Economic news as datawhat's between the lines?

Resumo

Agentes econômicos necessitam de informação sobre diferentes aspectos da economia para tomarem decisões de modo apropriado. Entretanto, medidas importantes para acessar o estado atual da economia não se encontram disponíveis instantaneamente. O objetivo do presente trabalho é aplicar a metodologia proposta por Bybee et al. (2020) para estimar uma estrutura de tópicos para as notícias econômicas brasileiras. Adicionalmente, medimos a atenção dedicada a cada tópico ao longo do tempo. Com isso, estudamos se as séries de atenção podem ser utilizadas como proxies em tempo real para diferentes indicadores econômicos brasileiros. A base de dados textual abrange o período de Maio de 2000 até Julho de 2020. Os resultados mostram que as séries de tempo extraídas dos artigos econômicos fornecem informações úteis para reconstruir e gerar conhecimento para as séries macroeconômicas no contexto brasileiro ao final do seu período de referência.

Ficha do documento

Tipo

Dissertação

Ano

2021

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Inglês

Acesso

Acesso aberto

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/30866

Temas

EconomiaDados

Palavras-chave

Textual analysisMacroeconomic newsAttentionVolatilityAnálise textualNotícias macroeconômicasAtençãoMachine learningVolatilidadeEconomiaDivulgação de informaçõesAprendizado do computadorVolatilidade (Finanças)Macroeconomia