最明显的非书面信息来源是一个人的声音，因为声音不一定和语言传达相同的信息。Gorodnichenko等人(2020)提供了证据，证明美联储主席的动荡情绪如何在FOMC新闻发布会后的几天内影响股票价格。Curti和Kazinnik(2021)以及Alexopoulos等人(2022)的补充研究，估计美联储主席面部情绪对股票价格的实时影响。
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3.打开工具.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启".(好多人就是这一步忘记做了)
4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭".(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口.)
5.保持手机不处关屏的状态.
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我们估计了马里奥?德拉吉(Mario Draghi)担任欧洲央行(ECB)行长期间，欧洲央行新闻发布会上提问环节的情绪和语言对欧元区四大经济体收益率曲线的影响，以及相对于德国收益率的利差。我们进行了一项事件研究，并为2012年5月至2019年10月的新闻发布会及时创建了一个由同步音频和文本数据组成的新数据集。
其中一个挑战是德拉吉要连续回答几个完全不同主题的问题。因此，我们利用了欧洲央行新闻发布会记录的一个有趣特征。欧洲央行工作人员以书面形式确定联络点及其结构。通过遵循这个结构，我们调整每个答案的音素数据，并在音素和单词之间建立同步性。然后我们实现了García-Ordá
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6.如果你还没有成功.首先确认你是智能手机(苹果安卓均可).其次需要你的微信升级到新版本.s等人(2021)的全卷积神经网络(FCN)，它具有处理非固定长度音频文件的特殊功能。
为了测量新闻发布会中使用的不成文语言内容，我们使用了Fin-BERT。该大语言神经网络模型可以分析经济和金融文本，超越了字典方法的单词计数方法。我们使用的数据来自法国、德国、意大利和西班牙。
为了识别情绪并创建一个数值变量来估计我们的事件回归，我们使用了机器学习的子领域SER中开发的方法(Pérez-Espinosa等人，2022)。最近，经济学家开始将SER用于美联储主席的口头情绪分析，以估计对资产价格的影响(Gorodnichenko等人(2020);Alexopoulos等人(20
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6.如果你还没有成功.首先确认你是智能手机(苹果安卓均可).其次需要你的微信升级到新版本.22))。
与Gorodnichenko等人(2020)相比，我们使用了基于García-Ordás等人(2021)的全卷积神经网络(FCN)，该网络产生了更高的样本外准确性，并且在测量问答环节中的情绪时具有明显的优势，其特征是回答的长度不同。这些感觉是中性的、平静的、快乐的、悲伤的、愤怒的和震惊的，有两种不同的强度(非男性的情绪强度和强烈的情绪强度)。
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6.如果你还没有成功.首先确认你是智能手机(苹果安卓均可).其次需要你的微信升级到新版本.在欧洲主权债务危机(ESDC)期间，舆论情绪一直是负面的。唯一的例外是2012年8月2日的新闻发布会，这是危机期间最积极的时刻，而且可以在德拉吉著名的“whatever”演讲后几天看到，该演讲被认为是ESDC的转折点。ESDC结束后，在2014年的大部分时间里，可以观察到口头情绪的暂时上升，然后再次转为负面情绪。由于低通胀环境和经济增长、金融脆弱性增加以及通胀预期不稳定的风险，2014年对欧洲央行管理委员会来说是充满挑战的一年。资产购买计划(APP)的推出符合更为积极的情绪，这可能是因为德拉吉成功地推动了非常规货币政策，尽管该政策在董事会内部存在争议(Brunnermeier et al.， 2016)。2018年再次出现了平均口头情绪的下降，这是一个政策挑战不断增加的时期，在欧洲央行(ecb)恢复量化宽松时创下新低，而几个月前，欧洲央行管理委员会刚刚开始尝试退出。
为了清晰起见，下面的幻灯片是一个例子，包含了德拉吉根据我们的方法所说的积极
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6.如果你还没有成功.首先确认你是智能手机(苹果安卓均可).其次需要你的微信升级到新版本.、中性和消极情绪(都可能在同一新闻发布会上出现)。读者被要求表明他们是否同意德拉吉所表现出的情绪，这是由所使用的方法决定的(答案在幻灯片下面的标题中提供)。并选取实际插图进行比较。
注:截至2017年4月27日，第一个配乐是中性的;第二个是正的1圣新闻有限公司2023年7月4日的未来方向会议;最后一个片段是负面的，拍摄于2015年4月15日，当时一名激进分子跳上了桌子。
在测试的假设中，积极情绪是否会增加产量，而消极情绪是否会减
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注:这些图描述了在给定的正性yan水平下，在t时刻VO变化对意大利10年期政府债券息差的边际效应。我
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在问答环节中，声音感受和语言之间的互动对意大利债券利差有显著的非对称影响。消极的声音情绪和消极的语言结合在一起增加了这种疾病的患病率。例如，意大利十年期债券的反应也不同，这取决于声音和语言信号相互冲突的程度。声音和语言的正-正组合和负-负组合促进了扩散，而冲突信号则减少了扩散。以德国为例(未显示)，非书面交流对生产力有积极影响。然而，这种影响仅限于收益曲线的短端，并且与听觉情绪类型不对称。更为积极的信息表明，德国国债收益率将上升。本文还讨论了德拉吉的情绪以及欧洲央行新闻发布会的内容对法国和西班牙债券收益率的影响。
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6.如果你还没有成功.首先确认你是智能手机(苹果安卓均可).其次需要你的微信升级到新版本.这篇论文的中心主题之一是提醒人们，交流不仅仅是语言。未来的研究应着眼于金融市场在2019冠状病毒病大流行或自2021年以来通胀飙升等危机期间如何感知和处理声音信号，以及在经济和地缘政治不确定性加剧时央行行长的情绪如何影响资产价格。
有关文件可于以下网址索龋
参考文献
Alexopoulos, M.， Han, X.， Kryvtsov, O.， and Zhang, X.， 2022。言过其实:美联储主席在国会作证期间的交流。
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Brunnermeier, m.k.， James, H.， Landau, j.p.， 2016。欧元与思想之争。普林斯顿大学出版社。
Curti, F.和Kazinnik, S.， 2021。让我们面对现实吧:衡量非语言沟通在联邦公开市场委员会新闻发布会上的影响。工作文件初稿:2022年3月18日。
García-Ordón, MT, Alaiz-Moretón, H, Benítez-Andrades, JA, García-Rodríguez, I.， García-Olalla,
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6.如果你还没有成功.首先确认你是智能手机(苹果安卓均可).其次需要你的微信升级到新版本. O.， Benavides, C.， 2021。使用网格全卷积神经元对非定长声音进行情感分析。生物医学信号的处理和监测
戈罗德尼琴科，Y.，范，T.，塔拉维拉，O.， 2020。货币政策之声。工作文件草案:2022年6月14日，即将在《美国经济评论》上发表。
Perez-Espinoza h;Zatarin-Kabada R, Baron-Estrada ML 2022。情绪识别:从语言和面部表情。第15章。发表于:Torres-García, Alejandro A.和Reyes-García, Carlos 1和villasenorc - pineda,
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本文作者是迪米特里?卡内利斯表示:和皮埃尔Siclos．
当司机返回货车时，踩下刹车踏板可以关闭危险并重新启动发动机。福特表示，该系统可以在一次交付中节省20秒，如果一天交付150次，将节省约50分钟。
