Vi tar itu med ett problem med textregression: med ett stycke text, förutsäga en verklighetskontinuerlig kvantitet i samband med textens betydelse. I detta arbete är texten en SEC-mandaterad finansiell rapport som årligen publiceras av ett börsnoterat företag, och den mängd som ska förutses är volatiliteten i aktieavkastningen, ett empiriskt mått på finansiell risk. Vi tillämpar välkända regressionstekniker på en stor corpus av fritt tillgängliga finansiella rapporter, bygger regressionsmodeller av volatilitet för perioden efter en rapport. Våra modeller konkurrerar tidigare volatilitet (en stark baslinje) i att förutsäga målvariabeln, och en enda modell som använder båda kan avsevärt överträffa tidigare volatilitet. Intressant nog är vår strategi mer exakt för rapporter efter passagen av Sarbanes-Oxley Act från 2002, vilket ger vissa bevis för att denna lagstiftning har varit framgångsrik när det gäller att göra finansiella rapporter mer informativa.
REF tar upp ett problem med textregression för att förutsäga den finansiella risken för investeringar i företag.
Predicting Risk from Financial Reports with Regression
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}