Details

Title Complex factor specificity in modeling medium- and high-frequency stock price in the media industry: examining the impact of information environment effects: выпускная квалификационная работа магистра: направление 38.04.01 «Экономика» ; образовательная программа 38.04.01_27 «Количественные финансы (международная образовательная программа)»
Creators Пашинина Полина Александровна
Scientific adviser Конников Евгений Александрович
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Imprint Санкт-Петербург, 2024
Collection Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects stock price; machine learning; topic modelling; information environment; media company; gradient boosting
Document type Master graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Master
Speciality code (FGOS) 38.04.01
Speciality group (FGOS) 380000 - Экономика и управление
DOI 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-5649
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Additionally New arrival
Record key ru\spstu\vkr\33720
Record create date 8/30/2024

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Целью выпускной квалификационной работы является исследование средне- и высокочастотных колебаний цен акций компаний на основе изменения внешних и внутренних факторов и трансформации информационной среды. Для достижения этой цели были поставлены и решены следующие задачи: - изучение существующей теоретико-методологической базы, касающейся влияния на цену акций компаний, - сбор исходных данных и выбор методологических основ исследования, - моделирование цены акций выбранных медиакомпаний, - обсуждение результатов и разработка рекомендаций. Актуальность данного исследования подчеркивается растущим признанием того, что новостные настроения и динамика фондового рынка взаимосвязаны. В результате были созданы модели средне- и высокочастотных цен акций медиакомпаний, для каждой из которых на основе обзора литературы были отобраны значимые группы факторов. В результате получены модели удовлетворительного качества, предложен базовый алгоритм принятия решений с их использованием, а также разработаны рекомендации по совершенствованию моделей. Научная новизна исследования заключается в расширении теории моделирования средне- и высокочастотных цен акций (в частности, медиакомпаний). Изученные взаимосвязи и разработанные модели могут быть использованы инвесторами, трейдерами, медиакомпаниями и аналитиками.

The purpose of the final qualification work is to explore company mid- and high-frequency stock price fluctuations based on the variations in external and internal factors and transformation of the information environment. To achieve this goal, the following tasks were set and solved: - study of the existing theoretical and methodological framework concerning affecting the company stock price, - collecting initial data and choosing methodological background of research, - modeling stock price of chosen media companies, - discussion of results and development of recommendations. The relevance of this study is underscored by the growing recognition that news sentiment and stock market dynamics are intertwined. As a result, models of mid- and high-frequency stock prices of media companies were created, for each of which significant groups of factors were selected on the basis of a literature review. As a result, models with satisfactory quality were obtained, a basic algorithm for decision-making using them was proposed, and recommendations for improving the models were developed. The scientific novelty of the study lies in expanding the theory on modelling mid- and high-frequency stock prices (particularly media companies). The explored relationships and developed models can be used by investors, traders, media companies and analysts.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read
Internet Authorized users SPbPU
Read
Internet Anonymous

Access count: 4 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics