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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최규진 (성균관대학교 경제연구소)
저널정보
한국계량경제학회 계량경제학보 Journal of Economic Theory and Econometrics Vol.35 No.1
발행연도
2024.3
수록면
29 - 58 (30page)

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This paper examines the impact of investor sentiment on stock mar- ket volatility using a natural language processing classification method applied to a large-scale dataset of social network data. We also apply numerous forecast- ing techniques not only including conventional linear models, but also different machine learning models and compare its results. Among various economic and sentiment features, we employ the least absolute shrinkage and selection op- erator (Lasso) for linear models and a tree-based nonlinear variable selection method to demonstrate the critical role of sentiment measures in market volatil- ity. The results show that sentiment variables are identified to be one of the most important variables in relationship with stock market volatility and improve the future prediction of volatility when considered.

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