論文の概要: Enhancing Regime Shift Detection Using Unstructured Data: A Study on the Treasury Market

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.30363v1
• Date: Sun, 17 May 2026 15:24:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-07 20:42:22.493399
• Title: Enhancing Regime Shift Detection Using Unstructured Data: A Study on the Treasury Market
• Title（参考訳）: 非構造データを用いたレジームシフト検出の強化:財務市場に関する研究
• Authors: Mingxuan Yi, Vidal Mehra, Jing Chen, John Cartlidge,
• Abstract要約: 金融市場のレジームシフトは、資産価格とマクロ変数のジョイントダイナミクスを再編成する。 データ信号が騒々しく、重厚なマルチコリニアであるため、確実な検出は困難である。 本稿では,中央銀行間通信における大言語モデル(LLM)と金融時系列の統計的検証を併用したテキスト強化型状態シフト検出パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.90450060992709
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Regime shifts in financial markets reorganise the joint dynamics of asset prices and macro variables, breaking any single-regime calibration. They are nonetheless difficult to detect reliably because the data signal is noisy and heavily multicollinear, while the contemporaneous text that announces them is unstructured. Standard regime shift detection methods rely solely on structured time-series data and ignore policy communications, even though these texts often signal shifts before they materialise in observed prices. We propose a text-enhanced regime shift detection pipeline that combines large language model (LLM) reasoning over central-bank communications with statistical validation on multivariate financial time series. The framework is detector-agnostic: text-proposed candidates are validated using a bootstrap likelihood-ratio test on a vector autoregression (VAR), while data-driven candidates from arbitrary regime detectors are ratified through a lenient LLM text check. We evaluate the framework on 2010-2024 FOMC minutes paired with a 14-variable U.S. Treasury and macroeconomic panel, using four interchangeable data-driven detectors. The proposed pipeline achieves F1 = 0.82 against a verified anchor list of monetary-policy regime shifts, with same-day modal detection latency and consistently stronger performance than pure data-driven baselines. The results demonstrate that combining unstructured policy text with statistical structural-break detection improves the robustness and interpretability of regime shift identification in financial markets.
• Abstract（参考訳）: 金融市場のレジームシフトは、資産価格とマクロ変数のジョイントダイナミクスを再編成し、単一レジームキャリブレーションを破る。 それにもかかわらず、データ信号がうるさくて重厚な多重線形であるため、確実に検出することは困難である。 標準の政権シフト検出方法は、構造化された時系列データのみに依存し、政策コミュニケーションを無視する。 本稿では,多変量金融時系列の統計検証と中央銀行間通信における大言語モデル(LLM)の推論を併用したテキスト強調型状態シフト検出パイプラインを提案する。 テキスト提案候補は、ベクトル自己回帰(VAR)におけるブートストラップ確率比テスト(ブートストラップ確率比)を用いて検証され、任意のレギュレータからのデータ駆動候補は、寛大なLCMテキストチェックによって承認される。 4つの交換可能なデータ駆動検出器を用いて,2010-2024 FOMC分を14変数の米国財務省とマクロ経済パネルと組み合わせて評価した。 提案したパイプラインは、F1 = 0.82で、金融・政治体制シフトの検証済みアンカーリストに対して達成され、同日のモーダル検出レイテンシと、純粋なデータ駆動ベースラインよりも一貫してパフォーマンスが向上する。 その結果,非構造化政策テキストと統計的構造破壊検出を組み合わせることで,金融市場における制度シフト識別の堅牢性と解釈性が向上することが示唆された。

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