Empirical Study of Annual Report using Text Mining Techniques

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20H01561
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 07100:Accounting-related
• Research Institution: Konan University
• Principal Investigator: Ito Takeaki 甲南大学, マネジメント創造学部, 准教授 (00709496)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 金 鉉玉 東京経済大学, 経営学部, 教授 (40547270) ; 佐藤 圭 甲南大学, 経営学部, 講師 (80826602) ; 廣瀬 喜貴 大阪公立大学, 大学院経営学研究科, 准教授 (90760265) ; 矢澤 憲一 青山学院大学, 経営学部, 教授 (70406817)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: テキストマイニング / ディスクロージャー / 有価証券報告書 / 実証分析

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this study is to utilize text mining techniques to analyze the descriptive information disclosed in the financial statements of Japanese companies, in order to gain insights into the actual state of disclosure and examine its value relevance and economic consequences. Specifically, we conducted an analysis of the textual information found in the annual reports released by Japanese companies. Through this analysis, we were able to perform a comprehensive and long-term assessment using text mining techniques. Furthermore, we investigated the relationship between the disclosure of information regarding coronavirus infection in financial statements, management changes, and descriptive information, as well as the impact of tone and readability of descriptive information in annual reports on the medium- to long-term future business performance.

Free Research Field

会計学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で行ったような有価証券報告書を対象とした長期間での分析はこれまで存在しなかった。またそれらのデータを活用して経営者交代や業績予想といった企業の特性との関連を分析したことにより，情報開示と企業行動に関する知見を蓄積することができたと考えられる。これらの研究結果から情報作成者である企業と情報利用者である投資家やその他のステークホルダーとの情報の非対称性を最小化するためのヒントを得ることができる可能性があると考えることができる。