Porównanie zależności pomiędzy popularnością tematów artykułów naukowych i zmiennymi ekonomicznymi dla Polski i Niemiec
DOI:
https://doi.org/10.18778/1508-2008.27.10Słowa kluczowe:
modelowanie tematów, analiza tekstu, alokacja zmiennej ukrytej Dirichleta, przyczynowość w sensie Grangera, popularność tematówAbstrakt
W ostatnim czasie obserwować można gwałtowny wzrost popularności metod analizy ekonomicznej wykorzystującej zmienne pozyskane z tekstów. Jednym z najczęściej stosowanych podejść jest modelowanie tematów, które pozwala na oszacowanie, jak waga poszczególnych tematów zmieniała się w czasie. Celem artykułu jest zbadanie, czy mierzona za pomocą wag popularność tematów była powiązana z wybranymi zmiennymi ekonomicznymi. W badaniu wykorzystano artykuły naukowe z obszaru ekonomii, opublikowane w Polsce i Niemczech w latach 1984–2020. Jednym z celów analizy było stwierdzenie, czy zależności pomiędzy popularnością wybranych tematów w Polsce i w Niemczech i powiązanymi z nimi wskaźnikami ekonomicznymi były podobne. Badanie przeprowadzono za pomocą modeli wektorowej autoregresji i testów przyczynowości Grangera.
Pobrania
Bibliografia
Baker, S.R., Bloom, N., Davis, S.J. (2016), Measuring Economic Policy Uncertainty, “The Quarterly Journal of Economics”, 131 (4), pp. 1593–1636, https://doi.org/10.1093/qje/qjw024
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1093/qje/qjw024
Bergeaud, A., Potiron, Y., Raimbault, J. (2017), Classifying patents based on their semantic content, “PLOS ONE”, 12 (4), pp. 1–22, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0176310
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0176310
Blei, D.M., Ng, A.Y., Jordan, M.I. (2003), Latent Dirichlet allocation, “Journal of Machine Learning Research”, 3, pp. 993–1022.
Google Scholar
Bystrov, V., Naboka, V., Staszewska Bystrova, A., Winker, P. (2022), Cross Corpora Comparisons of Topics and Topic Trends, “Journal of Economics and Statistics”, 242 (4), pp. 433–469, https://doi.org/10.1515/jbnst-2022-0024
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1515/jbnst-2022-0024
Dybowski, T.P., Adämmer, P. (2018), The economic effects of U.S. presidential tax communication: Evidence from a correlated topic model, “European Journal of Political Economy”, 55, pp. 511–525, https://doi.org/10.1016/j.ejpoleco.2018.05.001
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejpoleco.2018.05.001
Ellingsen, J., Larsen, V.H., Thorsrud, L.A. (2022), News media versus FRED MD for macroeconomic forecasting, “Journal of Applied Econometrics”, 37 (1), pp. 63–81, https://doi.org/10.1002/jae.2859
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1002/jae.2859
Hansen, S., McMahon, M., Prat, A. (2017), Transparency and Deliberation Within the FOMC: A Computational Linguistics Approach, “The Quarterly Journal of Economics”, 133 (2), pp. 801–870, https://doi.org/10.1093/qje/qjx045
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1093/qje/qjx045
Huang, A.H., Lehavy, R., Zang, A.Y., Zheng, R. (2018), Analyst Information Discovery and Interpretation Roles: A Topic Modeling Approach, “Management Science”, 64 (6), pp. 2833–2855, https://doi.org/10.1287/mnsc.2017.2751
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1287/mnsc.2017.2751
Kilian, L. (2009), Not All Oil Price Shocks Are Alike: Disentangling Demand and Supply Shocks in the Crude Oil Market, “American Economic Review”, 99 (3), pp. 1053–1069, https://doi.org/10.1257/aer.99.3.1053
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1257/aer.99.3.1053
Kilian, L., Lütkepohl, H. (2017), Structural Vector Autoregressive Analysis, “Themes in Modern Econometrics”, Cambridge University Press, Cambridge.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1017/9781108164818
Larsen, V.H., Thorsrud, L.A. (2022), Asset returns, news topics, and media effects, “The Scandinavian Journal of Economics”, 124 (3), pp. 838–868, https://doi.org/10.1111/sjoe.12469
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1111/sjoe.12469
Latifi, A., Naboka Krell, V., Tillmann, P., Winker, P. (2023), Fiscal policy in the Bundestag: Textual analysis and macroeconomic effects, MAGKS papers on economics, Philipps Universität Marburg, Faculty of Business Administration and Economics, Department of Economics, Marburg.
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4407954
Lenz, D., Winker, P. (2020), Measuring the diffusion of innovations with paragraph vector topic models, “PLOS ONE”, 15 (1), pp. 1–18, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0226685
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0226685
Lüdering, J., Winker, P. (2016), Forward or Backward Looking? The Economic Discourse and the Observed Reality, “Journal of Economics and Statistics”, 236 (4), pp. 483–515, https://doi.org/10.1515/jbnst-2015-1026
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1515/jbnst-2015-1026
Savin, I., Ott, I., Konop, C. (2022), Tracing the evolution of service robotics: Insights from a topic modeling approach, “Technological Forecasting & Social Change”, 174, 121280, https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121280
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121280
Thorsrud, L.A. (2020), Words are the new numbers: A newsy coincident index of the business cycle, “Journal of Business & Economic Statistics”, 38 (2), pp. 393–409, https://doi.org/10.1080/07350015.2018.1506344
Google Scholar
DOI: https://doi.org/10.1080/07350015.2018.1506344
Pobrania
Opublikowane
Jak cytować
Numer
Dział
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.
Funding data
-
Deutsche Forschungsgemeinschaft
Grant numbers WI 2024/8-1 -
Narodowe Centrum Nauki
Grant numbers Beethoven Classic 3: UMO–2018/31/G/HS4/00869