Sociala medier har blivit snabbt växande plattformar där människor kan diskutera, dela och inte minst erhålla information om aktuella ämnen. Framgången för sociala medier är ett tydligt tecken på människors växande intresse för åsiktsutbyte. Sociala medier har däremot sina brister, däribland menas att influencers kan orsaka överreaktioner samt leda till en ökad volatilitet på marknaden. Den stora mängdinformation som sprids på sociala medier och internet har lett till ett informationsöverskott. Vilket för privatpersoner innebär att det är svårt att hitta, filtrera och analysera all tillgänglig information om aktiebolag på marknaden för att ta välgrundade beslut som är både tids- och erfarenhetskrävande. Ett steg vidare i denna utvecklingen är sociala handelsplattformar som kan beskrivas som en nischad social media där enbart aktiehandel diskuteras och annat brus inte uppstår. Till en social handelsplattform kopplar användarna sitt aktiekonto så att deras köp och sälj av aktier blir offentliga. Huvudsyftet med denna studien är att undersöka huruvida det finns signifikanta tecken på att influencers aktiva på den sociala handelsplattformen Shareville kan påverka aktiepriser och handelsvolym på den svenska aktiemarknaden. Studien är vidare avgränsad till den svenska aktiemarknaden och undersöker endast svenska influencers på Shareville med över 10 000 följare och svensknoterade bolag av varierande storlek. Inga utländska influencers eller bolag återfinns därmed i denna studie. Studien är av kvantitativ karaktär och baseras därmed på sekundärdata från databasen Refinitiv Eikon men även primärdata från Shareville för att hjälpa oss att veta vilka influencers som har flest följare på handelsplattformen. Studiens resultat indikerar att influencers på Shareville kan påverka svenska aktiers avkastning och handelsvolym. Speciellt i bolag noterade på mindre marknadsplatser där vi ser en högre volatilitet än i till exempel Mid Cap och Large Cap noterade bolag. Utifrån studiens resultat kan vi dra slutsatsen att alla marknadsplatser utifrån den effektiva marknadshypotesen inte är effektiv i stark form utan snarare halv-stark form. / The growth of social media is a clear sign of people's interest in exchanging information. Social media, on the other hand, has its shortcomings, influencers can cause overreactions and lead to increased volatility in the stock market. A step further in the social media expansion is social trading platforms that can be described as a social media where only stock trading is discussed, and other noise does not arise. The main purpose of this study is to investigate whether there are significant signs that influencers active on the social trading platform Shareville can influence stockprices and trading volume in the Swedish stock market. The study is a quantitative study and is based on secondary data from the database Refinitiv Eikon but also primary data from Shareville. The results of the study indicate that influencers on Shareville can affect the return and trading volume of Swedish shares. Especially in companies listed on smaller markets where we see higher volatility than in, for example, Mid Cap and Large Cap companies. Based on what our results show, we can conclude that all marketplaces assumed from the effective market hypothesis are not effective in strong form, but rather semi-strong form. / <p>Betyg: Väl Godkänt (Högsta betyg)</p><p>Grade: Pass with special distinction (highest grade)</p>

Social trading platforms are an increasingly popular venue for sharing investment ideas. We investigate if followers on these platforms herd, i.e., copy leader traders’ trades, to the extent that it affects stock markets. To do so, we use an event study to detect abnormal returns and trading volume after a trade is conducted by a leader trader. Furthermore, we investigate if the leader trader’s sentiment on the stock and the leader trader’s perceived trustworthiness have explanatory power over the herding behavior. We find signs of herding in terms of abnormal returns within thirty-minutes after the leader trader’s trade. However, we do not find signs of herding for longer event windows, nor do we find that the sentiment of the leader trader can explain herding. Finally, we find some signs that affect-based signals of trustworthiness can explain herding. However, most signals of trustworthiness are non-significant.