FinTech と株価反応に関する一考察～FF5 ファクター・モデルによる検証～

竹村
武田

敏彦
浩一

Working Paper Series Vol.FY2018-07
2019 年 3 月

このWorking Paper の内容は著者によるものであり、必ずしも本センターの見解を反映したものではない。なお、一部といえども無断で引用、再録されてはならない。

佐賀大学経済学部
地域経済研究センター〒840-8502

佐賀市本庄町 1 番地

A Study of Stock Price Reactions to FinTech News Release- A Verification by Fama and French 5 Factors Model-¶Toshihiko TAKEMURA*
Faculty of Economics, Saga University
Koichi TAKEDA†
Faculty of Economics, Hosei University

Abstract
In this article, we employ a method called event study and we test stock price reactions to
FinTech news release in Japan. For the purpose, we use Fama and French 5 factors model and theobjectives of our analysis are 64 regional banks, which became a member of regional banks
association of Japan. As the results, it is not found that news release (announcement) regarding withFinTech rather affects average abnormal return. Next, it is found that by dividing all samples into
two groups (banks belonging to financial groups, and single banks), 1) the average abnormal returns
do not appear immediately after FinTech news release, but appear a little later, 2) the appearance of
the average abnormal returns are not continuous. In addition, we confirm that we have a certain
deference between them.

Key Words: Regional banks, FinTech, Event study, 5 factors model¶ This work was supported by the Japan Society for the Promotion of Science: Grant-in-Aid for Scientific Research(C) (16K03631 and 17K00463, 17K03827). We are thankful to Associate Professor, F. Takeda (University of Tokyo,
Japan) for her valuable comments. However, the authors are solely responsible for any remaining errors.
* Associate Professor, Faculty of Economics, Saga University
E-mail: tosihiko@cc.saga-u.ac.jp† Professor, Faculty of Economics, Hosei University
E-mail: ktakeda@hosei.ac.jp

1

FinTech と株価反応に関する一考察～FF5 ファクター・モデルによる検証～¶

佐賀大学経済学部

竹村 敏彦*

法政大学経済学部

武田 浩一†

要旨
本研究では、イベントスタディの手法を用いて、全国地方銀行協会加盟行における FinTech
に関するアナウンスメントに対する株価の反応を 5 ファクター・モデルによって検証し、FinTech の導入が地方銀行に与える影響について分析を行った。その結果、FinTech に関するアナウンスメントが平均超過リターンに与える影響は、概ね確認されなかったことがわかった。しかしながら、フィナンシャルグループ・ホールディングス傘下にある銀行とそ
うでない銀行に分けた分析結果から、平均超過リターンに関してニュースリリース直後ではなく、しばらくしてから現れること、またそれは継続的なものではないことなどを確認することができた。さらに、両者の効果には若干の違いがあることもわかった。加えて、累積平均超過リターンに関して、アナウンスメント 2 週間後あたりから、フィナンシャル
グループ・ホールディングス傘下にある銀行では概ねプラスとなっていることが確認された。一方で、フィナンシャルグループ・ホールディングス傘下ではない銀行については累積平均超過リターンに関して統計的に有意な結果は得られなかった。なお、フィナンシャ
ルグループ・ホールディングス傘下にある銀行とそうでない銀行の累積平均超過リターン
は 1 週間後くらいから統計的に差異があることも確認されており、銀行の属性によって、FinTech に関するニュースリリースが株価に与える効果が異なることが示唆された。
キーワード：地方銀行、FinTech（フィンテック）、イベントスタディ、5 ファクター・モデ
ル¶

本研究は、独立行政法人日本学術振興会の科研費（16K03631 ならびに 17K00463、17K03827）の助成を得て行った研究成果である。草稿に対して、武田史子女史（東京大学工学部・准教授）から有益なコメントを頂いた。ここに記して、深謝したい。なお、残る誤謬はわれわれの責任である。
* 佐賀大学経済学部准教授
E-mail: tosihiko@cc.saga-u.ac.jp† 法政大学経済学部教授
E-mail: ktakeda@hosei.ac.jp

