Aspektově orientovaná analýza sentimentu finančních textů pro predikci finanční výkonnosti podniku
Cíle projektu
Analýza sentimentu přitahuje v oblasti financí značný zájem díky své schopnosti poskytnout další vhled do názorů a záměrů investorů, manažerů a dalších zúčastněných stran. Zahrnutím textového sentimentu bylo v predikci finanční výkonnosti podniku dosaženo pozoruhodného zlepšení. Předchozí přístupy v tomto ohledu byly omezeny na analýzu sentimentu finančních textů na úrovni celých dokumentů. Podrobnější analýza sentimentu orientovaná na aspekty textu však může vést k dalšímu zlepšení predikce finanční výkonnosti podniků, protože umožňuje extrahovat názory vyjádřené směrem k různým aspektům vývoje podniku. V projektu navrhujeme zkoumat, jak může aspektově orientovaná analýza sentimentu finančních textů souvisejících s podniky přispět k predikci finanční výkonnosti podniků. Za tímto účelem kombinujeme aspektově orientovaný sentiment vyjádřený v podnikových dokumentech, v médiích a na internetu s kvantitativními finančními informacemi získanými z finančních výkazů a finančních trhů.
Klíčová slova
sentiment analysistext miningpredictionfinancial performance
Veřejná podpora
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
Program
Standardní projekty
Veřejná soutěž
SGA0202200004
Hlavní účastníci
Univerzita Pardubice / Fakulta ekonomicko-správní
Druh soutěže
VS - Veřejná soutěž
Číslo smlouvy
22-22586S
Alternativní jazyk
Název projektu anglicky
Aspect-based sentiment analysis of financial texts for predicting corporate financial performance
Anotace anglicky
Sentiment analysis is attracting considerable interest in finance due to its capacity to provide additional insight into opinions and intentions of investors, managers and other stakeholders. A remarkable improvement in predicting corporate financial performance has been achieved when considering the textual sentiment. Previous approaches in this regard have been limited to document-level sentiment analysis of financial texts. However, a more fine-grained aspect-based sentiment analysis is presumably incrementally informative in predicting corporate financial performance because opinions expressed on different aspects of companies can be extracted. Here, we propose to investigate how aspect-based sentiment analysis of firm-related financial texts might predict corporate financial performance. To do this, we combine corporation-expressed, media-expressed, and internet-expressed aspect-based sentiments with quantitative financial information obtained from financial statements and financial markets.
Vědní obory
Kategorie VaV
ZV - Základní výzkum
OECD FORD - hlavní obor
50204 - Business and management
OECD FORD - vedlejší obor
50206 - Finance
OECD FORD - další vedlejší obor
—
CEP - odpovídající obory
(dle převodníku)AH - Ekonomie
GA - Zemědělská ekonomie
Termíny řešení
Zahájení řešení
1. 1. 2022
Ukončení řešení
31. 12. 2024
Poslední stav řešení
—
Poslední uvolnění podpory
29. 2. 2024
Dodání dat do CEP
Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP25-GA0-GA-R
Datum dodání záznamu
12. 3. 2025
Finance
Celkové uznané náklady
3 330 tis. Kč
Výše podpory ze státního rozpočtu
3 330 tis. Kč
Ostatní veřejné zdroje financování
0 tis. Kč
Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.
0 tis. Kč
Základní informace
Uznané náklady
3 330 tis. Kč
Statní podpora
3 330 tis. Kč
0%
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
OECD FORD
Business and management
Doba řešení
01. 01. 2022 - 31. 12. 2024