ANALYSIS OF CBRT MONETARY POLICY PRESS RELEASES BASED ON COSINE SIMILARITY, TOPIC MODELING, AND SENTIMENTAL TONE

Mehmet Fatih Görgün; Erhan Demireli

Makale detayları

ANALYSIS OF CBRT MONETARY POLICY PRESS RELEASES BASED ON COSINE SIMILARITY, TOPIC MODELING, AND SENTIMENTAL TONE

Yazarlar:

Mehmet Fatih Görgün | Erhan Demireli

Yayıncı:

Pamukkale University

Ana Başlıklar:

Finans

Dergi:

Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Issue 67, pp.217-236

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

10/2025

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001341971

pISSN:

1308-2922

Anahtar kelimeler:

Özet:

 This study examines the monetary policy press releases issued by the Central Bank of the Republic of Türkiye CBRT between 2006 and 2024 using text analysis methods In the study, cosine similarity, Latent Dirichlet Allocation LDA subject modeling and sentiment analysis were performed using natural language processing NLP techniques. The cosine similarity analysis measures the consistency of the content between releases, while the LDA method identifies the thematic structure and key topics of the announcements. Sentiment analysis reveals the positive, negative, and neutral tone of the texts. The findings indicate that the CBRTs communication strategy evolves based on economic conditions and aims to guide market expectations. This study contributes to the literature by evaluating the economic impact of the language used in central bank communications.

 This study examines the monetary policy press releases issued by the Central Bank of the Republic of Türkiye CBRT between 2006 and 2024 using text analysis methods In the study, cosine similarity, Latent Dirichlet Allocation LDA subject modeling and sentiment analysis were performed using natural language processing NLP techniques. The cosine similarity analysis measures the consistency of the content between releases, while the LDA method identifies the thematic structure and key topics of the announcements. Sentiment analysis reveals the positive, negative, and neutral tone of the texts. The findings indicate that the CBRTs communication strategy evolves based on economic conditions and aims to guide market expectations. This study contributes to the literature by evaluating the economic impact of the language used in central bank communications.

 This study examines the monetary policy press releases issued by the Central Bank of the Republic of Türkiye CBRT between 2006 and 2024 using text analysis methods In the study, cosine similarity, Latent Dirichlet Allocation LDA subject modeling and sentiment analysis were performed using natural language processing NLP techniques. The cosine similarity analysis measures the consistency of the content between releases, while the LDA method identifies the thematic structure and key topics of the announcements. Sentiment analysis reveals the positive, negative, and neutral tone of the texts. The findings indicate that the CBRTs communication strategy evolves based on economic conditions and aims to guide market expectations. This study contributes to the literature by evaluating the economic impact of the language used in central bank communications.

 Bu çalışma, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankasının TCMB 2006-2024 yılları arasında yayımladığı para politikası basın duyurularını metin analizi yöntemleriyle incelemektedir. Çalışmada doğal dil işleme NLP teknikleri kullanılarak kosinüs benzerliği, Gizli Dirichlet Tahsisi LDA konu modellemesi ve duygu analizleri yapılmıştır. Kosinüs benzerliği analizi, duyurular arasındaki içerik tutarlılığını ölçerken, LDA yöntemi ile duyuruların tematik yapısı ve temel konuları belirlenmiştir. Duygu analizi ise metinlerin pozitif, negatif ve nötr tonlarını ortaya koymuştur. Sonuçlar, TCMBnin iletişim stratejisinin ekonomik koşullara bağlı olarak değiştiğini ve piyasa beklentilerini yönlendirme amacı taşıdığını göstermektedir. Çalışma, merkez bankası iletişiminde kullanılan dilin ekonomik etkilerini değerlendirmesi bakımından literatüre katkı sunmaktadır.

Makale detayları

ANALYSIS OF CBRT MONETARY POLICY PRESS RELEASES BASED ON COSINE SIMILARITY, TOPIC MODELING, AND SENTIMENTAL TONE

Yazarlar:

Mehmet Fatih Görgün | Erhan Demireli

Yayıncı:

Pamukkale University

Ana Başlıklar:

Finans

Dergi:

Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Issue 67, pp.217-236

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

10/2025

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001341971

pISSN:

1308-2922

CBRT

Cosine Similarity

Latent Dirichlet Allocation

Sentiment Analysis

Natural Language Processing (NLP)

Central Bank CommunicationTCMB

Kosinüs Benzerliği

Gizli Dirichlet Tahsisi

Duygu Analizi

Doğal Dil İşleme (NLP)

Merkez Bankası İletişimi

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Mehmet Fatih Görgün | Erhan Demireli

Yayıncı: Pamukkale University

Ana Başlıklar: Finans

Dergi: Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Issue 67, pp.217-236

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 10/2025

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2001341971

pISSN: 1308-2922

Sayı

Yazarlar:

Mehmet Fatih Görgün | Erhan Demireli

Yayıncı:

Pamukkale University

Ana Başlıklar:

Finans

Dergi:

Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Issue 67, pp.217-236

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

10/2025

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2001341971

pISSN:

1308-2922