Was hat Ihr Interesse daran geweckt, Textanalyse in die Lehre zu integrieren, und warum ist sie heute für Finanzexpert:innen so relevant?
Lassen Sie mich mit dem zweiten Teil der Frage beginnen. Textanalyse hilft uns, das Verhalten von Investorinnen und Investoren sowie die Entwicklungen an den Finanzmärkten besser zu verstehen. Studien zeigen außerdem, dass die Stimmung des Managements – also wie positiv oder negativ Führungskräfte während Analystenkonferenzen über ihr Unternehmen sprechen – Rückschlüsse auf die zukünftige Unternehmensentwicklung zulässt. Unstrukturierte Textdaten sind daher eine wertvolle Ergänzung zu den quantitativen Finanzdaten, die seit Jahrzehnten in der Finanzbranche genutzt werden.
Um die Master in Finance Studierenden bestmöglich auf ihre berufliche Zukunft vorzubereiten, ist es wichtig, ihnen ein umfassendes methodisches Werkzeug an die Hand zu geben, mit dem sie reale Daten analysieren können. Persönlich fasziniert mich die Textanalyse zudem sehr, und ich setze sie regelmäßig in meiner Forschung ein. Deshalb freue ich mich besonders, mein Wissen und meine Begeisterung für dieses Thema auch in der Lehre weiterzugeben.
Unternehmen passen ihre Kommunikation häufig an, um negative Botschaften abzuschwächen oder schlechte Nachrichten weniger deutlich erscheinen zu lassen. Welche Erkenntnisse kann die Textanalyse über solche Strategien liefern?
Interessanterweise beobachten wir, dass die Stimmung in Analystenkonferenzen in den vergangenen Jahren insgesamt positiver geworden ist, während Geschäftsberichte tendenziell negativer formuliert sind. Mit anderen Worten: Die Lücke zwischen der Tonalität von Analystenkonferenzen und Geschäftsberichten wird immer größer. Ein möglicher Grund dafür ist, dass Unternehmen ihre Geschäftsberichte zunehmend um zusätzliche Risikofaktoren erweitern, um rechtliche Risiken zu minimieren. Gleichzeitig zeichnen sie in Analystenkonferenzen häufig ein optimistischeres Bild ihrer zukünftigen wirtschaftlichen Entwicklung.
Der Kurs behandelt ganz unterschiedliche Textquellen – von Geschäftsberichten bis hin zu Analystenkonferenzen. Welche davon überrascht die Teilnehmenden hinsichtlich ihres Informationsgehalts am meisten?
Meiner Erfahrung nach interessieren sich Studierende besonders für Analystenkonferenzen, da viele von ihnen dieses Format zuvor kaum oder gar nicht kannten. Wenn Studierende die wortwörtlichen Transkripte der Aussagen führender Manager börsennotierter Unternehmen aus aller Welt analysieren können, etwa dazu, wie diese die finanzielle Situation und Zukunftsperspektiven ihrer Unternehmen beschreiben, entstehen daraus oft zahlreiche spannende Forschungsfragen.
Aber auch Geschäftsberichte sind äußerst aufschlussreich. Ein bekanntes Beispiel ist die Studie „Lazy Prices“, die 2020 im Journal of Finance veröffentlicht wurde. Sie zeigt, dass bereits sehr kleine Veränderungen im Wortlaut eines Geschäftsberichts ein aussagekräftiger Indikator für die zukünftige Unternehmensentwicklung sein können. Viele Studierende sind überrascht zu erfahren, dass allein der Vergleich des aktuellen Geschäftsberichts mit dem des Vorjahres eine erfolgreiche Anlagestrategie ermöglichen kann.
Wie können Studierende die im Kurs erworbenen Fähigkeiten später einsetzen – sei es in der Forschung, der Investmentanalyse oder in Unternehmen?
Beginnen wir mit der Forschung. Ich hatte das Vergnügen, mehrere Masterarbeiten zu betreuen, in denen Studierende Methoden der Textanalyse eingesetzt haben, um die Risiken von Unternehmen zu messen. Zum Beispiel entwickelte ein Student ein eigenes Wörterbuch für Inflationsrisiken und untersuchte, wie Unternehmen diese Risiken in ihren Geschäftsberichten kommunizieren und wie Investorinnen und Investoren darauf reagieren. Die Fähigkeit, Unternehmensrisiken präziser zu messen, ist jedoch nicht nur für die Wissenschaft interessant, sondern auch für die Investmentanalyse von großem Nutzen. Viele Vermögensverwalter nutzen bereits heute Textdaten, um Hinweise auf die zukünftige Entwicklung von Unternehmen zu gewinnen. Für Führungskräfte in Unternehmen wiederum ist es wichtig zu verstehen, dass die Kapitalmärkte ihre Aussagen sehr genau verfolgen und bewerten.
Große Sprachmodelle wie ChatGPT verändern dieses Forschungsfeld rasant. Welche Entwicklungen werden die Zukunft der Textanalyse im Finanzbereich Ihrer Meinung nach besonders prägen?
Moderne Sprachmodelle sind sowohl für Forschende als auch für Praktikerinnen und Praktiker in Unternehmen ein äußerst wertvolles Werkzeug, da sie wesentlich präzisere Informationen aus unstrukturierten Textdaten gewinnen können. Gleichzeitig bringen sie jedoch auch Herausforderungen mit sich.
Ein Beispiel ist die mangelnde Nachvollziehbarkeit vieler Modelle. Sie funktionieren häufig wie eine „Black Box“ – es ist schwer zu erkennen, wie sie zu einer bestimmten Einschätzung gelangen. Gerade in der wissenschaftlichen Forschung ist es jedoch entscheidend zu verstehen, warum ein Modell eine bestimmte Klassifizierung vorgenommen hat, insbesondere wenn wirtschaftswissenschaftliche Theorien überprüft werden sollen.
Ein weiteres Problem ist der sogenannte Look-Ahead Bias. Dabei greifen Modelle möglicherweise auf Informationen zurück, die zum Zeitpunkt der eigentlichen Analyse noch gar nicht verfügbar gewesen wären.
Nehmen wir als Beispiel Wirecard: Würde ich ein Sprachmodell bitten, einen Zeitungsartikel aus dem Frühjahr 2020 als positiv oder negativ einzuordnen, könnte das Modell den Artikel als negativ bewerten, nicht aufgrund seines tatsächlichen Inhalts, sondern weil es bereits weiß, dass Wirecard wenige Monate später Insolvenz angemeldet hat. Dadurch entsteht eine Verzerrung, die in wissenschaftlichen Analysen unbedingt berücksichtigt werden muss.
Wenn wir die Finanztexte einmal außen vor lassen: Welche Art von Literatur oder Texten lesen oder hören Sie privat besonders gerne?
Als Finanzprofessor lese ich natürlich sehr viele wissenschaftliche Arbeiten, von den Masterarbeiten unserer GBS-Studierenden bis hin zu aktuellen Veröffentlichungen im Journal of Finance. Vermutlich zählen diese allerdings ebenfalls zu Finanztexten.
Abgesehen davon höre ich – ich bin eher ein Hörbuchfan – gerne Sachbücher. Zuletzt habe ich „Runnin' Down a Dream: How to Thrive in a Career You Actually Love“ von Bill Gurley sowie „Atomic Habits“ von James Clear gehört. Beide kann ich wärmstens empfehlen.