証券経済研究第115号（2021.9）

発行市場における
セルサイド・アナリストの有用性―本邦企業による公募増資を用いた実証分析―
加
要

藤

政

仁

旨

セルサイド・アナリストの情報生産機能については，流通市場を中心に，その有用性を示す研究の蓄積がこれまでに行われてきた。一方，発行市場に焦点を当てた学術研究は，世界的に見ても限定的であり，本邦企業を対象とした研究に至っては筆者が知る限り皆無である。本稿は，本邦の公募増資を対象として，発行市場におけるセルサイド・アナリストの有用性についての研究を行った。主な検証結果は以下のとおりである。①セルサイド・アナリストにカバーされる企業の公募増資は，そうでない企業と比べて，新発株式のアンダープライシングおよび引受手数料がともに低い。②アナリストによる増資コストの引き下げ効果は，企業に関する情報が相対的に浸透していないとき（小規模企業や非東証 1 部企業）
ほど，より顕著である。③トップアナリストによるカバレッジは，増資コストをより一層引き下げる効果を有する。以上の結果は，セルサイド・アナリストの情報生産機能は発行市場にも及んでおり，企業を取り巻く情報環境の質の向上に寄与する重要な役割を果たしていることを示すものである。
キーワード：公募増資，証券アナリスト，情報の非対称性

目

次

Ⅰ．はじめにⅢ．データ・サンプル

Ⅱ．先行研究と仮説

Ⅳ．分析結果1 ．先行研究：アナリストの情報提供機能

1 ．分析モデル

2 ．先行研究：新発株式のアンダープライシング

2 ．単変量分析

および引受手数料
3 ．仮説

3 ．多変量分析
Ⅴ．まとめ

43

発行市場におけるセルサイド・アナリストの有用性

ナリストの情報生産機能に関する既存研究でⅠ．はじめには，株式市場の流動性（Brennan and Subrahmanyam［1995］，Yohn［1998］，Roulstone

公募増資は，不特定多数の投資家を対して，［2003］）や株式市場の価格形成（Gleason and新発株式を付与する対価として出資を募る上場

Lee［2003］）など，流通市場におけるアナリ企業が行うエクイティ・ファイナンスである1）。

ストの役割に焦点が当てられたものが多い。こ

公募増資では，既発株式の市場価格を基準に，れに対して，本稿は発行市場におけるアナリス

新発株式に発行価格と発行価額という 2 つの価トの情報生産機能の実態を明らかにすることを格が定められる。発行価格は，増資に応じる投目的とした実証研究となっている。

資家が支払う一株当たりの金額を指し，既発株検証には，2002年から2014年を対象期間と式の市場価格よりも低く設定される（以下，市

し，非金融系かつデータ欠損のない789の公募

場価格と発行価格の差を，アンダープライシン

増資サンプルを用いた。この789のサンプル企

グと表記する）。発行価額は，証券会社が企業

業のうち，公募増資の価格算定日前の 1 年間に対して支払う新発株式一株当たりの金額であに，少なくとも 1 人以上のアナリストからレる。発行価額は発行価格よりも低く設定されてポートが公表されている企業は499社（63.2％）

おり，これらの価格差を引受手数料と呼ぶ。

存在した。証券取引所別では，東京証券取引所

公募増資におけるアンダープライシングや引

第 1 部（以下，東証 1 部）に上場する企業の受手数料については，これまでに数多くの研究

73.6％（237 of 322）にアナリスト・カバレッが行われてきた。例えば，Rock［1986］は，ジが存在していた。上場会社全体におけるアナ

増資市場に参加する投資家達の情報の優位性に

リスト・カバレッジ率が 3 ～ 4 割であることを焦点を当て，投資家間の情報の非対称性の程度踏まえると，公募増資の実施企業は多くアナリとアンダープライシングの間には正の関連性がストによってカバーされており，投資家向けのあることを理論モデルを用いて示している。

情報が広く普及している状態にあることがわか

Corwin［2003］や Suzuki［2010］は，日米のる。

公募増資をサンプルとした実証分析を行い，次に，アナリスト・カバレッジが，新発株式Rock［1986］を支持する結果を提示している。

の発行価格および発行価額の決定に及ぼす影響

引受手数料についても数多くの研究が存在してについての検証を行い，以下の結果を得た。第おり，Lee and Masulis［2009］は，企業と引一に，新発株式の価格決定前にアナリスト・レ

受証券会社の間の情報の非対称性が，公募増資

ポートが公表されている企業は，そうでない企に係る審査を難化させ，その結果として引受手業よりもアンダープライシング，引受手数料，数料が増大することを明らかにしている。

総コスト（アンダープライシング＋引受手数料

本稿は，セルサイド・アナリスト（以下，ア率）がいずれも低かった。この結果は，アナリナリスト）の情報提供機能に焦点を当て，アナストが企業を取り巻く情報環境を改善する役割

リスト・カバレッジが公募増資の発行価格およを担っていることを示唆するものである。第二び発行価額の決定に及ぼす影響を検証する。アに，サンプルを「大規模企業群と小規模企業

44

証券経済研究第115号（2021.9）群」，「東証 1 部企業群と非東証 1 部企業群」には先行研究と仮説，第Ⅲ節ではデータ・サンプ

分類して，企業を取り巻く潜在的な情報環境のルを説明する。第Ⅳ節では検証結果を示し，最違いに応じて，アナリストの情報提供機能に差後に全体のまとめを述べる。

が生じるかの検証を行った。アナリストの情報
生産機能は，企業を取り巻く情報環境の質が潜Ⅱ．先行研究と仮説在的に低いとされる小規模企業や非東証 1 部企業ほど，より効果的に機能することわかった。
第三に，アナリストの特性にも焦点を当てた。

1．先行研究：アナリストの情報提供機能

トップアナリストは，高精度のレポートを公表

アナリストは，証券投資の分野において，高する能力を有するアナリストである。本稿は，

度な専門知識や分析技術を用いた情報分析や価トップアナリストが増資企業をカバーしている

値評価を行い，投資助言や投資管理サービスを場合，当該企業の増資に係るコストがより低く提供するプロフェッショナルである。アナリス

なることを明らかにした。

トが提供する投資情報は，その有益性の高さか

本稿の検証結果は，既存研究に対して以下のら多くの投資家に重宝され，効率的な株式市場貢献がある。その一つにアナリストの情報提供（特に，流通市場）の形成に役立っていること

機能に関する研究への貢献がある。前述のとおが多くの既存研究で明らかにされている。例えり，アナリストの情報提供機能に関する既存研

ば，Brennan and Subrahmanyam［1995］や

究の多くは，流通市場に焦点を当ててきた。そYohn［1998］，Roulstone［2003］ は， ア ナ リ

れに対して，本稿は公募増資における新発株式スト・レポートを通じて企業価値に関する情報の価格決定のデータを用いて，アナリストの情を広く拡散することで，逆選択や流動性に起因

報提供機能が発行市場にも及ぶことを明らかにする取引コストが低下することを明らかにしてした。二つ目の貢献は，公募増資の価格決定にいる。Gleason and Lee［2003］は，アナリス

関 す る 研 究 に つ い て で あ る。Bowen et al.

