DP2012-J04

受注残高情報と将来業績
小野 慎一郎
村宮 克彦

2012 年 5 月 31 日

受注残高情報と将来業績∗

Order Backlog Information and Future Performances
小野

慎一郎†

村宮

克彦‡

〈論文要旨〉
本稿では，有価証券報告書の「事業の状況」で開示される受注残高情報が，将来業績を予測するための先行指標として機能するか否かを検証する。分析の結果，前期から当期にかけての受注残高変化は，翌期の正味営業資産利益率（RNOA）変化をはじめとする様々な将来業績と強い正の関連性を持つことが分かった。また，そうした受注残高情報が将来
業績に対して有するインプリケーションを，投資家は適切に理解しており，当期の受注残高が公表されるまでにはその情報を株価へと織り込んでいることを発見した。しかしながら，その織り込みの程度は十分なものではなく，結果的に当期の受注残高変化が大きい銘
柄ほど，将来リターンが高くなる傾向にあることも併せて発見した。この証拠は，当期の受注残高変化を投資家が過小に評価していることを示唆するものである。
〈キーワード〉
受注残高情報，ファンダメンタル分析，市場の効率性，ミス・プライシング

1

はじめに受注残高（order backlog）は，新聞記事やアナリスト・レポートで将来業績の予測が行われる

際に，頻繁に言及される数字である。たとえば，プラント大手 3 社（日揮 (株)，千代田化工建設(株)，東洋エンジニアリング (株)）の受注が拡大していることに言及した後，「高水準の受注残が来期の収益を押し上げそうだ」と述べた記事がある（『日本経済新聞』2012 年 2 月 24 日朝刊 15 頁）。
受注残高と将来業績との関連性については，対立する 2 つの見解がある（Dutta and Trueman,2002）。一つは，受注残高は企業の製品に対する需要を表す尺度であるから，将来業績の先行指標∗ 本稿の執筆にあたり，桜井久勝先生と音川和久先生より示唆深いコメントを頂戴しました。ここに記し，感謝申し上げます。
† 西南学院大学商学部‡ 神戸大学経済経営研究所

E-mail Address s-ono@seinan-gu.ac.jp
E-mail Address muramiya@rieb.kobe-u.ac.jp

1

として機能し，よって将来業績と正の関連があるとする見解である。もう一つは，受注残高が多い
ことは，企業の生産設備に何らかの問題がある，あるいは経営者の経営管理が行き届いていないことを示唆し，したがって高受注残高企業ほど，業績の悪化が懸念される（将来業績と負の関連がある）とする見解である。上記の 2 つの見解のうち，現実とより整合的であるのはどちらかという点は，まさに実証的な問いであると考えられる。さらに，受注残高と将来業績との関連性を，投資家が正確に理解して投資行動を行っているかどうかを調査することも，実証研究の課題となる。受注
残高情報を用いた実証研究は複数存在する（たとえば，Lev and Thiagarajan, 1993; Myers, 1999;

Rajgopal et al., 2003）が，それらの研究の結果は混合しており，十分な実証的証拠が蓄積されているとは言い難い。
また，受注残高に関する情報の開示は，最近の会計基準設定でも注目を集めている。2011 年 11
月に，国際会計基準審議会（以下，IASB）とアメリカ財務会計基準審議会（以下，FASB）は「顧客との契約から生じる収益」と題する公開草案を公表した。その公開草案で，受注残高に関連する情報の開示の拡張が提案されたのである。具体的には，当初の予想存続期間が 1 年超の契約について，企業は，当報告期間の末日現在における (a) 残存する履行義務に配分された取引価格の合計額，(b) 企業が当該金額をいつ収益として認識すると見込んでいるのかの説明，を開示しなければならないとされた（IASB and FASB 2011, para. 119）。ここで言う「残存する履行義務」とは，顧客と結んだ契約のうちの未履行部分を意味するから，受注残高と類似した概念であると考えられる。
上記の提案に対しては，情報利用者側からの賛成意見がある一方で，企業側からの反対意見も存在する。たとえば，日本証券アナリスト協会 (2012, 3 頁) は以下のように述べている。
「残存する履行義務の分析」からは受注残の動向などに関して，企業分析や業績予想に有益な情報が期待される。
〈…中略…〉一部の財務諸表作成者から，提言された開示内容について負担感を訴える声があるが，重要な契約の残高を有する企業にとっては，こうした情報は経営判断にも資するはずであり，むしろこれまで作成されてこなかったのが不思議である。
他方で，反対意見を明確に示した組織として，貿易商社などを中心とする貿易業界団体である日本貿易会が挙げられる。日本貿易会 (2012, 4 頁) は以下のように述べている。
企業の残存する履行義務の分析を開示するためには，契約情報を適時に把握するシ
ステムや分析の業務フロー等の体制を整備・運用する必要があり，これらのコストは利用者が得るベネフィットを上回ると考えられる。
ここで，開示の拡張によるベネフィットを検討するためには，現行の受注残高情報に対する株式市場の反応を調査することが有益であると考えられる。日本では現在，有価証券報告書の「事業の状況」で受注残高情報が開示されている。しかし，IASB and FASB (2011) の提案よりも簡略化さ2

れた内容であり，また，開示形式は企業によって様々である。このような内容の簡略性・形式の複雑性のために，将来業績に対する受注残高のインプリケーションを，株式市場は完全に織り込めていないかもしれない。もしそうであるならば，受注残高に関する開示の拡張や規制によって，株価形成の効率化が促される可能性がある。
そこで本稿では，1982 年から 2010 年までに決算期末を迎えた日本企業の受注残高データを利用して，前期から当期にかけての受注残高変化と，翌期の業績指標の関連性を調査する。また，そうした関連性を投資家が十分に理解しているかどうかを検証するため，当期受注残高変化と，当期の株式リターンや将来の株式リターンとの関連性も調査する。
本稿での主要な発見事項は，次の 4 点である。第 1 に，当期の受注残高変化は，翌期の正味営業
資産利益率（RNOA）変化をはじめとする様々な将来業績と強い正の関連性を持っている。第 2 に，当期の受注残高変化は，当期リターンと強い正の関連性を持っている。第 3 に，当期の受注残高変化は，将来リターンと正の関連性を持っている。第 4 に，受注残高変化に注目した投資戦略は多くの年度において有効であり，また，受注残高変化は将来の決算発表や業績予想修正時のリターンと正の関連性を持っている。全体として本稿の結果は，受注残高変化という情報が将来業績予測のために有用であり，投資家はそれを理解して投資しているものの，情報公表直後における織り込みの程度は不十分（すなわち，過小）であり，ミスプライシングが生じていることを示唆している。
本稿の特徴としては，以下の 3 点を挙げることができる。第 1 に，日本企業のデータを使って，受注残高情報に関する包括的な分析を実施したことである。日本では，受注残高数値が有価証券報
告書で開示されているにもかかわらず，受注残高のアーカイバル・データを用いた実証分析は行われてこなかった。本稿は，日本における約 30 年分の大規模サンプルを用いて，受注残高情報の役割を検証している。第 2 に，投資家のミスプライシングに関する新たな証拠を提示したことである。財務諸表数値に対する投資家のミスプライシングについては，これまで多数の証拠が提示されてきた（Sloan, 1996 など）。本稿は，受注残高という財務諸表外の情報に注目することで，投資家のミスプライシングに関する追加的証拠を提示している。第 3 に，IASB と FASB による収益認識
プロジェクトの提案に対して，含意を有していることである。受注残高情報に対して投資家が適切に反応できていないという本稿の分析結果が，現状の情報開示が不十分であることに起因するのであれば，開示の拡張という提案は肯定的に評価できるかもしれない。
以下，本稿の構成は次のとおりである。第 2 節では，受注残高に関する背景情報を提示し，仮説を設定する。続く第 3 節でサンプルとデータについて説明し，第 4 節で実証結果を報告する。最後の第 5 節では，発見事項の要約と今後の課題を述べる。

3

2

背景情報と仮説の設定

2.1

制度的背景

受注残高とは，顧客から注文を受けたが，まだ財・サービスを引き渡していない部分の金額のことを意味する。期末の受注残高は，以下のように計算することができる1 。
期首受注残高 + 当期受注高 − 当期売上高 = 期末受注残高
日本企業の場合，受注残高や当期受注高の情報は有価証券報告書の中で開示される。具体的には，有価証券報告書の「事業の状況」の「生産，受注，及び販売の状況」において，前年同期と比較してセグメント情報に関連付けて記載することが求められているのである（金融庁, 2009; 宝印
刷, 2011）2 。
ただし，受注状況の開示形式は企業によって様々である。すなわち，全ての受注生産企業が，連結ベースで当期受注高と受注残高を開示しているわけではない。たとえば，当期受注高の数値を開示する一方で，受注残高の数値を開示していない場合がある（ファナック (株) など）。また，グループ各社の受注概念が異なるとの理由から，親会社単独の当期受注高と受注残高を開示している
場合もある（鹿島建設 (株) など） 3 。以上の現状を踏まえたサンプル選択方法とリサーチ・デザインについては，第 3 節と第 4 節で詳述する。

2.2

先行研究のレビュー

受注残高情報の有用性を検証した先行研究は，当期末の受注残高水準に注目した研究と，前期末から当期末にかけての受注残高変化に注目した研究に分類することができる。
受注残高水準と将来業績の関係を調査した実証研究の結果は混合している。Rajgopal et al. (2003)
は，受注残高水準が翌期の非経常項目前利益と正の関連性を持ち，かつ，翌期異常リターンと負の関連性を持つことを示した。この結果は，受注残高水準は将来の業績予測に役立つものの，投資家はその役割を過大評価していることを示唆している。他方で，受注残高水準と，翌期の売上高利益率（Prakash and Sinha, 2012）や翌期の残余利益（Myers, 1999）の間には，有意な関連性が発見されなかった。

1 期首受注残高を前期繰越高，期末受注残高を次期繰越高と表現することもある。鹿島建設 (株) の有価証券報告書（2011年 3 月決算期）では，「次期繰越高は，（前期繰越高＋当期受注高−当期売上高）である」（13 頁）と明記されている。
2 四半期報告書では，2011 年 3 月決算期まで年次と同様の開示が求められていた。しかし，それ以降は，当四半期連結
累計期間に著しい変動があった場合に，「財政状態，経営成績及びキャッシュ・フローの状況の分析」において記載することとされている（金融庁, 2010）。決算短信では，任意開示の対象事項となっている（東京証券取引所, 2011）。
3 ファナック (株)，鹿島建設 (株) の開示形式は，2011 年 3 月決算期の有価証券報告書に基づいて判断している。

4

受注残高変化に関する実証研究の結果も様々である。Lev and Thiagarajan (1993) は，売上高変化率と受注残高変化率の差が，当期リターンと負の関連性を持つことを示した4 。この結果は，受注残高変化が投資家に対するシグナルとして役立っていることを示唆している 。また，受注残高の変化それ自体が，翌期の売上高変化率（Steele and Trombley, 2011），当期リターン（Behn,

1996），翌期の異常リターン（Baik and Ahn, 2007）と正の関連性を持つという実証結果も存在する。他方で，Dechow et al. (2011) は，受注残高変化率と売上高変化率の差が「会計と監査に関する執行措置通牒」（AAER）と関連しているとはいえないことを報告している。また，Francis et al.

