Исследование контента новостей об инвестициях в Big Data как фактор изменения стоимости компании

Целью данной выпускной квалификационной работы является изучение силы и характера влияния новостей, рассказывающих о внимании к Big Data со стороны бизнеса, на рыночную стоимость упомянутых в сообщении компаний в зависимости от его содержания. Контент новости был рассмотрен как совокупность определенных темы и эмоционально окрашенной лексики. В качестве наиболее подходящих методов анализа содержания новостей были выбраны анализ текстовой тональности, используемый для получения расчёта тональности новостей, и тематическое моделирование, используемое для извлечения уникальных скрытых тем. Выявление воздействия контента на изменение доходностей компаний проводилось с использованием методология event study. Было собрано 194 наблюдения, в выборку были включены компании, торгующихся только на крупнейших фондовых биржах США (NYSE, NASDAQ и AMEX). В результате было обнаружено положительное влияние новостей с позитивной эмоциональной тональностью на доходности компаний. Кроме того благоприятное влияние на рыночную стоимость компаний оказывают содержащиеся в новостях слова, связанные с финансовыми и операционными бизнес-процессами. Таким образом, данная работа может быть полезна будущим исследователям, изучающим влияние новостей на реакцию рынка, и для компаний, которые хотят более эффективно анонсировать свои инновации. Ключевые слова: big data, анализ текстовой тональности, тематическое моделирование, event study, реакция рынка, сверхдоходность