9 eolからのデータ取得

Author
Affiliation

𠮷田政之

近畿大学経営学部

Published

2026/05/28

Modified

2026/05/27

1 前置き

1.1 分析ケース

  • あるxとyの関係性を検証したい
  • 2業種を選択し、業種によってxがyに与える影響が異なるのかどうかを検証する
  • ex. 2業種として塗料とインキを選択したとする

2 データの取得

2.1 eolとは

eol（イーオーエル）は、日本の上場企業の財務データを収録したデータベース。売上高・営業利益・総資産など、有価証券報告書に記載されている財務指標を検索・ダウンロードできる。

大学の図書館ライセンスを通じてアクセスできる。

2.2 アクセス・ログイン

  1. 大学の図書館ウェブサイトにアクセスする
  2. 「データベース一覧」または「電子リソース」から eol を探す
  3. Automatic loginをクリック

右のauto matic loginをクリック

右のauto matic loginをクリック

トップページ

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2.3 データの検索・条件設定

2.3.1 企業・業種の選択

この作業は業種を変えて2回行う

1.対象の企業(関西ペイント)を検索

1.対象の企業(関西ペイント)を検索

2.会社のページ

2.会社のページ

3.業種(東洋経済)の細分類名称をクリック

3.業種(東洋経済)の細分類名称をクリック

4.次のページで検索実行

4.次のページで検索実行

5.同じ業種の上場企業が一覧される

5.同じ業種の上場企業が一覧される

6.「On」→「ウォッチリストへ登録」

6.「On」→「ウォッチリストへ登録」

2.3.2 ウォッチリストに登録

1.名称を変更してウォッチリストに追加

1.名称を変更してウォッチリストに追加

2.登録後の画面

2.登録後の画面
  • 一つのウォッチリストは最大30まで
  • 同業他社が30社を超える場合、複数回に分けて登録する

2.4 ウォッチリストのバックアップと復元

  • 一度ログアウトするとウォッチリストは失われるのでバックアップしておいたほうがいい
  • バックアップからの復元方法

1.右上の「設定」→「ウォッチリスト編集」

1.右上の「設定」→「ウォッチリスト編集」

2.バックアップのときは「ダウンロード」、復元のときは「アップロード」

2.バックアップのときは「ダウンロード」、復元のときは「アップロード」

2.5 データのダウンロード

1.左サイドバーから「ウォッチリスト比較」

1.左サイドバーから「ウォッチリスト比較」

2.要約財務データ比較

2.要約財務データ比較

3.「ウォッチリストグループ」→さっきのウォッチリスト

3.「ウォッチリストグループ」→さっきのウォッチリスト

4.「ダウンロード」を選択

4.「ダウンロード」を選択

  • 複数のウォッチリストがあるならまとめてダウンロードしてもいいが、後述の業種の問題があるので、別の業種ならバラバラにダウンロードしたほうが良い。

  • カテゴリは連結-損益・貸借対照表・経営指標あたりを選んどくと大抵いけると思う

5.必要なカテゴリ、年度を選択

5.必要なカテゴリ、年度を選択

6.ダウンロード形式を「横形式」にして「CSVダウンロード」

6.ダウンロード形式を「横形式」にして「CSVダウンロード」

2.6 データの確認

  • このデータは概ね整然データをしている
  • ただし、業種情報がないので手作業 or pythonで追記する必要がある

1.概ね整然データの形をしているが、業種の列・情報がない

1.概ね整然データの形をしているが、業種の列・情報がない

2.手作業で追加するならE列が手頃

2.手作業で追加するならE列が手頃

2.7 Google Drive への配置

  1. ダウンロードしたCSVファイルを確認する（ファイル名が長い場合は分かりやすい名前に変更）
  2. Google Drive を開く
  3. 「マイドライブ」→「自分で作ったフォルダ」に CSV をドラッグ＆ドロップでアップロードする
  4. Colab ノートブックから以下のコードで読み込めることを確認する

