Влияние семантической окраски текстовой информации на экономические и финансовые показатели

Семантическая информация, извлеченная из различных видов текстов, используется в финансовых и экономических исследованиях с растущей частотой. Исследования в сфере корпоративных финансов не являются исключением. Одной из тем, где может пригодиться подобная информация, является феномен недооценки IPO, заключающийся в том, что обыкновенные акции в первый день публичных торгов систематически имеют доходность выше рыночной. Последние достижения в области поведенческой экономики наряду с современными подходами машинного обучения в обработке естественного языка позволяют уловить влияние настроений и доминирующих нарративов в новостном поле как одной из областей общественной дискуссии. В данном исследовании анализируется 345 731 новостная статья из Thomson Reuters, связанная с США, и 386 IPO на американском рынке в период с 2011 по 2018 год, и делается вывод о том, что не только тональность новостей, но и доминирующие темы в СМИ могут оказывать влияние на недооценку IPO.