리사 D. 쿡 주지사 워싱턴 DC에서 "거시경제학의 비전통적 데이터, 기계 학습 및 자연어 처리"에 관한 제5차 연례 컨퍼런스에서

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환영사

리사 D. 쿡 주지사

워싱턴 DC에서 "거시경제학의 비전통적 데이터, 기계 학습 및 자연어 처리"에 관한 제5차 연례 컨퍼런스에서

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2023년 11월 13일 "거시경제학의 비전통적 데이터, 기계 학습 및 자연어 처리"에 관한 제5차 연례 회의에서 Cook 주지사의 환영 연설

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2023년 11월 13일성적표(PDF)

안녕하세요. "거시경제학의 비전통적 데이터, 기계 학습 및 자연어 처리"에 관한 제5차 연례 컨퍼런스에 오신 것을 환영합니다. 1데이터 소스가 진화하고 컴퓨팅이 크게 발전하는 세상에서는 거시경제 정책 입안자들이 중요한 결정을 내리는 데 사용하는 개념적 프레임워크를 지속적으로 개선하는 것이 중요합니다. 이번 회의에서는 학계와 실무자가 함께 모여 해당 프레임워크에 대해 신중하게 생각하고 향상된 경제적 결과로 이어질 수 있는 발전을 추진합니다.

2019년 첫 번째 회의는 연방준비은행이 주최했습니다. 이후 이 회의는 이탈리아 은행, 캐나다 은행, 캐나다 은행과 함께 학계, 중앙은행, 통계 기관, 국제기구 간의 국제 파트너십으로 발전했습니다. 스웨덴 Riksbank에서 최신 버전을 호스팅합니다. 또한 이번 컨퍼런스는 중앙은행연구협회(Central Bank Research Association) 및 비전통적 데이터 및 분석 도구를 이용한 경제학 프로그램과 공동으로 개최되어 국제적 범위를 더욱 강화할 것입니다.

우리는 이번 행사와 그 이전 행사를 통해 탄생한 국내외 파트너십에 감사드립니다. 오늘 우리는 30개 기관과 외국 중앙은행을 대표하는 약 90명의 직접 참가자가 참석했습니다. 우리가 계속해서 새로운 데이터를 활용하고 새로운 기술을 습득함에 따라 통계를 제공하는 사람, 이를 기반으로 정책을 수립하는 사람, 이를 이해하기 위해 최신 방법론을 활용하는 사람 간의 협력이 가장 중요해질 것입니다. 통계 기관과 정책 입안 기관 간의 조정은 경제에 대한 더 나은 이해라는 공동 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.

우리 자신의 제도적 관점에서 연준은 광범위한 정부 및 민간 부문 데이터를 사용하여 경제 상태를 지속적으로 평가하고, 경제 활동에 대한 전망을 알리고, 두 가지 임무를 추구하면서 해당 전망에 대한 위험을 평가합니다. 최대 고용과 안정적인 물가. 놀랍지도 않게, 비전통적인 고주파 데이터의 출현은 코로나19 팬데믹의 실시간 영향과 경제적 결과를 더 잘 이해하는 데 필수적이었습니다. 2현재 환경에서 우리는 우리가 갖고 있는 방대한 정보에서 인플레이션 및 노동 시장과 관련된 유용한 신호를 가장 잘 추출하기 위해 다양한 도구와 기술을 사용합니다. 물론 여기에는 표준 계량경제학 툴킷이 포함됩니다. 그러나 우리는 텍스트 분석과 기계 학습에 점점 더 의존하고 있습니다.

결과적으로, 이번 회의는 연준의 우리와 매우 관련이 있으며, 다른 중앙은행의 회의에도 마찬가지일 것입니다. 더욱 시의적절하고 정확한 정보와 개선된 방법론적 기법을 통해 연준 직원은 진화하는 경제 전망에 대해 더 나은 추정치를 생성할 수 있으며, 이를 통해 정책 입안자들은 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.

학술 연구와 정책을 위해 이러한 비전통적인 데이터와 기술을 사용하는 것이 더 이상 초기 단계가 아니라는 사실을 알면 안심이 됩니다. 의제에 포함된 연구의 폭과 깊이는 이러한 데이터와 방법이 경제 연구에 실질적으로 활용되고 있음을 보여줍니다.

컨퍼런스 프로그램에서 이 분야의 동료들과 중요한 기여자들을 만나게 되어 기쁘게 생각합니다. Jed Kolko, Julapa Jagtiani, Arthur Turrell 및 Hal Varian은 비전통적인 데이터, 기계 학습 및 인공 지능에 대응하여 정부 및 민간 부문 기관의 기회와 과제와 관련된 문제에 대해 논의합니다. 마찬가지로 Jesus Fernandez-Villaverde, Sydney Ludvigson, Stephen Hansen, Chiara Farronato로 구성된 학술 패널에서는 이러한 데이터와 방법이 거시 경제 모델링에서 온라인 시장에 이르는 주제에서 연구 분야를 확장하는 데 어떻게 도움이 되었는지 논의할 것입니다.

