Kristina Bluwstein, Sudipto Karmakar und David Aikman
Einführung
Die Inflation erreichte im Juli 2022 quick 9 %, den höchsten Stand seit dem Anfang der 1990er Jahre. Ein großer Teil der Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter wird solche Preiserhöhungen oder die Aussicht auf höhere Zinssätze, um die Inflation wieder unter Kontrolle zu bringen, noch nie erlebt haben. In den letzten Jahren waren viele Kommentatoren besorgt über die Risiken für die Finanzstabilität durch die anhaltende Niedrigzinsphase, einschließlich der Möglichkeit von Finanzinstituten auf der Suche nach Rendite durch Übernahme riskanterer Schuldenstrukturen. Aber was ist mit dem umgekehrten Fall? Welche Risiken für die Finanzstabilität gehen von hoher Inflation und steigenden Zinsen aus?
Die Aufrechterhaltung der Finanzstabilität bedeutet, nach Ereignissen mit geringer Wahrscheinlichkeit und großen Auswirkungen wie Finanzkrisen Ausschau zu halten und Richtlinien zu entwickeln, um das Eintreten dieser „Tail“-Risiken zu verhindern und zu mindern. Es gibt keine einfache Methode zur Messung von Tail-Risiken – aber in den letzten Jahren haben Forscher damit begonnen, einen Ansatz namens „BIP-gefährdet‘ als Maß für die Finanzstabilität. Kurz gesagt soll die Beziehung zwischen Indikatoren für die Gesundheit des Finanzsystems, einschließlich der Stärke der Haushalts- und Unternehmensbilanzen, und der Wahrscheinlichkeit, eine sehr schwere Rezession zu erleben, modelliert werden. Ein typischer Befund ist, dass bei steigender Risikobereitschaft im Finanzsystem die Auch das Risiko einer schweren Rezession in den nächsten drei Jahren steigt.
Unser neuere Forschung präsentieren ein neuartiges Modell von GDP-at-Threat. Wir wenden es an, um die Frage zu beantworten, wie sich ein ziemlich anhaltender Anstieg der Inflation auf die Finanzstabilität auswirken würde. Nur um es zu betonen, dies ist eher ein „Was wäre wenn“-Szenario als das wahrscheinlichste Ergebnis für die Wirtschaft.
Wir stellen fest, dass höhere Inflations- und Zinssätze kurzfristig die Risiken für die Finanzstabilität erhöhen, da höhere Zinsen Druck auf die Schuldendienstkosten ausüben. Dies wiederum bedeutet ein größeres Risiko des „Schuldenabbaus“ durch hoch verschuldete Haushalte und Unternehmen, die gezwungen sein könnten, ihre Ausgaben zu reduzieren, um ihren Schuldenverpflichtungen nachzukommen, was möglicherweise rezessive Auswirkungen verstärkt. Es besteht auch das Risiko, dass höhere Kreditausfälle das Eigenkapital der Banken aufzehren, was Banken dazu veranlassen könnte, die Kreditvergabebedingungen zu verschärfen. In Anbetracht der Größe der Kapitalpuffer der Banken ist dieser Effekt in unserem Modell jedoch gering. Interessanterweise sinken die Risiken für die Finanzstabilität mittelfristig, da die Erhöhung der Leitzinsen einen größeren Spielraum für Zinssenkungen in zukünftigen Stresssituationen bietet.
Ein Modell von GDP-at-Threat
Wir bauen ein neuartiges makroökonomisches Modell mit finanziellen Friktionen auf, um die Treiber von GDP-at-Threat zu untersuchen. Das Modell basiert auf der Neue keynesianische Custom: Inflationsdynamik wird über eine Phillips-Kurve durch die Produktionslücke und Kostendruckschocks angetrieben; Die Geldpolitik funktioniert, indem sie den realen Zinssatz über eine IS-Kurve verändert.
