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题名/责任者:

基于深度学习的文本数据预测宏观经济走势研究/杨七中著

出版发行项:

北京:经济科学出版社,2022

ISBN及定价:

978-7-5218-4130-5/CNY79.00

载体形态项:

278页:图;24cm

个人责任者:

杨七中 著

学科主题:

宏观经济形势-经济预测-研究

中图法分类号:

F015

一般附注:

江苏省高校哲学社会科学研究重点项目“企业盈余下行风险对宏观经济的预测价值及作用机制研究”(编号: 2018SJZDI088) 江苏省社会科学基金一般项目“基于深度学习的企业非财务信息预测江苏经济走势研究”(编号: 18EYB010)

责任者附注:

杨七中, 男, 汉族, 毕业于南京大学, 获会计学博士学位。现为南京财经大学会计学院副教授。

书目附注:

有书目 (第266-278页)

提要文摘附注:

首先, 本书遵循刚刚兴起的微观数据预测宏观经济增长理论框架, 探索了汇总会计盈余数据在预测宏观经济增长中的价值和作用机制, 发现在经济运行处于正常状态时, 微观企业汇总会计盈余具有预测宏观经济增长的信息增量, 但在当下突发公共事件高发和经济不确性日益增加的情形下, 利用汇总会计盈余数据预测宏观经济走势的“时滞性和低频度”局限性明显。其次, 本书研究新闻文本数据对宏观经济增长的预测作用: (1) 基于词袋模型构建的新闻文本情感指数基本能够同步反映宏观经济增长率的走势, 但却无法提供超前预测能力; (2) 基于“BERT+BiLSTM”双向深度学习模型, 构建财经新闻文本情感指数, 结合混频数据模型能够更即时超前地预测宏观经济走势。最后, 本书对宏观经济走势对微观企业决策的经济后果作进一步研究, 发现宏观经济走势影响企业的未来研发投入决策、金融化决策以及股价崩盘风险等等。

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