본 연구는 애널리스트 보고서 텍스트가 투자의견, 목표가, 이익예측치와 같은 정형정보에 추가하여 정보를 가지고 있는지 분석한다. 양철원(2021)은 애널리스트 보고서 제목의 사전어조가 발표 전후 5일간 누적비정상수익률에 대해 투자의견, 목표가, 이익예측치를 통제하고도 추가적인 정보가 있음을 보고하고 있다. 본 연구는 여기에 애널리스트 보고서 제목 외에 요약을 추가하고, 사전어조가 아닌 KR-FinBERT-SC (Pre-trained Language Model)로 어조를 판단하는 경우 추가적인 정보가 있는지를 확인한다.

2001~2023년 기간 중 코스피시장 및 코스닥 시장에 상장된 애널리스트 보고서 473,455개의 발표일 전후의 누적비정상수익률로 판단한다면, BERT어조의 정보의 유용성은 사전어조보다 현저히 크다. 회귀분석 결과에 의하면, BERT어조는 사전어조의 정보를 대부분 흡수한다. BERT어조의 정보 유용성은 투자의견 변경, 목표가 변화율 보다는 약하지만, 이익예측치 변화율 보다 강하며, 정형정보 변수에 대해 추가적인 정보를 제공하고 있다. BERT어조는 정형 정보 변수가 제공되지 않은 보고서에서도 측정할 수 있으며, 애널리스트가 매도추천을 하는데 부담을 가지고 있어 매도추천이 희소한 상황에서 더욱 유용하다. 애널리스트 보고서의 제목과 요약은 정보 유용성의 우열을 가리기 힘들며, 두 정보는 서로 보완적이어서 텍스트 정보를 최대한 활용하기 위해서는 두 정보를 같이 사용해야 한다.

주제어：애널리스트 보고서, 사전어조, BERT어조, 텍스트 마이닝, 텍스트 정보력