Sammanfattning av denna webbsida: Jag undersöker informationsbehandlingskostnadernas roll när det gäller avdrift efter vinstmeddelandet. Jag skiljer mellan hård information - kvantitativ information som är lättare att bearbeta - och mjuk information som har högre bearbetningskostnader. Jag anser att information om kvalitativa resultat har ytterligare förutsägbarhet för tillgångspriser utöver förutsägbarheten i kvantitativ information. Jag anser också att kvalitativ information har större förutsägbarhet för avkastning vid längre horisonter, vilket tyder på att friktioner i informationsbehandling skapar prisdrift. Med hjälp av ett verktyg från bearbetning av naturligt språk som kallas "typad beroendetolkning" visar jag att kvalitativ information om positiva grunder och framtida resultat är den svåraste informationen att bearbeta. 2 En av de mest förbryllande och robusta utmaningarna för marknadseffektivitetshypotesen är beviset för att säkerhetspriserna underreagerar på offentliga nyheter. Forskare har funnit bevis för underreaktion på resultatmeddelanden (Ball och Brown (1968), Bernard och Thomas (1989, 1990)), aktieåterköp (Ikenberry et al. (1995), utdelningsinitieringar och utelämnanden (Michaely m.fl. (1995) ), erfarna aktieerbjudanden (Loughran och Ritter (1995 ), och aktiesplitar (Ikenberry et al. (1996)........................................................................................................................... Dessa resultat är förbryllande eftersom en effektiv marknad omedelbart bör införliva all offentligt tillgänglig information, vilket innebär att framtida avkastning inte bör vara förutsägbar på grundval av aktuell information. Eftersom bevisen för underreaktion på information har lagts fram, har många börjat hävda att antagandet att finansiella aktörer har obegränsad kapacitet att behandla information är för starkt. Om informationsbehandling är kostsam, kanske viss information inte omedelbart införlivas i priserna. Empiriska papper som kopplar kostsam informationsbehandling till underreaktion har nästan uteslutande fokuserat på tanken att begränsad uppmärksamhet gör information svår att bearbeta vid vissa tidpunkter. Enligt denna litteratur, begränsad uppmärksamhet kan förklara varför underreaktion på resultatmeddelanden är större på fredagar (Della Vigna och Pollet, (2006) I denna uppsats, snarare än att fokusera på tidsserier variation i uppmärksamhet, Jag fokuserar på tvärsnittsskillnader i de objektiva kostnaderna för informationsbehandling som är inneboende inbäddade i varje typ av information. Motiveringen bakom denna analys är enkel: informationen är inte homogen till sin typ. Medan vissa nyheter är lätta att dechiffrera och införlivas snabbt i marknadspriserna, andra nyheter kräver dyrare behandling och-beroende på storleken på informationen bearbetningskostnader-kommer att införlivas i marknadspriserna endast över tid. Plumlee (2003) hävdar till exempel att informationens komplexitet är en av orsakerna till att analytikernas prognoser kanske inte innehåller offentlig information. Hon visar att graden av införlivande av skatteinformation i prognoserna minskar i komplexitet. För att mäta olika informationsbehandlingskostnader klassificerar jag nyheter i hård/kvantitativ information som är lättare att bearbeta och mjuk/kvalitativ information som är dyrare att bearbeta. För att belysa detta, tänk på skillnaden mellan att utvärdera ett företags resultaträkning och utskriften av dess telefonkonferens. En resultaträkning består till stor del av siffror organiserade på ett standardiserat sätt så att individer kan bearbeta det snabbt och effektivt. En sammanfattning av dess innehåll (som vinst per aktie) kan enkelt skapas, lagras, jämföras med andra företag, och överföras. Å andra sidan kanske texten till en telefonkonferens inte är så lätt att bearbeta. För att förstå dess innehåll kan det krävas en sofistikerad förståelse av språk, ton eller nyanser. En sammanfattning av innehållet kan vara svårare att skapa, mer subjektiv, mindre jämförbar mellan företag och svårare att överföra. Liknande argument om bearbetningskostnaderna för hård och mjuk information ges av Petersen (2004). Jag studerar den differentierade effekten av informationsbehandlingskostnader i samband med resultatmeddelanden och den post-inarnings tillkännagivande drift (PEAD). Jag väljer just denna händelse eftersom den innehåller både hård och mjuk information, upprepas med tiden, och är "farfar av underreaktion händelser" (Fama (1998)). För att mäta det kvalitativa innehållet i vinsten överraskning, använder jag en metod som infördes av Tetlock (2007) som räknar antalet negativa ord som definieras av Harvard Psykological Dictionary i texten till Dow Jones News Service (DJNS) berättelser om företagens resultat tillkännagivanden. För att mäta det kvantitativa innehållet i överraskningen använder jag Standardiserade Oväntade Resultat (SUE), som definieras som skillnaden mellan företagets resultat och analytikerns medianprognos skalad med en normaliseringsfaktor. Jag finner att kvalitativ vinst information inbäddad i DJNS har ytterligare förutsägbarhet för tillgångspriser utöver förutsägbarhet i SUE. Den kvalitativa informationen förutspår större prisförändringar vid längre horisonter än SUE, i enlighet med hypotesen att information med höga bearbetningskostnader långsamt sprider sig till tillgångspriser. Jag utför sedan en rad robusthet kontroller som utnyttjar heterogenitet i tvärsnittet av investerare och företag. När det gäller investerarnas heterogenitet anser jag att de lager som innehas av ledande informationsprocessorer, som har en hög institutionell ägarerfarenhet, är mindre förutsägbara av kostsam information. När det gäller företags heterogenitet anser jag att lager i komplexa informationsmiljöerhögteknologiska företag och företag med stora FoU-kostnader upplever större förutsägbarhet från kostsam information. Slutligen utforskar jag den typ av mjuk information som är svårast att bearbeta. Med hjälp av ett verktyg från behandling av naturligt språk som kallas "typad beroendetolkning", parar jag negativa ord med ord som tillhör flera olika kategorier för att identifiera vilken typ av kvalitativ information som är inbäddad i nyhetsrapporterna som är svårast att bearbeta. Jag anser att kvalitativ information om positiva grunder och framtida resultat är viktigast för förutsägelsen om framtida avkastning. Detta är dock inte fallet för analytikernas prognoser. Jag vet att detta är ett av de få gånger naturligt språk bearbetning - ett sätt att bearbeta språk genom modeller av mening struktur-har använts i redovisning eller ekonomi. Tidigare har metoder för maskininlärning som Naïve Bayes använts Frank (2003, 2004)). Dessa metoder söker efter utseendet av ord i text för att klassificera texten i förutbestämda kategorier. De skiljer sig från Natural Language Processing eftersom de inte försöker förstå textens betydelse, vilket bland annat kräver att delar av tal, meningsstruktur och grammatik identifieras. Das och Chen (2007) överväger flera metoder för att klassificera känslor i text inklusive en metod som identifierar en del av tal. "kan tyckas vara mer ad hoc" i förhållande till modeller som bygger på psykologiska förutfattade meningar, mina resultat skulle kunna beskrivas med hjälp av deras metod att modellera kostsam informationsbehandling som jag illustrerar i tillägget.
REF kategoriserar nyheter som antingen kvantitativ eller kvalitativ information och konstaterar att resultatmeddelanden med mer kvalitativ information har starkare postannonseringar jämfört med dem med mer kvantitativ information.
Costly Information Processing: Evidence from Earnings Announcements
{'venue': 'SSRN Electronic Journal', 'journal': 'SSRN Electronic Journal', 'mag_field_of_study': ['Economics']}