Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

PL EN


2017 | 10(970) | 67-77

Article title

Market Commentaries and Stock Prices in Poland: A Text Mining Approach

Title variants

PL
Komentarze rynkowe a ceny akcji w Polsce – analiza z wykorzystaniem metod eksploracji danych tekstowych

Languages of publication

EN

Abstracts

EN
From a theoretical point of view, the scope and quality of available information determines the market efficiency and, thus, investors’ decisions. However, an excessive amount of information leads to information overload. In the case of textual data, advanced analytical methods must be applied to identify some regularities and trends within the analysed text corpora. Text mining may be useful in supporting the decision-making process. The paper examines the interdependencies between market commentaries and stock prices. More specifically, it verifies the linguistic characteristics of opinions distributed by institutional investors (investment fund company) and their intertemporal links to the price movements on the Warsaw Stock Exchange. The results indicate that: 1) there is no significant linguistic difference between market commentaries written after weeks of relatively low and relatively high rates of returns on the Warsaw Stock Exchange; 2) the linguistic content of selected market commentaries does not have a predictive value for the Polish stock market; 3) commentaries with a one-week time difference linguistically differ less than the commentaries with two or more weeks’ time difference.
PL
Z teoretycznego punktu widzenia zakres i jakość dostępnych informacji determinuje efektywność rynku, a tym samym wpływa na decyzje inwestycyjne inwestorów. Jednakże duża ilość informacji nie przekłada się wprost na poprawę tej efektywności, wymaga natomiast odpowiedniej selekcji, segregacji oraz strukturyzacji w celu ekstrakcji potencjalnych sygnałów kupna lub sprzedaży instrumentów finansowych. W przypadku informacji tekstowych realizowanie tych działań może zostać usprawnione poprzez zastosowanie komputerowych metod eksploracji danych tekstowych (text mining). Przedmiotem analizy jest weryfikacja parametrów lingwistycznych komentarzy rynkowych oraz ocena ich powiązań z wahaniami cen akcji notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie. Badania z wykorzystaniem wybranych metod i mierników analizy danych tekstowych (m.in. znakowanie części mowy, odległość cosinusowa, Jaccarda) prowadzone są na bazie korpusów tekstowych opracowań analitycznych, sporządzanych regularnie w odstępach tygodniowych przez profesjonalny zespół analityków rynkowych jednego z towarzystw funduszy inwestycyjnych dla polskiego rynku akcji. Wyniki badań wskazują, że: 1) nie występuje statystycznie istotne zróżnicowanie językowe tekstów komentarzy sporządzanych po zakończeniu tygodni o relatywnie niskich oraz tygodni o relatywnie wysokich stopach zwrotu na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych, 2) zawartość językowa wybranych komentarzy rynkowych nie ma wartości predykcyjnej dla polskiego rynku akcji, 3) komentarze z jednotygodniową różnicą czasową różnią się pod względem lingwistycznym mniej niż komentarze z różnicą czasu dwóch lub więcej tygodni.

Contributors

author
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Wydział Finansów i Prawa, Katedra Rynków Finansowych, ul. Rakowicka 27, 31-510 Kraków, Poland
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Wydział Finansów i Prawa, Katedra Rynków Finansowych, ul. Rakowicka 27, 31-510 Kraków, Poland

