Covid-19-pandemin och efterföljande marknadskrasch skapar en unik möjlighet att analysera det finansiella värdet av hållbarhet. Denna studie undersöker uthållighet hos hållbara företag på den svenska aktiemarknaden under Covid-19-kraschen. Tidigare litteratur är tvetydig gällande värdet av hållbarhet men indikerar att det kan agera som en “hedge” under kristid. Däremot saknas forskning om detta samband på marknader där hållbarhetsrapportering är obligatoriskt. Denna studie analyserar Covid-19-kraschen med hjälp av en eventstudiemetod. Genom tvärsnitts- och difference-in-differences regression analyserar vi avvikelseavkastning för hållbara företag på den svenska aktiemarknaden. Efter kontroller för företags- och dagsfasta effekter finner vi att de mest hållbara svenska företagen fick en daglig avvikelseavkastning på 0,526 procent från 24 februari 2020 till 31 mars 2020. Dock hade samma företag en daglig avvikelseavkastning på -0,518 procent efter den 16 mars 2020, då Sveriges regering och riksbank presenterade krispaket för att stimulera den svenska ekonomin. Detta resultat indikerar att hållbarhet hade en positiv påverkan på företags uthållighet på aktiemarknaden under Covid-19-kraschen. Resultatet är statistiskt signifikant och går i linje med tidigare studier på marknader som inte omfattas av obligatorisk hållbarhetsrapportering. / The Covid-19 pandemic and the subsequent market crash provides a unique opportunity to analyze the financial value ​​of environmental and social (ES) sustainability. This study examines the resiliency of sustainable companies in the Swedish stock market during the crisis. Previous literature is ambiguous about the value of sustainability but indicates that it can act as a hedge in times of crisis. However, research on this subject is lacking in markets where sustainability reporting is mandatory. This study uses an event study design to analyze the Covid-19 crash. We analyze abnormal returns for sustainable companies in Sweden through cross-sectional and difference-in-differences regression. Following controls for day and firm fixed effects we find that the Swedish companies within the highest quartile of sustainability score received a daily abnormal return of 0,526 percent from 24 February 2020 to 31 March 2020. However, the same companies had a daily abnormal return of -0,518 percent after 16 March 2020, when the Swedish Government and the Swedish Riksbank presented crisis packages to stimulate the Swedish economy. The results indicate that sustainability positively affected stock resilience during the Covid-19-crisis. Our results are statistically significant and align with similar studies in markets where sustainability reporting is not mandatory.

This study is about prediction of the stockmarket through a comparison of neural networks and statistical models. The study aims to improve the accuracy of stock prediction. Much of the research made on predicting shares deals with statistical models, but also neural networks and then mainly the types RNN and CNN. No research has been done on how these neural networks can be combined, which is why this study aims for this. Tests are made on statistical models, neural networks and combined neural networks to predict stocks at minute level. The result shows that a combination of two neural networks of type RNN gives the best accuracy in the prediction of shares. The accuracy of the predictions increases further if these combined neural networks are trained to predict different time horizons. In addition to tests for accuracy, simulations have also been made which also confirm that there is some possibility to predict shares. Two combined RNNs gave best results, but in the simulations, even CNN made good predictions. One conclusion can be drawn that the stock market is not entirely effective as some opportunity to predict future values exists. Another conclusion is that neural networks are better than statistical models to predict stocks if the neural networks are combined and are of type RNN. / Denna studie behandlar prediktion av aktier genom en jämförelse av neurala nätverk och statistiska modeller. Studien syftar till att förbättra noggrannheten för aktieprediktion. Mycket av den forskning som gjorts om att förutspå aktier behandlar statistiska modeller, men även neurala nätverk och då främst typerna RNN och CNN. Ingen forskning har dock gjorts på hur dessa neurala nätverk kan kombineras, varför denna studie syftar till just detta. Tester är gjorda på statistiska modeller, neurala nätverk och kombinerade neurala nätverk för att förutspå aktier på minutnivå. Resultatet visar att en kombination av två neurala nätverk av typen RNN ger bäst noggrannhet vid prediktion av aktier. Noggrannheten i prediktionerna ökar ytterligare om dessa neurala nätverk tränas för att förutspå olika tidshorisont. Utöver tester för prediktionernas noggrannhet har även simuleringar genomförts som även de bekräftar att viss möjlighet finns att förutspå aktier. Två kombinerade RNN gav bra resultat, men här visade även CNN bra prediktioner. En slutsats kan dras om att aktiemarknaden inte är helt effektiv då viss möjlighet att förutspå framtida värden finns. Ytterligare en slutsats är att neurala nätverk är bättre än statistiska modeller till att förutspå aktier om de neurala nätverken kombineras och är av typen RNN.

