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报纸文本情绪可以在高频级别的流行宏观经济状况方面提供信息，可用于改善宏观经济指标的预测。在本文中，我们使用简单的词典方法从马来西亚本地报纸文章的业务和财务部分中提取了情感，然后评估与现有基于调查的情感测量和宏观经济增长结果的关系。具体来说，本文使用线性模型，非线性机器学习模型和长期术语记忆（LSTM）神经网络研究了报纸增长的报纸情感及其需求侧组件的预测能力。我们的调查结果表明，新闻情绪可以立即播放基于调查的商业情感措施。使用线性回归和非线性机器学习模型，我们还表明，新闻情绪具有可靠的预测能力，可在两到三季度预测范围内实现私人投资增长。尽管如此，我们发现使用新闻情绪在整个预测期间预测GDP增长的其他需求端成分方面没有显着改善，这表明提取的新闻情绪为更广泛的经济提供了有限的信息内容。
使用新闻情绪进行经济预测
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