Untersuchung für eine Masterarbeit
Verfasst: Di 22. Jan 2019, 00:14Hallo zusammen!
ich hoffe ihr könnt mir ein paar Tipps und Anregungen für meine anstehende empirische Analyse geben.
Ich erfasse auftretende Ad-hoc-Meldungen von börsennotierten Unternehmen, die zugehörige Veränderung von Google Suchanfragen (über Google Trends) und das Handelsvolumen in Stückzahlen.
Ziel der Untersuchung ist herauszufinden ob in Folge einer auftretenden Ad-hoc-Meldung zunächst die Informationsbeschaffung über Google stattfindet und sich danach das Handelsvolumen verändert oder ob erst Handel stattfindet und anschließend die Google Suchanfrage stattfindet.
Es soll herausgearbeitet werden, ob und in welcher Form ein kausaler Zusammenhang stattfindet.
Kurz zur Datenbasis:
Die ad-hoc Meldung kann auf eine Minute genau festgehalten werden.
Die Google Nachfragen können für einen Tag in 8 Minuten Intervallen in Form von relativen Häufigkeiten ermittelt werden.
Dies sieht wie folgt aus:
Man sieht das ab 12:52 die Nachfragen ansteigen.
Datum Uhrzeit relative Häufigeit
21.01.19 11:40 0,2
21.01.19 11:48 0,4
21.01.19 11:56 0
21.01.19 12:04 0,42
21.01.19 12:12 0,42
21.01.19 12:20 0,21
21.01.19 12:28 0,41
21.01.19 12:36 0
21.01.19 12:44 0,2
21.01.19 12:52 0,8
21.01.19 13:00 0,84
21.01.19 13:08 0,21
21.01.19 13:16 0,2
21.01.19 13:24 0,82
21.01.19 13:32 0
21.01.19 13:40 0,4
21.01.19 13:48 0,99
Die Handelsvolumen können in absoluten Werten ermittelt werden und sehen beispielhaft so aus:
Local Time Volume
11:46:59.263 188
12:08:01.661 80
12:26:26.453 78
12:29:42.112 94
12:37:21.329 76
12:44:59.031 81
12:44:59.064 494
12:44:59.064 75
12:44:59.084 100
12:44:59.093 84
12:45:01.104 90
12:45:01.220 185
12:45:01.220 66
12:45:01.225 143
12:45:05.365 250
12:45:05.365 93
12:45:05.767 129
12:45:05.767 100
12:45:05.767 90
12:45:05.767 61
12:47:27.566 350
12:47:31.406 73
12:48:16.134 78
12:48:17.220 67
13:04:51.265 70
13:07:50.119 90
13:09:19.090 73
13:10:50.399 317
13:10:50.399 85
13:10:50.399 81
13:11:56.103 175
13:11:56.108 199
13:12:33.067 189
13:13:38.390 267
13:13:38.390 100
13:14:02.385 179
13:21:33.124 62
Könnt ihr mir sagen wie man diese relativen und absoluten Häufigkeiten auswerten kann und das ganze wissenschaftlichen Ansprüchen genügt?
Ich habe schon einiges über Testverfahren (Annahme einer Vertiefung) und Regressionsanalysen gelesen. Mir fehlt aber die Idee wie es mit diesen Daten konkret umsetzbar ist.
Ich freue mich über jede Anregung.
Vielen Dank und schönen Abend.
ich hoffe ihr könnt mir ein paar Tipps und Anregungen für meine anstehende empirische Analyse geben.
Ich erfasse auftretende Ad-hoc-Meldungen von börsennotierten Unternehmen, die zugehörige Veränderung von Google Suchanfragen (über Google Trends) und das Handelsvolumen in Stückzahlen.
Ziel der Untersuchung ist herauszufinden ob in Folge einer auftretenden Ad-hoc-Meldung zunächst die Informationsbeschaffung über Google stattfindet und sich danach das Handelsvolumen verändert oder ob erst Handel stattfindet und anschließend die Google Suchanfrage stattfindet.
Es soll herausgearbeitet werden, ob und in welcher Form ein kausaler Zusammenhang stattfindet.
Kurz zur Datenbasis:
Die ad-hoc Meldung kann auf eine Minute genau festgehalten werden.
Die Google Nachfragen können für einen Tag in 8 Minuten Intervallen in Form von relativen Häufigkeiten ermittelt werden.
Dies sieht wie folgt aus:
Man sieht das ab 12:52 die Nachfragen ansteigen.
Datum Uhrzeit relative Häufigeit
21.01.19 11:40 0,2
21.01.19 11:48 0,4
21.01.19 11:56 0
21.01.19 12:04 0,42
21.01.19 12:12 0,42
21.01.19 12:20 0,21
21.01.19 12:28 0,41
21.01.19 12:36 0
21.01.19 12:44 0,2
21.01.19 12:52 0,8
21.01.19 13:00 0,84
21.01.19 13:08 0,21
21.01.19 13:16 0,2
21.01.19 13:24 0,82
21.01.19 13:32 0
21.01.19 13:40 0,4
21.01.19 13:48 0,99
Die Handelsvolumen können in absoluten Werten ermittelt werden und sehen beispielhaft so aus:
Local Time Volume
11:46:59.263 188
12:08:01.661 80
12:26:26.453 78
12:29:42.112 94
12:37:21.329 76
12:44:59.031 81
12:44:59.064 494
12:44:59.064 75
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12:45:01.220 185
12:45:01.220 66
12:45:01.225 143
12:45:05.365 250
12:45:05.365 93
12:45:05.767 129
12:45:05.767 100
12:45:05.767 90
12:45:05.767 61
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13:10:50.399 317
13:10:50.399 85
13:10:50.399 81
13:11:56.103 175
13:11:56.108 199
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13:13:38.390 100
13:14:02.385 179
13:21:33.124 62
Könnt ihr mir sagen wie man diese relativen und absoluten Häufigkeiten auswerten kann und das ganze wissenschaftlichen Ansprüchen genügt?
Ich habe schon einiges über Testverfahren (Annahme einer Vertiefung) und Regressionsanalysen gelesen. Mir fehlt aber die Idee wie es mit diesen Daten konkret umsetzbar ist.
Ich freue mich über jede Anregung.
Vielen Dank und schönen Abend.