採用する（注４）。（g）は、産業効果をコントロー

依拠して、推定された資本コストは、幾つかのミルするための変数である。

スプライシング変数とも関係している（例えば、各変数は、次のように定義する。（a）＾
βはt年

Gebhardt et al.［2001］）。したがって、経営者予想

９ 月 末 を 終 点 と し、 過 去60カ 月 の 月 次 リ タ ー

利益の精度と資本コストとの関連性を分析するにンを基に市場モデルを推計した場合の傾き係は、これら資本コストと関係していると先行研究

数、（b）

は t 年９月末の時価総額の自然対で認識された複数のコントロール変数を所与とし数、（c）

は t 期末の純資産簿価を t 年３月末てもなお、経営者予想利益の精度と資本コストとの時価総額で除した値の自然対数、（d）が関連しているかどうかを検証しなければならな

は t －4期 か ら t 期 に か け て の 過 去 ５ 年 間 のROEい。そこで、本稿では、第５節において複数の変（数を考慮した多変量解析を試みる。

の売上高成長率（）の標準偏差、（e）
SGは過去５年間）の採用するコントロール変数は、次の七つであ

平均、（f）Retは t －1年９月末から t 年９月末までる。すなわち、（a）市場ベータ（ ＾β）、（b）企業規の配当込み株式リターン、そして（g）
Indusは日経

模（中分類に基づく t －1期の産業別事前的リスクプ）、（c）
純資産簿価時価比率（（d）過去５年間のROEの標準偏差（

）
、
）
、
（e）

レミアムのメディアンとして定義する。

過去５年間の売上高平均成長率（SG）
、
（f）過去

（a）
（c）
（d）
（g）は、リスクプレミアムと正の関連

１年間の配当込み株式リターン（Ret）、そしてがあると予想され、残りの（b）（e）（f）は、リスク（g）前期の産業別リスクプレミアムのメディアン

プレミアムと負の関連があると予想される。

（注４） SGのミスプライシング効果については、Lakonishok et al.［1994］を参照。Retのミスプライシング効果
については、Jagadeesh and Titman［1993］やLee and Swaminathan［2000］を参照。なお、Retはモメンタ
ム、またはリバーサル効果に対するコントロール変数として採用している。さらに、資本コストを推定する前の期間の株式リターンをコントロール変数に加えることは、もう一つ重要な意味がある。それは、本稿で用いる予想利益が投資者の期待利益を十分に反映していないことに起因する資本コストの測定誤差をコントロールすることである。いま、資本コストを推定する前の時期に、投資者が将来利益に対する期待を上方改訂し、株価の大きな上昇を経験した企業があったとする。もし、アナリストの予想利益
が既に株価に織り込まれている情報を十分に反映していないものであれば、その企業に対して推定される暗黙裏に成立している資本コストは異常に低くなるはずである。反対に、投資者が将来利益に対する期待を下方改訂し、株価の大きな低下を経験した企業があったとき、もし、アナリストの予想利益が投資者の期待利益を十分に反映していないものならば、その企業について推定される資本コストは異常に高くなると考えられる。したがって、こうした企業の資本コストの測定誤差と直近のパフォーマンスは負の関連があると考えられる。このような資本コストの測定誤差の影響をコントロールするという意味
でも、資本コストの推定を行う直近の株式リターンをコントロール変数に加えることは重要である。詳細は、Guay et al.［2003］を参照。

90

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2005. 9論 文

４．サンプルとデータ
本稿で使用するサンプルは、次の五つの要件を本稿で使用するデータ・ベースは、次のとおりである。まず、年次決算短信で公表される経営者の利益予想値については、『日本経済新聞 縮刷版』

満たすものである。

から手作業で収集を行った。財務データについて

決算日時点で東証１部上場企業（金融業を除く）

は、『NEEDS-FinancialQUEST』を用いた。株価デであり、かつ３月決算企業であること。
過去３期間のが計算可能であること。

ータは、『日経メディアマーケティング社 日本株
式日次リターン』から収録した。そして、２期先２期先までの予想利益が入手可能であること。

までの予想利益は、資本コストを推定する９月末

コントロール変数が導出可能なもの。

の約半月前に発売される『東洋経済新報社 会社

 t －1期の１株当たり純資産簿価が、10円以上で四季報』の秋号から手作業で収集した。すべてのあること。

財務データは、連結ベースの数値に基づいている。

について、３月決算企業のみをサンプルとし

以下の分析で用いられる＾β 以外のすべての変数

たのは、サンプル間で同一の条件下で、資本コス

は、年度ごとに0.5パーセンタイル以下（99.5パー

トを推定するためである。もし、異なった決算月

センタイル以上）のものは、0.5パーセンタイルの企業をサンプルとした場合、異なった市況の下（99.5パーセンタイル）の数値で置換することにで成立している株価を基に資本コストを推定する

