Die Forschungsanalyse beruht auf unserem Vertrauen.

Zu den vielen Faktoren, die wir als fundamentale Investoren betrachten, gehören Bewertungen der Strategie, der Produkte, der Lieferkette, der Mitarbeiter, der Finanzierung, des Betriebsumfelds, des Wettbewerbs, des Managements, der Anpassungsfähigkeit usw. eines Unternehmens. Investmentprofis führen diese Bewertungen durch, um unser Verständnis zu verbessern, ja, aber auch um unser Vertrauen in die Daten und die Personen zu stärken, deren Aktivitäten die Daten messen. Wenn wir den Daten und den Personen, die sie erstellt haben, nicht vertrauen können, werden wir nicht investieren. Kurz gesagt, wir müssen dem Management vertrauen.

Unsere Methoden zur Aufdeckung von Betrug und Täuschung sind nur in Ordnung.

Aber mit welcher wiederholbaren Methode können wir die Vertrauenswürdigkeit von Unternehmen und ihren Mitarbeitern bewerten? Normalerweise ist die Antwort eine Kombination aus Bilanzanalyse und „Vertrauen Sie Ihrem Bauch“. Hier ist das Problem damit:

1. Zeit- und Ressourcenbeschränkungen

Unternehmen kommunizieren Informationen mehr über Wörter als über Zahlen. So beliefen sich die Jahresberichte der Komponentenunternehmen des Dow Jones Industrial Average von 2009 bis 2019 laut AIM Consulting auf etwas mehr als 31,8 Millionen Wörter und Zahlen. Die Zahlen machten nur 13,5% der Gesamtzahl aus.

Der Jahresbericht 2012 von JP Morgan umfasst 237.894 Wörter. Nehmen wir an, ein durchschnittlicher Leser kann ungefähr 125 Wörter pro Minute lesen und verstehen. Bei dieser Geschwindigkeit würde ein Research-Analyst ungefähr 31 Stunden und 43 Minuten benötigen, um den Bericht gründlich zu lesen. Laut WallStreetMojo verdient der durchschnittliche Analyst für Investmentfonds in den USA rund 70.000 US-Dollar pro Jahr. Die Bewertung eines JP Morgan-Berichts kostet ein Unternehmen mehr als 1.100 US-Dollar. Wenn wir bereits in JP Morgan investiert sind, würden wir einen Großteil dieser Arbeit leisten, um unser Vertrauen in das Unternehmen zu sichern.

Darüber hinaus werden quantitative Daten immer mit einer erheblichen Zeitverzögerung veröffentlicht. Da die Leistung eines Unternehmens normalerweise vierteljährlich und jährlich bekannt gegeben wird, beträgt die durchschnittliche Zeitverzögerung für diese Daten etwas weniger als 90 Tage. Und sobald die Daten veröffentlicht sind, wird jeder Vorteil, den sie bieten, schnell weggehandelt. Den meisten Investment-Research-Teams fehlen die Ressourcen, um jedes Unternehmen in seinem Universum oder Portfolio nahezu in Echtzeit oder kurz nach Veröffentlichung eines Quartals- oder Jahresberichts zu bewerten.

Fazit: Was ist das für eine alte Linie? Oh ja: Zeit ist Geld.

2. Unserem Bauch zu vertrauen funktioniert nicht.

Trotz der gegenteiligen pan-kulturellen Fiktion zeigen Untersuchungen, dass wir Täuschung nicht durch Körpersprache oder Bauchgefühl erkennen können. Tatsächlich ergab eine Metaanalyse unserer Fähigkeiten zur Erkennung von Täuschungen, dass die globale Erfolgsquote nur 4% besser ist als der Zufall. Wir könnten glauben, dass wir als Finanzprofis außergewöhnlich sind. Wir würden uns irren.

Im Jahr 2017 haben wir die Fähigkeiten von Finanzfachleuten zur Erkennung von Täuschungen gemessen. Es war das erste Mal, dass die Lügenerkennungsfähigkeiten unserer Branche auf die Probe gestellt wurden. Kurzum: autsch! Unsere Gesamterfolgsrate ist tatsächlich schlechter als die der allgemeinen Bevölkerung: Wir haben keine 54% erzielt, wir haben einen noch schlechteren Münzwurf von 49,4% erzielt.

