The Effect of Twitter Messages and Tone on Stock Return: The Case of Saudi Stock Market “Tadawul”
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This research aims to examine whether corporate Twitter messages and tone have an effect on corporate stock return (RET) for the Saudi Stock Exchange “Tadawul”. The study also investigates whether the association differs across large- and small-sized firms. We used a sample of 11,099 firm-daily observations for non-financial firms that were traded on the Saudi Stock Exchange “Tadawul” across the period 1 April 2020 to 31 December 2020. Using panel ordinary least square (OLS) and two-stage least square (2SLS), we found that corporate Twitter (currently renamed ‘X’) messages is positively and significantly associated with stock return (RET). The findings also suggest that the message tone increases the stock returns. Furthermore, our results show different effects of Twitter messages and tone on stock return across small- and large-sized firms. In addition, our findings show that Twitter tone is positively associated with RET when the firm is large in size. However, when the firm is small, Twitter messages has a stronger effect on RET. Our findings provide policy implications for regulators and investors. Regulators might monitor the information in accurate ways. Also, investors might start to show interest in Twitter channels to follow the firm’s news.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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