Krantenartikelen als bron voor het monitoren en voorspellen van de economie

Jullie methode heet de FD-sentimentsindicator Hoe gaat het in zijn werk?
Dorinth: “Artikelen in het FD reflecteren het sentiment onder economen. We vroegen ons af: hoe zet je die woorden om in cijfers waarmee je iets kunt voorspellen. We laten algoritmen los op een dagelijkse hoeveelheid artikelen uit het FD en daarmee berekenen we een indicator die een actueel en betrouwbaar beeld geeft over de Nederlandse conjunctuur. Het is een model waarin veel gebruikelijke variabelen zitten zoals industriële productie, prijzen op financiële markten en vertrouwenscijfers. Het is hiermee zelfs gelukt om ramingen van de huidige stand van de economie en de voorspelling van de bbp-groei op de korte termijn 10-15% accurater te maken dan voorheen!”

Jasper: “We hebben heel veel cijfers. Onze algoritmes zoeken in het FD naar woorden die op een sentiment duiden, zoals “daling”, “verlies” of “herstel”. Om de dynamiek van de sentimentsindicator te duiden, worden teksten onderverdeeld in vier hoofdonderwerpen: “economie”, “politiek”, “bedrijfsleven” en “financiële markten”. Dit kan worden gedaan op basis van woorden die belangrijk zijn voor ieder thema. Voor hoofdonderwerp “politiek” is dit bijvoorbeeld “kabinet” en voor “economie” is dit “inflatie”. Het algoritme bepaalt zelf welke woorden belangrijk zijn per thema op basis van welke woorden veel gezamenlijk voorkomen.”

Hoe kwamen jullie op het idee om dit te doen?
Jasper: “Begin jaren negentig van de vorige eeuw telde het Britse weekblad “The Economist” al dagelijks het aantal keer dat het woord “recessie” opdook in de Britse kwaliteitskranten. Het bleek een goede indicator van komende recessies in het Verenigd Koninkrijk. Dat bleek ook het geval voor de populaire column “Abreast of the Market” in The Wall Street Journal. De inhoud daarvan bleek vooruit te lopen op de bewegingen van die dag op de New Yorkse beurzen. In de afgelopen tien jaar heeft de methodologie voor het verrichten van grootschalige tekstanalyses zich sterk ontwikkeld, vooral vanwege de exponentiële toename van computerrekenkracht. De Noorse centrale bank was een van de eersten die op basis van machine-learning-algoritmes uit krantenteksten betekenis en stemming distilleerde.”

“In 2018  zijn we in contact gekomen met  het FD. Het FD bleek alle artikelen in de krant vanaf 1985 volledig digitaal gearchiveerd te hebben.  Wij wilden onderzoeken of we dat archief konden gebruiken om een sentimentsindicator te construeren.  Het FD vond dat ook een goed idee. Dorinth kwam er vrij snel bij. We construeerden op basis van ongeveer 1 miljoen krantenartikelen uit het FD (uit de periode 1985 – 2020) een sentimentsindicator die de stand van de conjunctuur meet. Deze sentimentsindicator bleek het beloop van de bbp-groei op de voet te volgen.”

Dorinth: “Toen we dat voor de eerste keer zagen, dat het zo samenviel met bbp, toen waren we echt verrast. Natuurlijk, je verwacht wel enige samenhang, anders start je het onderzoek niet. Maar we waren echt positief verrast hoe sterk de samenhang was (zie Figuur 1). Sinds medio vorig jaar gebruiken we de door ons ontwikkelde indicator binnen DNB.”

Waar is dit instrument bij uitstek geschikt voor?
Jasper: “Met deze indicator kunnen we beter en sneller duiden waar we nu staan. We kunnen hiermee de economische groei nowcasten.” 

Nowcasten? Bedoel je niet forecasten?
Jasper: “Niet forecasten maar nowcasten. Met nowcasten proberen we zo goed mogelijk de huidige stand van de economie te bepalen. Het wordt, analoog aan het Engelse nowcasting, “nuspellen” genoemd. Daarmee komen we tot projecties van de Nederlandse bbp-groei voor zowel het lopende kwartaal (waarvoor er nog geen realisatiecijfer beschikbaar is) als het eerstvolgende kwartaal. De cijfers van het CBS over de economische groei (bbp) komen altijd 45 dagen na afloop van een kwartaal beschikbaar. Ter illustratie: half mei wordt pas duidelijk hoe het ons in het eerste kwartaal van 2023 is vergaan. Met behulp van de FD-indicator weten we een stuk accurater hoe we er nu voor staan.”

Waarom houdt DNB zich hiermee bezig?
Dorinth: “Een accurate inschatting van de economische groei op de korte termijn is belangrijk als uitgangspunt bij het opstellen van voorspellingen voor de economische groei op de langere termijn. Dit geldt vooral wanneer de economische groei abrupt afneemt, zoals ten tijde van de coronacrisis. Een goede inschatting van de groeivooruitzichten is ook voor beleidsmakers cruciaal om goed onderbouwde beleidsbeslissingen te kunnen nemen wat betreft bijvoorbeeld de begroting.” 

Wat was er belangrijk voor de indicator in 2022?
Dorinth: “Eigenlijk precies de dingen die je verwacht en woorden die we waarschijnlijk ook in het DNB Jaarverslag terug zullen lezen. Artikelen rondom de oorlog in Oekraïne dreven het sentiment. Corona speelde in het begin van het jaar ook nog een rol. En natuurlijk inflatie!”

En nu is er een Working Paper. Waarom?
Jasper: “De Working Paper geeft de wetenschappelijke verantwoording van het door ons verrichte onderzoek. De onderzoeksresultaten gebruiken we om beleidsmakers, wetenschappers en het grote publiek te informeren. In dit specifieke geval dient het ontwikkelde econometrische model als aanvulling op ons bestaande nowcasting instrumentarium, en heeft ten doel onze economische voorspellingen verder te verbeteren. De ontwikkelde techniek is op meerdere werkterreinen van DNB in te zetten.”

Dorinth: “Een onderzoek bestaat altijd uit meerdere stappen. De ontwikkeling en het praktische gebruik is een deel. Je wilt wetenschappelijk aantonen dat de indicator goed werkt. De samenloop van het lijntje met de bbp-groei is mooi, maar het is niet genoeg. Je zult dieper moeten toetsen of dit ook echt zo is en of het toegevoegde waarde heeft ten opzichte van bestaande technieken. Daarmee hebben we de volgende stap gezet in de vorm van deze Working Paper.”

En nu?
Dorinth: “Een volgende stap in het onderzoeksproces is het aanbieden van de Working Paper bij een wetenschappelijk tijdschrift. Wetenschappelijke experts zullen dan de paper beoordelen in een peer review proces. Meestal volgen er dan een aantal noodzakelijke aanpassingen. En hopelijk wordt de paper dan gepubliceerd in een goed wetenschappelijk tijdschrift.”

Jasper: “Uit dit onderzoek blijkt dat de artikelen in het FD kunnen worden vertaald in cijfers over de economie. Woorden zijn daarmee in zekere zin te zien als de nieuwe cijfers. Binnen DNB gaan we verder met ontwikkelen van  modellen om relevante signalen te distilleren uit deze teksten. . Tastbaar resultaat is dat we de FD-indicator inzetten voor het monitoren van de conjunctuur. De indicator maakt daarnaast onderdeel uit van de cijfers die we gebruiken in DFROG, het model dat we gebruiken om te nowcasten.”