経営財務研究■論

Vol.38

No.1・2（2018.12）

文不正会計開示に対する投資家の反応
尾関規正（神戸大学大学院）
要

旨

本稿では，2005 年から 2016 年の不正会計事例 440 件を対象として，不正会計開示に対する短期および長期の投資家の反応を測定し，不正会計の情報が株価に織り込まれる過程を調査する。不正会計開示に対して株価は短期的に下落し，長期的にも 2 ヶ月間程度の下方ドリフトが続く。この長期下方ドリフトは，第一報後に開示される決算遅延や調査報告といった追加的な情報に対して市場が効率的に反応していることを示唆する結果が得られている。
キーワード： 不正会計，株価反応，バイ・アンド・ホールドリターン，長期ドリフト，オーダー・インバ
ランス

１

はじめに

近年，わが国で上場企業による不正会計の開示事例が相次いで公表されている 1）。企業における不正は広く社会問題として注目される事象であり，その中でも不正会計は投資意思決定と関連を持つ財務報告に影響する不正であることから利害関係者にとって大きな関心事となる。上場企業で不正会計が発覚すると適時開示による公表や過去の財務諸表の修正再表示が求められ，利害関係者に不正会計の内容が伝達されることになる（「有価証券上場規程（東京証券取引所）」（以下，東証上場規程）402 条，
416 条）。不正会計の開示内容には，企業の財政状態および経営成績への影響や，不正会計の当事者，
手口，原因などの背景情報が含まれる。
このような不正会計開示は，財務報告の信頼性が失われる重大なイベントであり，開示した企業のそれまでの業績推移を変化させると共に，会計情報のみならず全社的な信頼性の低下を招く。その結果，様々な経済的帰結を企業にもたらすことになり，特に株価の下落が顕著に生じることが知られている。先行研究からは，不正会計開示の第一報の後 1 日から 2 日といった短期的な期間で株価の大きな下落が生じることがわかっている（Feroz et al., 1991 他）。また，いくつかの研究では，さらにその後の期間において長期的な株価の下落が生じることが報告されている（Dechow et al., 1996 他）。
開示後の株価の長期下方ドリフトの要因について，Bhagat and Romano（2002）は二つの見解を提示している。一つは，第一報後に追加的な情報開示が継続的に行われ，それに反応することで株価の下落が継続している可能性である。もう一つは，投資家が開示情報を即時に株価に織り込むことができず，株価への情報の反映が遅れている可能性である。これらを言い換えれば，一つめは市場が開示情報に対して効率的に反応していると見る考え方であり，もう一方は市場が効率的でないと見る考え方11

経営財務研究Vol.38

No.1・2と言えるだろう。現実にどちらの可能性が当てはまるかは，先行研究からは不明瞭であり，これを明らかにすることは不正会計開示の情報に対するわが国の資本市場の効率性を確かめる意義がある。
そこで本稿では，わが国の不正会計事例を用いて株価の長期下方ドリフトが生じる過程を検証する
ことで，不正会計開示に対する投資家の反応を明らかにする。このための手順として，まずはわが国の不正会計開示の開示方法を概観し，追加的な情報開示の有無を確かめる。次に，研究対象となる不正会計開示事例を特定し，先行研究と共通した長期下方ドリフトの傾向をチェックするため，短期的および長期的な株価の下落の有無を測定する。そして，株価の長期下方ドリフトが生じる要因を特定するため，追加情報に対する株価反応を用いた検証を行う。
本稿の構成は以下の通りである。第 2 節では研究の背景と課題を説明し，仮説を設定する。第 3 節
では分析デザインとサンプル選択過程を示す。第 4 節で分析結果を示し，第 5 節で結論と今後の展望
を述べる。

２

研究の背景と仮説設定

2.1

先行研究と仮説の設定

不正会計開示に対する投資家の反応は，不正会計発覚による経済的帰結を明らかにすることを目的として幅広く研究対象になっている。先行研究の多い米国では，不正会計事例の対象イベントに開示規制当局が公表する「会計及び監査に関する執行措置通牒（Accounting and Audit Enforcement
Release）」（以下，AAER）を用いた研究が代表的である。AAER は開示規制に関する調査や処分の公表情報であり，企業の不正会計事例を多く含む。
AAER のための調査が公表された時点で株価の下落が見られることは，Feroz et al.（1991）を当初の研究として，多くの先行研究が報告している（Dechow et al., 1996; Beneish, 1999; Karpoff et al., 2008;
Dyck et al., 2010; Beasley et al., 2010）。対象となるイベントに AAER ではなく決算情報の修正再表示を用いた分析においても，修正再表示に関する第一報や訂正財務諸表の公表時における株価の下落が示されている（Palmrose et al., 2004; Hribar and Jenkins, 2004; Hennes et al., 2008; Bardos et al., 2011）2）。修
正再表示の原因には不正会計の他にも意図的でない誤りを意味する誤謬があり得るが，特に不正会計が原因となる修正再表示の開示がより大きな株価下落を生じさせることもわかっている（Hennes etal., 2008）。
さらに，公表前後の株価推移を長期に測定した研究からは，公表後の株価下落が長期的に継続することも明らかにされている（Dechow et al., 1996; Hitz et al., 2012）。この長期の下方ドリフトが継続する期間は Dechow et al.（1996）では 120 日，Hitz et al.（2012）では 40 日から 60 日程度であった。いずれの場合も第一報での急激な下落の後，緩やかに下落が継続する推移となっている 3）。また，開示日よりも 50 日程度前からの株価下降トレンドが共通して見られている。ただし，このように開示日前後の長期の範囲で株価の下落が報告されているが，それが生じる背景となる要因は特に示されていな
い。
日本の先行研究では，短期的な反応を測定した研究として，青淵（2011）が「不適切な会計処理」の適時開示を対象とした短期のイベント・スタディを行っている。不適切な会計処理には不正会計と誤謬が含まれ，2004 年から 2010 年の 32 件の事例を対象に開示の翌日で -8.1%（平均），翌々日で-2.3%（平均）の反応が測定されている。また，奥村（2014）は過年度の損益に影響する修正再表示事
12

不正会計開示に対する投資家の反応

例 236 件（2004 年から 2009 年，このうち不正会計は 70 件）を対象として株価反応を測定している。
修正再表示の事実や可能性を開示した第一報日とその翌日において，修正再表示事例全体で -5.0%（平均），このうちの不正に該当する事例のみで -10.85%（平均）の株価下落を測定している。
長期的な反応として，廣瀬（2012）は 2006 年から 2011 年の修正再表示事例を対象とした分析を行った。利益を訂正した事例 370 件では，修正再表示の公表後一時的にバイ・アンド・ホールドリターン
がプラスになるものの，長期的には開示後 12 ヶ月で -10% 程度まで下落することが報告されている 4）。
以上の先行研究からは，不正会計開示は短期的な株価下落を引き起こすだけでなく，長期的な株価の下落をもたらすことが実証されている。このような長期的な株価下落が生じることの背景に関して，Bhagat and Romano（2002）は一般的な開示イベント後の株価ドリフトの原因として二つの可能性を提示している。一つは，イベント後の期間に情報が追加的に開示されていて，投資家がそれに反応している可能性であり，もう一つは，投資家の情報処理の遅れを理由に公表された情報が即時に株価に織り込まれない可能性である。これらの可能性は，開示情報に対する市場の効率性の議論に当てはめることができる。前者の可能性はあくまで市場が効率的に反応していることを前提とした予想であり，後者の可能性は市場が効率的に株価を形成していないことを意味している。これらの可能性は，
不正会計開示の第一報を開示イベントに当てはめた場合のその後の長期下方ドリフトに通じる議論であり，不正会計の開示情報を市場が効率的に処理しているか否かが，これまでの先行研究で明らかにされていない問題となる。
この可能性に関して一つの示唆を持つ研究として，Karpoff et al.（2008）は米国の AAER や訴訟事例に基づく不正会計事例に対して，第一報の他にも第一報後に続く追加的な不正に関する開示イベントも対象として株価反応を測定した。第一報での株価下落が最も大きいものの，企業の調査報告や規制当局による調査といった追加情報の開示日にも株価下落が生じることを報告しており，追加的な情報開示が長期の株価下落の理由になることを示す結果を得ている。
ただし，その結果は追加情報に対する株価下落を支持するものの，開示情報に対して投資家の処理が遅れている可能性を否定するものではない。よって，Bhagat and Romano（2002）に基づく二つの可能性について，以下の二つの対立する仮説を設定することで，長期的な株価下落の背景を検証し，不正会計の開示情報が株価に織り込まれる過程を明らかにする。
仮説1：不正会計開示の第一報後も継続する株価下落は，追加的な情報開示により引き起こされる。
仮説2：不正会計開示の第一報後も継続する株価下落は，投資家の処理の遅れにより引き起こさ
れる。

2.2

日本の不正会計開示の制度と実態仮説を検証するための前提として，対象となる日本の開示環境を概観する。日本での不正会計に関する制度的な開示には，証券取引等監視委員会（以下，SESC）による虚偽記載の告発や課徴金処分勧告と，証券取引所上場規制（東証上場規程など）に基づく適時開示がある 5）。適時開示では，過去に開示した財務情報を訂正する可能性のある事象の発生や，投資判断に重要な影響を与える可能性のある事象が開示の対象となり，不正会計の発覚はこれらに該当する事象として開示される（東証上場規
程 402 条，416 条）。適時開示は SESC による処分も開示対象であり，上場している間に下された処分であれば，SESC 処分事例は適時開示に包含される。また，先行研究で対象とされる修正再表示事
13

