Według autorów raportu PIE „Zwroty z akcji a sentyment w mediach społecznościowych” sytuację na rynku kapitałowym małych i średnich przedsiębiorstw może poprawić wykorzystanie "algorytmicznego systemu oceny atrakcyjności inwestycyjnej emitenta instrumentów finansowych" powstałego na podstawie danych dostępnych w mediach społecznościowych.
Wykorzystane przez PIE dane giełdowe obejmowały notowania akcji wszystkich emitentów obecnych na rynku głównym oraz NewConnect Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie. Składały się na nie statystyki dzienne zawierające informacje o kursach, wolumenie transakcji, liczbie akcji znajdujących się w wolnym obrocie (free float), wypłacanej dywidendzie czy emisji prawa poboru, a także strukturze akcjonariatu.
Jak czytamy, po przeanalizowaniu 462 spółek notowanych na warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych, reprezentujących różne branże i sektory, okazuje się, że w przypadku zwrotu z inwestycji w akcje mierzonego przy pomocy danych z mediów społecznościowych trafność prognoz wyniosła 83,3 proc. Natomiast w ramach prototypu ratingu trafność przypisania spółek do właściwej klasy wyniosła 84,7 proc.
"Algorytmiczny system oceny cech ilościowych i jakościowych emitenta instrumentów rynku kapitałowego to alternatywna metoda ratingowa, która może poprawić wiarygodność firm na rynku papierów wartościowych oraz ułatwić dostęp do niego małym i średnim przedsiębiorstwom" - uważa kierownik zespołu foresightu Polskiego Instytutu Ekonomicznego Katarzyna Dębkowska.
Według Dębkowskiej model, który udało się stworzyć podczas pracy nad raportem, umożliwia "skuteczne przewidywanie przyszłego zachowania kursów akcji i stopy zwrotu". Korzystanie z dostępnych danych w mediach społecznościowych pozwala też oceniać podmioty nienotowane na giełdzie. "To ważne zwłaszcza w kontekście rozwoju polskiego rynku kapitałowego" – podkreśla.
Kluczowymi zmiennymi dotyczącymi aktywności badanej spółki i powiązanych z nią marek są: ogólne natężenie aktywności (wskaźnik INI – ogólnie i w przeliczeniu na wpis), łączna liczba polubień i reakcji „wow”, liczba postów opublikowanych przez autora strony, szczególnie typu: status, zdjęcie, wideo oraz zmiana liczby fanów w czasie - pokazuje raport.
Aby sprawdzić uniwersalność modelu, użyto go też do zbadania podmiotów obecnych na giełdzie austriackiej, uznawanej przez większość inwestorów międzynarodowych za rynek rozwinięty. "Ostateczny model dotyczący zwrotu z inwestycji osiągnął trafność przewidywania na zbiorze testowym (out-of-bag accuracy) równą 75,7 proc. w porównaniu do 83,3 proc. w przypadku modelu zbudowanego na danych polskich, który jednak wykorzystywał więcej elementów (50 zamiast 15)" - czytamy.
Zwrócono uwagę, że zastosowanie modelu do giełdy austriackiej potwierdziło jego jakość i skuteczność, mimo że do celów przewidywania posłużono się wyłącznie informacjami o aktywności na portalach, bez sięgania po jakiekolwiek informacje na temat osiąganych wyników finansowych.
"Zbudowaliśmy skuteczny prototyp ratingu atrakcyjności inwestycyjnej, przypisujący emitentom z warszawskiej Giełdy Papierów Wartościowych wyłącznie na podstawie danych o aktywnościach na stronach portali społecznościowych tych spółek" - podsumował współautor raportu Dominik Batorski, członek zarządu Sotrender i analityk danych w ICM UW. Według niego skonstruowany w podobny sposób rating może być stosowany również dla spółek spoza parkietu.
