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AlexandreHenriqueLucchetti_TESE.pdf | 7,19 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Título: | Natural Language Processing in Economics and Finance : literature review and applications to Monetary Policy Communication |
Autor(es): | Lucchetti, Alexandre Henrique |
Orientador(es): | Cajueiro, Daniel Oliveira |
Assunto: | Processamento de linguagem natural (NLP) Política monetária Curva de juros Análise de sentimento |
Data de publicação: | 9-Out-2025 |
Data de defesa: | 7-Mar-2025 |
Referência: | LUCCHETTI, Alexandre Henrique. Natural Language Processing in Economics and Finance: Literature Review and Applications to Monetary Policy Communication. 2025. 164 f., il. Tese (Doutorado em Economia) — Universidade de Brasília, Brasília, Brasília, 2025. |
Resumo: | Este trabalho consiste em três artigos sobre Processamento de Linguagem Natural (PLN) aplicada a economia e finanças. O primeiro artigo faz uma revisão sobre os principais métodos, requisitos e aplicações de PLN neste campo de pesquisa. Estruturado de forma a ajudar a encurtar o caminho a ser trilhado pelo pesquisador econômico para ser introduzido a estes métodos, nosso trabalho cobre os seguintes tópicos: (i) tarefas de PLN úteis em economia; (ii) modelos de PLN; (iii) dados textuais em economia e finanças para PLN; e (iv) aplicações de PLN em economia e finanças. Nós ainda contribuímos com o emprego de ferramental de bibliometria para ajudar a visualizar o mapa bibliográfico deste campo de pesquisa, também provendo insights valiosos para a revisão desta literatura e para o restante de nosso trabalho. Por fim, nós indicamos que ainda existe bastante espaço para aplicação de processamento de linguagem natural para problemas econômicos, mas alertamos que, mais que nunca, pesquisadores devem tomar cuidado para não desviar de questões motivadas por hipóteses relacionadas à teoria econômica. O segundo artigo propõe uma medida prospectiva de como banqueiros centrais implicitamente coordenam suas ações, estimada a partir de manifestações públicas na forma de seus discursos transcritos. Para tanto, nós utilizamos a base de dados de discursos de banqueiros centrais disponibilizada pelo BIS (Bank for International Settlements) e construímos uma rede de similaridades que conecta bancos centrais, adaptando para este contexto o método proposto por Cajueiro et al. (2021). Nossos resultados mostram esta rede sendo bem-sucedida em capturar a relevância global de longo prazo das instituições responsáveis pelas moedas constituintes do G10, com análise em nível de palavras apontando para evidência de sua abordagem ortodoxa na condução de política monetária. Nós ainda exploramos a capacidade deste arcabouço em uma configuração dinâmica, com resultados indicando que a coordenação tende a aumentar em tempos de estresse econômico, como nos anos da Grande Crise Financeira e no período após a pandemia de Covid-19. Uma análise sobre a evolução do uso de palavras específicas nos discursos mostra que nossa medida de coordenação é influenciada por menções a instrumentos de política monetária e à visão de cenário econômico dos formuladores de política. O terceiro artigo propõe um arcabouço para estimar um índice de sentimento multidimensional considerando expectativas para comunicação de política monetária, combinando fundamentos econômicos e redes neurais profundas de estado da arte. O embasamento econômico da nossa abordagem parte do modelo de decomposição de curva de juros de Litterman and Scheinkman (1991), com seus fatores de nível, inclinação e curvatura representando as três dimensões de nossa medida de sentimento. Para modelagem de texto, nós incorporamos em nosso arcabouço o modelo Bidirectional Encoder Representations from Transformers, BERT (Devlin et al., 2019). Em aplicação à comunicação oficial do Banco Central do Brasil, nossos resultados reforçam a necessidade de usar mais de uma dimensão de sentimento para capturar as nuances de comunicação relevantes para análise completa sobre a política monetária. Estes resultados indicam que as dimensões adicionais complementam a medida hawk/dove mais comum para medir sentimento nesta área, e por vezes podem ser mais relevantes para definição do tom geral da comunicação, eventualmente até funcionando como indicador antecedente para mudanças na postura da autoridade monetária. |
Abstract: | This work consists of three papers on Natural Language Processing (NLP) applied to economics and finance. The first paper surveys the main methods, requisites and applications of NLP in the field. Structured to help shorten the path economic researchers have to trail to get introduced to these methods, our work covers the following topics: (i) useful NLP tasks to economics; (ii) NLP models; (iii) economic and financial textual data for NLP; and (iv) NLP applications in economics and finance. We further contribute by resorting to bibliometric tools to help us visualize the literature map of this field, also providing valuable insights to our survey and the remainder of our work. We finally indicate that there is much room to apply natural language processing to economic issues, but alert that, more than ever, researchers must be careful not to stray away from questions motivated by hypotheses closely tied to economic theories. The second paper provides a forward-looking measure of how central bankers implicitly coordinate their actions, as measured from public manifestations in the form of their speeches’ transcripts. In order to do that, we resort to the the central bankers’ speeches database made available by the Bank for International Settlements and build a network of similarities that connects central banks, adapting for this context the method proposed by Cajueiro et al. (2021). Our results show that our network successfully captures the long-term global importance of central banks overseeing the G10 currencies, with word-level point to evidence of their orthodox approach to monetary policy. We further explore this framework on a dynamic setting, with findings that indicate that coordination tends to increase in times of economic stress, as in the years of the Great Financial Crisis and the period after the Covid-19 pandemic. An evolution analysis on word occurrences then shows that our proposed measure is driven by mentions to policy instruments and economic views proffered by policymakers. The third paper proposes a framework for estimating expectation-embedded multi-dimensional sentiment from monetary policy communication, combining economic fundamentals and state-of-the-art deep learning neural networks. The economic basis of our approach is set by the Litterman and Scheinkman (1991) yield curve decomposition model, with its level, slope and curvature factors accounting for the three dimensions of our sentiment gauge. For text modeling we incorporate in our framework the Bidirectional Encoder Representations from Transformers, BERT (Devlin et al., 2019). In an application to policy communication by the Brazilian Central Bank, our results reinforce the need for more than one sentiment dimension to comprehensively capture the relevant nuances of communication for monetary policy assessment. These results indicate that the added dimensions complement the usual hawk/dove gauge of policy sentiment, and can at times be more relevant in setting the overall tone of policy communication, eventually even preceding shifts in monetary policy stance. |
Unidade Acadêmica: | Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE) Departamento de Economia (FACE ECO) |
Informações adicionais: | Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Administração, Contabilidade, Economia e Gestão de Políticas Públicas, Departamento de Economia, Brasília, 2025. |
Programa de pós-graduação: | Programa de Pós-Graduação em Economia |
Licença: | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. |
Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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