Ciao tutti, Mio nome È N ilofar Varzgani.
Oggi, Io sono andando A Essere presentazione la mia ricerca studio Quello I Avere condotto
utilizzando JMP Pro 16, E nello specifico entro JMP Pro 16,
I usato IL Testuale Esploratore piattaforma
COME BENE COME IL Sentimento Analisi funzionalità
entro IL Testo Esploratore piattaforma.
IL titolo Di Questo lo studio è
Testuale Analisi Di Guadagni Conferenza Chiamate: Differenze Fra Aziende.
Questo studio Quello Io sono lavorando SU È con Mio due co- autori,
Dottor U erba E Dott. Prego.
Sono non andando A Essere presentazione con Me Qui Oggi,
Ma Essi Volere certamente assistere IL presentazione si.
Malato inizio spento con a poco morso Di UN introduzione.
Testuale analisi Di scritto Documenti ha diventare UN importante analisi attrezzo
In contabilità E finanza decisione- fabbricazione.
Parecchi ricerca documenti Avere espanso IL testuale analisi
E Avere Anche misurato IL scritto tono In finanziario Documenti,
conversione IL tono in a quantitativo punto
Quale misure ottimismo O pessimismo In IL tono Di IL altoparlante.
Alcuni ricercatori Avere Anche collegato Questo tono
A spiegare anormale resi In IL finanziario mercati.
In Mio presentazione Oggi,
Io sono andando A parlare Di Come Noi Tentativo A esplorare Questo connessione
con IL utilizzo Di IL Sentimento Analisi piattaforma entro JMP Pro 16.
Andiamo Ottenere iniziato Qui.
Scusa.
Tutto Giusto.
Andiamo parlare a poco morso Di IL motivazione dietro Questo studio.
Per molti anni, capitale mercato Studi Avere ricercato
se quantitativo analitico informazioni segnalato di aziende come COME utili
E reddito, O altro contabilità misure influenza decisione fabbricazione.
Recente Studi Avere mostrato Quello In aggiunta A questi tipo Di quantitativo informazioni,
qualitativo analisi da IL aziende E da IL media
influenze i investitore comportamento.
Questo qualitativo informazioni grin
testi In 10- K rapporti, utili premere comunicati,
conferenza chiamata trascrizioni, commento lettere A IL SEC,
analisti osservazioni, articoli In media, E conversazioni In sociale media.
Parecchi Studi Avere Anche mostrato il importanza Di utili conferenza chiamate
Quello immediatamente seguire IL trimestrale utili rilasci Di pubblico aziende.
In Nostro studio Qui,
erano esaminare se IL impatto Di IL utili conferenza chiamata toni
varia attraverso diverso gruppi Di aziende.
Andiamo Fare a poco morso Di sfondo
SU IL letteratura Quello Già copertine testuale analisi COSÌ lontano.
Testuale analisi ha stato usato A analizzare
a varietà Di Documenti Attraverso alternativa si avvicina,
E uno Potevo classificare questi approcci in tre ampio categorie.
IL Primo uno È IL utilizzo Di IL Nebbia Indice,
Quale È fondamentalmente a funzione Di due variabili:
IL media frase lunghezza In numero Di parole,
E IL parola complessità,
Quale fondamentalmente misure IL percentuale Di parole con Di più di due sillabe In Esso.
IL secondo categoria Di metodi È IL lunghezza Di rapporti,
Sebbene Questo uno sembra Piace a Piuttosto semplicistico approccio,
Ma Esso ha stato utile Perché Di IL semplicistico natura.
Là Avere stato a coppia Di Studi Quale Avere usato IL lunghezza Di rapporto
A proxy COME IL complessità Di IL rapporto si.
IL terzo approccio È IL utilizzo Di a elenco di parole.
Ora, In termini Di IL elenco di parole,
Là Sono a numero Di parola elenchi Quello persone Avere creato loro stessi,
come COME IL Enrico elenco di parole O IL Loughran E McDonald's elenco di parole.
Ma In Nostro studio Qui,
Noi utilizzato IL integrato dizionario Quello JMP Pro viene con,
E In aggiunta A Quello integrato dizionario,
Noi aumentato Quello con Alcuni frasi, Quale Noi aggiunto COME termini,
COME BENE COME a costume lista Di fermare parole
basato SU IL campione dati Quello Noi erano lavorando con.
