Детальная информация

Данное сравнительное исследование анализирует влияние новостей об ИИ на поведение фондовых рынков Китая и России. Особое внимание уделяется роли фрейминга и информационных потоков в формировании инвестиционных настроений в контексте глобальных технологичес ких изменений.На основе анализ статей из китайских, российских и англоязычных источников (например, MIT News) применяются методы компьютерной обработки текста — NLP, тематическое моделирование ( LDA) и анализ тональности — в сочетании с эконометрическими мо делями ( OLS, GAM, LASSO). Выделены шесть ключевых тем: политические директивы, технологические прорывы, промышленное внедрение, рыночные тренды, глобальная конкуренция и этика. Эконометрический анализ показал, что политически ориентированные и эмоциональные нарративы существенно вл ияют на доходность и волатильность индексов. Результаты демонстрируют асимметрию: китайские инвесторы оптимистично реагируют на политику и инновации, в то время как российские рынки проявляют осторожность на фоне регуляторных и ге ополитических рисков. Это отражает институциональные различия и каналы передачи рыночных сигналов. В завершение предлагается локализованный прогнозный подход, чувствительный к нарративам, и Глобальный индекс информации ( GII) для оценки влияния трансграничных информационных потоков на ценообразование активов.

This comparative study explores how AI-related news narratives influence stock market behavior in China and Russia. Focusing on the role of media framing and information flows, it examines how domestic media ecosystems shape investor sentiment in response to global technological shifts. Analyzing articles from Chinese, Russian, and leading English-language sources (e.g., MIT News), the study applies computational text analysis—using NLP, LDA topic modeling, and sentiment analysis—integrated with econometric models (OLS, GAM, LASSO). Six dominant topics emerge: policy guidance, tech breakthroughs, industrial application, market trends, global competition, and ethics. Econometric analysis reveals that policy-oriented and emotionally charged narratives are significant predictors of daily stock returns and volatility. Findings show contrasting reactions: Chinese investors respond optimistically to policy and innovation, while Russian markets show restraint due to regulatory and geopolitical risks. These patterns reflect differences in institutional settings and media signal transmission.The study proposes localized narrative-sensitive forecasting models and introduces a Global Information Index (GII) to measure how cross-border narratives affect domestic asset pricing.