Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表1：合併行と合併年月

年月日	合併行①	合併行②	新行名
2000年4月	大阪銀行	近畿銀行	近畿大阪銀行
2003年4月	親和銀行	九州銀行	親和銀行
2003年4月	関東銀行	つくば銀行	関東つくば銀行（現筑波銀行）
2004年5月	広島総合銀行	せとうち銀行	もみじ銀行
2004年10月	西日本銀行	福岡シティ銀行	西日本シティ銀行
2006年10月	紀陽銀行	和歌山銀行	紀陽銀行

注）表中，合併行 $ ^{①} $ が法律上の存続行である。

傾向スコアの推定に用いる説明変数については，細野（2010）を参考に，ROE（経常利益÷純資産×100），営業費率（営業費÷純資産×100），資本資産比率（純資産÷総資産×100），不良債権比率（銀行法基準のリスク管理債権÷純資産×100），総資産の対数値及び都道府県別の総生産成長率を用いる。これら説明変数のうち，ROE，営業費率，資本資産比率，不良債権比率及び総資産については日経FinancialQuestのものを用い，都道府県別の総生産成長率（%）は，内閣府の県民経済計算より得られた各都道府県の県内総生産を基に計算した。推定に際しては，説明変数はそれぞれ1期のラグ（例えば，非説明変数が2000年度のものであれば説明変数には1999年度のものを用いる。）を取ったものを用い，ROE及び総資産の対数値の二乗項も加えている。

経営成果を測る指標として，本研究ではROE，資本回転率（経常収益÷純資産×100），不良債権比率及び労働生産性（経常利益÷従業員数）を用いる。ただし，それぞれの指標は，各年度の平均をそれぞれ差し引くことにより正規化されている。本稿では正規化された指標をそれぞれ年度修正済みROE，年度修正済み資本回転率，年度修正済み不良債権比率及び年度修正済み労働生産性と呼ぶ。合併行の合併前年度の経営成果を計測する際には，合併行①及び②の財務数値を各企業の資産を重みとして加重平均することにより仮想的な合併行を作り，それぞれの指標を計算している。

## 4 分析結果

## (1) 傾向スコアの推定結果

表 2 は，傾向スコアに関する回帰式の推定結果をまとめたものである。合併の選択に対してROE，営業費率，不良債権比率，総資産及び都道府県別総生産の成長率はプラス，資本資産比率はマイナスという結果が得られた。

ROEがプラスであることは，利益率の高い銀行ほど合併する傾向にあることを示している。営業費率がプラスであることは，総資産に占める営業費が高まると合併しやすいことを示しており，営業費の削減を狙って合併を選択していると見ることもできる。不良債権比率も同様にプラスとなっているが，営業費率の場合と同様に，不良債権の処理を狙った合併かもしれない。総資産の対数値がプラスとなっており，総資産の大きい銀行が合併
しやすいことが分かる。都道府県別の総生産成長率がプラスとなっており，成長率が高い都道府県で合併が行われたことが分かる。

一方，総資産に占める純資産の比率である資本資産比率が高い銀行は合併を選択しない傾向にあることが読み取れるが，純資産が自己資本を代理するとすれば，自己資本比率が高まるほど合併を選択しない傾向にあると読み替えることができる。自己資本比率が高い場合には返済義務のある他人資本（負債）の比率が小さく，よって返済の負担が小さくなり，経営の健全度が高いと推測される。資本資産比率の符号がマイナスであるということは，健全度が高いほど合併を選択しない傾向にあると解釈できる。

表 2：傾向スコアの推定結果

說明変数	係数	標準誤差	有意性
定数項	-407.693	194.857	***
ROE	0.188	0.205
ROEの二乗	-0.02	0.005	***
営業費率	4.769	2.622	*
資本資産比率	-1.899	0.605	***
不良債権比率	0.535	0.156	***
資産の対数値	52.613	27.370	**
資産の対数値の二乗	-1.723	0.956	*
都道府県別の総生産成長率	0.541	0.236	***
観測数	773
疑似R²	0.410
対数疑似尤度	-20.739

注）被説明変数は合併を1，非合併を0とする離散変数であり，ロジット回帰により推定して

いる。標準誤差は銀行別不均一性について修正済みである。

## (2) 経営成果の比較

前節の推定結果を基に，合併年度前年度の説明変数を用いて合併の条件付き確率，すなわち，合併行及び非合併行の全ての銀行の傾向スコアを推定し，合併行と比較する対照行を選択する。表3は，合併行及び傾向スコアの比較によって選択された対照行それぞれの，合併年度前年の年度修正済みの経営成果をまとめたものである。合併前年度では，各変数について合併行の方が高い値をとっていた場合も対照行の方が高い値をとっていた場合もあることが分かる。なお，マイナス値は本年度平均よりも低いことを示しており，年度修正前の数値自体がマイナスであったとは限らないことに注意されたい。

図 2 から図 5 は，合併行及びその対照行それぞれについて，合併年度前年度と比較した
合併初年度から合併5年目までの年度修正済み経営成果の変化をグラフにしたものである。グラフ中の棒グラフは合併行，折れ線グラフは対照行の変化を示す $ ^{92} $ 。グラフ中，数値がマイナスであれば合併年度の前年度と比較して成果が悪化し，プラスであれば成果が改善したことを示している。

表 3：合併年度前年度の合併行及び対照行それぞれの年度修正済み経営成果

ROE(%)	资本回駐率(%)	不良債権比率(%)	労働生産性
近畿大阪銀行	34.664	-0.077	3.521	1.387
東和銀行	25.079	0.354	1.871	-0.497
親和銀行	9.696	0.010	2.307	2.861
中京銀行	11.928	-0.191	-0.559	3.913
筑波銀行	4.784	-0.031	2.764	1.102
スルガ銀行	16.084	0.286	0.407	6.323
もみじ銀行	11.682	-0.113	0.832	1.813
八千代銀行	2.017	-0.319	1.176	-0.533
西日本シティ銀行	3.334	0.364	1.063	-0.107
八千代銀行	2.017	-0.319	1.176	-0.533
紀陽銀行	-14.035	-0.031	1.169	-9.667
北都銀行	3.282	0.063	-1.163	-1.626

注）各経営成果は次のように計算した。 $ ROE=\frac{経常利益}{純資産}\times100 $ ，資本回転率= $ \frac{経常收益}{純資産}\times100 $ ，不良債権比率= $ \frac{銀行法基準の不良債権}{総資産}\times100 $ ，労働生産性= $ \frac{経常利益}{従業員数} $ 。

