债务风险

风险债务 DavideFurceri,DomenicoGiannone,FaizaanKisat,W.RaphaelLam,和HongchiLi WP/25/86 IMFworkingpapers描述作者正在进行的研宄，并发表以征求评论和鼓励辩论。 IMFworkingpapers中表达的观点是作者的观点，并不一定代表IMF、其执行董事会或IMF管理层的观点。 2025 MAY ©2025国际货币基金组织WP/25/86 IMF工作论文财政事务部 风险债务 由DavideFurceri、DomenicoGiannone、FaizaanKisat、W.RaphaelLam和HongchiLi*编写 经DavideFurceri授权于2025年5月发布 IMFworkingpapers描述作者正在进行的研宄，并发表以征求评论和鼓励辩论。IMF工作论文中表达的看法是作者的观点，不一定代表国际货币基金组织、其执行董事会或国际货币基金组织管理层的看法。 摘要：该论文提出了一种用于分析公共债务相关风险的新框架。 本展望，即“风险债务”。它采用分位数面板回归框架来评估当前的宏观金融和政治条件如何影响未来债务所有可能结果的整个谱系。许多因素，包括金融状况和经济变量（如初始债务和GDP增长）等，都预测未来债务的预期水平和不确定性，这意味着风险存在显著差异，尤其是在分布的上尾部分。通过结合这些因素的作用，我们发现，在严重不利的情况下——即未来债务分布的95分位数，或风险债务——全球公共债务可能比当前预期高出约20个百分点。债务风险的程度和来源随时间推移和在不同国家间变化，其中初始债务高企会放大经济和金融条件对风险债务的影响。此外，实证估计表明，风险债务是预测财政危机的关键变量。 推荐引用：Furceri,Davide,DomenicoGiannone,FaizaanKisat,W.RaphaelLam,andHongchiLi.2025 .“Debt-at-Risk.”IMFWorkingPaperNo.2025/86,WashingtonDC. JEL分类号： H3,F3,G1. 关键词： 债务；风险；预测。 作者邮箱地址： dfurceri@imf.org;dgiannone@imf.org;fkisat@imf.org;wlam@imf.org;hli4@imf.org *作者感谢VitorGaspar、TobiasAdrian和EraDabla的评论和建议。T-Norris、JetaMenkulasi、KevinWiseman，以及2024年 月国际货币基金组织财政监测研讨会上的参与者，2025年1月香港金融管理局-欧洲中央银行联合会议的参与者及讨论者，以及国际货币基金组织财政事务部门研讨会。 IMF工作文件风险债务 工作论文 风险债务 由DavideFurceri、DomenicoGiannone、FaizaanKisat、W.RaphaelLam和HongchiLi撰写 国际货币基金组织 风险债务 DavideFurceriDomenicoGiannoneFaizaanKisatW.RaphaelLamHongchiLi∗ 摘要 本文提出了一种分析公共债务前景风险的新框架——“风险债务”。该框架采用分位数面板回归模型，评估当前宏观金融和政治条件如何影响所有可能的未来债务结果。许多因素——包括金融条件和经济变量（如初始债务和GDP增长率）——可以预测未来债务的预期水平和不确定性，这意味着风险存在显著差异，尤其是在分布的上尾部分。通过综合这些因素的影响，我们发现，在严重不利的情况下——即未来债务分布的95百分位数，或风险债务——全球公共债务可能比当前预测高出约20个百分点。债务风险的幅度和来源随时间和国别而变化，高初始债务会放大经济和金融条件对风险债务的影响。此外，实证估计表明，风险债务是预测财政危机的关键变量。 JEL代码:H6;F3;G1. 