ト・レポートには，流通市場における価格形成［2008］は， 米 国 の 発 行 市 場 の デ ー タ を 用 いを促進する役割があることを明らかにしていて，アナリスト・カバレッジが，新発株式のアる。また，Chen et al.［2010］は，アナリス

ンダープライシングを低下させていることを明トは企業が開示する情報を解釈しやすい内容にらかにした。本稿は，本邦の発行市場において変換し，タイムリーにレポートに織り込むこも，Bowen et al.［2008］と同様の結果が得らと，Yu［2008］は，アナリスト・カバレッジ

れ る こ と を 示 し た。 ま た， 本 稿 は Bowen etが存在する企業では，会計上の利益調整行動がal.［2008］では検証されていない引受手数料率行われにくいこと，加藤［2017］は，アナリス

や総発行コスト（アンダープライシング＋引受

ト・カバレッジが存在する企業では，経営者予

手数料）についても取り上げ，アナリストの情想に楽観性バイアスが生じる可能性が低く，精報生産機能が有用であることを示す結果を得て度の高い業績予想が公表されるなど，企業の開いる。

示情報の質やそれらの情報の拡散において，ア

本稿の構成は，以下のとおりである。次節でナリストが重要な役割を果たしているが明らか

45

発行市場におけるセルサイド・アナリストの有用性にされている。

2．先行研究：新発株式のアンダープラ
イシングおよび引受手数料

Rock［1986］では，情報優位な投資家だけでは増資で新たに発行される株式の全てを買い取ることができないため，企業は情報劣位な投資家を市場に留めておく必要があり，その手段と公募増資は，上場企業が不特定多数の投資家して彼らの投資収益がマイナスにならないようを対象に新発株式を発行することで出資を得るに発行価格を引き下げるとした。こうした一連

エクイティ・ファイナンスである。新発株式の過程から，新発株式にアンダープライシング

は，発行価格と発行価額が設定される。発行価が生じると説明している。Corwin［2003］や格は，増資に応じる投資家が払い込む一株当た

Suzuki［2010］は，企業規模を投資家間の情りの金額であり，流通市場で取引されている既報の非対称性の代理変数とし，実証的な側面か

発株式の価値より低く設定される。この過少値

ら Rock［1986］を支持する検証結果を示して付けの程度をアンダープライシングという。発いる。

行価額は，新発株式の引き受ける証券会社が企引受証券会社は，事前審査や発行価格の決業に支払う一株当たり金額であり，増資に応じ定，新発株式の販売といった引受業務を担う。

投資家が支払う発行価格よりも低い価格が設定

引受証券会社と企業の間に存在する情報の非対される。この差額は，企業から引受証券会社へ称性が大きいほど，引受証券会社はより多くのの手数料となり，引受手数料と呼ばれる。

審査時間やコストを費やすことになる。LeeRock［1986］は，増資に応じる投資家の間

and Masulis［2009］は，企業の企業規模と引に存在する増資企業の企業価値に関する情報の受手数料の間には負の関係があることを明らか

非対称性が，新発株式にアンダープライシングに し て い る。 ま た，Ang and Zhang［2006］

生じる要因と指摘している。Rock［1986］では，過去に引受業務に担った企業の増資を再度

は，①市場には企業価値について正確な判断が引き受ける場合，引受証券会社には当該企業にできる情報優位な投資家と，企業価値について対する情報が蓄積されているため引受手数料が正確な判断ができない情報劣位な投資家が存在低くなること，Druncker and Puri［2005］は，すること，②情報優位な投資家だけでは公募増引受証券会社と同一グループにある金融機関が資で発行される全株式を買い取ることができな融資を行っている場合，グループ間で情報が共いことを想定した発行市場を考えている。こう

有されることで引受手数料が低くなることを明した発行市場では，情報優位な投資家は，企業

らかにしている。

価値が過小に評価されている企業の公募増資にのみ応じる。情報劣位な投資家は，発行市場に3．仮説

残された企業価値が過大に評価された企業の公アナリスト・レポートが公表されると，当該募増資に応じる可能性が高くなる。すると，情企業に関する情報が投資家をはじめとする様々

報劣位な投資家は，公募増資に応じてもそこかな経済主体に受容される。その結果として，ア

ら投資収益を生み出すことが困難になり，やがナリストにカバーされる企業では，そうでないては発行市場から撤退することになる。なお、企業よりも投資家同士の情報格差は小さくなっ46

証券経済研究ているはずである。

第115号（2021.9）

る。このように，企業を取り巻く潜在的な情報

公募増資における新発株式のアンダープライ

環境が異なれば，アナリスト・カバレッジの効

シングや引受手数料は，投資家間の情報の非対果にも何らかの差異が生じる可能性がある。そ称性や引受証券会社・企業の間の情報の非対称

こで，以下の仮説 2 - 1 ， 2 - 2 ， 2 - 3 を設定性に起因することが既存研究で明らかにされてする。

いる。もしアナリストが情報提供者として企業を取り巻く情報環境を改善するならば，アナリ

仮説 2 - 1 ：アナリスト・カバレッジによる新スト・カバレッジが存在する企業は，新発株式

発株式のアンダープライシングの変動幅は，企のアンダープライシングおよび引受手数料は低業を取り巻く情報環境が良好なときほど小さくくなることが考えられる。そこで本稿は，以下なる。

