2015年-IMF国际货币组织全球_Sharing_a_Ride_on_the_Commodities_Roller_Coaster_Common_Factors_in_Business_Cycles_of_Emerging_Economies_60页_880kb
报告摘要
总结:IMF Working Paper - Sharing a Ride on the Commodities Roller Coaster: Common Factors in Business Cycles of Emerging Economies
核心内容
本论文探讨了大宗商品价格波动对新兴市场国家(EMEs)商业周期的影响。研究指出,大宗商品价格波动是EMEs商业周期的重要驱动因素,尤其在小国中,这种波动可能通过多种机制放大经济波动。作者构建了一个多国动态随机一般均衡模型,将大宗商品价格波动纳入其中,并通过贝叶斯估计方法进行量化分析。
主要观点
- 大宗商品价格波动的重要性:大宗商品价格波动是EMEs商业周期的关键驱动因素,占收入波动方差的42%。这种波动不仅影响国内经济活动,还通过风险溢价的“溢出效应”进一步放大经济波动。
- 大宗商品价格的周期性特征:EMEs的大宗商品价格指数具有强周期性,通常领先于产出、消费和投资,同时与实际汇率和外部风险溢价呈反向关系。
- 共同因素的作用:大宗商品价格波动中存在显著的共同因素,这种共同因素不仅影响价格指数,还影响实际GDP的波动,解释了EMEs之间经济波动的同步性。
关键信息
一、商品出口份额
- EMEs的平均商品出口份额是发达经济体的两倍以上(25.7% vs 11.2%)。
- 通过联合国Comtrade数据计算得出,EMEs的商品出口占总出口的比例显著高于非EMEs。
- 这一发现表明,商品出口在EMEs的经济结构中占据重要地位,不应被忽视。
二、周期性特征
- 大宗商品价格指数与宏观变量的共动性:
- 大宗商品价格指数与产出、消费和投资呈正向周期性关系。
- 与实际汇率和外部风险溢价呈反向关系。
- 统计结果:
- 大宗商品价格指数与实际GDP的同期相关系数约为0.5,滞后一个季度后上升至0.6。
- 与贸易余额呈负相关,但与产出、消费和投资呈正向共动。
三、共同因素
- 共同因素的主导作用:
- 大宗商品价格指数在EMEs中存在显著的共同因素,占价格波动方差的78%。
- 实际GDP的波动中,共同因素也占76%。
- 共同因素的来源:
- 共同因素来源于全球市场对不同大宗商品价格的同步影响,而非由于各国出口结构相似。
- 通过主成分分析验证了这一结论,表明大宗商品价格的共动性是国际因素驱动的。
四、模型构建与估计
- 模型设定:
- 基于Mendoza(1991)和Schmitt-Grohé & Uribe(2003)的小国开放经济框架。
- 引入大宗商品部门,假设其价格由国际市场决定,具有外生波动性。
- 包含家庭、生产、投资、市场出清和外部冲击等模块。
- 模型机制:
- 正向大宗商品价格冲击会提高家庭收入,增加国内商品需求,推高相对价格,导致实际汇率升值。
- 资本租金上升,刺激投资,扩大投资部门,进一步推高经济活动。
- 非大宗商品出口相对变贵,导致贸易赤字扩大,但吸收效应未被抵消,因此非大宗商品部门扩张。
- 模型估计结果:
- 大宗商品价格冲击解释了42%的产出波动方差。
- 共同因素在解释波动中起主要作用,且在2005年后波动性显著增强。
- 模型能够再现EMEs中消费和投资的顺周期性,以及实际汇率和贸易余额的逆周期性。
五、稳健性检验与扩展
- 与SVAR模型的比较:SVAR结果与结构性模型的估计结果相近,进一步验证了大宗商品价格冲击的重要性。
- 风险溢价的影响:当模型考虑国家基本面对风险溢价的影响时,大宗商品价格的驱动作用增强。
- 外部冲击的关联性:即使大宗商品价格的共同因素与其他外部冲击相关,其在商业周期中的作用依然显著。
- 财政政策的缺失:论文未将财政政策纳入模型,但指出这是未来研究的重要方向。
- 其他扩展:使用增长率为替代滤波器进行分析,结果依然稳健。
结论
论文通过实证分析和结构性模型,揭示了大宗商品价格波动在EMEs商业周期中的核心作用。大宗商品价格的共动性源于全球市场因素,而非国内结构相似。模型结果表明,大宗商品价格冲击是解释EMEs经济波动的关键因素,其影响远超传统的外部需求或利率冲击。此外,论文还为后续研究提供了方向,特别是在财政政策和结构性模型扩展方面。
附录:主要图表与数据来源
- 图1:展示EMEs大宗商品价格指数和经济活动的周期性共动。
- 图2:展示不同宏观变量与大宗商品价格指数的共动性,包括实际GDP、消费、投资、贸易余额、实际汇率和外部利率溢价。
- 图3:展示EMEs大宗商品价格指数的时间序列,验证共同因素的存在。
- 数据来源:包括IMF的Primary Commodity Price Database、Haver Analytics、IFS、Bloomberg等。
参考文献
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