业绩说明会管理层语调的信息含量研究

杨静 干胜道

【摘要】基于创业板上市公司2015 ～ 2017年在全景网召开的年度业绩说明会中管理层答投资者问的有关文本信息， 探究企业管理层语调是否具有信息含量及是否会影响投资者行为。 研究发现， t-1年的管理层语调与企业t年的会计业绩和市场业绩均呈显著正相关关系， t-1年的管理层语调与t年的投资者信心呈显著正相关关系。 这一研究结果表明， 就创业板上市公司而言， 业绩说明会中的管理层语调具有一定的信息含量， 不仅可以反映与企业未来业绩有关的增量信息， 而且使投资者能够根据业绩说明会中的管理层语调做出相应的行为反应。

【关键词】管理层语调;企业业绩;投资者信心;业绩说明会;文本信息披露

【中图分类号】F275      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2021）20-0077-7

一、引言

随着计算机技术的引入和发展， 通过分析文本信息进行会计实证研究逐步成为国内外学者关注的热点。 作为企业信息披露的关键部分， 文本信息能在一定程度上帮助投资者更加深入地了解企业。 同时， 中国人的语言意思很大程度上依赖语境， 且表达相对含蓄委婉， 有时会导致语言意思模糊化或产生歧义。 因此， 我国企业披露的文本信息是否具有信息含量及是否值得投资者关注是一个有待验证的问题。

本文从文本信息中管理层语调①的视角， 研究管理层语调与企业未来业绩和外部投资者信心之间的关系， 据此来探究在中国语言文化背景下企业的管理层语调是否具有信息含量及是否能对投资者行为产生影响。 本文选择2015 ～ 2017年创业板上市公司召开的年度业绩说明会中管理层针对投资者问题的回答作为文本信息， 根据情感词典筛选出文本信息中的积极词汇和消极词汇， 进行词频统计后整理计算出管理层语调指数（TONE）; 选择净资产收益率（ROE）和托宾Q值分别衡量企业未来的会计业绩和市场业绩; 选择股票年换手率、机构投资者比例、市盈率和市净率四个指标， 运用SPSS分析软件进行主成分分析计算出投资者信心指数（IC）。 在运用Stata分析软件进行描述性统计、相关性分析和回归分析后得出结论： （1）在其他因素相同的情况下， 我国创业板上市公司的管理层语调与企业未来的会计业绩和市场业绩显著正相关。 （2）管理层语调与投资者信心显著正相关。 在其他因素相同的情况下， 我国的创业板上市公司管理层语调越积极， 则企业外部的投资者信心越强。

上述研究成果证明了就创业板上市公司而言， 企业业绩说明会中的管理层语调具有一定的信息含量， 不仅可以反映与企业未来业绩有关的增量信息， 而且投资者能够“听话听音”地根据业绩说明会上的管理层语调做出相应的行为反应。

本文的研究贡献主要有以下几点： 第一， 本文是针对文本信息的研究， 文本信息作为近年来新兴的研究方向， 目前国内相关研究相当缺乏， 本文能为今后文本信息的研究提供一些参考。 第二， 本文是我国较早运用计算机文本分析技术对管理层语调进行研究并获得成果的论文之一， 可进一步丰富有关管理层语调的研究。 第三， 谢德仁和林乐[1] 首开先例尝试采用“词袋”法构建管理层语调， 但尚有待完善之处。 本文在此基础上同时参考了张秀敏等[2] 的做法， 并将部分异议词单独列示、结合不同语境判断其所表达的情感态度。 笔者认为这一做法是对之前学者所构建方法的进一步尝试和改进。 第四， 本文当属我国较早对创业板上市公司年度业绩说明会进行深入研究的论文， 我国创业板上市公司的业绩说明会属于强制性召开， 本文的研究结果在一定程度上能够检验业绩说明会的信息含量和可信度， 依此来判断这种强制性或半强制性的文本信息披露方式仅仅是敷衍了事的形式主义还是真正值得投资者关注并能够对投资者决策起到参考作用。 这一验证也能够为有关业绩说明会的举行和监管提供一些政策建议。