This dissertation consists of five separate and self-contained essays. They have been written as distinct papers. Although there is a fair amount of overlap and cross-reference in analysis and discussion, the intention is that potential readers should be able to read them separately. Essay 1: An Empirical Analysis of the Trading Structure at the Stockholm Stock Exchange.This essay describes and analyzes the trading structure at the Stockholm Stock Exchange. In the empirical part, we report stylized facts based on intraday transaction and order book data, focusing on the intraday behavior of returns, trading activity, order placement and bid/ask spread, on the importance of the tick size and finally on some characteristics of the limit order book. Our main empirical conclusions are that a) the intraday U-shape in trading activity found in earlier U.S. studies on the whole also pertains to the Stockholm Stock Exchange, b) the limit order placement also follows an intraday U-shape, c) there is no distinct intraday pattern in returns, d) the volatility and bid/ask spread seems to be higher at the beginning of the trading day, e) the tick size is economically important, and f) the price impact of an order is a nonlinear function of its quantity, implying price inelastic demand and supply. Essay 2: An Empirical Analysis of the Trading Structure at the Stockholm Options and Forwards Exchange, OM.We first describe and analyze the trading structure at the Stockholm Options and Forward Exchange, OM Stockholm. It is characterized by some interesting market microstructure features, such as a high degree of transparency in a fully computerized trading system and a possibility to submit combination orders. We also present empirically results from tests on the intra- and interday trading volume of the OMX index derivatives, both in terms of number of contracts traded and in terms of number of transactions. There is evidence of a high degree of intraday variation in trading volume and some interday variation. The extension of trading hours of the underlying stocks, during the studied period should, according to modern trade concentration models, affect the distribution of trading across the day. Although no formal test of the models is possible with this data set, we are able to shed some supportive additional light on all of these models. Essay 3: Tick Size, Market Liquidity and Trading Volume: Evidence from the Stockholm Stock Exchange. (This essay was co-authored with Patrik Sandås.)The regulated tick size at a securities exchange puts a lower bound on the bid/ask spread. We use cross-sectional and cross-daily data from the Stockholm Stock Exchange to assess if this lower bound is economically important and if it has any direct effect on market depth and traded volume. We find a) strong support that the tick size is positively correlated to market depth and c) some support that it is negatively related to traded volume. We identify different groups of agents to whom a lower tick size would be beneficial and to whom it would be detrimental. Essay 4: An Analysis of the Lead-Lag Relationship between the OMX Index Forwards and the OMX Cash Index.This essay investigates the intraday lead-lag structure in returns between on the one hand the OMX cash index and on the other hand the OMX index forwards and the OMX synthetic index forwards in Sweden. The data set includes 22 months of data, from December 1991, to September 1993. It is divided into three sub-periods. The main conclusion is that there is a high degree of bidirectional interdependence, with both series Granger causing each other. Using a Sims-test, we find that the forwards as well as synthetic forwards lead the cash index with between fifteen and thirty minutes, while the cash index leads the forwards with about ten to fifteen minutes.. This implies a longer lead from the cash index to the forwards than in previous studies. The large interdependence could possibly be due to higher transaction costs, lower liquidity in the forward market and the specific trading environments used for Swedish securities. Essay 5: Order Flow Dynamics: Evidence from the Helsinki Stock Exchange. (This essay was co-authored with Kaj Hedvall.)This essay investigates the dynamics of the order flow in a limit order book. In contrast to previous studies, our data set from the