Erklärungsgehalt von Twitter-Daten für Kursbewegungen von Kryptowährungen. Eine ökonometrische Analyse


Masterarbeit, 2021

186 Seiten, Note: 2,0


Inhaltsangabe oder Einleitung

Diese Arbeit untersucht einen potenziellen Einfluss der sozialen Plattform Twitter auf Kryptowährungen. Das digitale Asset basiert auf dem alleinigen Vertrauen in die Blockchain-Technologie und ist nicht durch werthaltige Gegenstände wie beispielsweise Gold gedeckt. Gerade deshalb liegt es nahe, davon auszugehen, dass verhaltenspsychologische Anomalien die Preisentwicklung von Kryptowährungen beeinflussen können. Dies soll Grundlage der Hypothese sein, die annimmt, dass Twitter-Daten einen Erklärungsgehalt für die Preisentwicklungen der verschiedenen Kryptowährungen BTC, Ether, Litecoin und Ripple liefern.

Als die Kryptowährung Bitcoin (BTC) am 16. Dezember 2017 zum ersten Mal einen historischen Höchststand von knapp 20.000 US-Dollar (USD) vermeldete, versetzte dies die sogenannte Krypto-Community in Euphorie, zumal noch zwölf Monate zuvor der Preis bei lediglich rund 800 USD lag. Dies stellte einen Preisanstieg von insgesamt 2.400 % binnen eines Jahres dar. Dem damaligen Rekordhoch folgte jedoch schnell die Ernüchterung, als der Wert der Währung bis November 2018 wieder auf 6.400 USD pro BTC sank.

Im gleichen Zeitraum wurden auf der Social Media Plattform Twitter rund 42 Mio. Kurznachrichten (Tweets) im Zusammenhang mit BTC von Nutzern veröffentlicht. Die Anzahl an aktiven Social Media Nutzern sowie der Einfluss von sozialen Medien auf unseren Alltag hat von 2012 bis 2018 stetig zugenommen. Spätestens mit der Verbreitung des Smartphones sind Social Media Netzwerke wie Twitter, Facebook und Instagram omnipräsent geworden.

Über diese befinden wir uns im ständigen globalen Austausch, welcher zur Folge hat, dass wir in unserem Denken und Handeln zwangsläufig beeinflusst werden. Wirkt sich dieser oft unbewusste Einfluss auch auf unsere Entscheidungen bezüglich Investitionen aus? Und können Twitter-Daten sogar dazu eingesetzt werden, sich am Markt einen Informationsvorsprung gegenüber anderen Teilnehmern zu verschaffen?

Details

Titel
Erklärungsgehalt von Twitter-Daten für Kursbewegungen von Kryptowährungen. Eine ökonometrische Analyse
Hochschule
FernUniversität Hagen
Note
2,0
Autor
Jahr
2021
Seiten
186
Katalognummer
V1030203
ISBN (eBook)
9783346431035
ISBN (Buch)
9783346431042
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Kryptowährung, Statistik, Ökonometrie, Bitcoin, Ethereum, Litecoin, Ripple, Blockchain, Multiple Regression, Twitter, Social Media, Homoskedastizität, Heteroskedastizität, Newey-West, Autokorrelation, Multikollinearität, Normalverteilung, Jarque-Bera, White, Regression, Durbin-Watson, Dreifaktorenmodell, Akaike information criterion, Bayesian-Information-Criterion, BLUE, Breusch-Pagan, CAPM, Capital Asset Pricing Model, Cook’s Distance, Dow Jones Industrial Average, Dow Jones, MSCI, Ether, Effizienzmarkthypothese, EMH, FIAT, FinTech, Fear Of Missing Out, FOMO, Generalized Additive Model, ICO, Initial Coin Offering, Interquartilsabstand, Kleinste-Quadrate-Methode, Quantil-Quantil-Diagramm, Bestimmtheitsmaß, Regression Equation Specification Error Test, Ramsey, Support Vector Machine, Machine Learning, Variance Inflation Factor, VIF
Arbeit zitieren
Nicolas Kuri (Autor), 2021, Erklärungsgehalt von Twitter-Daten für Kursbewegungen von Kryptowährungen. Eine ökonometrische Analyse, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1030203

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