『証券経済学会年報』第 56 号別冊
第 93 回全国大会
学会報告論文「会計のファンダメンタルズと株価」

『証券経済学会年報』第 56 号別冊「会計のファンダメンタルズと株価」
中川豊隆

岡山大学学術研究院社会文化科学学域

山西佑季

熊本県立大学総合管理学部

１．はじめに

２．先行研究と会計情報の株価への写像の過程

本稿の目的は、東京証券取引所第一部上場企業が開示

本稿では Nichols et al.〔2017〕の手法を用いた分析した会計情報と将来の異常リターンとの関係について検証することである。本稿の分析では 2006 年 3 月期から2017 年 3 月期までの会計情報を用いている。これは第 2次安倍政権が発足した2012 年の前後数年間を分析対象としたためである。また、分析は主に Nichols et al.（2017）の手法を用いて実施する。より具体的に言えば、会計のフを行っているが、Nichols らの研究は本源的価値の研究と価値関連性の研究と会計アノマリーの研究を先行研究として成立している。
本源的価値の研究としては、例えば Frankel and Lee〔1998〕や Dechow et al.〔1999〕があり、いずれも残余利益モデルやアナリスト予想利益を用いた本源的価値のァンダメンタルズを反映した尺度である VRES（ValueResiduals：価値残差）を用いた投資戦略により日本の証券市場で異常リターンが獲得されていたのかどうかが主要な検証課題である。
ここで、価値残差とは株価と価値の差を株価で除した概念である。そこでの価値の推定には会計情報が用いら推定を行っている。ただし、Ohlson 〔1995〕の線形情報力学の利用については相違がある。これに対して、
Nichols et al.〔2017〕は持分価値評価モデルを利用せず、会計情報から直接的に価値を推定する点に特徴がある。
Nichols らは企業の事業活動が株価に写像される過程れることから、会計情報が株価に反映される理論的枠組みを前提として、実際に会計のファンダメンタルズがそれらの情報が公表された後に株価に反映されているかどうかを検証するものとなっている。また、価値残差と将来の異常リターンの 2 変量だけではなく、価値残差や時価総額や時価簿価比率等が将来の異常リターンを説明するを示したうえで（図 1）、各プロセスの機能の程度やプロセス間の連係の状況が潜在的なミスプライシングに影響を及ぼしうることを指摘している。例えば、企業内部で生み出された知的財産やブランドに対する依存度が高い企業がそれらの経済的資源を貸借対照表上で認識していない場合には、利益や簿価が価値を要約する機能が低下しかどうかも併せて検証する。さらに、実績会計情報だけではなく予想会計情報も利用とした分析を行い、実績と予想の両面から会計情報の投資意思決定における有用性を検証する。
本稿の構成は次の通りである。第 2 節では、本分析の前提となっている事業活動が株価に写像される過程及びて会計情報の株価説明力や価値残差に対するリターンの下落を招くことになる（Nichols et al.〔2017〕p.1382）。
また、財務報告の過程と価値評価の過程は会計のファンダメンタルズが価値を把握する能力に関係している。さらに、プライシングの過程が十分に機能していない場合にはミスプライシングが生じることになるが、これにつ関連する研究について説明する。第 3 節ではリサーチデザイン（価値残差やポートフォリオリターンモデル等）について説明する。第 4 節ではサンプルと基本統計量を示す。第 5 節では分析結果を示し、第 6 節では本稿の結論と今後の研究課題を示す。

いては価値残差と将来のリターンの関係を分析することで確認できると考えられる。

1-4-1

『証券経済学会年報』第 56 号別冊る。ここで、Price は会計年度末から 3 か月後の株価（Share Price）を表す。BV は 1 株当たり自己資本（BookValue of Equity Per Share）、IB は 1 株当たり経常利益

事業活動（Income Before Extraordinary Items Per Share）、NEG
は利益が負の値（negative）の場合に 1（それ以外の場合は 0）となるインジケータ変数、DIV は 1 株当たり配当金（Dividends Per Share）、OIGR は 1 株当たり営業利益（Operating Income Per Share）の変動である。また、
ｔは年度識別子、iは企業識別子、
j は業種識別子である。

