(Når) Bør man lene seg mot vinden?

Like dokumenter
Skal pengepolitikken ta hensyn til finansiell stabilitet?

Hvilket styringsmål er best for en liten, råvareeksporterende økonomi?

Norges Bank. Hovedstyret. Sentralbanksjef Svein Gjedrem Visesentralbanksjef Jan F. Qvigstad. Norges Bank Finansiell Stabilitet

: "Penger, implementering av rentebeslutningen og sentralbankens balanse" ved Olav Syrstad, PPO MOA

: "Penger, implementering av rentebeslutningen og sentralbankens balanse" ved Marie Norum Lerbak, MB MOA

Kunsten å bruke sunn fornuft Verden sett fra SKAGEN

Pengepolitikk. Anders Grøn Kjelsrud

NAM og modellbaserte makroøkonomiske prognoser

Demografisk og økonomisk bærekraft av pensionsreformer i Norge, Sverige og Tyskland

PENGEPOLITIKK OG MODELLER

Pengepolitikk under et inflasjonsmål

Kunsten å bruke sunn fornuft Verden sett fra SKAGEN

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

Pengepolitikk etter finanskrisen

Generalization of age-structured models in theory and practice

1) Bjørnland, Hilde C. and Leif Anders Thorsrud (2014): Boom or gloom? Examining the Dutch disease in two-speed economies

Om finansielle ubalanser og pengepolitikk

Erfaringer med inflasjonsstyring i Norge og andre land

9 Nominal Price Rigidities: Empirical

PENGEPOLITIKK OG MODELLER KJERSTI HAARE MORKA PENGEPOLITISK AVDELING, NORGES BANK FOR UIO, 22. OKTOBER 2015

BST 1612: Anvendt makroøkonomi

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

EKSAMENSOPPGAVER I SV SØ 342: Makroøkonomisk analyse av utviklingsland. 2 av 3 oppgaver skal besvares

Nr Aktuell kommentar

Norges Bank Watch 2009 Monetary Policy and the Financial Turmoil

PETROLEUMSPRISRÅDET. NORM PRICE FOR ALVHEIM AND NORNE CRUDE OIL PRODUCED ON THE NORWEGIAN CONTINENTAL SHELF 1st QUARTER 2016

Model Description. Portfolio Performance

Kan ubalanser i boligmarkedet avdekkes?

Kunsten å bruke sunn fornuft Verden sett fra SKAGEN

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

Examination paper for SØK2009 International Macroeconomics

Finansiell stabilitet, formuespriser og pengepolitikk

THE CONSUMPTION FUNCTION AND THE LIFE CYCLE HYPOTHESIS

NHH, 21. april, 2017 Professor Øystein Thøgersen

TIDE DISTRIBUTIVE EFFECTS OF INDIRECT TAXATION:

PENGEPOLITIKK OG MODELLER KJERSTI HAARE MORKA PENGEPOLITISK AVDELING, NORGES BANK FOR UIO, 28. OKTOBER 2014

IMPLICIT SOCIAL PREFERENCES IN THE NORVEGIAN SYSTEM OF INDIRECT TAXATION

Model versus Data. Frank Schorfheide. February 13, University of Pennsylvania Econ 722 Part 1

Utfordringer for pengepolitikken i et lavrenteregime

Makroutsikter. Sjeføkonom Elisabeth Holvik. 6. februar 2009

Er inflasjonsforventningene godt forankret?

Gjenopprettingsplan DNBs erfaringer. Roar Hoff Leder av Konsern-ICAAP og Gjenopprettingsplan Oslo, 7. desember 2017

Renter og pengepolitikk

STAFF MEMO. Modellberegninger av produksjonsgapet NR KÅRE HAGELUND, FRANK HANSEN OG ØRJAN ROBSTAD

Renter og pengepolitikk

Pengepolitikk i teori og praksis

Hungary, 1st quarter 2019

Good luck or good policy?

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

SOME EMPIRICAL EVIDENCE ON THE DECREASING SCALE ELASTICITY

Forbruk & Finansiering

Project manager of the MSG6-model (Leading computable general equilibrium model of the Norwegian economy).

