Economic Narratives and Market Outcomes: A Semi-Supervised Topic Modeling Approach

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• 7月6日 19:57 最后评论 来自 柏拉图说超话
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Dat Mai, Kuntara Pukthuanthong. 2022. Economic Narratives and Market Outcomes: A Semi-Supervised Topic Modeling Approach. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3990324

Shiller介绍了叙事经济学理论，该理论指出，编入日常对话的流行故事，如储蓄和消费的金额，以及何时何地投资，最终会影响个人和集体的人类行为，从而推动经济成果。在这项研究中，研究者从 《纽约时报》（NYT）150年来的700万篇文章 和《华尔街日报》（WSJ）130年来的200万篇文章中提取叙事，试图回答：新闻叙事的时变变化能预测股市结果吗？叙述的来源重要吗？

研究者使用一种称为sLDA的高级自然语言处理工具，分别从过去150年《华尔街日报》和《纽约时报》近200万和700万篇文章中提取叙述。研究者创建一个基于主题的种子词列表，输入到sLDA模型中，以指导主题提取过程。滚动估计方案旨在每次估计时仅包括历史新闻数据。这种方法避免了在构建月度叙述权重时存在任何前瞻性偏差。

研究发现，在所考虑的叙述中，《纽约时报》最重要的是恐慌，它包含了与压力和焦虑相关的各种主题。研究者发现，恐慌和根据所有叙述构建的指数是强有力的市场预测因子。具体而言，他们可以积极预测市场回报，消极预测市场波动，无论是实际的还是隐含的。如果风险厌恶情绪在恐慌指数捕捉到的恐慌和压力时期上升，那么实证结果将与默顿的ICAPM的单变量版本一致。研究者发现，恐慌的预测能力随着时间的推移不断增强，并在市场和投资组合层面以及每月和每天的时间间隔内保持不变。

这种恐慌可以积极预测超额市场回报，这也与罕见灾难风险的文献一致。具体而言，Barro指出，罕见灾害的概率可以解释高股本溢价。由于这种可能性在恐慌和紧张时期预计会上升，恐慌的增加与股票溢价的上升有关。本文的实证结果证实了这一假设。

作为稳健性检验，研究者从《华尔街日报》中提取了一些叙述，其中最重要的是股市泡沫。股市泡沫是股市的负面预测因素。当研究者观察到股票回报率的反转时，股市泡沫似乎捕捉到了错误定价。研究者的论文阐明了在解读叙事时考虑媒体来源及其受众的重要性