• norsk
    • English
  • English 
    • norsk
    • English
  • Login
View Item 
  •   Home
  • Norges Handelshøyskole
  • Thesis
  • Master Thesis
  • View Item
  •   Home
  • Norges Handelshøyskole
  • Thesis
  • Master Thesis
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Aksjeanbefalinger formidlet i norske internettmedia : en empirisk studie

Larsen, Aleksander
Master thesis
Thumbnail
View/Open
Larsen Aleksander 2007.pdf (482.7Kb)
URI
http://hdl.handle.net/11250/167837
Date
2007
Metadata
Show full item record
Collections
  • Master Thesis [3749]
Abstract
Denne masteroppgaven er en empirisk studie som tar for seg temaet aksjeanbefalinger

formidlet gjennom norske internettmedia. Mer spesifikt studeres anbefalinger fra nettstedet

www.hegnar.no formidlet gjennom RSS-feeden Aksjetips1 i tidsrommet mellom 1. oktober

2006 og 31. mars 2007. Det er totalt 1596 artikler som studeres for denne perioden.

Oppgaven opererer med nullhypotesen om at anbefalingene formidlet av nettstedet ikke

bringer noen ny informasjon til markedet og at det derfor ikke er noen sammenheng mellom

disse artiklene og aksjene på Oslo Børs.

Oppgaven konkluderer med at den ikke kan forkaste nullhypotesen. Det er likevel påvist en

svak statistisk sammenheng om at både de positive og de negative anbefalingene har størst

påvirkning på eventdagen -1. Studien påviser videre en svak antydning til at vi er vitne til en

overreaksjon med en tilhørende reversering. Avkastningen viser korrekt fortegn i dagene før

anbefalingene publiseres, mens fortegnet skifter for de to påfølgende dagene.

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit
 

 

Browse

ArchiveCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournalsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournals

My Account

Login

Statistics

View Usage Statistics

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit