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全球供应链压力和美国通货膨胀
我们使用纽约联邦储备银行建造的全球供应链压力指数（GSCPI）来衡量供应链中断（Akinci等人。2022）。The GSCPI summarizes information from 27 monthly indicators of transportation costs—such as the Baltic Dry Index, the Harpex index, and the Bureau of Labor Statistics airfreight cost indexes—and supply chain-related components from the Purchasing Managers' Index surveys for manufacturing firms in seven major economies, including China, the euro area, Japan, South Korea, Taiwan, the United Kingdom, and the United国家。图1显示了1997年1月至2023年4月的GSCPI（蓝线）。GSCPI被归一化，在全日制序列中的平均值为零。垂直轴指示该指数高于或低于平均值的标准偏差。随着全球供应状况的变化，GSCPI在其平均水平上波动。例如，2011年的尖峰反映了日本东北地震和海啸后对汽车生产和分配的中断。在中国– U.S之后，该指数再次在2017年再次攀升。贸易纠纷。在COVID-19大流行病开始后，GSCPI跃升至前所未有的水平，到2021年底，超过其平均值的四个标准偏差。自2022年中以来，供应链压力一直稳步缓解，GSCPI逐渐恢复了其历史平均水平。
州长沃勒对经济前景的讲话
3，例如，卡萨尔迪·加西亚（Cascaldi-Garcia）等人（2024年）记录，在大流行和通货膨胀发作期间，标题通货膨胀量的核心和非核心组成部分在整个国家 /地区都有强烈的共同批准。 see Danilo Cascaldi-Garcia, Luca Guerrieri, Matteo Iacoviello, and Michele Modugno (2024), “Lessons from the Co-movement of Inflation around the World,” FEDS Notes (Washington: Board of Governors of the Federal Reserve System, June 28), https://doi.org/10.17016/2380-7172.3543 .4关于供应链中断在加油中的作用的早期说明，请参见Ozge Akinci，Gianluca Benigno，Ruth Cesar Heymann，Julian Di Giovanni，Jan J.J. Groen, Lawrence Lin, and Adam I. Noble (2022), “The Global Supply Side of Inflationary Pressures,” Federal Reserve Bank of New York, Liberty Street Economics (blog), January 28, https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2022/1/the-global-supply-side-of-inflationary-pressures .有关将供应中断传输到全球价值链时，请参见Françoisde Soyres，Alexandre Gaillard，Ana Maria Santacreu和Dylan Moore（2024），“供应破坏和财政刺激：通过全球价值链的传播”，《 AEA Papers and Conlingings and Conlingings》，第1卷。114（5月），pp。112–17。
金融（不）稳定性实际利率，r**
我们建立了一个宏观金融模型，该模型具有偶尔约束性的融资约束，其中实际利率对当前和未来的金融稳定产生相反的影响，同时期影响由估值效应（类似于引发 2023 年银行业动荡的效应）驱动，未来影响由中介机构的收益追求驱动。我们使用此模型来说明金融稳定利率 r** 的概念，我们建议将其作为金融脆弱性的定量汇总统计数据。我们为美国经济提供了 r** 的衡量标准，并讨论了其在过去五十年中的演变。关键词：r**、金融危机、金融稳定、偶尔约束性的信贷约束 _________________ Akinci，Del Negro：纽约联邦储备银行（电子邮件：ozge.akinci@ny.frb.org，marco.delnegro@ny.frb.org）。Benigno：洛桑大学（电子邮件：gianluca.benigno@gmail.com）。Queralto：美国联邦储备系统理事会（电子邮件：albert.queralto@frb.gov）。作者感谢 Ethan Nourbash 提供的出色研究协助。他们还感谢 Thomas Eisenbach、Kirstin Hubrich 和 Marek Jarociński 分享他们的数据以及关于其构建的有用见解，感谢各种研讨会、会议和讲习班的参与者，以及 Fiorella De Fiore、Mark Gertler 和 Fernanda Nechio 提供的深刻评论和问题。本文介绍了初步研究结果，并分发给经济学家和其他感兴趣的读者，仅用于激发讨论和征求意见。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映纽约联邦储备银行、联邦储备委员会或联邦储备系统的立场。任何错误或遗漏均由作者负责。