ECBs communication: a machine learning approach

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Saraiva, Daniel Duque Guimarães
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/10438/34842
Resumo: Ao longo dos anos, os bancos centrais tem se tornado cada vez mais transparentes quando nos referimos à política monetária. Isto ocorre pois a antecipação de cortes ou altas de juros pelo mercado amplifica a transmissão da política monetária pelo canal de expectativas e, por consequência, facilita o trabalho do banco central de atingir a sua meta de inflação. Para influenciarem este canal, os bancos centrais se utilizam de diversos meios de comunicação, tais como, atas e discursos. Apesar de termos mais informação, é importante lembrarmos que um comitê é composto por diversos membros, cada qual com o seu próprio viés. Para conseguirmos antecipar os passos futuros de política monetária, é importante que saibamos identificar e entender quais são os drivers de cada membro e do comitê como um todo. Neste trabalho, vamos nos aprofundar nesta temática extraindo informação de discursos de membros do comitê usando duas técnicas: (i) análise de tópicos, para identificar mudanças nas preocupações do comitê, e (ii) análise de sentimento, para identificarmos sentimento hawk e dove. Como base para nosso trabalho, utilizaremos o ECB (Banco Central Europeu) que, ao contrário de outros bancos centrais, é responsável pela definição da política monetária de diversos países, cada um com sua realidade, fazendo dele um caso interessante de estudo.
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Para conseguirmos antecipar os passos futuros de política monetária, é importante que saibamos identificar e entender quais são os drivers de cada membro e do comitê como um todo. Neste trabalho, vamos nos aprofundar nesta temática extraindo informação de discursos de membros do comitê usando duas técnicas: (i) análise de tópicos, para identificar mudanças nas preocupações do comitê, e (ii) análise de sentimento, para identificarmos sentimento hawk e dove. Como base para nosso trabalho, utilizaremos o ECB (Banco Central Europeu) que, ao contrário de outros bancos centrais, é responsável pela definição da política monetária de diversos países, cada um com sua realidade, fazendo dele um caso interessante de estudo.Throughout the years, central banks have become more transparent in terms of monetary policy making. It has been shown in recent years that anticipating hikes and cuts through forward guidance can have a huge impact in market expectations making it easier for policy makers to achieve their inflation targets. In order to increase their transparency, central banks have been using a plethora of communication channels, such as monetary policy statements and speeches, which give insights about their thoughts and present their views on future monetary policy. Even though communication has become clearer, it is important to note that a committee is composed of many members, each with his/her personal point of view regarding monetary policy. Being able to better understand the drivers for each member and for the committee as a whole is really important when trying to understand their decisions. In this paper, we will delve into this matter by extracting information from committee members speeches using two different approaches: (i) topic analysis, to identify important subjects through time, and (ii) sentiment analysis, to extract hawk and dove sentiment. As a basis for our work, we will use the ECB (European Central Bank) which, unlike other central banks, is responsible for overseeing multiple countries, each with its own reality, making it a rather interesting study case.engnlpecbmachine learninglanguage modelsPolítica monetária – Europa – Estudo de casosBancos centraisPrevisão econômicaEuropean Central BankECBs communication: a machine learning approachinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)instacron:FGVORIGINALPDFPDFapplication/pdf2157828https://repositorio.fgv.br/bitstreams/599378d0-8271-4ad9-bbaf-13b65908c3f9/download353c489de47bbf812ebb80e28694e363MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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