将新闻数据纳入中国宏观经济表现预测-研究论文

在本文中，我们报告了中国国内生产总值 (GDP) 提前 3 个月和 6 个月的预测结果。 我们总共使用了 124 个来自 2000 年到 2017 年的各种来源和日期的预测变量。我们使用了中国特定的宏观经济时间序列数据和大量的预测变量。 在我们的研究中，我们遵循 [Stock and Watson, 2016] 概述的最新技术，他们使用主成分分析 (PCA) 来减少变量数量并应用动态因子模型 (DFM) 进行预测。 结果表明，包括新闻情绪显着改善了预测，这种方法优于单变量自回归。 本文的贡献有两个方面，即利用新闻来改善预测和对中国 GDP 的优越预测。