2

1

はじめに
FinTech は、情報技術（IT）を駆使して新たな金融サービスの創造・見直しであると考えられることが多い。しかしながら、FinTech はバズワードの一つとして知られており、FinTech の定義の仕方・対象により、分析結果の解釈なども変わってしまう。そこで、本研究ではクラウドファン
ディングや PFM などのサービス内容を FinTech と定義し、分析を進めることにする。
銀行業において FinTech の捉えられ方は様々である。FinTech の導入によって、個人や企業の多様化するニーズに柔軟に対応することが可能となり、業務の効率化が図れるだけでなく、個人や企業にとっても利便性の向上につながることが指摘されている（経済産業省, 2017）。他方で、これまで銀行の強みであった充実した店舗ネットワークや巨額の情報システム投資などが FinTech を導入することによって、一気にレガシー資産化が進行してしまうことなどが懸念されて、FinTechの導入自体がリスクと捉えられることもある（竹村他, 2018）。また、竹村他 (2018) でも指摘されているように、FinTech に対する取組みについてメガバンクがメディアで注目を浴びることが多い
一方で、地方銀行などが注目を浴びることはそれほど多くはない。しかしながら、多くの地方銀行
は地方創生・地域密着型の経営を展開する中で、他の地域の銀行や地元企業との提携、FinTech 関連のサービスの提供や FinTech に関する実証実験や共同研究を開始している（竹村・神津, 2017）。
さらに、興味深いこととして、加藤・櫻井 (2016) では都市部の銀行と地方の銀行では、経済規模や地域性が異なるため、FinTech の捉え方は異なっていることを指摘している。都市部ではユーザが FinTech 企業と銀行を介さずに直接コネクションをもちうるが、地方においては銀行を介して間接的に両者がつながる可能性がある。この他にも、アクセンチュア (2016) もメガバンクと地方金融機関の FinTech に対する戦略オプションは異なることと指摘している。つまり、これは都市部と地方の銀行の FinTech に関するビジネスモデルが異なる可能性があることを意味しているかもしれない。それゆえに、本研究において地方銀行を中心として FinTech の与えるインパクトを分析することには意義があると言える。

FinTech が地方銀行に与える影響を検証することは学術的にも実務的にも興味深いものである。
本研究では、この FinTech が地方銀行に与える影響を検証するために、イベントスタディと呼ばれる手法を採用する。また、研究対象は全国地方銀行協会加盟行とする。
本研究の構成は以下の通りである。次節にて関連研究の概観を行う。第 3 節では、分析に用いる
サンプルならびに分析手法について説明を行う。第 4 節では分析結果を示した上で、第 5 節において本研究のまとめおよび今後の研究課題を提示する。

2

関連研究
本節では、日本の銀行業に関するイベントスタディの研究や FinTech に関する研究を中心に、簡単ではあるが関連研究を紹介する。
イベントスタディは、会計学やファイナンスの分野において個別企業また経済全体の多くの出来事（企業の合併・買収、負債や株式の新規発行、マクロ経済変数の公表など）の分析に広く利用され、その歴史は古い。しかしながら、分析対象から金融業が除かれることがしばしばある。久保田・
竹原 (2007) は、株式リターンのクロスセクショナルバリエーションに関する実証分析では金融業を対象に含めないことが一般的であると指摘している1。それゆえに、イベントスタディの対象から銀行をはじめとする金融業の企業を含んだ分析は多くはない。このような中、金融業の企業を対
1 金融データソリューションズ (2016) では、久保田・竹原 (2007) を受けて、構成銘柄ユニバースに金融を含めるデー
タセットとそうでないデータセットの 2 種類を準備している。

