ISSN 1998-0663 (print), English version: ISSN 2587-814X (print), |
Голованова Е. А.1, Зубарев А. В.1Построение индикатора неопределенности по отношению к корректировке денежно-кредитной политики Банка России на основе новостных источников
2020.
№ 4 Vol.14.
С. 62–75
[содержание номера]
Анализ текстов с помощью методов машинного обучения может применяться для изучения экспертного отношения к политике Банка России. Для достижения своих целей коммуникационная политика банка должна вызывать доверие. Литература в этой области не столь обширна по сравнению с работами, посвященными изучению традиционных инструментов денежно-кредитной политики.Целью данного исследования является анализ восприятия неопределенности в отношении политики Банка России экономическими агентами. Для этого строится индикатор неопределенности на основе новостей из интернета и анализа текстов. Полученная динамика индикатора отражает неожиданные заявления Банка России, а также события, влияющие на денежно-кредитную политику. Опираясь на модели из финансовой теории, связывающие монетарную политику и цены акций, мы рассмотрели влияние индикатора неопределенности на индексы ММВБ и РТС. В рамках построения моделей GARCH для данных российских финансовых рядов было обнаружено, что построенный индикатор неопределенности оказывает значимое влияние на вариацию обоих индексов на двухнедельных данных, причем наибольший вклад он вносит в динамику дисперсии РТС. Полученный индикатор неопределенности также может быть использован для прогнозов иных макроэкономических показателей.
Библиографическое описание:
Голованова Е.А., Зубарев А.В. Построение индикатора неопределенности по отношению к корректировке денежно-кредитной политики Банка России на основе новостных источников // Бизнес-информатика. 2020. Т. 14. № 4. С. 62–75. DOI: 10.17323/2587-814X.2020.4.62.75
Ключевые слова:
неопределенность;
Банк России;
новостные источники;
анализ данных;
машинное обучение;
облако слов;
фондовый индекс;
data analysis
|
|