Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
であるとすれば、条件付き密度は以下のように表現される。

$$ x_{2}|x_{1}\sim N\left(\mu_{2}+\rho\frac{\sigma_{2}}{\sigma_{1}}(x_{1}-\mu_{1}),\sigma_{2}^{2}(1-\rho^{2})\right) $$

いま、2つの確率変数 $ (v,\eta) $ が

$$ \left(\begin{array}{c}v\\ \eta\end{array}\right)\sim N\left(\left(\begin{array}{c}0\\ 0\end{array}\right),\left(\begin{array}{c c}\sigma_{v}^{2}&\rho\sigma_{v}\sigma_{\eta}\\ \rho\sigma_{v}\sigma_{\eta}&\sigma_{\eta}^{2}\end{array}\right)\right) $$

であることに注意すれば、（5.3）はさらに標準正規分布の密度関数 $ \phi(\cdot) $ 、分布関数 $ \Phi(\cdot) $ を用いて、変形することができ、

$$ \begin{aligned}\frac{1}{\sqrt{\sigma_{v}^{2}}}\phi&\left(\frac{h-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z})}{\sqrt{\sigma_{v}^{2}}}\right)\\&\times\left[\Phi\left(\frac{h_{j}^{*}-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z})-\rho\frac{\sigma_{\eta}}{\sigma_{v}}(h-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z}))}{\sqrt{\sigma_{\eta}^{2}(1-\rho^{2})}}\right)\right.\\&\left.-\Phi\left(\frac{h_{j-1}^{*}-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z})-\rho\frac{\sigma_{\eta}}{\sigma_{v}}(h-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z}))}{\sqrt{\sigma_{\eta}^{2}(1-\rho^{2})}}\right)\right]\\=\quad&\frac{1}{\sqrt{\sigma_{v}^{2}}}\phi\left(\frac{h-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z})}{\sqrt{\sigma_{v}^{2}}}\right)\\&\times\left[\Phi\left(\frac{(h_{j}^{*}-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z}))/\sigma_{\eta}-\rho(h-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z}))/\sigma_{v}}{\sqrt{\sigma_{\eta}^{2}(1-\rho^{2})}}\right)\right.\\&\left.-\Phi\left(\frac{(h_{j-1}^{*}-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z}))/\sigma_{\eta}-\rho(h-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z}))/\sigma_{v}}{\sqrt{\sigma_{\eta}^{2}(1-\rho^{2})}}\right)\right]\\=\quad&\frac{1}{\sqrt{\sigma_{v}^{2}}}\phi(\mathbf{Z}_{j})\left[\Phi\left(\frac{t_{j,j}-\rho\mathbf{Z}_{j}}{\sqrt{\sigma_{\eta}^{2}(1-\rho^{2})}}\right)-\Phi\left(\frac{t_{j,j-1}-\rho\mathbf{Z}_{j}}{\sqrt{\sigma_{\eta}^{2}(1-\rho^{2})}}\right)\right]\end{aligned} $$

ここで、

$$ \begin{aligned}\mathbf{Z}_{j}\quad&\equiv\quad(h-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z}))/\sqrt{\sigma_{v}^{2}}\\t_{j,j}\quad&\equiv\quad(h_{j}^{*}-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z}))/\sqrt{\sigma_{\eta}^{2}}\\t_{j,j-1}\quad&\equiv\quad(h_{j-1}^{*}-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z}))/\sqrt{\sigma_{\eta}^{2}}\end{aligned} $$

