ประสิทธิผลของการสื่อสารนโยบายการเงินไทย

คำกล่าวของอดีตประธานธนาคารกลางสหรัฐฯ (Fed) แสดงให้เห็นว่าการสื่อสารนโยบายการเงินมีอิทธิพลต่อการคาดการณ์ของสาธารณชน ซึ่ง Fed เริ่มใช้การสื่อสารเป็นเครื่องมือสำคัญในการดำเนินนโยบายการเงินหลังเกิดวิกฤตการเงินโลกในปี 2553 (Global Financial Crisis: GFC) เป็นต้นมา

สำหรับบริบทของไทย ในปัจจุบันอัตราดอกเบี้ยนโยบายลดต่ำลงมากและเข้าใกล้ศูนย์ เครื่องมืออัตราดอกเบี้ยนโยบายเริ่มมีข้อจำกัดมากขึ้น การศึกษาเครื่องมืออื่น ๆ ในการดำเนินนโยบายการเงินจึงมีความจำเป็นมากขึ้น ซึ่งคณะผู้วิจัยสนใจศึกษาเครื่องมือการสื่อสารนโยบายการเงินที่หลายธนาคารกลางให้ความสำคัญ โดยจะแบ่งการนำเสนอ ดังนี้

1. พัฒนาการของการสื่อสารนโยบายการเงินไทยใน 3 ช่องทางหลัก ได้แก่ แถลงผลการประชุมคณะกรรมการนโยบายการเงิน (กนง.) (Press statement) รายงานการประชุม กนง. ฉบับย่อ (Edited minutes) และรายงานนโยบายการเงิน (Monetary Policy Report: MPR)
2. การส่งสัญญาณทิศทางการดำเนินนโยบายการเงิน
3. ประสิทธิผลของการสื่อสารนโยบายการเงินไทย และ
4. นัยเชิงนโยบาย

ธนาคารแห่งประเทศไทย (ธปท.) ดำเนินนโยบายการเงินภายใต้กรอบเป้าหมายเงินเฟ้อแบบยืดหยุ่น (Flexible Inflation Targeting) มาตั้งแต่ปี 2543 ซึ่งส่งผลดีต่อความโปร่งใสในการดำเนินนโยบาย ดัชนีความโปร่งใส (Transparency Index: TI)¹ ของนโยบายการเงินไทยในปี 2541–2563 ที่คณะผู้วิจัยจัดทำขึ้นอยู่ในระดับสูงที่ 11 จากคะแนนเต็ม 15 คะแนน และสูงกว่าค่าเฉลี่ยของธนาคารกลางต่างประเทศที่ใช้กรอบเป้าหมายเงินเฟ้อเช่นเดียวกัน อย่างไรก็ตาม อาจมีบางช่วงที่ดัชนี TI ของไทยปรับลดลง เช่น ในปี 2551–2553 เนื่องจาก ธปท. ยุติการเผยแพร่แบบจำลองเศรษฐกิจมหภาคที่เผยแพร่ใน MPR และดัชนีปรับเพิ่มขึ้นมาตั้งแต่ปี 2554 ที่เริ่มเผยแพร่ Edited minutes และเสียงโหวตของ กนง. (ภาพที่ 1.1)

คณะผู้วิจัยพบว่าการสื่อสารนโยบายการเงินของไทยมีความโปร่งใสในระดับสูง และ ธปท. สื่อสารนโยบายการเงินต่อสาธารณชนมากขึ้นตลอดสองทศวรรษที่ผ่านมา อย่างไรก็ตาม ภาษาที่ใช้ยังเข้าใจยาก สะท้อนจากผลสำรวจนักวิเคราะห์² ซึ่งให้คะแนนความยากง่ายของภาษาที่ใช้สื่อสารในระดับพอใช้ และการวิเคราะห์ผ่านดัชนี Flesch-Kincaid (FK) ซึ่งแสดงจำนวนปีการศึกษาของผู้อ่านที่สามารถเข้าใจเอกสารภาษาอังกฤษใน 3 ช่องทางหลักที่สื่อสารออกไป พบว่าดัชนี FK ของ Press statement Edited minutes และ MPR ณ ไตรมาสที่ 1 ปี 2563 อยู่ในระดับสูงที่ 17 16 และ 15 ตามลำดับ ซึ่งสะท้อนว่าผู้ที่จะเข้าใจได้ต้องจบปริญญาตรีขึ้นไป

