AI 预测 CEO 个性对公司业绩的影响

谈话并不总是廉价。在 2021 年 11 月，特斯拉股票估值在创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）邀请他的 7000 万粉丝参与一项投票后，损失了约 210 亿美元，询问他是否应该出售自己在公司中的 10% 股份——这只是马斯克的一系列看似鲁莽的社交媒体沟通行为中的一个，这些行为被认为导致了特斯拉股票价格在 2021 年底下跌 1750 亿美元。

虽然长期以来，CEO 行为与公司业绩之间的关系一直被认为是直接的，但由于亿万富翁高管不愿意参加标准化的人格测试，这使得基于人格的股票预测基本上成为了一种伪科学。

分析研究部门为创建预测模型所做的努力，到目前为止，主要集中在五大人格特征上，即开放性、尽责性、外向性、亲和性和神经质，其中CEO 的性格被评估为开放性、尽责性、外向性、亲和性和神经质。

仅凭借言语和文本来提取所有这些特征并不是一件容易的事。2020 年来自管理学术院的一项研究只能够分析五大特征中的三个（尽责性、神经质和外向性），因为开放性和亲和性更难被识别，尤其是从文本中。

MBTI 评估

一项由德国和意大利大学之间的新合作项目采用了一种新方法，通过使用公开可用的数据将 32 位高级 CEO 映射到迈尔斯-布里格斯性格类型指标（MBTI）框架中。

您可能知道 MBTI，即使您不知道它的名称。基于卡尔·荣格的工作，MBTI 将个性分类为四个字符的实体，例如 ENTJ（外向、感知、思考、判断），并且在过去十年左右的时间里，MBTI 已成为社交媒体上的一种流行的自我分析工具。

从中可以选择的四个轴是：外向性与内向性（E-I）；感知与直觉（S-N）；思考与情感（T-F）；判断与感知（J-P）。

该论文的作者使用众包数据创建了 CEO 的 MBTI 个人资料，并创建了一个单独的数据集和架构，能够成功地预测 CEO 个性对股票业绩的影响，使用埃隆·马斯克作为主要测试对象。

示例 CEO 如何适应 MBTI 轴。来源：https://arxiv.org/pdf/2201.07670.pdf

这项新研究旨在创建一个基于 CEO 估计个性的客观股票价格预测方法，按照 1984 年提出的上层理论，该理论首先提出 CEO 个性与公司业绩之间的相关性。

作者表示：

‘在风险回归任务中，我们证明了——与上层理论一致——预测的 CEO 个性与以股票回报波动率的形式表现出的财务风险显著相关。从质上讲，外向、直觉和思考的 CEO 似乎会带来较少的财务风险。’

该项目的第二阶段旨在将言论与随后的股票价格变化相关联，产生一个算法，可以指示可能对股票价格产生积极或消极影响的文本段。

将 Shapley 加性解释（SHAP）热力图应用于埃隆·马斯克 2020 年第一季度收益电话会议的文本段。红色和蓝色分别表示负面和正面收益指标。结果在 MBTI 映射的特征轴上有所不同，且最相关的结果将是那些符合说话者核心估计性格（即“ENTJ”）的结果。

这篇题为《从言论转录预测 CEO 个性和风险影响》的论文来自曼海姆大学和米兰博科尼大学的三位研究人员。

定义个性

作者使用三个来源来收集项目的人格预测组件的数据。为了识别和描述 CEO，他们使用了来自路孚特（Refinitiv）的 88,000 个收益电话会议记录，以及来自宾夕法尼亚大学沃顿研究数据服务中心（Wharton Research Data Services）的 Compustat Execucomp 数据库，该数据库用于以编程方式将已识别的 CEO 与年龄和性别数据进行匹配。

为了获取 MBTI 个性标签，研究人员使用了一个众包平台，即个性数据库，其中有足够的数据用于评估 32 位 CEO（包括史蒂夫·乔布斯和埃隆·马斯克）的个性。

与其将每位 CEO 定义为典型的 MBTI 四个字符的缩写，作者将每个性格特征表示为四个连续变量的向量，范围从 0 到 1，按照众包估计，这样可以更准确地将大五人格特质与 MBTI 规模进行映射。

为了验证众包估计，作者构建了一个相关矩阵，以比较所有在数据中识别出的个性之间的众包 MBTI 和大五人格投票。两个系统在用户贡献的评估中达成了一致。

(由于对心理评估的主观性存在不同的意见，这种内系统的一致性仅表明两个对比的规模在其不同的个性评估标准上达成了一致；这种协议的客观价值取决于您对任一系统的认同程度。)

作者测试了 BERT（基础）、RoBERTa（基础）和支持向量机（SVM）以及三元组 TF-IDF 作为潜在模型。在训练后，RoBERTa 在所有轴上表现最佳。在下图中，我们看到这些模型对埃隆·马斯克的个性估计的不同结果：

埃隆·马斯克的人格回归任务的相关结果。E-I = 外向性-内向性；T-F = 思考-情感；S-I = 感知-直觉；J-P = 判断-感知。SVM 在 TF-IDF 向量上进行了训练，而其他两个模型在文本上进行了训练。

作者指出，外向性-内向性轴的指标是最好的，而判断-感知轴的指标是最差的，可能是因为后者很难从文本中推断出来。他们预测，未来的工作可能会包括语音指标（如语音调节和语音间隔），这将为这些指标添加新的可解释的维度。

将个性与公司业绩关联起来

为了促进项目的风险回归组成部分，按照上层理论，作者将收益电话会议数据与 IBES、CRSP 和 Compustat Execucomp 的数据库合并。

为了开发有用的股票价格变化指数，作者纳入了来自以前工作的各种风险代理，并纳入了年龄和性别，以评估可能的混杂效应。

风险评估标准。

风险回报率是根据公告后一周的波动率计算的。由于 RoBERTa 在前一个模块中表现最佳，因此它被专门用于风险回归阶段。

结果

关于使用人格矩阵作为股票波动预测方法的结果，作者表示：

‘我们发现 MBTI 的前三个维度与电话后的风险显著相关。这种相关性对于 E–I 和 T–F 来说是显著的。这种关联的方向如预期：以内向和感性方式进行沟通的 CEO 与风险增加相关，而直觉沟通则与风险降低相关。 ‘

‘值得注意的是，这些结果在年龄和性别固定效应方面是稳健的。’

涵盖 2002-2020 年间 1,700 家公司的 22,000 次收益电话会议的标准风险回归测试结果。回归中包含了时间和行业的固定效应。

研究人员计划在未来开发该模型，以便单个回归器可以输出所有四个 MBTI 维度，并纳入诸如语音信号等非文本数据。

*迈尔斯-布里格斯对这个词的拼写是他们研究的特有。

首次发表于 2022 年 1 月 20 日。