とおいている。

次に、最適な労働時間が kink point にあるケースを考えよう。このような状況が実現する確
率は、

$$ \begin{aligned}\Pr[h&=h_{j}^{*}+\varepsilon,g(w_{j+1},y_{j+1},\mathbf{Z})+\eta
である。さて、平均ゼロ、分散1、相関係数ρの2変数正規分布の分布関数を $ N(x_{1},x_{2},\rho) $ と表現しよう。このとき、平均 $ (\mu_{1},\mu_{2}) $ 、分散 $ (\sigma_{1}^{2},\sigma_{2}^{2}) $ 、相関係数ρの2変数正規分布の分布関数は、

$$ N\left(\frac{x_{1}-\mu_{1}}{\sigma_{1}},\frac{x_{2}-\mu_{2}}{\sigma_{2}},\rho\right) $$

となる。これを用いて上記の確率を書き直すと、

$$ \begin{aligned}&\left[N\left(\frac{h_{H}-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z})}{\sigma_{v}},\frac{h_{j}^{*}-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z})}{\sigma_{\eta}},\rho\right)\right.\\&\left.\quad-N\left(\frac{h_{L}-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z})}{\sigma_{v}},\frac{h_{j}^{*}-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z})}{\sigma_{\eta}},\rho\right)\right.\\&\left.\quad-N\left(\frac{h_{H}-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z})}{\sigma_{v}},\frac{h_{j-1}^{*}-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z})}{\sigma_{\eta}},\rho\right)\right.\\&\left.\quad+N\left(\frac{h_{L}-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z})}{\sigma_{v}},\frac{h_{j-1}^{*}-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z})}{\sigma_{\eta}},\rho\right)\right]\end{aligned} $$

あらたに、

$$ \begin{array}{r c l}{\mathbf{Z}_{H j}}&{=}&{(h_{H}-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z}))/{\sigma_{v}}}\\ {\mathbf{Z}_{L j}}&{=}&{(h_{L}-g(w_{j},y_{j},\mathbf{Z}))/{\sigma_{v}}}\end{array} $$

を定義すれば、この確率は、

$$ \left[N\left(\mathbf{Z}_{Hj},t_{j,j},\rho\right)-N\left(\mathbf{Z}_{Lj},t_{j,j},\rho\right)-N\left(\mathbf{Z}_{Hj},t_{j,j-1},\rho\right)+N\left(\mathbf{Z}_{Lj},t_{j,j-1},\rho\right)\right] $$

となる。次に、最適な労働時間が kink point にあるケースを考えよう。この場合は先ほどと同様に、

$$ \begin{aligned}\Pr[h_{L}&
Blundell and MaCurdy（1999）が指摘するように、このような方法は、(1)税制の制度要因を取り込んでいる、(2)測定誤差も観測されない選好のばらつきも取り込んでいる、(3)限界税率の内生性も取り込んでいる、といった長所を持っている。半面、(1)労働者が、自分に関係のある税制を全て知って（perfect knowledge）おり、税制を全て考慮したうえで最適化行動をとり労働供給を決めていて、税制関係の変数は全て観測可能と仮定しており、脱税の可能性は排除している、(2)Kink pointに観測値が集まらないようにmeasurement errorを加えている、(3)労働時間以外の変数の外生性の仮定が強すぎる、(4)静学的な枠組みで近視眼的な（myopic）最適化行動を仮定している、といった短所を持っていることに注意する必要があろう。また、MaCurdy et al.（1990）は、このような推定方法は係数推定値に暗黙のうちにスルツキー条件を課していると指摘している。

## データとサンプルセレクション

本稿で用いられるデータは、1997年に実施された就業構造基本調査のマイクロデータである。就業構造基本調査は5年に一度実施される指定統計であり、就業・不就業や就業異動、就業希望を調査することを目的としている。日本の統計のなかでは、インターバルにせよ、年間就業日数や週間就業時間のデータが得られる数少ない統計の1つである。調査対象は約43万世帯、約110万人である。

