Hunter, TimothyGarcia Aguilar, Ferran2023-12-052023-12-052023-06-12http://hdl.handle.net/10230/58460Treball fi de màster de: Master's Degree in Specialized Economic Analysis: Macroeconomic Policy and Financial Markets Program. Curs 2022-2023Tutors: Luca Gambetti i Hugo RodriguezWe study text indicators to improve banking crisis forecasts. Using newspaper headlines from 18 countries over 1950-2019, we apply latent dirichlet allocation (lDA) to extract topic frequencies summarising the economic news written about a country. Including these variables in a logit model, we find significant improvement in predicting banking crises, but there is evidence that this is due to random chance, and results are not replicated using random forests. This runs counter to findings from other authors, suggesting that lDA may be over-sensitive to specification. Thus, further research should refine the lDA process, to establish a standardised approach across research.Estudiamos indicadores basados en texto para mejorar la predicción de crisis bancarias. Usando titulares periodísticos de 18 países durante 1950-2019, aplicamos la asignación latente de Dirichlet (lDA) para extraer frecuencias sobre temas latentes en las noticias. Incluyéndolas en un modelo logit, encontramos una mejora significativa en el rendimiento, pero hay indicios de que puede ser debido al azar. Además, los resultados no se replican utilizando random forests. Al contradecir los resultados de otros autores, sugerimos que lDA puede ser sensible a su especificación. En futuras investigaciones se debería estandarizar el proceso lDA para establecer un marco común en éstas.application/pdfengThis work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International LicenseTreball de fi de màster – Curs 2022-2023info:eu-repo/semantics/masterThesisBanking crisis predictionNatural language processingLatent Dirichlet allocationPredicción de crisis bancariasProcesamiento de lenguajes naturalesAsignación latente de Dirichletinfo:eu-repo/semantics/openAccess