Fixed versus floating: vulnerability to rising interest rates
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Notice bibliographique
Résumé
▀ Looking at different economies' exposure to fixed‐ and floating‐rate private‐sector debt reveals how vulnerable they could be to rising interest rates. Our analysis finds that Hong Kong, Sweden, China and Australia are potentially most exposed via floating rates to rising debt service costs. A 150bp rise in rates would also push several other countries' debt service ratios above the peaks of 2008. Less vulnerable economies include the US and Germany. ▀ High levels of floating‐rate debt imply a large and rapid pass‐through of rising interest rates to firms and households, with negative consequences. Exposure to floating‐rate debt as a share of GDP varies greatly: the highest levels are in Hong Kong, China, Sweden, Australia and Spain, with the lowest levels in the US, France and Germany. ▀ Growing shares of fixed‐rate housing debt in the US, Eurozone and UK mean the impact of higher interest rates may be less severe than a decade ago. Private deleveraging in countries such as the US, UK and Spain could also soften the impact. ▀ A rise of 100bp in short‐term interest rates would raise the debt service ratio after one year by around 2.5% of GDP in Hong Kong, with increases of 1.5–1.7% of GDP in Sweden, China and Australia. The smallest effects would be in the US and Germany. ▀ A 100–150bp rate rise would push debt service ratios in China, Hong Kong, Canada, France and the Netherlands well above their peaks of a decade ago. A similar rate rise would take debt service ratios in Sweden, South Korea and Australia close to, or above, previous peaks. ▀ The distribution of debt within economies, which our analysis does not cover, is also important. For example, there is some evidence that the US corporate sector has a high concentration of debt among borrowers with weak finances. Countries that are highly vulnerable to interest rate rises may see their central banks normalise policy rates more slowly than they otherwise would.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,016 |
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 découle