Computeroberflächen stehen vor einer technischen Revolution. "Avatare", intelligente Software-Programme, werden mit den Usern in natürlicher Sprache kommunizieren, sie auf der Suche nach Informationen und Produkten im Internet begleiten, sie beraten und ihnen alltägliche Aufgaben erleichtern....

En este artículo se muestra una aplicación de la minería de textos para extraer información de documentos financieros y usar esta información para crear índices de sentimiento. En particular, el análisis se centra en los diferentes números del Informe de Estabilidad Financiera (IEF) del...

Este artículo utiliza las hemerotecas de dos periódicos para estimar el índice de incertidumbre sobre las políticas económicas —Economic Policy Uncertainty (EPU)—en España en 1905-1945, un período de gran polarización política. Encontramos que el estallido de la Guerra Civil en 1936...

El hecho de que los episodios de disturbios y conflictos sociales, tensiones políticas e incertidumbre sobre las políticas económicas afectan a la evolución de la economía es comúnmente aceptado en Economía. Sin embargo, la dimensión en tiempo real de tales interacciones no ha sido tan...

En el presente artículo se muestra como la incertidumbre política y las variables que miden el conflicto impactan sobre la actividad económica en Rusia (y en concreto sobre el PIB). Para ello se utilizan diversos indicadores que miden el conflicto, referidos a aspectos específicos de este...

El Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) estima que se debe alcanzar el objetivo de cero emisiones netas a escala global para el año 2050. A fin de conseguirlo, muchas empresas privadas se han comprometido a lograr las cero emisiones netas para 2050. El Comité...

La divulgación de información prudencial sobre los riesgos ambientales, sociales y de gobernanza (ASG) será obligatoria, a partir de junio de 2022, para las grandes empresas con valores negociados en un mercado regulado de cualquier Estado miembro. Este artículo trata de evaluar el grado de...

Abstract We use machine learning methods to predict firm‐specific stock price crashes and evaluate the out‐of‐sample prediction performance of various methods, compared to traditional regression approaches. Using financial and textual data from 10‐K filings, our results show that a...