Text
Analisis pengaruh sentimen twitter terhadap mispricing saham di Indonesia
Penulisan ini membahas pengaruh sentimen twitter terhadap mispricing pada perusahaan terdaftar di Indonesia periode tahun 2013 – 2017. Penulisan ini membandingkan beberapa metode yaitu Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan Decision Tree untuk mendapatkan metode klasifikasi sentimen dengan akurasi tertinggi. Hasil yang didapat menunjukkan tingkat akurasi Decision Tree paling tinggi dibandingkan metode lainnya. Pengukuran mispricing menggunakan metode skoring dari Stambaugh, Yu dan Yuan (2012)untuk 9 anomali dengan strategi long/short. Hasil menunjukkan bahwa sentimen berpengaruh rendah dan signifikan terhadap returns saham di Indonesia. Strategi long-leg lebih menguntungkan ketika sentimen rendah atau negatif, dan strategi short-leg lebih menguntungkan ketika sentimen rendah atau positif.
Ketersediaan
| Call Number | Location | Available |
|---|---|---|
| MA 1517 | PSB lt.dasar - Pascasarjana | 1 |
| Penerbit | Depok Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia., 2020 |
|---|---|
| Edisi | - |
| Subjek | Machine Learning Stock Mispricing twitter sentiment anomaly, long / short strategies |
| ISBN/ISSN | - |
| Klasifikasi | NONE |
| Deskripsi Fisik | xii, 91p; chart, tables, graphics, appendix, 30cm |
| Info Detail Spesifik | TESIS PPIM |
| Other Version/Related | Tidak tersedia versi lain |
| Lampiran Berkas | Tidak Ada Data |