| 研究課題/領域番号 |
21H00755
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07080:経営学関連
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| 研究機関 | 関西学院大学 |
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研究代表者 |
岡田 克彦 関西学院大学, 経営戦略研究科, 教授 (90411793)
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| 研究分担者 |
藤澤 克樹 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 教授 (40303854)
月岡 靖智 関西学院大学, 商学部, 准教授 (50736709)
羽室 行信 関西学院大学, 経営戦略研究科, 准教授 (90268235)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 大規模言語言語モデル / LLM / 行動ファイナンス / 自然言語処理 / 効率的市場仮説 / Stale information / 無形資産価値評価 / 価値評価 |
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| 研究成果の概要 |
ファイナンス理論では、企業価値を決めるのはその企業が生み出す予想されるキャッシュ・フローを、ビジネスの不確実性を反映した割引率で評価した割引現在価値だと定義されている。予想キャッシュ・フローや割引率は、投資家の期待や不安が反映されるが、それらは様々な情報によって左右される可能性がある。本研究課題では、とりわけ非財務情報がどのように企業価値推定の要素に影響を与えるかを定量的に明らかにすることである。本研究プロジェクトでは、金融市場の画像情報、とりわけチャート画像が持つ情報と、テキスト情報、とりわけ中立的な会社四季報のアナリストの言質が持つ情報について、機械学習モデルを援用して定量化した。
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| 自由記述の分野 |
行動ファイナンス
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
市場における企業価値形成は、投資家が当該企業の将来像をどう捉えるかに依存する。そのため、自社の将来アウトルックに関する情報と市場価値との関連性を知ることは重要である。企業に関する非財務情報は、多くはテキスト情報として存在するが、これまでその解析には技術的制約があった。本研究成果の意義は、最新の自然言語処理技術を援用し、こうした課題を克服したことである。また、大規模言語モデル（LLM）が登場し、一般の研究者間でも最新の自然言語処理技術を利用して様々なテキスト解析が可能になっているが、社会科学において、情報工学の新技術をいち早く援用して成果を出すことができた事例を示せたことは、社会的意義がある。
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