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dc.contributor.advisorCoronado Vaca, Maríaes-ES
dc.contributor.authorSánchez Martínez-Corbalán, Santiagoes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresarialeses_ES
dc.date.accessioned2020-07-14T15:27:06Z
dc.date.available2020-07-14T15:27:06Z
dc.date.issued2021es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/48082
dc.descriptionGrado en Administración y Dirección de Empresases_ES
dc.description.abstractTanto Bankia como CaixaBank se encuentran entre las entidades financieras con mayor cuota de mercado en España. Durante los años 2020 y 2021 han protagonizado uno de los mayores movimientos en el sector bancario. La idea de este movimiento provoca una gran cantidad de opiniones entre los distintos usuarios haciendo este hecho atractivo para el estudio e investigación. Por ello, en el presente trabajo se ha procedido a explicar la historia del sector bancario y los movimientos que preceden a este movimiento con el objetivo de que el lector comprenda el por qué de esta fusión. Tras una breve contextualización, se ha tratado de llevar a cabo un análisis empírico empleando las distintas técnicas que nos proporciona el Big Data, con el objetivo de realizar un análisis de sentimientos con la red social de Twitter y como ha evolucionado el precio de cotización de la entidad financiera CaixaBank. Para llevar a cabo el análisis empírico ha sido necesario la utilización de los lenguajes de programación R y Python. Tras realizar el análisis, las opiniones analizadas de Twitter respaldan en cierta manera el movimiento propuesto por las entidades, así como se ha reflejado de una manera positiva en la cotización de CaixaBank.es-ES
dc.description.abstractBoth Bankia and CaixaBank are among the financial institutions with the largest market share in Spain. During the years 2020 and 2021 they have been the protagonists of one of the biggest movements in the banking sector. The idea of this movement provokes many opinions among different users, making it an attractive object for study and research. Therefore, in this paper we have proceeded to explain the history of the banking sector and the movements that preceded this movement for the reader to understand the reasons for this merger. After a brief contextualization, we have tried to carry out an empirical analysis using the different techniques provided by Big Data, with the aim of carrying out a sentiment analysis with the Twitter social network, and how the share price of the financial institution CaixaBank has evolved. To carry out the empirical analysis it was necessary to use the programming languages R and Python. After carrying out the analysis, the opinions analyzed on Twitter support to a certain extent the movement proposed by the entities, as well as being reflected positively in CaixaBank’s share price.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_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.subject53 Ciencias económicases_ES
dc.subject5311 Organización y dirección de empresases_ES
dc.subject531102 Gestión financieraes_ES
dc.subject.otherK2Nes_ES
dc.title¿Puede afectar la opinión en Twitter sobre la fusión de CaixaBank y Bankia en el precio de cotización de CaixaBank?es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.keywordsCaixaBank, Bankia, fusión, Análisis de sentimientos, Twitter, Python, R, Precio de cotización, Business Analytics, Machine learning.es-ES
dc.keywordsCaixaBank, Bankia, Nerger, Sentiment analysis, Twitter, Python, R, Share price, Business Analytics, Machine learning.en-GB


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