Music to investor’s ears: can streaming charts predict stock market returns?

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Abreu, Diogo Miguel Simões de Sousa Pinto
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/79125
Resumo: Dissertação de mestrado em Finanças
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spelling Music to investor’s ears: can streaming charts predict stock market returns?Música para os ouvidos dos investidores: podem os charts de streaming prever retornos nos mercados de ações?Sentimento do investidorRuídoMúsicaMercado de açõesRetornosInvestor sentimentNoiseMusicStock marketReturnsCiências Sociais::Economia e GestãoDissertação de mestrado em FinançasAo longo deste estudo, testamos o uso de hábitos de consumo de música e características das canções como um proxy de disposição e, por extensão, do sentimento do investidor. Começamos por contextualizar a importância de medir o sentimento do investidor de forma a capturar os efeitos da negociação com base em ruído (noise trading), apresentando a literatura teórica enquanto demonstramos exemplos práticos de métodos usados para testar empiricamente estas hipóteses. Específico ao objetivo deste trabalho, prosseguimos com a exposição de estudos que demonstram a relação entre música e a disposição, e como esta influencia – e é influenciada por – sentimento. Fundamentamo-nos em estudos que relacionam sentimento baseado em música com retornos nos mercados financeiros para construir as nossas hipóteses. Utilizando as tabelas do top 200 semanais do Spotify para 35 países, e valência como uma medida da positividade de cada canção, construímos um indicador semanal de sentimento musical, o Stream-Weighted Average Valence (SWAV). Usamo-lo para testar a ideia de que o sentimento está positivamente correlacionado com os retornos da mesma semana, mas negativamente correlacionado com os retornos da semana seguinte, controlando para a heterogeneidade individual do país e do período. Adicionalmente, também testamos se diferentes características dos ativos são mais suscetíveis a mudanças no sentimento, e o impacto do SWAV na volatilidade do mercado. Encontramos resultados contraditórios e amiúde inconsistentes. O efeito do SWAV nos retornos do mercado de ações variam consideravelmente com as especificações dos modelos utilizados, e os seus coeficientes são frequentemente estatisticamente insignificantes ou até contrários ao previsto pelas teorias sobre sentimento do investidor. Por outro lado, o índice EPU aparenta ser consistente e significativo na explicação dos retornos dos mercados. Dados estes resultados, não podemos concluir que o sentimento musical seja um bom proxy para o sentimento do investidor. Terminamos com sugestões para análises futuras neste tópico.Over the course of this study, we test the use of music consumption habits and song characteristics as a proxy for mood, and, by extension, investor sentiment. We begin by providing context for the importance of measuring investor sentiment to capture the effects of noise trading, presenting the existing theoretical literature while showcasing examples of different methods used to empirically test such hypotheses. Specific to the purpose of this study, we move on to research done on the relation between music and mood, and how it influences – and is influenced by – sentiment. We draw from studies connecting music-based sentiment and financial market returns to construct our hypotheses. Using Spotify’s weekly top 200 streaming charts for 35 countries, and valence as a measure of individual song positiveness, we construct a weekly music sentiment indicator, the Stream-Weighted Average Valence (SWAV). We use it to test the notion that sentiment is positively correlated with same week stock market returns, but negatively correlated with next-week returns, while controlling for country and time individual heterogeneity. Additionally, we also test if different asset features are more susceptible to changes in sentiment, and the impact of SWAV on market volatility. We find contradictory and often inconsistent results. The effect of SWAV on stock market returns varies considerably based on model specifications, and its coefficients are frequently statistically insignificant or even contrary to what is predicted by the theory on investor sentiment. On the other hand, Economic Policy Uncertainty index is found to be significant and consistent in predicting stock returns. Given our results, we cannot conclude music sentiment as SWAV to be a good proxy for investor sentiment. We conclude with suggestions for future research on the topic.Areal, NelsonUniversidade do MinhoAbreu, Diogo Miguel Simões de Sousa Pinto2022-06-282022-06-28T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/79125eng203032705info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-10-28T01:18:23Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/79125Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:22:57.479651Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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