KI-Modelle quantifizieren Deregulierung und ihre Wirtschaftseffekte
Forscher der Federal Reserve haben einen neuartigen Deregulierungsindex für die USA entwickelt, der auf der semantischen Analyse von Nachrichtenartikeln mittels KI basiert. Die Studie zeigt, dass Deregulierungsschocks Investitionen, Produktivität und das BIP signifikant steigern.
KI-gestützter Index erfasst Deregulierung dynamisch
Die Forscher Danilo Cascaldi-Garcia und Matteo Iacoviello von der Federal Reserve haben einen neuartigen, nachrichtenbasierten Deregulierungsindex für die Vereinigten Staaten von 1960 bis 2025 entwickelt.
Dieser nutzt künstliche Intelligenz, um Zeitungsartikel semantisch zu klassifizieren und zwischen Deregulierung und verstärkter Regulierung zu unterscheiden.
Das Modell weist Intensitätswerte zu, die die Zentralität des Deregulierungsinhalts sowie die Phase der Politik (Befürwortung, Vorschläge oder umgesetzte Maßnahmen) widerspiegeln.
Eine menschliche Validierung bestätigt eine hohe Übereinstimmung mit den KI-Klassifikationen.
Der Index erfasst wichtige Reformepisoden wie die Liberalisierung von Transport und Telekommunikation in den 1970er-1980er Jahren sowie die Finanzderegulierung der 1980er-1990er Jahre.
Er deckt die gesamte Wirtschaft ab und gewichtet nach Nachrichtenwert, wodurch regulatorische Verschiebungen erfasst werden, bevor sie sich gesetzlich manifestieren.
Frühwarnsystem für Wirtschaftsimpulse
Der neu entwickelte nachrichtenbasierte Index wurde gegen einen parallelen Index validiert, der auf Dokumenten des Federal Register basiert.
Dabei zeigt sich, dass der Nachrichtenindex dem Federal Register Index um fast ein Jahr voraus ist.
Dies ist konsistent mit der Tatsache, dass Medienberichte politische Absichten vor der formellen Umsetzung widerspiegeln.
Positive Deregulierungsschocks führen zu einem Anstieg von Investitionen, Produktivität, Aktienkursen, Gewinnen und dem Bruttoinlandsprodukt (BIP).
Branchenspezifische Deregulierungsschocks steigern zudem die Aktienrenditen der jeweiligen Branchen, was auf eine sofortige Preisbildung durch die Finanzmärkte hindeutet.
KI-Blick in die regulatorische Zukunft
Diese Studie liefert ein dringend benötigtes Frühwarnsystem für regulatorische Veränderungen und ihre ökonomischen Folgen.
Die Nutzung von LLMs zur semantischen Klassifikation stellt einen methodischen Fortschritt dar, der über traditionelle Keyword-Analysen hinausgeht.
Für politische Entscheidungsträger bietet der Index wertvolle Einblicke in die Dynamik von Deregulierungsprozessen und deren makroökonomische Auswirkungen.