Institutional Money, Ausgabe 2 | 2022

wurde, dass sie von der Krise erheblich betroffen sein dürften, sowie Gold, bei dem dessen Eigenschaft als „Safe Haven“ unter- sucht wird. Außerdem wurde der S&P U.S. Treasury Bill Index (CB3) in die Analyse, der die Performance der dreimonatigen US- Treasuries widerspiegelt, mit einbezogen. Schließlich bezog der Autor darüber hinaus auch noch Bitcoin sowie fünf wichtige Währungen, einschließlich des russischen Rubels, in die Analyse mit ein. Stimmungszeitreihen Erstens führt er eine Sentiment-Ana- lyse durch, die das AFINN-Lexikon, be- nannt nach Finn Årup Nielsen, verwen- det. Dieses Sentiment-Lexikon wird gewählt, weil es nicht nur jedes Wort als positiv oder negativ charakterisiert, son- dern zusätzlich einen Score einsetzt (eine ganze Zahl ungleich null, die von –5 bis +5 reicht), der den Grad der Stim- mung angibt. Auf diese Weise konnte man drei Stimmungszeitreihen erstellen: das positive Sentiment, das negative Sentiment beziehungsweise einen Senti- ment Score, der ermittelt wird, indem die in Tweets enthaltenen Begriffe mit den Scores aus dem Lexikon gewichtet werden. Die ersten beiden basieren auf der Häufigkeit von „positiv“ beziehungs- weise „negativ“, während Letzterer den Grad der Stimmung, basierend auf der von AFINN vorgeschlagenen Metrik, wiedergibt. Der Autor verwendet bei der Beurteilung des Sentiments den Begriff „Schock“, der sowohl positiv als auch negativ sein kann. Ein negativer Schock bei den Twitter-Indikatoren deutet auf ein Ereignis hin, das als Eskalation des Konflikts wahrgenommen wird, und umgekehrt. Der Autor unterstellt, dass sich die Indizes in dieselbe Richtung be- wegen wie der Stimmungsschock. An- ders verhält es sich bei der Zahl der Tweets: Hier wird eine stark steigende Anzahl von Nachrichten auch als positi- ver Schock bezeichnet, sollte jedoch von einer gegenläufigen Indexbewegung be- gleitet werden. Ergebnisse Eines der auffälligeren Ergebnisse der Auswertung ist die allmähliche Zunahme der Anzahl entsprechender Tweets im Vorfeld des eigentlichen Kriegsbeginns (sie- he Grafik „Twitterfrequenz“) . Dabei wurden interessanterweise in den Stunden vor dem zentralen Ereignis Spitzenwerte erreicht – hier drängt sich fast schon die Idee auf, zu prüfen, ob der Twitter-Verkehr eine Art Warnsystem vor wichtigen Ereignissen dar- stellt. Terminmarkt für Gas In der Auswertung der Impuls-Antwort- Funktionen, die für unterschiedlichste Märk- te durchgeführt wurden, stellt sich heraus, dass die Auswirkungen des eskalierenden Konflikts dem erwarteten Muster für die meisten Börsenindizes folgen. Betrachtet man etwa den nächsten Terminkontrakt für Erdgas, zeigt sich, dass im Anschluss an den negativen Schock der Marktstimmung, der in den Twitternachrichten ablesbar ist, eine Kurserhöhung stattfindet (siehe Grafik „Reaktionsmuster“) . Die gleiche Berech- nung wurde für alle genannten Assetklassen erstellt. Zum Teil verlaufen die Entwicklun- gen sehr ähnlich wie bei Erdgas – zum Bei- spiel auch beim Deutschen Aktienindex – dies ist jedoch nicht durchgängig der Fall. Reaktionsmuster Bitcoin Reaktion der Indizes auf Veränderungen der Sentiment Scores der Tweets zu Bitcoin Diese Grafik illustriert die Schwankungen der Bitcoin-Kurse als Reaktion auf Veränderungen des Sentiment Scores der Tweets zur Ukrainekrise. Die vertikale Achse stellt wiederum die Veränderung der Renditen dar, die horizontale misst die Fünf-Minuten-Intervalle. Konkret zeigt diese Impulsantwortfunktion, dass sich bei Bitcoin die Renditen zusammmen mit dem Sentiment Score bewegen. Die Wirkung des Schocks klang hier auch nach 60 Minuten, das sind zwölf Intervalle, nicht voll- ständig ab. Die gestrichelten Linien begrenzen das 95-prozentige Konfidenzintervall der Reaktion. Dieses fällt hier wesentlich breiter als im oben beschriebenen Fall aus. Quelle: Studie -0,002 0,000 0,002 0,004 0,006 0,008 0,010 95-%-Konfidenzintervall von BTC Bitcoin BTC 10 12 8 6 4 2 Renditeveränderung Anzahl der 5-Minuten-Intervalle Reaktionsmuster Reaktion der Indizes auf Veränderungen der Sentiment Scores der Tweets zu Erdgas Konkret zeigt die Grafik die Impulsantwortfunktionen (IRFs) des untersuchten Natural-Gas-Index als Reaktion auf Änderungen des Sentiment Scores der Tweets zur Ukrainekrise. Die vertikale Achse stellt die Veränderung der Renditen dar, die horizontale misst die Fünf-Minuten-Intervalle. Die gestrichelten Linien stellen die Begrenzung des 95-prozentigen Konfi- denzintervalls der Reaktion dar. Konkret führte also der Schock im Sentiment Score nach drei Intervallen (d. h. 15 Minuten) zu einer negativen Rendite von 0,03 Prozent, wobei in den nächsten fünf Minuten (viertes Intervall) eine Korrektur erfolgte. Die Wirkung des Schocks klang nach 40 Minuten, das sind acht Intervalle, ab. Quelle: Studie -0,10 -0,05 0,00 0,05 0,10 95-%-Konfidenzintervall von NG1 NG1 (Natural-Gas-Frontkontrakt) 10 12 8 6 4 2 Renditeveränderung Anzahl der 5-Minuten-Intervalle 86 N o. 2/2022 | www.institutional-money.com SCHWERPUNKT UKRA I NE REAL - T IME - E F F EKT E