It is hard for retail investors and data providing companies to attain financial data of European companies. The work of extracting financial data of European companies is most likely done manually, which is a time-consuming process. This would explain why European companies’ data is supplied slower than American companies. This thesis attempts to see if it is possible to automatise the process of extracting financial data of European companies by creating two proof of concept systems. One focuses on collecting financial reports of European companies using a web scraper and directly scrapes the reports from the source. The other system extracts financial data from the reports using Amazon Web Services(AWS), specifically the text extraction tool called Textract. The system that collects financial reports from companies could not be automated and did not meet the expectations set by the company that commissioned the thesis. The system that extracts financial data from companies was promising as all data points of interest could be extracted. The second system was deemed promising however since it is reliant on a system that supplies it with reports, it cannot be implemented.The work conducted shows that automating the process of extracting financial data from European companies is not (yet) possible. Extracting the data from reports is possible however collecting the report is the bottleneck which is not possible. It would have been better to manually collect financial reports instead of using a web scraper in this thesis. This was a bottleneck which could be solved in future projects. / Det svårt för privata investerare och företag som tillhandahåller data att få tillgång till finansiella data om europeiska företag. Uppgiften att extrahera finansiella data från europeiska företag sker med största sannolikhet manuellt, vilket är en tidskrävande process. Detta skulle förklara varför europeiska företags finansiella data levereras långsammare än amerikanska företag. Denna rapport försöker testa ifall det är möjligt att automatisera processen att extrahera finansiella data för europeiska företag genom att skapa två proof of concept-system. En fokuserar på att samla in finansiella rapporter från europeiska företag som använder en webbskrapa och skrapar rapporterna direkt från källan. Det andra systemet extraherar finansiella data från rapporterna med hjälp av Amazon Web Services(AWS), specifikt verktyget som extraherar text, även kallad Textract. Systemet som samlar in finansiella rapporter från företag kunde inte automatiseras och motsvarade inte de förväntningar som ställts av företaget som föreslog examensarbetet. Systemet som extraherar finansiella data från företag var lovande eftersom alla eftertraktade datapunkter kunde extraheras. Det andra systemet ansågs lovande men eftersom det är beroende av ett system som förser det med rapporter kan det inte implementeras. Arbetet som utförts visar att det ännu inte är möjligt att automatisera processen att extrahera finansiell data från europeiska företag. Det är möjligt att extrahera data från rapporter men att samla in rapporten är flaskhalsen som inte är möjlig. Det hade varit bättre att manuellt samla in finansiella rapporter istället i denna avhandling. Detta var en flaskhals som skulle kunna lösas i framtida projekt.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-321224 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Rollino, Nicolas, Ali, Rakin |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2022:654 |
Page generated in 0.0024 seconds