Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10419/242123
Authors: 
Blagov, Boris
Müller, Henrik
Jentsch, Carsten
Schmidt, Torsten
Year of Publication: 
2021
Series/Report no.: 
Ruhr Economic Papers No. 921
Publisher: 
RWI - Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung, Essen
Abstract: 
Corporate investment in Germany has been relatively weak for a prolonged period after the financial crisis. This was remarkable given that interest rates and overall economic activity, important determinants of corporate investment, developed quite favourably during that time. These developments highlight the fact that the dynamics of business cycles varies over time: each cycle is somewhat different. A promising new line of research to identify the driving factors of business cycles is the use of narratives (Shiller 2017, 2020). Widely shared stories capture expectations and beliefs about the workings of the economy that may influence economic behavior, such as investment decisions. In this paper, we use Latent Dirichlet Allocation (LDA) to identify topics from news (text) data related to corporate investment in Germany and to construct suitable indicators. Furthermore, we focus on isolating those investment narratives that show the potential to lead to substantial improvement of the forecasting performance of econometric models. In our analysis, we demonstrate the benefit of using media-based indicators to improve econometric forecasts of business equipment investment. Newspaper data carries important information both on the future developments of investment (forecasting) as well as on current developments (nowcasting). Moreover, the identified investment narrative enables the researcher to improve her/his understanding of the investment process in general and allows to incorporate exogenous developments as well as economic sentiment, news and other relevant events to the analysis.
Abstract (Translated): 
Die Unternehmensinvestitionen in Deutschland waren nach der Finanzkrise über einen längeren Zeitraum hinweg relativ schwach. Dies war bemerkenswert, da sich die Zinssätze und die gesamtwirtschaftliche Aktivität, wichtige Determinanten der Unternehmensinvestitionen, in dieser Zeit recht günstig entwickelten. Dies macht deutlich, dass die Dynamik von Konjunkturzyklen im Laufe der Zeit variiert: Jeder Zyklus ist etwas anders. Ein vielversprechender neuer Forschungszweig zur Ermittlung der treibenden Faktoren von Konjunkturzyklen ist die Verwendung von Narrativen (Shiller 2017, 2020). Weit verbreitete Narrative erfassen Erwartungen und Überzeugungen über die Funktionsweise der Wirtschaft, die das wirtschaftliche Verhalten, z. B. Investitionsentscheidungen, beeinflussen können. In diesem Beitrag wird die Latent-Dirichlet-Allokation (LDA) verwendet, um Themen aus Nachrichten(text)daten im Zusammenhang mit Unternehmensinvestitionen in Deutschland zu identifizieren und geeignete Indikatoren daraus zu konstruieren. Dabei konzentrieren wir uns auf die Isolierung von Investitionsthemen, die das Potenzial haben, die Vorhersageleistung empirischer Modelle zu verbessern. Es zeigt sich, dass Zeitungsdaten wichtige Informationen sowohl über die zukünftige Entwicklung der Investitionen (Prognose) als auch über die aktuelle Entwicklung (Nowcasting) enthalten. Darüber hinaus ermöglicht das ermittelte Investitionsnarrativ dem Prognostiker ein besseres Verständnis des Investitionsprozesses im Allgemeinen und erlaubt es, exogene Entwicklungen sowie die wirtschaftliche Stimmung, Nachrichten und andere relevante Ereignisse in die Analyse und Prognose einzubeziehen.
Subjects: 
narrative economics
mixed-frequency
nowcasting via media data
JEL: 
C53
C82
E32
Persistent Identifier of the first edition: 
ISBN: 
978-3-96973-067-6
Document Type: 
Working Paper

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