The impact of macroprudential policies on the transmission of shocks across financially integrated countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We study the implications of macroprudential policies across countries on the transmission of shocks when international investment activities are allowed. In a two‐country dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) model in which international investors are borrowing constrained and pledge international assets, we introduce a time‐varying loan‐to‐value (LTV) ratio that adjusts to the variation of three different financial vulnerability indicators. We examine the effect of these policies on negative productivity and borrowing capacity shocks. Although time‐varying LTV ratios reduce the international propagation of the productivity shock, their response to the shock depends on the financial vulnerability indicator with which the LTV ratio changes. With a productivity shock, the adjustment of the LTV ratio to the deviation of credit or asset price helps to reverse the negative impact of the shock. With a financial shock, LTV ratios varying with a deviation of credit‐to‐GDP ratio or aggregate credit can mitigate the impact of a negative financial shock. Adjustment of the LTV ratios reduces the fluctuation of international investors' balance sheets, investment, and productivity. We find that countries improve their welfare when time‐varying LTV ratios are in place. The magnitude of the welfare gain differs with both the financial vulnerability indicator and the shock.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».