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On the Efficiency of German Growth Forecasts: An Empirical Analysis Using Quantile Random Forests
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Business-Cycle Reports and the Efficiency of Macroeconomic Forecasts for Germany
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Linguistic Fragmentation at the Micro-Level: Economic Returns to Speaking the Right Language(s) in a Multilinguistic Society
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Face value of companies: deep learning for nonverbal communication
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Abstract:
Als Nebenerscheinung der Digitalisierung entstehen täglich gewaltige Mengen unstrukturierter Daten. Unstrukturierte Daten umfassen Video-, Sprach-, Text- und Bilddaten, welche für Menschen leicht zu interpretieren sind, aber für Computer eine Herausforderung darstellen. In den letzten Jahren wurde viel geforscht, um Text- und Sentimentanalysen in finanziellen Entscheidungsprozesse miteinzubeziehen. Textbasierte Analysen befassen sich mit dem verbalen Teil von Sprache, aber in der menschlichen Interaktion von Angesicht zu Angesicht kann nonverbale Kommunikation eine gleichwichtige Rolle in der Nachrichtenvermittlung spielen. Deep Learning ist eine vielseitige Methode, die in verschiedenen Anwendungen Maschinen kognitive Fähigkeiten verleiht. Diese Arbeit beschreibt den Aufbau von Deep Convolutional Neural Networks, mit der Fähigkeit zur Emotionserkennung in menschlichen Gesichtern. Diese Ergebnisse werden genutzt, um Videos der regelmäßigen Pressekonferenz der Europäischen Zentralbank zwischen 2011 und 2017 zu analysieren. Aus diesem Verarbeitungsschritt resultieren Gefühlswerte für 70 Pressekonferenzen und mehr als 200,000 einzelne Bildern. Es wird untersucht, inwiefern Informationen aus nonverbaler Kommunikation, gemessen in Gefühlsäußerungen, sich auf Bewegungen des Euro Stoxx 50 Index niederschlagen. Dieser 'face value' wird verglichen mit dem Wert der verbalen Äußerungen aus Basis entsprechender Literatur. Die Verwendung von Pressekonferenzen als Quelle unstrukturierter Daten und die Übertragung von nonverbaler Kommunikation auf Aktienkursbewegungen sind, nach bestem Wissen, bisher unbearbeitete Themen in der Forschung. ; As a side effect of digitalization, a massive amount of unstructured data is generated every day. Unstructured data comprises video, speech, text, and image data, which are easy to interpret for humans - but can be challenging for computers. Financial research has been much engaged in recent history with decision-making based on textual or sentiment analysis. Textual analysis is based on the verbal part of communication, but in human interaction on a face-to-face level, nonverbal communication can play an equally important role in supporting a message. The interpretation of emotions in facial expressions is a major component of nonverbal communication. Deep learning is a versatile technique, that is used in numerous applications, providing somewhat cognitive capabilities for machines. This thesis describes how to build a deep convolutional neural network with the ability to detect emotions in faces. Different approaches in deep convolutional model designs are tested and evaluated. The results are then used to evaluate videos of the regular press conference of the European Central Bank between January 2011 and September 2017. This processing step results in emotional-scores of facial expressions from 70 press conferences and more than 200,000 single pictures. It is investigated whether information of nonverbal communication, measured in levels of emotional excitement, can be linked to the movements of the Euro Stoxx 50 index. This 'face value' is compared to the value of speech and accompanying research. Using image data from press conferences as source of unstructured data and transferring of nonverbal communication to stock markets are both topics that, to the best of found knowledge, have not yet been focused upon in research.
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Keyword:
330 Wirtschaft; convolutional neural networks; ddc:330; deep learning; finance; Finanzwissenschaft; multivariate Analyse; multivariate analysis; neuronale Netze; nonverbal communication; nonverbale Kommunikation; unstructured data; unstrukturierte Daten
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URN:
urn:nbn:de:kobv:11-110-18452/19318-9
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URL: https://doi.org/10.18452/18619
http://edoc.hu-berlin.de/18452/19318
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The Term ´Non-financial Information´- A Semantic Analysis of a Key Feature of Current and Future Corporate Reporting
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Theologische Einflüsse auf die deutsche Nationalökonomie im 19. und 20. Jahrhundert – drei Fallbeispiele
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Petersen, Tim. - : Staats- und Universitätsbibliothek Hamburg Carl von Ossietzky, 2015
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Quantifying High-Frequency Market Reactions to Real-Time News Sentiment Announcements
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Tracking domain knowledge based on segmented textual sources
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Kalledat, Tobias. - : Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, 2009
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