Leveraging unstructured data sources in asset pricing

Resumen

Esta tesis estudia el impacto que los recientes avances tecnológicos y la ingente cantidad de datos no estructurados disponibles en la actualidad tienen en varios aspectos de la valoración de activos. Concretamente, el Capítulo 2 enmarca el estado actual de la disciplina en el nuevo contexto generado por las últimas disrupciones tecnológicas. A continuación, el Capítulo 3 lleva a cabo una revisión sistemática de la literatura para identificar un espacio no explorado en la intersección entre la sostenibilidad, la valoración de activos y el empleo de técnicas modernas como el procesamiento de lenguaje natural (NLP). El Capítulo 4 profundiza empíricamente en este nicho, empleando NLP para construir métricas de sostenibilidad de empresas norteamericanas y demostrando su utilidad al incorporarlas en el modelo de valoración de activos de Fama-French. Finalmente, el Capítulo 5 contribuye al persistente debate sobre la capacidad predictiva de los analistas financieros comparando sus predicciones sobre el precio del petróleo con los contratos de futuros mediante el empleo de datos no estructurados.