Bugün, tarafından yazılan bir konuk katkısını sunmaktan mutluluk duyuyoruz. Dimitrios Kanelis (Westfälische Wilhelms-Universität Müun) ve Pierre Siklos(Wilfrid Laurier Üniversitesi ve CAMA ve ANU). Burada ifade edilen görüşler kendilerine ait olup, yazarların bağlı bulunduğu kurumların resmi görüşlerini yansıtmamaktadır.
Yazılmamış bilginin açık bir kaynağı, bir kişinin sesidir, çünkü ses, kelimelerle aynı mesajı vermek zorunda değildir. Gorodnichenko ve ark. (2020), Federal Rezerv Kurulu başkanının sesli duygularının, FOMC basın toplantılarını takip eden günlerde hisse senedi fiyatları üzerinde nasıl önemli etkileri olduğuna dair kanıtlar sunuyor. Curti ve Kazinnik (2021) ve Alexopoulos ve diğerleri tarafından yapılan tamamlayıcı çalışmalar. (2022), Fed başkanının yüz ifadelerinin hisse senedi fiyatları üzerindeki gerçek zamanlı etkilerini tahmin ediyor.
bizim kağıt, Mario Draghi’nin başkanlığındaki ECB basın toplantılarının soru-cevap oturumlarında seslendirilen duyguların ve dilin, en büyük dört euro bölgesi ekonomisinin getiri eğrileri ve Almanya getirileri karşısındaki spreadler üzerindeki etkisini tahmin ediyoruz. Mayıs 2012 ile Ekim 2019 arasındaki basın toplantıları için bir olay çalışması yürütüyor ve zamanında senkronize edilmiş sesli ve metinsel verilerden oluşan yeni bir veri seti oluşturuyoruz.
Zorluklardan biri, Draghi’nin tamamen farklı konularda arka arkaya birkaç soruyu yanıtlamasıdır. Bu nedenle, ECB basın toplantısı tutanaklarının ilginç bir özelliğinden yararlanıyoruz. ECB personeli, odak noktaları belirler ve bunları yazılı olarak yapılandırır. Bu yapıyı takip ederek her cevap için ses verilerini ayarlıyor ve ses ile kelimeler arasında senkronizasyon kuruyoruz. Daha sonra García-Ordás ve diğerlerinin Tam Evrişimli Sinir Ağı’nı (FCN) uyguluyoruz. (2021), sabit uzunlukta olmayan ses dosyalarını işleme özelliğine sahiptir.
Basın toplantılarında kullanılan yazılı olmayan dil içeriğini ölçmek için Fin-BERT uyguluyoruz. Bu geniş dilli sinir ağı modeli, ekonomi ve finansla ilgili metinleri analiz edebilir ve sözlük yöntemlerinin kelime sayma yaklaşımının ötesine geçer. Fransa, Almanya, İtalya ve İspanya’dan veriler kullanıyoruz.
Duyguları ölçmek ve olay regresyon tahminimiz için sayısal bir değişken oluşturmak üzere makine öğreniminin bir alt alanı olan SER’de geliştirilen yöntemlerden yararlanıyoruz (Pérez-Espinosa ve diğerleri, 2022). Son zamanlarda ekonomistler, varlık fiyatları üzerindeki etkileri tahmin etmek için Fed başkanının sesli duyarlılığını analiz etmek için SER’i kullanmaya başladılar (Gorodnichenko ve diğerleri (2020); Alexopoulos ve diğerleri (2022)).
Gorodnichenko ve diğerlerinin aksine. (2020), García-Ordás ve diğerlerine dayalı bir Tam Evrişimli Sinir Ağı (FCN) kullanıyoruz. (2021), daha yüksek bir Örnek Dışı doğruluk üretir ve uzunluk olarak yüksek değişkenliğe sahip yanıtlarla karakterize edilen Soru-Cevap oturumları sırasında duyguları ölçerken net avantajlara sahiptir. Bu duygular Nötr, Sakin, Mutlu, Üzgün, Kızgın ve Şaşırmış olmak üzere iki farklı yoğunlukta (normal duygusal yoğunluk ve güçlü duygusal yoğunluk) mevcuttur.