นอกจากนี้ คณะผู้วิจัยได้ศึกษาพัฒนาการด้านเนื้อหาของการสื่อสารนโยบายการเงิน โดยประยุกต์ใช้วิธี computational linguistics เพื่อแปลงข้อความในเอกสารภาษาอังกฤษของ Press statement Edited minutes และ MPR ในช่วงปี 2543–2563 ให้เป็นข้อมูลสถิติ ในรูปของหัวข้อหลัก (topic modelling)³ พบว่าการสื่อสารนโยบายการเงินไทยเกี่ยวข้องกับ 5 หัวข้อหลัก ได้แก่ การตัดสินนโยบายการเงิน เศรษฐกิจ อัตราเงินเฟ้อ เสถียรภาพระบบการเงิน และอัตราแลกเปลี่ยน (ภาพที่ 1.2)

พัฒนาการของเนื้อหาในการสื่อสารนโยบายการเงินไทยมี 3 ประเด็นที่น่าสนใจ ดังนี้

อาทิ ยุคของผู้ว่าการ ม.ร.ว. ปรีดิยาธร เทวกุล ให้น้ำหนักกับการสื่อสารหัวข้ออัตราแลกเปลี่ยนค่อนข้างมาก เนื่องจากเป็นช่วงที่ค่าเงินบาทแข็งจากเงินลงทุนในหลักทรัพย์ของนักลงทุนต่างชาติ ทำให้ ธปท. ต้องออกมาตรการป้องปรามการเก็งกำไรค่าเงินบาท หรือยุคของผู้ว่าการ วิรไท สันติประภพ ได้ให้น้ำหนักกับการสื่อสารหัวข้อเสถียรภาพระบบการเงินมากกว่าช่วงเวลาอื่น เนื่องจากเป็นช่วงเวลาที่เสถียรภาพระบบการเงินไทยมีความเสี่ยงหลายด้านในภาวะที่อัตราดอกเบี้ยอยู่ในระดับต่ำ อาทิ หนี้ครัวเรือนสูง อุปทานคงค้างและการเก็งกำไรในภาคอสังหาริมทรัพย์ รวมถึงความผันผวนในตลาดการเงินจากการแพร่ระบาดของโควิด-19 (ภาพที่ 1.3)

ทิศทางของโทนสุทธิ (Net tone) แบ่งออกได้ 2 แบบ คือ ทิศทางบวก (positive) และทิศทางลบ (negative) โดยคำนวณจากหัวข้อหลักที่ผสมกับกลุ่มคำทิศทางบวกและลบ เช่น ‘a rise in economic growth’ หมายถึงเศรษฐกิจขยายตัวเพิ่มขึ้น (เป็น Net tone ทิศทางบวกในหัวข้อเศรษฐกิจ) ซึ่งทิศทางของ Net tone ในแต่ละหัวข้อหลักอาจนำไปสู่การปรับการคาดการณ์อัตราดอกเบี้ยนโยบายในระยะต่อไปได้ ตามสมมติฐานในภาพที่ 1.4