References

  • Arbel A., Swanson G. (1993), The Role of Information in Stock Split Announcement Effects, “Quarterly Journal of Business and Economics”, vol. 32, no 2.
  • Azar P. D., Lo A. W. (2016), The Wisdom of Twitter Crowds: Predicting Stock Market Reactions to FOMC Meetings via Twitter Feeds, “Journal of Portfolio Management”, Special QES Issue, vol. 42, no 5, https://doi.org/10.3905/jpm.2016.42.5.123.
  • Basu S., Duong T. X., Markov S., Tan E. J. (2013), How Important Are Earnings Announcements as an Information Source?, “European Accounting Review”, vol. 22, no 2, https://doi.org/10.1080/09638180.2013.782820.
  • Boya C. (2013), Market Efficiency and Information: A Literature Review, “Zagreb International Review of Economics and Business”, vol. 16, no 2.
  • Dasilas A., Leventis S. (2011), Stock Market Reaction to Dividend Announcements: Evidence from the Greek Stock Market, “International Review of Economics and Finance”, vol. 20, no 2, https://doi.org/10.1016/j.iref.2010.06.003.
  • Easley D., O’Hara M., Yang L. (2016), Differential Access to Price Information in Financial Markets, “Journal of Financial and Quantitative Analysis”, vol. 51, no 4, https://doi.org/10.1017/s0022109016000491.
  • Fama E. (1970), Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work, “Journal of Finance”, vol. 25, no 2, https://doi.org/10.2307/2325486.
  • Feinerer I., Hornik K. (2016), Wordnet: WordNet Interface, R package version 0.1-11, https://CRAN.R-project.org/package=wordnet (accessed: 1.08.2017).
  • Feinerer I., Hornik K. (2017), Tm: Text Mining Package, R package version 0.7-1, https://CRAN.R-project.org/package=tm (accessed: 1.08.2017).
  • Feinerer I., Hornik K., Meyer D. (2008), Text Mining Infrastructure in R, “Journal of Statistical Software” vol. 25, no 5, http://www.jstatsoft.org/v25/i05/ (accessed: 1.08.2017).
  • Fellbaum C. (1998), WordNet: An Electronic Lexical Database. Bradford Books.
  • Ishijima H., Kazumi T., Maeda A. (2015), Sentiment Analysis for the Japanese Stock Market, “Global Business and Economics Review”, vol. 17, no 3, https://doi.org/10.1504/gber.2015.070303.
  • Jagadesh N., Kim W. (2006), Value of Analysts’ Recommendations: International Evidence, “Journal of Financial Markets”, vol. 9, no 3.
  • Kaestner R., Liu F. Y. (1998), New Evidence on the Information Content of Dividend Announcements, “The Quarterly Review of Economics and Finance”, vol. 38, no 2, https://doi.org/10.1016/s1062-9769(99)80116-1.
  • Kalay A., Kronlund M. (2013), The Market Reaction to Stock Split Announcement: Earnings Information after All, Working Paper, Columbia University and University of Illinois at Urbana-Champaign.
  • Khadjeh Nassirtoussi A., Aghabozorgi S., Ying Wah T., Chek Ling Ngo D. (2014), Text Mining for Market Prediction: A Systematic Review, “Expert Systems with Applications”, vol. 41, no 16, https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.06.009.
  • Kyle A. S. (1985), Continuous Auctions and Insider Trading, “Econometrica”, vol. 53, no 6, https://doi.org/10.2307/1913210.
  • Mamaysky H., Glasserman P. (2016), Does Unusual News Forecast Market Stress?, The Office of Financial Research Working Paper no. 16-04.
  • Marcus M. P., Marcinkiewicz M. A., Santorini B. (1993), Building a Large Annotated Corpus of English: The Penn Treebank, “Computational Linguistics” vol. 19, no 2.
  • Mielcarz P. (2015), Główne cechy rekomendacji a zmiany cen akcji na GPW w Warszawie, “Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego”, no 854, “Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia” no 73.
  • Murg M. (2016), Intraday Effects of Analysts’ Recommendations on International Stock Markets, Annual International Conference on Accounting & Finance.
  • Ramnath S., Rock S., Shane P. (2008), The Financial Analyst Forecasting Literature: A Taxonomy with Suggestions for Further Research, “International Journal of Forecasting”, vol. 24, no 1, https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2007.12.006.
  • Strehl A., Ghosh J., Mooney R. (2000), Impact of Similarity Measures on Web-page Clustering, Proceedings of the 17th National Conference on Artificial Intelligence: Workshop of Artificial Intelligence for Web Search (AAAI 2000).
  • Sun A., Lachanski M., Fabozzi F. J. (2016), Trade the Tweet: Social Media Text Mining and Sparse Matrix Factorization for Stock Market Prediction, “International Review of Financial Analysis”, vol. 48, https://doi.org/10.1016/j.irfa.2016.10.009.
  • Tetlock P. C., Saar-Tsechansky M., Macskassy S. (2008), More than Words: Quantifying Language to Measure Firms’ Fundamentals, “The Journal of Finance”, vol. 63, no 3, https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2008.01362.x.
  • Wang K. T., Wang W. W. (2017), Competition in the Stock Market with Asymmetric Information, “Economic Modelling”, vol. 61, https://doi.org/10.1016/j.econmod. 2016.11.024.
  • Wnuczak P. (2015), Effectiveness of Recommendations Issued by Stock Market Analysts in Periods of Stagnation on Capital Markets, Research Papers of the Wroclaw University of Economics, no 412.
  • Womack K. L. (1996), Do Brokerage Analysts' Recommendations Have Investment Value?, "Journal of Finance", vol. 51, no 1, https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1996.tb05205.x.

Document Type

Publication order reference

YADDA identifier

bwmeta1.element.desklight-c3346ab9-9113-497c-a95a-402c173d0588
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.