Helsinki Stock Exchange encompasses the entire order book structure, including the dealer identities. This enables us to focus on the order behavior of individual dealers. We classify the events in the order book and study the structure of subsequent events using contingency tables. In specific, the structure of subsequent events initiated by the same dealer is compared to the overall event structure. We find that order splitting is more frequent than order imitation. Furthermore, if the spread increases as a result of a trade, other dealers quickly restore the spread, by submitting new limit orders. One conclusion is therefore that there exists a body of potential limit orders outside the formal limit order book and that there is a high degree of resiliency in our limit order book market. As a logical consequence, a large dealer strategically splits his order, in order for the market to supply additional liquidity. One interpretation of our results is that a limit order book market can accommodate larger orders than is first apparent by the outstanding limit orders. Another interpretation is that a limit order book structure gives room for informed traders to successively trade on their information. A third interpretation is that prices only slowly incorporate new information. / Diss. Stockholm : Handelshögskolan, 1994

På vilket sätt är redovisningsmått som publiceras i företagens årsredovisningar relevanta för att bestämma aktievärden? Kan redovisningsmått användas för att utforma lönsamma placeringsstrategier i aktier? Frågor som dessa är av intresse för såväl akademiker som professionellt verksamma placerare.  I denna avhandling utreds huruvida publicerade redovisningsmått är värderelevanta, i betydelsen att de kan användas för prognoser av företagens framtida räntabilitet på eget kapital. Statistiska modeller för prognos av räntabilitet på eget kapital med hjälp av redovisningsbaserade nyckeltal har estimerats och utvärderats. Det empiriska datamaterialet har utgjorts av årsredovisningar för svenska rörelsedrivande företag under perioden 1970-1985.  Vidare studeras om placeringsstrategier baserade på prognoser av framtida räntabilitet på eget kapital kan ge en aktieavkastning utöver vad som motiveras av placeringens risk. I denna del av studien prövas huruvida den svenska aktiemarknaden är informationseffektiv med avseende på offentligt tillgänglig årsredovisningsinformation. Placeringstrategier har utvärderats på aktier som fanns noterade på Stockholms fondbörs under perioden 1983-1994.  Den empiriska kartläggningen indikerar att redovisningsmått kan användas för att prognostisera framtida räntabilitet på eget kapital och att placeringsstrategier baserade på offentligt tillgänglig årsredovisningsinformation har genererat en avkastning utöver vad som motiveras av olika mått på placeringsrisk. I studien observeras dock betydande tidsmässiga instabiliteter beträffande såväl möjligheterna att prognostisera framtida räntabilitet på eget kapital, som förekomsten av avkastning utöver vad som motiveras av placeringsrisk. / <p>Diss. Stockholm : Handelshögskolan, 2002</p>

Many investors use different types of data methods before making a decision, regardless of whether it is long or short term. The choice of which analysis method is generally determined by risk, removal of bias and the cost. One method that has been investigated is the use of machine lerning in data analysis. The advantage of machine lernig is that the method successfully handles comples, non-linear and non-stationary problems. In this essay, it will be investigated whether unattended machine learning, which uses the K-meaning method, which is a method that has not been investigated to any great extent either in practice or in theory to create a beneficial portfolio. The data used for the k-meaning method was historical data from the Swedish stock market between 1 January 2018 and 2 November 2020. The k-meaning analysis consists of the return of all shares included within OMX30 and the average deviation, which created a cluster of 11 shares that could generate a relatively high return compared to the remaining shares. To analyze whether the generated cluster were acceptable, an analysis of the sharpe-ratio and downward risk was preformed, which showed that the portfolio had a good risk-adjusted returnbut a worse result on downward risk.