二、文献综述与研究假说

（一）创业板上市公司管理层语调与企业业绩

业绩说明会， 亦称为业绩网上说明会， 主要采用问答形式， 由广大股东和投资者针对企业现阶段情况和未来发展提出自己的问题， 企业管理层对此做出解答。 首先， 基于信息不对称理论和信号理论， 企业管理层相比广大股东和投资者更加熟悉企业情况， 因此在业绩说明会上投资者提出的问题可能多种多样， 关乎企业各个方面， 管理层做出的相应解答也可能会透露新信息。 其次， 相关规定要求企业管理层积极组织和参加业绩说明会， 这在一定程度上保障了企業业绩说明会所发布信息的规范性。 此外， 基于委托代理理论， 外部投资者为了谋求自身利益最大化， 有强烈动机去监督企业管理层， 而管理层可能利用掌握更多信息的优势来维护自身利益， 因此依照我国证监会的强制规定， 中小板和创业板企业的业绩说明会需每年召开， 属于企业管理层与投资者之间的动态博弈， 这就要求企业的信息发布具有一致性和连贯性， 减少信息披露过程中管理层披露利己偏差的行为， 一定程度上保证披露内容尽量与实际情况相符。

Tetlock等[3] 从单个公司层面进行研究发现， 媒体报道企业时的语调与企业的未来盈余和市场报酬率显著相关， 媒体语调越消极负面， 企业未来盈余越低。 韩东吉[4] 研究了财务和非财务指标两个层面对企业价值的影响， 从对企业价值真正产生驱动力的因素着手进行探讨后指出， 企业不能过分依赖财务数据判断企业自身价值， 非财务信息往往能够提供财务报表未披露的信息， 对企业价值具有重要影响。 Huang等[5] 研究得出， 当企业发布的盈余公告文本语调过于积极正面时， 企业未来盈余和现金流通常小于0; 此外， 积极语调与导致正面盈余管理的事项呈正相关关系， 并与导致负面盈余管理的事项呈负相关关系。 吴卓然[6] 对2015 ～ 2016年上市公司年报进行研究得出， 我国管理层讨论与分析蕴含有用的信息增量， 尤其是管理层传递出的悲观语调值得重点关注。 谢德仁、林乐[1] 通过研究全景网上上市公司2005 ～ 2012年召开的业绩说明会的文本信息后得出， 管理层净正面语调会显著影响企业T+1年的业绩， 企业管理层正面积极（负面消极）的语调与公司T+1年业绩显著正（负）相关。 这一研究结果说明： 国内上市公司管理层所发布的文本信息在一定程度上具有可信度， 管理层语调能够反映与企业未来业绩有关的增量信息， 即管理层语调有预测价值， 能够预测企业未来的盈利能力。 而盈利能力是企业业绩的重要组成部分， 笔者依此认为管理层语调与企业业绩之间存在关联。 同时考虑到企业业绩又分为会计业绩和市场业绩， 故提出如下两个假设：

假设1： 在其他条件相同的情况下， 企业业绩说明会的管理层语调与企业未来的会计业绩正相关。

假设2： 在其他条件相同的情况下， 企业业绩说明会的管理层语调与企业未来的市场业绩正相关。

（二）创业板上市公司管理层语调与投资者信心

投资者对企业的信心取决于对企业未来发展的预测， 而企业未来的发展情况在一定程度上可以由以前或现在的情况反映， 所以投资者对企业未来情况的预期来源于对公司以前和现在会计信息的判断， 公司发布的会计信息质量越高， 则公司外部投资者对企业未来的发展状况越看好， 即对于企业的信心越足。

