The language of economic cycles: a real-time textual approach to recession prediction
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Data
2024-03-04
Autores
Orientador(res)
Issler, João Victor
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Resumo
Neste artigo, investigamos se informações extraídas de jornais nacionais podem ajudar na previsão do ciclo econômico americano. A abordagem combina o modelo proposto por Issler and Vahid [14], que permite previsões em tempo real do estado da economia, e a metodologia proposta por Lima et al. [15], que fornece uma maneira de extrair informações de dados textuais e transformá-las em entradas para modelos tradicionais. Utilizamos três bases de dados para realizar um exercício de previsão de 1990 a 2023. O procedimento envolve o uso da primeira base de dados, que coincide com o ciclo econômico, para extrair fatores comuns usando uma das outras duas bases de dados ou uma combinação delas. Cada uma das três opções de extração gera um modelo de previsão binário, e os modelos são comparados por meio da curva Característica Operacional do Receptor (ROC) e testes de hipóteses. Encontramos evidências sugerindo que dados tradicionais podem ser complementados com informações extraídas de texto para gerar
um modelo melhor.