Abstract Title: Direct and indirect effect of notes – for actors in a stock market Background: Notes make up a significant part of the company´s annual report, but does this information have any major impact? On one side, notes should lead to less information asymmetry, which positively affects the stock market and financial analysts forecasting precision as well as this relationship depends on different contexts. The question is also asked if all information presented in the notes is too extensive, which creates information overload for financial analysts. Purpose: The purpose is to explain the effects of more information in accounting notes for actors in equity markets in different contexts that have the same accounting standard. Method: The study applies a cross-sectional design together with a deductive approach to investigate whether the amount of note information has a relationship with financial analysts forecasting precision, stock volatility and stock liquidity. For these relationships, moderating effects will also be tested. The hypotheses arose through theories of asymmetric information, effective market hypothesis, cognitive load theory and system-orientated theories. Conclusion: The study rejects the relationship between note information and errors in financial analyst forecast, stock volatility as well as stock liquidity. However, the results show a significant positive relationship between note information and error in forecasting precision. Financial analyst forecasting precision show that the relationship is affected by three different contexts. Despite the relationship between note information and stock liquidity were rejected when tested on the overall sample is the relationship affected by two different contexts. / Sammanfattning Titel: Direkta och indirekta effekter av noter - För aktörer på en aktiemarknad Bakgrund: Noter utgör en väsentlig del av företags årsredovisning men har den informationen någon större påverkan? På ena sidan bör noter leda till mindre informationsasymmetri, vilket påverkar aktiemarknaden och finansiella analytikers prognosprecision positivt samt att detta samband även beror på olika kontexter. Frågan ställs även ifall informationen som presenteras i notavsnittet är för omfattande, vilket skapar informationsöverbelastning för finansiella analytiker. Syfte: Syftet är att förklara effekten av ökad delgivande av information i redovisningsnoter på aktörer på aktiemarknaden i olika kontexter som tillämpar samma redovisningsstandard. Metod: Studien tillämpar en tvärrsnittsdesign tillsammans med en deduktiv ansats för att undersöka ifall mängden notinformation har något samband med finansiella analytikers prognosprecision, aktievolatilitet och aktielikviditet För dessa samband testas även modererande effekter. Hypoteserna uppstod genom teorierna asymmetrisk information, effektiva marknadshypotesen, kognitiv belastningsteori och systemorienterade teorier. Slutsats: Studien förkastar sambandet mellan notinformation och fel i prognosprecision, aktievolatilitet och aktielikviditet. Däremot visar resultatet ett positivt signifikant samband mellan notinformation och fel i prognosprecision. Finansiella analytikers prognosprecision uppvisar även att sambandet påverkas av tre olika kontexter. Trots att sambandet mellan notinformation och aktielikviditet förkastas när den testas på en övergripande nivå, påverkas sambandet av två olika kontexter.