Andiamo parlare a poco morso Di IL dati si.
Nostro dati campione misurare È circa 25.000 osservazioni,
Quale significa Quello Noi avevo vicino A 25.000 utili chiamata trascrizioni
Quello Noi analizzato, E IL data allineare per quelli trascrizioni
È da 2007 Primo trimestre 2020 Trimestre 4.
Noi Avere provato A incorporare soltanto IL testo porzione Di IL utili trascrizione chiamata,
rimozione Qualunque grafica O Qualunque speciale caratteri
Quello Potrebbe Essere a parte Di IL utili chiamata trascrizione.
Tutto Di questi trascrizioni erano scaricato
da IL LexisNexis database In RTF formato.
Appena A Dare Voi a poco morso Di UN introduzione
COME A Che cosa IL utili chiamata trascrizione fondamentalmente aspetto Piace.
Esso inizia spento con IL titolo, Quale menzioni IL nome Di IL azienda
per Quale IL utili chiamata annuncio È essendo fatto.
Esso ha IL parola Giusto Divulgazione Filo In IL Prossimo linea, seguito di IL data.
Poi IL principale chiamata si È diviso in due sezioni.
Voi Avere IL presentazione sezione, Quale Sono IL preparato osservazioni
Di IL dirigenziale squadra, Quale È frequentare Quello chiamata, fondamentalmente,
E Poi Voi Anche Avere a discussione fra IL analisti
Chi Sono seduto in SU IL chiamata vivere, E Essi chiedere domande A IL manager,
E IL manager rispondere A quelli domande.
Quindi il preparato osservazioni E IL Domande e risposte porzione.
Ora, per Questo studio nello specifico,
abbiamo soltanto ha guardato A IL preparato osservazioni porzione Di IL utili trascrizioni,
Ma Dopo SU, COME UN estensione Di Questo studio,
erano pianificazione A Anche incorporare IL Domande e risposte porzione
Di IL utili chiamata COME BENE.
In aggiunta A quelli due blocchi Di testo Quello Sono a parte Di IL trascrizione,
maggior parte Di questi trascrizioni Anche affermare
a lista Di Tutto IL partecipanti Chi Sono SU IL chiamata,
Quale grin Tutto Di IL manager da IL azienda lato,
COME BENE COME Tutto Di IL analisti da diverso istituzionale investitore siti.
Andiamo parlare Di IL metodologia a poco morso Primo.
Noi estratto IL trascrizione
E IL preparato osservazioni Di IL manager sezione era intitolato COME IL DocB magia.
IL Qn A era intitolato A IL discussione,
E Noi contato IL numero Di analisti Chi ha partecipato ogni chiamata.
Ora, Mantenere In mente Quello Perché Di IL fatto Quello non Tutto chiamate Avere a Qn A segmento,
IL Qn A parte Potrebbe Essere mancante per Alcuni Di IL file In Nostro campione.
Quale È Perché per Questo conferenza E Questo studio,
abbiamo soltanto focalizzato SU IL DocB magia,
Quale È IL preparato osservazioni porzione Di IL utili chiamata.
Poi Noi Anche creato colonne Quale Potevo Essere usato COME emblemi.
A ticker colonna per ulteriore analisi, IL anno trimestre,
COME BENE COME a calcolato colonna Quale misure IL lunghezza In termini
Di IL numero Di parole In IL preparato osservazioni sezione.
Ora, IL distribuzione Di lunghezza È interessante E erano andando A spettacolo
Quello produzione In a poco morso.
Prima Noi mosso SU A la T estensione Esploratore piattaforma,
Noi cambiato IL dati tipo per IL documento corpo A non strutturato testo-
Scusa, IL dati tipo carattere E IL modellazione tipo A non strutturato testo
COSÌ Quello IL Testuale Esploratore piattaforma Potere lavoro.
Prima I spettacolo Voi IL Testuale Esploratore piattaforma,
I Appena Volere A parlare a poco morso Di IL terminologia Quello È andando A Essere usato
a quantità durante IL Testo Esploratore piattaforma E IL produzione mostrato.
In testuale analisi,
a termine O a interfaccia È IL più piccolo pezzo Di testo simile A a parola In a frase.
Voi Potere definire termini In molti modi, Sebbene IL utilizzo Di regolare espressioni
o il processo Di rottura giù IL testo in termini È chiamato tokenizzazione.
