Oh what a beautiful morning! The time of day effect on the tone and market impact of conference calls
Notice bibliographique
Résumé
Using textual analysis software, we examine whether and how the tone of the question and answer ("Q&A") portion of earnings-related conference calls varies with the time of day. We find that the tone of the conversations between analysts and managers becomes significantly more negative as the day wears off. This continuous, hour-by-hour change is likely the result of mental and physical fatigue gradually and imperceptibly setting in. The same pattern holds for textual uncertainty, increasing as the day wears off, the conversational tone is more wavering and less resolute. We document that conversational tone has economic consequences; more negatively toned conversations are associated with more negative abnormal stock returns during the call period and immediately thereafter. Notwithstanding the negativity associated with later day calls, firms exhibit significant "stickiness" in their choice of call time; having initiated the earnings conference call in the afternoon in the prior quarter is the most significant determinant of their doing so in the current quarter, dominating the sign of the earnings news and alternative measures of the firm’s need for equity capital. Analysis of post-call (50 days) returns indicates that there is an initial negative overreaction to bad news earnings information and, incrementally, to calls initiated in the afternoon, that eventually reverses. In contrast, the negative impact of tone deterioration on stock returns, documented here, does not reverse. To the best of our knowledge, this is the first study to document the effects of human physiological and mental factors on corporate communications with investors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».