雷光勇等[7] 探究企业披露的盈余质量信息与投资者信心之间的关系后得出结论： 企业披露的盈余质量越高， 投资者信心就越足。 Loughran和McDonald[8] 对招股说明书展开研究得出， 企业披露的文本信息的表达越模棱两可， 对未来的现金流预测情况表述越模糊， 则投资者对IPO的估价越低， 会导致IPO抑价问题越严重， 即管理层语调越模糊预示着未来企业风险越高。 Price等[9] 在剔除存在异常收益的企业后研究发现， 管理层语调会对企业的股票交易量产生影响， 语调积极时企业的股票交易量会增加。 Jegadeesh和Wu[10] 发现管理层披露风险信息时持乐观态度且语调积极， 则企业的IPO风险会降低， 管理层语调越正面积极， IPO抑价越小。 Davis等[11] 通过研究企业盈余电话会议得出， 会议中企业管理层的语调会在一定程度上影响投资者的观点和行为。 林乐、谢德仁[12] 基于上市公司业绩说明会中管理层语调的视角探究企业所披露的文本信息发现， 投资者对企业管理层的净正面语调做出正向反应， 特别是投资者对管理层负面消极语调做出负向反应。 这说明在中国这个重视“意会”的语言文化背景下， 上市公司年度业绩说明会的召开有实际意义和价值， 企业管理层在说明会上的语调中包含了信息含量， 投资者可以“听话听音”。 本文据此提出第三个假设：

假设3： 在其他因素相同的情况下， 创业板上市公司管理层语调越积极， 则企业外部投资者信心越强。

三、研究设计

（一）变量选择

1. 被解释变量： 投资者信心和企业业绩。 首先， 通过文献综述， 本文决定采用综合指标与单一指标两种方法分别表示投资者信心。

对于方法一即采用综合指标， 考虑到实证过程的可操作性， 同时借鉴雷光勇等[7] 的研究成果， 本文拟选用股票换手率、机构投资者比例、市盈率和市净率四个指标构成投资者信心指数。 对上述四个因子进行主成分分析后， 得出各个企业的综合得分即投资者信心指数（IC）的计算结果如下：

对于方法二即采用单一指标， 笔者参考田雯[13] 等的做法， 使用股票年换手率（TO）这一指标表示投资者信心。

因此， 本文的投资者信心分别用综合指标（IC）和单一指标（TO）来表示。

其次， 考虑到不同业绩衡量指标可能产生的差异， 本文的企业业绩同时考虑了会计业绩指标和市场业绩指标。 参考以往文献， 本文选用净资产收益率（ROE）表示会计业绩指标， 选用托宾Q值（TBQ）表示市場业绩指标。

2. 解释变量： 管理层语调。 通过阅读现有相关研究文献， 本文中管理层语调的计量选用“字典法”。 首先运用Python编写“数据爬虫”程序进行网页抓取， 将目标文本信息（各个创业板上市公司业绩说明会中管理层答投资者问的内容）从网页（全景网投资者互动平台）上抓取下来汇总成文档， 然后采用Python开放源“结巴”中文分词模块将段落式文本信息分成多个词语的集合， 接着将这些词语与情感词典中的正面（积极）和负面（消极）词库相匹配， 最后统计出每一家企业业绩说明会的文本信息中正面（积极）词汇和负面（消极）词汇的数量， 计算出管理层语调指数（TONE）。

由于目前尚无专门的中文金融财经类词典， 因此本文参考张秀敏等[2] 的做法， 使用HowNet情感词库并进行筛选处理， HowNet是开源的， 适用于所有自然语言。 HowNet情感词库分为六类， 分别是程度级别、负面评价、负面情感、正面评价、正面情感和主张。 本文选择其中的负面评价和负面情感类作为负面词库、正面评价和正面情感类作为正面词库。 同时考虑到部分词语在不同的语境中会表达出不同的情感态度， 在进行词库筛选时将这部分异议词单独列出， 结合上下文语境逐个判断其表达的情感态度。 本文在使用该词库前运用专家意见法对词库进行了筛选和处理， 具体处理过程如表1所示。

