ChatGPT를 활용한 연례 보고서 분석: FTSE100 기업(2015-2022)의 연례 보고서를 ChatGPT 4로 분석하여 감성 지수(Sentiment Index)와 복잡성 지수(Complexity Index)를 생성
감성 지수의 영향: 감성이 높을수록 주가 반응이 긍정적이며, 미래 ROA(Return on Assets) 증가
복잡성 지수의 영향: 텍스트가 복잡할수록 주가 반응이 부정적이며, 미래 ROA 성장률 감소
투자자 신념의 이질성: 감성이 높을수록 투자자 간 의견 차이 감소, 복잡성이 높을수록 투자자 간 이견 증가
투자 활용 가능성: ChatGPT를 활용한 텍스트 분석이 투자 의사결정 개선에 유용한 도구임을 입증
Opinion
이 연구는 연례 보고서의 텍스트 특성을 분석하는 ChatGPT 기반 접근법이 투자자들에게 유용한 정보를 제공할 수 있음을 보여준다. 감성이 높은 보고서는 투자자 신뢰를 높이고, 기업 성과와 주가 상승을 유도하는 반면, 복잡성이 높은 보고서는 정보 해석의 어려움을 초래하여 시장에서 부정적인 반응을 유발한다. 특히, 감성 점수가 높으면 투자자 간 의견 차이가 줄어들고, 복잡성 점수가 높으면 투자자 간 이견이 증가하는 점이 중요하다. 이는 AI 기반 감성 분석이 투자 심리를 포착하고, 투자 전략 수립에 활용될 수 있음을 시사한다.
Core Sell Point
ChatGPT를 활용한 연례 보고서 텍스트 분석은 주가 반응과 기업의 미래 성과를 예측하는 데 유용하며, 감성이 높을수록 긍정적인 반응을, 복잡성이 높을수록 부정적인 반응을 유발하여 투자 전략 개선에 활용될 수 있다.
"The Usefulness of ChatGPT for Textual Analysis of Annual Reports"
이 연구는 ChatGPT를 활용하여 영국 연례 보고서의 텍스트 복잡성과 감성을 분석하고, 이것이 투자 결정에 미치는 영향을 조사한다. ChatGPT가 생성한 감성 및 복잡성 점수가 경제적으로 유의미한 정보를 담고 있으며, 이는 연례 보고서 발표에 대한 주가 반응과 미래 수익성에 영향을 미치는 것으로 확인된다. 또한, 이러한 지표들은 투자자 신념의 이질성을 포착하여 투자자들이 연례 보고서의 텍스트 내용을 어떻게 처리하는지에 대한 통찰력을 제공한다. 결론적으로, 투자자들은 ChatGPT와 같은 AI 모델을 활용하여 연례 보고서의 텍스트 특성을 분석하고 투자 결정을 개선할 수 있다고 제시한다.
주요 연구 방법
데이터: 2015년부터 2022년까지 FTSE100 기업의 연례 보고서 PDF 파일을 수집한다.
ChatGPT 활용 텍스트 분석: ChatGPT 4를 사용하여 연례 보고서의 주요 섹션(회장 성명, 성과 하이라이트, 기업 지배 구조, ESG 공개)에 대한 감성 및 복잡성 점수를 계산한다.
회귀 분석: 감성 지수와 복잡성 지수를 독립 변수로, 주가 반응, 미래 수익성, 투자자 신념의 이질성 등을 종속 변수로 설정하여 회귀 분석을 수행한다.
Robustness 점검: firm과 year를 고정 효과로 활용하고 표준 오차를 군집화하여 분석 결과의 안정성을 확인한다.
주요 결과
유용한 정보: ChatGPT가 생성한 감성 및 복잡성 지표는 유용한 정보를 담고 있으며, 이는 주가 반응과 미래 수익성에 영향을 미치는 것으로 나타난다.
감성 지수의 영향: 감성 지수가 높을수록 연례 보고서 발표에 대한 주가 반응이 긍정적이며, 미래 ROA(Return on Assets)가 증가한다.
복잡성 지수의 영향: 복잡성 지수가 높을수록 주가 반응이 부정적이며, ROA 성장률이 감소한다.
투자자 신념의 이질성: 감성 지수는 주식 회전율과 주식 수익률 변동성과 음의 상관관계를 가지며, 이는 감성이 투자자 간의 의견 차이를 줄이는 것을 시사한다. 복잡성 지수는 회전율과 양의 상관관계를 가지며, 이는 높은 복잡성이 투자자 간의 이견을 증가시키는 것을 의미한다.
결론
이 연구는 ChatGPT가 연례 보고서의 텍스트 특성을 분석하고 투자 결정에 유용한 정보를 추출하는 데 효과적인 도구임을 보여준다. 투자자들은 ChatGPT를 활용하여 기업 공개 정보에 내재된 감성을 파악하고 투자 전략을 개선할 수 있다고 판단된다.
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