Nofer, Michael (2014)
The Value of Social Media for Predicting Stock Returns - Preconditions, Instruments and Performance Analysis.
Technische Universität Darmstadt
Dissertation, Erstveröffentlichung
Kurzbeschreibung (Abstract)
The cumulative dissertation of Michael Nofer examines whether Social Media platforms can be used to predict stock returns. Market-relevant information is available on various platforms on the Internet, which consist largely of user generated content. For instance, emotions can be extracted in order to identify the investors' risk appetite and in turn the willingness to invest in stocks. Discussion forums also provide an opportunity to extract opinions on certain stocks. Taking Social Media platforms as examples, the dissertation examines the forecasting quality of user generated content on the Internet.
| Typ des Eintrags: | Dissertation | ||||
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| Erschienen: | 2014 | ||||
| Autor(en): | Nofer, Michael | ||||
| Art des Eintrags: | Erstveröffentlichung | ||||
| Titel: | The Value of Social Media for Predicting Stock Returns - Preconditions, Instruments and Performance Analysis | ||||
| Sprache: | Englisch | ||||
| Referenten: | Hinz, Prof. Dr. Oliver ; Benlian, Prof. Dr. Alexander | ||||
| Publikationsjahr: | 2014 | ||||
| Ort: | Darmstadt | ||||
| Datum der mündlichen Prüfung: | 6 November 2014 | ||||
| URL / URN: | http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/4286 | ||||
| Kurzbeschreibung (Abstract): | The cumulative dissertation of Michael Nofer examines whether Social Media platforms can be used to predict stock returns. Market-relevant information is available on various platforms on the Internet, which consist largely of user generated content. For instance, emotions can be extracted in order to identify the investors' risk appetite and in turn the willingness to invest in stocks. Discussion forums also provide an opportunity to extract opinions on certain stocks. Taking Social Media platforms as examples, the dissertation examines the forecasting quality of user generated content on the Internet. |
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| Alternatives oder übersetztes Abstract: |
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| URN: | urn:nbn:de:tuda-tuprints-42863 | ||||
| Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): | 300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft | ||||
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 01 Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften 01 Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften > Betriebswirtschaftliche Fachgebiete 01 Fachbereich Rechts- und Wirtschaftswissenschaften > Betriebswirtschaftliche Fachgebiete > Fachgebiet Electronic Markets |
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| Hinterlegungsdatum: | 14 Dez 2014 20:55 | ||||
| Letzte Änderung: | 14 Dez 2014 20:55 | ||||
| PPN: | |||||
| Referenten: | Hinz, Prof. Dr. Oliver ; Benlian, Prof. Dr. Alexander | ||||
| Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: | 6 November 2014 | ||||
| Export: | |||||
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