이러한 문제들로 인해 통계 모형에 의한 경기 예측은 주로 보조적 수단으로 활용되어 왔다. 그러나 최근 빅데이터 분석 기술의 발전은 경기 예측을 위한 다양하고 새로운 시도를 가능케 한다. 특히 Nowcasting이라고 불리는 실시간 경기 예측모형 개발을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있고, 이러한 연구의 중심에서 뉴스 텍스트 등 새로운 빅데이터를 개발하는 것이 중요한 이슈로 부각되고 있다.
Thorsrud et al.(2020), Bybee et al.(2021) 등은 뉴스 텍스트에서 경제 정보를 추출하기 위해 토픽모델링 방식을 이용하였다. Thorsrud et al.(2020)은 비지도(unsupervised) 방식으로 뉴스 기사를 여러개의 토픽으로 분류하고, 분류한 토픽의 시계열 변화를 예측모형에 추가하여 뉴스 정보를 모형에 반영하였다. 그러나 토픽모델링 방식은 추출한 토픽의 정의가 모호하고, 모형의 파라미터에 따라 토픽이 크게 달라지는 등 불안정한 모습을 보인다.
본 논고에서는 기존 연구와 달리, 경제적으로 관심이 높은 생산, 고용, 물가, 주가, 주택 가격 등 15개 부문을 직접 선정하고, 각 부문별로 대상지표를 정하여, 이들 지표의 흐름을 예측하는 텍스트 지표를 각각 작성하였다. 이렇게 작성한 뉴스 텍스트 기반 경제지표는 토픽모델링을 사용한 방식에 비해 대상 주제가 명확하여 검증이 가능하고, 예측모형에 반영할 경우 공식 통계가 발표되지 않은 상황에서 대상 부문의 대체 지표로 사용 가능하다는 장점이 있다.