アナリスト予想にみられるコスト予想 経営者予想との比較
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(2) vol. 12, issue 1, 2020. ら，経営者予想にみられるこのような傾向を，アナ. 数と捉えることで，利益に注目する分析からでは. リストは補正した上で予想を発表するはずである。. 得られないアナリスト予想に関する追加的な知見. 一般に，経営者はインサイダー情報を利用でき. が得られると期待される。第 3 に，コストと売上. ることに加え，経営者自身が重要な意思決定に関. 高の関係は，企業の収益構造を決定する最も基本. 与するため，経営者の方がアナリストよりも業績. 的な関係である。この点で，本稿のアプローチに. 予想に関して情報優位にあると考えられている。. よって，経営者とアナリストがそれぞれ発表する. しかし，Hutton et al.（2012）は，マクロ経済や. 業績予想の背後に想定される収益構造が分析可能. 産業の動向とそれが企業業績に与える影響につい. となる（この点に関する例示は，末尾の補遺を参. ての専門知識をアナリストが持つ場合，経営者よ. 照されたい） 。. りもアナリストが情報優位に立つ可能性を指摘. 分析の結果，経営者もアナリストも，売上高の. し，これを部分的に支持する実証的証拠を提示し. 増加に伴うコスト増加率を小さく予想し，売上高. ている。また，Hutton and Stocken（2009）は，. の減少に伴うコスト減少率を大きく予想している. 経営者業績予想の正確さは実績値との比較から事. ことが明らかになった。この発見は，経営者もア. 後的に検証可能であるため，過去の経営者業績予. ナリストもコストを過小に予想する傾向にあるこ. 想の正確さから今期の業績予想の信頼性をある程. とを意味する。また，売上高の増加に伴うコスト. 度評価できると述べている。日本企業の経営者業. 増加率をアナリストは経営者よりも僅かに小さく. 績予想にみられる傾向として，前期業績をベンチ. 予想している一方，売上高の減少に伴うコスト減. マークとして今期の業績予想を分析すると，増益. 少率をアナリストは経営者よりも僅かに大きく予. （減益）予想は持続的であること，増益予想と減. 想していることが明らかになった。この発見は，. 益予想で予想値の達成率が異なることが鈴木. アナリストが経営者よりも僅かながらコストを小. （2013）により報告されている。アナリストが，. さく予想していること，実質的には，経営者予想. 過去の経営者業績予想の精度に関する情報を利用. に追随していることを意味する。したがって，本. するならば，経営者業績予想を補正することも可. 研究が分析対象とする経営者業績予想の発表から. 能であるかもしれない。. 間もない時点のアナリスト予想は，コストと売上. 本稿では，経営者業績予想発表後のアナリスト. 高との関係に関する追加的な情報を経営者業績予. 予想（いわゆる，コンセンサス予想）を分析対象. 想に対して有していない。. として，売上高予想と利益予想の差額としてコス. 本研究のこうした発見は，アナリストがどのよ. ト予想を取り出し，アナリストと経営者がそれぞ. うに利益を予想しているのかを解明する手がかり. れ予想するコスト変化率を比較する。この作業を. となる。特に，アナリスト予想の利用者は，経営. 通じて，アナリストと経営者それぞれによるコス. 者が予想するコスト変化率にみられるシステマ. ト予想の精度に関する知見を提供することが本稿. ティックな偏りを，アナリストが補正できていな. の目的である。具体的には，コストを売上高の関. い点に十分に注意する必要がある。経営者利益予. 数と捉え，売上高の変化に対するコスト変化率に. 想にみられるこの偏りは，利益予想精度を低下さ. 焦点を当てた分析を行う。このアプローチは，大. せる一因となる。経営者利益予想の精度が低いほ. きく次の 3 つの利点を持つ。第 1 に，会計情報は. ど資本コストが高いという村宮（2005）の研究に. コストと売上高との対応関係を原則として生成さ. 基づくならば，この偏りは資本コストを高め，企. れる。分析上，この対応関係は，関数として表現. 業価値を低下させる結果につながる．しかし，ア. 可能である1）。第 2 に，利益へと集約される前の. ナリストは，この偏りを補正できていない。また，. 売上高とコストの方が，利益そのものよりも多く. 経営者とアナリストがそれぞれ発表する業績予想. の情報を持つ。したがって，コストを売上高の関. の背後に想定される収益構造を明らかにする本研. ― 32 ―.
