基于社会化媒体的股票联动性分析研究

Stock comovement refers to homogeneous stocks having positive price or return correlations. Stock comovement analysis is very important on preventing financial risks, maintaining securities market stability, utilizing portfolio, and reducing investment costs. Firms’ fundamental characteristics, investors’ behavior and information diffusion are the three main factors behind stock comovement. Although these factors have different explanations on the comovement, they all indicate that publishing and dissemination of capital information, and investors’ behavioral are highly related to stock comovement. Over the last few years, the Internet and social media have changed the way of publishing, accessing and disseminating of information, and have hugely influenced organizations’ structures and the communications among the public. This project will analyze firm-specific metrics and their network structures on microblogging service platforms with American and Chinese data, then examine the influence of social media on stock comovement from firms’ information publishing, dissemination and the interactivities between firms and investors, and among the firms perspectives.

股票联动指同质性股票之间往往存在着价格或收益上的相关性，即不同股票间出现同升共降情况.无论是防范金融风险，维护证券市场稳定，还是优化投资组合，降低投资成本，对股票联动性进行分析和研究都有着重要意义。经济金融领域一般认为影响股票联动的因素主要来源于企业的基本面因素、投资者行为和信息的扩散不均几个方面。尽管它们的解释不尽相同，但都认同股票联动与资本信息的发布、传播以及投资者行为紧密相关。近年来，互联网和社会化媒体已经改变了信息的传播、扩散和获取的方式，对企业组织以及社会之间的交流都产生了重大的影响。本课题将利用中美两国数据,从企业面向公众的直接信息发布、公众与企业之间的互动以及企业之间的互动和网络拓扑特征等几个方面，分析社会化媒体平台对企业股票联动性的影响，以期建立股票联动预测模型帮助投资者做决策以及为监管者提供预测和监管模型。

股票联动指同质性股票之间往往存在着价格或收益上的相关性，即不同股票间出现同升共降情况。近年来，社会化媒体迅速改变了信息的传播、扩散和获取的方式，对企业和社会成员之间的交流都产生了重大的影响。本课题从社会化媒体的视角出发，探索企业社会化媒体的相关特征与股票联动性的关系。项目主要从以下四个方面展开研究：.1..建立了企业社会化媒体量化特征库。我们共搜集了中美近3500家上市公司在多个平台的账号信息和关注网络关系。而后提出了一系列针对不同特性的非结构化文本信息的量化模型。如，我们提出了运用财经专业词典的张量情感分析模型；提出了基于上下文的非监督信息提取模型，实验证明我们的模型在仅有一个带标签样本的情况下能够达到接近人类的提取准确度。相关数据和模型我们已在网上做了共享。.2..从多维度、多角度对企业社会化媒体特征与其业绩的关系进行了探索。我们对比和分析了不同媒体信息源与股票市场的联系，发现不同类型的企业和不同主题的新闻对企业股价的影响存在差异。此外，我们还对企业利用社会化媒体进行营销的行为进行分析。发现企业通过自己微博帐号所做的营销能够有效的提高其产品的销售额。有趣的是，常见的衡量长期营销效果的信息特征如，文本丰富度(richness)和信息强度(intensity)在短期营销中没有信息的关联性(relatedness)更有效。.3..企业社会化媒体参与度现状及其形成的探索。我们发现，企业的固有属性，如企业的大小，所属行业、国家和地区，企业的创新性都与企业受收到关注度息息相关。同时企业在社会化媒体上的表现也是决定其所受到关注度大小的重要因素。这样的结论对现实中受到关注较小的创新性小企业有着较好的参考意义，他们可以考虑通过在社会化媒体上加强投入的方式来获得更多的大众关注，从而进一步使其在现实中受益。.4..建立了社会化媒体对企业股票联动性的预测模型。我们基于企业社会化媒体特征建立了股票联动性预测模型。实验证明，模型所辨识出的同质化企业群内联动性较行业内的企业联动性更强。