3 eolデータの分析

3.1 データの読み込み

NAの値がこれまでと異なるので別途指定してやる必要がある

import pandas as pd
df1 = pd.read_csv(
    "drive/MyDrive/自分で作ったフォルダの名前/塗料.csv",
    na_values=["", "--"]
)
df1.head()

3.2 すべての列を表示

列の数が増えると途中で省略されて列名が見れない。 なので、次のコードを書いておく。

200列までは省略せずに表示するという意味。

pd.set_option("display.max_columns", 200)

3.3 業種情報の追記

業種情報がないので追加する

df1["業種"] = "塗料"

3.3.1 同じ作業をもう一つの業種でもする

df2 = pd.read_csv(
    "drive/MyDrive/自分で作ったフォルダの名前/インク.csv",
    na_values=["", "--"]
)

df2["業種"] = "インク"

df2.head()

3.4 2つの業種データを結合

今回は、これまでと違って縦に結合するのでconcat関数を使う

df = pd.concat([df1, df2], axis = 0)

3.5 eolからダウンロードしたデータの特徴を確認する

列名を見てみる

df.columns.to_list()

デフォルトの列名は 売上高[百万円] のような四角カッコが付いている。これはstatsmodelsで分析する上でエラーの原因になるので消す方が良い。

3.6 列名を整える

方法1: 列名を変える

df["x"] = df["x[百万円]"]
df["総資産"] = df["資産の部[百万円]"]



方法2: 分析のときにQ()で囲う

シングルクオートもつけないといけないし間違いやすいのでおすすめしない

smf.ols("y ~ Q('x[百万円]')", data=df)

3.7 「年」と「月」列の作り方

df["year"] = df["決算日"].str.slice(0, 4)
df["month"] = df["決算日"].str.slice(5, 7)

4 sample analysis

4.1 sample analysis

今回は書店と出版社のデータを使う

パッケージのインストールと読み込み

Code 
!pip install japanize-matplotlib
!pip install stargazer

import pandas as pd
import seaborn as sns
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib
from stargazer.stargazer import Stargazer
import IPython
pd.set_option("display.max_columns", 200)

