Сентимент частных инвесторов в объяснении различий в биржевых характеристиках акций российского рынка

Журнал Новой экономической ассоциации. 2022. Т. 1. № 53. С. 53–84.

Теплова Т. В., Соколова Т. В., Томтосов А. Ф., Бучко Д. В., Никулин Д. Д.

Аннотация. В нашей работе впервые исследовано влияние настроений инвесторов в социальных сетях на биржевые характеристики акций российского рынка и показаны нелинейные эффекты. Месячная доходность и объемы торгов анализируются под контролем финансовых показателей и индикаторов качества корпоративного управления эмитентов акций, а также меняющейся внешней среды на отрезке с 2013 по 2020 г. Выборка для разнообразных метрик сентимента построена на уникальных данных — сообщениях на платформах Telegram и mfd.ru. Тональность сообщений диагностируется по авторской методике с использованием искусственного интеллекта (нейросети). Главный вывод — сентимент может рассматриваться как объясняющий фактор в ценообразовании и торговой активности. Предложен авторский HYPE-индикатор настроений, который сопоставлен по объясняющей способности на биржевые характеристики с широким спектром прокси-переменных. Объясняющая способность выявления различий реализуется через регрессионные построения на панельных данных. Показано, что биржевые характеристики более чувствительны к нарастанию негативных сообщений, что согласуется с постулатами поведенческих финансов. Рост числа сообщений и позитивной, и негативной тональности способствует росту торговой активности. Важный практический вывод — следование за толпой при высокой активности обсуждений компании не позволяет инвестору получить высокую доходность.

Ключевые слова: поведенческие финансы, mood, neural networks, доходность акций, stock returns, торговая активность, text processing, обработка текста, сентимент инвесторов, investor sentiment, tone of messages, trading activity, настроения инвесторов, тональность сообщений, нейросети