Google Search Volume as an Attention Proxy in the Stock Market - A Study of Nasdaq Copenhagen

Abstract

This paper investigates whether Google search queries data correlates with or predicts stock market parameters on the Nasdaq Copenhagen (Copenhagen Stock Exchange), and whether excess return can be generated utilizing trading strategies based on Google search volume. I use abnormal returns, abnormal trading volume, and volatility as measures of market activity. Daily and weekly Google search data are collected. Google search data is obtained based on company ticker and company name. The analysis utilizes panel data regression to investigate if abnormal Google Search volume can describe or predict market parameters. The results find a small positive correlation between Google searches and abnormal stock returns. However, the findings from the panel data regressions find no evidence that abnormal Google search volume correlates with or predicts abnormal returns at a statistically significant level. However, the regression results show that both weekly and daily abnormal Google search volume correlates with abnormal trading volume and volatility. Trading strategies involving Google search volume show that there is economic value in utilizing abnormal Google search volume as a parameter in purchase decisions of financial products when transaction costs are not considered. The thesis also discusses the complex dynamics of the stock market and how this creates endogeneity challenges. The endogeneity problem is central to the discussion of the validity of the analysis results.

Denne masteroppgaven har som formål å undersøke hvordan Google søkevolum korrelerer med og predikerer parametere på Nasdaq Copenhagen (Københavns Fondsbørs), og om en kan oppnå meravkastning ved bruk av søkevolum som en indikator ved aksjehandel. Jeg tar i bruk unormal avkastning, unormalt volum og volatilitet som mål på markedsaktivitet. Både daglig og ukentlig Google søkedata er studert. Google søkedata er innhentet basert på selskapets ticker og selskapets navn. I analysen blir panel data regresjon gjennomført for Google søkevolum på ukentlig og daglig basis. Resultatene viser at det er en liten positiv korrelasjon mellom unormalt Google søkevolum og unormal aksjeavkastning. Funnene fra regresjonsmodellene finner imidlertid få holdepunkter for at unormalt høyt Google-søkevolum korrelerer med eller predikerer unormal avkastning på et statistisk signifikant nivå. Regresjonsresultatene viser imidlertid at Google-søkevolum korrelerer med unormalt volum og volatilitet i både det ukentlige og daglige datasettet. Trading strategier som involverer Google søkevolum viser at en kan oppnå økonomisk gevinst ved å bruke Google-søkevolum som en parameter i kjøps- og salgsbeslutninger av finansielle produkter når transaksjonskostnader ikke er tatt med i beregningen. Denne oppgaven drøfter også den komplekse dynamikken til aksjemarkedet og hvordan dette skaper utfordringer med endogenitet. Endogenitetsproblemet står sentralt i drøftingen av validiteten til analysens resultater.