KI sagt voraus, wie sich die Persönlichkeit des CEO auf die Unternehmensleistung auswirkt

Reden ist nicht immer billig. Im November 2021 stieg die Tesla-Aktie verlor geschätzte 21 Milliarden Dollar aus seiner Bewertung, nachdem Gründer Elon Musk seine 70 Millionen Follower eingeladen hatte, an einer Umfrage darüber teilzunehmen, ob er 10 % seiner eigenen Aktien des Unternehmens verkaufen sollte – nur eine Episode in einer Langzeitserie von offensichtlich rücksichtslosen Social-Media-Kommunikationen von Musk, die vermutlich zum Absturz des Aktienkurses von Tesla um 175 Milliarden US-Dollar gegen Ende 2021 beigetragen haben.

Obwohl es schon lange her ist anekdotisch betrachtet Da das Verhalten von CEOs einen direkten Zusammenhang mit der Unternehmensleistung hat, hat die Unwahrscheinlichkeit, milliardenschwere Führungskräfte dazu zu bringen, standardisierte Persönlichkeitstests zu absolvieren, dazu geführt, dass persönlichkeitsbasierte Aktienprognosen praktisch eine Pseudowissenschaft sind.

Die Bemühungen der analytischen Forschung, diesbezüglich Vorhersagemodelle zu entwickeln, konzentrierten sich bisher auf die Big 5 Persönlichkeitsmerkmale, wobei die Disposition des CEO im Hinblick auf bewertet wird Offenheit, Gewissenhaftigkeit, Extraversion*, Verträglichkeit und Neurotizismus.

Es ist nicht einfach, alle diese Merkmale empirisch fundiert und ausschließlich auf der Grundlage von Sprache und Text zu extrahieren. Ein 2020 Studie von der Academy of Management konnte seitdem nur drei der Big 5-Merkmale (Gewissenhaftigkeit, Neurotizismus und Extrovertiertheit) analysieren Offenheit und Verträglichkeit sind schwieriger zu identifizieren, insbesondere anhand von Texten.

MBTI-Bewertung

Eine neue Zusammenarbeit zwischen Universitäten in Deutschland und Italien hat einen neuartigen Ansatz zur Formulierung eines Vorhersagerahmens dieser Art gewählt, indem öffentlich verfügbare Daten verwendet wurden, um 32 hochrangige CEOs im Rahmen des Myers-Brigg-Typindikators abzubilden (MBTI).

Sie kennen wahrscheinlich MBTI, auch wenn Sie den Namen nicht kennen. Basierend auf der Arbeit von Carl Jung klassifiziert MBTI Persönlichkeiten in 4-Charakter-Entitäten wie: HNO („extrovertiert“, „fühlend“, „denkend“, „urteilend“) und hat sich im letzten Jahrzehnt oder so zu einem beliebten Tool zur Selbstanalyse in sozialen Medien entwickelt.

Die vier Achsen, aus denen Merkmale ausgewählt werden können, sind: Extravertiertheit vs Introvertiertheit (EI); Sensing vs Intuition (SN); Denken vs Gefühl (TF); Und Beurteilung vs wahrnehmen (JP).

Die Autoren des Papiers verwendeten Crowdsourcing-Daten, um MBTI-Profile von CEOs zu erstellen, und erstellten dann einen separaten Datensatz und eine Architektur, mit denen der Einfluss der CEO-Persönlichkeit auf die Aktienperformance erfolgreich vorhergesagt werden konnte, wobei Elon Musk als zentrale Testperson diente.

Wie Beispiel-CEOs in die MBTI-Achsen passen. Quelle: https://arxiv.org/pdf/2201.07670.pdf

Die neue Studie zielt darauf ab, eine objektive Methode zur Aktienkursvorhersage zu entwickeln, die auf der geschätzten Persönlichkeit von Vorstandsvorsitzenden (und insbesondere auf dem, was sie in der Öffentlichkeit sagen) basiert Theorie der oberen Ränge vorgeschlagen im Jahr 1984, der erstmals einen Zusammenhang zwischen der Persönlichkeit des CEO und der Unternehmensleistung thematisierte.