データの読み込み。

業種情報は追加済である。

Code 
df = pd.read_csv(
    "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/data_book_publishing.csv",
    na_values=["", "--"]
)
df.head()
証券コード EDINETコード 企業名 開示書類 業種 決算日 提出日 訂正日 Unnamed: 8 連結－要約損益（及び包括利益）計算書 売上高・営業収益・経常収益等[百万円] 売上原価[百万円] 差引売上総利益[百万円] 売上総利益[百万円] 販売費及び一般管理費・その他営業費用[百万円] 営業利益[百万円] 営業外収益[百万円] 営業外費用[百万円] 経常利益[百万円] 特別利益[百万円] 特別損失[百万円] 税引前当期純利益[百万円] 法人税等[百万円] 当期純利益\n[百万円] 非支配株主に帰属する当期純利益\n[百万円] （連）親会社株主に帰属する当期純利益／（単）当期純利益\n[百万円] その他の包括利益[百万円] 包括利益[百万円] Unnamed: 28 連結－要約貸借対照表 資産の部[百万円] 流動資産[百万円] 当座資産[百万円] 現金及び預金[百万円] 棚卸資産[百万円] 短期貸付金等[百万円] 固定資産[百万円] 有形固定資産[百万円] 無形固定資産等[百万円] 投資その他の資産[百万円] 繰延資産[百万円] 負債の部・純資産の部[百万円] 負債の部[百万円] 流動負債[百万円] 固定負債[百万円] 特別法上の準備金[百万円] 特別法上の引当金[百万円] 純資産の部[百万円] 株主資本[百万円] 資本金[百万円] 新株式申込証拠金[百万円] 資本剰余金[百万円] 利益剰余金[百万円] 自己株式[百万円] 自己株式申込証拠金[百万円] その他の包括利益累計額（評価・換算差額等）[百万円] その他有価証券評価差額金[百万円] 繰延ヘッジ損益[百万円] 土地再評価差額金[百万円] 為替換算調整勘定[百万円] その他の評価・換算差額等[百万円] 新株予約権[百万円] 自己新株予約権[百万円] 少数株主持分[百万円] Unnamed: 64 連結－経営指標 １株当たり当期純利益金額（EPS）[円] 潜在株式調整後１株当たり当期純利益金額[円] １株当たり純資産額（BPS)[円] １株当たり配当額[円] 配当利回り[%] 株価収益率（PER)[倍] 使用総資本[百万円] 経営資本[百万円] 他人資本[百万円] 自己資本[百万円] 事業利益[百万円] 使用総資本事業利益率（ROA）[%] 経営資本営業利益率[%] 自己資本当期純利益率（ROE）[%] 使用総資本経常利益率[%] 財務レバレッジ[倍] 売上高総利益率[%] 売上高営業利益率[%] 売上高事業利益率[%] 売上高経常利益率[%] 売上高当期純利益率[%] 売上原価率[%] 売上高販管費比率[%] 売上高金融費用比率[%] 使用総資本回転率[回] 経営資本回転率[回] 自己資本回転率[回] 売上債権回転率[回] 売上債権回転期間[月] 棚卸資産回転率[回] 棚卸資産回転期間[月] 有形固定資産回転率[回] 仕入債務回転率[回] 仕入債務回転期間[月] 従業員数[人] 従業員１人当たり売上高[百万円] 従業員１人当たり営業利益[百万円] 従業員１人当たり経常利益[百万円] 従業員１人当たり当期純利益[百万円] 粗付加価値[百万円] 労働生産性[円] 付加価値率[%] 労働装備率[円] 設備生産性[円] 労働分配率[%] 設備分配率[%] 実物資本分配率[%] 公共分配率[%] 他人資本分配率[%] 株主分配率[%] １人あたり人件費[円] 資本生産性[円] 流動比率[%] 当座比率[%] 手元流動性比率[月] 固定比率[%] 固定長期適合率[%] 負債比率[%] 自己資本比率[%] 有利子負債[百万円] 有利子負債比率[%] 有利子負債依存度[%] インタレスト・カバレッジ・レシオ[倍] 売上高成長率[%] 従業員１人当たり売上高成長率[%] 売上総利益成長率[%] 営業利益成長率[%] 経常利益成長率[%] 当期純利益成長率[%] 総資本（総資産）成長率[%] 自己資本成長率[%] 従業員数の増加率[%] 付加価値成長率[%] １株当たり配当成長率[%] 営業キャッシュフロー比率（キャッシュフローマージン）[%] 営業キャッシュフロー対流動負債比率[%] １株当たり営業キャッシュフロー（CFPS）[円] 株価キャッシュフロー倍率（PCFR）[倍] 収支に基づくインタレスト・カバレッジ・レシオ[倍] 有利子負債返済年数[年] 従業員1人当たり福利厚生費[千円] EBIT[百万円] EBITDA[百万円] EBITDAマージン[%]
0 3058 E03487 ㈱三洋堂ホールディングス 有価証券報告書 書店 2024/03/31 2024/06/26 2025/02/28 NaN NaN 17297.0 11858.0 5439.0 5439.0 5354.0 84.0 70.0 18.0 136.0 11.0 185.0 -38.0 9.0 -47.0 NaN -47.0 60.0 14.0 NaN NaN 12485.0 8516.0 2765.0 2334.0 5480.0 NaN 3968.0 2617.0 106.0 1245.0 NaN 12485.0 9866.0 6777.0 3088.0 NaN NaN 2619.0 2421.0 100.0 NaN 3025.0 -604.0 -101.0 NaN 197.0 136.0 NaN NaN NaN 60.0 NaN NaN NaN NaN NaN -6.38 NaN 359.60 NaN NaN NaN 12485.0 8900.0 9866.0 2619.0 91.0 0.72 0.93 -1.78 1.07 4.76 31.44 0.48 0.53 0.78 -0.27 68.55 30.95 0.10 1.35 1.92 6.62 42.75 0.28 3.14 3.81 6.34 2.74 4.36 178.0 95.3 0.4 0.7 -0.3 3383.0 18644429.7 19.56 15027966.9 1.2 63.96 6.28 30.33 0.28 0.52 -1.38 11925641.0 26.57 125.66 40.80 1.72 151.52 69.53 376.71 20.97 2663.0 101.70 21.33 5.20 -2.82 2.80 0.07 NaN NaN NaN -3.81 0.54 -3.79 13.41 NaN 1.97 5.05 NaN NaN -21.32 7.78 NaN 146.0 193.0 1.11
1 3058 E03487 ㈱三洋堂ホールディングス 有価証券報告書 書店 2023/03/31 2023/06/21 NaN NaN NaN 17798.0 12363.0 5435.0 5435.0 5694.0 -260.0 58.0 16.0 -218.0 2.0 272.0 -488.0 10.0 -498.0 -1.0 -497.0 22.0 -475.0 NaN NaN 12979.0 8789.0 3025.0 2647.0 5503.0 NaN 4189.0 2837.0 110.0 1240.0 NaN 12979.0 10374.0 7006.0 3368.0 NaN NaN 2604.0 2467.0 100.0 NaN 3025.0 -557.0 -101.0 NaN 137.0 97.0 NaN NaN NaN 39.0 NaN NaN NaN NaN NaN -68.21 NaN 357.66 NaN NaN NaN 12979.0 9085.0 10374.0 2604.0 -253.0 -1.91 -2.81 -17.48 -1.65 4.98 30.53 -1.46 -1.42 -1.23 -2.80 69.46 31.99 0.08 1.34 1.92 6.26 51.64 0.23 3.24 3.70 5.93 3.66 3.27 185.0 92.7 -1.4 -1.2 -2.6 2983.0 15539812.5 16.76 15621364.5 0.9 72.67 8.45 34.65 0.37 0.48 -16.65 11293656.0 22.57 125.45 43.18 1.84 160.83 70.14 398.24 20.07 3165.0 121.51 24.38 -16.29 -5.60 -0.44 -3.63 NaN NaN NaN -3.51 -15.40 -7.04 -9.09 NaN -2.90 -7.36 NaN NaN 36.45 -6.14 NaN -209.0 -220.0 -1.24
2 3058 E03487 ㈱三洋堂ホールディングス 有価証券報告書 書店 2022/03/31 2022/06/22 NaN NaN NaN 18853.0 13214.0 5639.0 5639.0 5633.0 5.0 46.0 12.0 39.0 0.0 331.0 -291.0 -15.0 -277.0 -2.0 -276.0 -20.0 -297.0 NaN NaN 13450.0 8945.0 3135.0 2823.0 5478.0 NaN 4505.0 3160.0 117.0 1226.0 NaN 13450.0 10370.0 7154.0 3215.0 NaN NaN 3079.0 2964.0 1986.0 NaN 1139.0 -60.0 -101.0 NaN 114.0 86.0 NaN NaN NaN 27.0 NaN NaN 0.0 NaN NaN -37.80 NaN 422.74 NaN NaN NaN 13450.0 9393.0 10371.0 3078.0 11.0 0.08 0.05 -8.54 0.28 4.36 