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    AG集团旧金山联储新推另类指标 通过新闻观测美
     

      旧金山联储在其最新发的声明中表示,与目前常用的密歇根大学消费者信心指数相比,该指数能够为外界提供更及时、更精准的消费趋势指引。

      据其研究,近期受新冠疫情影响,该指数正大幅下滑,预示着消费者支出也将急剧下降。

      新冠病毒大流行正在严重扰乱美国和世界各地的日常生活和经济活动。由于全球各国政府正在实施严格的隔离封锁措施,休闲和酒店等行业的消费者支出正在急剧下降。金融市场反应剧烈,股价大幅下跌,市场波动性大幅上升。

      在这种迅速演变的形式下,再加上现有宏观数据更新缓慢且存在滞后,可靠评估经济后果受到了严重阻碍。尤其是,所谓的“硬数据”,如就业、个人收入、消费者支出和商业投资等,发布数据的滞后时间长达几周或几个月。

      然而,由于消费者信心和企业信心与经济活动之间存在关联,分析人士和政策制定者对其发展尤为关心。现有的基于调查的情绪指数要么更新慢,限制了它们在高速变化时期的有效性;要么历史较短,妨碍了与过去事件的比较。

      旧金山联储表示,情感分析是自然语言处理领域中一个快速发展的分支,现被广泛应用于社交媒体、算法交易、客户体验和人力资源管理。这个过程允许使用者直接量化任何一组文本的情感内容。

      一般有两种方法。第一种方法被称为词汇法,它依赖于与情感相关的预定义单词列表,即所谓的词典。情感词汇一般分为三类:消极的、中性的和积极的。第二种方法更为初级,它依赖于机器学习(ML)技术来预测给定文本集的情绪。原则上,ML技术可以学习单词甚至整个短语的情感权重,进而衡量给定文本段落的情感。但缺点是,它需要提前为特定领域的术语(例如,业务文本或社交媒体文章)做数据建构,既耗时又昂贵。

      此次的研究是使用词汇法构建了与经济相关的新闻文章的情绪评分。它利用了新闻聚合服务网站LexisNexis收集的美国16家主要报纸新闻文章的历史档案,涵盖了全国所有的主要地区。研究从中挑选了至少有200个单词,且主题为“经济学”或“美国”的文章。该研究将公开可用的词汇与作者构建的特定于新闻的词汇结合起来,开发了一个专门针对报纸文章的情感评分模型。

      首先,新闻情绪指数与基于调查的消费者情绪指数密切相关,两者都具有很强的顺周期性,在衰退期间下降,在经济扩张期间上升。

      图1显示了每日新闻情绪指数随时间的变化(蓝线),以及密歇根大学的消费者信心指数(绿线)。有趣的是,两个情绪指标的低谷都与同时期发生的对经济产生冲击的历史事件相呼应,如1998年8月的俄罗斯金融危机和2008年9月雷曼兄弟破产。图2放大了近18个月的数据,聚焦于最近的市场情绪变化。整个2月份,密歇根消费者信心指数(Michigan Consumer Sentiment Index)一直处于高位。然而,3月份该指数出现了1980年以来第四大单月跌幅。另一方面,每日新闻情绪指数(Daily News Sentiment Index)则从1月初就开始急剧下降,在3月的头两周进一步趋陡。最近几周新闻情绪的下降在多大程度上可以归因于新冠病毒的大流行?为了解决这个问题,图3显示了每日新闻情绪指数(深蓝色线)和新冠病毒的新闻报道量(淡蓝色线)。提到“新冠病毒”和“COVID-19”的文章始于1月20日左右,然后迅速增加。到3月底,与经济相关的新闻文章中提到该病毒的比例达到了惊人的95%。这一数据清楚地表明,在3月中旬之前,随着报道量的上升,市场信心同步下降。最近,该指数趋于平稳,与财政刺激法案相关的新闻报道数量上升相一致(绿线月上半月的市场人气也出现短暂下滑,这是由于美国与伊朗的敌对行动以及石油市场的中断。结论

      旧金山联储总结道,“每日新闻情绪指数”在现在所经历的经济突然变化时期特别有用,且该指数从1980年至今每天都有编制。相比之下,现有的基于调查的情绪指数要么更新频率较低,要么历史较短。

      此外,“每日新闻情绪指数”与基于调查的消费者情绪指数高度相关,但最近几周,前者出现了更早、更明显的下跌。而这种迅速下降与疫情相关新闻报道的增加是一致的。


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