本稿では，日本証券業協会の「

の証券投資に関する意識調査」を用いての株式投資の売買損益に影響を及ぼす要因について分析した．その結果，女性が男性よりも株式投資の売買損益がプラスになる可能性が高まることが日本のについて示された．年齢については，若年層が高齢層よりも株式投資の売買損益がプラスになる可能性が高まることが示された．近年注目が集まっている金融リテラシーについての分析も行った．その結果，金融リテラシーが高いほど，株式投資の売買損益がプラスになる可能性が高いことが示された．本稿ではさらに，株式投資手法についても分析を試みた．

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本稿は，Bollen (2007）の分析方法に依拠して，近年，わが国の投資信託市場で人気を集めている分配型ファンドの購入売却に関する投資行動について，アディクションのみならず，時間選好の観点から，検証を行うものである．
分析の結果，一般型ファンドの投資行動が，短期的なファンド·パフォーマンスの影響を受けるのに対して，分配型ファンドは，長期的なファンド·パフォーマンスの影響を受けることが示された．この結果は，分配の頻度が高い場合には，伝統的なフレームワークでは考慮されないような，分配金の効用が存在することを示していると考えられる．さらに，設定日や資産規模の違いを調整したマッチング·サンプルの分析や，分配の程度に注目した分析を行ったところ，整合的な分析結果を得ることが確認された．これらの結果は，分配型ファンドの需要は，時間選好率が一定でないような投資家の効用関数によって説明されることを示唆していると考えられる．

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近年、金融市場における

の比重が増し、その重要性が高まっている。本研究では、個別銘柄間の情報伝播の様子を明らかにすることで、に対して投資判断の支援を行う技術の構築を目指す。具体的には、株式市場の注文情報から移動エントロピーを計算し、影響力ネットワークを構築する。またそのネットワークが情報伝播の様子を表していることを示し、ニュース等の外的要因が個別銘柄に与える影響を明らかにする。

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現在，日本市場において

の存在が大きくなっている．この流れは日本の経済にとって好ましいものであり，政府としては個人の資金をさらに市場に向わせたい旨をその提言の中で述べている．一方，インターネットの普及により，ソーシャルメディア上で風説の流布が行い易くなったため，が安全に投資を行えなくなるような要因も増していると言える．実際掲示板上の風説の流布によって告発されたケースも複数ある．そのような行為をする者を相場操縦士や仕手師と呼ばれるが，この犯罪行為の標的にされやすいのもまたである．何故ならは機関投資家と比較して情報劣位にあり，非合理的な投資行動を取りやすいからである．しかし先述したように，東京市場の活性化という観点においてはの存在はとても大きいものである．現在の売買比率増加の傾向を持続させるためにも，市場の公正性・信頼性を保つことはより重要になってくる．もちろん証券取引等監視委員会は，市場の監視を行っているが，大量の情報が生成されるソーシャルメディアにおいて，すべての書き込みを監視することは容易ではない．そのような問題に対して，Webマイニングの技術が有効である．Webマイニングではソーシャルメディア上に所謂ビッグデータを抽出・構造化・分析することで，現実世界のデータからでは得難い知見をより簡単に得ることができる．この技術を用いることで，かつて困難であったソーシャルメディアの監視を効率的に行えるようになる．以上の内容を踏まえ，本研究では，インターネット株式掲示板において相場操縦を発見することを目的とする．そのため，掲示板におけるユーザの行動を分析し，相場操縦行為を行った可能性のあるユーザを発見する手法を提案する．本研究が提案する手法は，急騰急落直前のユーザの行動が，通常時と比べどれくらい異常であるかを測定し，その異常具合をスコア化・ランク付けするものである．提案手法の使用用途については，金融庁など相場操縦を発見する主体を支援するシステムなどが想定される．

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2011年と2012年の2月に行ったを対象とするインターネットアンケート調査から，の投資スタイルによる投資行動とパフォーマンスの違いを多面的に分析した．その結果，(1) 明確な投資スタイルを持つ投資家は大きく2つのグループ（「長期パッシブ分散派」と「短期アクティブ集中派」）に分かれること，(2) 2つのグループを比較すると，長期パッシブ分散派の方が相対的に，投資家間で運用パフォーマンスの差が小さく，投資満足度，幸福感が高く，ストレスや不安が少なく，資産の形成に成功していることが確かめられた．

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近年、日本の外国為替証拠金取引(FX)業者の顧客取引高が急増し、為替市場に対し大きな割合を占めるため、その顧客動向の分析は重要である。 従来のファイナンス研究では、株式市場において、企業の利益発表やニュース発表後の出来高変化に焦点を当て、

と機関投資家の差異が分析されてきた。 一方、為替市場におけるの投資行動はまだ十分に実証されておらず、経済情報発表後の反応を検証することは重要な課題である。 そこで本研究では、FX業者の顧客取引データを用い、がFOMC及びベージュブック情報を基に取引を行うかどうかを検証する。 具体的には、FOMC会合及びベージュブック情報を基に取引を行うかどうか(H1)、情報のトーンに基づいた取引を行うかどうか(H2)を検証する。ベージュブックは、米国の景況感を報告する文書であり、FOMC会合前に公開され、金融政策決定や金融市場に重要な影響を与える。 分析の結果、においても、FOMC及びベージュブックの公表が取引高に影響を与えることが実証できた。またFOMC前に公表されるベージュブックの特定のトピックに反応した取引を行うことが確認できた。

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最近, わが国では, 従来の環境報告書を充実・発展させて, サステナビリティ報告書や環境・社会報告書等 (以下, 総称してCSR報告書と呼ぶ) を自発的に発行する企業が増加する傾向にある.そこで, 本稿では, Freeman (1984) に端を発するステークホルダー・アプローチに立脚して, 社会責任活動およびに対する企業の戦略的姿勢を中心に, 日本企業のCSR報告書の質の規定要因を実証的に検証する.そして, 規模の大きな企業ほど, また企業社会業績 (CSP) が高い企業ほどCSR報告書の質が高い傾向にあるという証拠を提示する.また, 限定的ではあるものの, 消費者に近い業種や社会や環境に大きな影響を与え得る特定の業種に属する企業のCSR報告書の質が高い傾向にあるという証拠を提示する.さらに, 株主優待制度を設けている企業のCSR報告書の質が高い傾向にあるという証拠を提示する.これらの証拠は, ステークホルダー・アプローチの見方を実証的に支持するものである.

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We examine whether individual investors influence corporate fraud. Using Japanese companies listed on the Tokyo Stock Exchange from 2011 to 2022, we find a significant positive relationship between the percentage of shares held by individual investors and corporate fraud. This result indicates that individual investors have a lower monitoring effect on corporate fraud than institutional investors. In addition, we find that another corporate governance system mitigates the positive relationship between individual investors and corporate fraud.

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日本の株式市場において「ボラティリティ・アノマリー」─事前に観察されたボラティリティが小さい銘柄ほど，事後のリターンが高い―が見られることは広く知られている．我々はこの現象に，海外投資家及び信用取引を行うが関与していることを実証する．第一に，「ボラティリティ・アノマリー」は海外投資家及び信用取引を行うから日本株への資金流入が大きい局面では消滅/減衰し，資金流出が大きい局面で強まる傾向がある．第二に，海外投資家が日本株市場に資金を投下する際には，ボラティリティのより大きい株により多くの資金を投じる傾向がある一方，資金を引き揚げる際には，ボラティリティの大きい株からより多くの資金を引き揚げる傾向が見られる．また信用取引を行うが資金を引き揚げる際にも，ボラティリティの大きい株からより多くの資金を引き揚げる傾向が見られる．

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The purpose of this research is to experimentally clarify the influence both of mar-
ket factors related to market conditions and of investors’ individual factors related to
cognitive tendency on their investment behavior; for this purpose, we conducted an ex-
periment using an experimental market in which participants were asked to buy and sell
stocks whose prices were controlled. Specifically, we analyzed generalized linear mod-
els where each of three behavioral indicators related to investment (the ratio of trend
following trading, the extent to which a participant took risks, and disposition effect)
was a response variable and both market factors (market trend and volatility) and in-
vestors’ individual factors (risk attitude and degree of proficiency) were explanatory
variables, so that we could identify whether or not the explanatory variables explained
each response variable. Five professional traders and 11 personal investors participated
in this experiment. As a result, the following three things were clarified: First, it was
affected not by market factors but by their risk attitude whether they followed market
trends or not; second, the extent to which they took risks was affected both by market
factors and by their degrees of proficiency; finally, disposition effect was affected only
by degree of proficiency, which meant that professional traders could avoid disposition
effect.

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本研究では、日本の株式市場における Twitter のツイート情報と小型株の株価との関連性について分析を行った。機関投資家と

の投資手法の違いを踏まえた上で、GoogleCloud Natural Language API を用いた感情分析を行い、ツイートと小型株の株価の関係を明らかにする。

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近年，

の数は増加している．にとって投資をする判断材料として，日経平均株価の動向，株価が上昇下降した銘柄，どのような株価の変動要因があったといった情報が重要になる．これを端的に表しているのが日経平均市況の概況について言及した記事になる．この日経平均市況概況記事の情報は，投資経験の少ないはもちろんのこと，投資経験の多い投資家にとっても投資の判断材料として一番身近な情報で需要が高いといえる．しかし，作成にあたって日経平均株価の動向，変動した企業の情報等、多くの情報を参照する必要があるうえに，取引日ごとに掲載するため，人手で作成するには多くの時間と労力が必要になる．そこで，本研究では，株価データと決算短信から株式市場の動向，株価の変動要因となる事業，製品，社会背景等を投資テーマとして抽出することで，日経平均市況概況記事を自動的に生成することを目的とする．具体的には，株価データから大きく変動した企業群を抽出し，各企業の決算短信から抽出したキーワードを基にクラスタリングによる絞り込みを行う．絞り込みを行った企業群の各キーワードをスコア化し投資テーマとして抽出する．株価データと投資テーマを基に日経平均市況概況記事の自動生成を行う．

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人々が合理的な金融意思決定をするために、金融経済教育を通じて人々の金融リテラシーを高める 政策が進められているが、その効果が出るまでに長い時間を要することが想定される。その点、金融 アドバイザーなどの専門家の金融アドバイスは、人々の金融リテラシーを補完し、より良い意思決定 に結びつくことが期待される。 本稿では、資産分散という金融行動に焦点を当て、金融アドバイスは資産分散に対して効果がある ものの、多くの場合、金融リテラシーの高い人ほどアドバイスを利用するという構造になっているこ とを示している。 専門家に相談するにあたっての心理的負荷や情報探索に関わるコストを低減させることが、金融ア ドバイスの利用促進につながると考えられる。

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本研究では、

に株式の投資判断に必要な情報 を提示する投資支援システムを作ることを目的とする。そのために、複数のテキスト情報を用いて、銘柄に変動的に影響する要因の分析と、企業の取引企業や事業内容といった基本情報を取得する。

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Recent research has explored the proper method to analyse the relationships in financial markets for risk management, In this paper, we apply transfer entropy to construct a stationary network which represents the information propagation between stocks. This network can differ significantly from other static networks, such as correlations network and minimal spanning tree network, because it can include the direction information. We demonstrate that this method reveals meaningful hidden relations of cause and effect between stocks.

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東日本大震災発生以前には，景気回復の期待から上昇基調にあった株価は，震災後一旦急落し，その後数日のうちにある程度回復した．近年，日本の株式市場で大きな取引シェアを占めているのは海外の投資家であるが，震災直後も，海外の投資家は市場で活発に取引を行っていた．震災前後に日本の株式をネットで購入していたのは，海外の投資家だけであったが，この間主要な売り手となっていたのは，東証1部では証券会社（証券自己売買）であり，東証2部および東証マザーズでは，であった．海外の投資家の内訳をみると，震災が発生した3月には，北米，アジアの投資家がネットの買い手となっていた一方，欧州の投資家はネットの売り手となっていた．
震災前後における市場別（3市場1・2部等の合計，東証1部，東証2部，東証マザーズ）のVAR分析においても，3市場1・2部等，東証1部のデータを使用した場合は，証券会社や海外の投資家の売買が市場に相対的に大きな影響を与えており，東証2部，東証マザーズの場合は，や海外の投資家の売買が大きな影響を与えていた．

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Practical analysis of Real Estate Security Token in Japan by a project leader of Kenedix, Inc., the largest real estate asset management company in Japan.

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