利用社交媒体数据对欧元区进行实时预测
宇宙学与河外天体物理
2025-10-14 v2 广义相对论与量子宇宙学
高能物理 - 理论
摘要
利用最先进的大语言模型，我们从数百万Reddit提交和评论中提取了与欧元区通胀和失业率相关的前瞻性且上下文敏感的信号。我们开发了每日指标，除帖子外还纳入了用户之间的社交互动。我们的实证结果表明，与每日报纸情绪和金融变量相比，在实时预测精度上具有一致的提升，尤其是在COVID-19（后）时期等异常时期。我们得出结论，将AI工具应用于社交媒体（特别是Reddit）的分析，能够提供欧元区通胀和失业率的每日频率有用信号，构成经济预测和实时预测人员可用工具箱的有用补充。
引用
@article{arxiv.2506.10547,
title = {$\alpha$-attractor inflation modified by GUP in light of ACT observations},
author = {Hana Heidarian and Milad Solbi and Soma Heydari and Kayoomars Karami},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.10547},
year = {2025}
}
备注
18 pages, 6 figures, 1 table