News, sentiment and the real economy
Date
2020-12
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Stellenbosch : Stellenbosch University
Abstract
ENGLISH SUMMARY : In this dissertation, text analysis is presented as a complement to traditional survey-based methods used to capture sentiment. This is achieved by firstly constructing media-based sentiment indices from a large variety of news sources for South Africa and presenting these indices as a feasible way to replicate the results of the traditional survey-based consumer confidence index (CCI). The findings of the
cointegration and Granger-causality tests support the hypothesis that news-based
indices could possibly be used to address shortcomings commonly experienced in
the survey-based alternative. The second contribution towards the literature is
the evaluation of the adequacy of media-based indices as a predictor of personal
consumption. The predictive power of media sentiment indices are evaluated in a
Bayesian forecasting horse race alongside the CCI. The conclusion revealed that
the inclusion of media-based sentiment indices as predictors in a model can decrease
forecasting errors of personal consumption expenditure. The forecasting
errors decreased in the cases of both short and long (up to 2 years) forecasting
horizons. The results substantiate the theory that news media sentiment contains
information on the coincidental and future state of the economy which is not captured
in the CCI. The results suggest that media based indices could function as
both a complement or alternative to the CCI in consumption forecasting. The final
contribution of the thesis showcases the effectiveness of utilizing domain-specific
dictionaries to capture sentiment. In the last chapter, domain-specific dictionaries
are constructed, in an automated fashion, using Random Forests. These domain-specific
indices successfully capture economic sentiment more accurately than the
widely used Loughran dictionary. This framework reduces the resources required
to extract information from media reports into a sentiment dictionary, while also
maintaining a level of transparency.
Collectively, the results presented in this dissertation offer some initial support
for the use of text analysis in South Africa as an alternative way of capturing softer
economic indicators such as economic sentiment.
AFRIKAANSE OPSOMMING : Hierdie tesis het dit ten doel om te bewys dat teksanalise 'n aanvullende rol kan bied vir tradisionele opname-gebaseerde metodes, as 'n manier om sentiment vas te lê. Dit word gedoen deur media-gebaseerde sentiment-indekse uit 'n groot verskeidenheid nuusbronne in Suid-Afrika op te stel en hierdie indekse voor te stel as uitvoerbare duplikate van die tradisionele indeks vir verbruikersvertroue indeks (VVI). Die bevindinge van die co-integrasie en Granger-causality toetse ondersteun die hipotese dat nuusgebaseerde indekse gebruik kan word om die tekortkominge in die huidige opname aan te spreek. Die tweede bydrae tot die literatuur is die evaluering van die uitvoerbaarheid van mediagebaseerde indekse, as 'n aanvulling of 'n vervanging van die VVI, as voorspellers van persoonlike verbruik. Die vooruitskattingsvermo ë van mediasentiment-indekse word beoordeel in 'n voorspellingswedren met die VVI. Die resultate van die voorspellingsoefening het aan die lig gebring dat die insluiting van media-gebaseerde sentiment-indekse as voorspellers in 'n model die voorspellingsfoute vir persoonlike verbruiksbesteding kan verminder. Die voorspellingsfoute het verminder in beide die korttermyn en langtermyn (tot en met twee jaar). Die uitslae bevestig die teorie dat sentiment in die nuusmedia inligting bevat oor die toevallige en vooruitskouende toestand van die ekonomie wat nie in die VVI vasgelê is nie. Die laaste bydrae beklemtoon die doeltreffendheid van die gebruik van domeinspesifieke woordeboeke wanneer analiste probeer om sentiment vas te lê. Domeinspesifieke woordeboek is outomaties opgestel deur gebruik te maak van masjienleertegnieke. Hierdie domeinspesifieke indekse vang die ekonomiese sentiment, wat deur verskillende algemeen gerapporteerde vertrouensindekse voorgestel word, meer akkuraat vas as wat die tradisioneel gebruikte Loughran-woordeboek kan. Hierdie raamwerk vergemaklik die proses van subjektiewe inligting-onttrekking uit media in 'n sentimenteboek, en handhaaf ook 'n vlak van deursigtigheid waartoe woorde vervat is in die konstruksie van die sentiment-indeks. Gesamentlik bied die resultate wat in hierdie proefskrif aangebied word, aanvanklike ondersteuning vir die gebruik van teksanalise in Suid-Afrika as 'n alternatiewe manier om sagter ekonomiese aanwysers soos ekonomiese sentiment vas te lê.
AFRIKAANSE OPSOMMING : Hierdie tesis het dit ten doel om te bewys dat teksanalise 'n aanvullende rol kan bied vir tradisionele opname-gebaseerde metodes, as 'n manier om sentiment vas te lê. Dit word gedoen deur media-gebaseerde sentiment-indekse uit 'n groot verskeidenheid nuusbronne in Suid-Afrika op te stel en hierdie indekse voor te stel as uitvoerbare duplikate van die tradisionele indeks vir verbruikersvertroue indeks (VVI). Die bevindinge van die co-integrasie en Granger-causality toetse ondersteun die hipotese dat nuusgebaseerde indekse gebruik kan word om die tekortkominge in die huidige opname aan te spreek. Die tweede bydrae tot die literatuur is die evaluering van die uitvoerbaarheid van mediagebaseerde indekse, as 'n aanvulling of 'n vervanging van die VVI, as voorspellers van persoonlike verbruik. Die vooruitskattingsvermo ë van mediasentiment-indekse word beoordeel in 'n voorspellingswedren met die VVI. Die resultate van die voorspellingsoefening het aan die lig gebring dat die insluiting van media-gebaseerde sentiment-indekse as voorspellers in 'n model die voorspellingsfoute vir persoonlike verbruiksbesteding kan verminder. Die voorspellingsfoute het verminder in beide die korttermyn en langtermyn (tot en met twee jaar). Die uitslae bevestig die teorie dat sentiment in die nuusmedia inligting bevat oor die toevallige en vooruitskouende toestand van die ekonomie wat nie in die VVI vasgelê is nie. Die laaste bydrae beklemtoon die doeltreffendheid van die gebruik van domeinspesifieke woordeboeke wanneer analiste probeer om sentiment vas te lê. Domeinspesifieke woordeboek is outomaties opgestel deur gebruik te maak van masjienleertegnieke. Hierdie domeinspesifieke indekse vang die ekonomiese sentiment, wat deur verskillende algemeen gerapporteerde vertrouensindekse voorgestel word, meer akkuraat vas as wat die tradisioneel gebruikte Loughran-woordeboek kan. Hierdie raamwerk vergemaklik die proses van subjektiewe inligting-onttrekking uit media in 'n sentimenteboek, en handhaaf ook 'n vlak van deursigtigheid waartoe woorde vervat is in die konstruksie van die sentiment-indeks. Gesamentlik bied die resultate wat in hierdie proefskrif aangebied word, aanvanklike ondersteuning vir die gebruik van teksanalise in Suid-Afrika as 'n alternatiewe manier om sagter ekonomiese aanwysers soos ekonomiese sentiment vas te lê.
Description
Thesis (PhD)--Stellenbosch University, 2020.
Keywords
Big data, Text data mining, Sentometrics, Sentiment analysis, Consumer confidence, UCTD