... 한국은행 뉴스심리지수 및 설비투자 관련 검색어 추세 변화량을 추가한 모형의 예측력을 비교하였다. 설비투자 예측 모형의 예측력을 비교하기 위해 머신러닝(Machine Learning)에 기반한 Adaptive LASSO, Ridge Regression, RandomForest, Neural Network 모형을 추정한 결과, 거시경제 변수를 포함하는 정형데이터만 활용한 모형의 예측력에 비하여 한국은행 뉴스심리지수와 구글 트렌드 데이터를 함께 활용한 모형의 예측력이 개선됨을 보였다. 본 크레이지 슬롯의 분석결과에 따르면, 향후 설비투자의 예측에 있어 정형데이터 외에도 뉴스 데이터 및 설비투자와 연관된 검색어 추세 등 텍스트 데이터를 활용한다면 정확도가 개선될 것이며, 더 나아가 이를 정책 시행에 이용할 수 있을 것으로 보인다.

... 시장금리가 상승하는 모습을 보임 또한, 가산금리의 변화를 보여주는 금리 스프레드가 금융시장 불확실성이 확대되는 시기에 상승 는 대출 및 회사채 시장의 금리와 기업의 차입금평균이자율 데이터를 이용하여 금융시장 불확실성의 영향을 분석 금융시장 불확실성 증가가 자금조달 시장과 기업에 미치는 영향을 살펴보기 위해서 본 크레이지 슬롯는 대출 및 회사채 시장의 금리와 기업의 차입금평균이자율 ... 파트로 금융시장 불확실성 측정, 불확실성이 자금시장(대출, 회사채) 가격(금리)에 미치는 영향 분석, 불확실성이 기업의 자금조달에 미치는 영향을 분석 (파트 1) 일별 시장금리 데이터와 뉴스 기반의 통화정책 불확실성 지수를 이실성을 측정용하여 금융시장의 불확 (파트 2) 금융시장 불확실성 지수를 활용하여 월별 자금시장(대출시장, 채권시장)의 가격(금리)에 미치는 ...

최근 들어 대내외적으로 불확실성이 확대되고 있는 상황에서 국내 실물경기의 현 상황과 변화 방향에 대한 정보를 신속하게 파악하기 위하여, 본고에서는 비정형데이터를 활용하는 방안을 모색해 보고, 국내 실물경기 파악과 향후 예측에의 활용 가능 여부를 살펴보았다. 뉴스데이터를 활용한 지수를 산출하기 위해서 Thorsrud(2016)의 크레이지 슬롯 방법을 활용하여 두 가지 접근 ... 부합하는 토픽들로 개수를 축약해 가면서 산출되는 지표들이 실제 지표(업종별 생산지수 증가율)와 어떠한 상관성을 가지는지 검증해 나가는 순서로 살펴보았다. 결론적으로 제조업 주요 업종별 뉴스 기사들을 분석하여 집계한 수치들은 실제 경기 흐름과 유사한 것으로 나타나 뉴스 기사라는 비정형데이터에서 정량적으로 추출한 정보가 실제 경기 흐름의 파악에도 상당히 유용할 가능성을 시사하였다. ...