金融市场情绪分析——基于NLP技术及人工智能的金融市场数据分析

随着金融市场的日益复杂和多元化,市场情绪分析逐渐成为投资者和研究者关注的焦点。市场情绪是指市场参与者对未来市场走势的预期和信心,它对于预测市场趋势和制定投资策略具有至关重要的作用。传统的市场情绪分析方法主要依赖于问卷调查、投资者访谈等手段,这些方法虽然能够获取一定的市场信息,但存在样本量小、时效性差等局限性。因此,我们需要一种更加高效、精准的市场情绪分析方法。本文旨在探讨基于自然语言处理(NLP)技术及人工智能的金融市场情绪分析方法。通过深入研究市场参与者的言论、新闻报道以及社交媒体等数据,我们能够揭示出市场情绪的动态变化,从而更加精准地预测金融市场的发展趋势。文章详细分析了NLP及人工智能在金融市场情绪分析中的应用,并提供了丰富的案例和统计数据来支持观点。

未预期的美联储非常规货币政策对我国金融市场情绪的溢出效应研究

本文首先提取美联储非常规货币政策变量中未预期的成分,其次根据我国金融市场有关指标构建我国金融市场情绪指数,最后运用SVAR模型就美联储未预期的非常规货币政策对我国金融市场情绪指数的溢出效应进行实证检验。结果显示:美联储在实施超宽松的非常规货币政策阶段对我国金融市场情绪有正向作用,在退出阶段有负向作用,且退出阶段的影响更大;美联储利率调整的影响更为显著,资产负债表调整的影响具有一定的不稳定性;与金融危机时期相比较,新冠疫情时期美联储政策实施更快、力度更大,对我国金融市场情绪的溢出效应也更大。据此,我国中央银行要更加注重与市场沟通,减少外部冲击带来的市场情绪波动和资产价格震荡;坚持货币政策以我为主,兼顾内部均衡和外部均衡;加强投资者教育,引导市场参与者树立风险中性理念。

中国信用市场情绪对宏观经济变动的影响分析

行为金融理论认为信用市场情绪变化是造成宏观经济波动的重要原因.本文采用高收益率企业债与国债信用利差来代理信用市场情绪对国内生产总值(GDP)增速进行回归分析,检验了信用市场情绪对宏观经济波动的影响.实证研究发现:1)滞后一年的企业债信用利差上行能够预测当期GDP下行、工业增加值增速下降、企业部门杠杆率上升,变换样本时间区间或加入控制变量后研究结论仍然稳健;2)高收益率债券的发行份额能够有效地拟合滞后一年的信用利差,是信用市场情绪的重要代理变量;3)向量自回归(VAR)模型进一步验证了本文的实证结论,利差冲击会造成产出和消费下降,对投资的影响有限.本文构建的信用利差指标和高收益率债发行份额指标可以为宏观经济预警和分析提供一定的支撑,为经济政策制定者和投资者提供一定的参考.