(3) 研究論文 アナリスト予想にみられるコスト予想. 究は，アナリストが自らの利益予想の精度を改善. に対するコスト減少率である。先行研究による (a). するための手がかりともなる。これらが，先行研. 式の推定の結果，â 1 ＋â 2 ＜â 1 ，つまり，â 2 ＜0 で. 究に対する本稿の貢献である。. あることが多くの研究で報告され，コストの下方. 続く第 2 節では，売上高とコストの関係を分析. 硬直性の存在が確認されている（Anderson et al.. するためのモデルを示す。第 3 節では，サンプル. 2003； 安 酸・ 梶 原 2009；Banker and Byzalov. を説明する。第 4 節では，記述統計量を示すと同. 2014） 。. 時に，アナリストと経営者それぞれによるコスト 予想について予備的な分析を行う。第 5 節では，. 2.2 経営者が予想するコスト変動. アナリストと経営者によるコスト予想の誤差を分. 安酸（2012）は，経営者によるコスト予想を分 析するため，(a) 式に基づいて次の (b) 式を設定し. 析する。第 6 節では，結論を述べる。. た。. 2 コスト変動モデル. ＝â 0 ＋ （ â 1 ＋â 2 ・. ,. ln. ) ln. , −1. 2.1 コストの下方硬直性. ,. ＋±. ( ). , −1. 近年の管理会計研究によって，売上高が減少す. . る場合のコスト減少率の絶対値は，売上高が増加. する 期のコストと売上高である。このコスト予. する場合のコスト増加率の絶対値よりも小さいこ. 想. とが発見されている。コスト変動にみられるこのよ. 初の売上高予想と利益予想の差額として算出され. うな非対称性は，コストの下方硬直性（cost sticki-. る。. ness）と呼ばれる（Anderson et al. 2003） 。コスト. −1 の場合に 1 をと ( り，その他の場合に 0 をとる。 a) 式と同様，â1. の下方硬直性の存在は，売上高が増加する場合と 減少する場合とでコスト変化率が異なること，そ の結果として利益の変化率も異なることを示唆し ており，企業のコスト構造，したがって，収益構 造の把握に不可欠な概念装置となりつつある2）。 Anderson et al.（2003）は，次の (a) 式によっ. ln. ＝â 0 ＋（ â 1 ＋â 2 ・. , −1. ) ln. ,. ＋±. は，決算短信において経営者が発表する期 は経営者による売上高減少予想を識別す ＜. （ â1 ＋â2 ）は予想される売上高の増加（減少）1％ に対して経営者が予想するコスト増加率（減少率） である。(b) 式から (a) 式を引くことで，次の (1) 式が得られる。 ln. ＝â 0＋ （ â 1 ＋â 2 ・. ,. ) ln. ,. , , −1. （â 1 ＋â 2 ・. ( ). , −1. は，それぞれ企業 の経営者が予想. るダミー変数であり，. てコストの下方硬直性の存在を示している。 ,. と. ) ln. ,. ＋± 1. − (1). , −1. は，それぞれ企業 の 期の財務諸表. ただし，â 0＝â 0 −â 0 かつ ± 1 ＝ ± −± である。 (1) 式左辺は，経営者予想にみられるコストの. を 通 じ て 報 告 さ れ る コ ス ト と 売 上 高 で あ る。. 予想誤差である。したがって，(1) 式は，経営者. は −1 期に対して 期に売上高が減少してい る 場 合 ( ＜ −1 ) に 1， そ れ 以 外 の 場 合 に 0. によるコストの予想誤差を説明するモデルであ る。安酸（2012）は，(1) 式の推定を通じて，売. をとるダミー変数である。± は誤差項である。. 上高の増加に関して â 1. ダミー変数. は，売上高減少時におけるコスト 減少率を推定するために用いられる。(a) 式の変. に関して â 1 +â 2. 数は対数であるため，係数は弾性値として解釈で. した。この発見は，仮に売上高予想が正確であっ )，経営者は常にコストを小 ＝ たとしても (. . と. ＝0 の場合，â 1 は売上高の. ＜ â 1 ，売上高の減少. ＞ â 1 +â 2 であることを発見. 増加 1％に対するコスト増加率である。これに対. さく予想する傾向にあることを意味する。なお， 絶対値に変換して (1) 式の係数を比較するのは，. ＝1 の場合，â 1 ＋ â 2 は売上高の減少 1％. (b) 式から (a) 式を引いて (1) 式が導かれる結果，(1). きる。したがって， して，. ― 33 ―.