Endringer i finansmarkedene og virkninger av pengepolitikken. Direktør Jon Nicolaisen, Norges Bank Pengepolitikk

Finanskrisen i Nato Budsjettkutt og ressursmangel

Stationary Phase Monte Carlo Methods

Professional experience Economist, Research Dept., Unit for Macroeconomics, Statistics Norway

1) Bjørnland, Hilde C. and Leif Anders Thorsrud (2014): Boom or gloom? Examining the Dutch disease in two-speed economies

Eksamensoppgave i SØK1012 Makroøkonomisk analyse / Macroeconomic Analysis

Renter og pengepolitikk

EKSAMENSOPPGAVE I SØK3001 ØKONOMETRI I ECONOMETRICS I

BPS TESTING REPORT. December, 2009

Eiendomsverdi. The housing market Update September 2013

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

Oljeprisfallet Økonomiske og politiske utfordringer. CME og CAMP seminar 4. februar 2015

BST Anvendt Makroøkonomi

Lattice Simulations of Preheating. Gary Felder KITP February 2008

Forecast Methodology September LightCounting Market Research Notes

Kommentar til modellstrategidokument fra Finansdepartementet

Aksjemarkedet i perspektiv

Renter og pengepolitikk

Pengepolitikk etter finanskrisen

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

Pengepolitikk og bruk av modeller i Norges Bank. Sentralbanksjef Øystein Olsen Universitetet for miljø- og biovitenskap, 18.

Nye virkemidler i pengepolitikken. Direktør Jon Nicolaisen, Norges Bank Pengepolitikk

Eksamensoppgave i SØK2009 Internasjonal makroøkonomi International macroeconomics

THE EFFECT ON CONSUMPTION OF HOUSEHOLD SIZE AND COMPOSITION

UNIVERSITY OF OSLO DEPARTMENT OF ECONOMICS

1.A INTRODUKSJON. Norwegian Business School. BST 1612 ANVENDT MAKROØKONOMI MODUL 5 Foreleser: Drago Bergholt E-post: Drago.Bergholt@bi.

Eksamensoppgave i SØK2009 Internasjonal makroøkonomi

Eksamensoppgave i PSY3100 Forskningsmetode - Kvantitativ

Bruk av modeller og økonomisk teori i Norges Bank. Sentralbanksjef Øystein Olsen Schweigaard-forelesningen, 8. september 2011

Noe motvind. 26. september 2014 Steinar Juel

HVORFOR ER RENTENE LAVE? DIREKTØR BIRGER VIKØREN VALUTASEMINARET 3. FEBRUAR 2015

IS REAL DEPRECIATION AND MORE GOVERNMENT SPENDING EXPANSIONARY? THE CASE OF MONTENEGRO

Nye virkemidler i pengepolitikken. Direktør Jon Nicolaisen, Norges Bank Pengepolitikk

Physical origin of the Gouy phase shift by Simin Feng, Herbert G. Winful Opt. Lett. 26, (2001)

Qi-Wu-Zhang model. 2D Chern insulator. León Martin. 19. November 2015

Makroøkonomi. Sjeføkonom Elisabeth Holvik. 22. april 2009

Pengepolitikk og bruk av modeller i Norges Bank. Sentralbanksjef Øystein Olsen Universitetet i Nordland, 1. november 2011

Seminaroppgaver i ECON1310 våren 2018

Velkommen til frokostmøte!

Markedsperspektiver - Sett i lys av Finanskrisen. Presentasjon ved UMB Hans Aasnæs

Tapte talenter: Effekten av ungdomsledighet på fremtidig arbeidsmarkedsutfall

En studie av produktiviteten og effektiviteten til norske stamnetthavner

Generelle lineære modeller i praksis

UNIVERSITETET I OSLO ØKONOMISK INSTITUTT

Transkript:

(Når) Bør man lene seg mot vinden? ReFIT workshop Norges Bank Tord Krogh (Norges Bank) 21. april 2017

Disclaimer Synspunktene og konklusjonene i denne presentasjonen er forfatterens egne og deles ikke nødvendigvis av Norges Bank.

