<p>인공지능과 대규모 보유 데이터: 중앙은행의 기회</p><p> </p><p><a href="https://www.bis.org/publ/work1222.htm" target="_blank" class="ke-link">https://www.bis.org/publ/work1222.htm</a></p><div class="figure-open" contenteditable="false" data-ke-type="opengraph" data-ke-align="alignCenter" data-og-type="website" data-og-title="Artificial intelligence and big holdings data: Opportunities for central banks" data-og-description="Asset demand systems specify the demand of investors for financial assets and the supply of securities by firms. We discuss how realistic models of the asset demand system are essential to assess ex post, and predict ex ante, how central bank policy interv" data-og-host="www.bis.org" data-og-source-url="https://www.bis.org/publ/work1222.htm" data-og-url="https://www.bis.org/publ/work1222.htm" data-og-image="https://scrap.kakaocdn.net/dn/G81h0/hyXpApwv6w/MsOBKHJFB9N9EKArU6dQD1/img.jpg?width=1200&height=627&face=0_0_1200_627"><a href="https://www.bis.org/publ/work1222.htm" target="_blank" data-source-url="https://www.bis.org/publ/work1222.htm"><div class="og-image"><img src="https://scrap.kakaocdn.net/dn/G81h0/hyXpApwv6w/MsOBKHJFB9N9EKArU6dQD1/img.jpg?width=1200&height=627&face=0_0_1200_627" alt="" xxonerror="this.src="//img1.kakaocdn.net/thumb/C200x200/?fname=https%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fcafe_image%2Fcafe_meta_image_190529.png""></div><div class="og-text"><p class="og-title">Artificial intelligence and big holdings data: Opportunities for central banks</p><p class="og-desc">Asset demand systems specify the demand of investors for financial assets and the supply of securities by firms. We discuss how realistic models of the asset demand system are essential to assess ex post, and predict ex ante, how central bank policy interv</p><p class="og-host">www.bis.org</p></div></a></div><div class="figure-file" data-ke-type="file" data-file-src="https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1YXpP/ef5b0067fb1259126b25edd813c80a23c9f15244?download" data-file-name="work1222 (1).pdf" data-file-size="800993" data-mimetype="application/pdf" data-ke-align="alignCenter"><a href='javascript:fileFilterViewer("https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1YXpP/ef5b0067fb1259126b25edd813c80a23c9f15244?download", "/cafeattach/1YXpP/ef5b0067fb1259126b25edd813c80a23c9f15244", "work1222 (1).pdf", "grpid%3D1YXpP%26fldid%3DqLvi%26dataid%3D26941%26fileid%3D1%26regdt%3D20241030224827&url=https%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fcafeattach%2F1YXpP%2Fef5b0067fb1259126b25edd813c80a23c9f15244")'><div class="image"></div><div class="desc"><div class="filename"><span class="name">work1222 (1)</span><span class="type">.pdf</span></div><div class="size">782.22KB</div></div></a></div><p>요약집중하다</p><p style="text-align: start;">자산 가격은 왜 변동할까요? 중앙은행의 개입은 자산 가격에 어떤 영향을 미칠까요? 그리고 어떤 투자자나 자산이 동일한 위험 요인에 노출되어 있을까요? 증권에 대한 총 수요가 총 공급과 같아야 할 때, 투자자 포트폴리오 보유에 대한 데이터 세트를 사용하여 자산 가격에 대한 민감도를 추정할 수 있습니다. 이러한 수요 시스템은 가격 움직임을 설명하는 데 도움이 되어 중앙은행에 귀중한 통찰력을 제공합니다. 게다가 전통적으로 언어 작업에 사용되는 인공 지능 도구는 이러한 자산 수요 시스템을 연구하는 새로운 분석 방법을 제공합니다.</p><p>기부금</p><p style="text-align: start;">가격 탄력성을 이해하는 데 중요한 요소는 어떤 자산이 밀접한 대체재이고 어떤 투자자가 비슷한 행동을 보이는지 아는 것입니다. 그러나 부문 또는 대차대조표 변수와 같은 관찰된 특성은 전체 상황을 말해주지 못합니다. 예를 들어, 코로나19 팬데믹 이전에는 기업의 봉쇄에 대한 민감성에 대한 데이터가 없었지만 투자자들은 "승자"와 "패자"에 대한 평가에 실시간으로 대응했습니다. 이 논문은 벡터 공간에 자산과 투자자를 "임베딩"하는 인공지능 방식이 이러한 시장 반응을 파악하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다. 자산 임베딩을 통해 중앙은행은 자산 가격이 어떻게 변하는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 그리고 투자자 임베딩은 중앙은행 개입이나 기타 시장 움직임에 대한 투자자의 예상 반응에 대한 통찰력을 제공합니다.</p><p>결과</p><p style="text-align: start;">이 논문은 여러 사용 사례에서 임베딩 기법을 사용하는 방법을 설명합니다. 자산 임베딩은 투자자의 대체 증권에 대한 견해를 나타내므로, 투자자가 자산 매수 프로그램에서 포트폴리오 일부를 중앙 은행에 매도한 후 무엇을 구매할지 예측할 수 있습니다. 마찬가지로, 이러한 임베딩은 직접적인 유사성을 보여주는 데이터가 없더라도 투자자가 동일한 요인에 노출되었다고 판단하는 회사를 찾아 소위 "혼잡한 거래"에 대한 보다 미묘한 엿보기를 제공합니다. 이러한 모델은 스트레스 테스트 모델을 설계하는 데에도 사용할 수 있습니다. 그리고 금융 시장을 넘어 이러한 기술을 사용하여 발견된 임베딩은 상대 가격의 역학과 소비자 이질성에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.</p><hr data-ke-style="style1"><p>추상적인</p><p style="text-align: start;">자산 수요 시스템은 금융 자산에 대한 투자자의 수요와 기업의 증권 공급을 지정합니다. 우리는 자산 수요 시스템의 현실적인 모델이 중앙은행 정책 개입이 자산 가격, 가계와 기관 간 부의 분배, 금융 안정성에 어떤 영향을 미치는지 사후적으로 평가하고 사전적으로 예측하는 데 필수적인 이유를 논의합니다. 대규모 보유 데이터의 가용성이 향상되고 모델링 기술이 발전함에 따라 자산 수요 시스템을 추정하는 것이 이제 실용적인 현실이 되었습니다. 우리는 수요 시스템이 정책 결정(예: 금융적 전염, 편의성 수익률 또는 달러 강세의 맥락에서)이나 최적의 정책 설계(예: 양적 완화 또는 기후 스트레스 테스트 설계의 맥락에서)에 대한 향상된 정보를 제공하는 방법을 보여줍니다. 우리는 최근의 AI 방법을 사용하여 소위 임베딩을 통해 자산과 투자자의 유사성을 더 잘 측정하여 자산 수요 시스템 모델을 개선하는 방법을 논의합니다. 이러한 임베딩은 예를 들어 중앙은행이 자산 매수 프로그램의 리밸런싱 채널을 이해하고 혼잡한 거래를 측정하기 위해 정책을 수립하는 데 사용할 수 있습니다.</p><p style="text-align: start;"><a style="color: #00407f;" href="https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4507511" target="_blank" class="ke-link"><span>주요 논문 " 자산</span> 임베딩</a> " 을 기반으로 한 비기술적 배경 논문</p><p style="text-align: start;">JEL 분류:  C5, G11, G12</p><p style="text-align: start;">키워드: 자산가격, 중앙은행 정책, 인공지능, 임베딩</p>
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