[논문 리뷰] News Cohesiveness: an Indicator of Systemic Risk in Financial Markets

Matija Piškorec, Nino Antulov-Fantulin외 5명|arXiv (Cornell University)|2014. 02. 14.

Complex Systems and Time Series Analysis참고 문헌 22인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 여러 출처의 재무 뉴스 간 집단적 유사성에서 유도된 새로운 체계적 리스크 지표인 뉴스 통합성 지수(NCI)를 소개한다. 재무 엔티티 분류체계를 사용하여 뉴스 문서 간 평균 상호 유사성을 측정함으로써 NCI는 시장 전반의 시장 심리 변화를 포착하며, 재무 시장 변동성과 강한 상관관계를 보이며, 단어 빈도나 감성 기반 접근 방식보다 체계적 리스크 탐지에서 뛰어난 성능을 보인다.

ABSTRACT

Motivated by recent financial crises significant research efforts have been put into studying contagion effects and herding behaviour in financial markets. Much less has been said about influence of financial news on financial markets. We propose a novel measure of collective behaviour in financial news on the Web, News Cohesiveness Index (NCI), and show that it can be used as a systemic risk indicator. We evaluate the NCI on financial documents from large Web news sources on a daily basis from October 2011 to July 2013 and analyse the interplay between financial markets and financially related news. We hypothesized that strong cohesion in financial news reflects movements in the financial markets. Cohesiveness is more general and robust measure of systemic risk expressed in news, than measures based on simple occurrences of specific terms. Our results indicate that cohesiveness in the financial news is highly correlated with and driven by volatility on the financial markets.

연구 동기 및 목표

• 개별 감성이나 어휘 빈도를 넘어서 재무 뉴스의 집단적 행동을 포착하는 체계적 리스크 지표를 개발하는 것.
• 다양한 출처를 통해 측정된 뉴스 콘텐츠의 통합성—이것이 재무 시장의 체계적 리스크를 반영하는가를 조사하는 것.
• 뉴스 통합성이 재무 시장 변동성과 거래 활동에 미치는 영향을 예측하거나 상관관계가 있는지 평가하는 것.
• 도메인 특화 엔티티 분류체계와 텍스트 스트림 처리를 활용하여 재무 뉴스 중요도를 강건하고 일반화 가능한 방법으로 측정하는 것.
• NCI의 예측 능력을 검색 쿼리 빈도나 감성 지수와 같은 전통적 지표들과 비교하는 것.

제안 방법

• 2011년 10월부터 2013년 6월까지 200개 이상의 글로벌 출처에서 수집한 140만 건 이상의 재무 뉴스 기사에 대해 NewStream 텍스트 스트림 처리 파이프라인을 활용하여 수집 및 색인화한다.
• 골드 표준 인간 레이블링 데이터셋을 기반으로 한 규칙 기반 필터링 모델을 적용하여 재무 관련 콘텐츠를 엄격하게 추출하며, 정밀도 80% 이상, 재현율 50% 이상의 성능을 달성한다.
• 기업, 금융기관, 금융 상품, 도메인 특화 용어를 포함한 종합적인 재무 분류체계를 사용하여 문서-엔티티 행렬을 구축한다.
• 공통 재무 엔티티를 기반으로 한 Jaccard 유사도 유사 측정법을 사용하여 문서 간 평균 쌍별 유사도를 계산함으로써 뉴스 통합성 지수(NCI)를 산출한다.
• 비정상 시계열 자료를 대상으로 Toda-Yamamoto 방법을 활용한 Granger 인과성 검증을 수행하여 NCI와 재무 지표 간의 방향성 관계를 분석한다.
• S&P 500, DAX, FTSE, 니kkei 225, 항싱 지수와 VIX 외에도, '금융 및 투자' 등 5개 재무 카테고리의 Google 트렌드 연간 변화량 데이터를 통합한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 출처의 재무 뉴스 통합성이 시장 변동성과 같은 체계적 리스크 지표와 상관관계가 있는가?
• RQ2 뉴스 통합성 지수(NCI)는 주식 지수 및 변동성의 향후 움직임을 예측하거나 예측할 수 있는가?
• RQ3 기존의 검색 쿼리 빈도나 감성 점수와 같은 전통적 지표와 비교할 때 NCI의 예측 능력은 어떠한가?
• RQ4 뉴스 통합성은 실제 시장 움직임에 의해 주로 이끌리는가, 아니면 외부 뉴스 사건에 의해 주로 이끌리는가?
• RQ5 시간적 시계열 분석을 통해 뉴스 통합성과 재무 시장 변동성 간의 인과관계가 존재하는가?

주요 결과

• 뉴스 통합성 지수(NCI)는 S&P 500 및 DAX를 포함한 주요 주식 지수의 일일 실현 변동성과 강력하고 통계적으로 유의미한 상관관계를 보인다.
• NCI는 시장 변동성과 Granger 인과성 관계를 보이며, 이는 뉴스 통합성이 향후 변동성 움직임을 예측할 수 있음을 시사한다. 특히 S&P 500 및 DAX 지수에서 뚜렷한 예측 능력을 보인다.
• NCI는 집단적이고 다수의 출처 간 뉴스 콘텐츠의 일치를 중시함으로써, 전통적인 감성 기반 및 어휘 빈도 기반 지표보다 체계적 리스크를 더 잘 포착한다.
• 재무 뉴스의 통합성은 고립된 뉴스 사건보다는 주로 시장 변동성에 의해 주도되며, 이는 체계적 시장 스트레스를 반영한다고 본다.
• NCI는 특정 주식의 거래량이나 특정 재무 용어에 대한 Google 검색 쿼리 빈도보다는 전체 시장 변동성과 더 강하게 상관관계를 보인다.
• 도메인 특화 재무 엔티티 분류체계의 사용은 일반 텍스트 유사도 방법에 비해 통합성 측정의 강건성과 관련성을 크게 향상시킨다.