我们在1996年至2018年的样本期间为47个高级和新兴市场经济体构建了平衡的面板数据集,以凭经验研究通这种驱动力的可能变化。使用通往通用的开放式菲利普斯曲线模型并正式测试结构性突破,即使在巨大的金融危机之后,我们发现,基本驱动力或它们对大多数经济体的量化效果的显着变化相对较小。但是,一个值得注意的变化是,对于广告市场经济和新兴市场经济体,使用专业预测来衡量的预期未来通往的平均体重增加。我们发现,这种期望,国内和外国产出差距,汇率过路和石油价格的异质但显着的影响,对外部驱动力的敏感性通常更高。与模型一致,各种通往驱动因素的行为,尤其是看起来更好的锚定障碍期望的行为,可以解释跨不同经济体的水平变化和波动性的变化模式。关键字:开放经济菲利普斯曲线;结构休息;通气期望;汇率通过;频率波动jel分类:E31,F31,F41
我们概述了美国与Covid-19债务债务的两种不同退出策略,并分析了它们对新兴市场和全球稳定性的影响。第一个策略是美国旨在返回2019年,前铺设的宽松财政政策模式和适应货币政策。该策略的短期收益包括滚雪球效应(公共债务利率和增长率之间的差异)是负面的,这就是经济增长速度。这种策略可能导致越来越多的尾巴风险,这是由于未来的雪球效应逆转而引发的更深层次的危机,从而引起了更深层次的突然停止危机和新兴市场的不稳定。我们通过评估新兴市场在1980年代的损失十年来说明了这种情况,这是由于1974 - 1984年美国雪球效应的巨大逆转而引发的。第二种策略需要一种两管制的方法。首先,将美国财政优先事项从对抗Covid的医疗和经济挑战中转变为对社会,医疗和身体基础设施的投资。第二,有了滞后,促进了旨在达到加班的一级利用和债务抵御能力的逐步的财政调整。我们通过审查第二次世界大战后美国的退出战略以及对西欧和日本的“凤凰出现”的影响来说明这种情况。两种退出策略之间的对比表明,两方的方法类似于对更大的长期全球稳定性进行的前期投资。关键字:covid-19;全球化;金融危机,债务超额jel分类我们还从经验上表明,降低服务公共债务成本如何与更高的实际产出增长有关。f3,f41,f43
使用分位数回归技术,我们研究了大型高级和新兴市场经济体(EMES)中通货膨胀风险的驱动因素。我们记录了有关通货膨胀预测分配的几个事实,并突出了这两组国家之间的一些关键差异。首先,汇率对EMES的通货膨胀前景具有定量重要和非线性影响:折旧与上部分位数的增加相比,比下分位数更大,从而增加了分布的正确偏度。相比之下,没有证据表明发达经济体这种非线性。第二,EMES的财务状况更严格带来通货膨胀的下行和上行风险,同时对模态或平均结果产生了沉重的影响。这与发达经济体形成鲜明对比的是,只有下行风险证明是敏感的。第三,政策利率的零下限转化为通货膨胀的实质性下行风险。最后,通货膨胀靶向的采用不仅与平均通货膨胀率较低有关,而且与右转的分布相关。我们的发现强调了在通货膨胀动力学结构模型中包括非线性的重要性。
金融渠道体现在新兴市场经济体债券收益与汇率的关系上。在图 6 中,表示美元收益的红线比表示本币收益的蓝线更陡峭。这意味着,以美元计算,新兴市场经济体债券收益对长期利率变化的敏感度往往高于以本币计算。美元收益敏感度更高是因为汇率变动往往会强化利率变化的影响。换句话说,当主权债券收益率上升时,汇率就会贬值,从而放大投资者的损失。这种普遍模式至少从 2013 年开始就很明显,在 Covid-19 爆发引发全球风险撤退时(右侧面板),这种模式再次得到体现。
总体财政方案包括预算和非预算措施(标准分类)及其子类别。2 通过预算实现的应对措施对财政收支平衡有直接的负面影响。预算措施包括医疗保健支出、对企业和家庭的转移支付、工资和失业补贴以及减税或延期纳税。非预算部分包括资金和信用担保,不会对财政收支平衡产生直接影响。3 资金包括政府或其金融机构和国有银行向企业(重点是中小企业)提供的贷款,以及其他金融支持,包括对航空公司等战略性企业的股权注入。政府信用担保,包括对央行计划的财政支持,旨在在高度不确定的环境中维持信贷流向经济(参见 Baudino (2020))。
