债务偿还总额和私人信贷限额

总还本付息和私人信贷限额 作者 ： Mathias Drehmann ， Mikael Juselius 和 Sarah Quincy 货币和经济部 2024 年 12 月 JEL 分类 ： E32 ， E44 ， G01 ， N20 。 关键词 ： 宏观审慎政策 ， 预警指标, 金融危机, 偿债率, 财务深化 ， 经济史。 BIS 工作文件由货币和经济组织成员撰写国际清算银行部 ， 并不时由其他机构经济学家 ， 并由世行出版。这些论文是关于主题的兴趣和技术性。他们表达的观点是他们的观点作者 ， 不一定是国际清算银行的观点。 该出版物可在 BIS 网站(www. bis. org) 上获得。 © 国际清算银行 2024. 保留所有权利。未经许可，不得复制或翻译，但允许转载简短摘录，前提是注明来源。 ISSN 1020 - 0959 (打印) ISSN 1682 - 7678(在线) 总还本付息和私人信贷限额1 Mathias Drehmann, Mikael Juselius 和 Sarah Quincy Abstract 这篇论文回顾了债务服务比率（DSR）作为系统性风险理论上坚实指标的应用。DSR 的优点在于其波动围绕一个稳定水平，使得早期预警信号易于理解和传达。相比之下，基于信贷发展指标的当前早期预警指标（EWIs）缺乏清晰的经济解释，并且需要进行统计脱趋势处理，这可能会降低它们的准确性和实用性，从而减少宏观审慎政策制定者的使用价值。文献回顾显示，DSR 提供了高度准确的早期预警信号，能够预测危机和未来经济放缓，优于传统的基于信贷的指标。通过将DSR 的测量追溯到 1920 年代，进一步验证了其有效性。- 本文的一个新颖的贡献 -我们展示了其在不同历史时期对经济福祉指数（EWI）效果的有效性，并表明动态系统回归（DSR）充当良性的金融深化的上限。本文还提出了未来研究的问题。 关键词：宏观审慎政策、早期预警指标、金融危机、债务服务比率、金融深化、经济历史 1. Introduction 有效的宏观审慎政策制定取决于能够实时识别系统性风险的 ability。由于缺乏一个单一明确的系统性风险衡量标准，决策者利用一系列早期预警指标（EWIs）。2这一组核心指标捕捉私营部门信贷总量的发展情况，如信贷占国内生产总值（GDP）的比例，基于它们的早期预警属性。3信贷与GDP比率的偏差甚至也被纳入监管考量之中，因为巴塞尔委员会建议将其作为设定逆周期资本缓冲水平的起点（巴塞尔委员会（2010a））。 信用为基础的经济影响措施（EWIs）的应用伴随着众所周知的概念性和经验性挑战。首先，这些措施缺乏明确的理论基础，并且通常被视为杠杆率、净资产或债务服务能力等经济概念的代理指标。这种缺乏清晰性的特征可能会妨碍其实用性，因为政策制定者通常会优先考虑可解释性而非准确性（Onkal等人（2002））。理论上扎实的指标也有助于更清晰地沟通，这对于政策的有效性至关重要（CGFS（2012））。此外，在存在长期增长模式的情况下，即所谓的“金融曲棍球杆”现象时，处理这些措施还会带来复杂性（Schularick和Taylor（2016））。例如，如果不进行脱趋势处理，信贷与GDP比率将错误地表明系统性风险在过去几十年中持续增加。因此，通常的做法是使用统计变换方法，如采用中期增长率或偏离某些过滤趋势估计值的偏差。然而，当未知的基本趋势发生变化时，这些技术容易出错，而这恰恰是在政策制定者最需要准确信号的时候。 这些复杂性最终降低了区分“好的信贷繁荣”和“坏的信贷繁荣”的能力（Gorton 和 Ordonez (2020)），这可能增加宏观审慎政策制定者犯昂贵错误的风险。例如，标准的广泛使用的信用指标（EWIs）隐含地将高于趋势水平的信贷-to-GDP 增长视为“坏的”，反映了更高的杠杆率或风险承担。但在某些情况下，如果这种增长支持广泛的促进生产力的投资，它可能是“好的”。