の仮説 1 - 1 ， 1 - 2 ， 1 - 3 を設定する。

仮説 2 - 2 ：アナリスト・カバレッジによる引受手数料の変動幅は，企業を取り巻く情報環境

仮説 1 - 1 ：アナリスト・カバレッジが存在すが良好なときほど小さくなる。

る企業は，存在しない企業と比べて，新発株式仮説 2 - 3 ：アナリスト・カバレッジによる総のアンダープライシングが小さい。

コスト（アンダープライシング＋引受手数料）

仮説 1 - 2 ：アナリスト・カバレッジが存在すの変動幅は，企業を取り巻く情報環境が良好なる企業は，存在しない企業と比べて，引受手数

ときほど小さくなる。

料が低い。
仮説 1 - 3 ：アナリスト・カバレッジが存在す

的確な投資情報（正確な将来業績予想など）る企業は，存在しない企業と比べて，総コスト行うことができるアナリストは，投資家からの（アンダープライシング＋引受手数料）が低い。

信頼を得て，トップアナリストとして地位を確立していく（Jackson［2005］）。つまり，企業

砂川・加藤［2020］は，アナリスト・レーをカバーするアナリストの中にトップアナリス

ティングに対する株価反応についての検証を行

トが含まれている場合，当該企業を取り巻く情い，小規模企業ほど株価の変動幅が大きいこと

報環境はより一層良好な状態にあると考えられを明らかにしている。大企業規模は，アナリスる。そこで，以下の仮説 3 - 1 ， 3 - 2 ， 3 - 3

トをはじめとする多様な情報生産主体によっを設定する。

て，常日頃から情報が普及しやすい環境が整っている。対して，小規模企業は，大規模企業ほ仮説 3 - 1 ：トップアナリストによるカバレッ

ど情報の普及環境が未発達であり，アナリスト

ジが存在する場合，新発株式のアンダープライの情報生産機能が果たす役割が相対的に大きくシングはより小さくなる。

なる。こうした企業を取り巻く潜在的な情報環

仮説 3 - 2 ：トップアナリストによるカバレッ

境の違いにより，小規模企業のほうがアナリスジが存在する場合，引受手数料の程度はより低

ト・レーティングに対する株価反応の程度が大くなる。

きくなったと，砂川・加藤［2020］は説明す

仮説 3 - 3 ：トップアナリストによるカバレッ

47

発行市場におけるセルサイド・アナリストの有用性

ジが存在する場合，総コスト（新発株式のアン社が実施した公募増資であること。

ダープライシング＋引受手数料）はより低くな（ 2 ） 公募増資の価格算定日の 1 年前までに上る。

場していない企業の公募増資は，サンプルから除外する。

Ⅲ．データ・サンプル（ 3 ） 分析で用いる変数の作成に係るデータに欠損がある場合は，当該公募増資をサンプ

アナリストに関するデータを Bloomberg L.

ルから除外する。

P. の「ブルームバーグプロフェッショナル」，
公募増資に関するデータを日経メディアマーケ

図表 1 は，公募増資の実施状況とアナリス

ティング株式会社の「日経 NEEDs Financial

ト・カバレッジを年度別に分類したものであQuest」および株式会社プロネクサスの「総合る。公募増資の実施は，好況期（2004年から

企業情報データベース eol」，その他の分析に要

2006年，2013年から2014年）に増加し，不況期する変数のデータは「日経 NEEDs Financial（2008年から2012年）に減少する傾向があるこ

Quest」から入手し，以下の基準でサンプルセとがわかる。公募増資では既発株式の市場価格

レクションを行った。その結果，サンプルとしを基準として新発株式の価格が決定されるのて789件の公募増資が得られた。

で，好況期のような相場上昇時には件数が増
え，反対に不況期には減少に繋がる。公募増資（ 1 ） 2002年 1 月 1 日～2014年12月31日に，銀の実施企業には，全体の63.2％の企業に少なく

行・証券・保険・その他金融業（日経業種とも 1 人以上のアナリスト・カバレッジが存在

中分類コードの47～52）以外の一般事業会する。また，アナリストが存在する企業には，

図表 1
年度
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
合計

48

公募増資の実施状況とアナリスト・カバレッジ（年度別）
アナリスト有り

公募増資
実施企業数

企業数

割合

45
61
152
110
93
48
14
31
38
31
31
74
61
789

35
37
100
67
64
30
10
23
21
16
17
43
36
499

77.8％
60.7％
65.8％
60.9％
68.8％
62.5％
71.4％
74.2％
55.3％
51.6％
54.8％
58.1％
59.0％
63.2％

アナリスト無し

1 企業あたりのアナリスト数
4.03
3.73
3.14
3.00
3.53
3.53
3.20
8.74
6.00
4.38
5.76
4.19
3.78
3.95

企業数

割合

10
24
52
43
29
18
4
8
17
15
14
31
25
290

22.2％
39.3％
34.2％
39.1％
31.2％
37.5％
28.6％
25.8％
44.7％
48.4％
45.2％
41.9％
41.0％
36.8％

証券経済研究
図表 2
市場
東証（ 1 部）
東証（ 1 部以外）
大証
名証
福証
札証
ジャスダック
ヘラクレス
合計第115号（2021.9）

公募増資の実施状況とアナリスト・カバレッジ（証券取引所別）
アナリスト有り

アナリスト無し

公募増資
実施企業数

企業数

割合

1 企業あたりのアナリスト数

企業数

割合

322
204
22
10
3
1
201
26
789

237
112
12
4
－
－
118
16
499

73.6％
54.9％
54.5％
40.0％
－
－
58.7％
61.5％
63.2％

5.54
2.29
1.67
1.00
－
－
2.87
2.31
3.95

85
92
10
6
3
1
83
10
290

26.4％
45.1％
45.5％
60.0％
100％
100％
41.3％
38.5％
36.8％

平均して 1 企業当たり約3.95人のアナリストからレポートが公表されている。年度別では，大Ⅳ．分析結果企業による公募増資を相次いだ2009年は，カバ
レッジ率74.2％で 1 企業当たりのアナリストの人数が8.74人と高い数値を示した。なお，アナ1．分析モデルリスト・カバレッジの有無および人数は，公募