Infrastructure consists of facilities and services that are considered essential to the functioning and economic productivity of society (Preqin, 2022). The rapid economic growth over the past decades has led to an increase in the demand for fundamental functions such as energy, telecommunications, and transportation. Increases in infrastructure investments are required on a global scale, not only to support economic growth globally, but also to help fulfill the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs). Despite the large demand for infrastructure investments globally, planned governmental investments in infrastructure are not enough to bridge the gap. In order to bridge the infrastructure investment gap, there is a need for institutional investors to intervene, both in private and public markets. However, investors need to be able to assess how the market is performing as well as have accessible investment products that are linked to the infrastructure asset class. The quality of such investment products is dependent on the indices they are linked to, making it essential that infrastructure indices reflect the asset class in the way investors expect them to. Therefore, there is a need to assess the performance of existing infrastructure indices as well as to find a methodology for constructing a new index that more accurately fulfills investor expectations. This thesis compares three existing infrastructure indices in terms of three investment characteristics that investors look for in infrastructure investments: risk adjusted returns, inflation hedging properties, and stability during market downturns. These characteristics are evaluated by measuring the sharpe ratio, correlation with the consumer price index, and downmarket capture ratio. The thesis also proposes a methodology for finding an index that more accurately represents the infrastructure asset class in terms of the three aforementioned investment characteristics. The methodology is based on parameter optimization to find the set of inclusion criteria that maximizes performance. The thesis finds that the infrastructure indices are adequate in terms of risk adjusted returns and inflation hedging properties, but that they do not show consistent performance during down markets. It is concluded that existing indices are somewhat sufficient in what they set out to do, but that there is room for improvement in capturing the desired characteristics. The results of the thesis also indicate that a new index that more accurately represents the infrastructure asset class can be constructed by implementing inclusion criteria based on filters related to financial ratios associated with infrastructure companies, such as fixed asset turnover and dividend yield. In conclusion, an index with a minimum dividend yield criterion and a maximum fixed asset turnover ratio criterion can be constructed to more accurately capture the key characteristics of the infrastructure asset class. / Infrastruktur består av anläggningar och tjänster som anses väsentliga för samhället (Preqin, 2022). Den stora ekonomiska tillväxten under de senaste årtiondena har lett till ökad efterfrågan på grundläggande funktioner som energi, telekommunikation och transport. Ökade infrastrukturinvesteringar krävs globalt, inte bara för att stödja tillväxt utan också för att hjälpa till att uppfylla FN:s mål för hållbar utveckling (SDG). Trots den stora efterfrågan på infrastrukturinvesteringar globalt räcker inte planerade statliga investeringar i infrastruktur för att överbrygga klyftan. För att kunna möta behovet av infrastrukturinvesteringar behöver investerare ingripa, både på privata och publika marknader. Investerare behöver dock kunna bedöma hur marknaden presterar samt ha tillgängliga investeringsprodukter som är kopplade till infrastruktur som tillgångsklass. Kvaliteten på sådana investeringsprodukter är beroende av vilka index de är kopplade till, och därmed är det viktigt att infrastrukturindex speglar tillgångsklassen i enlighet med investerares förväntningar. Därmed finns det ett behov av att bedöma hur nuvarande infrastrukturindex presterar samt eventuellt att hitta en metod för att konstruera ett nytt index som bättre uppfyller investerarnas förväntningar. Denna avhandling jämför tre befintliga infrastrukturindex i termer av tre investeringsegenskaper som investerare söker i infrastrukturinvesteringar: riskjusterad avkastning, inflationsskyddande egenskaper och stabilitet under nedgångar på marknaden. Dessa egenskaper utvärderas genom att mäta sharpe ratio, korrelation med ett konsumentprisindex, samt down market capture ratio. Avhandlingen föreslår också en metodik för att hitta ett index som bättre representerarinfrastruktur som tillgångsklass i termer av de tre ovan nämnda investeringsegenskaperna. Metodiken är baserad på parameteroptimering för att hitta den uppsättning inklusionskriterier som maximerar indexets prestation.Avhandlingen konstaterar att infrastrukturindexen är tillräckliga i termer av riskjusterad avkastning och inflationssäkrande egenskaper, men att de inte uppvisar konsekvent prestation under marknadsnedgångar. Slutsatsen som dras är att de nuvarande indexen delvis är tillräckliga i det de avser uppfylla, men att det finns utrymme för förbättringar. Resultaten av avhandlingen indikerar också att ett nytt index som mer träffsäkert representerar infrastruktur som tillgångsklass kan konstrueras genom att implementera inklusionskriterier baserade på filter relaterade till finansiella nyckeltal förknippade med infrastrukturföretag, såsom omsättning av anläggningstillgångar och direktavkastning. Sammanfattningsvis kan ett index med ett minimimumkriterium för direktavkastning och maximumkriterium för omsättning av anläggningstillgångar konstrueras för att mer träffsäkert fånga viktiga egenskaper hos infrastruktur som tillgångsklass.

