[논문 리뷰] A nonlinear impact: evidences of causal effects of social media on market prices

Thársis T. P. Souza, Tomaso Aste|arXiv (Cornell University)|2016. 01. 18.

Complex Systems and Time Series Analysis참고 문헌 27인용 수 12

한 줄 요약

이 연구는 정보이론적 측정법을 사용하여 다우존스 산업평균 지수(DJIA)에서 소셜 미디어 활동과 주식시장 수익률 간의 비선형 인과관계를 탐지한다. 연구 결과 소셜 미디어가 주가에 유의미한 비선형 인과적 영향을 미치며, 선형 모델에서는 탐지할 수 없는 방향성 우세성(directional dominance)을 보이며, 사회기술 시스템의 시장 역학성과 모델 적합성에 대한 새로운 통찰을 제공한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 소셜 미디어 활동과 주식시장 수익률 간의 인과관계를 선형 가정을 초월하여 조사하기.
• 소셜 미디어가 선형 상관관계가 아닌 비선형 역학을 통해 주가에 영향을 미치는지 확인하기.
• 비모수적 정보이론적 방법을 사용하여 소셜 미디어가 금융 시장에 대해 방향성 우세성을 가지는지 평가하기.
• 복잡한 사회기술적 및 금융 시스템을 연구할 때 모델의 적합성에 대한 실증적 지침을 제공하기.

제안 방법

• 이 연구는 소셜 미디어 데이터와 일일 주식 수익률 간의 비선형 인과 결합을 탐지하기 위해 정보이론적 측정법을 사용한다.
• 특정 기능 형태를 가정하지 않는 비모수적 접근법을 사용하여 복잡한 비선형 상호작용을 탐지할 수 있다.
• 2012년 3월부터 2014년 3월까지 30개의 DJIA 구성 종목을 대상으로 분석을 수행하였으며, 177만 건의 트위터 메시지와 일일 종가를 사용하였다.
• 주가 변화를 모델링하기 위해 로그수익률을 R(t) = log(P(t)) - log(P(t-1))로 계산하였다.
• 소셜 미디어 데이터는 PsychSignal.com에서 확보하였으며, 자연어 처리(NLP) 기반 감성 지표와 주목도 지표를 집단 투자자 행동의 대체 지표로 사용하였다.
• 이 방법은 파rametric 또는 선형 모델 가정에 의존하지 않고, 리드-래그 관계와 방향성 인과관계를 식별한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소셜 미디어 활동이 주식시장 수익률에 유의미한 인과적 영향을 미치며, 그 영향이 비선형인가?
• RQ2 소셜 미디어가 주가 움직임의 선도 지표인가, 그리고 이 관계에서 방향성 인과관계를 지배하는가?
• RQ3 소셜 미디어와 주식 간의 비선형 인과관계가 선형 모델에 비해 시장 역학성을 얼마나 잘 반영하는가?
• RQ4 선형 모델이 탐지할 수 있는 바를 초월해 소셜 미디어 신호가 주가 수익률 변화를 얼마나 앞서거나 예측하는가?

주요 결과

• 대부분의 경우 소셜 미디어에서 주가 수익률로의 인과관계는 순수하게 비선형이며, 선형 성분은 유의미하게 탐지되지 않았다.
• 소셜 미디어가 주식시장와의 방향성 결합에서 지배적일 뿐 아니라, 이 현상은 선형 모델에서는 관찰되지 않는다.
• 30개의 DJIA 주식 중 25개에서 소셜 미디어가 주가 수익률에 유의미한 비선형 인과관계를 보였으며, 많은 경우 p-값이 0.05 이하였다.
• 연구는 소셜 미디어 데이터에서 강력한 리드타임 정보를 식별하였으며, 특히 IBM, KO, MSFT와 같은 주식에서는 인과관계 p-값이 0.000**로 떨어졌다.
• GE, JPM, WMT와 같은 주식들에서도 소셜 미디어의 방향성 우세성이 다수의 주식에서 확인되었으며, 비선형 인과관계에서 항상 선도적 역할을 하였다.
• 결과적으로 정보이론적 방법은 선형 모델이 탐지하지 못하는 인과관계를 드러내었으며, 이는 금융 데이터 분석에서 비모수적 접근법의 중요성을 강조한다.