本稿の目的は働き盛りの男性（prime age male）の労働供給関数を推定し、課税損失を推計することにあるから、以下のようにサンプルを選抜した。まず、働き盛りの男性を対象とするため男性で25歳以上55歳以下のサンプルを選んだ。次に、就業形態が雇用者とは異なる「会社・団体等の役員」「自営業主」「自家営業の手伝い」「家庭で内職」を除き、病気のための無業者を除外した。さらに、就業異動や世帯の状況の変動による影響を排除するため、「ここ1年間現在の住所から移動していない」「ここ1年就業状態に変化はない」「0歳児が存在しない」と回答したサンプルに限定した。また、副業・他の世帯員・不労所得の効果をコントロールするため $ ^{(23)} $ 、本人の収入が唯一の世帯収入であり、労働所得のほかに収入を申告していない所得に限った。結果として使用したサンプル数は81246である。

説明変数のうち、観測できる個人特性として年齢、年齢の2乗、14歳以下の子供の数、特定扶養親族の数を採用した。勤め先の産業や企業規模は、労働市場における供給要因となるので採用していない。各segmentにおける限界税率と非労働所得 $ y_{k} $ は個人が直面する予算制約式を求める過程で算出される。税引前賃金率については以下のようにして求めた。インターバルデータの形で税引前所得の数値を得ることができるので、これを年間労働時間で除することによって税引前賃金率を求めることもできる。しかし、Ziliak and Kniesner（1999）、Eklöf and Sackman（2000）といった研究は、このようにして導出した税引前賃金率のデータがdivision biasを惹起することを報告している。そこで本稿では、日本での数少ない先行研究である島田・酒井（1980）にならって、「賃金構造基本調査」を用いて税引前賃金率を別途推計して使用した。すなわち、「正規の職員・従業員」については、全国の平均時間賃金率を性・学歴・年齢ごとに求め $ ^{(24)} $ 、性別ごとに作った各都道府県の対全国賃金比率に乗じて性・学歴・年齢・都道府
県別の税引前賃金率のデータを作成した。「パート・アルバイト」については学歴別のデータが入手できないので、性・年齢・都道府県別の税引前賃金率を同様に作成して使用した。説明変数に勤め先の産業や従業員規模を採用していないのと同じ理由によって、ここで使用した全ての数値は全産業平均・企業規模平均の値である。

1997 年時点で個人が直面する日本の労働所得税制のうち、データの制約から考慮できなかった制度もいくつかある。本稿では次のような制度を想定して各セグメントの限界税率を算出した。本稿では給与所得を検討の対象としているから、税引前所得から、基礎控除・配偶者控除・扶養控除・特定扶養控除・給与所得控除・社会保险料 $ ^{(25)} $ 控除を差し引いて課税所得を求める。この課税所得に対して国税・都道府県民税所得割・市町村民税所得割がかかると想定した。社会保险料も税とみなし、税引前所得によって変動する給与所得控除・社会保险料控除の影響を考慮して限界税率を求めた。平均税率を求める際には地方税の均等割も考慮している。

## 推定結果

本稿で使用したサンプルの標本統計量は補表1に示されており、本稿で依拠した推定結果は補表2のとおりである。税引後賃金率・実質所得の符号は期待通りであり、統計的有意性も示している。14歳以下の子供の数は正の影響を与えている一方で、特定扶養親族の数は負の影響を与えている。
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表 1．労働供給の弾力性、所得効果

平均	標準偏差	最小值	最大值
$ \eta_{c} $	0.104	0.026	0.047	0.228
$ \phi $	-0.086	0.021	-0.186	-0.040
$ \eta=\eta_{c}+\phi $	0.018	0.005	0.008	0.042

表2. 分配ウエイト

平均	標準偏差	最小值	最大值
$ \omega_{i}: \theta=0.0 $	232.2	89.9	1.0	338.0
$ \omega_{i}: \theta=1.0 $	756.0	505.1	1.0	2180.8
$ \omega_{i}: \theta=2.0 $	5654.7	11059.7	1.0	167758.5

