title: Essays on the application of statistical and machine learning methods to sustainable finance
title: Aufsätze zur Anwendung von statistischen und Machine Learning Verfahren für Sustainable Finance
Creators: name: Webersinke, Nicolas
Publisher: name: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Year: 0
Subjects: subject: DDC Classification::3 Sozialwissenschaften :: 33 Wirtschaft :: 332 Finanzwirtschaft

description: This thesis consists of four essays that contribute to the literature at the intersection of statistical and machine learning methods and sustainable finance. In the first essay, we introduce Monte Carlo permutation testing for stock index performance by applying it to two S&amp;P 500 ESG indices to test the association between ESG credentials and index performance metrics and risk characteristics. Although we find differences in performance and risk metrics, we find no evidence that firm-level ESG ratings contribute to the indices’ performance metrics. We find that the better ESG profiles of these indices go hand in hand with exposures to small or value companies, depending on the index construction. In the second essay, we introduce ClimateBERT, a large language model based on DistilRoBERTa and further pretrained on climate-related text. We demonstrate performance improvements by using ClimateBERT on three climate-related downstream textual analysis tasks relevant to accounting and finance. Supported by considerably lower masked language modeling loss and improved predictive performance of the downstream tasks, ClimateBERT is a valuable addition to the toolbox of researchers and practitioners analyzing corporate climate-related text. In the third essay, we introduce an innovative textual analysis approach based on ClimateBERT to identify paragraphs about non-specific climate-related commitments and actions in corporate disclosures. We then apply this approach to a sample of MSCI World index constituents and analyze whether climate initiatives can be effective in disciplining companies to disclose fewer non-specific climate-related commitments and actions. We find mixed results, suggesting that more regulatory requirements and standardization of disclosures are needed. In the fourth essay, we systematically review existing accounting and finance literature that uses textual analysis approaches to synthesize major trends in topics and methods. We compare the performance of rule-based, traditional machine learning, and deep learning approaches to textual analysis. Our literature review reveals that rule-based and simple traditional machine learning approaches are still widely used in accounting and finance, suggesting that the accounting and finance literature is methodologically lagging behind. The performance comparison shows that deep learning approaches consistently perform best, but also that rule-based approaches can produce decent results for simpler problems. These findings argue for increased, but not universal, use of deep learning for textual analysis in accounting and finance.
description: Diese Dissertation besteht aus vier Aufsätzen, die einen Beitrag zur Literatur an der Schnittstelle von statistischen und maschinellen Lernmethoden und Sustainable Finance leisten. Im ersten Aufsatz führen wir Monte-Carlo-Permutationstests für die Performance von Aktienindizes ein, indem wir sie auf zwei S&amp;P 500 ESG-Indizes anwenden, um den Zusammenhang zwischen ESG-Kriterien und Indexperformance-Metriken und Risikomerkmalen zu testen. Obwohl wir Unterschiede in den Performance- und Risikokennzahlen feststellen, finden wir keine Hinweise darauf, dass ESG-Ratings auf Unternehmensebene zu den Performancekennzahlen der Indizes beitragen. Wir stellen fest, dass die besseren ESG-Profile dieser Indizes mit einem Exposure gegenüber kleinen oder wertorientierten Unternehmen einhergehen, je nach Indexkonstruktion. Im zweiten Aufsatz stellen wir ClimateBERT vor, ein großes Sprachmodell, das auf DistilRoBERTa basiert und auf klimabezogenen Text weiter trainiert wurde. Wir demonstrieren Performanceverbesserungen durch den Einsatz von ClimateBERT bei drei klimabezogenen nachgelagerten Textanalyseaufgaben, die für die Bereiche Rechnungswesen und Finanzwirtschaft relevant sind. Unterstützt durch einen deutlich geringeren Verlust bei der maskierten Sprachmodellierung und eine verbesserte Vorhersageleistung bei den nachgelagerten Aufgaben, ist ClimateBERT ein wertvolles Werkzeug für Forscher und Praktiker, die klimabezogene Texte von Unternehmen analysieren. Im dritten Aufsatz stellen wir einen innovativen Textanalyseansatz vor, der auf ClimateBERT basiert, um Absätze über unspezifische klimabezogene Verpflichtungen und Maßnahmen in Unternehmensveröffentlichungen zu identifizieren. Anschließend wenden wir diesen Ansatz auf eine Stichprobe von MSCI World Unternehmen an und analysieren, ob Klimainitiativen wirksam sein können, um Unternehmen zu disziplinieren, weniger unspezifische klimabezogene Verpflichtungen und Maßnahmen offenzulegen. Wir kommen zu gemischten Ergebnissen, die darauf hindeuten, dass mehr regulatorische Anforderungen und eine Standardisierung der Offenlegungen erforderlich sind. Im vierten Aufsatz überprüfen wir systematisch die vorhandene Literatur im Bereich Rechnungswesen und Finanzwirtschaft, die textuelle Analyseansätze verwendet, um die wichtigsten Trends bei Themen und Methoden zusammenzufassen. Wir vergleichen die Performance von regelbasierten, traditionellen Machine Learning und Deep-Learning-Ansätzen zur Textanalyse. Unsere Literaturrecherche zeigt, dass regelbasierte und einfache traditionelle maschinelle Lernansätze in den Forschungsbereichen Rechnungswesen und Finanzwirtschaft immer noch weit verbreitet sind, was darauf hindeutet, dass die Literatur methodisch nicht Schritt halten kann. Der Performancevergleich zeigt, dass Deep-Learning-Ansätze durchweg am besten abschneiden, aber auch, dass regelbasierte Ansätze bei einfacheren Problemen annehmbare Ergebnisse liefern können. Dies spricht für einen verstärkten, aber nicht universellen Einsatz von Deep Learning für die Textanalyse im Bereich Rechnungswesen und Finanzwirtschaft.