企業・投資家の情報取得と学習過程に関する研究

2019 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 19K13751
• 研究機関: 財務省財務総合政策研究所(総務研究部)
• 研究代表者: 木村 遥介 財務省財務総合政策研究所(総務研究部), 総務研究部, 研究官 (10805592)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2023-03-31
• キーワード: 情報効率性 / 情報取得 / 株式市場

研究実績の概要

本研究は、投資家・企業の行動と情報取得・学習過程の関係について分析する。経済学やファイナンスにおいて、情報は非常に大きな役割を持っている。すなわち、経済主体の意思決定において将来に対する予測が重要であることは明らかであり、その予測を形成するために現時点で取得可能な情報を利用するのである。本研究では、情報が不完全(全ての情報が観察可能ではない状態)で曖昧(確率分布を正しく認識していない状態)であるとき、経済主体が観察可能な情報からどのようにして意味のある情報を抽出し、どのようにして学習していくかについて分析することを目的としている。
2019年度は、投資家の情報を取得する行動に関して理論的な分析を行った。投資家は企業が公開する情報などの様々な情報源から、株価に関連する情報を抽出し、株式を取引する。投資家は、コストを支払って株式の配当に関する情報を取得するか、市場で成立する価格から情報を抽出することができる。本研究では、企業によってシグナルの正確さが異なっており、同時に情報が不正確であるほど情報を取得するためのコストが大きい場合を想定した。情報を取得するためのコストが大きくなるという仮定は、情報が不正確であるほど、情報処理にコストがかかることを想定している。この場合、投資家たちは正確な情報を取得し、取引を行う。結果として、株価には投資家が取得した情報が織り込まれることになるが、情報取得コストが大きな株式ほど、情報が織り込まれなくなってしまう（情報の効率性が低い）。大企業ほど正確な情報を公開しており、かつ、情報取得コストが小さいと考えられるため、このような企業の株価の情報効率性が高いというインプリケーションが得られる。

現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

２０１９年度において、投資家の情報取得に関する理論的な分析を行うことを計画していた。当初の計画では、複数の情報が存在し、情報取得コストが存在する中で、投資家が取得する情報を取捨選択するモデルの構築を計画していた。他方、実際に実施した研究では、複数の株式が存在する状況において、どの株式に関する情報を取得するかという問題設定に変更して分析を行った。当初計画していた問題意識とは異なるが、実証研究に応用しやすい形に理論を構築するよう計画を修正した。
実証分析において利用するデータの取得を予定通りに行うことができた。株価や企業の財務データなどを日経NEEDS　FinancialQUESTから取得し、分析を行うことができる状態にしている。
理論分析・データ整理ともに、当初の目的を達成し、2020年度に行う分析に必要な準備を行うことができたため、「おおむね順調に進展している」と判断した。

今後の研究の推進方策

２０１９年度に行った研究では、複数の株式が存在するモデルを構築した。２０２０年度では、さらに全ての株式の収益に影響を与える要因（市場ファクター）を導入したモデルを構築することを計画している。市場ファクターと個別企業ファクターが存在する場合に、投資家の情報取得行動が株価の情報効率性に与える影響について考察する。さらに、ETFのように個別株のバスケットから成る証券の存在が、個別企業の情報について学習するインセンティブに影響を与えるかについて分析し、株価の情報効率性あるいは株価の連動性に与える影響についての理論的な予測を導出する。最後に、モデルから得られた予測について、実証分析を行うことを計画している。

次年度使用額が生じた理由

国際学会での発表を計画し旅費を計上していたが、採択されなかったため未使用となっている。2020年度は、新型コロナウイルスのため、国際学会に参加することが難しいかもしれないが、前年度と同様に旅費として使用することを計画している。