A HIGH-FREQUENCY ANALYSIS OF THE EFFECTS OF CENTRAL BANK COMMUNICATION ON THE TERM-STRUCTURE OF INTEREST RATES IN BRAZIL
Notice bibliographique
Résumé
This work builds semantic scores using the Google and the Factiva Dow Jones database, based on Lucca and Trebbi's (2011) methodology, in order to quantify the content of the COPOM's statements released by the Central Bank of Brazil shortly after the interest rate's decision and attributing to it a semantic orientation, "hawkish" or "dovish".Using daily and intraday data of swap contracts and DI1 futures contracts, respectively, we find that the content of the BCB's statement affects the yield curve only in the period prior to Tombini's tenure.In addition, we find that the yields respond one-to-one to the interest rate surprise, sometimes more, in the pre-Tombini period even for long term maturities, which we do not see in the period prior to Tombini, where the interest rate surprises affect only the short-to-medium rates.Furthermore, we see an intraday dynamic in the yield responses to the content of the statement in the Tombini period, which give evidence to a delay in its interpretation, differently from what we observe in the previous period.We also find that the interest rate surprises induce changes in the yield curve during the whole time that the market is open for both periods analyzed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».