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前沿速递|不负众望:全球金融危机后央行的信誉、前瞻性指导的有效性和通货膨胀动态(Stephen等)

2024-03-05 来源:

 原文信息

Living Up to Expectations: Central Bank Credibility, the Effectiveness of Forward Guidance, and Inflation Dynamics Post-Global Financial Crisis

Stephen Cole, Enrique Martinez Garcia, Eric R. Sims

NBER Working Paper(NBER-2023年10月)

 

摘要

本文研究了中央银行信用不完全时前瞻性指导的有效性。利用基于预期通胀、产出增长和利率的独特调查衡量标准,我们估计了美国和其他七国集团国家加西班牙的小规模新凯恩斯主义模型,允许偏离充分信息理性预期。在我们的模型中,聚合异质预期的关键参数反映了央行的可信度,并影响了前瞻性指导的整体有效性。我们发现,美国、英国、德国和其他主要发达经济体的央行的可信度水平相似(尽管远未达到完全可信度);然而,日本央行的信誉要低得多。对于每个国家来说,随着时间的推移,我们衡量可信度的标准都在下降,这使得前瞻性指导的效果降低。在一项反事实分析中,我们记录到,如果公众认为央行的前瞻性指导声明完全可信,那么在全球金融危机之后,通胀率会高得多,短期利率的零下限也就不那么重要了。此外,在新冠肺炎疫情后的通胀飙升之后,如果有完美的可信度,通胀会下降得更多、更快。

 

以下为正文内容:

 

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引言

前瞻性指导已成为现代央行工具包的标准组成部分,对短期利率的未来路径提供沟通(明示或暗示)。尽管央行多年来一直使用某种形式的前瞻性指导,但在全球金融危机期间,前瞻性指导作为零下限(ZLB)传统降息的替代品变得特别流行。由于新冠肺炎疫情的爆发和由此产生的经济不稳定,前瞻性指导的重要性再次凸显。前瞻性指导的有效性取决于私营部门对未来政策路径的预期,这意味着央行的公告必须广泛可信并纳入经济行为体的预期,也意味着前瞻性指导应该在承诺的未来政策变化之前锚定预期并刺激经济。本文分析了前瞻性指导在时间和不同国家上的有效性,同时通过异质预期捕捉了不完美的央行信誉。本文还证明如果央行完全可信的话,最近几年的通胀路径和其他总体宏观变量可能会有所不同。

 

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主要内容

2.1 模型设计与估计方法

我们采用了一个标准的新凯恩斯主义DSGE模型,该模型遵循Woodford(2003)、Giannoni和Woodford(2004)、Milani(2007)、Curdia等(2015)、Cole和Milani(2017),以及最近的Cole和Mart´ınez Garc´ıa(2023)。我们对数据的对数线性近似是从家庭和企业的优化行为中得出的,如Cole和Mart´ınez Garc´ıa(2023)所示,该模型结合了消费习惯形成、价格粘性和价格指数化。货币政策的特征是惯性Taylor(1993)实际利率反馈规则,该规则描述了货币政策对经济条件的反应。该模型主要创新有两点:一是明确区分了货币政策的意外和预期(前瞻性指导)冲击;二是假设认为央行承诺不可信的私人代理使用标准VAR(1)模型来预测经济的未来路径;认为央行承诺可信的其他私人代理根据理性预期(FIRE)模型预测经济未来路径。则总产出的期望可以表达如下,其中0<τ<1为具有理性预期的代理人比例,被称为模型的可信度参数。


 

本文使用贝叶斯技术来估计模型参数,主要分析美国、英国、德国和日本四国,控制前向引导强度参数。模型使用实际GDP增长、总体CPI通胀和名义短期(3个月)利率的季度数据作为产出、通胀和名义利率的对应数据,还利用了一个和两个时期的实际GDP增长、一个时期的总体CPI通胀和一到五个时期的名义短期(3个月)利率的季度预测数据。预期数据来自Consensus Economics收集的美国、英国、德国和日本从1990年第三季度到2022年第三季(129次观察)的季度调查结果。对于每个国家,我们估计了三个不同时间段的模型:全样本为1990年第3季度至2022年第三季度;“大缓和”样本为1990年第三季度至2007年第三季度;“低利率”时期样本包括全球金融危机以及新冠肺炎衰退和复苏的前期和后果,2005年第三季度至2022年第三季度。结构参数的先验很大程度上遵循现有文献,每个国家的所有参数都是单独估计的,除了主观折现系数β、劳动力供应的弗里希弹性倒数ω和价格指数化程度ι,它们分别固定在0.99、0.8975和0.5的常规值。

 

2.3估计结果

表1显示了美国、英国、德国和日本在上述三个样本期内关键参数τ的后验估计。全样本的估计结果显示,美联储的可信度最高,后验均值估计为0.47,英国央行(英格兰银行)和德国央行(德意志联邦银行/欧洲央行)分别为0.42和0.43,日本央行为0.23显著低于其他央行;在大缓和样本中,所有国家τ的后验均值都较高,英国的可信度最高0.57,美国和德国分别为0.55和0.45,日本自20世纪90年代初以来经历了一段很长的低利率期,跨越了大缓和时期,因此可信度仅为0.33;低利率期样本中所有四家央行的可信度都要低得多,了,美国可信度0.39为四国最高,但仅为大缓和后验平均值的71%,英国可信度0.32大约只有其大缓和期的一半,德国情况与美国类似,日本仍然是低位的异常值0.12仅为大缓和期的三分之一。


