Forecasting inflation with twitter

Autores
Aromí, José Daniel; Llada, Martin
Año de publicación
2020
Idioma
inglés
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
We use Twitter content to generate an indicator of attention allocated toinflation. The analysis corresponds to Argentina for the period 2012 2019.The attention index provides valuable information regarding future levelsof inflation. A one standard deviation increment in the index is followed byan increment of approximately 0.4% in expected inflation in the consecutive month. Out-of-sample exercises confirm that social media contentallows for gains in forecast accuracy. Beyond point forecasts, the indexprovides valuable information regarding inflation uncertainty. The proposed indicator compares favorably with other indicators such as mediacontent, media tweets, google search intensity and consumer surveys.
Fil: Aromí, José Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Interdisciplinario de Economía Política de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto Interdisciplinario de Economía Política de Buenos Aires; Argentina
Fil: Llada, Martin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Instituto Interdisciplinario de Economía Política de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto Interdisciplinario de Economía Política de Buenos Aires; Argentina
LIV Reunión Anual de la Asociación Argentina de Economía Política
Ciudad Autónoma de Buenos Aires
Argentina
Asociación Argentina de Economía Política
Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía
Materia
inflation
twitter
sentiment
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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