分析师报告与股票表现：来自中国市场的证据
计算与语言
2025-03-19 v2 计算金融
摘要
本文应用自然语言处理（NLP）提取并量化文本信息以预测股票表现。利用大量中文分析师报告数据集，并采用针对中文文本定制的 BERT 深度学习模型，本研究将报告情感分类为正面、中性或负面。研究结果凸显了该情感指标对股票波动率、超额收益和交易量的预测能力。具体而言，强正面情感的分析师报告会增加超额收益和日内波动率；反之，强负面情感的报告也会增加波动率和交易量，但会降低未来超额收益。正面情感报告的影响幅度大于负面情感报告。本文为情感分析及中国股市对新闻反应的实证文献做出了贡献。
引用
@article{arxiv.2411.08726,
title = {Analyst Reports and Stock Performance: Evidence from the Chinese Market},
author = {Rui Liu and Jiayou Liang and Haolong Chen and Yujia Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.08726},
year = {2025}
}