Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
PÅVERKAR DONALD J. TRUMPS TWEETS ANGÅENDE HANDELSKRIGET MELLAN USA OCH KINA DJIA?: En kvantitativ studie om Donald J. Trumps tweets angående handelskriget mellan USA och Kina påverkar Dow Jones Industrial Average.
Uppsala University, Disciplinary Domain of Humanities and Social Sciences, Faculty of Social Sciences, Department of Economics.
2019 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesis
Abstract [sv]

Etableringen av sociala medier har skapat ett nytt medielandskap där beslutsfattare och politiker kan kommunicera direkt med allmänheten. Donald J. Trump är en politiker som valt att kom- municera med sin publik via twitter. Han misstror traditionell medias förmåga att objektivt återge hans utsagor och underminerar journalistiken genom att använda begrepp som ’fake news’. Att en amerikansk presidenten twittrar är inget nytt fenomen men frekvensen och reto- riken i Donald J. Trumps tweets är något nytt. Dessa nya medievanor kan få konsekvenser inom flera sektorer inte minst på finansmarknaden. Vilken påverkan hans twittrande har på aktiemarknaden är frågan som behandlas i denna uppsats.

Uppsatsens syfte är således att studera om Donald J. Trumps tweets påverkar Dow Jones In- dustrial Average (DJIA). Studien avgränsas till handelskriget mellan USA och Kina. Vidare avgränsas studien till en tidsperiod om ett år, från februari 2018 till februari 2019. Uppsatsen studerar enbart USA:s president Donald J. Trumps tweets.

Studien genomförs genom event study som jämför normal returns innan händelsen (tweet) med den abnormal returns efter. Tweetsen är utvalda baserat på ett antal nyckelord som testas inom varaktighetsfönster på 5, 10, 15 och 20 minuter, vilket ger uttryck för hur länge effekten varar. Resultatet visar att 8 av 12 tweets har en statistisk signifikant påverkan på DJIA på antingen 1%, 5% eller 10% signifikansnivå. Studien tyder således att presidentens twittrande påverkar DJIA.

Slutsatsen av studien är att Donald J. Trumps tweets utgör information som påverkar värde- ringen på aktiemarknaden (DJIA) och dess avkastning. Därför kan konstateras att sociala me- dier, såsom Twitter, är informationskällor som är högst väsentliga att följa för aktörer på finansmarknaden. Vidare får resultatet implikationer för rådande lagstiftning och regleringar, något som redan diskuteras i USA. Studier på området har varit svåra att finna varför vidare forsk- ning på området vore önskvärt.

Place, publisher, year, edition, pages
2019. , p. 24
Keywords [sv]
Donald J. Trump, Twitter, Dow Jones Industrial Average, Event study, Effektiva marknadshypotesen
National Category
Economics
Identifiers
URN: urn:nbn:se:uu:diva-388794OAI: oai:DiVA.org:uu-388794DiVA, id: diva2:1335287
Subject / course
Economics
Supervisors
Examiners
Available from: 2019-07-05 Created: 2019-07-04 Last updated: 2019-07-05Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(296 kB)62 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 296 kBChecksum SHA-512
b5c4081714423c446d2faeddf026b2f32a7e836c60af476723d6d41054dc6be58275584329c49c85c1beaf994630d870991b2192e630cb5182589723400eb239
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
Department of Economics
Economics

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 62 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 224 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf