Googlen hakuvolyymien arvorelevanssi suomalaisissa pörssiyhtiöissä

Internet ja sosiaalinen media mahdollistavat uusia tapoja ennustaa osakkeiden hintojen muutoksia. Tässä pro gradu -tutkimuksessa tutkimme Google Trends - applikaation arvojen yhteyttä suomalaisten pörssiyhtiöiden osaketuottoihin ja osakkeiden volatiliteettiin. Tutkimuksessa analysoimme, voiko Google...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Laitinen, Elias, Valkonen, Lauri
Other Authors: Kauppakorkeakoulu, School of Business and Economics, Taloustieteet, Business and Economics, Jyväskylän yliopisto, University of Jyväskylä
Format: Master's thesis
Language:fin
Published: 2023
Subjects:
Online Access: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/88117
_version_ 1826225696218808320
author Laitinen, Elias Valkonen, Lauri
author2 Kauppakorkeakoulu School of Business and Economics Taloustieteet Business and Economics Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_facet Laitinen, Elias Valkonen, Lauri Kauppakorkeakoulu School of Business and Economics Taloustieteet Business and Economics Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä Laitinen, Elias Valkonen, Lauri Kauppakorkeakoulu School of Business and Economics Taloustieteet Business and Economics Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_sort Laitinen, Elias
datasource_str_mv jyx
description Internet ja sosiaalinen media mahdollistavat uusia tapoja ennustaa osakkeiden hintojen muutoksia. Tässä pro gradu -tutkimuksessa tutkimme Google Trends - applikaation arvojen yhteyttä suomalaisten pörssiyhtiöiden osaketuottoihin ja osakkeiden volatiliteettiin. Tutkimuksessa analysoimme, voiko Google Trends – applikaation dataa hyödyntää osaketuottojen ja osakkeiden volatiliteetin ennustamisessa kolmen kuukauden aikajänteellä. Aikaisemmissa tutkimuksissa on havaittu yhteys Google Trends -arvojen ja osakkeiden volatiliteetin sekä osakkeiden vaihdon välillä. Sen sijaan osaketuoton ja Google Trends -arvojen yhteydelle ei ole yhtä vahvaa näyttöä aikaisempien tutkimusten perusteella. Tutkimuksen kohteena on yhteensä 97 suomalaista pörssiyhtiötä. Osakedatan ja Google Trends –datan lisäksi käytämme analyysissä kontrollimuuttujina yhtiöiden tilinpäätöstietoja sekä taloudellisia tunnuslukuja. Analyysi toteutettiin tilastollisten menetelmien avulla SPSS-ohjelmistolla. Aineistolle suoritettiin lineaarinen monimuuttujaregressioanalyysi ja lisäksi suoritettiin korrelaatiolaskelmia. Tulosten perusteella Google Trends -lukujen avulla voidaan ennustaa yhtiöiden osaketuottoja kolmen kuukauden aikajänteellä. Tulokset myös osoittavat, että osakkeiden volatiliteetin ja Google Trends -lukujen välillä on heikko positiivinen yhteys.
first_indexed 2023-06-29T20:01:22Z
format Pro gradu
free_online_boolean 1
fullrecord [{"key": "dc.contributor.advisor", "value": "Rautiainen, Antti", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "advisor", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.author", "value": "Laitinen, Elias", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "author", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.author", "value": "Valkonen, Lauri", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "author", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.accessioned", "value": "2023-06-29T05:46:46Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "accessioned", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.available", "value": "2023-06-29T05:46:46Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "available", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.issued", "value": "2023", "language": "", "element": "date", "qualifier": "issued", "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.uri", "value": "https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/88117", "language": null, "element": "identifier", "qualifier": "uri", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Internet ja sosiaalinen media mahdollistavat uusia tapoja ennustaa osakkeiden hintojen muutoksia. T\u00e4ss\u00e4 pro gradu -tutkimuksessa tutkimme Google Trends - applikaation arvojen yhteytt\u00e4 suomalaisten p\u00f6rssiyhti\u00f6iden osaketuottoihin ja osakkeiden volatiliteettiin. Tutkimuksessa analysoimme, voiko Google Trends \u2013 applikaation dataa hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 osaketuottojen ja osakkeiden volatiliteetin ennustamisessa kolmen kuukauden aikaj\u00e4nteell\u00e4. Aikaisemmissa tutkimuksissa on havaittu yhteys Google Trends -arvojen ja osakkeiden volatiliteetin sek\u00e4 osakkeiden vaihdon v\u00e4lill\u00e4. Sen sijaan osaketuoton ja Google Trends -arvojen yhteydelle ei ole yht\u00e4 vahvaa n\u00e4ytt\u00f6\u00e4 aikaisempien tutkimusten perusteella. Tutkimuksen kohteena on yhteens\u00e4 97 suomalaista p\u00f6rssiyhti\u00f6t\u00e4. Osakedatan ja Google Trends \u2013datan lis\u00e4ksi k\u00e4yt\u00e4mme analyysiss\u00e4 kontrollimuuttujina yhti\u00f6iden tilinp\u00e4\u00e4t\u00f6stietoja sek\u00e4 taloudellisia tunnuslukuja. Analyysi toteutettiin tilastollisten menetelmien avulla SPSS-ohjelmistolla. Aineistolle suoritettiin lineaarinen monimuuttujaregressioanalyysi ja lis\u00e4ksi suoritettiin korrelaatiolaskelmia. Tulosten perusteella Google Trends -lukujen avulla voidaan ennustaa yhti\u00f6iden osaketuottoja kolmen kuukauden aikaj\u00e4nteell\u00e4. Tulokset