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监控叙述：股票市场的应用
在本研究中，我们表明，来自全球事件、语言和语调数据库 (GDELT) 的变量传达了重要的信息内容，在对美国股票市场进行建模时，这些信息内容可以改进纯宏观经济方法。基于这些指标，我们构建了时间序列，表示和衡量一些似乎相互对抗的叙述在当前市场环境中如何变化。也就是说，我们能够评估咆哮的 20 年代、回到 70 年代、长期停滞和货币经济叙述的强度，但我们也添加了与环境或社会方面相关的热门社会叙述，以及地缘政治风险叙述。我们正式化了一个信息内容框架，并表明在确定股市走势时，包括转化为定性故事的定量信号会带来附加价值。事实上，除了其基础变量具有更高的解释力之外，叙述还可以改善标准宏观经济模型的多样化并提高其质量。因此，我们的研究结果主张密切监测金融市场的叙述。
人工智能与 ESG：它们如何契合？
最近的一项研究 4 发现，员工在投资公司股票时对公司社会问题（如工作条件）的新闻很敏感。 Amundi 研究所（与 Causality Link 和图卢兹经济学院合作）使用专有算法搜索报纸文章、通话记录和经纪人笔记，从新闻声明中提取公司的名称、关键绩效指标 (KPI)、这些 KPI 的变化方向以及声明的时态。 Amundi 的研究团队调查了新的基本面信息如何以及何时引起股市反应。股价不仅对当天的公告做出反应，而且对有关公司未来的公告的反应比对有关其过去成就的公告更强烈。这些研究结果突显了所使用的软件所理解的新闻的强大信息内容。 5 我们认为，NLP 技术是可用于识别“市场叙事”（经济推理、地缘政治风险、环境和社会风险等）的强大工具。今年早些时候的一项研究分析了全球事件、语言和语调数据库 (GDELT) 的信息内容。该分析表明，这些信息对美国股票市场具有预测能力。6