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Dokument Type: Doctoral Thesis
Title: Zusammenhang von Twitter-Stimmung und DAX : DAX-Vorhersage mit Twitter?
Authors: Schröter, Julian 
Institute: Fakultät III Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsrecht 
Free keywords: DAX, Vorhersage, Twitter, Zusammenhang, Neuronales Netz
Dewey Decimal Classification: 650 Management
GHBS-Clases: PRR
QGTU
Issue Date: 2019
Publish Date: 2019
Abstract: 
Die Arbeit sagt den DAX mit deutschen und englischen Twitter-Nutzerstimmungen voraus. Hierfür wird ein neues Modell zur Kursvorhersage entwickelt, welches Nutzerstimmungen auswählt. Die Vorhersage der ausgewählten Nutzerstimmungen ist durch Kombination statistischer Methoden bei einem Vorlauf von sechs Tagen zu 80% genau. Die Vorhersage auf Nutzerebene ist der auf Gesamt- und Themenebene überlegen.

This work predicts the DAX with German and English Twitter user sentiments. A new model is 80% accurate when predicting the DAX with a lag of 6 days. This is accomplished by selecting user sentiments by combining statistical methods. The prediction with user sentiments is superior to the prediction with total sentiments of all users and even to topic-based sentiment prediction.
URN: urn:nbn:de:hbz:467-14567
urn:nbn:de:hbz:467-14567
URI: https://dspace.ub.uni-siegen.de/handle/ubsi/1456
License: https://dspace.ub.uni-siegen.de/static/license.txt
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