financeФинансы: теория и практика/Finance: Theory and PracticeFinance: Theory and Practice2587-56712587-7089Financial University under The Government of Russian Federation10.26794/2587-5671-2018-22-4-104-113finance-737Research ArticleМЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯINTERDISCIPLINARY STUDIESВЛИЯНИЕ ТОНАЛЬНОСТИ НОВОСТЕЙ НА КУРС БИТКОИНАTHE INFLUENCE OF THE TONALITY OF NEWS ON THE EXCHANGE RATE OF BITCOINhttps://orcid.org/0000-0002-3381-6116ФедороваЕ. А.FedorovaE. A.

доктор экономических наук, профессор Департамента корпоративных финансов и корпоративного управления

Dr. Sci. (Econ.), Professor, Department of Corporate Finance and Corporate Governance

ecolena@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-5857-9068БечваяК. З.BechvayaK. Z.

студентка Департамента корпоративных финансов и корпоративного управления

student of the Department of Corporate Finance and Corporate Governance

chris_tina97@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-9672-2427РоговО. Ю.RogovO. Yu.

младший научный сотрудник, Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем, Центр обработки документов

Junior research fellow, State Research Institute of Aviation Systems, Document processing centre

fintech@gmx.chФинансовый университетРоссияFinancial UniversityRussian FederationГосударственный научно-исследовательский институт авиационных системРоссияState Research Institute of Aviation SystemsRussian Federation201803102018224104113Copyright © Федорова Е.А., Бечвая К.З., Рогов О.Ю., 20182018Федорова Е.А., Бечвая К.З., Рогов О.Ю.Fedorova E.A., Bechvaya K.Z., Rogov O.Y.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://financetp.fa.ru/jour/article/view/737

Оценивается влияние эмоциональной тональности новостей о биткоине на его курс. В частности, исследуется, влияет ли индекс читабельности текста новостей на волатильность биткоина. Несмотря на то что чрезмерная волатильность угрожает биткоину не стать успешной валютой, многие ученые заинтересованы в детерминантах такой волатильности. Такие факторы, как спекулятивные инвестиции или внимание общества, являются драйверами изменчивости курса биткоина. В связи с этим вопрос исследования влияния новостей на курс биткоина является актуальным. Цель данной работы состоит в том, чтобы оценить влияние эмоциональной тональности новостей о биткойне на его курс. Эмпирическая база исследования довольно объемная, поскольку включает в себя более 1330 новостей из информационной базы Thomson Reuters за период с 19.08.2011 по 16.08.2016 г. по рынку биткоина. Методология исследования включает анализ тональности, проведенный с использованием словаря МакДональда и Лоугрэна, также проведен анализ взаимозависимости временных рядов на основе каузального анализа с применением теста Грэнджера на причинность.В статье поставлены три гипотезы о влиянии новостей на курс биткоина. В ходе исследования получили подтверждение две из них. Доказана первая гипотеза о более значительном влиянии негативных новостей, чем позитивных с учетом пяти лагов. Вторая гипотеза о влиянии положительной тональности в новостях на курс в результате применения теста Грэнджера на причинность не подтвердилась, поскольку положительные значения данного теста были получены в двух лагах из пяти. Также была доказана третья гипотеза о том, что высокий индекс читабельности оказывает влияние на волатильность биткоина за весь изученный период с учетом всех пяти лагов. Таким образом, предположение о влиянии эмоционального освещения новостей на курс биткоина подтвердилось.

The authors assess the impact of the emotional tonality of bitcoin news on its exchange rate. In particular, we studied the hypothesis of the impact of the readability index of the news text on the volatility of bitcoin. Despite the fact that excessive volatility threatens bitcoin not to become a successful currency, many scientists are interested in the determinants of such volatility. Factors such as speculative investments or the attention of the society are the drivers of the volatility of the exchange rate of bitcoin. In this regard, the question of studying the impact of news on the bitcoin exchange rate is relevant. The purpose of this paper is to assess the impact of the emotional tonality of bitcoin news on its exchange rate. The empirical base of the study was quite extensive since it includes more than 1330 news from the Thomson Reuters information base for the period from 19.08.2011 to 16.08.2016 on the bitcoin market. The research methodology includes the sentiment analysis conducted by using the dictionary MacDonald and Loughran and also the analysis of the interdependence of time series-based causal analysis using the test of Granger causation. We present three hypotheses about the impact of news on the bitcoin exchange rate. During the study, two of them were confirmed. We proved the first hypothesis that the negative news had a more significant impact than positive ones, taking into account the five time-lags. The second hypothesis about the impact of positive tonality in the news on the bitcoin exchange rate, using the Granger test for causation, was not confirmed, since the positive values of this test were obtained in two time-lags out of five. We can confirm that the third hypothesis was proved — the high readability index has an impact on the bitcoin volatility for the entire studied period, taking into account all five time-lags. Thus, the assumption about the impact of the emotional tonality of news on the bitcoin exchange rate can be confirmed.