ผลการศึกษาพบว่าทิศทางของ Net tone ต่อการคาดการณ์ทิศทางอัตราดอกเบี้ยนโยบายไม่ได้เป็นไปตามสมมติฐานในบางช่วงเวลา เนื่องจากเป้าหมายนโยบายการเงินของไทยภายใต้กรอบเป้าหมายเงินเฟ้อแบบยืดหยุ่น ประกอบด้วยเสถียรภาพราคา การขยายตัวทางเศรษฐกิจ และเสถียรภาพระบบการเงิน ส่งผลให้การตัดสินและการสื่อสารนโยบายการเงินเผชิญความท้าทาย เนื่องจากการดำเนินนโยบายการเงินไม่ได้ขึ้นอยู่กับปัจจัยใดปัจจัยหนึ่งเพียงเรื่องเดียว อาทิ ในช่วงปี 2558–2561 (กรอบสีแดงในภาพที่ 1.5) กนง. ตัดสินให้คงอัตราดอกเบี้ยนโยบายไว้ที่ร้อยละ 1.50 แม้ Net tone ของหัวข้อเศรษฐกิจของการสื่อสาร 3 ช่องทางหลักจะเป็นบวกอย่างเห็นได้ชัด อีกทั้ง Net tone ของหัวข้อเสถียรภาพระบบการเงินใน Edited minutes และ MPR เป็นบวกมากขึ้น สะท้อนความเสี่ยงของเสถียรภาพระบบการเงินที่มีมากขึ้น ซึ่งภายใต้สมมติฐานทิศทาง Net tone ของคณะผู้วิจัย น่าจะเห็นการปรับขึ้นอัตราดอกเบี้ยนโยบายในช่วงนี้ อย่างไรก็ดี กนง. ประเมินว่าในช่วงเวลาดังกล่าวนโยบายการเงินที่ผ่อนคลายยังจำเป็นเพื่อสนับสนุนให้เศรษฐกิจขยายตัวต่อเนื่องและช่วยให้อัตราเงินเฟ้อกลับเข้าสู่กรอบเป้าหมาย

คณะผู้วิจัยพบว่า หาก กนง. มีมติไม่เป็นเอกฉันท์จะส่งสัญญาณต่อการคาดการณ์ทิศทางอัตราดอกเบี้ยนโยบายในการประชุมครั้งหน้าได้ ผลการศึกษาค่าความเบ้ (skewness) ของเสียงโหวต กนง. สะท้อนว่าหากค่า skewness เพิ่มขึ้น จะเพิ่มโอกาสที่ กนง. ปรับขึ้นอัตราดอกเบี้ยนโยบายในครั้งถัดไปหรือคงอัตราดอกเบี้ยนโยบายในครั้งถัดไปหลังจากปรับลดในครั้งนี้ (more hawkish) ในทางกลับกัน หากค่า skewness ต่ำลง จะเพิ่มโอกาสที่ กนง.ปรับลดอัตราดอกเบี้ยนโยบายในครั้งถัดไปหรือคงอัตราดอกเบี้ยนโยบายในครั้งถัดไปหลังจากปรับขึ้นครั้งนี้ (more dovish)⁴ (ภาพที่ 1.6)

ธนาคารกลางในต่างประเทศใช้โทนการสื่อสารเพื่อให้สัญญาณทิศทางการดำเนินนโยบายการเงินและใช้ forward guidance (FG) เพื่อแสดงความผูกมัด (commitment) ที่มากขึ้น โดยงานศึกษาต่างประเทศ⁵ พบว่าระดับความผูกมัดต่อธนาคารกลางและประสิทธิผลในการยึดเหนี่ยวการคาดการณ์มีความสัมพันธ์ในทิศทางเดียวกัน (ภาพที่ 2.1) โดยพบข้อสังเกตที่น่าสนใจ ดังนี้

1. การใช้โทนในการสื่อสารมีผลผูกมัดธนาคารกลางน้อยที่สุด การสื่อสารด้วยโทน dovish หรือ hawkish แต่ไม่ได้สื่อสารชัดเจนว่าต้องการให้อัตราดอกเบี้ยนโยบายอยู่ที่ระดับใด ภายในช่วงเวลาใด มีข้อดีคือไม่ผูกมัดธนาคารกลางมากเกินไปและเข้าใจง่าย เพราะเป็นการสื่อสารปกติ ยังไม่ได้เน้นใช้เป็นเครื่องมือนโยบายการเงิน แต่จะมีประสิทธิผลต่อการคาดการณ์ทิศทางนโยบายการเงินน้อยกว่าการสื่อสารแบบ FG