アナリスト・カバレッジと増資コストの関連

増資の価格算定日から遡ること 1 年の間に公表性を検証するにあたり，本稿では鈴木［2017］されたレポートから判断している。

に倣い，下記の回帰モデルを構築した2）。な

図表 2 は，公募増資の実施企業を上場する証

お，これらのモデルにはアナリスト・カバレッ

券取引所別に分類したものである。789件の公ジと企業規模を同時に織りこまれており，この募増資のうち，東証 1 部に上場する企業の公募点については以下のような懸念がある。アナリ

増資は322件（40.8％）であり，他市場での公ストは，投資家の売買行動を誘発することを目

募増資は残りの467件（59.2％）であった。公的としたリサーチ業務を行うため，投資家から募増資の実施は，特定の市場に偏っているわけの注目が高い大規模企業をカバーしやすくな

ではないことがわかる。一方，アナリスト・カ

る。こうした傾向は，後掲の図表 4 の相関係数

バレッジの分布は，東証 1 部に上場する企業にの数値にも表れているが，#Analyst と ln
（Size）

大きく偏っている。これは，東証 1 部には，投の間には強い正の相関関係が生まれる。一般

資家の注目する大企業や有名企業が多く集まっに，強い相関関係を持つ変数を同時に回帰モデていることが要因と考えられる。

ルに組み込むと，多重共線問題が生じ検定統計量に歪みが生じることは有名な話である。そこ
で，本稿は #Analyst に内因する ln（size）などの影響を取り除いた Residual_#Analyst の推定し（first stage），#Analyst の固有情報のみが残った Residual_#Analyst を用いた検証を行う

49

発行市場におけるセルサイド・アナリストの有用性ことで（second stage），この問題に対処することとした。

乖離度合
算定式：
（価格算定日株価－発行価格）÷発行

Underpricing＝α＋β1#Residual_Analyst

価格×100＋β2 ln（Size）＋β3Volatility

・UW fee：発行価格と払込金額の乖離度合＋β4 CAR＋β5 RelOffSize

算定式：
（発行価格－払込金額）÷発行価格×＋β6 ln（Price）

100＋β7 UWReputation・Total cost：「Underpricing」と「UW fee」

＋β8 Timelag＋β9 Runupの合計＋β10 Runup_m∑Year dummy＋∑Stock Exchange dummy

・#Residual_Analyst：価格算定日前 1 年間に＋ϵ・TopAnalyst：公募増資の実施企業をカバー

＋

i

i

i

j

公募増資の実施企業をカバーするアナリストの人数
するアナリストに，日本金融新聞（2007年以UW fee＝α＋β1#Residual_Analyst前）と日経ヴェリタス（2008年以降）のアナ＋β2 ln（Size）＋β3Volatility

リストランキングにおける各業種・部門の上＋β4 CAR＋β5 RelOffSize

位 3 位にランクインするアナリストが含まれ＋β6 ln（Price）

るならば 1 ，そうでなければ 0 とする二項変＋β7 UWReputation数＋β8 Timelag＋β9 Runup・Size：公募増資の直前決算期の資産総額＋β10 Runup_m∑Year dummy＋∑Stock Exchange dummy・Volatility：公募増資の価格算定日前80日か＋ϵ・CAR：公募増資の価格算定日前 5 日から前

＋

i

i

i

j

数の割合。発行済み株式は，公募増資の価格＋β4 CAR＋β5 RelOffSize

算定日の直前月前末値とする＋β6 ln（Price）

・Price：公募増資の価格算定日の前日終値＋β7 UWReputation

・UWReputation：公募増資の主幹事を務める＋β8 Timelag＋β9 Runup

引受証券会社が野村證券・大和証券・日興證

＋β10 Runup_m∑Year dummy＋∑Stock Exchange dummy
i

j

＋ϵ

準偏差

・RelOffSize：発行済株式数に占める新株発行＋β2 ln（Size）＋β3Volatility＋

ら前21日までの60営業日間の株価収益率の標日までの 5 営業日間の累積異常株価収益率

Total cost＝α＋β1#Residual_Analyst

50・Underpricing：価格算定日株価と発行価格のii

券ならば 1 ，それ以外ならば 0 とする二項変数
・Timelag：公募増資の価格算定日から払込期日までの営業日数

証券経済研究

Underpricing（％）
UW fee（％）
Total cost（％）
Analyst dummy#Analyst
TopAnalyst
Size（billion yen）
Volatility
CAR（％）
RelOffSize
Price
UWReputation
Timelag
Runup
Runup_m

図表 3

記述統計量

第115号（2021.9）

平均値

標準偏差

10％

25％

中央値

75％

90％

観測数

3.552
5.320
8.872
0.632
2.496
0.134
215.5
2.988
－3.1190.109110926
0.707
6.932
0.726
0.663

0.960
0.958
1.619
0.482
3.559
0.341
826.4
1.563
7.980
0.054
272613
0.455
1.224
0.446
0.473

3.093
4.125
7.231
0.000
0.000
0.000
4.101
1.361
－12.64
0.047
399
0.000
6.000
0.000
0.000

3.097
4.639
7.746
0.000
0.000
0.000
9.510
1.939
－7.310
0.071
815
0.000
6.000
0.000
0.000

3.154
5.182
8.763
1.000
1.000
0.000
25.39
2.632
－3.119
0.103
1850
1.000
7.000
1.000
1.000

4.167
6.186
9.794
1.000
3.000
0.000
76.49
3.718
1.091
0.139
9000
1.000
7.000
1.000
1.000

4.312
6.355
10.94
1.000
7.000
1.000
361.1
5.041
6.310
0.175
410000
1.000
9.000
1.000
1.000

789
789
789
789
789
789
789
789
789
789
789
789
789
789
789

・Runup：公募増資の価格算定日の前80日から
前21日までの60営業日間の累積株価収益率がられ，係数β1はそれぞれ負の値となることが予想される。

正ならば 1 ，非正ならば 0 とする二項変数

その他の説明変数は，コントロール変数であ・Runup_m：公募増資の価格算定日の前80日る。ln（Size）は，企業を取り巻く情報環境をから前21日までの60営業日間の累積市場収益

コントロールするための変数である。Volatility

率が正ならば 1 ，非正ならば 0 とする二項変は企業が潜在的に持ち合わせる株価変動リス

数

ク，Timelag は新発株式の価格算定日から払込期日までの株価変動リスクをコントロールする

被説明変数は，増資コスト（Underpricing，

ための変数である。CAR は，新発株式の価格

UW fee，Total cost）である。注目すべき説明

算定日直前の Short selling による株価変動の変数は，Residual_#Analyst である。増資コス影響をコントロールするための変数である3）。

