Monetary Policy and Financial Stability: Cross-Country Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Central banks may face challenges in achieving their price stability goals when financial stability risks are present. There is, however, considerable heterogeneity among central banks with respect to how they manage these potential trade-offs. In this paper, we review the institutional and operational policy frameworks of ten central banks in major advanced economies and then assess the effect of financial stability risks on their monetary policy decisions according to these frameworks. To do so, we construct a time-varying financial stability orientation (FSO) index that quantifies a central bank’s policy orientation with respect to financial stability that spans the major viewpoints of the literature: “leaning against the wind” versus “cleaning up after the crash.” The index encompasses three dimensions: (i) the nature of the statutory frameworks, (ii) the extent of the regulatory tool kit, and (iii) the prominence of financial stability references in central bank monetary policy statements. We then include our FSO index in a modified Taylor rule, which is estimated using a cross-country panel of up to ten central banks for the period from 2000Q1 to 2014Q4. We find that in episodes of high financial stability risks, measured by a strongly positive credit to GDP gap, “leaning-type” central banks, i.e., those with a high FSO index value, appear to account for financial stability considerations in their monetary policy rate decisions. For “cleaning-type” central banks, we do not find this to be the case. Our baseline specification suggests that a representative leaning-type central bank’s policy rate is about 0.3 percentage points higher when financial stability risks are present than the policy rate of a representative cleaning-type central bank. We also find that the strength of this response increases in the additional presence of a house price boom but not so for the simultaneous occurrence of an equity price boom.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».