Estimación de los efectos macroeconómicos de los choques de oferta de crédito – Financial institution Underground

Sam Christie y Aniruddha Rajan

Las contracciones repentinas en la oferta de crédito pueden desencadenar y amplificar las recesiones, una realidad que hizo dolorosamente clara por la disaster financiera international (GFC) de 2008. Sin embargo, cuantificar estos efectos económicos reales es desafiante. En esta publicación, demostramos una forma novedosa de hacerlo usando Variables instrumentales granulares (GIV)centrándose en el mercado hipotecario del Reino Unido. La thought central es que podemos explotar la concentración del mercado para construir fluctuaciones exógenas en la oferta de crédito agregado de choques específicos del prestamista idiosincrásicos. Utilizando nuestro GIV, encontramos evidencia de que los choques de suministro de hipotecas contractivos pueden tener efectos cuantitativamente significativos en la macroeconomía, causando disminuciones persistentes en la producción, el consumo y la inversión, junto con el aumento de los aumentos en el desempleo.

¿Por qué molestarse con una variable instrumental?

Para comprender el impacto de los choques de oferta de crédito, podríamos intentar simplemente retroceder algunos agregados macroeconómicos en una medida de volúmenes de crédito. Sin embargo, la causalidad simultánea invalida este enfoque: podemos recoger erróneamente los cambios en la oferta de crédito que realmente son impulsados ​​por el ciclo económico. Una recesión, por ejemplo, podría endurecer las limitaciones del stability de los prestamistas (reduciendo directamente la oferta de crédito) o disminuir la demanda de crédito a la que responden los prestamistas (reduciendo indirectamente la oferta de crédito).

Una solución es usar un variable instrumental identificar la variación en la oferta de crédito no relacionada con las condiciones macroeconómicas. Pero desafortunadamente tales instrumentos son difíciles de encontrar a nivel agregado. Nuestro trabajo utiliza una nueva forma de instrumento para superar este desafío: una GIV. Nuestro enfoque GIV se basa en dos características de los mercados de crédito: (i) Alta concentración de mercado y (ii) choques idiosincráticos suficientemente volátiles para los prestamistas. Los mercados de este tipo se llaman granular (GABAIX (2011)). Si los prestamistas hipotecarios muestran granularidad, los choques idiosincrásicos para ellos no deben lavarse a nivel agregado, generando movimientos exógenos en los resultados del mercado, una variable instrumental válida.

¿Por qué centrarse en el mercado hipotecario?

El mercado hipotecario es un mercado de crédito particularmente relevante porque las hipotecas constituyen la mayor responsabilidad de un hogar típico del Reino Unido (Bis (2023)). Esto hace que la deuda hipotecaria sea un determinante clave del ingreso disponible actual para que los choques para su oferta puedan, en principio, afectar la macroeconomía. Por ejemplo, una contracción en los préstamos hipotecarios podría reducir el consumo al reducir los precios de la vivienda y reducir la inversión al desacelerar la nueva construcción de viviendas. Estos derrames económicos reales significan que los choques de suministro de hipotecas son relevantes para la política, lo que garantiza la atención de los comités de formulación de políticas del Banco de Inglaterra.

Además, el mercado hipotecario del Reino Unido está altamente concentrado, por lo que es un candidato fuerte para un análisis GIV. La Figura 1 ilustra la concentración del mercado a través de una curva de Lorenz de cuotas de mercado del prestamista. El dominio de los llamados prestamistas Massive-6 hace que la curva de Lorenz se desvíe sustancialmente de la línea de 45 grados de tamaño de prestamista perfectamente igual, como se refleja en un coeficiente de Gini (67%) y ‘Massive’-6-Agency relación (69%). Esta concentración es prometedora para usar GIV, pero también necesitamos choques idiosincráticos para que los prestamistas hipotecarios sean suficientemente volátiles. Afortunadamente, otro trabajo en la literatura bancaria Indica que este último es cierto, con eventos específicos del prestamista, como disposiciones de préstamos inesperadas, inyecciones de capital y problemas cibernéticos citados como ocurrencias regulares en los mercados de crédito. Estos son exactamente los tipos de choques idiosincrásicos que estamos tratando de capturar en nuestro GIV.

Figura 1: Curva de Lorenz para el mercado hipotecario

Notas: Curve Lorenz, coeficiente de Gini y relación de concentración ‘Massive’-6-Agency para el mercado hipotecario del Reino Unido. Los cálculos se realizan como promedios durante el período de muestra. Cada punto azul a lo largo de la curva Lorenz representa un prestamista. La línea discontinua negra es una curva teórica de Lorenz donde todos los prestamistas tienen un tamaño igualmente.

