Browse

Two Essays on Investor Sentiment and Asset Pricing
투자심리와 자산가격에 관한 연구

Cited 0 time in Web of Science Cited 0 time in Scopus
Authors
구본하
Advisor
채준
Issue Date
2019-08
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
Investor sentimentNatural Language ProcessingNews articlesBlog postsOnline chatting messagesBehavioral finance
Description
학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :경영대학 경영학과,2019. 8. 채준.
Abstract
This thesis analyzes investor sentiment measured by natural language processing (NLP) analysis and its influence on asset pricing anomalies. The first essay examines how the textual sentiment in news articles and blog posts affects the stock prices of KOSPI200-listed firms and investors’ trading behavior, from January 1, 2008 to October 31, 2018. Positive textual sentiment forecasts a negative return reversal within four days. Moreover, an increase in our index coincides with individuals buying stocks, but selling them thereafter. Straightforward trading strategies using the relationship between emotional sentiment and firm-level stock returns generate profits after controlling for other risk factors. This result broadly suggests that the temporary increase in stock returns is associated with textual sentiment-induced price pressure from noise traders.
The second essay investigates how investor emotions and Bitcoin price influence each other using intraday high-frequency data at five-minute intervals from October 8, 2017 to January 23, 2018. Emotions regarding Bitcoin are extracted from an online chatting window at one of the largest cryptocurrency exchanges in Korea. To control for global factors, we also analyze relative Bitcoin prices, Korean premium, and differences between Korean exchange and other global prices. The identified emotions predict the return and volatility of Bitcoin price (in both absolute and relative terms) five minutes ahead. The interaction between emotions additively forecasts Bitcoin price, reflecting the nature and influence of complex human emotions. The results are economically significant: simple trading strategies using the relationship between emotions and Bitcoin prices generate profits. Consequently, investor emotions drive Bitcoin prices, suggesting irrational crypto-markets that rational speculators can exploit, but policy makers need to address.
본 논문은 자연어처리(Natural Language Processing) 분석을 통해 추출한 투자자 감성과 자산가격의 관계에 대한 두 개의 연구로 구성되어 있다. 첫 번째 연구에서는 2008년 1월부터 2018년 10월까지 KOSPI200 상장기업에 대한 뉴스 기사와 블로그 게시글을 분석하여, 글에 나타난 감성으로 미래 주가 예측이 가능한지 조사하였다. 분석 결과, 블로그의 감성과 미래 수익률 간에는 통계적 유의성을 찾지 못하였으나, 뉴스에서 추출한 긍정적(부정적) 감성이 증가하면 다음 날까지 주가가 증가(감소) 하였으다. 특히 긍정적 감성에서는 이후 4일에 걸쳐 원래의 균형 가격으로 되돌아가는 수익률 역전 현상(return reversal)이 발생하였다. 투자자 감성을 이용하여 무위험 차익 포트폴리오를 구성하였을 때에도, 다음 날 유의한 초과 수익을 얻을 수 있는 것을 확인하였다. 추가적으로, 투자자 유형별 거래 행태와 감성 지수의 관계를 분석한 결과, 뉴스에 긍정적 감성이 증가할 때 해당 기업 주식에 대한 개인투자자의 수요가 증가하였다가 다음날 이후 감소하는 현상이 나타났다. 기관투자자에도 동일한 분석을 시행하였으나, 이러한 역전 현상이 나타나지 않았다. 이는 감성으로 인한 주식의 일시적인 가격 상승이 잡음투자자(noise trader)의 가격 압박 때문에 발생한다는 행동 재무학적 관점을 지지하는 결과를 시사한다.
두 번째 연구에서는 국내 암호 화폐 거래소의 온라인 채팅 창에서 추출한 투자자 감정과 비트코인 가격의 관계를 조사하였다. 일물일가 법칙(law of one price)을 고려하여, 국내 거래소의 비트코인 가격뿐 아니라, 전세계 가격을 반영한 국내 프리미엄 가격도 함께 분석하였다. 2017 년 10 월 8 일부터 2018 년 1 월 23 일까지 5분 단위 고빈도 자료를 분석한 결과, 투자자 감정으로 5분 뒤 국내 비트코인 수익률과 변동성 및 국내 프리미엄 수익률을 예측하였다. 추가로 투자자 감정과 국내 프리미엄 가격을 이용하여 단순한 거래 전략을 수립 시 이익을 얻을 수 있는 것을 확인하였으며, 이는 분석 결과가 경제적으로도 유의미함을 시사한다. 결과적으로, 투자자의 감정이 비트코인 가격에 영향을 미치는 비효율적 시장에서, 차익 거래자들은 이를 이용하여 이익을 얻을 수 있음을 발견하였다.
Language
eng
URI
http://hdl.handle.net/10371/161871

http://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000157742
Files in This Item:
Appears in Collections:
College of Business Administration/Business School (경영대학/대학원)Dept. of Business Administration (경영학과)Theses (Ph.D. / Sc.D._경영학과)
  • mendeley

Items in S-Space are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Browse