SMJ：CEO欺骗行为对分析师推荐的影响

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本期推荐一篇2024年1月发表在SMJ上的论文《错综复杂的网络：CEO欺骗行为对分析师推荐的影响》。近年来企业欺诈案件频发，如安然、世通等知名企业的财务欺诈丑闻，这些事件揭示了高层管理人员在与外界沟通时可能存在的欺骗行为，以及这些行为对资本市场的潜在影响。然而，现有研究主要集中在CEO欺骗行为被曝光后的市场反应，较少探讨欺骗行为在被揭露之前对分析师决策的影响。因此，本研究旨在填补这一空白，探讨分析师在尚未察觉到欺骗行为的情况下，如何对CEO的欺骗言论作出反应。 研究采用了机器学习方法，通过深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）模型分析了标普1500公司从2008年至2016年期间财报电话会议的文本数据。研究团队首先通过美国证券交易委员会（SEC）的审计和会计执法公告（AAERs）筛选出那些因财务欺诈而被处罚的公司 ………………………………