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銀行株価と財務指標との関係* 得津康義
広島経済大学経済研究論集
第2
9
巻第 1号
2006
年 6月
銀行株価と財務指標との関係*
得津康義**
はじめに
株価を分析する方法としては，ファンダメンタル分析とテクニカル分析の 2種類
に大別される。ファンダメンタル分析とは，対象となる企業の財務諸表，利益率，
株価収益率，配当などを調査・分析する方法であり，テクニカル分析とは株式市場
で観察される株価の値動き，取引高，信用取引の取組状況などを調査・分析する方
法である。市場の効率性の観点に立つと，もし市場がウィーク型の効率的市場であ
れば，テクニカル分析の有用性は否定されることになる。さらにセミストロング型
の効率的市場であれば，ファンダメンタル分析でさえも，その有用性は否定される。
本稿の目的は，第一地方銀行において，決算時に発表される財務指標データと株
価の関係があるか否かを検証することであり，さらに財務指標データを用いて株価
を予測することが可能であるか否かの検証である。もし，財務指標データと株価に
有意な関係が見られるのであれば，その財務指標データを利用して有益な投資機会
が発見でき，追加的リターンの獲得の可能性が存在することになる。しかし，同時
に市場はセミストロング型での効率的ではないことを意味する。
検証方法として，始めに財務指標データと株価との関係は相関係数を見ることに
より，すべての銀行株価に共通して関係がある財務指標データを見つけることがで
きるかどうか，次に財務指標データに対し主成分分析を行うことで何らかの共通要
*本研究は筆者が広島大学在籍中に参加した広島大学と広島銀行との間で行われた共同研
究の一部を発展させたものである。共同研究をこのような形で発展させ公表することを
お認め下さった共同研究グループの前川功一教授及び広島銀行資金証券部の小山幹夫部
長(当時)，神川和文課長，久野村充弘課長らにここに記して感謝申し上げる。またこれ
らの方々には貴重なご助言とご指導を頂いたが，もし本稿に誤りがある場合は言うまで
もなく筆者の責任である。さらに本稿に述べられた見解は筆者のものであり，広島大学，
広島銀行および筆者が現在所属している広島経済大学の見解ではないことをここに断っ
ておきたい。
村広島経済大学経済学部講師
広島経済大学経済研究論集第2
9
巻 第 1号
46
因を発見できるかどうか，最後に株価予測モデルとして刈屋(19
8
6
) による MTV
モデルを用いて株価予測を試み，予測された株価と実際に市場で観察された株価を
比較することで行っている。
2 銀行株価と財務指標データとの相関分析
本節では，市場で観察される株価と決算時に発表される財務指標データとの関係
0
0
0年 3月本決算から
について相関分析を行う。分析で用いる財務指標データは 2
2
0
0
4
年 9月中間決算までの経常収益，コア業務純益，与信費用，純利益，貸出金額，
預金残高，総資金利鞘，自己資本比率，一株利益，一株資産の 1
0
項目と各銀行の決
算月の最終日における終値である。ここで本稿では次の記号を用いる o Xi.t 銀行 i
の t期の株価を示し ，Y
i
，
j
，
t :銀行 i
の t期における各財務指標データを表している o
iは分析対象となる地方銀行を表し (
i=1
，
…，
8
2
)，jは財務指標データの項目 (
j
=
1
，
…，10
) を表している。なお西日本シティ，札幌北洋ホールデイングズ，もみじホ
ールデイングズ，九州親和ホールデイングズ，ほくほくフイナンシャルグループは
古いデータが存在しないのでこれらを除く 8
2
銘柄で、分析を行った。 t期における銀
行 iの株価仇 t と同行の財務指標 j との相関係数 r
i
，
パま次式で定義される。(付表
E4
寸
)
(
iリ=一弘
一
y t
一
・
ム
一
一
九
h
u
v
-v
二
一
一
市
内
王す)
x=t
言
z一μL
2-1は相関係数ごとの銘柄数を示している。)
(
1
)式によって計算された標本相関保数が意味のある値かどうかを見るために，以下
の検定統計量を計算した。
帰無仮説:母相関係数
p=0
対立仮説:母相関係数
ρ中 O
このとき，次の検定統計量
t=~五三
一行二7
(
2
)
は自由度 n-2のステューデントの t分布にしたがう O ここで n はデータの個数で
ある。(各項目のサンプル数別の銘柄数は付表 2-2に示されている。)表 2-1a，
銀行株価と財務指標との関係
47
bは株価と各財務指標データとの相闘が 5 %の有意水準で帰無仮説が棄却された
(つまり計算された標本相関係数は有意に Oではない)銘柄数を示す。
表 2-1 a (同時点での相関)
負
正
「
言
経営収益
コア純益
1
2
28
4
0
2
1
7
2
8
純利益
与信費用
1
0
3
1
3
貸出金額
2
1
6
1
8
1
7
20
3
7
表 2-1 b (同時点での相関)
負
正
預金残高
利鞘
自己資本比率
一株利益
一株資産
1
6
1
5
3
1
1
7
4
2
1
1
2
2
0
3
2
3
1
2
1
5
4
3
3
3
7
表 2-1a，表 2-1b の結果からある特定の財務指標データと株価との間に
すべての銀行に共通する有意な相闘を見出すことはできなかった。以上の分析では，
株価データと財務指標データの同時点での相闘を計算したが，どちらかのデータが
先行性を示す可能性があるため，次に異時点聞の相闘がどのようになっているかを
分析する。ここでは，以下に示す 4通りの時点を考えた。
1
. 今期の株価と 6ヵ月後の財務指標データ(表 2- 2 aおよび表 2- 2 b)
2
. 今期の財務指標データと 6ヵ月後の株価(表 2- 3 aおよび表 2- 3b)
3
. 今期の株価と 3ヵ月後の財務指標データ(表 2-4 aおよび表 2-4b)
4
. 今期の財務指標データと 3ヵ月後の株価(表 2- 5aおよび表 2- 5b)
上記の表と同様に，それぞれの時点について相闘が 5 %の有意水準で帰無仮説が
棄却された銘柄数を以下の表に示す。
表 2-2a (今期の株価と 6ヵ月後の財務指標データ)
正
8
3
0
3
8
コア純益
辺一日一括
経営収益
負
￨ 与信費用
￨ 純利益
1
1
7
1
1
1
8
1
9
8
貸出金額
1
4
25
3
9
48
広島経済大学経済研究論集第2
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巻 第 1号
表 2- 2b (今期の株価と 6ヵ月後の財務指標データ)
預金残品
負
正
「
言
1
9
1
4
3
3
利鞘
自己資本比率
一株利益
1
8
1
2
3
0
7
1
7
2
4
1
2
8
20
一株資産
6
3
2
3
8
表 2- 3a (今期の財務指標データと 6ヵ月後の株価)
負
正
計
経営収益
コア純益
5
2
4
2
9
2
0
8
2
8
与信費用
1
2
5
1
7
純利益
貸出金額
6
1
6
22
1
3
2
1
3
4
表 2- 3b (今期の財務指標データと 6ヵ月後の株価)
預金残高
負
正
「
言
1
2
1
5
27
利鞘
1
8
6
24
自己資本比率
1
0
1
7
2
7
一株利益
8
1
1
1
9
一株資産
6
2
9
3
5
表 2- 4a (今期の株価と 3ヵ月後の財務指標データ)
負
正
計
経営収益
コア純益
5
2
4
2
9
20
8
28
与信費用
1
2
5
1
7
純利益
貸出金額
6
1
6
2
2
1
3
2
1
3
4
表 2- 4b (今期の株価と 3ヵ月後の財務指標データ)
預金残局
負
正
計
1
2
1
5
2
7
利鞘
自己資本比率
一株利益
一株資産
1
8
6
2
4
1
0
1
7
2
7
8
1
1
1
9
6
29
3
5
表 2- 5a (今期の財務指標データと 3ヵ月後の株価)
負
正
十
言
経営収益
コア純益
1
1
2
8
3
9
1
3
1
1
2
4
与信費用
6
4
1
0
純利益
2
9
1
1
貸出金額
1
4
2
2
3
6
表 2- 5b (今期の財務指標データと 3ヵ月後の株価)
負
正
「
言
預金残高
利鞘
自己資本比率
1
2
1
1
2
3
1
3
5
1
8
9
1
7
2
6
一株利益
2
1
6
1
8
一株資産
4
3
1
3
5
4
9
銀行株価と財務指標との関係
以上の結果から，異時点での分析についても同時点の場合と同様にすべての銀行
の株価に共通する，ある特定の財務指標データの有意な相関は見られなかった。し
かし，各財務指標データと株価との標本相関係数を計算するにはサンプル数が1
0
個
と非常に少ないため，財務指標と株価の関係を見るためには1.サンプル数を増やす，
もしれま 2
.
