Master Thesis Online
Predicting companies' ESG rating from their 10-K filings using a text mining approach
Roufosse, Benjamin 
Promoteur(s) :
Ittoo, Ashwin
Date de soutenance : 2-sep-2024/7-sep-2024 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/21642
s184504_Benjamin_Roufosse_2024.pdfDétails
| Titre : | Predicting companies' ESG rating from their 10-K filings using a text mining approach |
| Auteur : | Roufosse, Benjamin
|
| Date de soutenance : | 2-sep-2024/7-sep-2024 |
| Promoteur(s) : | Ittoo, Ashwin
|
| Membre(s) du jury : | Chuor, Porchourng
|
| Langue : | Anglais |
| Nombre de pages : | 19814 |
| Discipline(s) : | Sciences économiques & de gestion > Méthodes quantitatives en économie & gestion |
| Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
| Diplôme : | Master en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en Supply Chain Management and Business Analytics |
| Faculté : | Mémoires de la HEC-Ecole de gestion de l'Université de Liège |
Résumé
[en] The goal of this thesis is to gain information from the 10-K fillings of listed companies using Text Mining techniques in order to predict their ESG rating.
Fichier(s)
Document(s)
Citer ce mémoire
Tous les documents disponibles sur MatheO sont protégés par le droit d'auteur et soumis aux règles habituelles de bon usage.
L'Université de Liège ne garantit pas la qualité scientifique de ces travaux d'étudiants ni l'exactitude de l'ensemble des informations qu'ils contiennent.
L'Université de Liège ne garantit pas la qualité scientifique de ces travaux d'étudiants ni l'exactitude de l'ensemble des informations qu'ils contiennent.