Can You Hear Me? Vocal Delivery in Earnings Calls and Real-Time Market Reactions

Abstract

This study examines the relationship between the vocal delivery of earnings conference calls and real-time market reactions. During earnings conference calls, investors primarily listen to the calls without the written transcripts. Since investors combine non-verbal (audible or vocal) and verbal (readable or textual) information simultaneously when interpreting audible contents (Zahn [1973]), I expect that both verbal and non-verbal cues in earnings calls affect investor decisions. I measure the vocal ambiguity score of each earnings call with a deep learning methodology and find evidence that ambiguous vocal delivery of earnings calls results in a weaker investor response even after controlling for various textual attributes. Furthermore, I find that the effect is less pronounced when a firm conveys bad news and that the effect is more evident when there are more analyst participants in the call. My findings are robust to an alternative measure of vocal delivery and other specifications including speaker-level regressions with executive and call fixed effects. Overall, this study sheds light on a new dimension of information conveyance that affects investor decisions.

본 연구에서는 기업 이익발표의 음성 전달력과 실시간 주식시장 반응을 분석한다. 기업의 이익발표 중 투자자들은 대본이 없는 상태로 발표를 듣는다. 투자자들은 음성 정보를 처리할 때 문자기반 정보와 비문자기반 정보(음성 등)를 동시에 해석하므로(Zahn, 1973), 이익발표의 음성적 정보와 문자 정보가 모두 투자의사결정에 영향을 줄 것으로 예상된다. 본 연구에서는 딥러닝 기법을 이용하여 미국 이익발표 오디오의 음성 전달력을 측정하고, 문자 정보를 통제한 상태에서 음성 전달이 모호(ambiguous)한 경우 주식시장에서의 반응이 상대적으로 경미함을 보인다. 더불어, 이러한 효과는 기업이 나쁜 실적을 공시할 때 덜 강하게 관측되며 이익발표에 참여하는 애널리스트가 많을수록 더 강하게 관측된다. 이상의 결과는 음성 전달력 측정 방법을 달리 하였을 때에도 유사하게 관측되며, 회귀모형에 이익발표 수준 고정효과와 발표자 수준 고정효과를 모두 포함하였을 때도 강건하게 관측된다. 정리하자면, 본 연구는 정보의 전달 방식이 투자자들의 투자의사결정에 영향을 미침을 시사한다.