分析 FOMC 会议纪要：语言模型的准确性与局限
计算与语言
2025-05-27 v2
摘要
本研究文章分析了联邦公开市场委员会(FOMC)在其预定会议后发布的官方声明中所使用的语言，以深入了解 FOMC 官方声明对金融市场和经济预测的影响。研究揭示 FOMC 谨慎避免在句中表达情绪，并遵循一套模板以涵盖经济状况。分析采用了先进的语言建模技术如 VADER 与 FinBERT，以及使用 GPT-4 的试验测试。结果表明 FinBERT 在准确预测负向情绪方面优于其它技术。然而，研究也强调了使用当前 NLP 技术分析 FOMC 文本的挑战与局限，并提出了增强语言模型与探索替代方法的潜力。
引用
@article{arxiv.2304.10164,
title = {Analyzing FOMC Minutes: Accuracy and Constraints of Language Models},
author = {Wonseong Kim and Jan Frederic Spörer and Siegfried Handschuh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.10164},
year = {2025}
}
备注
15pages, 4 figures, 5 tables