부산대학교 도서관

Investor mood from social media is gaining increasing attention as a factorthat affects prices in stock markets. Based on the behavioral finance theory, this study argues that sentiment extracted from social media can captureindividual investor sentiments that cause price reactions in Chinesestockmarkets. By collecting Sina Weibo posts that are related to COVID-19usingkeyword method, this study extracted daily influential weighted sentiment indexes from over 2.4 millions of posts in 2020. The results fromtheregression analysis based on the four factor model that includes sentiment inaddition to the three-factor model show that individual investor sentiment does matter in Chinese financial markets. With the influence of loss aversionon individual decision making, negative individual investor sentiment has moresignificant effects on stock price than positive sentiment. In addition, theresults from some robustness tests rule out a possible bandwagon effect onsentiment extraction from social media, and demonstrate that individual sentiment is an independent factor that is not explained by the size andvaluefactors in asset pricing models.
최근 코로나 19발생과 동시에 소셜 미디어의 투자자 정서가증시가격움직임을 주도해 관심을 모으고 있다. 본 연구는 행동금융 이론소셜미디어에서추출한정서가 중국 증시에서 가격 반응을 일으키는 개인 투자자들의정서를포착할수있다고 주장한다. 이 연구는 키워드 방법을 사용하여 COVID-19와관련된시나웨이보 게시물을 수집하여 2020년 약 240만 개 이상의 게시물에서매일영향력있는 가중치 정서 지수를 추출했다. 중국 금융시장에서는 3요소모델에더해정서가포함된 4요소 모델을 기반으로 한 회귀 분석 결과를 보면 개인투자심리가중요하다는 것을 알 수 있다. 손실 기피 현상이 개인의 의사결정에미치는영향과함께부정적인 개인 투자심리가 긍정적인 감정보다 주가에 더 큰영향을미치는것으로나타났다. 또한 일부 건전성 테스트 결과는 소셜 미디어에서정서추출에대한밴드왜건 효과를 배제하고, 개별 정서가 자산 가격 결정 모델의크기와가치요인으로 설명되지 않는 독립적인 요소임을 보여준다.