他の分析方法を考える必要がある。しかし，過去に遡りサンプル数を増
加させることは可能であるが，周知の通り 1
9
9
0
年代の金融市場は不安定であったた
めサンプル数を増加させる分析は適さないと思われる。そこで，次節以降は，他の
分析方法を採用する。本節の結果は財務指標データと株価データに関してダイレク
トに相関分析を行った結果であるが，財務指標データは互いに相闘を持っている可
能性があるため，財務指標データに何らかの加工を施した分析方法が必要になって
くる。その分析手法の一つに主成分分析があり，次節では財務指標データの主成分
分析を行う。
3
財務指標データの主成分分析
主成分分析とは，互いに相関のある多種類の変量の持つ'情報を，そこに含まれる
情報の損失をできるだけ少なくして，互いに無相関な少数個の主成分に要約する統
計的手法である O 主成分分析の一般的に知られている手順は以下の通りである。
1
. N 種類の互いに相関がある変量を互いに相闘がない変数に変換する。その際，
新たに求められる変数が最大の情報を持つようにするため，その分散を最大に
する。
2
. 新たに求められた n個の変数のうちから情報を要約するのに十分なだけの m
個の変数を選択する。
3
. m 個の変量ともとの変量の相関関係を調べることにより要因分析を行う
O
本節では，前節でも述べた理由により，西日本シティ，札幌北洋ホールデイング
ス，もみじホールデイングス，関東つくば，九州親和ホールデイングス，ほくほく
フィナンシャルグループを除く 8
1銘柄の経常収益，コア業務純益，与信費用，純利
益，貸出金額，預金残高，総資金利鞘，自己資本比率，一株利益，一株資産につい
て2004
年 9月決算の a情報を用いて主成分分析を行った。表 3- 1はデータから計算
された固有値，寄与率，累積寄与率を表している。この表から第 1主成分に対する
固有値は 4
.
9
8
8であり，寄与率は 0
.
4
9
8
8であるので元の 1
0
種類のデータの約 50%を第
1主成分で表すことができる。また累積寄与率に着目すると第 4主成分の累積寄与
広島経済大学経済研究論集第2
9
巻 第 1号
5
0
率が 0
.
9
2
8となることから，元の 10次元のデータは 4次元のデータで 90%以上表す
ことカ宝できることカ宝わカミる。
第 1主成分
第 2主成分
第 3主成分
第 4主成分
第 5主成分
第 6主成分
第 7主成分
第 8主成分
第 9主成分
第1
0
主成分
表 3ー 1 固有値表
固有値
寄与率
4
.
9
8
8
5
4
5
0
.
49
8
8
5
4
2
.
14
5
5
2
5
0
.
2
1
4
5
5
2
1
.
2
6
9
1
1
3
0
.
12
6
9
1
1
0
.
8
8
0
8
7
8
0
.
0
8
8
0
8
8
0
.
4
9
0
0
7
6
0
.
0
4
9
0
0
8
0
.
11
2
1
5
1
0
.
0
1
1
2
1
5
0
.
0
6
1
3
7
0
.
0
0
6
1
3
7
0
.
0
3
2
6
1
8
0
.
0
0
3
2
6
2
0
.
0
1
4
3
5
3
0
.
0
0
1
4
3
5
0
.
0
0
5
3
7
1
0
.
0
0
0
5
3
7
累積寄与率
0
.
4
9
8
8
5
4
0
.
7
1
3
4
0
7
0
.
8
4
0
3
1
8
0
.
9
2
8
4
0
6
0
.
9
7
7
4
1
4
0
.
9
8
8
6
2
9
0
.
9
9
4
7
6
6
0
.
9
9
8
0
2
8
0
.
9
9
9
4
6
3
次に各主成分の計算であるが， N 変量の場合の主成分は固有値 A と固有ベクト
ル Jから以下のように計算される。第 1主成分，第 2主成分，第 3主成分，…，第
N主 成 分 を 九 九 九 … ，ZNとすると
Z
l
ln(
X
1一
云1
)+… -lNl(XN一正:
N
)
ZN
l
I
N
(
X
1-X
1
)+…-lNN(XN-XN)
である。本稿は 10
種類の変量を用いているので，各主成分は以下の式によって計算
される。
0.44(X1-X1)+…
一 0.24(XlO- XlO)
Z
l
ZlO
ここで
=
0
.
1
1(X1-X1)+…0
.
0
0
2(
XlO- XlO)
X h X2，…，XlO
は，それぞれ経常収益，コア業務純益，与信費用，純利益，
貸出金額，預金残高，総資金利鞘，自己資本比率，一株利益，一株資産であり，云z
は，各項目の平均値である。
次に表 3- 1より新たに求められた 10個の変数の中から累積寄与率が90%以上と
銀行株価と財務指標との関係
5
1
いう条件を使い，情報を要約するのに十分なだけの 4個の変数を選択する。選択さ
れた 4個の変量と元の変量との相関を調べることによって要因分析を行う。表 32は第 1主成分から第 4主成分と各財務指標データとの相関係数を表している。
表 3-2 各主成分と財務指標データの相関係数
主成分負荷量
経常収益
コ ア純益
与信費用
純
利
益
貸出金額
預金残局
利
鞘
自己資本比率
一株利益
一株資産
第 l主成分
第 2主成分
第 3主成分
第 4主成分
0
.
9
8
2
8
2
5
0
.
9
6
4
1
2
7
0
.
3
9
7
9
9
1
0
.
8
3
3
1
3
9
0
.
9
8
8
4
4
9
0
.
9
8
3
9
7
3
0
.
0
7
6
7
9
2
0
.
5
3
3
7
9
2
0
.
0
3
8
5
0
7
0
.
0
5
4
7
1
-0.04598
-0.
10383
-0.51425
0
.
2
5
3
3
8
-0.05323
-0.00305
-0.26523
0
.
4
2
2
5
8
9
0
.
9
1
8
0
8
4
0
.
8
4
2
2
1
8
-0
.
0
1
6
2
3
.
16686
0
0
.
408013
一0.09355
0
.
0
0
6
7
2
6
一0.06276
0
.
7
8
5
3
9
4
-0.42285
0
.
3
3
1
4
8
7
0
.
3
9
5
3
0
7
0
.
0
4
9
7
0
4
-0.01753
0
.
6
1
6
4
7
7
一0.43038
0
.
0
1
4
8
7
9
0
.
0
5
2
6
9
一0.
4
4
9
3
5
0.
