論文の概要: Forecasting with Economic News
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15686v1
- Date: Tue, 29 Mar 2022 15:46:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-30 12:54:53.208390
- Title: Forecasting with Economic News
- Title（参考訳）: 経済ニュースによる予測
- Authors: Luca Barbaglia, Sergio Consoli, Sebastiano Manzan
- Abstract要約: 我々は、関心の期間に意味的に依存する記事のテキストのみを考慮する。
経済センチメントのいくつかの指標が、ビジネスサイクルのゆらぎを密に追跡していることがわかった。
また、いくつかのマクロ経済変数の確率分布のテールを説明する上で、感情が重要であることも確認した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9281671380673304
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The goal of this paper is to evaluate the informational content of sentiment
extracted from news articles about the state of the economy. We propose a
fine-grained aspect-based sentiment analysis that has two main characteristics:
1) we consider only the text in the article that is semantically dependent on a
term of interest (aspect-based) and, 2) assign a sentiment score to each word
based on a dictionary that we develop for applications in economics and finance
(fine-grained). Our data set includes six large US newspapers, for a total of
over 6.6 million articles and 4.2 billion words. Our findings suggest that
several measures of economic sentiment track closely business cycle
fluctuations and that they are relevant predictors for four major macroeconomic
variables. We find that there are significant improvements in forecasting when
sentiment is considered along with macroeconomic factors. In addition, we also
find that sentiment matters to explains the tails of the probability
distribution across several macroeconomic variables.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,経済状況に関するニュース記事から抽出した感情情報の内容を評価することである。
主に2つの特徴を持つ,微粒なアスペクトベース感情分析を提案する。
1) 興味のある用語(アスペクトベース)に意味的に依存する記事中のテキストのみを考える。
2)経済や金融(きめ細かい)の応用のために開発した辞書に基づいて,各単語に感情スコアを割り当てる。
われわれのデータセットには6つの大きなアメリカの新聞があり、合計660万記事と42億語が載っている。
以上の結果から,いくつかの経済指標が事業サイクル変動の密接な追跡と,これらが4つのマクロ経済変数の関連する予測要因であることが示唆された。
感情がマクロ経済要因とともに考慮された場合の予測精度は大幅に向上した。
さらに,複数のマクロ経済変数の確率分布のテールを説明する上で感情が重要であることもわかった。
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