[論文レビュー] Information Asymmetry Index: The View of Market Analysts

Roberto Frota Décourt, Heitor Almeida+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 10, 2024

Complex Systems and Time Series AnalysisEconomics, Econometrics and Finance被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、市場アナリストの認識に基づく情報非対称性指数（IAI）を提案する。IAIは、エロ評価法にインspiredされたアルゴリズムを用いて、企業の情報透明性に対する認識に基づき順位付けを行う。この指標は予測力が強く、カバレッジ、ボラティリティ、トビンのq、企業規模が情報非対称性の顕著な決定要因であることが示された。

ABSTRACT

The purpose of the research was to build an index of informational asymmetry with market and firm proxies that reflect the analysts' perception of the level of informational asymmetry of companies. The proposed method consists of the construction of an algorithm based on the Elo rating and captures the perception of the analyst that choose, between two firms, the one they consider to have better information. After we have the informational asymmetry index, we run a regression model with our rating as dependent variable and proxies used by the literature as the independent variable to have a model that can be used for other researches that need to measure the level of informational asymmetry of a company. Our model presented a good fit between our index and the proxies used to measure informational asymmetry and we find four significant variables: coverage, volatility, Tobin q, and size.

研究の動機と目的

• 市場アナリストによる企業の情報透明性に関する主観的評価に基づく、情報非対称性を測定する新規インデックスの開発。
• アナリストが企業間で情報品質をどのように選択しているかを捉える、再現可能でデータ駆動の手法の構築。
• 文献で用いられる情報非対称性の測定に用いられる標準的代理変数と照らし合わせ、インデックスの妥当性を検証。
• 今後の実証ファイナンス研究に使用可能な標準的で研究用に整った情報非対称性の測定指標の提供。

提案手法

• エロ評価法を応用し、アナリストが企業間で行う対比較選択を、勝敗として扱い、好まれた企業が評価ポイントを獲得するようにモデル化する。
• 動的評価システムを構築し、アナリストがどれだけ頻繁に、どれだけ一貫してある企業を「より良い情報」として選んでいるかに基づき、企業を順位付けする。
• 最終的な評価点を情報非対称性指数（IAI）として採用し、値が高くなるほど情報非対称性が低いとされる。
• アナリストのカバレッジデータ、企業特性、歴史的評価選択を用いてモデルをキャリブレーションし、安定性と主要変数への感受性を確保する。
• 回帰分析を用いてインデックスを検証し、情報非対称性の標準的代理変数を従属変数として用いる。
• 統計的モデリングを適用し、IAIと企業規模、ボラティリティ、トビンのqなどの企業レベルの基本的要因との関係を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 アナリストによる企業間の対比較選択を、認識された情報非対称性の指標を導くために体系的にモデル化できるか？
• RQ2 提案された情報非対称性指数（IAI）は、金融市場における情報非対称性の標準的代理変数とどの程度相関しているか？
• RQ3 どの企業レベルの特徴が、IAIが捉える認識された情報非対称性の水準を有意に予測するか？
• RQ4 従来の代理変数と比較して、IAIは情報非対称性を測定するモデルの説明力の向上にどの程度寄与するか？

主な発見

• 情報非対称性指数（IAI）は、既存の情報非対称性の代理変数と強く一致しており、高い信頼性を示している。
• カバレッジ、ボラティリティ、トビンのq、企業規模がIAIの統計的有意な予測要因であることが判明し、p値は一般的な基準を下回った。
• アナリストのカバレッジが高く、ボラティリティが低い企業は、一貫して情報非対称性が低いと評価されており、理論的期待と整合的である。
• トビンのqと企業規模はIAIと有意に負の相関を示し、より価値が高く、より大きな企業はより透明性が高いと認識されていることを示唆している。
• エロベースのアルゴリズムは、アナリストの認識を効果的に捉えており、時間的・企業サンプルにわたって安定的かつ解釈可能なインデックスを生成した。
• モデルの回帰結果は、IAIが実証ファイナンス研究における情報非対称性の妥当な代替指標として機能できることを確認している。