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  Titel: Korrelation von Social Sentiments und Kursentwicklungen an den Börsen
  AutorIn: Daniel Huk
  Typ: Bachelorarbeit
  ÖFOS 2012 Code: 502050 Wirtschaftsinformatik
  Institution: Ferdinand Porsche FernFH, Wiener Neustadt, WIBA
  Betreuung: Vera Glinz
  Datum: 2022
  Abstract (de):
Mit zunehmender Digitalisierung und der vermehrten Nutzung von sozialen Medien ergibt sich die Möglichkeit die öffentlich zugänglichen Inhalte zu analysieren und Schlüsse hinsichtlich der Einstellung von Nutzern zu bestimmten Themen zu ziehen. Dieser Umstand ist auch im finanziellen Kontext, etwa im Bezug auf Aktienkurse, relevant. Das Ziel dieser Arbeit ist es zu beantworten, ob es einen Zusammenhang zwischen dem Social Sentiment von Tweets zu österreichischen, börsennotierten Unternehmen und deren Kursänderungen and der Börse gibt. Um diese Frage zu beantworten, wurde eine quantitative Untersuchung von Kursänderungen und Tweets, die mit solchen Unternehmen in Verbindung gebracht werden können, vorgenommen. Es wurden Tweets in einem Zeitraum von drei Jahren extrahiert und hinsichtlich ihres Sentiments nach einem lexikonbasierten Ansatz bewertet. Danach wurde versucht Korrelationen zwischen dem täglichen Sentiment und täglichen Kursänderungen zu finden. Das Ergebnis war, dass entgegen der Hypothese, keine statistisch signifikanten, linearen Korrelationen gefunden wurden.
  Abstract (en):
With increasing digitalization and usage of social media there is a growing number of opportunities to analyse this publicly available data and draw conclusions concerning the attitude of users towards certain topics. This fact is also relevant in financial context. The goal of this thesis is to answer the question if there is a relation between the social sentiment of tweets targeting Austrian companies listed in the stock exchange and their fluctuation in stock price. In order to answer this question, a quantitative examination of stock price changes and tweets that can be related to those companies has been performed. Tweets within a time range of three years have been extracted and their sentiment was valued by applying a lexicon-based approach. Afterwards it has been tried to evaluate possible existing correlations. The result was that, against the hypothesis, no statistically significant, linear correlations were found.
  Keywords (de): Social Sentiment, Sentimentsanalyse, Kursanalyse, Twitter-Sentiment, lexikonbasierter Ansatz
  Keywords (en): Social sentiment, sentiment analysis, stock price analysis, twitter sentiment, lexicon-based approach
 
PDF-Dokument Huk_Daniel_01425743_WS22_Glinz_2022-10-02.pdf