Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorMłodzianowski, Piotr
dc.date.accessioned2018-05-18T13:58:54Z
dc.date.available2018-05-18T13:58:54Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/24838
dc.description.abstractThe article presents the results of a study on the influence of online information originating from financial websites on changes in the Warsaw Stock Exchange indexes. The first part is theoretical. It describes the issue of text mining and sentiment analysis and their use in the text analysis process. The next part of the article describes the characteristics of the study. A selection was made of Polish financial websites that may trigger reactions from investors on the Warsaw Stock Exchange. Words occurring on the analysed websites were selected and put into classes. Then the relation between changes in WSE indexes and the frequency of appearance of individual words within the classes was analysed. The last part of the article presents the study results, discusses the possibilities of using them and indicates further areas for research.en_GB
dc.description.abstractW artykule zaprezentowano wyniki badania nad wpływem informacji sieciowych pochodzących z serwisów internetowych o tematyce finansowej na zmiany indeksów zachodzące na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych. Pierwsza część pracy ma charakter teoretyczny. Przybliżono w niej zagadnienie text miningu oraz analizy sentymentu. Przedstawiono ich zastosowanie w procesie analizy tekstu. W następnej części pracy omówiono charakterystykę prowadzonego badania. Dokonano wyboru polskich serwisów informacyjnych o tematyce finansowej, które mogą wpływać na reakcje inwestorów z Warszawskiej Giełdy Papierów Wartościowych. Przeprowadzono selekcję słów występujących w analizowanych serwisach oraz dokonano ich podziału na klasy. Następnie zaanalizowano zależności między zmianą indeksów GPW a częstością występowania poszczególnych słów w ramach klas. W ostatniej części pracy zaprezentowano wyniki badań, przeprowadzono dyskusję nad możliwościami ich wykorzystania oraz wskazano dalsze kierunki badań.pl_PL
dc.description.sponsorshipWarsaw University of Technologyen_GB
dc.description.sponsorshipPolitechnika Warszawska, Wydział Zarządzaniapl_PL
dc.language.isoenen_GB
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegoen_GB
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;335
dc.subjectnewsen_GB
dc.subjectWarsaw Stock Exchangeen_GB
dc.subjecttext miningen_GB
dc.subjectsentiment analysisen_GB
dc.subjectwiadomościpl_PL
dc.subjectGiełda Papierow Wartościowychpl_PL
dc.subjecttext miningpl_PL
dc.subjectanaliza sentymentupl_PL
dc.titleA Study of the Influence of Online Information on the Changes in the Warsaw Stock Exchange Indexesen_GB
dc.title.alternativeBadanie wpływu informacji sieciowych na zmiany indeksów na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawiepl_PL
dc.typeArticleen_GB
dc.rights.holder© Copyright by Authors, Łódź 2018; © Copyright for this edition by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2018en_GB
dc.page.number123-138
dc.contributor.authorAffiliationWarsaw University of Technology, Faculty of Management, Chair of Finance and Financial Systems
dc.identifier.eissn2353-7663
dc.referencesDas S., Chen M. (2001), Yahoo! for Amazon: Extracting market sentiment from stock message boards, [in:] Proceedings of the Asia Pacific finance association annual conference, vol. 35, Bangkok.pl_PL
dc.referencesDutta S. (2013), Business Communications, PHI Learning Private Limited, Delhi.pl_PL
dc.referencesHagenau M., Liebmann M., Neumann D. (2013), Automated news reading: Stock price prediction based on financial news using context‑capturing features, “Decision Support Systems”, vol. 55, pp. 685–697.pl_PL
dc.referencesHilbert M. (2012), How much information is there in the “information society”?, “Significance”, vol. 9(4), pp. 8–12, doi:10.1111/j.1740–9713.2012.00584.x.pl_PL
dc.referencesLing R. (2012), Taken for Grantedness: The Embedding of Mobile Communication into Society, The MIT Press, Cambridge.pl_PL
dc.referencesLoughran T., McDonald B. (2011), When is a Liability not a Liability? Textual Analysis, Dictionaries, and 10‑Ks, “The Journal of Finance”, vol. 66, no. 1, pp. 35–65.pl_PL
dc.referencesLuhn H.P. (1958), The automatic creation of literature abstracts, “IBM Journal of Research and Development”, vol. 2, pp. 159–165.pl_PL
dc.referencesLupiani‑Ruiz E., García‑Manotas I., Valencia‑García R., García‑Sánchez F., Castellanos‑Nieves D., Fernandez‑Breis J.T. (2011), Financial news semantic search engine, “Expert Systems with Applications”, vol. 38, pp. 15565–15572.pl_PL
dc.referencesMittermayer M.A. (2004), Forecasting intraday stock price trends with text mining techniques, [in:] Proceedings of the 37th annual Hawaii international conference on system sciences, Big Island.pl_PL
dc.referencesNassirtoussi A.K., Aghabozorgi S., Ying Wah T., Chek Ling Ngo D. (2015), Text mining of news‑headlines for FOREX market prediction: A Multi‑layer Dimension Reduction Algorithm with semantics and sentiment, “Expert Systems with Applications”, vol. 42, pp. 306–324.pl_PL
dc.referencesNasukawa T., Yi J. (2003), Sentiment analysis: Capturing favorability using natural language processing, [in:] Proceedings of the Conference on Knowledge Capture (K‑CAP), Sanibel Island.pl_PL
dc.referencesNielsen F.Å. (2011), A new ANEW: Evaluation of a word list for sentiment analysis in microblog, [in:] M. Rowe et al. (eds.), Proceedings of the ESWC2011 Workshop on „Making Sense of Microposts”: Big things come in small packages 718 in CEUR Workshop Proceedings, Heraklion.pl_PL
dc.referencesPang B., Lee L. (2008), Opinion mining and sentiment analysis, “Foundations and Trends in Information Retrieval”, vol. 2, no. 1–2, pp. 1–135.pl_PL
dc.referencesPeramunetilleke D., Wong R.K. (2002), Currency exchange rate forecasting from news headlines, “Australian Computer Science Communications”, vol. 24, pp. 131–139.pl_PL
dc.referencesSchumaker R.P., Chen H. (2009), Textual analysis of stock market prediction using breaking financial news: The AZF in text system, “ACM Transactions on Information Systems”, vol. 27, pp. 1–19.pl_PL
dc.referencesTetlock P.C., Saar‑Tsechansky M., Macskassy S. (2008), More than words: Quantifying language to measure firms fundamentals, “The Journal of Finance”, vol. 63, pp. 1437–1467.pl_PL
dc.referencesTong R.M. (2001), An operational system for detecting and tracking opinions in on‑line discussion, Working Notes of the SIGIR Workshop on Operational Text Classification, New Orleans.pl_PL
dc.referencesWirtualnemedia (2015), Najpopularniejsze serwisy tematyczne w styczniu 2015, http://www.wirtualnemedia.pl/artykul/najpopularniejsze‑serwisy‑tematyczne‑w‑styczniu–2015‑roku# [accessed: 5.02.2017].pl_PL
dc.contributor.authorEmailpiotr.mlodzianowski@pw.edu.pl
dc.identifier.doi10.18778/0208-6018.335.09
dc.relation.volume3en_GB
dc.subject.jelG12
dc.subject.jelG14


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord