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基于深度學(xué)習(xí)的文本數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)研究
" 首先,本書遵循剛剛興起的微觀數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)增長理論框架,探索了匯總會(huì)計(jì)盈余數(shù)據(jù)在預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)增長中的價(jià)值和作用機(jī)制,發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行處于正常狀態(tài)時(shí),微觀企業(yè)匯總會(huì)計(jì)盈余具有預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)增長的信息增量,但在當(dāng)下突發(fā)公共事件高發(fā)和經(jīng)濟(jì)不確性日益增加的情形下,利用匯總會(huì)計(jì)盈余數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的時(shí)滯性和低頻度局限性明顯。
其次,本書研究新聞文本數(shù)據(jù)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)增長的預(yù)測(cè)作用:(1)基于詞袋模型構(gòu)建的新聞文本情感指數(shù)基本能夠同步反映宏觀經(jīng)濟(jì)增長率的走勢(shì),但卻無法提供超前預(yù)測(cè)能力;(2)基于BERT BiLSTM雙向深度學(xué)習(xí)模型,構(gòu)建財(cái)經(jīng)新聞文本情感指數(shù),結(jié)合混頻數(shù)據(jù)模型能夠更即時(shí)超前地預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)。 最后,本書對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)對(duì)微觀企業(yè)決策的經(jīng)濟(jì)后果作進(jìn)一步研究,發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)影響企業(yè)的未來研發(fā)投入決策、金融化決策以及股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)等等。"
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