Исследование зависимости стоимости акций компании от её популярности в сети Интернет

Наши друзья с Кафедры математических методов анализа экономики Экономического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова провели

«Исследование зависимости стоимости акций компании от её популярности в сети Интернет»

Авторы работы сопоставили данные по разным компаниям, представляющим разные отрасли, и сопоставили данные по стоимости их акций в зависимости от запросов в Yandex и Google и постов в Twitter.

Источниками данных являлись:
Финам, Московская Биржа, WordstatYandex, GoogleTrends и IQBuzz.
Мы рады помочь МГУ использовать наши данные по Twitter.

И вот какие результаты по Twitter получились у авторов работы (п.п. – процентный пункт):

При прочих равных условиях по каждой отрасли можно сделать следующие выводы:

1. Авиационная отрасль

(a) Каждое позитивное упоминание в Twitter увеличивает доходность акций авиакомпании на 0,002 п.п.

(b) Каждое негативное упоминание в Twitter уменьшает доходность акций авиакомпании на 0,0065 п.п.

(c) Каждое нейтральное упоминание в Twitter уменьшает доходность акций авиакомпании на 0,001 п.п.

2. Нефтегазовая отрасль

(a) Каждое позитивное упоминание в Twitter для нефтегазовой компании уменьшает доходность на 0,0031 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

(b) Каждое негативное упоминание в Twitter для нефтегазовой компании уменьшает доходность на 0,0017 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

(c) Каждое нейтральное упоминание в Twitter для нефтегазовой компании увеличивает доходность на 0,0003 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

3. Телекоммуникационная отрасль

(a) Каждое позитивное упоминание в Twitter для телекоммуникационной компании уменьшает доходность на 0,019 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

(b) Каждое негативное упоминание в Twitter для телекоммуникационной компании увеличивает доходность на 0,0095 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

(c) Каждое нейтральное упоминание в Twitter для телекоммуникационной компании увеличивает доходность на 0,0007 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

4. Отрасль информационных технологий

(a) Каждое позитивное упоминание в Twitter для IT компании увеличивает доходность на 0,0067 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

(b) Каждое негативное упоминание в Twitter для IT компании увеличивает доходность на 0,0375 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

(c) Каждое нейтральное упоминание в Twitter для IT компании уменьшает доходность на 0,0009 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

5. Отрасль розничных продаж

(a) Каждое позитивное упоминание в Twitter для компании розничной торговли уменьшает доходность на 0,0081 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

(b) Каждое негативное упоминание в Twitter для компании розничной торговли уменьшает доходность на 0,0394 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

(c) Каждое нейтральное упоминание в Twitter для компании розничной торговли уменьшает доходность на 0,0018 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

6. Металлургическая отрасль

(a) Каждое позитивное упоминание в Twitter для компании металлургии уменьшает доходность на 0,0022 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

(b) Каждое негативное упоминание в Twitter для компании металлургии увеличивает доходность на 0,1172 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

(c) Каждое нейтральное упоминание в Twitter для компании металлургии увеличивает доходность на 0,0016 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

7. Отрасль автомобилестроения

(a) Каждое позитивное упоминание в Twitter для автомобильных

компаний увеличивает доходность на 0,0125 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

(b) Каждое негативное упоминание в Twitter для автомобильных

компаний увеличивает доходность на 0,0125 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

(c) Каждое нейтральное упоминание в Twitter для автомобильных

компаний уменьшает доходность на 0,0004 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

8. Банковская отрасль

(a) Каждое позитивное упоминание в Twitter для банков увеличивает доходность на 0,0103 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

(b) Каждое негативное упоминание в Twitter для банков увеличивает доходность на 0,0127 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

(c) Каждое нейтральное упоминание в Twitter для банков уменьшает доходность на 0,0007 п.п. по сравнению с авиакомпанией.

На основе полученных интерпритаций можно сказать, что настроения

твитов, будь они положительными, отрицательными или нейтральными, по-разному влияют на стоимость акций в разных отраслях, аналогичная ситуация и для количества запросов в поисковых системах Yandex и Google. Это говорит о том, что все компании очень разные, и что делать слишком обобщённые выводы трудно. Возможно, для детального анализа влияния популярности компании в Интернете следует рассматривать каждую компанию индивидуально, но это уже совсем другое исследование. Подводя итоги нашего исследования, мы подтвердили нашу гипотезу о том, что популярность компаний в Интернете влияет на стоимость их акций. Наша модель может объяснить 24% изменения стоимости акций компании. Это является существенным результатом, который говорит о том, что компании должны вкладывать ресурсы не только в развитие бизнеса, но и формировании имиджа компании в Интернете. Тем не менее, в нашей модели присутствуют и недостатки, а именно небольшая выборка и маленький рассматриваемый промежуток времени. Для достижения более точных результатов необходимо включение большего количества контрольных переменных, например, о дивидендах компании и её EPS, а также увеличение выборки и увеличение количества исследуемых социальных сетей.

Наше исследование – маленький шаг на пути к более интересным результатам, связанным с активным проникновением современных технологий и социальных сетей в нашу повседневную жизнь.

Полная версия исследования доступна здесь и включает в себя не только Twitter, но и Yandex, и Google запросы

Мы со своей стороны так же поддерживаем развитие вовлеченности компаний различных сфер в работу с популярностью в интернете, ведь почти за каждым отзывом их клиента в социальных сетях стоит реальный человек.