Avrupa Devlet Borç Krizi (ESDC) sırasında, ses duyarlılığının sürekli olarak olumsuz olduğu tespit edildi. Bir istisna, kriz sırasındaki en olumlu an olan ve Draghi’nin ESDC sırasında bir dönüm noktası olarak kabul edilen ünlü “Whatever It Takes” konuşmasından birkaç gün sonra gözlemlenebilen 2 Ağustos 2012’deki basın toplantısıdır. ESDC’nin sona ermesinin ardından, düşük enflasyon ve ekonomik büyüme ortamı, artan finansal kırılganlık ve riskler nedeniyle ECB Yönetim Konseyi için zorlu bir yıl olan 2014’ün büyük bölümünde yeniden daha olumsuz hale gelmeden önce, vokal duyarlılıkta geçici bir artış gözlemlenebilir. çıpasız enflasyon beklentileri. Varlık Satın Alma Programının (APP) tanıtılması, muhtemelen Draghi’nin Yönetim Konseyi içindeki politikayı çevreleyen tartışmalara rağmen geleneksel olmayan para politikalarını zorlamadaki başarısından dolayı daha olumlu bir ses tonuyla birlikte gidiyor (Brunnermeier ve diğerleri, 2016). Ortalama ses duyarlılığındaki düşüş, artan politika zorluklarının yaşandığı bir dönem olan 2018’de yeniden gözlemlendi ve Yönetim Konseyi’nin bir çıkış girişimini başlatmasından yalnızca birkaç ay sonra, ECB parasal genişleme programını yeniden başlattığında yeni bir dip seviyeye ulaştı.
Örneklemek gerekirse, aşağıdaki slayt, metodolojimize göre Draghi tarafından dile getirilen olumlu, tarafsız ve olumsuz duyguları (hepsi aynı basın toplantısında mümkündür) içeren bir örnektir. Okuyuculardan, kullanılan metodoloji tarafından tanımlanan Draghi tarafından sergilenen duyguya katılıp katılmadıkları sorulur (cevaplar slaydın altındaki başlıkta verilmiştir). Karşılaştırma için gerçek çizimler de tanımlanmıştır. (PPTX dosyasını indirmelisiniz, sesi duymak için hoparlörlere tıklayın.)
Ses gömülü PPTX’i indirmek için aşağıdaki bağlantıya tıklayın: Siklos_Econbrowser_2023
Not: ilk ses klibi tarafsızdır ve 27 Nisan 2017’den itibaren; ikincisi 1’den pozitifst 4 Temmuz 2023’te ileriye dönük rehberlikle ilgili basın toplantısı; son klip negatif ve 15 Nisan 2015’te bir aktivistin masaya atladığı zamana ait.
Test edilen hipotezler arasında, olumlu duyguların getirileri artırıp artırmadığı, olumsuz duyguların ise azaltıp azaltmadığı yer almaktadır. Basın toplantısının çerçevesindeki değişikliğin marjlar üzerinde önemli bir olumlu etkisi olduğunu tahmin ediyoruz, yani, ifadedeki olumlu bir değişiklik daha büyük bir yayılıma yol açarken, olumsuz bir yeniden ifade, azalan bir yayılmaya yol açar. Marjinal grafikler, Soru-Cevap oturumu sırasında kullanılan dilde belirli bir pozitiflik düzeyi verildiğinde sesli duyguların etkilerini ölçer. Bu, getiri dağılımları üzerindeki tek başına regresyonların sağladığından daha ince etkileri belirlememize olanak tanır. Aşağıdaki şekil, sözlü duyguların on yıllık İtalyan tahvil spreadleri üzerindeki marjinal etkisini göstermektedir.