(2003) は，住宅建設業において，受注高水準・受注高変化・受注残高水準・受注残高変化が，当期リターンと関連性を持つとはいえないと述べている。

2.3

日本における受注残高水準・受注残高変化の情報の意味

受注残高水準と受注残高変化という 2 つの情報のうち，受注残高水準に関する企業間比較については注意が必要である。この点は，Appendix A. に示した三菱重工業 (株) と (株) クボタの例から見てとることができる。三菱重工業 (株) は，6 つのセグメント全てにおいて，受注生産を行っている。その結果，2011 年 3 月末の受注残高は 3,800,392（百万円）となっている。同時点の総資産は 3,989,001（百万円）であったため，受注残高／総資産比率は 0.953 になる。他方で，(株) ク
ボタは，4 つのセグメントのうち，主要な事業セグメントである機械部門で受注生産を行っていない。その結果，2011 年 3 月末時点の受注残高は 64,900（百万円）となっている。同時点の総資産
は 1,356,852（百万円）であったため，受注残高／総資産比率は 0.048 になる。
この事例からわかるように，受注残高水準は，将来業績に関する指標というよりもむしろ，事業・製品構成を表す指標といえるかもしれない5 。そこで本稿では，当期末の受注残高水準ではな
く，前期末から当期末にかけての受注残高変化に注目して，将来業績との関連性を調査する。

2.4

仮説の設定

第 1 節で述べたように，受注残高と将来業績との関連性については，対立する 2 つの見解がある（Dutta and Trueman, 2002）。第 1 に，受注残高は製品への需要を表す尺度であるから，受注
残高と将来業績との間に正の関連性があるとする見解である。第 2 に，受注残高が多いことは，生産設備や経理管理に問題があることを示唆するため，受注残高と将来業績との間に負の関連性があるとする見解である。そこで本稿では，当期受注残高変化と将来業績との間の関係の方向性を前提とせずに，以下の帰無仮説を設定する。
4 日本では，木村 (1999) が Lev and Thiagarajan (1993) の追試を行っているものの，当時のデータ入手可能性のために，受注残高情報に関する分析は行っていない。
5 Baik and Ahn (2007) は同様の指摘を行い，Rajgopal et al. (2003) の結果を疑問視している。

5

仮説 1: 当期受注残高変化と将来業績との間に関係はない。
当期受注残高変化と将来業績との間に正（負）の関係があり，かつ，投資家がこの関係性を理解しているのであれば，当期受注残高変化と当期リターンは正（負）の関連性を持つはずである。また，先行研究においては，当期受注残高変化が当期リターンと正の関連性を持つという結果（Behn,

1996）と，関連性を持つとはいえないという結果（Francis et al., 2003）が混合している。そこで
本稿では，当期受注残高変化と当期リターンとの間の関係の方向性を前提とせずに，以下の帰無仮説を設定する。
仮説 2: 当期受注残高変化と当期リターンとの間に関係はない。
セミ・ストロング型の効率的市場を前提とすれば，たとえ投資家が入手可能な情報をもとに取引を行ったとしても，リスクに見合うだけのリターンしか得られないはずである。すなわち，入手可能な情報を用いたとしても，投資家は将来の異常リターンの動向を予測することはできないのである。しかしながら，利益発表後の株価のドリフト（PEAD）や会計発生高アノマリーをはじめとする，複数の効率的市場仮説に反する結果が提示されている（たとえば，Bernard and Thomas,

1989, 1990; Sloan, 1996; Xie, 2001）。これらの先行研究は，次のような問題を想起させる。すなわ
ち，受注残高情報は，当期中に適切かつ十分に株価に織り込まれており，その情報を利用しても将来リターンを予測することができないのかどうかという問題である。そこで本稿では，以下の帰無仮説を設定する。
仮説 3: 当期受注残高変化と将来リターンとの間に関係はない。

3

サンプルとデータ
本稿で使用するデータベースは，次の通りである。まず，受注残高情報をはじめとする財務関連項目は，日本経済新聞デジタルメディア社の NEEDS 日経財務データ DVD 版より入手した。後に必要となる決算発表日や業績予想修正の公表日については，同社の NEEDS-BULK 新業績予想
データを用いた。また，株式リターンや時価総額など市場関連項目は，金融データソリューションズの日本株式日次リターンデータより取得した。さらに，Fama and French (1993) の 3 ファク
ター・モデルを推定する際に用いるベンチマーク・ポートフォリオ・リターンについては，金融
データソリューションズの日本上場株式・久保田・竹原 Fama-French 関連データを利用した。
本稿で用いるサンプルは，次の用件を満たすものである。

• 前期ならびに当期に受注残高情報を公表している一般事業会社（金融業は除く）• 次節で定義する種々の財務比率，ならびに 3ヶ月間ラグをおいた当期ならびに翌期の株式リターンが算定可能であるもの

6

調査対象は，1982 年 1 月から 2010 年 6 月末までに決算期末を迎えた企業6 として，上記の 2 つの要件を満たす計 30,030 firm-year が本稿のサンプルである。

4

実証結果

4.1

当期受注残高変化と将来業績との関連性

本稿で着目する変数は，前期から当期にかけての受注残高の変化である。企業間で比較を行うた
め，次のように受注残高の変化額を期中平均総資産額で除した変数を各企業の受注残高変化（∆OB ）として定義する。

∆OBi,t =OBi,t − OBi,t−1
avg. T Ai,t

ただし，OBi,t は，企業 i の t 期末時点の受注残高を意味し，avg. TAi,t は企業 i の t 期首と期末の平均総資産を示す。
まず最初に，この当期の ∆OB 指標が翌期の業績と関連しているか否かを検証する。表 1 は， 年度ごとに ∆OB の大きさに基づいてブレイク・ポイントを設定し，10 ポートフォリオを作成し，各財務項目（比率）ごとに，その額（値）が当期から翌期にかけて増えた（上昇した）企業の割合を示したものである。分析対象とする財務項目・比率は，次のようなものである。（1）売上高（SALES ），(2) 自己資本純利益率（Rate of Return on Common Equity; ROCE ），(3) 正味営
業資産利益率（Rate of Return on Net Operating Asset; RNOA) である7 。また，RNOA は，次のように（4）正味営業資産回転率 (Asset Turnover; ATO) と（5）売上高営業利益率 (Operating

Profit Margin; PM ) に分解できるから，RNOA に関する結果が（4）と（5）のいずれの影響，あるいは両方の相乗効果によって牽引されているのかを調査するため，これらも分析対象とする。

RNOA =SALES
OI×= ATO × PM
avg. NOA SALES

ただし，avg. NOA は期中平均正味営業資産を，OI は税引後営業利益を表す。
また，PM の上昇が売上高に占める売上総利益の上昇によるものか，売上高に占める販売費及び一般管理費の減少に起因するかを検証するため，（6）売上総利益率（GM = 売上総利益/売上高）と（7）販管費率（SGA = 販売費及び一般管理費/売上高）も分析対象とする8 。

6 個別決算と連結決算の両方を公表している企業については，連結決算情報を優先的に利用した。なお，期中変化に関する変数の算定にあたっては，前期が個別情報に基づくものならば当期も個別情報に基づいたものを利用するという風に，同じ決算種別の情報に基づいて期中変化を計算している。
7 各変数の詳細な定義は，Appendix B を参照。
8 本稿では，Penman (2006) や Nissim and Penman (2001) の定義に従って RNOA を税引後営業利益ベースで算定しているため，売上総利益率から販管費率を差し引いたものが本稿で定義する PM と必ずしも等しくならないことに注意されたい。なお，本稿の全ての分析について PM を営業利益ベースで計算した Operating Margin (= 営業利益/売上高)に置き換えて同様の分析を行ったが，PM を用いた場合の結果と整合的な結果であった。

7

以上，7 つがここでの分析対象とである。もし，当期の受注残高変化が翌期の業績と正（負）の関連があるならば，SGA を除くすべての変数について，当期の受注残高変化が大きいポートフォ
リオほど，当期から翌期にかけてその値が増えた（減った），または上昇（減少）した企業が多くなり，SGA に関しては減少（上昇）した企業が多くなるはずである。
表 1 の 3 列目は，当期の ∆OB の大きさに応じた各ポートフォリオごとの翌期増収企業の割合を示したものである。これを見ると，前期から当期の受注残高が最も落ち込んだ企業群，すなわちD1 ポートフォリオ内で翌期増収した企業は，わずかに 24.2%であるのに対して，最も受注残高が増えた企業群，すなわち D10 ポートフォリオ内で翌期増収した企業は，実に 80%以上にものぼることが確認できる。また，当期の受注残高変化が大きくなればなるほど，翌期増収した企業の割合が徐々に増加する傾向にあることが分かる。この結果は，当期受注残高の変化が，翌期の増収確率と強い正の相関があり，翌期の増収可能性を評価するのに極めて有用な指標であることを示唆する。また，当然ながら売上高の結果と首尾一貫して，前期から当期の受注残高変化は，当期から翌期の ROCE や RNOA ベースの増益確率と正の関連がある。すなわち，当期の受注残高変化が大きい企業群ほど，増益企業の割合が高いのである。
次に，当期受注残高変化と RNOA ベースの増益確率との正の関連が，回転率と利益率のいずれの影響，あるいは両方の相乗効果によってもたらされているかを検証するため，ATO と PM の結果を見よう。これを見ると，当期受注残高変化が大きい企業群ほど，ATO と PM ともに，徐々にその値が上昇する企業が増えることが確認できる。この結果は，当期受注残高と翌期 RNOA 上昇
確率との正の関連性が，ATO と PM との両方の相乗効果によって観察されるものであることを示唆している。
また，GM と SGA の分析では，当期受注残高変化と翌期 GM の上昇確率との間には，明確な関連性が見出せないものの，翌期 SGA の上昇確率との間には，強いマイナスの関係があることが分かった。こうした結果は，当期受注残高変化が大きかった企業群では，販管費率の低下を通じて，売上高利益率の上昇が達成された可能性が高いことを示唆する。
以上の分析は，あくまで当期受注残高の変化が，翌期に業績が改善するか，改悪するかを予想するためのシグナルとして機能しているかどうかをみる簡便的な調査であった。次に，この分析を発展させ，当期受注残高の変化が，翌期の業績改善度合いを予想するのにも役立つかどうかを調査する。すなわち，当期受注残高の変化が大きい企業ほど，業績の改善度合いが大きいか否かを分析するのである。
表 2 は，表 1 の分析と同様の手続きにより当期の ∆OB に応じて 10 ポートフォリオに分け，それぞれのポートフォリオごとに当期から翌期にかけての各項目の変化率の中央値を示している。な
お，∆SALES t+1 については売上高の成長率，すなわち，(SALES t+1 − SALES t )/SALES t を利用している。その他の財務比率については，たとえば ROCE ならば，ROCE t+1 − ROCE t のよう

8

に翌期から当期の値を単純に差し引いたものを用いる。結果は，表 1 と首尾一貫しており，非常に明確な対応関係が確認された。すなわち，当期受注残高の変化は，翌期の増収増益確率と関係しているのみならず，売上高や ROCE などの利益率といった業績について，その改善度合いとも極めて強い正の対応関係があることが確認されたのである。また，RNOA の構成要素たる ATO と PMの両方についても，強い正の関係があることも観察できる。さらに，マージンの構成要素に関する分析では，GM について，D10 ポートフォリオと D1 ポートフォリオに両側 1%水準で有意な差が確認できるものの，当期の ∆OB が大きいポートフォリオほど，∆GM t+1 が大きくなるという明確な対応関係が存在しない。他方，∆SGAt+1 については，明確にそれが小さくなるという強いマ
イナスの関係が観察された。
以上の分析から，当期の受注残高の変化は，翌期の増収増益の可能性，さらには増収増益の度合いを予測するのに有用な指標であることが確認された。しかしながら，表 1 や表 2 のような単純な分析だけでは，真に受注残高変化が将来業績と関係しているかどうかを議論したことにはならな
い。なぜなら，当期の受注残高の変化が，既に先行研究で認識されている翌期業績変化を予想するのに役立つ変数と強い相関があり，単純にそうした相関を反映して表 1 や表 2 の結果がもたらされた可能性が否定できないからである。そこで，既に先行研究で認識されている翌期の業績変化の説
明要因をコントロールした次のような回帰モデルを推定し，当期受注残高の変化がそれらの変数を考慮してもなお，翌期の業績変化を予測する上で有用な指標かどうかを議論する。