経営財務研究Vol.38

No.1・2例も同様に適時開示を用いて収集されている（奥村 , 2014）。
適時開示により開示された不正会計開示事例は，2005 年頃より毎年一定の頻度で発生しており，
近年に至るまで 400 件を超える開示事例がある。適時開示に基づく 2005 年から 2016 年の不正会計事例を調査した尾関（2018）によれば，そのうちの SESC 処分の事例の割合は 20%，SESC 事例を含む修正再表示事例の割合は 53% 程度であり，それらを伴わない開示事例も全体の 47% 程度で生じていることがわかっている。
対象となる事例の範囲に関して，Karpoff et al.（2017）は不正会計開示に対する株価反応や企業特性の分析をするうえで，不正会計事例の収集方法（情報源）が分析結果に影響することを指摘している。
不正会計の研究結果を理解するうえで対象事例の範囲は重要な前提となり，分析対象の偏りを極力除くためには不正会計事例を可能な限り広い範囲で対象とすることが望ましい。先行研究では規制当局による処分や修正再表示のある場合などに分析対象を限定することが多いが，上記の開示実態を踏まえれば，不正会計開示全体の中での偏った範囲の分析となるおそれがある。不正会計事例の偏りを避けるため，本稿では不正会計の事実や可能性を公表している適時開示事例を全て対象とする。
よって，分析の対象は種類や影響の大きさに関わらず，適時開示があった不正会計開示全般となり，先行研究で対象となりやすい規制処分や修正再表示事例以外に，それらを伴わない事例まで範囲を拡大している。いずれも適時開示がされるため，投資意思決定に対して重要と判断された情報として共通するものの，不正会計の影響の大きさには違いがあると考えられる。理由として，まず，規制当局の処分は，投資家へ与える影響の重要性の大きさにより判断されているため，影響が大きいほど処分を受けやすい（加藤 , 2015, p.244）。また，修正再表示は過年度の財務諸表に誤りが生じていた場合のうち，財務報告において重要と判断された場合に実行される 6）。いずれも影響の大きさが判断基準となっており，SESC 処分の大多数が修正再表示を伴うことから SESC 処分がある場合は特に重大な影響がある場合が該当し，修正再表示のみの場合はそれに続く重要性がある場合と考えられる。このため，
その他の事例はそれらが不要であるも投資家にとって重要な不正会計の事例に該当すると言える。
取り扱いの違いによる株価反応の差も見えるようにするため，本稿では SESC 処分や修正再表示事
例への該当の有無でサンプルを区別した分析も行う 7）。このとき，SESC 処分や修正再表示が伴わない不正会計事例は，適時開示の対象になるほど重要な不正ではあるものの，その公表に対して投資家の反応は小さい可能性もある。しかし，不正会計開示は直接的な損益影響の大きさだけでなく，企業の統制環境が不正を実行できるほど脆弱であることを外部に伝え，不正を開示したこと自体が企業の信頼性を下げることを通じて株価を下落させると考えられる。

2.3

不正会計開示の開示方法

適時開示による不正会計開示は，上場規制にある総合的なルールに基づくものの，開示内容の形式に具体的な規制はなく，画一的な開示はされていない。しかし，収集した事例を踏まえると，不正会
計開示には共通のパターンが見られ，典型的に図 1 で示すようなフローで開示が行われている。不正会計について一度の開示で完了する事例は少なく，当初の開示以降，調査の進捗に応じて複数回に渡って追加的な開示が行われることが多い。このことから，第一報後も追加的な開示が存在し，そも
そも追加的な開示がされないという理由で仮説 1 が棄却される可能性は低い。
図 1 にある開示種類は，不正会計開示に関する追加情報の開示を類型化したものである 8）。
「第一報」は，不正会計の発覚やその原因となる事実の発生，または過年度や期中の決算に影響を及ぼす可14不正会計開示に対する投資家の反応

図１
不正会計
の発覚

決算発表
遅延・延期

不正会計開示フローの典型例
第三者委員会
設置

調査委員会
調査報告

過年度
決算短信
訂正

time

適時開示①
(第一報)

適時開示②
(決算遅延)

適時開示③(第三者設置)

適時開示④(調査報告)

適時開示⑤(短信訂正)

能性を初めて公表した適時開示であり，不正会計に関わる開示の起点となるイベントが当てはまる 9）。
第一報での開示内容には，不正や過年度業績の修正の可能性の発覚や，社内での初動調査の概要（影響額の概算，判明している当事者や手口など）の情報が含まれる。事例によっては決算遅延や調査委員会の設置，調査報告といった内容の開示が第一報となる場合もある。第一報は調査が完了する前の段階で暫定的に行われ，その後に開示が続く事例が多いが，第一報のみで完了させる事例もある。
「決算遅延」は，不正会計の調査が完了するまでの決算発表の延期や，決算報告期限に対する遅延の開示である。不正会計は決算手続中に発覚することも多く，不正会計の影響が明らかになるまでは決算および会計監査を完了させることができない。この場合に決算遅延を開示することになるが，その多くは不正会計に関する追加情報を含まず，遅延する旨のみの開示である。
「第三者設置」は，独立した調査委員会である第三者委員会の構成員を伝える開示である。単に第三者委員会を設置する旨の開示は第一報や当初の社内調査報告の中で開示されることもあるが，設置される調査委員会が実際に第三者委員会に該当するかどうかは，その時点では不明瞭である。構成員の経歴や役職などの詳細が開示されて初めて調査委員会の独立性の判断が可能となることから，構成員の開示を第三者委員会設置の開示イベントとする。
「調査報告」は，不正調査の経過を随時または中間的に報告する開示や，最終的な調査結果を報告書として公表する開示である。不正会計の当事者，手口，影響といった内容が確かめられた時点で投資家へ適時に伝達するための中間報告を行い，その後，原因や再発防止策などを追加して最終的な報告が行われることが多い。調査報告では各年度における財務諸表の訂正前後の数値が表形式で示さ
れ，不正会計の最終的な影響が確定する 10）。発覚した不正の内容の裏付けや背景の調査内容，調査段階で新たに発覚した追加影響，不正会計の当事者や原因などが明らかにされ，不正会計の影響だけ
でなく不正に対する企業の統制環境や発覚後の不正対応の適否を伝える開示である。
「短信訂正」は，過年度の決算短信の訂正，または，訂正報告書提出の開示のいずれか早い方の開示である。訂正前後の主要な財務諸表項目への影響は「調査報告」の最終報告により事前に示されるが，短信訂正により，それを過去の財務諸表に反映した結果が明らかになる。
この後に続く不正会計関連の開示としては，不正会計を行った当事者の処分，再発防止策の策定や実行の開示といった不正会計への事後的な対応に該当する開示がある。また，上場取引所への改善報
告書提出，SESC の課徴金処分勧告，金融庁による処分決定，当事者の逮捕，当事者への損害賠償を求める訴訟の経過などの処分に関わる開示も行われる。社内での処分や再発防止策などは調査報告に含めて開示されることも多いが，単独で開示される場合もある。

15

経営財務研究2.4

Vol.38

No.1・2

不正会計開示に投資家が反応する要因

前節で示す開示イベントのうち，どこまでを不正会計開示に関連する追加的な情報開示とするかが問題となる。これに関して，Dechow et al.（2010, p.373）は不正会計の発覚から投資家がマイナスに反応する要因を以下の 4 点に整理している。第一の要因は，不正により誤った利益に基づく過大な将来利益予想の下方修正である。第二の要因は，過去の利益推移の訂正による，将来キャッシュ・フロー
の成長予想の下方修正である。第三の要因は，財務報告の信頼性低下が投資リスクを上昇させることによる，割引率（資本コスト）の上昇である。そして第四の要因は，追加的に生じる課徴金処分や賠償責任，社会的なレピュテーションの毀損から生じるコスト増加による将来キャッシュ・フローの減少である。
この 4 つの要因に依拠して，投資家の反応が予想される開示を前掲図 1 を参照しながら特定する。
第一および第二の要因には，不正会計の内容のうちの損益影響の開示が当てはまる。
「第一報」での発覚時だけでなく，最終的な不正会計の影響が確定するまでの「調査報告」や「短信訂正」でも，追加的に不正会計による直接的な損失や過大計上された利益の訂正の情報が開示される。それらの追加
情報が投資家の将来業績予想を変動させ，株価下落を生じさせることになる。
第三の要因の信頼性低下の影響は，「第一報」による発覚や，「決算遅延」による開示対応の不手際，「調査報告」によって明らかになる不正会計の原因の開示，「短信訂正」による過年度財務諸表の訂正の開示が当てはまる。これらの開示によって生じた信頼性の低下が投資リスクの上昇を招き，資本コストを高めることで株価を下落させる。一方「第三者設置」は，その後の独立した調査の実施が予定されることから不正調査の透明性向上による企業の信頼性回復が期待でき，株価へのマイナス影響の緩和が予想される。なお，再発防止策の策定・実行などもまた信頼性回復につながることが予想されるが，この場合は「調査報告」や「短信訂正」よりも後の開示であり，不正会計による影響の確定
後にも株価下落ドリフトを継続させる要因になるとは考えにくい。このため，信頼性回復に関連する
追加開示であっても，損益影響が確定するまでに開示されるものを本稿での分析対象とする。
第四の要因は，課徴金処分や損害賠償金といった直接的なコストと，社会的なレピュテーションの喪失といった見えないコストで構成される。このうち，社会的なレピュテーションの喪失は，財務報告の信頼性低下に近く，一連の開示を通じて発生が見込まれる。一方の課徴金処分や損害賠償金の決定は前掲図 1 の開示フローの後に一定期間を置いて公表される開示が該当する。ただし，課徴金処分
はその処分額が時価総額に対して低い水準であることが多く，課徴金処分で生じる直接的なコストによる株価への影響は一連の開示による投資家の反応に比べて大きくない 11）。また，損害賠償金は複数年に渡る長期の審議を経て決定され，その開示時点では不正発覚当初とは社内外の環境は異なっている。これらを考慮して，第四の要因のうち直接的なコストに関する開示は，本稿での分析の対象外とする。
以上より，本稿では，不正会計による投資家に与える影響要因を考慮して，不正会計発覚後の損益影響や信頼性の低下に着目し，不正会計の発覚から影響額が確定するまでを対象とする。図 1 にある「第一報」から「短信訂正」までの一連のイベントを不正会計開示イベントとして分析対象とする。

16

不正会計開示に対する投資家の反応

３

分析デザインとサンプル選択過程

3.1

短期のイベント・スタディ

投資家の反応を測定するには，開示イベントの当日をイベント期間として，企業の個別リターン（Ri）から期待される正常リターンをマイナスして異常リターンを算出する 12）。正常リターンの水準
は同日の市場リターンとし，市場リターンの超過分を異常リターンとみなす 13）。市場全体のリター
ンにはジャスダックを除く全上場企業銘柄を対象とした「日経総合株価指数」を用いる。各事例の開示イベント別に⑴式に基づいて異常リターンを推定する。
AR dije＝R dije−R dm⑴

