Abstract
<jats:p>Статья представляет обзор современной литературы о роли сентимента в финансах, макроэкономике и денежно-кредитной политике. Обсуждаются методы измерения сентимента (построение индексов на основе анализа неструктурированных данных разной природы: текст, аудио, видео) и его использование для прогнозирования макроэкономических переменных. Продемонстрировано, что развитие применения сентимента в микро-, макроэкономическом и финансовом анализах тесно связано с прогрессом современных методов машинного обучения в области анализа таких данных. Показано, что сентимент зависит от механизмов формирования ожиданий и может существенно усиливать макроэкономические колебания. Возникновение этого эффекта можно объяснить, опираясь на идею ограниченной рациональности экономических агентов: избыточная реакция на свежие новости может быть обусловлена эвристикой репрезентативности — когнитивным искажением, из-за которого недавние краткосрочные шоки ошибочно интерпретируются как долгосрочные устойчивые тенденции. В контексте анализа влияния сентимента на колебания макроэкономических и финансовых переменных эта избыточная реакция описывается гипотезой диагностических ожиданий, которая была проверена на российских данных. Особое внимание в обзоре уделяется моделям инфляционных ожиданий и эмпирическим результатам, включая оценки для российской экономики, свидетельствующим в пользу изменения трансмиссии денежно-кредитной политики при наличии поведенческих искажений. Делается вывод о необходимости учета сентимента и коммуникационных эффектов при прогнозировании последствий денежно-кредитной политики.</jats:p> <jats:p>The article provides a survey of the contemporary literature on the role of sentiment in finance, macroeconomics, and monetary policy. It discusses approaches to measuring sentiment, including the construction of sentiment indices based on the analysis of unstructured data of various types (text, audio, and video), and examines the use of sentiment indicators for forecasting macroeconomic variables. The paper demonstrates that the expanding application of sentiment in microeconomic, macroeconomic, and financial analysis is closely linked to recent advances in machine learning methods for processing unstructured data. The survey shows that sentiment is closely related to the mechanisms of expectation formation and can substantially amplify macroeconomic fluctuations. This effect may be explained by the bounded rationality of economic agents: excessive reactions to recent news may arise due to the behavioral representativeness heuristic. In the context of macroeconomic and fi nancial fluctuations, such overreaction is described by the diagnostic expectations hypothesis, which appears to be broadly consistent with Russian data. Particular attention is devoted to models of infl ation expectations and to empirical findings, including estimates for the Russian economy, that support the view that the transmission of monetary policy changes in the presence of behavioral distortions. The paper concludes that sentiment and communication effects should be explicitly taken into account when forecasting the consequences of monetary policy.</jats:p>