123429
一0.00027
0
.
3
0
4
4
3
3
以下の図 1 -図 5は中国 5県の第一地方銀行である広島銀行，山口銀行，山陰合
同銀行，中国銀行，島取銀行の 2004年 9月決算のデータより計算された第 1主成分
から第 4主成分をグラフに描いたものである。
図 1から図 5を見る限り，鳥取銀行以外の銀行は第 1主成分の値が他の主成分よ
りかなり大きいことがわかる。しかし，鳥取銀行の場合は逆に第 1主成分の値は，
残りの 3つの主成分よりも小さく，さらに残りの銀行とは符号も反対になっている。
以上の結果を踏まえ，次節で、は本節で、行った主成分分析の結果と株価の関係を分
析する。分析手法としては M T Vモデル(刈屋(1986))を用いる。
8379広 島
主成分地1
2.50E+05
主 成 分 N.4
主 成 分 N.2
主 成 分N
.
3
図 1 広島銀行 (
8
3
7
9
)
5
2
広島経済大学経済研究論集第2
9
巻 第 1号
8380山 口
主 成 分Na1
日
日
1
.20E+
主 成 分Na2
主 成 分N
D
.
4
主 成 分Na3
図 2 山口銀行 (
8
3
8
0
)
8381山 陰 合 同
主成分Na1
5日OE+05
主 成 分 NM
主 成 分Na2
主 成 分Na3
図 3 山陰合同銀行 (
8
3
8
1
)
8382中 国
主 成 分 NM
D
.
2
主 成 分N
主 成 分Na3
図 4 中国銀行 (
8
3
8
2
)
銀行株価と財務指標との関係
5
3
8383鳥 取
主 成 分 地1
2日OE+05
主 成 分 NM
主 成 分 Na2
主 成 分 Na3
図 5 鳥取銀行 (
8
3
8
3
)
4 主成分と株価の関係
前節では，各決算期の財務指標データに対して主成分分析を行った。この分析は
時点、を固定した横断面分析である。他方，株価データなどの金融データは時系列構
造を持っていることがよく知られている。横断面分析と時系列分析の両方を組み合
わせて経済変量を分析しようとするモデルに MTVモデルがある。 MTVモデルは，
刈屋(19
8
6
) によって提唱されたクロスセクショナルな相闘を伴って時系列的に変
動する株価などの経済変量を表現しようとするモデルである。そこで本節の目的は，
前節の結果と株価の関係を明らかにし，最終的には株価予測に適用することである。
4
.
1 株価モデルの定式化
株価モデルは以下のように定式化する。
Sμ=αi+sl
，
j凡t
+…+
p
i
，h
β，t
+ε
μ
(
3
)
ここで
S
i
.
t
:第 i銘柄の時刻 t時点の株価
向:第 i銘柄の平均
s
i
，
j
:第 i銘柄の株価の第 j共通変動に対する感応度
h，t
:時刻 t時点の第 j共通変動要因
εi，t 第 t銘柄の時刻 tでの誤差項
k:共通変動要因の数
である。分析を行う前に共通変動の数を決めなければならないが，前節と同様に累
広島経済大学経済研究論集第2
9
巻 第 1号
5
4
積寄与率が90%以上という条件から共通変動の数を 4とした。具体的には以下の式
を推定することになる。中園地方の第一地方銀行 5行の推定結果と t値および決定
係数は表 4-1a
. 表 4-1bに示す。
s
l
，f
l
，
t+s
2
，f
2
，1
+s
3
， h1
+s
4
，(
t
.
，1
+ε'
，1
Sι1=α i+
j
j
j
(
4
)
j
表 4ー 1a 推定されたパラメーター
8
3
7
9 広島
8
3
8
0 山口
8
3
8
1 山陰合同
8
3
8
2 中国
8
3
8
3 鳥取
α
6
7
0
.
7
6
6
8
2
4
4
9
.
0
0
5
1
4
0
0
.
2
3
6
4
3
1
9
.
5
6
9
9
3
7
.
0
4
9
2
t
(α)
1
.
8
7
5
7
6
1
6
.
0
2
8
1
2
2
.
0
0
9
7
8
1
3
.
2
8
2
1
7
2
1
.
7
7
8
1
9
8
βl
0
.
0
0
0
1
1
0
.
0
0
1
2
1
0
.
0
0
1
1
8
0
.
0
0
2
0
7
0
.
0
0
0
4
2
8
t
(
β
1
)
t
(s
2
)
β2
0
.
6
5
8
6
7 -3.5E-05 1
.
2
3
2
0
6
9
.
8
0
6
2
2 0
.
0
0
0
1
4 1
.
3
4
1
8
7
0
.
8
8
7
0
7 0
.
0
0
0
3
8 0
.
3
6
8
3
9
2
.
5
6
6
2
2 0
.
0
0
0
2
3
4 0
.
8
0
8
2
5
5
1
.0
4
6
5
4
5 0
.
0
0
0
0
1
9 0
.
16
8
3
7
9
表 4ー 1b 推定されたパラメーター
8
3
7
9 広島
8
3
8
0 山口
8
3
8
1 山陰合同
8
3
8
2 中国
8
3
8
3 鳥取
β3
0
.
0
0
0
0
1
8
0
.
0
0
0
4
5
7
0
.
0
0
0
7
7
2
0
.
0
0
0
0
6
8
0
.
0
0
0
0
1
1
t
(
β
3
)
t
(
β
4
)
決定係数
s4
0
.
7
3
4
7
2
9 0
.
0
0
0
1
2
6 2
.
9
1
2
1
3
7
0
.
6
9
6
7
8
5
.
9
6
2
0
7
8 0
.
0
0
0
2
9
4 1
.
8
0
4
1
9
7 0
.
9
7
6
3
1
3
0
.
9
3
6
2
8
4 0
.
0
0
3
1
0
7 2
.
12
2
0
6
8 0
.
6
0
7
7
8
9
0
.
3
5
2
1
7
8 0
.
0
0
0
3
2
1 0
.
8
4
2
6
0
9 0
.
7
2
5
5
9
9
1E-05 0
.
12
3
7
6
7 -9.
0
.
5
5
9
0
2 0
.
3
0
7
5
6
4
F値
2
.
8
7
2
4
2
3
51
.5
2
0
6
2
1
.
9
3
7
0
6
1
3
.
3
0
5
3
7
4
0
.
5
5
5
2
2
この表から山口銀行と中国銀行の定数項に関しては. 5 %の有意水準でみて真の
値が Oではないことがわかる。しかし，その他のパラメーターに関しては，広島銀
行のん，山口銀行の
s s
3を除いて真の値が Oの可能性がある。さらに F 値に
J
.
着目すると山口銀行以外の銀行は定数項以外のパラメーターはすべて Oの可能性が
あることを示唆している。上記の銀行を含めたすべての銀行の推定結果は付表 4-
1に掲載し，表 4-2では推定によって得られた係数の真の値が Oでない確率が
5 %以下の銘柄数を示す。
表 4-2
α
3
0
立l
会
2
s3
3
s4
1
2
F値
表 4-2より大多数の銀行の株価と財務指標データから得られた主成分は統計的
に有意な関係が見出せないことが分かる。
銀行株価と財務指標との関係
5
5
4.2 MTVモデルを用いた株価予測 l
本項の目的は， MTVモデルを用いて株価予測を試みることである。株価モデル
の定式化は前項で述べたが， MTVモデルは，さらに共通変動要因は自己回帰移動
p
， q) に従うという仮定を追加する。本稿では 1階の自己回
平均モデル ARMA (
帰モデル AR (1)に従うとしている。ここで iは各銀行 (
i
=
1
，…
，82)，jは共通変
動要因 (
j
=
1
，…，
4
)，tは時点を表している。
よ
i
，
j
，
t=α
り 1+
s
，
j
，
il・
え μ 一1+C
i
，
j
，
t
(
5
)
はじめに，共通変動 j=1
，
…
， 4に関する上記の式の推定結果を以下の表に示す。
表 4-3a 第 1共通変動における推定されたパラメーター
8379
8
3
8
0
8
3
8
1
8
3
8
2
8
3
8
3
広島
山口
山陰合同
中国
鳥取
αI
2
1
3
1
9
5
7.
