This thesis focuses on the role of incentives and information for financial decision-making in the era of digitization. The first chapter investigates the consequences of a reduction in trading commissions, prompted by the emergence of commission-free trading platforms. Through the lens of a financial market model, the chapter explores how this shift impacts information provision by brokers and subsequently influences market efficiency and liquidity. The second chapter employs an Artificial lntelligence technique, specifically Inverse Reinforcement Learning, to identify corporate incentives. By analysing real-world managerial behaviour and compensation structures, the chapter provides novel insights into how managers' objectives align with traditional theories of shareholder value maximization and agency frictions and/or emerging considerations such as Environmental, Social and Governance (ESG) criteria. The third chapter introduces a conceptual modelling framework and empirical methodology for studying narratives 'in finance. Utilizing Natural Language Processing techniques, the chapter extracts causal statements from earnings call transcripts and provides an understanding of the narratives shaping financial decision-making.
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Cette thèse se concentre sur le rôle des incitations et de l'information dans la prise de décision financière à l'ère de la numérisation. Le premier chapitre étudie les conséquences d'une réduction des commissions de transaction, provoquée par l'émergence de plateformes sans commission. À travers la lentille d'un modèle de marché financier, le chapitre explore comment ce changement a un impact sur la fourniture d'informations par les courtiers et, par la suite, sur l'efficacité et la liquidité du marché. Le deuxième chapitre utilise une technique d'intelligence artificielle, en particulier l'apprentissage par renforcement inverse, pour identifier les incitations des entreprises. En analysant les comportements managériaux et les structures de rémunération dans le monde réel, ce chapitre apporte un éclairage nouveau sur la manière dont les objectifs des managers s'alignent sur les théories traditionnelles de la maximisation de la valeur actionnariale et des frictions d'agence et/ou sur des considérations émergentes telles que les critères Environnementaux, Sociaux et de Gouvernance (ESG). Le troisième chapitre présente un cadre de modélisation conceptuelle et une méthodologie empirique pour l'étude des récits en finance. En utilisant des techniques de traitement du langage naturel, ce chapitre extrait des déclarations causales des transcriptions de conférences sur les résultats trimestriels et permet de comprendre les récits qui façonnent la prise de décision financière.