Un altro importante termine Quello È andando A pop su a quantità Quando Noi Vedere IL produzione
Di IL testuale piattaforma È a frase Quale È a corto collezione Di termine.
IL piattaforma ha opzioni A maneggio frasi
Quello Potere Essere specificato COME termini In E Di loro stessi.
Per esempio, per Nostro utili chiamata studio,
a frase Quale scoppiato su a quantità era qualcosa Piace efficace tassare valutare.
Sebbene efficace, tassare, E valutare, Sono tre separato termini,
Ma efficace tassare valutare essendo usato insieme maggior parte Di IL tempo Noi convertito Quello frase
in a termine si COSÌ Quello Noi Potere analizzare Come molti volte
Quello particolare frase COME a Totale È essendo usato In questi conferenza chiamate.
Prossimo È IL documento.
A documento fondamentalmente si riferisce A a collezione Di parole.
In a JMP dati tavolo, IL non strutturato testo
In ogni riga Di IL testo colonna corrispondenze A a documento.
Poi Noi Anche Avere a corpo,
Quale È fondamentalmente a collezione Di Tutto Di IL documenti.
Ora, un altro importante termine Quale erano andando A utilizzo Dopo SU durante IL produzione
È IL fermare parole.
Fermare parole Sono fondamentalmente comune parole
Quale Voi volevo Volere A escludere da analisi.
JMP fa Venire con suo Proprio lista Di fermare parole,
Ma Là Potrebbe Essere specifico parole da fermare In IL dati campione Quello Voi Sono utilizzando
Quale volevo fare domanda a A Quello dati impostato soltanto.
Per noi, Noi creato a costume lista Di fermare parole
Quale Voi Potere facilmente visualizzabile In IL Testo Esploratore piattaforma.
Voi Potere Avere a lista Di fermare parole In UN eccellere formato O In a TXT file
E Poi caricamento Quello entro IL Esploratore di testo piattaforma
E utilizzo quelli COME parole da fermare.
Poi Finalmente È IL processo Di derivante, Quale È fondamentalmente combinazione parole
con identico inizi O steli, COSÌ A Dire, A fondamentalmente Fare Sicuro
Quello IL risultato compila quelli simile radicato parole COME uno parola.
Per esempio, saltare, saltato, saltando, Tutto volevo Essere trattato COME uno separare parola
Invece Di tre separato parole.
Ora, per Nostro studio Sopra Qui, Noi deciso A andare con IL NO derivazione opzione
Perché Là erano Alcuni problemi con IL derivazione Quello Noi notato.
Per esempio, Alcuni parole Piace razione Potevo Essere usato
COME a stelo per parole Piace accelerazione,
Quale ha Niente A Fare con Quello parola si.
COSÌ Noi deciso A andare con IL NO derivazione opzione In Nostro caso.
Questo diapositiva Sopra Qui, Noi Aspetto A IL opzioni Quello Noi selezionato
per IL Testo Esploratore piattaforma.
IL principale variabile Di interesse È IL DocB magia.
Noi utilizzo IL ID A ID ogni riga Di osservazione,
E Poi Noi modifica IL predefinito opzioni per ogni Di questi caratteristiche.
IL massimo parole per frase, IL massimo numero Di frasi,
caratteri per parola, massimo caratteri per parola,
A IL quelli Quello Noi pensavo che Essere adatto per Nostro particolare dati impostato.
A s Voi Potere Vedere, Quello Noi aumentato IL massimo intervalli
A a quantità più alto di Che cosa IL impostazioni predefinite Sono Appena A Essere SU IL sicuro lato.
Quello erano non mancante fuori Qualunque importante termini entro Nostro analisi.
Nostro iniziale produzione Quello pops su una volta Voi correre IL Testo Esploratore piattaforma
dà Voi a lista Di Tutto Di IL termini Quale erano altamente usato
entro IL campione Di dati, COME BENE COME IL frasi.
Noi recensito letto IL lista Di frasi
E selezionato IL frasi Quello Potevo Essere usato COME termini.
Là erano a totale Di 30.000 frasi
fuori Di Quale 1.068 frasi erano aggiunto A IL termine lista.
In aggiunta A Quello, Noi Anche creato Nostro costume lista Di fermare parole.