まず，ROE（図2）の変化を見る。近畿大阪銀行と東和銀行の組については，双方とも合併年度前年度に比べROEは低下しているが近畿大阪銀行の方が低下の規模が大きく，また，その規模は年々拡大傾向をみせている。これと同様の傾向は親和銀行と中京銀行の組にもみられる。親和銀行のROEは合併初年度から3年目にかけて減少傾向にあるものの，4年目に大きくマイナスとなり，5年目はマイナスの規模が拡大している。一方，中京銀行のROEには顕著な動きはみられない。筑波銀行とスルガ銀行についても合併前年度に比べれば両行ともROEは低下しており，合併初年度から3年目までの期間では筑波銀行の方がマイナスの規模は大きくなっている。しかし，4年目及び5年目まで拡大した
場合，筑波銀行のマイナスの規模はスルガ銀行と比べ小さくなっている。もみじ銀行と八千代銀行の組では，もみじ銀行は合併5年目までマイナスであるが八千代銀行は2年目以降プラスとなっている。西日本シティ銀行と八千代銀行の組では，両行とも4年目までプラスであり，合併2年目では八千代銀行が西日本シティ銀行の成果を上回っているが，3年目以降では西日本シティ銀行が上回っている。紀陽銀行と北都銀行の組では，紀陽銀行は合併後プラスを保持しておりROEが改善されたと推測されるが，北都銀行はマイナスである。

次に，合併の資本回転率への効果を見る（図3）。始めに，近畿大阪銀行と東和銀行の組について，合併初年度では僅かながら近畿大阪銀行のマイナスの規模が大きくなっているものの，その翌年はマイナスの規模は逆転し，3年目及び4年目では近畿大阪銀行の数値がプラスとなっていることから資本回転率が改善したことが分かる。一方，東和銀行の資本回転率はマイナスで悪化を示しているもののその規模は縮小傾向にある。親和銀行と中京銀行の組では，合併初年度では中京銀行がプラスであるが親和銀行はマイナスとなっている。しかし，合併2年目から4年目までを見れば親和銀行に改善が見られる，一方で中京銀行はマイナスを記録している。筑波銀行とスルガ銀行については，両行とも合併年度後に改善が見られたが，合併2年目までは筑波銀行の改善度が上回っており，合併はプラスに働いたと推測される。しかし，その後はスルガ銀行が筑波銀行の改善度を上回っている。対照行の変化分が合併行の変化分を上回る傾向はもみじ銀行と八千代銀行の組についてもみられ，合併2年目からもみじ銀行は資本回転率が悪化しており，その規模は八千代銀行のそれを上回っている。西日本シティ銀行と八千代銀行の組も同様の傾向を示している。紀陽銀行と北都銀行の組についても，北都銀行は改善の傾向にあるが紀陽銀行については，規模は縮小傾向にあるものの合併前年度に成果が悪化したと推測される。

不良債権比率に対する効果を見ると（図4），近畿大阪銀行は3年目に不良債権比率が悪化しているもののそれ以外の年度で低下しており，低下の規模は対照行である東和銀行を上回る。同様の傾向は西日本シティ銀行及び紀陽銀行それぞれの組にもみられ，対照行に比較し不良債権の処理が進んだことが推測される。一方，親和銀行及び筑波銀行それぞれの組を見てみると，対照行に比較して不良債権比率は上昇を示すか，又は，相対的に小さな規模の低下に留まっている。もみじ銀行の組については，両行ともに不良債権比率は改善の傾向にあるものの，八千代銀行の成果の方が優れていることが分かる。

最後に，労働生産性の推移を見ると（図5），近畿大阪銀行の組について，合併初年度では近畿大阪銀行が悪化，2年目には両行ともに悪化したがその規模は東和銀行が大きくなっている。合併3年目では両行ともに労働生産性は悪化しており，4年目を見ると東和銀行はプラスとなったが近畿大阪銀行はマイナスの規模が拡大しており，合併によっても労働生産性が改善した傾向は無いと推測される。親和銀行の組では両行とも合併初年度から5年目まで悪化したが，その規模は3年目を除いて親和銀行の方が大きくなっている。筑波銀行の組では，筑波銀行が合併後にも改善が見られない一方でスルガ銀行は4年目以降
プラスとなっていることから，合併はプラスに働いていないことが推測される。もみじ銀行の組も3年目までは同様の傾向にあり，4年目で両行ともにプラスに転じたもののその規模は八千代銀行が大きく，合併はプラスに働かなかったものと推測される。西日本シティ銀行及び紀陽銀行それぞれの組については，西日本シティ銀行は合併3年目以降，紀陽銀行については合併2年目以降に改善しており，改善度は毎年低下しているものの対照行に比べその規模は大きいことから，合併は労働生産性を改善させたと推測される。

合併後にそれぞれの経営成果に改善が見られたか否か，合併行の経営成果の変化分から対照行の経営成果の変化分を差し引き（差の差をとる方法。），ROE，資本回転率及び労働生産性についてはマイナスとなったもの，不良債権比率についてはその差がプラスとなったものの件数をまとめたものが表4である。合併件数は合計6件であるが，表中で合併初年度の件数が4件であるのは，西日本シティ銀行及び紀陽銀行の合併が年度内10月であったため合計件数に含めていないことにより，5年目の件数が3件であるのは，もみじ銀行，紀陽銀行及び近畿大阪銀行についてそれぞれ合併後5年目のデータが利用可能でなかったことによる。

ROEについて，合併初年度から3年目で半数以上の合併でROEは悪化したが，5年目を見ると3件中2件で改善している。資本回転率では，合併初年度から3年目まで半数が悪化，5年目でも3件中1件しか改善していない。不良債権比率では合併初年度から5年目まで，分析期間を通じて悪化した件数が改善した件数を上回っている。2年目には改善した件数と悪化した件数が等しいものの，3年目以降は悪化した件数が多い。労働生産性を見ると，合併初年度では全ての合併行で悪化しており，その後も分析期間を通じて悪化件数が上回っている。

表 4：合併後，対照行と比較して経営成果が悪化した件数

觀測数	ROE	資本回転率	不良債権比率	労働生産性
合併初年度	4	3 (75%)	2 (50%)	3 (75%)	4 (100%)
2年目	6	4 (67%)	3 (50%)	3 (50%)	4 (67%)
3年目	6	3 (50%)	3 (50%)	4 (67%)	3 (50%)
4年目	6	3 (50%)	4 (67%)	5 (83%)	4 (67%)
5年目	3	1 (33%)	2 (67%)	2 (67%)	2 (67%)

