市場流動性を原因とするアンダープライシングと新規上場企業の財務政策に関する研究

• Project/Area Number: 20K22140
• Research Category: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: 0107:Economics, business administration, and related fields
• Research Institution: Osaka Sangyo University (2022-2023); Doshisha University (2020-2021)
• Principal Investigator: 松本 宗谷 大阪産業大学, 経済学部, 講師 (50876240)
• Project Period (FY): 2020-09-11 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2020: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
• Keywords: IPO / 市場流動性 / コーポレート・ファイナンス / 新規株式公開 / アンダープライシング / 財務戦略

Outline of Research at the Start

本研究の目的は、上場企業が主幹事証券会社と取り交わす流動性保証契約の有効性を検討することである。流動性保証契約とは、上場企業が主幹事証券会社に契約料を支払うことで、一定期間十分な流動性を供給するように求める契約のことである。低い市場流動性に起因するアンダープライシングを防止するための対抗策と考えられ、欧米の実務界では上場企業が追加オプションとして流動性保証契約を締結するようになっている。しかし、その有効性については解明されていないことも多い。そこで、本研究では流動性保証契約を定式化した理論モデルの構築と分析を行う。また、日本のデータを用いて実証分析を行い、その有効性の予測・評価を試みる。

Outline of Annual Research Achievements

本課題の研究目的は「市場流動性を原因とするアンダープライシングと新規上場企業の財務政策に関する研究」という課題のもと、新規上場企業が主幹事証券会社と取り交わす流動性保証契約の有効性を明らかにすることにある。先行研究では、将来予見される市場流動性の低下によって投資家の応募を惹き付けることのできない新規上場企業であっても市場流動性の保証にコミットする条件を結ぶことで、公募価格を高く設定できる可能性が理論的に示されてきた。本課題では、こうした先行研究を踏まえ、実証的に上記の仮説を検証することにある。本年度は、過年度までに構築したデータベースおよびモデルの検討を踏まえ実証分析を行った。その結果、流動性変数が一定程度、新規公開株の収益率と相関していることが確認された。こうした傾向は一般的な流動性プレミアムの存在と整合的なものである。以上の基本的な結果を踏まえ、モデルの頑健性や財務政策を表す変数との関連性を再検討し、分析モデルの改善を行っている。特に、財務政策を表す変数は解釈の妥当性が適切となるか評価しながら追加的なデータベースを作成中であるまた、研究全体の遂行状況として、論文の執筆作業を進めている段階にある。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

本年度の評価は「遅れている。」とした。実証研究については、データの構築・ソースコードの作成といった過年度に進めた作業を組み合わせて分析を進めるに至っている。しかし、論文の執筆作業に遅れが生じており、研究業績を発表するに至っていない。こうした進捗の遅れの原因として、諸業務との兼ね合いによって研究に投下できる時間・エフォートが低下したことがある。また、当初の研究期間を延長している。以上の点を踏まえ上記の評価とした。

Strategy for Future Research Activity

次年度は、論文の執筆作業を中心に行うものとする。本年度に行った実証分析の結果を検討し、モデルの頑健性や妥当性を再確認するとともに分析結果の解釈を進める。その後、論文を執筆し学術誌に投稿する。