Forecasting U.S. equity market volatility with attention and sentiment to the economy
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摘要
本报告创新性利用社交媒体、新闻文章、关键词搜索等多数据源构建针对十个宏观经济变量的关注度与情绪指数，运用传统与机器学习模型显著提升对404只主要美股的日度波动率预测精度，特别在极端价格波动日平均提升达14.99%。研究确认FOMC会议及劳动市场指标相关情绪的预测价值，并识别谷歌趋势、推特及新闻文章为主要有效信息源，提出结合注意力与情绪的综合模型为波动率预测提供新视角，结果在多个经济行业及不同模型设定下保持稳健[page::0][page::23][page::33]
