International Liquidity Management: Sterilization Policy in Illiquid Financial Markets
Notice bibliographique
Résumé
During the booms that precede crises in emerging economies, policy makers often struggle to limit capital flows and their expansionary consequences. The main policy tool for this task is sterilizationessentially a swap of international reserves for public bonds. However, there is an extensive debate on the effectiveness of this policy, with many arguing that it may be counterproductive once the (over-) reaction of the private sector is considered. But what forces account for the private sector's reaction remain largely unexplained. In this paper we provide a model to discuss these issues. We emphasize the international liquidity management aspect of sterilization over the traditional monetary one, a re-focus that seems warranted when the main concern is external crisis prevention. We first demonstrate that policies to smooth expansion in anticipation of downturns can be Pareto improving in economies where domestic financial markets are underdeveloped. We then discuss the implementation and effectiveness of this policy via sterilization. The greatest risk of policy arises in situations where policy is most neededthat is, when financial markets are illiquid. Our mechanism is akin to the "implicit bailout" problem, although the central bank acts non-selectively and only intervenes through open markets in our model. Illiquidity replaces corruption and ineptitude. In addition to an appreciation of the currency and the emergence of a quasi-fiscal deficit, the private sector's reaction to sterilization may lead to an expansion rather than the desired contraction in aggregate demand or nontradeables investment and to a bias toward short term capital inflows. The main insights extend to international liquidity management issues more generally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».