биткоинкриптовалютатекстовый анализновостианализ тональности новостейцифровая валютавлияние новостейволатильность биткоинаbitcoincryptocurrencytext analysisnewssentiment analysis of newsdigital moneynews impactbitcoin volatilityReferencesNakamoto S. Bitcoin. A peer-to-peer electronic cash system, 2009. URL: https://bitcoin.org/bitcoin.pdf (дата обращения: 28.04.2018).Nakamoto S. Bitcoin. A peer-to-peer electronic cash system, 2009. URL: https://bitcoin.org/bitcoin.pdf (accessed 28.04.2018).Georgoula I., Pournarakis D., Bilanakos C., Sotiropoulos D.N., Giaglis G.M. Using time-series and sentiment analysis to detect the determinants of Bitcoin prices. SSRN Electronic Journal. 2015; Oct. DOI: 10.2139/ssrn.2607167 3. Leitch D., Sherif M. Twitter mood, CEO succession announcements and stock returns. Journal of ComputationalGeorgoula I., Pournarakis D., Bilanakos C., Sotiropoulos D.N., Giaglis G.M. Using time-series and sentiment analysis to detect the determinants of Bitcoin prices. SSRN Electronic Journal. 2015; Oct. DOI: 10.2139/ssrn.2607167Science. 2017;21:1–10. DOI: 10.1016/j.jocs.2017.04.002Leitch D., Sherif M. Twitter mood, CEO succession announcements and stock returns. Journal of Computational Science. 2017;21:1–10. DOI: 10.1016/j.jocs.2017.04.002Velde F. R. Bitcoin: A primer. Chicago Fed Letter. 2013;(317):1–4. URL: file:///C:/Users/User/Downloads/cfldecember2013–317-pdf.pdf (дата обращения: 23.07.2018).Velde F. R. Bitcoin: A primer. Chicago Fed Letter. 2013;(317):1–4. URL: file:///C:/Users/User/Downloads/cfldecember2013–317-pdf.pdf (accessed 23.07.2018).Yermack D. Is bitcoin a real currency? An economic appraisal. NBER Working Paper. 2014;(19747). URL: http://post. nyssa.org/files/is-bitcoin-a-real-currency.pdf (дата обращения: 23.07.2018).Yermack D. Is bitcoin a real currency? An economic appraisal. NBER Working Paper. 2014;(19747). URL: http://post.nyssa.org/files/is-bitcoin-a-real-currency.pdf (accessed 23.07.2018).Kaplansky G., Levy H. Sentiment and stock prices: The case of aviation disasters. Journal of Financial Economics. 2010;95(2):174–201. DOI: 10.1016/j.jfineco.2009.10.002Kaplansky G., Levy H. Sentiment and stock prices: The case of aviation disasters. Journal of Financial Economics. 2010;95(2):174–201. DOI: 10.1016/j.jfineco.2009.10.002Ciaian P., Rajcaniova M., Kancs d’A. The digital agenda of virtual currencies. Can BitCoin become a global currency? Information Systems and e-Business Management. 2016;14(4): 883–919. DOI: 10.1007/s10257–016–0304–0Ciaian P., Rajcaniova M., Kancs d’A. The digital agenda of virtual currencies. Can BitCoin become a global currency? Information Systems and e-Business Management. 2016;14(4): 883–919. DOI: 10.1007/s10257–016–0304–0Badev A., Chen M. Bitcoin: Technical background and data analysis. FEDS Working Paper. 2014;(104). DOI: 10.2139/ssrn.2544331Badev A., Chen M. Bitcoin: Technical background and data analysis. FEDS Working Paper. 2014;(104). DOI: 10.2139/ssrn.2544331Pieters G., Vivanco S. Financial regulations and price inconsistencies across Bitcoin markets. Information Economics and Policy. 2017;39(C):1–14. DOI: 10.1016/j.infoecopol.2017.02.002Pieters G., Vivanco S. Financial regulations and price inconsistencies across Bitcoin markets. Information Economics and Policy. 2017;39(C):1–14. DOI: 10.1016/j.infoecopol.2017.02.002Mai F., Shan Z., Bai Q., Wang X., Chiang R.H.L. How does social media impact bitcoin value? A test of the silent majority hypothesis. Journal of Management Information Systems. 2018;35(1):19–52. DOI: 10.1080/07421222.201 8.1440774Mai F., Shan Z., Bai Q., Wang X., Chiang R.H.L. How does social media impact bitcoin value? A test of the silent majority hypothesis. Journal of Management Information Systems. 2018;35(1):19–52. DOI: 10.1080/07421222.201 8.1440774Tirunillai S., Tellis G.J. Does chatter really matter? Dynamics of user-generated content and stock performance. Marketing Science. 