金融机构依赖人工智能做决策？从ChatGPT宕机事件揭示对市场的深远影响
摘要
生成式人工智能（GenAI）的兴起，特别是ChatGPT，正在深刻影响投资者处理信息和执行交易的方式。本研究利用ChatGPT在交易时段的意外宕机事件，探讨投资者在多大程度上依赖GenAI来执行与交易相关的任务，以及这种依赖对股票价格信息含量的影响。研究发现，在ChatGPT宕机期间，股票交易量显著下降，尤其是对于那些在宕机前或期间发布公司新闻的公司。此外，知情交易的指标（如短期价格冲击、收益方差和买卖价差）也在宕机期间有所下降。通过构建基于宕机期间交易量变化的公司级别GenAI辅助交易强度指标，发现GenAI辅助交易对长期股票价格信息含量有积极影响。这些发现为监管机构和市场参与者评估人工智能在金融市场中的作用提供了重要的实证依据。
引言
生成式人工智能（GenAI）以其强大的自然语言理解和生成能力，正在改变人们获取和处理信息的方式。ChatGPT作为GenAI模型的代表，自2022年11月推出以来，短短两个月内就吸引了超过1亿用户，成为历史上增长最快的应用程序之一。其高级的语言理解能力，使其能够与用户进行上下文对话，执行信息搜索、文本分析和内容创作等任务。
在金融领域，投资者需要处理大量的财务数据和新闻信息。ChatGPT的出现，为投资者提供了一个强大的工具，帮助他们更快速、高效地处理信息。然而，关于投资者在交易活动中实际使用ChatGPT的程度，以及这种使用对股票市场的影响，仍然缺乏实证研究。
本研究旨在填补这一空白。我们利用ChatGPT在交易时段的意外宕机事件，作为GenAI工具可用性的外生冲击，探讨投资者在多大程度上依赖GenAI来执行与交易相关的任务，以及这种依赖对股票价格信息含量的影响。
研究方法
数据收集
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? ChatGPT宕机事件：从OpenAI的官方故障报告中收集ChatGPT的宕机事件信息。在2023年2月至8月期间，共识别出8次在美国股票交易时段发生的重大宕机事件，持续时间从8分钟到4.5小时不等，平均持续时间为98分钟。这些宕机事件发生在不同的日期和时间，减少了市场条件的影响。
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? 交易数据：从纽约证券交易所（NYSE）的交易和报价（TAQ）数据库获取每只股票的5分钟间隔交易数据。筛选后，最终样本包括2,004,832个公司-日期-5分钟间隔的观察值，涉及2,553只股票。
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? 公司信息：从CRSP、Compustat、RavenPack等数据库获取股票价格、公司财务信息、新闻报道、机构持股、分析师预测等数据。
研究设计
交易量分析
为了评估ChatGPT宕机对交易量的影响，采用以下回归模型：
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? ：公司在日期的时间间隔的交易量（标准化为每万股）。
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? ：如果时间间隔在宕机期间，则取值为1，否则为0。
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? ：控制变量，包括隔夜收益、过去收益、价格范围、股票价格、市值等。
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? ：公司固定效应，控制公司层面的不变特征。
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? ：5分钟时间间隔固定效应，控制市场在一天中不同时间的变化。
信息处理需求分析
为了探讨信息处理需求的影响，引入变量，如果公司在宕机开始前或期间发布了公司公告、新闻报道或分析师预测，则，否则为0。检验的交互项对交易量的影响。
投资者类型分析
利用Boehmer等（2021）的方法，将交易量分解为散户交易量和非散户（主要为机构投资者）交易量，分别分析宕机对不同投资者类型的影响。
知情交易指标分析
使用以下指标评估知情交易活动的变化：
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1. 短期价格冲击（Price Impact）：
其中，为时间间隔内的交易次数，为第次交易的价格。
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1. 收益方差（Return Variance）：
其中，为第次交易的收益率，为时间间隔内的平均收益率。
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1. 买卖价差（Bid-Ask Spread）：
其中，为时间间隔内的报价次数，和分别为第次报价的卖价和买价，为其中间价。
长期价格信息含量分析
