Eine Untersuchung der Finanzmarktreaktionen auf Audio-Signale in Earnings Conference Calls

• Antragsteller: Professor Dr. Oliver Hinz
• Fachliche Zuordnung: Management und Marketing
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 512670450

In sogenannten Earning Calls informieren Manager Analysten und Investoren über die aktuelle und zukünftige Ertragslage des Unternehmens, das sie führen. Diese Informationen, üblicherweise übermittelt in Telefonkonferenzen, sollen dazu dienen, Informationsasymmetrien zwischen Management und den Besitzern des Unternehmens (und zukünftigen Investoren) abzubauen. Diese Gesprächsinformationen sind öffentlich verfügbar. Verfahren des maschinellen Lernens erlauben es, diese Informationen maschinell zu verarbeiten und damit den Zustand bzw. die Entwicklung des jeweiligen Unternehmens besser zu prognostizieren. Im beantragten Projekt möchten wir diese Möglichkeiten besser verstehen. Während in der Finance-Literatur die Auswertung von Earning Calls und deren Transkripte bereits mit Natural Language Processing-Verfahren vorangetrieben wurde, wurden die Audio-Files noch nicht weiter untersucht. Diese könnten neben den Informationen „was gesagt wurde“ auch versteckte Informationen enthalten „wie etwas gesagt wurde“. Diese Zusatzinformationen, die wir Audio Cues nennen, könnten mit Verfahren der künstlichen Intelligenz identifiziert werden und in entsprechenden Prognosemodellen verarbeitet werden. Im beantragten Projekt möchten wir untersuchen, inwieweit dies möglich ist und inwieweit sich bestimmte Marktteilnehmer dadurch Prognosevorteile erarbeiten könnten.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Mitverantwortliche: Dr. Kevin Bauer; Professor Dr. Alexander Hillert