∆Performance i,t+1= β0 + β1 Rank (∆OBi,t ) + β2 PM i,t + β3 ATO i,t + β4 ∆PM i,t + β5 ∆ATO i,t∑+γk Abarbanell and Bushee0 s Controls + εi,t+1(1)∆Performance には，RNOA 変化をはじめとする財務比率（すなわち，∆SALES を除く 6 つの変数）の当期から翌期にかけての変化率が入る。また，Rank (∆OBi,t ) は，年度ごとにその大きさに基づいてブレイク・ポイントを設定し，10 ポートフォリオを作成し，一番小さい企業群には 0を，一番大きな企業群には 1 を割り当てるよう変換したものである。この手続きを採用するベネ
フィットは，次の 2 つである。まず第 1 に，∆OB の異常値によって推定結果が影響を受けないこと，そしてより重要なのは第 2 に，推定された係数 β̂1 が，その他の変数をコントロールしたときの，∆OB が一番大きな企業群と一番小さな企業群における将来業績変化率の差を意味することになり，係数の解釈が容易になることである9 。
そして，既に認識されている翌期業績変化の説明要因として，PM と ATO のそれぞれ水準と変化率をコントロール変数として加えている（たとえば，Fairfield and Yohn, 2001; Soliman, 2008;

Patatoukas, 2012） 。それらの変数に加え，さらに Lev and Thiagarajan (1993) によって提唱され，後に Abarbanell and Bushee (1997, 1998) によって翌期業績変化と深い関連があるとされた
9 なお，これ以降において提示する全ての回帰モデルについて，ランクに変換せずにロー・データを独立変数に含めた推定も行ったが，全ての分析に共通して結果は頑健であり，結論に変わりはなかった。係数の解釈が容易になるというベネ
フィットを強く考慮し，ランクに変換した場合の結果を以降では提示する。

9

複数のファンダメンタル・シグナルをコントロール変数に含めた。彼らは，合計 9 つの変数を利用しているが，我々の分析期間内において継続的にデータが入手可能なものは INV ，AR ，GM ，

SGA，LF の計 5 つであるため，この 5 つを Abarbanell and Bushee’s Controls としてモデルに加えたのである。
表 3 は，（1）式の推定結果を表している10 。括弧内の t 値は，企業・年度の両方についてクラス
ター補正を加えたロバスト推定に基づくものである（たとえば，Cameron et al., 2011; Petersen,2009）。まず，企業の収益性を測るのに頻用される ROCE に関する結果を見ると，Rank (∆OBt )に係る係数は，0.048 で両側 1%水準で有意である。この結果は，翌期業績変化と関連性を持つ種々の変数をコントロールしてもなお，∆OB が一番大きい企業群と一番小さい企業群とでは，実に4.8%も当期から翌期にかけての ROCE 変化が異なることを意味する。この数値は統計的にも，経済的にも十分に有意な差であると考えられる。こうした傾向は，営業活動ベースの収益性尺度である RNOA にも当てはまる。推定結果から解釈するに，∆OB が一番大きい企業群と一番小さい企業群とでは，3.9%も RNOA の変化率に差がある（両側 1%水準有意）ことが確認できる。
次に，翌期 RNOA 変化率に関する結果が，RNOA の構成要素である ATO と PM のいずれの，あるいは両方の影響によってもらされるかを確認するため， ∆Performance t+1 に ∆ATO t+1 と∆PM t+1 を代入した結果を見よう。まず，ATO の結果を見ると，∆OB が一番大きい企業群と一番小さい企業群とでは，翌期回転率変化が 0.346 回も異なるという結果が得られた。他方，PM の結果を見ても，∆OB が一番大きい企業群と一番小さい企業群では，翌期 PM 変化が 2.0%も違う
ことが明らかとなった。これの結果から，当期の受注残高変化は，資産効率の改善，並びに利鞘の上昇という 2 つの現象と正の関係があり，その相乗効果によって，RNOA の上昇との間に強い正の関係を有するものと考えられる。
また，受注残高と翌期 PM 変化との正の関係が何によってもたらされているかを検証するため，∆Performance t+1 に ∆GM t+1 と ∆SGAt+1 を代入した結果を確認しよう。GM の結果から ∆OBが一番大きい企業群と小さい企業群では，翌期 GM の変化率に 0.9%の差があることが分かる。しかしながら，SGA の結果を見ると，GM に与える影響よりも大きく，∆OB が一番大きい企業群と小さい企業群では，1.3%も翌期 SGA 変化に差があることが確認された。表 1 と表 2 の結果において，当期受注残高変化と翌期 GM 変化との間に明確な対応関係が存在しないことも勘案して考えると，受注残高変化は GM の上昇というよりも，売上高 1 単位当りの営業費用の減少とより密接に関連しており，結果として PM の上昇と正の関連を有しているものと解釈できる。
いずれにせよ，ここまでの分析結果を端的にまとめると，次のように要約することができる。すなわち，当期の受注残高変化は，先行研究で認識されている説明要因をコントロールしてもなお，

10 異常値の影響により推定結果が歪められる可能性を軽減するため，本稿で提示する全ての回帰モデルの推定において，ランクに変換したものを除く全ての変数は，年度ごとに上下 1 パーセンタイルの値で置換することによる異常値処理を施
している。

10

翌期の業績変化と強い正の関係があり，当期受注残高変化は将来業績予測の有力なシグナルとして十分に機能することが明らかとなった。我々が第 2 節で設定した帰無仮説（仮説 1）は，棄却されたのである。

4.2

当期受注残高変化と当期リターンとの関連性

当期受注残高変化と翌期業績変化との間に強い正の関係があることを所与とすると，投資家がこの関係性を理解している限り，当期受注残高変化は，当期のリターンと強い正の関連性を有するはずである。そこで，本節では，受注残高情報が，将来業績に対して先に示したようなインプリケー
ションを持つことを投資家が適切に理解しているか否かを調査するため，当期受注残高変化と当期
リターンとの関係性を分析する。
表 4 は，当期受注残高変化に基づく 10 ポートフォリオごとに，当期のバイ・アンド・ホールド・
リターンの平均値，10 パーセンタイル，25 パーセンタイル，中央値，75 パーセンタイル，90 パー
センタイル，及び当期リターンがゼロ以上の企業割合を示したものである。当期リターンの計測期間は，受注残高情報が掲載される有価証券報告書の提出時期を鑑み，前期末から 3ヶ月後を開始時点とした 12ヶ月間とする。Panel A はリスク調整なしのロー・リターンを用いた場合の結果であり，一方，Panel B は企業規模でリスク調整を行ったサイズ調整済みリターンを用いた場合の結果である。
結果は，非常に明快なものである。すなわち，リターンの測定方法が違えど，Panel A と Panel Bの両方で，当期受注残高変化が大きい企業ほど，当期リターンが高く，またリターンがプラスになる
企業割合が多い傾向にあることが確認された。ロー・リターン（サイズ調整済みリターン）の場合，当期受注残高変化が一番大きかった企業群と一番小さかった企業群との差は，実に 19.9%（19.7%）もあり，それは統計的（両側 1%水準）に有意な差であり，経済的にも十分に大きな差である。また，特筆すべきことに，受注残高変化が大きくなるにつれて，リターンが単調に増加する傾向にある。これらの結果は，受注残高変化が，当期リターンと非常に強い正の関連があることを示唆している。
この結果が，先行研究で指摘されている当期リターンの説明要因を所与としてもなお，頑健であるかどうかを検証するため，次のような回帰モデルを推定する。

BHAR i,t=β0 + β1 Rank (∆OBi,t ) + β2 RNOAi,t + β3 ∆RNOAi,t + β4 RNOAi,t+1 + εi,t (2)従属変数の BHAR i,t は，銘柄 i の t − 1 期末 3ヶ月後を開始時点とする 12ヶ月間のサイズ調整済みのバイ・アンド・ホールド・リターンである。独立変数には，本稿の最大の関心事である

Rank (∆OBi,t ) を含めている。また，コントロール変数には，当期の RNOA 水準，当期の RNOA
変化，そして翌期の RNOA 水準を設定した。最初の 2 つは，たとえば Soliman (2008) などで示さ

11

れているように，当期リターンを説明する重要な要因であるから，それらをコントロール変数として加えた。また，Kothari and Sloan (1992) や Jiambalvo et al. (2002) をはじめとする多くの研究で示されているように，株価は利益よりも先行する (stock prices lead accounting earnings) から，
当期リターンは将来の業績水準を織り込んでいそうである。その影響をコントロールするため，翌期の RNOA 水準も独立変数に含めたのである。
また，Soliman (2008) が主張するように，RNOA をデュポン・システムに基づいて分解した PMと ATO の水準及び変化は，当期リターンと関係しているかもしれない。そこで，(2) 式の RNOAを PM と ATO に置き換えた次のようなモデルも推定する11 。

BHAR i,t= γ0 + γ1 Rank (∆OBi,t ) + γ2 PM i,t + γ3 ATO i,t + γ4 ∆PM i,t + γ5 ∆ATO i,t+γ6 PM i,t+1 + γ7 ATO i,t+1 + εi,t(3)

表 5 は，上記 2 つの回帰モデルの推定結果を表したものである。まず，左から 2 列目は，(2) 式の RNOAt+1 を除いた結果を示したものである。当期の利益水準と利益変化をコントロールしても
なお，Rank (∆OBt ) に係る係数は有意にプラス（Coef. = 0.156, p < 0.01）である。また，結果は記載していないが，Rank (∆OBt ) を除いた場合と比較すると，それを含めた場合には決定係数が約 2%上昇するという結果が得られた。こうした結果は，当期の RNOA 水準と RNOA 変化を所与としてもなお，当期リターンに対して当期の受注残高変化が追加的な説明力を有していると解釈することができる。また，左から 4 列目には，(2) 式の推定結果を示しているが，たとえ t 期の段
階では投資家は知り得ない翌期の RNOA 水準をコントロールしたとしても，Rank (∆OBt ) に係る係数は有意に正（Coef. = 0.134, p < 0.01）である。この結果は，先行研究で認識されている当期
リターンの説明要因を複数コントロールしてもなお，当期受注残高変化が最も大きい企業と小さい企業とでは，当期リターンが 13.4%も異なることを意味している。また，左から 3 列目と 5 列目には，(3) 式の推定結果を示しているが，たとえ RNOA を PM と ATO に置き換えたとしてもRank (∆OBt ) に係る係数は有意にプラスのままであり，係数の大きさは経済的にも見ても十分高い値である。
以上の結果は，次のように解釈することができる。すなわち，投資家は，受注残高情報が将来業
績変化の先行指標として機能していることを適切に理解し，その他の価値関連的情報に加え，受注残高情報をも利用して投資行動を取っているが故に，受注残高変化と当期リターンとの間には強い正の関連があるものと考えられる。第 2 節で設定した仮説 2 も，仮説 1 と同様に棄却されたのである。
11 Soliman (2008) では，RNOA を PM と ATO に置き換えず，(3) 式の特定化においても RNOA の水準や変化を独立変数に含めている。しかしながら，RNOA が PM と ATO という 2 つの要素によって規定されている以上，1 つの回帰モデルに RNOA と PM，そして ATO の 3 つを並列して独立変数に含めるのは少なからず問題であると考える。したがって，本稿では Soliman (2008) と異なり，RNOA を PM と ATO に置き換えるという (3) 式の特定化を行った。な
お，たとえ Soliman (2008) と同様の特定化を行った場合も，以降に記す結論に変わりはなかったことを付記する。

12

4.3

当期受注残高変化と将来リターンとの関連性

先の 4.2 節では，確かに当期の受注残高情報が公表される時点までに適切に株価へと織り込まれていることを確認した。しかしながら，その織り込みの程度が十分かどうかは，当期の受注残高情報と将来リターンとの関係を分析してみなければ分からない。もし，当期中における織り込みの程度が不十分だとすれば，それは投資家が受注残高情報に過小反応していることを意味し，当期受注
残高変化は将来リターンとプラスの関係を有することになる12 。また，当期受注残高情報が将来業績に及ぼす影響を過大に評価しているとすれば，それは投資家の過大反応を生み出し，当期受注残高変化は将来リターンとマイナスの関係を持つことになる13 。そこで，本節では，投資家が当期中に適切かつ十分に受注残高情報を株価に織り込んでいるかどうかを確認するため，その情報と将来
リターンとの関係を分析する。