Research on the relationship between the oil market and the stock market has been a frequently discussed topic. Regarding the connection between oil and the stock market, there are different opinions about whether there is a relationship or not, therefore there is still room left for further research on the subject matter. In addition, none of the studies we could identify researched the Swedish stock market with the effect on different sectors separately at the stock market. The purpose of this paper is to study the relationship between the return- and volatility of the oil and how it affects the Swedish stock market. We will partly analyze the relationship between oil return and the specific sectors on the Swedish stock market while also studying the relationship with the stock market as a whole. Furthermore, we will also look at the connection between the oil volatility index (OVX) with regards to how it affects both the sectors and the Swedish stock market.  The method used in the study is quantitative consisting of two linear regression models which will be redesigned into two multiple regression models containing our control variables. The data which were used in the study was compiled into time-series data and the estimates were performed with OLS-estimations.  The result of the study was that no statistically significant relationship could be found between the Swedish stock market and oil return- and volatility. Furthermore, in the sectoral analysis, five sectors became statistically significant given their relationship to oil return. When examining the relationship between the oil volatility and the sectors on the Swedish stock market the result gained was three statistically significant sectors. Thus, there is no evidence for a statistically significant relationship between the Swedish stock market and the oil return- and volatility. However, we conclude that the oil return- and volatility have a sectoral effect on the Swedish stock market. / Forskning om relationen mellan oljans pris och aktiemarknaden har varit ett väl diskuterat ämne. Beträffande sambandet mellan oljan och aktiemarknaden råder det skilda meningar om huruvida det finns ett samband eller inte, därav finns det fortfarande utrymme för vidare forskning. Dessutom undersöker ingen av studierna vi identifierat den svenska aktiemarknaden och hur olika sektorer på marknaden påverkas enskilt.  Syftet med denna studie är att studera sambandet mellan avkastningen- och volatiliteten i oljan och hur det påverkar avkastningen på den svenska aktiemarknaden. Dels kommer vi att undersöka förhållandet mellan oljans avkastning och enskilda sektorer på Stockholmsbörsen, såväl som vi undersöker börsen i helhet. Vi kommer också att studera hur oljevolatilitetsindex (OVX) påverkar avkastningen för dessa sektorer och Stockholmsbörsen som helhet.  Studien använder sig av en kvantitativ metod bestående av två initiala linjära regressionsmodeller som sedan omkonstrueras till två multipla regressionsmodeller innehållande kontrollvariabler. Studiens data har sammanställts till tidsseriedata och skattningarna utfördes med OLS-estimeringar.  Resultatet av studien blev att inget statistiskt säkerställt samband kunde hittas mellan Stockholmsbörsen och oljans avkastning respektive volatilitet. Vidare i den sektoriella analysen blev fem sektorer signifikanta vid undersökning av oljans avkastning. Fortsättningsvis undersöktes oljans volatilitet mot sektorerna vilket resulterade i tre signifikanta sektorer. Slutsatsen blir således att det inte finns ett signifikant samband mellan Stockholmsbörsen som helhet och oljans avkastning- samt volatilitet. Däremot kan vi konstatera att oljans avkastning såväl som volatilitet har en sektoriell påverkan.