Disclaimer II Presentasjonen er basert på artikkelen Leaning against the wind when credit bites back av Gerdrup, Hansen, Krogh og Maih, som publiseres i International Journal of Central Banking i løpet av 2017.

Å lene seg i pengepolitikken Vår tolkning av å lene seg i pengepolitikken, heretter LAW: Sentralbanken avviker fra sitt ordinære handlingsmønsteret for å ta hensyn til finansiell stabilitet Motivasjon? Sentralbanken minimerer Q = E t { s=t β s t [ πt 2 + λ y yt 2 ] } Renta påvirker kreditten som igjen påvirker både sannsynligheten for og dybden av en finansiell krise LAW kan bidra til mer stabil økonomisk utvikling over tid

Hva sier data om kriselinken?

Renteeffekten på kreditt Paper Country Approx. peak effect of MP-shock (%) Goodhart and Hofmann (2008) Panel -1.25 Assenmacher-Wesche and Gerlach (2008) Panel -0.8 Musso et al. (2011) US -2.5 Musso et al. (2011) EA -1.1 Laséen and Strid (2013) SWE -0.8 Robstad (2014) NOR -0.8 Pescatori and Laséen (2016) CAN -1

Effekten av kreditt på krisesannsynlighet Vi estimerer en logit-modell for sannsynligheten for at en krise starter neste kvartal (omtrent som Schularick and Taylor (2012)). Logit-spesifikasjonen er: p i,t = exp(µ i + µ L L i,t ) 1 + exp(µ i + µ L L i,t ) (1) hvor µ i er faste effekter for land og µ L er koeffisienten på 5-års kumulativ realkredittvekst (L i,t ). Vi utvider datasettet til Anundsen et al. (2016). Dette gir oss data for 20 OECD-land i perioden 1975Q1-2014Q2.

Effekten av kreditt på krisesannsynlighet II Estimated parameters in the logit model (1) 5-year cumulative credit growth 2.232** (1.099) Constant -4.792*** (1.026) Country fixed effects Yes Pseudo R-Squared 0.0424 AUROC 0.725 Observations 1832 Quarterly probability of crisis start (%) 2.6 2.4 2.2 2 1.8 1.6 1.4 1.2 1 This paper Ajello et al. (2015) Jorda et al (2016) Full sample Jorda et al. (2016) Pre WW2 Jorda et al. (2016) Post WW2 0.8 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 L t

Effekten av kreditt på krisedybde 6 5 Percentage points 4 3 2 1 Pre crisis debt growth on average Pre crisis debt growth 1 standard deviation higher 0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Number of quarters from start of crisis Ledighetsutvikling under kriser

Rammeverk for å evaluere LAW

Modell Vi skal nå evaluere om LAW kan være fornuftig. Vi krever av modellen at: Renta påvirker kredittveksten Kreditten påvirker sannsynligheten for en krise Kreditten påvirker dybden av en eventuell krise Data brukes til å kalibrere styrken på effektene.

Modell II Byggeklosser: En standard liten, åpen økonomi DSGE-modell (Justiniano and Preston (2010)) Vi legger til kreditt som en variabel utenpå modellen Normale tider: Kredittmarkedet er friksjonsfritt Kreditten påvirker både sannsynligheten for og dybden av en krise Aktørene undervurderer krisesannsynligheten (som i Ajello et al. (2015), se også Cerra and Saxena (2008)) Løser modellen med Junior Maih s RISE toolbox (see https://github.com/jmaih)

Kalibrering Parameterne i kjernemodellen settes til posterior mean fra Justiniano and Preston (2010) Pengepolitikken lar vi styres av i t = ρ i i t 1 + (1 ρ i )[θ π π t + θ y y t ] + ɛ i,t Vi finner verdiene på ρ i, θ π og θ y slik at vi minimerer sentralbankens tapsfunksjon Q i en hypotetisk verden hvor kriser aldri skjer. 1 1 Vektene i tapsfunksjonen er gitt ved λ y = 2/3 and λ i = 1/4 (vekter tidligere brukt av Norges Bank).