注）表中の括弧内は件数に対する割合を示す。合併初年度の件数が4件であるのは，西日本シティ銀行及び紀陽銀行の合併が年度内10月であったため合計件数に含めていないことによる。5年目が3件であるのは，もみじ銀行，紀陽銀行及び近畿大阪銀行それぞれ合併後5年目のデータが利用可能でなかったことによる。

これら合併行と対照行との差異に統計的な有意差が見られるか否か，差の差を取ることにより得られた合併の経営成果に対する効果について2種類の検定を行った。一つは平均値をゼロとする帰無仮説に対するt検定であり，もう一つは中央値をゼロとする帰無仮説に
対するウィルコクスン符号付順位和検定である。表 5 は平均値の差及び中央値の差並びにそれぞれの検定結果をまとめたものである。表の1 行目[-1,0]にある数値はそれぞれ合併年度から何年目のデータを比較したものか示したもので，左側が基準年，右側が比較年度を示す。-1 は合併前年度，0 は合併年度，以下，+1 から+4 まで合併年度から何年後の年度データ用いたものかを示している $ ^{93} $ 。表の3 列目には ROE，4 列目には資本回転率，5 列目には不良債権比率，そして6 列目には労働生産性に関する平均値及び中央値がまとめられ，各列の括弧内は検定統計量の p 值である。

合併件数が少ないことから，各銀行に等しい重みをとった平均値を代表値として用いる場合，その値は絶対値で大きな値に偏ってしまう可能性があることから，ここでは中央値に焦点を絞り，対照行と比較した合併行の傾向を述べたい $ ^{94} $ 。ROEについては4年目までマイナスであるもののその規模は毎年減少しており5年目にはプラスに転じている。細野は地銀の収益性（ROA）について，合併後3年後では有意にマイナスだが5年後には弱いながらも有意に増加したことを確認している。本分析では，有意な結果ではないものの細野と同等の傾向が得られた。資本回転率については，1年目及び2年目には合併がプラスに働いているがそれ以降ではマイナスとなっており，合併は資本回転率を改善しなかったと推測される。不良債権比率及び労働生産性については，規模の大小の変化あるものの分析期間を通じて悪化したことを示しており，合併は不良債権比率を悪化させ，労働生産性を低下させたことが推測される。ただし，これらの結果は平均値に関する検定の1件を除き，どれも統計的に有意なものではないことに留意されたい。

## 5 まとめ

本章では，地方銀行の財務データを基に合併が持つ効率性の変化を測定した。その際，合併の決定には内生性の問題が含まれることを考慮し，PSMを用いて合併行と比較する対照行を選択し，合併年度前年度と合併年度から合併5年目までの期間内にROE等の経営成果に生じた変化を，経営成果の差の差を取ることにより比較した。

合併件数が少ないため20の検定のうちの1件を除いて比較結果に統計的な有意差は見られなかったものの，以下の傾向が見られた。対照行と比較して，ROEは，合併4年目まではマイナスであったがその規模は減少傾向にあり，5年目にプラスとなった銀行の方が多かった。一方，不良債権比率及び労働生産性については，比較する期間を合併5年目まで拡大したとしても悪化した銀行の方が多かった。平均的に見れば，合併初年度から合併3年目までは合併が経営成果に対してプラスには働かず，マイナスに働いたと推測できるが，この結果は池田・土井，小田切及び細野それぞれの結果と同等である。一方，比較の
期間を合併5年目まで拡大すると合併はROEにはプラスに働いた銀行が多かったことから，長期的には，合併が収益性を改善したように見受けられる。ただし，池田・土井が述べるように，期間を拡大した場合に，経営成果の改善が合併からの効率性向上によるものか又は市場支配力の行使によるものなのか本章の分析では区別できず，更なる分析が必要であろう。

表 5：経営成果の変化

ROE	资本回靈率	不良債権率	勞動生產性
平均值	観測数
[-1,0]	4	-21.983 (0.14)	0.081 (0.57)	0.558 (0.26)	-8.003 * (0.09)
[-1,+1]	6	-6.094 (0.50)	-0.003 (0.98)	-0.117 (0.78)	-2.103 (0.62)
[-1,+2]	6	-1.847 (0.95)	0.238 (0.40)	0.424 (0.37)	-4.825 (0.54)
[-1,+3]	6	-45.610 (0.25)	0.072 (0.79)	0.369 (0.57)	-18.959 (0.23)
[-1,+4]	3	-31.716 (0.60)	-0.345 (0.22)	1.158 (0.61)	-13.803 (0.57)
中央值
[-1,0]	4	-22.879 (0.25)	0.003 (0.88)	0.646 (0.38)	-6.338 (0.13)
[-1,+1]	6	-8.125 (0.44)	0.008 (1.00)	0.010 (0.84)	-3.362 (0.69)
[-1,+2]	6	-6.174 (0.84)	-0.008 (0.84)	0.545 (0.31)	-5.013 (0.69)
[-1,+3]	6	-1.561 (0.56)	-0.233 (1.00)	0.032 (0.31)	-3.620 (0.44)
[-1,+4]	3	1.657 (1.00)	-0.442 (0.50)	0.386 (0.75)	-7.360 (0.75)

注）表の1行目[-1, 0]にある数値はそれぞれ合併年度から何年目のデータを比較したものか示したもので，左側が基準年度，右側が比較年度を示す。-1は合併前年度，0は合併年度，以下，+1から+4まで合併年度から何年後の年度データ用いたものかを示している。2000年度に合併した銀行を例にとれば，[-1, 0]は1999年度のデータと2000年度のデータとの比較を示し，[-1,+4]は1999年度と合併年度から4年後の2004年度のデータを比較したことを示す。表の3列目にはROE，4列目には資本回転率，5列目には不良債権比率，そして6列目には労働生産性に関する検定統計量がまとめられ，各列の括弧内の数値は検定統計量のp値である。
図2: 合併行及び対照行の年度修正済ROE

注）各グラフ縦軸は年度修正済みROE（%），横軸は年度を表す。棒グラフが合併行，折れ線グラフが対照行の経営成果を示す。
図3: 合併行及び対照行の年度修正済資本回転率

