Akcijų grąžos prognozavimo efektyvumo vertinimas Baltijos šalių akcijų rinkoje, taikant dėmesio ir techninės analizės įrankius

LTTyrimo problema – kokį poveikį investicijų grąžos Baltijos šalių akcijų rinkoje prognozavimui turi dėmesio analizės įrankio taikymas, lyginant su techninės analizės įrankių taikymu trumpajame laikotarpyje? Tyrimo objektas – dėmesio analizės ir techninės analizės įrankių poveikis akcijų grąžos prognozavimui. Tyrimo tikslas - ištirti ir įvertinti dėmesio analizės bei techninės analizės įrankių taikymo investicijų grąžos prognozavimui efektyvumą Baltijos šalių akcijų rinkoje. Tyrimo metodai. Literatūros analizės, sintezės bei sisteminimo metodai. Empiriniui tyrimui atlikti - vektorinė autoregresija. Empirinio tyrimo gautų rezultatų palyginimui ir diskusijai plėtoti analitinis-kritinis metodas Mokslinių tyrimų, susijusių technine analize pagrįstų prekybos sistemų efektyvumo vertinimu Baltijos šalių akcijų rinkoje, ieškant viešai prieinamuose šaltiniuose rasti keli magistro baigiamieji darbai, kurie atlikti 2010 ir 2011 metais, todėl Baltijos šalių akcijų rinkos šioje tyrimų problematikoje atsispindi mažai [p. 203].

ENThis empirical research examines research problem: What is the effectiveness of the application of the attention analysis tool, compared with technical analysis tool, on forecasting stocks returns of investment in the Baltic stock market. The aim or the research is by analyzing theoretical assumssions of implementation of attention analysis and technical analysis tools to forecast stock returns, create empirical research methodology and evaluate the effectiveness of forecasting stock returns by implementing attention analysis and technical analysis tools in Nasdaq Baltic stock market The object of the research the assessment of attention analysis and technical analysis tools effectiveness on forecasting stock returns. Methods of the research. In this research we have used literature analysis synthesis and systematization methods. To conduct empirical research we have used quantitive method – vector autoregression. To develop the research comparison and discussion we have used analytical-critical method. The results and conclusions. After empirical research with all Nasdaq Baltic main list stocks panel, we are able to conclude that increase of Google search engine search volume is effect of stocks return, turnover and volatility, but with two weeks lag it cannot forecast stocks return more effectively than technical analysis tools. We have tested daily and weekly data frequency for forecasting stocks returns, but the difference is not statistically significant and we can make conclusion that data frequency to implement technical analysis is not statistically significant. H3 hypothesis testing results shows that Google search engine search volume allows to forecast stocks returns, turnover in different cases. Keywords: attention analysis, forecasting, stock market, stock returns, technical analysis.