This paper examines a textual analysis of risk factors section in the IPO(initial public offering) prospectuses submitted by newly listed firms on KOSPI and KOSAQ using Naïve Bayesian machine learning algorithm. I investigate the relation between conservatism in risk factors section of prospectus, ex-post measures of short-term returns and post-IPO operating performance. However, the empirical findings suggest that the predictability of conservatism is limited to the relationship between IT company’s ex-post measures of short-term returns.
본 논문은 나이브 베이지안(Naïve Bayesian) 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 유가증권시장 및 코스닥시장에 신규 상장된 기업이 제출한 투자설명서에 대하여 텍스트 분석을 수행하였다. 투자설명서 중 투자위험요소에 대해 보수주의를 측정하였고, 그것이 상장 후 주가성과와 영업 성과에 미치는 영향을 알아보았다. 분석 결과 IT산업에 해당하는 기업의 경우, 투자위험요소가 부정적으로 기재된 기업일수록 공모가 대비 3거래일 종가 및 20거래일 종가로 측정한 단기 초과수익률이 높게 나타날 가능성이 있음을 확인하였다. 한편, 투자위험요소 어조의 부정적인 정도는 상장 후 자산총이익률(ROA)로 측정한 영업성과와 장기주가성과에 대해서는 통계적으로 유의한 설명력을 제공하지 못했다.