4.3.1

ヘッジ・ポートフォリオ・テスト

図 1 は，当期受注残高変化に基づく 10 ポートフォリオについて，D1 と D10 ポートフォリオの平均リターン（サイズ調整済みバイ・アンド・ホールド・リターン）動向を月ごとに図示したものである。月次 0 は，当期の決算期末から 3ヶ月後を意味し，以降 +1 から +12 はそこからの相対月数を意味する。D10 − D1 は，D1 ポートフォリオをショートし，D10 ポートフォリオをロングするという取引戦略を取った場合に得られるリターンを表している。一方，Q5 − Q1 は，D1 と D2
ポートフォリオをショートし，D9 と D10 ポートフォリオをロングした場合に得られるリターンを表している。
これを見ると，当期受注残高変化が一番大きかった D10 ポートフォリオでは，6ヶ月間で 2.3%(t-stat.= 3.99, p < 0.01)，12ヶ月間で 2.7%(t-stat.= 2.03, p < 0.05) というプラスのリターンが観察された。一方，当期受注残高変化が一番小さかった D1 ポートフォリオでは，6ヶ月間で −3.6%(t-stat.= −7.58, p < 0.01)，12ヶ月間で −2.0%(t-stat.= 2.28, p < 0.05) というマイナスのリターンとなった。さらに，結果は掲載していないものの，6ヶ月間と 12ヶ月間の両方で見る限り，当期の受注残高変化が大きくなるにつれて，翌 6ヶ月間と 12ヶ月間のリターンが概ね単調に増加する傾向にあることが分かった。それに加え，月次 +1 から +12 について D1 ポートフォリオをショートし，D10 ポートフォリオをロングするという戦略を取った場合，どの月数でも統計的に有意（+1のみ両側 5%水準有意，それ以外は全て両側 1%水準有意）なプラスのリターンが獲得できること
12 過小反応の例として，Patatoukas (2012) の研究を挙げることができる。彼は，顧客ベースの集中度（customer-based

concentration; CC）の変化が，将来業績とプラスの関係を有することを明らかにする一方で，投資家はその情報に対して過小反応を示しているとの証拠を提示した。すなわち，彼は当期の CC 変化が大きい企業ほど，将来リターンが高い傾向にあることを明らかにしたのである。
13 過大反応の例として，Rajgopal et al. (2003) を挙げることができる。彼らは，当期の受注残高水準が翌期の利益水準とプラスの関係にあることを明らかにしつつも，投資家は当期の受注残高水準を過大に評価しており，結果として当期の受注残高水準が高い企業ほど，将来リターンが低いという証拠を提示したのである。

13

が分かった。これらは，当期の受注残高情報に対して投資家の過小反応しているという考え方とまさに整合的であると考えられる。
こうした解釈が，他のリターンの決定要因を所与としてもなお，適合するかどうかを確認するた
め，次のような回帰モデルを推定する。

BHAR i,t+1= β0 + β1 Rank (∆OBi,t ) + β2 PM i,t + β3 ATO i,t + β4 ∆PM i,t + β5 ∆ATO i,t+8∑

βk Fama and French0 s Risk Factors + β9 ACC i,t

k=6

+

∑

γk Abarbanell and Bushee0 s Controls + εi,t+1(4)

従属変数には，t 期末から 3ヶ月後を開始時点とする 6ヶ月間のサイズ調整済みバイ・アンド・ホー
ルド・リターン（BHAR6t+1 ）と 12ヶ月間のサイズ調整済みバイ・アンド・ホールド・リターン（BHAR12t+1 ）をそれぞれインプットし，結果の頑健性を確認する。
また，独立変数に関しては，Soliman (2008) を参考にし，将来リターンの説明要因として当期

PM と ATO の水準と変化，計 4 つをコントロール変数として含める。また，ハイ・リスク，ハ
イ・リターンの原則により，当然リスクの高い銘柄ほど，リターンは高くなるはずであるから，それを適切にコントロールするため，市場ベータ（β̂ ），企業規模（log(MVE )），並びに BM 比率（log(BEME )）を追加する。さらに，Sloan (1996) をはじめとする研究では，当期の会計発生高水準が高い銘柄ほど，将来リターンが低くなるという会計発生高アノマリーが観察されているから，その影響を捕捉するため，当期の会計発生高水準 ACC も含める。加えて，Abarbanell and Bushee(1997, 1998) では，先に提示した 5 つのファンダメンタル・シグナルが，将来業績と関連しているのみならず，将来リターンとも関連することが明らかにされているから，それらもコントロール変数を含めたのである。この特定化において，Rank (∆OBt ) の係数（βˆ1 ）は，種々の要因をコントールした上で，当期の受注残高変化が一番大きかった銘柄群のリターンと一番小さかった銘柄群のリ
ターン・スプレッドを意味することになる。
表 6 は，推定結果を要約したものである。左から 5 列目が，翌 6ヶ月間の BHAR を従属変数にした結果である。∆ATO の係数が両側 10%水準でプラス有意であるのは，Soliman (2008) の結果と首尾一貫している。すなわち，将来リターンの予測において，当期の回転率変化は重要な役割を果たすのである。また，ACC の係数が両側 5%水準でマイナス有意であることは，多額の会計発生高を計上している企業ほど，将来リターンが低くなる傾向にあることを意味し，会計発生高アノマリーが本稿のサンプルにおいても観察されることを示している。そして，本稿の関心事である

Rank (∆OBt ) の係数は，0.057（t-stat.= 5.86, p < 0.01）でプラス有意である。この結果は，既に先行研究によって明らかにされている複数のリターンの決定要因を所与としてもなお，当期の受注残高変化は将来リターンと正の関連があり，D10 ポートフォリオと D1 ポートフォリオでは，6ヶ月間で 5.7%もリターンが異なることが示唆する。この結果は，たとえ翌 12ヶ月間の BHAR を従14

属変数にしても保持される。一番右端がその推定結果であるが，6ヶ月間リターンを従属変数とした場合に比べて係数の値が若干低くなるものの，依然として 1%水準でプラス有意に推定されている。これらの結果は，当期の受注残高情報が，将来リターン予測能力を持つことを示唆している。

4.3.2

Fama and French (1993) モデルの推定による頑健性チェック

次に上記の結果の頑健性を，3 月決算企業のみを分析対象として Fama and French (1993) モデ
ルを推定することによって確認する。分析手順は，次の通りである。すなわち，（1）3 月決算企業のみで再度 ∆OBt の大きさに応じて再度 10 ポートフォリオを作成する。
（2）t 期の 7 月から t + 1
期の 6 月まで，各ポートフォリオごとに各月の単純平均リターンを計算する。（3）1982 年 7 月から 2011 年 6 月までの計 348ヶ月のリターンを利用して，ポートフォリオごとに Fama and French(1993) モデルを推定する。
表 7 は，その推定結果を要約したものである。3-factor alpha が推定された切片（推定された切片に 12 を掛けている）であり，ポートフォリオごとの年間ベースの超過リターン（パーセント表示）を意味する。当期の受注残高変化が大きかった銘柄群ほど，必ずしも alpha が単調に増加しているとは言い難いが，概ね増加傾向にあり，D1 ポートフォリオの alpha が一番小さく，D10
ポートフォリオのそれが一番大きいことは特筆に値する。受注残高変化が一番大きかった銘柄群をロングし，一番小さかった銘柄をショートする受注残高ベースの取引戦略では，実に年間当り5.48%（t-stat.= 2.70, p < 0.01）もの平均リターンを生み出すことが分かる。また，10 分位ポー
トフォリオではなく，5 分位ポートフォリオを作成し，その取引戦略を取った場合でも若干リター
ンが低くなるものの，年間当り約 4%（t-stat.= 2.51, p < 0.05）の平均リターンを獲得することができる。これらの結果は，受注残高変化が将来リターンを予測するという先の分析結果が極めて頑健であることを裏付るものである。したがって，我々が第 2 節で設定した仮説 3 も棄却されるので
ある。

4.4

リスク仮説とミス・プライシング仮説の識別

前節では，当期の受注残高変化が大きい銘柄ほど，将来リターンが高くなるという傾向について，頑健な結果を提示した。しかしながら，先の結果からすぐさま投資家が当期受注残高情報に対して過小反応し，その情報をミス・プライスしていると結論づけるのは早計である。なぜなら，いまだ先行研究では認識されていない隠れたリスク要因と当期の受注残高変化に相関があり，単に残高変化がそうしたリスクの代理変数となっている可能性を現時点では払拭できないからである。もし，当期の受注残高変化がそうしたリスクの代理変数となっているのであれば，当期受注残高変化
が将来リターン予測能力を有するという結果は，リスクに対する報酬を反映しているのにすぎない

15

のである。そこで，本節では，2 つの対立する見解，すなわち（1）いまだ先行研究では認識されていないリスク要因と当期受注残高の変化に相関があることによって，先の結果がもたらされたというリスク仮説と（2）投資家が当期受注残高情報を過小評価したことによって，先の結果がもたらされたというミス・プライシング仮説のいずれが支持されるかを検証する。
それを検証するために，本稿では次の 2 つの分析を行う。一つは，年度ごとに当期受注残高変化に基づく投資戦略を実施し，各年のリターンの動向を分析する。そして，もう一つは，受注残高変化ポートフォリオ作成後における各ポートフォリオの決算発表日並びに業績予想修正公表日周辺におけるリターンの動向を分析するのである。
前者の方法について，もし，当期受注残高変化に基づく投資戦略による超過リターンが，何らかのリスク要因に対する報酬ならば，年度ごとの分析において，そのリスクを反映してプラスになる
頻度と同様の程度でマイナスになる頻度も出現するはずである。したがって，その投資戦略から得られるリターンが多くの年でプラスならば，リスク仮説は否定され，ミス・プライシング仮説が肯定される。
そして，後者の方法について，もし，その戦略の成功が市場のミス・プライシングに起因するのであれば，価格修正はミス・プライシングが生じている後の決算発表日や業績予想修正公表日に集中するはずである。なぜなら，決算発表や業績予想修正の公表といったイベントは，市場参加者にもっとも多くの情報を提供し，自身の誤った信念を改訂するのに絶好の機会を与えるので，ミス・プライスに気付いた投資家は売買行動に乗り出すはずである。すなわち，割安（割高）の銘柄については買い圧力（売り圧力）を強め，そうした行動によりイベント周辺のリターンはプラス（マイナス）になることが期待される。したがって，これらのイベント周辺において株価は効率的な方向へと修正されることになり，価格修正に伴うリターンはその際に集中すると考えられる（Bernard

and Thomas, 1990; Bernard et al., 1997）。したがって，当期受注残高情報への過小反応の結果，ポートフォリオ形成時には株価へと反映されていなかった情報が決算発表や業績予想修正の公表により明らかにされ，当期受注残高変化が大きい銘柄ほど，そのときのリターンが高くなっているとすれば，それはリスク仮説を否定し，ミス・プライシング仮説を肯定することになる。もし，当期
受注残高情報に対してミス・プライシングが生じているとすれば，その情報は，遅くとも翌期の受
注残高情報が公表されるまでには完全に株価へと織り込まれると考えるのが自然であるから，当期の決算発表より後に行われた 1 年間の決算発表日と業績予想修正公表日周辺のリターンを分析対象とする。
なお，米国においてこの方法を用いてミス・プライシング仮説を検証した研究は複数存在するが，いずれも決算発表日のリターンのみに着目している。しかしながら，日本では金融商品取引法（旧
証券取引法）や取引所の上場規則に従って，期中に業績見通しの修正に伴うディスクロージャーが行われることがある。こうした適時的な情報開示には，投資家の信念を改訂するのに十分な情報内

