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Natural Language Processing (NLP) para la  generación de un índice de sentimiento económico:  Una aplicación en los discursos presidenciales de EEUU

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Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2024-2025, Tutor: Salvador Torra Porras ; Sergi Ramírez Mitjans

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Este trabajo de investigación analiza la posible relación entre el sentimiento expresado en los discursos inaugurales de los presidentes de Estados Unidos desde el año 2009 hasta la actualidad y la evolución del índice bursátil SP500. Se realiza un preprocesamiento exhaustivo de los discursos, incluyendo la limpieza, tokenización y extracción de palabras 
clave. Posteriormente se aplica análisis de sentimiento mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), con el objetivo de cuantificar la tonalidad emocional. Finalmente, se grafican las series temporales del índice SP500 en torno a cada discurso y se calculan las rentabilidades y volatilidades previas y posteriores, con el fin de detectar posibles patrones de correlación entre el contenido emocional y el comportamiento bursátil.

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cc-by-nc-nd (c) Fernández de Quincoces, 2025

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Treballs Finals de Grau (TFG) - Estadística UB-UPC

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Natural Language Processing (NLP) para la  generación de un índice de sentimiento económico:  Una aplicación en los discursos presidenciales de EEUU