Sijoittajien negatiivisen sentimentin ennustusvoima Suomen osakemarkkinoilla
Bibliographic record
Abstract
Tämä tutkimus pyrkii selvittämään sijoittajien negatiivisen sentimentin ennustusvoimaa Suomen osakemarkkinoilla. Tutkimuksessa negatiivista sentimenttiä kuvaavia aikasarjamuuttujia rakennetaan Helsingin Sanomien osakemarkkinoita käsittelevien artikkelien pohjalta. Muuttujien ennustusvoimaa tarkastellaan Helsingin pörssin osakeindeksien ja vaihdannan volyymin muutoksien suhteen pörssipäivien ajalta 1.1.2013 -31.12.2015. Ennustusvoimaa tarkastellaan vektoriautoregressiivisten (VAR) mallien estimaattien ja granger-kausaalisuustestien p-arvojen perusteella. Teoria sijoittajien sentimentin vaikutuksista osakemarkkinoilla pohjautuu malleihin, missä osakemarkkinoilla toimii rationaalisten sijoittajien lisäksi osittain irrationaalisesti toimivia sijoittajia. Irrationaalisten sijoittajien kysyntä osakkeita kohtaan on altis ympäristöstä kumpuavan sentimentin vaikutuksille. He toteuttavat sijoituspäätöksiään ilman, että niitä voi perustella osakkeita koskevalla fundamentaalisella informaatiolla. Irrationaalisten sijoittajien toiminta johtaa siihen, että osa osakemarkkinoiden päivittäisistä muutoksista osakkeiden hinnoissa ja vaihdannan volyymeissä on peräisin osakkeita koskevista sentimenttivaikutuksista. Tutkimuksessa negatiivista sentimenttiä kuvaavat muuttujat saavat arvonsa Helsingin Sanomien artikkeleissa esiintyvien negatiivista sentimenttiä heijastavien sanojen lukumäärän perusteella. Muuttujien pörssipäivittäiset arvot perustuvat lehtien artikkeleissa esiintyviin hakuosumiin, missä hakuosuma tarkoittaa negatiivisuutta heijastavan sanan ja osakemarkkinoita kuvaavan kontekstisanan esiintymistä samassa virkkeessä ja viiden sanan etäisyydellä toisistaan. Muuttujat saavat arvonsa lehtien kirjoituspäivien mukaan. Tutkimuksen negatiivista sentimenttiä kuvaavat muuttujat omaavat ennustusvoimaa lähipäivien osakeindeksien ja volyymin muutoksiin. Osakeindeksien muutoksia ennustettaessa muuttujilla havaitaan ennustusvoimaa seuraavan pörssipäivän muutoksien suhteen. Vaihdannan volyymin muutoksen suhteen muuttujilla havaitaan ennustusvoimaa seuraavan pörssiviikon osalta. Muuttujien havaittu ennustusvoima on voimakkaampaa suuremman volatiliteetin aikana. Lisäksi tutkimuksen sentimenttimuuttujat omaavat ennustusvoimaa lähipäivien yleistä volatiliteettiä osakemarkkinoilla kuvaavan VIX -indeksin muutokseen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.052 | 0.009 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".