W e trovato Esso Più facile A fondamentalmente importare
Tutto IL termini da Nostro campione da JMP in Eccellere, ordinare quelli parole,
E Poi fondamentalmente rimuovere qualunque cosa O contare Tutto Di quelli parole come fermarsi parole
Quale Avere certo caratteristiche, per esempio, Essi avevo simboli O commedie
O dollaro segni In loro, O numeri Quale erano essendo trattato COME testo
O comune nomi, per esempio, Giovanni, Michele, Davide, E C.
W e aggiunto Tutto Di quelli A Nostro fermare parola lista
E Noi caricato Quello in IL Testuale Esploratore piattaforma.
Andiamo Aspetto A Alcuni Di Nostro produzione.
IL Primo analisi Quello Noi fatto era
SU IL variabile lunghezza Di IL preparato osservazioni.
T Lui assunzione Sopra Qui È
Se IL preparato osservazioni sezione Di IL gestione È più a lungo,
Esso fondamentalmente spettacoli Quello Essi Avere Di più A spiegare A IL investitori,
E Quello È Perché IL complessità O IL tono Di quelli rapporti Potrebbe Essere diverso
per IL altro rapporti, Quale Sono più corto In lunghezza
Dove IL manager non Avere A Fare a quantità Di spiegare.
A s Voi Potere Vedere con IL distribuzione produzione SU IL Sinistra,
IL lunghezza Di Nostro campione dati impostato Sopra Qui È leggermente asimmetrico
con minuscolo coda in direzione IL Giusto mano lato,
Quale significa Quello Là erano Alcuni rapporti Quale erano più lungo di IL altri.
IL Significare Di lunghezza È in giro 3.027 parole E IL mediano È in giro 2,9 66 parole.
Voi Potere Vedere IL Significare E IL mediano Sono non pure lontano lontano da ogni altro,
Quale probabilmente significa Quello Noi Potere assumere Esso A Essere simmetrico COME contrario A asimmetrico
Piace IL istogramma Sopra Qui denota.
IL differenza fra IL Significare E IL mediano È non pure tanto.
Noi fatto Aspetto A IL mediano lunghezza Di IL rapporti rapporto Sopra IL anni,
e un s Voi Potere Vedere In 2007, IL utili chiamate erano tanto più lungo
di IL anni Dopo Quello,
e t gallina Noi fatto Vedere a lieve colpo In 2020 COME BENE.
Se Voi Aspetto A trimestre saggio lunghezza Di IL rapporti,
tu Anche avviso Quello Q4 generalmente ha IL più lungo rapporti
Perché IL gestione È spiegare IL funzioni E IL operazioni
Di IL azienda per IL Totale anno E loro sono compilazione risultati
da IL precedente tre quartieri COME BENE.
In termini Di IL ticker Quale avevo IL più lungo media lunghezza,
Noi avevo Boston Proprietà COME segnalazione IL più lungo media lunghezza,
al media circa vicino A 6.000 parole,
Quale È raddoppiare IL media lunghezza Di IL Totale dati impostato In generale.
Prossimo Noi Avere È fondamentalmente IL parola nuvola.
Ora, Appena A confrontare derivazione opzione rapporto non derivazione opzione,
SU IL schermo, Voi Vedere Entrambi IL parola nuvola con IL derivazione opzione,
Quale È SU IL Giusto mano lato, E IL uno senza IL derivazione opzione.
Noi preferito IL NO derivazione opzione Perché Esso lascia noi Vedere IL parole
Quale spettacolo su In maggior parte Di questi utili chiamate Di più Spesso di IL altro parole,
mentre IL derivazione opzione Potrebbe FINE su con a parola nuvola
Quale È non molto esplicativo.
COME Voi Potere Vedere, crescita, nuovo, reddito, aumento.
Questi Sono IL parole Quale pop su IL maggior parte,
Quale fondamentalmente segnale Quello manager Sono soprattutto ottimista E positivo
In loro toni In loro preparato osservazioni sezione Di loro rapporti.
Poi I Anche Avere a screenshot Di IL Sentimento Analisi piattaforma
Quale fondamentalmente Ancora dice Voi IL distribuzione Di IL complessivamente tono,
positivo O negativo.