ここでの AR ije は，企業 i，事例 j，開示種類 e に対応する d 回目の開示イベント日の異常リターンdである。右辺の R ije は，企業 i，事例 j，開示種類 e に対応する d 回目の開示日の株式リターン（前d

日終値から当日終値に対する変動率に配当込み修正および株式分割等を調整した収益率）である。また，R m は，R ije と同日の市場全体のリターンである。
dd

開示種類 e には，
2.3 節で用いた典型例における５種類の定義を当てはめる（e = 1, 2, … , n（n）
。
ijij ≦ 5）e = 1 には第一報の開示イベントが該当し，事例によって nij は異なる値になる。さらに事例によって
は，同じ開示種類の適時開示が複数回（k ije 件）行われる場合がある。⑵式で開示イベント単位の異常リターン（AR ije）を企業 i，事例 j の開示種類別の異常リターン（TARije）に集計する。そして，⑶式にd

より TARije を事例別に合算し，事例単位の異常リターン（TARij）へ集約する。
kije

TARije =

∑ AR

⑵

d
ije

d =1

nij

TARij =

∑ TAR

⑶

ije

e =1

3.2

長期のイベント・スタディ

第一報後の長期の株価パフォーマンスの測定では，特定の期間の不正会計開示企業の長期リターンを測定すると共に，対応する非不正開示企業をコントロール企業としてマッチングし，同じ期間での非不正開示企業の長期リターンとの差を異常リターンとして取り扱う。長期の株式リターンには⑷式により算出されるバイ・アンド・ホールドリターンを用いる。
τij1

BHRij =⑷

t
（1＋R ij1）－1
t =0

BHAR ij = BHR Fij−BHR Cij⑸

ここでの BHRij は，
企業 i，
事例 j の第一報（e = 1）開示日（t = 0）以降，一定期間（t = τij1）の株式リター
ンを累積した値である。不正会計開示企業の BHR ij である BHR と，マッチングされた非不正開示企F

17

経営財務研究Vol.38

No.1・2

業の BHRij である BHR との差により，不正会計開示企業の異常なリターン（BHARij）を算出する。
C

長期リターンを測定する対象期間は，第一報開示日の 250 取引日前から 250 取引日後までの合計
501 日間とする 14）。不正会計開示企業と非不正開示企業のマッチングは，Lyon et al.（1999）を参考に
以下の方針で行っている 15）。マッチングに用いる指標は，不正会計開示企業の第一報開示の直前決
算期末を会計情報の基準日，第一報開示の 2 ヶ月前の月の末日を株価情報の基準日とする 16）。対象となる不正会計開示企業と，⑴属する産業（東証 33 分類）が共通する上場企業のうち，⑵不正会計開示企業の基準日時価総額の 70% 以上かつ 130% 以下である企業の中から，⑶簿価時価比率の差の絶対値が最も近傍となる非不正開示企業を抽出した 17）。なお，コントロール企業の母集団には，不正会計開示企業は全期間において含めずにマッチングを行う。不正会計開示企業が第一報以後の期間に上場廃止となる場合は，廃止後の Rij1 を 0 とし，廃止日までの BHRij を廃止後の期間に継続して含める取り扱いとする 18）。

3.3

サンプル選択過程

本稿では不正会計開示企業を網羅的に識別するために，以下の手順により事例を収集した。不正事
例の対象期間は，国内取引所の適時開示が TDnet に一本化された年である 2005 年 1 月から 2016 年
9 月までとする。主なサンプル選択過程は，⑴適時開示の件名のキーワード検索，⑵適時開示本文内容に基づく不正会計の判定，⑶調査主体（SESC，第三者委員会）に基づく判定の 3 段階を踏んでいる 19）。具体的には，まず対象期間の全ての適時開示を対象として，不正会計開示に関連するキーワー
ドを用いた件名検索により，不正会計に該当する可能性の高い適時開示を絞り込む 20）。次に，抽出された適時開示の本文の内容から，意図的な虚偽表示を示す文言が含まれる事例を抽出する 21）。この手順により企業自ら不正を行ったことを開示した事例が抽出されるが，その他に不正会計への該当が不明瞭な事例もある。そのような事例にも対応する手順として，SESC の処分を受けた場合，企業が第三者委員会を設置して調査を行う場合は不正であった可能性が高いものとみなし，不正会計事例として抽出した 22）。以上の手順の結果，486 件の不正会計事例が抽出された。
各種データの情報源は次のとおりである。適時開示はプロネクサス社が提供する「eol データベー
スサービス」，SESC の処分事例は SESC の Web サイトより入手している。財務情報および株価指数
情報は日本経済新聞社が提供する「日経 NEEDS Financial Quest」，株価関連情報は金融データソリュー
表１

サンプル選択開示イベント件数

事例件数

企業数

⑴

不正関連語句を含む不正会計開示

1,299

446

394

⑵

⑴以外の SESC 処分事例

100

24

21

⑶

⑴および⑵以外の第三者委員会調査事例

62

16

12

適時開示より収集された不正会計開示事例

18

1,461

486

427

（－）銀行業，保険業，証券業に属する事例

-39

-25

-15

（－）株価情報が入手できない事例

-3

-1

-1

（－）第一報直前決算情報がない事例

-6

-2

-2

（－）マッチング条件に合うコントロール企業がない事例

-54

-18

-12

差引：不正会計開示サンプル件数

1,359

440

397

不正会計開示に対する投資家の反応

ションズ社が提供する「日本上場株式日次リターンデータ」より入手している。
表 1 は以上のサンプル抽出過程を示しており，異なる規制下にある金融関連の業種を除くと共に，全てのデータが入手可能であること，長期リターンのマッチング条件に合うコントロール企業が得られることをサンプルの要件とした結果，最終の不正会計開示サンプルは 440 件（397 社）となった 23）。また，長期の分析では，同件数のコントロールサンプルが選択される。

４

分析結果

4.1

第一報後の短期的な投資家の反応

表 2 は，第一報開示日を日次 0 として前後 11 取引日の短期的な異常リターンを測定した結果である。このうちパネル A はサンプル全件を集計した値を表示している。パネル B からパネル D は，サンプルを三分割した場合のそれぞれの測定結果であり，パネル B が SESC による処分を受けた事例，
パネル C が修正再表示を行った事例（SESC 事例除く），パネル D がその他の不正開示事例である。
まずパネル A では，日次 0 において平均値 4.85%（中央値 2.33%）の統計的に有意なマイナスのリターンが生じている。日次 +1 においても平均値 1.77%（中央値 0.62%）の下落が生じており，開示の翌日にも有意な下落が生じている。開示翌日に下落の影響があることの背景には，日本の証券市場
表２
パネル A：サンプル全件
day obsmean
median-54400.0006 -0.0018-4440
0.0027 -0.0003-3440-0.0026 -0.0027-2440
0.00170.0011-1440-0.0016 -0.0005
0440-0.0485 -0.0233+1
440-0.0177 -0.0062+2
440-0.0047 -0.0016+3440-0.0111 -0.0044+4440-0.0096 -0.0036+5440-0.0023 -0.0007

第一報開示前後の短期的な異常リターン（AR）

パネル B：SESC 事例
sd （t-stat） （z-stat）
day obsmean
0.0300 （0.41）（-1.47）-5
94-0.00110.0378 （1.51）（-0.01）-4
94
0.00760.0326 （-1.65）*（-2.79）*** -3
94-0.0060
0.0406 （0.88）（0.45）-294-0.0060
0.0392 （-0.83）（-1.74）*-1
94-0.0055
0.0813 （-12.51）*** （-12.38）*** 094-0.09480.0694 （-5.34）*** （-6.06）*** +194-0.0477
0.0618 （-1.59）（-1.86）*+2
94-0.01100.0627 （-3.71）*** （-4.21）*** +394-0.0283
0.0519 （-3.89）*** （-4.13）*** +494-0.0179
0.0708 （-0.67）（-0.50）+5
94-0.0179

median-0.00820.0042-0.0088-0.0025-0.0071-0.0926-0.0257-0.0072-0.0061-0.0079-0.0086

sd （t-stat） （z-stat）
0.0450 （-0.23）（-2.07）**0.0442 （1.66）*（1.51）
0.0488 （-1.19）（-2.87）***0.0570 （-1.02）（-1.65）*0.0529 （-1.00）（-2.20）**0.1004 （-9.15）*** （-7.30）***
0.0935 （-4.95）*** （-5.49）***0.0957 （-1.11）（-2.10）**0.0869 （-3.16）*** （-2.83）***
0.0800 （-2.18）** （-2.47）**
0.1377 （-1.26）（-1.73）*

パネル C：修正再表示事例（SESC 事例除く）
パネル D：その他の不正会計事例
day obsmean
mediansd （t-stat） （z-stat）
day obsmean
mediansd （t-stat） （z-stat）-5
163
0.00020.0000 0.0235 （0.09）（-0.58）-51830.0018 -0.0009 0.0254 （0.96）（0.13）-4163
0.0024 -0.0026 0.0454 （0.67）（-1.47）-4183
0.0005 -0.0002 0.0245 （0.29）（0.01）-3163-0.0001 -0.0014 0.0274 （-0.06）（-0.80）-3
183-0.0030 -0.0007 0.0257 （-1.57）（-1.06）-2
163
0.00330.0016 0.0345 （1.23）（0.41）-2183
0.00420.0017 0.0349 （1.64）（1.73）*-1
163-0.0050 -0.0005 0.0325 （-1.96）*（-1.81）*-1183
0.00350.0021 0.0361 （1.32）（0.95）
0163-0.0582 -0.0379 0.0804 （-9.24）*** （-8.99）*** 0183-0.0161 -0.0062 0.0530 （-4.12）*** （-4.23）***+1
163-0.0139 -0.0079 0.0720 （-2.46）** （-4.09）*** +1183-0.0056 -0.0014 0.0439 （-1.74）*（-0.85）+2
163-0.0064 -0.0021 0.0561 （-1.47）（-1.08）+21830.0001 -0.0003 0.0411 （0.03）（-0.20）+3
163-0.0058 -0.0048 0.0591 （-1.25）（-2.38）** +3
183-0.0069 -0.0016 0.0481 （-1.95）*（-2.30）**+4
163-0.0062 -0.0026 0.0347 （-2.28）** （-2.03）
** +4
183
-0.0084 -0.0037 0.0459 （-2.47）** （-2.50）
**
+5
163
0.0013 -0.0002 0.0407 （0.40）（0.02）+5183
0.00260.0023 0.0280 （1.26）（1.05）（注）
 日次 0 は開示が行われた日 ( 取引所閉場後の開示時間であれば翌日 ) を意味する。t 値は，日次の異常リターンの平均値がゼロであることを帰無仮説とした t 検定の検定統計量である。z 値は，変数の中央値がゼロであることを帰無仮説とした
Wilcoxon の符号付順位和検定の検定統計量である。*，**，*** は，両側確率による有意水準であり，それぞれ 10%，5%，1% の水準を表す。

