Discussion Papers In Economics
And Business
⽇本市場における Post-Earnings Announcement
Drift と流動性の分析
笠原晃恭
Xin ZhongDiscussion Paper 21-25

January 2022

Graduate School of Economics
Osaka University, Toyonaka, Osaka 560-0043, JAPAN⽇本市場における Post-Earnings Announcement Drift と流動性の分析
笠原晃恭‡
Xin Zhong§
要旨

本研究では、最新のデータを⽤いて⽇本の株式市場における Post-Earnings Announcement Drift(PEAD)の頑健性を検証した。PEAD とは、個別企業の決算が発表された後、⼀定期間に渡って株価がドリフトを持つ現象のことである。PEAD は価格モメンタムと並んでリスク・ベースのアセットプライシング・モデルで説明することが難しいアノマリーであり、⾏動ファイナンスのモデルを開発するモチベーションとなってきた。⼀⽅、⽶国のデータを⽤いた近年の研究によると、
PEAD は流動性の著しく低い株式や超⼩型株のみで観察される現象だという批判も存在する。この研究では、最新のデータを⽤いて、⽇本の株式市場における PEAD が継続していることを確認した上で、①⽶国同様、流動性やサイズをコントロールすると効果が弱まること、しかし、その効果は②流動性やサイズ・ファクターに対するプレミアムでは説明できないことを実証した。
JEL 分類：G12 Asset Pricing
キーワード：PEAD、流動性プレミアム‡§

⼤阪⼤学経済学研究科 講師 kasahara.akitada.econ@osaka-u.ac.jp
無所属 zhongx2828@gmail.com

1.

はじめに

Post-Earnings Announcement Drift (PEAD)とは、業績発表後に⻑期間にわたって、業績のサプライズと同⽅向のリターンが観測される現象のことを指す。PEAD は⼩型株効果と並んで⻑い歴史を持つアノマリーであり、Ball and Brown (1968)によって⽶国市場のデータをもとに初めて報告された。その後、Bernard and Thomas（1990)や Chan, Jegadeesh and Lakonishok (1996) によって厳密な実証が⾏われ、効率的市場仮説に反する２つの代表的なアノマリーとして、モメンタムと並んで PEAD が挙げられるに⾄った（Fama、1990）。
近年の研究によると、多くのアノマリーは学術的に報告された後に減衰する傾向が報告されている（McLean and Pontiff, 2015）。これらの傾向は、①アノマリーの発⾒⾃体が統計的なまぐれによるものか、あるいは②アノマリーの周知によって裁定活動が活発化するもののどちらかによるものと解釈される。しかし、PEAD は発⾒から 50 年以上が経つにも関わらず、⽶国を含む多くの国々で継続的に観察されている (Hung, Li and Wang, 2015)。とりわけ、先進国において⽇本ではPEAD が強く観察されるという報告も存在し（⾳川 2009、松村 2010、岡⽥・佐伯 2014）、最新のデータを⽤いて⽇本市場における PEAD の傾向を分析する意義は⼤きいと考えられる。
PEAD はリスク・ベースのアセットプライシング・モデルで説明するのが難しく、アンカリングや注意⼒の⽋如といった、⾏動ファイナンスにおける過少反応 (underreaction)の典型例と⾒做されることが多い（Dellavigna and Pollet 2009, Hirshleifer et al 2009、岡⽥・佐伯 2014）。しかし、⾏動ファイナンス的なモデルは、なぜ周知された「裁定機会」が継続して観察されるのかという意味で、裁定の限界 (limits to arbitrage)も同時に説明する必要がある。PEAD をこの側⾯から研究した論⽂は少なく、この研究では裁定を阻害する要因として流動性に着⽬する。
⽶国のデータを⽤いた近年の研究によると、PEAD は流動性の著しく低い株式や超⼩型株のみで観察される現象だという指摘が存在する。例えば、Hou, Xue and Zhang (2018)は、超⼩型株の影響を排除するため、等加重でなく時価総額加重ポートフォリオで検証すると、PEAD の統計的な有意性が失われると報告している。また、Chordia et al (2009)は、⽶国市場において PEAD は流動性の著しく低い株式以外では観察されず、取引コストによって PEAD は実現不可能なアノマリーであると論じている。これらの研究は、流動性の⽋如が裁定を阻害する要因であることを⽰唆している。PEAD の経済学的な重要性を確認するため、本研究ではこれらの指摘が⽇本市場に当てはまるかどうかを確認したい。
2.