3

象としたイベントスタディの研究のいくつかは、不良債権情報に関するもの（大日方, 1998; 音川,

1998）、金融危機に関するもの（福田・広田, 1995; 堀・高橋, 2003）などがある。これらの共通点
としては, バッドニュース（Bad News）が銀行に与える影響について検証していることである。
一方、（ある種の）グッドニュース（Good News）が銀行に与える影響について検証しているものとして荒木 (2008) や竹村他 (2018) などがある。荒木 (2008) では M&A が銀行に与える影響について検証している。荒木 (2008) は地域金融機関の合併・再編が合併当事者とライバル行に与える影響について分析して、合併行と被合併行ともに発表直後には超過リターンが得られ、合併のア
ナウンスを株式市場が好意的に受けてめていることを指摘している。また、竹村他 (2018) は本研
究と同様に、FinTech に関わるニュースリリースが地方銀行の株価に与える影響についての検証を行っている。分析の結果、FinTech に関するニュースリリースは概ね株価に有意にプラスの影響を与えることなどを明らかにしている。しかしながら、その効果が現れるのはニュースリリース直後
ではなく、しばらくしてからであることなどを指摘している。
この他にも、金融行政・立法の影響という観点からの研究しているものとして、Spiegel and Yamori(2003) がある. Spiegel and Yamori (2003) は、「早期健全化法」と「金融再生法」の国会での成立に対して市場はどのように反応したかを検証しており、地方銀行の株価に対してはプラスの影響を与えたものの、都市銀行等に対してはマイナスの影響を与えたとの結論を得ている. これらの他にも, 分析の対象を金融業を含んだものとそうでないものと分け、両者で結果が異なるか否かを検証しているものなども存在している（久保田・竹原, 2007; 内山, 2010 など）。

FinTech に関する研究は、技術的なものが多く、また FinTech を解説するにとどまっているものが多い（社会科学的なアプローチを行っているものは少ない）。その理由として、これらに関する実証分析については統計分析などをするために必要とされるデータの蓄積も進んでいないことなどが挙げられる。ここでは、海外で試みられているいくつかの FinTech に関する実証研究を紹介する。FinTech 研究の方向性などについて議論している研究として Gomber, et al. (2017) などがあるのでこれらも参照されたい.

Rega (2017) は FinTech によってもたらされる銀行への影響について、欧州の銀行を対象にしてパネルデータを用いた実証分析を試みている。その結果、FinTech の導入と銀行の収益性の間には正の関係があることや支店数と収益性の間には負の関係があることなどを明らかにしている。また、Oshodin, et al. (2017) は、オーストラリアの銀行のウェブページや各種報告書などの情報をもとに実証分析を行い、FinTech の銀行業への影響について分析を試みている。このように世界各国で、FinTech が銀行業に与えるインパクトなどの研究や今後の普及の可能性についての研究が進められている。日本においても今後この種の研究が増えることが期待される。

3

検証方法

3.1

分析対象企業および分析期間

本研究では、全国地方銀行協会加盟行を対象として、FinTech に関わるニュースリリース（業務提携、新サービス導入・提供、実証実験・共同研究、出資など）を 2016 年 4 月 1 日から 2017 年 3月 31 日にかけて抽出し（竹村・神津, 2017）、その日付をアナウンスメント日としている2 。その2 2017 年 8 月現在、全国地方銀行協会加盟行の総数は 64 行である。抽出作業には、全国地方銀行協会のニュースリリー（＜ http://www.chiginkyo.or.jp/special/＞）を利用し、そこから FinTech に関ス一覧を検索できる「地銀を知ろう!」
連するキーワードをもとにニュースリリースを抽出した。新聞媒体は全国紙の他にも, 地方紙（全国紙の地方面を含む）や業界紙も対象としてイベントスタディを行うことが一般的であるが、地方紙や業界紙は特定の投資家にしかアクセスできないかもしれない。また、新聞によっては記事としてそのイベントを取り上げる日が報道日が異なるとともに、複数日にわ

4表 1: 2016 年度の FinTech に関わるニュースリリース件数
業務提携

新サービス導入など

実証実験・共同研究

出資

その他

2016 年 4 月

2

7

0

2

1

5月
6月

4
15

6
18

0
2

2
2

2
4

7月
8月

8
6

16
4

8
3

2
0

1
2

9月
10 月

2
24

20
15

1
8

2
4

0
7

11 月
12 月

12
3

13
7

6
0

3
2

2
5

2017 年 1 月
2月

3
3

5
6

2
3

1
0

0
2

3月

7

23

6

1

4

結果を表 1 にまとめている（表中の数字は延べ件数を表す）3 。なお、その他には組織改正や組織内
業務効率化に向けた取組みなどがある。
クラウドファンディングに関する業務提携を行っている銀行数は 17 行、クラウドファンディン
グを除く業務提携を行っている銀行数は 20 行、いずれかを問わず業務提携を行っている銀行数は31 行であった。なお、2017 年 3 月の決算期にニュースリリースを出していた銀行と東証に上場していない銀行がそれぞれ 1 件あったため、これらは分析の対象には含めない。また, ホールディン
グやフィナンシャルグループとして上場している銀行についてはその中で最も早くニュースリリー
スを出した銀行のデータを採用することとした4。さらに、コンソーシアムの結成・参加や共同研
究会の立ち上げなども分析対象には含めていない。最終的に、分析対象の銀行数は 26 行となった。