Wir erweitern das Modell um Nichtlinearitäten, die mit drei assoziiert sind gelegentlich verbindliche Auflagen: (a) ein effektive Zinsuntergrenze, was die Fähigkeit der Zentralbank verringert, Schocks abzufedern; (b) eine Bankkapitalbeschränkung, die das Potenzial schafft, dass Banken die Kreditvergabe stark einschränken (d. h. a Kreditklemme) wenn ihre Kapitalausstattung beeinträchtigt wird; und (c) eine Schuldendienstbeschränkung, wo Haushalte und Unternehmen bauen ihren Verschuldungsgrad stark ab, wenn ihre Schuldendienstlasten zu groß werden. Das Modell ist so kalibriert, dass es den herausragenden Merkmalen der britischen Wirtschaft entspricht.
Um das Tail-Risiko zu charakterisieren, konzentrieren wir uns auf das 5. Perzentil der BIP-Verteilung. Um dies zu messen, simulieren wir das Modell viele Male, sortieren die prognostizierten BIP-Ergebnisse nach ihrer Schwere und finden den Rückgang des BIP, der nur in 5% der Simulationen überschritten wird. Dies ähnelt dem Konzept des „Worth-at-Threat“, das im Finanzrisikomanagement verwendet wird. Wir tun dies für verschiedene Prognosehorizonte und konzentrieren uns insbesondere auf den 3–5-Jahreshorizont „BIP at Threat“, da dies den politischen Entscheidungsträgern ausreichend Zeit gibt, Risiken zu erkennen und makroprudenzielle Instrumente anzuwenden, um eine Anhäufung gefundener Schwachstellen abzuwenden.
Nichtlinearitäten führen zu einer fettschwänzigen BIP-Verteilung
Diagramm 1 zeigt die Verteilung des BIP (relativ zum Development) aus diesem Modell. Die Verteilung ist asymmetrisch und hat einen ausgeprägten linken Schwanz. Der Punkt (a) ist das GDP-at-Threat in unserem Basismodell, während (b) das GDP-at-Threat im linearen Modell darstellt. Der Fats Tail spiegelt die Möglichkeit wider, dass eine oder mehrere der drei gelegentlich bindenden Beschränkungen die Auswirkungen negativer Schocks verstärken und eine tiefe Rezession auslösen. Diese Fragilität des Modells fehlt in standardmäßigen, linearen New Keynesian und Actual Enterprise Cycle-Modellen, was bedeutet, dass Standardmodelle das Risiko einer großen Rezession unterschätzen.
Diagramm 1: Modellimplizierte BIP-Verteilung
In einigen Situationen interagieren die Einschränkungen im Modell miteinander, um Rezessionen besonders schwerwiegend zu machen – dies sind die Umstände im äußersten linken Ende der BIP-Verteilung in der Grafik. Wenn die Zinssätze beispielsweise sehr niedrig sind, sind die Banken weniger profitabel und finden es schwieriger, ihr Eigenkapital wieder aufzufüllen, was das Finanzsystem anfällig für Kreditkrisen bei Banken macht. In ähnlicher Weise kommt es bei sehr hoher Verschuldung häufiger zu Entschuldungsepisoden, und die deflationären Folgen dieser Episoden machen es wahrscheinlicher, dass die Geldpolitik an der Untergrenze gefangen bleibt.
Inflation und Tail Dangers: ein Gedankenexperiment
Um zu verstehen, wie sich die Inflation in unserem Modell auf das GDP-at-Threat auswirkt, führen wir ein Gedankenexperiment durch: Wir speisen einen anhaltenden Inflationsschock in das Modell ein, was zu einer Inflation von 8 % Ende 2022 führt, 5 %–6 % in 2023–24 und bleibt bis Mitte 2026 auf dem Ziel. Die geldpolitische Reaktion wird sehr stilistisch über eine einfache Taylor-Regel modelliert, die auf die Inflation mit einer deutlichen Erhöhung des Leitzinses im Jahr 2023 reagiert. Wir ziehen dann zufällig andere Schocks und verwenden diese, um das Modell zu simulieren. Angesichts der Einfachheit des Modells und der rein hypothetischen Annahmen über den Verlauf der Inflation sollte dies eher als ein illustratives „Was-wäre-wenn“-Szenario denn als das wahrscheinlichste Ergebnis für die Wirtschaft betrachtet werden.