よって異常値処理を行った（注６）。＾
β は、0.2からことになり、同程度の資本コスト水準にある企業

4.0の範囲で、置換による異常値処理を施してい群も、大きく違った資本コストとして推定される

る（注７）。

ROEの計算の際、かもしれないからである。は、分母となる純資産簿価が小さいためにROEが異常に大きくなっているサンプルを除外するために要件の一つとした。調査対象期間は、2001年から５．実証結果 回帰モデルの設定

2003年までの計３年間とする（注５）。これら、五経営者予想利益の精度と資本コストとの関連をつの要件を満たす2,582社×年が本稿のサンプル分析するには、先行研究で資本コストと密接に関である。

係すると認識されたコントロール変数を考慮した（注５） 調査対象期間がこの３年間に限定されるのは、連結ベースの２期先までの予想利益の入手可能性による。
２期先までの予想利益は、『東洋経済新報社 会社四季報』から入手したが、同誌において、連結ベースの予想利益が公表され始めたのは、2000年からである。したがって、本来ならば、調査対象期間を2000年から始めることができる。しかし、本稿では、コントロール変数の一つに前期の産業別事前的リ
スクプレミアムのメディアンを採用している。そのため、2000年３月決算企業の分析をしようとすると、1999年の産業別事前的リスクプレミアムのメディアンを用いなければならず、それを計算するには1999年における連結ベースの予想利益が必要となる。したがって、本稿の調査対象期間は、前期の産業別事
前的リスクプレミアムのメディアンが計算可能な2001年から種々のデータの入手が可能な2003年までとした。
（注６） 本稿では、多くの変数を用いているため、異常値を排除する方法を採用し、不用意に多数のサンプルを対象から除外してしまうことを防ぐためにこの方法を用いている。
（注７） 推定された＾
β をそのまま分析に用いたとしても、本稿の結論に変わりはなかった。

証券アナリストジャーナル

2005. 991

論 文

回帰モデルを構築すべきである。そこで、次のよたものである。RPは、リスクプレミアムを示し、うな回帰モデルを設定する。

推定されたreと無リスク利子率rftの差として計算している。日本の株式市場を基に残余利益評価


モデルを利用して事前的資本コストを推定した
音川［2000］や須田他［2002］と比較して、本ri, t; i 企業の t 時点で推定された事前的資

rft
YDτ, i, t

本コスト; t 時点の20年物の国債利回り; τ＝2002（2003）の年度ダミー; 第 j 個目のコントロール変数

Cjabs(MFE)i, t ;
; 誤差項
μi, t
ただし、

稿のサンプルにおけるreの平均値は大きい。音川［2000］におけるreの平均値（メディアン）は2.81％（2.36％）、須田他［2002］は3.01％（2.63％）であるのに対し、本稿のサンプルは5.08％（5.00％）
である（注８）。
基本統計量より、とabs(MFE)の歪度が、他の変数に比べて極端に正であることが分かる。
これらが回帰モデルの推定結果に重大なバイアス

従属変数は、推定された事前的資本コストと20をもたらすかもしれない。そこで、以下では、こ年物の国債利回りの差、すなわちリスクプレミアの二つの変数について、年度ごとに０から１まで

ムである。独立変数には、年度ダミー（YDτ, i, t）をの数値を割り当て、回帰モデルを推定した結果も設け、年度効果を考慮している。さらに、第３節併せて報告する。

で定義した各種のコントロール変数と経営者予想

表１のPanel Bは、変数間の相関係数をまとめ利益の精度を表す変数を置いている。このモデルたものである。対角線の左下がPearsonの相関係を推定することで、先行研究で認識された幾つか

