Sentiment and econometrics : toward a unified framework of textual sentiment analysis for economic and financial applications
Abstract |
Cette thèse de doctorat apporte trois contributions clés.
Premièrement, il donne un aperçu des méthodologies actuelles et des
applications empiriques à l'intersection de l'analyse de sentiment
et de l'économétrie, tout en proposant de nouvelles pistes
d'amélioration. Ce faisant, il formalise ce domaine de recherche
émergent, le qualifiant “sentométrie” ( sentometrics ), qui
est un portemanteau de sentiment et d'économétrie (econometrics
). Deuxièmement, il décrit un logiciel open source d'un flux de
travail complet pour passer de données textuelles qualitatives à des
variables (séries temporelles) quantitatives de sentiment et
extraire des informations (économétriques) de celles-ci. La
première et la deuxième contribution comblent le manque existant
auparavant d'une approche unifiée de l'utilisation de données de
sentiment alternatives pour obtenir des informations pour une
analyse économique et financière. Troisièmement, le flux de travail
est adopté et ajusté pour deux applications. La première se situe
dans la gestion d'actifs durables. Un grand corpus de nouvelles
presse belges et néerlandaises est transformé en signaux quotidiens
qui suivent les articles aux sujets d'Environnement
(Environmental ), de Social et de Gouvernance d'entreprise
(corporate Governance ), en abrégé ESG. Les signaux textuels
se montrent utiles pour sélectionner d'un univers de portefeuille un
plus petit sous-ensemble d'entreprises plus durables mais (au moins)
aussi performantes. La deuxième application s’occupe de la
construction et de l’analyse des indicateurs mensuels et quotidiens
sur la base des articles de presse belges à propos de l’incertitude
de la politique économique (economic policy uncertainty ; ou
EPU). ABSTRACT: This doctoral thesis has three key contributions. First, it overviews the current methodologies and empirical applications at the intersection of sentiment analysis and econometrics, while also proposing new avenues for improvement. Doing so, it formalizes this emerging research field, terming it “sentometrics”, which is a portmanteau of sentiment and econometrics. Second, this thesis describes an open-source implementation of a complete workflow to go from qualitative textual data to quantitative (time series) sentiment variables and extract (econometric) insights from those. These two contributions fill in the previously existing lack of a unified approach to using alternative sentiment data to obtain insights for economic and financial analysis. Third, the workflow is adopted and adjusted for two applications. The first one is in sustainable asset management. A large corpus of Belgian and Dutch news is transformed into daily signals that track news reporting relevant to Environmental, Social and corporate Governance (ESG) topics. The textual signals prove useful to restrict an investment portfolio universe to a smaller subset of more sustainable yet at least equally performing companies. The second application deals with the construction and analysis of monthly and daily news-based Economic Policy Uncertainty (EPU) indices for Belgium. |
Keywords |
Agrégation, Analyse de Sentiment, Analyse Textuelle, Données Qualitatives, Econométrie, EPU, ESG, Investissement Durable, Régression Pénalisée, R, Sentométrie, sentometrics, Séries Temporelles KEYWORDS : Aggregation, Econometrics, EPU, ESG, Penalized Regression, Qualitative Data, R, Sentiment Analysis, Sentometrics, sentometrics, Sustainable Investment, Textual Analysis, Time Series |
Citation | Borms, S. (2020). Sentiment and econometrics : toward a unified framework of textual sentiment analysis for economic and financial applications. Doctor of finance, Doctor of business economics, Université de Neuchâtel, Vrije Universiteit Brussel, Neuchâtel. |
Type | Thesis (English) |
Year | 2020 |
Academic department | Institut d'analyse financière |
University | Université de Neuchâtel, Vrije Universiteit Brussel (Neuchâtel) |
Degree | Doctor of finance, Doctor of business economics |