那么， 本文所构建的管理层语调指数的公式如下：

其中， POSPCT表示第t年创业板上市公司业绩说明会中管理层答投资者问中所用的正面语调词语数占管理层答投资者问词语总数的比例， NEGPCT则表示第t年创业板上市公司业绩说明会中管理层答投资者问中所用的负面语调词语数占管理层答投资者问词语总数的比例。 TONE越大， 则表明管理层语调越正面（积极）; TONE越小， 则表明管理层语调越负面（消极）。

（二）样本选取和数据来源

我国创业板的诞生主要是为当前暂不具备主板上市资格、基本处于高新科技行业的中小企业提供权益融资的渠道， 缓解这些公司融资难的状况。 由于创业板企业具有高投入、高成长、高收益并伴随着高风险的特点， 所以创业板企业在进行信息披露时注重成长性信息和企业非财务信息的披露， 同时每年被强制要求召开企业业绩说明会与投资者加强沟通和联系。 本文选取我国创业板上市公司 2015 ～ 2017年的数据为初始样本， 剔除业绩年度为ST的企业， 删掉数据不全或异常的企业， 经过筛选后符合条件的创业板上市公司共计962家。

本文的数据主要来自全景网投资者关系互动平台中的年度业绩说明会、CSMAR数据库及WIND数据库。 其中， 计量管理层语调所需的文本信息来源于全景网投资者关系互动平台中的创业板上市公司年度业绩说明会， 权衡投资者信心的股票换手率和权衡企业成长性的营业收入增长率数据来源于WIND数据库， 其余数据信息均来源于CSMAR数据库。

（三）研究模型

借鉴谢德仁等[1] 、林乐等[12] 的文献， 建立以下模型：

根据假设1， 建立第一个模型如下：

根据假设3， 建立模型三、模型四如下：

被解释变量分别为企业的会计业绩（加权平均净资产收益率ROE）、企业的市场业绩（托宾Q值TBQ）、投资者信心指数综合指标（IC）及投资者信心指数单一指标（股票换手率TO）; 解释变量为t-1年的管理层语调（TONE）; 控制变量分别是资产负债率（LEV）、公司规模（SIZE）、成长性（GROWTH）和经营活动现金流量（OCF）; 同时文中还控制了年度变量（YEAR）。 限于篇幅， 本文略去具体的变量定义表。

四、实证结果与分析

（一）描述性统计

从本文主要变量的描述性统计结果来看， 2015 ～ 2017年管理层语调（TONE）指数最大值为0.825352、0.94694和0.93333， 且平均数偏高， 均在0.6以上， 这在一定程度上说明我国创业板企业业绩说明会上管理层披露的文本信息中好消息多于坏消息， 可能存在“报喜不报忧”的现象。 但是2015 ～ 2017年管理层语调指数的最小值小于0， 分别为

-0.0463、-0.11904、-0.05556， 这也表明在企业的年度业绩说明会上， 管理层答投资者问的内容即便可能存在隐瞒或推迟披露坏消息的动机， 但好消息占据绝对主导地位的信息披露格局是不存在的。

2016 ～ 2018年会计业绩（ROE）的最大值逐年上升， 而平均数分别为7.10491%、8.32912%和6.51110%， 平均意义上来看三年中企业的会计业绩先上升后下降。 市场业绩（TBQ）方面， 2016 ～ 2018年的平均值分别为2.99748、3.17868和5.57562， 平均意义上看企业的市场业绩呈现逐年上升的态势。

对于投资者信心指数综合指标， 2016 ～ 2018年其平均数为2.7280、2.8397和3.1520， 平均意义上呈现出逐年上升态势; 对于投资者信心指数单一指标， 2016 ～ 2018年的平均数为10.8390、9.9448和13.0089， 平均意义上先下降后上升。