(4) vol. 12, issue 1, 2020. の â1と â 2 の符号は (a) 式のそれらとは逆に推定 されるためである。. (a) 式， (b) 式， 本研究では， 予備的な分析として， (c) 式のそれぞれを OLS によって推定する。また， (1) 式と (2) 式を方程式体系として SUR （Seemingly. 2.3 アナリストが予想するコスト変動 (a) 式と (b) 式に基づいて，アナリスト予想の背. Unrelated Regression）を用いて推定し，係数比. 後にあるコスト予想を次の (c) 式のように設定す. 者のそれぞれが予想する売上高とコストの関係，. ることも可能である。. そしてその帰結としてのコスト予想誤差を分析す. 較を行う。この作業を通じて，アナリストと経営. る。 ,. ln. ＝â 0 ＋（ â 1 ＋â 2 ・. ) ln. , −1. ,. ＋±. ( ). , −1. た だ し，. と. は，それぞれアナリストが予. 3 サンプル. 想する企業 の 期のコストと売上高である。こ. 分析対象企業は，金融，保険，証券業を除く日. は、アナリストが予想する売上. 本の上場企業である。分析対象期間は決算短信に. はアナ. 営業利益予想が導入された 2007 年から 2015 年で. リストによる売上高減少予想を識別するダミー変. ある。分析対象となるデータは，日本の会計基準. のコスト予想. 高と利益との差額として算出される。. の場合に 1 をとり，その他 の場合に 0 をとる。(c) 式から (a) 式を引いて，次. を採用する企業の連結決算数値であり，売上高と. の (2) 式を得る。. て用いる。営業費用を分析対象とするのは，正常. 数 で あ り，. ln. ,. ,. ＜. −1. ＝â 0＋（ â 1 ＋â 2 ・. かつ経常的な営業活動から生じる費用と売上高と ) ln. ,. ,. −. , −1. （â 1 ＋â 2 ・. ) ln. 営業利益の差額である営業費用を被説明変数とし. ,. ＋± 2. の対応関係を確保するためである3）。 (2). , −1. 決算短信で公表される経営者予想および実績値 は，3 月期決算企業の通年予想とそれに対応する. ただし，â 0＝â −â かつ ± 2 ＝ ± −± である。. 実績値である。これらのデータは，日経 NEEDS-. アナリストが正確に企業のコスト変動を予想す. FinancialQUEST 2.0 から収集した。アナリスト. るならば，この定式化の下では，売上高増加の場. 予想として，IFIS Japan が提供するコンセンサ. 合 â 1 ＝ â 1 ，かつ売上高減少の場合 â 1 +â 2. ス予想 5 月末時点のデータを用いる。決算短信で. ＝ â 1 +â 2 である。しかし，アナリストが売上高. 公表される経営者予想より，決算短信公表後の. の増加に伴うコスト増加率を実際のそれより大き く（小さく）予想している場合 â 1 ＞ â 1 ( â 1. IFIS コンセンサスは利益予想の精度が高いこと. ＜ â 1 ) である。また，アナリストが売上高の減. 2013） 。経営者予想を補正するという役割がアナ. af 0. r 0. が 報 告 さ れ て い る（ 八 田 2011； 太 田・ 河 瀬. 少に伴うコスト減少率を実際のそれより大きく. リストにあるなら，アナリストは経営者が予想す. （ 小 さ く ） 予 想 し て い る 場 合， â1 +â 2 ＞ â 1 +â 2 ( â 1 +â 2 ＜ â 1 +â 2 ) である。なお，(2) 式. るコスト変化率を補正した上で，アナリスト予想. の各係数を絶対値に変換して比較するのは，(1). 決算月数が 12 か月以外の観測値，前年度の実. 式と同様の理由による。. 績値に関する情報が収集できない観測値を除いた. さらに，アナリストが経営者と同様のコスト変. 結果，アナリスト予想，経営者予想，実績値の 3. ＝ â 1 かつ. つがすべて揃っている 5,433 企業 / 年（企業数. 動を予想しているのであれば， â1 â 1 +â 2. ＝ â 1 +â 2 である。しかし，アナリス. を公表するはずである。. 1,100）から構成されるサンプルが得られた。なお，. トが予想する売上高の増加（減少）に伴うコスト. 異常値の影響を除去するために，各変数に対して. 増加率（減少率）が経営者のそれとは異なる場合， â 1 ≠ â 1 ( â 1 +â 2 ≠ â 1 +â 2 ) である。. 上下 0.25％の水準でウィンザライズを施した。. ― 34 ―.