4
3
2
5
0
8
11
.2
932
7
6
5
4
8
9.
1407
8
5
1
8
0
2
.
8
8
6
1
-5
5
8
9
91
.6
7
7
6
t
(α
1
)
2
.
5
4
2
9
0
5
0
.
6
5
5
4
0
4
4
.
3
0
5
7
8
7
1
.6
3
1
9
7
7
-1.4
2
0
1
8
1
βI
0
.
0
1
6
2
6
4
0
.
8
3
4
7
7
5
0
.
4
4
8
4
2
1
0
.
4
8
7
5
4
7
0
.
5
7
1
7
9
t
(
β
1
)
0
.
0
4
1
9
6
6
2
.
7
5
1
8
7
3
-1.3
2
6
0
3
9
1
.
5
4
5
2
4
8
1
.8
9
4
6
8
9
決定係数
0
.
0
0
0
2
5
2
0
.
5
1
9
6
5
3
0
.
2
5
4
3
5
1
表 4ー 3b 第 2共通変動における推定されたパラメーター
8379
8380
8
3
8
1
8
3
8
2
8
3
8
3
広島
山口
山陰合同
中国
鳥取
α2
4
5
4
7
2
.
7
3
2
9
6
9
.
8
7
1
7
3
.
2
8
2
2
3
3
7
.
9
2
4
8
8
2
.
6
2
t
(α
2
)
0
.
5
7
5
3
3
-0.72096
-0.37486
0
.
3
5
9
5
9
0
.
5
2
0
2
2
8
β2
0
.
485616
0
.
5
0
6
7
7
0
.
4
7
8
1
1
3
0
.
4
28272
0
.
4
4
5
4
3
3
t
(
β
2
)
1
.
18
0
5
3
1
.
13
0
2
1
5
1
.
13
0
6
1
4
1
.0
2
5
7
8
1
1
.0
8
7
4
8
9
決定係数
0
.
166036
0.
154322
0.
154415
0.
130675
0.
14453
表 4-3c 第 3共通変動における推定されたパラメーター
8
3
7
9
8
3
8
0
8
3
8
1
8
3
8
2
8
3
8
3
広島
山口
山陰合同
中国
鳥取
α3
-164969
-112114
3
7
4
1
8
.
9
-136943
9
7
9
2
0
.
5
5
t
(α
3
)
-1.0
4
9
2
-1.0
6324
0
.
8
7
8
0
4
-1.0
3232
1
.
0
1
0
8
0
3
β3
13243
-0.
0
.
2
4
0
8
9
0
.
0
0
3
4
1
0
.
0
9
0
8
8
0
.
0
7
3
0
8
t
(
β
3
)
0
.
2
1
1
0
1
0
.
3
4
1
8
8
0
.
0
0
5
1
3
.
14136
-0
0
.
1
1
7
0
5
決定係数
0
.
0
0
6
3
2
0
.
0
1
6
4
2
3
0
.
0
0
0
0
0
4
0
.
0
0
2
8
4
6
0
.
0
0
1
9
5
3
表 4-3d 第 4共通変動における推定されたパラメーター
8
3
7
9
8
3
8
0
8
3
8
1
8
3
8
2
8
3
8
3
広島
山口
山陰合同
中国
鳥取
α4
-135478
-6
4
3
7
3.
4
3
1
1
9
8
.
2
-103475
7
8
4
3
8
.
3
t
(α
4
)
2
.
7
0
9
3
2
-1.89279
2
.
5
9
7
6
9
-2
.
8
1
2
8
1
2
.
7
5
5
7
6
8
β4
0
.
3
9
7
0
8
0
.
6
5
9
4
7
3
0
.
487172
0
.
4
3
3
5
0
7
0
.
4
29587
t
(
β
4
)
1
.
31
2
4
4
6
1
.
8
2
2
7
0
5
1
.
6
5
2
2
8
2
1
.5
6
3
8
7
7
1
.5
0
2
4
3
2
決定係数
0
.
197479
0
.
3
2
1
8
5
4
0
.
2
8
0
5
7
8
0
.
2
5
8
9
2
3
0
.
2
4
3
8
4
広島経済大学経済研究論集第2
9
巻 第 1号
5
6
これらの表より，広島銀行と山陰合同銀行の第 1および第 4共通変動の定数項，
山口銀行の第 1共通変動の
sb 中国銀行の第 4共通変動の定数項は有意水準 5%
で真の値が Oではない。しかし，その他については統計的にみて真の値が Oである
可能性がある。表 4-4に推定された各パラメーターが 5%の有意水準で帰無仮説
が棄却された銀行の数を示す。
表 4-4 各パラメーターが 5 %の有意水準で Oでない銀行数
第 1共通変動
第 2共通変動
α
1
α2
O
O
O
9
6
1
5
負
正
合計
β1
O
2
6
2
6
s
2
O
l
l
第 3共通変動
第 4共通変動
α3
O
O
O
α4
β4
2
5
4
3
6
8
4
5
β3
O
O
O
l
この表より，大多数の銀行に関して第 2共通変動および第 3共通変動は，それ自
身の過去の影響を受けないことがわかる。以上の結果を踏まえて株価予測を行った。
中園地方の地方銀行の株価は以下の式で、予測を行った。
P広島 .t
6
7
0
.
7
6
6
8
2
4-0
.
0
0
0
1
0
9
f
l
t一O
.0
0
0
0
3
5
f
2
t+O
.00001~βt +0
.
0
0
0
1
2
6
f
4
t+e
t
Pw 口 •
2
4
4
9
.
0
0
4
6
2
8-0
.
0
0
1
2
0
9
ん-0.000141β+0.000457
ん+0.000294
ん+εt
t
Pw陰合同 .t
1
4
0
0
.
2
3
6
3
9
1-0
.
0
0
1
1
8
4
ん-0.000375
ん+0.000772
ん+0.003107
ん+εt
P中匡.
1t
五t
+O
.0
0
0
2
3
4
f
2
t+O
.0
0
0
0
6
8
f
l
t+O
.0
0
0
3
2
1
f
4
t+ε
t
4
3
1
9
.
5
6
9
2
3
8-0
.
0
0
2
0
6
8
p鳥取.t
ん+0.000019
ん+0.000011ん-0.000091ん+εt
9
3
7
.
0
4
9
1
6
8+0
.
