기업 공시의 AI 비즈니스 감성과 주식 수익률 : ChatGPT 출시 전후 비교를 중심으로

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 기업의 10-K 보고서에 나타난 AI 관련 공시의 감성이 주식 수익률에 미치는 영향을 분석하며, 특히 2022 년 11 월 ChatGPT 출시 전후의 변화를 중점적으로 살펴본다. LLaMA 3.1 을 활용한 AI관련 텍스트 추출 및 요약과 FinBERT 기반 감성 분석을 결합한 파이프라인을 구축하여, NASDAQ 상장 기업 10-K 보고서를 분석하고 이후 주식 수익률(2018-2024 년)과의 관계를실증적으로 검증하였다. Fama-MacBeth 회귀분석 결과, AI 감성 점수가 높을수록 미래 주식 수익률이 낮아지는 현상이 발견되었으며, 이러한 부정적 관계는 ChatGPT 출시 이후 더욱 강화되어 월간 초과수익률 기준 -0.31%에서 Fama-French 3 요인 조정 수익률 기준 -0.37%로 나타났다. 이는 투자자들이 실질적 AI 투자 없이 과장된 공시를 하는 'AI 워싱(AI washing)' 행위를 ChatGPT 출시 이후 더욱 정교하게 식별하고 페널티를 부과하고 있음을 시사한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study examines the relationship between AI-related sentiment in corporate 10-K filings and subsequent stock returns, with particular emphasis on changes before and after ChatGPT's launch in November 2022. Employing a sophisticated pipeline that combines LLaMA 3.1 for AI-related text extraction and summarization with FinBERT for sentiment analysis, we analyze 10-K filings from NASDAQ-listed firms, examining their relationship with stock returns from 2018-2024. Fama-MacBeth regression results reveal that higher AI sentiment scores are associated with lower future stock returns, with this negative relationship strengthening significantly post-ChatGPT, from -0.31% points for excess returns to -0.37% points for Fama-French 3-factor adjusted returns on a monthly basis. These findings suggest that investors have become more adept at identifying and penalizing "AI washing" behavior—where firms overstate AI capabilities without genuine investment—following ChatGPT's release.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 1.1 연구 배경 및 목적 1
• 1.2 선행연구 3
• 제2장 데이터 및 변수 6
• 2.1 데이터 수집 6
• 2.1.1 표본 선정 및 기간 6
• 2.1.2 AI 감성 측정을 위한 텍스트 데이터 7
• 2.1.3 재무 데이터 7
• 2.2 LLM-FinBERT Pipeline 9
• 2.2.1 개요 9
• 2.2.2 1단계 : LLaMA를 이용한 요약 10
• 2.2.3 2단계 : FinBERT 감성 분석 12
• 2.3 변수 정의 14
• 2.3.1 종속변수 14
• 2.3.2 독립변수 17
• 2.3.3 통제변수 19
• 제3장 연구 방법론 21
• 3.1 실증 분석 프레임워크 21
• 3.1.1 Fama-MacBeth 회귀분석 21
• 3.1.2 표준오차 추정 22
• 3.2 하위표본 분석 (Subsample Analysis) 23
• 3.2.1 ChatGPT 전후 비교 23
• 3.2.2 기업 규모별 분석 23
• 3.2.3 산업 분류별 분석 25
• 제4장 실증 분석 결과 26
• 4.1전체 표본 분석 (Main Results) 26
• 4.2기업 규모별 분석 28
• 4.3산업 분류별 분석 32
• 제5장 결론 37
• 참고문헌 39
• 부록 43
• ABSTRACT 48