Logo of Humboldt-Universität zu BerlinLogo of Humboldt-Universität zu Berlin
edoc-Server
Open-Access-Publikationsserver der Humboldt-Universität
de|en
Header image: facade of Humboldt-Universität zu Berlin
View Item 
  • edoc-Server Home
  • Qualifikationsarbeiten
  • Abschlussarbeiten
  • View Item
  • edoc-Server Home
  • Qualifikationsarbeiten
  • Abschlussarbeiten
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
All of edoc-ServerCommunity & CollectionTitleAuthorSubjectThis CollectionTitleAuthorSubject
PublishLoginRegisterHelp
StatisticsView Usage Statistics
All of edoc-ServerCommunity & CollectionTitleAuthorSubjectThis CollectionTitleAuthorSubject
PublishLoginRegisterHelp
StatisticsView Usage Statistics
View Item 
  • edoc-Server Home
  • Qualifikationsarbeiten
  • Abschlussarbeiten
  • View Item
  • edoc-Server Home
  • Qualifikationsarbeiten
  • Abschlussarbeiten
  • View Item
2015-03-01Masterarbeit DOI: 10.18452/14238
Numerisization of investor sentiment in news and application to stock reactions
Bommes, Elisabeth
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
In Zeiten, in welchen Informationen öffentlich im Internet verfügbar sind und Computer in der Lage sind große Datenmengen zu verarbeiten, ist es sinnvoll News und andere Textquellen zu nutzen um unser Verständnis von Aktienreaktionen zu verbessern. Bei den hier untersuchten Reaktionen handelt es sich um Volatilität, Handelsvolumen und Rendite. Diese Arbeit schlägt ein mögliches Konzept vor, um Informationen mit Bezug zu Aktien, welche aus verschiedenen Quellen wie zum Beispiel News und Investionsartikel, zu extrahieren und zu verarbeiten. Des Weiteren wird die verfolgte Meinung in den Texten anhand eines Finanzlexikons in numerische Werte projeziert um im folgenden mathematische Methoden wie zum Beispiel Panel Regression zu verwenden. Anhand der abgeleiteten Meinungen werden die folgenden Forschungsfragen beantwortet: (i) Hat das verwendete Meinungsmaß einen Einfluss auf die Ergebnisse? (ii) Reagieren die Aktien asymmetrisch, gegeben der Meinungswerte? (iii) Gibt es Belege für die Gültigkeit der Uncertain Information Hypothesis?
 
In an era where information is publicly available on the internet and computers are able to handle large amounts of data, it is only logical to utilize news and other text sources to improve our understanding of stock reactions. Namely, these stock reactions are volatility, trading volume and return. This thesis proposes a guide line on how to extract and process stock related information from different sources such as news and investment articles. Furthermore, sentiment is projected by using a finance specific lexicon that classifies words in either positive or negative. Hence, the sentiment is numerisized and it is possible to utilize it in mathematical models such as panel regression. The derived sentiment is then used to answer the following research questions: (i) Does the nature of the derived sentiment measure play an important role? (ii) Is there an asymmetric response given the sentiment values? (iii) Is there evidence for the validity of the uncertain information hypothesis?
 
Files in this item
Thumbnail
bommes.pdf — Adobe PDF — 690.6 Kb
MD5: 5563585bddc5554fe1e67afbb90d1208
Cite
BibTeX
EndNote
RIS
Namensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine BearbeitungNamensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine BearbeitungNamensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine BearbeitungNamensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine Bearbeitung
Details

Related Items

Show related Items with similar Title, Author, Creator or Subject.

  • 2019-10-04Dissertation
    Modelling Financial and Social Networks 
    Klochkov, Yegor
    In dieser Arbeit untersuchen wir einige Möglichkeiten, financial und soziale Netzwerke zu analysieren, ein Thema, das in letzter Zeit in der ökonometrischen Literatur große Beachtung gefunden hat. Kapitel 2 untersucht den ...
  • 2017-05-29Diskussionspapier
    Data science & digital society 
    Chen, Cathy Yi-Hsuan; Härdle, Wolfgang Karl
    Data Science looks at raw numbers and informational objects created by different disciplines. The Digital Society creates information and numbers from many scientiHic disciplines. The amassment of data though makes is hard ...
  • 2019-12-12Bachelorarbeit
    Recent Advancements in Sentiment Analysis in Finance 
    Bayer, Constanze
    Die automatische Analyse von Meinungspolarität (Sentiment) oder Emotionen aus schriftlichen Dokumenten sind ein wichtiges Instrument im Finanzbereich. Es kann zur Prognose eingesetzt werden, etwa um die Entwicklung von ...
DINI-Zertifikat 2019OpenAIRE validatedORCID Consortium
Imprint Policy Contact Data Privacy Statement
A service of University Library and Computer and Media Service
© Humboldt-Universität zu Berlin
 
DOI
10.18452/14238
Permanent URL
https://doi.org/10.18452/14238
HTML
<a href="https://doi.org/10.18452/14238">https://doi.org/10.18452/14238</a>