为了评估GenAI辅助交易对长期股票价格信息含量的影响，构建了公司级别的GenAI辅助交易强度指标，基于公司在宕机期间交易量下降的程度。采用以下回归模型：
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? ：公司在季度的息税前利润占总资产的比率。
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? ：公司在季度末的市值与总资产的比率的对数。
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? ：公司的GenAI辅助交易强度。
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? ：ChatGPT推出后的时期指示变量。
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? ：控制变量，包括公司规模、杠杆率、资产有形性等。
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? ：公司固定效应。
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? ：季度固定效应。
主要发现
1. 交易量的显著下降
回归结果显示，显著为负，表明在ChatGPT宕机期间，交易量显著下降。这一结果在包括控制变量和固定效应后依然稳健，说明投资者确实依赖ChatGPT来执行与交易相关的任务。具体而言，交易量平均下降了5.59%的标准差，具有经济显著性。
2. 信息处理需求的影响
对于在宕机前或期间发布公司新闻的公司，交易量的下降更为显著，的负向效应更强。这支持了投资者使用ChatGPT进行信息处理的观点。当有新的公司信息需要处理时，ChatGPT的不可用性对交易活动的影响更大。
3. 机构投资者的更大依赖
将交易量分解为散户和非散户交易后，发现非散户（主要为机构投资者）的交易量下降更为显著。具体而言，非散户交易量的下降幅度比散户更大，表明机构投资者可能更依赖ChatGPT来处理复杂的信息，从而影响他们的交易决策。
4. 知情交易的减少
在宕机期间，知情交易的指标均显著下降：
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? 短期价格冲击：显著为负，表明交易对价格的即时影响减少，反映出私有信息的减少。
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? 收益方差：显著为负，表明交易收益的波动性降低，暗示投资者交易的信息信号减少。
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? 买卖价差：显著为负，表明市场的信息不对称程度降低。
这些结果表明，ChatGPT的不可用性减少了知情交易活动，支持了GenAI在促进知情交易方面的作用。
5. 长期股票价格信息含量的提高
在长期分析中，具有更高GenAI辅助交易强度的公司在ChatGPT推出后，股票价格信息含量显著提高。具体而言，显著为正，表明股票价格更好地预测了未来的现金流。这意味着GenAI辅助交易有助于提高股票价格的信息含量，使其更准确地反映公司的基本面。
讨论
投资者对GenAI的依赖
研究结果表明，投资者，尤其是机构投资者，积极使用ChatGPT来辅助他们的交易决策。ChatGPT可以帮助他们更快速、高效地处理大量的财务数据和新闻信息，降低信息处理成本，提高交易效率。在信息密集型的金融市场中，信息处理的速度和准确性对于投资者获取超额收益至关重要。
对市场稳定的影响
虽然GenAI工具提高了市场效率，但过度依赖可能带来风险。ChatGPT的宕机事件显示，如果这些工具出现故障，可能会导致交易活动的中断，影响市场的稳定性。这与监管机构对AI模型在金融市场中潜在风险的担忧相一致。例如，证券交易委员会（SEC）主席Gary Gensler警告说，过度依赖同一底层模型可能在模型故障时引发金融危机。
对监管的启示
监管机构需要关注GenAI在金融市场中的广泛应用，评估其带来的风险和机遇。制定适当的监管政策，确保AI工具的可靠性和安全性，对于维护市场的健康运行至关重要。例如，可以要求金融机构对AI工具的使用进行风险评估，建立应急计划，以应对可能的故障或误用。
结论
本研究利用ChatGPT的宕机事件，提供了投资者在交易活动中使用GenAI的实证证据。发现投资者依赖ChatGPT来执行与交易相关的任务，且这种依赖对股票价格信息含量有积极影响。然而，过度依赖GenAI工具也可能带来市场风险。未来的研究应进一步探讨GenAI在金融市场中的作用，平衡其优势和潜在缺陷，为监管政策的制定提供依据。
本文总结自Does Generative AI Facilitate Investor Trading? Evidence from ChatGPT Outages，关注我们，获取更多前沿金融科技研究动态！
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