新闻中的隐含波动率

人们总是对未来充满担忧，是被误导了或是太悲观？如何定量衡量民众对未来不确定性的看法？对极端事件的担忧是否反映在股票的风险溢价中？战争，政策变化，或是自然灾害，人们到底更怕什么？Asaf Manela和Alan Moreira即将发表在JFE（2017）的文章“News implied volatility and disaster concerns”回答了这些问题。
在对未来不确定性的研究中，期权的隐含波动率vix指数是一个很好的定量指标。VIX指数衡量了股票的预期波动率，根据资产定价中的风险收益理论，可以用VIX来预测股票的预期收益，相关的实证研究也得到了比较好的结果。然而，VIX有两个缺点：第一，VIX的概念在1986年才第一次被提出，我们无法用它对更早的年代进行研究；第二，VIX值没有直观含义，我们能从VIX的大小看出人们的恐慌程度，却无法看出是对哪些事件的担忧真正驱动了股票溢价的变动。
为了解决这两点，本文提出了一个基于新闻文本分析得到的隐含波动率，NVIX，其核心思想是将新闻中词语使用频率与VIX指数联系起来，并首次应用了机器学习的方法进行估计。本文选取华尔街日报1996年到2009年之间所有头版文章的标题和摘要，将文本拆分成一词或两词短语，删掉无用词（冠介副连等）和数字，得到训练数据集。然后计算数据集中每个词语的月度使用频率，用这些频率作为自变量，当月VIX指数作为因变量，利用机器学习中的支持向量回归法（SVR）估计出二者的定量关系。之后，本文又利用1986年到1995年间的文本数据作为测试集，发现根据上述定量关系计算的NVIX指数（）跟真实VIX是高度相关的。于是，本文认为对于1986年以前的年代，这种基于新闻文本分析计算的NVIX会是一个很好的恐慌程度指标。
有了NVIX指数，本文继而研究对极端事件的担忧和股票预期收益之间的关系。本文选取1945年到2009年的样本区间，以月度道琼斯指数超额收益作为因变量，以NVIX指数作为自变量，估计了当月NVIX和未来1期、3期、6期、12期和24期的道琼斯指数的关系。实证结果表明，在整个样本区间，当期NVIX和未来6期、12期、24期的道琼斯指数都显著正相关；子样本区间结果有区别，但总体来说，NVIX对未来股票收益有预测能力。之后，本文加入了财务指标，当期波动率等可能影响未来股票收益的变量，结果发现NVIX的预测能力不受影响，证明NVIX反映的是人们对未来而不是当前情况的担忧。
接下来，本文试图剥离出真正驱动股票收益变化的事件。本文将所有词语分成政府、金融中介、自然灾害、股票市场和战争五大类，分别计算他们的NVIX比重，以五类事件对应的NVIX为自变量，道琼斯指数为因变量，重复之前的回归。结果发现对政府政策不确定性和未来战争的担忧是最重要的，分别占NVIX收益预测性的57%和17%；对股市的担忧和对金融中介的担忧并不重要，本文认为这可能是因为：当人们谈论股市，人们关心更多的是当下而不是未来；对于金融中介，人们总是过度信任而很少表达担忧，而往往这种时候，才是危机即将发生的时刻；另外，人们对自然灾害的担忧基本不随时间变化，所以也缺少解释能力。
最后，本文研究了NVIX指数是否真能预测未来的极端事件。本文利用简单线性概率模型将灾难是否发生对滞后期NVIX指数进行回归，发现二者显著相关，这再次表明NVIX指数与未来的风险有关，对未来极端事件的担忧是驱动未来股票溢价变动的重要因素。