Monitoring joint tail risks: An application to growth and inflation
联合尾部风险监测：增长与通胀的应用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：摘要明确预测增长与通胀的条件联合尾部事件及滞胀概率，直接对应宏观预测。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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联合尾部风险监测：增长与通胀的应用
- 研究问题
- 如何同时刻画低增长与高通胀的联合尾部风险，并预测滞胀概率、构造政策制定者关注的最坏情景及评估金融条件收紧的影响？
- 方法与思路
- 作者提出增长与通胀风险前沿 GIaR，将单变量风险概念推广为双变量框架，并提供其识别、估计及一致有效的上下置信带。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确提出联合风险前沿及其推断程序，并将其用于条件滞胀概率预测、最坏情景计算和金融条件变化下的联合尾部分析。
- 阅读关注点
- 应核对前沿和最坏情景的数学定义、识别条件、置信带的一致有效范围，以及金融条件变化所对应的统计比较或因果解释。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，前沿构造、数据和数值结果均未说明；金融条件收紧的分析不能仅凭摘要认定为已识别的因果效应。
原文摘要
This paper develops the concept of Growth and Inflation at Risk frontier (GIaR). This is a bivariate generalisation of the concepts of Growth-at-Risk (GaR) and Inflation-at-Risk (IaR). We propose a novel approach to identify and estimate GIaR and provide uniformly valid upper and lower confidence bands. We first apply our procedure to predict the conditional probability of stagflation. Second, we compute worst-case scenarios for a policy maker who is concerned about the joint tail risk of low growth and high inflation, and we also study the effect that a tightening of financial conditions has on the joint tail risks.