トは，企業を取り巻く情報環境（投資家の間のRelOffSize は，新発株式の発行に伴う流動性

情報の非対称性，企業と引受証券会社の間の情ショックの影響をコントロールするための変数

報の非対称性）が決定要因の一つであることがである。ln（price）は呼び値の刻みの違いから既存研究により明らかにされている。アナリス

生じる取引コストの影響をコントロールするたトは，企業に関するレポートを定期的に公表すめの変数である。UWReputation は，名声の高る情報提供主体であり，企業を取り巻く情報環

い引受証券会社による保証効果の影響をコント

境を改善する役割を果たす。したがって，アナロールするための変数である。Runup および

リスト・カバレッジが存在する企業は，カバ

Runup_m は，企業およびマーケットの上昇局

レッジが存在しない企業よりも情報環境の質が面ないし下降局面をコントロールするための変高いため，増資コストは低く設定されると考え数である。図表 3 は変数の記述統計量，図表 451発行市場におけるセルサイド・アナリストの有用性
図表 4

相関係数

［ 1 ］ ［ 2 ］ ［ 3 ］ ［ 4 ］ ［ 5 ］ ［ 6 ］ ［ 7 ］ ［ 8 ］ ［ 9 ］ ［10］ ［11］ ［12］ ［13］ ［14］ ［15］
［ 1 ］ Underpricing

0.43［ 2 ］ UW fee

0.43［ 3 ］ Total cost

0.84

0.70 －0.28 －0.32 －0.19 －0.16 －0.01 －0.01

0.14 －0.35 －0.07 －0.07 －0.09 －0.05

0.91 －0.37 －0.53 －0.43 －0.66

0.20

0.14

0.10

0.17 －0.19

0.23 －0.04 －0.01－0.38 －0.52 －0.41 －0.59

0.20

0.13

0.10

0.06 －0.19

0.16 －0.06 －0.03

0.84［ 4 ］ Analyst dummy－0.26 －0.35 －0.36

0.86［ 5 ］ #Analyst－0.27 －0.49 －0.45

0.53［ 6 ］ TopAnalyst－0.23 －0.41 －0.38

0.30

0.69

［ 7 ］ Size

－0.14 －0.29 －0.25

0.16

0.50

0.30

0.30

0.05 －0.05 －0.09

0.08

0.13 －0.06

0.04 －0.03

0.52

0.47

0.01 －0.03 －0.07

0.03

0.18 －0.10

0.01 －0.05

0.46 －0.10
0.48

0.01 －0.01 －0.14－0.33 －0.13［ 8 ］ Volatility

0.22

0.21

0.25

［ 9 ］ CAR

0.14

0.15

0.17 －0.05

0.00

0.01

0.00

0.11

［10］ RelOffSize

0.10

0.06

0.09 －0.06

0.05

0.03

0.06

0.03 －0.15

0.00

0.22

0.13 －0.04 －0.09 －0.10 －0.09［11］ Price［12］ UWReputation［13］ Timelag－0.10 －0.19 －0.18
0.09