(5) 研究論文 アナリスト予想にみられるコスト予想. 変化率に注目すると，経営者とアナリストは，売. 4 記述統計量および予備的分析. 上高がそれぞれ 4.94％と 5.10％増加すると予想し. 4.1 記述統計量. ている一方，営業費用はそれぞれ 4.54％と 4.29％. 表 1 は，売上高，営業費用，営業利益の変化率. 増加すると予想している。これは，アナリストが. の平均値について，経営者予想，アナリスト予想，. 経営者よりも売上高を過大に予想し，営業費用を. 実績値毎に要約した表である。経営者予想，アナ. 過小に予想していることを示唆する。この帰結と. リスト予想，実績値のそれぞれについて，売上高 / −1 )−1，( / −1 )−1，( / 変化率は (. して，アナリストが予想する営業利益変化率は経. )−1， と し て， 営 業 費 用 変 化 率 は ( / ) ( ) ( ) / −1 −1， / −1 −1，と −1 −1，. ている。また， パネル B（パネル C）が示す通り，. −1. して算出した。営業利益変化率は，. を営業利. 益（添え字はこれまでと同様である） ，. を第. 企業 − 1 期末総資産額として，経営者予想，ア ナリスト予想，実績値のそれぞれについて ( −1)/. −. ，(. −. −1 )/. ，(. −. 営者のそれより大きく，実績値からも大きく離れ 予想される売上高変化率が小さい場合には予想さ れる営業費用変化率も小さい傾向にある。この傾 向は，コストを売上高の関数として捉えることの 有効性を示唆している。さらに，経営者予想，ア ナリスト予想に関わらず，営業費用予想誤差は， 売上高の増大が予想される場合より，売上高の減. ，として算出した4）。また，営業費用. 少が予想される場合の方が大きい。これは，売上. に関する経営者とアナリストの予想誤差について )−1，( )−1，とし / / はそれぞれ (. 高の増減という観点が，経営者予想とアナリスト. て算出した。. 唆している。. −1. )/. 予想に関する追加的な知見を提供する可能性を示. パネル A は，サンプル全体（5,433 企業 / 年） に関する記述統計量である。売上高と営業費用の. 表 1 売上高，営業費用，営業利益の変化率および営業費用予想誤差の平均値 パネル A：サンプル全体 対前年度変化率 売上高変化率 経営者予想 アナリスト予想 実績値. 4.94 5.10 2.57. (14.29) (12.90) (16.17). 営業費用変化率 4.54 4.29 2.65. 営業利益変化率. 営業費用予想誤差. (12.43) (10.88) (14.21). 0.59 0.92 0.07. (2.88) (2.71) (4.14). 2.45 2.33. (8.75) (8.92). 5,433 5,433 5,433. (10.58) (9.15) (12.30). 1.06 1.41 1.52. (2.40) (2.37) (3.28). 2.35 2.10. (8.16) (8.48). 4,260 4,267 3,294. (9.86) (8.29) (9.39). −1.12 −0.87 −2.16. (3.72) (3.09) (4.33). 2.81 3.16. (10.61) (10.34). 1,173 1,166 2,139. パネル B：売上高増加予想と実際の売上高増加 経営者予想 アナリスト予想 実績値. 8.90 8.76 10.85. (12.66) (11.28) (13.87). 8.09 7.50 9.64. パネル C：売上高減少予想と実際の売上高減少 経営者予想 アナリスト予想 実績値. −9.43 −8.31 −10.17. (10.00) (8.94) (10.00). −8.35 −7.49 −8.12. 注 1：変化率および予想誤差の単位は % である。 の単位は企業／年である。 注 2：( ) 内は標準偏差である。. ― 35 ―.
(6) vol. 12, issue 1, 2020. 4.2 予備的分析 表 2 は，(a) 式，(b) 式，(c) 式のそれぞれに年. も大きいと予想しているといえる。. 度を識別するダミー変数と証券コード協議会の中. い。しかし，予備的分析は少なくとも次のことを. 分類に基づく産業を識別するダミー変数を加え，. 示している。すなわち，経営者とアナリストは売. OLS によって各式を推定した結果を要約した表. 上高増加時における営業費用増加率より売上高減. である。. 少時の営業費用減少率の方が大きいと予想してい. 実績値を被説明変数とする (a) 式の推定結果に. る。しかし，現実には，コストは下方硬直的であ. 注目すると，売上高の増加 1％に対する営業費用. り，売上高増加時の営業費用増加率より売上高減. 増加率は 0.778％（â1 ＝0.778）であるのに対し，. 少時の営業費用減少率の方が小さい。. これらの結果を単純に比較することはできな. 売上高の減少 1％に対する営業費用減少率は 0.672％（â 1 ＋â 2 ＝0.672）である。これは，売上高 減少時における営業費用の変動が下方硬直的であ. 5 コスト予想誤差の分析. ることを示している。 (b) 式の推定結果によれば，経営者は，売上高. 5.1 コントロール変数 先行研究では，企業規模（株式時価総額で測定）. の 増 加 1 ％ に 対 す る 営 業 費 用 増 加 率 を 0.817 ％. によって経営者予想とアナリスト予想の精度に差. ，売上高の減少 1％に対する営業費 （â 1 ＝0.817）. がみられること（奈良・野間 2013），前年度が赤. 用減少率を 0.887％（â 1 ＋â 2 ＝0.887）と予想して. 字の場合に経営者予想の楽観性が高まること. いる。â2 は 0.1％水準で有意であることから，売. （Ota 2006） ，企業が属する産業によって経営者予. 上高減少時における営業費用減少率が売上高増加. 想とアナリスト予想の精度が異なること（Hutton. 