本报综合外媒报道 投资者会对新闻消息做出何种反应一直是金融研究领域的核心议题之一。国际货币基金组织官网近日刊发了在新技术条件下有关这一议题的最新研究成果。

　　长期以来，研究新闻对投资者行为和资产价格的影响一直是一项艰巨的任务。但过去10年，自然语言处理技术取得重大进展，它通过挖掘和分析大量文本信息以提取关键特征，并成功应用于经济学和金融领域的文本挖掘研究。

　　国际货币基金组织的研究项目以这一技术为基础，利用路透社1991—2015年间在全球范围内发表的超过400万篇文章，评估了新闻对国际资产价格产生的影响。该项目利用文本挖掘技术识别“收益”“恢复”“信心”等积极表达或“危机”“损失”“下降”等负面表达，以此衡量每篇文章的语气是乐观还是悲观。利用这些数据，该项目为发达经济体和新兴市场分别构建了基于新闻的每日情绪指数，进而考察新闻中的乐观或悲观语调能否帮助预测未来资产价格的变化。

　　研究发现，新闻情绪的突然变化对全球资产价格的变化产生了重大影响，证实了媒体语气总体上能够很好地反映投资者的情绪。但对于新闻传递的情绪为何如此重要，以及新闻情绪为什么比其他指标更能捕捉投资者的情绪变化等问题，还有待进一步研究。就目前来看，该研究已经表明，实时监测新闻情绪是捕捉投资者情绪突然变化的一种非常有效的方法，这在实施金融监控的过程中能够起到关键作用。

　　（王俊美/编译）