Which Text Method to Choose for Analysing Central Bank Communication? A Comparison of Artificial Intelligence and Previous Techniques - Kocsis, Zalán
Štúdia porovnáva charakteristiky metód textovej analýzy na komunikačných textových vzorkách amerického Federálneho rezervného systému a štyroch centrálnych bánk strednej a východnej Európy. Na základe výsledkov sú metódy založené na modeloch typu BERT najpresnejšie pri zachytávaní informácií o menovej politike, reálnej ekonomike a inflácii obsiahnutých v textoch centrálnych bánk a prekonávajú modely OpenAI GPT-4.1 a GPT-5. Metódy typu BERT sú rýchlejšie ako modely GPT a možno ich spúšťať offline bez predplatného, ​​ae ich nevýhodou je, že modely vyžadujú samostatné školenie, ktoré so sebou prináša náklady na hardvér a pracovnú silu, a že úprava metódy je ťažkopádna. Naopak, modely GPT sú flexibilnejšie a ukázali sa ako presnejšie na nových vzorkách centrálnych bánk. Metódy založené na slovníku používané ako referenčné hodnoty sú výrazne menej presné, ale ich použitie môže byť v určitých prípadoch opodstatnené vďaka ich rýchlosti, bezplatnej prevádzke a transparentnosti metódy.