投资者对跨主题财务披露的反应：一个应用程序

(2013).房地产（主要表达与租赁、房地产或建筑规模相关的表达）或并购。关于后者，Neuhierl等人（2013）明确区分了意图和目标以及子形式。此外，第9节材料（即主要新闻稿）。由于我们的一个主题具体涉及新闻稿，决策者可以考虑将这一部分分为两个单独的部分，以便投资者能够轻松区分它们。与Neuhierlproducts/services和legal形成对比。5.3管理和专业管理对企业绩效的影响（Mithas等人，2011年）。我们的发现为管理者提供了决策支持，解决了哪些科目真正对投资者有利的问题。这有助于管理者和通信专业人员优先考虑哪些新闻稿需要投入最大的精力。同时，他们可以使用基于数据挖掘技术的上述框架来监控和理解智能（Pr"ollochs和Feuerriegel，2018；Zheng等人，2012）。另一方面，我们的方法概述了需要处理大量披露信息以识别相关信息的专业人员的潜在收益，因为在当前环境下，代码不可用。总的来说，我们的工作有助于现有的研究机构了解披露的叙述内容如何为投资者提供决策支持（Feuerriegel和Prendinger，2016；Kraus和Feuerriegel，2017；Pr"ollochs等人，2016；Schumaker和Chen，2009）。5.4未来研究的机会我们的工作为决策科学相关的未来研究开辟了一条道路。而我们要研究个人的信息需求和信息需求。

前者表示客观上交易决策所需的信息，而后者表示主观上认为相关的信息（参见Zimbraet al.，2015）。随着文本挖掘的进一步发展，人们可能能够分析信息需求（即投资者在决策过程中所寻求的信息）并提取披露的相关部分。此外，研究跨个别主题决策的不同特征背后的原因也是一项有趣的任务。6结论注释Dirichlet分配，因为它允许我们自动分析来自美国公司的数千份8K文件的内容。这尤其允许我们对内容与“事件”或附录不匹配的四分之三的文件进行分类。我们的分析得出了20个主题的列表，反映了企业最需要报告的主题。此外，我们的研究结果证明，股票市场参与者处理信息的方式是不对称的：一组5个主题触发了在统计显著水平上不同于零的正常回报。基于这些发现，高管和通信专业人士可以立即总结我们的发现，并将精力集中在与观众相关的故事上。通过正确解释获得的信息，投资者可以在买卖时提高决策，以提高其投资组合的绩效（Oztekin et al.，2016）。决策者可以使报告结构符合企业的实际需要。参考Santweiler，W.和Frank，M.Z.2006。“美国股市是否通常对企业新闻报道反应过度？”SSRN电子期刊。《投资：过去十年欧洲部门分析的证据》，《能源政策》（38:8），第4528-4539页。Asquith，P.、Bruner，R.F.和Mullins，D.W.1983年。

“收购公司的收益”，《金融经济学杂志》（11:1-4），第121-139页。Bao，Y.，和Datta，A.，2014年。“从文本风险披露中同时发现和量化风险类型”，《管理科学》（60:6），第1371-1391页。Blei，D.M.2012年。“概率主题模型”，《ACM通讯》（55:4），第77-84页。Blei，D.M.，Ng，A.Y.，和Jordan，M.I.，2003年。“潜在Dirichlet分配”，《机器学习研究杂志》（3），第993-1022页。布鲁姆菲尔德，R.J.2002。“不完全披露假设”和财务报告，《会计视野》（16:3），第233-243页。Bonnier，K.-A.，和Bruner，R.F.，1989年。《股票价格对（11:1）的反应分析》，第95-106页。Boudoukh，J.、Feldman，R.、Kogan，S.和Richardson，M.2013。“哪些新闻影响股票价格？文本分析，”。Carter，M.E.，和Soo，B.S.，1999年。“8-K表报告的相关性”，《会计研究杂志》（37:1），第119页。Cartwright，S.，和Schoenberg，R.，2006年。《并购管理三十年》（17:S1），第S1-S5页。Chan，W.S.2003。“股价对新闻和无新闻的反应：头条新闻后的漂移和反转”，《金融经济学杂志》（70:2），第223-260页。Chang，J.、Boyd Graber，J.、Wang，C.、Gerrish，S.和Blei，D.M.2009年。“阅读茶叶：人类如何解释主题模型”，载于《神经肽信息处理系统的进展》（NIPS），第288-296页。多德，第1980页。“合并提议、管理自由裁量权和股东财富”，《金融经济学杂志》（8:2），第105-137页。Elango，B.、Talluri，S.S.和Hult，G.T.M.2013年。《理解风险科学的驱动因素》（44:4），第755-783页。Fama，E.F.1970。“有效资本市场：理论和实证工作回顾”，《金融杂志》（25:2），第383-417页。Fama，E.F.、Fisher，L.、Jensen，M.C.和Roll，R.1969年。

