Natural Language Analysis on Preferences and Decisions of the Monetary Policy Committee
| Project/Area Number |
16K03670
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Economic policy
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| Research Institution | Rissho University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹田 陽介 上智大学, 経済学部, 教授 (20266068)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 金融政策 / 統計的自然言語処理 / 潜在意味解析 / 潜在ディリクレ配分 / 非伝統的金融政策 / 政策スタンスの変更 / latent semantic analysis / マイナス金利 / コミュニケーション / 経済政策 |
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| Outline of Final Research Achievements |
We examined whether the natural language processing using monetary policy documents could be detect changes in the stance of policy makers. In this study, we showed that changes in monetary policy stance can be detected mostly well using two methods, latent semantic analysis (LSA) and latent Dirichlet allocation (LDA). This research shows that it is possible to extract information on policy stance by using statistical natural language processing from monetary policy related documents.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
これまで金融政策分野の自然言語処理分析は蓄積されてきた。一方で、単語の意味を事前に指定したり、ポジティブあるいはネガティブな意味を持つ単語を指定するなどの、言語に関する事前情報を与えずに、金融政策として解釈可能な意味を取り出すことができるかについて必ずしも明らかではなかった。本研究は、可能な限り事前情報を与えないとしても、金融政策関連文書から統計的自然言語処理の手法によって政策スタンスに関する情報を取り出すことができることを示した。
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Report
(4 results)
Research Products
(7 results)
