USING GOOGLE SEARCH FOR PREDICTION OF IPO SUCCESS (ID:1046798)
Зміст
INTRODUCTION 3
CHAPTER 1. THEORETICAL ASPECT OF USING GOOGLE SEARCH FOR PREDICTION OF IPO SUCCESS
6
1.1 Analysis of previous academic and practical studies using Google search to predict IPO success
6
1.2 Consideration of possible connections between the volume of search queries in Google and other factors affecting the success of the IPO
10
1.3 Consideration of possible mathematical models for predicting IPO success based on Google search
13
CHAPTER 2. FORECASTING THE SUCCESS OF IPO SHARES BASED ON GOOGLE SEARCH RESULTS
17
2.1 Description of methods for collecting data from Google search for analysis 17
2.2 The process of data processing and aggregation for further use 27
2.3 Development of a program for analyzing the received data and building a model
30
2.4 Presentation of the results of forecasting IPO success based on Google search 37
CHAPTER 3. RECOMMENDATION AND PATHWAY FOR IMPROVEMENT FOR PREDICTION OF IPO SUCCESS BASED ON GOOGLE SEARCH RESULTS
43
3.1 Recommendations for improving the used mathematical model 43
CONCLUSIONS 46
REFERENCES 49
Зразок роботи
В сучасному світі, де фінансові ринки швидко змінюються і конкуренція велика, інвесторам надзвичайно важливо мати найбільш повне і точне розуміння ризиків та можливостей, пов'язаних з інвестиціями. Одним із методів, який здобуває популярність у сучасному фінансовому аналізі, є використання великих обсягів даних та аналітики текстового контенту для прогнозування успішності ініціального публічного розміщення (IPO).
Тема, що стоїть перед нами, особливо цікава тим, що пропонує аналізувати успішність IPO-акцій на основі результатів пошуку в Google. Зважаючи на те, що Інтернет вже давно став важливим джерелом інформації для інвесторів та трейдерів, можна впевнено стверджувати, що обсяги пошукових запитань є важливим показником громадської уваги та інтересу до певної компанії.
Актуальність теми визначається сучасним підходом до фінансового аналізу та інвестицій, де важливо мати доступ до точної та актуальної інформації. Google залишається ключовою платформою для пошуку, що надає можливість отримати важливий інсайт щодо громадського інтересу до компанії перед її IPO. Використання великих обсягів даних та аналітика текстового контенту дозволяють виявити тенденції та психологічні чинники, які впливають на ринок. Цей підхід є інноваційним у фінансовому аналізі та надає можливість швидко реагувати на зміни у динаміці ринків. В цілому, об'єднання аналізу результатів пошуку та інвестиційного аналізу відкриває нові перспективи для інвесторів та дозволяє приймати обгрунтовані рішення на основі розширеного спектру інформації.
In today's rapidly evolving financial markets with intense competition, investors find it crucial to have a comprehensive understanding of the risks and opportunities associated with investments. One increasingly popular method in modern financial analysis involves leveraging big data and text analytics to forecast the success of Initial Public Offerings (IPOs).
Analyzing the success of IPO stocks based on Google search results is particularly intriguing because the internet has become a vital source of information for investors and traders alike. Search query volumes serve as a significant indicator of public attention and interest in a specific company. The relevance of this approach is underscored by its modern approach to financial analysis and investments, emphasizing the importance of accurate and timely information.
Google remains a key platform for search, providing critical insights into public interest in a company before its IPO. Utilizing large datasets and text analytics helps identify trends and psychological factors influencing the market. This innovative approach enables rapid adaptation to market dynamics, offering new perspectives for investors to make informed decisions.
In essence, combining search results analysis with investment analysis opens new avenues for investors, facilitating informed decision-making based on a broader spectrum of information.
Інші роботи з даної категорії: