Прогнозирование индекса ММВБ с использованием информации об общественном настроении в

Аналитика в области социальных сетей демонстрирует перспективы для прогнозирования финансовых рынков. Однако истинная ценность таких данных неясна из-за отсутствия единого соглашения о том, какие инструменты могут быть предсказаны. В данной работе исследуется, сопоставляются ли информация о коллективных эмоциональных состояниях из сети Twitter с изменениями на российском фондовом рынке. В рамках исследования, мы работаем с временными рядами цены закрытия индекса ММВБ и среднего уровня счастья пользователей Twitter, охватывающими временной промежуток в 10 лет. Источником данных об общественном настроении служит инструмент, разработанный Вермонтским университетом совместно с лабораторией вычислительной истории – гедонометр, который, в отличии от других инструментов, находится в отрытом доступе. В представленном исследовании впервые делается попытка обнаружить наличие связи среднего уровня счастья пользователей Твиттера во всем мире с динамикой изменения цены закрытия российского индекса ММВБ. Кроме того, в данном исследовании проверяется предположение о том, что качество прогноза должно улучшаться при включении в модели двух классов - ARIMA и ARIMA-GARCH переменной, отвечающей за средний уровень счастья общественности. В ходе работы был обнаружен запаздывающий эффект переменной счастья на 2, 3 и 4 дня. Разницу в прогнозной силе между моделями без переменной счастья и с ней значимой назвать нельзя. Данное исследование может быть полезного для дальнейшего изучения связи динамики российского фондового рынка и общественного настроения.