| Project/Area Number |
20K02037
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 07100:Accounting-related
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | ディスクロージャー / 高頻度取引 / 業績予想修正 / 決算発表 / 情報の非対称性 / PIN / 情報リスク / インサイダー取引 / イベント・スタディ / ファクター・モデル / 会計原則 / 情報トレーダー / PEAD / arrowhead |
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| Outline of Research at the Start |
決算発表や業績予想修正などの会計情報が公表されたとき，その情報はどれほどの早さで株価に織り込まれるのであろうか．ミリ秒単位で注文・約定が繰り返されている現代の株式市場において，従来の研究のように日次単位の分析では会計情報が株価に織り込まれる過程を解明するのに十分ではなく，分や秒単位といったもっと短いスパンでの分析が求められる．本研究では，分・秒単位で集約された株式データを用いて，現代の高頻度取引時代において会計情報がどのように株価に織り込まれるのかを明らかにする．
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| Outline of Final Research Achievements |
This study examines the economic consequences of accounting disclosure, employing a cutting-edge empirical accounting framework designed to accommodate the modern era of high-frequency trading. It signifies a substantial shift from the traditional daily-based analysis, adopting a meticulous, minute-by-minute approach. The main findings of my research are as follows:
(1) In light of the operation of the arrowhead, the assimilation of information stemming from revisions to management earnings forecasts has notably accelerated, thereby contributing to an enhancement of market efficiency.
(2) This study uncovered that before the modern era, when the velocity of trading had not reached current levels, information risk was a significant factor influencing stock prices. It has been substantiated that the arrowhead's operation substantially impacts the pricing effect associated with information risk.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
ビッグデータと呼ぶのに相応しいティックデータを活用した会計研究を渉猟したところ，その多くの目的意識が分析スパンを短くすることだけに留まっており，また，ほとんどの研究では株価や出来高，ビッドアスクスプレッドという古くから利用されている指標しか利用しておらず，ビッグデータの一部しか活用できていないという実態が見えてきた．そこで本研究では，ティックデータを存分に活用した多様な研究を遂行し，会計情報が株価に織り込まれる過程を包括的に解明すると同時に，会計情報の潜在的有用性と実際的有用性の両方を高頻度取引時代に適合したフレームワークによって改めて検討した．
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