Kalibrering II Kredittveksten defineres som cr t = β y y t + β r (i t π t+1 ) + ɛ t Parameterne justeres for å få en effekt av et rentesjokk (100 bp.) på kumulativ kredittvekst lik -0.8.

Kalibrering III Krisesannsynligheten kalibreres med de empiriske estimatene. Exit-sannsynligheten er på 0.125, slik at en krise i snitt varer i 8 kvartaler.

Kalibrering IV For at det skal oppstå kriser består etterspørselssjokket i IS-ligningen bestå av to ledd: ˆɛ g,t = g t z t gt er et standard etterspørselssjokk zt er et krisesjokk : z t = ρ z z t 1 + Ωκ t Normale tider: Ω = 0, kriser: Ω = 1 Kriseimpulsen avhenger av kredittnivået (L t ): κ t = (1 Ω)(γ + γ L L t ) + ρ κ Ωκ t 1

Kalibrering V 4 2 Average depth of crisis + effect of a 1 std. higher 5 year credit growth before crises 0 2 Percent 4 6 8 10 12 14 1 2 3 4 5 6 7 8 Number of quarters from start of crisis

Evaluering av LAW

To øvelser Vi skal gå gjennom to ulike øvelser Kan LAW lønne seg? Hvordan implementere LAW?

Øvelse #1: Kan det lønne seg? Trekk N ulike initialsituasjoner fra modellen For situasjon i, legg inn et pengepolitikksjokk som øker renten med 100 bp. Simuler verdien på sentralbankens tapsfunksjon både med og uten sjokket. Tegn hvordan endringen i tapsfunksjonen fordeler seg på initialverdien til akkumulert kredittvekst

Øvelse #1 II: Kan det lønne seg? 0.1 When P(crisis)=0 0.1 When P(crisis)>0 and sample is cleaned* 0 0 0.1 0.1 0.2 0.2 0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.2 0.2 0.1 0 0.1 0.2 0.3

Øvelse #1 III: Kan det lønne seg? Figuren indikerer to ting: Det finnes situasjoner hvor LAW-politikk bør føres Et positivt og høyt kredittnivå er en god indikator på om det kan lønne seg

Øvelse #2: Implementering? Men LAW kan ikke implementeres (over tid) med pengepolitikksjokk Kan man hente ut gevinster ved å inkludere kredittvekst i Taylor-regelen? i t = ρ i i t 1 + (1 ρ i )[θ π π t + θ y y t + (1 Ω)1 crt>0θ L ( cr t π t )] + ɛ i,t

Øvelse #2 II: Implementering? Optimal parameters in simple monetary policy rules Parameter Benign neglect LAW C-LAW I C-LAW II ρ i 0.89 0.88 0.89 0.86 θ π 6.51 5.80 6.51 4.60 θ y 1.35 1.45 1.35 1.24 θ L - 0.51 0.64 - Notes: The optimal coefficients are obtained by minimizing the weighted sum of variances in (annualized) inflation, output and the change in the nominal interest rate (annualized). The weight on the output gap and the change in the nominal interest rate is λ y = 2/3 and λ i = 1/4 respectively.

Øvelse #2 III: Implementering? Standard deviations of endogenous variables, loss and the frequency of crisis under different policy rules Benign neglect LAW C-LAW I C-LAW II Std. Annual inflation 1.66 1.74 1.69 1.75 Std. Output 2.16 1.83 2.01 1.84 Std. Interest rate (Ann. %) 3.96 3.94 3.90 3.97 Std. Real exchange rate 8.43 8.44 8.41 8.45 Std. Credit growth 1.64 1.56 1.58 1.58 Loss relative to benign neglect 100.00 96.23 97.62 96.88 Frequency of crises (Ann. %) 3.23 3.17 3.16 3.21 Notes: Model standard deviations and the frequency of financial crisis are computed by generating 1000 replications of length 1000 quarters.