Not: Bu çizimler, belirli bir Pozitiflik AN seviyesi verildiğinde, t zamanındaki Ses’teki bir değişikliğin, yine t zamanında, İtalya’dan alınan on yıllık devlet tahvillerinin yayılması üzerindeki marjinal etkisini görselleştiriyor. Yayılmalardaki değişimi baz puan olarak bildiririz (yani, -25 ila +25 aralığında).
Soru-Cevap oturumu sırasında sesli duyguların ve dilin etkileşimi, İtalyan tahvillerinin yayılması üzerinde önemli ve asimetrik bir etkiye sahiptir. Olumsuz sesli duygular ve olumsuz dilin birleşimi, yayılmanın artmasına neden olur. Örneğin, on yıllık İtalyan tahvilleri de ses ve dil sinyallerinin birbiriyle ne derece çeliştiğine bağlı olarak farklı tepkiler verir. Ses ve dilin pozitif-pozitif kombinasyonu ve negatif-negatif kombinasyonu, yayılmanın artmasına neden olurken, daha çelişkili sinyaller bunu azaltır. Almanya örneğinde (gösterilmemiştir), yazılı olmayan iletişimin getiriler üzerinde olumlu bir etkisi vardır. Ancak bu etki verim eğrisinin kısa ucuyla sınırlıdır ve vokal duygunun türüne göre asimetriktir. Daha olumlu iletişim, Alman tahvil getirilerinde bir artışa işaret ediyor. Rapor ayrıca Draghi’nin duygularının ve AMB basın toplantılarının içeriğinin Fransız ve İspanyol tahvil getirileri üzerindeki etkisini tartışıyor.
Makalenin bir alt satırı, iletişimin sadece kelimelerin ötesine geçtiğini hatırlatıyor. Gelecekteki araştırmalar, finansal piyasaların COVID-19 salgını veya 2021’den beri yükselen enflasyon gibi krizler sırasında sesli ipuçlarını nasıl algılayıp işlediğini ve artan ekonomik ve jeopolitik belirsizlik zamanlarında merkez bankacılarının duygularının varlık fiyatlarını nasıl etkileyebileceğini dikkate almalıdır.
Kağıt şu adresten temin edilebilir: https://cama.crawford.anu.edu.au/publication/cama-working-paper-series/20867/emotion-euro-area-monetary-policy-communication-and-bond.
Referanslar
Alexopoulos, M., Han, X., Kryvtsov, O., Zhang, X., 2022. Sözden Fazlası: Kongre Tanıklıkları Sırasında Fed Başkanlarının İletişimi. Çalışma kağıdı.
Brunnermeier, MK, James, H., Landau, JP, 2016. Euro ve Fikirler Savaşı. Princeton Üniversitesi Yayınları.
Curti, F., Kazinnik, S., 2021. Kabul Edelim: FOMC Basın Toplantılarında Sözsüz İletişimin Etkisini Ölçmek. Çalışma Belgesi Taslağı: 18 Mart 2022.
García-Ord as, MT, Alaiz-Moretón, H., Benítez-Andrades, JA, García-Rodríguez, I., García-Olalla, O., Benavides, C., 2021. Sabit Uzunlukta Olmayan Seslerde Duygu Analizi Tam Evrişimli Sinir Ağı. Biyomedikal Sinyal İşleme ve Kontrol 69.
Gorodnichenko, Y., Pham, T., Talavera, O., 2020. Para Politikasının Sesi. Çalışma Raporu Taslağı: 14 Haziran 2022., American Economic Review’da yayınlanacak.
Pérez-Espinosa, H., Zatarain-Cabada, R., Barrón-Estrada, ML, 2022. Duygu Tanıma: Konuşma ve Yüz İfadelerinden. Bölüm 15. Yayın Yeri: Torres-García, Alejandro A. ve Reyes-García, Carlos 1 ve Villasenor-Pineda, Luis ve Mendoza-Montoya, Omar (Ebs.): Hesaplamalı Öğrenme ve Zeka Kullanarak Biyosinyal İşleme ve Sınıflandırma. Elsevier.
tarafından yazılan bu yazı Dimitrios Kanelis ve Pierre Siklos.