Utlysningen sammanfattar ett företags ekonomiska resultat och är en viktig indikator på företagets framtida finansiella risker. Vi studerar kvantitativt hur resultatanrop korreleras med de finansiella riskerna, med ett särskilt fokus på finanskrisen 2009. I synnerhet utför vi en text regression uppgift: med tanke på utskriften av ett resultatsamtal, vi förutspår volatiliteten i aktiekurser från veckan efter att samtalet görs. Vi föreslår användning av copula: en kraftfull statistisk ram som separat modellerar de enhetliga marginalerna och deras komplexa multivariata stokastiska beroenden, utan att kräva några tidigare antaganden om fördelningen av kovariatet och den beroende variabeln. Genom att utföra sannolikhet integral transform, vårt tillvägagångssätt rör sig bortom standard räkna-baserade säck-ofwords modeller i NLP, och förbättrar tidigare arbete på text regression genom att införliva korrelationen mellan lokala funktioner i form av semiparametriska Gaussian copula. I experiment visar vi att vår modell avsevärt överträffar starka linjära och icke-linjära diskriminativa baslinjer på tre datauppsättningar under olika inställningar.
Wang m.fl. REF utförde en text regression uppgift att förutsäga volatiliteten i aktiekurser.
A Semiparametric Gaussian Copula Regression Model for Predicting Financial Risks from Earnings Calls
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}