2. Open-ended FG ใช้เมื่อธนาคารกลางต้องการคงนโยบายการเงินในระดับปัจจุบันไปอีกระยะ หรือเปิดช่องให้สามารถลดอัตราดอกเบี้ยนโยบายได้ในระยะต่อไป การสื่อสารรูปแบบนี้มีความยืดหยุ่นในการใช้งาน เช่น ในยามที่เศรษฐกิจเผชิญความเสี่ยงด้านต่ำ ธนาคารกลางอาจสื่อสารด้วย Open-ended FG เพื่อรอประเมินสถานการณ์ก่อน แต่ Open-ended FG จะมีประสิทธิผลน้อยกว่า FG แบบอื่น ๆ

3. State-contingent FG นิยมใช้ในธนาคารกลางที่มีการประกาศเป้าหมายนโยบายการเงินอย่างชัดเจน ข้อดีคือมีความชัดเจนในการสื่อสารเป้าหมายนโยบายการเงินและช่วยให้สาธารณชนเข้าใจประเด็นที่ธนาคารกลางพิจารณาตัดสินนโยบาย ตลอดจนช่วยให้สาธารณชนคาดการณ์ทิศทางการดำเนินนโยบายการเงินในอนาคตได้แม่นยำขึ้น

4. Calendar-based FG มักใช้ในช่วงที่เศรษฐกิจตกต่ำ เผชิญความไม่แน่นอนสูง และอัตราดอกเบี้ยนโยบายเข้าใกล้ศูนย์ ตัวอย่างในธนาคารกลางยุโรปและนิวซีแลนด์ที่ใช้การสื่อสารแบบนี้เพื่อคงอัตราดอกเบี้ยต่ำเป็นเวลานานและยังช่วยให้อัตราผลตอบแทนพันธบัตรระยะยาวอยู่ในระดับต่ำด้วยการสื่อสาร FG รูปแบบนี้มีผลผูกมัดธนาคารกลางสูงที่สุด เนื่องจากระบุระยะเวลาการคงอัตราดอกเบี้ยไว้ชัดเจน ดังนั้น หากไม่สามารถทำได้ตามที่สื่อสารไว้ อาจกระทบความเชื่อมั่นได้มาก

จากการศึกษาประสบการณ์ต่างประเทศ พบว่าธนาคารกลางต่างประเทศเลือกใช้ FG เป็นเครื่องมือสื่อสารทิศทางนโยบายการเงินให้สอดคล้องกับสถานการณ์เศรษฐกิจและความไม่แน่นอนในแต่ละช่วงเวลา โดยส่วนใหญ่เริ่มจากการใช้ Open-ended FG และจะเพิ่มการผูกมัดและประสิทธิผลให้มากขึ้นโดยปรับใช้ระหว่าง State-contingent FG กับ Calendar-Based FG ตามความเหมาะสม

ไทยยังไม่เคยสื่อสารทิศทางนโยบายการเงินแบบ FG มาก่อน แต่มีการใช้โทน dovish/hawkish ควบคู่กับการติดตามพัฒนาการของข้อมูลล่าสุด (data-dependent) โดยคณะผู้วิจัยพบว่าที่ผ่านมา กนง. เลือกใช้ “โทน” การสื่อสารตามความรุนแรงของสถานการณ์ โดยสื่อสารภาพรวมด้านเศรษฐกิจ เงินเฟ้อ และเสถียรภาพระบบการเงินในระยะข้างหน้า ซึ่งคณะผู้วิจัยจัดว่าเป็น weak tone และ กนง. จะสื่อสารชัดเจนขึ้นถึงความพร้อมในการปรับอัตราดอกเบี้ยนโยบายในย่อหน้าสุดท้ายของ Press statement อาทิ “พร้อมลดอัตราดอกเบี้ยนโยบาย” หรือ “พร้อมขึ้นอัตราดอกเบี้ยนโยบาย” ซึ่งคณะผู้วิจัยจัดว่าเป็น strong tone

