[論文レビュー] A nonlinear impact: evidences of causal effects of social media on market prices

Thársis T. P. Souza, Tomaso Aste|arXiv (Cornell University)|Jan 18, 2016

Complex Systems and Time Series Analysis参考文献 27被引用数 12

ひとこと要約

本研究では、情報理論的指標を用いてダウ・ジェONES工業平均（DJIA）指数におけるソーシャルメディア活動と株式市場リターンの間の非線形因果関係を同定する。ソーシャルメディアは株価に顕著な非線形因果的影響を及ぼしており、線形モデルでは検出できない方向性の優位性が示され、社会的・技術的システムにおける市場ダイナミクスとモデルの適切さに関する新たな知見を提供する。

ABSTRACT

Online social networks offer a new way to investigate financial markets' dynamics by enabling the large-scale analysis of investors' collective behavior. We provide empirical evidence that suggests social media and stock markets have a nonlinear causal relationship. We take advantage of an extensive data set composed of social media messages related to DJIA index components. By using information-theoretic measures to cope for possible nonlinear causal coupling between social media and stock markets systems, we point out stunning differences in the results with respect to linear coupling. Two main conclusions are drawn: First, social media significant causality on stocks' returns are purely nonlinear in most cases; Second, social media dominates the directional coupling with stock market, an effect not observable within linear modeling. Results also serve as empirical guidance on model adequacy in the investigation of sociotechnical and financial systems.

研究の動機と目的

• ソーシャルメディア活動と株式市場リターンの因果関係を、線形仮定を越えて調査すること。
• ソーシャルメディアが線形相関ではなく非線形ダイナミクスを通じて株価に影響を与えているかどうかを特定すること。
• 非パrametricな情報理論的手法を用いて、ソーシャルメディアが金融市場に対して方向性の優位性を示すかを評価すること。
• 複雑な社会的・技術的および金融システムを研究するにあたり、モデルの適切さに関する実証的指針を提供すること。

提案手法

• 本研究では、情報理論的指標を用いて、ソーシャルメディアデータと日次株式リターンの間の非線形因果的結合を同定する。
• 特定の関数形を仮定しない非パラメトリックアプローチを採用しており、複雑な非線形相互作用の検出が可能である。
• 2012年3月から2014年3月までの期間、30種のDJIA構成銘柄を対象とし、177万件のTwitterメッセージと日次終値を用いて分析を実施する。
• 株価変動をモデル化するため、リターンを R(t) = log(P(t)) - log(P(t-1)) として対数リターンを計算する。
• ソーシャルメディアデータはPsychSignal.comから取得され、自然言語処理（NLP）に基づく感情スコアと注目度指標を、集団的投資家行動の代理指標として用いる。
• 本手法は、パラメトリックまたは線形モデルの仮定に依存せず、リード・ラグ関係と方向性因果関係を同定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ソーシャルメディア活動は株式市場リターンに顕著な因果的影響を及ぼしており、その影響は非線形的であるか？
• RQ2 ソーシャルメディアは株価動向の先行指標となっており、関係性における方向性の優位性を支配しているか？
• RQ3 非線形因果関係と線形モデルを比較した場合、市場ダイナミクスを捉える能力にどのような差が生じるか？
• RQ4 線形モデルが検出できない範囲で、ソーシャルメディア信号は株式リターンの変化をどれほど事前に示唆しているか？

主な発見

• 大多数の事例において、ソーシャルメディアから株式リターンへの因果関係は完全に非線形であり、有意な線形成分は検出されなかった。
• ソーシャルメディアは株式市場との方向性の結合において優位であることが判明し、これは線形モデルでは観察できない現象である。
• 30銘柄中25銘柄で、ソーシャルメディアがリターンに対して顕著な非線形因果関係を示しており、多くのケースでp値が0.05未満であった。
• 本研究では、特にIBM、KO、MSFTのような銘柄において、ソーシャルメディアデータに強いリードタイム情報が確認され、因果関係のp値が0.000**まで低下した。
• GE、JPM、WMTを含む複数の銘柄において、ソーシャルメディアの方向性の優位性が確認され、非線形因果関係において一貫して先行していた。
• 結果として、情報理論的手法により線形モデルでは見えない因果関係が同定されたことが示され、金融データ解析における非パラメトリックアプローチの重要性が強調された。