財務報告の過程

価値評価の過程

プライシングの過程（２）価値残差

株価

価値残差は価値と価格の差によって算定する。まず、（2）式によって価値の推定を行う。

図 1 事業活動を株価に写像する過程（出所）Nichols et al.〔2017〕, Figure 1 より作成。

他方、価値関連性に関する先行研究としては、例えばHail〔2013〕が挙げられる。Hail は利益と簿価の価値関連性の経時的変化を検証し、1981 年から 1994 年までは下落傾向だが、1995 年から 2008 年までは上昇傾向にあることを示した。本稿の分析ではクロスセクションで価値を推定し、会計情報の株価説明力を年度別に示している。最𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑖𝑡 = 𝛼̂𝑗𝑡 + 𝛾̂1𝑡 𝐵𝑉𝑖𝑡 + 𝛾̂2𝑡 𝐼𝐵𝑖𝑡 + 𝛾̂3𝑡 𝑁𝐸𝐺𝑖𝑡 +𝛾̂4𝑡 𝑁𝐸𝐺 × 𝐼𝐵𝑖𝑡 + 𝛾̂5𝑡 𝐷𝐼𝑉𝑖𝑡 + 𝛾̂6𝑡 𝑂𝐼𝐺𝑅𝑖𝑡（2）

続いて、価値残差を（3）式で算定する。
𝑉𝑅𝐸𝑆 = (𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒 − 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒)/𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒（3）後に、会計アノマリーに関する研究では、例えば、利益発表後ドリフト（Bernard and Thomas〔1989〕〔1990〕）、会計発生高アノマリー（Sloan〔1996〕）、予想利益修正アノマリー（Barth and Hutton〔2004〕）1)の検証が行われてきた。会計アノマリーの研究は、図 1 におけるプライシングの過程と関係がある。

価値残差は実際の株価から株式の価値を引いた値を株価で除した値であることから、価値残差が負の値の場合には価格よりも価値の方が大きいのでその銘柄が割安であることを示唆し、正の値の場合には価格よりも価値の方が小さいので割高であることを示唆する。従って、価値次節で説明するように、本稿の分析では、これらの先行研究の内容を踏まえてリサーチデザインを構築している。

残差が負の値となる銘柄群を買建て、価値残差が正の値となる銘柄群を売建てる投資戦略を組むことになる。
（３）異常リターン1)ただし、本稿のサンプルを用いて分析を行ったところ予想利益修正アノマリーは観察されなかったことから、別の視点で分異常リターン（Abnormal Return）の算定方法は（4）式析を実施している。の通りである。なお、AveR は時価総額に基づく 10 分位ポートフォリオにおける平均リターンである。
３．リサーチデザイン
𝐴𝑅𝑖𝑡 =（１）株価モデル

𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒𝑖𝑡−1− 𝐴𝑣𝑒𝑅𝑖𝑡（4）（４）ポートフォリオリターンモデル

𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒𝑖𝑡 = ∑𝐽𝑗=1 𝑎𝑗𝑡 + 𝛾1𝑡 𝐵𝑉𝑖𝑡 + 𝛾2𝑡 𝐼𝐵𝑖𝑡 + 𝛾3𝑡 𝑁𝐸𝐺𝑖𝑡 +𝛾4𝑡 𝑁𝐸𝐺 × 𝐼𝐵𝑖𝑡 + 𝛾5𝑡 𝐷𝐼𝑉𝑖𝑡 + 𝛾6𝑡 𝑂𝐼𝐺𝑅𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡(𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒𝑖𝑡 −𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒𝑖𝑡−1 +𝐷𝑖𝑣𝑖𝑡 )（1）

ヘッジ戦略に対するポートフォリオリターンに係るモデルは（5）式の通りである 2)。

係数を推定するための株価モデルは（1）式の通りであ

1-4-2

『証券経済学会年報』第 56 号別冊

４．サンプル及び基本統計量

𝐴𝑅𝑖,𝑡+1 = 𝛼 + 𝛽1𝑡 𝑟𝑉𝑅𝐸𝑆𝑖,𝑡 + 𝛽2𝑡 𝑟𝑀𝑉𝐸𝑖,𝑡 +𝛽3𝑡 𝑟𝐵𝑇𝑀𝑖,𝑡 + 𝛽4𝑡 𝑟𝐴𝑅_𝐿𝐴𝐺𝑖,𝑡 + 𝛽5𝑡 𝑟𝐵𝐸𝑇𝐴𝑖,𝑡 +𝛽6𝑡 𝑟𝐹𝑆𝐶𝑂𝑅𝐸𝑖,𝑡 + 𝛽7𝑡 𝑟𝑉𝑂𝐿𝑖,𝑡 + 𝛽8𝑡 𝑟𝑉𝑃𝑖,𝑡 +𝛽9𝑡 𝑟𝐴𝐶𝐶𝑖,𝑡 + 𝜀𝑖,𝑡+1（１）サンプル（5）