19

経営財務研究Vol.38

No.1・2では売買の制限値幅があることが挙げられる。制限値幅により一日の値動きは前日終値の 15% から
30% 程度の範囲に制限される。制限値幅を超えてストップ安となった場合には，リターンはマイナスの下限で測定され，その翌日以降にマイナスが持ち越される。第一報開示日に前日終値から制限値
幅分の株価下落が生じていたストップ安銘柄は，サンプル 440 件のうちの 47 件（10.7%）あり，翌日以降の下落にはその影響が含まれている。
パネル B の SESC 事例では，日次 0 での平均値は 9.48%（中央値 9.26%）で三つの分類の中で最も大きな株価下落が測定されている。パネル C の修正再表示事例についても，平均値 5.82%（中央値
3.79%）であり比較的大きな下落が生じている 24）。SESC 事例や修正再表示事例では，SESC が処分対象とする場合や企業が過去の財務諸表を訂正する場合に該当し，不正会計による一定以上の影響の大きさを伴う開示がされた結果と言える。
また，パネル D のその他の事例でも，平均値 1.61%（中央値 0.62%）の有意なマイナスのリターンが生じており，他の区分と比べて下落は小さいものの，開示日において株価が下落している。このことから SESC 事例や修正再表示事例に関わらず，全ての不正会計開示事例においてマイナスの短期のリターンが生じることがわかる。
以上より，不正会計が発覚する第一報の開示日において短期的な株価下落が生じることが確かめられた。また，株価下落の大きさは不正会計の影響の大きさ（SESC 処分や修正再表示の有無）によって変化することも観測されている。

4.2

第一報前後の長期的な投資家の反応

続いて，不正会計の発覚前後での長期的な投資家の反応として，バイ・アンド・ホールドリターン（BHR）の推移を測定する。図 2 は，第一報開示日を日次 0（day = 0）とした場合の開示前後の期間で，不正会計企業の BHR からコントロール企業の BHR を差し引いた BHAR の推移を示している。
図 2 の推移を見ると，第一報前の時点で 5% 程度の BHAR が生じているが，日次 0 の第一報開示
図２

第一報（day=0）に対する推移（サンプル全体）

0.05
0.00
‑0.05
‑0.10
‑0.15
‑0.20
‑0.25
‑250

‑200

‑150

‑100

‑50

0
day

20

50

100

150

200

250

不正会計開示に対する投資家の反応日で大きく 10% 程度まで下落し，日次 +50 前後には 19% 付近まで下落する。その後は日次 +100 から +150 での 22% 程度を底に，日次 +250 には 18% 程度まで戻る推移が観測できる。
図 2 からは日本の不正会計開示においても第一報後の期間で長期的に株価下落が継続しており，先行研究と整合する長期的な反応が生じていることがわかる。この長期下方ドリフトは，特に日次 0 か
ら日次 +50 前後までの間で顕著である。各事例の第一報から最終的な調査報告の開示までの期間の長さはサンプル全体の平均で 38.6 取引日であり，株価下落が継続した期間は不正の発覚から影響確
定までに要した期間に概ね近い期間になっている。
続いて，図 3 は前節同様の SESC 事例，修正再表示（SESC 除く），その他の区分にサンプルを分けた場合の推移である。下落が続く期間は SESC 事例が最も長く，日次 +150 付近まで下落が続いている。修正再表示の事例では同様の下落が見られるが，一方で日次 +100 以降の回復が最も顕著に生じている。その他の事例においても緩やかな長期の下落が生じている。区分によって下落幅の違いはあるものの，いずれの区分でも日次 0 のみの下落に留まらず，その後の期間での下落が見られる。
表 3 のパネル A では，第一報前後の期間を 50 日ごとに区切った場合の期間別 BHAR を示している。
サンプル全体では，第一報日である BHAR（0）で平均値 4.85% の有意なマイナスが生じており，表 2で測定した短期的な株価下落と整合する。続いて，第一報日を除いた BHAR（+1, +50）において平均
値 9.57% の有意なマイナスが測定されている。また，事例を SESC，修正再表示，その他に分けた場
合でも共通して有意なマイナスが観測されている。この結果は，いずれの区分においても第一報後の期間に有意な長期下方ドリフトが生じていることを意味する。
なお，日次 +50 よりも後の期間では，SESC 事例の日次 +101 から +150 でマイナスが生じているが，全体としては有意なマイナスは測定されない。このため，不正会計の第一報後に株価の長期下方ドリフトが続く期間は，日次 +50 前後までの暦日で 2 ヶ月程度の期間であると解釈できる。
また，
表 3 のパネル B では，
期間別 BHAR における各サンプル区分間の差異の有意性を示している。
BHAR（0）での区分間の差はいずれも統計的に有意であり，その他事例，修正再表示，SESC 事例の順
図３

区分別（SESC，修正再表示，その他）の

推移

0.10
0.00
‑0.10
‑0.20
‑0.30
‑0.40
‑0.50
‑0.60
‑250

‑200

‑150

SESC事例

‑100

‑50

0
day
修正再表示

50

100

150

200

250

その他

21

経営財務研究Vol.38

No.1・2

表３

バイ・アンド・ホールドリターン（BHAR）の期間別分析

パネル A：サンプル全件および区分ごとの期間別 BHAR（-50，-1）（0）
obs（t-stat）（t-stat）
BHAR
BHAR（z-stat）（z-stat）
サンプル全件

修正再表示
その他（t-stat）（z-stat）（+101，+150）
BHAR（t-stat）（z-stat）-0.0485（-11.65）***-0.0229（-11.68）***-0.0957 （-6.37）***-0.0546 （-6.05）***-0.0216 （-1.42）
0.0000 （-0.66）-0.0044 （-0.33）
0.0000 （-0.23）

mean
medianmean
163
medianmean
183
median0.0104 （0.23）-0.0026 （-0.18）-0.0172 （-0.83）-0.0262 （-1.60）-0.0089 （-0.42）
0.0114 （0.85）-0.1001 （-8.64）***-0.0810 （-7.21）***-0.0556 （-8.41）***-0.0365 （-8.22）***-0.0157 （-3.82）***-0.0089 （-4.38）***-0.2783 （-6.48）***-0.2098 （-5.69）***-0.0454 （-2.16）**-0.0182 （-2.27）**-0.0466 （-2.47）**-0.0266 （-2.47）**-0.0563 （-1.14）
0.0000 （-1.47）-0.0159 （-0.69）
0.0077 （0.30）-0.0090 （-0.55）-0.0008 （-0.22）-0.0908 （-2.65）***-0.0013 （-2.40）**0.0319 （1.33）
0.0091 （1.33）
0.0077 （0.46）
0.0000 （0.17）

94（-50，-1）
BHAR （t-stat）-diff （z-stat）
mean
0.0276 （0.63）
SESC 事例 94 修正再表示 163
median 0.0236 （0.42）
mean
0.0194 （0.44）
SESC 事例 94
その他
183
median -0.0140 （-0.54）
mean -0.0082 （-0.28）
修正再表示 163
その他
183
median -0.0376 （-1.75）*
obs（+51，+100）
BHAR-0.0078 （-0.52）-0.0038 （-0.50）

パネル B：期間別 BHAR の区分間の差異
区分 1（t-stat）（z-stat）

mean
median440（サンプル区分別）
SESC 事例（+1，+50）
BHAR

区分 2

obs

（0）
BHAR （t-stat）-diff （z-stat）-0.0444 （-3.59）***-0.0445 （-3.51）***-0.0844 （-8.37）***-0.0721 （-7.15）***-0.0400 （-5.25）***-0.0276 （-5.30）***（+1，+50）
BHAR （t-stat）-diff （z-stat）-0.2329 （-5.45）***-0.1917 （-5.02）***-0.2317 （-5.72）***-0.1832 （-5.23）***0.0013 （0.04）
0.0084 （-0.18）（+51，+100）
BHAR （t-stat）-diff （z-stat）-0.0405 （-0.84）-0.0077 （-1.29）-0.0473 （-1.12）
0.0008 （-1.02）-0.0069 （-0.25）
0.0085 （0.37）（+101，+150）
BHAR （t-stat）-diff （z-stat）-0.1227 （-3.00）***-0.0103 （-2.64）***-0.0985 （-2.92）***-0.0013 （-2.11）**0.0242 （0.85）
0.0091 （0.80）（注） t 値は，BHAR の平均値がゼロであること，または，サンプル区分間の平均値の差異がゼロであることを帰無仮説とした t 検定の検定統計量である。z 値は，BHAR の中央値がゼロであること，または，サンプル区分間の中央値の差異がゼロであることを帰無仮説とした Wilcoxon の符号付順位和検定の検定統計量である。*，**，*** は，両側確率による有意水準であり，それぞれ 10%，5%，1% の水準を表す。

で下落が大きくなっている。次に，BHAR（+1, +50）では，SESC 事例と修正再表示，または，SESC
事例とその他の差は SESC 事例が有意に大きな下落になっているが，修正再表示とその他には有意な差がない。SESC 事例では開示当初またはその後の長期的な株価の下落が他の事例よりも大きく生じている一方で，SESC 処分を伴わない修正再表示事例はその他の事例との違いは開示当初のみが大きく，その後の長期的な推移に大きな差はないと解釈できる。
以上より，サンプル全体で不正会計開示後の長期の下方ドリフトが確かめられた。またその期間は概ね 50 取引日前後であることや，その長期的な反応は区分に関わらず共通して生じる反応であったが，特に SESC 事例で強く生じる反応であることが裏付けられた。