時における営業費用増加率よりも大きいと経営者 は予想しているといえる。一方，(c) 式の推定結. et al. 2012） ，経営者業績予想が楽観的な年度もあ. 果によれば，アナリストは，売上高の増加 1％に 対する営業費用増加率を 0.779％（â1 ＝0.779），. 2007）が報告されている。 これらを踏まえて，(1) 式と (2) 式のそれぞれに. 売上高の減少 1％に対する営業費用減少率を. 次のコントロール変数を追加する。すなわち，企. 0.859％（â 1 ＋â 2 ＝0.859）と予想している。â 2 は. 業規模として対数変換した株式時価総額，前年度. 0.1％水準で有意であることから，経営者同様，. 純利益が赤字の場合を識別するダミー変数，企業. アナリストも，売上高減少時における営業費用減. が所属する産業を識別するダミー変数，年度を識. 少率が売上高増加時における営業費用増加率より. 別するダミー変数である。以下では，コントロー. れ ば 悲 観 的 な 年 度 も あ る こ と（ 乙 政・ 榎 本. 表 2 OLS による (a) 式，(b) 式，(c) 式の推定結果 (a) 式（実績値） 0.778*** (0.007) −0.106*** (0.012) 0.099*** (0.024). â1 â2 â0. 2. 5,433 0.863. (b) 式（経営者予想） 0.817*** (0.006) 0.070*** (0.012) 0.106*** (0.020). â1 â2 â0. 2. 5,433 0.888. (c) 式 （アナリスト予想） 0.779*** (0.006) 0.080*** (0.012) −0.002 (0.018). â1 â2 â0. 2. 注 1：( ) 内は標準誤差である。*** は統計的に 0.1% 有意を示している。 注 2：産業ダミーと年度ダミーの推定結果については記載を省略した。. ― 36 ―. 5,433 0.875.
(7) 研究論文 アナリスト予想にみられるコスト予想. â1 と â 2 であり，この制約はこうした関係を反映. ル変数が追加された後の回帰式の推定結果を示す。. している。 5.2 推定方法と推定結果 本稿では，(1) 式と (2) 式を方程式体系として. 表 3 パネル A は，(1) 式と (2) 式の推定結果を. SUR によって推定する。前述のように，(1) 式の 誤 差 項 は ± −± ＝± 1 ，(2) 式 の 誤 差 項 は ± −±. 本稿が関心を向ける係数の関係を絶対値に変換し. 示した表である。パネル B からパネル D では， て要約している。. ＝± 2 として算出されるため，± 1 と ± 2 は共に ± を 含んでいる。そのため，(1) 式と (2) 式それぞれの 誤差項 ± 1 と ± 2 の間には，相関関係の存在が予想. 5.3 売上高の増加予想に関するコスト予想誤差 表 3 パネル B が示すように，(1) 式の推定結果. される。±1 と ± 2 の間に相関関係が存在する場合，. から â 1 ＝0.777， â 1. SUR による推定はより効率的になり，推定され. は，たとえ経営者が正確に売上高を予想したとし. る係数はそれぞれの式に含まれる説明変数の影響 を互いに受けることになる。また，(1) 式と (2) 式. ても（. の推定に際し，(1) 式の â1 および â 2 はそれぞれ (2) 式の â1 および â 2 と等しいという制約を置いてい. 0.042％（0.777−0.735＝0.042）拡大することを意 味 す る。 同 様 に，(2) 式 の 推 定 結 果 か ら. る5）。(1) 式および (2) 式の â 1 と â 2 は，共に (a) 式の. â 1 ＝0.777， â 1 ＝0.726 である。この結果は，. ,. ＝. ,. ＝0.735 である。この結果. ） ，コスト変化率の過小予想から，. 売上高の増加 1% に対して営業費用の予想誤差が. 表 3 SUR による (1) 式と (2) 式の推定結果 パネル A：推定結果 (1) 式の推定結果 被説明変数：ln( / â1 â2 â1 â2 â0. 0.735*** −0.066*** −0.777*** 0.150*** −0.023 2. (2) 式の推定結果 被説明変数：ln( /. ) â1 â2 â1 â2 â0. (0.006) (0.010) (0.007) (0.010) (0.020). 0.726*** −0.039** −0.777*** 0.150*** −0.118*** 2. 0.811 5,433. ) (0.006) (0.013) (0.007) (0.010) (0.023). 0.779 5,433. 注 1：( ) 内は標準誤差である。*** と ** は統計的にそれぞれ 0.1%，1% 有意であることを示している。 注 2：コントロール変数の推定結果については記載を省略した。 注 3：(1) 式と (2) 式の残差の相関は 0.826 であり，統計的に 0.1% 有意である。. パネル B：推定結果の要約 â 1 ＝0.777. â1. â 1 ＋â 2 ＝0.627. â 1 ＋â 2. ＝0.735 ＝0.669. â 1 ＝0.726 â 1 ＋â 2 ＝0.687. パネル C： â 1 ＞ â 1 ＞ â 1 の検証 H0：â 1 ＝−â 1 x2＝17806.30，P＝0.0000. H0：â 1 ＝−â 1 x2＝16708.64，P＝0.0000. H 0 ：â 1 ＝ â 1 x2＝6.00，P＝0.0143. H0：â 1 ＋â 2 ＝−â 1 −â 2 x2＝8778.44，P＝0.0000. H0：â 1 ＋â 2 ＝â 1 ＋â 2 x2＝8.83，P＝0.0030. パネルD： â 1 ＋â 2 ＜ â 1 ＋â 2 ＜ â 1 ＋â 2 の検証. H0：â 1 ＋â 2 ＝−â 1 −â 2 x2＝10957.90，P＝0.0000. ― 37 ―.