16

容が含まれていることが既に先行研究によって明らかにされている（たとえば，後藤, 1997）。このような先行研究の結果も踏まえ，業績予想修正の公表も決算発表と同様，投資家の信念の改訂及びその結果として価格修正が集中する機会であると捉え，本稿ではその両方のイベント周辺のリ
ターンを分析対象とするのである。
まず，前者の方法による検証結果を見よう。図 2 は，当期受注残高変化に基づいて 10 個のポートフォリオに分けた場合のロング・ショート・ポートフォリオの平均サイズ調整済みリターンを図示したものである。上段は，6ヶ月間の平均リターンを示したものであるが，全期間の平均は 5.7%であり，その投資戦略によって損失を被った年は 29 年間中わずかに 6 年（= 20.7%）であり，圧倒的にリターンがプラスになる年の方が多いことが分かる。さらには，リターンがプラスになった
年のみのリターンを合計した場合は 196.8%にも達するのに，マイナスになった年のリターンを足しても −31.6% にしかならない。これらの結果は，プラス・リターンとマイナス・リターンで出現
頻度，及びリターン合計に非対称性が存在することを意味している。すなわち，その戦略によるリターンは，圧倒的にプラスに偏っているのである。下段は，12ヶ月間の平均リターンを示したものであるが，6ヶ月間のときと比べて偏りは緩和されるものの，それでもマイナス・リターンの割合は 34.5%（= 10/29）であり，依然としてプラス・リターンの方が優勢である。こうした傾向
は，図 3 に示した当期受注残高変化に基づいて 5 個のポートフォリオに分け，Q1 ポートフォリオ
をショートし，Q5 ポートフォリオをロングした取引戦略を取った場合でも同様に観察される。図2 と図 3 の分析結果から，ミス・プライシング仮説の方が，リスク仮説に比べて相対的な有力であるものと考えられる。
次に，後者の方法によっても，ミス・プライシング仮説の方が支持されるかを確認しよう。この
分析には，当期の決算発表日から翌期の決算発表日までの 1 年間で行われる決算発表と業績予想修
正公表の両方の日付が必ず必要となる14 。我々がそれらのデータを入手可能なのは，2003 年 3 月から 2009 年 3 月までに決算期末を迎えた企業だけである。したがって，本分析では，必要なデー
タが揃う計 9,407 firm-year の部分サンプルを用いた。
表 8 は，t + 1 期中に行われた全ての決算発表日及び業績予想修正日について，日次 [0, +1] における 2 日間のサイズ調整済みバイ・アンド・ホールド・リターンを算定し，それを平均した EARET t+1の平均，中央値，標準偏差をポートフォリオごとに示したものある。結果は，極めて明白であり，
ミス・プライシング仮説と首尾一貫して，当期受注残高変化が大きい銘柄ほど，イベント周辺においてリターンが高くなる傾向にあることが分かった。D1 から D10 にかけて，平均値と中央値ともに，単調にリターンが高くなり，かつ両端の差は両側 1%水準で有意である。この結果は，投資家が当期の受注残高情報が公表された時点では，その情報を過小評価しているものの，後の決算発表
や業績予想修正の公表を通じて，その情報が将来業績に及ぼす影響を認識し，信念を改訂していっ14 ただし，当期の決算発表日には，いまだ当期の受注残高情報が公表されていない企業もあることを考慮し，当期の決算発表日は調査対象から除外している。

17

た経過を映し出しているのである。
この結果が，決算発表日と業績予想修正日のリターンに影響を及ぼしそうな他のミス・プライシ
ング要因やリスク要因をコントロールしても頑健か否かを確認するため，次の回帰モデルを推定する。

EARET i,t+1= β0 + β1 Rank (∆OBi,t ) + β2 PM i,t + β3 ATO i,t + β4 ∆PM i,t + β5 ∆ATO i,t+8∑

βk Fama and French0 s Risk Factors + β9 ACC i,t

k=6

+

∑

γk Abarbanell and Bushee0 s Controls + εi,t+1(5)

推定結果は，表 9 に要約している。一番右の列をみると，Rank(∆OBt ) の係数は，0.006 であり，両側 1%水準で有意（t-stat.= 4.68）にプラスである。この結果は，イベント周辺のリターンに影響を与えそうな他の要因を所与としてもなお，当期の受注残高変化が一番大きかった銘柄群と一番小さかった銘柄群とでは，イベント周辺のリターンが 0.6%異なることを意味する。この数値
は，一見すると小さいように思えるかもしれないが，既に公表されている当期受注残高変化が，その情報が公表された後一年にわたるイベント周辺のリターンと関係していること自体，驚くべき結果である。この分析方法においても，前者の分析方法と同様，リスク仮説ではなく，ミス・プライ
シング仮説の方を支持する結果となった。
以上，前者と後者の方法を統合的に解釈すると，当期の受注残高変化が将来リターンを予測するという結果は，市場参加者が当期の受注残高変化を過小に評価しており，ミス・プライシングに起因するものであると結論づけることができるであろう。過小評価された受注残高変化は，その後一年にわたって徐々に株価に織り込まれ，その過程で超過リターンを生み出しているのである。
本節の結果をまとめると次のようなことを指摘することができる。すなわち，市場は，当期の受
注残高情報が将来業績に及ぼす影響を適切に理解し，確かに情報の公表時点までにそれをうまく株価に織り込んでいるようにみえる。しかしながら，その織り込みの程度は十分なものではなく，受注残高情報が将来業績に及ぼす影響を過小に評価している。したがって，受注残高変化が大きい銘
柄ほど，より割安に株価形成されており，その結果として将来リターンが高くなる傾向にあると考えられるのである。投資家は，翌期の決算発表や業績予想修正の公表を通じて，当期の受注残高変化の過小評価に気付き，その過小評価をイベント周辺において修正しているものと結論づけることができるのである。

5

発見事項の要約と今後の課題
本稿では，有価証券報告書の「事業の状況」で開示される受注残高情報が，将来業績を予測す

る ための先行指標として機能するか否かを検証した。主要な発見事項は，次の通りである。すな

18

わち，
（1）前期から当期にかけての受注残高変化は，翌 1 年の正味営業資産利益率（RNOA）変化
をはじめとする様々な将来業績と強い正の関連性を有することを明らかにした。すなわち，当期の受注残高変化は，将来業績の先行指標として機能しており，業績予測にとって有用な情報であることを示した。
（2）投資家は，受注残高変化が将来業績と関連していることを認識しており，その結果，当期の受注残高変化が大きい企業ほど，当期リターンが高い傾向にあることを発見した。（3）しかしながら，受注残高情報が公表された時点での投資家の評価は，適切ではあるが十分なものではなく，結果的に当期受注残高変化は，将来リターンと正の関連性を有することが分かった。投資
家は，翌期の決算発表や業績予想修正の公表などを通じて，当期の受注残高変化の過小評価に気付き，その情報のミス・プライシングをイベント周辺において修正していると考えられるのである。
今後の課題としては，次の 3 つが挙げられる。第 1 の課題は，受注残高情報と経営者による業績予想との関連性を検証することである。日本では，決算発表の際，取引所の要請に従い，経営者が売上高をはじめとする主要な財務数値について次期予想値を公表するのが慣行となっていた。こうした予想値は，企業の情報に精通する企業内部者による有益な情報として，投資家の意思決定に役立ってきた。しかし，予想値であるが故に，ときに経営者はバイアスをかけることも広く知られた事実である。受注残高情報が将来業績を予測するのに役立つことを所与とすると，その情報は，経営者が公表する業績予想値の信頼性を評価することにも役立つはずである。経営者の予想バイア
ス，業績予想修正の頻度や修正幅の大きさなどと当期の受注残高変化との関連性を検証し，受注残高情報が業績予想の信頼性を評価するのに役立つかどうかを検証することは今後の課題である。
第 2 の課題は，一体誰が受注残高情報に十分かつ適切に反応し，誰が反応していないかを解明することである。市場に参加する全ての投資家が，受注残高情報に対して過小反応しているのかという問題は，興味深い問題である。近年の研究では，比較的零細な資金しか持ち合わせていない小口投資家は，会計情報に対して非常にナイーブに反応している一方で，大口投資家は洗練された反応を示す傾向にあるという研究結果が蓄積されつつある（たとえば，Lee, 1992; Battalio et al.,2011）。受注残高情報に対する過小反応が，小口投資家グループで主として観察されるかどうかを調査することは，ミス・プライシングの発生原因を解明する上で重要な課題である。
第 3 の課題は，当期受注残高変化と将来費用変化の関連性をもたらす理由を明確にすることである。当期受注残高変化と将来売上高変化が正の関連性を持つことは，期末受注残高の計算式や，製品需要の観点からの説明に基づいて理解することができる。しかし本稿では，当期受注残高変化
が，将来の売上高 1 単位当たりの営業費用の減少と密接に関連しており，結果として，売上高営業利益率の上昇と正の関連を有していることを示す結果も得た。受注残高変化と費用変化の関連性については，変動費・固定費の費用構造に基づく説明や，研究開発費・広告宣伝費等の即時費用化という会計処理に基づく説明など，複数の解釈が考えられる。どの解釈が現実とより整合的なのかを明確にするため，さらなる検証が必要である。

19

Appendix A. 2011 年 3 月決算期における受注残高情報の開示例
Panel A: 三菱重工業（株）

Panel B: （株）クボタ

Panel A，Panel B は，三菱重工業 (株) と (株) クボタについて，2011 年 3 月決算期の有価証券報告書の「事業の状況」における「受注状況」部分を抜粋したものである。ただし，表の脚注は省略している。なお，(株) クボタについては，事業セグメントの構成割合を示すた
めに，「販売実績」部分も記載している。

20

Appendix B. 変数の定義
変数

定義–財務関連変数∆OB t= (OB t − OB t−1 )/avg. TAt ，ただし，OB は受注残高，avg. TA は t 期中の
平均総資産

SALES tt 期の売上高ROCE t= t 期の当期利益/t 期中の平均自己資本

RNOAt= t 期の税引後営業利益/t 期中の平均正味営業資産，税引後営業利益と正味営業資産の詳細な定義に関しては，村宮 (2010) を参照

ATO t= t 期の売上高/t 期中の平均正味営業資産

PM t= t 期の税引後営業利益/t 期の売上高

GM t= t 期の売上総利益/t 期の売上高

SGAt= t 期の販売費及び一般管理費/t 期の売上高

AB Controls
INV t= ∆SALES t − ∆INV t ，ただし，INV は棚卸資産．また，Abarbanell andBushee (1997) 関連の変数についてのみ，∆ は当期の水準から過去 2 期間の単純平均を差し引き，それをまたその単純平均で割った値を意味する．すな
わち，∆SALES t ならば，(∆SALES t − E(SALES t )/E(SALES t )，ただしE(SALES t ) = (SALES t−1 + SALES t−2 )/2 として計算する．なお，Abarbanell and Bushee (1997) 関連の変数はすべて，年度ごとにその大きさに基づいてブレイク・ポイントを設定し，10 ポートフォリオを作成し，一番小さい企業
群には 0 を，一番大きな企業群には 1 を割り当てるよう変換したものを利用して
いる．

AR t

= ∆SALES t − ∆AR t ，ただし，AR は売上債権

GM t= ∆GM t − ∆SALES t ，ただし，GM は売上総利益

SGAt= ∆SALES t − ∆SGAt ，ただし，SGA は販売費及び一般管理費”.
“
SALES t−1
SALES t−1
SALES t− Employees，ただし，Employees は従業員
= Employees
Employees

LF t

数

ACCt

t

t−1

t−1

t 期の貸借対照表ベースの会計発生高/t 期中の平均総資産–市場関連変数BHAR tt − 1 期末から 3ヶ月後を開始とする 12ヶ月間のサイズ調整済みバイ・アンド・ホールド・リターン

BHAR6t+1

t 期末から 3ヶ月後を開始とする 6ヶ月間のサイズ調整済みバイ・アンド・ホール
ド・リターン

BHAR12t+1

t 期末から 3ヶ月後を開始とする 12ヶ月間のサイズ調整済みバイ・アンド・ホー
ルド・リターン

EARET t+1

t + 1 期中に行われた全ての決算発表日及び業績予想修正日について，日次 [0, +1]
における 2 日間のサイズ調整済みバイ・アンド・ホールド・リターンを算定し，それを平均したもの

