Yahoo!株式掲示板には,人々の意見・気持ちが大量 に投稿されている.我々は,この意見・気持ちをコラボレーション技術を用いて取り込むことによって,投資判断を支援することが可能になると考える.本論文 では,Yahoo!株式掲示板の投稿数および投稿内容が株式リターンと関係しているか明らかにする.そのために,東証1部における投稿数および強気指数に よるポートフォリオを構築しFama-Frenchの3ファクターモデルが成立しているかを検証している.その結果,投稿数が最も多いポートフォリオおよ び最も少ないポートフォリオ,強気指数が最も強気なポートフォリオおよび最も弱気なポートフォリオでは,超過リターンが存在することを確認している.そこ で,投稿数の最上位ポートフォリオと最下位ポートフォリオのリターンの差および強気指数の最強気ポートフォリオと最弱気ポートフォリオのリターンの差を ファクターとして追加している.その結果,強気指数ファクターを追加した場合には超過リターンは検出されなかった.これにより強気指数は株価リターンと関 係している可能性があると考える.
We investigate whether the number and content of messages in BBS relates to the stocks return. We verify whether Fama and French 3 factor approve a portfolio by the number and contents of messages in TSE. We find that 3 factor model may not be approved because we find abnormal returns in portfolios with the highest number of bullish postings and the highest number of bear postings as well as the highest number of postings and the fewest number of postings. Next, we investigate that we add 3 factor model to two factors: the difference of the return of a portfolio with the highest number of messages and with the fewest, and the difference of the return with most bullish and with most bearish. As a result, we believe that the contents of messages in BBS may relate to a return.
収録刊行物
Yahoo!株式掲示板には,人々の意見・気持ちが大量 に投稿されている.我々は,この意見・気持ちをコラボレーション技術を用いて取り込むことによって,投資判断を支援することが可能になると考える.本論文 では,Yahoo!株式掲示板の投稿数および投稿内容が株式リターンと関係しているか明らかにする.そのために,東証1部における投稿数および強気指数に よるポートフォリオを構築しFama-Frenchの3ファクターモデルが成立しているかを検証している.その結果,投稿数が最も多いポートフォリオおよ び最も少ないポートフォリオ,強気指数が最も強気なポートフォリオおよび最も弱気なポートフォリオでは,超過リターンが存在することを確認している.そこ で,投稿数の最上位ポートフォリオと最下位ポートフォリオのリターンの差および強気指数の最強気ポートフォリオと最弱気ポートフォリオのリターンの差を ファクターとして追加している.その結果,強気指数ファクターを追加した場合には超過リターンは検出されなかった.これにより強気指数は株価リターンと関 係している可能性があると考える.
We investigate whether the number and content of messages in BBS relates to the stocks return. We verify whether Fama and French 3 factor approve a portfolio by the number and contents of messages in TSE. We find that 3 factor model may not be approved because we find abnormal returns in portfolios with the highest number of bullish postings and the highest number of bear postings as well as the highest number of postings and the fewest number of postings. Next, we investigate that we add 3 factor model to two factors: the difference of the return of a portfolio with the highest number of messages and with the fewest, and the difference of the return with most bullish and with most bearish. As a result, we believe that the contents of messages in BBS may relate to a return.