Econometric Forecasting Using Ubiquitous News Text: Text-enhanced Factor Model
한국은행 BOK경제연구 제2023-10호 소개. 주어-술어 패턴으로 15개 경제 부문의 테마별 빈도 지수(TFI)를 추정하고 텍스트 강화 인자모형(TFM)을 구축해, 약 1천8백만 건 뉴스로 단기 GDP 예측 정확도가 향상됨을 보인 논문이다.
경제 전망
동적요인모형과 딥러닝 알고리즘을 결합한 당분기 경제전망(GDP nowcasting) 시스템 개발
핵심 요약 한국은행 경제연구원 「經濟分析」 제28권 제2호(2022년 6월)의 Lead Article로, 이현창·최동규·김용건이 DFM(Dynamic Factor Model, 동적요인모형)과 딥러닝 LSTM(Long Short-Term Memory, 장단기 기억) 알고리즘을 결합해 매주 GDP 성장률 예측치를 갱신하는 실시간 당분기 경제전망(GDP nowcasting) 시스템을 개발한 논문이다. 출발점은 공표 시차다. 국내 GDP 성장률은 분기 종료 후 속보치까지 약 한 달, 잠정치까지 약 두 달이 걸려 현재 경기 … 더 읽기