0.20

0.01 －0.06 －0.11 －0.11

0.13

0.18

0.12

0.07

0.34

－0.10 －0.05 －0.09［15］ Runup_m－0.06

0.04 －0.04 －0.02 －0.03

0.00 －0.04 －0.03 －0.06

0.04
－0.15

0.02

0.20 －0.23 －0.01

0.04

0.37 －0.12

0.03

0.23 －0.08

0.22 －0.03

0.11 －0.04 －0.04

0.02 －0.03 －0.01

0.04 －0.04

0.05

0.00 －0.03－0.04

0.05 －0.02

0.15 －0.01
0.15 －0.13

0.11 －0.04－0.11 －0.07 －0.12

0.10 －0.12 －0.09 －0.04 －0.09

0.17 －0.06 －0.12 －0.11 －0.10 －0.01［14］ Runup

0.00 －0.41

0.12 －0.10 －0.02

0.19
－0.04

0.07 －0.04
0.04

0.02 －0.04－0.06 －0.04

0.02 －0.09

0.01 －0.04

0.31

0.00

0.31

（注） 左下三角行列は Pearson 相関係数，右上三角行列は Spearman 相関係数を示す。

は相関係数を表したものである。なお紙幅にはの間の関係性を示したものである4）。

限りがあるため，記述統計量および相関係数に関する記述は割愛する。

各グループのアンダープライシングの程度を比較すると，アナリストが最も少ないグループ（ 0 ～ 1 人）は平均値で3.747％であった。これ

2．単変量分析に対して，アナリスト人数が中程度のグループ

図表 5 は，企業をカバーするアナリストの人（ 2 ～ 3 人）になると，アンダープライシング

数を， 0 人もしくは 1 人のグループ， 2 人もしの平均値は3.519％まで低下する。さらには，

くは 3 人のグループ， 4 人以上のグループに 3

アナリストの人数が最も多いグループ（ 4 人以

分割し，アナリスト・カバレッジと増資コスト

上）では，アンダープライシングが3.107％と図表 5

アナリスト・カバレッジと増資コスト（単変量分析）
アナリスト数

Underpricing

UW feeTotal cost

平均値
中央値
標準偏差
観測数
平均値
中央値
標準偏差
観測数
平均値
中央値
標準偏差
観測数

Difference

0～1人
（a）

2～3人

4 人以上
（b）

3.747
3.276
0.963
440
5.679
5.699
0.880
440
9.427
9.278
1.504
440

3.519
3.118
0.953
169
5.232
5.156
0.862
169
8.751
8.298
1.500
169

3.107
3.112
0.798
180
4.523
4.131
0.695
180
7.630
7.384
1.250
180

（注） ＊＊＊，＊＊，＊はそれぞれ 1 ％， 5 ％，10％水準で統計的に有意であることを示す。

52（a）－（b）

t-valuez-value

0.641 ＊＊＊
0.164 ＊＊＊

7.89
7.94

1.156 ＊＊＊
1.568 ＊＊＊

15.7
14.1

1.797 ＊＊＊
1.894 ＊＊＊

14.1
13.7

証券経済研究なり，アナリストが最も少ないグループより
0.641％も低くなる。同様の傾向は，引受手数第115号（2021.9）

3．多変量分析

料や総コストにおいてもみられる。企業をカ

前述のとおり，アナリスト・カバレッジと増バーするアナリストの数が少ないグループから

資コストの 2 変数の間には負の関係が確認され順に並べると，引受手数料は5.679％→5.232％

た。しかし，こうした関係は，企業の特性や公→4.523％となり，総コストは9.427％→8.751％

募増資の特性などの他の要因を考慮していな→7.630％となる。

い。ここでは，両者の関係をより厳密に分析す

これらはアナリスト・カバレッジと増資コストの間には，負の関係があることを示している。

るために，前掲の回帰モデルを用いた多変量分析を行っていく。
図表 6 は，分析結果を示したものである。企業をカバーするアナリストが 1 人増えるにつれ

図表 6

アナリスト・カバレッジと増資コスト（多変量分析）
First stage#Analyst

Constant＊＊＊－33.717（2.733）

Residual_#Analystln（Size）
Volatility
CAR
RelOffSizeln（Price）
UWReputation
Timelag
Runup
Runup_mYear dummy
Stock Exchange dummy
Adjusted R-squaredN

1.442 ＊＊＊
（0.103）0.226 ＊＊＊
（0.069）0.025 ＊＊
（0.013）－0.273（2.464）0.200 ＊＊＊
（0.043）0.422 ＊＊
（0.178）－0.101（0.069）－0.224（0.246）－0.315（0.244）
yes
yes
0.454
789

Second stage
Underpricing
＊＊＊

7.425
（0.685）－0.068 ＊＊＊（0.012）－0.151 ＊＊＊（0.023）0.108 ＊＊＊
（0.030）0.017 ＊＊＊
（0.006）0.821（0.557）－0.069 ＊＊＊（0.014）－0.073（0.070）0.012（0.050）－0.169 ＊＊（0.069）－0.037（0.070）
yes
yes
0.327
789

UW fee＊＊＊10.563（0.547）－0.043 ＊＊＊（0.008）－0.231 ＊＊＊（0.020）－0.004（0.021）0.007 ＊＊
（0.003）1.630 ＊＊＊
（0.504）－0.032 ＊＊＊（0.012）－0.086（0.057）0.009（0.028）－0.060（0.057）0.045（0.056）
yes
yes
0.578
789

Total cost
17.988 ＊＊＊（0.984）－0.111 ＊＊＊（0.017）－0.383 ＊＊＊（0.035）0.105 ＊＊
（0.041）0.023 ＊＊＊
（0.007）2.452 ＊＊＊
（0.845）－0.101 ＊＊＊（0.020）－0.160（0.100）0.021（0.054）－0.229 ＊＊（0.103）0.009（0.104）
yes
yes
0.512
789

（注） 上段の数値は係数，下段の括弧内の数値はロバスト標準誤差である。
＊＊＊，＊＊，＊はそれぞれ 1 ％， 5 ％，10％水準で統計的に有意であることを示す。

53

発行市場におけるセルサイド・アナリストの有用性
図表 7

アナリスト・カバレッジと増資コスト（企業規模別での比較）
Underpricing
Small

Constant
Residual_#Analystln（Size）
Volatility

6.807

＊＊＊

RelOffSize

Large
7.315

＊＊＊

Small
12.286＊＊＊

Total cost
Large
8.984

＊＊＊

Small
19.093＊＊＊Large
16.299 ＊＊＊（1.747）（1.039）（1.640）（0.645）（2.615）（1.397）－0.103 ＊＊＊－0.056 ＊＊＊－0.085 ＊＊＊－0.041 ＊＊＊－0.188 ＊＊＊－0.097 ＊＊＊（0.029）（0.014）（0.023）（0.008）（0.042）（0.019）－0.117－0.145 ＊＊＊－0.305 ＊＊＊－0.155 ＊＊＊－0.422 ＊＊＊－0.300 ＊＊＊（0.074）（0.028）（0.069）（0.022）（0.113）（0.041）－0.029

0.018

0.063

0.160 ＊

（0.027）（0.040）（0.052）（0.089）

0.004

0.005

（0.005）（0.004）（0.010）0.687

2.837 ＊

1.056

（0.476）（1.475）（1.044）0.092 ＊＊
（0.040）CAR

UW fee0.018 ＊＊

0.142 ＊＊
（0.058）0.012 ＊＊

（0.008）（0.005）

0.567

0.369

（0.944）（0.728）2.270 ＊＊
（1.001）

0.022 ＊＊

0.017 ＊＊
（0.007）－0.061 ＊＊＊－0.093 ＊＊＊－0.029 ＊－0.055 ＊＊＊－0.090 ＊＊＊－0.148 ＊＊＊（0.018）（0.024）（0.017）（0.017）（0.026）（0.035）－0.015－0.155－0.013－0.171 ＊＊－0.028－0.326 ＊＊（0.09）（0.096）（0.084）（0.082）（0.122）（0.157）－0.023

0.045

0.013

－0.016－0.0100.029（0.052）（0.078）（0.044）（0.027）（0.061）（0.085）－0.035－0.302 ＊＊＊－0.052－0.078－0.087－0.380 ＊＊＊（0.099）（0.092）（0.095）（0.064）（0.153）（0.136）－0.097

0.035

0.041

0.067

－0.0560.102（0.107）（0.080）（0.084）（0.069）（0.153）（0.128）Year dummy

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Stock Exchange dummy

yes

yes

yes

yes

yes

yes

0.308

0.331

0.278

0.555

0.358

0.461

395

394

395

394

395

394

ln（Price）
UWReputation
Timelag
Runup
Runup_m

Adjusted R-squaredN（注） 上段の数値は係数，下段の括弧内の数値はロバスト標準誤差である。
＊＊＊，＊＊，＊はそれぞれ 1 ％， 5 ％，10％水準で統計的に有意であることを示す。

て，アンダープライシングは0.068％，引受手とで，増資コストの低下に結びついていると解数料は0.043％，総コストは0.111％低下するこ釈できる。これらは，仮説 1 - 1 ， 1 - 2 ， 1 - 3とを示す。本検証サンプルのアナリスト・カバを支持することになる5）。

