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利用推特数据实时测量流行病衰退期间的失业率

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摘要

我们提出了一个来自推特数据的失业指标，该指标基于一个微调的神经网络，通过转移学习对推特是否与失业相关进行分类。我们表明，我们基于推特的失业率衡量指标与官方统计数据中可用的其他失业率衡量标准密切相关并具有预测性，同时还具有实时可用性和每日频率的额外好处。这些发现在大流行性衰退期间尤其明显，当时我们的推特指标继续很好地跟踪失业情况，但失业保险索赔等其他实时指标提供了一个不完美的失业信号。此外，我们发现推特上的失业指数在预测某个月官方失业流量方面提供了超出每周失业保险索赔额的增量信息。

建议引用

  • 安巴尔·艾森曼（Anbar Aizenman）、康纳·M·布伦南（Connor M.Brennan）、托马斯·卡纳（Tomaz Cajner）、辛西娅·多尼格尔（Cynthia L.Doniger）和雅各布·威廉姆斯。"利用推特数据实时测量流行病衰退期间的失业率,"财经讨论系列2023-035年，联邦储备系统理事会（美国）。
    • 手柄：RePEc:fip:fedgfe:2023-35
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    关键词

    失业;自然语言处理;神经网络;
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