注）各グラフの縦軸は年度修正済資本回転率（%），横軸は年度を表す。棒グラフが合併行，折れ線グラフが対照行の経営成果を示す。
図4: 合併行及び対照行の年度修正済不良債権比率

注）各グラフの縦軸は年度修正済不良債権比率（%），横軸は年度を表す。棒グラフが合併行，折れ線グラフが対照行の経営成果を示す。
図 5: 合併行及び対照行の年度修正済労働生産性

注）各グラフの縦軸は年度修正済労働生産性（百万円/人），横軸は年度を表す。棒グラフが合併行，折れ線グラフが対照行の経営成果を示す。
補論：経営成果の比較に関する「差の差を取る」方法について

合併企業の合併前及び合併後の経営成果（例えばROE）をそれぞれ $ Y_{M}^{0} $ 及び $ Y_{M}^{1} $ ，傾向スコアの比較により選択された合併企業に対する対照企業の同時点における経営成果をそれぞれ $ Y_{C}^{0} $ 及び $ Y_{C}^{1} $ とする。合併の後に生じた経営成果への変化は，合併の前後における合併企業及び対照企業それぞれの経営成果の「差」を取ったものであるから，

$$ \Delta Y_{\mathrm{M}}\equiv Y_{\mathrm{M}}^{1}-Y_{\mathrm{M}}^{0} $$

及び

$$ \Delta Y_{\mathrm{C}}\equiv Y_{\mathrm{C}}^{1}-Y_{\mathrm{C}}^{0} $$

と表される。ここでΔは「差」を表す記号である。ΔY_{M}には合併の効果に加え企業特性等による変化分が含まれ（例えば，ΔY_{M}=合併の効果+企業特性等の効果。），ΔY_{C}は企業特性等による変化分を含む（例えば，ΔY_{C}=企業特性等の効果。）。

合併が持つ経営成果に対する効果は，合併企業及び対照企業に生じた経営成果の変化分を比較することにより求められるから，上記の差の更に差を取ることにより求められる。つまり，合併の効果τは，

$$ \tau\equiv\Delta Y_{\mathrm{M}}-\Delta Y_{\mathrm{C}} $$

で求められる。企業特性等を調整するために PSM を用いて対照企業を選択する。 $ \tau $ が 0 であれば，合併後に経営成果に改善が見られたとしても，この改善は合併以外の要因である企業特性等によるもので合併によってもたらされたものではない可能性がある。 $ \tau $ がプラスであれば合併は経営成果を改善させた可能性があり，また，マイナスであれば経営成果を悪化させた可能性がある。実際には，統計上の誤差を考慮し，合併企業全てに対照企業を選び，それぞれの組合せについて $ \tau $ を求め，平均的な合併の効果を求め，その効果を判断することになる。

次に，PSM と差の差を取る方法との関係について説明する。Rosenbaum and Rubin (1983) が述べる傾向スコアを本稿の分析に沿って定義するならば，傾向スコアとは，企業 i が，資産規模等，企業の特性等 $ X_{i} $ が与えられたときに合併する条件付き確率である。企業 i の傾向スコアを $ p(X_{i}) $ ，企業 i が合併する場合を 1，合併しない場合を 0 とする変数を $ M_{i} $ とおくと，企業 i の傾向スコアは

$$ \mathrm{p}(X_{\mathrm{i}})\equiv\operatorname{Pr}\left[M_{\mathrm{i}}=1|X_{\mathrm{i}}\right] $$

と定義される。ここで，Pr[.]は確率を表す関数である。
企業 i の経営成果の変化を $ Y_{i} $ とし，企業 i が合併した場合の経営成果を $ Y_{1i} $ ，合併しなかった場合の経営成果を $ Y_{0i} $ とする。このとき，企業 i の経営成果の変化は，合併を示す変数 $ M_{i} $ を用いて

$$ Y_{\mathrm{i}}=Y_{0\mathrm{i}}+M_{\mathrm{i}}(Y_{1\mathrm{i}}-Y_{0\mathrm{i}}) $$

と表すことができる。

合併を行った企業について合併の経営成果に対する効果を $ \tau_{ATT} $ と表せば(ATTはAverage Treatment Effect on the Treatedの略。)， $ \tau_{ATT} \equiv E[Y_{1i} - Y_{0i}|M_i = 1] $ と定義される（ここでE[.]は期待値を表す。）。ここでの問題は，合併企業iについては合併後に生じた経営成果の変化分である $ Y_{1i} $ は観測できるものの仮に合併しなかった場合に生じ得る経営成果の変化分である $ Y_{0i} $ が観測されないことである。 $ \tau_{ATT} $ を，傾向スコアを基に展開すれば

$$ \tau_{\mathrm{ATT}}\equiv\mathrm{E}[Y_{1\mathrm{i}}-Y_{0\mathrm{i}}|M_{\mathrm{i}}=1] $$

$$ =\mathrm{E}\{\mathrm{E}[Y_{1\mathrm{i}}-Y_{0\mathrm{i}}|\mathrm{p}(X_{\mathrm{i}})]|M_{\mathrm{i}}=1\} $$

$$ =\mathrm{E}\{\mathrm{E}[Y_{1\mathrm{i}}|\mathrm{p}(X_{\mathrm{i}})]-\mathrm{E}[Y_{0\mathrm{i}}|\mathrm{p}(X_{\mathrm{i}})]|M_{\mathrm{i}}=1\} $$

$$ =\mathrm{E}\{\mathrm{E}[Y_{\mathrm{i}}|M_{\mathrm{i}}=1,\mathrm{p}(X_{\mathrm{i}})]-\mathrm{E}[Y_{\mathrm{i}}|M_{\mathrm{i}}=0,\mathrm{p}(X_{\mathrm{i}})]|M_{\mathrm{i}}=1\} $$

と表すことができる。ここで，$\mathrm{E}[Y_{\mathrm{i}}|M_{\mathrm{i}}=1,\mathrm{p}(X_{\mathrm{i}})]$ は合併企業の経営成果の変化分を表し（式（3.1）），$\mathrm{E}[Y_{\mathrm{i}}|M_{\mathrm{i}}=0,\mathrm{p}(X_{\mathrm{i}})]$ は非合併企業の経営成果の変化分（式（3.2））を表している。これらはそれぞれ，合併時点の前後での経営成果の「差」を取ったものである。更に，これらの「差」を取ったものの平均が合併の経営成果に対する効果である。詳細については，前述のRosenbaum and Rubin（1983）の他に，例えば，労働政策の評価への応用例も含めたものとしてDehejia and Wahba（1999）を参照されたい。
Caliendo, Marco and Sabine Kopeinig (2008) “Some Practical Guidance for the Implementation of Propensity Score Matching,” Journal of Economic Surveys, Vol. 22 (1), pp. 31-72.

