Forecasting inflation with Twitter

dc.creatorAromí, J. Daniel
dc.creatorLlada, Martín
dc.date2017-12-00
dc.date.accessioned2026-09-05T00:41:02Z
dc.descriptionFil: Aromí, J. Daniel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires. Argentina.
dc.descriptionFil: Llada, Martín . Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires. Argentina.
dc.descriptionEste trabajo utiliza el contenido de Twitter para generar un indicador del nivel de atención asignado a la inflación en las discusiones públicas. El análisis corresponde a Argentina para el período 2012-2019. Los modelos de pronóstico estimados muestran que el indicador proporciona información valiosa sobre los niveles futuros de inflación. Los ejercicios fuera de la muestra confirman que el contenido de las redes sociales permite obtener ganancias en término de precisión de los pronósticos. Más allá de los pronósticos puntuales, el índice proporciona información valiosa sobre la incertidumbre de la inflación, es decir, el tamaño de los intervalos de confianza de los errores de pronóstico. El indicador propuesto se compara favorablemente con otros indicadores como el contenido de los medios, los tweets de los medios, la intensidad de búsqueda en Google y las encuestas de consumidores.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierdocuiiep_n76
dc.identifier.urihttps://bibliotecadigital.economicas.uba.ar/handle/FCE-RI/11607
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto Interdisciplinario de Economía Política de Buenos Aires ,
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
dc.subjectInflación
dc.subjectRedes sociales
dc.subjectPronósticos macroeconómicos
dc.subjectTwitter
dc.titleForecasting inflation with Twitter
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/report
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/informe técnico
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/submitted

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