High Quality Topic Extraction from Business News Explains Abnormal Financial Market Volatility

비즈니스 뉴스에서 고품질 주제 추출이 비정상적인 금융 시장 변동성을 설명

0. Abstract

• Thompson Reuters가 제공한 2,400만 개의 뉴스를 분석
• 206개 주요 주식 시장의 거래 활동과의 연관성을 제시
• 거래 활동과 뉴스 정보를 단순 정규 회귀 분석
• 간단한 토픽 모델링 기술을 사용하여 “주제별” 기능을 구현
• 뉴스가 주가에 미치는 영향을 자동적으로 요약, 예측, 정량화한다.
• 네트워크 기반 시각화 기술을 사용하여 주식과 관련된 뉴스 정보의 전체 그림을 설명한다.
• “비정상적으로 큰” 거래량이라고 할지라도 뉴스의 흐름으로 설명할 수 있으며, 뉴스가 최신 정보이며 관련 금융 정보를 제공한다면 “과잉 거래”는 없다는 것을 입증한다.

1. Introduction

• 기관 투자자를 위해 수집된 대규모 비즈니스 뉴스 데이터베이스 사용
• 거래 활동에 영향을 미치는 관련 뉴스를 추출하는 새로운 방법론
• 가격 역학의 내생적 구조 요소 제거

1) EMH의 문제점

• EMH(효율적시장가설Efficient Market Hypothesis)

  정보효율성과 관련. 자본시장의 가격이 이용가능한 정보를 충분히, 즉각적으로 반영하고 있다는 가설

• EMH에 따르면, 가격 변화는 단순히 외생적 뉴스만 반영

• 문제점

  1. 실무에서 실제 가격 변동을 특정 뉴스에 관련시키기 어려움

  2. 가격 변동 범위가 크고, 거래 규모 클 경우 모두 예측할 수 없음

2) 반사성(reflexivity)

• EMH의 대안으로 소개