PEAD の定式化

2.1. データの取得
本研究では、東京証券取引所⼀部と⼆部の全上場銘柄を分析対象とする。従って、JASDAQ やマザーズ、地⽅証券取引所などに単独上場する銘柄は分析対象から除外されるが、そもそもこれらの取引所は⼩型株や流動性の低い銘柄が中⼼であるので、そういった銘柄以外でも PEAD が観察可能なのかという意味で、このデータ制約は本研究の問題意識と整合的である**。
データ期間は 2007 年の第１四半期から 2018 年の第４四半期までとする。⾦融商品取引法が四半期決算を義務化したのは 2009 年 3 ⽉期決算であるが、それ以前より多くの企業が証券取引所の要請に従い四半期決算を開⽰していたので、その情報を⽤いる。本研究で⽤いる株価データや財務データは、⽇経 NEEDS FinancialQuest 及び NPM の各種データベースから取得した。
2.2. 𝑆𝑈𝐸を⽤いた業績サプライズの数値化
PEAD を定式化するにあたって、まずは業績のサプライズを定量的に測定する必要があるが、本研究では既存研究において最も標準的に採⽤されている𝑆𝑈𝐸（Standardized Unexpected Earnings）を利⽤する。
𝑆𝑈𝐸!" =𝐸!# − 𝐸!#$%𝜎!#

ここで、𝐸!# は企業𝑖の直近の四半期における⼀株辺り当期純利益であり、𝜎!# は直近の 8 四半期を利⽤して計算したした𝐸!# − 𝐸!#$% の標準偏差である。本研究では⼿始めに実現純利益を利⽤するが、経営者予想やアナリスト予想などを⽤いて別の定式化を⾏うことも可能である。
定義に従って実際に SUE を計算してみると、その分布は図 1 や図 2 のようになる。SUE は年度効果や産業効果をコントロールしない指標であるので、どの時点で計算するかで分布に⼤きな偏りが⾒られる。従って、PEAD を検証するにあたっては SUE の絶対値ではなく、ポートフォリオのリバランス時点における相対的な順位の情報を⽤いる。

（図 1）2018 年第１四半期における SUE の分布**

⽇本市場においてファーマ・フレンチの 3 ファクターモデルを検証した久保⽥・⽵原（2007）でも同様に、東京証券取引所⼀部と⼆部の全上場銘柄を分析対象としているが、彼らは会計情報の硬度を理由の⼀つに挙げている。

（図 2）2010 年第１四半期における SUE の分布
2.3 ポートフォリオの構築
PEAD を検証する⽅法には、⼤きく分けて①イベント・スタディと②ポートフォリオ・リバラン
スの２通りがある。前者のイベント・スタディでは、業績のサプライズがあった時点を t=0 として、その時点を起点とする相対⽇時で超過リターンを集計する。この⽅法は直観的に株価ドリフトを図⽰できる⻑所がある⼀⽅、実際のイベント⽇にバラツキがある場合に、投資家のポートフォリオ決定を必ずしも現実的に再現できない短所が存在する。とりわけ本研究では、流動性制約の指標として銘柄⼊れ替えのリバランスに伴う取引コストの⼤きさを評価する必要があることから、後者のポートフォリオ・リバランスを採⽤する。
より具体的には、各四半期の最初の営業⽇に、投資対象の銘柄を SUE に応じて 10 等分してポートフォリオを構築した場合のリターンを計測する。バリューやサイズは年次リバランスなので、四半期リバランスは取引コストが⼤きくなる懸念がある。各ポートフォリオの構成⽐率を決める
にあたっては、超⼩型株の影響を⾒るため、等加重と時価総額加重の両者を⽐較する (Hou, Xueand Zhang, 2018)。
2.4. ⽉次超過リターンの⽐較
SUE ランク毎に⽉次超過リターンを⽐較した結果が、図 3 と図 4 である。各四半期ごとに SUEに応じて投資対象の銘柄を 10 等分するので、SUE ランクは 1 から 10 まであり、ランクが⼤きいほどプラスの業績サプライズであったことを意味する。
まず図 3 は各ポートフォリオを等加重で組成した場合の結果であり、SUE ランクに応じて⽉次超過リターンが増加していく傾向が⾒て取れる。⼀⽅、時価総額加重で組成してみると（図4）、より凹凸のあるグラフとなり、SUR ランクと⽉次超過リターンの関係は必ずしも単調で無いことが⾒て取れる。従って、図 3 と図 4 の⽐較から、⽶国での研究結果と同様、PEAD は⼩型株を中⼼に観察されるということが⽰唆される。

（図 3）⽉次超過リターンの⽐較（等加重）（図 4）⽉次超過リターンの⽐較（時価総額加重）⼀⽅、⽇本市場において PEAD は超⼩型株のみに限定された現象かというと必ずしもそうでない。例えば、サンプル期間における累積リターンを⽐較したのが図 5 である。この図は、構成⽐率を時価総額加重とした場合の、SUE ランク 1 と 10 のポートフォリオの累積リターンを⽐較しているが、両者のパフォーマンスには乖離が⽣じていることが⾒て取れる。

（図 5）時価総額加重の場合における累積リターンの⽐較
リターンの違いをより厳密に検定するには、各種のファクター・モデルを⽤いる必要がある。以下では、SUE ランク 1 と 10 のポートフォリオでロング・ショート戦略を採⽤することを考え、
CAPM、Fama-French の 3 ファクターモデル、Carhart の 4 ファクターモデルのそれぞれでアルファを計算したのが表 1 である。等加重の場合のみに統計的に有意な正のアルファが観察されている。

（表 1）ロング・ショート戦略のアルファ
3.