数、右上がSpearmanの相関係数を示す。まず、コのリスクプレミアムの決定要因を所与としても、ントロール変数について、

なお経営者予想利益の精度がリスクプレミアムとての変数がPearsonとSpearman共に、理論どおり

関連しているかどうかを分析することができる。

の符号で有意にRPと相関している。すなわち、βもし、仮説が支持され、経営者予想利益の精度値が高い、企業規模が小さい、B/Mが大きい、成が資本コストに影響を及ぼしているとすれば、コ長性が低い、または過去１年間の株式リターンがントロール変数を所与としてもなお、abs(MFE)

小さい企業ほど、暗黙裏に成立しているリスクプの係数は、有意な正の値になると考えられる。

レミアムが高いことを示唆している。RPとコンを除く、すべトロール変数のほとんどが理論どおりの符号で相 基本統計量と回帰モデルの推定結果
表１のPanel Aは、各変数の基本統計量を示し関しているというこの結果は、本稿の採用したリ
スクプレミアムの推定方法が妥当であることを裏（注８） この違いの原因は次の三つが考えられる。すなわち、単純に調査対象期間の違いを反映しているだけかもしれない。両研究がアナリストのディスクロージャー・ランキングの評価対象企業のみをサンプ
ルとしており、サンプルの大部分が大企業で構成されていることに起因するのかもしれない。または、
両研究とも２期先の異常利益が３期以降も永続するという仮定の下で、残余利益評価モデルを実行していることが原因かもしれない。

92

証券アナリストジャーナル

2005. 9

論 文

表１

基本統計量と相関表

Panel A: 基本統計量
Mean
r（％）
e
RP
（％）
＾
β
1n
（ME）
1n
（BM）
SD_roeSGRet
abs（MFE）

Std.

5.080
3.154
0.980
24.640
0.023
0.119
0.012
0.078
0.203

1.770
1.763
0.526
1.543
0.652
0.443
0.068
0.419
0.350

Min

1Q

0.617
－1.4320.200
21.372－2.0080.004－0.184－0.773
0.003

3.837
1.938
0.604
23.468－0.3800.021－0.026－0.150
0.040

Median

3Q

4.995
3.073
0.927
24.378
0.073
0.042
0.001
0.021
0.088

Max

6.129
4.204
1.302
25.645
0.483
0.095
0.036
0.217
0.218

11.771
9.722
4.000
29.095
1.500
7.050
0.404
2.847
4.062

Panel B: 相関表RP＾β1n（ME）
1n（BM）
SD_roeSGRet
abs（MFE）

RP＾
β1n（ME）

1n（BM）

SD_roeSGRet

abs（MFE）

100.0％
3.7％ *－48.5％ ***64.0％ ***
2.8％
－14.6％ ***－6.4％ ***
23.9％ ***

3.8％ *
100.0％－18.1％ ***－5.1％ ***
17.5％ ***
4.7％ **－2.2％
20.6％ ***

－50.7％ ***－21.7％ ***100.0％－50.9％ ***－7.0％ ***
30.4％ ***
－2.4％
－32.2％ ***67.5％ ***
－1.0％
－53.3％ ***100.0％－17.4％ ***－29.4％ ***17.2％ ***
15.7％ ***

－6.0％ ***
38.6％ ***
－20.6％ ***－12.1％ ***100.0％－14.7％ ***14.9％ ***
42.5％ ***

－17.3％ ***－8.8％ ***
37.3％ ***
－32.7％ ***－24.6％ ***100.0％－16.2％ ***－28.0％ ***－9.6％ ***
－12.8％ ***2.9％
18.8％ ***
2.1％
－13.9％ ***100.0％
27.1％ ***

26.3％ ***
29.4％ ***
－49.1％ ***33.2％ ***
66.2％ ***
－45.5％ ***11.0％ ***
100.0％（注）
・N＝2,582
・***; 両側１％水準有意、**; 両側５％水準有意、*; 両側10％水準有意。

付けている。

誤差が大きい企業、すなわち経営者予想利益の精

次に、abs(MFE)とコントロール変数との関連度が低い企業ほど、リスクプレミアムが高いことを見ると、 β 値や利益の変動性と１％水準で有意を示唆し、単一変量下において、仮説を支持するに正の相関を持ち、反対に企業規模や成長性と結果となっている（注９）。