(8) vol. 12, issue 1, 2020. たとえアナリストが正確に売上高を予想したとし. から 2 つを取り出して比較した場合の差の検定結. ても（. 果を示している。いずれの比較結果も統計的に有. ,. ＝. ，コスト変化率の過小予想から， ,）. 売上高の増加 1％に対して営業費用の予想誤差が. 意であることから，â 1 ＋â 2 ＜ â 1 ＋â 2. 0.051％（0.777−0.726＝0.051）拡大することを意. â 2 であるといえる。以上の分析結果は，経営者. 味する。. によるコスト減少率の予想の方がアナリストによ. パネル C は， â 1 ， â 1. ＜ â1 ＋. ， â 1 から 2 つを取. るそれより正確であること，そして，アナリスト. り出して比較した場合の差の検定結果を示してい. は経営者よりもコスト減少率を過大に予想してい. る。いずれの比較結果も統計的に有意であること. ることを示している。 もっとも，(1) 式の â 1 ＋â 2. から， â 1 ＞ â 1. ＞ â 1 であるといえる。以上. と (2) 式の â 1 ＋. の分析結果は，経営者によるコスト増加率の予想. â 2 の差の絶対値は 0.018（ 0.669 − 0.687 ＝0.018）. の方がアナリストによるそれより正確であるこ. である。これは，たとえアナリストと経営者が正 ＝. ＝. ） ，. と，そして，アナリストは経営者よりもコスト増. 確に売上高を予想したとしても（. 加率を過小に予想していることを示している。 も っ と も，(1) 式 の â 1 と (2) 式 の â 1 の 差. アナリスト予想と経営者予想の間で，売上高の減. の絶対値は 0.009（ 0.735−0.726 ＝0.009）である。. 大することを意味する。売上高の増大予想と同様，. この差は，たとえアナリストと経営者が正確に売. この金額も僅少である。仮に −1 期売上高を 100. ,. 少 1％に対する営業費用の予想誤差が 0.018％拡. 万円とすると， 期の 1％減少額 1 万円の 0.018％. リスト予想と経営者予想の間で，売上高の増加. は金額換算で 180 円であることから，実質的には. 1% に対する営業費用の予想誤差が 0.009％拡大す. アナリストは経営者予想に追随していると考える. ることを意味する。しかし， この差は僅少である。. べきである。. ,. ,. ＝. ,. ） ，アナ. 上高を予想したとしても（. ＝. ,. ,. 仮に −1 期売上高を 100 万円とすると， 期の 1％ 増加額 1 万円の 0.009％は金額換算で 90 円である ことから，実質的にはアナリストは経営者予想に. 6 考察と結論 本稿では，コストを売上高の関数と捉える分析. 追随していると考える方が妥当である。. モデルを利用して，経営者とアナリストがそれぞ 5.4 売上高の減少予想に関するコスト予想誤差 パネル B が示すように，経営者予想に関する (1). れ予想するコストと売上高との関係を分析してき. 式の推定結果から â 1 ＋â 2 ＝0.627， â 1 ＋â 2. ＝. の関係は利益予想の精度を決定づける要因の 1 つ. 0.669 である。この結果は，たとえ経営者が正確. である。分析結果は，売上高の増加（減少）に伴. ） ，コスト. うコスト増加率（減少率）を，アナリストが経営. 変化率の過大予想から，売上高の減少 1％に対す. 者よりも僅かに小さく（大きく）予想しているこ. る営業費用の予想誤差が 0.042％（0.669 − 0.627. とを示している。この差は，アナリストが利用で. ＝ 0.042）拡大することを意味する。同様に，ア ナ リ ス ト 予 想 に 関 す る (2) 式 の 推 定 結 果 か ら. きる情報が経営者より少ないことに由来するかも. â 1 ＋â 2 ＝0.627， â 1 ＋â 2 ＝0.687 である。この. 度に関する情報を利用することなく予想を行って. 結果は，たとえアナリストが正確に売上高を予想. いることに由来するかもしれない。いずれにせよ，. に売上高を予想したとしても（. ,. しれないし，アナリストが過去の経営者予想の精. ） ，コスト減少率の過大予. アナリストが予想する売上高と経営者が予想する. 想から，売上高の減少 1％に対して営業費用の予. 売上高が一致するとしても，アナリストはコスト. 想誤差が 0.060％（0.687−0.627＝0.060）拡大する. を小さく予想する傾向にある。もっとも，アナリ. ことを意味する。. ストが予想するコストの増減率と経営者によるそ. したとしても（. ,. ＝. ,. ＝. た。利益が売上高とコストの差額である以上，こ. ,. パネル D は， â 1 ＋â 2 ， â 1 ＋â 2. ，â 1 ＋â 2. れとの差は僅少であることから，実質的には，ア. ― 38 ―.