Dehejia, Rajeev H. and Sadak Wahaba (1999) “Causal Effects in Nonexperimental Studies: Reevaluating the Evaluation of Training Programs,” Journal of the American Statistical Association, Vol. 94, No. 448, pp. 1053-1061.

Leuven, Edwin and Barbara Sianesi (2010) “PSMATCH2: Stata Module to Perform Full Mahalanobis and Propensity Score Matching, Common Support Graphing, and Covariate Imbalance Testing,”

Version 4.0.4.

Odagiri, Hiroyuki (2007) “Mergers and Economic Performance: Do Efficiency Gains Justify Horizontal Mergers?” CPRC Discussion Paper Series, CPDP-27-E, .

Rosenbaum, Paul R. and Donald B. Rubin (1983) “The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects,” Biometrika, Vol. 70 (1), pp. 41-55.

池田勝彦・土井教之 (1980)『企業合併の分析—国際比較』文唱堂。

小田切宏之 (1992)『日本の企業戦略と組織』東洋経済新報社。

滝澤美帆・鶴光太郎・細野薫 (2009) 「企業のパフォーマンスは合併によって向上するか——非上場企業を含む企業活動基本調査を使った分析」 RIETI Discussion Paper 09-J-005。

細野薫 (2010)『金融危機のミクロ経済分析』東京大学出版会。

宮島英昭 (2007) 「日本のM&Aの国際的特徴と経済的機能は何か」 宮島英昭編著『日本のM&A－企業統治・組織効率・企業価値へのインパクト』東洋経済新報社。

家森信善・播磨谷浩三・小林毅 (2007) 「メガバンクの誕生—市場は如何に評価し，効率性はどう変化したのか」 宮島英昭編著『日本のM&A—企業統治・組織効率・企業価値へのインパクト』東洋経済新報社。
## 第4章 株価イベント分析

## 1 はじめに

企業結合による効率性を図る手法として，本稿では，上場企業同士の主要な結合事例を対象として，企業結合後の株価の推移を検証する。先行研究として，深町・牧野（2004）が存在する。深町・牧野（2004）では，1980年から1999年までの上場企業同士の合併を対象に株価イベント分析を行っている。本稿は，公正取引委員会が毎年公表している主要な結合事例のうち，2000年から2007年までの上場企業同士の企業結合事例に対象を絞っている。分析結果はそれらの事例についてのものであって，全ての合併事例に当てはまるとは限らない。

## 2 分析手法

本稿では，企業結合が企業の利益に与える影響を分析するために，イベントスタディを用いることとする。イベントスタディは，アナウンスメント，イベント，経済的なショック等が株価に与える影響を測る手法として，広く知られているものである $ ^{95} $ 。本稿では，Campbell et al. (1997) の手法に基づいて分析を行う。

本稿において超過収益率はマーケットモデルを用いて推定される。マーケットモデルとは，各銘柄の収益率とマーケット・ポートフォリオの収益率との間に線形的な関係を想定することにより，期待収益率を特定する手法である。したがって，マーケットモデルは以下の式で表わされる。

$$ R_{i,t}=a_{i}+b_{i}R_{m,t}+u_{i,t}. $$

$ R_{i,t} $ は企業iの期間tにおける株価収益率のことであり， $ R_{m,t} $ は期間tにおけるマーケット・ポートフォリオの収益率， $ a_{i} $ と $ b_{i} $ は推定されるパラメータ一のことである。また， $ u_{i,t} $ は誤差項であり，平均0で分散 $ \sigma_{u}^{2} $ の分布に従うこととする。

推定に用いられる期間は、下図のとおりである。

$$ T_{0} $$

$$ T_{1} $$

$$ T_{2} $$

$$ L_{2}= イ ベン $$

推定期間が定義されると，最小二乘法により，マーケット・ポートフォリオを用いて推測される期待収益率を求めることができる。これと実際の収益率との差を求めることによ
り，超過収益率 $ AR_{i,t} $ を求めることができる。

$$ A R_{i,t}=R_{i,t}-\big(\hat{a}_{i}+\hat{b}_{i}R_{m,t}\big). $$

$\hat{a}_{i}\updownarrow\hat{b}_{i}$ は，推定期間を所与として推定して得られた推定値である。こうして計算される超過収益率を$T_{1}\sim T_{2}$ の間で累積されることにより，累積超過収益率$CAR_{i}$ を計算することができる。

$$ \begin{array}{r}{C A R_{i}(T_{1},T_{2})=\sum_{t=T_{1}}^{T_{2}}A R_{i,t}.}\end{array} $$

イベントによる株価への影響を統計的に検定するためには，以下の方法で導出される検定統計量θを用いる。まず，標準化された超過収益率 $ SAR_{i,t} $ を以下で定義する。

$$ S A R_{i,t}=\frac{A R_{i,t}}{\widehat{\sigma}_{i}}, $$

推定期間のサンプル数を $ N_{L1} $ とし， $ \hat{\sigma}_{i} $ を次式で与える。

$$ \hat{\sigma}_{i}=\sqrt{\frac{\sum_{t=T_{0}}^{T_{1}}(A R_{i,t})^{2}}{N_{L1}-2}}. $$

以上を用いて，検定統計量θは下記で与えられる。

$$ \theta=\sqrt{\frac{N(N_{L1}-4)}{N_{L1}-2}}\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}S A R_{i,t}\sim^{a}N(0,1). $$

ただし，Nは企業数である。

イベントスタディでは，特定の企業グループへの影響を分析するため，企業間で平均した標準超過収益率を用いて，漸近的にこれが標準正規分布に従うものであり，仮説検定を行うことができるが，本稿では，各企業の超過収益率の検定においてもこの検定統計量を用いていることに注意されたい。

## 3 イベント日の特定方法

本稿は，深町・牧野（2004）の先行研究に準じて日本経済新聞の新聞記事を基に，企業結合に関する情報が初めて市場に流れた日を特定し，新聞記事で初めて報道された日の前後の当事会社の株価（始値，終値，最高値，最安値）の動向を検証した。
## 4 データ