关键词:债务;风险;预测。 *国际货币基金组织，电子邮件：dfurceri@imf.org,dgiannone@imf.org,fkisat@imf.org,wlam@imf.org,和hli4@imf.org作者感谢VitorGaspar、TobiasAdrian、EraDabla-Norris、JetaMenkulasi、KevinWiseman的评论和建议，以及2024年7月国际货币基金组织财政监测研讨会、2025年1月香港金融管理局-欧洲中央银行联合会议的参与者及讨论者，以及国际货币基金组织财政事务部门研讨会的参与者。此处表达的观点是作者的个人观点，不应归因于国际货币基金组织、其执行董事会或其管理层。 1引言 全球公共债务目前处于非常高的水平，并且可能会进一步高于预期。债务水平在2024年已经超过100万亿美元，预计到2030年将接近全球GDP的100%（见图表）。1).展望未来，不断升级的贸易紧张局势和地缘经济不确定性、更紧的金融环境以及支出压力— —例如与人口老龄化和国防相关的支出压力——可能通过加剧财政赤字和抑制增长来进一步加剧债务前景的复杂性。此外，债务意外既频繁发生，在某些情况下也相当重大（Estefania-Floresetal.2023),导致了痛苦的economic后果,正如欧洲债务危机中所观察到的那样。 评估债务前景所伴随的风险因此至关重要。然而，大多数可用的债务预测通常反映经济中未来债务轨迹的平均估计。理解债务动态的不确定性需要量化预测的下行和上行风险 ，并监测其随时间的演变。为满足这一需求，本文引入了一种新颖的“风险债务”框架，以量化基准预测下公共债务风险的全分布（并识别其来源）。 风险债务框架建立在“风险增长”方法论之上，并对其进行了推进(Adrian,Boyarchenko,andGiannone)2019该研究考察了全球债务分布的动态变化，分析期限为一年至五年 。与现有预测未来债务的方法相比，该分析具有多方面优势。它通过超越债务的“直接” 驱动因素（例如利率-增长差异和主要收支平衡）来评估债务风险，并研究显著的基本因素——如金融压力或政策不确定性增加等——这些因素可能通过同时影响多个直接驱动因素来影响政府债务。其次，它评估这些因素是否对未来债务占GDP的分布产生非对称和非线性影响。第三，它考察这些因素对公共债务水平及其不确定性的影响。最终，该框架帮助政策制定者在严重不利情景下评估公共债务可能达到的高度，并以允许跨国家和跨时期比较的方式进行。 经验方法基于一个位置尺度模型来估计债务占GDP比率的预测分布。该模型包含国家固定效应以完全控制非时变国家特征。将条件变量变化与未来债务预测分位数联系起来的关键参数是位置和尺度。位置捕捉了随着回归变量移动，未来债务整个分布的“平移”。尺度则捕捉这种平移是否在分位数之间存在差异——换言之，即回归变量对预测债务分布的上尾或下尾是否存在非对称效应。因此，通过 允许一个调节因子同时影响预测债务密度的均值和方差，位置尺度模型能够适应与调节因子变化相关的预测密度的复杂变化。 在我们基准设定中，未来实现的债务占GDP比率值（直至五年预测期）被回归到相关的金融、政治和经济变量的当期值上。由于债务占GDP比率是一个存量变量，初始债务水平被作为条件变量包含在所有设定中。金融因素包括一个金融状况指数和一个金融压力指数（Ahir等人）。2023),以及主权利差。政治变量包括世界不确定性指数（Ahir、Bl oom和Furceri2022)和一个报告的社会动荡指数（Barrett等人）2022).经济变量包 括债务的近因驱动因素，如初始债务、GDP增长率、primary平衡和通货膨胀。样本是一个国家-年份的面板数据，时间跨度从1980年到2024年，包括90个发达经济体以及 新兴市场和发展中经济体，这些经济体占全球政府债务的90%以上。 “债务风险”被定义为某国或国家综合体的预期债务占GDP比率的预测95分位数。