ESG2Risk：从 ESG 新闻到股价波动率预测的深度学习框架
计算金融
2020-05-07 v1 计算与语言
机器学习
摘要
近期，将环境、社会与治理（ESG）考量纳入系统化投资已引起大量关注。本文关注金融新闻流中的 ESG 事件，并探究 ESG 相关金融新闻对股价波动率的预测能力。具体而言，我们开发了由 ESG 新闻抽取、新闻表示以及深度学习模型贝叶斯推断构成的流水线。在真实数据与不同市场上的实验评估展示了优越的预测性能，以及高波动率预测与潜在高风险低回报股票之间的关联。其亦显示了所提流水线作为面向各类文本数据与目标变量的灵活预测框架的前景。
引用
@article{arxiv.2005.02527,
title = {ESG2Risk: A Deep Learning Framework from ESG News to Stock Volatility Prediction},
author = {Tian Guo and Nicolas Jamet and Valentin Betrix and Louis-Alexandre Piquet and Emmanuel Hauptmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.02527},
year = {2020}
}