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Projekt
More than a Feeling: Media Sentiment as a Mirror of Investors’ Expectations at the Berlin Stock Exchange, 1872-1930
Antragsteller
Professor Dr. Manuel Burghardt; Professor Dr. Mark Spoerer
Fachliche Zuordnung
Wirtschafts- und Sozialgeschichte
Förderung
Förderung von 2019 bis 2024
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 415229279
Das Verhalten von Finanzinvestoren wird nicht nur durch Fundamentalwerte wie etwa künftige Zahlungsströme, sondern auch durch „weiche“ Faktoren wie Stimmungen, Launen und Gefühle beeinflusst. Folglich kann die Veränderung von Wertpapierrenditen und Handelsvolumina nur partiell durch Veränderungen in Fundamentaldaten erklärt werden. Die Finanzmarktforschung richtet ihre Aufmerksamkeit daher auf die Stimmung von Finanzinvestoren, dem sogenannten „Investor Sentiment“. Zwar bestehen noch einige Unklarheiten im Hinblick darauf, was Sentiment im Kern ist und wie es wirkt, jedoch zeigen eine Reihe empirischer Untersuchungen, dass Sentiment einen erheblichen Einfluss auf Finanzmärkte ausübt. Sentiment kann dabei als eine (individuelle oder kollektive) Einstellung in Bezug auf künftige Marktentwicklungen verstanden werden, die nicht auf Fundamentalinformationen und rationaler Abwägung basiert. Entsprechend spiegelt Sentiment nichts anders als die nicht-fundamentalen Erwartungen von Finanzmarktinvestoren wider. Das Ziel des vorliegenden Projekts ist es, die Bedeutung von Sentiment für die Berliner Börse zwischen 1872 und 1930 zu erfassen. Mithilfe verschiedener Methoden der automatisierten Sentiment-Extraktion (Wörterbücher, maschinelles Lernen) soll ein Stimmungsindex auf Basis der Berliner Börsen-Zeitung, dem wichtigsten Finanzblatt der Zeit, generiert werden, mit dessen Hilfe die Erwartungen von Finanzmarktakteuren im Sinne der obigen Definition gemessen werden können. In Kombination mit Methoden der automatisierten Inhaltsanalyse (Topic Models) und historischen Finanzmarktdaten soll der Einfluss „irrationaler“ Erwartungen und der sie begleitenden medialen Narrative auf die Berliner Börse untersucht werden. Da Methoden des Text Mining im Zentrum des Projekts stehen, stützen wir uns auf eine interdisziplinäre Kooperation zwischen Wirtschaftshistorikern und Vertretern der Digital Humanities. Es stehen Fragen wie die folgenden im Vordergrund: Inwieweit beeinflussten historische Erfahrungen wie Kriege oder politische Ereignisse die Stimmung, d.h. die Erwartungen, von Finanzinvestoren, und welchen Einfluss übte Sentiment auf die Entwicklung historischer Börsenkurse aus? Hat sich dieser Einfluss im Zeitverlauf verändert? Welche Rolle spielte die Börsenstimmung in Krisenzeiten, und welche medialen Narrative waren damit verknüpft? Somit soll ein Beitrag zu allen drei Kernfragen des Schwerpunktprogramms geleistet werden.
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
