farmaecFARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomics and PharmacoepidemiologyФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология2070-49092070-4933IRBIS LLC10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2021.054farmaec-528Research ArticleORIGINAL ARTICLESОРИГИНАЛЬНЫЕ ПУБЛИКАЦИИImpact of disease information (Ebola and COVID-19) on the pharmaceutical sector in Russia and USAВлияние информации о заболеваниях (лихорадка Эбола и COVID-19) на фармацевтический сектор России и СШАhttps://orcid.org/0000-0002-3381-6116ФедороваЕ. А.FedorovaE. A.

Федорова Елена Анатольевна – д.э.н., профессор департамента корпоративных финансов и корпоративного управления. Author ID: 55584791316

Ленинградский пр-т, д. 49, Москва 125993, Россия

Elena A. Fedorova – Dr. Econ. Sc., Professor, Department of the Corporate Governance and Finance. Scopus Author ID: 56585981200

49 Leningradskiy Prospect, Moscow 125993, Russia

ecolena@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-1692-5166АфанасьевД. О.AfanasyevD. O.

Афанасьев Дмитрий Олегович – архитектор информационных систем

1-й Нагатинский пр-д, д. 10, стр. 1, Москва 115533, Россия

Dmitry O. Afanasyev – Information Systems Architect

10 bld. 1 Pervyy Nagatinskiy proezd, Moscow 115533, Russia

СоколовА. В.SokolovA. V.

Соколов Александр Вадимович – студент

ул. Мясницкая, д. 20, Москва 101000, Россия

Alexander V. Sokolov – Student

20 Myasnitskaya Str., Moscow 101000, Russia

https://orcid.org/0000-0002-5633-8284ЛазаревМ. П.LazarevM. P.

Лазарев Михаил Петрович – к.ф.-м.н., доцент департамента финансового и инвестиционного менеджмента

Ленинградский пр-т, д. 49, Москва 125993, Россия

Mikhail P. Lazarev – PhD (Phys. Math.), Assistant Professor, Department of Financial and Investment Management

49 Leningradskiy Prospect, Moscow 125993, Russia

Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего образования «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»РоссияFinancial University under the Government of the Russian FederationRussian FederationАкционерное общество «Гринатом»РоссияJSC GreenatomRussian FederationНациональный исследовательский университет «Высшая школа экономики»РоссияNational Research University “Higher School of Economics”Russian Federation202127072021142213–224Copyright © Fedorova E.A., Afanasyev D.O., Sokolov A.V., Lazarev M.P., 20212021Федорова Е.А., Афанасьев Д.О., Соколов А.В., Лазарев М.П.Fedorova E.A., Afanasyev D.O., Sokolov A.V., Lazarev M.P.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.pharmacoeconomics.ru/jour/article/view/528Objective

Objective: identification of the relationship between the news coverage of global diseases and the dynamics of the return on shares of the pharmaceutical sector for Russia and the United States.

Material and methods

Material and methods. The empirical base of the study includes more than 700 thousand tweets on Ebola and COVID-19 in Russian and English, news of the RBC news agency. The sentiment of the text was assessed on the basis of five English and four Russian-language dictionaries, the influence of fundamental and textual variables on the profitability of pharmaceutical companies' shares was carried out using the ARMAX-GARCH econometric model.

Results

Results. It has been proven that the dynamics of the stock index of pharmaceutical companies is explained by fundamental (economic) and sentimental factors. News of any epidemics negatively affects the pharmaceutical sector in the US and Russia, that is, there are no industries that benefit from this situation. Pandemic news affects US pharmaceutical companies more than Russian companies. The effect of news influence depends on the level of spread of the disease. News influences not only at the moment of their publication, but also after: there is a "delayed effect". Ebola news affects the American pharmaceutical market for 2 weeks, and the dynamics of the increase in influence can be traced. News on the COVID pandemic amplifies its impact during 1 week for the Russian pharmaceutical market and for 2 weeks for the US pharmaceutical companies. As for news sources, the elastic network has identified more significant variables based on publications from RBC; therefore, Internet publications generate more publicity, shaping a more significant overall sentiment in the markets.

