Predicting Stock Market Volatility with Google Trends
Předpověď volatility akcií s pomocí Google trends
bakalářská práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/74036Identifikátory
SIS: 166327
Kolekce
- Kvalifikační práce [18079]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Janotík, Tomáš
Fakulta / součást
Fakulta sociálních věd
Obor
Ekonomie a finance
Katedra / ústav / klinika
Institut ekonomických studií
Datum obhajoby
6. 9. 2016
Nakladatel
Univerzita Karlova, Fakulta sociálních vědJazyk
Angličtina
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
Google trends, finanční trhy, volatilitaKlíčová slova (anglicky)
google trends, financial markets, volatilityTato práce se zaměřuje na užitečnost Google Trends dat pro předpověď volatility akcií. S využitím denních dat získanách přímo od pražské Google kanceláře nejprve zkoumáme kauzalitu mezi aproximovanou volatilitou a Google daty tří amerických společností s vysokou kapitalizací. Poté odhadujeme modely GARCH a Heterogenní autoregrese (HAR) a obohatíme je o Google data. Zkoumáme in-sample a out-sample předpovědi a porovnáváme přesnost neobohacených a obohacených modelů. Naše výsledky ukazují, že Google data Granger způsobují volatilitu akcií, a tedy jsou vhodná pro předpověď pohybu akciových trhů. Obohacené modely ukazují přesnější in-sample předpověď a snižují persistenci volatility.
This thesis aims to investigate the usability of Google Trends data for predicting stock market volatility. Using daily Google data on tickers of three companies with large market capitalization, we examine the causal relationship between Google data and volatility proxy. We employ two common models for volatility, Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity model (GARCH) and Heterogeneous Autoregressive model (HAR) and we augment them by adding Google data. We studied the performance of in-sample forecasting and out-sample forecasting. Our results show that Google data Granger-cause stock market volatility and is able to produce more accurate results in in-sample forecasts then models without Google data added.