論文の概要: Corporate Earnings Calls and Analyst Beliefs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15214v2
• Date: Tue, 25 Nov 2025 18:42:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-26 15:01:35.294394
• Title: Corporate Earnings Calls and Analyst Beliefs
• Title（参考訳）: コーポレート・アーニング、電話とアナリストの信念を語る
• Authors: Giuseppe Matera,
• Abstract要約: 決算報告から抽出した物語が、実現した利益とアナリスト予測の両方の予測を著しく改善することを示します。 大規模言語モデルが対実的テキストを生成する新しいテキストモーフィング手法を提案する。 アナリストは感情に過度に反応し(最適化)、リスクと不確実性の物語に過度に反応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Economic behavior is shaped not only by quantitative information but also by the narratives through which such information is communicated and interpreted (Shiller, 2017). I show that narratives extracted from earnings calls significantly improve the prediction of both realized earnings and analyst expectations. To uncover the underlying mechanisms, I introduce a novel text-morphing methodology in which large language models generate counterfactual transcripts that systematically vary topical emphasis (the prevailing narrative) while holding quantitative content fixed. This framework allows me to precisely measure how analysts under- and over-react to specific narrative dimensions. The results reveal systematic biases: analysts over-react to sentiment (optimism) and under-react to narratives of risk and uncertainty. Overall, the analysis offers a granular perspective on the mechanisms of expectation formation through the competing narratives embedded in corporate communication.
• Abstract（参考訳）: 経済行動は、量的な情報だけでなく、そのような情報が伝達され解釈される物語によっても形成される(Shiller, 2017)。 決算報告から抽出した物語が、実現した利益とアナリスト予測の両方の予測を著しく改善することを示します。 このメカニズムを明らかにするために,大規模言語モデルを用いて,定量的な内容の定式化を図りながら,話題の強調(一般的な物語)を体系的に変化させる,対実的テキストを生成する新しいテキストモーフィング手法を提案する。 このフレームワークによって、アナリストが特定の物語の次元に対して過度に反応するかを正確に測定することができます。 アナリストは感情に過度に反応し(最適化)、リスクと不確実性の物語に過度に反応する。 全体として、この分析は企業コミュニケーションに埋め込まれた競合する物語を通して期待形成のメカニズムを詳細に分析する。

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