【摘 要】
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文章基于2010~2014年我国上市公司业绩说明会上的非财务信息披露数据,采用LSTM深度学习技术对管理层回复内容进行文本分析,考察管理层语意对未来股价崩盘风险的影响,以及投资
【机 构】
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南京财经大学会计学院,上海大学管理学院,江苏理工学院商学院
【基金项目】
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江苏社会科学基金一般项目“基于深度学习的企业非财务信息预测江苏经济走势研究”(18EYB010);江苏高校哲学社会科学研究重点项目“企业盈余下行风险对宏观经济的预测价值及作用机制研究”(2018SJZDI088)
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文章基于2010~2014年我国上市公司业绩说明会上的非财务信息披露数据,采用LSTM深度学习技术对管理层回复内容进行文本分析,考察管理层语意对未来股价崩盘风险的影响,以及投资者能否感知并发挥抑制未来股价崩盘风险的中介效应。研究发现,管理层语意越正向,越能化解未来股价崩盘风险,且这主要是通过投资者情绪所做出的积极反应所致。投资者能够明显感知管理层语意并修正其情绪偏差,化解未来股价崩盘风险,这说明投资者情绪在管理层语意和未来股价崩盘风险之间发挥了中介效应。本文的研究对于认识非财务信息在资本市场中的作用,以及
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