业绩说明会管理层语调与异质投资者行为

金凌涵 孙乃立 王昳珂 陈思颖 江苏师范大学商学院

一、绪论

股市研究中，量化指标分析占据主流，而相关研究表明文本则包含了额外的增量信息，能够有效帮助利益相关者们分析股票市场（Loughran and McDonald，2011；林乐和谢德仁，2016等）。由于投资者群体的异质性，其对于信息的敏感程度与处理能力不同，基于相同财务或文本信息所进行的投资决策也有所差异。管理层发布的文本信息能够反映管理层情绪，从而传递到证券市场，造成股价波动。已有研究发现招股说明书、管理层分析与讨论、新闻媒体文章等文本信息对股价波动的影响，但异质投资者对管理层所发布的文本中包含的信息如何解读，会进行怎样的投资决策，尚未受到广泛关注。

鉴于此，本文利用自然语言处理技术，从业绩说明会文本信息中提取管理层积极与消极语调，根据语调分组，并通过方差分析考查中小投资者与大型投资者在接收到信息后进行投资行为的差异。本文的主要贡献在于：第一，深入研究业绩说明会管理层语调对异质投资者行为的影响，丰富了该领域的相关理论；第二，证实了管理层语调对证券市场产生的增量信息在股票市场的影响，为了解股票价格的发现机制及投资者的投资决策提供更多思路。

二、理论分析与研究假设

（一）文本信息与股票市场

在中国高语境传播的环境下（Hall，1976），文本信息内涵更加丰富。因此，许多学者在研究股票市场时会结合大量文本信息（曾庆生等，2018）。孟庆斌和杨俊华（2017）发现管理层披露文本内容带来了增量信息，并对股价产生影响影响。伊志宏等（2019）发现分析师报告文本信息能够影响股价同步性。此外，实务中投资者会基于业绩说明会、社交媒体、分析师文章蕴含的信息进行投资分析与判断。但现有研究主要关注文本信息对股价的影响，而很少关注其对异质股东行为的影响。

（二）投资者异质性与交易行为

在股票市场中，大型投资者呈现数量少、投资金额大等特征，而中小股东则呈现出投资金额小、人数众多的特点（梁勇和干胜道，2013）。大型投资者主要是上市公司的重要出资人，部分控制性大型投资者更是对上市公司有共同控制或重大影响。他们运用专业知识使公司价值最大化，其主要的收入来源是控制公司而带来的额外收益，但是中小股东的收益更多是来源于赚取短期股价之差和当年的现金股利或红利（杨松令和张薇，2010）。张金鑫（2021）指出二者不同的收益来源与投资目的使得二者的投资方式存在很大差异。大型投资者具有更专业的知识，信息渠道更加广泛、更加敏感，会对市场有自己的分析与判断，而中小投资者由于缺乏金融知识，对于获取市场以及政策的情况都有延后性，缺乏自己的判断通常会盲目跟风，也造成了资本市场的混乱与波动。目前关于股东行为的研究更多的基于量化数据，而文本传递的信息对股东投资判断产生的影响同样不应忽视。

（三）研究假设

中小投资者由于知识储备的局限，多半是靠运气及盲目跟风形成“羊群效应”在资本市场中摸索（张金鑫，2021）。相比大型投资者，持股周期较短、交易额高、换手率高是中小投资者交易行为的基本特征（颜月明等，2021）。中小投资者缺少长期投资意识，主要通过频繁买进卖出抓住盈利机会（袁文莉和赵雨桐，2016），因此缺少管理层语调信息处理的能力，难以从中获得决策依据。基于此，我们做出如下假设：

H1：中小投资者的投资行为不会受到业绩说明会管理层回答语调影响。

大型投资者往往具有更高的金融知识水平，对股票市场的了解更加的深入，信息处理能力也更强，对于文本信息也会更加敏感，因此大型投资者可能会对管理层在业绩说明会上发布的文本信息做出反应。而根据情绪的效价强度效应，消极情绪比积极情绪的表达更具影响力（Yuan et al.，2008）。负面刺激意味着威胁性信息，比中性或正向刺激更能吸引人们注意（牟兵兵和宛小昂，2014）。管理层语调尤其是负面语调更能引起投资者与股市的预知（Loughran and McDonald，2011）。因此，大型投资者对于管理层的积极语调和消极语调会有不同反映。基于此，我们做出如下假设：

H2a：大型投资者的投资行为不会受到业绩说明会管理层回答积极语调影响。

H2b：大型投资者的投资行为会受到业绩说明会管理层回答消极语调影响，语调越消极，股票净买入率越低。

三、研究设计

（一）数据与样本

我们从全景网（https：//rs.p5w.net）收集2014年到2020年的业绩说明会文本数据，将所有该年限内的公司作为样本，利用wind数据库收集财务与证券数据。剔除金融类与数据缺失等企业后，我们得到了409家企业共计5445个样本。财务数据和文本数据在整理后，通过stata进行了1%的缩尾处理。

（二）变量处理与研究方法

本文利用Python编程对管理层回答文本的语调信息进行了提取，计算积极与消极语调词汇占比后，再根据词汇占比高低，将样本分为三组。词汇占比前三分之一定义为1，中间三分之一定义为2，最低三分之一定义为3。为考查投资者行为，我们参考Baginski et al.（2018）中方法，通过净买入金额与净买入量计算超额净买入率，公式如下所示：

其中，ANP为超额净买入率，NP为净买入率，分别以净买入金额与净买入量计量而得。n、N、m、M分别为计算累计金额所用天数。基于上述公式，我们以（+1，+3）的净买入率和（-10，-5）的净买入率分别计算了中小投资者和大型投资者的超额净买入率。得到超额净买入率数据后，我们基于管理层语调分组，分别对中小投资者与大型投资者的投资行为进行了方差分析，并进一步进行了LSD检验。

四、实证结果

表1中，ANOVA与LSD检验的结果表明，对于中小投资者来说，积极语调与消极语调对超额净买入率均没有显著影响，所以H1成立。另一方面，对于大型投资者来说，ANOVA与LSD检验结果表明，对于积极语调的不同，其投资行为并无显著差异。而管理层回答的消极语调对大型投资者的超额净买入率有显著影响（ANOVA显著性＜0.05）。进一步来说，LSD检验结果表明，消极词汇占比最高组企业的超额净买入率在10%的统计水平下低于占比中间组企业，在1%的水平下低于占比最低组企业。而消极词汇占比中间组企业的超额净买入率也在10%的统计水平下低于占比最低组企业。该结果表明，大型投资者可以敏锐洞察业绩说明会中管理层在回答问题时所表达的消极语调并做出反应。语调越消极，超额净买入率越低，表明大型投资者为回避风险，会做出更多的股票抛售行为，故H2a、H2b成立。

表1 基于投资者语调的超额净买入率（基于净买入金额）差异分析结果

为了验证本文的研究结果具有稳健性，我们基于净买入量再次计算超额净买入率并进行方差分析，结果如表2所示。可以发现，稳健性检验的结果与主要分析基本一致。中小投资者的投资行为不会受到业绩说明会上管理层发布文本语调的影响，而大型投资者则会受到管理层消极语调的影响。

表2 稳健性检验结果

五、研究结论

本文利用了自然语言处理技术分析了业绩说明会中管理层回答部分文本语调对异质投资者投资行为的影响。研究结果表明中小投资者由于缺乏金融知识背景，并不会从业绩说明会上管理层的语调中提取与投资决策相关的信息。与之相对，大型投资者基于其专业敏感性，能够从管理层的消极语调中提取重要信息，从而通过减少持有股票降低预期损失。