29.91 0.03 0.06 0.21 -1.46 70.08 29.88 0.06 1.33 1.98 5.84 62.73 0.19 3.45 3.47 5.61 3.38 3.54 199.0 93.1 0.0 0.1 -1.4 3281.0 16206641.9 17.40 16577958.0 0.9 67.07 9.68 30.97 0.33 0.32 -8.39 10871002.0 23.26 125.02 43.81 2.11 146.31 71.56 336.80 22.89 2646.0 85.95 19.67 1.00 -9.73 -6.83 -11.53 -99.12 -94.09 NaN -8.90 -8.75 -3.40 -17.79 NaN -5.04 -13.28 NaN NaN 63.42 -2.79 NaN 45.0 38.0 0.20
3 3058 E03487 ㈱三洋堂ホールディングス 有価証券報告書 書店 2021/03/31 2021/06/23 NaN NaN NaN 20885.0 14510.0 6374.0 6374.0 5737.0 636.0 47.0 15.0 669.0 32.0 375.0 327.0 137.0 189.0 1.0 187.0 50.0 239.0 NaN NaN 14762.0 9797.0 4109.0 3819.0 5425.0 NaN 4965.0 3553.0 138.0 1273.0 NaN 14762.0 11386.0 8360.0 3026.0 NaN NaN 3375.0 3239.0 1986.0 NaN 1139.0 215.0 -101.0 NaN 134.0 107.0 NaN NaN NaN 26.0 NaN NaN 1.0 NaN NaN 25.72 NaN 463.25 NaN NaN 35.7 14762.0 9608.0 11388.0 3374.0 642.0 4.34 6.49 5.75 4.53 4.37 30.52 3.04 3.07 3.20 0.89 69.47 27.47 0.06 1.41 2.13 6.41 72.31 0.16 3.86 3.10 5.52 2.61 4.58 206.0 99.9 3.0 3.2 0.8 3991.0 19098712.9 19.11 18072583.7 1.0 58.16 7.87 25.32 3.53 0.40 4.69 11109014.0 27.00 117.18 49.15 2.10 147.17 77.56 337.48 22.85 2431.0 72.07 16.47 44.87 4.60 6.11 3.98 319.22 222.89 NaN -0.22 7.56 -2.83 56.24 NaN 5.25 13.12 NaN NaN -80.16 2.21 NaN 677.0 655.0 3.14
4 3058 E03487 ㈱三洋堂ホールディングス 有価証券報告書 書店 2020/03/31 2020/06/24 NaN NaN NaN 19965.0 13834.0 6130.0 6130.0 5978.0 151.0 73.0 18.0 207.0 55.0 590.0 -329.0 976.0 -1306.0 -1.0 -1305.0 -20.0 -1325.0 NaN NaN 14794.0 9466.0 3806.0 3518.0 5390.0 NaN 5327.0 4000.0 94.0 1232.0 NaN 14794.0 11657.0 8151.0 3506.0 NaN NaN 3136.0 3052.0 1986.0 NaN 1721.0 -555.0 -101.0 NaN 83.0 71.0 NaN NaN NaN 12.0 NaN NaN NaN NaN NaN -179.08 NaN 430.65 NaN NaN NaN 14794.0 9999.0 11657.0 3136.0 163.0 1.01 1.42 -34.34 1.29 4.71 30.70 0.76 0.82 1.03 -6.54 69.29 29.94 0.08 1.24 1.87 5.25 94.17 0.12 3.56 3.36 4.49 1.89 6.34 212.0 94.1 0.7 0.9 -6.2 2554.0 12050801.8 12.79 20939169.8 0.5 94.57 13.48 41.89 0.45 0.65 -51.06 11396745.0 15.89 116.13 46.69 2.13 169.85 80.20 371.67 21.20 2945.0 93.92 19.91 9.30 -2.14 -0.52 -0.31 370.10 226.88 NaN -14.75 -29.68 0.00 -29.51 NaN 1.03 2.52 NaN NaN -12.54 14.30 NaN 213.0 33.0 0.17

