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Enregistrement W3123022285

High Frequency Newswire Textual Sentiment: Evidence from international stock markets during the European Financial Crisis

2015· preprint· en· W3123022285 sur OpenAlexaboutno aff
Andreas Chouliaras

Notice bibliographique

RevueMunich Personal RePEc Archive (Munich University) · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMedia Influence and Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPessimismStock (firearms)Financial crisisStock marketGlobeEconomicsMedia coverageFinancial marketMonetary economicsFinancial economicsBusinessFinanceGeographyKeynesian economicsMedia studies
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Textual analysis is performed in a total of 13145 high frequency (intraday) news: 6536 news from the Dow Jones Newswires and 6609 news from the Thomson Reuters Newswires. Selected news are Euro-periphery (Portugal, Ireland, Italy, Greece, Spain) crisis-related news which contain a number of keywords in their content and their title. News pessimism as a product of textual analysis sentiment significantly and negatively affects stock returns (an increase in news pessimism is associated with lower stock prices). Media pessimism does not only affect the crisis-hit Euro-periphery countries but also European (Germany, France, Austria, Belgium, Finland, UK, Switzerland, Norway) and overseas (Brazil, Canada, US Dow Jones, US S&P, Japan, China) stock markets. Stock markets can be very fast when "absorbing" the shocks of media pessimism. Even small time frames such as 30-minutes can be enough for stock prices to be negatively affected by a higher media pessimism. The results are significant in the sense that they provide quantitative evidence that individual countries in crisis can indeed affect not only their own stock markets, not only markets close to them, but also overseas markets from both sides of the globe. The media (and especially newswires which release news with extreme speeds and coverage) provide a channel through which "bad" news are instantaneously circulated and provide worldwide "shocks" to stock prices in extremely small time windows (even 30 minutes). If one takes into account the number of news examined (13145), small shocks can ultimately add up to pretty significant losses for all parties involved (individual investors, funds, corporations, nations). Stock market shocks from Athens, Lisbon, Madrid, Dublin and Rome are "felt" quite fast not only in Berlin, Paris, Vienna, London and Zurich, but also in New York, Toronto, Tokyo and Hong Kong.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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