제목 : A Parametric Estimation of the Policy Stance from the Central Bank Minutes
저자 : 정동재(통화정책국 통화신용연구팀)

<요약>

이 연구에서는 한국은행의 금융통화위원회 회의 의사록으로부터 기준금리를 조정하고자 하는 컨센서스의 정도에 해당하는 기준금리 정책기조를 추정하였다. 추정에는 1999년부터 2018년 5월까지의 기준금리 결정회의 의사록 자료를 사용하였다. 본 연구에서는 정책기조와 밀접하게 관련된 두 관측치—의사록의 텍스트와 실제 기준금리 결정치—를 연결하는 새로운 모수적인 접근법을 통해 기존 접근법과는 달리 의사록 바깥의 텍스트 정보에 의존하지 않고 정책기조를 추정하였다. 또한 우리말 텍스트 분석의 질을 향상시키기 위해 우리말 어순에 적합한 연어 매칭 알고리즘을 새롭게 제시하였다. 한편, 추정한 정책기조를 벡터자기회귀 모형에 투입한 결과 물가 퍼즐이 사라지는 등 통화정책 충격의 식별이 개선되는 것으로 나타났다. 정책기조 추정치는 개념적으로 자연스러운 요약 정보변수이고 자유도의 소진이 적은 경제적인 지표라는 점에서 정책기조의 투입은 통화정책 식별을 위한 여타 방법에 비해 강점이 있는 접근법으로 판단된다. 이와 같은 결과는 텍스트 분석 자료가 고전적인 경제지표를 보다 간결하고 효과적으로 대체하는 일례를 제시한다.

<Abstract>

I estimate the policy stance on the monetary policy rate decision, which stands for the intensity of the committee’s consensus to adjust the policy rate, with the minutes of the Bank of Korea from 1999 to May 2018. The policy stance is estimated more directly without relying on external dictionary information by using a parametric model that combines two observations—the text of the minutes and the actual policy rate decision, both of which are closely related to the policy stance. I also propose an algorithm matching nonconsecutive collocations to improve the quality of the Korean text data. The estimated policy stance is applied into a vectorautoregression model, and shows that it improves the identification of the policy rate shock without losing many degrees of freedom. The results show one example where the text data work as an alternative to the traditional economic data, possibly even more parsimoniously and efficiently.