列名を確認する

長いので折りたたみ
Code 
df.columns.to_list()
['証券コード',
 'EDINETコード',
 '企業名',
 '開示書類',
 '業種',
 '決算日',
 '提出日',
 '訂正日',
 'Unnamed: 8',
 '連結－要約損益（及び包括利益）計算書',
 '売上高・営業収益・経常収益等[百万円]',
 '売上原価[百万円]',
 '差引売上総利益[百万円]',
 '売上総利益[百万円]',
 '販売費及び一般管理費・その他営業費用[百万円]',
 '営業利益[百万円]',
 '営業外収益[百万円]',
 '営業外費用[百万円]',
 '経常利益[百万円]',
 '特別利益[百万円]',
 '特別損失[百万円]',
 '税引前当期純利益[百万円]',
 '法人税等[百万円]',
 '当期純利益\n[百万円]',
 '非支配株主に帰属する当期純利益\n[百万円]',
 '（連）親会社株主に帰属する当期純利益／（単）当期純利益\n[百万円]',
 'その他の包括利益[百万円]',
 '包括利益[百万円]',
 'Unnamed: 28',
 '連結－要約貸借対照表',
 '資産の部[百万円]',
 '流動資産[百万円]',
 '当座資産[百万円]',
 '現金及び預金[百万円]',
 '棚卸資産[百万円]',
 '短期貸付金等[百万円]',
 '固定資産[百万円]',
 '有形固定資産[百万円]',
 '無形固定資産等[百万円]',
 '投資その他の資産[百万円]',
 '繰延資産[百万円]',
 '負債の部・純資産の部[百万円]',
 '負債の部[百万円]',
 '流動負債[百万円]',
 '固定負債[百万円]',
 '特別法上の準備金[百万円]',
 '特別法上の引当金[百万円]',
 '純資産の部[百万円]',
 '株主資本[百万円]',
 '資本金[百万円]',
 '新株式申込証拠金[百万円]',
 '資本剰余金[百万円]',
 '利益剰余金[百万円]',
 '自己株式[百万円]',
 '自己株式申込証拠金[百万円]',
 'その他の包括利益累計額（評価・換算差額等）[百万円]',
 'その他有価証券評価差額金[百万円]',
 '繰延ヘッジ損益[百万円]',
 '土地再評価差額金[百万円]',
 '為替換算調整勘定[百万円]',
 'その他の評価・換算差額等[百万円]',
 '新株予約権[百万円]',
 '自己新株予約権[百万円]',
 '少数株主持分[百万円]',
 'Unnamed: 64',
 '連結－経営指標',
 '１株当たり当期純利益金額（EPS）[円]',
 '潜在株式調整後１株当たり当期純利益金額[円]',
 '１株当たり純資産額（BPS)[円]',
 '１株当たり配当額[円]',
 '配当利回り[%]',
 '株価収益率（PER)[倍]',
 '使用総資本[百万円]',
 '経営資本[百万円]',
 '他人資本[百万円]',
 '自己資本[百万円]',
 '事業利益[百万円]',
 '使用総資本事業利益率（ROA）[%]',
 '経営資本営業利益率[%]',
 '自己資本当期純利益率（ROE）[%]',
 '使用総資本経常利益率[%]',
 '財務レバレッジ[倍]',
 '売上高総利益率[%]',
 '売上高営業利益率[%]',
 '売上高事業利益率[%]',
 '売上高経常利益率[%]',
 '売上高当期純利益率[%]',
 '売上原価率[%]',
 '売上高販管費比率[%]',
 '売上高金融費用比率[%]',
 '使用総資本回転率[回]',
 '経営資本回転率[回]',
 '自己資本回転率[回]',
 '売上債権回転率[回]',
 '売上債権回転期間[月]',
 '棚卸資産回転率[回]',
 '棚卸資産回転期間[月]',
 '有形固定資産回転率[回]',
 '仕入債務回転率[回]',
 '仕入債務回転期間[月]',
 '従業員数[人]',
 '従業員１人当たり売上高[百万円]',
 '従業員１人当たり営業利益[百万円]',
 '従業員１人当たり経常利益[百万円]',
 '従業員１人当たり当期純利益[百万円]',
 '粗付加価値[百万円]',
 '労働生産性[円]',
 '付加価値率[%]',
 '労働装備率[円]',
 '設備生産性[円]',
 '労働分配率[%]',
 '設備分配率[%]',
 '実物資本分配率[%]',
 '公共分配率[%]',
 '他人資本分配率[%]',
 '株主分配率[%]',
 '１人あたり人件費[円]',
 '資本生産性[円]',
 '流動比率[%]',
 '当座比率[%]',
 '手元流動性比率[月]',
 '固定比率[%]',
 '固定長期適合率[%]',
 '負債比率[%]',
 '自己資本比率[%]',
 '有利子負債[百万円]',
 '有利子負債比率[%]',
 '有利子負債依存度[%]',
 'インタレスト・カバレッジ・レシオ[倍]',
 '売上高成長率[%]',
 '従業員１人当たり売上高成長率[%]',
 '売上総利益成長率[%]',
 '営業利益成長率[%]',
 '経常利益成長率[%]',
 '当期純利益成長率[%]',
 '総資本（総資産）成長率[%]',
 '自己資本成長率[%]',
 '従業員数の増加率[%]',
 '付加価値成長率[%]',
 '１株当たり配当成長率[%]',
 '営業キャッシュフロー比率（キャッシュフローマージン）[%]',
 '営業キャッシュフロー対流動負債比率[%]',
 '１株当たり営業キャッシュフロー（CFPS）[円]',
 '株価キャッシュフロー倍率（PCFR）[倍]',
 '収支に基づくインタレスト・カバレッジ・レシオ[倍]',
 '有利子負債返済年数[年]',
 '従業員1人当たり福利厚生費[千円]',
 'EBIT[百万円]',
 'EBITDA[百万円]',
 'EBITDAマージン[%]']