ここで、MVE は株式時価総額（Market Value of Equity）、
BTM は時価簿価比率（Book to Market Ratio）、AR_LAG は
過去 6 ヶ月間の規模調整済み異常リターン、BETA はベータ値、FSCORE は Piotroski〔2000〕の F スコア 3)、VOL は

本稿における分析対象企業は東京証券取引所第一部に上場する 3 月末決算企業である（金融業は除く）。具体的に言えば、2006 年 3 月期から 2017 年 3 月期までの会計期間に日本基準に基づいて財務報告を行っている日本企業が対象である。価値残差を算定するための企業年度の過去 1 年間の月次リターンのボラティリティ、VP はFrankel and Lee〔1998〕の V/P レシオ、ACC は会計発生高を表す。r は説明変数が 0 から 1 までの値に基準化されていることを表しており、例えば、rVRES は VRES を 5分位でランク付けした上で 0 から 1 の値をとるように基準化したものであり 4)、𝛽1𝑡 は VRES 以外の要因の影響をコ

総数は、欠損値等を除いた結果、11,028 となった。また、
価値残差以外の分析では、VRES が 1 以上になる、すなわち企業価値が算定不能な企業年度を除外するため、サン
プル総数は 5,649 である。
使用したデータベースは、次の通りである。財務データ
については東洋経済財務データ CD-ROM（ダイジェスト版）

ントロールした後におけるゼロ投資ヘッジポートフォリ
オに対するリターンを表す。

から収集した。株価データは東洋経済株価 CD-ROM（2020年度版）から収集した。業績予想及び配当データは NPM カスタマイズデータを使用した。エクイティ・リスク・プレミアムデータについては、Ibbotson の日本のエクイティ・リスク・プレミアム（2020 年 12 月版）から収集した。

（５）予想利益の正確性
予想利益の実際の正確性（Actual Accuracy）は（6）式で算定される。

𝐴𝐴𝑖𝑡 = −|𝑁𝐼𝑖𝑡 −𝐹𝐸𝑖𝑡 |𝑃𝑟𝑖𝑐𝑒𝑖𝑡−3𝑚（２）基本統計量（6）

ここで、NI は 1 株当たり当期純利益（Net Income）、FEは 1 株当たり予想純利益（Forecasted Earnings）、Priceitは会計年度末の株価を表す。
3m2)ポートフォリオリターンモデルは、Bernard and Thomas〔1990〕
で用いられたアプローチと同様である。
3) Piotroski〔2000〕は総合スコア（F スコア）に基づくポートフォリオを形成してリターンを比較した。そこでは、F スコアが0 又は 1 となる場合に将来の株式パフォーマンスの悪化が期待され、F スコアが 8 又は 9 となる場合にファンダメンタルが良好であるシグナルとみなされている（Piotroski〔2000〕p.12）。

各変数の基本統計量は表 1 の通りである。ここで、ROAは総資産利益率（Return on Assets）、PM は売上高利益率（Profit Margin）、ATO は総資産回転率（Asset Turnover）、
SalesGr は売上高成長率（Sales Growth）、Lev はレバレッジ（Leverage）を表す。なお、これらの指標は、各年各業種の平均値を差し引き、上位 5 分位に 1、下位 5 分位に-1、それ以外に 0 を割り当てた上で分析に用いている。
Price、BV、IB、NEG、DIV、OIGR のサンプル数は 11,028、AR、AR_LAG、VRES、AA、ROA、PM、ATO、SalesGr、Lev のサンプル数は 5,649 である。表 1 を見ると VRES の平均値及び中央値はいずれも負の値となっており、割安銘柄が多い傾向にあると言える。したがって、分析対象の銘柄群について、正の異常リターンが生じやすい傾向にあったと言える。

4)価値残差が負（正）の値の場合に将来の正（負）の異常リターンが期待されるため、第 1 五分位に属する場合に 1 が割り当てられ、第 5 五分位に属する場合に 0 が割り当てられる（Nicholset al.〔2017〕p.1397）
。