FF Risk Factors
β̂tt 期末を終了時点とする 60ヶ月間のリターンをもとに，金融機関を除く全ての銘
柄の加重平均リターンを市場リターンとして利用して推定された市場ベータ．なお，推定期間が 24ヶ月以下のものは，分析対象から除外している．

log(MVEt )log(BEMEt )t 期末から 3ヶ月後の時価総額（= 株価 × 発行済株式数）の自然対数
t 期末時点の自己資本を t 期末から 3ヶ月後の時価総額で割った BM 比率の自然
対数

21

参考文献
Abarbanell, J. S.; and B. J. Bushee. “Fundamental Analysis, Future Earnings, and Stock Prices.”
Journal of Accounting Research 35 (1): 1–24. (1997).
Abarbanell, J. S.; and B. J. Bushee. “Abnormal Returns to a Fundamental Analysis Strategy.” The
Accounting Review 73 (1): 19–45. (1998).
Baik, B.; and T. Ahn. “Changes in Order Backlog and Future Returns.” Seoul Journal of Business 13(2): 105–126. (2007).
Battalio, R. H., A. Lerman, J. Livnat; and R. R. Mendenhall. “Who, If Anyone, Reacts to
Accrual Information?” Journal of Accounting and Economics 53 (1-2): 205–224. (2011).
Behn, B. K. “Value Implications of Unﬁlled Order Backlogs.” Advances in Accounting 14: 61–84. (1996).
Bernard, V. L.; and J. K. Thomas. “Post-Earnings-Announcement Drift: Delayed Price Response
or Risk Premium?” Journal of Accounting Research 27: 1–36. (1989).
Bernard, V. L.; and J. K. Thomas. “Evidence That Stock Prices Do Not Fully Reﬂect the Implicationsof Current Earnings for Future Earnings.” Journal of Accounting and Economics 13 (4): 305–340.
(1990).
Bernard, V., J. Thomas; and J. Wahlen. “Accounting-Based Stock Price Anomalies: Separating
Market Ineﬃciencies from Risk.” Contemporary Accounting Research 14 (2): 89–136. (1997).
Cameron, A. C., J. B. Gelbach; and D. L. Miller. “Robust Inference With Multiway Clustering.”
Journal of Business & Economic Statistics 29 (2): 238–249. (2011).
Dechow, P. M., W. Ge, C. R. Larson; and R. G. Sloan. “Predicting Material Accounting Misstatements.” Contemporary Accounting Research 28 (1): 17–82. (2011).
Dutta, S.; and B. Trueman. “The Interpretation of Information and Corporate Disclosure Strategies.”
Review of Accounting Studies 7: 75–96. (2002).
Fairfield, P. M.; and T. L. Yohn. “Using Asset Turnover and Proﬁt Margin to Forecast Changes in
Proﬁtability.” Review of Accounting Studies 6: 371–385. (2001).
Fama, E. F.; and K. R. French. “Common Risk Factors in the Returns on Stocks and Bonds.” Journalof Financial Economics 33 (1): 3 – 56. (1993).
Francis, J., K. Schipper; and L. Vincent. “The Relative and Incremental Explanatory Power ofEarnings and Alternative (to Earnings) Performance Measures for Returns.” Contemporary Accounting
Research 20 (1): 121–164. (2003).
International Accounting Standards Board (IASB); and Financial Accounting Standards
Board (FASB). Exposure Draft: Revenue from Contracts with Customers: IASB & FASB, November
2011. (2011)，企業会計基準委員会 (ASBJ) 訳「改訂公開草案『顧客との契約から生じる収益』」ASBJ，2011 年 12 月 (2011)．
Jiambalvo, J., S. Rajgopal; and M. Venkatachalam. “Institutional Ownership and the Extent towhich Stock Prices Reﬂect Future Earnings.” Contemporary Accounting Research 19 (1): 117–145.
(2002).

22

Kothari, S.; and R. G. Sloan. “Information in prices about future earnings: Implications for earnings
response coeﬃcients.” Journal of Accounting and Economics 15 (2–3): 143–171. (1992).
Lee, C. M. C. “Earnings News and Small Traders: An Intraday Analysis.” Journal of Accounting andEconomics 15 (2-3): 265–302. (1992).
Lev, B.; and S. R. Thiagarajan. “Fundamental Information Analysis.” Journal of Accounting Research 31 (2): 190–215. (1993).
Myers, J. N. “Implementing Residual Income Valuation with Linear Information Dynamics.” The
Accounting Review 74 (1): 1–28. (1999).
Nissim, D.; and S. H. Penman. “Ratio Analysis and Equity Valuation: From Research to Practice.”
Review of Accounting Studies 6: 109–154. (2001).
Patatoukas, P. N. “Customer-Base Concentration: Implications for Firm Performance and CapitalMarkets.” The Accounting Review 87 (2): 363–392. (2012).
Penman, S. H. Financial Statement Analysis and Security Valuation: McGraw-Hill/Irwin, 3rd edition.
(2006).
Petersen, M. A. “Estimating Standard Errors in Finance Panel Data Sets: Comparing Approaches.”
Review of Financial Studies 22 (1): 435–480. (2009).
Prakash, R.; and N. Sinha. “Deferred Revenues and the Matching of Revenues and Expenses.” Contemporary Accounting Research: (2012).
Rajgopal, S., T. Shevlin; and M. Venkatachalam. “Does the Stock Market Fully Appreciate the
Implications of Leading Indicators for Future Earnings? Evidence from Order Backlog.” Review of
Accounting Studies 8: 461–492. (2003).
Sloan, R. G. “Do Stock Prices Fully Reﬂect Information in Accruals and Cash Flows about Future
Earnings?” The Accounting Review 71 (3): pp. 289–315. (1996).
Soliman, M. T. “The Use of DuPont Analysis by Market Participants.” The Accounting Review 83 (3):823–853. (2008).
Steele, L. B.; and M. A. Trombley. “The Information Content of Accounting Disclosures for Forecasting Sales of Manufacturing Firms.” Working Paper, University of Connecticut and University of
Arizona. (2011).
Xie, H. “The Mispricing of Abnormal Accruals.” The Accounting Review 76 (3): 357–373. (2001).
木村史彦「日本企業におけるファンダメンタル・シグナルの分析–Lev and Thiagarajan (1993) に依拠して–」大阪大学経済学 49 (1)，143–161 (1999)．
金融庁「企業内容等の開示に関する内閣府令

新旧対照表」金融庁, 2009 年 3 月 24 日，Available at:

http://www.fsa.go.jp/news/20/sonota/20090324-3/11.pdf (2009)．
金融庁「 『四半期連結財務諸表の用語，様式及び作成方法に関する規則等の一部を改正する内閣府令（案）』等の公表について」金融庁，2010 年 12 月 22 日, Available at: http://www.fsa.go.jp/news/22/

sonota/20101222-8.html (2010)．

23久保田敬一・竹原均「Fama-French ファクターモデルの有効性の再検証」現代ファイナンス 22，3–23 (2007)．
後藤雅敏『会計と予測情報』中央経済社 (1997)．
宝印刷「平成 23 年 3 月期・有価証券報告書のチェックポイント」RID ディスクロージャーニュース 12 (s-1)，

1–48 (2011)．
東京証券取引所「決算短信様式・作成要領等」東京証券取引所, Available at: http://www.tse.or.jp/rules/

kessan/tanshin/k-yoryo/index.html (2011)．
日本証券アナリスト協会「改訂公開草案『顧客との契約から生じる収益』についての意見書」日本証券アナリスト協会, Available at: http://www.saa.or.jp/account/account/pdf/ikensho 120313ja.pdf (2012)．
日本貿易会「IASB 公開草案『Revenue from Contracts with Customers（顧客との契約から生じる収益）』に対するコメント」日本貿易会, Available at: http://www.jftc.or.jp/proposals/2011/20120312.pdf (2012)．
村宮克彦「残余利益モデルを構成する財務比率の特性分析」桜井久勝 (編著)『企業価値評価の実証分析—モ
デルと会計情報の有用性』中央経済社，230–269 (2010)．

24図 1: 当期受注残高変化に基づく取引戦略によるサイズ調整済みリターンの動向
8%

6%
D10-D1
Q5-Q1

4%

D10

2%

0%
0

+1

+2

+3

+4

+5

+6

+7

+8

+9

+10

+11

Relative Month
+12
D1

-2%

-4%

この図は，当期受注残高変化に基づく 10 ポートフォリオについて，D1 と D10 ポートフォリオの平均サイズ調整済みバイ・アンド・ホー
ルド・リターンの動向を月ごとに図示したものである。月次 0 は，当期の決算期末から 3ヶ月後を意味し，以降 +1 から +12 はそこからの相対月数を意味する。D10 − D1 は，D1 ポートフォリオをショートし，D10 ポートフォリオをロングした場合に得られるリターンを表している。一方，Q5 − Q1 は，D1 と D2 ポートフォリオをショートし，D9 と D10 ポートフォリオをロングした場合に得られるリターンを表している。ポートフォリオの作成方法については，次の通りである。すなわち，当期の受注残高から前期の受注残高を差し引き，それを期中平均総資産で除した ∆OB t を計算し，年度ごとにその大きさに基づいてブレイク・ポイントを設定し，10 ポートフォリオを作成した。

25

図 2: 年ごとの 10 分位ベースの当期受注残高変化に基づく取引戦略によるサイズ調整済みリター
ン（上段：6ヶ月間の BHAR ，下段：12ヶ月間の BHAR ）30%
25%
Maximum
17.7%

20%

Sum Pos.
196.8%

15%
10%

Mean Ret
5.7%

5%
0%

Sum Neg.
-31.6%-5%

Minimum
-8.6%

-10%
-15%
-20%

1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Maximum
50.8%

30%
25%
Sum Pos.
208.0%

20%
15%
10%

Mean Ret
4.1%

5%
0%

Sum Neg.
-90.3%-5%-10%

Minimum-16.6%-15%-20%

1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010

この図は，年ごとに当期受注残高変化に基づく取引戦略（すなわち，当期受注残高変化の小さい D1 ポートフォリオをショートし，それが大きい D10 ポートフォリオをロングするという投資戦略）によって得られる平均サイズ調整済みバイ・アンド・ホールド・リターンを表している。ポートフォリオの作成方法については，次の通りである。すなわち，当期の受注残高から前期の受注残高を差し引き，それを期中平均総資産で除した ∆OB t を計算し，年度ごとにその大きさに基づいてブレイク・ポイントを設定し，10 ポートフォリオを作成した。リ
ターンの計測開始時点は，決算期末から 3ヶ月後である。上段は 6ヶ月間の，下段は 12ヶ月間の平均リターンを年ごとに示したものである。

26

図 3: 年ごとの 5 分位ベースの当期受注残高変化に基づく取引戦略によるサイズ調整済みリターン（上段：6ヶ月間の BHAR ，下段：12ヶ月間の BHAR ）30%
25%
Maximum
17.5%

20%

Sum Pos.
163.6%

15%
10%

Mean Ret
5.2%

5%

Sum Neg.
-12.8%

0%-5%

Minimum
-6.8%

-10%
-15%
-20%

1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Maximum
30.5%

30%
25%
20%
Sum Pos.
164.5%

15%
10%
5%

Mean Ret
3.7%

0%

Sum Neg.
-57.5%-5%-10%

Minimum-13.2%-15%-20%

1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010

この図は，年ごとに当期受注残高変化に基づく取引戦略（すなわち，当期受注残高変化の小さい D1 と D2 ポートフォリオをショートし，
それが大きい D9 と D10 ポートフォリオをロングするという投資戦略）によって得られる平均サイズ調整済みバイ・アンド・ホールド・
リターンを表している。ポートフォリオの作成方法については，次の通りである。すなわち，当期の受注残高から前期の受注残高を差し引き，それを期中平均総資産で除した ∆OB t を計算し，年度ごとにその大きさに基づいてブレイク・ポイントを設定し，10 ポートフォリオを作成した。リターンの計測開始時点は，決算期末から 3ヶ月後である。上段は 6ヶ月間の，下段は 12ヶ月間の平均リターンを年ごとに示したものである。

27

表 1: 当期受注残高変化と翌期業績改善企業割合%Increase%Increase%Increase%Increase%Increase%Increase%Increase

Obs.

