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Campo DC Valor
dc.contributor.authorAguilar, Alicia
dc.contributor.authorTorres, Diego
dc.coverage.spatialZona euro
dc.date.accessioned2021-07-05T19:03:10Z
dc.date.available2021-07-05T19:03:10Z
dc.date.issued2021-07-05
dc.identifier.issnISSN: 1579-8666 (en línea)
dc.identifier.issnISSN: 0213-2710 (en papel)
dc.identifier.urihttps://repositorio.bde.es/handle/123456789/17071
dc.description.abstractLa aplicación de herramientas cuantitativas que facilitan el análisis de la inmensa cantidad de información disponible ha ido ganando cada día más importancia. Son varios los participantes del mercado que se han unido a esta tendencia, y los bancos centrales no escapan de ella. Gran parte de la información cualitativa es no estructurada, principalmente en forma de noticias, informes u otro tipo de textos. Por lo tanto, la automatización de este proceso puede incrementar el volumen de información disponible y el proceso de toma de decisiones. Este trabajo se enmarca en esta tendencia, mediante el uso de herramientas de análisis de sentimiento para determinar el impacto del COVID-19 en la opinión de los analistas sobre el sector bancario. Gracias a esta metodología, se logra convertir una información cualitativa, no estructurada, en un índice cuantitativo que permite comparar informes de diferentes períodos y países. Como resultado, se observa un empeoramiento del sentimiento sobre la banca europea, lo que coincide con una mayor incertidumbre en las cotizaciones bursátiles. Además, se aprecian diferencias entre países, así como una mayor divergencia en las opiniones reflejadas en los informes.
dc.description.abstractThe use of quantitative tools to analyse the huge amount of qualitative information has been acquiring increasing importance. Market participants and, of course, Central Banks have been involved in this trend. The vast majority of qualitative data can be qualified as non-structured and refers mainly to news, reports or another kind of texts. Its transformation into structured data can improve the availability of information and hence, decision making. This article applies sentiment analysis tools to text data in order to quantify the impact of Covid-19 on the analysts’ opinions. Using this methodology, it is possible to transform qualitative non-structured data into a quantitative index that can be used to compare reports from different periods and countries. The results show the pandemic worsens banking sentiment in Europe, which coincides with higher uncertainty in the stock market. There are also regional differences in the decline in sentiment as well as higher divergence is observed across opinions.
dc.format.extent47 p.
dc.language.isoen
dc.publisherBanco de España
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajo / Banco de España, 2124
dc.rightsReconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.rightsIn Copyright - Non Commercial Use Permitted
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es_ES
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC-NC/1.0/
dc.subjectAnálisis del sentimiento
dc.subjectImpacto del COVID-19
dc.subjectBancos europeos
dc.subjectEstimaciones de analistas
dc.subjectSentiment analysis
dc.subjectCOVID-19 impact
dc.subjectEuropean banking
dc.subjectAnalysts’ estimates
dc.titleThe impact of COVID-19 on analysts’ sentiment about the banking sector
dc.typeDocumento de trabajo
dc.identifier.bdebib000471530
dc.identifier.bdepubDTRA-202124-eng
dc.subject.bdeSistemas bancarios y actividad crediticia
dc.subject.bdeInformación e incertidumbre
dc.subject.bdeMétodos Econométricos y Estadísticos
dc.subject.bdeTécnicas informáticas
dc.publisher.bdeMadrid : Banco de España, 2021
dc.subject.jelG21
dc.subject.jelC81
dc.subject.jelD8
dc.subject.jelC43
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