外部资产负债表货币

外部资产负债表的货币 Cian Allen, Deepali Gautam, and Luciana Juvenal WP / 23 / 237 货币基金组织工作文件描述了作者正在进行的研究，并发表了这些论文，以引起评论并鼓励辩论。基金组织工作文件中表达的观点是作者的观点，不一定代表基金组织、其执行董事会或基金组织管理层的观点。 2023NOV IMF工作文件 研究部 外部资产负债表的货币Cian Allen、Deepali Gautam和Luciana Juvenal编写* 授权由Jaewoo Lee分发2023年11月 货币基金组织工作文件描述了作者正在进行的研究，并发表了这些论文，以引起评论并鼓励辩论。基金组织工作文件中表达的观点是作者的观点，不一定代表基金组织、其执行董事会或基金组织管理层的观点。 摘要：本文收集了1990 - 2020年期间50个经济体的外部资产负债表的货币构成的综合数据集。我们记录了以下发现：（i）美元和欧元仍然主导着全球外部资产负债表；（ii）自1990年代以来，各国的货币构成发生了惊人的变化，许多新兴市场已经从外汇空头头寸转为多头头寸，从而摆脱了所谓的“原罪”；（iii）金融和贸易加权汇率的相关性较弱，表明常用的贸易指数不能充分反映货币变动的财富效应；（iv）各国之间的大量财富转移在全球金融危机期间减少了全球失衡，但在COVID19危机期间加剧了失衡。 1Introduction 了解货币变动的国际金融影响是国际宏观经济学中的一个关键问题。随着外部资产负债表规模的扩大，货币变动通过其对资本损益的影响，在各国财富的重新分配中发挥了越来越大的作用。同时，国际投资头寸（IIP）的不同项目的货币构成，例如股票（投资组合和外国直接投资）和债务，对于理解易受外部冲击的脆弱性可能很重要。1 为了提高我们对这些趋势的理解，我们收集了一个全面和最新的数据集，包括1990-2020年期间50个经济体的外部资产负债表的货币构成。这建立在Lae和Shambagh（2010a，b），B'e'etrix，Lae和Shambagh（2015）的早期工作的基础上，并更新和扩展了Beetrix，Gatam，Jveal和Schmitz（2019）。我们新数据集中的一个重要改进是扩大可用的官方或实际数据（而不是估计），这要归功于国际货币基金组织最近向国家当局进行的关于主要IIP组成部分的货币构成的调查。2IIP的每个项目都分为美元，欧元，日元，英镑，人民币，本国货币（如果与五大货币不同）和“其他货币”。调查的数据得到了丰富的其他官方数据来源的补充。3 本文主要集中在四个方面。首先，我们研究全球国际资产负债表的货币构成，强调美元和欧元的主导地位。接下来，我们追踪近几十年来外部资产负债表的货币构成变化。第三，我们分析驱动这些趋势的因素，包括具体的资产负债表项目和相关的宏观经济因素。最后，通过计算净有效金融汇率指数，以及汇率和其他变动导致的估值变化，我们强调了全球金融危机(GFC)和新冠肺炎危机期间发生的大量财富转移在各国之间的差异。 我们的主要发现如下所述。尽管有一些普遍的观点，但近年来美元和欧元作为外部资产负债表主要货币的主导地位并没有减少，占跨境持有总量的50%左右。在分析长期动态时，外汇敞口的跨国分布发生了显著变化。从1990年到2020年，发生了明显的转变。长头寸（即外币外币资产总额大于外币负债）。这种演变在新兴市场尤其引人注目。大多数这些经济体现在长在外币方面，偏离了传统观点，即新兴市场主要与外币债务和最低限度的外国资产联系在一起，使它们在本国货币贬值期间面临资产负债表风险。 1文献记录了新兴市场对政府借入外币的依赖及其相关的资产负债表效应，见Eichengreen et al. (2003)。2这些数据将与本文的出版一起公开。 3例如，国际货币基金组织的协调证券投资调查(CPIS)、国际银行结算（BIS）国际债务发行统计，银行跨境头寸数据报告通过其当地银行统计数据向国际清算银行报告。 