0
0
0
4
2
8
表 4- 5に各期の予測された株価と実際市場で観察された株価との差を示す。全
銀行の結果は付表 4-2に示す。
表 4-5 予測された株価と実際の株価の差
差
8
3
7
9
8
3
8
0
8
3
8
1
8
3
8
2
8
3
8
3
広島
山口
山陰合同
中国
鳥取
0
0
/
9 0
1
/
3 0
1
/
9
-4
-10 -1
1
9
9 -18 7
3
1
16
1
3
3
1
-4 -131
3
0
-4
-5 -19
0
2
/
3 0
2
/
9 0
3
/
3
1
1
O
-33
1
1
6
6
-163 5
2
7
9
-29 2
6 -130
-29 -17 6
1
0
3
/
9 0
4
/
3 0
4
/
9
1
2
5
6
2
2
3
3
1
8
0
1
2
5
2
0
4 3
4
1 2
2
0
2
1
3 2
4
8
1
4
7
-12
4
0
5
1
最後に全サンプル期間 (2000年 9 月 ~2004年 9 月)で予測された株価が市場で観
銀行株価と財務指標との関係
5
7
察された株価にどの程度当てはまっているかを示す尺度として以下で定義された式
を利用する。表 4-6で中園地方の地方銀行の RMSE を示す。全銀行の結果は付
表 4- 2に示す。
RMSE= 合会 (~-~r
もし予測された株価と実際に観測された株価が全期間において一致しているので
あれば， RMSEは Oとなる O すなわち RMSEは値が小さいほど当てはまりがよい
結果と言える。表 4-6および付表 4-2を見る限り， RMSEの値はかなり大き
く予測モデルのパフォーマンスが悪いことが分かる O
表
8
3
7
9
8
3
8
0
8
3
8
1
8
3
8
2
8
3
8
3
4-6 RMSE
RMSE
広島
山口
山陰合同
中国
鳥取
2
2
.
7
5
5
6
2
1
3
4
.
2
7
6
2
1
6
7
.
16
1
9
1
3
5
.
4
7
5
3
3
2
.
6
8
0
9
6
5 おわりに
本章では，市場で観察される株価と決算時に発表される財務指標データとの関係
を明らかにし，それに基づいて株価予測を試みた。はじめに同時点の株価と財務指
標データの相関分析を行い，次に異時点聞での相関分析を行ったが，どちらの場合
も全銀行に共通するある特定の財務指標データと株価との聞に有意な相関を見出す
ことはできなかった。
次に財務指標データは互いに相関を持っている可能性があると考え，財務指標デ
ータに加工を施す分析として主成分分析を行った。さらに株価と主成分の関係を見
るために MTVモデルを用いた分析を行ったが，得られた主成分と株価との聞に統
計的に有意な関係を見出すことができなかった。
最後に MTVモデルを用いて株価予測を行い，その評価として RMSEによる評
価を行ったが予測モデルのパフォーマンスはあまり良くないという結果を得た。
すなわち，公開された財務指標データと株価に有意な関係は見出すことはできず，
仮にそのようなデータを用いて株価を予測しでもパフォーマンスをあげることは不
広島経済大学経済研究論集第2
9
巻 第 1号
5
8
可能である。
今回の分析結果に関しては. 1.今回の分析期間では市場はセミストロング型での
.
仮定したモデルが適切で、はなかったと言う 2通り
効率的市場であった，または. 2
の可能性がある O
今後の方向性としては，モデルの変更，同じモデルを用いた他業種での分析，分
析期間の変更，さらには本稿では誤差項に独立同一正規分布を仮定しているが，こ
の仮定を競めるなどが考えられる。
、正
(
1
) Fama (
19
7
0
)
(
2
) 市場の効率性を検証する方法は数多く存在するが，本稿の目的とは異なるため行ってい
ない。
(
3
) 今回は帰無仮説 :p=Oであるので，検定統計量は t分布に従うが，一般の場合は検定統
計量およびその分布は異なる。
(
4
) (
3
)式は一般的なファクターモデルを表している。
(
5
) ここでは，帰無仮説 Ho:sl=…=β4=0
，対立仮説 Hl:H
oではないという検定を行っ
ている。
(
6
) AR (1)は ARMA ，
1
(0
) の場合である。
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経営収益
メ
口ミ
計
O
3
3
1
5
2
7
7
2
6
4
6
5
2
4
8
5
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3
8
2
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7
1
3
1
0
7
1
2
3
2
O
8
2
与信費用
O
O
1
3
8
3
8
9
8
1
2
6
8
8
3
3
。
。
2
O
8
2
付 表 2-1
純利益
貸出金額
O
O
O
4
I
4
I
5
O
3
7
8
5
4
1
1
8
5
1
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5
6
4
3
4
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8
2
4
3
2
4
1
1
4
3
3
1
1
3
5
7
3
3
8
2
預金残高
2
5
3
3
5
7
7
4
4
8
3
3
8
6
6
2
2
3
8
2
。
利鞘
4
4
6
5
7
4
7
7
1
9
4
4
5
1
3
1
。
。
1
8
2
自己資本比率 一株利益
O
O
2
1
3
2
1
5
1
4
4
6
5
3
5
7
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1
1
8
3
7
2
1
2
6
1
0
8
5
5
6
5
4
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5
5
1
1
I
8
2
8
2
一株資産
O
O
1
2
1
4
2
2
6
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1
0
6
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5
0.5<r<0.6
0.6<r<0.7
0.7<r<0.8
0.8<r<0.9
0
.
9
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コア純益
O
3
5
8
6
1
0
7
3
8
2
(
)
1
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:
0
6
0
広島経済大学経済研究論集第2
9
巻 第 1号
付表 2ー 2
銘
n=10
経
営
収
コ
ア
信
純
益
益
費
用
与
純
貸
預
利
リ
手
益
出
額
金
三
A
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高
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自己資本比率
一 株 利 益
一 株 資 産
h
柄
数
n=9
n=7
8
1
1
8
2
8
2
8
2
8
2
8
2
8
2
8
2
8
2
8
2
付表
日
第四
北越
福岡
千葉
横浜
常陽
群馬
武蔵野
千葉興染
東京都民
七十七
青森
秋田
1
1
1
%
岩手
東邦
東北
みちのく
静岡
十六
スルガ
ノ
1寸」二二
山梨中央
大銅共立
北闘
m措く
岱山
滋賀
商都
百五
J
j
{
有E
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占;H
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j
二重
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広島
山口
山 陰 合l
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j
中国
8383 X~取
8385 伊 予
2.698248
1
.563367
2.129225
2.952486
3.148287
0.75211
3.039563
22.37673
0.897011
1
.
811432
1
.
794502
1
.
743314
5.693314
1.045957
1
.784674
25.8051
1
.5783
1
.
859612
0.834772
4.104748
1
.
159045
2.166505
1
.
946295
6.7541l1
0.44005
0.761675
3.350252
0.531836
2.693279
3.533145
1
.
885049
0.822241
7.020615
2.
413279
1
.
960491
6.196113
1
.
87576
16.02812
2.009781
3.282172
1
.
778198
1
.
443208
t(
β，
)
-0.88407
0.
4
3306
-1.
48632
-2.52396
2.4001
0.17214
-2.16714
-1.
60584
0.510353
0.051629
-1.
34492
0.48205
1
.590503
0.
4
05278
0.734208
-2.72774
4
6412
-0.
-0.0076
0.52228
-1.
26074
-0.9222
一1.59191
0.062779
-3.56613
-0.39574
0.
4
72082
1
.
738441
-0.43841
-0.79405
-2.91023
0.12706
0.38866
2.294767
0.
452391
0.134299
1
.
1914
-0.65867
-9.80622
-0.88707
-2.56622
1
.
046545
41399
-0.
β2
0.00011
-0.00023
-0.0001
0.000091
0.000034
-0.0001
0.000074
-0.00861
。.002768
0.0353
-0.00034
0.000449
0.000166
-0.0001
0.004817
0.000551
0.000032
-0.00043
5.1E-05
0.000027
-0.00809
一1.
9E-05
0.000664
0.000783
-0.00048
0.00035
-0.00289
0.000072
-0.00033
-0.00039
0.00031
-0.00034
-0.00014
0.00006
-6
.
4
E-05
0.0031l2
-3.5E-05
一色 00014
-0.00038
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。.000019
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β3
0.700382 -9.1E-05
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0.000147
1
.