Aber vielleicht liegen unsere Stärken in unserer eigenen Branche. Stellen Sie uns in eine finanzielle Situation, sagen wir bei einem Gewinnaufruf, und wir werden es viel besser machen, oder? Nein, nicht wirklich. In Investitionsumgebungen konnten wir in nur 51,8% der Fälle Täuschungen feststellen.

Es gibt hier noch mehr schlechte Nachrichten (sorry): Finanzprofis haben eine starke Tendenz zur Wahrheit. Wir neigen dazu, anderen Finanzprofis viel mehr zu vertrauen, als wir sollten. Unsere Untersuchungen haben ergeben, dass wir in 39,4% der Fälle nur eine Lüge im Finanzbereich haben. Diese Genauigkeitsrate von 51,8% ist auf unsere Tendenz zurückzuführen, unseren Finanzprofis zu glauben.

Ein weiterer Leckerbissen: Bei der Beurteilung von Aussagen außerhalb unserer Domäne haben wir eine starke Verzerrung von 64,9%. Dies spricht wiederum für den angeborenen Sinn unserer Branche für Außergewöhnlichkeit. In einer früheren Studie stellten unsere Forscher fest, dass wir glauben, dass uns 2,14 Lügen pro Tag außerhalb der Arbeitsumgebungen und nur 1,62 Lügen pro Tag in Arbeitsumgebungen erzählt werden. Dies spricht erneut für die Wahrheitsverzerrung innerhalb der Finanzen.

Schließlich glauben wir, dass wir Lügen im Finanzbereich mit einer Genauigkeit von 68% und nicht mit den tatsächlich gemessenen 51,8% erkennen können. Leute, dies ist genau die Definition von Überbewusstsein und ist eine Täuschung unter einem anderen Namen.

Fazit: Wir können unseren Eingeweiden nicht trauen.

3. Prüfertechniken Prüfnummern.

Aber was ist mit Wirtschaftsprüfern? Können sie die Wahrhaftigkeit des Unternehmens genau einschätzen und uns Zeit und Geld sparen? Ja, Unternehmensberichte werden geprüft. Prüfer können ihre Analysen jedoch nur durch eine Mikroabtastung von Transaktionsdaten durchführen. Schlimmer noch, die Techniken der Prüfer konzentrieren sich wie unsere weitgehend auf die sehr kleinen 13,5% der Informationen, die numerisch erfasst werden. Damit entfallen 86,5% des textbasierten Inhalts.

Da die Bilanzanalyse – die Betrugserkennungstechnik unserer Branche – nur einen Schritt von der Ansicht der Prüfer entfernt ist, ist sie kaum zuverlässig. In der Tat sind Bilanzanalysen nur Tabelleneinsätze: Unsere werden sich wahrscheinlich nicht wesentlich von denen unserer Wettbewerber unterscheiden. Wenn Sie nur die gleichen Zahlen wie alle anderen betrachten, ist es unwahrscheinlich, dass Betrug verhindert oder Alpha generiert wird.

Und was ist mit privaten Märkten? Die Investment Research Community hat in den letzten Jahren sehr viel Zeit damit verbracht, nach Investitionsmöglichkeiten in diesem Bereich zu suchen. Obwohl private Marktdaten manchmal geprüft werden, fehlt ihnen der zusätzliche Durchsetzungsmechanismus für die Due-Diligence- und Handelsaktivitäten der öffentlichen Marktteilnehmer. Diese können manchmal Betrug und Täuschung signalisieren.

Fazit: Es muss ein anderes Instrument geben, das uns hilft, Täuschung zu bekämpfen.

Wissenschaftlich fundierte Textanalysen zur Rettung

Beginnend mit der Pionierarbeit von James W. Pennebaker haben Forscher die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) angewendet, um verbale Inhalte zu analysieren und die Glaubwürdigkeit eines Transkripts oder schriftlichen Dokuments abzuschätzen. Computer extrahieren Sprachmerkmale aus dem Text, wie z. B. Worthäufigkeiten, psycholinguistische Details oder negative finanzielle Begriffe, und entstauben so Sprachfingerabdrücke. Wie funktionieren diese automatisierten Techniken? Ihre Erfolgsquote liegt zwischen 64% und 80%.