ประสิทธิผลของนโยบายการเงินไทยในงานศึกษานี้วัดจาก 2 มิติ ได้แก่

1. การคาดการณ์ทิศทางอัตราดอกเบี้ยนโยบายของสาธารณชน และ
2. การยึดเหนี่ยวการคาดการณ์อัตราเงินเฟ้อ โดยศึกษาผ่านแบบจำลองทางเศรษฐมิติ⁶

การศึกษานี้ใช้ข้อมูลรายไตรมาสในช่วงปี 2543–2563 และใช้ค่ากลางของเป้าหมายเงินเฟ้อดังภาพที่ 3.1

ตัวแปรการสื่อสารนโยบายการเงินที่ใช้ในงานศึกษานี้ประกอบด้วย

1. โทนกลุ่มหัวข้อการตัดสินนโยบายการเงิน (Monetary Policy tone: MP tone) ซึ่งได้จากวิธี computational linguistics ในหัวข้อที่ 1.2
2. การสื่อสารทิศทางการดำเนินนโยบายการเงิน (Monetary Policy direction: MP direction) ซึ่งได้จากการให้คะแนนของคณะผู้วิจัยจากการอ่าน Press statement ตามเกณฑ์ดังภาพที่ 3.2 และ
3. ค่า skewness ซึ่งคำนวณจากความเบ้ของเสียงโหวต กนง.

คณะผู้วิจัยวิเคราะห์ผ่านสมการ Taylor-type predictive regression จากแบบจำลอง ordered probit โดยกำหนดให้ตัวแปรตามคือการเปลี่ยนแปลงของอัตราดอกเบี้ยนโยบายเทียบกับไตรมาสก่อน⁷ ส่วนตัวแปรอิสระประกอบด้วย

1. inflation expectation gap ในระยะ 1 ปีข้างหน้า⁸
2. output gap ในระยะ 1 ปีข้างหน้า⁹
3. smoothing parameters ได้แก่ อัตราดอกเบี้ยนโยบายในไตรมาสก่อนและการเปลี่ยนแปลงอัตราดอกเบี้ยนโยบายในไตรมาสก่อน และ
4. ตัวแปรการสื่อสารนโยบายการเงินในไตรมาสก่อน โดยแบ่งเป็น 2 กรณี ได้แก่ กรณีรวมและไม่รวมตัวแปรสื่อสาร

ผลการศึกษาพบว่าแบบจำลองที่เพิ่มตัวแปรการสื่อสารนโยบายการเงินสามารถคาดการณ์ทิศทางอัตราดอกเบี้ยนโยบายได้ดีขึ้น โดยเฉพาะการสื่อสารจาก Press statement ที่เพิ่มตัวแปร MP tone, MP direction, และ skewness สะท้อนผ่านความแม่นยำในการคาดการณ์อัตราดอกเบี้ยนโยบายที่เพิ่มขึ้น เมื่อเทียบกับแบบจำลองที่ไม่มีตัวแปรการสื่อสาร (ภาพที่ 3.3)

คณะผู้วิจัยวิเคราะห์ผ่านแบบจำลอง Vector Autoregression (VAR) โดยเรียงลำดับตัวแปรในแบบจำลอง ได้แก่ อัตราเงินเฟ้อ อัตราการขยายตัวทางเศรษฐกิจ อัตราดอกเบี้ยนโยบาย และ Inflation expectation gap¹⁰ ในระยะ 1 ปีข้างหน้าของนักวิเคราะห์ โดยแบ่งการศึกษาออกเป็น 2 กรณี ได้แก่ กรณีที่รวมและ ไม่รวมตัวแปรสื่อสาร

ผลการศึกษาพบว่าตัวแปรสื่อสาร MP tone จาก MPR ช่วยยึดเหนี่ยวการคาดการณ์อัตราเงินเฟ้อได้ดีขึ้น โดยเห็นผลชัดเจนที่สุดหลังสื่อสาร 1 ไตรมาส สะท้อนจาก Impulse response ของ Inflation expectation gap ที่ลดลงเมื่อเทียบกับแบบจำลองที่ไม่มีตัวแปรสื่อสาร (ภาพที่ 3.4)