ある株式について，本日のリターンは，本日の株価の昨日の株価からの変換率として計算される。実際のリターンとイベント前のある日時までの株価の動きから統計的に導き出されるリターンの差を異常リターン（以下「AR」という。Abnormal Return の略語。）と呼ぶ。CARはARの累積値で，Cumulated Abnormal Return（累積異常リターン）の略語である。CARの推移を検証することにより，当該企業結合が株式市場において評価されているかどうか検証することができる。実際の株価の数値をそのまま利用すると，特定の業種や特定の企業の株価の動きに影響されるが，CARという値を利用することによって，そのような外的要因を除くことができる。

本稿では，合併に関連する企業の日次株価をそれぞれ用いて分析を行う。本稿の分析対象となっている合併事案は，4(1)表2のとおりである。それぞれの事案に関連する企業は4(1)表3にまとめられている。本稿では，マーケット・ポートフォリオとして，日経平均株価を用いる。本稿では，日次データを用いて分析を行う。それぞれに事案に関するデータの期間は4(1)表4にまとめられている。本稿で用いるデータはYAHOOファイナンスの時系列データから入手した。各株価收益率 $ (R_{f,t},\quad t\quad f=i,m) $ は次式により定義した。

$$ R_{f,t}=\ln P_{f,t}-\ln P_{f,t-1}, $$

ただし， $ P_{f,t} $ は企業iのt期における株価か，若しくはt期における日経平均株価である。

## (1) 分析対象企業の選定

分析の対象とする企業結合事例については，企業の株価データを用いて分析を行うことから，当事会社が上場している事例である必要がある。本稿では，①2000年から2007年までの合併事例・持株会社設立による企業結合事例30件のうち，上場企業であってマーケットシェア事典でライバル企業の選定が可能であり，かつ，株価を取得することが可能な企業結合事例14件及び②2000年から2007年までの株式取得等を含めた連結決算の対象となる企業結合事例13件のうち，上場企業であってマーケットシェア事典でライバル企業の選定が可能であり，株価を取得することが可能な企業結合事例1件の合計15事例を選定した。
表 1：分析対象事例（15 事例）の分類

類型	事例数
Ⅰ	合併	6
Ⅱ	持株会社設立	8
Ⅲ	連結子会社の設立	1

表 2：分析对象事例一覽

公表年度	イベント日(新聞掲載日)	存続会社(譲受会社)	解散会社(譲渡会社)	解散会社(譲渡会社)	類型	水平	垂直	レメディ
1	2005	2005.2.19	三共(株)	第一製薬(株)	II	○
2	2005	2005.12.16	日本精工(株)	(株)天辻鋼球製作所	III	○
3	2005	2004.7.14	(株)三菱東京フィナンシャル・グループ	(株)UF J ホールディングス	I	○
4	2004	2002.4.19	(株)西日本銀行	(株)福岡シティ銀行	I	○
5	2004	2003.11.18	山之内製薬(株)	藤沢薬品工業(株)	I	○
6	2003	2003.5.23	(株)北陸銀行	(株)北海道銀行	II	○
7	2001	2001.4.14	日本鋼管(株)	川崎製鉄(株)	II	○
8	2001	2000.9.14	東京海上火災保険(株)	日動火災海上保険(株)	II	○
9	2001	2000.11.2	安田火災海上保険(株)	日産火災海上保険(株)	I	○
10	2001	2001.3.13	(株)親和銀行	(株)九州銀行	II	○
11	2001	2000.2.14	三井海上火災保険(株)	住友海上火災保険(株)	I	○
12	2000	2000.3.25	日本製紙(株)	大昭和製紙(株)	II	○	○
13	2000	2000.3.13	(株)三和銀行	(株)東海銀行	東洋信託銀行(株)	II	○	○
14	2000	2000.4.19	(株)東京三菱銀行	三菱信託銀行(株)	日本信託銀行(株)	II	○	○
15	2000	1999.10.14	(株)住友銀行	(株)さくら銀行	I	○	○
表3：ライバル企業一覧

イベント日(新聞掲載日)	存続会社(譲受会社)	解散会社(譲渡会社)	ライバル企業
1	2005.2.19	三共(株)	第一製薬(株)	エーザイ, アステラス製薬, 中外製薬
2	2005.12.16	日本精工(株)	(株)天辻鋼球製作所	光洋精工, NTN, 不二越, ミネベア
3	2004.7.14	(株)三菱東京フィナンシャル・グループ	(株)UF J ホールディングス	三井住友F, みずほFG, りそなH
4	2002.4.19	(株)西日本銀行	(株)福岡シティ銀行	滋賀銀行, 名古屋銀行, 爱知銀行
5	2003.11.18	山之内製薬(株)	藤沢薬品工業(株)	武田薬品, ファイザー, 中外製薬
6	2003.5.23	(株)北陸銀行	(株)北海道銀行	常陽銀行, 八十二銀行, 西日本銀行, 滋賀銀行
7	2001.4.14	日本鋼管(株)	川崎製鉄(株)	新日本製鉄, 住友金属工業, 神戸製鉤所, 日新製鋼
8	2000.9.14	東京海上火災保険(株)	日動火災海上保険(株)	三井住友, 安田火災, あいおい, 日本興亜
9	2000.11.2	安田火災海上保険(株)	日産火災海上保険(株)	三井住友, あいおい, 富士火災
10	2001.3.13	(株)親和銀行	(株)九州銀行	伊予, 第四, 徳島
11	2000.2.14	三井海上火災保険(株)	住友海上火災保険(株)	東京海上, 安田火災, 日動火災
12	2000.3.25	日本製紙(株)	大昭和製紙(株)	王子製紙, 大王製紙, レンゴー, 日本板紙
13	2000.3.13	(株)三和銀行	(株)東海銀行, 東洋信託銀行(株)	第一勧業, 住友, 三井信託, 安田信託
14	2000.4.19	(株)東京三菱銀行	三菱信託銀行(株), 日本信託銀行(株)	さくら, 富士, 三井信託, 中央信託
15	1999.10.14	(株)住友銀行	(株)さくら銀行	東京三菱, 富士, 三和, あさひ
## 表4：データの期間

