| 研究課題/領域番号 |
20K02037
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07100:会計学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
村宮 克彦 大阪大学, 大学院経済学研究科, 教授 (50452488)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 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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| 研究開始時の研究の概要 |
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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| 研究成果の概要 |
本研究は，従来からの主流である日次単位の分析から脱却し，分単位という現代の高頻度取引時代に適合した新たな実証会計のフレームワークを用い，会計ディスクロージャーの経済的帰結を明らかにするのが目的である．主たる研究成果は，次の通りである．
（1）arrowheadの稼働により，業績予想修正開示情報の織り込みは，より迅速になっており，効率性が一層促進されていることが分かった．
（2）現代ほど取引が高速化していない段階までは，情報リスクは価格形成に反映されるリスク・ファクターであったことを発見し，arrowheadの稼働は，情報リスクのプライシング効果に影響を及ぼしていることが確認された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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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