1-4-3

『証券経済学会年報』第 56 号別冊

表 1 基本統計量
Price
BV
IB
DIV
OIGR
ARAR_LAG
VRES
AA
ROA
PM
ATO
SalesGr
LevN
11028
11028
11028
11028
11028
5649
5649
5649
5649
5649
5649
5649
5649
5649

平均値3954.053
1183.332
84.67926.963
4.465
0.005
0.001
-0.378-0.055
0.053
0.060
1.050
0.012
0.475

中央値
687.5
725.12847.33
13.8344.299-0.038-0.024-0.179-0.018
0.049
0.051
0.927
0.014
0.473

５．分析結果最小値
2460.476-116.713-139.85-292.485-0.814-0.687-14.885-6.39-0.196-0.8700.105-0.6450.053

最大値
1560000
15431.42
1223.594
447.108281.108
4.722
4.048
0.999
00.540
0.503
5.535
1.692
1.145ある。自由度修正済み決定係数は 37.6％から 78.4％まで（１）株価モデルによる推定結果
表 2 は株価モデルによる推定結果を示している。BV の係数はすべての年度において有意にプラスとなっている。
また、IB、DIV については、殆どの年度で有意にプラスで

表 2 株価モデルの結果
BV
2006
16.672
2007
13.753
2008
7.745
2009
7.821
2010
4.573
2011
8.773
2012
2.409
2013
5.736
2014
0.525
2015
0.724
2016
0.477
2017
0.708
N > 1.96
12
N < -1.96
0

標準偏差39459.02
1837.231
153.31363.39966.402
0.309
0.23
1.061
0.163
0.043
0.065
0.553
0.134
0.188

IB
57.18357.34641.32565.67
126.553-11.2143.818-12.46
10.121
10.99
9.834
8.38
90NEG
15302.97346.3
10294.98852.032
9061
3741
4451.32832.8632.3641638.9498.570の値となっており、最大の年度は 2015 年、最小の年度は2011 年であった。なお、2014 年以降の年度で自由度修正済み決定係数が一貫して高い傾向が見受けられることから（65.1％から 78.4％）、近年における会計基準の改正が会計情報の株価説明力にポジティブな影響を及ぼしていた可能性が考えられる。

NEG*IB-45.144
12.267-14.718
4.04
0.204-19.982-22.668-8.465-6.603-12.059-5.015-1.547281-4-4

DIV
18.91192.031142.586
19.858-36.917136.282
120.98180.597
3.191
2.928
3.664
6.023
90OIGR
262.61570.087
169.358
55.007-63.376
13.48652.71776.677-0.006
5.464
1.123
0.864
71Adj.R2
0.457
0.463
0.434
0.53
0.515
0.376
0.415
0.547
0.775
0.784
0.756
0.651

『証券経済学会年報』第 56 号別冊（２）価値残差と異常リターンの関係の分析結果
表 3 は価値残差、リターン、財務指標の関係を示した位に対する将来の異常リターン（AR）はプラス 3％、第 5五分位に対する将来の異常リターンはマイナス 0.8％となっており、価値と価格の差の修正に伴って異常リターものである。前述した通り、価値残差は実際の株価から株式の価値を引いた値を株価で除した値であることから、価値残差が負の値の場合にはその銘柄が割安であることを示唆し、正の値の場合には割高であることを示唆する。
よって、最も大きな負の値となっている第 1 五分位は割安の銘柄群で構成され、最も大きな正の値となっているンが観察されたと解釈することができる。
他方、価値残差と財務指標の関係については、ROA と PMは価値残差の高い銘柄群で高くなっており、投資家が利益率の高さに過剰反応した結果、持分価値が過大評価されていた可能性があると考えられる。また、SalesGr がマイナスである銘柄群や Lev がプラスである銘柄群につい第 5 五分位は割高の銘柄群で構成されている。第 1 五分ては、割安に評価される傾向にある。

表 3 価値残差、リターン、財務指標の関係
5 分位
VRES
ARAR_LAG****
1-1.5110.030-0.051******
2-0.646
0.003-0.024***3-0.275***0.004-0.010****40.046-0.0030.031******
50.419-0.0080.057***
Q1-Q5-1.930***0.037**-0.108***ROA-0.082***0.019**
0.090
0.137***
0.121***-0.204***PM-0.098***0.019**
0.097*
0.153***
0.128***-0.226***