Die prognostizierten Auswirkungen dieses Szenarios auf das BIP-at-Threat sind in Grafik 2 dargestellt, die das 5. Perzentil des BIP im Szenario im Vergleich zu einer Basislinie darstellt, bei der die Wirtschaft im Development wächst. Insgesamt ist eine hohe Inflation eindeutig eine schlechte Nachricht für das Risiko der Finanzstabilität in den nächsten 2–3 Jahren. Das Modell prognostiziert einen signifikanten Rückgang des 5. Perzentils des BIP im Vergleich zu den vorherrschenden Bedingungen in den nächsten 4–8 Quartalen. Während etwa die Hälfte davon durch makroökonomische Standardmodelle erfasst würde (dunkelblaue Balken), ist der Relaxation eine Verstärkung durch das Risiko, dass höhere Zinssätze die Schuldenlast einiger Kreditnehmer in untragbares Terrain drücken und zu einem abrupten „Gürtel enger schnallen“ (grüne Balken) führen. Banken verstärken diesen Schock nur wenig, da ihre Kapitalpuffer die Zunahme der Ausfälle auffangen können, ohne Bedenken hinsichtlich ihrer Zahlungsfähigkeit auszulösen (gelbe Balken, kaum sichtbar). Bis 2025 ist das GDP-at-Threat schließlich wieder auf dem Ausgangswert – und hat sich sogar verbessert –, da diese rezessiven Kräfte durch den Vorteil ausgeglichen werden, dass mehr geldpolitischer Spielraum vorhanden ist, um andere damaging Schocks in der Zukunft abzufedern (hellblaue Balken).
Grafik 2: Zerlegung der GDP-at-Threat-Prognose nach einem anhaltenden Inflationsschock
Politische Implikationen
Unser Modell ist stark stilisiert und seine quantitativen Vorhersagen sollten mit Vorsicht behandelt werden. Es gibt jedoch einige Erkenntnisse aus dieser Übung, die für politische Entscheidungsträger, die sich mit der Bewältigung von Finanzstabilitätsrisiken in der kommenden Zeit befassen, von potenziellem Interesse sein werden.
Erstens trägt der Bankensektor wenig dazu bei, die Auswirkungen eines Inflationsschocks in unserem Modell zu verstärken. Dies spiegelt den Aufbau der Kapitalquoten im letzten Jahrzehnt durch Basel 3, Stresstests und andere Maßnahmen wider, was bedeutet, dass die Banken gegenüber Inflationsschocks widerstandsfähig erscheinen. In Anbetracht dessen würde eine weitere Erhöhung der Eigenkapitalanforderungen für Banken in unserem Umfeld wenig zusätzlichen Nutzen bringen. Dieser Kanal wäre jedoch wichtiger, wenn die „verwendbaren“ Kapitalpuffer der Banken kleiner wären als wir annehmen.
Zweitens hebt unser Modell hervor, dass die größten Abwärtsrisiken eines anhaltenden Inflationsszenarios aus dem Schuldenabbau durch Kreditnehmer resultieren, die neben einem breiteren Druck auf die Lebenshaltungskosten mit erhöhten Schuldendienstkosten konfrontiert sind. Angesichts des großen ausstehenden Bestands an Schulden des privaten Sektors ist dies ein besonderes Downside. Diese Risiken müssen in der kommenden Zeit genau überwacht werden.
Kristina Bluwstein arbeitet in der Financial institution‘s Abteilung Monetäre und finanzielle Bedingungen, Sudipto Karmakar arbeitet in der Financial institution‘S Monetary Stability Technique and Initiatives Division, und David Aikman arbeitet am King’s School London.
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