From Corporate Disclosure to Social Media – Understanding Real Estate Markets with Textual Analysis - Publikationsserver der Universität Regensburg

Dokumentenart:	Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation)
Open Access Art:	Primärpublikation
Band:	105
Datum:	31 August 2023
Begutachter (Erstgutachter):	Prof. Dr. Wolfgang Schäfers und Prof. Dr. Bertram Steininger
Tag der Prüfung:	19 Juli 2023
Institutionen:	Wirtschaftswissenschaften > Institut für Immobilienenwirtschaft / IRE\|BS > Lehrstuhl für Immobilienmanagement (Prof. Dr. Wolfgang Schäfers)
Stichwörter / Keywords:	Real Estate Markets; Natural Language Processing; Textual Analysis; Sentiment; Topic Modelling
Dewey-Dezimal-Klassifikation:	300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Status:	Veröffentlicht
Begutachtet:	Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:	Ja
Dokumenten-ID:	54637

Zusammenfassung (Englisch)

In the dissertation, Natural Language Processing techniques are applied to analyze indicators such as investor sentiment, informativeness, and reporting intensity in real estate-related texts and to show their relation to real estate markets. It becomes clear that corporate publications, newspapers, and social media provide valuable information for investors and enable inferences about market ...

Zusammenfassung (Englisch)

In the dissertation, Natural Language Processing techniques are applied to analyze indicators such as investor sentiment, informativeness, and reporting intensity in real estate-related texts and to show their relation to real estate markets. It becomes clear that corporate publications, newspapers, and social media provide valuable information for investors and enable inferences about market developments. It also shows that the forecasting quality can be significantly increased with more advanced methods.

Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)

In der Dissertation werden Techniken des Natural Language Processings angewendet um Indikatoren wie die Investorenstimmung, Informativität und Berichterstattungsintensität in immobilienbezogenen Texten zu analysieren und deren Zusammenhang mit Immobilienmärkten aufzuzeigen. Es wird deutlich, dass Unternehmenspublikationen, Fachzeitschriften und Soziale Medien wertvolle Informationen für Anleger ...

Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)

In der Dissertation werden Techniken des Natural Language Processings angewendet um Indikatoren wie die Investorenstimmung, Informativität und Berichterstattungsintensität in immobilienbezogenen Texten zu analysieren und deren Zusammenhang mit Immobilienmärkten aufzuzeigen. Es wird deutlich, dass Unternehmenspublikationen, Fachzeitschriften und Soziale Medien wertvolle Informationen für Anleger bereitstellen und Rückschlüsse auf Marktentwicklungen ermöglichen. Dabei zeigt sich auch, dass die Prognosequalität mit fortschrittlicheren Methoden deutlich gesteigert werden kann.

From Corporate Disclosure to Social Media – Understanding Real Estate Markets with Textual Analysis

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