論文の概要: Indexing Economic Fluctuation Narratives from Keiki Watchers Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01265v1
- Date: Mon, 02 Dec 2024 08:32:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:50:40.068695
- Title: Indexing Economic Fluctuation Narratives from Keiki Watchers Survey
- Title(参考訳): キーキーウォッチャー調査による経済変動の指標化
- Authors: Eriko Shigetsugu, Hiroki Sakaji, Itsuki Noda,
- Abstract要約: 我々は、以前提案した物語の枠組みを用いて、経済調査から経済変動の指標を設計する。
提案指標は,他の種類の拡散指標よりも累積ラギング拡散指数と強い相関が認められた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.4313429258746955
- License:
- Abstract: In this paper, we design indices of economic fluctuation narratives derived from economic surveys. Companies, governments, and investors rely on key metrics like GDP and industrial production indices to predict economic trends. However, they have yet to effectively leverage the wealth of information contained in economic text, such as causal relationships, in their economic forecasting. Therefore, we design indices of economic fluctuation from economic surveys by using our previously proposed narrative framework. From the evaluation results, it is observed that the proposed indices had a stronger correlation with cumulative lagging diffusion index than other types of diffusion indices.
- Abstract(参考訳): 本稿では,経済調査から得られた経済変動物語の指標を設計する。
企業、政府、投資家は経済動向を予測するためにGDPや工業生産指標といった重要な指標に依存している。
しかし、経済予測においては、因果関係などの経済文献に含まれる情報の豊富さを効果的に活用していない。
そこで我々は,これまでに提案した物語の枠組みを用いて,経済調査による経済変動の指標を設計する。
評価結果から,提案指標は,他の種類の拡散指標よりも累積ラグ拡散指数と強い相関が認められた。
関連論文リスト
- Identifiable Latent Neural Causal Models [82.14087963690561]
因果表現学習は、低レベルの観測データから潜伏した高レベルの因果表現を明らかにすることを目指している。
因果表現の識別可能性に寄与する分布シフトのタイプを決定する。
本稿では,本研究の成果を実用的なアルゴリズムに翻訳し,信頼性の高い潜在因果表現の取得を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-23T04:13:55Z) - Framing in the Presence of Supporting Data: A Case Study in U.S. Economic News [43.51164834482535]
我々は、客観的な測度がデータをサポートする形で存在する、ニュースに値するトピックが存在すると論じる。
本稿では,この設定における編集選択を分析するための計算フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T02:07:21Z) - Weak Supervision in Analysis of News: Application to Economic Policy
Uncertainty [0.0]
我々の研究は、経済政策の不確実性(EPU)を測定するためのテキストデータ、特にニュース作品の可能性の研究に焦点を当てている。
経済政策の不確実性は、新しい政策と将来の経済基本の下で、決定の結果を予測できないと定義されている。
本研究は、経済政策の不確実性に関して、ニュース記事の分類を弱くする機械学習ベースのソリューションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-10T09:08:29Z) - Measuring Fairness of Text Classifiers via Prediction Sensitivity [63.56554964580627]
加速度予測感度は、入力特徴の摂動に対するモデルの予測感度に基づいて、機械学習モデルの公正度を測定する。
この計量は、群フェアネス(統計パリティ)と個人フェアネスという特定の概念と理論的に関連付けられることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-16T15:00:33Z) - The Yield Curve as a Recession Leading Indicator. An Application for
Gradient Boosting and Random Forest [0.0]
我々は、米国経済不況を予測するための最も関連性の高い財務用語と、経済不況検知に関する関連するルールを検出するための方法を見出した。
後者の結果は、機械学習手法が解釈に有用であることを示す文献が増えているのとは対照的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-13T12:46:22Z) - Handling Distribution Shifts on Graphs: An Invariance Perspective [78.31180235269035]
我々は、グラフ上のOOD問題を定式化し、新しい不変学習手法である探索・拡張リスク最小化(EERM)を開発する。
EERMは、複数の仮想環境からのリスクの分散を最大化するために、敵対的に訓練された複数のコンテキストエクスプローラーを利用する。
理論的に有効なOOD解の保証を示すことによって,本手法の有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-05T02:31:01Z) - Word embeddings for topic modeling: an application to the estimation of
the economic policy uncertainty index [0.0]
経済不確実性の定量化は、GDPのようなマクロ経済変数の予測の鍵となる概念である。
経済政策の不確実性指数(EPU)は、不確実性を定量化する最もよく使われる新聞ベースの指標である。
本稿では,デジタルニュースのトピックモデリングを高速かつ効率的に行うEPUインデックスを推定する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-29T19:31:03Z) - The Efficiency Misnomer [50.69516433266469]
我々は、共通のコスト指標、それらの利点とデメリット、そしてそれらが相互に矛盾する方法について論じる。
コストインジケータの不完全な報告が、どのようにして部分的な結論をもたらすかを示し、異なるモデルの実践的考察の曖昧さや不完全さを図示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-25T12:48:07Z) - News-based Business Sentiment and its Properties as an Economic Index [1.0323063834827415]
ビジネスの感情は、行動するのにコストと時間を要する従来の調査によって測定されています。
我々は、日刊紙の記事を活用し、S-APIRというビジネス感情指数を定義する自己意識モデルを採用する。
S-APIRが経済学者や政策立案者にどのような恩恵をもたらすかを説明するために、時間とともにビジネス感情に与える影響についていくつかのイベントが分析される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-20T02:20:53Z) - The AI Economist: Optimal Economic Policy Design via Two-level Deep
Reinforcement Learning [126.37520136341094]
機械学習に基づく経済シミュレーションは強力な政策・メカニズム設計の枠組みであることを示す。
AIエコノミスト(AI Economist)は、エージェントと共同適応するソーシャルプランナーの両方を訓練する2段階のディープRLフレームワークである。
単純な一段階の経済では、AIエコノミストは経済理論の最適税制を回復する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-05T17:42:35Z) - Macroeconomic forecasting with statistically validated knowledge graphs [11.4219428942199]
本研究は,グローバル新聞の物語を活用し,世界イベントに関するテーマベースの知識グラフを構築する。
このようなグラフから抽出した特徴は、多くのベンチマークと比較すると、三大経済における工業生産予測を改善している。
我々の研究は、社会経済システムにおける関連する現象の進化をリアルタイムで監視する、擬似的かつ情報的なテーマベースの知識グラフの構築のための青写真として機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-21T10:57:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。