Текст в цифры: Как большие языковые модели измеряют неопределенность экономической политики

от

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что современные модели обработки естественного языка значительно повышают точность и расширяют возможности измерения неопределенности в экономической политике, позволяя получать более надежные и всесторонние оценки.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал
Изучение индекса экономической неопределённости в США в XIX веке, основанное на анализе газетных статей с использованием классификатора Longformer и тематического моделирования на базе Llama, показало, что резкие скачки неопределённости тесно связаны с конкретными политическими событиями, такими как эмбарго, банковские кризисы и тарифные войны, подтверждая, что колебания экономической уверенности в ту эпоху отражали не абстрактные страхи, а реакцию на ощутимые изменения в государственной политике.
Изучение индекса экономической неопределённости в США в XIX веке, основанное на анализе газетных статей с использованием классификатора Longformer и тематического моделирования на базе Llama, показало, что резкие скачки неопределённости тесно связаны с конкретными политическими событиями, такими как эмбарго, банковские кризисы и тарифные войны, подтверждая, что колебания экономической уверенности в ту эпоху отражали не абстрактные страхи, а реакцию на ощутимые изменения в государственной политике.

Применение больших языковых моделей для анализа текстовых данных позволяет создавать более точные и гибкие индексы неопределенности экономической политики, превосходящие традиционные методы, основанные на ключевых словах.

Традиционные подходы к измерению экономической неопределенности, основанные на простых алгоритмах, часто упускают нюансы, скрытые в текстовых данных. В работе ‘Narratives to Numbers: Large Language Models and Economic Policy Uncertainty’ исследователи оценивают возможности больших языковых моделей (LLM) в качестве точных классификаторов для анализа неопределенности экономической политики. Полученные результаты демонстрируют, что LLM значительно превосходят традиционные методы, позволяя создавать более надежные и расширять охват индексов неопределенности, включая исторические данные и тексты на разных языках. Смогут ли LLM стать стандартным инструментом для количественной оценки качественных данных в эмпирической экономике?

Измерение Неизмеримого: Вызовы Оценки Экономической Неопределенности

Точное измерение экономической неопределенности является важнейшим условием для принятия обоснованных экономических решений, однако традиционные методы часто оказываются недостаточными. Неопределенность, вызванная изменениями в государственной политике, влияет на инвестиционные решения, потребительские расходы и общее экономическое планирование. Существующие подходы, как правило, полагаются на упрощенные метрики, не способные в полной мере отразить сложность и многогранность этого явления. Отсутствие адекватной оценки экономической неопределенности может приводить к неоптимальным решениям как со стороны бизнеса, так и со стороны государства, усугубляя риски и препятствуя экономическому росту. Таким образом, разработка более точных и надежных инструментов для измерения экономической неопределенности представляет собой важную задачу для современной экономической науки и практики.

Существующие индексы экономической неопределенности, такие как индекс Бейкера, Блума и Дэвиса, представляют собой важный первый шаг в количественной оценке этого явления, однако их методология, основанная на подсчете ключевых слов в новостных статьях и отчетах, имеет определенные ограничения. Такой подход может упускать из виду более тонкие проявления неопределенности, выраженные в косвенных формулировках, модальных глаголах, или контекстуальных намеках. Например, фразы, выражающие осторожность или предположения, могут не быть зафиксированы простым подсчетом слов, что приводит к недооценке реального уровня экономической неопределенности. В результате, полагаясь исключительно на подсчет ключевых слов, исследователи и экономисты рискуют получить неполную картину, что затрудняет принятие обоснованных решений в условиях экономической нестабильности.

Для более точной оценки экономической неопределенности, вызванной политическими решениями, требуется применение передовых методов текстовой классификации. Традиционные подходы, основанные на подсчете ключевых слов, часто не способны уловить тонкие нюансы и сложные смысловые оттенки, отражающие истинный уровень обеспокоенности на рынке. Современные алгоритмы машинного обучения, в частности, модели глубокого обучения и анализ семантических связей, позволяют выявлять скрытые закономерности в текстовых данных — новостных статьях, отчетах компаний, комментариях экспертов — и формировать более объективную картину экономической неопределенности. Это, в свою очередь, предоставляет экономистам и лицам, принимающим решения, более надежную основу для прогнозирования и разработки эффективной экономической политики, минимизирующей негативные последствия непредсказуемости.

Обученная языковая модель Llama 3.1 позволяет создавать информативные индексы политической и экономической неопределенности (EPU) на различных языках и в разных странах, демонстрируя свою эффективность в анализе новостных данных на африканских и бангладешских языках.
Обученная языковая модель Llama 3.1 позволяет создавать информативные индексы политической и экономической неопределенности (EPU) на различных языках и в разных странах, демонстрируя свою эффективность в анализе новостных данных на африканских и бангладешских языках.

