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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? |
