利用四种不同在线媒体源预测原油价格
综合经济学
2021-05-20 v1 计算与语言
经济学
综合金融
摘要
本研究在在线社交媒体上寻找经济意识的信号，并检验其在经济预测中的显著性。研究在两年期间内，分析了西德州中质原油每日价格与提取自Twitter、Google Trends、Wikipedia以及全球事件、语言与语调数据库（GDELT）的多个预测因子间的关系。语义分析被用于研究所用语言的情感、情绪性与复杂性。带解释变量的自回归积分滑动平均（ARIMAX）模型被用于作出预测并确认研究变量的价值。结果表明，对四个媒体平台的联合分析在金融预测中承载有价值的信息。Twitter语言复杂性、GDELT文章数与Wikipedia页面阅读量具有最高预测力。本研究亦允许比较各平台不同的前瞻能力，即一个平台能在价格变动发生前提前多少天作出预测。相较既往工作，更多媒体源及交互与所用语言的更多维度被结合进一项联合分析。
引用
@article{arxiv.2105.09154,
title = {Using four different online media sources to forecast the crude oil price},
author = {M. Elshendy and A. Fronzetti Colladon and E. Battistoni and P. A. Gloor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.09154},
year = {2021}
}