論文の概要: FMPAF: How Do Fed Chairs Affect the Financial Market? A Fine-grained
Monetary Policy Analysis Framework on Their Language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06115v1
- Date: Sun, 10 Mar 2024 07:21:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 08:32:00.001531
- Title: FMPAF: How Do Fed Chairs Affect the Financial Market? A Fine-grained
Monetary Policy Analysis Framework on Their Language
- Title（参考訳）: FMPAF:FRB議長は金融市場にどのように影響するか
細粒度金融政策分析フレームワーク
- Authors: Yayue Deng, Mohan Xu, Yao Tang
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)と回帰分析を統合する新しいアプローチであるFMPAF(Fincent-Grained Monetary Policy Analysis Framework)を提案する。
当社の望ましい仕様に基づき、S&P 500 Exchange-Traded Fundの価格上昇に伴うセンチメントスコアのワンユニット上昇が関係している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.760301720305374
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The effectiveness of central bank communication is a crucial aspect of
monetary policy transmission. While recent research has examined the influence
of policy communication by the chairs of the Federal Reserve on various
financial variables, much of the literature relies on rule-based or
dictionary-based methods in parsing the language of the chairs, leaving nuanced
information about policy stance contained in nonverbal emotion out of the
analysis. In the current study, we propose the Fine-Grained Monetary Policy
Analysis Framework (FMPAF), a novel approach that integrates large language
models (LLMs) with regression analysis to provide a comprehensive analysis of
the impact of the press-conference communications of chairs of the Federal
Reserve on financial markets. We conduct extensive comparisons of model
performance under different levels of granularity, modalities, and
communication scenarios. Based on our preferred specification, a one-unit
increase in the sentiment score is associated with an increase of the price of
S\&P 500 Exchange-Traded Fund by approximately 500 basis points, a
15-basis-point decrease in the policy interest rate, while not leading to a
significant response in exchange rates.
- Abstract（参考訳）: 中央銀行のコミュニケーションの有効性は金融政策伝達の重要な側面である。
最近の研究では、連邦準備制度理事会議長による政策コミュニケーションが様々な金融変数に与える影響を調査しているが、多くの文献は、議長の言語を解析するための規則ベースまたは辞書ベースの方法に依存しており、分析から非言語的感情に含まれる政策スタンスについての微妙な情報を残している。
本研究は,金融市場における連邦準備制度理事会(FRB)議長の広報コミュニケーションの影響を包括的に分析するために,大規模言語モデル(LLM)と回帰分析を統合したFMPAF(Fen-Grained Monetary Policy Analysis Framework)を提案する。
粒度,モダリティ,通信シナリオの異なるレベルにおいて,モデル性能の広範な比較を行う。
所望の仕様に基づき、センセーションスコアのワンユニット上昇は、S&P500交換トレーディングファンドの価格の約500ポイント上昇、政策金利の15ベーシックポイント低下と関連するが、為替レートの顕著な反応には至らない。
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