Conclusion

Conclusion. The models developed in the framework of the study and the economic conclusions obtained have not only theoretical, but also practical significance, and can also be used for further research in this area. It is possible to give recommendations on the practical use of dictionaries to assess the sentiment of the text. In our study, the elastic network method chose the Loughran–McDonald dictionary for evaluating economic texts in English and the EcSentiThemeLex dictionary (designed in R and Python programming environments). Avenues for further investigation may include analysis of other sources of information about the pandemic.

Цель

Цель: выявление зависимостей между новостным освещением всемирных заболеваний и динамикой доходности акций фармацевтического сектора для России и США.

Материал и методы

Материал и методы. Эмпирическая база исследования включает более 700 тыс. твитов по лихорадке Эбола и по COVID-19 на русском и английском языках, новости информационного агентства РБК. Оценка тональности текста проводилась на основе пяти англоязычных и четырех русскоязычных словарей, влияние фундаментальных и текстовых переменных на доходность акций фармацевтических компаний оценивалось с помощью эконометрической модели ARMAX–GARCH.

Результаты

Результаты. Было доказано, что динамика фондового индекса фармацевтических компаний объясняется фундаментальными (экономическими) и сентиментальными факторами. Новости о любых эпидемиях негативно влияют на фармацевтический сектор США и России, то есть не существует тех отраслей, которые выигрывают от данной ситуации. Новости о пандемиях больше влияют на фармацевтические компании США, чем на компании России. Эффект влияния новостей зависит от уровня распространения болезни. Новости оказывают воздействие не только в момент их опубликования, но и после: наблюдается «отложенный эффект». Новости по Эболе влияют в течение 2 нед на американский рынок фармацевтических компаний, причем прослеживается динамика возрастания влияния. Новости по пандемии COVID-19 усиливают свое влияние в течение 1 нед для российского рынка фармацевтических компаний и в течение 2 нед для фармацевтических компаний США. Что касается источников новостей, то эластичная сеть выделила больше значимых переменных, основанных на публикациях из РБК, следовательно, интернет-публикации создают большую огласку, формируя более значимую общую тональность настроений на рынках.

Заключение

Заключение. Разработанные в рамках исследования модели и полученные экономические выводы имеют не только теоретическую, но и практическую значимость, а также могут быть использованы для дальнейших исследований в данной области. Можно дать рекомендации по практическому применению словарей для оценки тональности текста. В нашем исследовании метод эластичных сетей выбрал словарь Loughran–McDonald для оценки экономических текстов на английском языке и словарь EcSentiThemeLex (оформленные в средах программирования R и Python). Пути дальнейшего исследования могут включать в себя анализ других источников информации о пандемии.

