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Título: LIGANDO OS PONTOS: ASSOCIANDO MEMBROS DO FOMC AOS DOTS DO FED ATRAVÉS DA QUANTIFICAÇÃO DE DISCURSOS
Autor: LUCAS ZANIBONI
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  CARLOS VIANA DE CARVALHO - ORIENTADOR
MARCELO CUNHA MEDEIROS - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 38929
Catalogação:  10/06/2019 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=38929@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=38929@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.38929

Resumo:
Como (1) aponta, a previsibilidade acerca da política monetária pode melhorar a eficácia da política de estabilização de um Banco Central. Nesse artigo, procuramos reduzir a incerteza a respeito de um instrumento de Forward Guidance do Banco Central norte-americano (o Federal Reserve) estimando distribuições de probabilidade completas sobre todas as associações possíveis entre seus membros e o dot plot de taxa de juros para cada reunião. Nossa contribuição para a literatura ocorre em duas frentes: primeiro, propomos um algoritmo Bayesiano geral que estima essas hipóteses de associação entre agentes e ações sempre que elas não são observadas. Além disso, elaboramos uma maneira nova e menos subjetiva para quantificar textos em dados numéricos, usando Alocação Latente Dirichlet (LDA) e modelos econométricos de seleção. Esse método apresenta algumas características desejáveis como uma correlação positiva entre o presidente do FOMC e o resto do comitê, e um ordenamento na postura de política monetária que reflete, ainda que parcialmente, visões de analistas de mercado a respeito desse espectro entre membros mais duros e mais lenientes com a taxa de juros. Nosso algoritmo de rastreamento de alvos também tem bom desempenho num ambiente simulado, no sentido em que, em média, considera como mais provável a verdadeira associação entre membros e dots. Usando dados reais de discursos individuais e dots, ele também consegue atribuir a maior probabilidade para a associação correta na única reunião em que ela é conhecida de fato.

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