综合四个被解释变量来看， 创业板上市公司2016 ～ 2018年的市场业绩和投资者信心指数平均意义上呈上升态势， 这与我国的宏观经济情况基本一致。 近年来世界经济正在缓慢恢复， 逐渐摆脱2008年金融危机的阴影， 我国创业板上市公司中很多新兴经济产业发展稳定， 同时加上我国货币政策和财务政策的扶持， 创业板上市公司的市场业绩逐渐上升， 投资者逐步摆脱低迷情绪， 对资本市场的投资信心也逐渐恢复。 结合解释变量管理层语调可初步看出， 管理层语调与未来的企业市场业绩和投资者信心的变动具有一致性， 均呈上升态势。 创业板上市公司2016 ～ 2018年的会计业绩平均意义上先上升后下降， 结合最小值探究其原因可能是， 2018年少数公司的会计业绩偏低而影响了整体平均水平; 企业投资者信心指数单一指标平均意义上先下降后上升， 同理， 结合最小值探究其原因可能是， 2017年少數公司的股票年换手率偏低而影响了整体平均水平。

（二）相关性分析

在对样本进行回归分析前， 本文先对主要研究变量进行了相关性检验， 结果见表2。

根据相关性分析结果可初步得出： 管理层语调与企业会计业绩（ROE）呈显著正相关关系， 初步支持了假设1; 管理层语调与企业市场业绩（TBQ）呈显著正相关关系， 初步支持了假设2; 管理层语调与投资者信心呈显著正相关关系， 即创业板上市公司管理层语调越正面积极， 则企业外部投资者信心越强， 初步支持了假设3。 此外， 同一模型的两个变量间的相关系数均小于0.5， 可初步判断模型中各变量间不存在严重的多重共线性问题。

（三）回归分析

本文主要运用统计分析软件Stata 12.1对各个模型和样本数据进行回归检验， 检验各个模型拟合优度和模型中各个变量的显著性水平， 以此来判断各个自变量对因变量的解释程度。

1. 管理层语调与企业业绩的回归检验。 进行管理层语调与企业业绩的回归检验， 回归结果见表3。

从表3可知， 模型一的拟合优度为0.302， 说明企业市场业绩中有30.2%的比例能够被模型中的解释变量管理层语调解释。 模型回归中的F值13.184在1%的水平上显著， 表明从总体上看模型一中解释变量与被解释变量的相关关系显著。

管理层语调的T值为2.422， 表明管理层语调与企业市场业绩在5%的水平上显著; 回归系数为0.045， 表明管理层语调与未来企业会计业绩存在显著的正相关关系， 则假设1成立。 虽然管理层语调作为文本信息没有定量信息精确和信息量大， 但它在一定程度上能够提供与企业未来的会计业绩有关的增量信息， 进而反映企业未来会计业绩情况， 值得投资者关注。

控制变量中公司规模、成长性和经营活动现金流量的T值分别为1.725、3.941和2.772， 贝塔系数分别为0.018、0.282和0.106， 说明公司规模、成长性和经营活动现金流量均与企业会计业绩显著正相关。 此外， 控制变量中资产负债率的T值为-1.331， 未通过显著性检验。

模型二的拟合优度为0.196， 说明企业市场业绩中有19.6%的比例可以被模型中的解释变量管理层语调解释。 模型回归中的F值15.087在1%的水平上显著， 说明总体上看模型二中解释变量与被解释变量的相关关系是显著的。

管理层语调的T值为2.189， 表明管理层语调与企业市场业绩在5%的水平上显著; 回归系数为0.078， 表明管理层语调与未来企业市场业绩显著正相关， 则假设2成立。 虽然管理层语调作为文本信息没有定量信息精确和信息量大， 但它在一定程度上能够提供与企业未来的市场业绩有关的增量信息， 进而反映企业未来市场业绩情况， 值得投资者关注。

控制变量中成长性、经营活动现金流量的T值分别为2.758、1.955， 贝塔系数分别为0.152、0.185， 说明成长性和经营活动现金流量均与公司市场业绩存在显著正相关关系。 此外， 控制变量中资产负债率和公司规模的T值分别为-0.673和1.357， 两者均未通过显著性检验。

