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Campo DC | Valor |
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dc.contributor.author | Azqueta-Gavaldón, Andrés |
dc.contributor.author | Diakonova, Marina |
dc.contributor.author | Ghirelli, Corinna |
dc.contributor.author | Pérez, Javier J. |
dc.date.accessioned | 2023-07-28T11:36:24Z |
dc.date.available | 2023-07-28T11:36:24Z |
dc.date.issued | 2023-08-02 |
dc.identifier.issn | 1696-2230 (en línea) |
dc.identifier.issn | 1696-2222 (en papel) |
dc.identifier.uri | https://repositorio.bde.es/handle/123456789/33155 |
dc.description.abstract | Construimos una base de datos de indicadores de incertidumbre de política económica (economic policy indicators: EPU, por sus siglas en inglés) de acceso público basada en la metodología propuesta por Azqueta-Gavaldón, Hirschbühl, Onorante y Saiz (2023), que utiliza técnicas de topic modelling para identificar los distintos componentes de incertidumbre. Esta base de datos se actualiza periódicamente y es accesible a través de la página web del Banco de España. Actualmente, los indicadores abarcan los cuatro países más grandes de la zona euro: España, Italia, Francia y Alemania. Además, agregando los indicadores nacionales de estos cuatro países, calculamos un indicador EPU para la zona euro. Estamos en el proceso de ampliar la cobertura de datos para construir indicadores EPU para más países de la UEM. Este conjunto de datos y los índices derivados para la zona euro proporcionan valiosas herramientas a investigadores, responsables políticos y analistas para evaluar y supervisar la dinámica de la incertidumbre de la política económica en tiempo real. |
dc.description.abstract | In this paper, we build a publicly-available database of economic policy uncertainty (EPU) indicators based on the methodology proposed by Azqueta-Gavaldón, Hirschbühl, Onorante and Saiz (2023), which uses topic modelling techniques to identify distinct components of EPU. This database is regularly updated and can be accessed on the Banco de España’s website. Currently, the dataset covers the four largest countries in the euro area, namely Spain, Italy, France, and Germany. Our data coverage is continually expanding to include more euro area countries. Additionally, we compute the aggregated EPU indexes for the euro area. This comprehensive dataset and the resulting euro area indexes provide valuable tools for researchers, policymakers and analysts to assess and monitor the dynamics of economic policy uncertainty in real time. |
dc.format.extent | 23 p. |
dc.language.iso | en |
dc.publisher | Banco de España |
dc.relation.ispartof | Documentos Ocasionales / Banco de España, 2315 |
dc.rights | Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) |
dc.rights | In Copyright - Non Commercial Use Permitted |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es_ES |
dc.rights.uri | http://rightsstatements.org/vocab/InC-NC/1.0/ |
dc.subject | Incertidumbre acerca de las políticas económicas |
dc.subject | Zona euro |
dc.subject | Aprendizaje automático |
dc.subject | Asignación Latente de Dirichlet |
dc.subject | Word embeddings |
dc.subject | Economic policy uncertainty |
dc.subject | Euro area |
dc.subject | Machine learning |
dc.subject | Latent Dirichlet Allocation |
dc.subject | Word embeddings |
dc.title | Sources of economic policy uncertainty in the euro area: a ready-to-use database |
dc.type | Documento de trabajo |
dc.identifier.bdebib | 000474705 |
dc.identifier.bdepub | DOCA-202315-eng |
dc.subject.bde | Evolución y desarrollo económicos |
dc.subject.bde | Big data e inteligencia artificial |
dc.subject.bde | Información e incertidumbre |
dc.publisher.bde | Madrid : Banco de España, 2023 |
dc.subject.jel | D80 |
dc.subject.jel | E20 |
dc.subject.jel | E66 |
dc.subject.jel | G18 |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.53479/33155 |