流動性に対する頑健性の検証

3.1. 流動性の概念の整理
流動性は多様な意味を持つ概念だが、本研究で関係するのは次の 2 つの仮説である。
1.

PEAD の取引コスト控除後のリターンは実際には⼩さい。

2.

PEAD は⾮流動性のプレミアムを反映したものに過ぎない。

以下では、これらの仮説を３つの側⾯から多⾓的に検証する。まず第⼀にインプリメンテーショ
ン・ショートフォール (IS)に基づく取引コストを加味したリターンを推定する。続いて、第⼆の視点として Amihud (2002)の流動性指標と PEAD の関係を調べる。最後に、⾮流動性のプレミアムの指標として、Pastor-Stambaugh (2003)の流動性ファクターを加味してアルファを計算する。
3.2. 取引コストの推定取引コストの推定はマーケット・マイクロストラクチャーの研究対象であるが、ビッド・アスク・スプレッドは⼀回限りのオーダーを想定した取引コストなので、アノマリーの⽂脈では不適切な指標である。実務上、機関投資家はインプリメンテーション・ショートフォール(IS)をベンチマークとすることが多いため、ここではビッド・アスク・スプレッドの代わりに IS に注⽬する。ここで IS とは①タイミング・コスト、②マーケット・インパクト・コスト、③委託⼿数料の合計として定義され、機関投資家がオーダーを分割して執⾏する場合のコストを推計した値である。

IS はその性質上、⽇中ティックデータなどの価格データで推定することが難しく、機関投資家で無いとデータの⼊⼿が難しいという⽋点を持つ。ここでは、野村アセットマネジメントの内部データに基づき IS を推定して⼯藤・佐野（2015）を参照する。この論⽂ではロングオンリーの公募投信の執⾏データに基づき、IS の中央値を 16.9bps と報告している。時価総額加重ポートフォ
リオの場合、四半期リバランスで年間平均のターンオーバーは 130%前後。取引コストを線形で16.9bps と仮定すれば、PEAD の超過収益率と⽐べて、取引コストは無視できるほど⼩さい。
もちろんこれは取引コストの複雑さを無視した⼤雑把な計算である。第⼀に、取引コストは取引占有率に関して上に凸となるため（Almgren and Chriss、2000)、取引量も想定しないと正確な取引コストは推定できない。また、⼯藤・佐野（2015）は⼤型株中⼼でロングオンリーの取引に分析を限定しているため、ショートや⼩型株の取引を伴う PEAD の取引費⽤は 16.9bps よりも⼤きいはずである。
その⼀⽅で、実務的には取引コスト控除後のリターンを改善するよう各種の⼯夫がなされている点も留意すべきである。Novy-Marx (2019)は、① 取引コストの低い株式に限定して取引する、② 定期リバランスの頻度を落とす、③ リバランスのハードルを上げる、といった⼿法を採⽤することで、取引コスト控除後のリターンを⼤幅に改善できると報告している。PEAD に関しても同様の⼯夫が可能であるため、取引コスト控除後だと PEAD は消滅すると主張するのは難しいように思われる。
3.3. Amihud (2002)の流動性指標
以下で定義される Amihud (2002)の流動性指標（ILLIQ）は、データの⼊⼿が難しい IS と⽐べて、各銘柄ごとにプライス・インパクトを推定できる利点を持つ。
'!"|𝑅!"& |1𝐼𝐿𝐿𝐼𝑄!" =× 10*>
𝐷!"
𝑌𝑉𝑂𝐿!"&"()

ここで𝐷!" は⽉𝑡における株式𝑖の取引⽇数、𝑅!"& は株式𝑖の⽇次リターン、𝑌𝑉𝑂𝐿!"& は株式𝑖の⽇次取引⾦額である。2018 年 12 ⽉における ILLIQ の分布を描くと図 6 のようになる。

（図 6）2018 年 12 ⽉における ILLIQ の分布
各 SUE ランクに関して ILLIQ の平均値を計算すると、図 7 のようになる。もし PEAD が（ILLIQ の意味で）流動性の低い銘柄に限定して⽣じているのであれば、図 7 はもっと U 字型になっているはずである。しかし、実際の図 7 は低 SUE ランクにおいて若⼲⾼くなっているものの、⾼ SUE ランクではむしろ低くなっているため、必ずしも PEAD は（ILLIQ の意味で）流動性の低い銘柄に限定して⽣じているわけではない点が観察できる。

