Построение индикатора неопределенности по отношению к корректировке денежно-кредитной политики Банка России на основе новостных источников - Елизавета А. Голованова; Андрей В. Зубарев (БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА, 2020)
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.