2. 管理层语调与投资者信心的回归检验。 进行管理层语调与投资者信心的回归检验， 结果见表4。

从表4看出， 当投资者信心用综合指标来表示时， 得出模型三所示的回归结果： 模型三的拟合优度为0.217， 表明投资者信心中有21.7%的比例能够被模型中的解释变量管理层语调解释， 模型三的整体拟合效果较好。 模型回归中的F值18.082在1%的水平上显著， 说明总体上看模型三中解释变量与被解释变量的相关关系是显著的。

管理层语调的T值为1.872， 说明管理层语调与投资者信心在10%的水平上显著; 回归系数为0.006， 表明管理层语调与投资者信心之间存在显著的正相关关系， 即管理层语调越积极， 投资者信心越足， 则假设3成立。 尽管文本信息没有定量信息精确和信息量大， 但在一定程度上能够对企业外部的投资者信心产生影响。

控制变量成长性和经营活动现金流量的T值分别为3.704和2.049， 贝塔系数分别为0.130和0.086， 说明成长性和经营活动现金流量均与投资者信心存在显著正相关关系， 与预期一致。 此外， 控制变量中资产负债率和公司规模的T值为-1.016和1.609， 两者均未通过显著性检验。

同理， 当投资者信心用单一指标股票换手率来表示时， 得出表4中模型四所示的回归结果， 其研究结果总体上与模型三基本一致， 再次验证了本文的假设3。

基于上述四个模型的回归分析可以看出， 四个模型的拟合效果较好， 而且各模型的解释变量都通过了显著性检验， 与被解释变量的相关关系均与预期一致。 但除模型一外， 其他模型中的控制变量公司规模未通过显著性检验。 究其原因可能有两个： 第一， 创业板上市公司属于新兴中小企业， 从描述性统计可看出企业之间的规模差距不是很大， 使得其对企业的市场业绩和投资者信心造成的影响也微乎其微。 第二， 随着企业竞争的加剧， 企业业绩的提升并不完全取决于企业规模的不断扩大， 投资者在进行投资决策时也更加理性， 不再一味地依赖公司的规模大小去判断企业的好坏， 还会综合考虑多方面因素。 此外， 关于控制变量中资产负债率未通过显著性检验的问题， 通过阅读以前学者的有关文献得知， 部分研究表明企业资产负债率与企业业绩呈“U”型关系， 那么笔者认为创业板上市公司中一部分企业的资产负债率超过一定值时， 公司业绩会随着企业资产负债率的提高而下降， 投资者信心也会因资产负债率过高而降低， 导致在回归检验中未通过显著性检验。

（四）稳健性检验

本文改变管理层语调的度量方式， 对主要结果进行了稳健性检验。 借鉴谢德仁、林乐[1] 和曾庆生等[14] 的研究， 以Loughran和McDonald[8] 的英文单词列表翻译成中文词库为基础， 利用Python开放源进行词频统计， 得出衡量管理层语调的另一个变量TONE2（TONE2为该业绩说明会中积极词汇数与消极词汇数之差占总词汇数的比例）， 并对模型一 ～ 模型四分别进行回归检验， 其结果基本不变， 验证了假设1、假设2和假设3。

五、结论

对文本信息特别是管理层语调的探究是当前管理学研究的前端和焦点， 在中国特有语境和文化背景下进行文本信息研究更有实际意义。

本文基于创业板上市公司举行年度业绩说明会时管理层回答投资者问题的文本信息， 从文本信息中管理层语调的视角， 研究管理层语调与企业未来业绩和企业外部投资者信心之间的关系， 并得出以下结论： 在其他因素相同的情况下， 管理层语调与公司未来的会计业绩和市场业绩均呈显著正相关关系; 在其他因素相同的情况下， 管理层语调与投资者信心呈显著正相关关系。 创业板上市公司管理层语调越正面积极， 则企业外部的投资者信心越强。

上述研究证明了就创业板上市公司而言， 企业业绩说明会中的管理层语调具有一定的信息含量， 可以提供有关企业未来业绩的增量信息， 且投资者能够“听话听音”， 根据业绩说明会上的管理层语调做出相应的行为反应。

