論文の概要: Automatic Identification and Classification of Share Buybacks and their
Effect on Short-, Mid- and Long-Term Returns
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12863v1
- Date: Mon, 26 Sep 2022 17:29:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-27 15:23:01.644213
- Title: Automatic Identification and Classification of Share Buybacks and their
Effect on Short-, Mid- and Long-Term Returns
- Title（参考訳）: 株式買い戻しの自動識別と分類と短期的・中期的・長期的リターンへの影響
- Authors: Thilo Reintjes
- Abstract要約: この論文は株式買い戻し、特に株式買い戻しの発表を調査している。
このような発表の認識方法、株式買い戻しの過剰なリターン、および株式買い戻しの発表後のリターン予測に対処する。
この論文では、これらのNLPメソッドを使用して57,155株の買い戻し発表からなる大規模なデータセットを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This thesis investigates share buybacks, specifically share buyback
announcements. It addresses how to recognize such announcements, the excess
return of share buybacks, and the prediction of returns after a share buyback
announcement. We illustrate two NLP approaches for the automated detection of
share buyback announcements. Even with very small amounts of training data, we
can achieve an accuracy of up to 90%. This thesis utilizes these NLP methods to
generate a large dataset consisting of 57,155 share buyback announcements. By
analyzing this dataset, this thesis aims to show that most companies, which
have a share buyback announced are underperforming the MSCI World. A minority
of companies, however, significantly outperform the MSCI World. This
significant overperformance leads to a net gain when looking at the averages of
all companies. If the benchmark index is adjusted for the respective size of
the companies, the average overperformance disappears, and the majority
underperforms even greater. However, it was found that companies that announce
a share buyback with a volume of at least 1% of their market cap, deliver, on
average, a significant overperformance, even when using an adjusted benchmark.
It was also found that companies that announce share buybacks in times of
crisis emerge better than the overall market. Additionally, the generated
dataset was used to train 72 machine learning models. Through this, it was able
to find many strategies that could achieve an accuracy of up to 77% and
generate great excess returns. A variety of performance indicators could be
improved across six different time frames and a significant overperformance was
identified. This was achieved by training several models for different tasks
and time frames as well as combining these different models, generating
significant improvement by fusing weak learners, in order to create one strong
learner.
- Abstract（参考訳）: この論文は株式買い戻し、特に株式買い戻しの発表を調査している。
それは、その発表の認識方法、株式買い戻しの過剰なリターン、および株式買い戻しの発表後のリターンの予測に対処する。
株式買い戻し発表を自動的に検出するための2つのNLPアプローチについて説明する。
非常に少量のトレーニングデータであっても、最大90%の精度を達成できます。
この論文では、これらのNLPメソッドを使用して57,155株の買い戻し発表からなる大規模なデータセットを生成する。
この論文は、このデータセットを分析して、株式買い戻しを発表したほとんどの企業がMSCI Worldを下回っていることを示している。
しかし、少数の企業はMSCIワールドをはるかに上回っている。
この大きなオーバーパフォーマンスは、すべての企業の平均を見てみると、純利益につながる。
ベンチマーク指標が各企業の規模に合わせて調整された場合、平均オーバーパフォーマンスは消失し、過半数がさらにパフォーマンスが低下する。
しかし、調整されたベンチマークを使用した場合であっても、時価総額の1%以上で株式買い戻しを発表した企業は、平均してかなりのオーバーパフォーマンスを実現していることがわかった。
また、危機時の株式買い戻しを公表する企業は、市場全体よりも良好であることが判明した。
さらに、生成されたデータセットは72の機械学習モデルのトレーニングに使用された。
これにより、最大77%の精度を達成し、大きな余分なリターンを生み出す多くの戦略を見つけることができた。
6つの異なる時間枠で様々なパフォーマンス指標が改善され、かなりのオーバーパフォーマンスが特定できた。
これは、異なるタスクと時間フレームのために複数のモデルをトレーニングし、これらの異なるモデルを組み合わせることで達成され、弱い学習者を使って大きな改善をもたらし、1つの強い学習者を生み出す。
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