Publicação
Evaluating climate-risk language in 10-K filings : a ClimateBERT-driven study of firm valuation
| datacite.subject.fos | Ciências Sociais::Economia e Gestão | |
| datacite.subject.sdg | 08:Trabalho Digno e Crescimento Económico | |
| datacite.subject.sdg | 12:Produção e Consumo Sustentáveis | |
| datacite.subject.sdg | 13:Ação Climática | |
| dc.contributor.advisor | Fouquau, Julien | |
| dc.contributor.author | Weghorst, Anais | |
| dc.date.accessioned | 2025-10-13T11:01:15Z | |
| dc.date.available | 2025-10-13T11:01:15Z | |
| dc.date.issued | 2025-07-08 | |
| dc.date.submitted | 2025-06-01 | |
| dc.description.abstract | This thesis presents a transformer-based approach to quantify and price corporate climate-risk disclosures. By utilizing ClimateBERT, I classify Item 1A risk-factor text in S&P 500 10-K filings (200532024) to generate annual transition, physical, and general climate-risk scores for 8,001 firm-year observations. Fixed-effects regressions link these lagged scores to Tobin’s Q, revealing a significant negative valuation effect for transition-risk language, especially in high-exposure sectors (Utilities; Transportation & Warehousing), while physical-risk impacts primarily arise within the same industries. By combining advanced NLP with rigorous panel econometrics, this study provides detailed, sector-sensitive metrics that illuminate how investors value different aspects of corporate climate-risk disclosure. | eng |
| dc.description.abstract | Esta tese apresenta uma abordagem baseada em transformadores para quantificar e precificar divulgações corporativas de riscos climáticos. Ao utilizar o ClimateBERT, classifico o texto da seção Item 1A Risk Factors dos relatórios 10-K das empresas do S&P 500 (200532024) para gerar pontuações anuais de risco climático de transição, físico e geral em 8001 observações ano-empresa. Regressões de efeitos fixos relacionam essas pontuações defasadas ao Q de Tobin, revelando um efeito negativo significativo de valoração para a linguagem relativa ao risco de transição, especialmente em setores de alta exposição (serviços públicos; transporte e armazenagem), enquanto os impactos do risco físico ocorrem, sobretudo, nas mesmas indústrias. Ao combinar PNL avançada com econometria de painel rigorosa, este estudo fornece métricas detalhadas e sensíveis ao setor que esclarecem como os investidores valorizam diferentes aspectos das divulgações de riscos climáticos corporativos. | por |
| dc.identifier.tid | 203974638 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.14/55333 | |
| dc.language.iso | eng | |
| dc.rights.uri | N/A | |
| dc.subject | 10-K | |
| dc.subject | ClimateBERT | |
| dc.subject | Climate risk | |
| dc.subject | Firm valuation | |
| dc.subject | NLP | |
| dc.subject | PLN | |
| dc.subject | Risco climático | |
| dc.subject | S&P 500 | |
| dc.subject | Valoração de empresas | |
| dc.title | Evaluating climate-risk language in 10-K filings : a ClimateBERT-driven study of firm valuation | eng |
| dc.title.alternative | Avaliação da linguagem de risco climático em relatórios 10-K : um estudo baseado no ClimateBERT sobre a valoração das empresas | por |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.name | Mestrado em Finanças (mestrado internacional) |
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