SALES

ROCE

RNOA

ATO

PM

GM

SGA

D1 (Low ∆OB )

2,990

24.2%

34.1%

35.9%

26.9%

39.4%

48.2%

69.2%

D2

3,003

39.6%

38.3%

39.3%

34.6%

42.9%

47.2%

61.8%

D3

3,001

46.6%

42.1%

41.7%

39.0%

45.0%

47.1%

55.9%

D4

3,006

50.2%

43.4%

43.0%

43.0%

45.4%

48.7%

53.2%

D5

3,006

54.9%

44.6%

43.7%

43.9%

47.3%

48.7%

51.3%

D6

2,999

60.0%

46.5%

46.2%

46.3%

48.5%

50.8%

50.0%

D7

3,004

62.8%

48.4%

48.6%

48.0%

51.2%

51.3%

48.1%

D8

3,003

67.7%

50.4%

51.3%

49.8%

52.2%

49.6%

43.4%

D9

3,001

72.4%

52.9%

51.9%

54.9%

53.1%

51.0%

40.4%

D10 (High ∆OB )

3,017

80.5%

53.3%

53.8%

59.1%

53.4%

48.9%

34.8%

All Firms

30,030

55.9%

45.4%

45.6%

44.6%

47.9%

49.1%

50.8%

この表は，各種財務項目（比率）について翌期改善した企業がどの程度の割合であったかを，当期受注残高変化に基づく 10 ポートフォリオ
ごとに示したものである。ポートフォリオの作成方法については，次の通りである。すなわち，当期の受注残高から前期の受注残高を差し引き，それを期中平均総資産で除した ∆OB t を計算し，年度ごとにその大きさに基づいてブレイク・ポイントを設定し，10 ポートフォリ
オを作成した。各財務項目（比率）の定義に関しては，Appendix B を参照。

表 2: 当期受注残高変化と翌期業績変化との関連性∆SALES t+1∆ROCE t+1

∆RNOAt+1∆ATO t+1∆PM t+1∆GM t+1∆SGAt+1

D1 (Low ∆OB )−8.8%−1.56%−1.45%−0.24−0.29%−0.08%

0.52%

D2

−2.6%

−0.92%−0.83%−0.11−0.17%−0.11%

0.30%

D3

−0.9%

−0.61%−0.60%−0.07−0.13%−0.11%

0.15%

D4

0.1%

−0.44%−0.45%−0.03−0.11%−0.07%

0.07%

D5

1.0%

−0.32%−0.35%−0.03−0.08%−0.04%

0.03%

D6

2.1%

−0.19%−0.21%−0.02−0.03%

0.02%

0.00%

D7

3.1%

−0.08%−0.08%

−0.01

0.03%

0.05%

−0.04%

D8

4.6%

0.02%

0.06%

0.00

0.04%

−0.01%−0.14%

D9

6.3%

0.19%

0.15%

0.04

0.07%

0.05%

−0.19%

D10 (High ∆OB )

9.7%

0.23%

0.30%

0.10

0.06%

−0.04%−0.37%All Firms

1.5%−0.31%−0.31%−0.03−0.05%−0.03%

D10 − D1 diﬀ.

18.5%∗∗∗

z-stat.

(47.2)

1.79%∗∗∗

1.75%∗∗∗(15.8)(15.5)

0.33∗∗∗(24.2)

0.36%∗∗∗(13.3)

0.02%

0.03%∗∗∗−0.90%∗∗∗(3.3)(30.8)

この表は，当期受注残高変化に基づく 10 ポートフォリオごとに，各種財務項目（比率）の中央値を示したものである。***は，両側 1%水
準有意を表す。ポートフォリオの作成方法については，次の通りである。すなわち，当期の受注残高から前期の受注残高を差し引き，それを期中平均総資産で除した ∆OB t を計算し，年度ごとにその大きさに基づいてブレイク・ポイントを設定し，10 ポートフォリオを作成した。各財務項目（比率）の定義に関しては，Appendix B を参照。

28

表 3: 当期受注残高変化と翌期業績変化との関連性に関する回帰モデルの推定結果
Dependent Var.
Constant
Rank(OB t )∆ROCE t+1

∆RNOAt+1∆PM t∆ATO tAB Controls∆GM t+1∆SGAt+1

0.316∗∗∗ −0.019∗∗∗−0.003−0.003(−4.98)(−2.96)(4.77)(−0.91)(−1.45)0.048∗∗∗−0.683∗∗∗(−6.76)

ATO t∆PM t+1−0.020∗∗∗(10.1)PM t∆ATO t+1−0.048∗∗∗0.039∗∗∗

0.346∗∗∗(11.8)(11.4)−0.601∗∗∗(−10.0)(−3.36)0.020∗∗∗

0.009∗∗∗(9.32)(6.56)−0.013∗∗∗(−12.5)−1.508∗∗∗ −0.411∗∗∗−0.128∗∗∗0.101∗∗∗(−7.38)(−7.14)(4.54)(−7.13)0.000−0.003∗∗∗−0.127∗∗∗

0.000

0.000

0.000

(0.52)(−4.16)(−4.33)(1.16)(0.34)(1.08)−0.351∗∗∗−0.184∗∗∗0.412∗∗−0.131∗∗∗0.037∗∗−0.037∗∗∗(−3.89)(−3.44)(1.98)(−3.31)(2.05)(−2.80)0.002∗∗∗

0.007∗∗∗

0.221∗∗∗

0.001∗∗

0.000∗−0.000(2.74)(3.85)(7.37)(2.41)(1.69)(−0.56)

Included

Included

Included

Included

Included

Included

Observations

30,03030,03030,03030,03030,03030,030Adjusted R2

0.08340.15010.27380.21300.08040.1112

この表は，(1) 式の回帰モデルを推定した結果である。Rank (∆OBt ) は，年度ごとにその大きさに基づいてブレイク・ポイントを設定し，10 ポートフォリオを作成し，一番小さい企業群には 0 を，一番大きな企業群には 1 を割り当てるよう変換したものである。括弧内は，企業・年度の両方についてクラスター補正を加えてロバスト推定に基づいた t 値を表す。***，**，*は，それぞれ両側 1%，5%，10%水準で有意であることを示す。なお，AB Controls とは，Abarbanell and Bushee (1997) で用いられている INV ，AR，GM ，SGA，LF の計 5 つの変数である。紙幅の都合上，推定結果は省略している。各変数の定義については，Appendix B を参照。

29

表 4: 当期受注残高変化と当期リターンとの関連性
Panel A: One-Year Raw Returns
Mean

10%

25%

Median75%

90%%Positive−3.1%−48.1%−30.4%

−8.4%

14.2%

43.6%

39.7%

D2

0.6%

−45.7%−29.4%

−6.1%

18.1%

52.5%

42.4%

D3

3.3%

−44.1%−27.3%

−4.4%

19.7%

52.3%

44.6%

D4

3.8%

−41.6%−25.6%

−3.2%

20.9%

53.5%

46.2%

D5

6.5%

−40.0%−24.1%

−1.7%

24.2%

55.4%

48.2%

D6

6.5%

−39.1%−22.6%

−1.3%

25.0%

57.1%

48.0%

D7

8.8%

−39.9%−22.4%

0.3%

28.3%

63.9%

50.3%

D8

11.5%

−38.9%−21.7%

1.6%

30.3%

67.5%

52.0%

D9

14.3%

−38.2%−20.3%

3.8%

35.1%

77.6%

54.4%

D10 (High ∆OB)

16.8%

−38.8%−19.6%

4.0%

36.8%

83.6%

54.2%

All Firms

6.9%−41.8%−24.6%

−1.8%

25.2%

60.8%

48.0%

D1 (Low ∆OB )D10 − D1 diﬀ.

19.9%∗∗∗

12.4%∗∗∗

14.6%∗∗∗

t-stat./z-stat.

(14.2)(14.3)(11.4)

Panel B: One-Year Size-Adjusted Returns
Mean

10%

25%

Median75%

90%%Positive

D1 (Low ∆OB )−9.9%−44.3%−28.0%−12.6%

4.2%

21.7%

30.1%

D2

−5.5%

−40.3%−24.9%

−9.7%

6.5%

27.2%

33.1%

D3

−2.7%

−39.4%−23.3%

−7.6%

7.4%

29.1%

36.3%

D4

−2.3%

−36.8%−21.0%

−6.5%

10.1%

31.3%

38.5%

D5

0.3%

−36.6%−19.8%

−4.5%

12.3%

32.9%

41.9%

D6

0.8%

−33.6%−18.8%

−3.0%

13.6%

33.5%

44.4%

D7

2.5%

−34.4%−18.5%

−2.2%

15.6%

40.0%

45.9%

D8

5.0%

−32.8%−17.0%

−1.3%

16.8%

43.4%

48.0%

D9

7.7%

−31.8%−15.2%

0.7%

20.8%

50.9%

51.2%

D10 (High ∆OB)

9.7%

−33.3%−16.4%

0.5%

21.6%

56.9%

50.8%

All Firms

0.6%−36.6%−20.6%

−4.8%

12.9%

36.7%

42.0%

D10 − D1 diﬀ.

19.7%∗∗∗

13.1%∗∗∗

20.8%∗∗∗

t-stat./z-stat.

(14.2)(16.4)(16.8)

この表は，当期受注残高変化に基づく 10 ポートフォリオごとに，当期のバイ・アンド・ホールド・リターンの平均値，10 パーセンタイル，

25 パーセンタイル，中央値，75 パーセンタイル，90 パーセンタイル，及び当期リターンがゼロ以上の企業割合を示したものである。当期のバイ・アンド・ホールド・リターンの計測期間は，前期末終了から 3ヶ月後から 12ヶ月間である。Panel A は，リスク調整なしのロー・
リターンを用いた場合の結果を表し，Panel B は，企業規模によってリスク調整を行ったサイズ調整済みのリターンを用いた場合の結果を表している。***は，両側 1%水準で有意であることを示す。ポートフォリオの作成方法については，次の通りである。すなわち，当期の受注残高から前期の受注残高を差し引き，それを期中平均総資産で除した ∆OB t を計算し，年度ごとにその大きさに基づいてブレイク・ポ
イントを設定し，10 ポートフォリオを作成した。

30

表 5: 当期の受注残高変化と当期リターンの関連性に関する推定結果
Dependent Var.

