2021 Fiscal Year Annual Research Report
Analysis of the value of textual information in annual reports through natural language processing
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18K18566
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
井上 光太郎 東京工業大学, 工学院, 教授 (90381904)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中田 和秀 東京工業大学, 工学院, 教授 (00312984)
池田 直史 日本大学, 法学部, 准教授 (90725243)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2022-03-31
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| Keywords | テキストマイニング / 有価証券報告書 / ファイナンス / 開示制度変更 / 市場流動性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
第1の研究プロジェクトである有価証券報告書に記載された事業内容、研究開発動向の企業間の類似性が将来のM&Aの発生を予測するかの検証論文については『金融経済研究』に掲載された。有価証券報告書に記載された事業内容、研究開発動向の企業間の類似性が将来のM&Aの発生確率に強い正の効果を持つこと、業種の異なる2社間の多角化M&Aにおいて類似性が正の効果を持ち、範囲の経済性への期待がM&Aの背景にあることを示した。
第2の研究プロジェクトである、有価証券報告書の「事業等のリスク」の記載内容がその企業の1期先の株式市場におけるリスクプレミアムを予測するかについての検証論文は、『証券アナリスジャーナル』に掲載された。機械学習手法であるWord Embeddingを用いて株式リスクに関する新たな辞書を作成し、有価証券報告書に記載されたリスク情報が翌期の株価に反映される当該企業のリスクに対し説明力を持つことを示した。一方で有価証券報告書が企業のリスクに関する記述の毎年の変化が乏しく、株式市場に織り込まれた以上の新規情報を提供していないことを示した。
第３の内閣府令による有価証券報告書の記述内容の充実の要請による2020年3月期からの有価証券報告者の記載内容の変化が、企業と投資家の間の情報非対称性を緩和効果の研究については、令和3年の日本ファイナンス学会秋季研究大会で報告し、令和4年度の『証券アナリストジャーナル』に掲載が決定した。制度変更に対応する有価証券報告書の記載内容の変更が監査法人の方針に依存することを示し、このような外生的要因による有価証券報告書のテキスト情報の記載内容の改善が株式流動性の改善に貢献することを示した。
上記の一連の研究の一般実務家向け総括を『企業会計』の特集号の巻頭論文として掲載し、テキストの定性情報のファイナンス実務と研究における有用性を論じた。
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