This study investigates whether foreign investors' behavior is involved in firm-specific investor sentiment. Because the mixed role of foreign investors on investor sentiment formation seems to exist in the Korean stock market, it needs to examine the moderate or incremental effect of foreign investors on the stock price crash risk which is due to investor sentiment. The analysis results using Korea Stock Exchanges - listed firms for the period of 2011-2019 show the increased future stock price crash risk which is attributable to high investor sentiment is mitigated for firms with the high foreign ownership, indicating the moderate effect. This study expands the literature on the foreign investors' behavior in the Korean stock market, by showing foreign investors are not involved in firm-specific investor sentiment, which improves market's efficiency in the Korean stock market. Also, the paper is valuable to the academic and practice field in that the findings shed light on the foreign investors' mitigating role in stock price crashes in the behavioral finance perspective.
Purpose: This study aims to explore an ability to time market-wide investor sentiment of mutual fund managers in an emerging market. Research design, data, and methodology: Based on data of Thai mutual fund market over the period of 2000-2019, our sample includes 283 equity funds, consisting of 204 bank-related funds and 79 nonbank-related funds. We perform our regression analyses at the aggregate and portfolio levels. Results: Under the non-normal distribution of return, we find different behaviors between the best- and worst-performing funds in an ability to time market-wide investor sentiment in Thailand, which is dissimilar to the findings in the U.S. Bottom fund managers act as sentiment hedgers, who decrease (increase) an exposure of investment portfolios when the investor sentiment is high (low). Oppositely, top fund managers are likely to chase investor sentiment. Conclusion: We find that only the worst-performing fund managers, especially for bank-related funds are able to time the market-wide investor sentiment. An advantage of gaining information from their bank's clients is a key success. A competition in the mutual fund industry, an ability to predict fundamentals, and financial literacy are possible reasons to explain the main findings found in this study.
This study analyzes whether investor sentiment and liquidity explain the momentum phenomenon in the Korean stock market and whether it is a risk factor for the asset pricing model. The empirical analysis used the monthly returns of non-financial companies listed on the stock market during the period 2000-2021. As a result of the analysis, first, it was found that there is a momentum effect in Korea. This is the same result as the previous study, and since 2000, the momentum effect has been accepted as a general phenomenon in the Korean stock market. Second, if we look at the portfolio based on investor sentiment, investor sentiment is influencing momentum. In particular, when investor sentiment is negative, the return on the winner portfolio is high. Third, as a result of the analysis based on liquidity, the momentum effect disappears and a reversal effect appears. Fourth, it was found that investor sentiment and liquidity influence the momentum effect. This is a result of the strong momentum effect in the illiquid stock group with negative investor sentiment. Fifth, as a result of analyzing the effect of each factor on stock returns, it was found that both investor psychology and liquidity factors have a significant impact on returns. The estimated results provide evidence that the inclusion of these two factors in the Carhart four-factor model significantly increases the predictive power of the model. Therefore, it can be said that investor sentiment factors and liquidity factors are important factors in determining stock returns.
FARISKA, Putri;NUGRAHA, Nugraha;PUTERA, Ika;ROHANDI, Mochamad Malik Akbar;FARISKA, Putri
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.3
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pp.61-67
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2021
The covid-19 pandemic scenario caused the most extensive economic shocks the world has experienced in decades. Maintaining financial performance and economic stability is essential during the pandemic period. In these conditions, where movement is severely restricted, media consumption is considered to be increasing. The social media platform is one of the media online used by the public as a source of information and also expressing their sentiment, including individual investors in the capital market as social media users. Twitter is one of the social media microblogging platforms used by individual investors to share their opinion and get information. This study aims to determine whether microblogging sentiment investors can predict the capital market during pandemics. To analyze microblogging sentiment investors, we classified sentiment using the phyton text mining algorithm and Naïve Bayesian text classification into level positive, negative, and neutral from November 2019 to November 2020. This study was on 68 listed companies on the Indonesia stock exchange. A Vector Autoregression and Impulse Response is applied to capture short and long-term impacts along with a causal relationship. We found that microblogging sentiment investor has a significant impact on stock returns and volatility and vice-versa. Also, the response due to shocks is convergent, and microblogging investors in Indonesia are categorized as a "news-watcher" investor.
