제목 : 텍스트 마이닝을 활용한 금융통화위원회 의사록 분석

저자 : 박기영(연세대학교 경제학부), 이영준(연세대학교 경영대학), 김수현(한국은행 경제연구원 국제경제연구실)

<요약>

본고에서는 텍스트 마이닝을 활용하여 한국은행 금융통화위원회 의사 록의 어조를 분석하였다. 본 연구를 위해 경제⋅금융용어를 인식할 수 있는 형태소 분석기(eKoNLPy) 및 감성사전을 구축하여 의사록에 담긴 행간의 의미를 충분히 인식할 수 있도록 하였다. 추출한 어조지수를 기존 테일러준칙에 의사록에 설명변수로 추가하였을 때, 의사록 어조의 기준금리 변동에 대한 셜명력과 예측력이 매우 높은 것을 확인할 수 있었다. 또한 본고에서 작성한 어조지수는 기존 감성사전으로 분석한 어조지수, 의사록을 영문으로 번역하여 영문 감성사전으로 분석한 어조지수, 한국경제의 불확 실성 지수 등에 비해 금리변동에 대한 셜명력 및 예측력이 더욱 우수한 것으로 나타났다.

<Abstract>

We quantify the Monetary Policy Board (MPB) minutes of the Bank of Korea (BOK) using text mining. We propose a novel approach using a field-specific Korean dictionary and contiguous sequences of words (n-grams) to better capture the subtlety of central bank communications. We find that our lexicon-based indicators help explain the current and future BOK monetary policy decisions when considering an augmented Taylor rule, suggesting that they contain additional information beyond the currently available macroeconomic variables. Our indicators remarkably outperform English-based textual classifications, a media-based measure of economic policy uncertainty, and a data-based measure of macroeconomic uncertainty. Our empirical results also emphasize the importance of using a field-specific dictionary and the original Korean text.