(9) 研究論文 アナリスト予想にみられるコスト予想. ナリストは経営者予想に追随し，経営者予想にみ. た だ し，. られるコストの過小予想を十分に補正していない. れた実際の利益額である。（ ,と. と考えるべきである。 本稿の発見と結論は，3 月期決算企業が決算短. 既に定義した通りである。 ） 利益予想誤差は (i) 式から (ii) を引いて，(iii) 式. 信で公表する通年の経営者予想と，それを受けて. のように表現される。. ,. は，それぞれ第 企業 期の報告さ ,. については. 形成される 5 月末時点のアナリスト予想に限定さ れるとはいえ，利益を決定づけるコストと売上高. ,. −. ,. ＝ （. ,. −. ,. ）− （. ,. −. ,. ）. (iii). との関係を，アナリストが十分に把握していない ことを示唆している。アナリストは，企業のコス ト構造，したがって収益構造の把握に一層努める. 利益予想誤差 ( （. −. ,. ,. ,. −. ,. ) は， 売 上 高 予 想 誤 差. ）とコスト予想誤差（. ,. −. ,. ）によって. 必要がある。加えて，アナリスト予想の利用者は. 説明される。利益予想が正確であったとしても，. アナリスト予想にみられるこうした傾向を考慮す る必要がある。. 売上高予想とコスト予想が必ずしも正確ではない ことは (iii) 式から明らかである。例えば， , ＝. 最後に，経営者予想とアナリスト予想に関する. 90，. 本稿の発見と結論は，管理会計研究で利用される 分析モデルから得られている。管理会計研究に隣. 60， ,＝30 であっても , ＝30 である。この場合， 利益予想誤差ゼロ ( ,− , ＝0) が，経営者予想. 接する研究領域に対して，管理会計研究の知見が. に関する研究の結論をミスリードすることも明ら. 適用可能であり，新たな発見をもたらすことを本. かである。利益予想誤差ゼロは偶然である。. 研究は示している。. このような問題が生じるのは，売上高予想誤差. ,. ＝60 の 場 合，. ,. ＝30 で あ る が，. ,. ＝. とコスト予想誤差の集約された値が利益予想誤差 であり，集約の過程で売上高とコストに関する情. 補遺. 報が失われるためである。利益予想誤差へと集約. 利益へと集約される前の売上高とコストの方. される以前の売上高とコストに関する予想誤差の. が，利益そのものよりも多くの情報を持つ。した. 方が，利益予想誤差よりも業績予想に関する多く. がって，コストと売上高に注目することで，利益. の情報を含んでいるはずである。したがって，業. に注目する分析からでは得られない業績予想に関. 績予想を扱おうとすれば，利益へと集約される以. する追加的な知見が得られると期待される。これ. 前の売上高とコストに注目することで，より多く. を以下で検討する。経営者業績予想を例にとると， 経営者による利益予想は，(i) 式のように表現さ. の情報に基づく分析が可能になる。. れる。（アナリスト予想でも同様である。 ）. 謝辞：査読者から貴重なコメントを頂戴した。記 し て 感 謝 申 し 上 げ る。 本 研 究 は JSPS 科 研 費. ,. ＝. −. ,. (i). ,. JP16K17187，JP17H02583，JP19H01550 に よ っ て助成を受けた研究成果の一部である。. ただし，. ,. は，第 企業の経営者によって予想. された 期の利益額である。 （. ,. と. ,. について. は既に定義した通りである。 ）この一方で，財務 諸表の中で報告された利益は，(ii) 式のように表. 参考文献 太田浩司．2007．「業績予想における経営者予想と アナリスト予想の役割」 『証券アナリストジャー ナル』45 （8)：54―66．. 現される。. 太田浩司・河瀬宏則．2013．「コンセンサス予想の ,. ＝. ,. −. ,. (ii). 経営者予想に対する優位性の決定要因」 『経営財 務研究』34（1・2 合併号）：20―52．. ― 39 ―.