최근 발언에서 언급했듯이 생성 AI에 대한 흥분과 두려움이 급증했습니다. 삼이 신기술이 미치는 사회적 효과의 범위는 광범위할 수 있습니다. Anthropic의 공동 창립자 중 한 명인 Jack Clark가 곧 기조 연설을 할 예정이며, 우리 모두는 이 새로운 AI 기술의 실제 적용과 경제 연구 및 정책 입안을 위한 잠재적인 사용 사례에 대한 그의 통찰력을 듣기를 기대하고 있다고 확신합니다. . 특히 기술 영역과 사용자 사이의 격차를 해소할 수 있는 '설명 가능한 AI'의 진전을 보는 데 관심이 있습니다. 나는 이 분야에 관한 어떤 토론이라도 기대하고 있습니다.

이러한 생성적 AI 도구는 우리가 중앙은행 통신을 수행하는 방식에 영향을 미칠 수 있으므로 가정에 더 가까운 영향을 미칠 수도 있습니다. 자연어 처리 기술을 사용하여 중앙은행의 의사소통이 뉴스 매체에 의해 어떻게 인식되는지, 그리고 그것이 금융 시장에 어떻게 영향을 미치는지 파악하는 문헌이 늘어나고 있습니다. Christopher Neely, Clara Vega, Xin Zhang 및 Xu Zhang의 프레젠테이션에서는 우리에게 매우 중요한 이 주제에 대한 최신 기술에 대해 논의할 것입니다.

소셜 미디어는 우리가 뉴스를 소비하고 서로 소통하는 방식에도 영향을 미쳤습니다. 이 매체는 사회에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있으며 거시경제적, 재정적 결과에 영향을 미치고 있습니다. 예를 들어, Corbin Fox는 내일 공동저자들과 함께 올해 초 발생한 은행 운영에 소셜 미디어가 미치는 영향에 대한 자신의 연구 결과를 발표할 예정입니다.

방법론적 측면에서 머신러닝 기술은 복잡한 거시경제적 결과를 모델링하는 방법에 대해 우리가 생각하는 방식에도 큰 영향을 미쳤습니다. 오늘 아침 Philippe Goulet Coulombe는 신경망이 다양한 거시경제 변수의 변동성을 모델링하는 데 어떻게 도움이 되는지 논의할 예정이며, Joël Marbet과 Yucheng Yang은 분산 결과를 평가하는 데 중요한 이종 에이전트를 사용하여 모델을 해결하는 데 새로운 방법이 사용되는 방법에 대해 논의할 것입니다. 경제 정책. 자연어 처리 및 기계 학습의 발전으로 광범위한 거시경제 및 재무 지표를 예측하고 현재 캐스팅하는 능력도 향상되었습니다. 이 주제는 내일 몇 개의 세션에서도 다루어질 것입니다.

마지막으로, 이 회의실과 휴식 시간 동안 비전통적 데이터의 유용성과 거시경제 분석을 위한 새로운 기법에 대해 유익하고 유익한 대화를 많이 나누시기를 바랍니다. 또한 컨퍼런스가 끝난 후에도 토론을 계속하고 공동 작업 기회를 모색하여 이러한 흥미로운 새 도구에 대한 이해를 더욱 발전시킬 수 있도록 격려합니다.

연방준비은행에 오신 것을 환영합니다! 컨퍼런스를 즐기시기 바랍니다.

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1. 여기에 표현된 견해는 본인의 견해이며 반드시 연방공개시장위원회 동료들의 견해는 아닙니다. 텍스트로 돌아가기

2. Tomaz Cajner, Laura J. Feiveson, Christopher J. Kurz 및 Stacey Tevlin(2022), "비전통적 데이터의 사용", Wendy Edelberg, Louise Sheiner 및 David Wessel 편집, 경기 침체 구제책: 교훈에서 배운 내용 참조 COVID-19에 대한 미국 경제 정책 대응 (워싱턴: Brookings Institution Press), pp. 315–46. 텍스트로 돌아가기

3. Lisa D. Cook(2023), " Generative AI, Productivity, the Labor Market, and Choice Behavior ", 9월 22일 캐나다 토론토에서 열린 National Bureau of Economic Research Economics of Artificial Intelligence Conference에서 연설을 참조 하세요. 텍스트

최종 업데이트: 2023년 11월 13일