นอกจากนี้ คณะผู้วิจัยได้ศึกษาประสิทธิผลของการสื่อสารนโยบายการเงินไทยต่อการคาดการณ์อัตราเงินเฟ้อระยะยาวขึ้นและหลายกลุ่มมากขึ้น ได้แก่ 1 ปี 5 ปี และ 10 ปี ของภาคธุรกิจ¹¹ นักวิเคราะห์¹² และนักลงทุนในตลาดการเงิน¹³ พบว่าตัวแปรการสื่อสารนโยบายการเงินไม่สามารถช่วยยึดเหนี่ยวการคาดการณ์อัตราเงินเฟ้อของภาคธุรกิจและนักลงทุนในตลาดการเงินได้เท่าใดนัก แต่ช่วยยึดเหนี่ยวการคาดการณ์อัตราเงินเฟ้อในระยะ 1 ปีของนักวิเคราะห์ได้ สะท้อนว่าผู้อ่านเอกสารที่ ธปท. ใช้สื่อสารนโยบายการเงินส่วนใหญ่เป็นกลุ่มนักวิเคราะห์ ขณะที่ภาคธุรกิจและนักลงทุนในตลาดการเงินอาจไม่ได้อ่านเอกสารที่ ธปท. ใช้สื่อสารนโยบายการเงินเป็นหลัก

1. การเพิ่มความโปร่งใส การสื่อสารนโยบายการเงินของไทยมีความโปร่งใสอยู่ในระดับสูงตั้งแต่เริ่มใช้กรอบเป้าหมายเงินเฟ้อแบบยืดหยุ่นในปี 2543 และยังสามารถพัฒนาให้ดีขึ้นอีกได้โดย

   • เผยแพร่การวิเคราะห์สถานการณ์จำลอง (scenario analysis) ที่ใช้ประกอบในการตัดสินนโยบายการเงิน¹⁴
   • เผยแพร่แบบจำลองเศรษฐกิจมหภาคบนเว็บไซต์ ธปท. และ
   • พิจารณาสื่อสาร forward guidance ในบริบทที่เหมาะสม

2. การปรับภาษาที่ใช้สื่อสารให้เข้าใจง่ายและลดประโยคซับซ้อน ธปท. สื่อสารนโยบายการเงินเพิ่มขึ้นต่อเนื่องใน 3 ช่องทางหลัก ได้แก่ Press statement Edited minutes และ MPR อย่างไรก็ตามผลสำรวจนักวิเคราะห์และดัชนี Flesch-Kincaid ชี้ว่าภาษาที่ใช้ยังเข้าใจยาก

3. การยึดเหนี่ยวการคาดการณ์ การสื่อสาร MP tone, MP direction และ skewness ผ่าน Press statement ช่วยให้สาธารณชนคาดการณ์ทิศทางอัตราดอกเบี้ยนโยบายได้ดีขึ้น สำหรับการสื่อสาร MP tone ผ่าน MPR ช่วยยึดเหนี่ยวการคาดการณ์อัตราเงินเฟ้อได้

4. เครื่องมือการสื่อสารนโยบายการเงินในระยะต่อไปจะมีความสำคัญมากขึ้น ธปท. อาจพิจารณาใช้ forward guidance ที่เหมาะสมเมื่อระดับอัตราดอกเบี้ยนโยบายอยู่ใกล้ขอบล่างของอัตราดอกเบี้ยนโยบายที่มีประสิทธิภาพในการส่งผ่านนโยบายการเงิน (effective lower bound) โดยสื่อสารผ่าน Press statement ซึ่งเป็นช่องทางที่มีประสิทธิผลในการคาดการณ์ทิศทางอัตราดอกเบี้ยนโยบาย