От Ключевых Слов к Контексту: Возможности Больших Языковых Моделей

Традиционные методы классификации текста, основанные на поиске ключевых слов, часто не учитывают контекст и семантические связи между словами, что приводит к неточностям и ошибкам. В отличие от них, большие языковые модели (LLM) способны анализировать текст, понимая значение слов в контексте их использования и выявляя скрытые смысловые связи. Это позволяет LLM более точно классифицировать текст, даже если в нем отсутствуют явные ключевые слова, и учитывать нюансы, которые недоступны для простых алгоритмов поиска по ключевым словам. В результате LLM демонстрируют значительно более высокую эффективность в задачах классификации текста, требующих глубокого понимания языка.

Модели, такие как BERT, Longformer и Llama 3.1, демонстрируют способность к обработке сложных языковых конструкций и выявлению тонких индикаторов экономической неопределенности в текстовых данных. В отличие от традиционных методов анализа, основанных на частотном анализе ключевых слов, эти модели учитывают контекст и семантические связи между словами. Это позволяет им идентифицировать неявные сигналы, отражающие изменения в политике, настроениях рынка и ожиданиях инвесторов, даже если эти сигналы не содержат прямых упоминаний об экономической ситуации. В частности, модели способны анализировать новостные статьи, отчеты компаний и заявления политиков для оценки степени неопределенности, связанной с будущими экономическими решениями и их потенциальным влиянием.

Эффективность современных языковых моделей, таких как BERT, Longformer и Llama 3.1, напрямую зависит от механизма внимания (Attention Mechanism). Этот механизм позволяет модели динамически определять, какие части входного текста наиболее релевантны для решения конкретной задачи. Вместо обработки всего текста одинаково, механизм внимания присваивает каждому слову или токену вес, отражающий его значимость в контексте. Веса, рассчитанные с помощью функций $softmax$, определяют, на какие части текста модель должна сосредоточить свое внимание при анализе и принятии решений. Фактически, механизм внимания имитирует когнитивный процесс, при котором человек фокусируется на ключевой информации, игнорируя несущественные детали, что значительно повышает точность и эффективность обработки естественного языка.

Анализ классификации статей показал, что модель Longformer-2048 превосходит традиционные методы BOW и SVM по точности, полноте и F1-мере, особенно при классификации статей о фискальной, монетарной, торговой и налоговой политике, а также демонстрирует высокую согласованность с оценками уверенности экспертов и более низкий уровень ошибок.
Анализ классификации статей показал, что модель Longformer-2048 превосходит традиционные методы BOW и SVM по точности, полноте и F1-мере, особенно при классификации статей о фискальной, монетарной, торговой и налоговой политике, а также демонстрирует высокую согласованность с оценками уверенности экспертов и более низкий уровень ошибок.

Оптимизация Производительности и Обеспечение Надежности

Оценка производительности моделей классификации текста требует тщательного выбора метрик. В нашей работе для оптимизации порога в задачах бинарной классификации используется индекс Юдена ($J = Sensitivity + Specificity — 1$). Этот индекс позволяет максимизировать как чувствительность (способность модели правильно идентифицировать положительные примеры), так и специфичность (способность модели правильно идентифицировать отрицательные примеры), обеспечивая сбалансированную производительность и снижая вероятность ложноположительных и ложноотрицательных результатов. Выбор оптимального порога на основе индекса Юдена критически важен для получения надежных и точных результатов классификации.

Для применения больших языковых моделей (LLM) к историческим текстам, представленным в виде сканированных документов, необходима предварительная обработка с использованием технологии оптического распознавания символов (OCR). OCR преобразует изображения текста в машиночитаемый формат, позволяя проводить эффективный анализ содержания. Без этого этапа LLM не смогут обрабатывать информацию, заключенную в изображениях, что делает OCR критически важным шагом для цифровизации и анализа исторических архивов. Качество распознавания влияет на точность последующего анализа, поэтому выбор подходящего OCR-движка и его настройка имеют решающее значение.

Анализ исторических текстов в сочетании с надежной классификацией текста обеспечивает эффективный инструмент для отслеживания изменений в экономической политической неопределенности (EPU) во времени, предоставляя ценные сведения для политиков и исследователей. Результаты исследований демонстрируют относительное улучшение метрики $F_1$ на 46% при использовании тонко настроенных больших языковых моделей (LLM) по сравнению с моделями, основанными на ключевых словах. Данное улучшение указывает на значительно более высокую точность и полноту выявления сигналов EPU в исторических источниках при использовании LLM.