（図 7）SUE ランクごとの ILLIQ 平均値
この点を等加重ポートフォリオのリターンで確認したのが、次の表 2 である。この表では、SUEと ILLIQ で独⽴に⼆重ソートを⾏い、全銘柄を合計で 10×10 ポートフォリオに分割した場合の平均⽉次超過収益率を報告している。SUE ランクが 1 と 10 のポートフォリオでロング・ショートした際のリターンが最終⾏で報告されており、ILLIQ が⾼いポートフォリオほどそのリターンが⾼い傾向が観察できる。しかし、ILLIQ のランクが 1 や 2 の場合でもプラスのリターンが観察されており、必ずしも PEAD は（ILLIQ の意味で）流動性の低い銘柄に限定して⽣じているわけではない点が改めて確認できる。

（表 2）SUE と ILLIQ による独⽴ソート
3.4 Pastor and Stambaugh (2003)の流動性ファクター
最後に流動性プレミアムを調整した上でも PEAD が存在するかどうかを調べるために、Pastorand Stambaugh (2003)の流動性ファクター（PS ファクター）との関係を調べる。PS ファクター
は市場全体の流動性の予⾒不可能な変化を定量化したもので、以下の回帰式で定義される。
𝛥𝛾I" = 𝛽+ + 𝛽) 𝛥𝛾I"$) + 𝛽,𝑚𝑣"$)
𝛥𝛾I"$) + 𝜀"𝑚𝑣)

厳密な定義は元論⽂を参照して欲しいが、𝛥𝛾I" は市場全体の流動性の⽉次変化を表し、𝛥𝛾I" に対す-"
るランダム・ショック 𝐿" = )++が PS ファクターと定義される。各銘柄に関して計算される

Amihud (2002)の流動性指標（ILLIQ）とは異なり、PS ファクターは市場全体で定義される値である。⽇本市場におけるその実現値を図⽰すると次の図 8 のようになる。

（図 8）⽇本市場における PS ファクターの推移
表 1 で⾏ったパフォーマンス分析において、PS ファクターも追加した結果が次の表 3 である（最初の 3 ⾏は表 1 の結果を再掲）。ここで 5 ファクターモデルとは、Carhart の 4 ファクターモデルに PS ファクターを追加したモデルであり、6 ファクターモデルはそれに更に CMA (資産成⻑率)を追加したモデルである。表 1 と同様、等加重と⽐べて時価総額加重でアルファが⼩さくなるが、等加重のアルファは PS ファクターの追加に対して頑健であることが確認できる。従って、この意味において PEAD は流動性やサイズ・ファクターに対するプレミアムでは説明できないことがわかる。

（表 3）PS ファクター調整済みのアルファ
4.

結語

本研究では、最新のデータを⽤いて⽇本市場における PEAD の頑健さを検証した。その結果、①超⼩型株の影響は⾒られるものの、それらを除外しても PEAD は存在する、②PEAD はILLIQ や PS ファクターとの相関が低く、流動性が⽐較的⾼い銘柄群でも PEAD は存在する、③取引コストの現実的な⽔準と⽐べて、PEAD の超過収益率はかなり⼤きい、といった結論が得られた。これらの結果は、⽶国と⽐して、⽇本の株式市場における流動性プレミアムは⼩さいという既存研究（Takehara and Zhong 2020, Kazumori et al 2019)と整合的であり、⾏動ファイナンス的な解釈を完結させるには、他の limits to arbitrage 要因を検討する必要があることを⽰唆している。
5.

参考⽂献

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析”, ⾏動経済学
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Journal of FinancePEAD and Illiquidity Premium in the Japanese Market
Akitada Kasahara††
Xin Zhong‡‡Abstract

This paper studies the robustness of post-earnings announcement drift (PEAD) using recent datafrom the Japanese market. PEAD is the tendency for stocks to drift in the direction of an earnings
surprise. Many behavioral finance models have been developed for PEAD since it is hard to explain
within risk-based rational asset pricing framework. Recent studies using US data argue that PEAD
can be observed only among extremely illiquid and small stocks. This paper confirms that PEAD
continues to exist in the Japanese market, and its effect becomes weaker when the liquidity and sizeare controlled. However, the effect cannot be explained by either liquidity or size premium withfactor models.
JEL classification: G12 Asset Pricing
Keyword: PEAD, liquidity premium††

Assistant Professor, Graduate School of Economics, Osaka University
kasahara.akitada.econ@osaka-u.ac.jp‡‡Independent Researcher
zhongx2828@gmail.com