COVID-19SARS-CoV-2Эболатекстовый анализмешок словмоделифармацевтические компанииCOVID-19SARS-CoV-2Ebolatext analysisbag of wordsmodelsReferencesHanna D., Huang Y. The impact of SARS on Asian economies. Asian Economic Papers. 2004; 3 (1): 102−112.Hanna D., Huang Y. The impact of SARS on Asian economies. Asian Economic Papers. 2004; 3 (1): 102−112.Schell D., Wang M., Luu T., Huynh D. Journal of Behavioral and Experimental Finance This time is indeed different: A study on global market reactions to public health crisis . J Behav Exp Financ. 2020; 27: 100349. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2020.100349.Schell D., Wang M., Luu T., Huynh D. Journal of Behavioral and Experimental Finance This time is indeed different: A study on global market reactions to public health crisis . J Behav Exp Financ. 2020; 27: 100349. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2020.100349.Smith R. D., Keogh-Brown M. R., Barnett T. Estimating the economic impact of pandemic influenza: an application of the computable general equilibrium model to the UK. Social science & medicine. 2011; 73 (2): 235−244.Smith R. D., Keogh-Brown M. R., Barnett T. Estimating the economic impact of pandemic influenza: an application of the computable general equilibrium model to the UK. Social science & medicine. 2011; 73 (2): 235−244.Norouzi N., Zarazua G., Rubens D., Choupanpiesheh S., Enevoldsen P. Energy Research & Social Science When pandemics impact economies and climate change: Exploring the impacts of COVID-19 on oil and electricity demand in China. Energy Res Soc Sci. 2020; 68 (June): 101654. https://doi.org/10.1016/j.erss.2020.101654.Norouzi N., Zarazua G., Rubens D., Choupanpiesheh S., Enevoldsen P. Energy Research & Social Science When pandemics impact economies and climate change: Exploring the impacts of COVID-19 on oil and electricity demand in China. Energy Res Soc Sci. 2020; 68 (June): 101654. https://doi.org/10.1016/j.erss.2020.101654.Ichev R., Marin M. International Review of Financial Analysis Stock prices and geographic proximity of information: Evidence from the Ebola outbreak. 2018; 56 (August 2017): 153–66.Ichev R., Marin M. International Review of Financial Analysis Stock prices and geographic proximity of information: Evidence from the Ebola outbreak. 2018; 56 (August 2017): 153–66.Sharif A., Aloui C., Yarovaya L. International Review of Financial Analysis COVID-19 pandemic , oil prices , stock market , geopolitical risk and policy uncertainty nexus in the US economy: Fresh evidence from the wavelet- based approach. Int Rev Financ Anal. 2020; 70 (May): 101496. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2020.101496.Sharif A., Aloui C., Yarovaya L. International Review of Financial Analysis COVID-19 pandemic , oil prices , stock market , geopolitical risk and policy uncertainty nexus in the US economy: Fresh evidence from the wavelet- based approach. Int Rev Financ Anal. 2020; 70 (May): 101496. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2020.101496.Al-Awadhi A.M., Alsaifi K., Al-awadhi A., Alhammadi S. Journal of Behavioral and Experimental Finance Death and contagious infectious diseases: Impact of the COVID-19 virus on stock market returns. J Behav Exp Financ. 2020; 27: 100326. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2020.100326.Al-Awadhi A.M., Alsaifi K., Al-awadhi A., Alhammadi S. Journal of Behavioral and Experimental Finance Death and contagious infectious diseases: Impact of the COVID-19 virus on stock market returns. J Behav Exp Financ. 2020; 27: 100326. https://doi.org/10.1016/j.jbef.2020.100326.Sun Y., Liu X., Chen G., Hao Y., Zhang Z.J. Information & Management How mood affects the stock market: Empirical evidence from microblogs. Inf Manag. 2020; 57 (5): 103181. https://doi.org/10.1016/j.im.2019.103181.Sun Y., Liu X., Chen G., Hao Y., Zhang Z.J. Information & Management How mood affects the stock market: Empirical evidence from microblogs. Inf Manag. 2020; 57 (5): 103181. https://doi.org/10.1016/j.im.2019.103181.Donadelli M., Kizys R., Riedel M. Dangerous infectious diseases: Bad news for Main Street, good news for Wall Street? Journal of Financial Markets. 