論文の概要: Can We Reliably Predict the Fed's Next Move? A Multi-Modal Approach to U.S. Monetary Policy Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22763v1
• Date: Sat, 28 Jun 2025 05:54:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.554298
• Title: Can We Reliably Predict the Fed's Next Move? A Multi-Modal Approach to U.S. Monetary Policy Forecasting
• Title（参考訳）: 米金融当局の次の動きを確実に予測できるのか-米金融政策予測へのマルチモーダルアプローチ
• Authors: Fiona Xiao Jingyi, Lili Liu,
• Abstract要約: 本研究では、構造化データと連邦準備制度の通信からの非構造化テキスト信号を統合することにより、予測精度を向上させることができるかどうかを検討する。 以上の結果から,ハイブリッドモデルは単調なベースラインを一貫して上回ることがわかった。 金融政策予測では、より単純なハイブリッドモデルは正確性と解釈可能性の両方を提供し、研究者と意思決定者に実用的な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6396287656676733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Forecasting central bank policy decisions remains a persistent challenge for investors, financial institutions, and policymakers due to the wide-reaching impact of monetary actions. In particular, anticipating shifts in the U.S. federal funds rate is vital for risk management and trading strategies. Traditional methods relying only on structured macroeconomic indicators often fall short in capturing the forward-looking cues embedded in central bank communications. This study examines whether predictive accuracy can be enhanced by integrating structured data with unstructured textual signals from Federal Reserve communications. We adopt a multi-modal framework, comparing traditional machine learning models, transformer-based language models, and deep learning architectures in both unimodal and hybrid settings. Our results show that hybrid models consistently outperform unimodal baselines. The best performance is achieved by combining TF-IDF features of FOMC texts with economic indicators in an XGBoost classifier, reaching a test AUC of 0.83. FinBERT-based sentiment features marginally improve ranking but perform worse in classification, especially under class imbalance. SHAP analysis reveals that sparse, interpretable features align more closely with policy-relevant signals. These findings underscore the importance of integrating textual and structured signals transparently. For monetary policy forecasting, simpler hybrid models can offer both accuracy and interpretability, delivering actionable insights for researchers and decision-makers.
• Abstract（参考訳）: 中央銀行の政策決定の予測は、金融行動の影響が大きいため、投資家や金融機関、政策立案者にとって引き続き永続的な課題である。 特に、米国の連邦資金レートの変化を予想することは、リスク管理とトレーディング戦略にとって不可欠である。 従来の手法は構造的マクロ経済指標にのみ依存しており、中央銀行のコミュニケーションに埋め込まれた前向きな手がかりを捉えるには不十分であることが多い。 本研究では、構造化データと連邦準備制度の通信からの非構造化テキスト信号を統合することにより、予測精度を向上させることができるかどうかを検討する。 我々は、従来の機械学習モデル、トランスフォーマーベースの言語モデル、および非モーダルおよびハイブリッド両方のディープラーニングアーキテクチャを比較して、マルチモーダルフレームワークを採用する。 以上の結果から,ハイブリッドモデルは単調なベースラインを一貫して上回ることがわかった。 最高性能は、FOMCテキストのTF-IDF特徴とXGBoost分類器の経済指標を組み合わせることで達成され、テストAUCは0.83に達した。 FinBERTベースの感情は、格付けを極端に改善するが、特に階級不均衡の下では、分類が悪化する。 SHAP分析は、スパースで解釈可能な特徴がポリシー関連信号とより密接に一致していることを明らかにする。 これらの知見は、テキストと構造化された信号を透過的に統合することの重要性を浮き彫りにした。 金融政策予測では、より単純なハイブリッドモデルは正確性と解釈可能性の両方を提供し、研究者と意思決定者に実用的な洞察を提供する。

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