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评估货币政策的效果是货币经济学的基本研究问题之一。自 2007-2009 年全球金融危机以来，许多经济体都面临着超低利率环境。最近的新冠疫情加剧了这种情况。在美国和欧洲，利率接近（甚至低于）零，这限制了央行传统货币政策措施的范围。因此，专门的央行沟通方式已成为当今引导和控制市场预期的重要工具。然而，将央行语言直接作为特征纳入经济模型仍然是一个非常新兴的研究领域。特别是，到目前为止，央行讲话的内容和效果大多被货币政策模型忽视。通过我们的论文，我们旨在为研究界提供一个基于央行讲话的新颖的货币政策冲击系列。我们使用一种监督主题建模方法，该方法可以处理文本和数字协变量，以估计三个关键经济维度的货币政策信号分散指数：GDP、CPI 和失业率。这种“分散冲击”序列不仅比传统上关注政策宣布日期的序列更频繁，而且还为回答迄今为止难以分析的新问题提供了可能性。例如，当面对“政策声音的杂音”时，市场是否会形成不同的预期？我们对美国的初步研究结果表明，在联邦公开市场委员会 (FOMC) 会议前夕，货币政策立场沟通越分散或越不一致，可能与 FOMC 政策宣布时市场意外情绪越强烈有关。
从央行讲话中提取经济信号
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