Sentiment Analysis as an Innovation in Inflation Forecasting in Romania

Abstract

На початку 2024 року Румунія зіткнулася з найвищим рівнем інфляції в Європейському Союзі. Проте порівняно з 2023 роком було досягнуто певного прогресу завдяки підвищенню відсоткової ставки. Інфляція виникла через дію як глобальних, так і внутрішніх факторів: глобальні фактори включають війну Росії проти України, збої в ланцюгах постачання, спричинені пандемією COVID-19, а також зростання цін на сировину; внутрішні фактори включають підвищення заробітних плат і пенсій, підвищення податків і зборів та стратегію поступового підвищення ставки грошово-кредитної політики. Національний банк Румунії (НБР) використовує інструменти грошово-кредитної політики для таргетування інфляції та надає щоквартальні прогнози. Однак за умов невизначеності числові прогнози менш надійні. Використання сентимент-аналізу як інноваційного інструменту при прогнозуванні дозволяє підвищити рівень точності прогнозів. Авторами наголошено, що сентимент-аналіз стає все більш важливим у галузі економіки, пропонуючи цінні інсайти та потенційно покращуючи економічне прогнозування і прийняття рішень завдяки швидкому технологічному прогресу. Сентимент-аналіз дозволяє виявити потенційні зміни в поведінці споживачів і бізнес-рішеннях до того, як вони будуть відображені в реальних економічних даних, забезпечуючи систему раннього попередження про економічні тенденції та потенційні кризи. Методологічна основа дослідження заснована на обробці природної мови для витягування індексів сентименту з великих обсягів текстів в Інфляційних звітах, наданих НБР. Крім того, індекси сентименту, розраховані за допомогою IntelliDocker, включені в авторегресійні моделі з розподіленим лагом (ARDL) для надання щоквартальних прогнозів інфляції. Цей тип економетричної моделі має перевагу у вирішенні проблеми ендогенності. Крім того, рівень безробіття розглядається як предиктор інфляції, оскільки напруженість на ринку праці може впливати на інфляцію. Ця стаття робить внесок у емпіричне прогнозування, пропонуючи прогнози сентименту, які є більш точними, ніж числові прогнози НБР за період з першого кварталу 2006 року до четвертого кварталу 2023 року. Новий метод може використовуватися для прогнозування інфляції на наступні квартали. Точніші прогнози будуть цінними для бізнесу, центрального банку, політиків та широкої громадськості. Однак, хоча сентимент-аналіз надає цінні інсайти, важливо пам'ятати, що людське судження та експертиза залишаються важливими для інтерпретації даних та прийняття обґрунтованих економічних рішень.

Romania faced the highest inflation rate in the European Union at the beginning of 2024, but progress has been made compared to that in 2023 due to the increasing interest rate. This inflation stemmed from a combination of global and domestic factors (global factors such as the Russia-Ukraine war, supply chain disruptions caused by the COVID-19 pandemic and war, rising commodity prices, domestic factors such as wage and pension increases, tax and charge hikes, and a strategy of gradual increase in the monetary policy interest rate). The National Bank of Romania (NBR) uses a combination of monetary policy instruments to target inflation and provides quarterly forecasts. However, under uncertain conditions, numerical forecasts are less reliable, and the inclusion of sentiment analysis in forecasts might lead to innovation in the field by improving the prediction accuracy. Sentiment analysis has become increasingly important in the field of economics, offering valuable insights and potentially improving economic forecasting and decision-making due to rapid technological progress. Sentiment analysis can identify potential changes in consumer behaviour and business decisions before they are translated into actual economic data, providing an early warning system for economic trends and potential crises. The methodological background relies on natural language processing to extract sentiment indices for large amounts of texts in Inflation Reports provided by NBR. Moreover, the sentiment indices calculated by IntelliDocker are incorporated into autoregressive distributed lag (ARDL) models to provide quarterly inflation forecasts. This type of econometric model has the advantage of addressing endogeneity. Moreover, the unemployment rate is considered an inflation predictor since tensions in the labour market might impact inflation. This paper contributes to empirical forecasting by proposing sentiment forecasts that are more accurate than NBR numerical forecasts corresponding to the 2006: Q1-2023: Q4 horizon. The new forecasting method might be used to make inflation predictions for the next quarters. More accurate forecasts would be valuable for businesses, the central bank, policymakers, and the general public. However, while sentiment analysis offers valuable insights, it is important to remember that human judgment and expertise remain essential for interpreting the data and making informed economic decisions.