Preview

ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология

Расширенный поиск

Влияние информации о заболеваниях (лихорадка Эбола и COVID-19) на фармацевтический сектор России и США

https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2021.054

Аннотация

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

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. 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. 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.

Об авторах

Е. А. Федорова
Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего образования «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»
Россия

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

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



Д. О. Афанасьев
Акционерное общество «Гринатом»
Россия

Афанасьев Дмитрий Олегович – архитектор информационных систем

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



А. В. Соколов
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия

Соколов Александр Вадимович – студент

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



М. П. Лазарев
Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего образования «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»
Россия

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

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



Список литературы

1. Hanna D., Huang Y. The impact of SARS on Asian economies. Asian Economic Papers. 2004; 3 (1): 102−112.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. 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.

10. 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.

11. 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.

12. 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.

13. 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.

14. Zou H., Hastie T. Regularization and variable selection via the elastic net. Journal of the Royal Statistical Society: Series B. 2005; 67: 301–320.

15. Descriptions of Inquirer Categories and Use of Inquirer Dictionaries. URL: http://www.wjh.harvard.edu/~inquirer/homecat.htm (дата обращения 16.03.2021).

16. Loughran and McDonald Sentiment Word Lists. URL: https://sraf.nd.edu/textual-analysis/resources/#Master%20Dictionary (дата обращения 16.03.2021).

17. NRC Word-Emotion Association Lexicon. URL: https://saifmohammad.com/WebPages/NRC-Emotion-Lexicon.htm (дата обращения 16.03.2021).

18. 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).

19. Trinker/lexicon. URL: https://github.com/trinker/lexicon (дата об- ращения 16.03.2021).

20. 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.

21. Linis Crowd. URL: http://www.linis-crowd.org/ (дата обращения 16.03.2021).


Рецензия

Для цитирования:


Федорова Е.А., Афанасьев Д.О., Соколов А.В., Лазарев М.П. Влияние информации о заболеваниях (лихорадка Эбола и COVID-19) на фармацевтический сектор России и США. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2021;14(2):213–224. https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2021.054

For citation:


Fedorova E.A., Afanasyev D.O., Sokolov A.V., Lazarev M.P. Impact of disease information (Ebola and COVID-19) on the pharmaceutical sector in Russia and USA. FARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomics and Pharmacoepidemiology. 2021;14(2):213–224. (In Russ.) https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2021.054

Просмотров: 845


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.


ISSN 2070-4909 (Print)
ISSN 2070-4933 (Online)