１％水準で有意に負の相関を持つことが分かる。

表２は、式の回帰モデルを推定した結果であ

これは、 β 値が高い、利益の変動性が大きい、企る。いずれのモデルも誤差項の不均一分散に対処

業規模が小さい、または成長性が低い企業ほど、するため、White［1980］の方法で、標準誤差を経営者の絶対利益予測誤差が大きい傾向にあるこ求めた結果を報告している。inc.adj.R2は、モデルとを示唆している。

１の自由度調整済み決定係数を所与としたモデル

最後に、abs(MFE)はRPと有意に正の相関があ２から５の増分決定係数を表している。

る。Pearsonで23.9 ％（ p <0.01）、Spearmanで26.3 ％まず、モデル１はリスクプレミアムをFama and（ p <0.01）といずれも１％水準で有意である。こFrench［1993, 1997］の３ファクター、すなわち βの結果は、過去の累積的な経営者の絶対利益予測

値、企業規模、そしてB/Mで回帰したものである。

（注９） Panel Bの相関表から、幾つかの変数間で高い相関が見られ、重回帰モデルの推定に当たり、多重共線性が懸念される。例えば、とabs(MFE)はPearson（Spearman）で42.5％（66.2％）の相関があり、とは－50.9％（－53.3％）の相関がある。そこで、多重共線性が懸念されるレベルかど
うかを確認するため、分散拡大要因（Variance Inflation Factor; VIF）を計算した。しかし、いずれの場合でもVIFは、共線関係が懸念されると考えられる10を大きく下回っており、モデルの推定に当たり、多重共線性は重大な問題ではないと考えられる。

証券アナリストジャーナル

2005. 9

93

論 文

表２
予想される符号定数項
YD2002
YD2003
＾
β
1n
（ME）
1n
（BM）
SD_roeSGRet
Indus
abs（MFE）
adj.R2inc.adj.R2

?
?
?
(＋)
(－)
(＋)
(＋)
(－)
(－)
(＋)
(＋)

暗黙裏に成立しているリスクプレミアムのクロス・セクション回帰

モデル1
t-Stat.
係数
8.61
0.09
－0.43
0.07
－0.22
1.51

13.80
1.47
－6.42
1.24
－8.84
19.99

46.12％―

モデル2
t-Stat.
係数

モデル3
t-Stat.
係数

7.70
0.08
－0.47
0.01
－0.18
1.51

12.78
1.32
－7.20
0.21
－7.74
20.68

7.32
0.18
－0.16
－0.07
－0.17
1.72
0.50
2.93
－0.77

12.49
3.15
－2.49
－1.42
－7.55
21.97
3.06
6.17
－7.64

0.54

3.63

0.63

3.30

46.98％
0.86％

51.31％
5.19％

モデル4t-Stat.
係数
6.70
0.02
－0.36
－0.08
－0.17
1.61
0.47
3.13
－0.84
0.25
0.62

11.82
0.26
－5.41
－1.51
－7.63
20.05
2.85
6.72
－8.29
8.34
3.20

52.70％
6.58％

モデル5t-Stat.
係数
7.35
－0.00
－0.36
0.03
－0.20
1.42
－0.30
2.46
－0.66
0.27
0.61

12.82
－0.05
－5.24
0.55
－8.99
15.20
－2.35
5.23
－5.31
9.22
3.98

49.86％
3.74％（注）・N＝2,582
・inc.adj.R2は、モデル１の自由度調整済み決定係数を所与としたモデル２から５の増分決定係数。
・モデル５はSD_roeとabs（MFE）の二つの変数を年度ごとにランキングに変換処理し、回帰モデルを推定した結果。

企業規模とB/Mは、期待どおりの符号で１％水準

ル３と４いずれにおいてもで有意にゼロとは異なっている。しかし、β 値は、に正であり、期待どおりである。すなわち、利益

期待どおりの符号であるものの、有意ではない。

の変動性が大きい企業ほど、リスクプレミアムは

これは、近年の β 値の信頼性の低下を反映してい高いと考えられる。さらにRetの係数は、モデル

る。次に決定係数を見ると、これらわずか３変数

３と４いずれでも有意に負である。そして、モデのみでリスクプレミアムの企業間差異を約46％もル４において、前期の産業別リスクプレミアムの説明することが分かる。

メディアン（Indus）の係数は、予想どおり有意にの係数は有意続くモデル２は、３ファクターに経営者予想

正であり、前期のリスクプレミアムは、今期のリ利益の精度を表す変数を追加したものである。

スクプレミアムを説明する重要な要因であると考abs(MFE)の係数は１％水準で有意に正であり、えられる。多変量を考慮した場合、SGの係数は、さらにモデル１と決定係数を比較しても、約１％期待に反し、有意に正である。これは、Gebhardt