Die Autoren geben an:

„In einer Risikoregressionsstudie zeigen wir, dass – im Einklang mit der Theorie der oberen Führungsebenen – die prognostizierte CEO-Persönlichkeit signifikant mit dem finanziellen Risiko in Form der Volatilität der Aktienrenditen verbunden ist. Qualitativ gesehen scheinen extrovertierte, intuitive und denkende CEOs weniger finanzielle Risiken einzugehen.“

In der zweiten Phase des Projekts, in der Äußerungen mit nachfolgenden Aktienkursschwankungen korreliert werden sollen, wird ein Algorithmus erstellt, der Textsegmente anzeigen kann, die wahrscheinlich einen positiven oder negativen Effekt haben.

Additive Erläuterungen nach Shapley (FORM) Heatmaps, die auf Textsegmente aus Elon Musks Telefonkonferenz zum ersten Quartal 1 angewendet wurden. Rot und Blau stehen für negative bzw. positive Ergebnisindikatoren. Die Ergebnisse der MBTI-Mappings variieren über die Merkmalsachsen hinweg, und die aussagekräftigsten Ergebnisse sind jene, die mit dem geschätzten Kerncharakter des Sprechers (z. B. „ENTJ“) übereinstimmen.

Die Krepppapier ist betitelt Top-Down-Einfluss? Vorhersage der CEO-Persönlichkeit und der Risikoauswirkungen anhand des Sprachprotokollss, und stammt von drei Forschern der Universität Mannheim und der Bocconi-Universität in Mailand.

Persönlichkeiten definieren

Die Autoren nutzten drei Quellen, um Daten für die Persönlichkeitsvorhersagekomponente des Projekts zu sammeln. Um die CEOs zu identifizieren und zu charakterisieren, nutzten sie die 88,000 Transkripte von Telefonkonferenzen zu den Quartalsergebnissen aus dem Refinitiv EIKON-Datensatz von Reuters. Compustat Execucomp, von Wharton Research Data Services an der University of Pennsylvania, das verwendet wurde, um identifizierte CEOs programmgesteuert mit Alters- und Geschlechtsdaten abzugleichen.

Um MBTI-Persönlichkeitslabels zu erhalten, nutzten die Forscher die Personality Database, eine Crowdsourcing-Plattform für von Benutzern beigesteuerte Beurteilungen der Persönlichkeit, auf der angemessene Datenmengen für 32 CEOs (einschließlich Steve Jobs und Elon Musk) verfügbar waren.

Anstatt jeden CEO als typische vierstellige MBTI-Abkürzung zu definieren, stellten die Autoren jedes Persönlichkeitsprofil als Vektor aus vier kontinuierlichen Variablen auf einer Skala von 4 bis 0 dar, in Übereinstimmung mit den Crowdsourcing-Schätzungen, was eine genauere Zuordnung zwischen den Großen ermöglichte 1- und MBTI-Skalen.

Um die Crowdsourcing-Schätzungen zu validieren, wurde eine Korrelationsmatrix zwischen dem Crowd-basierten MBTI und den Big-5-Stimmen für alle in den Daten identifizierten entsprechenden Persönlichkeiten erstellt. Es wurde festgestellt, dass die beiden Systeme hinsichtlich der von den Benutzern beigesteuerten Bewertungen einen Konsens erzielten.

(Seit Meinungen gehen auseinander In Bezug darauf, inwieweit die psychologische Bewertung subjektiv ist, bedeutet dieser systeminterne Konsens lediglich, dass die beiden gegensätzlichen Skalen hinsichtlich ihrer unterschiedlichen Kriterien für die Persönlichkeitsbewertung konvergieren. Der objektive Wert dieser Vereinbarung hängt davon ab, inwieweit Sie eines der Systeme abonnieren.)

Die Autoren testeten BERT (Base), RoBERTa (Base) und Support Vector Machine (SVM) mit Trigramm TF–IDF als potenzielle Modelle. Nach dem Training zeigte sich, dass RoBERTa in allen Bereichen die beste Leistung zeigte. In der folgenden Abbildung sehen wir die verschiedenen Einschätzungen der Modelle zur Persönlichkeit von Elon Musk:

Korrelierte Ergebnisse für eine Persönlichkeitsregressionsaufgabe für Elon Musk. EI = Extraversion-Introversion; TF = Denken-Fühlen; SI = Wahrnehmung-Intuition; und JP = urteilen-wahrnehmen. SVM wurde auf TF-IDF-Vektoren trainiert, während die anderen beiden Modelle auf Text trainiert wurden.

Die Autoren weisen darauf hin, dass die besten Indikatoren für Extraversion/Introversion vorliegen und die schlechtesten für Urteilen/Wahrnehmen, vielleicht weil letztere schwer aus Texten abzuleiten sind. Sie sagen voraus, dass zukünftige Arbeiten, die Sprachindikatoren – wie Stimmmodulation und Sprachintervalle – einbeziehen, den Daten für diese Indikatoren neue interpretierbare Dimensionen hinzufügen könnten.

Verknüpfung von Persönlichkeit und Unternehmensleistung

Um die Risikoregressionskomponente des Projekts gemäß der Upper-Echelons-Theorie zu erleichtern, haben die Autoren anschließend die Earnings-Call-Daten mit Datenbanken von IBES, CRSP und Compustat Execucomp zusammengeführt.

Um nützliche Indizes für die Schwankung der Aktienkurse nach einer Erklärung eines CEO zu entwickeln, haben sie verschiedene Risikoindikatoren aus früheren Arbeiten sowie Alter und Geschlecht einbezogen, um mögliche Störeffekte zu bewerten.

Kriterien zur Risikobewertung.

Die Risikorenditen wurden auf der Grundlage von Volatilitätsindizes in der Woche nach einer Ankündigung berechnet. Da RoBERTa im früheren Modul die beste Leistung erbrachte, wurde dieses ausschließlich für die Risikoregressionsphase verwendet.

Ergebnisse

Zu den Ergebnissen, die durch die Verwendung einer Persönlichkeitsmatrix als Prognosemethode für die Aktienvolatilität erzielt wurden, kommentieren die Autoren Folgendes:

„Wir stellen fest, dass die ersten drei MBTI-Dimensionen erheblich mit dem Risiko nach dem Anruf verbunden sind.“ Diese Bedeutung ist für E–I und T–F [hoch]. Die Richtung dieser Assoziation verhält sich wie erwartet: Ein CEO, der introvertiert und gefühlvoll kommuniziert, ist mit einem erhöhten [Risiko] verbunden, während eine intuitive Kommunikation mit einem verringerten [Risiko] verbunden ist.

„Bemerkenswerterweise sind diese Ergebnisse robust gegenüber alters- und geschlechtsspezifischen Effekten.“

Ergebnisse der standardmäßigen Risikoregressionstests des Papiers, die 22,000 Ergebnisaufrufe von 1,700 Unternehmen aus den Jahren 2002 bis 2020 umfassen. Die Regressionen beinhalten feste Effekte für Zeit und Branche.

Die Forscher beabsichtigen, das Modell in Zukunft so weiterzuentwickeln, dass ein einziger Regressor alle vier MBTI-Dimensionen ausgeben und auch Nicht-Text-Daten wie Sprachsignale einbeziehen kann.

*Myers-Briggs' Schreibweise dieses Wortes ist speziell für ihr Studium.

Erstveröffentlichung am 20. Januar 2022.