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[하나 디지털 파워온] NSI 본문

Experiences & Study/하나 디지털파워온 1기

[하나 디지털 파워온] NSI

dlrpskdi 2023. 8. 1. 08:38

NSI (News Sentiment Index)

NSI 란?

증시(GDP, KOSPI, 섹터별/개별 주가, 가상화폐 가격 등) 분야별(경제, 사회, 정치 등) NSI가 산업별/기업규모별 지수/거래량에 미치는 영향 탐지하는 지표

Back-ground

한국은행 통계 사이트의 뉴스심리지수 ‘실험적 통계’로 공개됨

개별 경제주체들이 느끼는 경제 상황에 대한 인식이 실제 경제에 영향을 미치고 있음. 이에, 다양한 경제심리지수 산출되어옴(eg. 기업경기실사지수, 소비자동향지수 등)

한국은행은 뉴스기사의 텍스트 분석을 바탕으로 뉴스심리지수(NSI)를 새롭게 개발함. NSI는 뉴스를 기반하였기에 자료의 양(volume)/속보성(velocity)/다양성(variety) 측면에서 우수

한국은행은 거시, 금융, 산업 부문별로 상관계수를 산출

 

 

Data

literature reviews

  1. 김유신 등, 2012, 뉴스와 주가:빅데이터 감성분석을 통한 지능형 투자의사결정모형 * Data: KOSPI 지수와 지수등락폭 / 실시간 경제뉴스 M사 기사 활용)
    1. 뉴스 의견이 긍정일 때 주가가 오르고, 부정일때 주가가 내림
    2. 장전뉴스가 주가에 일정수준 선행하고 있거나 영향을 미치고 있음
    3. 시황, 전망, 해외뉴스가 주가 등락과 유의한 관계를 가짐
      • 이를 바탕으로 ‘주가지수 등락 예측 회귀식’ 제시
  2. 이완수 등, 2011, 경기 국면에 따른 경제커뮤니케이션 효과의 비대칭성 * Data: 주요 일간지&방송사 국가경제 관련 언론 보도 헤드라인(5점 척도) / 주가지수(KOSPI) / 소매판매액지수
    1. 전체기간(98~07)에 주가-소비, 경제뉴스 논조-소비간 인과관계 존재 * 경기가 좋을 때가 나쁠 때 보다 뉴스 효과가 주가에 더 강하게 연관 * 뉴스는 보통 부정적이다.(경제상황이 좋아도, 나쁘면 더 나쁘게)
    2. 경제뉴스는 경기수축기에 상대적으로 더 큰 영향을 미침
    3. 주가는 경기수축기에 비해 경기확장기에 경제뉴스로부터 더 민감한 부정적 반응을 보임
  3. ****강동원, 2022, 뉴스 감성 분석을 이용한 딥러닝 기반 주가 예측에 대한 * Data: 327일(2021.1~2022.4)간의 SK하이닉스, 삼성전자, 카카오, LG전자 관련 뉴스 데이터 – 요약 후 감성평가 / 주가별 종가 / 거래량
    1. 딥러닝 모델(RNN, CNN)을 활용하여, Sequence size를 제시(10, 20개)
  4. 안성원, 2010, 뉴스 텍스트 마이닝과 시계열 분석을 이용한 주가예측 * Data: 네이버 증권정보 뉴스 데이터(05.1~08.12) 중 시초가 대비 2% 이상 종가(시초가) 차이 뉴스 / 개별종목 주가 상승 or 하락 정보
    1. Naïve Bayes / RSI / Naïve bayes-RSI 별 예측성공률 비교 제시
  5. 한국은행, 2022, 기계학습을 이용한 뉴스심리지수의 작성과 활용 * Data: 2005년 이후 50개 언론사 뉴스
    1. 월별 뉴스심리지수는 CCSI, BSI와 유사(일부 선행)
    2. 월별 뉴스심리지수는 선행종합지수, GDP와 유사
    3. 공식통계보다 빠름(속보성)
    4. 키워드 분석을 바탕으로 변동요인의 설명가능성이 높음
  6. 성노윤 등 2019, 시스템적인 군집 확인과 뉴스를 이용한 주가 예측 * Data: (2014~2016), 33개 인터넷 뉴스의 금융 경제 관련 뉴스 / 뉴스가 나왔을 때 주가의 변동(더미) /
    1. Individual / Sector / K-means / Random matrix 로 구분한 결과 군집화 할수록(à) 예측 성능이 높아짐
  7. 김영준, 2022, 언론 보도 내용의 감성이 소비자들의 경제 심리에 미치는 영향에 대한 분석 * Data: 소비자심리지수 관련 자료
    1. ****뉴스심리지수는 대체로 주요 거시경제지표들과 동행 또는 1개월 정도 선행함
  8. 류의림 등, 2022, 호가창과 뉴스 헤드라인을 이용한 딥러닝 기반 주가 변동 예측 기법 * Data: 2019.7~2020.7 호가창 데이터(매도/매수 호가, 매도/매수 주문량) / 뉴스 헤드라인
    1. 호가창 데이터 외 뉴스 헤드라인을 활용하여 익일 주가 등락 예측
    • Amazon, Apple, Facebook. Google, Tesla 비교
  9. 장영일, 2022, 뉴스 제목 머신러닝을 통한 코로나 팬데믹 기간 동안의 제약회사 주가 예측
    • Data: S제약 네이버 금융 주가 차트 데이터 / S제약 관련 뉴스(헤드라인)
    • a. ****외부적 요소(뉴스)에 의한 기업 주가 반영 모델 제시
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