제목 : 텍스트 마이닝으로 측정한 통화정책 서프라이즈

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

<요약>

 본고에서는 2005년 3월부터 2017년 11월 중 152회의 금융통화위원회 전후 총 24,079건의 신문기사의 논조를 텍스트 마이닝으로 분석하였다. 통화정책 서프라이즈가 기대하지 못한 기준금리의 변화 혹은 중앙은행의 커뮤니케이션 변화라는 가정하에 통화정책 의결문 발표 이후 기사 논조의 변화를 통화정책 서프라이즈로 측정하고, 동 서프라이즈가 자산가격에 미치는 영향을 분석하였다. 기준금리 변화는 주로 1년 이내 단기금리 변동과 관련이 있는 반면 본고에서 측정한 통화정책 서프라이즈는 중장기 금리 변동에 설명력을 지니는 것으로 나타났다. 본 연구는 텍스트 마이닝을 활용하여 측정한 통화정책 서프라이즈가 통화정책 방향에 대한 기대나 사전적 정책 방향 제시가 통화정책에 대한 기대 및 시장에 미치는 영향을 잘 반영함을 시사한다.

<Abstract>

We propose a novel approach to measure monetary policy shocks using sentiment analysis. We quantify the tones of 24,079 news articles around 152 dates of Monetary Policy Board (MPB) meetings of the Bank of Korea (BOK) from March 2005 to November 2017. We then measure monetary policy surprises using the changes of those tones following monetary policy announcements and estimate the impact of monetary policy surprises on asset prices. Our measure of monetary policy surprises better explains changes in long-term rates, while changes in the Bank of Korea's base rate are more closely associated with changes in short-term rates (maturity of one year less). Our results strongly suggest that using a text mining approach to measure monetary policy surprises sheds light on information related to forward guidance and market expectations on future monetary policy.