Wie bereits erwähnt, können Menschen in persönlichen Interaktionen in etwa 54% der Fälle Lügen erkennen. Ihre Leistung verschlechtert sich jedoch bei der Beurteilung der Richtigkeit von Text. Im Jahr 2021 veröffentlichte Untersuchungen ergaben, dass Menschen eine Chance von etwa 50% oder Münzwurf haben, Täuschung im Text zu identifizieren. Ein computergestützter Algorithmus hatte jedoch eine Chance von 69%.

Aber sicherlich verbessert das Hinzufügen von Personen zum Mix die Genauigkeit? Gar nicht. Unser übermäßiges Vertrauen als Anleger sabotiert unsere Fähigkeit, selbst bei Mensch-Maschine-Hybridmodellen Täuschungen zu erwischen. Dieselben Forscher untersuchten, wie menschliche Probanden Computerurteile über Täuschung bewerteten, die sie dann außer Kraft setzen oder optimieren konnten. Wenn Menschen übersteuern konnten, sank die Genauigkeit des Computers auf nur 51%. Wenn menschliche Probanden die Computerurteile in einem engen Bereich um die Bewertung der Algorithmen herum optimieren konnten, sank die hybride Erfolgsrate auf 67%.

Computer können Anlageprofis einen großen Vorteil bei der Bewertung der Wahrhaftigkeit der Unternehmenskommunikation verschaffen, aber nicht alle Methoden zur Erkennung von Täuschungen sind einheitlich.

Eine 2011 veröffentlichte computergesteuerte textbasierte Analyse hatte die Fähigkeit, eine negative Aktienkursentwicklung für Unternehmen vorherzusagen, deren 10-Ks einen höheren Prozentsatz negativer Wörter enthielten. Durch Scannen von Dokumenten nach Wörtern und Phrasen, die mit dem Ton der Finanzkommunikation verbunden sind, wurde bei dieser Methode nach Elementen gesucht, die auf Täuschung, Betrug oder eine schlechte zukünftige finanzielle Leistung hinweisen können.

Natürlich haben sich diejenigen Unternehmen angepasst, deren Aktienkurse durch diese Technik beeinträchtigt wurden. Sie haben die beleidigenden Worte ganz aus ihrer Kommunikation entfernt. Einige Führungskräfte stellten sogar Sprachcoaches ein, um zu vermeiden, sie jemals auszusprechen. Wortlistenanalysen haben also etwas an Glanz verloren.

Was machen wir jetzt?

Es kann verlockend sein, alle textbasierten Analysen zu verwerfen. Aber das wäre ein Fehler. Wir haben die Bilanzanalyse doch nicht weggeworfen, oder? Nein, stattdessen sollten wir die funktionierenden textbasierten Analysen suchen und anwenden. Das bedeutet Methoden, die nicht leicht zu fälschen sind, die bewerten, wie Sprache verwendet wird – zum Beispiel ihre Struktur – und nicht, welche Sprache verwendet wird.

Vor diesem Hintergrund haben wir mit Orbit Financial die Deception And Truth Analysis (D.A.T.A.) entwickelt. Basierend auf einer 10-jährigen Untersuchung der Täuschungstechnologien, die in und außerhalb der Stichprobe funktionieren – Hinweis: Körpersprache nicht lesen – D.A.T.A. Untersucht mehr als 30 Sprachfingerabdrücke in fünf verschiedenen wissenschaftlich erprobten Algorithmen, um festzustellen, wie diese Sprachelemente und Sprachfingerabdrücke miteinander interagieren.

Der Prozess ähnelt dem eines Standard-Stock-Screeners. Dieser Screener identifiziert die gewünschten Performance-Fingerabdrücke und wendet diese quantitativen Fingerabdrücke an, um ein ganzes Universum von Aktien zu screenen und eine Liste zu erstellen, auf der wir unsere Finanzanalyse durchführen können. DATEN. funktioniert genauso.

