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최근 빅데이터 활용을 위한 텍스트 마이닝 기법이 개발됨에 따라 경제분석에서도 비정형 텍스트 데이터 활용이 확대되고 있다. 본 연구에서는 텍스트 데이터의 유용성을 살펴보기 위해 인터넷 검색 정보를 반영하는 구글 트렌드 데이터를 고려하고 정보의 적시성과 예측력을 필요로 하는 금융위기 조기경보모형에서 텍스트 데이터의 유용성을 분석하였다. 실증분석 결과, 구글 트렌드 데이터는 비모수적 모형이나 모수적 모형에서 모두 금융위기를 예측하는데 유용한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 다양한 텍스트 데이터를 개발하고 경제분석에 활용하는 모형들을 더욱 확대시킬 것을 시사하고 있다.
As recently the text mining methodology for the usefulness of the big data has been developed, its’ application in the economic analysis has been growing. This study considers the Google Trends Data which reflects the internet search information in order to examine the usefulness of the text data and applies the data to the financial early warning system which needs the timely information and imminent forecasting. The estimation results show that the Google Trends Data appears to be useful for the prediction of the financial crisis both in the parametric and non-parametric approach. This study suggests that we try to develop more text mining methods and expand their applications to various economic analysis.
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Big data, Text data, Google Trends Data, Financial Early Warning System, Signal approach