my\u00f6s osoittavat, ett\u00e4 osakkeiden volatiliteetin ja Google Trends -lukujen v\u00e4lill\u00e4 on heikko positiivinen yhteys.", "language": "fi", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Submitted by Miia Hakanen (mihakane@jyu.fi) on 2023-06-29T05:46:46Z\nNo. of bitstreams: 0", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Made available in DSpace on 2023-06-29T05:46:46Z (GMT). No. of bitstreams: 0\n Previous issue date: 2023", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.extent", "value": "40", "language": "", "element": "format", "qualifier": "extent", "schema": "dc"}, {"key": "dc.language.iso", "value": "fin", "language": null, "element": "language", "qualifier": "iso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights", "value": "In Copyright", "language": null, "element": "rights", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.title", "value": "Googlen hakuvolyymien arvorelevanssi suomalaisissa p\u00f6rssiyhti\u00f6iss\u00e4", "language": "", "element": "title", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.type", "value": "master thesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.urn", "value": "URN:NBN:fi:jyu-202306294222", "language": "", "element": "identifier", "qualifier": "urn", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Master\u2019s thesis", "language": "en", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Pro gradu -tutkielma", "language": "fi", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4 University School of Business and Economics", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopiston kauppakorkeakoulu", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Taloustieteet", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Business and Economics", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopisto", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "University of Jyv\u00e4skyl\u00e4", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Laskentatoimi", "language": "fi", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Accounting", "language": "en", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "yvv.contractresearch.funding", "value": "0", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "funding", "schema": "yvv"}, {"key": "dc.type.coar", "value": "http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc", "language": null, "element": "type", "qualifier": "coar", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.copyright", "value": "\u00a9 The Author(s)", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "copyright", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accesslevel", "value": "openAccess", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "accesslevel", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.publication", "value": "masterThesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": "publication", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.oppiainekoodi", "value": "20421", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "oppiainekoodi", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "osakkeet", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "regressioanalyysi", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "tuotto", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "p\u00f6rssit", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "volatiliteetti", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "tunnusluvut", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.url", "value": "https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "url", "schema": "dc"}]
id jyx.123456789_88117
language fin
last_indexed 2025-02-18T10:54:17Z
main_date 2023-01-01T00:00:00Z
main_date_str 2023
online_boolean 1
online_urls_str_mv {"url":"https:\/\/jyx.jyu.fi\/bitstreams\/6ee99437-f93c-4b71-a46e-0f50af71ddd0\/download","text":"URN:NBN:fi:jyu-202306294222.pdf","source":"jyx","mediaType":"application\/pdf"}
publishDate 2023
record_format qdc
source_str_mv jyx
spellingShingle Laitinen, Elias Valkonen, Lauri Googlen hakuvolyymien arvorelevanssi suomalaisissa pörssiyhtiöissä Laskentatoimi Accounting 20421 osakkeet regressioanalyysi tuotto pörssit volatiliteetti tunnusluvut
title Googlen hakuvolyymien arvorelevanssi suomalaisissa pörssiyhtiöissä
title_full Googlen hakuvolyymien arvorelevanssi suomalaisissa pörssiyhtiöissä
title_fullStr Googlen hakuvolyymien arvorelevanssi suomalaisissa pörssiyhtiöissä Googlen hakuvolyymien arvorelevanssi suomalaisissa pörssiyhtiöissä
title_full_unstemmed Googlen hakuvolyymien arvorelevanssi suomalaisissa pörssiyhtiöissä Googlen hakuvolyymien arvorelevanssi suomalaisissa pörssiyhtiöissä
title_short Googlen hakuvolyymien arvorelevanssi suomalaisissa pörssiyhtiöissä
title_sort googlen hakuvolyymien arvorelevanssi suomalaisissa pörssiyhtiöissä
title_txtP Googlen hakuvolyymien arvorelevanssi suomalaisissa pörssiyhtiöissä
topic Laskentatoimi Accounting 20421 osakkeet regressioanalyysi tuotto pörssit volatiliteetti tunnusluvut
topic_facet 20421 Accounting Laskentatoimi osakkeet pörssit regressioanalyysi tunnusluvut tuotto volatiliteetti
url https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/88117 http://www.urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-202306294222
work_keys_str_mv AT laitinenelias googlenhakuvolyymienarvorelevanssisuomalaisissapörssiyhtiöissä