| 研究課題/領域番号 |
20H01561
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分07100:会計学関連
|
|---|
| 研究機関 | 甲南大学 |
|---|
研究代表者 |
伊藤 健顕 甲南大学, マネジメント創造学部, 准教授 (00709496)
|
|---|
| 研究分担者 |
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)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
2022年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2020年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
|
|---|
| キーワード | 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 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，企業の開示している記述情報に対して，テキストマイニングのアプローチを用いて分析することでその開示実態を明らかにし，さらに有用性(価値関連性，経済的帰結等)を検討することである。記述情報としては具体的には有価証券報告書を分析対象とし，その内容について詳細に検討する。研究手法としては頻度分析やTF-IDFといったテキストマイニングの基本的な手法から，トピックモデル等の機械学習を活用した分析手法も用いて多面的に検討を行う。これらの研究は日本においてはまだまだ研究蓄積が少なく，新たな知見を得ることができると考えられる。
|
| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，企業の開示している記述情報に対して，テキストマイニングのアプローチを用いて分析することでその開示実態を明らかにし，さらに価値関連性や経済的帰結といった有用性を検討することである。具体的には日本企業が開示している有価証券報告書に記載されるテキスト情報を分析対象とし分析を行った。分析の結果，テキストマイニングの技術を活用した長期的かつ包括的な分析，決算短信におけるコロナウイルス感染症に関連した情報開示，経営者交代と記述情報の関連性，有価証券報告書の記述情報のトーンと可読性が中長期的な将来業績に与える影響について明らかにすることができた。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
|
