Fractional differencing in stock market price and online presence of global tourist corporations

Francisco Flores-Muñoz, Alberto Javier Báez-García, Josué Gutiérrez-Barroso

Abstract


Purpose – This work aims to explore the behavior of stock market prices according to the autoregressive fractional differencing integrated moving average model. This behavior will be compared with a measure of
online presence, search engine results as measured by Google Trends.
Design/methodology/approach – The study sample is comprised by the companies listed at the STOXX® Global 3000 Travel and Leisure. Google Finance and Yahoo Finance, along with Google Trends, were used, respectively, to obtain the data of stock prices and search results, for a period of five years (October 2012 to October 2017). To guarantee certain comparability between the two data sets, weekly observations were collected, with a total figure of 118 firms, two time series each (price and search results), around 61,000 observations.
Findings – Relationships between the two data sets are explored, with theoretical implications for the fields of economics, finance and management. Tourist corporations were analyzed owing to their growing economic impact. The estimations are initially consistent with long memory; so, they suggest that both stock market prices and online search trends deserve further exploration for modeling and forecasting. Significant differences owing to country and sector effects are also shown.
Originality/value – This research contributes in two different ways: it demonstrate the potential of a new tool for the analysis of relevant time series to monitor the behavior of firms and markets, and it suggests several theoretical pathways for further research in the specific topics of asymmetry of information and corporate transparency, proposing pertinent bridges between the two fields.

Propósito - Este trabajo tiene como objetivo explorar el comportamiento de los precios del mercado de valores de acuerdo con el modelo de media móvil integrada de diferenciación autorregresiva fraccionada (ARFIMA). Este comportamiento se comparará con una medida de presencia en línea, resultados de motores de búsqueda medidos por Google Trends.

Diseño/metodología/enfoque - La muestra del estudio está compuesta por las empresas que figuran en el STOXX® Global 3000 Travel & Leisure. Google Finance y Yahoo Finance, junto con Google Trends, se utilizaron, respectivamente, para obtener los datos de los precios de las acciones y los resultados de búsqueda durante un período de cinco años (octubre de 2012 a octubre de 2017). Para garantizar cierta comparabilidad entre los dos conjuntos de datos, se recopilaron observaciones semanales, con una cifra total de 118 empresas, dos series de tiempo cada una (precio y resultados de búsqueda), alrededor de 61 000 observaciones.

Hallazgos - Se exploraron las relaciones entre los dos conjuntos de datos, con implicaciones teóricas para los campos de economía, finanzas y administración. Las corporaciones turísticas fueron analizadas debido a su creciente impacto económico. Las estimaciones son inicialmente consistentes con una memoria larga, por lo que sugieren que tanto los precios del mercado de valores como las tendencias de búsqueda en línea merecen una mayor exploración para el modelado y el pronóstico. También se muestran diferencias significativas debido a los efectos de país y sector.

Originalidad/valor - Esta investigación contribuye de dos maneras diferentes: (1) demuestra el potencial de una nueva herramienta para el análisis de series de tiempo relevantes para monitorear el comportamiento de las empresas y los mercados, y (2) sugiere varias vías teóricas para futuras investigaciones en los temas específicos de asimetría de información y transparencia corporativa, proponiendo puentes pertinentes entre los dos campos.


Keywords


ARFIMA; global corporations; online search trends; stock market behaviour; comportamiento del mercado de valores; tendencias de búsqueda en línea; ARFIMA; corporaciones G globales

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