业绩说明会情景化披露与市场预期:基于大语言模型的研究

Sihai Li, Ruiqi Wang, Zhen Li

Scenario disclosure and market expectations: insights from earnings conferences via large language models

China Journal of Accounting Research 19（2）2026

https://doi.org/10.1016/j.cjar.2026.100476

[Abstract] A scenario described vividly and in detail is more easily imagined, leading individuals to overestimate the likelihood of its occurrence. We leverage a novel large-language-model (LLM) framework to analyze management speech style during unstructured earnings conferences and construct quantitative measures of scenario oral disclosure. Such disclosure triggers scenario thinking, inflating investors’ beliefs about future firm prospects, particularly when firm-specific information is scarce. Scenario disclosure is more pronounced when conveying positive information, with poor relative performance and under negative media sentiment, suggesting that management employs scenario framing to manage expectations. Finally, management scenario disclosure significantly increases stock price crash risk. This represents LLMs’ first application to identify and quantify scenario disclosure in earnings conferences, providing guidance for regulation and institutional design.

[Keywords]  Earnings conferences; Scenario thinking; Stock price crash risk;Large-scale language models

业绩说明会情景化披露与市场预期：基于大语言模型的研究

摘要：当某个情境被描述得足够清晰、生动时，其中的具体事件和细节更容易被提取和想象，个体更容易高估该情境发生的可能性。本文基于一套创新的大语言模型（LargeLanguage Models, LLMs）分析框架，系统刻画了业绩说明会中管理层的语言风格，并据此构建了管理层情境化口头披露的量化指标。通过运用 LLMs 在语义理解与上下文表征方面的高级能力，对非结构化的业绩说明会文本进行处理，本文揭示了情境化语言如何塑造市场预期。研究结论表明，业绩说明会中管理层情境化表达通过触发情境思维使资本市场对公司未来利好的预期信念发生显著膨胀，且这种效应在资本市场缺乏公司特定信息时更为显著。进一步研究发现，在阐述积极信息、公司当期基本面下转以及媒体舆论情绪消极时，业绩说明会的情境化程度更高，表明管理层策略性使用情景化表述进行预期管理。最后，本文发现管理层情境化披露显著抬升了公司未来期间的股价崩盘风险。本文首次将大语言模型应用于业绩说明会文本，识别并量化了管理层情境化披露行为，揭示了管理性语言对资本市场的影响及其叙事驱动式沟通的潜在风险，并为业绩说明会的监管与制度设计提供了新的启示。

关键词：业绩说明会；情境思维；股价崩盘风险；大规模语言模型

情境思维是一种受信息结构和想象力影响的认知方式，其核心在于个体从当前状态出发，设想计划行动与未来结果之间的因果联系。这一过程强化了事件的可得性启发（availability heuristic），即个体倾向于根据容易获取的信息评估某件事情的可能性（（Tversky and Kahneman,1973; Hoch, 1984）。当某个情境被描述得足够清晰、生动时，其中的具体事件和细节更容易被提取和想象，个体更容易高估该情境发生的可能性，从而导致信念膨胀与概率高估（（Dawes, 1988; Koehler, 1991; Pennington and Hastie, 1993, 1988, 1986）。在资本市场的信息传递中，这一认知模式可能会强化管理层语言的影响力。当管理层在披露中使用包含丰富细节和逻辑推演的情境化语言时，资本市场参与者对公司未来的预期更容易在无意识之中受其影响。系统考察管理层情境化披露在资本市场预期形成中的作用，不仅有助于反映管理层在表述中引导市场认知的策略，也为识别资本市场中潜在的信念膨胀提供了研究视角。

根据中国上市公司协会统计数据，上市公司召开业绩说明会比例已达到 95%，沪深 300指数公司、（ A+H”上市公司、央企控股上市公司、创业板与科创板上市公司基本全部召开。作为一种互动式信息披露制度安排，业绩说明会在资本市场中的影响力越来越显著。现有文献指出业绩说明会中管理层的口头语气（Mayew and Venkatachalam, 2012; Price et al., 2012; 林乐和谢德仁, 2017; 谢德和林乐, 2015）、语气分布的安排（Allee and Deangelis, 2015）、对问题的回复契合度（（Rennekamp et al., 2022; 卞世博等, 2021）、表述复杂性（（Bushee et al., 2018; Bushee and Huang, 2024）、极端表述（（Bochkay et al., 2020）甚至于对特定问题的沉默（（Hollander et al., 2010）等方面均具有资本市场信息含量。与此同时，最新一些研究表明美国上市公司管理层在业绩说明会中存在蓄意引导行为。例如，Call et al.（（2024）指出管理层会使用幽默来表达信心或者把积极的情绪带入公司负面消息的讨论，Dai et al.（2022）则发现管理层会使用话题转移来增强对公司业绩的正面解读。我国业绩说明会中一直存在一种令人担忧的现象，即上市公司管理层通过连接当前状态、计划行动和预期未来成果的具体细节和因果顺序等构建情境，将某一事物、现象或信息置于特定情境或背景中进行理解和分析，在参会者脑海中构建出连贯的事件发展脉络，从而增强信息的可信度和说服力，让参会者对公司未来利润前景充满期待。例如，管理层会通过描述研发团队面临的困难、技术攻关计划以及研发产品预计收益等在参会者的脑海中构建出一个清晰且积极的公司产品研发情境，而非简单地罗列信息。参会者更可能被这些情境化信息所引导，想象管理层所提出的行动导致未来结果的详细事件序列（（Dawes, 1988），减少自身认知努力进而对管理层所描述的行动及其预期的积极结果产生信念膨胀（（Dawes, 1988; Koehler, 1991）。然而这种情境化的口头话术往往可追溯性较低，也不具有如同书面披露的监管约束力，在未兑现时管理层也可通过竞争形势发生变化等说辞使自己脱身。