此外，全球金融危机后时期的特点是外汇净敞口非常持续，大部分调整发生在金融危机之前。然而，这些总体模式掩盖了资产类别和货币之间的相当大的异质性，因为新兴市场净投资组合债务中的净货币敞口恶化，而外国直接投资和其他投资的货币敞口有所改善。4这可能是特别相关的，因为外币债务负债已被证明是危机的有力预测因子（Cata~o和Milesi-Ferretti2014；Cubeddu等人2023）。我们表明，这些模式相对较好地解释了由文献建立的一组国家特征。 最后，我们构建了财务加权汇率，并表明它们与更常用的贸易加权指数仅具有弱相关性。这表明，贸易加权汇率指数可能对理解货币变动的财富效应没有帮助。我们比较了全球金融危机和COVID - 19危机期间各国汇率变动和其他因素(资产价格和其他统计变化)引起的估值变化。虽然这两次不确定性加剧的事件在性质上有很大不同，但我们发现财富的转移是实质性的，基础广泛的，新兴市场在这两次事件中都经历了估值提升。我们的分析还表明，与全球金融危机期间的减少（“稳定”）相比，COVID - 19危机期间的这些大量财富转移增加了全球股票失衡（“破坏稳定”的估值变化）。综合起来，这些新发现使我们重新评估外汇风险敞口的一些主要特征，特别是新兴市场，并强调看看资产负债表不同项目(债务和股权)的货币风险敞口变得越来越重要。与净国际投资头寸的总净风险敞口(例如，参见Hale和Jveal，2023年)。 我们的工作与大量关于国际资产负债表估值变化的文献有关。5首先，它建立在前面提到的论文的基础上，这些论文依赖于估计（Lae ad Shambagh 2010a，b；B 'e' etrix等人，构建了净国际投资头寸（NIIP）的货币构成估计。2015年)，也是我们国际货币基金组织调查的第一次迭代(Beetrix等人。2019)。以类似于Beetrix等人的方式。2019年，相对于依赖估计的论文，我们的贡献是提出一个主要基于实际数据的数据集。相对于Beetrix等人。2019年，我们的数据集在国家覆盖率、时间段和不同的重点方面提供了改进。对于本文，随着我们将覆盖范围扩展到2020年，有更多的经济体对调查提供了回应，从而提高了数据集的准确性。此外，。 在整个文件中，我们强调按资产类别划分的国际资产负债表的货币构成的粒度。相关文献集中在资产负债表特定项目的货币构成上，例如外汇储备（Arslaalp等人。2022年；Chi等人。2022年）或债务负债（Shi和vo Peter 2022）。相对于这些论文，我们研究了全部净国际投资头寸。此外，我们还为一系列文件做出了贡献，这些文件记录了危机事件期间的外部调整，特别是研究资产负债表的放大或稳定作用（Lae和Milesi - Ferretti 2012；Gorichas等人。2012年；福布斯等人。2017年；阿德勒和加西亚-马西亚2018年；伯甘特2021年；黑尔和尤文纳尔2023年）。相对于这些文件，我们按流量、汇率变动引起的估值和其他变化(包括资产价格和其他统计变化)对资产负债表的变化进行了全面细分，并对比了最近的COVID - 19危机和全球金融危机。最近，论文使用微观数据来记录全球资本分配的趋势，强调了资产计价货币在国际投资组合以及避税天堂和离岸金融中心中的作用（Maggiori等人。2020；Milesi - Ferretti等人。2023年；贝克等人。2023年；弗洛雷斯-奥雷戈等人。2023年）。我们认为本文是对这些研究的补充。6最后，本文涉及贸易中占主导地位的货币的文献（例如，参见Boz等人2022），以及开发票和全球金融货币之间的互补性（Gopinath和Stein2018）。 在这种性质的练习中，从一开始就必须强调四个主要的数据限制。首先，考虑到可能存在的巨大数据缺口，我们在构建数据集时做了很多假设。这些假设在随后的章节和相关附录中详细记录。