Экономика в новостях: новый способ предсказать будущее

Автор: Денис Аветисян

Как анализ тональности новостей с помощью искусственного интеллекта может помочь предсказать рост ВВП.

В статье представлена NEOS – новая система, использующая анализ новостных текстов и машинное обучение для более точного и оперативного прогнозирования экономического роста Швейцарии.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Несмотря на широкое использование статистических методов для прогнозирования экономического роста, оперативное и точное измерение настроений, отраженных в новостном потоке, остается сложной задачей. В данной работе, ‘Measuring economic outlook in the news timely and efficiently’, представлен новый индикатор NEOS, сочетающий машинное обучение и большие языковые модели для отслеживания оценок экономического развития Швейцарии. Показано, что предложенный подход значительно повышает точность прогнозов роста ВВП, при этом отличаясь эффективностью и модульностью. Возможно ли широкое внедрение подобных индикаторов в практику центральных банков и государственных учреждений, учитывая ограничения на хранение и анализ данных на внешних платформах?

Эфемерность Экономических Настроений

Традиционные экономические индикаторы часто запаздывают, не отражая оперативные изменения в настроениях рынка. Это требует разработки более чувствительных методов оценки экономической ситуации. Анализ новостных статей представляется перспективным направлением, однако требует надежных методов обработки естественного языка. Высокая скорость потока новостей требует автоматизации и эффективности анализа. Существующие методы анализа тональности недостаточно нюансированы для понимания экономических нарративов. Необходим сложный подход, учитывающий контекст, семантику и скрытые взаимосвязи, чтобы точно оценить тенденции. Каждый сбой – сигнал времени, и умение его прочитать – залог достойного старения любой системы.

NEOS: Новая Парадигма Экономического Прогнозирования

Система NEOS использует конвейер, объединяющий передовые модели встраивания с большими языковыми моделями для обработки швейцарских новостных статей. В ее основе – всеобъемлющий источник данных Swissdox@LiRI, предоставляющий богатый корпус новостного контента (22,0 миллиона статей на немецком и 4,2 миллиона на французском). Это обеспечивает широкое покрытие тем и перспектив. Для расширения возможностей обучения и валидации применяются синтетические статьи, генерируемые большими языковыми моделями, создавая разнообразные примеры и повышая устойчивость системы. Для классификации тональности используется логистическая регрессия с регуляризацией для предотвращения переобучения.

Валидация NEOS: Точность и Конкурентоспособность

Индикатор NEOS основан на анализе тональности новостных статей, преобразующем текстовые данные в прогностические сигналы для прогнозирования динамики ВВП. Для визуализации многомерных данных применяется алгоритм UMAP, упрощающий анализ и выявляющий скрытые закономерности. Строгая валидация с использованием теста Дибольда-Мариано показала, что NEOS обеспечивает конкурентоспособную, а в некоторых случаях и превосходящую точность прогнозирования по сравнению с традиционными индикаторами (p-значение 10%). Индикатор последовательно улучшает прогнозы роста швейцарского ВВП на всех временных горизонтах, демонстрируя значения RMSE ниже единицы по сравнению с моделью AR(1).

NEOS: Импликации и Перспективы Развития

Система NEOS – своевременный и нюансированный индикатор экономической ситуации, потенциально функционирующий как система раннего предупреждения. Анализ общедоступных данных из новостных источников делает ее экономически эффективным и масштабируемым решением. Отличительной особенностью NEOS является минимальная задержка – в среднем 2 дня для новых статей, обеспечивая почти мгновенный доступ к данным. Система объединяет обработку естественного языка и экономическое моделирование, открывая путь к новому поколению индикаторов, основанных на больших данных. Дальнейшие исследования направлены на расширение лингвистического охвата и интеграцию дополнительных источников, таких как данные социальных сетей и финансовые отчеты. Системы неизбежно стареют, но их способность адаптироваться и учиться определяет их истинную зрелость.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, как системы, даже экономические, могут адаптироваться и учиться извлекать полезную информацию из потока данных. Подобно тому, как мудрая система не борется с энтропией, а учится дышать вместе с ней, NEOS использует естественный поток новостных данных для более точного прогнозирования экономического роста. Генри Дэвид Торо писал: «В дикой природе нет ничего совершенного, и все же все идеально». Эта фраза отражает суть подхода NEOS – извлечение ценности из несовершенных данных, в данном случае, из новостных потоков, для улучшения экономических прогнозов. Вместо того, чтобы полагаться на традиционные, ресурсоемкие методы, NEOS предлагает элегантное решение, основанное на анализе настроений и машинном обучении, что позволяет системе учиться стареть достойно, адаптируясь к меняющимся экономическим условиям.

Что впереди?

Представленная работа, подобно любому измерительному прибору, лишь фиксирует мгновение на оси времени. NEOS, как и любая попытка предсказать будущее, является не абсолютной истиной, а скорее, фотографией текущего состояния системы. Логирование настроений из новостных источников – это, по сути, хроника жизни экономической системы, но интерпретация этой хроники всегда сопряжена с погрешностью. Вопрос не в том, насколько точно можно предсказать будущее, а в том, как достойно система переживает неизбежные колебания.

Очевидным направлением для дальнейших исследований представляется расширение временного горизонта анализа. Насколько стабильны полученные результаты при рассмотрении более длительных периодов? Как меняется прогностическая сила модели при изменении экономического климата? В конечном счете, задача состоит не в создании идеального предсказателя, а в разработке адаптивной системы, способной учитывать энтропию и неопределенность.

Не менее важным представляется исследование возможностей интеграции NEOS с другими источниками информации. Новостные настроения – лишь один фрагмент сложной мозаики. Развертывание модели в реальном времени – это лишь мгновение, но взаимодействие с другими системами может существенно повысить ее устойчивость и надежность. В конечном счете, все системы стареют – вопрос лишь в том, делают ли они это достойно.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04299.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-07 15:03