본 논고는 텍스트 지표 작성 방법으로 해석이 용이하고 문어체 텍스트 분석에 우수한 사전접근법(lexical approach) 방식을 문장별로 적용하는 새로운 방법을 제시하였다. 기존 연구는 문장이 아닌 기사를 기준으로 뉴스 텍스트를 분석하였으나, 보통 하나의 기사에 여러 의견이 나타나는 경우가 많으므로 뉴스 텍스트를 문장별로 검토하는 것이 정밀한 지표작성에 유리하다.
또한 본 논고는 노이즈가 많이 포함될 가능성이 있는 뉴스 텍스트 기반 경제지표의 특성을 고려하여, 동적인자모형(Dynamic Factor Model, DFM) 기반의 선형모형과 인공신경망모형(neural networks) 기반의 비선형모형을 비교·검토하였다. 이를 통해, 텍스트 지표의 특성을 잘 반영할 수 있는 새로운 경기 예측모형을 제시하였다.
본 논고는 다음과 같이 구성하였다. 2장에서 뉴스 텍스트를 이용한 일반적인 지표 작성 방법과 경기 예측모형 구축 방법에 대해 살펴보았다. 이어지는 3장에서는 새로운 부분별 뉴스 텍스트 기반 경제지표 작성 방법과 작성 결과를 제시하였다. 4장에서는 텍스트 지표의 특성을 고려한 경기 예측모형 구축 방법을 제시하였고, 5장에서 텍스트 지표를 반영한 경기 예측모형의 추정 결과를 살펴보았다. 마지막으로 6장에서 본 논고의 시사점 및 향후 발전 방향을 정리하였다.