4.3

不正会計関連開示に対する投資家の反応

以上では，日本の不正会計開示に短期的な株価下落や長期の下方ドリフトが生じることが確かめられた。本節以降において，長期の下方ドリフトの要因を特定するための仮説を検証する。まず，長期
下方ドリフトの要因に考えられる第一報後の追加的な情報開示に対する投資家の反応の有無を測定する。不正会計関連の開示イベント日の前後 11 日間の異常リターンを種類別に集計し，開示種類別に短期のイベント・スタディを行う。表 4 は，2.3 節で示した開示種類別に開示イベント日を日次 0 として異常リターン（AR）を測定した結果である 25）。既に表 2 で示した第一報と同様に，他の開示種類の測定結果を示している。
まず，「決算遅延」の日次 0 では平均値 7.69%，「調査報告」の日次 0 でも平均値 2.09% の株価下22

不正会計開示に対する投資家の反応

表４
第一報（再掲）dayobs mean （t-stat）-5 440 0.0006 （0.41）-4 440 0.0027 （1.51）-3 440 -0.0026 （-1.65）*-2 440 0.0017 （0.88）-1 440 -0.0016 （-0.83）
0 440 -0.0485 （-12.51）***+1 440 -0.0177 （-5.34）***+2 440 -0.0047 （-1.59）+3 440 -0.0111 （-3.71）***+4 440 -0.0096 （-3.89）***+5 440 -0.0023 （-0.67）

obs
110
110
110
110
110
110
110
110
110
110
110

不正会計関連開示に対する短期の異常リターン（AR）
決算遅延
mean （t-stat）-0.0012 （-0.18）-0.0029 （-0.39）-0.0002 （-0.03）-0.0111 （-1.52）-0.0183 （-1.74）*-0.0769 （-6.94）***-0.0332 （-3.18）***-0.0221 （-2.74）***0.0054 （0.63）-0.0023 （-0.24）-0.0015 （-0.18）

obs
75
75
75
75
75
75
75
75
75
75
75

第三者設置
mean （t-stat）-0.0249 （-3.26）***-0.0241 （-2.16）**0.0032 （0.29）-0.0145 （-1.77）*-0.0082 （-1.45）
0.0038 （0.44）
0.0013 （0.26）-0.0046 （-0.94）-0.0175 （-2.31）**-0.0133 （-1.76）*
0.0029 （0.33）

obs
341
341
341
341
341
341
341
341
341
341
341

調査報告
mean （t-stat）-0.0009 （-0.22）-0.0089 （-2.10）**-0.0054 （-1.52）-0.0057 （-1.40）-0.0066 （-1.74）*-0.0209 （-3.03）***-0.0222 （-3.90）***-0.0080 （-1.16）-0.0011 （-0.17）-0.0129 （-2.49）**-0.0004 （-0.08）

短信訂正
obs mean （t-stat）
138 0.0057 （1.22）
138 0.0011 （0.20）
138 -0.0018 （-0.36）
138 -0.0027 （-0.48）
138 0.0051 （0.84）
138 0.0247 （2.65）***138 0.0064 （0.75）
138 0.0051 （0.83）
138 -0.0122 （-2.99）***138 0.0044 （0.92）
138 0.0036 （0.79）（注） 日次0は開示が行われた日（取引所閉場後の開示時間であれば翌日）を意味する。1つの事例の中で特定の開示種類の開示
イベントが複数ある場合は，種類別に累計した値を集計している。t値は日次の異常リターンの平均値がゼロであることを帰無仮説としたt検定の検定統計量である。*，**，***は両側確率による有意水準であり，それぞれ10%，5%，1%の水準を表す。

落が生じており，統計的に有意なマイナスが生じている 26）。開示種類の中でも「決算遅延」の開示による株価下落は最も大きい。
「決算遅延」自体には不正会計の損益影響の追加情報は含まないことから，この下落は不正会計の損益影響に対する反応とは言えない。しかし，第一報による不正会計の発覚によって，投資家は現在進行する期の決算への影響を懸念する状況に置かれている。その公表の遅延を開示することは，企業の不正対応に対する投資家からの失望を生み，不正会計が進行期の損益へ影響する疑念を大きく増幅させる。
さらに，「決算遅延」での投資家の疑念拡大に整合する情報として，決算遅延がある事例はその後に判明する不正会計の影響が大きい事例が多い 27）。このため，「第一報」
により概要のレベルで影響の大きさが伝わっていた状況で，「決算遅延」の開示によって不正会計の重大な影響への疑念がさらに深まったとも考えられる。このような状況が「決算遅延」による企業の信頼性低下を促し，株価の下落が大きく生じたものと考えられる。
「調査報告」では「第一報」や「決算遅延」と比較して下落幅は小さいものの，有意なマイナスが生じている 28）。「調査報告」は第一報で不明瞭であった不正会計の影響の詳細な内容や不正の原因となった企業の統制環境などの情報を含み，投資家は追加または確定された損益影響や信頼性低下に関する追加的な情報に反応していると解釈できる。しかし，「第一報」で示される不正会計の内容を大きく塗り替えるような情報は出にくく，また悪質な内部統制が原因であった場合もその改善策が同時に示されることから，
市場に対するサプライズは「第一報」に比べて大きくないと考えられる。また，「調査報告」は日次 +1 にも特徴的な下落があるが，開示内容が調査委員会からの報告書の形で開示される場合も多いことから，株価に織り込まれるまでの短いタイムラグがあるとも解釈できる 29）。
「第三者設置」では予想に反して有意な反応は得られていない。
「第三者設置」は独立した調査の予告により，その後の不正対応の透明性を高めるものの，不正会計の内容はまだ未確定で調査が継続している状況であることから，それ自体が株価を上昇させる材料にはなり得なかったと考えられる。
「短信訂正」からは予想とは逆に平均値 +2.47% の有意にプラスのリターンが測定されている 30）。
「短信訂正」より前の最終の「調査報告」では過年度各期の主要な財務諸表項目への影響まで情報が整理される場合がほとんどであることから，「短信訂正」での追加情報がないことが理由に考えられる。そして，財務諸表の訂正は企業の信頼性低下につながるとの事前予想とは反対にプラスの反応が測定された結果からは，一連の開示後に行われる財務諸表の訂正自体は信頼性の低下する事象として投資家に受け取られていない可能性が示唆される。
23

経営財務研究Vol.38

No.1・2

なお，第一報から短信訂正が開示されるまでの日数は平均 41.6 取引日であり，図 2 において長期的な下方ドリフトが一時的に解消した時期に近くなっている。図 2 を見ると，日次 +50 付近よりも後には目立った下落は生じていない。このことから，長期下方ドリフトの多くは，「短信訂正」よりも前の期間までに限られることが示唆される。投資家は不正会計の情報を「調査報告」の開示までに織り込んでおり，「短信訂正」以後の関連する開示に対して大きくは反応していないと理解される。
ただし，「短信訂正」のリターンがマイナスでないだけでなくプラスである要因は，この結果からは不明瞭である。修正再表示が行われると，過年度の財務諸表が誤ったままの不確実な情報から確定した情報に変わるが，実際の損益影響の確定を待たずに投資家の疑念だけが高まり，本来の影響を超過したマイナスが生じていたとすれば，超過したマイナスの戻りとして株価上昇が生じるかもしれない。または，過去の財務諸表が修正されることによって投資家の疑念が解消され，財務報告の信頼性が回復することによる資本コストの低下が株価上昇として表れている可能性も考えられる。
以上より，不正会計開示では「第一報」の他にも追加的な開示情報である「決算遅延」や「調査報告」の開示に対して短期的な株価下落が起こっていることがわかった。これらは追加情報に投資家が反応していることを意味し，仮説 1 を支持する結果のひとつである。

4.4

長期的な投資家反応と不正会計関連開示

前節での結果は仮説 1 を支持するものの，対立する仮説 2 を棄却できる結果ではない。仮説 1 が成立し，仮説 2 が成立しないこと（長期下方ドリフトが追加的な情報開示によってのみ生じること）を確かめるため，以下の二つの検証を行う。まず，仮説 1 のみが成立するのであれば，追加情報が無い
場合に長期的な株価下落は生じないはずであり，第一報以外の追加情報のある事例においてのみ長期
下方ドリフトが生じることが予想される。この検証のため，サンプルを第一報のみで完結する事例と追加情報のある事例に分けて分析を行う。次に，仮説 1 のみが成立するのであれば，長期下方ドリフ
図４

第一報のみの事例（89件）と追加開示情報のある事例（351件）の

推移

0.05
0.00
‑0.05
‑0.10
‑0.15
‑0.20
‑0.25
‑0.30

‑250

‑200

‑150

‑100

‑50
第一報のみ

24

0
day

50

100
追加開示あり

150

200

250

不正会計開示に対する投資家の反応

トは追加情報に対する株価下落と同じ程度しか生じないはずである。この検証のため，長期的な株価下落の水準と，第一報から追加的な開示までの短期的な株価反応を集約した下落水準との比較を行う。
一つめの検証のため，サンプルを第一報のみのサンプル群（89 件）と第一報後に追加開示のあるサンプル群（351 件）に分ける。第一報後の株価下落が追加的な開示イベントによって生じるのであれ
ば，第一報のみの事例ではその後の開示がないことから長期的な下落は生じないことが予想される。
図 4 は，それぞれのサンプル群の長期的な BHAR の推移である。追加開示あり群では，図 2 の推移と同様に第一報直後の急落から日次 +50 前後までの下落とその後の安定的な推移が観測される。
一方，第一報のみ群では，開示日の短期的な下落はほとんど見られず，開示後には一時的に株価が上昇している。その後，日次 +30 から +100 頃までの期間で緩やかな下落も見られるが，第一報開示直後に一時的に上昇していることを考慮すると，この下落傾向が不正会計の第一報開示による仮説 2 の影響を示すものであると一概には考えにくい。
第一報のみ群の内訳は，SESC 事例 1 件，修正再表示事例 4 件，その他 84 件であり，そもそも一度の開示で完了する事例は不正会計の内容が軽微である事例が多い 31）。そのことが理由で投資家が反応していない可能性も考えられるため，次の表 5 において日次 0 のリターンの有無を確かめると共に，その後の期間での長期下方ドリフトが有意に生じているかどうかを検証する。
表 5 は，両サンプル群の BHAR を表 3 と同様に期間別に区切った結果である。まず，第一報のみ
群の BHAR（0）では中央値のみ有意なマイナスが生じており，弱い水準であるが投資家の反応がある
ことがわかる。第一報のみの事例でも少なからず不正会計開示に対して投資家は短期的な下落を示しているが，その後の期間の BHAR では有意な値は測定されない。一方，追加開示あり群では表 3 と整合して BHAR（0）および BHAR（+1, +50）で共に有意なマイナスが生じている。
表 5 の結果は，第一報のみの事例には長期下方ドリフトが生じず，第一報後にも追加情報の開示がある事例でのみ長期下方ドリフトが生じることを意味しており，仮説 1 を支持し，仮説 2 を棄却できる結果と言える。
表５（0）（t-stat）
BHAR（z-stat）（+1，+50）（t-stat）
BHAR（z-stat）（+51，+100）（t-stat）
BHAR（z-stat）（+101，+150）（t-stat）
BHAR（z-stat）

