Effectiveness of Sentiment Analysis in Forecasting Ecuador's GDP Annual Growth Rate Using Newspaper Textual Data (2001-2024)
| Páginas | 28-89 |
| Fecha | 01 Julio 2025 |
| Fecha de publicación | 01 Julio 2025 |
| Autor | Roberto Páez Plúas |
| Materia | Economía y negocios |
Volumen 35 • Número 2
e-ISSN: 2697-3367
Revista
Cuestiones Económicas
1
ORCID: 0009-0002-7710-939X. CRediT: conceptualization, data curation, formal analysis, research, methodology, validation,
visualization, writing - original draft, writing - review and editing. Email: rpaezp@alumni.usfq.edu.ec
Copyright © 2025 Paez. Authors retain the copyright of this article. This article is published under the terms of the Creative
Commons Attribution Licence 4.0.
JEL:
C53, E37, C55, E01, O54
Keywords:
Ecuador
Sentiment analysis
GDP forecasting
LASSO-ARDL
Real-time data
Abstract
Ecuador’s ongoing crises underscore the need for timely economic fore-
casting. While business and consumer surveys capture expectations,
their monthly frequency limits responsiveness to sudden shocks. This
study tests whether sentiment analysis of daily newspaper articles can
improve GDP growth forecasts. Through 240.000 articles from 2001-
2024, five sentiment indicators were constructed with a customized NLP
approach combining TextBlob, VADER, and SpaCy’s spanish mod-
el. These indicators were incorporated into a LASSO-ARDL model
alongside traditional controls and survey-based indicators. Results show
that sentiment-enhanced models significantly outperform survey-based
benchmark for short-term horizons (1-3 months), reducing RMSE and
demonstrating greater stability. At longer horizons, differences become
statistically insignificant. The findings highlight the value of integrating
real-time, text-derived indicators into forecasting frameworks, offering
a scalable complement to traditional methods in emerging and volatile
economic contexts.
Article Info
Received:
22nd July 2025
Accepted:
28th November 2025
Effectiveness of Sentiment
Analysis in Forecasting Ecuador’s
GDP Annual Growth Rate Using
Newspaper Textual Data (2001-
2024)
Roberto Páez Plúas
DOI:
https://doi.org/10.47550/
RCE/35.2.2
University San Francisco de Quito - School of Economics
Quito, Ecuador
Revista
Cuestiones Económicas
Volumen 35 • Número 2
e-ISSN: 2697-3367
1ORCID: 0009-0002-7710-939X. CRediT: conceptualización, curación de datos, análisis formal, investigación, metodología,
validación, visualización, redacción - borrador original, redacción - revisión y edición. Correo electrónico: rpaezp@alumni.
usfq.edu.ec.
Copyright © 2025 Paez. Los autores conservan los derechos de autor del artículo. El artículo se distribuye bajo la licencia
Creative Commons Attribution 4.0 License.
JEL:
C53, E37, C55, E01, O54
Palabras clave:
Ecuador
Análisis de sentimiento
Previsión del PIB
LASSO-ARDL
Datos en tiempo real
Resumen
Las crisis persistentes en Ecuador ponen de relieve la necesidad de
contar con herramientas oportunas de pronóstico económico. Si bien
las encuestas empresariales y de consumidores capturan expectativas,
su frecuencia mensual limita la capacidad de respuesta ante choques
repentinos. Este estudio evalúa si el análisis de sentimiento aplicado a
artículos periodísticos diarios puede mejorar los pronósticos del cre-
cimiento del PIB. A partir de 240.000 artículos publicados entre 2001
y 2024, se construyeron cinco indicadores de sentimiento mediante
un enfoque de NLP personalizado que combina TextBlob, VADER y
el modelo en español de SpaCy. Estos indicadores se incorporaron en
un modelo LASSO-ARDL junto con controles tradicionales e indica-
dores basados en encuestas. Los resultados muestran que los modelos
enriquecidos con sentimiento superan significativamente al modelo de
referencia basado en encuestas en horizontes de corto plazo (1-3 meses),
reduciendo el RMSE y mostrando mayor estabilidad. En horizontes
más largos, las diferencias dejan de ser estadísticamente significativas.
Los hallazgos resaltan el valor de integrar indicadores en tiempo real
derivados de texto en los marcos de pronóstico, ofreciendo un comple-
mento escalable a los métodos tradicionales en contextos económicos
emergentes y volátiles.
Información
Recibido:
22 de julio de 2025
Aceptado:
28 de noviembre de 2025
Eficacia del análisis de
sentimiento para pronosticar
la tasa de crecimiento anual del
PIB de Ecuador mediante datos
textuales de periódicos (2001-
2024)
Roberto Páez Plúas
Universidad San Francisco de Quito - Escuela de Economía
DOI:
https://doi.org/10.47550/
RCE/35.2.2
Quito, Ecuador
Effectiveness of Sentiment Analysis in Forecasting Ecuador’s GDP Annual Growth Rate
Using Newspaper Textual Data (2001-2024)
30
Roberto Paez
1. INTRODUCTION
Ecuador encompasses a history of significant challenges, currently facing a
rising crime and insecurity crisis, deepening political polarization and econo-
mic struggles. Energy shortages and ongoing health system strains have added
further complexity to daily life. In this volatile environment, policymakers and
private sector leaders need precise insights into public perceptions and trends
to make informed decisions and navigate uncertainty effectively.
Business and consumer surveys (BCSs) have been historically essential
tools for policymakers and researchers to monitor and forecast the economy.
These surveys provide broader insights in people’s perception on the current
and expected state of economic activity, which is particularly valuable given
the often delayed release of macroeconomic indicators. However, their main
limitation is inclusiveness: because surveys are generally conducted to main-
ly representative actors of the economy, they fail to capture the behavior of
smaller agents but whom in aggregate still play an in important role in the
economic interplay. Thus, restraining efficient answers to rapid, short-term
changes in perceptions and shocks to specific sectors of the economy.
An alternative approach is sentiment analysis, which uses natural
language processing (NLP) techniques to extract and quantify the tone or
emotional context of large volumes of textual data, such as news articles. By
converting qualitative expressions into numerical indicators of positive, neu-
tral, or negative sentiment, this method enables researchers to measure public
attitudes in real time. Thus, incorporating sentiment analysis offers a valuable
approach to addressing Ecuador’s complex social and economic challenges by
leveraging real-time insights into public perceptions and market conditions.
Additionally, the integration of sentiment analysis with econometric models
offers a promising solution to the limitations of traditional forecasting. In
particular, autoregressive distributed lag (ARDL) models are well suited for
combining sentiment indicators with macroeconomic variables, since they can
handle variables with different integration orders and capture both short-term
dynamics and long-term relationships. This makes them especially relevant
in Ecuador’s volatile environment, where sudden shocks—such as natural
disasters, commodity price fluctuations, or political instability—can quickly
reshape public and market perceptions.
The main objective of this study is to evaluate whether sentiment indica-
tors derived from Ecuadorian newspapers between 2001 and 2024 can improve
GDP growth forecasts. Specifically, it tests whether incorporating these indi-
cators into an ARDL model with LASSO regularization enhances predictive
accuracy compared to a pure survey-based ARDL benchmark. Under this line
of research, the paper aims to determine whether high-frequency, text-derived
data can complement conventional surveys and provide decision makers with
more timely tools for navigating Ecuador’s volatile economic environment.
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