2022 Fiscal Year Annual Research Report
会計情報の実際的有用性の再検討：高頻度データを用いた実証分析
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20K02037
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
村宮 克彦 大阪大学, 大学院経済学研究科, 教授 (50452488)
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2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | ディスクロージャー / 高頻度取引 / 情報リスク / イベント・スタディ / ファクター・モデル / 会計原則 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度にあたる本年度は，主として次の二つの研究に注力した．
(a) 異常ボラティリティ・ベースの情報リスク指標のプライシング効果について 研究課題期間を通じて，近年注目を集めているGeneralized PIN modelを利用して，銘柄ごとに私的情報に基づく取引確率(以下，GPIN)を推定し，各銘柄の情報リスクを定量化する試みに注力した．しかし，この推定には複雑な収束計算を伴い，取引が活発な銘柄に推定が限定されるという難点がある．そこで，本年度は，決算発表日周辺とそれ以外の平時の株価のボラティリティとを比較することにより，簡便的に情報リスクを定量化する試みも行った．そして，arrowhead導入前には情報リスクが高い銘柄ほど，将来リターンが有意に高い一方，導入後にはその関係性が消滅したことなどを発見した．
(b) 本研究課題の中核をなす分析に，決算発表を始めとした会計ディスクロージャーに関するイベント・スタディがある．イベント・スタディを行うのにあたっては，イベントに対する市場反応を抽出するため，何らかの経済モデルを前提として，正常リターンを特定する必要がある．本年度は，より精緻にイベント・スタディを行うことを目的として，日本市場により適合的なファクター・モデルの探求も行った．そこでは，財務諸表作成時のルールの根幹をなす会計原則がリスクと密接に関連することに着目し，会計原則の影響を明示的に考慮した線形ファクター・モデルを考案した．そのモデルは，目下主流となっている代替的なモデルと比較しても同程度に日本市場において有効であることを発見した．この研究は，「証券アナリストジャーナル」において成果発表を行った．
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Research Products
(8 results)
