Acerca del Hype Score

¿Cuánta atención está recibiendo una empresa? ¿Es una empresa más popular ahora que hace un año? ¿Cuáles son los eventos clave que influyen en esta atención? ¿Está en el horizonte una oferta pública inicial (IPO)?

El Hype Score proporciona una estimación diaria de la calificación de popularidad de una empresa en una escala de 0 a 100 en relación con su popularidad histórica.

Para derivar esta puntuación, rastreamos menciones de empresas Pre-IPO en medios de comunicación líderes. Empleamos algoritmos sofisticados para filtrar las noticias irrelevantes y aplicamos transformaciones matemáticas para calcular el Hype Score diario.

El gráfico de NewsHeat ofrece una manera interactiva de ver cómo se desarrolló el hype a lo largo del tiempo. Una tendencia ascendente podría sugerir un aumento en los esfuerzos mediáticos por parte de la empresa, mientras que una disminución podría indicar una disminución del interés público. Notablemente, los picos en el gráfico a menudo se alinean con eventos significativos de la empresa.

¡Haga clic en cualquier punto del gráfico para acceder a los artículos de noticias de esa fecha en particular!

Notará dos tipos de hype en el gráfico: hype mediático (en azul) y hype corporativo (en gris). El hype corporativo consiste en noticias directamente de las empresas, como actualizaciones financieras o lanzamientos de productos, proporcionando una vista detallada de las actividades de la empresa que podrían no aparecer en las noticias principales.

La sección de noticias de la empresa consolida todos los artículos relacionados con una empresa, permitiendo una filtración eficiente por fecha, palabra clave o fuente.

Preparación de Datos

Monitoreamos alrededor de 100 medios prominentes, desde una cobertura amplia hasta fuentes especializadas en capital de riesgo. Cada mención de empresas unicornio en titulares es rastreada. Sin embargo, no todas las menciones son relevantes. Por ejemplo, los artículos pueden usar nombres de empresas que son palabras comunes o mencionar empresas en contenido promocional. Aplicamos algoritmos para filtrar tales casos.

Si recibimos una gran cantidad de artículos sobre una empresa en un día, aplicamos algoritmos adicionales para que solo los artículos más importantes se muestren en la sección de noticias de la empresa (aunque todavía tomamos en cuenta el resto de los artículos al calcular el hype). Esto se hace para que los usuarios no tengan que revisar una gran cantidad de artículos cada día.

Cálculo del Hype

El Hype Score diario XP_j se calcula usando la siguiente fórmula:

Donde n_j representa la cantidad de noticias que recibimos sobre una empresa hoy, n_min representa la cantidad mínima histórica diaria de noticias (generalmente 0) y n_max representa la cantidad máxima histórica diaria de noticias.

Si el valor resultante no es un número entero, lo redondeamos. También aplicamos ajustes para suavizar las fluctuaciones en el gráfico de NewsHeat, asegurando que el Hype Score transicione gradualmente.

Las Noticias Hacen Mover los Precios

Es ampliamente reconocido que los movimientos de las acciones son influenciados por las noticias. Esto tiene sentido considerando que la mayoría de la información que obtenemos sobre acciones proviene de las noticias y, en consecuencia, actúa como una base en nuestra toma de decisiones. Nuestro objetivo aquí es utilizar nueva tecnología para ayudar a los posibles inversores a analizar las noticias de manera más rápida y completa.

Numerosos estudios apoyan la noción de que las noticias impactan en los precios de las acciones. Por ejemplo, Ferguson et al. (2015) muestran que tanto el volumen como la tonalidad de los artículos de noticias influyen en los rendimientos de las acciones, siendo el volumen el que tiene un efecto más pronunciado. Wu y Lin (2017) llegan a una conclusión similar utilizando un subconjunto de empresas taiwanesas, enfatizando que la cobertura positiva o negativa en los medios está relacionada con el signo respectivo de los rendimientos anormales.

El análisis de noticias también es útil al predecir precios de materias primas. Bonaparte, Fabozzi y Koslowsky (2020) usan información de los medios para construir un índice de volatilidad del petróleo que supera a los índices análogos que no dependen de datos de noticias. Kim, Cha y Lee (2017) predicen con éxito los precios de alimentos basándose en menciones en Twitter. Banerjee et al. (2024) observan una influencia general del hype mediático en los precios de las materias primas.

Así, las noticias no solo mueven acciones, sino los precios en general.

Con el Hype Score, nuestro objetivo es proporcionar un indicador que complemente la toma de decisiones de los inversores en capital de riesgo. Una de las ventajas del Hype Score es que se calcula para cada empresa de forma independiente, a diferencia de muchos de los indicadores del mercado de valores que se basan en medidas agregadas. Considerando que los mercados privados son generalmente menos transparentes, la capacidad de analizar los feeds de noticias para cada empresa por separado puede resultar valiosa.

Es importante notar que muchas menciones en los medios no son necesariamente algo positivo. Una posibilidad es que la amplia cobertura mediática provenga de eventos negativos. Otra posibilidad es que el hype mediático pueda causar que la valoración de una empresa se infle de manera irracional. Algunas investigaciones incluso sugieren que una alta cobertura mediática en empresas Pre-IPO lleva a menores rendimientos en el período inicial después de la IPO (Liu, Sherman y Zhang 2007; Chen et al. 2019). Aunque nuestra puntuación no es absoluta, es decir, compara el nivel de hype en relación con el máximo de la propia empresa y no en relación con otras empresas, sigue siendo importante entender sus limitaciones.

Por esta razón, le recomendamos encarecidamente considerar una variedad de factores al formar su opinión. Puede encontrar nuestro sitio web útil para este propósito, ya que proporciona mucha información relevante, incluyendo el historial de financiamiento, el índice de sentimiento que indica si la cobertura de noticias es negativa o positiva, y la calculadora de valoración que facilita calcular la valoración basada en el precio de la acción.

Referencias

• Banerjee, A. K., Şensoy, A., Goodell, J. W., & Mahapatra, B. (2024). Impact of media hype and fake news on commodity futures prices: A deep learning approach over the COVID-19 period. Finance Research Letters, 59, 104658. https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.104658
• Bonaparte, Y., Fabozzi, F. J., & Koslowsky, D. (2020). Can commodity price uncertainty indexes be improved by capturing media information? The case of oil price uncertainty. Journal of Alternative Investments, 22(4), 41–58. https://doi.org/10.3905/jai.2020.1.094
• Chen, Y., Goyal, A., Veeraraghavan, M., & Zolotoy, L. (2019). Media Coverage and IPO Pricing around the World. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 55(5), 1515–1553. https://doi.org/10.1017/s0022109019000486
• Ferguson, N. J., Philip, D., Lam, H. Y. T., & Guo, J. (2015). Media content and stock Returns: The Predictive Power of press. Multinational Finance Journal, 19(1), 1–31. https://doi.org/10.17578/19-1-1
• Kim, J., Cha, M., & Lee, J. G. (2017). Nowcasting commodity prices using social media. PeerJ. Computer Science, 3, e126. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.126
• Liu, L. X., Sherman, A. E., & Zhang, Y. (2007). Media coverage and IPO underpricing. Social Science Research Network. https://doi.org/10.2139/ssrn.972776
• Wu, C., & Lin, C. (2017). The impact of media coverage on investor trading behavior and stock returns. Pacific-basin Finance Journal, 43, 151–172. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2017.04.001