2017; 35: 84−103.Donadelli M., Kizys R., Riedel M. Dangerous infectious diseases: Bad news for Main Street, good news for Wall Street? Journal of Financial Markets. 2017; 35: 84−103.Ekinci C., Akyildirim E., Corbet S. Analysing the dynamic influence of US macroeconomic news releases on Turkish stock markets. Financ Res Lett. 2019; 31 (April): 155–64. https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.04.021.Ekinci C., Akyildirim E., Corbet S. Analysing the dynamic influence of US macroeconomic news releases on Turkish stock markets. Financ Res Lett. 2019; 31 (April): 155–64. https://doi.org/10.1016/j.frl.2019.04.021.Adjemian M.K., Irwin S.H. The market response to government crop news under different release regimes. J Commod Mark. 2019; (October): 100110. https://doi.org/10.1016/j.jcomm.2019.100110.Adjemian M.K., Irwin S.H. The market response to government crop news under different release regimes. J Commod Mark. 2019; (October): 100110. https://doi.org/10.1016/j.jcomm.2019.100110.Li X., Wu P., Wang W. Incorporating stock prices and news sentiments for stock market prediction: A case of Hong Kong. Inf Process Manag. 2020; 57 (5): 102212. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2020.102212.Li X., Wu P., Wang W. Incorporating stock prices and news sentiments for stock market prediction: A case of Hong Kong. Inf Process Manag. 2020; 57 (5): 102212. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2020.102212.Del B.L., Megaravalli A.V., Sampagnaro G. Mandatory disclosure tone and bank risk-taking: Evidence from Europe. Econ Lett. 2020; 186: 108531. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2019.108531.Del B.L., Megaravalli A.V., Sampagnaro G. Mandatory disclosure tone and bank risk-taking: Evidence from Europe. Econ Lett. 2020; 186: 108531. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2019.108531.Zou H., Hastie T. Regularization and variable selection via the elastic net. Journal of the Royal Statistical Society: Series B. 2005; 67: 301–320.Zou H., Hastie T. Regularization and variable selection via the elastic net. Journal of the Royal Statistical Society: Series B. 2005; 67: 301–320.Descriptions of Inquirer Categories and Use of Inquirer Dictionaries. URL: http://www.wjh.harvard.edu/~inquirer/homecat.htm (дата обращения 16.03.2021).Descriptions of Inquirer Categories and Use of Inquirer Dictionaries. Available at: http://www.wjh.harvard.edu/~inquirer/homecat.htm (accessed 16.03.2021).Loughran and McDonald Sentiment Word Lists. URL: https://sraf.nd.edu/textual-analysis/resources/#Master%20Dictionary (дата обращения 16.03.2021).Loughran and McDonald Sentiment Word Lists. Available at: https://sraf.nd.edu/textual-analysis/resources/#Master%20Dictionary (accessed 16.03.2021).NRC Word-Emotion Association Lexicon. URL: https://saifmohammad.com/WebPages/NRC-Emotion-Lexicon.htm (дата обращения 16.03.2021).NRC Word-Emotion Association Lexicon. Available at: https://saifmohammad.com/WebPages/NRC-Emotion-Lexicon.htm (accessed 16.03.2021).SentiWordNet 3.0: An Enhanced Lexical Resource for Sentiment Analysis and Opinion Mining. URL: https://www.aclweb.org/anthology/L10-1531/ (дата обращения 16.03.2021).SentiWordNet 3.0: An Enhanced Lexical Resource for Sentiment Analysis and Opinion Mining. Available at: https://www.aclweb.org/anthology/L10-1531/ (accessed 16.03.2021).Trinker/lexicon. URL: https://github.com/trinker/lexicon (дата об- ращения 16.03.2021).Trinker/lexicon. Available at: https://github.com/trinker/lexicon (accessed 16.03.2021).Федорова Е.А., Афанасьев Д.О., Дёмин И.С. и др. Разработка тонально-тематического словаря EcSentiThemeLex для анализа экономических текстов на русском языке. Прикладная информатика. 2020; 15 (6): 58–77. https://doi.org/10.37791/2687-0649-2020-15-6-58-77.Fedorova E.A., Afanasyev D.O., Demin I.S et al. Development of a tonal-thematic dictionary EcSentiThemeLex for the analysis of economic texts in Russian. Journal of Applied Informatics. 2020; 15 (6): 58–77. https://doi.org/10.37791/2687-0649-2020-15-6-58-77 (in Russ.).Linis Crowd. URL: http://www.linis-crowd.org/ (дата обращения 16.03.2021).Linis Crowd. Available at: http://www.linis-crowd.org/ (accessed 16.03.2021).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.