| Type of data: Check all that apply. Use "Other" to specify other types so that we can include them in further updates. |
graph
text
number
series
table
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| Variable labels of dataset (the names of the variables) |
財務データ（約100変数）｜売上高，売上原価など，経営者の声明などの文字情報｜業績報告｜重要事項報告書｜所在地など |
| Outline of data |
証券業を監督する金融庁は，その業務の1つとして日本の上場企業に有価証券取引報告書などの提出を義務付けている．その報告書には会計情報，経営者の判断・予測，重要な報告事項についてＸＢＲＬフォーマットに従って記載され，デジタルデータとして保存されている．そのデータは多義にわたって記載されている．利用者がその情報にアクセスするには書面形式のＰＤＦかＸＢＲＬを選択する必要がある．
前者の場合には出力することで閲覧することができるが，後者の場合には特殊なオペレーションが必要でありデータの活用が困難な状況にある．一方で日経ＮＥＥＤＳなどはＸＢＲＬデータをＣＳＶに変換して蓄積し，そのデータを販売している．
ＥＤＩＮＥＴのデータは５年間のみ開示されるが，民間企業によるデータ提供は７０年間と長い． |
| Simulation process |
会計情報のみならず文字情報を利用した分析を考えている．会計数値の変化と文字情報をもとに経営者が抱く不正会計や利益調整を行おうとする心理を読み解きたい． |
| Expected outcome of the process (obtained knowledge, analysis results, output of tools) |
会計数値を利用した不正会計の検知に関しては試行しており，概ね96%以上の確率で検知することに成功している．なお，検知には監査・検査を行う者が心に抱く「違和感」を利用することが有効であることがわかった． |
| Anticipation for analyses/simulations other than the typical ones provided above |
周辺の情報（雑誌，新聞などに掲載された経営者のコメントやメディア・ネットでの経営者の発言）を付加することで，より深度ある分析が行えると期待している． |
Last Update：February,18,2021 Created：February,18,2021
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February,13,2022
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