3.2

検証方法（イベントスタディ）

本研究では FinTech に関わるアナウンスメントに対する株価の反応を測定するために、Famaand French (2015) による 5 ファクター・モデルを利用する。5 ファクター・モデルによる推定では、イベントの影響を受けていない（イベント日以前の）推定期間（estimation window）として、
140 日前から 21 日前までの 120 日間を推定期間として想定する5。また、対象となる銀行 i の日次
リターン Ri (t) と日次の市場ポートフォリオのリターン RM (t) は以下のように計算される。
Pi (t) − Pi (t − 1)
Pi (t − 1)
PM (t) − PM (t − 1)
RM (t) =PM (t − 1)
Ri (t) =たって報道される場合がある。これらを踏まえて本研究では各行のウェブサイトでニュースリリースをした日をアナウン
スメント日として考える。
3 検討開始・予定だけではこの件数にはカウントされていない。
4 1 つの銀行がこの期間に複数の FinTech に関わるニュースリリースを出している場合については、最初にニュースリ
リースを行った日付を分析に用いることにした。
5 竹村他 (2018) では 220 日間としていたが、サンプルが減るため
25-¿265これらの日次リターンデータなどを用いて、対象銀行ごとに, 式 (1) の 5 ファクター・モデルを推定する。

Ri (t) − RF (t)= ai + bi [RM (t) − RF (t)] + si SM B(t) + hi HM L(t)+ri RM W (t) + ci CM A(t) + εi (t)(1)

ここで、RF (t) は無リスク利子率、SM B(t) はサイズ・プレミアム（SMB）、HM L(t) はバリュー・
プレミアム（HML）、RM W (t) は収益率プレミアム（RMW）、CM A(t) は投資成長率プレミアム（CMA）、εi (t) は誤差項である。また、bi 、si 、hi 、ri 、ci はそれぞれのプレミアムに対する感応度を表している。具体的なプレミアムの内容については次節で説明する。得られた係数推定量を

âi 、b̂i 、ŝi 、 ĥi 、r̂i 、ĉi とすると、t 日における銀行 i の超過リターン（AR; abnormal return）は
式 (2) により計算される。

ARi (t)=Ri (t) − RF (t) − [âi + b̂i (RM (t) − RF (t)) + ŝi SM B(t)+ĥi HM L(t) + r̂i RM W (t) + ĉi CM A(t)](2)

平均的なイベントの効果を検証するために、個別銀行について算出された ARi (t) をもとに t 日における平均超過リターン（AAR; average abnormal return）が式 (3) によって計算される。
N

AAR(t) =t
1 ARj (t)Nt j=1(3)

ここで、Nt は t 日における対象銀行数である。
各イベント期間に対する検定統計量は、AAR(t)(4)

Ŝ
で与えられる。Ŝ は推定期間における AAR(t) の標準偏差である。


−21 
−21
2

 1 
1
AAR(s) −Ŝ = AAR(u)
119120
s=−140u=−140である。AAR(t) が i.i.d. の正規分布に従うとき、超過リターンがゼロという帰無仮説の下では式(4) の検定統計量は t 分布に従う。
次に、FinTech に関するアナウンスメント日（t = 0）を含むイベント期間（event window）[t1 , t2 ]（t2 > t1 ）を設定して、その累積平均超過リターン（CAAR; calculated average abnormal return）
を式 (5) により計算する。

CAAR[t1 , t2 ] =t2AAR(τ )

(5)

τ =t1

イベント期間 [t1 , t2 ] における累積平均超過リターンに対する統計検定量はCAAR[t1 , t2 ]√t2 − t1 + 1Ŝ
で与えられる。式 (6) の検定統計量もまた t 分布に従う6 。
6 CAAR の検定統計量については Brown and Warner (1985) を参照されたい。

6(6)

3.2.1

データおよび変数の定義分析に用いる株式データなどは株式会社日本経済新聞社が提供する『日経 NEEDS-Financial
QUEST2.0』ならびに、株式会社金融データソリューションズが提供する『日本上場株式 Fama-