イベント日の20営業日前から1カ月後までの株価データ

イベント日(新聞掲載日)	データ期間	存続会社(譲受会社)	解散会社(譲渡会社)	解散会社(譲渡会社)
1	2005.2.19	2005.1.21-2005.3.18	三共(株)	第一製薬(株)
2	2005.12.16	2005.11.17-2006.1.16	日本精工(株)	(株)天辻鋼球製作所
3	2004.7.14	2004.6.16-2004.8.13	(株)三菱東京フィナンシャル・グループ	(株)U F J ホールディングス
4	2002.4.19	2002.3.22-2002.5.17	(株)西日本銀行	(株)福岡シティ銀行
5	2003.11.18	2003.10.20-2003.12.18	山之内製薬(株)	藤沢薬品工業(株)
6	2003.5.23	2003.4.23-2003.6.23	(株)北陸銀行	(株)北海道銀行
7	2001.4.14	2001.3.16-2001.5.16	日本鋼管(株)	川崎製鉄(株)
8	2000.9.14	2000.8.17-2000.10.13	東京海上火災保険(株)	日動火災海上保険(株)
9	2000.11.2	2000.10.4-2000.12.1	安田火災海上保険(株)	日産火災海上保険(株)
10	2001.3.13	2001.2.13-2001.4.13	(株)親和銀行	(株)九州銀行
11	2000.2.14	2000.1.14-2000.3.14	三井海上火災保険(株)	住友海上火災保険(株)
12	2000.3.25	2000.2.25-2000.4.25	日本製紙(株)	大昭和製紙(株)
13	2000.3.13	2000.2.14-2000.4.13	(株)三和銀行	(株)東海銀行	東洋信託銀行(株)
14	2000.4.19	2000.3.22-2000.5.19	(株)東京三菱銀行	三菱信託銀行(株)	日本信託銀行(株)
15	1999.10.14	1999.9.13-1999.11.12	(株)住友銀行	(株)さくら銀行

※データ期間は，1(1)に図示してある推定期間（イベント日1ヶ月前からイベント日2日前まで）及びイベント期間（イベント日1ヌント日1カ月後まで）である。

## 5 分析結果

(1) 三共(株)及び第一製薬(株)による共同持株会社の設立（2005年度事例）

ア 新聞記事によるイベント日の特定

本統合について，日本経済新聞への掲載日と記事内容は以下のとおりである。

☐ 2005 年 2 月 19 日（土） 日本経済新聞 朝刊

「三共・第一製薬が統合，持ち株会社10月に一売上高9000億円，国内2位」

## イ 当事会社及びライバル企業の株価の動き

新聞報道が土曜日に行われ，その日の株価がないことから，新聞報道以降で株価を取得できる直近の商い日である2005年2月21日（月）をイベント日と特定する。新聞報道から特定されたイベント日の前後における最高値，最安値，始値，終値の推移は以下
のとおりである。

図1

A：当事会社の株価の動き（三共(株)）

B：当事会社の株価の動き（第一製薬(株）

ウイベント日におけるCARの評価：上昇

CARの一週間の推移：三共：プラス→5日目以降マイナス，第一製薬：プラス→3，4日目マイナス→5日目以降プラス

企業結合当事会社及びライバル企業のＣＡＲの推移を図示すると以下図ＩＣのとおりである。イベント日における当事会社のＣＡＲは有意にプラスとなっているが，その後，下落している。一方，ライバル企業のＣＡＲは，統計上有意ではないが上昇している。この動きから，株式市場は，「当該事業統合により統合企業の長期利益が減少する一方，ライバル企業の長期利益は上昇する」と予測したものと考えられる。
図1C：CARの推移（三共&第一製薬）

(当事会社=三共(株))

表 5-1 : C A R の統計的有意性の検定（5％有意検定）

(当事会社＝第一製薬(株))

日次	AR	C AR	Theta(統計量)	5%有意檢定(兩側)	日次	AR	C AR	Theta(統計量)	5%有意檢定(兩側)
2005/02/18	-0.01215	-0.0122	-1.03398	2005/02/18	0.000632	0.000632	0.053772
2005/02/21	0.050805	0.03865	4.323448	*	2005/02/21	0.042217	0.042849	3.594696	*
2005/02/22	-0.01614	0.02252	-1.37328	2005/02/22	-0.02637	0.016475	-2.24568	*
2005/02/23	0.026777	0.04929	2.278701	*	2005/02/23	-0.00976	0.006717	-0.83082
2005/02/24	-0.01033	0.03896	-0.87941	2005/02/24	-0.00855	-0.00183	-0.72813
2005/02/25	-0.00025	0.03871	-0.0212	2005/02/25	-0.00255	-0.00438	-0.21719
2005/02/28	-0.04823	-0.0095	-4.10414	*	2005/02/28	0.075521	0.071137	6.430486	*
2005/03/01	-0.0183	-0.0278	-1.55731	2005/03/01	-0.05024	0.020893	-4.27817	*
2005/03/02	-0.01728	-0.0451	-1.47087	2005/03/02	-0.00067	0.020219	-0.05738
(ライバル企業＝エーザイ)

(ライバル企業＝中外製薬)

日次	AR	CAR	Theta(統計量)	5%有意檢定(兩側)	日次	AR	CAR	Theta(統計量)	5%有意檢定(兩側)
2005/02/18	0.009181	0.009181	0.516864	2005/02/18	-0.01429	-0.01429	-1.02497
2005/02/21	0.018512	0.027694	1.04212	2005/02/21	0.005648	-0.00865	0.404971
2005/02/22	-0.00616	0.021534	-0.34673	2005/02/22	0.0194	0.010754	1.391078
2005/02/23	0.008609	0.030143	0.484621	2005/02/23	0.019492	0.030246	1.397667
2005/02/24	-0.02142	0.008728	-1.20556	2005/02/24	0.003067	0.033313	0.219913
2005/02/25	-0.00347	0.005256	-0.19543	2005/02/25	-0.01402	0.019296	-1.00508
2005/02/28	-0.00841	-0.00315	-0.4733	2005/02/28	-0.0183	0.000992	-1.31244
2005/03/01	0.000584	-0.00257	0.032895	2005/03/01	-0.001	-1.2E-05	-0.07201
2005/03/02	-0.01018	-0.01275	-0.57311	2005/03/02	0.006692	0.006679	0.479811

