決算サプライズは過去まで見ないとわからない？日本の大型株で PEAD を測り直す
米国株では、決算サプライズの予測情報が直近 1 四半期から過去 3 年分の履歴へ移ったと報告した論文を紹介します。同じ構造が日本にもあるのかを、東証の大型株 222 銘柄・4,328 件の決算短信で測り直したところ、論文の 5 つの主張のうち同じ向きに出たのは 1 つでした。
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6 件の記事
学術論文で報告されているアノマリーは本当にリターンが出る？
学術誌が公表した約 200 本のアノマリーを、実務家が売買できる大型株と 21 世紀の市場で測り直すと月 0.07% しか残らない——その論文を、日本の大型株 224 社・36 本のシグナルで追検証しました。20 年分のデータで、測る条件の入れ替えと、運を差し引く診断まで実験しています。
銘柄入替から生じるインデックス投資の「隠れコスト」
ドイツDAX指数の銘柄入替を分析したこの論文は、指数に採用された銘柄が採用後に大幅にアンダーパフォームする「隠れたコスト」の存在を明らかにしました。日本市場でも同様の現象が起きるかを検証します。
PBR 是正で企業の稼ぐ力は改善した？日本株で 3 年後を検証
東証の「資本コストや株価を意識した経営」要請から3年。株価は上がりましたが、企業の稼ぐ力は本当に改善したのでしょうか。学術論文の知見を紹介しつつ、日経225銘柄の3年後のデータを使って「中身の成長」と「値札の付け替え」のどちらが株価上昇を牽引したかを検証します。
機械的なリバランスが目に見えないコストを生む？
機関投資家が目標配分を維持する「リバランス」。この売買が同じ日に集中することで市場価格に一時的な歪みが生じ、投資家自身に見えないコストを負わせていると指摘する論文を解説し、日本データで検証します。
日本の有価証券報告書から作った金融ベンチマーク！
AI に決算書を読ませれば、来期の業績や不正を見抜けるのでしょうか。日本の開示データを用いた大規模ベンチマーク論文を解説し、さらに日本の大型株データで実際に「AI は財務諸表を読んでいるのか、企業名を当てているのか」を検証しました。