(10) vol. 12, issue 1, 2020. 乙政正太・榎本正博．2007．「日本企業における経. 47―63.. 営者の業績予想の動向」『産業経理』67（1)：47―. Banker, R. D. and D. Byzalov. 2014. Asymmetric Cost Behavior.. 57．. 26 （2): 43―79.. 清水康弘．2007．「経営者予想に含まれるバイアス. Banker, R. D., D. Byzalov, S. Fang and Y. Liang.. の継続性とミスプライシング」 『証券アナリスト ジャーナル』45 （8)：80―96．. 2018. Cost Management Research. 30（3 ) : 187―. 鈴木智大． 2013． 「業績予想の開示戦略と経済的帰結」 209.. 『研究所レポート プロネクサス総合研究所』7：. Hutton, A. P., L. F. Lee and S. Z. Shu. 2012. Do. 5―16． 円谷昭一．2011．「業績予想コミュニケーションの. Managers Always Know Better? The Relative. 重要性 ―IR 実態調査の結果を踏まえて―」 『企. Accuracy of Management and Analyst. 業会計』63（11)：44―50．. Forecasts.. 中井誠司．2011．「経営者予想がアナリスト予想に. 50 （5):. 1217―1244.. 与える影響」 『管理会計学』19（1)：3―15．. Hutton, A. P. and P. C. Stocken. 2009. Prior. 奈良沙織・野間幹晴 . 2011.「ディスクロージャー優. Forecasting Accuracy and Investor Reaction to. 良企業における経営者予想 ―予測誤差と業績修. Management Earnings Forecasts.. 正行動を中心に―」『現代ディスクロージャー研. . Available at SSRN 817108.. 究』11: 15―35.. Ota, K. 2006. Determinants of Bias in Management. 奈良沙織・野間幹晴．2013．「企業規模による予想. Earnings Forecasts: Empirical Evidence from. 利益の精度と価値関連性 ―経営者予想とアナリ. Japan. In. スト予想の比較―」一橋大学大学院国際企業戦略. , edited by. 研究科 ワーキングペーパー．. G. N. Gregoriou and M. K. A. G. Gaber: Elsevier,. 村宮克彦．2005．「経営者が公表する予想利益の精. 267―294.. 度と資本コスト」 『証券アナリストジャーナル』 43（9)：83―97． 注. 安酸建二．2012．「経営者業績予想におけるコスト 予想に関する実証研究 ―管理会計からのアプ. 1 ） 厳密には「費用と収益の対応」というべきである。しかし， 管理会計の伝統に従って「費用」ではなく「コスト」という. ローチ―」『会計プログレス』13：29―42．. 表現を用いる。. 安酸建二・梶原武久．2009．「コストの下方硬直性. 2 ） コストの下方硬直性が生じる原因については，例えば，. に関する合理的意思決定説の検証」 『会計プログ. Banker et al.（2018）を参照されたい。 3 ） 経常費用を対象としても類似した分析結果が得られ，本. レス』10：101―116． 八田尚也．2011．「経営者およびアナリストの業績 予想に関する実証分析 ―アナリスト予想の存在. 稿の結論は影響を受けない。 4 ） 営業利益の変化を，(. 価値について―」 『商學討究（小樽商科大学）』61. −1. )−1 として算出しない。 が 0 付近にある場合，. −1. 変化率が極端に大きな値として計算される。また，前年度赤. （4)：113―134．. 字から今年度に黒字転換したとしても，変化率がマイナスの 値として算出される。. Anderson, M., R. Banker and S. Janakiraman. 2003. Are Selling, General, and Administrative Costs “Sticky”?. /. この計算方法では，分母となる. 5 ） この制約を置かずに推定を行っても，推定される係数の. 41 （1):. ― 40 ―. 大小関係に大きな変化はない。.
(11) 研究論文 アナリスト予想にみられるコスト予想. How do Analysts Forecast Costs? Kenji Yasukata（Kindai University） Takayoshi Nakaoka（Kindai University） Abstract: Using an asymmetric cost behavior model proposed in management accounting research, this paper investigates how both managers and analysts forecast costs. The empirical findings indicate that managers underestimate a rate of increase in costs when they predict sales increases; however, they overestimate a rate of decrease in costs when they predict sales decreases. These findings imply that managers tend to underestimate costs irrespective of a forecasted direction of change in sales. The empirical evidence also shows that analysts do not correct this tendency, suggesting that they substantially follow management forecasts. It is suggested that users of analyst forecasts take these findings into account, and analysts make more efforts to capture cost structure of the companies they analyze. Key words: management forecasts, analyst forecasts, cost behavior, cost stickiness, a rate of change in costs. ― 41 ―.
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