The Impact of Disclosure Sentiment on the Share Prices of Russian Companies

Обложка

Полный текст

Аннотация

Information about companies published in a news feed is invariably tinted by emotional tonality. As such, resulting perceptions may influence the opinion of market players, and consequently affect the dynamics of a company’s share price. This study aims to evaluate various hypotheses about the impact of the tone of news items regarding dividends, capital expenditures, and development on the stock prices of Russian companies. Information disclosure is extensively studied, and there have been limited studies on the effect of disclosures on Russian companies. However, until now, there have been no research studies which verify hypotheses on the influence of news sentiment on corporate share prices in the Russian market. This analysis was conducted using data from 49 Russian public companies included in the Moscow exchange index over the period from the end of 2017 to the beginning of 2019. To account for the proximate impact of news items on consequential market phenomena, an event study methodology was applied in order to estimate and construct the models of dependency of cumulative abnormal return (CAR) on news tone level, and control for financial and nonfinancial factors. Our results provide evidence for the positive impact of the tone of news texts on the share prices of Russian companies. The increase in news tone by one standard deviation leads to a cumulative abnormal stock return increase of 0.26 percentage points. This result is consistent with previous research conducted on data from developed stock markets. Moreover, the relationship between the tone or sentiment level of a news item and the stock price reaction is linear, without the diminishing marginal effect. Our conclusions should prompt companies to invest effort in delivering information in a tonally positive way, highlighting the most positive news. Investors, in turn, should rationally approach the interpretation of published information.

Об авторах

M. Kopyrin

Автор, ответственный за переписку.
Email: kopyrin.mak@yandex.ru

I. Naidenova

Email: yunaydenova@hse.ru

Список литературы

  1. World Bank Indicators. The World Bank Group. URL: https://data.worldbank.org/indicator/ (accessed on 23.06.2020).
  2. Russian stock market: Early 2020. National Association of Stock Market Participants (NAUFOR). URL: https://www.econ.msu.ru/sys/raw.php?o=65595&p=attachment (accessed on 23.06.2020). (In Russ.).
  3. Soon Y.C. News which moves the market: Assessing the impact of published financial news on the stock market. Master thesis. Singapore: Singapore Management University; 2010. 61 p. URL: https://ink.library.smu.edu.sg/etd_coll/58
  4. Ranco G., Aleksovski D., Caldarelli G., Grčar M., Mozetič I. The effects of twitter sentiment on stock price returns. PLoS ONE. 2015;10(9):e0138441. doi: 10.1371/journal.pone.0138441
  5. Tabari N., Biswas P., Praneeth B., Seyeditabari A., Hadzikadic M., Zadrozny W. Causality analysis of twitter sentiments and stock market returns. In: Proc. 1st Workshop on Economics and Natural Language Processing (Melbourne, July 2018). Stroudsburg, PA: Association for Computational Linguistics; 2018:11–19. URL: https://www.aclweb.org/anthology/W18-3102 (accessed on 23.06.2020).
  6. Healy P.M., Palepu K.G. Information asymmetry, corporate disclosure, and the capital markets: A review of the empirical disclosure literature. Journal of Accounting and Economics. 2001;31(1–3):405–440. doi: 10.1016/S0165-4101(01)00018-0
  7. Acharya V.V., DeMarzo P., Kremer I. Endogenous information flows and the clustering of announcements. The American Economic Review. 2011;101(7):2955–2979. doi: 10.1257/aer.101.7.2955
  8. Granados N., Gupta A. Transparency strategy: Competing with information in a digital world. MIS Quarterly. 2013;37(2):637–641.
  9. Berry T.D., Howe K.M. Public information arrival. The Journal of Finance. 1994;49(4):1331–1346. doi: 10.2307/2329188
  10. Lee H., Kweon E., Kim M., Chai S. Does implementation of big data analytics improve firms’ market value? Investors’ reaction in stock market. Sustainability. 2017;9(6):978. doi: 10.3390/su9060978
  11. Yavorskii V.M., Yavorskaya A.V. The event analysis method on the example of cross-listing data of Russian companies. Vesti vysshikh uchebnykh zavedenii Chernozem’ya. 2015;(1):95–105. (In Russ.).
  12. Naidenova Yu.N. Disclosure of information about research and development by Russian pharmaceutical companies. Korporativnye finansy = Journal of Corporate Finance Research. 2015;9(2):100–113. (In Russ.). doi: 10.17323/j.jcfr.2073-0438.9.2.2015.100-113
  13. Yavorskaya A.V. Evaluation of cross-listing influence on the market value of Russian companies. Korporativnye finansy = Journal of Corporate Finance Research. 2013;7(3):45–54. (In Russ.). doi: 10.17323/j.jcfr.2073-0438.7.3.2013.45-54
  14. Antweiler W., Frank M.Z. The market impact of corporate news stories. 2004. URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.463.1256&rep=rep1&type=pdf
  15. Fedorova E.A., Demin I.S., Khrustova L.E., Osetrov R.A., Fedorov F.Yu. The influence of tonality of CEO letters on the financial performance of the company. Rossiiskii zhurnal menedzhmenta = Russian Management Journal. 2017;15(4):441–462. (In Russ.). doi: 10.21638/11701/spbu18.2017.403
  16. Fedorova E.A., Ledyaeva S.V., Fedorov F.Yu., Demin I.S., Denisova T.M. The influence of the level of optimism and the level of narcissism of the CEO on companies’ capital structure. Korporativnye finansy = Journal of Corporate Finance Research. 2019;13(1):60–75. (In Russ.). doi: 10.17323/j.jcfr.2073-0438.13.1.2019.60-75
  17. MacKinlay A.C. Event studies in economics and finance. Journal of Economic Literature. 1997;35(1):13–39.
  18. Solodukhina A.V., Repin D.V. The impact of corporate news on the market value of companies. Korporativnye finansy = Journal of Corporate Finance Research. 2009;3(1):41–69. (In Russ.). doi: 10.17323/j.jcfr.2073-0438.3.1.2009.41-69
  19. Cayon E., Sarmiento-Sabogal J., Shukla R. The effects of the global financial crisis on the Colombian local currency bonds prices: An event study. Journal of Economic Studies. 2016;43(4):624–645. doi: 10.1108/JES-12-2014-0201
  20. Feng L., Xu W. Has the reform of nontradable shares raised prices? An event-study analysis. Emerging Markets Finance and Trade. 2007;43(2):33–62. doi: 10.2753/REE1540-496X430203
  21. Rinker T. sentimentr: Calculate text polarity sentiment. 2019. URL: https://CRAN.R-project.org/package=sentimentr (accessed on 23.06.2020).
  22. Hu M., Liu B. Mining opinion features in customer reviews. OpenReview.net. 2004. URL: https://openreview.net/forum?id=ByZ9DgWOWH (accessed on 23.06.2020).
  23. Jockers M.L., Thalken R. Sentiment analysis. In: Jockers M.L., Thalken R., eds. Text analysis with R: For students of literature. Cham: Springer Nature Switzerland AG; 2020:159–174. (Quantitative Methods in the Humanities and Social Sciences). doi: 10.1007/978-3-030-39643-5_14

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Kopyrin M., Naidenova I., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».