22
，
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0.895064
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0.000015
-1.
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1
.
096361
-0.93547
-0.00405
0.785926
0.00053
0.854719
0.02292
-0.00017
-1.
58622
0.000301
1
.
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0.991807
0.000355
-0.62072
0.000032
1
.258293
0.00274
-0.00072
1
.
153581
一7E-06
1
.
999373
-1.
37766
0.0004
-0.84493
6.9E-05
-0.00017
0.198999
-0.00098
-1.
66435
-0.00017
-0.13037
-0.00106
0.571507
2.229102
0.00091
.
46488
-0.00014
-0
6.3E-05
0.22452
。.000773
-2.0057
0.000032
1
.
228124
4.1E-05
-2.10957
-2.34474
0.00083
0.66374
0.000182
一1.27207
0.000118
7.9E-05
-0.90956
-0.00023
0.361872
-0.80976
7.1E-05
2.195343
0.000124
-1.2
日
3206
0.000018
-1.34187
0.000457
-0.36839
0.000772
0.808255
0.000068
0.168379
0.000011
-0.28869 -6.6E-05
t(
β3)
β4
-0.86498
-0.00033
-0.17111
0.000595
2.099769
0.000062
-0.91601
0.000229
0.75295
0.000033
0.236743
0.000095
-1.
4814 -5.7E-05
-0.3936
0.000685
0.138347
0.006442
0.52809
0.033058
-0.95653
-0.00025
0.574867
0
.
0
0
0日34
-0.00058
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0.112491
0.000337
0.75269
0.0189
-0.00127
-1.43336
-0.53265
0.000022
1
.703632
0.001071
6.5E-05
1
.29984
-1.
68486
0.00031
-0.26425
-0.00313
-0.0001l
-1.31781
-0.00354
-1.53063
-3.65489
-0.00079
0.148
-0.00106
0.05722
0.003143
0.644629
0.000978
0.67146
0.00017
-0.27028
0.000266
4.949248
0.000548
0.579124
0.001398
0.
4
39299
0.000968
-0.51787
-0.00045
-1.73539
0.000361
-1.
09888
0.00007
0.107291
0.0045
0.734729
0.000126
5.962078
0.000294
0.003107
0.936284
0.352178
0.000321
9.1E-05
0.123767
-0.3757
0.000331
t
(
β，
)
決定係数
-1.60507
0.359927
414199
0.993557
0.
0.7822
渇3
0.448668
2.733712
0.669619
0.572025
0.645227
0.862986
0.319527
-0.72458
0.580712
。5832
泡3
0.06696
1
.
536258
0.584584
目
。275427
0.506191
-0.82912
0.663475
。.030905
0.517401
-1.
91404
0.597755
0.825196
0.
4
7748
2.
8
2218
0.65532
-1.24636
0.7676
1
.
053752
0.635031
2.662854
0.644662
0.66818
0.462629
1
.
52031
0.45977
.
4
5069
-0
0.571456
-0
.
4
8159
0.
410661
泡
-2.76886
0.67772
噂
。816971
-2.18881
0.6405
0.3529
1
.
07778
0.323058
0.416597
0.588825
2.158487
0.663822
1
.
02002
0.532135
1
.
946851
0.890123
。.632806
2.822094
。
.
4
88802
1
.206191
-1.10611
0.917274
1
.689961
0.695415
。344654
0.665425
1
.
35244
0.519469
2.912137
0.69678
1
.
804197
0.976313
2.122068
0.607789
0.842609
0.725599
0.307564
0.55902
0.649347
0.129741
Fイ
山
l
0.702903
0.883829
4.
4
91406
2.533514
2.273384
0.586958
1
.
731244
1
.
749635
1
.
759031
0.
475155
2.
464433
1
.
340143
1
.
857562
1
.
142254
2.376553
4.128661
2.174946
2.267781
1
.
076141
1
.
063831
1
.
666851
0.871022
2.628712
5.579526
0.681696
0.596538
1
.
79007
4
68265
2.
1
.
421713
10.12635
2.154197
1
.
195238
13.86014
2.853947
0.657389
1
.
351287
2.872423
51
.
52062
1
.
937061
3.305374
0.55522
0.186353
富市刑
福井
550.5786
336.739
1675.666
3306.593
2130.746
516.2955
1799.909
4423.633
1620.004
1960.83
2245
.
478
595.8325
594.8478
812.5264
7382.607
467.0966
164.7844
620.3824
505.0037
646.9736
3370.555
2143.53
506.213
1141
.551
225.4813
314.3313
10474.69
221.
4588
699.4758
2676.828
508.9104
1134.213
160.7836
327.7033
547.3963
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670.7668
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鎗 44u
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。.654778
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.
.
5
90
.
582
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.
.
8
5
5
3
0
.
2
0
.
.
4
41438
0
.
.6638
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.
.
4
60
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772
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.
5
0
.
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.
.
480
.
961
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.
.73475
0
.
.828532
0
.
.589108
Fll
白
0
.
.863659
1
.
173356
9.728777
1
.
16517
0
.
.877441
0
.
.929522
1
.
763766
4.
4
0
.
0
.
388
1
2
.
5
6
0
.
84
0
.
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3
.
6
5
0
.
889
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1
.
9134
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.
.261319
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.
0
.
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4
71327
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.
7
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0
.
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.
23
1
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.
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.
7
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0
.
90
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4
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.
.
7
6
7
0
.
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.
3
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0
.
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.
80
.
3113
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0
.
.987889
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.
28
1
.
0
.
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.
158295
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.
0
.
39993
1
.792163
滋H4
5
.
0
.
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1
守3
.
0 7522
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0
.
.
4
1
8
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.94
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.
.
0
.
4678
1
.
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4
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.
262
1
.
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.
957234
1
.20
.
9421
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.
.
1
9
4
ゆ96
9.769
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.
0
.
5
2.536377
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.
.
4
44163
4.64814
-0.
.
1
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.
78
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.
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.
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.
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邑6
42718
3.251639
1
.516357
1
.
l
0
.
7547
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1
.
80
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.
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.
4
1
.
458991
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4.
4
0
.
4478
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4
62955
-0.
.15432
β1
0
.
.
0
.
0
.
0
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.
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l3
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0
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.1
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58
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.
00
.
0
37
。
目
0
.
0
.
4091
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.
.
0
.
0
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0
.
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.
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0
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.
0
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0
.
0
.6
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5
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.
0
.699
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.
0
.
0
.1079
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.
.
0
.
0
.
0
.
35
時岡山尚羽汁特融柏崎覇明阿部榔波留品附
8386 百 十 四
8387 四 国
8388 阿 波
839
0
. 鹿 児J
J
J
8392 大 分
8393 宮 崎
巴f
圭
8394 n
8395 佐 賀
8396 -十f¥.
8397 中車直
8398 筑 邦
8399 琉 球
852
0
. 殖産
8521 長 野
8522 名 古 屋
8527 愛 知
8528 岐 阜
8529 第 二
853
0
. 中泉
8536 東 日 本
8537 大 光
8540.福岡中央
8541 愛 媛
8542 ト マ ト
8543 み な と
8544 京 葉
8545 関西 7・司パン
855
0.栃木
8551 ~I二日ヰ三
8552 ひ、わこ
8553 臨本ファミリー
8554 南 日 本
8556 香 川
8558 耳
王
手
日
8559 盛 和
856
0.宮崎太陽
8561 徳 島
8562 福 島
8563 大 東
a
1032.924
651
.
7864
40
.
7
.
9
10
.1
429.4
0
.
49
663.1338
1
0
.
