非线性影响：社交媒体对

前一种情况是一种非参数方法，能够捕获在后一种情况下可能被忽略的非线性耦合。因此，我们可以使用非线性和线性框架量化从社交媒体到股票回报的净信息流。与线性约束分析相比，我们研究了哪个方向的耦合最为强烈，以及非线性动力学的考虑对结果的影响程度。图4 A）显示了线性情况的结果。我们观察到信息不对称，即系统在两个方向上的信息量不相同。库存明显分为两组，大小大致相同。其中一组显示了净信息流量为正的股票，这表明社交媒体提供的有关股票市场的预测信息比相反的更多。第二组股票则相反，即信息更多地从股票收益流向社交媒体，而不是从其他方向。在这两种情况下，净信息流的绝对值都会随着滞后而降低。令人惊讶的是，对非线性动力学的考虑揭示了一种截然不同的情况。图4B）显示了无线性约束的相同分析的结果。所有分析的股票的净信息流均为正值。这一结果表明，社交媒体是主要的信息来源，表明社交媒体提供的信息对股市动态的描述贡献更大。5总结目前的研究表明，社交媒体对股票回报有着显著的非线性影响。我们分析了与德甲指数股票成分相关的社交媒体分析的广泛数据集。非线性规范和因果关系的非参数检验表明了三个主要的实证结果：1。

考虑到非线性动力学，具有相关社交媒体信号的股票数量从线性情况下的1/10增加到超过1/3，这表明社交媒体对股票回报的显著因果关系在大多数情况下都是纯非线性的；2、所发现的非线性是非平凡的，无法用文献中常用的函数形式来解释。这表明社交媒体对股票收益的影响可能高于目前相关研究的报道；3、非参数分析表明，社交媒体主导了股票市场的定向耦合；在线性约束条件下无法观察到的影响。我们认为，如果考虑非线性动力学，社交媒体对股市的解释力可能会增强。在这方面，我们提供了强有力的证据，支持使用socialmedia作为有关股票市场的宝贵信息来源。从方法论的角度来看，结果表明，非参数方法更适合于调查社会技术和金融系统之间的因果关系。图4：线性约束在很大程度上改变了社会媒体和股市之间信息流动的方向的证据。图显示了从社交媒体到股票回报的净信息流：dT ESM→R=T ESM→R- T ER公司→SM在A）中，使用线性约束估计净信息流。正值表示T ESM→R> 三→SM，这是信息从社交媒体流向股票回报的证据。相反，负面价值表明，股市提供了更多关于社交媒体运动的信息。在B）中，网络信息流的估计考虑了非线性动力学。所有公司都表示，从社交媒体到股票回报都有积极的信息流。