Сравнительный анализ различных методов построения индексов EPU, включающий классические и LLM-модели, показывает, что выбор стратегии агрегации и порога оказывает значительное влияние на амплитуду и базовый уровень индекса, как при использовании выборочных данных, так и при анализе полного исторического корпуса текстов.
Сравнительный анализ различных методов построения индексов EPU, включающий классические и LLM-модели, показывает, что выбор стратегии агрегации и порога оказывает значительное влияние на амплитуду и базовый уровень индекса, как при использовании выборочных данных, так и при анализе полного исторического корпуса текстов.

Признание Неопределенности и Определение Направлений Развития

Неизбежность погрешности измерений представляет собой фундаментальную проблему при количественной оценке неопределенности экономической политики. Любая попытка измерить столь сложное явление, как восприятие рисков, связанных с политикой, неизбежно сталкивается с ограничениями в данных и методологии. Важно осознавать, что полученные показатели не являются абсолютной истиной, а представляют собой оценку с определенной степенью неопределенности. Игнорирование этой погрешности может привести к ошибочным выводам и неэффективным экономическим решениям. Поэтому, разработка методов, позволяющих оценить и смягчить влияние погрешности измерений, является ключевой задачей для получения более точных и надежных оценок неопределенности экономической политики, что, в свою очередь, способствует принятию более обоснованных и эффективных мер экономической стабилизации и роста.

Возможности многоязычного моделирования значительно расширяют применимость методов анализа экономической неопределенности (ЭНУ), позволяя исследовать её проявления в различных геополитических контекстах. Традиционно, большинство исследований ЭНУ фокусировались на англоязычных источниках, что ограничивало понимание глобальных тенденций. Разработка моделей, способных обрабатывать и анализировать тексты на разных языках, открывает доступ к обширному массиву информации из новостных статей, отчетов центральных банков и других источников на языках, отличных от английского. Это позволяет получить более полное и точное представление о факторах, влияющих на ЭНУ в конкретных регионах, учитывая местные политические, экономические и социальные особенности. В результате, становится возможным более адекватно оценивать риски и разрабатывать более эффективные стратегии экономической политики, учитывающие специфику различных стран и регионов.

Сочетание передовых методов текстовой классификации с тщательным учетом ограничений данных позволяет получить более детальную и надежную оценку экономической неопределенности. Этот подход не просто фиксирует наличие неопределенности, но и позволяет выявить её нюансы, например, источники, интенсивность и потенциальное влияние на различные секторы экономики. Внимательное отношение к качеству и полноте данных, а также использование сложных алгоритмов машинного обучения, способствует повышению точности прогнозов и снижению рисков, связанных с принятием экономических решений. В конечном итоге, более глубокое понимание экономической неопределенности формирует основу для разработки более эффективных политик, направленных на обеспечение стабильности и устойчивого экономического роста.

Исследование демонстрирует, что традиционные методы измерения неопределенности экономической политики, основанные на подсчете ключевых слов, несовершенны. Они подобны попытке уловить ускользающую тень — упускается большая часть картины. Авторы предлагают использовать большие языковые модели, способные анализировать текст с большей нюансировкой и учитывать контекст. Это напоминает старую мудрость Конфуция: “Изучай прошлое, чтобы понимать настоящее”. Подобно тому, как исторические данные помогают понять текущую ситуацию, языковые модели позволяют извлекать более точную информацию из текстовых данных, значительно повышая надежность оценки экономической неопределенности. Ошибки в понимании этой неопределенности, как показывает работа, могут привести к серьезным просчетам в экономической политике — ведь человеческое поведение есть постоянная ошибка округления между желаемым и возможным.

Куда это всё ведёт?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует улучшение инструментария измерения неопределённости экономической политики. Однако, следует признать, что замена ключевых слов на сложные языковые модели — это скорее косметический ремонт, чем фундаментальное переосмысление проблемы. Ведь неопределённость возникает не из самих текстов, а из когнитивных искажений тех, кто эти тексты создаёт и интерпретирует. Экономика — это лишь психология, обёрнутая в Excel-таблицы, и никакая модель не сможет обойти этот базовый факт.

Следующим шагом видится не столько усовершенствование алгоритмов обработки естественного языка, сколько попытка интеграции поведенческих моделей в процесс измерения. Необходимо учитывать, что страхи и надежды, выраженные в текстах, подвержены систематическим ошибкам, и эти ошибки необходимо учитывать при построении индексов. Иначе мы рискуем измерять не реальную неопределённость, а коллективные иллюзии.

Более того, представляется важным расширить мульти-языковой анализ. Разные культуры по-разному выражают тревогу и неуверенность, и игнорирование этих различий может привести к искажению результатов. Когнитивные искажения — универсальны, но их проявления могут быть культурно обусловлены. А это значит, что построение действительно глобального индекса неопределенности — задача, требующая не только вычислительных мощностей, но и глубокого понимания человеческой природы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.17866.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-25 19:03