3 Essays on the Informational Efficiency of Financial Markets through the use of Big Data Analytics

3 Essays on the Informational Efficiency of Financial Markets through the use of Big Data Analytics
Catégorie(s) : Finance

Prix FNEGE de la Meilleure Thèse en 180 secondes / Prix AFFI

L’augmentation massive du volume de données générées chaque jour par les individus sur Internet
offre aux chercheurs la possibilité d’aborder la question de la prédictibilité des marchés financiers
sous un nouvel angle. Sans prétendre apporter une réponse définitive au débat entre les partisans de
l’efficience des marchés et les chercheurs en finance comportementale, cette thèse vise à améliorer
notre compréhension du processus de formation des prix sur les marchés financiers grâce à une approche Big Data.

The massive increase in the availability of data generated everyday by individuals on the Internet
has made it possible to address the predictability of financial markets from a different perspective.
Without making the claim of offering a definitive answer to a debate that has persisted for forty
years between partisans of the efficient market hypothesis and behavioral finance academics, this
dissertation aims to improve our understanding of the price formation process in financial markets
through the use of Big Data analytics.

En savoir plus

http://www.thomas-renault.com/wp/thomas-renault-thesis.pdf

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À propos de l'auteur

Nom RENAULT Thomas
Institution Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne
Fonction Enseignant-Chercheur Doctorant
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