French 関連データ』を利用している。なお、5 ファクター・モデルで用いる各要因の詳細な構築については、金融データソリューションズ (2016) を参照されたい。
市場リスク・プレミアム

式 (1) における市場ポートフォリオのリターンから無リスク利子率（理論的にリスクがないか極めて低い商品から得られる利回り）を引いたもの [RM (t) − Rf (t)] が市場
リスク・プレミアムである。

RM (t) は東証 1 部・2 部上場全企業の時価総額加重平均配当込みリターン、RF (t) は 10 年物国
債応募者利回りの日次データ（日次換算値）を用いている。
サイズ・プレミアム（SMB）とバリュー・プレミアム（HML）

SMB プレミアムは、時価総額（企業規模; Size）を指標として作成する分位ポートフォリオの平均リターンから計算されるスプ
レッド・リターンである。他方、HM L プレミアムは実績自己資本の時価総額に占める比率（簿価
時価比率; BE/ME）に基づいて作成する分位ポートフォリオの, 最高位と最低位のポートフォリオの横断的平均リターンの差として得られるスプレッド・リターンである。企業規模と簿価時価比率の大きさに基づいて、図 1 のような Size-BE/ME ベンチマーク・ポートフォリオが用いられる（Fama and French, 1993; 久保田・竹原, 2007）。

SMB プレミアムの算定は、（東証 1 部・2 部上場全企業を用いて）各年 8 月末営業日時点の企業
規模（Size）の中央値を求め、それを基準点として、分析対象銀行は Small Size と Big Size と分割される。なお、企業規模を表す時価総額は 8 月末営業日における株価と発行済株式総数を用いて算出されている. HML プレミアムの算定は、（東証 1 部・2 部上場全企業を用いて）各年 8 月末営
業日時点の簿価時価比率（BM）の 30%および 70%分位点を求め、これらを基準点として、分析対
象銀行は Low BM、Medium BM、High BM に分割される。

Fama and French (2015) は、事実として収益率と平均リターンとの間に正の関係があること（Novy-Marx, 2013）や投資成長率と平均リターンとの間には負の関係があること（Cooper, et al.,2008; Titman, et al., 2004）といった実証分析の結果をもとに、（以下で説明する）収益率と投資成長率に関する 2 つのファクター・プレミアムを 3 ファクター・モデル（Fama and French, 1993）に組み込んで、5 ファクター・モデルへと発展させている。
収益率プレミアム（RMW）と投資成長率プレミアム（CMA） RMW プレミアムは（実現）事
業利益を前期末の株主資本で除した事業活動のリターン（Operating Protability; OP）に基づいて作成する分位ポートフォリオの, 最高位と最低位のポートフォリオの横断的平均リターンの差として得られるスプレッド・リターンである7 。他方、CMA プレミアムは（実現）総資産成長率に基づいて作成する分位ポートフォリオの, 最高位と最低位のポートフォリオの横断的平均リターンの差として得られるスプレッド・リターンである8 。企業規模と事業活動のリターン、総資産成長率の大きさに基づいて、図 1 のような Size-OP と Size-Inv ベンチマーク・ポートフォリオがそれぞれ用いられる。

RMW プレミアムの算定は、（東証 1 部・2 部上場全企業を用いて）各年 8 月末営業日時点の営業利益/前期末自己資本の 30%および 70%分位点を求め、これらを基準点として、分析対象銀行は
7 本来であれば、OP ではなく、当期純利益をベースにした予想 ROE を利用すべきである。

8 投資成長率に関しては、株主資本そのものではなく、総資産の成長率を代用して考えられている。

7

図 1: Size-BE/ME・Size-OP・Size-Inv（ベンチマーク・ポートフォリオ）

Weak OP、Medium OP、Robust OP に分割される。CMA プレミアムの算定は、（東証 1 部・2
部上場全企業を用いて）各年 8 月末営業日時点の (直近期末総資産 − 直近期の前期末総資産)/直近期の前期末総資産（Inv）の 30%および 70%分位点を求め、これらを基準点として、分析対象銀行
は Conservative Inv、Medium Inv、Aggressive Inv に分割される。
各年 8 月末営業日（リバランス日）において SMB プレミアムで 2 分割、HML プレミアムで 3
分割、RMW プレミアムで 4 分割、CMA プレミアムで 3 分割することで 18 のグループが作成される（図 1）。各銘柄はリバランス日に決まったグループに属することになり、それは翌年のリバラ
ンス日前日まで続く。つまり、毎年 8 月末営業日に SMB プレミアムと HML プレミアム、RMW
プレミアム、CMA プレミアムでもってグルーピングが行われて、それが 1 年間続くことになる。
式 (7) から式 (10) はそれぞれの具体的なプレミアムの算出式となる。

