2018年-BIS国际清算银行_Measuring_financial_cycle_time_32页_575kb

总结：Measuring Financial Cycle Time

核心内容

本文探讨了金融周期的时间特性，提出了一种新的方法来衡量金融周期时间，以改进对金融周期的理解。作者基于传统商业周期研究（Burns and Mitchell, 1946）的思路，认为金融周期是内生的、重复出现的现象，而非外生的一次性事件。他们使用连续时间自回归模型（CAR）和时间变形方法，分析金融周期与日历时间之间的差异，并指出这些差异与长期实际利率、通货膨胀波动性和宏观金融风险环境密切相关。

主要观点

• 金融周期的定义：金融周期被定义为金融条件的长期波动，这些波动与商业周期不同，表现为更长的持续时间、更大的振幅和较低的同步性。
• 时间变形的概念：传统的时间序列分析可能掩盖了金融周期的内在规律，因此引入“时间变形”概念，即金融周期时间与日历时间之间的差异。
• 模型方法：采用Stock (1987)提出的连续时间自回归模型，结合非线性函数来描述金融周期时间与日历时间之间的映射关系。
• 关键变量：研究发现，长期实际利率、通货膨胀波动性、企业利差和NVIX指数等变量与金融周期时间变形显著相关。
• 政策意义：如果金融周期是内生的，央行可以设计系统性政策框架，以应对金融波动并改善经济表现。

关键信息

• 金融周期的特征：

  • 内生性：金融周期是经济系统内部因素驱动的。
  • 非周期性：金融周期的波动具有重复性但非周期性。
  • 持续时间：通常在8到20年之间，比商业周期更长。
  • 振幅变化：比商业周期更具波动性。

• 时间变形的实证证据：

  • 金融周期时间与日历时间存在显著差异。
  • 金融周期时间的延长与低长期实际利率、高通货膨胀波动性和高宏观金融风险环境有关。
  • 企业利差对时间变形的影响最大，其次是利率和NVIX指数。

• 模型结果：

  • 估计的CAR(1)模型显示，时间变形参数在统计上显著。
  • 金融周期在日历时间中被压缩或扩张，具体取决于经济环境。
  • 使用主成分分析提取金融周期的共同成分，结果显示与表1类似的结果。

• 模型的稳健性：

  • 使用不同指标（如信用、房价和股价）进行分析，结果仍然稳健。
  • 金融周期的非线性特征表明，线性模型可能严重低估或高估金融周期的参数。

结构概述

1. 引言：介绍了金融周期的研究背景，强调其与商业周期的差异，并提出研究目标。
2. 金融周期的特征：通过图表和文献综述，描述了金融周期的定义及其与商业周期的区别。
3. 模型构建：基于Stock (1987)的连续时间自回归模型，引入时间变形函数，以映射日历时间到金融周期时间。
4. 实证结果：展示了时间变形的统计显著性，并分析了相关变量对金融周期时间的影响。
5. 稳健性检验：使用不同指标和变量进行检验，确认模型的可靠性。
6. 结论与政策含义：指出金融周期时间变形的重要性，并强调其对政策制定和经济预测的潜在影响。

图表说明

• 图1：展示了美国金融周期与商业周期的差异，金融周期波动更长且更剧烈。
• 图2：使用Burns and Mitchell方法，显示了金融周期时间与日历时间的映射关系。
• 图3：基于CAR(1)模型，展示了金融周期在日历时间和金融时间中的表现。
• 图4：显示了CAR(1)模型隐含的AR(1)系数和波动性估计，强调线性模型可能存在的偏差。

意义与影响

• 统计建模：时间变形提供了更准确的金融周期分析框架，有助于理解金融波动的动态特性。
• 行为经济学：金融周期的内生性表明，风险承担行为是金融波动的重要驱动力。
• 货币政策：如果金融周期具有内生性和可预测性，央行可以更有效地制定政策以稳定金融系统。

关键术语

• 金融周期：金融条件的长期波动，表现为信用、房价和资产价格的周期性变化。
• 时间变形：金融周期时间与日历时间之间的差异，反映了金融波动的非线性特性。
• 连续时间自回归模型（CAR）：一种用于捕捉金融周期动态特性的统计模型。
• 宏观金融风险环境：影响金融周期持续时间和波动性的因素，如长期利率、通货膨胀和企业利差。

参考文献

• Burns and Mitchell (1946)：传统商业周期研究的奠基人。
• Stock (1987)：提出连续时间自回归模型，用于分析金融周期。
• Borio et al (2012)：提出基于金融指标共同成分的金融周期定义。
• Schularick and Taylor (2012)：强调金融周期与经济波动的关系。

结论

本文通过引入时间变形方法，提供了一种新的视角来理解金融周期。研究发现，金融周期时间与日历时间存在显著差异，且这些差异与宏观经济条件密切相关。模型结果表明，企业利差、长期利率和通货膨胀波动性是影响金融周期时间变形的关键因素。这一发现对金融建模、行为经济学和货币政策制定具有重要启示。