Quantifying High-Frequency Market Reactions to Real-Time News Sentiment Announcements

Axel Groß-Klußmann; Nikolaus Hautsch

edoc-Server der Humboldt-Universität zu Berlin

Band einer Schriftenreihe

Autor(en):	Axel Groß-Klußmann; Nikolaus Hautsch
Titel:	Quantifying High-Frequency Market Reactions to Real-Time News Sentiment Announcements
Erscheinungsdatum:	09.12.2009
Erschienen in:	Sonderforschungsbereich 649: Ökonomisches Risiko 63 (SFB 649 Papers) ISSN: 1860-5664
Volltext:	pdf (urn:nbn:de:kobv:11-100111094)
Fachgebiet(e):	Wirtschaft
Schlagwörter (eng):	volatility, liquidity, high-frequency data, firm-specific news, news sentiment, abnormal returns
Herausgeber:	Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Metadatenexport: Um den gesamten Metadatensatz im Endnote- oder Bibtex-Format zu speichern, klicken Sie bitte auf den entsprechenden Link.	Endnote Bibtex
print on demand: Wenn Sie auf dieses Icon klicken, können Sie ein Druckexemplar dieser Publikation bestellen.
Diese Seite taggen: Diese Icons führen auf so genannte Social-Bookmark-Systeme, auf denen Sie Lesezeichen anlegen, persönliche Tags vergeben und Lesezeichen anderer Nutzer ansehen können.

Abstract (eng):

We examine intra-day market reactions to news in stock-specific sentiment disclosures. Using pre-processed data from an automated news analytics tool based on linguistic pattern recognition we extract information on the relevance as well as the direction of company-specific news. Information-implied reactions in returns, volatility as well as liquidity demand and supply are quantified by a high-frequency VAR model using 20 second intervals. Analyzing a cross-section of stocks traded at the London Stock Exchange (LSE), we find market-wide robust news-dependent responses in volatility and trading volume. However, this is only true if news items are classified as highly relevant. Liquidity supply reacts less distinctly due to a stronger influence of idiosyncratic noise. Furthermore, evidence for abnormal highfrequency returns after news in sentiments is shown.

Zugriffsstatistik:

Die Daten für die Zugriffsstatistik der einzelnen Dokumente wurden aus den durch AWStats aggregierten Webserver-Logs erstellt. Sie beziehen sich auf den monatlichen Zugriff auf den Volltext sowie auf die Startseite. Die Zugriffsstatistik wird nicht standardisiert erfasst und kann maschinelle Zugriffe enthalten.

Bei Formatversionen eines Dokuments, die aus mehreren Dateien bestehen (insbesondere HTML), wird jeweils der monatlich höchste Zugriffswert auf eine der Dateien (Kapitel) des Dokuments angezeigt.

Um die detaillierten Zugriffszahlen zu sehen, fahren Sie bitte mit dem Mauszeiger über die einzelnen Balken des Diagramms.

May
11

Jul
11

Aug
11

Apr
12

May
12

Jun
12

Jul
12

Aug
12

Sep
12

Oct
12

Nov
12

Dec
12

Jan
13

Apr
13

Monat	May 11	Jul 11	Aug 11	Apr 12	May 12	Jun 12	Jul 12	Aug 12	Oct 12	Nov 12	Jan 13	Apr 13
Startseite	1	1	2	1	1	5	3	1				2
PDF	2		3		1	1			1	2	3	4

Gesamtzahl der Zugriffe seit May 2011:

Startseite – 17 (1.21 pro Monat)
PDF – 17 (1.21 pro Monat)

Generiert am 23.05.2013, 04:18:07