 

除了估计央行可信度外,本文还利用该模型估计了前瞻性指导冲击对实际政策的贡献。图2绘制了样本中四个国家前瞻性指导对五个季度名义短期利率预期影响的时间序列,其正值表明前瞻性指导是净鹰派反之为净鸽派。对于美国,全球金融危机前夕其前瞻性指导从鸽派转向鹰派,给预期利率带来了上行压力,这与美联储提高政策利率的时间相吻合;但是全球金融危机出现后序列很快变为负值并一直保持到样本结束,该转变与美联储试图通过前瞻性指导降低长期利率以对抗2008年12月生效的零下限。在最低点,短期名义利率五个季度的预测比没有前瞻性指导冲击的辅助预测低2个百分点,这表明前瞻性指导实际上对美国短期名义利率预期路径产生了重大影响。英国和德国有相似的结果,但日本的结果相对更加平缓。总的来说,该模型对于前瞻性指导冲击影响的估计符合史实。


 

接下来分析跨越时间和空间的前瞻性指导的有效性。从样本期开始,我们对每个国家进行滚动估计,以评估前瞻性指导冲击对产出和通货膨胀等宏观变量的潜在贡献。对于每个国家,我们在69次观测(17年1个季度)的滚动窗口内估计参数,因此第一个子样本对应于大缓和期,最后一个子样本对应着低利率期。给定所有参数的估计后验均值,我们计算了每个国家在每个窗口中未来5个季度的产出和通货膨胀对25个基点的正向引导冲击的脉冲响应,结果报告于图3,并显示每个国家τ的滚动估计值。

 

 

对于美国,在所有滚动样本中,5个季度前瞻性指导冲击的累积输出效应平均约为0.1%。在样本开始时,前瞻指导的产出效率会出现温和的上升,随着时间的推移,前瞻指导的产出效率会稳步下降,从大约0.12%的初始值下降到样本结束时的大约0.08%。累计通胀反应也显示出类似的模式。这两种下降都与参数τ随时间的估计下降相吻合。英国和德国前瞻性指引效应的形式与美国类似,不同之处在于这两个国家出现了突然的下降,时间上与新冠肺炎疫情发生相吻合,然而这也与τ随时间的估计下降对应。日本除了τ的估计值最低外,前瞻指引的平均效果最差,但同样出现了可信度的下降趋势。

 

最后我们要问这样一个问题:如果央行更加可信,全球金融危机后的通胀水平会像现在这么低吗?为了回答这个问题,我们进行了一个反事实模拟,采用低利率时期的估计模型,并提取了驱动模型内生变量的平滑冲击,其他估计参数设置为其后验均值,但将参数τ固定为1(完全可信)。图4报告了美国的通货膨胀、产出增长和短期名义利率的观察路径(实线)和反事实路径(虚线),显示当前瞻性指导完全可信时,全球金融危机期间及其后的所有时间点通货膨胀都会略高,并且危机之后的几年中通胀率将更接近美联储2%的目标;2015年之后反事实路径低于实现的通胀路径,当时前瞻性指导变得更加强硬,ZLB最终取消。这显示如果美联储拥有完美的信誉,并遵循通过我们模型的前瞻指导政策路径,那么ZLB就不会对政策造成太大的阻碍。英国和德国的情况与美国非常相似,而日本的结果表明采用通过该模型复原的前瞻指导政策路径将不那么成功。

 

本文后续还利用该模型进行了新冠肺炎疫情期间的模拟和西班牙、意大利、法国和加拿大四国的模拟,结果与上文分析保持一致。

 

3

结语

前瞻性指导目前已成为各央行货币政策工具的标准组成部分,然而其预期效果取决于公众对其可信度的看法。本文研究了央行信用不完善时前瞻性指导在时间和国家方面的异质性影响。主要结论有两个:其一,前瞻性指导的强大程度取决于央行公告的可信度,许多国家的可信度估计是相似的(除了日本,该国可信度低于所有其他国家),对大多数国家来说可信度在后金融危机时期明显更低。其二,前瞻性指导的效力和可信度均随时间变化。本文研究发现,如果各央行完全可信,那么其实施的货币政策可能会对支撑通胀和缩短危机后ZLB期产生更大的作用。这一发现有助于解释新冠疫情衰退前文献关注的所谓“缺失的通胀之谜”。本文还发现,如果前瞻性指导完全可信,货币政策通常有助于缩短新冠疫情后的通胀飙升。

 

尽管反事实做法有一些局限性,但本文研究结果表明,制定的政策与世界各地央行的既定目标并不矛盾,即使它们的表现可能比预期的要弱。这可能在一定程度上源于许多央行自己的预测模型忽视了预测中不同信念的作用,以及央行制定这些预测的可信度可能会削弱前瞻性指导的效力。

 

 


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