BHAR tConstant−0.088∗∗∗ −0.093∗∗∗ −0.083∗∗∗ −0.088∗∗∗(−5.98)

Rank(OB t )BHAR t(−5.81)0.156∗∗∗(11.2)RNOAt∆RNOAt

BHAR t(−5.53)0.159∗∗∗(11.2)

BHAR t(−5.24)0.134∗∗∗(10.7)

0.231∗∗∗−0.052(3.30)(−0.82)0.412∗∗∗

0.458∗∗∗(8.84)(9.36)

PM t

0.455∗∗∗

ATO t
∆PM t
∆ATO t0.140∗∗∗(10.4)

0.052(3.07)(0.37)

0.003∗∗−0.006∗(2.07)(−1.85)0.556∗∗∗

0.641∗∗∗(5.10)(5.58)

0.018∗∗∗

0.015∗∗∗(4.87)(4.51)RNOAt+1

0.471∗∗∗(7.86)

PM t+10.756∗∗∗(7.21)

ATO t+1

0.010∗∗∗(2.73)

Observations

30,03030,03030,03030,030Adjusted R2

0.0531

0.04840.0706

0.0630

この表は，(2) 式と (3) 式の回帰モデルを推定した結果である。Rank (∆OBt ) は，年度ごとにその大きさに基づいてブレイク・ポイントを設定し，10 ポートフォリオを作成し，一番小さい企業群には 0 を，一番大きな企業群には 1 を割り当てるよう変換したものである。括
弧内は，企業・年度の両方についてクラスター補正を加えてロバスト推定に基づいた t 値を表す。***，**，*は，それぞれ両側 1%，5%，

10%水準で有意であることを示す。各変数の定義については，Appendix B を参照。

31

32
0.010930,03030,0300.0077

Not Included

Not Included

0.001(−2.10)0.011130,0300.011830,030Included(−1.77)
Not Included(1.46)−0.069∗∗0.009(−0.72)−0.001(−1.63)−0.014(1.84)

0.002∗(0.39)

0.023(0.68)

0.002(0.78)

0.001230,0300.005030,030Not Included(2.85)(−1.67)−0.076∗(2.84)

0.028∗∗∗(0.97)

0.003(−0.33)−0.004(0.79)

0.002(−0.19)−0.016(−0.013)−0.000(0.63)

0.072(2.88)

0.005230,0300.005430,030Included(−1.54)−0.071(2.76)

0.028∗∗∗(0.99)

0.003(−0.33)−0.004(1.27)

0.002(0.11)

0.008(0.054)0.000(0.71)

0.080(3.07)

0.048∗∗∗(−0.86)−0.068

BHAR12t+1

0.044∗∗∗(−0.98)−0.076

BHAR12t+1

Not Included

0.029∗∗∗(0.99)

0.003(−0.34)−0.004(1.05)

0.002(−0.24)−0.020(−0.099)−0.009−0.000(−0.046)−0.001(−1.06)(0.47)

0.053(2.87)

0.044∗∗∗(−0.95)−0.074

BHAR12t+1(0.067)0.008(2.34)

0.038∗∗(−0.87)−0.016

BHAR12t+1

Not Included

0.195∗∗∗(3.23)(1.48)(1.52)

0.057∗∗∗(5.86)−0.055∗

0.009

0.009

−0.001(−0.76)−0.001(−0.74)−0.014(−1.63)−0.014∗(−1.65)0.002(1.51)

0.002∗(1.77)

0.002∗(0.51)

0.033(0.70)

0.001(3.08)

0.194∗∗∗(6.12)(0.18)

0.008

BHAR6t+1

0.057∗∗∗(0.17)

0.007

BHAR6t+1(1.88)

0.030(0.46)

0.044(0.66)

0.001(0.66)

0.001(0.61)

0.180∗∗∗(2.78)

0.150∗∗(2.24)

0.057∗∗∗(6.11)

0.054∗∗∗(0.20)(−3.70)(5.33)

0.009

BHAR6t+1−0.036∗∗∗

BHAR6t+1

については，Appendix B を参照。

ることを示す。なお，AB Controls とは，Abarbanell and Bushee (1997) で用いられている INV ，AR，GM ，SGA，LF の計 5 つの変数である。紙幅の都合上，推定結果は省略している。各変数の定義

業群には 1 を割り当てるよう変換したものである。括弧内は，企業・年度の両方についてクラスター補正を加えてロバスト推定に基づいた t 値を表す。***，**，*は，それぞれ両側 1%，5%，10%水準で有意であ

この表は，(4) 式の回帰モデルを推定した結果である。Rank (∆OBt ) は，年度ごとにその大きさに基づいてブレイク・ポイントを設定し，10 ポートフォリオを作成し，一番小さい企業群には 0 を，一番大きな企

Adjusted R-squared

Observations

AB Controls

ACC tlog(BEME t )log(MVE t )BETAt∆ATO t

∆PM t

ATO t

PM t

Rank(OB t )Constant

Dependent Var.

表 6: 当期受注残高変化と将来リターンとの関連性に関する回帰モデルの推定結果

33

9.29∗∗(2.04)−0.12(−0.081)(1.74)−1.43(−0.83)D2

0.87(11.5)

0.539∗∗∗(27.7)

1.086∗∗∗(39.8)

1.037∗∗∗

D1

0.847

Median BEME

D3

D4

D5

(1.53)

2.11(2.45)

10.84∗∗

D5

D6(1.04)

1.24(2.23)

9.53∗∗

D6

D7(2.69)

3.58∗∗∗(2.56)

11.12∗∗

D7

D8(2.33)

3.30∗∗(2.56)

10.75∗∗

D8

D9(1.68)

2.45∗(2.15)

9.59∗∗

D9(50.5)(57.1)(50.5)(57.4)(51.4)(47.0)(49.0)(32.3)(32.5)(30.4)(34.5)(31.1)(26.8)(27.3)

0.791

1.019

15.2

74.7

1.074

1.103

0.250

7.060

D2

0.91

(13.4)

0.757

0.987

16.1

88.9

1.089

1.105

0.229

6.978

D3

0.91

(11.9)

0.744

0.947

20.1

86.0

1.072

1.113

0.230

6.909

D4

0.92

(11.5)

0.756

0.964

19.2

112.0

1.050

1.086

0.270

6.875

D5

0.91

(11.6)

0.722

0.949

20.0

101.0

1.054

1.082

0.176

6.660

D6

0.93

(11.9)

0.705

0.929

20.5

106.0

1.089

1.103

0.085

6.726

D7

0.91

(7.84)

0.682

0.909

21.1

91.3

1.105

1.143

0.068

6.516

D8

0.89

(7.36)

0.683

0.893

18.4

81.7

1.106

1.150

0.296

6.927

D9

0.90

(5.72)

0.87(4.74)

0.220∗∗∗(23.7)

0.917∗∗∗(43.4)

0.615

0.852

16.2

75.7

1.109

1.171

0.380

7.238

D10

0.519∗∗∗ 0.447∗∗∗ 0.393∗∗∗ 0.435∗∗∗ 0.384∗∗∗ 0.285∗∗∗ 0.284∗∗∗ 0.228∗∗∗(29.6)

0.958∗∗∗ 1.009∗∗∗ 0.927∗∗∗ 0.951∗∗∗ 0.933∗∗∗ 0.941∗∗∗ 0.862∗∗∗ 0.907∗∗∗(50.1)(1.74)(−3.00)0.17(−5.74)0.18(−6.94)−0.319∗∗∗ −0.305∗∗∗(−3.65)−0.169∗∗∗ −0.110∗∗∗(2.70)

0.043∗

Q5 − Q1(2.51)

4.03∗∗(0.26)

1.67

Q5 − Q1

0.083∗∗∗

D10 − D1

(2.70)

5.48∗∗∗(0.46)

3.04

D10 − D1

1.120∗∗∗

D10(2.38)

4.06∗∗(2.40)

11.20∗∗

D10

1.081∗∗∗ 1.052∗∗∗ 1.086∗∗∗ 1.053∗∗∗ 1.033∗∗∗ 1.036∗∗∗ 1.009∗∗∗ 1.083∗∗∗

D2(1.62)

2.03(2.35)

10.46∗∗

D4

1982 年 7 月から 2011 年 6 月までの計 348ヶ月のリターンを利用して，ポートフォリオごとに Fama and French (1993) モデルを推定したのである。Panel A は，年間当りの平均超過リターンと 3-factor
alpha（すなわち，推定された切片に 12 を掛けたもの）を要約した。Panel B は，RFRM をはじめとする 3 つのファクターの係数と決定係数をまとめたものである。Panel C は，各ポートフォリオの特性を知るため，ポートフォリオ・リターンの標準偏差と歪度，そして個別企業の β̂ ，MVE ，BEME の 3 つの変数について平均値と中央値を示したものである。

なわち，（1）3 月決算企業のみで再度 ∆OBt の大きさに応じて再度 10 ポートフォリオを作成する。（2）t 期の 7 月から t + 1 期の 6 月まで，各ポートフォリオごとに各月の単純平均リターンを計算する。（3）

この表は，3 月決算企業のみを分析対象として，当期の受注残高変化に基づく 10 ポートフォリオごとに Fama and French (1993) モデルを推定した結果を要約したものである。推定手順は，次の通りである。す1.092

Mean BEME

11.9

1.024

Median BETAMedian MVE (Bl. Yen)

1.084

Mean BETA

48.2

0.275

Portfolio Skewness

Mean MVE (Bl. Yen)

7.277

Portfolio SD

D1

Panel C: Portfolio Characteristics

R2

HML

SMB

RMRF

(1.24)

1.70(2.35)

10.56∗∗

D3

表 7: Fama and French (1993) モデルに基づく検証結果

8.16∗

D1

Panel B: Three-Factor Regression Coeﬃcients

3-factor alphaMean Excess Return

Panel A: Annualized Portfolio Alphas表 8: 当期受注残高変化とイベント周辺の平均リターンとの関連性
Obs.

Mean

MedianStd. Dev.

D1

939−0.20%−0.31%

3.21%

D2

940

−0.13%−0.21%

2.97%

D3

941

0.11%

−0.09%

3.08%

D4

940

0.26%

0.16%

2.83%

D5

943

0.24%

0.22%

2.59%

D6

940

0.43%

0.23%

2.86%

D7

940

0.45%

0.26%

2.92%

D8

941

0.38%

0.28%

3.04%

D9

940

0.43%

0.29%

3.34%

D10
All Firms

943

0.47%

0.31%

3.39%

9, 407

0.25%

0.11%

3.04%

D10 − D1 diﬀ.

0.66%∗∗∗ 0.63%∗∗∗t-stat./z-stat.

(4.4)

(5.1)

この表は，t + 1 期中に行われた全ての決算発表日及び業績予想修正日について，日次 [0, +1] における 2 日間のサイズ調整済みバイ・ア
ンド・ホールド・リターンを算定し，それを平均した EARET t+1 の平均，中央値，標準偏差をポートフォリオごとに示したものある。この分析には，当期の決算発表日から翌期の決算発表日までの 1 年間で行われる決算発表と業績予想修正の両方の日付データが必要になるため，それらのデータが入手可能な 9,407 firm-year が分析対象であり，この部分サンプルで ∆OBt の大きさに応じて再度 10 ポートフォ
リオを作成している。

34

表 9: 当期受注残高変化とイベント周辺の平均リターンとの関連性
Dependent Var.
Constant
Rank(OB t )
PM t
ATO t
∆PM t
∆ATO tEARET t+1

EARET t+1

EARET t+1

EARET t+1

−0.0000.012∗∗

0.012∗∗

0.012∗∗(−0.084)(2.27)(2.22)(2.18)

0.006∗∗∗

0.007∗∗∗

0.007∗∗∗

0.006∗∗∗(5.07)(5.18)(5.25)(4.68)−0.002

0.003

0.005

0.003

(−0.20)(0.35)(0.49)(0.34)−0.000−0.000−0.000−0.000(−1.60)(−1.07)(−0.96)(−0.80)−0.005−0.008−0.007−0.009(−0.49)(−0.93)(−0.84)(−1.19)0.002∗∗∗

0.001∗∗∗

0.001∗∗

0.001∗∗(3.70)(2.98)(2.49)(2.16)−0.003∗∗∗−0.003∗∗∗−0.003∗∗∗(−8.07)(−7.79)(−8.38)BETAt−0.000∗−0.000∗−0.000∗(−1.77)(−1.75)(−1.88)log(MVE t )log(BEME t )

0.001

0.001

0.001

(1.16)(1.19)(1.30)

ACC t−0.008−0.011(−1.07)(−1.45)

AB Controls

Not Included

Not Included

Not Included

Included

Observations

9, 407

9, 407

9, 407

9, 407

Adjusted R2

0.00730.01490.01530.0162

この表は，(5) 式の回帰モデルを推定した結果である。この分析には，当期の決算発表日から翌期の決算発表日までの 1 年間で行われる決算発表と業績予想修正の両方の日付データが必要になるため，それらのデータが入手可能な 9,407 firm-year が分析対象である。Rank (∆OBt )は，年度ごとにその大きさに基づいてブレイク・ポイントを設定し，10 ポートフォリオを作成し，一番小さい企業群には 0 を，一番大きな企業群には 1 を割り当てるよう変換したものである。括弧内は，企業・年度の両方についてクラスター補正を加えてロバスト推定に基づいた

t 値を表す。***，**，*は，それぞれ両側 1%，5%，10%水準で有意であることを示す。各変数の定義については，Appendix B を参照。

35