Impact of Firm-specific Textual Sentiment on Credit spreads

구본하; 이지예; 강형구

doi:10.35214/rfis.13.1.202402.003

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자료유형: 학술저널

저자정보: 구본하 (충남대학교) 이지예 (한국원자력안전재단) 강형구 (한양대학교)

저널정보: 한국금융정보학회 금융정보연구 금융정보연구 제13권 제1호

발행연도: 2024.2

수록면: 63 - 88 (26page)

DOI: 10.35214/rfis.13.1.202402.003

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While the impact of investor sentiment on the stock market has been extensively studied, there remains a notable gap in understanding similar dynamics in the bond market. To address this gap, this study examines the relationship between credit spreads and textual sentiment. Using natural language processing, we extract firm-specific sentiment expressed in news articles and blog posts and examine it them based on textual tone and emotion. Our findings are as follows. First, we find that sentiment is positively related to the subsequent decline in credit spreads. Sentiment derived from the news is more predictive of credit spreads than the sentiment derived from the blogs. Notably, the relationship between sentiment and credit spreads varies across market types. There is a negative correlation between sentiment and the following month's credit spread for KOSPI-listed firms, while a positive correlation is observed for KOSDAQ-listed firms. During crisis periods, such as the US-China trade war and COVID-19, the impact of sentiment on credit spreads increases. A long-short portfolio strategy based on sentiment generates significant profits, confirming the economic importance and the potential for investors to use sentiment analysis to generate returns.

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