本文的研究结果表明， 我国创业板上市公司的业绩说明会具有一定的可信度， 这种强制性或半强制性的文本信息披露方式不只是敷衍了事的形式主义， 而是能够对投资者的决策行为起到参考作用。 这也在一定程度上说明证监会和深交所要求企业召开业绩说明会的做法是正确的， 而业绩说明会作为一个有效的信息披露平台， 值得企业付出精力和成本去认真对待。 同时， 对于投资者和利益相关者而言， 应当积极关注和参与到企业召开的业绩说明会中， 获取与投资和自身利益相关的有用信息并针对性地制定投资策略。

另外， 根据本文中投资者信心指标的实证结果可看出， 笔者对投资者信心指数的构建和计算与实际情况相对一致， 进而说明了运用主成分分析方法计算微观投资者信心指数的做法是可行的。

本文的研究结论表明， 在中国特有的语言表达和文化背景下， 学者可以对管理層披露的文本信息挖掘和解读展开更深入的研究， 这也为之后学者确定研究方向提供了参考意见。

【 注 释 】

1 谢德仁和林乐[1] 将本研究领域中的英文单词“TONE”翻译为“语调”，并将其定义为文本信息中表达的积极（正面）或消极（负面）的情感倾向。它是内容和选词的函数，即正面的语调（语气）可以通过集中阐述正面的结果或用正面的方式描述结果来实现。

【 主 要 参 考 文 献 】

[1] 谢德仁，林乐.管理层语调能预示公司未来业绩吗？——基于我国上市公司年度业绩说明会的文本分析[ J].会计研究，2015（2）：22 ～ 29+95.

[2] 张秀敏，汪瑾，薛宇，李晓林.语义分析方法在企业环境信息披露研究中的应用[ J].会计研究，2016（1）：87 ～ 94+96.

[3] Tetlock P. C.， Saar-Tsechansky M.， Macskassy S.. More than words： Quantifying language to measure firms' fundamentals[ J].Journal of Finance，2008（3）：1437 ～ 1467.

[4] 韩东吉.公司价值影响因素研究——基于伊利股份上市公司的分析[D].成都：西南财经政法大学，2012.

[5] Huang X.， Teoh S. H.， Zhang Y. L.. Tone management[ J].The Accounting Review，2014（3）：1083 ～ 1113.

[6] 吴卓然.企业年报管理层讨论与分析语调与绩效关系研究[D].北京：北京邮电大学，2018.

[7] 雷光勇，王文，金鑫.公司治理质量、投资者信心与股票收益[ J].会计研究，2012（2）：81 ～ 88+99.

[8] Loughran T.， McDonald B.. When is a liability not a liability？ Textual analysis，dictionaries，and 10-Ks[ J].Journal of Finance，2011（1）：35 ～ 65.

[9] Price S. McKay， Doran， James S.， et al.. Earnings conference calls and stock returns： The incremental informativeness of textual tone[ J].Journal of Banking & Finance，2012（4）：992 ～ 1011.

[10] Jegadeesh N.， Wu D.. Word power：A new approach for content analysis[ J].Journal of Financial Economics，2013（3）：712 ～ 729.

[11] Davis A. K.， Ge W.， Matsumoto D.， Zhang J. L.. The effect of manager-specific optimism on the tone of earnings conference calls[ J].Review of Accounting Studies，2015（2）：639 ～ 673.

[12] 林乐，谢德仁.投资者会听话听音吗？——基于管理层语调视角的实证研究[ J].财经研究，2016（7）：28 ～ 39.

[13] 田雯. 環境信息披露对公司价值及投资者信心的影响研究——以深证责任指数成份股为例[D].重庆：西南大学，2013.

[14] 曾庆生，周波，张程，陈信元.年报语调与内部人交易：“表里如一”还是“口是心非”？[ J].管理世界，2018（9）：149 ～ 166.