レッジの平均人数が約2.5人であることを鑑み次に，仮説 2 についての検証を行う。図表 7

る と， ア ン ダ ー プ ラ イ シ ン グ で は 約0.17 ％は，企業規模（小規模企業と大規模企業）と上（0.068 ％ ×2.5人 ），0.1075 ％（0.043 ％ ×2.5

場場部（東証 1 部と非東証 1 部）の違いが，ア人），総コストでは0.2775％（0.111％×2.5人）

ナリストの情報提供機能に差異をもたらすか検

ほど，アナリスト・カバレッジが存在しない企証した結果である。小規模企業（Small）と大業は高い増資コストを負担していることを意味

規模企業（Large）については，公募増資の直する。

前決算期時点の資産総額を基準に，中央値未満

以上の結果は，企業をカバーするアナリスト

を小規模企業，中央値以上を大規模企業としての存在が，当該企業の情報環境が良好な状態に分類している。小規模企業による公募増資で保ち、情報の非対称性問題の緩和に貢献するこは，アナリスト・カバレッジが 1 人増えるにつ54

証券経済研究
図表 8

アナリスト・カバレッジと増資コスト（上場場部別での比較）
Underpricing

Tokyo 1
Constant

第115号（2021.9）

5.803

＊＊＊

UW feeNon-Tokyo 1
9.563

＊＊＊

Tokyo 1
10.321＊＊＊

Total cost

Non-Tokyo 1
14.097＊＊＊

Tokyo 1
16.123＊＊＊

Non-Tokyo 1
23.660 ＊＊＊（1.123）（1.008）（0.716）（0.895）（1.427）（1.559）－0.060 ＊＊＊－0.102 ＊＊＊－0.025 ＊＊＊－0.114 ＊＊＊－0.086 ＊＊＊－0.216 ＊＊＊（0.016）（0.022）（0.008）（0.017）（0.020）（0.033）－0.132 ＊＊＊－0.202 ＊＊＊－0.211 ＊＊＊－0.344 ＊＊＊－0.343 ＊＊＊－0.546 ＊＊＊（0.032）（0.042）（0.021）（0.037）（0.042）（0.065）Residual_#Analystln（Size）
Volatility

0.091（0.057）

CAR

0.016

0.082 ＊＊
（0.034）0.016 ＊＊＊

－0.036－0.002

0.055

0.080

（0.031）（0.027）（0.071）（0.053）0.018 ＊＊＊

－0.003（0.005）－0.014

0.630

0.292

（0.821）（0.829）（0.539）（0.812）（1.154）－0.067 ＊－0.066 ＊＊＊－0.034 ＊－0.047 ＊＊＊－0.100 ＊＊－0.113 ＊＊＊（0.035）（0.015）（0.020）（0.015）（0.044）（0.024）ln（Price）
UWReputation

1.861 ＊＊

（0.013）0.014 ＊

（0.006）

RelOffSize（0.004）0.034 ＊＊＊

（0.011）

0.278（0.008）2.490 ＊＊
（1.256）－0.075－0.046－0.090－0.087－0.165－0.133（0.118）（0.077）（0.096）（0.067）（0.180）（0.114）0.209 ＊＊＊

Timelag－0.085 ＊＊

0.013

0.020

（0.047）（0.031）0.222 ＊＊＊

（0.034）－0.163－0.149 ＊－0.063－0.026－0.226－0.176（0.115）（0.084）（0.079）（0.079）（0.163）（0.132）

Runup
Runup_m（0.084）－0.065（0.080）（0.053）－0.007－0.059

0.030

0.050

0.023

－0.009（0.097）（0.098）（0.082）（0.075）（0.153）（0.143）

Year dummy

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Stock Exchange dummy

－

yes

－

yes

－

yes

0.356

0.320

0.336

0.278

0.410

0.363

322

467

322

467

322

467

Adjusted R-squaredN（注） 上段の数値は係数，下段の括弧内の数値はロバスト標準誤差である。
＊＊＊，＊＊，＊はそれぞれ 1 ％， 5 ％，10％水準で統計的に有意であることを示す。

れて，アンダープライシング，引受手数料，総kyo 1 ）と非東証 1 部（Non-Tokyo 1 ）に分類

コストがそれぞれ0.103％，0.085％，0.188％

して，同様の比較を行った結果である。非東証

低下することを示す結果を得た。対して，大規1 部に上場する企業の公募増資は，東証 1 部上

模企業による公募増資では，アナリスト・カバ

場企業による公募増資よりも，アナリスト 1 人

レッジが 1 人増えるにつれて，アンダープライ

当たりの増資コストの引き下げ効果が大きいこ

シ ン グ， 引 受 手 数 料， 総 コ ス ト が そ れ ぞ れとを示す結果となった（アンダープライシング

0.056％，0.041％，0.097％の低下に留まった。

は0.042％，引受手数料は0.089％，総コストは両グループの数値を比較すると，アンダープラ

0.130％）。

イシングは0.047％，引受手数料は0.044％，総以上の結果は，仮説 2 - 1 ， 2 - 2 ， 2 - 3 を

コストは0.091％と，アナリスト 1 人当たりの支持するとともに，アナリストによる情報生産

増資コストの引き下げ効果は小規模企業ほど大機能は企業を取り巻く情報環境の質が相対的にきいことがわかった。

引くときほど，より大きな役割を果しているこ

図 表 8 は， サ ン プ ル 企 業 を 東 証 1 部（To-とを示唆するものであった。

55

発行市場におけるセルサイド・アナリストの有用性
図表 9

トップアナリストの特性と増資コスト
TopAnalyst
Underpricing

Constant
TopAnalystln（Size）
Volatility
CAR
RelOffSizeln（Price）
UWReputation
Timelag
Runup
Runup_mYear dummy
Stock Exchange dummy
Adjusted R-squared
N

＊＊＊

5.779
（0.922）－0.273 ＊＊（0.122）－0.098 ＊＊＊（0.026）0.148 ＊＊＊
（0.043）0.006（0.004）0.454（0.708）－0.057 ＊＊＊（0.018）－0.020（0.076）0.026（0.068）－0.137 ＊（0.078）－0.136 ＊＊（0.069）
yes
yes
0.301
499