ATO-0.004-0.002-0.0330.003-0.075**0.071***

SalesGr-0.040***
0.005
0.011
0.076***
0.050-0.090***Lev
0.055***-0.057-0.156***-0.147***-0.1010.156***（３）ポートフォリオリターンモデルによる推定結果

方、年度別にクロスセクション分析を行ってみると、2011

表 4 はポートフォリオリターンモデルによる分析結果である。すべての年を対象とした場合における価値残差の係数は非有意であり、他の要因をコントロールすると将来の異常リターンと有意な関連性は観察されない。他年に関しては価値残差の係数が有意にプラスとなっている。また、すべての年を対象とした分析では 9 つの変数のうちの 6 つが有意であるのに対して、2011 年を対象とした場合には 9 つの変数のうちの 4 つのみが有意であった。

表 4 ポートフォリオリターンモデルの結果
全サンプル
切片0.052
係数0.79t値

VRES

MVE

BTM

AR_LAGBETA

FSCORE

VOL

VP

ACC

-0.003-0.036-0.054

0.069

0.164

-0.007-0.266

0.095

0.023

-0.15

-1.860*-2.320**4.120***

5.310***-0.89-13.540***

3.050***

1.42

2011 年度係数t値

切片

VRES

MVE

BTM

AR_LAGBETA

FSCORE

VOLVP

ACC-0.1350.065-0.062-0.081-0.006

0.26

0.056

-0.018

0.101

0.013

-1.52

2.380**-2.050**-1.680*-0.22

3.830***

1.04

-0.48

1.47

0.45

1-4-5

『証券経済学会年報』第 56 号別冊（４）経営者予想利益の正確性に関する分析結果
表 5 は経営者予想利益の正確性を加味した分析の結果である。横軸が価値残差に基づく五分位ポートフォリオ、縦軸が経営者予想利益の正確性に基づく五分位ポートフ
ォリオである。価値残差に基づく第 1 五分位かつ経営者予想利益の正確性に基づく第 1 五分位に属する銘柄群が最も割安であると考えられ、価値残差に基づく第 5 五分位かつ経営者予想利益の正確性に基づく第 5 五分位に属する銘柄群が最も割高であると考えられる。分析結果を見ると、ロングポジションに関してはこれと首尾一貫した値が観察されている。即ち、価値残差に基づく第 1 五分位かつ経営者予想利益の正確性に基づく第 1 五分位に属する銘柄群に係る将来の異常リターンは 9.7％、価値残差に基づく第 5 五分位かつ経営者予想利益の正確性に基づく第 5 五分位に属する銘柄群に係る将来の異常リター
ンは-0.4％となっている。

表 5 経営者予想利益の正確性を加味した分析の結果
2006 年～2017 年
12
345AA

10.097(-3.150***)-0.009(-0.697)
0.017(-0.446)
0.011(-0.262)-0.021(-1.008)
0.03(-1.912*)20.016(-0.430)0.01(-0.262)
0.009(-0.261)-0.004(-0.496)-0.014(-1.005)
0.003(-0.193)3
0.021(-0.504)
0.004(-0.045)0.015(-0.547)-0.003(-0.568)-0.004(-0.649)0.004(-0.053)

4
0.051(-1.071)-0.005(-0.497)-0.035(2.446**)0.02(-1.060)-0.017(-1.572)-0.003(-0.922)5
0.01(-0.149)
0.003(-0.087)
0.005(-0.008)-0.034(2.678***)-0.004(-0.548)-0.008(-1.233)

VRES
0.051
(-2.972***)0.001(-0.426)
0.002(-0.308)-0.003(-0.984)-0.01(1.839*)0.102(3.061***)50.016(-0.374)
0.043(-1.088)0.015(-0.492)-0.018(-1.026)-0.008(-0.355)
0.005(-0.298)

VRES
0.041
(-2.042**)0.013(-0.777)-0.015(-1.429)-0.001(-0.166)-0.016(-1.564)0.045(-1.106)注）***1％有意、**5%有意、*10%有意。括弧内の数値は t 値を表す。

2006 年～2011 年
12345AA

10.037(-1.103)-0.009(-0.458)
0.004(-0.116)0.04(-1.066)
0.011(-0.291)
0.015(-0.940)