“股票价格对新信息的调整”，《国际经济评论》（10:1），第1页。Feinerer，I.、Hornik，K.和Meyer，D.2008年。“R中的文本挖掘基础设施”，《统计软件杂志》（25:5），第1-54页。Feuerriegel，S.，和Prendinger，H.，2016年。“基于新闻的交易策略”，决策支持系统（90），第65-74页。Feuerriegel，S.、Ratku，A.和Neumann，D.2016年。“利用潜在Dirichlet分配分析金融新闻中的潜在主题如何影响股价”，第49届夏威夷系统科学国际会议（HICS），IEEEComputer Society，第1072-1081页。Hanley，K.W.和Hoberg，G.2012年。“诉讼风险、战略披露和首次公开发行的抑价”，《金融经济学杂志》（103:2），第235-254页。Henry，E.，2008年。“投资者是否被盈利新闻稿的撰写方式所影响？”《商业传播杂志》（45:4），第363-407页。Konchitchki，Y.，和O\'Leary，D.E.，2011年。“信息系统研究中的事件研究方法”，《国际会计信息系统杂志》（12:2），第99-115页。Kraus，M.，和Feuerriegel，S.，2017年。“利用深度神经网络和转移学习从财务披露中获得决策支持”，决策支持系统（104），第38-48页。Lerman，A.，和Livnat，J.，2010年。“新的8-K表披露”，会计研究综述（15:4），第752-778页。Li，F.2008年。“年度报告可读性、当前收益和收益持续性”，《会计与经济杂志》（45:2），第221-247页。Loughran，T.和McDonald，B.2011年。“什么时候负债不是负债？文本分析、词典和10 Ks”，《金融杂志》（66:1），第35-65页。Loughran，T.I.和McDonald，B.2016年。《会计与金融中的文本分析：调查》，《会计研究杂志》（54:4），pp。

1187–1230.使用新闻和财务比率进行变更建模，“ACM交易管理信息系统（3:3）”，第1-30页。Lucas，D.J.，和McDonald，R.L.，1990年。“股票发行与股价动态”，《金融杂志》（45:4），第1019-1043页。Lummer，S.L.和McConnell，J.J.1989。“关于银行贷款过程和资本市场对银行贷款协议反应的进一步证据”，《金融经济学杂志》（25:1），第99-122页。MacKinlay，公元1997年。“经济和金融中的事件研究”，《经济文献杂志》（35:1），第13-39页。Manning，C.D.和Schütze，H.1999年。统计自然语言处理基础，马萨诸塞州剑桥：麻省理工学院出版社。McKinney，E.H.，Jr.，和Yoos，C.J.，第二期，2010年。“关于信息的信息：观点的共济失调”，《管理信息系统季刊》（34:2），第329-344页。Mithas，S.，Ramasubu，N.，和Sambamurthy，V.2011。“信息管理能力如何影响公司绩效”，《管理信息系统季刊》（35:1），第237–256页。Neuhierl，A.、Scherbina，A.和Schlusche，B.2013年。“市场对CorporatePress发布的反应”，《金融和定量分析杂志》（48:04），第1207-1240页。《商业》（44:2），第193-219页。Oztekin，A.、Kizilaslan，R.、Freund，S.和Iseri，A.2016年。“预测新兴市场每日股票收益的数据分析方法”，《欧洲运筹学杂志》（253:3），第697-710页。Pr"ollochs，N.，和Feuerriegel，S.，2018年。“用于战略管理的业务分析：通过主题建模识别和评估公司挑战”，信息与管理（即将出版）。《系统》（88），第67-75页。Ramage，D.、Hall，D.、Nallapati，R.和Manning，C.D.2009年。

“标签LDA：多标签语料库中信用归因的监督主题模型”，2009年自然语言处理经验方法会议论文集，EMNLP’09，美国宾夕法尼亚州斯特劳德斯堡：计算语言协会，第248-256页。投资组合选择：来自实验研究的见解，“决策科学”。Schumaker，R.P.和Chen，H.2009年。“基于金融新闻的定量股票预测系统”，《信息处理与管理》（45:5），第571-583页。西弗特，C.和雪莉，K.E.2014。“LDAvis：可视化和解释主题的方法”，载于《交互式语言学习、可视化和界面研讨会论文集》，第63-70页。《生活事件对社交网络动态的影响》，《决策科学》（48:6），第1062-1097页。Steyvers和Grif fiths，2013年。“概率主题模型”，《最新语义分析手册》，T.K.Landauer，（编辑），Mahwah，N.J.：心理学出版社，第424-440页。《万维网上上下文感知查询处理方法》，《信息系统研究》（19:1），第3-25页。《媒体情绪预测股票回报》，《决策科学》（48:3），第454-488页。《决策策略的选择》，《决策科学》（6:3），第409-429页。Tetlock，P.C.2007年。“为投资者情绪提供内容：媒体在股市中的作用”，《金融杂志》（62:3），第1139-1168页。Tetlock，P.C.、Saar Tsechansky，M.和Macskassy，S.2008年。“不仅仅是文字：量化语言来衡量公司的基本面”，《金融杂志》（63:3），第1437-1467页。Vulteenaho，T.，2002年。“是什么推动了公司层面的股票回报？”《金融杂志》（57:1），第233-264页。Warner，J.B.，Watts，R.L.，和Wruck，K.H.1988。“股票价格和高层管理人员的变化”，《金融经济学杂志》（20），第461-492页。Woolridge，J.R.和Snow，约1990年。

“股票市场对战略投资决策的反应”，《战略管理杂志》（11:5），第353-363页。Zheng，Z.，Fader，P.，和Padmanabhan，B.，2012年。“从商业智能到竞争情报：使用增强的以站点为中心的数据推断竞争措施”，《信息系统研究》（23:3），第698-720页。Zimbra，D.、Chen，H.和Lusch，R.F.2015年。“企业相关网络论坛的利益相关者分析”，ACM管理信息系统交易（6:1），第1-38页。