論文の概要: Forecasting financial markets with semantic network analysis in the COVID-19 crisis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.04975v2
• Date: Mon, 30 Nov 2020 18:55:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 12:07:14.690573
• Title: Forecasting financial markets with semantic network analysis in the COVID-19 crisis
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルス危機における意味ネットワーク分析による金融市場の予測
• Authors: A. Fronzetti Colladon, S. Grassi, F. Ravazzolo, F. Violante
• Abstract要約: インデックスは、テキストに現れる1つ以上の一般的な経済関連キーワードの重要性を評価するために、大量のニュースに適用される。 この指標は、その使用頻度と意味ネットワークの位置に基づいて、経済関連キーワードの重要性を評価する。 新型コロナウイルス危機を含む最近のサンプル期間において、イタリア株・債券市場のリターンとボラティリティを予測する指標を構築している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper uses a new textual data index for predicting stock market data. The index is applied to a large set of news to evaluate the importance of one or more general economic related keywords appearing in the text. The index assesses the importance of the economic related keywords, based on their frequency of use and semantic network position. We apply it to the Italian press and construct indices to predict Italian stock and bond market returns and volatilities in a recent sample period, including the COVID-19 crisis. The evidence shows that the index captures the different phases of financial time series well. Moreover, results indicate strong evidence of predictability for bond market data, both returns and volatilities, short and long maturities, and stock market volatility.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ストックマーケットデータの予測に新たなテキストデータインデックスを用いる。 インデックスは、テキストに現れる1つ以上の一般的な経済関連キーワードの重要性を評価するために、大量のニュースに適用される。 この指標は、その使用頻度と意味ネットワークの位置に基づいて、経済関連キーワードの重要性を評価する。 我々は、イタリアの報道機関に適用し、新型コロナウイルス危機を含む最近のサンプル期間におけるイタリア株と債券市場のリターンとボラティリティを予測する指標を構築します。 その証拠は、この指数が金融時系列の異なるフェーズをうまく捉えていることを示している。 さらに、債券市場のデータ、リターンとボラティリティ、短い熟成と長い熟成、株式市場のボラティリティの予測可能性の強い証拠が示されている。

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