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摘要
【目的】考察媒介信息所蕴含的情感信号对于股票市场的影响效应。【方法】利用LSTM深度神经网络方法对主流财经网站的新闻、股吧、博客文本的情感信息进行识别和提取,构建自回归分布滞后模型和面板回归模型,从宏观市场以及微观股票资产两个层面实证揭示财经媒介信息所蕴含的情感对股票市场表现的关联影响。【结果】(1)媒介信息情感的倾向性变化在短期内导致价格的显著同向变化,同时受投资者追涨杀跌驱动,市场成交量显著提升。更长时间上,市场对于媒介信息情感的过度反应将反转,价格回归。(2)媒介信息情感波动和分歧程度与价格负相关,与成交量呈现非线性的U形关系。(3)投资者对于积极情感的反应更及时更强烈,理性调整更缓慢,而对于消极情感呈现出显著的处置效应。(4)相较于单一的利好或利空情绪,投资者对于市场意见高分歧、利空与利好同在的反应更强烈,股价在投资者过度交易中持续下落。【局限】针对有着不同语法和语义表达特征的不同媒介信息类型,未选择不同的模型和参数进行词向量编码,情感分析的准确度可能受到影响。【结论】本研究可为媒介信息效应以及投资者情绪影响相关研究提供新的视角和洞见,对金融监管具有理论、方法和实践指导意义。
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