Europejski Bank Centralny nie ma już tajemnic? Nowe modele AI przewidują ruchy stóp procentowych

Naukowcy z DIW Berlin właśnie otworzyli nowe drzwi do dokładniejszego przewidywania przyszłych ruchów Europejskiego Banku Centralnego (EBC). Opublikowane w środę badanie pokazuje, że wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w analizie komunikatów EBC może zwiększyć trafność prognoz dotyczących zmian stóp procentowych z około 70% do 80%.

Nowatorskie podejście badaczy polega na rozbiciu komunikatów EBC — od stycznia 2019 r. do marca 2025 r. — na pojedyncze zdania i analizowaniu każdego z nich pod kątem sygnałów restrykcyjnych, ekspansywnych lub neutralnych. Wytrenowany model analizy tekstu wychwytuje niuanse językowe, które dla tradycyjnych metod były często nieuchwytne. „Banki centralne używają języka jako instrumentu polityki pieniężnej” — podkreśliła Kerstin Bernoth z DIW, wskazując na rosnące znaczenie precyzji słowa w czasach wysokiej wrażliwości rynków.

Co istotne, analiza tekstowa nie działa w próżni — model wzbogacono o dodatkowe zmienne makroekonomiczne: inflację, wskaźniki niepewności polityki gospodarczej oraz historię zmian stóp procentowych. Taka kombinacja pozwoliła zwiększyć trafność przewidywań, co może mieć istotne konsekwencje dla rynków finansowych, instytucji inwestycyjnych i samego EBC.

Wnioski badania znajdują szybkie odzwierciedlenie w praktyce. Model prognozuje wysokie prawdopodobieństwo dalszej obniżki stóp procentowych na nadchodzącym posiedzeniu EBC — pomimo bardziej wyważonego tonu ostatnich wypowiedzi przedstawicieli banku. Analitycy ankietowani przez Reutera również oczekują cięcia stóp z 2,5% do 2,25%, co ma łagodzić skutki ograniczonego handlu i osłabionej konsumpcji.

Co to oznacza dla rynku i polityki pieniężnej?

Zastosowanie AI w przewidywaniu polityki pieniężnej EBC to nie tylko nowy sposób na odczytywanie intencji banku centralnego. To sygnał, że tradycyjne narzędzia analizy — często oparte na intuicji i ogólnych trendach makroekonomicznych — mogą wkrótce ustąpić miejsca bardziej systematycznym i precyzyjnym metodom opartym na danych.

Wzrost dokładności o 10 punktów procentowych jest znaczący, zwłaszcza w środowisku, gdzie margines błędu kosztuje realne pieniądze. W perspektywie średnioterminowej może to prowadzić do jeszcze większego wyrównania się oczekiwań rynku i decyzji EBC, zmniejszając zmienność po posiedzeniach i komunikatach banku.

Jednocześnie nowe narzędzia analityczne stawiają przed bankami centralnymi kolejne wyzwanie: jak komunikować się w sposób, który nie zostanie łatwo zdekodowany przez algorytmy? Jeśli AI potrafi odczytać intencje szybciej niż ludzcy analitycy, EBC może być zmuszony do jeszcze bardziej przemyślanej komunikacji, aby utrzymać pożądaną elastyczność polityczną.

Sztuczna inteligencja w służbie finansów — początek nowego trendu

W szerszej perspektywie badanie DIW wpisuje się w rosnącą falę wykorzystania sztucznej inteligencji w finansach i ekonomii. Od automatycznego handlu po zaawansowane modele ryzyka kredytowego — AI staje się integralnym elementem systemu finansowego. Teraz, gdy potrafi także przewidywać ruchy jednego z najważniejszych banków centralnych świata, można spodziewać się, że podobne modele szybko znajdą zastosowanie także w analizie innych instytucji, takich jak Fed czy Bank Japonii.

Jedno jest pewne: w erze danych i algorytmów, przyszłość przewidywania polityki monetarnej będzie coraz bardziej oparta nie na interpretacjach, a na precyzyjnych obliczeniach.