The Interaction Between Monetary and Macroprudential Policy to Achieve Price and Financial Stability: An Evidence from Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The 1998 Asian Financial Crisis was a milestone in the existence of structural policy reforms in the Indonesian financial sector. Most of the empirical results show that the financial crisis was caused by the lack of soundness and instability of the financial sector. This problem changed the perspective of Bank Indonesia, the central bank in Indonesia, that financial stability is as important as price stability. This highlights the need for the central bank to also ensure financial stability, while monetary policy focuses on price stability and economic growth. However, achieving these goals does not always ensure financial stability. To address systemic risk, Indonesia has begun adopting macroprudential policies. Thus, monetary policy cannot secure both price and financial stability, and a policy mix with macroprudential measures is needed to achieve both price and financial stability. This research examines the relationship between monetary and macroprudential policies and their effects on stability. Monetary policy was measured by the BI Rate and macroprudential policy was measured by Loan to Value (LTV). Price stability was proxied by inflation, and financial stability by credit growth. We analyzed the causality between the variables using the Vector Autoregression Model (VAR) and Granger Causality Test, using quarterly time series data from 2005:Q1 to 2018:Q3. The findings indicate that monetary and macroprudential policies significantly affect price and financial stability. Empirical findings show that tightening the BI rate and LTV significantly reduces inflation and credit growth. This paper highlights the need for a policy mix to ensure price and financial stability.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».