亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Disclosure Sentiment: Machine Learning vs. Dictionary Methods

计算机科学 人工智能 机器学习 自然语言处理 情绪分析 解释力 随机森林 责任 计量经济学 财务 数学 经济 认识论 哲学
作者
Richard M. Frankel,Jared N. Jennings,Joshua Lee
出处
期刊:Management Science [Institute for Operations Research and the Management Sciences]
卷期号:68 (7): 5514-5532 被引量:82
标识
DOI:10.1287/mnsc.2021.4156
摘要

We compare the ability of dictionary-based and machine-learning methods to capture disclosure sentiment at 10-K filing and conference-call dates. Like Loughran and McDonald [Loughran T, McDonald B (2011) When is a liability not a liability? Textual analysis, dictionaries, and 10-Ks. J. Finance 66(1):35–65.], we use returns to assess sentiment. We find that measures based on machine learning offer a significant improvement in explanatory power over dictionary-based measures. Specifically, machine-learning measures explain returns at 10-K filing dates, whereas measures based on the Loughran and McDonald dictionary only explain returns at 10-K filing dates during the time period of their study. Moreover, at conference-call dates, machine-learning methods offer an improvement over the Loughran and McDonald dictionary method of a greater magnitude than the improvement of the Loughran and McDonald dictionary over the Harvard Psychosociological Dictionary. We further find that the random-forest-regression-tree method better captures disclosure sentiment than alternative algorithms, simplifying the application of the machine-learning approach. Overall, our results suggest that machine-learning methods offer an easily implementable, more powerful, and reliable measure of disclosure sentiment than dictionary-based methods. This paper was accepted by Brian Bushee, accounting.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
xiongdi521发布了新的文献求助10
4秒前
美罗培南完成签到 ,获得积分10
9秒前
lige完成签到 ,获得积分10
13秒前
33秒前
37秒前
二十四桥完成签到 ,获得积分10
37秒前
直觉应助背后的鞋垫采纳,获得10
43秒前
桦奕兮完成签到 ,获得积分10
50秒前
Akim应助Borhan采纳,获得10
54秒前
1分钟前
jjjjj发布了新的文献求助10
1分钟前
Liiiiiiiiii发布了新的文献求助10
1分钟前
Eva完成签到 ,获得积分10
1分钟前
上官若男应助Liiiiiiiiii采纳,获得10
1分钟前
Liufgui应助jjjjj采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
核桃发布了新的文献求助30
2分钟前
田様应助最最最采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
不懂白完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
Borhan发布了新的文献求助10
3分钟前
充电宝应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
天天快乐应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
爆米花应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
rumengren完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
嘉嘉完成签到 ,获得积分10
4分钟前
重要元灵完成签到 ,获得积分10
5分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
完美世界应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
俏皮元珊完成签到 ,获得积分10
6分钟前
21完成签到 ,获得积分10
6分钟前
6分钟前
自然芷文发布了新的文献求助10
6分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990075
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532108
关于积分的说明 11256369
捐赠科研通 3271016
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805171
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809228