经济新闻的结构-研究论文

我们提出了一种通过对商业新闻进行文字分析来衡量经济状况的方法。 根据1984-2017年《华尔街日报》上80万篇文章的全文内容，我们估算了一个主题模型，该模型将商业新闻概括为易于解释的主题，并量化了在每个时间点分配给每个主题的新闻关注比例。 然后，我们将新闻关注度估计值用作数值经济时间序列的统计模型的输入。 我们证明，这些基于文本的输入可以准确地跟踪各种经济活动指标，并且它们具有超出标准数值预测变量的对宏观经济成果的递增预测能力。 最后，我们使用我们的模型来检索基于数字的叙事，这些叙事在数字经济数据中“严重”打击。