Beschreibung
Investor Relations und vor allem die freiwillige Kapitalmarktkommunikation stellen eine Schlüsselfunktion für börsennotierte Unternehmen dar. Ziel dabei ist es, bestehende Informationsasymmetrien zwischen dem Unternehmen und dem Kapitalmarkt zu reduzieren, um so Vertrauen aufzubauen und die Kapitalkosten des Unternehmens zu senken. Von herausragender kommunikationspolitischer Bedeutung sind dabei die regelmäßig, als Ergänzung zur normalen Berichterstattung, durchgeführten Earnings Conference Calls. Für Unternehmen stellt sich im Vorfeld ihrer Durchführung vor allem die Frage, wie die inhaltliche Ausgestaltung von Earnings Conference Calls genutzt werden kann, um zu einer Zielerreichung der Investor Relations, insbesondere der Senkung der Kapitalkosten, beizutragen.
Trotz der großen Relevanz von Earnings Conference Calls zeigt sich in der empirischen Kapitalmarktforschung eine fehlende Auseinandersetzung mit ihren allgemeinen Inhalten. Daher werden im Rahmen der vorliegenden Arbeit die Inhalte von Earnings Conference Calls induktiv mit Hilfe des Topic Modeling – ein Verfahren des Natural Language Processing – analysiert und ausgewertet.
Auf Basis der generierten Topics wird zusätzlich in einer ökonometrischen Untersuchung der Einfluss einer ausgeglichenen Informationsausgestaltung von Earnings Conference Calls auf die Kapitalkosten sowie weitere Ziele der Investor Relations analysiert. Anschließend werden die Ergebnisse differenziert ausgewertet, mittels Robustheitstests validiert und schließlich Handlungsempfehlungen für die Investor Relations Praxis formuliert.