上行风险被定义为分布中95分位数与50分位数之间的差值。 下行风险被构建为分布中50分位数与5分位数之间的差值。25分位数和75分位数是额外的分位数，用于估计预测分位数以拟合连续概率分布。 分位数回归结果表明，不利的经济金融发展始终与更高的债务风险呈非对称相关关系。更紧的金融条件、更高的主权利差和金融压力事件对未来债务分布的右侧尾部产生了不成比例的影响，其最强烈的效应持续至三年预测期。具体而言，金融条件的收紧与预测债务分布的均值和方差同时出现统计显著增加相关，导致高债务分位数相对于低债务分位数出现了更大的相对变化。具体来说，金融条件指数增加一个标准差与三年期债务风险（95%分位数）增加GDP3个百分点的关联性。相比之下，其对未来债务5%分位数的影响仅为GDP1.2个百分点。我们将债务实现值作为因变量替换为邻近债务驱动因素的未来实现值后发现，不利的经济金融发展可能通过增加经济增长风险（与现有文献一致 ）、赤字风险和利率风险来提高债务风险。除了经济金融变量，社会动荡等政治发展在短期内通过提升经济与政策不确定性来提高债务风险。 经济因素对债务分布具有长期影响。更高的初次 平衡与债务分布的所有分位数上的较低债务相关。相比之下，较高的初始债务和较低的增长对五年预测期内未来债务分布的右侧尾部产生非对称效应，初始债务的尺度参数在五年预测期内显著。这一结果与风险增长文献中发现的结果有所不同，该文献表明当前经济状况有助于预测分布的中位数，但无法提供其他分位数的信息。此外，值得注意的是，当期经济状况与未来债务实现之间的关系即使在五年后仍然很强。 条件分位数被拟合到一个密度函数中，并使用国家特定的权重在条件变量之间进行组合 。该程序包含两个步骤。首先，我们遵循Adrian,Boyarchenko,和Giannone(2019)并与基于单一因素（例如，财务压力）的条件分位数预测进行拟合，以适应偏态t-分销。其次，由于分析考虑了多个调节变量，我们遵循Crump等人（2023)和Hengge(2024)以获得一个基于单个变量预测能力的单一“组合”密度函数（针对每个国家-年份和预测期 ）。该组合密度通过加权求和基于各预测变量的密度来计算，其中（国家特定的）权重之和为1，并计算以最大化组合分布的样本外预测精度。这种方法确保组合密度本身也是一个密度函数，并能够基于最强烈驱动国家债务动态的变量构建密度。国家层面的分布被汇总以构建全球和区域密度及其他感兴趣的汇总分布——发达经济体和发展中经济体与新兴市场经济体。 2027年的全球债务风险预估为GDP的117%，比国际货币基金组织《世界经济展望数据库》中相应预测高出约20个百分点。此外，全球债务风险依然保持右偏态分布，这与其在2008年全球金融危机（GFC）期间的状态相似，因为近年来许多国家的财政赤字和债务水平——债务风险的关键驱动因素——已恶化。全球债务风险随时间推移而增加，主要反映了公共债务本身的演变路径。然而，在2009年全球金融危机（GFC）和2020年新冠疫情大流行等全球经济冲击期间，上行风险显著飙升——且幅度大于实际债务增加— —突显了条件因素对债务分布右尾的非对称性影响。 风险敞口在不同国家和国家收入组之间存在显著差异。对于发达经济体，2024年三年期的风险敞口估计约为GDP的131%，并已从疫情峰值回落。对于新兴市场和发展中经济体 ，相应数字约为GDP的96%，且相对于疫情时期有所增加。这两个国家组之间的债务风险差异归因于 发达经济体的债务初值较高，债务风险的主要来源存在差异：在发达经济体中，这些来源包括主要赤字和金融状况；而在新兴市场和发展中经济体中，则包括主要赤字和不确定性。 该论文提出三个扩展。首先，我们评估了“债务风险暴露”在预测财政危机方面的有用性，并发现该指标作为财政压力来临的领先指标，其表现优于其他经济变量。我们首先使用逻辑回归模型证明，债务风险暴露与二元财政危机变量之间存在强烈的正相关关系