Wagne , Ma co
A icle
Küns liche In elligenz: Cha GPT bei EZB-P ognosen
Wi scha sdiens
Sugges ed Ci a ion: Wagne , Ma co (2024) : Küns liche In elligenz: Cha GPT bei EZB-P ognosen,
Wi scha sdiens , ISSN 1613-978X, Sciendo, Wa saw, Vol. 104, Iss. 9, pp. 592-,
h ps://doi.o g/10.2478/wd-2024-0154
This Ve sion is a ailable a :
h ps://hdl.handle.ne /10419/306444
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Wi scha sdiens 2024 | 9
592
Kommen a
© De /die Au o :in 2024. Open Access: Diese A ikel wi d un e de
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en lich (c ea i ecommons.o g/licenses/by/4.0/deed.de).
Open Access wi d du ch die ZBW – Leibniz-In o ma ionszen um
Wi scha ge ö de .
DOI: 10.2478/wd-2024-0154
Wi scha sdiens , 2024, 104(9), 592
JEL: C45, D83, I23
Küns liche In elligenz
Cha GPT bei EZB-P ognosen
Ich bin ein aule Ökonom und s ändig au de Suche nach
neuen Me hoden, Ins umen en und So wa e, die mei-
ne A bei e leich e n. Ein spannende Be eich is de zei
die au küns liche In elligenz (KI) basie ende Anwendung
Cha GPT. Als La ge Language Model (LLM) is es nahe-
liegend, Cha GPT in de Tex analyse einzuse zen. Wi ha-
ben einen „Cha ECB-Indika o “ en wickel , de die EZB-
Zinsp ognose un e s ü z , indem Reden und In e iews
de EZB-Ra smi gliede analysie und on „ aubenha “
bis „ alkenha “ klassi izie we den. Das e möglich ei-
nen besse en Übe blick übe die S immung im Ra , was
neben ande en P ognoseins umen en gu e Hinweise au
be o s ehende Ände ungen de Geldpoli ik lie e .
Die KI-basie e Tex analyse bie e zwei wesen liche Vo ei-
le: E s ens können wi alle Reden de EZB-Ra smi gliede
auswe en, was ohne Hil smi el kaum möglich is . Zwei-
ens bie e die KI eine gewisse Objek i i ä , da Kommen-
a e anhand eines kons an en Bewe ungsschemas in e -
p e ie we den. Wi ü e n Cha GPT mi den Reden und
In e iews ühe e und heu ige Ra smi gliede sei 1999,
die wi mi els eines Webc awle s gesammel haben. In ei-
nem e s en Sch i selek ie die KI, ob eine Rede ele an
ü das Ve s ändnis des geldpoli ischen Ku ses is . Dabei
we den allgemeine Reden, e wa übe den digi alen Eu o,
ausso ie . In einem zwei en Sch i we den ele an e Re-
den und In e iews on Cha GPT in das e wähn e Spek -
um on „ aubenha “ bis „ alkenha “ klassi izie . Cha G-
PT g ei dabei au sein e wo benes Wissen zu ück, das es
aus einem um ang eichen Tex da ensa z aus e schiede-
nen Quellen im In e ne e lang ha . Zu den T ainingsda en
gehö en Büche , A ikel, Websi es und ande e gesch iebe-
ne Fo ma e, die sich auch mi de Klassi ika ion des Ton-
alls de Reden on EZB-Ra smi gliede n beschä igen.
Zusä zlich haben wi de KI die Einschä zung unse e Ana-
lys en be ei ges ell , dami sie die Reden de EZB-Ve e e
besse eino dnen kann. Au Basis diese In o ma ionen
we den die einzelnen Reden mi einem We zwischen -1
(ex em aubenha ) und +1 (ex em alkenha ) bewe e .
Wie jedes Analyse-Tool is de Cha ECB-Indika o nich
pe ek , signalisie abe o schon Mona e o de a säch-
lichen Zinswende eine Ände ung de Geldpoli ik. Die e s e
Zinssenkung im Juni 2024 ha de Indika o ühzei ig signa-
lisie . Schließlich wa de Indika o sei Ende 2022 deu lich
ge allen und ha dami angezeig , dass de Ton all im EZB-
Ra angesich s de sinkenden In la ion me klich aubenha -
e wu de. In e essan is , dass de Indika o am ak uellen
Rand die Feinhei en de Kommunika ion zu Geldpoli ik
wah nimm und zule z wiede leich ges iegen is . Einzelne
Ra smi gliede haben sich konse a i e geäuße , als die
Ke nin la ion sich sei Mai bei knapp 3 % s abilisie e. Inso-
e n deu e unse Indika o au wei e e Zinssenkungen hin,
die jedoch ehe o sich ig aus allen dü en.
Na ü lich gib es noch wei e e Möglichkei en, diese KI-
Applika ion bei de olkswi scha lichen Analyse zu nu -
zen. Doch welche Au gaben soll e man an die KI übe a-
gen? Eine ziel üh ende Heu is ik lau e : Tä igkei en, die
mindes ens d eimal ausge üh we den, können an eine
KI übe agen we den. Wei e e Ansa zpunk e s ellen zei -
in ensi e ode ene ie ende Tä igkei en da . Denkans öße
sowie einen Übe blick übe mögliche Anwendungs elde
lie e Ko inek (2023). Um gu e E gebnisse zu e zielen,
sind zwei Dinge g undlegend: E s ens soll e Cha GPT als
Pa ne e s anden we den, nich als Suchmaschine. Man
in e agie mi de KI, en wickel gemeinsam Ideen und
ausch sich wäh end des A bei sp ozesses aus – nich
umsons beinhal e das Ak onym „Cha GPT“ den Beg i
„Cha “. Zwei ens is das „P omp ing“ en scheidend, also
die Besch eibung des Au ags, den Cha GPT e üllen
soll. De ich ige Be ehl hil de KI, hochwe ige E geb-
nisse zu lie e n (eine Ein üh ung in diese Themen bie e
Bi ss (2024)).
T o z alle Vo eile gib es auch Risiken bei de Ve wendung
on GPT-Modellen. Neben po enziell o u eilsbeha e en
ode disk iminie enden Aussagen sowie Ge ah en hinsich -
lich Da enschu z, Ve an wo ung und Ha ba kei kann die
KI Schwie igkei en haben, sp achliche und kon ex uale Nu-
ancen zu e kennen. Dies kann zu Fehlin e p e a ionen und
alschen In o ma ionen üh en. Z. B. an wo e e die KI au
eine F age zu den konjunk u ellen Auswi kungen on No-
enbank e lus en, ohne zwischen Geschä sbanken und
No enbanken zu un e scheiden, ü die Ve lus e wei gehend
une heblich sind. Dahe is es wich ig, KI-Anwendungen mi
einem k i ischen und au me ksamen Ve s and zu nu zen.
Diese Kommen a wu de im Üb igen eilweise mi Hil e
on Cha GPT e s ell . Ich bin eben ein aule Ökonom …
D . Ma co Wagne
Comme zbank AG
Li e a u
Bi ss, D. (2024). How o Resea ch and W i e Using Gene a i e AI Tools.
Ko inek, A. (2023). Gene a i e AI o Economic Resea ch: Use Cases and Im-
plica ions o Economis s. Jou nal o Economic Li e a u e, 61(4), 1281–1317.
