Resumen: We develop a novel firm-level credit condition sentiment index using Natural Language Processing (NLP) techniques and earnings calls. We first document that our credit condition sentiment index is a sensible measure by demonstrating it is positively correlated with the commonly used firm-level and aggregate measures of tight credit conditions. We then show that our sentiment index is valuable because it is more capable at predicting a firm's equity price reaction to monetary policy surprises, firm's investment decisions and aggregate investment than a battery of other variables. Our findings are consistent with the transmission of monetary policy through the credit channel. Importantly, our study illustrates how textual analysis techniques are especially useful in estimating hard-to-measure economic concepts such as credit conditions. In addition, our study helps researchers and policymakers by providing a timely estimate of how tight or lose aggregate credit conditions are and how monetary policy is transmitted to the rest of the economy.

Autores: Matthew Kling, Gustavo Suarez, Clara Vega

Acerca del expositor: Gustavo Suarez (Assistant director – Board of Governors of the Federal Reserve System)

Tiempo de exposición: una (1) hora

Idioma de la exposición: español

 

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Miércoles
Feb
11
2026
Expositor/es:
Gustavo Suarez (Federal Reserve System)

Seminario virtual, organizado por Bogotá

Date and Time:
Miércoles, 11 de Febrero 2026 - 1:30 pm hasta Miércoles, 11 de Febrero 2026 - 2:30 pm
Modalidad:
Virtual