mean

0.0135（0.33）-0.0083 （-1.52）-0.0194 （-0.80）-0.0151 （-0.63）-0.0117 （-0.50）

median0.0158（0.65）-0.0043 （-2.26）**-0.0099 （-1.32）-0.0160 （-0.57）

0.0068mean-0.0133 （-0.83）-0.0587 （-12.01）***-0.1150 （-6.51）***-0.0233 （-1.29）-0.0026 （-0.16）

median-0.0107 （-0.87）-0.0339 （-11.68）***-0.0624 （-6.05）***0.0059 （-0.46）

0.0000 （-0.36）

Sample group obs
第一報のみ

89

追加開示あり 351

第一報のみ群と追加開示あり群のBHARの期間別分析（-50，-1）（t-stat）
BHAR（z-stat）（0.21）（注） t 値は，BHAR の平均値がゼロであることを帰無仮説とした t 検定の検定統計量である。z 値は，BHAR の中央値がゼロであることを帰無仮説とした Wilcoxon の符号付順位和検定の検定統計量である。**，*** は両側確率による有意水準であり，それぞれ５%，１% の水準を表す。

TAR（0）
TAR（0,+1）

表６

一連の不正会計開示に対する異常リターン累計（TAR）とBHARの比較

obs

mean

mediansd（t-stat）（z-stat）

440
440-0.0756-0.1165-0.0268-0.03620.16960.2750（-9.34）***（-8.88）***（-10.32）***（-10.04）***

BHAR（0，+50） TAR/BHAR（0，+50）
mean
mean
-0.1365
19.6%-0.136584.0%（注） 日次 0 は開示が行われた日（取引所閉場後の開示時間であれば翌日）を意味する。1 つの事例の中で特定の開
示種類の開示イベントが複数ある場合は，種類別に累計した値を集計している。t 値は日次の異常リターンまたはTAR の平均値がゼロであることを帰無仮説とした t 検定の検定統計量である。z 値は，TAR の中央値がゼロである
ことを帰無仮説とした Wilcoxon の符号付順位和検定の検定統計量である。*** は両側確率による有意水準であり，１% の水準を表す。

25

経営財務研究Vol.38

No.1・2

続いて二つめの検証として，表 6 は第一報以降の長期的に生じた BHAR と第一報と追加情報の開示日に生じたリターンの累計（TAR）の水準を比較した結果である。仮説 1 のみが成立するのであれ
ば，第一報および追加情報による TAR は BHAR に近い水準となるはずである。一方この割合が低ければ，仮説 2 による影響の可能性を棄却できず，どちらの影響によるものかは断定できない。
表 6 の TAR は事例ごとの関連する全開示イベントの集計であり，日次 0 のみの TAR（0）は平均値
7.56%（中央値 2.68%）となり，各サンプルの TAR（0）の BHAR（0, +50）に対する比率（TAR/BHAR）は平均値 19.6％に留まる。しかし，日次 0 と日次 +1 を累計した TAR（0,+1）では，平均値 11.65%（中央値 3.62%）となり，BHAR（0, +50）に対する比率（TAR/BHAR）は平均値 84.0% となる 32）。日次 +1 を加えた場合には，ストップ安などによって翌日に持ち越される株価下落も測定でき，より網羅的に投資家の反応を測定することができる。
なお，補足情報として事例別の開示イベント日数を調べると，日次 0 の場合は平均値 2.51 日（日次
0 および日次 +1 で平均値 5.02 日）であり，長期の BHAR の測定期間である 50 日に対して 5.0％（日次 0 および +1 の場合は 10.0％）の割合の日数でしかない。ごく一部の日数の短期的なリターンのみ
で長期間の BHAR の多くの割合を占めることがわかる。以上の結果は仮説 1 を支持し，仮説 2 が示す第一報開示の影響が遅れて生じている影響は小さいことを意味する結果である。
以上の二つの検証結果からは仮説 1 が支持され，仮説 2 については棄却されるか，または，その影響が小さいという結果が得られた。これを解釈すれば，不正会計開示によって長期下方ドリフトが生じるものの，それは市場の効率性が低いことを示す結果ではなく，追加情報が開示されたことに対して市場が効率的に反応している結果であると考えることができる。
とはいえ，第一報および追加情報の TAR が長期の BHAR を 100% 説明する結果は得られていないことから，仮説 2 を完全には棄却できない。このため，不正会計の開示が効率的に株価へ反映されずに開示の翌日をさらに超えて株価に織り込まれる可能性があることを必ずしも否定できない。その背景には，企業の公表する適時開示以外の二次的な情報（マスメディアやインターネットを通じた報道など）によって情報が浸透する可能性や，企業のレピュテーションの低下が社会全体へ徐々に波及する可能性などが考えられる。

4.5

追加分析

以上の分析では，投資家の反応を個別リターンと市場リターンやマッチング企業のリターンとの差として測定してきた。他の指標での投資家の反応を測定するために，オーダー・インバランス（以下，OIB）でのイベント・スタディを追加的に行う。
OIB は，売り気配値で約定した株数（または金額や件数）から買い気配値で約定した株数（同左）を引いた値を，その両方の株数（同左）の合計で割った値であり，市場で取引された株式数とその売買の方向を測定できる（Chordia et al., 2002）。OIB がプラスであれば買い手主導の取引（売り気配値での約定）が多く，マイナスであれば売り手主導の取引（買い気配値での約定）が多いことを意味する（音川，2009）。不正会計開示に対して株価は下落することから，売り急ぐ投資家が多くなり売り手主導の買い気配値で約定する取引の増加が予想され，OIB はマイナスになることが期待される 33）。
OIB は株数ベースの日次単位の値とし，企業固有の株式の流動性や株価変動の傾向を調整するために，各事例に対して第一報日を日次 0 として日次 130 から日次 11 までをコントロール期間とし，その期間の平均値をイベント時の OIB から差し引く調整を行う 34）。なお，OIB のデータには日本経済
26

不正会計開示に対する投資家の反応

表７

不正会計開示に対する短期的なオーダー・インバランス（OIB）

パネル A：第一報開示前後の短期的なオーダー・インバランス（OIB）
第一報（全体）第一報（SESC）
day
obs mean median （t-stat）
obs mean median （t-stat）
obs-5 440 -0.0057 -0.0116 （-0.29）
94 -0.0131 -0.0059 （-0.32）
163-4 440 0.0383 0.0318 （1.90）*
94
0.0085 -0.0064 （0.21）
163-3 440 -0.0112 -0.0035 （-0.59）
94 -0.0485 -0.0714 （-1.12）
163-2 440 0.0090 0.0000 （0.46）
94 -0.0116 -0.0083 （-0.27）
163-1 440 -0.0040 0.0006 （-0.21）
94 -0.0115 -0.0136 （-0.26）163
0 440 -0.0675 -0.0397 （-3.90）***
94 -0.0829 -0.0060 （-2.18）**163+1 440 -0.0079 0.0039 （-0.44）
94 -0.0187 0.0208 （-0.46）
163+2 440 -0.0024 -0.0054 （-0.13）
94
0.0103 0.0143 （0.26）
163+3 440 -0.0138 -0.0236 （-0.73）
94 -0.0465 -0.0532 （-1.05）
163+4 440 -0.0406 -0.0265 （-2.24）**
94 -0.0315 -0.0379 （-0.74）
163+5 440 -0.0195 -0.0210 （-1.00）
94 -0.0336 0.0011 （-0.79）
163

第一報（修正再表示）
mean median （t-stat）-0.0249 0.0160 （-0.70）
0.0655 0.0662 （1.76）*-0.0246 0.0204 （-0.74）
0.0110 -0.0017 （0.34）-0.0127 -0.0158 （-0.37）-0.0466 -0.0452 （-1.55）-0.0478 -0.0225 （-1.59）-0.0130 -0.0176 （-0.42）-0.0380 -0.0442 （-1.32）-0.0453 -0.0144 （-1.55）-0.0327 -0.0544 （-0.94）

obs
183
183
183
183
183
183
183
183
183
183
183

第一報（その他）
mean median （t-stat）
0.0152 0.3824 （0.54）
0.0294 0.3856 （1.03）
0.0199 0.3613 （0.74）
0.0178 0.3961 （0.61）
0.0075 0.3674 （0.28）-0.0783 0.3419 （-3.10）***0.0331 0.3527 （1.27）
0.0006 0.3787 （0.02）
0.0246 0.4071 （0.82）-0.0411 0.3690 （-1.51）-0.0004 0.3731 （-0.01）