Ein Fingerabdruck in einer Schlüsselsprache ist die Verwendung von Artikeln wie z. B. a, an und the. Ein Übermaß davon ist eher mit trügerischer als mit wahrheitsgemäßer Sprache verbunden. Die Häufigkeit von Artikeln ist jedoch nur eine Komponente: Wie die Artikel verwendet werden, ist wirklich wichtig. Und da Artikel direkt mit Substantiven verbunden sind, ist D.A.T.A schwer zu überlisten. Ein potenzieller Dissembler müsste ändern, wie er kommuniziert, wie er seine Substantive verwendet und wie oft er sie verwendet. Dies ist keine leichte Aufgabe, und selbst wenn dies erfolgreich wäre, würde dies nur einem einzigen D.A.T.A. Sprachfingerabdruck.

Die anderen wichtigsten Ergebnisse der jüngsten D.A.T.A. Tests umfassen Folgendes:

  • Zeit- und Ressourceneinsparung: DATEN. bewertet über 70.400 Wörter pro Sekunde oder das Äquivalent eines 286-seitigen Buches. Das ist eine Zeitersparnis von 99,997% gegenüber Menschen und eine Kostenersparnis von mehr als 90%.
  • Täuschungsgenauigkeit: Jeder der fünf Algorithmen wird mit Täuschungserkennungsgenauigkeitsraten gemessen, die weit über dem liegen, was Menschen in textbasierten Analysen erreichen können. Darüber hinaus macht die Fünf-Algorithmus-Kombination D.A.T.A. schwer zu umgehen. Wir schätzen, dass die Genauigkeit 70% übersteigt.
  • Betrugsprävention: DATEN. könnte die 10 größten Unternehmensskandale aller Zeiten identifizieren – denken Sie an Satyam, Enron – mit einer durchschnittlichen Vorlaufzeit von mehr als sechs Jahren.
  • Outperformance: In einem D.A.T.A. Im Test haben wir jedes Jahr die Täuschung jeder Komponente des Dow Jones Industrial Average gemessen. Im folgenden Jahr haben wir alle bis auf die fünf irreführendsten Dow-Unternehmen gekauft. Von 2009 bis 2019 haben wir die Übung zu Beginn eines jeden Jahres wiederholt. Diese Strategie führt trotz der manchmal neunmonatigen Verzögerung bei der Umsetzung der Strategie zu einer durchschnittlichen jährlichen Überschussrendite von 1,04%.

Die Schrift ist an der Wand. Textbasierte Analysen, die Computertechnologie nutzen, um Betrug und Täuschung aufzudecken, führen zu erheblichen Zeit- und Ressourceneinsparungen. Zukünftige Artikel in dieser Reihe werden detaillierter auf D.A.T.A. Testergebnisse und die Fundamentalanalyse gewinnen, dass diese Art von Technologie ermöglicht.

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Alle Beiträge sind die Meinung des Autors. Als solche sollten sie weder als Anlageberatung ausgelegt werden, noch spiegeln die geäußerten Meinungen notwendigerweise die Ansichten des CFA-Instituts oder des Arbeitgebers des Autors wider.

Bildnachweis: Getty Images / Broadcastertr

Jason Voss, CFA

Jason Voss, CFA, konzentriert sich unermüdlich darauf, die Fähigkeit der Anleger zu verbessern, Endkunden besser zu bedienen. Er ist Autor des Finalisten des Business Book of the Year für Vorwortprüfungen, The Intuitive Investor und CEO von Active Investment Management (AIM) Consulting. Zuvor war er Portfoliomanager bei Davis Selected Advisers, L.P., wo er den Davis Appreciation and Income Fund mitverwaltete, um bemerkenswerte Renditen zu erzielen. Voss hat einen BA in Wirtschaftswissenschaften und einen MBA in Finanz- und Rechnungswesen von der University of Colorado.

Ethikerklärung

Meine ethische Aussage ist wirklich sehr einfach: Ich behandle andere so, wie ich behandelt werden möchte. Meiner Meinung nach destillieren alle ethischen Systeme auf diese einfache Aussage. Wenn Sie glauben, dass ich von diesem Standard abgewichen bin, würde ich gerne von Ihnen hören: [email protected]