分析に必要な変数を作成する

Code 
df["year"] = df["決算日"].str.slice(0, 4).astype("category")
df["month"] = df["決算日"].str.slice(5, 7).astype("category")
df["roa"] = df["事業利益[百万円]"] / df["資産の部[百万円]"] * 100
df["業種"] = df["業種"].astype("category")
df["売上債権回転期間"] = df["売上債権回転期間[月]"]
df["棚卸資産回転期間"] = df["棚卸資産回転期間[月]"]
df["売上高事業利益率"] = df["売上高事業利益率[%]"]

分析：財務業績へ与える影響

カテゴリー変数はC()でくくる

Code 
md = smf.ols(
    "roa ~ 売上債権回転期間 + C(業種) + C(year)",
    data=df
).fit()

md2 = smf.ols(
    "roa ~ 売上債権回転期間 + 棚卸資産回転期間 + 売上高事業利益率 + C(業種) + C(year)",
    data=df
).fit()

md3 = smf.ols(
    "roa ~ 売上債権回転期間 * C(業種) + 棚卸資産回転期間 * C(業種) + 売上高事業利益率 * C(業種) + C(year)",
    data=df
).fit()
Code 
IPython.display.HTML(
    Stargazer([md, md2, md3]).render_html()
)
Dependent variable: roa
(1)(2)(3)
C(year)[T.2021]0.7420.7310.398
(1.578)(0.478)(0.428)
C(year)[T.2022]0.3710.5740.528
(1.578)(0.478)(0.418)
C(year)[T.2023]0.160-0.334-0.013
(1.579)(0.480)(0.433)
C(year)[T.2024]-0.179-0.534-0.413
(1.578)(0.481)(0.423)
C(業種)[T.書店]-2.472*-1.161**-6.727***
(1.475)(0.479)(2.005)
Intercept5.032***5.404***5.098***
(1.750)(0.804)(0.828)
売上債権回転期間-0.533-0.532***-0.545***
(0.501)(0.178)(0.170)
売上債権回転期間:C(業種)[T.書店]0.867
(0.622)
売上高事業利益率0.421***0.411***
(0.025)(0.023)
売上高事業利益率:C(業種)[T.書店]0.817***
(0.248)
棚卸資産回転期間-0.946***-0.774***
(0.145)(0.172)
棚卸資産回転期間:C(業種)[T.書店]1.216**
(0.529)
Observations656565
R20.0530.9160.939
Adjusted R2-0.0450.9040.927
Residual Std. Error4.023 (df=58)1.219 (df=56)1.065 (df=53)
F Statistic0.542 (df=6; 58)76.445*** (df=8; 56)74.661*** (df=11; 53)
Note:*p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

4.1.1 結果の解釈

  • 出版社に比べて書店はROAがかなり低い
  • 在庫はROAに悪影響だが、書店ではむしろ在庫期間が長い方がROAは高い
  • 単価の高さがROAに与える影響は書店の方が大きい

4.1.2 結果の考察

みんなで考察しましょう