토픽모델링과 감성분석에 기반한 금통위 의사록 분석

Analyzing the Minutes of the Monetary Policy Board through Topic Modeling and Sentiment Analysis

본 논문은 최근 급격하게 발달하고 있는 텍스트 마이닝 기법의 두 가지, 토픽모델링과 감성분석을 통하여 금융통화위원회의 의사록의 텍스트 데이터에 존재하는 추가적인 정보 유무에 대한 검증을 수행하였다. 금융통화위원회의 의사록은 중앙은행의 소통 강화의 일환으로 공개가 되고 있으며, 이를 공개함으로써 시장참여자들이 올바른 기대를 형성하는데 도움을 줄 수 있을 것이라고 판단하고 있다. 의사록 전체에 대한 토픽모델링 분석결과 총 5개의 토픽을 뽑아내었으며 단어들의 비중을 감안하여 경기, 통화정책, 금융시장, 물가, 부채의 이름으로 명명하였다. 감성분석 기법을 이용하여 각 토픽들의 감성점수를 산출하였고 이를 테일러 준칙에 추가적인 설명 요인으로 포함시켜 중앙은행의 금리 의사결정을 분석하였다. 순서형 프로빗 모형으로 분석한 결과 통화정책, 물가 및 부채토픽의 감성점수는 현재의 금리 의사결정에 추가적인 정보를 제공하는 것으로 나타났으며, 경기토픽의 감성점수는 미래의 금리 의사결정에 대한 예측력을 가지고 있는 것으로 확인할 수 있었다. 특히 토픽 감성점수가 미래 예측력이 있다는 사실은 시장 참여자들에게 올바른 기대를 형성할 수 있게 해준다는 측면에서 큰 의미를 가지며 이를 이용한 전략 또한 가능할 것이다.

This study investigate the existence of additional information on the monetary policy board (MPB) minutes of the Bank of Korea (BOK) through two types of text mining techniques that have been rapidly developing, topic modeling and sentiment analysis. This study extracts a total of five topics from the whole minutes using the topic modeling analysis, and names them as the economy, the monetary policy, the financial market, the prices and the debt in consideration of the distribution of the words of each topic. The tones of these topics are included in an augmented Taylor rule as additional explanatory variables to analyze the interest rate decision of the central bank. The ordered probit model reveals that tones of the monetary policy, the prices and the debt have additional information on the current interest rate decision and that the tone of the economy has predictive power for the future interest rate decision. In particular, the fact that there is a predictive power in the future has a great significance in that it can form a right expectation for the market participants, and a investment strategy using this information will be possible.