Construction et analyse des indices d'incertitude basés sur des représentations textuelles multilingues

Le travail de Baker et al. (2016), qui propose une méthode basée sur un dictionnaire et estime le niveau d'incertitude de la politique économique (EPU) en fonction de l'occurrence de termes spécifiques dans dix principaux journaux aux États-Unis, fait partie des premiers à détecter le potentiel des données textuelles dans la recherche économique. Suivant cette ligne de recherche, cet article propose des approches automatisées pour la construction d'indices EPU pour différents pays basés sur les textes des journaux. Des embeddings de mots multilingues fastText, des embeddings (S)BERT et une nouvelle approche de modélisation thématique multilingue sont utilisés pour construire des indices EPU pour l'Allemagne, la Russie et l'Ukraine. Il est montré que les indices EPU construits sur la base d'embeddings de mots multilingues sont une cause de Granger de l'activité économique dans tous les pays considérés.