其次，我们缺乏有关衍生品头寸的货币构成的精确数据。这些头寸在国际收支数据中往往没有得到充分的衡量。因此，我们从分析中排除了衍生产品。第三，我们的数据处于经济的总体水平，因此可能隐藏了不同部门的货币错配。最后，与国际收支原则一致，我们的数据基于投资者的居住情况，这可以将过大的持股归因于离岸金融或托管中心（Florez - Orrego等人。2023年）。 论文组织如下。第2节包括我们如何构建数据集的描述。然后，在第3节中，我们记录了国际资产负债表货币构成的长期变化，并分析了它们与宏观经济总量的关系。在第4节中，我们使用这些数据来构建净有效金融汇率指数，并计算可归因于货币波动的估值变化。作为一个例子，我们使用这些指标来揭示最近两次不确定性加剧的国家之间的巨额财富转移：全球金融危机和COVID-19危机。最后，第五节总结。 6本文还与研究金融汇率的文献有关（例如，参见Goldberg和Krogstrup2023）。 2Data 本文的数据集建立在Lae和Shambagh（2010a）和B'e'etrix等人的先前贡献的基础上。（2015年），分别估算了1990-2004年和1990-2012年期间117个经济体样本的外部资产和负债的货币构成。与Beetrix等人一致。（2019年），我们的数据集提供了重大改进。对于50个经济体的样本，我们依赖国家统计当局向国际货币基金组织报告的实际数据，从而减少了对估计货币权重的依赖。这以及更精细的信息，使我们能够完善估计并扩大覆盖范围。 我们的方法涉及将实际数据与估计的货币权重相结合，以填补1990 - 2020年期间的空白并扩大覆盖范围。我们专注于50个经济体的样本，占世界GDP的90％以上。7我们的附录提供了用于估计国际资产负债表的货币构成的方法和数据来源的详细描述，突出了与早期工作相比所做的改进。由于数据收集和方法问题，金融衍生品被排除在我们的分析之外。 2.1数据：实际、合成和估计 实际数据是从多个来源收集的，包括货币基金组织管理的对国家当局的调查和协调证券投资调查(CPIS)。为了解决数据差距，使用了国际清算银行(BIS)的“综合数据”，特别是来自国际债务发行(IDS)和地方银行统计(LBS)。 主要的实际数据来源是由货币基金组织研究和统计部门联合进行的调查。这项调查征求了1990年以后关于IIP关键组成部分的数据，这些数据分为五种特别提款权货币(i。Procedres.，美元，欧元，日元，英镑和人民币），本国货币和“其他货币”，这些货币将前两个类别中未包括的所有其他外币捆绑在一起。该调查是自愿的，近年来的回复率为85％，但早期的数据覆盖率有所下降。有关其他调查详情，请参阅附录中的第A.1节。 为了补充调查数据，我们使用了CPIS的表2，其中包括投资组合股票和投资组合债务资产的货币构成，以及来自BISLBS的IDS数据。我们还使用了来自BISLBS的银行跨境头寸的计价货币。附录中的表A1-A3描述了每个国家的实际数据覆盖范围。 虽然我们尽可能使用实际数据，但我们的最终数据集扩展了 7这些经济体是：阿根廷，澳大利亚，奥地利，比利时，巴西，加拿大，智利，中国，哥伦比亚，捷克，丹麦，埃及，芬兰，法国，德国，希腊，危地马拉，香港特别行政区，匈牙利，印度，印度尼西亚、爱尔兰、以色列、意大利、日本、韩国、马来西亚、墨西哥、摩洛哥、荷兰、新西兰、挪威、巴基斯坦、秘鲁、菲律宾、波兰、葡萄牙、俄罗斯、新加坡、南非、西班牙、斯里兰卡、瑞典、瑞士、泰国、突尼斯、英国、美国和乌拉圭。由于缺乏信息，俄罗斯的数据始于1993年。我们还报告了1993年以来捷克的数据，因为这是经济建立的时候。 具有合成或估计货币头寸的实际数据。合成数据是指作为IIP项目的良好代理的实际数据。例如，国际清算银行国际债务发行被用作组合债务负债的合成数据。BISLBS的银行数据被用作其他投资（资产和负债）的综合数据。估计数据是指根据附录中所述的假设，根据持有资产的地理分布预测资产负债表某些项