表 3. 累進維持的な SMCF

不平等回避度	0	1	2
ARP	274.39	807.55	5164.93
LP	288.32	812.89	5038.27
RIP	272.34	806.77	5183.52
表 4-1．地域別の SMCF

不平等回避度	ARP	LP	RIP
0	1	2	0	1	2	0	1	2
1	北海道	1.307	1.899	3.906	1.300	1.851	3.873	1.310	1.908	3.912
2	青森	1.324	2.294	6.542	1.279	2.251	6.896	1.333	2.303	6.495
3	岩手	1.299	2.267	6.428	1.262	2.191	6.530	1.306	2.280	6.416
4	宫城	1.268	1.685	3.015	1.277	1.640	2.886	1.269	1.694	3.035
5	秋田	1.330	2.049	5.317	1.289	1.967	5.345	1.338	2.063	5.314
6	山形	1.330	2.143	5.417	1.293	2.077	5.553	1.338	2.154	5.398
7	福島	1.296	2.047	4.953	1.278	1.986	4.937	1.301	2.058	4.957
8	茨城	1.256	1.473	2.133	1.256	1.430	2.023	1.257	1.480	2.150
9	栃木	1.310	1.730	2.939	1.307	1.661	2.767	1.312	1.741	2.965
10	群馬	1.312	1.884	3.758	1.306	1.841	3.721	1.316	1.893	3.767
11	埼玉	1.197	1.415	2.057	1.201	1.383	1.969	1.197	1.421	2.070
12	千葉	1.169	1.377	1.969	1.178	1.357	1.916	1.169	1.381	1.978
13	東京	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000	1.000
14	神奈川	1.118	1.237	1.498	1.119	1.226	1.474	1.118	1.239	1.502
15	新潟	1.321	1.851	3.905	1.302	1.815	3.964	1.326	1.859	3.898
16	富山	1.293	1.811	3.774	1.284	1.763	3.722	1.295	1.819	3.783
17	石川	1.311	1.823	3.688	1.304	1.791	3.687	1.313	1.829	3.688
18	福井	1.296	1.945	4.281	1.278	1.900	4.295	1.300	1.953	4.279
19	山梨	1.287	1.817	3.377	1.286	1.753	3.187	1.288	1.828	3.406
20	長野	1.313	1.722	2.841	1.310	1.650	2.674	1.314	1.734	2.867
21	岐阜	1.324	1.804	3.423	1.319	1.785	3.446	1.326	1.809	3.421
22	静岡	1.299	1.725	2.957	1.293	1.650	2.760	1.301	1.737	2.987
23	愛知	1.219	1.463	2.023	1.210	1.421	1.949	1.221	1.470	2.034
24	三重	1.271	1.593	2.479	1.266	1.528	2.307	1.273	1.604	2.505
25	滋賀	1.240	1.503	2.192	1.236	1.475	2.158	1.243	1.509	2.199
26	京都	1.206	1.476	2.239	1.216	1.453	2.165	1.205	1.481	2.251
27	大阪	1.156	1.334	1.787	1.149	1.285	1.662	1.157	1.342	1.806
28	兵庫	1.218	1.450	2.142	1.224	1.423	2.073	1.219	1.455	2.152
29	奈良	1.187	1.417	2.101	1.204	1.389	2.005	1.186	1.423	2.114
30	和歌山	1.309	1.840	3.588	1.301	1.808	3.582	1.311	1.845	3.587
31	鳥取	1.374	1.997	4.488	1.339	1.939	4.509	1.384	2.012	4.496
32	島根	1.330	2.086	4.866	1.298	2.011	4.898	1.337	2.099	4.863
33	岡山	1.269	1.700	3.222	1.260	1.625	3.054	1.272	1.712	3.248
34	広島	1.279	1.631	2.623	1.285	1.583	2.510	1.279	1.639	2.641
35	山口	1.319	1.722	3.041	1.312	1.688	3.028	1.322	1.728	3.044
36	徳島	1.321	1.906	4.126	1.312	1.865	4.146	1.324	1.914	4.125
37	香川	1.301	1.721	3.151	1.300	1.665	2.999	1.302	1.730	3.174
38	愛媛	1.337	2.029	4.275	1.318	1.982	4.310	1.341	2.038	4.272
39	高知	1.313	2.054	4.927	1.289	2.021	5.035	1.319	2.061	4.914
40	福岡	1.276	1.677	2.804	1.283	1.638	2.710	1.277	1.685	2.819
41	佐賀	1.354	2.005	4.400	1.323	1.952	4.425	1.360	2.015	4.398
42	長崎	1.322	1.995	4.497	1.305	1.935	4.515	1.326	2.006	4.496
43	熊本	1.320	1.964	4.262	1.298	1.939	4.428	1.326	1.970	4.240
44	大分	1.334	2.001	4.518	1.312	1.946	4.603	1.341	2.013	4.511
45	宮崎	1.339	2.101	5.083	1.301	2.020	5.162	1.346	2.115	5.073
46	鹿児島	1.318	2.117	5.072	1.295	2.076	5.178	1.324	2.125	5.058
47	沖縄	1.238	2.477	8.811	1.187	2.427	9.168	1.247	2.487	8.764
表 4-2．地域別の SMCF、$\omega=1$ のケース

