Using Emotional Markers' Frequencies in Stock Market ARMAX-GARCH Model

We analyze the possibility of improving the prediction of stock market indicators by adding information about public mood expressed in Twitter posts. To estimate public mood, we analysed frequencies of 175 emotional markers - words, emoticons, acronyms and abbreviations - in more than two billion tweets collected via Twitter API over a period from 13.02.2013 to 22.04.2015. We explored the Granger causality relations between stock market returns of S&P500, DJIA, Apple, Google, Facebook, P zer and Exxon Mobil and emotional markers frequencies. We found that 17 emotional markers out of 175 are Granger causes of changes in returns without reverse e ect. These frequencies were tested by Bayes Information Criteria to determine whether they provide additional information to the baseline ARMAX-GARCH model. We found Twitter data can provide additional information and managed to improve prediction as compared to a model based solely on emotional markers

Разнородное влияние индивидуальных социально-экономических характеристик и региональных экологических условий на самооценку здоровья

Здоровье — комплексное явление, определяемое множеством факторов. Одной из основных проблем в области общественного здравоохранения является вопрос влияния условий окружающей среды на здоровье человека. В изучении этого вопроса важную роль играет доступная и актуальная информация о состоянии здоровья населения, включающая такие показатели, как заболеваемость и распространенность заболеваний. В настоящем исследовании были использованы микроданные о самооценке здоровья, полученные в рамках Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ. Влияние экологических условий на самооценку здоровья в России проанализировано с учетом неоднородности показателей самооценки. Для анализа были применены обобщенная модель упорядоченного выбора для панельных данных со случайными эффектами и функция для проверки нарушения допущения параллельного тренда. В качестве независимых факторов рассматривались характеристики воздуха и воды, а также количество загрязняющих веществ в каждом регионе. Проведенное исследование продемонстрировало значимое негативное влияние экологических факторов на самооценку здоровья в масштабах всей России. Также показано, что респонденты, имеющие среднее профессиональное образование и выше, состоящие в браке и регулярно занимающиеся физической культурой, выше оценивают своё здоровье. Полученные результаты могут быть использованы для совершенствования региональных государственных программ, направленных на повышение качества жизни различных групп населения, например, для разработки комплекса мер в области здравоохранения. Кроме того, полученные данные могут быть использованы в программах по улучшению качества окружающей среды, реализация которых может привести к повышению общего уровня самооценки здоровья в конкретном регионе

Using Emotional Markers' Frequencies in Stock Market ARMAX-GARCH Model

We analyze the possibility of improving the prediction of stock market indicators by adding information about public mood expressed in Twitter posts. To estimate public mood, we analysed frequencies of 175 emotional markers - words, emoticons, acronyms and abbreviations - in more than two billion tweets collected via Twitter API over a period from 13.02.2013 to 22.04.2015. We explored the Granger causality relations between stock market returns of S&P500, DJIA, Apple, Google, Facebook, P zer and Exxon Mobil and emotional markers frequencies. We found that 17 emotional markers out of 175 are Granger causes of changes in returns without reverse e ect. These frequencies were tested by Bayes Information Criteria to determine whether they provide additional information to the baseline ARMAX-GARCH model. We found Twitter data can provide additional information and managed to improve prediction as compared to a model based solely on emotional markers

Разнородное влияние индивидуальных социально-экономических характеристик и региональных экологических условий на самооценку здоровья

Здоровье — комплексное явление, определяемое множеством факторов. Одной из основных проблем в области общественного здравоохранения является вопрос влияния условий окружающей среды на здоровье человека. В изучении этого вопроса важную роль играет доступная и актуальная информация о состоянии здоровья населения, включающая такие показатели, как заболеваемость и распространенность заболеваний. В настоящем исследовании были использованы микроданные о самооценке здоровья, полученные в рамках Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ. Влияние экологических условий на самооценку здоровья в России проанализировано с учетом неоднородности показателей самооценки. Для анализа были применены обобщенная модель упорядоченного выбора для панельных данных со случайными эффектами и функция для проверки нарушения допущения параллельного тренда. В качестве независимых факторов рассматривались характеристики воздуха и воды, а также количество загрязняющих веществ в каждом регионе. Проведенное исследование продемонстрировало значимое негативное влияние экологических факторов на самооценку здоровья в масштабах всей России. Также показано, что респонденты, имеющие среднее профессиональное образование и выше, состоящие в браке и регулярно занимающиеся физической культурой, выше оценивают своё здоровье. Полученные результаты могут быть использованы для совершенствования региональных государственных программ, направленных на повышение качества жизни различных групп населения, например, для разработки комплекса мер в области здравоохранения. Кроме того, полученные данные могут быть использованы в программах по улучшению качества окружающей среды, реализация которых может привести к повышению общего уровня самооценки здоровья в конкретном регионе