(2) 日本精工(株)による(株)天辻鋼球製作所の株式取得（2005年度事例）

ア 新聞記事によるイベント日の特定

本統合について，日本経済新聞への掲載日と記事内容は以下のとおりである。

☐ 2005 年 12 月 16 日（金） 日本経済新聞 朝刊

「日本精工，天辻鋼球にＴＯＢ，完全子会社に一基幹部品を内製化。」

イ 当事会社及びライバル企業の株価の動き

新聞報道から特定されたイベント日の前後における最高値，最安値，始値，終値の推移は以下のとおりである。
図2

A: 当事会社の株価の動き（日本精工）

B: 当事会社の株価の動き（天辻鋼球製作所）

ウイベント日におけるCARの評価：上昇

CARの一週間の推移：日本精工：イベント日にプラス→その後マイナス，天辻：プラス

企業結合当事会社及びライバル企業のＣＡＲの推移を図示すると以下図２Ｃのとおりである。イベント日における両当事会社のＣＡＲは統計上有意ではないもののプラスとなっているが，その後，一方の当事会社である天辻鋼球製作所のＣＡＲに変動がみられないものの，もう一方の当事会社である日本精工のＣＡＲは下降傾向にあることから，株式市場は，イベント日当日は両当事会社の長期利益は上昇すると予測したが，その後，当該統合は効果がないと予想したものと考えられる。
図2C：CARの推移（日本精工&天辻鋼球製作所）

表 5-2 : C A R の統計的有意性の検定（5%有意検定）

(当事会社＝天辻鋼球製作所(16日の取引なし))

日次	AR	C AR	Theta(統計量)	5%有意檢定(兩側)	日次	AR	C AR	Theta(統計量)	5%有意檢定(兩側)
2005/12/15	-0.00795	-0.00795	-0.73933	2005/12/15	-9.35216E-05	-9.352E-05	-0.00225
2005/12/16	0.009939	0.001987	0.924039	2005/12/19	0.265121301	0.26502778	6.387312	*
2005/12/19	-0.00334	-0.00135	-0.31033	2005/12/20	-0.005180729	0.25984705	-0.12481
2005/12/20	-0.01384	-0.0152	-1.28717	2005/12/21	-0.006771162	0.25307589	-0.16313
2005/12/21	-0.00794	-0.02314	-0.73857	2005/12/22	0.001757726	0.25483361	0.042347
2005/12/22	-0.00303	-0.02617	-0.28127	2005/12/26	-0.007751566	0.24708205	-0.18675
2005/12/26	-0.01432	-0.04049	-1.33162	2005/12/27	0.004841193	0.25192324	0.116634
2005/12/27	0.000779	-0.03971	0.072384	2005/12/28	-0.00433172	0.24759152	-0.10436
2005/12/28	-0.00562	-0.04533	-0.52292	2005/12/29	-0.002381831	0.24520969	-0.05738
(ライバル企業＝光洋精工)

(ライバル企業=NTN)

日次	AR	CAR	Theta(統計量)	5%有意檢定(兩側)	日次	AR	CAR	Theta(統計量)	5%有意檢定(兩側)
2005/12/15	0.013483	0.01348	1.072452	2005/12/15	-0.01027	-0.01027	-0.49027
2005/12/16	-0.0031	0.01039	-0.24628	2005/12/16	-0.00491	-0.01519	-0.2345
2005/12/19	-0.01467	-0.0043	-1.16684	2005/12/19	-0.01007	-0.02526	-0.48072
2005/12/20	0.019821	0.01554	1.576643	2005/12/20	0.002812	-0.02245	0.134162
2005/12/21	0.013323	0.02886	1.059727	2005/12/21	-0.01496	-0.03741	-0.71365
2005/12/22	0.007511	0.03637	0.597421	2005/12/22	-0.00551	-0.04292	-0.263
2005/12/26	0.007051	0.04342	0.560828	2005/12/26	-0.00866	-0.05158	-0.4131
2005/12/27	-0.00434	0.03908	-0.34503	2005/12/27	-0.01027	-0.06185	-0.48996
2005/12/28	0.00628	0.04536	0.499559	2005/12/28	0.004049	-0.0578	0.19319

(ライバル企業=不二越)

(ライバル企業＝ミネベア)

日次	AR	C AR	Theta
(統計量)	5%有意檢
定(兩側)	日次	AR	C AR	Theta
(統計量)	5%有意檢定
(兩側)
2005/12/15	-0.00983	-0.00983	-0.51592	2005/12/15	-0.06251	-0.0625	-2.51059	*
2005/12/16	-0.00678	-0.01661	-0.35588	2005/12/16	0.007041	-0.0555	0.282762
2005/12/19	-0.01881	-0.03541	-0.98732	2005/12/19	0.030551	-0.0249	1.226974
2005/12/20	0.005214	-0.0302	0.273765	2005/12/20	-0.00633	-0.0313	-0.25425
2005/12/21	0.007433	-0.02276	0.390257	2005/12/21	-0.00439	-0.0356	-0.17642
2005/12/22	-0.00434	-0.0271	-0.22795	2005/12/22	-0.02924	-0.0649	-1.17413
2005/12/26	-0.01129	-0.03839	-0.59269	2005/12/26	0.027377	-0.0375	1.099518
2005/12/27	-0.00302	-0.04141	-0.1584	2005/12/27	-0.00496	-0.0425	-0.19905
2005/12/28	-0.00859	-0.05	-0.45101	2005/12/28	0.016416	-0.026	0.659293

(3) (株) ミョフイナンシャル・グループ (三菱東京FG) と (株) UFJホールディングス (UF JHD) の経営統合 (2005年度事例)

ア 新聞記事によるイベント日の特定

本統合について，日本経済新聞への掲載日と記事内容は以下のとおりである。

☐ 2004 年 7 月 14 日（水） 日本経済新聞 朝刊

「UFJ，三菱東京と統合へ一年度内に新持ち株会社，住信へ信託売却，白紙。」

イ 当事会社及びライバル企業の株価の動き

新聞報道から特定されたイベント日の前後における最高値，最安値，始値，終値の
推移は以下のとおりである。

図3

A: 当事会社の株価の動き（株三菱東京FG） B: 当事会社の株価の動き（UFJHD）

ウイベント日におけるCARの評価：上昇

CARの一週間の推移：三菱東京FG：プラス，UFJHD：プラス

企業結合当事会社及びライバル企業のＣＡＲの推移を図示すると以下図3Ｃのとおりである。イベント日における当事会社のＣＡＲは有意にプラスとなっており，その後，ＵＦＪＨＤのＣＡＲは上昇を続けている。一方，ライバル企業のＣＡＲも統計上有意ではないがイベント日に上昇している。この動きから，株式市場は，「当該事業統合は特にＵＦＩＨＤに有利な統合であり，ライバル企業に対しても当該統合が良い影響を与える」と予測したものと考えられる。