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How news and its context drive risk and returns around the world

机译：新闻及其背景下的风险和世界各地的回报

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We develop a classification methodology for the context and content of news articles to predict risk and return in stock markets in 51 developed and emerging economies. A parsimonious summary of news, including topic-specific sentiment, frequency, and unusualness (entropy) of word flow, predicts future country-level returns, volatilities, and drawdowns. Economic and statistical significance are high and larger for year ahead than monthly predictions. The effect of news measures on market outcomes differs by country type and over time. News stories about emerging markets contain more incremental information. Out-of-sample testing confirms the economic value of our approach for forecasting country-level market outcomes. (C) 2019 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：我们为新闻和新兴经济体预测新闻文章的上下文和内容，为新闻和新兴经济体预测股票市场的环境和内容进行了分类方法。令人杀了的新闻摘要，包括单词流的特定主题情绪，频率和不寻常（熵），预测未来的国家级返回，波动率和缩减。经济和统计学显着性高于每月预测的年度高且较大。新闻措施对市场结果的影响因国家类型及时间而异。新兴市场的新闻故事包含更多增量信息。试验试验证实了我们预测国家一级市场成果的方法的经济价值。 （c）2019 Elsevier B.v.保留所有权利。

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