5.9383
-2
0
.
.2256
3
8
6
.
0
.163
3
3
3
.
0
.
40
.
2
3889.389
328.1936
1369.997
34
0
.
.9347
15
0
.
.
9
3
0
.
9
561
.
92
0
.
8
9462.929
27
0
.
.3856
699.9557
-54.3
0
.
88
-1352.76
67.83646
78.144
0
.
8
15
邑1
538
-38
0
.
.
6
4
7
252.1785
3
2
8
.
0
.
911
212.7642
4
4
9
.
0
.
648
90
.
41
.
295
311
.7347
-137.265
50
.
7.6315
217.9458
1
3
4
6
.
0
.
0
.
4
3
6
6
.
0
.674
384.1676
1434.289
1644.828
-233.757
6
3
銀行株価と財務指標との関係
付 表 4-2
差
8
3
2
4
8
3
2
5
8
3
2
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8
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3
3
2
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3
3
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3
3
4
8
3
3
6
8
3
3
7
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3
3
9
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3
4
1
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3
4
2
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3
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3
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3
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0
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3
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3
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3
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9
8
3
6
0
8
3
6
1
8
3
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2
8
3
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3
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3
6
4
8
3
6
5
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3
6
6
8
3
6
7
8
3
6
8
8
3
6
9
8
3
7
0
8
3
7
2
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3
7
4
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5
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0
8
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1
8
3
8
2
8
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3
8
3
8
5
第四
北越
福岡
千葉
横浜
常陽
群馬
武蔵野
千葉興業
東京都民
七十七
青森
秋田
山形
岩手
東邦
東北
みちのく
静岡
十六
ツルガ
八十一
山梨中央
大垣共立
福井
北園
青水
富山
滋賀
商都
百五
京都
紀陽
泉州
二重
池田
広島
山口
山陰合同
中国
鳥取
伊予
0
0
/
9 0
1
/
3
1 -26
5
8 -24
4
9 -19
-121 -67
4
3
2
8
2
3
5
2
-4 -27
2
6
3
5
4
1
8
1
3
3
1
2
9
1 -372
2
9
1
1
7
3
1
2
7
4
2
6
4
9 -26
4
1
一213
-32
2
2
-4
5
1
4
1
9
9
2
2
0
-17
2
7
5
9
6 -120
9
2
7
4 -38
一24 -14
-57 -66
6 -34
-370 -401
2
3
1
6
-4
9
4
5 -80
-4 -12
2
6 -55
-4
1
3
-9
1
1
-8 -27
9
2
1
3
0 3
-1
-10
1
9
9 -18
1
3
3
1
-4
3
0
-4
-5
-19 一2
4
0
1
/
9
1
5
-29
-63
4
-4
-42
2
7
6
9
一5
-623
-38
-23
-19
1
5
-142
-19
2
1
7
1
0
1
6
-12
6
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-48
5
0
-53
-27
3
4
3
2
1
4
-93
-17
-4
-2
-15
-11
-289
-4
7
3
-116
-131
-19
-26
0
2
/
3
-3
-22
-141
-9
-5
-57
2
3
-395
-235
-859
-119
一10
-2
-2
-501
3
6
-3
2
-33
7
-347
6
-7
2
2
2
8
-32
6
6
3
-28
-32
-81
-35
-96
-12
-40
-5
-445
1
-33
-163
-29
-29
-39
0
2
/
9
-4
2
1
-54
3
7
5
2
-18
2
-345
-199
-931
-151
-28
-20
0
3
/
3 0
3
/
9
-49
5
1
2 -23
-13
3
-57
5
1
-122 -37
-37 -23
-84
3
-341
2
0
4
-234 -236
-931
8
9
-114
1
-31
O
-1
2
0
-34 -34
1
9 4
2
2
-10
2
9
一2 -9
3 -16
-91 -68
-21
5
3
-361 一1
7
9
-171 -60
4
3
8
-72
8
1
4
3
1
1
5
6
9
1
0
5
4
0
9
3
9
一23 -29
-23 -16
-4
7
3
9
2
7
7
一57
-37 -37
-25 -20
2
2
4
6
0 -37
1
1
1
1
6 2
3
3
2
7 2
0
4
-130 2
1
3
6
1
4
0
-29
7
4
。
4
7
1
5
-7
-3
-45
-44
-375
-13
4
5
-54
3
6
1
2
9
9
-20
-1
-69
2
-29
一27
-6
5
1
3
O
6
5
9
2
6
-17
-23
0
4
/
3
-2
-28
-2
1
2
8
1
4
1
6
2
-8
-148
-279
3
0
1
3
4
-18
1
6
-35
6
3
5
-10
-6
-13
3
9
1
6
-121
8
3
8
3
8
1
9
7
1
2
0
3
1
1
-29
2
1
7
5
9
9
1
0
3
-20
-17
2
2
7
2
5
1
8
0
3
4
1
2
4
8
5
1
9
4
0
4
/
9
-43
-57
2
5
4
1
2
1
6
5
-30
-207
-302
8
7
l
-28
1
9
-32
1
3
0
8
-16
O
-116
-30
一73
-120
4
2
1
8
7
-122
5
1
-2
-287
-36
6
8
2
1
9
7
1
9
6
-23
-32
-23
1
5
5
6
2
1
2
5
2
2
0
1
4
7
-12
9
広 島 経 済 大 学 経 済 研 究 論 集 第2
9
巻 第 1号
6
4
差
8
3
8
5
8
3
8
6
8
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2
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4
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3
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5
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3
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6
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3