ARP	LP	RIP
1	北海道	1.007	1.056	1.000
2	青森	1.005	1.034	1.001
3	岩手	1.005	1.036	1.001
4	宮城	1.008	1.068	0.999
5	秋田	1.006	1.040	1.001
6	山形	1.005	1.038	1.001
7	福島	1.006	1.049	1.000
8	茨城	1.009	1.073	0.999
9	栃木	1.008	1.061	1.000
10	群馬	1.006	1.056	1.000
11	埼玉	1.009	1.084	0.998
12	千葉	1.009	1.087	0.998
13	東京	1.013	1.120	0.996
14	神奈川	1.011	1.094	0.998
15	新潟	1.006	1.049	1.000
16	富山	1.007	1.054	1.000
17	石川	1.007	1.054	1.000
18	福井	1.007	1.053	1.000
19	山梨	1.007	1.059	1.000
20	長野	1.007	1.057	1.000
21	岐阜	1.007	1.056	1.000
22	静岡	1.008	1.059	1.000
23	愛知	1.009	1.077	0.999
24	三重	1.008	1.068	0.999
25	滋賀	1.008	1.075	0.999
26	京都	1.009	1.083	0.998
27	大阪	1.010	1.084	0.998
28	兵庫	1.009	1.083	0.998
29	奈良	1.009	1.081	0.999
30	和歌山	1.007	1.053	1.000
31	鳥取	1.004	1.040	1.001
32	島根	1.006	1.040	1.001
33	岡山	1.008	1.058	1.000
34	広島	1.008	1.067	0.999
35	山口	1.007	1.061	1.000
36	徳島	1.007	1.055	1.000
37	香川	1.008	1.059	1.000
38	愛媛	1.006	1.048	1.000
39	高知	1.006	1.046	1.000
40	福岡	1.008	1.067	0.999
41	佐賀	1.006	1.043	1.000
42	長崎	1.006	1.048	1.000
43	熊本	1.006	1.048	1.000
44	大分	1.005	1.047	1.000
45	宮崎	1.006	1.040	1.001
46	鹿児島	1.006	1.044	1.000
47	沖縄	1.005	1.031	1.001
表 5. ブラケットごとの SMCF

プラケット	不平等回避度
下限	上限	0	1	2
0	100	1.259	1.845	2.754
100	200	1.259	1.845	2.754
200	300	1.261	1.852	2.771
300	400	1.282	1.830	2.654
400	500	1.339	1.840	2.558
500	600	1.408	1.842	2.433
600	700	1.574	1.931	2.386
700	800	2.264	2.670	3.162
800	900	-10.357	-11.837	-13.568
900	1000	-2.545	-2.827	-3.147
1000	1100	-0.179	-0.195	-0.212

