基于网络舆情大数据的金融系统性风险传染效应与预警研究

Online public opinions have large impacts on investor attention, investor confidence and investor sentiment, which will lead to fluctuations in prices of financial assets, and potential systemic financial risks. However, the relevant study overlooks the research on the diffusion path and mechanisms of online public opinions’ impacts on price fluctuations of financial assets and ignores the possibility of financial contagion effects under the scenarios of social network. This project aims to build a model of online public opinion monitoring and an early warning system of systemic financial risks based on empirical analysis and big data modeling. More specifically, by utilizing data of online public opinion from China’s social media and tick-by-tick trading data of stock markets, this study firstly empirically examines the impacts of heterogeneous online public opinion on the volatility of Chinese stock markets; then this study examines the impacts of online public opinion on investors’ trading behavior and stock market volatility via social network analysis; finally, this study attempts to build a new type of early warning system of systemic financial risks based on online public opinions, by combining the methods of big data modelling and empirical analysis. In sum, this study has important implications for establishing financial risk monitoring systems based on online public opinions and improving the capacity of analyzing conditions in the financial markets of China and applying big data analytics for financial risk monitoring in China’s stock markets.

网络舆情对投资者的注意力、信心和情绪都会产生较大影响，进而使得金融资产价格容易发生较大波动，从而引发系统性金融风险。目前的相关研究缺乏对网络舆情影响金融资产价格波动的机制及路径的探讨，需要进一步深入对社会网络交互下风险传染效应及系统性风险预警的研究。本研究拟通过实证研究与大数据建模，构建基于网络舆情大数据的舆情监测与系统性金融风险预警模型。具体来说，本研究拟利用社交媒体数据结合股票市场交易数据，首先实证检验异质性网络舆情信息对金融资产价格波动影响；其次拟通过社会网络分析，检验网络舆情信息通过影响投资者社会信息网络对金融资产价格波动及风险传染产生影响；最后拟采用大数据建模与实证检验相结合的方法，建立基于网络舆情大数据的新型系统性金融风险预警模型。总体来说，该研究对于我国逐步形成基于网络舆情信息的金融资产风险监测体系，提升我国金融市场形势分析以及金融资产风险监控的大数据应用能力具有重要意义。

本项目通过大数据建模与实证分析，深入研究了网络舆情及其传播过程对金融市场资产价格波动及风险传染的影响，并在此基础上考察了网络舆情在实证资产定价过程中所扮演的各种角色及其影响机理。.本项目主要研究内容和重要成果包括：（1）网络舆情信息对金融资产价格波动影响的实证检验：我们界定了网络舆情的内涵，并且探讨了网络舆情的信息交互传播过程，有效的扩充了网络舆情信息在金融市场领域的研究。同时基于微观视角，我们通过实证建模的方法，利用金融市场交易数据实证检验了网络舆情对金融资产定价的影响，从而为网络舆情信息扩散与资本市场影响的微观机制层面的研究提供了新的思路与方法；（2）网络舆情信息对金融资产价格波动影响的路径及机制研究：我们考虑了网络舆情直接影响资产定价以及网络舆情通过投资者注意力影响金融资产价格的两种途径，并据此构建了新的资产定价模型和金融市场波动率模型，显著的提高了相关模型的解释与预测能力，完善了基于行为金融的资本资产定价模型和金融风险模型；（3）基于网络舆情信息的系统性金融风险传染效应与风险监测研究：基于信息扩散理论和市场微观结构理论，我们研究了信息披露通过网络舆情传播及其在社会网络中的多源信息扩散，从而对金融市场资产定价效率以及金融资产价格波动与风险传染产生多重影响。该部分研究扩展了媒体信息对资产定价影响研究，为信息扩散相关理论的实证分析提供了新的思路。.在该项目经费的支持下，课题组在国内外重要期刊上以第一作者或通讯作者身份发表论文6篇，其中在英文期刊上发表论文5篇，全部为SSCI检索；在中文期刊上发表论文1篇。相关研究成果引起了国内外学者的关注，发表的论文获得了国内外学者的广泛引用。总体来说，本项目研究对于理解我国金融市场系统性风险的传导机制，以及提升金融资产风险监控的大数据应用能力具有重要意义。