Øvelse #2 IV: Implementering? 0.45 0.4 0.35 Benign neglect LAW Constrained LAW I Constrained LAW II 0.3 Density 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 2 Loss (π t + 2 λy y t + λi ( i t ) 2 ) Distribution of losses under different policy rules

Eksempel: Et stort fall i utenlandske renter

LAW reduserer sannsynlighet og dybde 5 Nominal interest rate 4 Annual CPI inflation 2 Output gap Percentage points 0 5 10 Percent 2 0 2 Percent 0 2 4 6 15 2 4 6 8 10 12 4 2 4 6 8 10 12 8 2 4 6 8 10 12 5 Real exchange rate 6 5 year real credit growth 0.6 Annualized probability of a crisis 0.5 Percent 0 5 Percent 4 2 0 Percentage points 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0.1 10 2 4 6 8 10 12 2 2 4 6 8 10 12 0.2 2 4 6 8 10 12 Benign neglect LAW Crisis periods

Oppsummering

Oppsummering Pengepolitikken kan tjene på å ta hensyn til finansielle ubalanser Kriser er kostbare hendelser. Selv en liten reduksjon i potensiell dybde eller sannsynlighet kan gi stor nok gevinst Pengepolitikksjokk gir ofte velferdsgevinst når kreditten er på et høyt nivå Å legge til kredittvekst i Taylor-regelen gir noe gevinst Kan det være mer å hente fra et mer avansert handlingsmønster?

Oppsummering II Antagelsen om at kredittnivået påvirker dybden av en krise er avgjørende 0.9 Response to credit growth in the Taylor rule (θ c ) 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0.1 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 Marginal effect of financial imbalances on GDP during crisis (percent) Kalibreringen av krisesannsynlighetsfunksjonen er også viktig Husk at aktørene ikke tar hensyn til krisemuligheten Rasjonelle aktører ville selvforsikret seg i større grad

Oppsummering III Sammenlignet med annen litteratur: Svensson (2016): Modellerer LAW som et pengepolitikksjokk. Konkluderer med at man, om noe, skal lean with the wind Ajello et al. (2015): Bruker et modellrammeverk veldig likt oss. Konkluderer at LAW gir svært lite ekstra nytte Viktig bidrag i vårt paper: Vi tillater endogen krisedybde

References I Ajello, A., T. Laubach, D. Lopez-Salido, and T. Nakate (2015, February). Financial stability and optimal interest-rate policy. Working paper, Federal Reserve Board. Anundsen, A., K. Gerdrup, F. Hansen, and K. Kragh-Sorensen (2016). Bubbles and crisis: The role of house prices and credit. Journal of Applied Econometrics. Forthcoming. Assenmacher-Wesche, K. and S. Gerlach (2008). Monetary policy, asset prices and macroeconomic conditions : a panel-var study. Working paper series 149, National Bank of Belgium. Cerra, V. and S. C. Saxena (2008). Growth dynamic: The myth of economic recovery. American Economic Review 98(1), 439 457. Goodhart, C. and B. Hofmann (2008). House prices, money, credit, and the macroeconomy. Oxford Review of Economic Policy 24(1), 180 205. Justiniano, A. and B. Preston (2010). Can structural small open-economy models account for the influence of foreign disturbances? Journal of International Economics 81(1), 61 74. Laséen, S. and I. Strid (2013). Debt dynamics and monetary policy: A note. Working paper series 283, Sveriges Riksbank.

References II Musso, A., S. Neri, and L. Stracca (2011). Housing, consumption and monetary policy: How different are the {US} and the euro area? Journal of Banking and Finance 35(11), 3019 3041. Pescatori, A. and S. Laséen (2016, March). Financial Stability and Interest-Rate Policy; A Quantitative Assessment of Costs and Benefits. IMF Working Papers 16/73, International Monetary Fund. Robstad, Ø. (2014). House prices, credit and the effect of monetar policy shocks in Norway: Evidence from Structural VAR models. Working paper 5/2014, Norges Bank. Schularick, M. and A. M. Taylor (2012). Credit booms gone bust: Monetary policy, leverage cycles and financial crises, 1870-2008. American Economic Review 102(2), 1029 1061. Svensson, L. E. (2016, January). Cost-benefit analysis of leaning against the wind: Are costs larger also with less effective macroprudential policy? Working Paper 21902, National Bureau of Economic Research.