Investerares uppmärksamhet och heteroskedastisk volatilitet i finansiella tidsserier

Internet har utvecklats till att bli den huvudsakliga informationskällan för människor runt om i världen och en stor del av all informationsinsamling sker där. Sökmotorer som Google agerar som en portal till information på Internet kan därmed samla in en enorm mängd data om sina användares informationsrelaterade beteende. Google offentliggör en del av denna data via tjänster som Google Trends. Sådana databaser erbjuder nya möjligheter att kvantifiera aspekter av informationsinsamlingsprocessen på en global nivå. Därigenom öppnas nya möjligheter till att undersöka den kollektiva informationsinsamlingsprocessen på finansiella marknader.

Ett vanligt problem för forskning inom finansiell ekonomi är att finansiella tidsserier uppvisar en rad egenskaper som gör att de inte följer en Gaussisk normalfördelning. En av de viktigaste är autokorrelation i de kvadrerade avkastningarna och heteroskedastisk volailitet. Fenomenet har beskrivits som ett resultat av en underliggande informationsprocess. Inverkan av ny information som når marknaden är icke-konstant på grund av variationer i investerares uppmärskamhet och nyheternas vikt. Det leder i sin tur till heteroskedastisk volatilitet, feta svansar och korrelation mellan den handlade volymen och volatiltieten.

Tidigare har man kvantifierat denna informationssprocess med hjälp av variabler som extrema avkastningar (Barber & Odean, 2008), handlad volym  (Barber & Odean, 2008; Gervais, Kaniel, & Mingelgrin, 2001; Hou, Peng& Xiong, 2008), nyheter (Barber & Odean, 2008; Yuan, 2008) samt  marknadsföringsutgifter (Chemmanur & Yan, 2009; Grullon, Kanatas & Weston, 2004; Lou, 2008). Dessa metoder för att kvantifiera informationsprocessen mäter sekundära effekter i och med att variabler som extrema avkastningar och nyheter driver uppmärksamhet, men inte garanterar den. På senare tid har man kunnat dra nytta av Googles informatoin om sina användares sökbeteende genom tjäntsen Google Trends. Med hjälp av denna information har bland annat Vlastakis och Markellos (2011) skapat ett direkt mått på investerares uppmärksamhet.

Google Trends tillhandahåller ett sökvolymindex sedan 2004 för den relativa sökmängden för ett specificerat sökord. Vlastakis och Markellos visar att sökvolymindexet är korrelerat med handlad volym och volatilitet. Da, Engelberg och Gao visar att sökvolym leder andra indikatorer på investerares uppmärksamhet. Drake, Roulstone och Thornock visar att en ökning i sökvolymindexet före en resultatrapport förutspår informationsinnehållet i rapporten. Utöver de aktiespecifika studierna som gjorts har forskare även visat att sokvolymindexet är en ledande indikator för förändringar i makroekonomiska variabler. Choi och Varian (2009) visar att man kan uppskatta förändringen i arbetslöshet och bilförsäljning på basen av sökvolymindexet.

Denna grupp forskare som har undersökt sökdatas betydelse för finansiella marknader har visat att Googles sökvolymindex har en direkt korrelation med betéenden på finansiella marknader. Med deras insikter i bagaget tacklar denna forskning hur sökvolymindexet kan användas för att minimera problemet med heteroskedastisk volatilitet och feta svansar i finansiella tidsserier.