増加している。この結果は、過去の先行研究で認et al.［2001］の結果と首尾一貫しており、成長性識されたリスクプレミアムの決定要因として、重が高い企業ほど、リスクプレミアムは高いことを要視される三つの要因（ β 値、企業規模、B/M）

意味している。決定係数を見ると、いずれのモデを所与としてもなお、経営者予想利益の精度が低ルでも、コントロール変数を追加することによっい企業ほど、リスクプレミアムが高いことを示唆て、上昇傾向にあり、どのコントロール変数も暗しており、仮説を支持している。

黙裏に成立しているリスクプレミアムに対して追そして、モデル３は、モデル２にさらにIndus

加的な説明力を有している。

以外のコントロール変数を追加したものであり、検証変数であるabs(MFE)の係数は、 t 値こそわ

モデル４は、すべてのコントロール変数を所与ずかながら減少するものの、いずれのコントロとした場合の推定結果を示したものである。モデール変数を所与としても１％水準で有意に正であ94

証券アナリストジャーナル

2005. 9論 文る。この結果は、
モデル５においても頑健である。

た資本コストの推定方法は、幾つかの仮定が織り

モデル５は、歪度が極端に正であると込まれており、測定誤差を含んでいるかもしれな

abs(MFE)を年度ごとにランキングに変換処理し、い。ここでは、実現リターンを用いたアセット・回帰モデルを推定した結果である。

の係

プライシング・テストの結果を報告し、前項の数は、予想とは反対の符号で有意となった。その結果の頑健性を確認する。分析方法は、Fama and一方で、検証変数であるabs(MFE)の係数は0.61で、MacBeth［1973］に倣い、クロス・セクション回

１％水準で有意に正である。これは、他の条件が帰を月ごとに行う。用いられる回帰モデルは、次一定ならば、最も経営者予想利益の精度が低い企のとおりである。

業の資本コストが、高い企業の資本コストに比べて0.61％大きいことを示唆している。



以上の分析結果から、先行研究で認識された複数のリスクプレミアムの決定要因をコントロール

Ri, l, tは、銘柄 i の t 年の月次 l における月次配当

してもなお、過去３期間の絶対利益予測誤差が大込み株式リターン（％）を示し、rfl, tは、 t 年の月

きい企業ほど、暗黙裏に成立しているリスクプレ

次 l における国債利回りを示す。株式リターンは、

ミアムは高いことが示された。この結果は、経営

t 年９月末から t ＋1年９月末までのものを採用す

者が公表する予想利益の精度が低い企業ほど、リる。独立変数は、先の分析で用いたものと同じ数

スクプレミアムが高いことを示唆し、仮説を支持値を使用する。したがって、例えば2001年９月末している。したがって、経営者が公表する予想利から2002年９月末までの株式リターンには、2001

益の精度が、適切に資産価格形成に反映されてい

年９月末までの期間のデータに基づいた各種独立ることが証拠付けられ、仮説は強く支持される。

変数の数値が割り当てられる。月ごとのクロス・セクション回帰を行う期間は、2001年９月末から
2004年９月末までの計36カ月である。

 アセット・プライシング・テスト
本稿は、実現リターンに基づく資本コストの表３は、36カ月のクロス・セクション回帰の結推定に幾つか問題点があることを指摘し、実現

果をまとめたものである。係数と自由度調整済み

リターンに依拠しない資本コストの推定方法を採決定係数は、36カ月のクロス・セクション回帰の用し、分析を行ってきた。しかし、本稿で採用し平均を表し、括弧内はFama and MacBeth型 t 値を

表３

1n
（ME）

1n
（BM）

SD_roeSGRet

abs（MFE）

adj.R2

0.092－0.066（0.174） （－0.415）－0.057－0.079（－0.118） （－0.474）

0.658（3.363）0.694（3.225）0.432（1.027）0.837（1.389）1.268（0.791）1.515（0.909）－0.006（－1.050）－0.008（－1.173）

