(Bloomberg) – Forscher der Federal Reserve haben aus Daten von Twitter Inc. ein neues Maß für die Kredit- und Finanzmarktstimmung entwickelt, das ihrer Meinung nach dabei helfen kann, Änderungen in der geldpolitischen Ausrichtung vorherzusagen.
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Der Twitter Financial Sentiment Index nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache auf der Social-Media-Plattform und kann dabei helfen, die Renditen der Aktienmärkte am nächsten Tag abzuschätzen, sagten die Ökonomen in einem diesen Monat veröffentlichten Artikel. Sie fanden heraus, dass sich die Stimmung als Reaktion auf eine überraschende Straffung der Geldpolitik verschlechtert, und dass die Daten auch eine gewisse Aussagekraft haben, um vorherzusagen, wie stark die Zentralbank die Zinsen anheben wird.
„Die Twitter-Stimmung nach dem ersten Tag der FOMC-Sitzung kann das Ausmaß restriktiver geldpolitischer Schocks im Zusammenhang mit der Veröffentlichung der FOMC-Erklärung am folgenden Tag vorhersagen“, sagten die Ökonomen Travis Adams, Andrea Ajello, Diego Silva und Francisco Vazquez-Grande. unter Bezugnahme auf den politikbestimmenden Federal Open Market Committee.
Der Index gebe jedoch keinen Aufschluss darüber, wie stark die Fed die Zinsen auf einer bestimmten Sitzung senken werde, sagten sie.
Der Index stellt einen Echtzeitindikator für Fed-Beamte dar, die betont haben, dass sie bei der Entscheidungsfindung auf Daten angewiesen sind, gleichzeitig aber einräumen, dass viele Statistiken oft mit Verzögerung gemeldet werden.
Der Twitter-Index korreliert „stark“ mit anderen Stimmungsmaßstäben wie den Spreads von Unternehmensanleihen und dem Verbrauchervertrauensindex der University of Michigan, sagten die Forscher. Es wurde aus 4,4 Millionen Tweets zu Finanzmarktentwicklungen seit 2007 erstellt.
Die Entwickler haben eine Abfrage entwickelt, um Tweets in Cluster zu filtern, die dabei helfen, die Relevanz eines Wortes zu bestimmen. Beispielsweise kann das Wort „Bindung“ allein „Verbindung“ bedeuten. Aber wenn es mit anderen Wörtern wie „Unternehmen“ oder „Kupon“ kombiniert wird, bezieht es sich wahrscheinlich auf eine festverzinsliche Obligation.
Eine andere Gruppe von Fed-Forschern hat außerdem einen separaten Indikator für Arbeitsplatzverluste erstellt, der aus Twitter-Daten abgeleitet wurde und dabei helfen kann, Arbeitslosenströme in einem bestimmten Monat vorherzusagen, die über die wöchentlichen Arbeitslosenanträge hinausgehen.
– Mit Unterstützung von Alex Tanzi.
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