Online attention and financial markets
Project goals
The project aims to explore links between changes in online attention (measured as Google searches) and financial market characteristics (returns, volatility, volume, etc). We will study several related topics. 1) We will investigate impact of online attention on stock returns differentiating between short-term and long-term changes in attention. 2) We will utilize machine learning techniques and compare whether these techniques can harvest more useful information from online attention than standard regression methods. 3) We will analyze impact of online attention on returns during and after earnings announcements, i.e. earnings announcement premium and post-earnings announcement drift. 4) We will evaluate whether volatility forecasts from models based on high-frequency data can be improved utilizing Google searches.
Keywords
online attentionGoogle searchesstock returnsearnings announcementsrealized volatilityexchange rates
Public support
Provider
Czech Science Foundation
Programme
Standard projects
Call for proposals
SGA0202000001
Main participants
Vysoká škola ekonomická v Praze / Fakulta financí a účetnictví
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
20-16786S
Alternative language
Project name in Czech
Online aktivita a finanční trhy
Annotation in Czech
Cílem projektu je prozkoumat vztahy mezi online aktivitou (měřenou pomocí Google SVI - indexu zachycujícího objem vyhledávání frází na Google) a chováním finančních trhů (výnosy, volatilitou, obchodovanými objemy, atp.). Projekt se zaměřuje na výzkum několika vzájemně propojených témat: (1) Výzkum vztahu online aktivity na výnosy akcií s rozlišením efektu krátkodobých a dlouhodobých změn v online aktivitě. (2) Výzkum využití strojového učení pro analýzu online aktivity a srovnání jeho výsledků se standardními metodami regresní analýzy. (3) Analýzu dopadů online aktivity na výnosy v období vyhlašování hospodářských výsledků s rozlišením dopadů během vyhlašování a v období po vyhlášení. (4) Zhodnocení možnosti využít data o online aktivitě pro zlepšení předpovědí volatility v modelech založených na vysokofrekvenčních datech.
Scientific branches
Solution timeline
Realization period - beginning
Jan 1, 2020
Realization period - end
Dec 31, 2022
Project status
—
Latest support payment
May 19, 2022
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP23-GA0-GA-R
Data delivery date
Jun 26, 2023
Finance
Total approved costs
2,734 thou. CZK
Public financial support
2,734 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK
Basic information
Recognised costs
2 734 CZK thou.
Public support
2 734 CZK thou.
100%
Provider
Czech Science Foundation
OECD FORD
Finance
Solution period
01. 01. 2020 - 31. 12. 2022