Macro-prudential policy under asymmetric risks: A Bayesian structural quantile VAR approach
非对称风险下的宏观审慎政策：贝叶斯结构分位数 VAR 方法AI 解读 ↓
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非对称风险下的宏观审慎政策：贝叶斯结构分位数 VAR 方法
- 研究问题
- 宏观审慎政策如何在降低金融失衡导致的经济下行风险与保留增长上行潜力之间权衡，并考虑未来结果分布的非对称性？
- 方法与思路
- 作者定义下行风险、上行潜力和显式政策损失函数，建立贝叶斯结构分位数 VAR，并用分位数脉冲响应分析政策作用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，模型提供灵活且可能非对称的预测分布，用于评估政策降低增长波动和负偏度的空间、推断政策立场及有利干预情境。
- 阅读关注点
- 应核对结构冲击识别、分位数模型与预测分布的构造，以及损失函数设定如何影响政策立场判断和干预收益。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要，未核对全文或其他版本；识别限制、数据和具体政策结论未说明，不能直接据此作政策推荐。
原文摘要
Macro-prudential policymakers face a risk-management problem: they must assess medium-term downside risks to the real economy stemming from financial imbalances and the associated threat of future financial crises, while accounting for the cost of policy interventions in terms of foregone upside potential. This trade-off between limiting downside risks and preserving upside growth is inherently asymmetric and depends on the distribution of future macroeconomic outcomes. We formalize this decision problem by defining novel measures of downside risk and upside potential and by stipulating an explicit loss function for macro-prudential policy. To evaluate policy in this setting, we develop and apply a novel Bayesian structural quantile vector autoregressive model that delivers flexible and potentially asymmetric predictive distributions. Using quantile impulse responses, we assess the scope for macro-prudential policy to reduce growth volatility and negative skewness, infer the macro-prudential policy stance, and characterize the circumstances under which macro-prudential interventions are likely to be beneficial.