量化中美貿易關係對全球股市影響

分析表明9%的TSI模型可解釋股價波動能力歸因於中文社交媒體上有關中美貿易的輿情變化

香港2021年2月25日 /美通社/ -- 來自慧科訊業、國際清算銀行和哈佛大學肯尼迪學院的數據和人工智能專家、經濟學家聯合打造了一個基於大數據的貿易情緒TSI指數。該指數揭示了中美貿易關係對全球60個股市的影響，並運用了文本分析和深度學習技術分析量化中國社交媒體和網絡新聞在過去兩年半中關於中美貿易報道的輿情狀況，評估該指數從國家，行業和公司等各層面解釋股價波動的能力。

分析表明，關於中美貿易的輿情對全球股市產生了廣泛的重大影響，其中10%的TSI模型能力解釋了與中美價值鏈關係更緊密的各個國家股市波動的原因。社交媒體輿情產生的影響佔總影響的9%，而包括報紙雜誌在內的傳統媒體的影響僅佔總影響的1%。貿易情緒TSI指數識別出額外的股價影響因素，這些因素超出了美元價值變動、油價、風險規避計量以及貨幣政策等影響股票市場的傳統因素範圍。

談及對不同司法管轄區產生的影響，沒有哪個股市能從不斷變化的緊張貿易情緒中受益，而亞洲市場受到更嚴重的影響。不出所料，營業收入有大部分來自中國地區的美國公司的股市回報對貿易情緒變化更為敏感，電信以及信息技術等受關稅影響最大的行業也是如此。

慧科訊業有限公司副總裁、人工智能總經理何超博士表示：「顯而易見，中美貿易關係在影響全球股市中起到重要的作用，但通常很難量化這些影響。我們此項研究在幾個方面取得了新的突破。」 他表示：「我們應用了慧科專有的深度學習情緒分析模型來分析量化媒體報道的正面和負面調性，而不是僅僅計算關鍵詞和文章的數量。跨越了少量新聞媒體以及單一的社交媒體渠道，我們審視了各種各樣的巨量數據來源，並將我們的分析延伸至覆蓋數年而非數日。」

此項研究中，慧科提供了來自74,020家媒體的約35億篇文章，時間跨越2018年1月至2019年6月。得益於數據庫中龐大且廣泛的數據源，大數據解决方案得以運用。研究團隊選擇了廣泛的媒體機構，其中97%以上是社交媒體（包括網絡媒體報道、微博和微信發帖、討論板內容和其他社交發帖），傳統媒體佔比2.6%。直接關注金融和經濟的媒體源僅佔9%。92%的文章源於大中華地區的媒體，其中72%來自中國大陸，9%來自香港，11%來自臺灣。在其他國家和地區中，4%的數據來自美國，剩餘的4%來自其他81個國家（其中約2%來自巴基斯坦、印度、阿聯酋和英國）。

本項研究使用了一種更新型的情感分析技術，利用深度學習技術捕捉語義語境，分析文章的正面或負面基調，而不是使用預定義的關鍵字。

本項研究由一個國際團隊執行，包括來自哈佛大學肯尼迪學院和亞洲金融和經濟研究局的Marlene Amstad教授；國際清算銀行和經濟政策研究中心經濟學家Leonardo Gambacorta、慧科訊業何超博士以及國際清算銀行經濟學家Dora Xia。此外，該研究已被寫入國際清算銀行和經濟政策研究中心研究報告、亞洲金融經濟研究局成員報告以及哈佛大學肯尼迪政府學院摩薩瓦爾-拉赫馬尼商業與政府中心助理工作報告。

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關於慧科訊業

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慧科以新聞和社交媒體中的固有風險控制因素為基礎，從關聯性、情緒、話題、上下游關係等方面監控和發現潛在風險，並利用知識圖譜和海量媒體數據挖掘出企業、高管、股東與其他商業實體和人員之間明確的和隱含的關係，從而幫助金融機構全面瞭解客戶，並協助他們自動識別重要客戶及風險客戶。

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