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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제21권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
889 - 900 (12page)

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본 논문은 최근 급격하게 발달하고 있는 텍스트 마이닝 기법의 두 가지, 토픽모델링과 감성분석을 통하여 금융통화위원회의 의사록의 텍스트 데이터에 존재하는 추가적인 정보 유무에 대한 검증을 수행하였다. 금융통화위원회의 의사록은 중앙은행의 소통 강화의 일환으로 공개가 되고 있으며, 이를 공개함으로써 시장참여자들이 올바른 기대를 형성하는데 도움을 줄 수 있을 것이라고 판단하고 있다. 의사록 전체에 대한 토픽모델링 분석결과 총 5개의 토픽을 뽑아내었으며 단어들의 비중을 감안하여 경기, 통화정책, 금융시장, 물가, 부채의 이름으로 명명하였다. 감성분석 기법을 이용하여 각 토픽들의 감성점수를 산출하였고 이를 테일러 준칙에 추가적인 설명 요인으로 포함시켜 중앙은행의 금리 의사결정을 분석하였다. 순서형 프로빗 모형으로 분석한 결과 통화정책, 물가 및 부채토픽의 감성점수는 현재의 금리 의사결정에 추가적인 정보를 제공하는 것으로 나타났으며, 경기토픽의 감성점수는 미래의 금리 의사결정에 대한 예측력을 가지고 있는 것으로 확인할 수 있었다. 특히 토픽 감성점수가 미래 예측력이 있다는 사실은 시장 참여자들에게 올바른 기대를 형성할 수 있게 해준다는 측면에서 큰 의미를 가지며 이를 이용한 전략 또한 가능할 것이다.
#topic modeling #LDA #sentiment analysis #MPB minutes #interest rate.

목차

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참고문헌 (16)

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Blei, D. M. / 2003 / Latent Dirichlet allocation / Journal of Machine Learning Research 3(4-5):993~1022 google schola 최정균 / 2017 / 텍스트 마이닝 기법을 이용한 언론사별 보도 변화 양상 탐구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 19(5):2509~2522 dbpia Ehrmann, M. / 2007 / Explaining monetary policy in press conferences google schola Hansen, S. / 2014 / Transparency and deliberation within the FOMC: a computational linguistics approach google schola Hodrick, R. J. / 1997 / Postwar US business cycles: an empirical investigation / Journal of Money, Credit, and Banking 29(1):1~16 google schola

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