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The consequences of news on market turbulence during the European sovereign debt crisis
Sebastian Hässlich,
Alois Engl
Art der Arbeit
Diplomarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Betreuer*in
Neil Foster
DOI
10.25365/thesis.22843
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-30452.79628.326669-8
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Diplomarbeit beschäftigt sich mit den Veränderungen der europäischen Aktienmärkte während der europäischen Schuldenkrise.
Unsere Fragestellung ist, welche Arten von Nachrichten die ausgewählten Leitindizes der Länder beeinflussen und ob die Herkunft der Nachrichten eine Rolle spielt. Um die Menge der Daten für die Regressionsanalyse einzuschränken wählten wir die 20 größten täglichen Veränderungen an den Börsen aus und testeten diese mit Hilfe einer Regressionsanalyse auf Unterschiede in Bezug auf Art der Nachrichten, Herkunft der Nachrichten beziehungsweise negative versus positive Nachrichten.
Die Arbeit von Graciela L. Kaminsky und Sergio L. Schmuckler “What triggers market jitters? “A chronicle of the Asia Crisis” diente uns als Ideengeber für diese Magisterarbeit. Sie analysierten den Einfluss von Nachrichtenmeldungen auf die asiatischen Börsen während der Asienkrise Ende der 90er Jahre. Da noch keine vergleichbare Studie zur Analyse der Nachrichten während der europäischen Schuldenkrise gemacht wurde, griffen wir dieses Thema auf.
Als Einführung in diese Thematik gehen wir auf vorhandene Literatur ein und zeigen deren Vor- beziehungsweise Nachteile auf. Danach folgt eine Zusammenfassung der Haushaltslage und wirtschaftlichen Entwicklung der Euroländer und Lösungsansätze aus der Schuldenkrise.
Die Ergebnisse unserer Regressionsanalyse besagen, dass der Einfluss der politischen Nachrichten am größten ist und dass schlechte Nachrichten die Aktienindizes stärker als gute beeinflussen. Außerdem stellte sich heraus dass es keinen Unterschied macht ob der Ursprung der Nachrichten von einem krisengebeutelten Land kam oder nicht.
Abstract
(Englisch)
Our thesis is dealing with changes in the stock markets in Europe during the European Sovereign debt crisis from the 1st of January 2010 to the 31st of November 2011. We ask which types of news influence the stock markets and whether the origin of this news matters. We therefore consider the top 20 movements of the stock exchanges of the Euro zone countries and relate these using regression analysis to the type of the news, its nature (if it is good or bad) and its origin. The seminal study using this approach was published in 1998 by Graciela L. Kaminsky and Sergio L. Schmuckler “What triggers market jitters? “A chronicle of the Asia Crisis”. Their focus lay on the Asian crisis. We apply their method on European stock markets during the European government debt crisis since this approach was not as yet done.
We give a short overview of the budget situation of these countries and try to sketch how the solution for this crisis could look like.
Our main results are that political news have a great influence and that in general bad news lead to higher swings on the stock exchange markets. Domestic news dominates for political news, economic news and monetary policy. Also there is no difference if the news are originated in a crisis state or a non-crisis state.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
news regression analysis stock exchange sovereign debt crisis
Schlagwörter
(Deutsch)
Nachrichten Regressionsanalyse Schuldenkrise Aktienmärkte
Autor*innen
Sebastian Hässlich ,
Alois Engl
Haupttitel (Englisch)
The consequences of news on market turbulence during the European sovereign debt crisis
Paralleltitel (Deutsch)
Die Auswirkungen von Nachrichten auf europäische Aktienmärkte während der Schuldenkrise
Publikationsjahr
2012
Umfangsangabe
76 S. : graph. Darst.
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Neil Foster
Klassifikationen
83 Volkswirtschaft > 83.50 Geld, Inflation, Kapitalmarkt ,
83 Volkswirtschaft > 83.99 Volkswirtschaft: Sonstiges
AC Nummer
AC09584546
Utheses ID
20413
Studienkennzahl
UA | 140 | | |