目次

序章 本書の概要

Part Ⅰ BasuモデルによるOLS推定値の歪み

1章 PartⅠの目的

2章 Basuモデルにおける条件付保守主義の前提

  2.1 Basuモデルによる条件付保守主義の定式化

  2.2 条件付保守主義の前提

3章 Basuモデルに批判的な先行研究

  3.1 Patatoukas and Thomas(201la,2016)による批判

  3.2 Kim and Ohlson(2018)による批判

  3.3 Leone et al.(2019)による批判

  3.4 Beaver et al.(2012)による改善提案

  3.5 Lin et al.(2019)による改善提案

4章 データ変数の加工処理

  4.1 サンプル・データ

  4.2 変数の置換と標準化

5章 伝統的なアプローチ

  5.1 注目する歪な分布

  5.2 OLS推定とWLS推定

  5.3 ロバストな推定方法

6章 構造方程式モデルによる推定

  6.1 構造方程式モデルの説明

  6.2 構造方程式モデルによる推定結果(1):誤差含有変数モデル

  6.3 構造方程式モデルによる推定結果(2):一般化したモデル

  6.4 まとめ

7章 追加テストと頑健性テスト

  7.1 線形性の再検討

  7.2 頑健性テスト

8章 PartⅠのまとめ

Part Ⅱ 屈折した回帰線とバイアス

1章 PartⅡの目的

  1.1 着眼点

  1.2 変数のskewnessをめぐる先行研究

  1.3 BasuモデルとPartⅡの主題との関係

  1.4 留意点

2章 ノイズのある独立変数

  2.1 変数のノイズと回帰係数

  2.2 散布図による説明

  2.3 構造方程式モデルによる推定

  2.4 確認すべき点

3章 Skewedノイズの影響-歪んだ鏡

4章 リターンに含まれる正のskewedノイズ

  4.1 リターンのskewedノイズによる係数の低下

  4.2 標準化データによる推定結果への影響

  4.3 議論の整理と振り返り

  4.4 この章のまとめ

5章 投資家の過剰反応(overreaction)

  5.1 投資家の過剰反応が回帰係数にあたえる影響

  5.2 先行研究の誤り

6章 会計利益の負の歪み

  6.1 会計利益の負のskewnessの影響

  6.2 係数の差の消失

  6.3 係数の「差の差」の検出

7章 会計利益の過剰反応

8章 構造方程式モデルによる推定と検討

  8.1 ベンチマークの推定結果

  8.2 リターンに正のskewedノイズがあるケース

  8.3 投資家の楽観的過剰反応のケース

  8.4 会計利益に負のskewedノイズがあるケース

  8.5 企業の悲観的過剰反応のケース

9章 ニュースの歪み

  9.1 Basuモデル(線形回帰)による推定結果

  9.2 構造方程式モデルによる推定と推定結果の特性

10章 Basuの計測モデルの論理的妥当性

11章 米国企業データによる検証-係数の時系列変化

  11.1 この章の検討課題

  11.2 各年の係数のメタ回帰分析

12章 Basuモデルの計測値の脆弱性とSOX法の影響

  12.1 固定効果,ランダム効果,ランダム係数

  12.2 サンプル数とskewnessが係数にあたえる影響

  12.3 時系列推移:固定効果vs.ランダム係数

  12.4 固定効果モデルによる検証

  12.5 ランダム係数モデルによる検証

  12.6 この章のまとめ

13章 PartⅡのまとめ

Part Ⅲ Basuモデルの妥当性

1章 PartⅢの目的

  1.1 保守主義と無条件保守主義

  1.2 条件付保守主義

  1.3 PartⅢの着眼点

2章 問題意識と研究主題

  2.1 議論の偏向

  2.2 PartⅢの主題

  2.3 反実仮想によるBasuモデルの検討

3章 構造方程式モデルによる反応係数の推定

  3.1 係数の標準誤差とクラスター・ロバスト推定

  3.2 推定するモデル

  3.3 推定方法および検証手順

  3.4 収束解の探索

  3.5 推定結果の概要

  3.6 ニュースの因子平均

  3.7 条件付保守主義の計測

  3.8 先行研究で採用されている推定方法との比較

  3.9 内点解について

4章 会計利益の反応係数の単調性

  4.1 この章の構成

  4.2 Basuモデルの定義の本質

  4.3 反実仮想による計測例

  4.4 6区分による計測との対比

  4.5 Basuモデルの含意と単調性の条件

  4.6 検証作業(その1)

  4.7 検証作業(その2)

  4.8 検証作業(その3)

5章 頑健性テスト

  5.1 リターンの符号による2区分での追検定

  5.2 リターンのおおきさによる6区分での追検定

  5.3 会計利益のリターンにたいする反応係数の単調性

6章 PartⅢのまとめ

PartⅣ 保守主義の計測

1章 PartⅣの目的

  1.1 問題の提起と研究の背景

  1.2 PartⅣの着眼点

2章 問題意識と研究主題

  2.1 推定方法・検定方法から因果推論へ

  2.2 保守主義にかんするレビュー論文

  2.3 Basuモデルにたいする批判

3章 先行研究の問題点(その1)

  3.1 多重回帰の基本

  3.2 Discussion1

  3.3 Discussion2

  3.4 Discussion3

  3.5 Discussion4

  3.6 Discussion5

4章 先行研究の問題点(その2)

  4.1 Discussion6

  4.2 Discussion7

  4.3 Discussion8

  4.4 Discussion9

  4.5 Discussion10

  4.6 ここまでのDiscussionの要約

5章 構造方程式モデルによる保守主義の計測

  5.1 構造方定式モデルの長所

  5.2 構造方程式モデルを適用した先行研究

  5.3 構造方程式モデルの基本構造

  5.4 簿価時価比率

  5.5 会計利益とリターンとの関係

  5.6 モデルの特徴

  5.7 サンプルと変数

  5.8 基本的な推定結果

6章 リターンの値による区分

  6.1 構造方程式モデルによる推定方法の解説

  6.2 無条件保守主義の影響

  6.3 リターンの符号別の推定

  6.4 潜在変数UCと会計利益との関係

  6.5 構造方程式モデルにおける偏回帰係数のグループ間比較

  6.6 期間別推定

7章 会計利益の値による区分

  7.1 サンプルの分割にともなう注意点

  7.2 会計利益の大小と保守主義:仮説設定

  7.3 会計利益の大小による6区分

  7.4 損失回避仮説

  7.5 推定の結果

8章 SOX法成立の前と後

  8.1 先行研究

  8.2 外生的ショックについての前後比較

  8.3 SOX法成立前後の比較

  8.4 長期的視点から見たSOX法の影響

  8.5 時系列変化についてのまとめ

  8.6 変数のskewnessが推定値にあたえる影響

9章 株式公開後経過年数の長短

  9.1 株式公開後経過年数

  9.2 保守主義とFirm Ageにかんする先行研究

  9.3 新参企業の保守的会計行動

  9.4 新参企業の損失回避行動

10章 頑健性テスト

  10.1 外生変数RECYをくわえたモデル

  10.2 追加検証の結果(1)

  10.3 追加検証の結果(2)

11章 PartⅣおよび本書全体のまとめ

  11.1 PartⅣの特徴

  11.2 PartⅣの要旨

  11.3 本書の限界と留保

  11.4 今後の研究への示唆

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