論文の概要: The Sound of Risk: A Multimodal Physics-Informed Acoustic Model for Forecasting Market Volatility and Enhancing Market Interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18653v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 03:51:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.669989
• Title: The Sound of Risk: A Multimodal Physics-Informed Acoustic Model for Forecasting Market Volatility and Enhancing Market Interpretability
• Title（参考訳）: リスク音:市場変動の予測と市場解釈性向上のためのマルチモーダル物理インフォームド音響モデル
• Authors: Xiaoliang Chen, Xin Yu, Le Chang, Teng Jing, Jiashuai He, Ze Wang, Yangjun Luo, Xingyu Chen, Jiayue Liang, Yuchen Wang, Jiaying Xie,
• Abstract要約: 本稿では,財務リスク評価のための新たな枠組みを提案する。 我々は1,795件の収支コールのデータセットを用いて、スクリプトによるプレゼンテーションと自発的なQ&A交換の動的変化をキャプチャする機能を構築した。 我々の重要な発見は、予測能力の顕著なばらつきを明らかにしている: マルチモーダルな特徴は、方向性の株価リターンを予測しないが、30日間に実現されたボラティリティにおけるサンプル外変動の最大43.8%を説明できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.501025964025075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Information asymmetry in financial markets, often amplified by strategically crafted corporate narratives, undermines the effectiveness of conventional textual analysis. We propose a novel multimodal framework for financial risk assessment that integrates textual sentiment with paralinguistic cues derived from executive vocal tract dynamics in earnings calls. Central to this framework is the Physics-Informed Acoustic Model (PIAM), which applies nonlinear acoustics to robustly extract emotional signatures from raw teleconference sound subject to distortions such as signal clipping. Both acoustic and textual emotional states are projected onto an interpretable three-dimensional Affective State Label (ASL) space-Tension, Stability, and Arousal. Using a dataset of 1,795 earnings calls (approximately 1,800 hours), we construct features capturing dynamic shifts in executive affect between scripted presentation and spontaneous Q&A exchanges. Our key finding reveals a pronounced divergence in predictive capacity: while multimodal features do not forecast directional stock returns, they explain up to 43.8% of the out-of-sample variance in 30-day realized volatility. Importantly, volatility predictions are strongly driven by emotional dynamics during executive transitions from scripted to spontaneous speech, particularly reduced textual stability and heightened acoustic instability from CFOs, and significant arousal variability from CEOs. An ablation study confirms that our multimodal approach substantially outperforms a financials-only baseline, underscoring the complementary contributions of acoustic and textual modalities. By decoding latent markers of uncertainty from verifiable biometric signals, our methodology provides investors and regulators a powerful tool for enhancing market interpretability and identifying hidden corporate uncertainty.
• Abstract（参考訳）: 金融市場の情報非対称性は、しばしば戦略的に構築された企業の物語によって増幅され、従来のテキスト分析の有効性を損なう。 本稿では,財務リスク評価のための新たな多モーダルフレームワークを提案する。 この枠組みの中心となるのが物理インフォームド・アコースティック・モデル(PIAM)であり、非線形アコースティックスを適用して信号切断などの歪みを受ける生のテレコン音から感情的シグネチャを強固に抽出する。 音響的およびテキスト的感情状態は、解釈可能な3次元 Affective State Label (ASL) 空間張力、安定性、覚醒に投影される。 約1,795回の収支コール(約1,800時間)のデータセットを使用して、スクリプトによるプレゼンテーションと自発的なQ&A交換の動的変更をキャプチャする機能を構築します。 我々の重要な発見は、予測能力の顕著なばらつきを明らかにしている: マルチモーダルな特徴は、方向性の株価リターンを予測しないが、30日間に実現されたボラティリティにおけるサンプル外変動の最大43.8%を説明できる。 重要なことは、ボラティリティ予測は、スクリプト化された音声から自発的な音声への移行中の感情的ダイナミクス、特にテキスト安定性の低下とCFOからの音響不安定性の増大、そしてCEOからの顕著な刺激的変動によって強く引き起こされる。 アブレーション研究は、我々のマルチモーダルアプローチが、音響的およびテキスト的モダリティの相補的寄与を裏付ける、金融のみのベースラインを大幅に上回っていることを確認した。 検証可能な生体信号から潜伏マーカーを復号することにより、投資家や規制当局に市場解釈性を高め、隠れた企業不確実性を識別するための強力なツールを提供する。

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