Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10400.5/10642
Título: Social media impact on stock prices
Autor: Marques, Eliano Patrício Macedo
Orientador: Nicolau, João
Palavras-chave: Social Media
Google
Yahoo
Financial Times
Twitter
Machine Learning
Amazon Web Services
R
Multiplicative GARCH
Tesco
SKY
Intraday
Volatility
Data de Defesa: 2015
Editora: Instituto Superior de Economia e Gestão
Citação: Marques, Eliano Patrício Macedo (2015). "Social media impact on stock prices". Dissertação de Mestrado, Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão.
Resumo: Este documento explora o impacto do social media nos preços das ações. Para medir tal impacto, foi construído uma plataforma online na Cloud da Amazon (AWS) recorrendo a ferramentas como o R, web APIs do Twitter, Google News, Google Finance, Yahoo News, Yahoo Finance e Financial Times. O objetivo deste estudo passa por criar uma base de dados para modelação com uma granularidade de 15 minutos incluindo como possíveis variáveis explicativas todas as noticias publicadas das fontes acima referidas para o Tesco e SKY. Posteriormente, recorrendo a uma técnica de GARCH multiplicativos, diversos modelos econométricos foram desenvolvidos com o objetivo de efetuar previsões a um passo dos retornos dos preços das ações acima referidos. Se efetivamente a informação do social media for relevante, deverá ser observado uma melhoria nas previsões dos retornos das ações. No decorrer do documento, será apresentado a metodologia utilizada no estudo e a sua aplicação em dados com elevada frequência. No geral, podemos concluir que a informação do social media é residualmente relevante para modelar e prever os retornos dos preços das ações e, nos modelos sem informação do Twitter, o segundo melhor modelo para o Tesco e o melhor modelo para a SKY, inclui informação do social media. No que se refere às fontes utilizadas, pode-se concluir que o Google Finance e o Financial Times relevam maior importância nos movimentos dos retornos das ações do que o Yahoo Finance e/ou Twitter, apesar de tal relevância ser muito residual e próxima de zero.
This dissertation explores the impact of social media on stock prices. In order to measure such an impact, an end-to-end online platform was created leveraging the Amazon Web Services cloud, open source R, web APIs from Twitter, Google News, Google Finance, Yahoo News, Yahoo Finance and Financial Times. The end goal was to create an intraday dataset that tracks all the news related to two companies Tesco PLC, SKY PLC and then perform several econometric models using a Multiplicative GARCH model to understand if the social media news from multiple sources are statistically relevant to measure the stock prices returns and if the forecast accuracy improves by including such covariates in the predictive equations. For all of the approaches it will be presented the respective theory background and their applications to high-frequency data. Overall it can be concluded that news, past market information and tweets didn't improve that much the stocks returns models and forecasting accuracy but, for models without Twitter, Tesco's 2nd best model and SKY's best model included social media news as covariates. Google Finance and Financial Times presented better results when compared to Yahoo Finance and/or Twitter, however, overall, the impact was very residual and closer to zero.
Descrição: Mestrado em Econometria Aplicada e Previsão
URI: http://hdl.handle.net/10400.5/10642
Aparece nas colecções:DM - Dissertações de Mestrado / Master Thesis
BISEG - Dissertações de Mestrado / Master Thesis

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