Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/246117 
Erscheinungsjahr: 
2020
Schriftenreihe/Nr.: 
Working Paper No. 14/2020
Verlag: 
Norges Bank, Oslo
Zusammenfassung: 
Using a unique dataset of 22.5 million news articles from the Dow Jones Newswires Archive, we perform an in depth real-time out-of-sample forecasting comparison study with one of the most widely used data sets in the newer forecasting literature, namely the FRED-MD dataset. Focusing on U.S. GDP, consumption and investment growth, our results suggest that the news data contains information not captured by the hard economic indicators, and that the news-based data are particularly informative for forecasting consumption developments.
Schlagwörter: 
Forecasting
Real-time
Machine Learning
News
Text data
JEL: 
C53
C55
E27
E37
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
ISBN: 
978-82-8379-168-6
Creative-Commons-Lizenz: 
cc-by-nc-nd Logo
Dokumentart: 
Working Paper
Erscheint in der Sammlung:

Datei(en):
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Größe
4.51 MB





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