論文の概要: Assessing Post-Reform Changes in Risk Disclosure Quality with a Multidimensional Text Analysis Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.26522v1
- Date: Thu, 25 Jun 2026 01:54:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-26 18:46:32.141009
- Title: Assessing Post-Reform Changes in Risk Disclosure Quality with a Multidimensional Text Analysis Approach
- Title（参考訳）: 多次元テキスト解析によるリスク開示品質の経年変化の評価
- Abstract要約: 日本語NLP測度抽出とペアテスト,シフト関数解析,計量間相関を組み合わせた長手テキスト解析手法を提案する。
このアプローチを適用して、2019年の開示改革の評価を行い、10年間にわたる19,770件の年次観測を分析した。
開示量は大幅に増加したが,読みやすさの低下が伴っていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While corporate narrative disclosures provide crucial information to capital markets, comprehensively evaluating their qualitative changes over time remains challenging. Narrative text is inherently multidimensional, meaning that an improvement in one textual dimension often occurs alongside changes in others. To capture these underlying dynamics, we propose a longitudinal text analysis approach combining Japanese-language NLP metric extraction with paired testing, shift function analysis, and inter-metric correlation. Our framework extends prior indicator sets by incorporating a cross-section relevance indicator to measure topical alignment between risk disclosures and management strategies. Applying this approach to evaluate Japan's 2019 disclosure reforms, we analyze 19,770 firm-year observations over a 10-year period (FY2015-FY2024). The joint analysis reveals complex shifts in disclosure patterns that are frequently masked by conventional single-indicator methods. Specifically, we find that while disclosure volume increased substantially, it was accompanied by a decline in readability. Furthermore, although the overall information structure improved, specific descriptive quality stagnated, and the degree of adaptation varied across market segments.
- Abstract（参考訳）: 企業物語の開示は資本市場に重要な情報を提供するが、時間とともに定性的変化を包括的に評価することは依然として困難である。
ナラティブテキストは本質的に多次元であり、あるテキストの次元の改善は、他のテキストの変化と共に起こることが多い。
そこで本稿では, 日本語NLPメトリック抽出とペアテスト, シフト関数解析, メトリック間相関を組み合わせた長手テキスト解析手法を提案する。
本フレームワークは,リスク開示と管理戦略のトピックアライメントを測定するために,クロスセクション関連指標を組み込むことにより,事前指標セットを拡張した。
このアプローチを適用して、2019年の開示改革を評価することで、10年間にわたる19,770件の年次観測(FY2015-FY2024)を分析した。
共同分析により,従来の単一指標法でしばしば隠蔽される開示パターンの複雑な変化が明らかになった。
具体的には,開示量は大幅に増加したが,読みやすさの低下が伴っていた。
さらに、全体的な情報構造は改善されたが、具体的記述品質は停滞し、市場セグメントによって適応の程度が異なっていた。
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