持续稳定的信贷增长则被隐含地视为良性且没有上限，在早期的增长与金融文献中，这种观点尤为明显（如 King 和 Levine (1993)或 Rousseau 和 Wachtel (1998)）。对于从非常低的金融化水平开始的国家而言，这种情况可能是真实的。然而，当信贷-to-GDP 比例较高，并且足够多的人口能够获得并持有信贷时，有益的金融深化的空间可能会消失。后续的经济增长与金融文献的研究结果也表明了这一点。4这些基于信用的例外措施问题综合起来可能导致宏观经济审慎政策制定者犯两种代价高昂的错误：（i）过于 在 “良好 ” 信贷繁荣期间限制 ， 以及 (ii) 当长期扩张的空间耗尽时过于宽松。 鉴于上述困难，我们主张应寻找理论上坚实支撑的系统性风险指标，而非仅仅扩大当前高效但难以解释的早期预警指标（EWI）的范围。这样做有望为风险的本质提供更多清晰度。例如，系统性风险更多地与借款人的质量分布有关，还是与各种宏观外部因素相关的总体反馈动态有关？而在后者的情况下，这些总体效应在何时开始显现？然而，数据限制仍然是获取此类指标的主要障碍。 在本文中，我们以债务服务与收入比（DSR）为例，说明替代性、更具经济意义的指标如何增强我们对系统性风险的理解。5DSR衡量借款人支付的总金额以覆盖所有与债务相关的费用（即利息支付和摊还），相对于其收入而言。因此，它具有明确的经济基础，对应于直接进入消费者借款人群体的预算约束的债务服务支付。 DSR 在具备理论关联性的同时还拥有若干理想的统计特性。最重要的是，它缺乏信用贷款与GDP比率的“金融U型曲线”模式，并且能够在无需进行统计脱趋势处理的情况下提供高度准确的经济景气指标（EWI）信号。正如我们将在下文详细解释的那样，这表明不仅信贷总量，信贷提供的期限和利率也对借款人所承受的财务负担产生影响。 我们围绕三个更广泛的贡献进行讨论。 首先，我们回顾有关DSR已知的内容。我们从讨论其测量方法开始。然后，我们使用1980年代以后的数据来探讨现有的证据。这些数据显示，DSR能够提供高度准确的金融危机早期预警信号，并且即使在正常时期也能准确预测未来经济放缓。此外，DSR不需要先前的去趋势自 20 世纪 80 年代以来 ， DSR 的信贷和利息费用部分的趋势相互抵消。6这反映了较低的利率使得借款人在相同风险的情况下能够承担更多的债务（反之亦然）。但在这一样本的中长期稳定性中，DSR在金融危机前往往会上升，而在之后则下降，这凸显了其卓越的早期预警特性。 其次，我们将DSR的测量范围延长至20世纪20年代，以捕捉20年代至30年代的繁荣与萧条周期，以及二战后低金融化和金融压制的数十年。我们为此对10个先进经济体进行了分析。长期的时间序列提供了关于债务能力随时间演变的若干见解。首先，DSR在大萧条时期（1920-1938）和1980年代之后达到了相似的高水平。相比之下，在同一时期，信贷/GDP比率平均增长了41%。这两项指标之间的差异主要是由于20世纪20年代和30年代贷款期限较短。 增加的债务服务成本在较低信用等级下。有趣的是，在金融压抑时期直至20世纪70年代初，尽管信用有时快速增长，但即使如此，没有发生金融危机，而债务服务比率（DSR）仍然非常低。而在20世纪70年代由于金融自由化导致信贷与GDP比率显著上升的同时，名义利率也上升以应对通胀压力，从而使得DSR更快地增加。DSR在20世纪80年代初达到峰值之后，逐渐延长的贷款期限和下降的利率使其波动保持在一个相对稳定的水平附近。 第三，我们历史数据涵盖了低和高DSR（债务服务比率）的不同时期，这使我们能够区分信贷扩张促进金融深化与金融危机风险之间的区别。而信贷与GDP比率并不能在同一方式下区分良好的信贷增长与不良的信贷增长。这表明DSR作为私人部门相对于收入所能承担的信贷上限，该上限由信贷条件（即利率和到期日）决定。尽管原始时间序列在各种信贷期限制度下支持这一假设，但我们通过几种正式方法进一步验证了这一点。