Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/223420 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2020
Schriftenreihe/Nr.: 
Working Papers of the Priority Programme 1859 "Experience and Expectation. Historical Foundations of Economic Behaviour" No. 19
Verlag: 
Humboldt University Berlin, Berlin
Zusammenfassung: 
I use textual data to model German professional macroeconomic forecasters' information sets and use machine-learning techniques to analyze the efficiency of forecasts. To this end, I extract information from forecast reports using a combination of topic models and word embeddings. I then use this information and traditional macroeconomic predictors to study the efficiency of investment forecasts.
Schlagwörter: 
Forecast Efficiency
Investment
Random Forest
Topic Modeling
JEL: 
C53
E27
E22
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
Datei
Größe
932.75 kB





Publikationen in EconStor sind urheberrechtlich geschützt.