Estimating central bank preferences


Berg, Nicole Rae ; Lowe, Will ; Ponzetto, Simone Paolo ; Stuckenschmidt, Heiner ; Zirn, Cäcilia



URL: http://www.cs.cmu.edu/~nasmith/unshared2014/Baerg....
Weitere URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Estimating-C...
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2014
Buchtitel: NLP Unshared Task in PoliInformatics : June 2014
Seitenbereich: 1-6
Veranstaltungstitel: NLP Unshared Task in PoliInformatics 2014
Veranstaltungsort: Baltimore, MD
Veranstaltungsdatum: 26.06.2014
Ort der Veröffentlichung: Washington, DC
Verlag: PoliInformatics Research Coordination Network (PInet)
Verwandte URLs:
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Außerfakultäre Einrichtungen > MZES - Arbeitsbereich B
Außerfakultäre Einrichtungen > SFB 884
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Semantic Web (Juniorprofessur) (Ponzetto 2013-2015)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet: 004 Informatik
320 Politik
Abstract: Scholars often use Federal Open Market Committee (FOMC) votes to estimate the preferences of central bankers. However, rarely do people cast dissenting votes. As a result, voting records are not a random sample and using votes to measure prefer- ences may cause misleading measures and wrong substantive conclusions. Instead of using voting records, this article demonstrates the usefulness of using what central bankers say in FOMC meetings as a way to better measure central bank preferences. Putting together automated text analysis tools and scaling methods, we estimate a new measure of central bank preferences on the FOMC leading up to the financial crisis.
Zusätzliche Informationen: Online-Ressource




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