NBER：识别货币政策冲击：一种自然语言方法

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本期推荐一篇2024年5月发表在NBER上的论文《识别货币政策冲击：一种自然语言方法》。在宏观经济学领域，研究货币政策对经济的影响是一个关键问题，而识别那些不依赖于经济条件的非系统性利率变化，即货币政策冲击，对于理解这一影响尤为重要。传统的方法主要依赖数值数据，但这些数据往往无法全面捕捉政策制定者在决策过程中的全部信息。本研究旨在通过一种创新的自然语言处理方法识别货币政策冲击，为宏观经济学研究提供新的视角和工具。 研究首先从美联储公开市场委员会（FOMC）会议的相关文件中提取文本数据，包括Greenbook、Tealbook、Redbook和Beigebook等。这些文件提供了美联储在每次会议前准备的详细经济分析和预测信息。研究人员对这些文本进行了预处理，包括去除停用词和非预测性数字，并提取单词、双词组合和三词组合，从 ………………………………