20.057(-1.340)-0.027(-1.078)
0.005(-0.153)-0.014(-0.723)-0.042(1.997**)-0.009(-0.847)30.014(-0.245)0.08(-1.793*)-0.031(-1.429)-0.008(-0.534)-0.032(2.110**)-0.005(-0.518)4
0.101(-1.659)
0.004(-0.089)-0.06(3.286***)0.022(-1.089)
0.003(-0.095)
0.002(-0.028)注）***1％有意、**5%有意、*10%有意。括弧内の数値は t 値を表す。

1-4-6

『証券経済学会年報』第 56 号別冊2013 年～2017 年
12345AA1
0.101(-2.671***)-0.024(-1.236)0.048(-1.140)0.035(-0.784)0.017(-0.206)
0.046(-2.147**)2
0.033(-0.595)
0.036(-1.043)
0.03(-0.863)0.007(-0.068)0.016(-0.229)
0.025(-1.163)3
0.05(-0.713)-0.027(-1.35)0.051(-1.377)-0.005(-0.574)
0.019(-0.458)
0.016(-0.493)4
0(-0.144)-0.033(-1.589)-0.039(1.984**)0.016(-0.328)-0.038(2.206**)-0.02(2.223**)5
0.044(-0.483)-0.022(-0.709)-0.033(-1.046)-0.052(2.425**)-0.011(-0.853)-0.022(1.933*)

VRES
0.064
(-2.456**)-0.011(-1.41)
0.015(-0.406)-0.003(-0.976)-0.003(-0.957)
0.112(2.748***)注）***1％有意、**5%有意、*10%有意。括弧内の数値は t 値を表す。

特に、分析対象期間を 2013 年から 2017 年に限定した場合により顕著であり 5)、価値残差に基づく第 1 五分位かつ経営者予想利益の正確性に基づく第 1 五分位に

６．結論と今後の課題
本稿の分析結果は次の通りである。第一に、株価モデ属する銘柄群に係る将来の異常リターンは 10.1％、価値残差に基づく第 5 五分位かつ経営者予想利益の正確性に基づく第 5 五分位に属する銘柄群に係る将来の異常リターンは-1.1％となっており、ヘッジリターンは11.2％となる。
ただし、既に述べたように、本稿の分析における経営ルの説明力は近年高まっている。
これには会計基準の改正が影響しているかもしれない。第二に、価値残差に基づく投資戦略に対して、将来の異常リターンが観察される。また、投資家の利益率に対する過剰反応の可能性が示唆される。第三に、他の要因をコントロールした場合には限られた年でのみ価値残差と将来の異常リターン

者予想利益の正確性は予想利益修正アノマリーを検証するためのものではない点には注意する必要がある 6)。
即ち、上記の分析結果は予想利益修正アノマリーの存在を明らかにするものではなく経営者予想利益の正確性を予想することが投資戦略の立案において効果を発揮する可能性があることを示唆するものに過ぎない。との関連性が観察される。第四に、経営者予想利益の正確性を加味するとより大きなヘッジリターンが観察される。
この結果は分析対象期間の後半でより顕著である。
ただし、これは予想利益修正アノマリーを示すものではない。
以上の分析結果から、会計のファンダメンタルズによ

5)2012 年ではなく 2013 年からとした理由は、2012 年 3 月期に係る異常リターン測定期間についてはアベノミクスの影響を受ける期間と影響を受けない期間とが混在するためである。
即ち、2013 年から 2017 年に限定した分析ではアベノミクス下る価値の推定は分析対象期間における投資意思決定にとって効果的であったと考えられる。また、実績会計情報だけではなく、予想会計情報を加味することでその有効性を高めうることが示唆される。
最後に今後の研究課題を示す。第一に、本稿の分析では価値の推定を会計情報から直接的に行っている。
これは先行研究における方法論を前提としているが、持分価値の評価モデルを使用するという選択肢もあるため、持分価値評価モデルを用いた分析との比較検証を行う必要があると考えている。第二に、本稿は東京証券取引所第一部上場の企業群を対象としているが、2022 年度から開始予定のプライム・スタンダード・グロースの市場における証券市場を対象とした分析結果を提示する意図がある。
6)本稿のサンプルを用いて分析を行ったが、予想利益修正アノマリーは観察されなかった。

区分を対象とした分析を行う必要があると考えている。

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『証券経済学会年報』第 56 号別冊＜参考文献＞
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