Sentiment analysis of the Spanish Financial Stability Report (Análisis de sentimiento del Informe de Estabilidad Financiera)

60 Pages Posted: 21 May 2020 Last revised: 27 Jul 2020

Date Written: May 21, 2020

Abstract

English abstract: This paper presents a text mining application, to extract information from financial texts and use this information to create sentiment indices. In particular, the analysis focuses on the Banco de España’s Financial Stability Reports from 2002 to 2019 in their Spanish version and on the press reaction to these reports. To calculate the indices, a Spanish dictionary of words with a positive, negative or neutral connotation has been created, to the best of our knowledge the first within the context of financial stability. The robustness of the indices is analysed by applying them to different sections of the Report, and using different variations of the dictionary and the definition of the index. Finally, sentiment is also measured for press reports in the days following the publication of the Report. The results show that the list of words collected in the reference dictionary represents a robust sample to estimate the sentiment of these texts. This tool constitutes a valuable methodology to analyse the repercussion of financial stability reports, while objectively quantifying the sentiment conveyed in them.

Spanish abstract: En este artículo se muestra una aplicación de la minería de textos para extraer información de documentos financieros y usar esta información para crear índices de sentimiento. En particular, el análisis se centra en los diferentes números del Informe de Estabilidad Financiera (IEF) del Banco de España desde 2002 hasta 2019 en su versión en español, y en la reacción de la prensa a este Informe. Para calcular los índices, se ha creado, hasta donde conocemos, el primer diccionario en español de palabras con connotación positiva, negativa o neutra dentro del contexto de la estabilidad financiera. Se analiza la robustez de los índices aplicándolos a distintas secciones del Informe, y usando diversas variaciones del diccionario y de la definición del índice. Finalmente, se mide también el sentimiento de las noticias de los periódicos los días siguientes a la publicación del Informe. Los resultados muestran que la lista de palabras recogida en el diccionario de referencia constituye una muestra robusta para estimar el sentimiento de estos textos. Esta herramienta constituye un valioso instrumento para analizar la repercusión del IEF, y también para cuantificar de forma objetiva el sentimiento que se está trasladando en él.

Note: Downloable document is in English.

Keywords: text mining, sentiment analysis, natural language processing, central bank communications, financial stability

JEL Classification: C82, G28

Suggested Citation

Moreno, Angel Ivan and González Pedraz, Carlos, Sentiment analysis of the Spanish Financial Stability Report (Análisis de sentimiento del Informe de Estabilidad Financiera) (May 21, 2020). Banco de Espana Working Paper No. 2011, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3607069 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3607069

Angel Ivan Moreno (Contact Author)

Banco de España ( email )

Alcala 50
Madrid 28014
Spain

Carlos González Pedraz

Banco de España ( email )

Alcala 50
Madrid 28014
Spain

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