A s Voi Potere Vedere da Questo istogramma Sopra Qui,
IL complessivamente tono Di questi preparato osservazioni È soprattutto molto positivo,
con soltanto molto pochi utili chiamata trascrizione Quale autunno
In IL negativo sentimento porzione Di Questo distribuzione,
Quale Ancora segnali Quello manager tendere A Essere Di più positivo E Di più ottimista
Quando parlando Di IL operazioni Di IL azienda COSÌ Quello Essi Potere segnale
IL fatto Quello IL futuro È andando A Essere luminoso E suo andando A Essere Meglio,
E Quello decisamente Effetti Come IL investitori reagire A Questo tono.
Prossimo, Noi Anche deciso A Aspetto A IL complessivamente sentimento Di IL chiamate,
COME BENE COME IL positivo Significare E IL negativo Significare Di IL sentimenti.
COME Voi Potere Vedere IL positivo sentimento, soprattutto suo in giro a valore Di 60,
mentre IL negativo sentimento,
Noi Vedere a colpo in giro IL negativo sentimento Di meno 40
COSÌ nessuno Di questi utili chiamate erano pure negativo,
Anche Se IL azienda prestazione era Veramente Cattivo per Quello trimestre particolare.
B causa Essi Volere A segnale a più luminoso futuro,
E non messa a fuoco pure tanto SU IL storia.
Se Voi Aspetto A IL complessivamente sentimento rapporto IL anni,
tu avviso Quello IL complessivamente sentimento
era tanto inferiore durante IL finanziario crisi Di 2007- 2008,
E Poi Esso urtato enormemente In 2009- 2010 E complessivamente, Esso ha stato relativamente costante
tranne per 2020 Quando IL pandemia colpo.
Se Voi rottura Esso giù trimestre saggio, Voi Potere Vedere Quello IL metter il fondo a centro grafico
Sopra Qui spettacoli Quello Alcuni quarti, nello specifico IL quarto trimestre,
Potrebbe Vedere a gocciolare In IL tono Di IL complessivamente sentimento In IL Totale dati.
Se Voi Aspetto A IL lunghezza rapporto IL anno, Ancora, tu avviso Quello IL lunghezza era
tanto più alto In 2007, Esso caduto In 2008, Ancora scelto su a picco In 2009,
E complessivamente, IL lunghezza ha ridotto Sopra tempo Fino a 2020 si.
Esso Potrebbe Essere a sicuro assunzione A fai quello
Quando volte Sono difficile E IL aziende Avere Di più A spiegare,
IL utili chiamata tendere A diventare più lungo E IL preparato osservazioni Sono più lungo.
Tuttavia, Se Voi Aspetto A lunghezza rapporto IL complessivamente sentimento,
tu avviso Quello Là sembra A Essere a lieve positivo relazione
fra lunghezza E complessivamente sentimento,
Ma suo decisamente non a semplice relazione Piace a lineare positivamente tendenza.
Invece, IL dati È abbastanza eteroschedastico.
Qui I Avere a lista Di aziende Quale mostrato su con IL più alto
complessivamente sentimento Sopra IL anni rapporto IL aziende Quale mostrato su
con IL più basso complessivamente sentimento Sopra IL anni.
I Anche Mettere IL industrie In Quale Essi appartenere
Appena COME UN interessante pezzo Di informazioni Quello Noi notato.
Per esempio, a quantità Di IL positivo sentimento chiamate
erano IL quelli da IL tecnologia cucine zona O finanziario servizi,
mentre IL più basso sentimento era In IL sciupare gestione
O medico tecnologia industrie.
In termini Di IL futuro ricerca Quello Noi piano A Fare SU Questo argomento,
Noi Volere A esaminare IL tono Di questi utili chiamata,
E Fare a attraverso analisi con variabili
Piace dirigenziale strategico incentivi con divulgazioni,
IL impatto IL tono ha SU analisti E investitori,
COME BENE COME Alcuni variabili Quale Sono specifico A IL ditta,
come COME IL misurare, loro complessità, loro età, E C.
W e Anche piano A esplorare IL termine selezione per edificio dati estrazione mineraria modelli
utilizzando IL Esploratore di testo piattaforma entro JMP Pro.
Grazie Voi COSÌ tanto per frequentare Questo presentazione E fiduciosamente
Noi Potere risposta Qualunque domande Quello Voi Maggio Avere Di Nostro presentazione Oggi.
Grazie Voi .