UW fee＊＊＊9.382（0.648）－0.090（0.070）－0.182 ＊＊＊（0.023）0.048 ＊
（0.026）0.004（0.003）
1.152 ＊＊
（0.502）－0.047 ＊＊＊（0.013）－0.145 ＊＊（0.073）0.003（0.024）－0.019（0.061）0.014（0.063）
yes
yes
0.618
499

Total cost
15.161 ＊＊＊（1.236）－0.363 ＊＊（0.159）－0.280 ＊＊＊（0.039）0.195 ＊＊＊
（0.057）0.009（0.006）1.606 ＊
（0.971）－0.104 ＊＊＊（0.025）－0.165（0.120）0.028（0.071）－0.156（0.113）－0.122（0.109）
yes
yes
0.523
499

（注） 上段の数値は係数，下段の括弧内の数値はロバスト標準誤差である。
＊＊＊，＊＊，＊はそれぞれ 1 ％， 5 ％，10％水準で統計的に有意であることを示す。

最後に，トップアナリスト（Top Analyst）

ストが，それぞれ0.273％と0.363％低くなるこに焦点を当てて，アナリストの特性と増資コスとを示す結果を得た。一方，引受手数料についトの関連性についての検証を行った。トップアては，TopAnalyst の係数はマイナスを示した

ナリストはアナリストランキング（日本金融新が，この数値には統計上の有意性はみられな

聞（2007年以前）と日経ヴェリタス（2008年以

か っ た。 以 上 を ま と め る と， 本 検 証 は 仮 説降））に計算される業種別アナリストランキン

3 - 1 ， 3 - 3 を支持するものである。これは，グの上位 3 位以内にランクインしているアナリ

トップアナリストが他のアナリストよりも情報ストを指す。

分析に長けており，企業の情報環境の改善に対図表 9 より，企業をカバーするアナリストのする貢献が大きいことから，その効果が増資コ

中にトップアナリストが存在する場合，当該企ストに反映されたと解釈することができる6）。

業の公募増資ではアンダープライシングと総コ

56

証券経済研究第115号（2021.9）

も，本稿の結果が示すように企業の資金調達をⅤ．まとめ

サポートする重要な役割を担っている。個人投資家が増加傾向にあり，かつ直接金融への依存

アナリストは，企業を取り巻く情報環境を向が高まりつつある我が国の現状を鑑みると，ア

上させる主体として，様々な企業に関するレ

ナリストの果たす役割は年々高まっているといポートを作成し公表している。本稿は，こうしえる。アナリストがその自覚を持ち，情報生産

たアナリストの情報提供機能が公募増資のアン者としての機能を果たすことは，本邦企業のよダープライシングや引受手数料にどのような影り一層の発展に寄与するものになるだろう。

響を及ぼすかを検証した。主な検証結果として，①アナリスト・カバレッジが存在する企業の公募増資は，存在しない企業の公募増資と比

注1） 本稿は，IPO（新規株式公開）を含まない。
2） 紙幅の都合で割愛するが，価格算定日前 1 年間に公募

べて，アンダープライシングおよび引受手数料

増資の実施企業を対象としたアナリスト・レポートの件

がともに低い，②アナリストがもたらす「①のから示す結果と概ね同様の結果が得られることが確認さ効果」は，小規模企業や非東証 1 部上場企業な

数と増資コストに関する多変量分析も行っており，これれている。
3） Gerard and Nanda［1993］によると，新発株式の価格

ど，相対的に企業情報が広く浸透していない企

算定日直前の Short selling には，将来の株価下落に関す業の公募増資ほど大きくなる，③トップアナリと，新発株式の価格を意図的に引き下げることを目的とる情報を有する投資家が行う Informative short sellingストによるカバレッジは，アンダープライシン

する投資家による Manipulative short selling がある（Ma-グを一層低くする，というものであった。これ

行価格が当該企業の既発株式の市場価格を基準に価格付

らは，アナリストが情報提供者として企業情報を提供することが，公募増資に応じる投資家間の情報の非対称性問題や，公募増資を実施する

nipulative short selling が行われるのは，新発株式の発けされるため，価格算定日前に既発株式の市場価格が下がれば，新発株式の発行価格は本来よりも低価格になるからである）。Informative short selling は情報に基づく取引であり，当該企業の情報環境にはプラスの効果をもたらすが，反対に Manipulative short selling は情報に基企業と引受証券会社の間の情報の非対称性問題

づかない取引のため，当該企業の情報環境を悪化させるを緩和させ，増資コストの軽減に一役を買って

4） 機関投資家は， 1 人のアナリストによってカバーされいることを示すものと解釈できよう7）。
昨今の我が国の証券市場においては，オンラことになると彼らは指摘する。
る企業を実質的にアナリスト・カバレッジがないものとみなすことが多い。この点を考慮するため，図表 3 のサンプルはアナリストが 0 ～ １ 人， 2 ～ 3 人， 4 人以上に分割することにした。

イントレードの普及や証券取引に係る税制優遇5） ln（Size）を機関投資家持株比率に置き換えて分析を（NISA など）に伴い，市場取引を行う個人投

行った結果，依然としてアナリスト・カバレッジの有用

資家は増加傾向にある。平成バブル崩壊によ6） 本稿は，幹事証券会社に属するアナリスト（以下，引性を示す結果が得られている。

り，銀行依存から直接金融への依存に傾斜しつ

受系アナリストとする）によるカバレッジの有無によっ

つある本邦企業にとって，新たな個人投資家のた。その結果，引受系アナリストの存在は，アンダープ

誕生は発行市場の潜在的な参加者の拡大に繋がて，増資コストに影響を及ぶかについての検証も行っ
ライシングや総コストを引き下げているという検証結果を得た。なお，この結果に関しては，アナリストの情報るものとして，大きな期待が集まっている。こ

生産機能と利益相反行為という 2 つの要素の影響を受けうした状況下においては，アナリストは情報劣

7） 企業が行うエクイティ・ファイナンスは多岐にわた

位になりやすい個人投資家にとって非常に力強る。発行市場におけるアナリストの有用性を検証するにい味方となる。また，企業側の立場において行う必要があり，今後の課題といえる。なお，これは匿ている可能性がある。

は，これらの相互作用を含めたより詳細な検証をさらに57

発行市場におけるセルサイド・アナリストの有用性
Journal of Finance, Vol.58, pp.2249-2279.

名レフェリーの指摘である。

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参

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当研究所客員研究員）