河　榮徳

研究種別：基盤研究(A)

2013年-2015年

研究分野：会計学

配分額：￥27560000

実施形態:共同研究

実施形態:共同研究

実施形態:共同研究

実施形態:共同研究

実施形態:共同研究

実施形態:共同研究

実施形態:受託教育

実施形態:共同研究

実施形態:受託教育

1997年度

研究成果概要：日本におけるファイリング制度は、適時のディスクロージャーを通じて資本市場の透明性を高めるためることを目的に1989年４月から実施されている。証券取引所に上場している企業は、経営上の重要事項が生じたとき、速やかに上場証券取引所にその...日本におけるファイリング制度は、適時のディスクロージャーを通じて資本市場の透明性を高めるためることを目的に1989年４月から実施されている。証券取引所に上場している企業は、経営上の重要事項が生じたとき、速やかに上場証券取引所にその内容をファイリングしなければならない。ファイリング対象事項は、決定事項、発生事項、決算発表などに分類され、毎年１万件以上ファイリングされている。　近年、金融機関において、時価をベースに動く金融取引や金融派生商品の取引の比重が飛躍的に増大しており、それに伴うマーケット･リスク管理の重要性が高まっている。伝統的な原価評価・実現基準に基づく会計情報は、それら金融商品のリスクの評価に役に立たないし、ロスカットの遅れや過度なリスク・テイクのような、不合理な企業行動を誘発する可能性も指摘されている。そこで、本研究に着目し、その含み損益の情報効果を分析することによって、ファイリング制度が有効に機能しているかを実証的に検証した。　検証すべき仮説は、次の２つである。（１）時価情報（含み損益）は株価に影響を及ぼすと予想される。（２）時価情報（含み損益）と株価には正の関係が予想される。　研究対象サンプルは、東京証券取引所に上場している銀行の1991年３月決算から1997年３月決算まである。分析方法は、（１）時価情報の公表時点のイベントスタディと（２）時価情報の追加的説明力を確認するための重回帰分析である。イベントスタディでは、時価情報の公表時点における株価（期待外収益率）の反応を分析した。重回帰分析では、株価（期待外収益率）に対する説明変数として、業績変数（経常利益の変化率と純利益の変化率）、不良債権貸出比率、含み損益額、および含み損益変化率を用いた。　分析結果、仮説を支持する結果が得られた。（１）イベントスタディの結果、時価情報の公表は、株価に有意な影響を及ぼしていることが確認された。重回帰分析の結果、業績変数（経常利益の変化率と純利益の変化率）と含み損益変化率の回帰係数は、有意に正（＋）であった。また、不良債権貸出比率の回帰係数は有意に負（－）であった。

1999年度

研究成果概要：　現行の会計制度のもとで、経営者は会計処理方法の選択や会計推定値の変更などをつうじて、会計利益を操作することができる。一方、キャッシュフロー（とくに営業活動によるキャッシュフロー）は、経営者の意図により調整することは比較的に難しい...　現行の会計制度のもとで、経営者は会計処理方法の選択や会計推定値の変更などをつうじて、会計利益を操作することができる。一方、キャッシュフロー（とくに営業活動によるキャッシュフロー）は、経営者の意図により調整することは比較的に難しい。会計利益とキャッシュフローの差額として発生項目(accruals)を測定することにより、経営者の会計利益マネジメント(earning management)の結果を包括的に捉えることができる。　利益マネジメントの実態を解明するためには、裁量的発生項目を推定するモデルの開発が必要となる。本研究では、発生項目の推定モデルに関する先行研究をレビューし、日本に適したモデルの開発を試みた。従来の研究方法と異なり、本研究では、発生項目の測定において、業種別のクロスセックション・データをも用い、パネル分析を行った。　分析に必要なデータの収集：1997年4月から1999年3月の間、東京証券取引所の上場企業のうち、業績予測に関するファイリングを行った企業をサンプルとして選定し、業績予測値と実績値の資料を収集した。会計利益（経常利益、純利益）、営業活動からのキャッシュフロー（現金預金、売上債権、仕入債務、棚卸資産、流動資産、流動負債、減価償却費、引当金）、資産総額、固定資産、売上高、株価、発行済み株式数などのデータは日経Needs財務データファイルと東洋経済データバンクの株価ファイルから収集した。　分析モデルの選定：収集したデータをもとに、分析モデルとして、Healy [1985]モデル、DeAngelo [1986]モデル、Jones [1991]モデル、およびDechow, Sloan & Sweeny [1995]の修正Jonesモデルを比較評価した。分析には、統計パッケージTPSを使用して、パネル分析を行った。　分析結果、モデルの説明力は、修正Jonesモデルがもっとも高く、続いてJones [1991]モデル、DeAngelo [1986]モデルの順であり、Healy [1985]モデルの説明力はもっとも低かった。