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我们使用机器学习技术对文本数据进行分析，以识别金融危机。危机的爆发和持续时间对实际经济活动有影响，因此可以成为宏观审慎、货币和财政政策的宝贵投入。学术文献和政策领域主要依靠专家判断来确定危机，而且往往存在滞后。因此，危机持续时间和脆弱性的积累阶段通常只能事后才能确定。虽然我们可以使用传统的计量经济学技术和现成的市场数据在不同程度上识别和预测全球部分危机，但我们发现文本数据有助于减少此类模型样本外测试中的假阳性和假阴性，尤其是当危机被认为更为严重时。建立一个跨国家、实时一致的框架可以使世界各地的政策制定者受益，尤其是当不同政府政策需要国际协调时。JEL 分类：C53；C55；G01 关键词：金融危机；机器学习；自然语言处理
使用文本数据机器学习识别金融危机
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