2012;31(2):198–215. DOI: 10.1287/mksc.1110.0682Tirunillai S., Tellis G.J. Does chatter really matter? Dynamics of user-generated content and stock performance. Marketing Science. 2012;31(2):198–215. DOI: 10.1287/mksc.1110.0682Luther W.J., Salter A.W. Bitcoin and the bailout. The Quarterly Review of Economics and Finance. 2017;66:50–56. DOI: 10.1016/j.qref.2017.01.009Luther W.J., Salter A.W. Bitcoin and the bailout. The Quarterly Review of Economics and Finance. 2017;66:50–56. DOI: 10.1016/j.qref.2017.01.009Ojha P.K., Ismail A., Kuppusamy K.S. Perusal of readability with focus on web content understandability. Journal of King Saud University — Computer and Information Sciences. 2018; in press. DOI: 10.1016/j. jksuci.2018.03.007 URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S 1319157817303622 (дата обращения: 23.07.2018).Ojha P.K., Ismail A., Kuppusamy K.S. Perusal of readability with focus on web content understandability. Journal of King Saud University — Computer and Information Sciences. 2018; in press. DOI: 10.1016/j.jksuci.2018.03.007 URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S 1319157817303622 (accessed 23.07.2018).Liu B. Sentiment analysis and opinion mining. San Rafael, CA: Morgan & Claypool Publishers; 2012:1–15. (Synthesis Lectures on Human Language Technologies Series. Book 16). URL: https://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/ SentimentAnalysis-and-OpinionMining.pdf (дата обращения: 23.07.2018).Liu B. Sentiment analysis and opinion mining. San Rafael, CA: Morgan & Claypool Publishers; 2012:1–15. (Synthesis Lectures on Human Language Technologies Series. Book 16). URL: https://www.cs.uic.edu/~liub/FBS/ SentimentAnalysis-and-OpinionMining.pdf (accessed 23.07.2018).Heston S.L., Sinha N.R. News vs. sentiment: Predicting stock returns from news stories. Financial Analysts Journal. 2017;73(3):67–83. DOI: 10.2469/faj.v73.n3.3Heston S.L., Sinha N.R. News vs. sentiment: Predicting stock returns from news stories. Financial Analysts Journal. 2017;73(3):67–83. DOI: 10.2469/faj.v73.n3.3Jones K.S. A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval. Journal of Documentation. 1972;28(1):11–21. DOI: 10.1108/eb026526Jones K.S. A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval. Journal of Documentation. 1972;28(1):11–21. DOI: 10.1108/eb026526Loughran T., McDonald B. When is a liability not a liability? Textual analysis, dictionaries, and 10-Ks. The Journal of Finance. 2011;66(1):35–65. DOI: 10.1111/j.1540–6261.2010.01625.xLoughran T., McDonald B. When is a liability not a liability? Textual analysis, dictionaries, and 10-Ks. The Journal of Finance. 2011;66(1):35–65. DOI: 10.1111/j.1540–6261.2010.01625.xBodnaruk A., Loughran T., McDonald B. Using 10-K text to gauge financial constraints. Journal of Financial and Quantitative Analysi. 2015;50(4):623–646. DOI: 10.1017/S 0022109015000411Bodnaruk A., Loughran T., McDonald B. Using 10-K text to gauge financial constraints. Journal of Financial and Quantitative Analysi. 2015;50(4):623–646. DOI: 10.1017/S 0022109015000411Kearney C., Liu S. Textual sentiment in finance: A survey of methods and models. International Review of Financial Analysis. 2014;33:171–185. DOI: 10.1016/j.irfa.2014.02.006Kearney C., Liu S. Textual sentiment in finance: A survey of methods and models. International Review of Financial Analysis. 2014;33:171–185. DOI: 10.1016/j.irfa.2014.02.006Федорова Е. А., Демин И. С., Хрустова Л. Е., Осетров Р. А., Федоров Ф. Ю. Влияние тональности писем CEO на финансовые показатели компании. Российский журнал менеджмента. 2017;15(4):441–462. DOI: 10.21638/11701/spbu18.2017.403Fedorova E.A., Demin I.S., Khrustova L.E., Osetrov R.A., Fedorov F. Yu. The influence of the tone of CEO’s letters on the company’s financial performance. Rossiiskii zhurnal menedzhmenta = Russian Management Journal. 2017;15(4):441–462. DOI: 10.21638/11701/spbu18.2017.403 (In Russ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.