SM B(t) =HM L(t) =RM W (t) =CM A(t)=BMS/H (t) + BMS/M (t) + BMS/L (t) BMB/H (t) + BMB/M (t) + BMB/L (t)−99OPS/R (t) + OPS/M (t) + OPS/W (t) OPB/R (t) + OPB/M (t) + OPB/W (t)−+99InvS/C (t) + InvS/M (t) + InvS/A (t) InvB/C (t) + InvB/M (t) + InvB/A (t)
−
+
(7)
9
9
BMS/L + BMB/L
BMS/H + BMB/H
−
(8)
2
2
OPS/R + OPB/R
OPS/W + OPB/W
−
(9)
2
2
InvS/A + InvB/A
InvS/C + InvB/C
−
(10)
2
2

8

4

分析結果
イベント期間については、営業日ベースでアナウンスメント日の 5 日前（アナウンスメント日の1 週間前）から 20 日後（アナウンスメント日から約 1 か月）の期間を設定して分析を試みる。イ
ベント期間の設定については明確な基準は存在しないものの、株価に対するアナウンスメント以外の影響を極力排除するために、一般的にはイベント期間は短い方が望ましいとされる。一方で、イベントに関する情報が投資家に十分に伝わりにくいと考えられる場合には、イベント期間を多少拡大することで株価に対する影響を拾い上げることも行われる。これらの点については内山 (2008)などが詳しい。本研究では、アナウンスメント日前にも株価が変動する可能性があることを考慮してアナウンスメント日の 5 日前から計測を行っている。
図 2 にはアナウンスメント日の 5 日前からの平均超過リターン CAAR[−5, t] を時系列的にプロットしたものを示している。また、全サンプル（26 行）を対象としたものに加えて、サンプルをフィナンシャルグループ・ホールディングス傘下の銀行（8 行）とそうでない銀行（18 行）に分けた
ものを合わせて示している。なお、いずれの図も横軸の座標 0 がアナウンスメント日、すなわちFinTech 全般に関するアナウンスメント後の最初の営業日を表している。

図 2: 平均超過リターン AAR(t) の推移
図 2 から全サンプルを対象とした平均超過リターンは −0.48%から 0.49% の範囲で上下に変動していることが見てとれる。続いて、平均超過リターンの検定統計量（表 2）を確認したところ、アナウンスメント 4 日後・8 日後・11 日後において統計的に（10%水準で）有意な差が確認されたが、それ以外の期においては統計的に有意にならならなかった。また、アナウンスメント 4 日後のAAR はマイナス、アナウンスメント 8 日後・11 日後の AAR はプラスの値となっている。
サンプルをフィナンシャルグループ・ホールディングス傘下の銀行とそうでない銀行に分けた場
合、前者の平均超過リターンは −0.9% から 1.0% の範囲、後者の平均超過リターンは −0.6% から0.8%の範囲で上下に変動していることが見てとれて、後者に比べて前者の方が変動の幅は大きい
ことがわかる。また、平均超過リターンの検定統計量を確認したところ、前者がアナウンスメント
4 日前・13 日後・16 日後、後者がアナウンスメント日・11 日後・12 日後・14 日後において統計的に（10%水準で）有意な差が確認された。これらのことから、平均超過リターンは FinTech に関す

9表 2: 分析結果 1（平均超過リターン: AAR[−5, t]）

∗

日次

全サンプル

t値

FG・HLD 傘下銀行

t値

単独銀行

t値

−5

0.088

0.330

0.597

1.181

−0.138−0.402∗−1.774
0.116

0.345
0.032

1.005
0.092

−4
−3

−0.0370.040−0.1390.150−0.897
0.059

−2
−1

0.282
−0.2011.055−0.753−0.0960.268−0.1900.531

0.450−0.4101.311−1.195

0
1

0.378
0.144

1.417
0.539

−0.0300.105−0.0590.207

0.560∗
0.162

1.632
0.471

2
3

0.128
−0.2040.480−0.765

0.716
0.386

1.417
0.763

−0.133−0.466−0.388−1.3604
5−0.484∗−0.005−1.813−0.020−0.4100.057−0.811
0.113−0.518−0.033−1.509−0.097

