Predicţia volatilității anormale a acţiunilor pe baza analizei textuale a știrilor – o abordare de tip meta-învățare
Autor:Renáta Myšková, Petr Hájek și Vladimír Olej
JEL:G12, G17, C45, C53
DOI:10.24818/EA/2018/47/185
Cuvinte cheie:volatilitatea revenirii acţiunilor, predicție, analiză textuală, sentiment, meta-învățare
Abstract:
Analiza textului articolelor de știri este din ce în ce mai importantă în estimarea prețurilor acțiunilor. Studiile anterioare au utilizat în mod intensiv analiza textuală a știrilor și a altor documente legate de firmă în modelele de predicție a volatilității. S-a demonstrat că ştirile pot fi legate de comportamentul anormal al prețului acțiunilor ulterior diseminării. Cu toate acestea, studiile anterioare au tendința să se concentreze asupra metodelor de regresie liniară în estimarea volatilității. În cadrul acestui studiu, arătăm că modelele neliniare pot fi utilizate în mod eficient pentru a explica varianța reziduală a prețului acțiunilor. În plus, folosim abordarea meta-învățare pentru a simula procesul decizional al diferiților investitori. Rezultatele sugerează că această abordare îmbunătățește în mod semnificativ precizia de predicție a volatilității anormale a acţiunilor. O altă constatare importantă este reprezentată de faptul că lungimea articolelor de știri este mai importantă decât sentimentul legat de știri în estimarea volatilității acțiunilor. În mod special, evidenţiem că metoda "Rotation Forest" se comportă deosebit de bine atât din punct de vedere al preciziei volatilității anormale a acţiunilor, cât și al performanței privind datele de volatilitate dezechilibrate.