論文の概要: Look inside. Predicting stock prices by analysing an enterprise intranet social network and using word co-occurrence networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11780v1
• Date: Tue, 25 May 2021 09:17:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-26 13:54:40.482295
• Title: Look inside. Predicting stock prices by analysing an enterprise intranet social network and using word co-occurrence networks
• Title（参考訳）: 中を見て 企業内イントラネットネットワークの分析と単語共起ネットワークを用いた株価予測
• Authors: A. Fronzetti Colladon, G. Scettri
• Abstract要約: 本研究は、企業の株価を予測できる新しい指標を提供する従業員のコミュニケーションを考察する。 イタリアの大手企業のイントラネット・フォーラムを調査し,約8000人の従業員のインタラクションと言語使用について検討した。 我々は、低い感情、会社のブランドの相互性の高さ、より密集した中央性単語の共起ネットワーク、より均等に分散した従業員の中央性スコアが、すべてより高い株価の有意な予測要因であることを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This study looks into employees' communication, offering novel metrics which can help to predict a company's stock price. We studied the intranet forum of a large Italian company, exploring the interactions and the use of language of about 8,000 employees. We built a network linking words included in the general discourse. In this network, we focused on the position of the node representing the company brand. We found that a lower sentiment, a higher betweenness centrality of the company brand, a denser word co-occurrence network and more equally distributed centrality scores of employees (lower group betweenness centrality) are all significant predictors of higher stock prices. Our findings offers new metrics that can be helpful for scholars, company managers and professional investors and could be integrated into existing forecasting models to improve their accuracy. Lastly, we contribute to the research on word co-occurrence networks by extending their field of application.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、企業の株価を予測するのに役立つ新しい指標を提供する従業員のコミュニケーションを考察する。 イタリアの大企業のイントラネットフォーラムを調査し、約8,000人の従業員の交流と言語使用について検討した。 一般談話に含まれる単語をリンクするネットワークを構築した。 このネットワークでは,企業ブランドを代表するノードの位置に注目した。 低い感情、企業ブランドの中間中心性、より密集した単語共起ネットワーク、より均等に分散した従業員の中央集中度スコア(中間中心性の低いグループ)は、いずれも株価上昇の重要な予測要因であることがわかった。 我々の発見は、学者、企業マネージャー、プロの投資家にとって役立つ新しい指標を提供し、既存の予測モデルに統合して精度を向上させることができる。 最後に,その応用範囲を広げることにより,単語共起ネットワークの研究に貢献する。

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