Local information advantage and stock returns: Evidence from social media

• 成果类型: Article
• 署名作者: Huang, Yuqin; Li, Feng; Li, Tong; Lin, Tse-Chun
• 署名单位: Central University of Finance & Economics; Peking University; Xiamen University; Xiamen University; University of Hong Kong; National Taiwan University
• 刊物名称: CONTEMPORARY ACCOUNTING RESEARCH
• ISSN/ISSBN: 0823-9150
• DOI: 10.1111/1911-3846.12935
• 发表日期: 2024
• 页码: 1089-1119
• 关键词: DOMESTIC INVESTORS; cross-section; MARKET RESPONSE; INVESTMENT; volatility; BIAS; COMMUNICATION; attention; geography; foreign

摘要

We examine the information asymmetry between local and nonlocal investors with a large dataset of stock message board postings. We document that abnormal relative postings of a firm, that is, unusual changes in the volume of postings from local versus nonlocal investors, capture locals' information advantage. This measure positively predicts firms' short-term stock returns as well as those of peer firms in the same city. Sentiment analysis shows that posting activities primarily reflect good news, potentially due to social transmission bias and short-sales constraints. We identify the information driving return predictability through content-based analysis. Abnormal relative postings also lead analysts' forecast revisions. Overall, investors' interactions on social media contain valuable geography-based private information. L'avantage lie a l'information de proximite et les rendements des actions : donnees issues des medias sociauxLes auteurs examinent l'asymetrie d'information entre les investisseurs locaux et non locaux a l'aide d'un vaste ensemble de donnees issues de publications relatives aux actions sur les forums de discussion. Ils constatent que les publications anormales et relatives d'une entreprise, c'est-a-dire les changements inhabituels au niveau du nombre de publications diffusees par des investisseurs locaux par opposition aux investisseurs non locaux, temoignent de l'avantage lie a l'information de proximite. Cette mesure predit positivement les rendements des actions a court terme des entreprises ainsi que ceux des entreprises analogues de la meme ville. L'analyse de sentiments montre que les activites de publication generent surtout les bonnes nouvelles, probablement en raison du biais de transmission sociale et des contraintes liees a la vente a decouvert. Les auteurs identifient les informations qui assurent la previsibilite des rendements par le biais d'une analyse basee sur le contenu. Les publications relatives anormales provoquent aussi des revisions de previsions de la part des analystes. Dans l'ensemble, les interactions des investisseurs sur les medias sociaux produisent de precieuses informations privilegiees a caractere geographique.