Natural disasters as macroeconomic tail risks
作为宏观经济尾部风险的自然灾害AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确使用结构分位数 VAR 和脉冲响应分析灾害冲击对增长及通胀分布的作用，直接对应宏观冲击分析。
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作为宏观经济尾部风险的自然灾害
- 研究问题
- 气候相关自然灾害如何改变产出增长和通胀的预测分布，尤其是尾部风险，以及更频繁的大灾害可能带来哪些宏观影响？
- 方法与思路
- 作者为结构分位数 VAR 定义分位数及矩脉冲响应，用于分析灾害后的分布动态，并开展不同灾害频率下的情景分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称灾害初期提高增长下行风险并随后短暂反弹，通胀上行风险先升后降，且对条件方差与偏度产生持续影响。
- 阅读关注点
- 应核对灾害冲击的结构识别、分位数与矩响应的构造，以及气候政策情景如何映射为灾害频率和宏观分布变化。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 摘要；识别限制、样本范围与效应数值未说明，情景结果依赖未展示的设定，不能视为无条件预测。
原文摘要
We introduce quantile and moment impulse response functions for structural quantile vector autoregressive models. We use them to study how climate-related natural disasters affect the predictive distribution of output growth and inflation. Disasters strongly shift the forecast distribution particularly in the tails. They result in an initial sharp increase of the downside risk for growth, followed by a temporary rebound. Upside risk to inflation increases markedly for a few months and then subsides. As a result, natural disasters have a persistent impact on the conditional variance and skewness of macroeconomic aggregates which standard linear models estimating conditional mean dynamics fail to match. We perform a scenario analysis to evaluate the hypothetical effects of more frequent large disasters on the macroeconomy due to increased atmospheric carbon concentration. Our results indicate a substantially higher conditional volatility of growth and inflation as well as increased upside risk to inflation particularly in a scenario where only currently pledged climate policies are implemented.