首先，我们证明DSR在整个历史样本中继续作为外部融资需求指标表现良好。实际上，在DSR低于某个阈值时，3年期信贷与GDP增长率对未来的产出增长有正面影响，且它明显优于信贷与GDP比率，并略好于信贷与GDP三年增长率。这非常显著，因为在如此长的时间跨度内，甚至不需要对DSR进行脱趋势处理。其次，我们展示了当DSR低于某一阈值时，3年期信贷与GDP增长率对未来产出增长有积极影响。th然而 ， 一旦 DSR 上升到阈值以上 ， 增长效应就会变成负的。 论文其余部分如下：下一节介绍DSR并回顾现有相关证据。第三部分将结果扩展到更长的历史样本中，并针对少量国家进行分析，利用历史时间序列数据展示DSR对良性金融深化的空间进行了限制。第四部分进行总结，并提出供政策制定者和研究人员思考的开放性问题。 2. DSR 作为衡量金融脆弱性的指标 为了设定背景，我们首先考察信贷与GDP比率的发展情况。这一比率是许多基于信贷的早期预警指标（EWIs）的基础，能够提前数年准确地预示金融危机。我们考察自20世纪80年代金融自由化开始以来的信贷与GDP比率。我们选择美国、英国和瑞典作为典型的发达国家实例，这些国家在过去40年中经历了金融危机。泰国的例子进一步表明，讨论的主题不仅限于发达国家。 图1显示了信用与GDP比率随时间显著上升的趋势，并解释了为何该比率本身不是一个良好的危机早期预警指标（由垂直线指示）。7该时期信贷增长趋势与GDP之比的趋势表明，例如，在过去15年中这一比率要高于20世纪80年代和早期90年代危机前的水平。因此，如果直接作为早期预警指标（EWI）使用，信贷与GDP之比将会（你：）。 样本）如果阈值设得较低，则会产生许多假阳性；如果阈值设得较高，则会产生许多假阴性。因此，该比率的水平在危机预测中的信息价值有限。 图 1 鉴于信贷与GDP比率的显著趋势，在将其用作经济预警指标（EWI）之前，一致的做法是先去除这种趋势。许多可能的去趋势方法已经被提出。Borio和Lowe（2002）的重要研究建议使用一侧行的Hodrick-Prescott（HP）滤波器偏差来衡量信贷与GDP缺口，其中平滑参数为400,000。8基于他们的研究，Drehmann等人（2012）支持巴塞尔委员会（Banking Supervisio n）选择通过衍生出的信贷-GDP缺口作为设定逆周期资本缓冲的有效指南（BCBS (2010a)）。遵循Jordà等人（2011）的研究，学术界主要依赖于中期的信贷-GDP增长率，如3年或5年的增长率（参见Greenwood等人（2022）的一项近期贡献）。根据Hamilton（2018），线性预测 得出趋势 ， 因此差距也变得流行 (例如 Richter 等人 (2017)) 。 大多数，如果不是全部基于轻微不同的统计脱趋势处理信贷与GDP比率所提出的指标都具有出色的经济形势指标（EWI）特性——因此它们可以用于政策制定或学术研究。但这些指标之间的相对差异很小，并且没有一个指标能够在所有情境下优于其他指标。因此，这些EWIs在宏观审慎政策制定方面的实际差异性不大（Drehmann和Yetman (2021)）。 无论采用的具体（且很大程度上任意的）去趋势方法是什么，基于信用的经济意外指标（EWIs）缺乏理论支撑。最理想的情况下，这些指标被视为杠杆率、净值或借款约束等经济概念的粗糙代理指标，而这些概念是理论模型中宏观金融联系的基础。然而，这种模糊性也是政策制定中额外的不确定性来源。我们是否应该在收到EWIs信号时采取可能代价高昂的政策措施，而没有明确的根本原因？ 如我们在引言中所述，前进的道路是专注于具有明确经济解释的指标，例如DSR。主要的障碍在于此类指标往往难以测量。 2.1 测量 DSR 定义为利息支付和摊销相对于收入的比例。虽然在个体层面，家庭和企业知道自己需要承担的债务服务成本，但系统性收集的小规模微观数据往往缺乏足够的细节来计算DS