Can investors learn from patent documents? Evidence from textual analysis

• 成果类型: Article
• 署名作者: Zheng, Yuxiang
• 署名单位: Rutgers University System; Rutgers University New Brunswick; Rutgers University Camden
• 刊物名称: CONTEMPORARY ACCOUNTING RESEARCH
• ISSN/ISSBN: 0823-9150
• DOI: 10.1111/1911-3846.13036
• 发表日期: 2025
• 页码: 1331-1358
• 关键词: VALUE-RELEVANCE; disclosure; INNOVATION; draw

摘要

This paper examines the role of patent texts in the stock market valuation of patents. Utilizing the large language model BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) to summarize contextual information within patent texts, I find that patent texts explain 31.5% of the variation in the stock market valuation of patents and provide large incremental explanatory power beyond other structured patent characteristics, firm characteristics, and technological trends. Additionally, patent texts significantly predict the level, volatility, and cumulation speed of future earnings, suggesting they contain genuine information about firms' performance. However, investors do not fully incorporate such information within patent texts into stock prices, as evidenced by the predictive power of patent texts for future stock returns. This underreaction is diminished after the pre-grant publication of patent applications is mandated. My findings underscore the value of patent texts as a source of information on internally developed intangibles and have implications for academics, practitioners, and regulators. Les investisseurs peuvent-ils tirer de l'information de documents de brevets? Donn & eacute;es probantes tir & eacute;es d'une analyse textuelleLa pr & eacute;sente & eacute;tude se penche sur le r & ocirc;le des textes de brevets dans l'& eacute;valuation de la valeur boursi & egrave;re des brevets. En utilisant le grand mod & egrave;le de langage BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) pour obtenir un aper & ccedil;u de l'information contextuelle qui se trouve dans les textes de brevets, j'& eacute;tablis que ces textes expliquent 31,5 % de la variation de la capitalisation boursi & egrave;re des brevets et fournissent un vaste pouvoir explicatif outre les autres caract & eacute;ristiques structur & eacute;es des brevets, les caract & eacute;ristiques de l'entreprise et les tendances technologiques. De plus, les textes de brevets pr & eacute;disent de fa & ccedil;on significative le niveau, la volatilit & eacute; et la vitesse d'accumulation des revenus & agrave; venir, ce qui donne & agrave; penser qu'ils contiennent de l'information authentique sur le rendement des entreprises. Toutefois, les investisseurs n'int & egrave;grent pas pleinement ce type de renseignements au cours des actions, comme le montre le pouvoir pr & eacute;dictif des textes de brevets sur les futurs rendements boursiers. Cette sous-r & eacute;action s'att & eacute;nue apr & egrave;s l'imposition de l'obligation de publier les demandes de brevet avant leur d & eacute;livrance. Mes observations mettent en lumi & egrave;re la valeur des textes de brevets en tant que source d'information sur les actifs incorporels d & eacute;velopp & eacute;s & agrave; l'interne et ont des cons & eacute;quences pour les chercheurs, les praticiens et les organismes de r & eacute;glementation.