Energy is an essential element in economic activity and people's lives, an important resource used by various industries, and the financialization of commodity markets has led to the growing importance of crude oil turning into the same asset as other assets. Accordingly, studies analyzing the correlation between energy prices and investor sentiment explain that investor sentiment affects oil prices through economic factors and speculation. In this study, we wanted to analyze whether the impact of the most representative changes in oil prices affects investor decision making, affecting investor sentiment, and applying wavelet consistency analysis to determine how energy prices relate to investor sentiment. Studies show that policies should be focused on policy and market changes because energy prices differ by time scale and investment sentiment should be more influential in the long term than in the short term.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.1
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pp.143-152
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2022
This paper examines the relationship between investor sentiment and the risk of a stock price crash at the firm level. Our dataset includes 131 firms listed on the Saudi stock exchange (Tadawul) from 2011 to 2019, as well as 953 firm-year observations. To evaluate crash risk, we employ two distinct proxies and propose an index for measuring firm-level sentiment which we use for the first time in our study. The average turnover rate, price-earnings ratio, and overnight return are the three sentiment proxies we utilize in our index. Our findings show that high levels of investor emotion increase managers' proclivity to withhold unfavorable news from investors, which aggravates the risk of a stock price crash. We undertake cross-sectional regressions by sector to ensure the robustness of our findings, and our findings are confirmed. After accounting for any endogeneity issues with the GMM technique, the results remain the same. Furthermore, we analyze the liquidity effect by dividing our sample into subsamples with better and worse liquidity and find that firms with worse liquidity have a considerably greater positive impact of investor mood. Overall, our findings help investors and regulators recognize the significance of this downside risk and how to manage it in the stock market.
Purpose - The oil price affects company value, which is the present value of the expected cash flow, by affecting the discount rate and cash flow. This study examines the nonlinear relationships between oil price and stock price using the AlphaShares Chinese Volatility Index as the threshold. Research design, data, and methodology - Data comprise daily closing values of the Shanghai Stock Exchange Composite Index, Shenzhen Stock Exchange Composite Index, and Hang Seng Index of ChinaWest Texas Intermediate crude oil spot price and AlphaShares Chinese Volatility Index from May 25, 2007 to May 24, 2012. The Threshold Error Correction Model is used. Results - The results demonstrate different relationships between the stock price index and oil price under different investor sentiments; however, the stock price index and oil price could adjust to a long-term equilibrium the long-term causality tests between them were all significant. Conclusions - The relationship between the WTI and HANG SENG Index is more significant than the Shanghai Composites Index and Shenzhen Composite Index, when using the AlphaShares Chinese Volatility Index (ASC-VIX) as the investor sentiment variable and threshold.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.5
no.4
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pp.45-56
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2018
The paper aims to examine relationships between search-based sentiment and stock market reactions in Vietnam. This study constructs an internet search-based measure of sentiment and examines its relationship with Vietnamese stock market returns. The sentiment index is derived from Google Trends' Search Volume Index of financial and economic terms that Vietnamese searched from January 2011 to June 2018. Consistent with prediction from sentiment theories, the study documents significant short-term reversals across three major stock indices. The difference from previous literature is that Vietnam stock market absorbs the contemporaneous decline slower while the subsequent rebound happens within a day. The results of the study suggest that the sentiment-induced effect is mainly driven by pessimism. On the other hand, optimistic investors seem to delay in taking their investment action until the market corrects. The study proposes a unified explanation for our findings based on the overreaction hypothesis of the bearish group and the strategic delay of the optimistic group. The findings of the study contribute to the behavioral finance strand that studies the role of sentiment in emerging financial markets, where noise traders and limits to arbitrage are more obvious. They also encourage the continuous application of search data to explore other investor behaviors in securities markets.
The paper investigates investor sentiment's role in boosting Japanese companies to enhance their environmental, social, and corporate governance (ESG) performance. Using ESG scores of 367 firms between 2005 and 2019 from the ASSET4 database, we find that negative sentiment in the previous year, both firm and market level, can be a stimulation for the company's commitments to its ESG activities next year. Notably, the moderating effect of the business sector and economic cycle on the sentiment-ESG inference are detected in our study differentiating between corporate and market sentiment, which have never been reported before. In detail, we discover that the impact of firm-specific sentiment is less pronounced for high-sensitive ESG firms. On the other hand, the driving force of market sentiment on corporate social behaviors weakens when economic recessions happen. Our results are robust after controlling for potential endogeneity issues and using alternative proxies for market sentiment.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.1
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pp.1-7
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2021
Investor mood from social media is gaining increasing attention for leading a price movement in stock market. Based on the behavioral finance theory, this study argues that sentiment extracted from social media using big data technique can predict a real-time (short-run) price momentum in Chinese stock market. Collecting Sina Weibo posts that related to COVID-19 using keyword method, a daily influential weighted sentiment factors is extracted from the sizable raw data of over 2 millions of posts. We examine one supervised and 4 unsupervised sentiment analysis model, and use the best performed word-frequency and BiLSTM mdoel. The test result shows a similar movement between stock price change and sentiment factor. It indicates that public mood extracted from social media can in some extent represent the investors' sentiment and make a difference in stock market fluctuation when people are concentrating on a special events that can cause effect on the stock market.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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