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本篇是“學(xué)海拾珠”系列第二百零一篇，文章研究了財(cái)報(bào)電話會(huì)議對(duì)股價(jià)變動(dòng)的影響，研究表明從財(cái)務(wù)電話會(huì)議文本中提取的情緒信息相比較于常使用的財(cái)務(wù)指標(biāo)更有預(yù)測(cè)價(jià)值。
　　財(cái)報(bào)電話會(huì)議與股價(jià)變動(dòng)之間的關(guān)系
　　通過設(shè)置三種不同的股票價(jià)格變動(dòng)標(biāo)簽以及使用LIWC詞典來識(shí)別電話會(huì)議中的情感特征進(jìn)行研究。研究發(fā)現(xiàn)：情緒積極的財(cái)報(bào)電話會(huì)議記錄后股價(jià)更可能上漲，消極情緒則相反；分析師在財(cái)務(wù)電話會(huì)議前的評(píng)級(jí)對(duì)財(cái)務(wù)電話會(huì)議后的股價(jià)走勢(shì)預(yù)測(cè)沒有顯著影響。
　　StockGNN模型能準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)股價(jià)走勢(shì)
　　通過使用StockGNN （GNN+Doc2Vec ）方法生成語義特征。在大多數(shù)情況下，StockGNN方法準(zhǔn)確度較高，StockGNN在所有行業(yè)的平均準(zhǔn)確率上分別比DEmlp、DEsvm、DElogreg高出3%、4.1%和8.9%。
　　電話會(huì)議的情緒信息可以更好預(yù)測(cè)股價(jià)變動(dòng)
　　研究發(fā)現(xiàn)通過使用多層感知器（MLP）執(zhí)行分類任務(wù)，在大多數(shù)（80%）的情況下，從財(cái)務(wù)電話會(huì)議文本中提取的情緒信息相比較于經(jīng)常使用的指標(biāo)（例如，銷售額、每股收益）可以為股票價(jià)格走勢(shì)提供更有用的信號(hào)。
　　文獻(xiàn)來源
　　核心內(nèi)容摘選自Sourav Medya, Mohammad Rasoolinejad, YangYang, Brian Uzzi于2022年8月16日在The Web Conference (WWW)上的文章《 An Exploratory Study of Stock Price Movements fromEarnings Calls》
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　文獻(xiàn)結(jié)論基于歷史數(shù)據(jù)與海外文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)；不構(gòu)成任何投資建議。