（注）全サンプル，観測されない選好の異質性は考慮していない。

表6.線形所得税との比較

不平等回避度	0	1	2
累進	線形	累進	線形	累進	線形
ARP	274.39	273.66	807.55	803.70	5164.93	5118.54
LP	288.32	279.80	812.89	690.83	5038.27	2991.28
RIP	272.34	272.74	806.77	820.56	5183.52	5436.21
補表 1．標本統計量

平均	標準偏差	最小值	最大值
労働時間(上限)	2789.354	2097.839	107.143	8760
労働時間(下限)	1460.787	437.910	0	2142.857
賃金率(万円/時間)	0.284	0.088	0.122	0.613
年齢	42.778	7.992	25	55
14歳以下の子供数	0.866	1.007	0	8
特定扶養親族数	0.284	0.561	0	4

補表 2. 労働供給関数の推定結果

説明変数	係数	標準偏差
税引後賃金率（千円／時）	156.58	48.010	***
実質所得（万円）	-0.425	.050	***
年齢	6.390	2.718	**
年齢の2乗	-.1666	.033	***
14歳以下の子供の数	9.548	2.204	***
特定扶養親族の数	-13.316	3.598	***
定数項	1811.055	53.038	***
選好分布の標準偏差	474.516	3.677	***
観測誤差の標準偏差	61.133	26.075	**
観測値数	81246
対数尤度	-93161.992

（注）被説明変数は年間労働時間（時間／年）。***、**はそれぞれ、1%、5%で統計的に有意であることを示す。
## 《ご意見、情報等の連絡先》

郵送：〒100-8922 東京都千代田区霞が関3-2-1

証券取引等監視委員會事務局 総務課

代表電話：03-3506-6000

○本書に対するご意見 情報公開・個人情報保護係 内線 3021

F A X : 03-5251-2151

○情報提供窓口

情報処理係 内線 3091、3093

直通：0570-00-3581（ナビダイヤル）

(※一部のＩＰ電話等からは０３－３５８１－９９０９におかけください。)

F A X : 03-5251-2136

インターネット: https://www.fsa.go.jp/sesc/watch/

○証券取引等監視委員会ウェブサイト

http://www.fsa.go.jp/sesc/

○メールマガジン配信サービス

http://www.fsa.go.jp/haishin/sesc/
金融庁設置法（平成10年法律第130号）第22条の規定に基づき、平成26年4月1日から平成27年3月31日までの期間における証券取引等監視委員会の事務の処理状況を公表する。

平成 27 年 6 月

証券取引等監視委員會

委 員 長 佐 渡 賢 一
## 目次

はじめに（公正な市場の確立に向けて） 1
第1章 組織 4
第1 証券監視委 4
1 委員会 4
2 事務局 4
第2 地方の事務処理組織 4
第2章 市場分析審査 6
第1 概説 6
1 市場分析審査の目的 6
2 平成26年度における活動状況 6
第2 一般投資家等からの情報の受付 6
1 概要 6
2 情報の受付状況 7
3 寄せられた情報の活用 8
4 証券監視委の職員を装った悪質な電話について 8
第3 市場動向分析 9
1 概要 9
2 発行市場・流通市場全体に目を向けた市場監視 9
3 市場構造の変化と市場動向分析 11
第4 取引審査 12
1 概要 12
2 法令上の根拠 12
3 取引審査の実績 13
4 自主規制機関との緊密な連携 14
第5 今後の課題 16
第3章 証券検査 17
第1 概説 17
1 証券検査の目的 17
2 証券検査の権限 17
3 平成26年度における活動状況 19
第2 証券検査基本方針及び証券検査基本計画 20
第3 金融商品取引業者等検査マニュアルの改正 30
1 経緯 30
2 改正のポイント 30
第4 検査実績 30
# はじめに（公正な市場の確立に向けて）

