Prof. Dr. Maik Dierkes, Oliver Budras und Dr. Sebastian Schrön (bis August 2022 am IBF) forschen an der Schnittstelle von Finance zu Accounting und nutzen dabei Methoden der Künstlichen Intelligenz.
Gegenstand der preiswürdigen Veröffentlichung ist die Untersuchung des Zusammenhangs zwischen textbasierter Unsicherheit, extrahiert aus Geschäftsberichten von US-Unternehmen (sogenannte 10-Ks) und Aktienrenditen. Ziel ist es, zu untersuchen, ob textbasierte Unsicherheit im Querschnitt der Aktienrenditen eine signifikante Risikoprämie aufweist, wie schnell diese eingepreist wird und welche Implikationen Unsicherheit für die zukünftige Profitabilität von Unternehmen besitzt.
„Wir nutzen zur Messung von Unsicherheit spezielle Verfahren des Natural Language Processings (NLP), um mit Hilfe dieser Verfahren ein Wörterbuch zu generieren, so Oliver Budras, Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Banken und Finanzierung. „Damit können wir die Unsicherheit quantifizieren, die durch das Management in einem Geschäftsbericht ausgedrückt wird. So finden wir zum Beispiel heraus, dass Investoren für die im Geschäftsbericht ausgedrückte Unsicherheit eine positive Risikoprämie verlangen und dass sich diese Information recht schnell einpreist.“
Das Forscherteam ermittelte außerdem, dass Unternehmen mit einem hohen Maß an Unsicherheit in einem Geschäftsbericht eine geringere zukünftige Profitabilität aufweisen. Die Gesamtheit dieser Erkenntnisse lässt Rückschlüsse auf das unsicherheitsaverse Verhalten von Investoren zu.