基于统计验证知识图的宏观经济预测
物理与社会
2021-04-22 v1 计算机与社会
综合经济学
经济学
摘要
本研究利用全球报纸的叙事构建关于世界事件的基于主题的知识图，证明从此类图中提取的特征相比若干基准模型，能改善对三个大型经济体工业生产的预测。我们的分析依赖于一种过滤方法，从大型图数据集中提取统计显著边的“骨架”。我们发现，此类骨架中节点特征向量中心性的变化比图相似性度量更能显著捕捉不同主题间相对重要性的转移。我们以可解释性分析补充结果，表明在所考察时间段内，“疾病”与“经济”主题类别具有最强的预测力。我们的工作可作为构建简约而信息丰富的基于主题的知识图的蓝图，以实时监测社会经济系统中相关现象的演化。
引用
@article{arxiv.2104.10457,
title = {Macroeconomic forecasting with statistically validated knowledge graphs},
author = {Sonja Tilly and Giacomo Livan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.10457},
year = {2021}
}