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영어

In general, market participants in financial markets make investment decisions based on objective and quantitative data as well as subjective and qualitative analysis. Especially, it is high likely that some of the financial and economic reports can be understood in different ways, leading to subjective interpretations. Therefore, it is highly essential to make a decision by quantifying qualitative indexes, which can be subjectively interpreted. The purpose of this study is to forecast the direction of the US treasury yields by analyzing the trends of relevant key words extracted from the Federal Open Market Committee (FOMC) meeting minutes through text mining techniques. Using the text mining techniques, high frequency 10 words are extracted each year and the observation index of the US treasury yields are computed through the 10 words. The observation index represents an index that follows the US treasury yields and it mathematically reflects the actual bond yields as well as the confidence of market participants. As a result of analyzing the forecast rate of the US treasury yields using the observation index, it shows 85% forecast accuracy during the period between Jan 2016 and Oct 2019.

한국어

일반적으로 금융 상품 시장의 시장 참여자들은 객관적이고 정량적인 자료 및 주관적인 정성적 판단에 의해서 투자 의사결정을 한다. 특히 금융 및 경제와 관련된 보고서들은 어떻게 해석하는지에 따라서 매우 주관적인 의사결정을 할 수 있다. 따라서 주관적 해석이 가능한 정성 지표를 과학적으로 정량화하여 의사결정을 하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 국내 금융 시장에서 매우 중요한 지 표인 미국 국채 수익률의 방향성을 예측하기 위해서 FOMC의 회의록을 텍스트마이닝 기법을 통해서 고빈도 단어를 추출하고 이를 바탕으로 트렌드 추이를 분석함으로써 미국 국채 수익률의 방향성을 예 측하였다. 텍스트마이닝 기법을 통해서 매년 10개의 고빈도 단어를 추출하고, 10개의 단어를 통해 국 채 수익률의 관측 지수를 산출하였다. 관측 지수는 미국 국채 수익률을 추종하는 지수로써 실제 수익 률 값에 시장 참여자들의 심리적 상태를 수리적으로 반영한 것이다. 이처럼 관측 치수를 이용하여 미 국 국채 수익률의 예측력을 실험한 결과, 2016년 1월부터 2019년 10월까지 약 85%의 예측력을 보였다.