6−0.170−0.635

0.457

0.905

−0.448−1.3077
8−0.2180.493∗−0.8161.847−0.0080.780−0.0151.543−0.3120.366−0.9081.067

9
10−0.0420.287−0.158
1.074

0.233
0.636

0.461
1.259

−0.1650.132−0.480
0.384

11
12

0.483∗
0.422

1.808
1.580

0.253
−0.3460.501−0.6840.585∗
0.763∗

1.707
2.226

13
14

−0.164−0.368−0.614−1.376−0.851∗0.254−1.6830.502

0.141−0.644∗0.412−1.87715
16−0.1180.124−0.4410.466−0.7071.011∗−1.3982.000

0.144−0.2690.419−0.786

17
18

0.492
0.278

1.840
1.040

0.203
0.696

0.402
1.376

0.620
0.092

1.807
0.268

19
20

−0.074−0.148−0.278−0.552−0.4870.483−0.9640.955

0.110−0.4280.319−1.247: p < 10%10

図 3: 累積平均超過リターン CAAR[−5, t] の推移
るアナウンスに対して必ずしも有意な反応を示していないことがわかった。
図 3 にはアナウンスメント日の 5 日前からの累積平均超過リターン CAAR[−5, t] を時系列的にプロットしたものを示している。
図 3 から全サンプルを対象とした累積平均超過リターンは概ねいずれの期においてもプラスの値をとり、時間の経過とともにそのグラフは緩やかながら右上がりとなっていることがうかがえる。
また、フィナンシャルグループ・ホールディングス傘下の銀行とそうでない銀行に分けた場合, 前者はアナウンスメント当日以降においてプラスの値をとっている。一方で、後者の累積平均超過リ
ターンはアナウンスメント 4 日前から 3 日後までプラスの値をとっているが、それ以降、アナウン
スメント 10 日後までマイナスの値をとっていることがわかる。それ以降、累積平均超過リターン
は緩やかながらプラスの値をとっていることが確認できる。両者を比較すると、アナウンスメント
日前には累積平均超過リターンの差が 1.0%程度であったものが、アナウンスメント 5 日後（アナウンスメント 1 週間後）あたりからその差が大きく開いていることが見てとれる。
表 3 は、累積平均超過リターン CAAR[−5, t] のサンプルグループごとに見た分析結果をまとめたものである。表 3 を見ると、全サンプルを対象とした分析結果とフィナンシャルグループ・ホー
ルディングス傘下でない銀行を対象とした分析結果は、いずれの期においても統計的に有意な差は確認されなかった。一方で、フィナンシャルグループ・ホールディングス傘下の銀行を対象とした分析結果では、アナウンスメント 10 日後・11 日後・18 日後・20 日後はいずれも 10%水準で統計的に有意となり、CAAR の値はプラスとなっていることが確認できる。つまり、2 週間後あたりから
フィナンシャルグループ・ホールディングス傘下の銀行の CAAR は概ねプラスとなっていることがわかる（アナウンスメント日前後 1 週間程度はこれらの大別されたサンプルにおいては CARR
は統計的に有意な値はとっていない）。
続いて、フィナンシャルグループ・ホールディングス傘下の銀行とそうでない銀行の CAAR の差の検定（Welch の t 検定）を行った9 。その結果、アナウンスメント 6 日〜12 日後、14 日後〜20
日後において両者の CAAR に差異が統計的に確認された。図 3 ではアナウンスメント 5 日後あた
9 Welch の t 検定は、2 標本の母分散が等しいとは限らない場合に使うことができる平均値の差の検定方法である。検定を繰り返し行うと「多重性の問題」が生じる可能性があるため、本研究では Weltch の t 検定を採用している。

11

りから両者の CAAR の差が見られたが、統計的に見てみると、アナウンスメント 6 日後からであることが確認された（なお、この期間のうち、アナウンスメント 13 日後のみ統計的な差異は確認されていない）。
表 3: 分析結果 2（累積平均超過リターン: CAAR[−5, t]）