5. การแบ่งหน้าที่ช่องทางการสื่อสารนโยบายการเงินแต่ละช่องทางตามประสิทธิผล โดย (1) สื่อสารทิศทางอัตราดอกเบี้ยนโยบายผ่าน Press statement และ (2) สื่อสารการวิเคราะห์และเหตุผลในการตัดสินนโยบายการเงินผ่าน MPR เพื่อยึดเหนี่ยวการคาดการณ์อัตราเงินเฟ้อ ทั้งนี้ แม้ผลการศึกษาพบว่า Edited minutes ไม่ได้ช่วยเพิ่มประสิทธิผลต่อการคาดการณ์ทิศทางอัตราดอกเบี้ยนโยบายและไม่ได้ช่วยยึดเหนี่ยวการคาดการณ์อัตราเงินเฟ้อมากนัก แต่ยังเป็นช่องทางสำคัญในการเพิ่มความโปร่งใสในการดำเนินนโยบายการเงิน และสื่อสารเหตุผลของ กนง. ในการตัดสินนโยบายเพิ่มเติมจาก Press statement ได้

Apaitan T & Tantasith, C., 2019 . Central Bank Communication: Perspective through Text Mining. PIER Discussion Paper, forthcoming.

Apaitan, T., 2015. Extracting Market Inflation Expectations: A Semi-structural Macro-finance Term Structure Model. PIER Discussion Paper, Volume 4, pp. 1–23.

Apel, M. & Blix-Grimaldi, M., 2012. The Information Content of Central Bank Minutes. SVERIGES RIKSBANK WORKING PAPER SERIES, Issue 261, pp. 1–20.

Ariyavutikul, M., 2018. The Information Content of Monetary Policy Report: Evidence from Thailand. [Online] Available at: https://drive.google.com/file/d/1rLuofR8st945HlkIn_YCIVYrR-gDrU9l/view?usp=sharing [Accessed 9 June 2020].

Bernanke, B. S., 2015. Inaugurating a new blog. [Online] Available at: https://www.brookings.edu/blog/ben-bernanke/2015/03/30/inaugurating-a-new-blog/ [Accessed 19 May 2020].

Blei, D. M., Ng, A. Y. & Jordan, M. I., 2003. Latent Dirichlet Allocation. Journal of Machine Learning Research 3, pp. 993–1022.

Dincer, N., Eichengreen, B. & Geraats, P., 2019. Transparency of Monetary Policy in the Post Crisis World . In: The Oxford Handbook of the Economics of Central Banking. s.l.:Oxford University Press, pp. 287–333.

Ehrmann, M. et al., 2019. Can more public information raise uncertainty? The international evidence on forward guidance. ECB Working Paper Series, Volume 2263, pp. 2–51.

Flug, K. et al., 2019 . Independent Evaluation of the Monetary Policy and Financial Stability Policy of the Central Bank of Chile, Santiago: Central bank of Chile.

Goodhart, C. & Lim, W. B., 2011. Interest rate forecasts: a pathology. International Journal of Central Banking, 7(2), pp. 135–171.

Griffiths, T. L. S. M., 2004. Finding scientific topics. PNAS, 101(1), pp. 5228–5235.

Hansen, S. & McMahon, M., 2015. Shocking language: Understanding the macroeconomic effects of central bank communication. pp. 1–35.

Hansen, S., McMahon, M. & Prat, A., 2017. (In press).Transparency and Deliberation within the FOMC: a Computational Linguistics Approach. The Quarterly Journal of Economics, pp. 1–57.

Kincaid, J., Fishburne, R., Rogers, R. & Chissom, B., 1975. Derivation of new readability formulas (automated readability index, fog count, and flesch reading ease formula) for Navy enlisted personnel. Research Branch Report, p. 8–75.

Kuttner, K. N., 2004. The Role of Policy Rules in Inflation Targeting. 86(4), pp. 179–183.

Luangaram, P. & Sethapramote, Y., 2016. Central Bank Communication and Monetary Policy Effectiveness: Evidence from Thailand. PIER Discussion Paper, Volume 20, pp. 1–30.

Luangaram, P. & Wongwachara, W., 2017. More Than Words: A Textual Analysis of Monetary Policy Communication. PIER Discussion Paper, Volume 54, pp. 1–42.

รชฏ เลียงจันทร์ และ ธนาพร ศรีคล้าย, 2562. Voting Record: สัญญาณชี้นำดอกเบี้ยนโยบาย. Krungsri Research Intelligence, pp. 1–5.