証券取引等監視委員会（以下「証券監視委」という。）は、市場の公正性・透明性の確保と、投資者保護を使命として、市場監視に取り組んでいます。

現在の第8期体制は、平成25年12月に発足し、平成26年1月に、当期の中期的な活動方針として、『公正な市場の確立に向けて』（以下「活動方針」という。附属資料2－1参照）を公表しました。この活動方針では、「機動性・戦略性の高い市場監視」、「市場のグローバル化に対応した監視力の強化」及び「市場規律の強化に向けた取組み」の3つの基本的な考え方に基づき、重点施策として、①情報力に支えられた機動的な市場監視、②重大・悪質な不公正取引や虛偽記載等への厳正な対応、③ディスクロージャー違反に対する迅速・効率的な開示検査の実施、④不公正取引等に対する課徵金制度の活用、⑤検査対象先の特性に応じた効率的かつ実効性ある証券検査の実施、⑥詐欺的な営業を行う悪質業者等への対応、⑦情報発信の充実、⑧自主規制機関等との連携の8つの項目を掲げ、引き続き実効性のある効率的な市場監視に取り組んでいるところです。

## 1 今年度の取組み

本公表の対象期間である平成26年度（平成26年4月1日～平成27年3月31日。以下同じ。）においては、証券監視委は、与えられた権限・人的資源を戦略的に活用し、以下のとおり市場監視に取り組みました。

日常的な市場監視については、引き続き、一般投資家等からの情報の受付、発行市場・流通市場全体に目を向けた市場監視、市場のグローバル化を踏まえた海外当局との連携、内部者取引・相場操縦・偽計等の取引審査、新たな金融商品等への対応等の取組みを進めました。こうした情報収集・取引審査等の結果、取引の公正を害する行為等の問題が把握された場合には、証券監視委内の担当部門において調査・検査を行い、行政処分を求める勧告や刑事告発等につなげました。

金融商品取引業者等の検査においては、第一種金融商品取引業者について、市場デリバティブ取引の自己売買に係る売買審査態勢を適切に整備せず、相場操縦行為を看過していた問題や、利益の相反するファンド間で価値が下落した私募債を簿価で取引し、顧客に損失を生じさせていた問題等が認められたほか、第二種金融商品取引業者について、登録申請書に添付する貸借対照表に虚偽の金額を記載して登録を受けていた問題や、出資金の流用を知りながら、無登録業者に名義貸しを行い、根拠のない配当利回り等を記載したパンフレットを利用してファンドの取得勧務を行っていた問題等が認められました。また、投資助言・代理業については、第一種又は第二種金融商品取引業者の登録を受けずに、店頭デリバティブ取引の媒介や海外ファンド等の募集の取扱いを行っていた問題等が認められ、投資運用業者については、年金基金との投資一任契約がありながら、ファンドに不利な取引に何ら対応せず年金基金に損失を与えたという忠実義務違反の問題等が認められました。これらを含め、検査の結果、重大な法令違反行為等が認められた金融商品取引業者に対して行政処分を求める勧告を行いました。

さらに、ファンドの取得勧誘に際し、顧客に対して虚偽の告知等を行ったり、無登録でファンドの販売等を行うなど金商法違反行為が認められた者に対して、金商法第192条に基づく違法行為の禁止・停止命令の裁判所への申立てを行いました。また、適格機関投資家等特例業務届出者に対する調査・検査の結果、適格機関投資家からの出資という適格機関投資家等特例業務の要件を満たさないままの取得勧誘行為や、取得勧誘に関して顧客に虚偽のことを告げる行為といった法令違反行為のほか、出資金の流用、出資・運用状況の杜撰な管理、虚偽の運用報告書の交付、運用益が生じていない中での出資金を原資とした配当の実施など投資者保護上問