パネル B：関連する開示イベントの短期的なオーダー・インバランス（OIB）
決算遅延（全体）
第三者設置（全体）
調査報告（全体）
day
obs mean median （t-stat）
obs mean median （t-stat）
obs mean median （t-stat）-5 110 -0.0527 -0.0284 （-1.44）
75 -0.0801 0.4305 （-1.61）
341 0.0028 -0.0286 （0.14）-4 110 -0.0572 -0.0449 （-1.51）
75
0.0040 0.4694 （0.07）
341 0.0065 -0.0237 （0.32）-3 110 0.0312 0.0182 （0.79）
75 -0.0750 0.4517 （-1.44）
341 -0.0299 -0.0202 （-1.45）-2 110 -0.0358 -0.0291 （-0.92）
75 -0.1099 0.3774 （-2.52）**
341 -0.0057 -0.0067 （-0.27）-1 110 -0.0454 -0.0678 （-1.08）
75 -0.1326 0.4027 （-2.85）*** 341 -0.0143 -0.0140 （-0.78）
0 110 -0.1269 -0.0782 （-3.67）***75 -0.0982 0.4103 （-2.07）**341 -0.0123 0.0016 （-0.66）+1 110 -0.0859 -0.0198 （-2.63）***75 -0.0601 0.4289 （-1.21）
341 0.0066 0.0173 （0.37）+2 110 -0.0539 -0.0243 （-1.33）
75 -0.0124 0.4179 （-0.26）
341 -0.0186 -0.0350 （-1.01）+3 110 -0.0233 -0.0051 （-0.57）
75 -0.1414 0.4194 （-2.92）*** 341 0.0190 0.0027 （1.02）+4 110 0.0385 0.0425 （0.89）
75 -0.0852 0.3808 （-1.94）*
341 -0.0432 -0.0201 （-2.39）**+5 110 -0.0162 -0.0404 （-0.39）
75 -0.0529 0.4564 （-1.00）
341 -0.0041 0.0008 （-0.21）

obs
138
138
138
138
138
138
138
138
138
138
138

短信訂正（全体）
mean median （t-stat）
0.0519 0.0374 （1.57）
0.0184 0.0037 （0.49）
0.0199 0.0384 （0.54）
0.0221 -0.0105 （0.59）
0.0300 0.0278 （0.90）
0.0689 0.0672 （1.93）*-0.0183 0.0097 （-0.61）-0.0180 -0.0136 （-0.55）-0.0023 -0.0356 （-0.06）
0.0340 0.0065 （0.97）-0.0076 0.0007 （-0.20）（注） 日次 0 は開示のあった日（取引所閉場後の開示時間であれば翌日）を意味する。1 つの事例の中で特定の開示種類の開示イベ
ントが複数ある場合は，種類別に累計した値を集計している。t 値は OIB の平均値がゼロであることを帰無仮説とした t 検定の検定統計量である。z 値は，OIB の中央値がゼロであることを帰無仮説とした Wilcoxon の符号付順位和検定の検定統計量である。*，**，*** は両側確率による有意水準であり，それぞれ 10%，5%，1% の水準を表す。

新聞社の「NEEDS ティック日次情報ファイル」を用いた。
表 7 は，不正会計開示前後の短期的な OIB（株数）の測定結果である 35）。表 7 のパネル A は第一報
前後の測定結果であり，表 2 と同様の区分を行った結果を示している。第一報を開示した日次 0 において全体では有意なマイナスの値が生じており，株価が下落していた状況と整合する。区分別に見ると，SESC やその他の区分において有意なマイナスの値となり，表 2 の検証結果と整合する。修正再表示事例で有意な反応が見られない理由は，制限値幅を超えてストップ安となると日次 0 での値がゼロとなる事例が含まれることの影響で結果が不明瞭となったためと考えられる。
表 7 のパネル B は，表 4 と同様の追加的な開示に対する OIB の測定結果である。まず「決算遅延」の日次 0 で有意なマイナスが測定されている。
「決算遅延」の開示に伴い，売りが主導的になることは表 4 の大きな株価下落と整合する。次に「第三者設置」のリターンは有意な水準ではなかったが，OIB はマイナスに有意となっている。ただし，日次 2 から有意なマイナスが続いていることから開示イベント時のみの反応とは解釈しにくい。続いて「調査報告」では有意な値になっておらず，表 4の結果と整合しない。
「調査報告」ではストップ安が多く生じていることや，調査の完了によってリ
ターンはマイナスとなるものの必ずしも売り一色になるのではなく，下がった株価に対する買い注文が入る状況もあることが背景に考えられる。
「短信訂正」ではプラスのリターンと整合し，プラスの買い優勢の値である。以上からは，「調査報告」での結果は不明瞭となるものの，その他の種類では
27

経営財務研究Vol.38

No.1・2

表 4 での仮説 1 を支持する検証結果と概ね整合する結果が得られた。

５

結

論

本稿では，不正会計開示に対する投資家の反応を検証するために，不正会計に関する適時開示を用いた調査を行った。開示に対する短期的または長期的な株価反応の測定と，長期的な株価の下方ドリ
フトの要因となる追加的な開示に対する投資家の反応を測定し，分析を行った。
まず，不正会計の発覚を最初に伝える第一報に対し，その当日および翌日での短期的な株価下落が生じていた。また，長期的な株価の動きからは，第一報日の急激な下落とその後 2 ヶ月程度の緩やかな下落が観測された。この第一報後の株価の長期下方ドリフトは，市場が不正会計開示の情報を効率的に反映していない結果にも見えるが，その後に続く分析によって市場が効率的に不正会計開示の追加情報を反映している結果であることがわかった。
まず，不正会計が発覚する第一報後には企業から不正会計に起因する追加的な情報開示が行われており，特に決算遅延や調査報告といった追加的な開示イベントに対して短期的な株価下落の反応が見られる。決算遅延や調査報告において株価下落が生じていることは，不正会計開示による信頼性の低下による資本コストの上昇や，過去または現在の業績への影響をもたらすことによる将来の業績予想の下方修正といった要因が投資家の反応を引き起こしていることを示唆する。この追加開示に対する
短期的な株価下落を集約すると，長期的な下方ドリフトの多くを占める水準（開示日の当日および翌日の集計で 84％）であった。そして，市場の効率性が否定されないことは，追加情報の開示がない事
例では株価の長期下方ドリフトが有意に生じていないことからも支持される。
その他，調査報告後の短信訂正では株価の上昇が観測されており，長期的な株価下落は不正会計の影響が確定する調査報告までの期間で生じることもわかった。なお，取引株数に基づく分析でも，調査報告を除く第一報，決算遅延，短信訂正において整合する結果を得ている。
以上の報告内容は，財務報告の信頼性を低下させる不正会計開示による情報が株価へ及ぼす影響を明らかにした点や，不正会計開示に対する資本市場の効率性について示唆のある結果を得ている点で，不正会計研究および資本市場研究に対する学術的な貢献がある。また，投資家や企業に対しても，本来防がれるべき不正が万が一発覚した場合において，企業価値にもたらす影響の大きさやその織り込む過程を示し，第一報後に続く開示もまた企業価値に影響する要因となることを伝えている。
本稿の分析の限界を以下に挙げる。一つは開示情報には適時開示のみを用いており，企業の外部者が公表する情報は分析対象としていない。このため長期のリターンの要因には追加的な適時開示の他に報道などの外部から発信される情報の影響があるかもしれない。二つめとして，本稿での測定では不正会計の影響範囲や目的といった不正会計の内容を考慮していない。このため，株価下落の要因には，損益影響情報から生じる将来業績の変化や信頼性の低下による資本コストの上昇のような複数の要因が考えられるもののその識別には至っておらず，さらに詳細な要因分析が課題として残される。
本稿で収集した事例は幅広い不正会計事例を含み，不正会計の多様な特性を用いて反応の違いを比較できることから，投資家の反応をより強く引き起こす不正会計開示の特性を特定する分析への展開が考えられる。
【付記】
本稿の執筆にあたり，本誌編集委員長の手嶋宣之先生および 2 名の匿名レフェリーの方々，また，日本会計研究学会

28

不正会計開示に対する投資家の反応

第76回大会（2017年，広島大学）での報告にご参加頂いた先生方より多くの有益なコメントを頂きました。ここに記して感謝を申し上げます。

【注】１）

本稿では「不正会計」を財務報告に含まれる意図的な虚偽の記載として定義する。また，「不正会計開示」は企業が不正会計を行った事実またはその可能性やその内容を公表することを意味する。意図的な虚偽表示には，会計不祥事，粉飾決算，不正経理処理，不正会計（または会計不正）など複数の呼び方があるが，これらを総称して「不正会計」を用いる。

２）

不正会計を含むイベントにはその他にも集団訴訟情報があり，同じく公表による株価下落が報告されている。米国を中心とした不正会計開示に対するイベント・スタディの分析結果は，Karpoff（2012）にて包括的に取り上げら
れている。

３）

一方，修正再表示を対象とした場合，Hribar and Jenkins（2004）やHennes et al.（2008）からは株価の長期下方ト
レンドが顕著には見られないが，Bardos et al.（2011）ではAAERと同様の開示前後の推移がみられる。

４）

この他の日本の関連する研究では，不正会計リスクの高い企業の決算公表とその後のリターンを測定した研究として首藤ほか（2017）がある。首藤ほか（2017）では，不正会計が特定された企業の不正を含む決算の公表後36ヶ月のバイ・アンド・ホールドリターンは-40%程度まで下落している。ただし，その36ヶ月間の中での不正会計開示の有無は不明であり，本稿が着目する不正会計開示と株価下落の関連は対象とされていない。

５）

その他，任意開示として，報道機関による報道，任意のプレスリリースなどがあるが，このような任意開示がある場合も，取引所の求めに応じて適時開示を行うように開示規制によってカバーされている。このため，適時開示は任意による情報を含むより広い範囲の情報源になっていることから，本稿では適時開示を分析の対象とし，任意の開示については対象としない。

６）

過年度の財務諸表に誤りがある場合，過年度へ遡及して修正再表示するのが原則であるが，重要性に基づいて簡便的な対応（発覚した会計期間での一括損益処理など）が認められている（企業会計基準第24号「会計上の変更及び誤謬の訂正に関する会計基準」（企業会計基準委員会，2009年12月，第21，35，65項））。

７）

規制当局の処分や修正再表示の対応の有無は，不正会計開示の第一報よりも後の期間で明らかになるケースが大半であるため，第一報時点では投資家にとって不明な情報である。しかし，第一報には少なからず不正会計の内容や影響の大きさなどの概要の暫定開示があることから，後にSESC処分や修正再表示のある事例は第一報時点でも大きなマイナスの株価反応が生じているものと予想される。