9
7
8
3
9
8
8
3
9
9
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5
2
0
8
5
2
1
8
5
2
2
8
5
2
7
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5
2
8
8
5
2
9
8
5
3
0
8
5
3
6
8
5
3
7
8
5
4
0
8
5
4
1
8
5
4
2
8
5
4
3
8
5
4
4
8
5
4
5
8
5
5
0
8
5
5
1
8
5
5
2
8
5
5
3
8
5
5
4
8
5
5
6
8
5
5
8
8
5
5
9
8
5
6
0
8
5
6
1
8
5
6
2
8
5
6
3
伊予
百十四
四国
阿波
鹿児島
大分
宮崎
肥後
佐賀
十八
沖縄
筑邦
琉球
殖産
長野
名古屋
愛知
岐阜
第二
中泉
東日本
大光
福岡中央
愛媛
トマト
みなと
尽葉
関西アーバン
栃木
北日本
びわこ
熊
本7
7ミ1)南日本
香川
東和
豊和
宮崎太陽
徳島
福島
大東
1
/
3 0
1
/
9
0
0
/
9 0
2
4
2
6
一19
-18 -29
5
3
-35 -15
5
-29 -10
2
0
4 -17
2
2
6
3
8 -21
-9 -19
8
4
9 -28 -25
-2
2
4
4
1
-4
7
7
1
5
1
3
3 -14 -49
1
1
5
1
6
4
5
7 -143
2
1
1
3
9
2
6
2
2
3
2
-133
2
6
6
6
1
0
6
5
2
2 -263
4
3
2
3
0
-11 -22
-1
-14 -13
3
2
2
0
8
2
2
6
6
1
3
-1
1
0
1
9
1
3
2
4
1
0
1
6
2
2 -25
1
9
5
7
8
-5
1
6
1
4
-20
一2 -19
-10 -19
4
7
4
3
0 -106 3
5
8
-1 -11
-1
2
6
1
4
2
7
-5 -10
1
5
-26
7
3
1
3
9
5
6
3
9
1
2
9
一2
-2
4
1
2
-8
-18 -28
-29
4
0
4
2
7
2
3
3
3
0
2
/
3 0
2
/
9
-39 -23
4
一6
6 -43
8
1
7
-74 -52
-71
2
5
-17
1
-37
3
8
2
4
2
1
4
6
4
1
-90 -71
-2
-4
-157 -41
-3 -37
-47 -55
-76 -24
2
1
7 -331
-80 -52
-43
2
8
1 -14
-114 -97
8 -10
-5 -14
-25 -22
-40 一2
8
1
6 -16
-9 -12
-7 -19
-41
3
-234 -348
-29 -13
3
5
-14 一1
3
2
4
8
-21 ー2
2
-17 -16
2
一2
-6 -14
-102 -72
1
1
3
0
3
/
3 0
3
/
9
-29
7
4
-11 2
0
0
-18
1
7
0
-4
7
6
-83
6
5
2
3
1
8
3
8
-11
7
6
-8
2
-15
3
5
-135 -222
-2 -11
1
5
6 -21
-10 一1
4
-43 -76
-27 -39
-566 -1161
-31 一2
5
-4
-12
-33 -43
-90 -136
-26 -31
-18 -33
-14 一3
7
-61 -80
2 -20
-4 -15
-6
4
7
-47 -45
-415 -386
-5 -28
5 -18
-5 -15
-5
1
6
-53 一7
7
-13 -23
3
一2
-51
2
1
-50 -18
-11 -40
0
4
/
3
9
4
-11
2
4
9
7
1
9
6
1
9
3
7
2
1
4
-3
1
5
7
9
-12
3
3
-21
-63
-9
3
5
-37
3
-37
-118
-16
-34
-37
-51
-23
-3
4
9
-39
-170
-40
-89
-29
-46
-106
-18
-9
1
-58
-111
0
4
/
9I
-130
-52
2
0
1
4
8
1
2
4
1
0
1
2
7
1
9
5
-3
3
1
8
-1
-88
-61
8
7
2
-44
-24
-74
-133
一29
一35
-87
-68
-58
1
3
1
0
-45
2
-55
-93
-16
-82
-153
ー2
6
-9
-13
一62
-164
6
5
銀行株価と財務指標との関係
付 表 4ー 3
8
3
2
4 第四
8
3
2
5 北越
8
3
2
6 福岡
8
3
3
1 千葉
8
3
3
2 横浜
8
3
3
3 常陽
8
3
3
4 群馬
8
3
3
6 武蔵野
8
3
3
7 千葉興業
8
3
3
9 東京都民
8
3
4
1 七十七
8
3
4
2 青森
8
3
4
3 秋田
8
3
4
4 山形
8
3
4
5 岩手
8
3
4
6 東邦
8
3
4
9 東北
8
3
5
0 みちのく
8
3
5
5 静岡
8
3
5
6 十六
8
3
5
8 ツルガ
8
3
5
9 八十二
8
3
6
0 山梨中央
8
3
6
1 大垣共立
8
3
6
2 福井
8
3
6
3 北園
8
3
6
4 清水
8
3
6
5 富山
8
3
6
6 滋賀
8
3
6
7 南都
8
3
6
8 百五
8
3
6
9 京都
8
3
7
0 紀陽
8
3
7
2 泉州
8
3
7
4 三重
8
3
7
5 池田
8
3
7
9 広島
8
3
8
0 山口
8
3
8
1 山陰合同
8
3
8
2 中国
8
3
8
3 鳥取
2
9
.
3
0
9
3
3
3
3
.
7
0
1
3
2
5
7
.
5
0
4
1
9
7
l
.
4
3
2
1
4
7
8
.
8
1
3
7
1
4
5
.
4
2
8
5
3
3
.
2
5
3
2
9
2
3
6
.
9
4
2
5
2
5
1
.
0
6
4
7
7
2
8.
10
4
6
8
6
.
4
5
4
9
3
2
3
.
9
7
8
9
1
1
6
.
5
9
1
5
2
2
9
.
5
0
4
2
9
5
3
8
.
8
8
7
9
2
2
.
7
4
0
9
5
.
0
7
2
5
6
4
0
.
5
4
5
0
9
5
5
.
1
8
8
1
3
6
.
6
7
5
2
2
3
0
2
.
18
3
4
7
1
.
9
7
2
7
3
.
7
5
4
2
3
6
6
.
6
7
2
7
3
6
6
.
2
4
2
0
6
6
0
.
9
2
3
1
4
3
6
7
.
1
2
2
1
2
4
.
6
7
2
3
2
2
8
.
2
1
5
8
6
1
.
8
7
2
7
7
5
7
.
1
7
9
2
1
8
9
.
3
4
7
7
8
2
2
.
9
1
0
7
7
2
2
.
0
2
1
4
7
1
6
.
7
0
1
9
5
2
3
1
.
0
5
3
2
2
2
.
7
5
5
6
2
1
3
4
2
7
6
2
1
6
7
.
16
1
9
1
3
5
.
4
7
5
3
3
2
.
6
8
0
9
6
8
3
8
5
8
3
8
6
8
3
8
7
8
3
8
8
8
3
9
0
8
3
9
2
8
3
9
3
8
3
9
4
8
3
9
5
8
3
9
6
8
3
9
7
8
3
9
8
8
3
9
9
8
5
2
0
8
5
2
1
8
5
2
2
8
5
2
7
8
5
2
8
8
5
2
9
8
5
3
0
8
5
3
6
8
5
3
7
8
5
4
0
8
5
4
1
8
5
4
2
8
5
4
3
8
5
4
4
8
5
4
5
8
5
5
0
8
5
5
1
8
5
5
2
8
5
5
3
8
5
5
4
8
5
5
6
8
5
5
8
8
5
5
9
8
5
6
0
8
5
6
1
8
5
6
2
8
5
6
3
伊予
百十四
四国
阿波
鹿児島
大分
宮崎
肥後
佐賀
十八
中縄
筑邦
琉球
殖産
長野
名古屋
愛知
岐阜
第三
中京
東日本
大光
福岡中央
愛媛
トマト
みなと
京葉
関西アーバン
栃木
北日本
びわこ
熊本ファミリー
南日本
香川
東和
豊和
宮崎太陽
徳島
福島
大東
4
5
.
7
9
4
6
2
8
2
.
4
2
9
4
8
6
3
.
0
3
2
4
2
4
3
.
8
3
1
0
7
9
4
.
4
8
6
2
7
3
2
.
5
1
1
2
9
2
0
.
7
6
6
9
7
8
7
.
3
3
5
5
1
2
0
.
4
6
1
6
4
3
6
.
9
8
5
3
7
1
2
7
.
15
9
7
5
.
9
1
5
9
3
1
5
0
.
5
4
0
7
1
7
.
7
7
7
3
1
5
4
.
4
6
0
1
4
6
2
.
3
6
0
1
2
5
7
l
.
5
0
4
5
4
2
.
0
6
3
3
1
1
8
.
9
6
6
8
2
4
4
.
7
9
7
9
2
9
9
.
0
6
2
1
1
8
.
10
2
1
8
2
2
.
2
6
1
4
7
3
7
.
16
0
9
4
8
.
3
8
5
5
5
3
0
.
7
9
7
6
2
1
1
.
0
0
7
4
1
2
5
.
5
3
1
3
5
3
6
.
5
6
7
2
3
3
0
7
.
4
5
7
1
2
7
.
0
1
8
3
3
4
5
.
18
9
3
1
5
.
13
1
4
2
3
5
.
7
7
3
7
3
7
4
.
8
8
5
3
3
1
6
.
5
1
5
1
1
6
.
16
3
2
6
4
2
2
.
5
3
7
5
5
7
.
7
0
6
4
2
6
8
.
7
7
6
3
5