1.045（1.952）
1.055（2.254）11.43％

＾
β

定数項
モデル1
モデル2

2.466
（0.575）2.270（0.524）

アセット・プライシング・テスト

11.21％（注）・サンプル数は、2001年９月末が791、2002年９月末が832、そして2003年９月末が959（ただし、サンプル企業の上場廃止などによって、月が経過するごとに若干減少する）。
・係数と自由度調整済み決定係数は36カ月のクロス・セクション回帰の平均。
・括弧内はFama and MacBeth［1973］型 t 値。
・自由度は35（＝36－１）、t 35の臨界値は、有意水準両側１％で2.724、両側５％で2.030、両側10％で1.690。
・モデル２はSD_roeとabs（MFE）の二つの変数を月ごとにランキングに変換処理し、回帰モデルを推定した結果。

証券アナリストジャーナル

2005. 995

論 文

表している。

れた資本コストの決定要因とは別の要因として、

モデル１は、すべての変数について原データを

経営者予想利益の精度は、資本コストの企業間差使用した場合の推定結果である。これを見ると、異を説明すると結論付けられる。また、経営者予

ほとんどの変数が有意ではない一方で、B/Mと検想利益の精度と資本コストとの負の関連性は、実証変数であるabs(MFE)が期待どおりの符号で有現リターンによるアセット・プライシング・テス

意となった。モデル２は、歪度の高い二つの変数トにおいても頑健であった。

をランキングに変換して回帰モデルを推定した結

この分析結果は、
次のような二つの示唆がある。

果である。ここでも、検証変数であるabs(MFE)

すなわち、日本の株式市場において、経営者予は５％水準で有意に正である。この結果は、他の想利益の精度が、資本コストと密接に関連してお条件が一定ならば、最も経営者予想利益の精度がり、価格形成の場で重要な役割を果たしている。

低い企業の実現リターンは、高い企業の実現リタ

そして、これまでの会計研究では主に情報の量ーンに比べて平均的に1.055％大きいことを示唆が資本コストに影響を及ぼしていることが証拠付している。

けられてきたが、情報の質もまた資本コストと大以上の結果から、実現リターンによるアセット・

いに関連している。したがって、企業の経営者は、

プライシング・テストでも仮説は支持され、前項単に情報の量だけではなく、経営者予想利益の精の検証結果は頑健であると結論付けることができ度のような情報の質も選択次第で、株式市場におる。

いてベネフィットを享受することが可能であると言えよう。

６．発見事項の要約と今後の課題

ただし、本稿は公的情報の一部である決算短
信による経営者予想利益に注目しているにすぎな

本稿は、経営者が公表する予想利益の精度と資い。投資者の有している情報の精度の一部、また本コストとの関連性を調査した。実証結果から、は大部分は経営者予想利益の精度が担っているに

経営者予想利益の精度が低い企業ほど、現在の株

Hara［2004］の主張は、違いないが、Easley and O’

価、純資産簿価、そして予想利益の関係式の中で、あくまで公的情報と私的情報を含めた情報全般の暗黙裏に成立している資本コストが高い傾向にあ精度が資本コストと負の関連を持つということでることが分かった。しかし、この結果は、本稿である。この研究では、投資者の有している情報精採用した経営者予想利益の精度を表す変数が、単度は経営者予想利益の精度と正の関連があると考に利益の変動性などのリスク要因と相関している

Hara［2004］の命題をえ、間接的にEasley and O’

ために導かれたものであると考えられるかもしれ

検証したことになる。今後は、投資者の有していない。そこで、本稿では、先行研究において資本る情報の精度を直接的に定量化するリサーチ・デコストの決定要因であると認識された利益の変動

ザインを組み、情報精度が価格形成に及ぼす影響

性をはじめとする複数の変数をコントロールしたについての証拠を蓄積することが筆者の課題であ

上で、経営者予想利益の精度と資本コストとの関る。

連性を分析し、これら二つに負の関連があることを明らかにした。したがって、先行研究で認識さ96

証券アナリストジャーナル

2005. 9

論 文

本稿の作成に当たり、神戸大学大学院の桜井久勝
先生、後藤紘行先生、音川和久先生、大阪市立大学大学院の向山敦夫先生、石川博行先生、そして
匿名レフェリーの先生方から貴重なコメントを頂きました。ここに、深謝の意を表します。また、
決算短信データの収集を神戸大学大学院博士課程
後期課程の高田知実さんにお手伝いいただきました。この場を借りて、改めてお礼を申し上げます。

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