８）「不適切な会計処理が発覚した場合の監査人の留意事項について」（日本公認会計士協会，2012年）において，公表時の過去事例を基に不適切な会計処理発覚時の対応の流れが整理されている。図１で示した典型例はこの研究報告を参考にしたうえで，筆者が適時開示事例を収集する過程で共通する開示の種類を挙げたものである。なお，
図１に記載される開示の各種類が全ての事例で行われるものではなく，順序の前後や複合的な開示，複数回に分けた報告もあり，特定の種類については該当しない場合や省略される場合もあり得る。

９）

第一報に該当する適時開示の判定として，適時開示の本文にはそれまでに開示された関連する適時開示の件名や開示日が記載されることから，関連する開示の履歴を時系列的に遡って特定できる。一連の関連する開示のうち，冒頭に別の適時開示の参照記載がないものを第一報として識別している。

10）

その他，修正再表示を伴わない事例では，不正会計を当期損益で計上する影響から生じる当期の「業績予想の修正」や「特別損失の計上のお知らせ」として影響額が開示される場合もある。それらの不正会計の影響の記載がある開示も「調査報告」に含めている。
11）

SESCによる課徴金の額は，虚偽記載を含む有価証券報告書等に対する時価総額の10万分の 6（0.006％）または 6

百万円のいずれか大きい金額と，虚偽記載を含む発行開示書類によって募集した株券等がある場合に発行した額の100分の4.5（4.5％）となる。SESC事例94件のうちの課徴金処分があった事例84件について，第一報開示前の時価総額に対する課徴金の額の割合は平均2.0％（中央値は0.5%）である。小規模企業である場合に割合が高くなる傾向にあるものの，後述するSESC事例の株価下落のうちのごく一部に留まる。課徴金によるペナルティの負担が株価下落による時価総額の減少に対する割合が小さいことは，Karpoff et al.（2008）とも整合する結果である。
12）

適時開示が取引所閉場時間後の時間に公表される場合，イベント期間の特定には開示日の翌日を日次 0 とする

29

経営財務研究Vol.38

No.1・2補正を行う。なお，取引所が閉場する当日の15時以降に不正会計開示を行った事例は最終サンプル440件中380件（86.4%）であり，ほとんどの事例で開場時間内での開示は行われていない。
13）

事例ごとに複数の開示イベントを対象としたKarpoff et al.（2008）と同様の推定方法である。なお，MacKinlay（1997）に基づくマーケット・モデルによる異常リターンの推定（開示イベント日を日次 0 とし，推定期間は日次-130から日次-11の120日間）を行った場合にも，結果に大きな違いがないことを確認した。ただし，過去の推定期間を用いた回帰推定をする場合には，特定の開示イベントの推定期間に同じ不正会計事例の他の関連する開示イベ
ント日が入ることを理由に，推定誤差を生む可能性もある。
14）

不正会計開示に対する長期の影響を測定したDechow et al.（1996）やHitz et al.（2012）で影響が見られた期間が開示後40日から120日であったことを参考に，さらにその前後の期間に影響が表れていないかどうかを確かめるた
め，開示前後の 1 年間（開示前250取引日，開示日 1 日，開示後250日で合計501取引日）を測定期間とした。
15）

日本市場を対象に長期の異常リターンを分析している山崎・山口（2012）や廣瀬（2012）を参考とし，概ね共通

する方法を用いている。
16）

非不正開示企業の株価情報はマッチングした不正会計開示企業と同基準日とし，直前決算期末を会計情報の基準日とする。また，非不正開示企業の抽出元の母集団からは対応する不正事例の第一報の 2 ヶ月前の月末時から 2 ヶ月後の月末時までの株価情報が入手できない企業は除外する。
17）

これと異なるマッチング方針によった場合にも分析結果に大きな差がないことを確かめている。代替的なマッチ

ング方針では，⑴同一の産業，⑵基準月の時価総額の 5 分位，簿価時価比率の 5 分位，過去12ヶ月の株式リターンの 5 分位が同一であるサンプルの中から，⑶総資産利益率の差の絶対値が最小となる非不正開示企業をマッチングした。
18）

イベント後の上場廃止企業の取り扱いはBeaver et al.（2007）を参考としている。なお，不正会計開示サンプルが上場後間もない場合は日次-250まで遡ることができないが，その場合も第一報前の上場した日次から開始してサン
プルに含めている。
19）⑴は同じく日本の適時開示より不正会計事例を収集したSong et al.（2016）や稲葉（2017），⑵と⑶はHennes etal.（2008）の不正会計の判定手順を参考として設定した。以下，手順の詳細は尾関（2018）と同様である。
20） 検索するキーワードはSong et al.（2016）や稲葉（2017）を参考として，不正会計開示の実態に合わせたキーワードを用いた。不適切な会計処理，決算の遅延や延期，調査，過年度の訂正，課徴金処分や逮捕などに関連する語句を広く用いた。
21）

意図的な虚偽表示を行ったことを明らかにする語句として，不正，偽装，目標達成のため，横領，隠ぺいなどの語句が含まれるか否かを適時開示本文の通読により判定した。
22）

不正調査のために設置される調査委員会が社内調査委員会と第三者委員会のどちらに該当するかは，第三者委員の構成が公表された適時開示に記載された構成員の経歴等に従って，「企業等不祥事における第三者委員会ガイド
ライン」（日本弁護士連合会，2010年12月改訂）の指針に基づいて判定を行った。
23）

同一の企業による 2 回目の開示事例が36件， 3 回目の事例が 7 件含まれる。複数回事例がある場合は，前の不正会計開示の最終の開示から平均で1,003日空けて次の事例の第一報が起こっている。最短事例でも73日の空きがあり，直前の不正会計開示から 2 ヶ月以上の間隔があることから，同一企業の複数事例に期間的な重複は見られないため，2 回目以降の事例も含めて分析を行う。なお， 2 回目以上の事例を除いた場合も分析結果に影響はないことを確かめている。
24）

修正再表示事例を対象にその第一報時点の株価を測定した奥村（2014）は，そのうちの不正に該当する事例から当日および翌日の合計で平均値-10.9%の株価下落を測定している。SESC事例94件のうちの84件は修正再表示を伴う事例であることから，表 2 パネルBとパネルCを合わせたサンプルと比較すると，先行研究と整合する分析結果である。
25）

不正開示では複数種類の開示がひとつの開示でまとめて行われる場合や同日の別の開示で行われる場合もある。

同日に異なる種類の開示がある場合は，不正会計の内容に関する情報を多く含むと考えられる種類に優先的に集計する。具体的には，「第一報」と重複する場合は全て「第一報」とみなし，その他の重複は「第一報」＞「調査報告」＞「短信訂正」＞「決算遅延」＞「第三者設置」の優先順位により 1 種類に特定している。
26）

30

表 4 での表示はないが，異常リターンの中央値に関してもWilcoxonの符号付順位和検定を行った。「調査報告」

不正会計開示に対する投資家の反応の日次0で 1 %水準から 5 %水準への有意水準の低下や，「短信訂正」の日次 0 が非有意になるが，検定の結果は大きく異ならない。
27）

不正会計の影響の大きさ（訂正または当期損益影響による純資産影響額の直前決算期総資産に対する割合）を測定すると，「決算遅延」がない事例の平均は-1.84％であるのに対して，「決算遅延」がある事例の平均は-8.37％であった。また，「決算遅延」がある事例のうち，修正再表示がされる事例は82.9％であり，「決算遅延」のある事
例ではほとんどが修正再表示まで行われていることも重大な不正の場合に「決算遅延」が起こっていることを示し
ている。
28）

奥村（2014）では第一報の開示日以外にも確定情報の開示日の市場の反応を測定し，損益計算書を訂正する場合に-1.61%のマイナスが生じることを測定している。確定情報開示日は本稿の「調査報告」に該当すると考えられ，整合する結果になっている。
29）

日次+1でのマイナスの要因には，投資家に対する情報の浸透の遅れだけでなく，ストップ安の影響も含まれる。

日次 0 でのストップ安が生じた事例の件数は，「決算遅延」8 件，「第三者設置」1 件，「調査報告」20件，「短信訂正」1 件であった。
30）

表4の「短信訂正」には「調査報告」と同日に行われる「短信訂正」は含まず，「調査報告」で影響が確定した後に行われる「短信訂正」138件を集計した値である（注）25による分類）。「調査報告」の開示と同日に行われた「短信訂正」を含めた集計でも平均値+2.82%（247件）のプラスのリターンとなり，短信訂正に対してプラスが生じる結果に違いはない。
31）

各サンプル群の不正会計の影響の大きさ（訂正または当期損益影響による純資産影響額の直前決算期総資産に対する割合）を測定すると，第一報のみ群では-0.45%，追加開示あり群では-4.93%となっており，不正会計の損益影
響の観点でも第一報のみ群の事例は軽微な事例が多い。
32）

TARは個別リターンから市場リターンを差し引いて調整し，日次 0 と日次+1を合算した値であり，BHARの算定方法と整合しないため，BHARに近い算出方法を用いた短期リターン累計を追加分析する。代替的な方法として個別リターンから（市場全体のリターンではなく）コントロール企業の同日のリターンを差し引いたものをARとして，各イベントの日次 0 から日次+1のTARの累計を測定した結果，日次 0 で平均値-7.38%（中央値-2.64%）でTAR/
BHARは20.9%，日次 0 と日次+1で平均値-11.03%（中央値-3.51%）でTAR/BHARは80.9%であり，検定結果や比率に大きな違いはない。
33）

OIBを測定するうえでもリターンと同様に売買の制限値幅の影響が考えられる。不正会計開示に対する投資家の反応がマイナス方向に大きくなり過ぎると，ストップ安が起こり翌日以降に取引が持ち越される。その場合，日次
0 のOIBがゼロ，日次+1以降で売り手主導の取引（マイナス）として測定され，日次 0 の測定に誤差が生じる。
34）

推定期間の中央値を差し引く調整でも同様の分析結果を得られることを確かめている。

35）

表 7 では代表として株数ベースの結果を示すが，OIBを金額や件数を用いて測定した場合も概ね同様の結果を得ている。また，表 7 には示していないが，中央値がゼロと異なるか否かをWilcoxonの符号付順位和検定で検証している。第一報のSESC事例の日次 0 が非有意となる，修正再表示が 5 %水準で有意となる点を除き，検定の結果に大きな違いはなかった。

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