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摘要
本文利用媒体报道的文本大数据构建消费新闻情绪指数(CNSI),挖掘其对消费增速预测的独特价值，拓展了叙事经济学在宏观预测中的应用。本文研究发现：第一，随着中国经济进入新常态，消费增速与情绪指数出现趋势性背离，是未来宏观经济可能面临的新问题。本文使用小波分析对消费增速进行分解，发现CNSI对消费增速的短期波动具有显著的预测能力。第二，利用新闻文本数据的高频优势构造周度CNSI,发现其能迅速捕捉疫情等重大冲击的影响并实现精度更高的实时预测。第三，进一步区分媒体叙事的不同维度，与传播已有事件的现状描述文本相比，描述未来的前瞻性文本更能预测未来消费增速；与包含极端情绪的煽动性报道相比，客观中性的非煽动性报道预测能力更强。
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