社交媒体、新闻媒体对股票市场的不同影响
1.摘要
We study the effect on stock volatility and turnover of coverage by traditional news media and social media. We find that coverage by traditional news media predicts decreases in subsequent volatility and turnover, but coverage by social media predicts increases in volatility and turnover. We show that these patters[CS1] are consistent with a model of “echo chambers”, where social networks repeat news, but some investors interpret repeated signals as genuinely new information.
本文研究了新闻媒体和社交媒体报道对股票波动性和换手率的影响。研究发现，新闻媒体报道越多，随后股票的波动性和换手率越低，而与之相反，社交媒体报道越多，随后股票的波动性和换手率越高。本文构建了一个“回音室”模型，来解释上述现象，在这个模型中，社交媒体只是重复已有的新闻，而一些投资者把社交媒体的这些信号当作新的信息。
2.研究背景
路透社研究所的一项调查（2016）显示，51%的受访者使用社交媒体获取新闻，并且12%的受访者表示社交媒体是他们获取新闻的主要来源。无论是社交媒体还是新闻媒体，都与股票市场紧密相关，相关的研究成果已经很多，不过已有研究多数集中于其中一种媒体对股票市场的影响，那么社交媒体与新闻媒体是否会对股票市场产生不同影响，这是本文要研究的问题。
3.实证分析
本文的研究对象为1848个美国上市公司，研究区间为2009年1月-2014年12月，新闻和社交媒体报道和新闻情绪的数据来自Thompson Reuters MarketPsych Index (TRMI)数据库，有关个股的数据来自CRSP和Compustat数据库。实证分析部分首先通过回归分析考察新闻媒体和社交媒体报道对个股波动性和换手率的影响，接着通过向量自回归（VAR）分析新闻媒体报道、社交媒体报道、个股波动性、个股换手率四者之间的因果关系，最后在市场层面研究新闻媒体和社交媒体报道对市场指数波动性和换手率的影响。
本文的主回归中对新闻和社交媒体报道的度量是相对指标，具体是指提到该股票的新闻总数/所有股票的新闻总数之和。文中对波动性的度量有两种方法，一种是基于Fama-French的三因子模型(在主回归中使用)，股票的波动性为Fama-French的三因子模型的残差项在一个月内的平方和，在主回归中使用这种方法;，另一种是直接计算股票日度收益率在一个月内的平方和来衡量波动性(在稳健性检验中使用)。本文在回归分析中还进行了一系列的稳健性检验，包括将样本换成非平衡面板数据（主回归中为平衡面板数据），改变度量波动性的指标，剔除行业和公司规模对结果的影响，增加控制变量以及使用新闻和社交媒体报道的绝对指标度量媒体报道。
本文的回归分析结果表明新闻媒体报道的增加与股票的波动性和换手率的下降有关，而社交媒体报道的增加与股票的波动性和换手率的上升有关。稳健性检验证实了这种关系在一系列情况下依然稳健。向量自回归分析表明，新闻媒体报道是社交媒体报道的先行指标。
4.资产定价模型
为了解释上述实证结果，本文构建了一个资产定价模型，这个模型假定社交媒体中没有新的信息，社交媒体只是对新闻中已有信息的重复。这个模型中假定存在着理性投资者和非理性投资者，理性投资者认为社交媒体的信号是噪音，而非理性投资者把社交媒体的信号当作新的信息。模型的推导结果显示，换手率和波动率随着社交媒体的信号增加而增加，而新闻媒体的信号能抵消这种影响。该模型为实证结果提供了理论解释。
5.研究结论
本文的研究结果表明，社交媒体报道数量越多，股票的波动性和换手率越高，而新闻媒体报道数量越多，股票的波动性和换手率越低。进一步研究发现，新闻媒体报道是社交媒体报道的先行指标 。本文提出了一个资产定价模型，在这个模型中，社交媒体只是对已有新闻的重复，而非理性的投资者把他们当作新的信息，这个模型能够很好的解释实证结果。本文的贡献主要是将社交媒体与新闻媒体对股票市场的影响进行了比较，并且发现了他们对股票市场的不同影响。
*文章来源：行为金融研究中心
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