∗

日次

全サンプル

t値

FG・HLD 傘下銀行

t値

単独銀行

t値

−5

0.088

0.330

0.597

1.181

−0.138−0.402

−4
−3

0.051
0.091

0.135
0.197

−0.300−0.242−0.420−0.276

0.207
0.239

0.427
0.402

−2
−1

0.373
0.172

0.698
0.287

−0.337−0.069−0.334−0.061

0.688
0.279

1.003
0.363

0
1

0.550
0.694

0.840
0.982

−0.0990.006−0.080
0.004

0.838
1.000

0.998
1.102

2
3

0.822
0.618

1.088
0.771

0.722
1.108

0.505
0.731

0.867
0.401

0.894
0.389

4
5

0.134
0.128

0.158
0.145

0.698
0.755

0.436
0.450

−0.117−0.150−0.108−0.1326
7−0.041−0.259−0.045−0.269

1.212
1.204

0.692
0.661

−0.598−0.910−0.504−0.736

8

0.234

0.234

1.984

1.049

−0.544−0.424

9
10

0.192
0.479

0.185
0.448

2.217
2.854∗

1.133
1.412

−0.708−0.577−0.533−0.420

11
12

0.962
1.384

0.873
1.221

3.107∗
2.761

1.491
1.287

0.008
0.772

0.006
0.530

13
14

1.220
0.852

1.048
0.713

1.910
2.164

0.867
0.957

0.913
0.269

0.611
0.176

15
16

0.735
0.859

0.600
0.685

1.457
2.468

0.629
1.041

0.413
0.144

0.263
0.089

17
18

1.351
1.628

1.054
1.244

2.671
3.367∗

1.102
1.360

0.764
0.856

0.464
0.509

19
20

1.554
1.407

1.163
1.033

2.879
3.362∗

1.139
1.305

0.965
0.538

0.563
0.307

: p < 10%

5

おわりに
本研究では、イベントスタディの手法を用いて、全国地方銀行協会加盟行における FinTech に関するアナウンスメントに対する株価の反応を 5 ファクター・モデルによって検証し、FinTech の導入が地方銀行に与える影響について分析を行った。その結果、FinTech に関するアナウンスメント
が平均超過リターンに与える影響は、概ね確認されなかったことがわかった。しかしながら、フィ12ナンシャルグループ・ホールディングス傘下にある銀行とそうでない銀行に分けた分析結果から、
平均超過リターンに関してニュースリリース直後ではなく、しばらくしてから現れること、またそれは継続的なものではないことなどを確認することができた。さらに、両者の効果には若干の違いがあることもわかった。加えて、累積平均超過リターンに関して、アナウンスメント 2 週間後あたりから、フィナンシャルグループ・ホールディングス傘下にある銀行では概ねプラスとなっていることが確認された。一方で、フィナンシャルグループ・ホールディングス傘下ではない銀行については累積平均超過リターンに関して統計的に有意な結果は得られなかった。なお、フィナンシャル
グループ・ホールディングス傘下にある銀行とそうでない銀行の累積平均超過リターンは 1 週間
後くらいから統計的に差異があることも確認されており、銀行の属性によって、FinTech に関する
ニュースリリースが株価に与える効果が異なることが示唆された。この結果は、竹村他 (2018) の結果とは異なるものもある。その理由としては、竹村他 (2018) ではイベントの影響を受けていな
い推定期間を 220 日としていたが、本研究ではその期間を 120 日としたことにあることも考えられる。
本研究では、FinTech に関するアナウンスの株価に与える影響を全国地方銀行協会加盟行に限定して行った。しかしながら、FinTech に対する動きは第二地方銀行でも積極的に行われている。本
研究では、各銀行のウェブサイト上でのニュースリリースを出した日をアナウンス日として分析を行ったが、投資家が各銀行のホームページを毎日確認しているわけではなく、新聞媒体などに出るまでにタイムラグがあったかもしれない。これらの点についても今後さらなる検証を行っていきた
いと思う。また、標準的なイベントスタディとは異なり、2016 年度に公開されたニュースリリー
ス日という情報をもとに分析を行ったが、2017 年度以降も様々な地方銀行が FinTech に対する動きが報告されている。そのため、今後、これらもカバーした形で本研究の精緻化などを試みたい。

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14