År 2007 – 2008 var Finanskrisen i full kraft vilket forcerade många individer till att träda ut från aktiemarknaden. Ett hårdare finansiellt klimat och en mer komplex produktmarknad har resulterat i att alla individer inte kunnat parera marknadens hastiga förändringar och därmed invänta en framtida marknadsåterhämtning. Detta utfall kan således ha varit förknippat med stora förluster av finansiella tillgångar. Tidigare forskning indikerar att det existerar ett behov av finansiell förmåga vid dessa typer av krissituationer. Är investerares finansiella förmåga en lösning här? Och isåfall, vilka kunskaper är mest centrala för att uppnå en hög finansiell förmåga? I studiens teoretiska referensram redovisas tidigare forskning och en övergripande inblick ges i investerares portföljsammansättningar samt diversifiering av dessa. Först redogörs det för individers finansiella förmåga som innehar en central roll vid investeringar på aktiemarknaden då en hög finansiell förmåga tenderar att medföra möjligheter som kan frambringa goda ekonomiska förutsättningar. Vidare presenteras grundläggande portföljteori följt av diverse riskpreferenser som existerar i denna kontext. Därefter beskrivs de effekter som ofta uppkommer med i samband med finanskriser.  Syftet med studien är att undersöka hur ingenjörer och ekonomer bygger upp och omfördelar sina aktieportföljer. Ett grundläggande kriterium avseende urvalet är att de har erhållit en examen från Uppsala Universitet, inom antingen ekonomi eller ingenjörsskap, mellan år 2000 till 2018. Det centrala här är att identifiera vilka riskpreferenser som existerar för de båda urvalsgrupperna samt att analysera aktiemarknadsdeltagandet – detta för att identifiera möjliga skillnader utbildningarna emellan.  I kölvattnet av Finanskrisen har flertalet investerare uppvisat tendenser till ett mer riskaversivt beteendemönster där resultaten visar på ett reducerat risktagande efter Finanskrisens avslut (2009 – 2018) i förhållande till perioden innan Finanskrisens uppkomst (2000 – 2006). När effekten av Finanskrisen var som starkast (2007 – 2008) uppvisade investerarna ett tydligt avståndstagande från aktiemarknaden, där de som trots allt valde att stanna kvar på marknaden eftersökte mindre riskfyllda investeringsalternativ. Resultaten pekar på att urvalets ekonomer handlar utifrån en mer riskaversiv utgångspunkt gentemot ingenjörer som istället tenderar att uppvisa en mer riskneutrala inställning till marknadens investeringsalternativ. / During 2007 – 2008 when the global financial crisis was in full effect, a majority of the investors on the stock market were forced to exit due to a harsher financial environment and increasing complexity of financial products. The results of this outcome were associated with losses of financial assets for the investors. Previous research has identified and supported the need for financial literacy during financial crises. Could financial literacy be a key factor in resolving these issues? And if so, what kind of knowledge can lead to greater financial literacy? The purpose of this study is to examine how engineers and economists build and rebalance their portfolios. The aim has been to identify the risk preferences that exists for each target group, and to analyze stock market participation – before, during, and after the global financial crisis. This in turn, is crucial for the ability to compare the investors university education and to investigate possible differences in terms of knowledge. The results show that the investors in this study display risk averse behaviours and hold assets associated with risks that are lower than the market risk. Furthermore, economists tend to be more risk averse than engineers which in comparison are more risk neutral in their market behaviours.

Förevarande studie undersöker möjligheten att förutsäga aktierörelse på en dagligbasis med sentimentanalys av inlägg från ett svenskt aktieforum. Sentimentanalys används för att finna subjektivitet i form av känslor (sentiment) ur text. Textdata extraherades från ett svenskt aktieforum för att förutsäga aktierörelsen för den relaterade aktien. All data aggregerades inom en bestämd tidsperiod på två år. Undersökningen utnyttjade maskininlärning för att träna tre maskininlärningsmodeller med textdata och aktiedata. Resultatet påvisade ingen tydlig korrelation mellan sentiment och aktierörelse. Vidare uppnåddes inte samma resultat som tidigare arbeten inom området. Den högst uppnådda noggrannheten med modellerna beräknades till 64%. / The present study examines the possibility of predicting stock movement on a daily basis with sentiment analysis of posts in a swedish stock trading forum. Sentiment analysis is used to find subjectivity in the form of emotions (sentiment) from text. Textdata was extracted from a stock forum to predict the share movement of the related share. All data was aggregated within a fixed period of two years. The analysis utilizes machine learning to train three machine learning models with textdata and stockdata. The result showed no clear correlation between sentiment and stock movement. Furthermore, the result was not able to replicate accuracy as previous work in the field. The highest accuracy achieved with the models was calculated at 64%.