使用,这进一步推动了移动互联网的繁荣。互联网正在成为这个数字时代的营销和商业工具。它给我们带来了一场难以想象的巨大变革。这背后的原因是互联网的覆盖范围几乎可以覆盖任何人和每个地方,因此我们的生活和未来将受到相应的影响。不仅对每个人,而且对我们的组织,工作环境,家庭和企业等,互联网都引领我们尝试更多,体验更多。在人类历史的进化中,当有了高效和密切的沟通时,就会有进化的进步,这将导致营销和商业进入一个全新的阶段。互联网时代已经超越了历史上的任何其他时代。没有什么能比得上互联网覆盖的深度和广度,它让我们头晕目眩。总之,互联网是即时的和全球性的(Heslop&Angell,1994)。
稳健的社会市场经济——关于新冠疫情的一些思考 当前这场始于中国武汉的疫情给全世界带来了沉重打击,而全世界对这场危机都毫无准备。金融市场的工作是预测未来发展并根据预期调整价格,但这次疫情却出乎意料。道琼斯指数暴跌超过 20%,经历了历史上损失百分比最大的一周。全球个体经营者和中小企业担心破产。各国政府和央行正试图通过前所未有的支出和信贷来提振经济,这些措施远远超过了十年前的水平,从而冒着通货膨胀、货币危机或另一场债务危机的风险。当这场危机结束时,人们会问:我们怎么会愚蠢到让这种情况发生?我们为什么要开放边境?为什么我们在为时已晚的时候关闭边境?我们为什么(再次)让意大利失望?为什么他们告诉我们口罩毫无用处,尽管它们的用处显而易见?为什么他们告诉我们关闭学校没有意义,却在一周后关闭学校?这些都是很好的问题,也许一些政客必须为他们的疏忽付出代价。然而,问问自己总是好的:如果我是一名政客,我将如何应对病毒爆发的可能性?我会做好准备吗?既然不可能为所有事情做好准备,我们可能会问,我们能为我们的市场和社会做些什么,以帮助他们度过未来的风暴。在二十一世纪,世界第二次受到“小事件”的重创。2008 年,金融市场一直在猜测信贷风险,忽略了许多小额信贷借款人同时破产的可能性;交易员相信大数定律,该定律适用于许多小的、独立的、统计上相同的情况,但不适用于许多小事件可能通过某些共同因素高度相关的情况。监管不当引发的猜测越来越多,游戏一直进行到不可思议的事情发生,如今著名的“黑天鹅”登场。这些天,世界又被另一件小事件震惊了,那就是由病毒引起的全球大流行。当然,这种大流行的可能性是众所周知的。事实上,德国政府肯定早就意识到了这种可能性,因为它在 2012 年要求罗伯特·科赫研究所对新冠病毒大流行的潜在后果进行研究。当你阅读这项研究时,你不禁会问:为什么当局没有对这项研究作出反应?没有反应的原因可以称为“忽视小事件”或“奈特不确定性”。芝加哥经济学家弗兰克·奈特是第一位强调小事件重要性的社会科学家,我们不知道这些事件发生的概率,也无法合理地估计它们对现代经济的影响。在金融危机期间,市场忽视了大量信贷事件同时发生的可能性,监管机构甚至允许他们忽略这种不确定性。现在,政客、市场和卫生当局显然已经确信没有必要为病毒大流行做准备,他们可能认为这种准备的成本太高了。
Kamber 等人(2020 年)研究了 1996 年至 2018 年样本期内 47 个发达和新兴市场经济体的通胀驱动力可能发生的变化。总体而言,结果支持开放经济混合菲利普斯曲线通胀模型,该模型增加了预期未来通胀的权重,并发挥了国外产出缺口的重要作用。通胀预期、产出缺口、汇率传导和油价的估计影响在不同经济体中存在差异,外部驱动力对新兴市场经济体的影响通常更大。此外,尽管出现了一些结构性变化,但该模型的参数在大金融危机之前、期间和之后都表现出令人惊讶的稳定性。对于许多经济体而言,给定变量的估计效应在整个样本期内根本没有变化,而模型中变量的行为可以解释通胀水平和波动性随时间的变化模式。