然而，长期以来学术界对管理层口头披露的情境化缺乏系统量化研究。情境化语言通常具有高语义复杂度与强上下文依赖特征，使得传统基于词频、情感词典或人工编码的方法难以识别其深层结构。近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言理解和语义表征上的突破，为捕捉和量化复杂语义提供了新的研究可能。与依赖浅层词汇特征的传统文本分析方法不同，LLMs 能够通过上下文关联和语义推理识别语言中隐含的因果链条与情境构建逻辑，从而为研究管理层语言中（ 如何说”这一层面的策略性披露提供新的工具与视角。

本文引入基于预训练大语言模型的自然语言处理框架，量化业绩说明会中管理层口头披露的情境化水平，考察其资本市场影响及使用动机。基于 2005 年至 2021 年上市公司的业绩说明会记录，研究发现，业绩说明会中管理层情境化披露程度越强，市场对公司未来的盈利信念改变越积极，该效应在资本市场缺乏公司特定信息进行独立的先验评估时更加显著。进一步地，本文发现在阐述积极信息、公司当前基本面欠佳以及媒体舆论情绪较为消极时业绩说明会的情境化程度更高。综合以上证据，管理层的确存在运用情境思维引导资本市场改善盈余预期的动机，表明管理层可能策略性使用情景化表述引导预期改善。最后，本文关注业绩说明会中管理层利用口头披露情境化管理市场预期的资本市场后果，发现管理层情境化披露会导致公司未来期间股价崩盘风险上升，表明情境化披露在短期推高市场预期后，随着市场发现预期与实际表现存在偏差时负面信息集中释放，从而引发非对称的股价下跌。

本文可能的研究贡献存在于以下方面：（（1）已有情境化研究在测量方法上多采用实验设计，通过人工编码、情境模拟等方式识别和验证情境化特征（（Carroll, 1978; Sedor, 2002; Önkal et al., 2013; Johnson et al., 2020; Johnson and Tuckett, 2022），普遍面临样本规模有限、主观性较强及外部效度不足等限制。本文较早地将 LLMs 引入资本市场披露研究，利用其在语义表征与上下文理解方面的深度学习能力实现在识别复杂语义结构与因果叙事逻辑上的突破，为探讨语言深层语义如何塑造资本市场预期开辟了新的路径。（（2）已有研究关注了业绩说明会中管理层对复杂语言（（Bushee et al., 2018; Bushee and Huang, 2024）、模板化回答（（Lee, 2016）、沉默（Gow et al., 2021; Hollander et al., 2010）、极端词汇（Bochkay et al., 2020）、幽默（Call et al., 2024）等的使用以及回答的语调（Mayew and Venkatachalam, 2012; Price et al., 2012; 林乐和谢德仁, 2017; 谢德和林乐, 2015）和回答对问题的契合度（Oh et al., 2017; 卞世博等, 2021）等方面对信息性质的影响。然而，管理层情境化披露作为一种潜在影响资本市场预期的重要口头表达特征却缺乏关注，本文构建量化指标，揭示了业绩说明会情境化程度对市场信念的影响，从跨学科视角丰富和发展了对业绩说明会的认知理解和研究文献。（（3）本文的研究表明，业绩说明会在增强信息沟通的同时，也可能成为管理层进行（ 叙事操控”的工具，对资本市场造成负面影响。因而本研究在学术贡献之外，更具重要的实践启示在于：监管机构和资本市场参与者需要正视业绩说明会的风险属性，建立相应的约束与监督机制。例如，可以探索强化会后承诺追溯与惩戒制度、提升问答环节透明度等，以减少管理层利用口头表述误导市场的空间。

原文链接：

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