5357cc拉斯维加斯刘文文教授和2018级研究生杨瑾谕合作撰写的论文“How Social-Network Attention and Sentiment of Investors Affect Commodity Futures Market Returns: New Evidence From China”在SSCI期刊 《Sage Open》（JCR二区）上发表（2023年1月，第1-3期，1-18页），由Elsevier（爱思维尔）出版社出版。

   刘文文教授和2019级研究生张畅合作撰写的论文“Impact of network investor sentiment and news arrival on jumps”在SSCI期刊 《North American Journal of Economics and Finance》（JCR二区）上发表（2022年10月，62卷101780，1-16页），由Elsevier（爱思维尔）出版社出版。

“How Social-Network Attention and Sentiment of Investors Affect Commodity Futures Market Returns: New Evidence From China”该论文基于中国商品期货市场的34个品种，研究了社交网络关注度和网络情绪对期货市场收益率的影响。使用机器学习文本分析算法构建社交网络情绪指数和搜索量指数。我们发现：社交网络情绪是商品期货收益率的良好预测因子，投资者的关注度对商品期货市场单独品种的收益率和绝对收益率有显著影响。百度指数比搜狗指数和360指数预测效果更为显著。此外，我们还研究了社交网络情绪不同水平下投资者关注度对收益率的影响。研究发现，极高的社交网络情绪显著改变了预测结果。因此，投资者特定交易策略的基础发生了变化。因此，监管机构应将网络投资者情绪纳入监管目标，加强散户投资者教育。

“Impact of network investor sentiment and news arrival on jumps”研究了新闻公告和网络投资者情绪对中国股指及股指期货市场跳涨的影响。本文采用机器学习文本分析算法测量投资者网络情绪。研究发现，新闻到达是跳跃发生的重要原因，跳跃与网络投资者情绪显著相关，虽然新闻和网络投资者情绪会导致市场同时跳跃，但它们基本相对独立。对网络投资者情绪时滞性和非对称效应进行了检验，发现网络投资者情绪对跳跃有显著的非对称效应，但时滞效应几乎没有影响。研究还发现新闻公告和前25%的极端网络情绪可以解释50%以上的跳跃，极端情绪倾向于增加新闻相关跳跃的波动性，并持续影响新闻相关跳跃后的回报。