Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen: http://dx.doi.org/10.18419/opus-12270
Autor(en): Armbrust, Felix
Titel: Deep sustainable finance : an end-to-end text analysis of the financial and environmental narratives in corporate disclosures
Erscheinungsdatum: 2022
Dokumentart: Dissertation
Seiten: XXIII, 217
URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-122872
http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/12287
http://dx.doi.org/10.18419/opus-12270
Zusammenfassung: In den USA sind Unternehmen dazu verpflichtet in quartalsweisen (10-Q) und jährlichen Berichten (10-K) über ihre finanzielle Lage zu berichten. Neben der Bilanz und der Gewinn- und Verlustrechnung enthalten diese Berichte ebenfalls narrative Erläuterungen zu der aktuellen Finanzlage des Unternehmens. Im Jahr 2010 wurden die Berichtspflichten von der Wertpapier- und Börsenaufsichtsbehörde in den USA, der sogenannten Securities and Exchange Commission (SEC), insofern erweitert, dass Unternehmen bei der Erstellung ihrer Geschäftsberichte auch die Folgen des Klimawandels berücksichtigen müssen. Folglich sollten die Berichte nicht nur wesentliche finanzielle Informationen enthalten, sondern auch materielle klimabezogene Diskussionen. Allerdings enthalten die Berichte eine dem deutschen Lagebericht ähnliche Sektion, die nicht durch Wirtschaftsprüfer geprüft wird, die sogenannte "Management’s Discussion and Analysis of Financial Conditions and Results of Operations" (MD&A) Sektion. Auf Grund der diskretionären Natur dieses Abschnittes, wird der Informationsgehalt dieser Sektion als unwesentlich und generisch kritisiert. In dieser Arbeit gehen wir daher auf diese Kritik ein und analysieren mit modernen Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung, dem sogenanntem Natural Language Processing (NLP), den Informationsgehalt der MD&A Sektion in Hinblick auf die finanzielle und ökologische Performance der Unternehmen, sowie den Beitrag der ökologischen Informationen, um die finanzielle Leistungsfähigkeit vorherzusagen.
Enthalten in den Sammlungen:10 Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften

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