公众新闻情绪对股市指数收益率和波动性的影响
自然语言处理的最新进展通过新闻提供商和社交媒体的文本内容分析促进了市场情绪测量的发展。 这些情绪变量的有效性取决于实施的技术及其所依据的来源类型。 在本文中，我们调查了公共金融新闻的发布对标准普尔500指数的影响。 使用基于股指回报或字典的自动标记技术，我们应用基于长短期记忆神经网络的分类问题来提取投资者情绪的替代代理。 我们的发现提供了证据，证明市场上的这些情绪在20分钟的时间范围内存在影响。 我们发现，与基于股票指数回报的结果相比，基于字典的情绪提供了有意义的结果，而股票指数回报在新闻和财务回报之间的映射过程中部分失败。
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