有価証券報告書における将来志向情報の有用性－機械学習・深層学習を用いた実証研究－

Research Project

Project/Area Number	24K16476
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 07100:Accounting-related
Research Institution	Josai International University
Principal Investigator	姫艶彦城西国際大学, 経営情報学部, 助教 (20962864)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000) Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2024: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Keywords	MD&A / 将来志向情報 / 意思決定有用性 / 機械学習
Outline of Research at the Start	日本では2003年から経営者による「財政状態と経営成績の分析」（Management's Discussion and Analysis: MD&A）の開示が義務付けられた。このMD&Aは文字による記述情報であるが、それがどの程度、財務情報（業績情報）を補完し、投資意思決定などに有用であるのかは十分に解明されておらず、学術的な研究の蓄積は十分とはいえない。そこで本研究では、MD&Aから将来予想に関する記述情報である「将来志向文(Forward-Looking Statements: FLS)」を体系的に抽出し、そうした文字情報の意思決定有用性を検証する。