2012年-IMF国际货币组织全球_What_Drives_Credit_Growth_in_Emerging_Asia__43页_1mb

总结：What Drives Credit Growth in Emerging Asia?

核心内容

本论文通过使用多国结构向量自回归（SVAR）模型，分析了新兴亚洲地区实际信贷增长的主要驱动因素。研究采用了新颖的双块SVAR识别策略，其中块内冲击通过符号限制（sign restrictions）识别，块间冲击则通过递归（block-Cholesky）结构识别。研究结果表明，国内因素在推动新兴亚洲快速信贷增长中占据主导地位，尤其是国内货币政策。此外，研究还探讨了货币政策与金融稳定之间的关系，并提出了应对当前全球增长不确定性下可能的政策建议。

主要观点

1. 国内因素主导信贷增长

   • 新兴亚洲地区的信贷增长主要由国内因素驱动，而非外部因素。
   • 国内货币政策在引导信贷增长中发挥关键作用。

2. 汇率灵活性对金融稳定的重要性

   • 更大的汇率灵活性有助于降低外部因素对国内信贷动态的影响，从而促进金融稳定。

3. 货币政策的挑战与权衡

   • 鉴于当前全球增长前景的不确定性，某些国家可能需要暂停紧缩政策。
   • 政策制定者需警惕中期内可能存在的金融失衡问题。

关键信息

数据

• 时间范围：1989年第一季度至2010年第四季度。
• 数据来源：包括IMF的WEO和IFS数据库，以及Haver Analytics。
• 变量：
  • 国内块（EMAS）：涵盖中国、印度、中国香港特别行政区、韩国、新加坡、中国台湾省、印尼、马来西亚、泰国和菲律宾。
  • 国外块（USEUR）：由美国和欧元区构成，使用PPP加权平均。
• 变量定义：
  • 实际GDP、CPI、短期利率（均使用水平数据）。
  • 实际信贷（仅针对EMAS）使用季度对数增长率。

方法论

• 模型结构：采用双块SVAR模型，块内冲击使用符号限制，块间冲击使用递归（block-Cholesky）结构。
• 识别策略：
  • 符号限制：用于识别块内冲击，如货币政策、总需求和总供给冲击。
  • Block-Cholesky结构：用于识别块间冲击，假设国外块（USEUR）对国内块（EMAS）的影响具有即时性，而反向影响则滞后一个时期。
• 技术细节：
  • 使用Fry和Pagan（2010）提出的中位数目标（Median Target, MT）方法，以解决多重模型问题。
  • 通过符号限制和Block-Cholesky结构的结合，实现对结构性冲击的有效识别，同时降低计算成本。

研究结果

方差分解

• 国内因素对新兴亚洲实际信贷增长的解释力远高于外部因素。
• 金融深化、正常经济周期波动以及过度信贷增长（即信贷泡沫）是信贷增长的三大原因。

冲击响应函数（IRFs）

• 国内货币政策冲击对信贷增长有显著的正向影响。
• 外部冲击（如美国和欧洲的总需求或总供给冲击）对新兴亚洲的影响存在滞后性。

计量经济学挑战

• 多重模型问题：传统符号限制方法可能导致结构性冲击之间的相关性，从而影响政策推断的有效性。
• 计算成本：使用符号限制进行块间识别可能导致极高的计算负担，而本文提出的策略显著降低了计算复杂度。

计量模型的结构

• 模型方程：
  $$
  Z _ {t} = c + \sum_ {i = 1} ^ {p} A _ {i} Z _ {t - i} + B \varepsilon_ {t}
  $$
  其中 $Z_t$ 包含以下变量：

  • 美国和欧元区实际GDP增长率
  • 美国和欧元区CPI增长率
  • 美国和欧元区短期利率
  • 新兴亚洲实际GDP增长率
  • 新兴亚洲CPI增长率
  • 新兴亚洲短期利率
  • 新兴亚洲实际信贷增长率

• 滞后长度：通过似然比检验和AIC确定为1。

政策启示

• 国内货币政策应被视为调控信贷增长的重要工具。
• 在当前全球经济不确定性背景下，某些国家可能需要暂停紧缩政策。
• 金融稳定需关注中期内可能存在的金融失衡问题。
• 汇率灵活性有助于减少外部冲击对国内信贷的干扰。

结论

• 新兴亚洲的信贷增长主要受国内因素驱动，尤其是货币政策。
• 提出的双块SVAR模型在识别结构性冲击方面具有创新性，并有效降低了计算复杂性。
• 研究强调了金融稳定与货币政策之间的动态关系，并为政策制定提供了基于实证的参考。