Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11531/72467
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dc.contributor.advisorBellón Núñez-Mera, Carloses-ES
dc.contributor.authorSantana García, Fernandoes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresarialeses_ES
dc.date.accessioned2022-09-06T17:12:00Z
dc.date.available2022-09-06T17:12:00Z
dc.date.issued2023es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/72467
dc.descriptionGrado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación y Grado en Análisis de Negocios/Business Analyticses_ES
dc.description.abstractEn este proyecto se realizan distintos análisis sobre el efecto de las noticias financieras en la dinámica de precios de las empresas cotizadas en bolsa. Se centra en noticias de los periódicos Financial Times y Wall Street Journal sobre el sector de gas y petróleo. Estos análisis incluyen la clasificación de las noticias en función de su contenido y sentimiento para analizar el sesgo de los periódicos y posteriormente realizar estudios de eventos de la evolución de su rentabilidad anormal por encima de la determinada por el modelo de 3 factores de Fama-French (Fama & French, 1992) Para llevar a cabo todos estos análisis se han empleado diferentes técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), destacando el fine-tuning de Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs), como BERT. Estos modelos suelen emplear una arquitectura de transformers basada en el concepto de autoatención. Este proyecto hace hincapié en la utilidad de afinar modelos preentrenados.es-ES
dc.description.abstractThis dissertation conducts different analyses of financial news's effect on the price dynamics of traded companies. The project focuses on oil & gas companies related news from two different newspapers (the Financial Times and the Wall Street Journal). These analyses include the classification of news based on their content and sentiment to analyze newspaper bias and perform event studies of the evolution of their abnormal return over and above the one determined by the Fama-French 3 factor model (Fama & French, 1992) Different Natural Language Processing (NLP) techniques have been employed to carry out all these analyses, highlighting the use of fine-tuned Large Language Models (LLM), like BERT. These models usually employ a transformer architecture based on the self-attention concept. This project emphasizes the utility of fine-tuning pre-trained models.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject33 Ciencias tecnológicases_ES
dc.subject3304 Tecnología de los ordenadoreses_ES
dc.subject330413 Dispositivos de transmisión de datoses_ES
dc.subject.otherKBAes_ES
dc.titleThe effect of financial news on stock prices: insights from NLP techniqueses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsAnálisis de sentimiento, Procesamiento del Lenguaje Natural, NLP, Transformers, Grandes Modelos del Lenguaje (LLMs), Estudio de eventos, Clasificación de noticias, FinBERT, Fine-tuning, Modelo de los 3 factoreses-ES
dc.keywordsSentiment analysis, Natural Language Processing, NLP, Transformers, Large Language Models, LLMs, News classification, Event studies, FinBERT, Fine-tuning, 3-factor modelen-GB
Aparece en las colecciones: KBA-Trabajos Fin de Grado

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