論文の概要: Mind the Shift: Decoding Monetary Policy Stance from FOMC Statements with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14313v1
• Date: Sun, 15 Mar 2026 10:07:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.739831
• Title: Mind the Shift: Decoding Monetary Policy Stance from FOMC Statements with Large Language Models
• Title（参考訳）: Mind the Shift: 大規模言語モデルによるFOMCのステートメントから通貨政策スタンスをデコードする
• Abstract要約: 連邦公開市場委員会(FOMC)の声明は金融政治情報の主要な源であり、その言葉の微妙な変更さえもグローバル金融市場を動かす可能性がある。 既存のアプローチは通常、スタンス検出を標準分類問題として扱い、それぞれのステートメントを個別にラベル付けする。 我々は,凍結した大言語モデル(LLM)表現を連続的なスタンススコアにマッピングするアノテーションのないフレームワークであるDelta-Consistent Scoring (DCS)を紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.949322198287417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Federal Open Market Committee (FOMC) statements are a major source of monetary-policy information, and even subtle changes in their wording can move global financial markets. A central task is therefore to measure the hawkish--dovish stance conveyed in these texts. Existing approaches typically treat stance detection as a standard classification problem, labeling each statement in isolation. However, the interpretation of monetary-policy communication is inherently relative: market reactions depend not only on the tone of a statement, but also on how that tone shifts across meetings. We introduce Delta-Consistent Scoring (DCS), an annotation-free framework that maps frozen large language model (LLM) representations to continuous stance scores by jointly modeling absolute stance and relative inter-meeting shifts. Rather than relying on manual hawkish--dovish labels, DCS uses consecutive meetings as a source of self-supervision. It learns an absolute stance score for each statement and a relative shift score between consecutive statements. A delta-consistency objective encourages changes in absolute scores to align with the relative shifts. This allows DCS to recover a temporally coherent stance trajectory without manual labels. Across four LLM backbones, DCS consistently outperforms supervised probes and LLM-as-judge baselines, achieving up to 71.1% accuracy on sentence-level hawkish--dovish classification. The resulting meeting-level scores are also economically meaningful: they correlate strongly with inflation indicators and are significantly associated with Treasury yield movements. Overall, the results suggest that LLM representations encode monetary-policy signals that can be recovered through relative temporal structure.
• Abstract（参考訳）: 連邦公開市場委員会(FOMC)の声明は金融政治情報の主要な源であり、その言葉の微妙な変更さえもグローバル金融市場を動かす可能性がある。 したがって、中心的な課題は、これらの文書で伝えられるタカ派的姿勢を測定することである。 既存のアプローチは通常、スタンス検出を標準分類問題として扱い、それぞれのステートメントを個別にラベル付けする。 しかし、金融と政治のコミュニケーションの解釈は本質的に相対的であり、市場反応は声明のトーンだけでなく、会議全体のトーンの変化にも依存する。 絶対的なスタンスと相対的な間移動を共同でモデル化することにより,凍結した大言語モデル(LLM)表現を連続的なスタンススコアにマッピングする,アノテーションのないフレームワークであるDelta-Consistent Scoring (DCS)を紹介した。 タカ派手なラベルに頼るのではなく、DCSは連続的なミーティングを自己監督の源としている。 各文に対する絶対的なスタンススコアと、連続する文間の相対的なシフトスコアを学習する。 デルタ一貫性の目的は、絶対スコアの変化を相対シフトに合わせるように促す。 これにより、DCSは手動ラベルなしで時間的に一貫性のある姿勢軌跡を復元できる。 LLMのバックボーンは4つあり、DCSは監督プローブとLCM-as-judgeベースラインを常に上回り、文レベルのホーク・ドビッシュ分類で71.1%の精度で達成している。 それらはインフレ指標と強く相関しており、大蔵省の利回り運動と大きく関連している。 以上の結果から,LLM表現は相対時間構造を通して回復可能な金融・政治信号を符号化していることが示された。

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