Índice de sentimiento económico
| Páginas | 90-121 |
| Fecha | 01 Julio 2025 |
| Fecha de publicación | 01 Julio 2025 |
| Autor | Carlos Dávila,Andrea Chasi |
| Materia | Economía y negocios |
Volumen 35 • Número 2
e-ISSN: 2697-3367
Revista
Cuestiones Económicas
1
ORCID: 0009-0009-0658-6923. CRediT: Investigación, Análisis formal, Metodología, Redacción - Revisión y edición,
Redacción - Borrador original, Supervisión, Validación, Conceptualización. Correo electrónico: crdavila@bce.ec.
2
ORCID: 0009-0003-1813-2618. CRediT: Investigación, Análisis formal, Metodología, Redacción - Borrador original, Redac-
ción - Revisión y edición, Visualización, Curación de datos. Correo electrónico: andrechna@gmail.com.
Copyright © 2025 Dávila y Chasi. Los autores conservan los derechos de autor del artículo. El artículo se distribuye bajo la
licencia Creative Commons Attribution 4.0 License.
JEL:
C5, E37, E70, O54
Palabras clave:
Análisis de sentimiento
Procesamiento de
lenguaje natural
Indicadores de conanza
Economía ecuatoriana
Resumen
Esta investigación desarrolla un índice de sentimiento económico
(ISE) para Ecuador a partir de noticias económicas diarias publicadas
en plataformas web nacionales, cubriendo el periodo de 2019 a 2025.
El indicador se genera mediante un proceso reproducible que aplica
modelos de análisis de sentimiento en español, combinando enfoques
léxicos y de aprendizaje profundo. Los resultados muestran que el mode-
lo PySentimiento presenta el mejor desempeño y que el ISE mantiene
correlaciones significativas con los principales indicadores de confianza,
expectativas empresariales y actividad económica. El estudio resalta el
valor del análisis de noticias como herramienta de alta frecuencia y bajo
costo para el seguimiento macroeconómico en economías emergentes.
Información
Recibido:
30 de septiembre de 2025
Aceptado:
28 de noviembre de 2025
Índice de sentimiento económico
Carlos Dávila1 y Andrea Chasi2
Banco Central del Ecuador - Subgerencia de Información Estadística
DOI:
https://doi.org/10.47550/
RCE/35.2.1
Quito, Ecuador
Revista
Cuestiones Económicas
Volumen 35 • Número 2
e-ISSN: 2697-3367
1 ORCID: 0009-0009-0658-6923. CRediT: Research, Formal analysis, Methodology, Writing - Review and editing, Writing -
Original draft, Supervision, Validation, Conceptualization. Email: crdavila@bce.ec.
2
ORCID: 0009-0003-1813-2618. CRediT: Research, Formal analysis, Methodology, Writing - Original draft, Writing - Review
and editing, Visualization, Data curation. Email: andrechna@gmail.com.
Copyright © 2025 Dávila and Chasi. Authors retain the copyright of this article. This article is published under the terms of
the Creative Commons Attribution Licence 4.0.
JEL:
C5, E37, E70, O54
Keywords:
Sentiment analysis
Natural language
processing
Condence indicators
Ecuadorian economy
Abstract
This research develops an Economic Sentiment Index (ESI) for Ecuador,
based on daily economic news published on national web platforms
between 2019 and 2025. The indicator is generated through a repro-
ducible process that applies sentiment analysis models in Spanish,
combining lexical and deep learning approaches. The results show that
the PySentimiento model achieves the best performance and that the
ESI exhibits significant correlations with key indicators of consumer
confidence, business expectations, and economic activity. The study
highlights the value of news analysis as a high-frequency and low-cost
tool for macroeconomic monitoring in emerging economies.
Article Info
Received:
30th September 2025
Accepted:
28th November 2025
Economic Sentiment Index
Carlos Dávila1 and Andrea Chasi2
DOI:
https://doi.org/10.47550/
RCE/35.2.1
Central Bank of Ecuador - Statistical Information Department
Quito, Ecuador
Índice de sentimiento económico
92
Carlos Dávila
Andrea Chasi
1. INTRODUCCIÓN
La economía contemporánea reconoce que las percepciones y sentimientos de
los agentes constituyen un determinante autónomo de la dinámica macroeco-
nómica. Angeletos y La’O (2013) muestran que las expectativas colectivas
pueden generar fluctuaciones agregadas que condicionan el consumo, la inver-
sión y el ahorro, otorgándoles un papel decisivo en los ciclos económicos.
En paralelo, la interrelación entre la economía y las ciencias computa-
cionales ha experimentado un crecimiento significativo en las últimas décadas,
impulsada por la disponibilidad masiva de datos no estructurados en medios
digitales y por el desarrollo de técnicas avanzadas de procesamiento de len-
guaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) y de aprendizaje automático
(Algaba et al., 2023; Gentzkow et al., 2019). En este marco, el análisis de
sentimientos aplicado a textos provenientes de noticias y redes sociales se ha
consolidado como una herramienta innovadora para aproximar las percepciones
y expectativas de los agentes económicos.
La evidencia empírica reciente confirma que las emociones expresadas
en el espacio digital mantienen vínculos estrechos con variables macroeconó-
micas como el crecimiento, la inflación o la confianza del consumidor (Baker et
al., 2016; Shapiro, Sudhof & Wilson, 2020). Asimismo, experiencias como
el News Sentiment Index de la Reserva Federal de San Francisco y trabajos
recientes de Van Binsbergen et al. (2024) y Cajner et al. (2024) demuestran que
el sentimiento extraído de noticias posee un elevado poder predictivo. Estos
desarrollos constituyen un punto de inflexión al evidenciar que la información
no estructurada puede transformarse en un insumo riguroso, sistemático y de
bajo costo para el análisis coyuntural de la actividad económica.
En este contexto, el presente artículo propone la construcción de un
índice de sentimiento económico (ISE) para Ecuador a partir de un corpus de
noticias nacionales del periodo 2019-2025, recopilado mediante un flujo repro-
ducible de recolección y depuración de contenidos web. La propuesta integra y
compara enfoques de NLP representativos de dos familias: (i) métodos léxicos
(VADER) y (ii) modelos de deep learning (mBERT y PySentimiento), con el
fin de evaluar su idoneidad relativa en textos económicos y su coherencia en
la clasificación multiclase (negativo, neutro y positivo).
De este modo, la contribución del artículo es doble. En el plano meto-
dológico, se presenta un pipeline transparente y replicable que combina web
scraping, extracción semántica y clasificación multienfoque, acompañado de
criterios de evaluación que incluyen desempeño por clase y calibración pro-
babilística. En el plano empírico, se documentan los hechos estilizados del
sentimiento noticioso en Ecuador desde 2019, su reacción ante episodios de
elevada incertidumbre y su relación con indicadores de confianza y actividad.
Finalmente, el artículo se organiza de la siguiente manera. La sección
2 ofrece una revisión de la literatura sobre el uso de PLN en la construcción
de índices económicos. La sección 3 describe la metodología de recolección
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