¿Cómo construimos nuestro GIV?

Construimos nuestra GIV utilizando datos a nivel de prestamista sobre las acciones de hipotecas emitidas por instituciones financieras monetarias a una frecuencia trimestral. El Banco de Inglaterra recopila estos datos confidenciales y publica la serie agregada en Estadios de bancos. Nuestra muestra se centra en el período de 2010 y 2019 This fall por dos razones: (i) los datos específicos del prestamista antes de que el GFC sea limitado y (ii) la volatilidad en los datos creados por Covid-19 representan una ruptura estructural que queremos evitar.

Con nuestros datos a nivel de prestamista, seguimos GABAIX y KOIJEN (2024) Aislar los choques de suministro de hipotecas idiosincrásicas utilizando una combinación de técnicas paramétricas y no paramétricas. Entre otros elementos, esto implica controlar activamente la demanda hipotecaria de los prestamistas utilizando el Banco de Inglaterra Encuesta de condiciones de crédito Para garantizar que la variación que identificamos realmente represente los cambios en el lado de la oferta (como se hace en Documento de estabilidad financiera No. 51). Luego formamos nuestro GIV agregado por peso de tamaño y sumando los choques idiosincrásicos entre los prestamistas. Intuitivamente, el tamaño del tamaño significa que los grandes prestamistas obtienen más importancia en nuestro instrumento last. Estas instituciones deben tener una mayor influencia en los resultados del mercado, por lo que este proceso asegura que nuestro GIV sea un instrumento lo más relevante posible.

¿Por qué molestarse con un PCA?

Para aumentar nuestra confianza de que capturamos los movimientos verdaderamente idiosincráticos en el suministro hipotecario, damos un paso más para limpiar nuestra serie de choques realizando un Análisis de componentes principales (PCA). El PCA nos permite despojar la variación en el suministro de hipotecas que aún pueden estar relacionadas con las condiciones macroeconómicas, pero a las que los prestamistas tienen diferentes sensibilidades. Por ejemplo, la heterogeneidad entre el apetito de riesgo de los prestamistas podría significar que responden de manera diferente al ciclo económico. La Figura 2 ilustra el valor de este paso adicional al comparar las correlaciones entre los choques específicos del prestamista que extraimos antes y después del PCA. Las correlaciones entre los choques específicos del prestamista se vuelven mucho más cercanos a cero (es decir, no correlacionados) después del PCA, lo que sugiere que estos choques ahora son ahora idiosincrásicos.

Figura 2: Impacto de una PCA en las correlaciones entre los choques específicos del prestamista

Notas: Matrices de correlación entre los choques de suministro de hipotecas específicas del prestamista en nuestro GIV. La matriz de la izquierda es cuando no realizamos un PCA en los choques específicos del prestamista y la matriz de la mano derecha es cuando lo hacemos (extrayendo dos componentes principales).

¿Cuáles son nuestros resultados clave?

Nuestro primer resultado clave es que el mercado hipotecario del Reino Unido es granular. Nuestro GIV es un instrumento fuerte para los volúmenes de hipotecas agregados (con una estadística F muy por encima de 10), lo que confirma que los choques idiosincrásicos para los prestamistas pueden explicar los movimientos en el mercado hipotecario en su conjunto. Dada la dificultad para encontrar instrumentos macroeconómicos válidos, este es un hallazgo no trivial y valida el uso de nuestro GIV en este entorno.

Nuestro segundo resultado clave es que las contracciones agregadas en la oferta hipotecaria pueden tener efectos reales sustanciales en la macroeconomía. Usando nuestro GIV en un proyección nativerastreamos el impacto de un shock de suministro de hipotecas en diferentes variables macroeconómicas. La Figura 3 muestra nuestras estimaciones de referencia para una contracción de desviación estándar en los préstamos hipotecarios (67 puntos básicos). El choque causa disminuciones estadísticamente significativas en la producción, el consumo y la inversión, que persisten con el tiempo. La producción actual cae en 1.3 puntos porcentuales después de dos años, lo que se basa en las caídas máximas en el consumo y la inversión de 1.3 puntos porcentuales y 3.0 puntos porcentuales, respectivamente. El choque también causa un aumento máximo en la tasa de desempleo de 0.3 puntos porcentuales, aunque el último efecto está más silenciado. A modo de comparación, el movimiento trimestral más grande durante la disaster financiera mundial ascendió a una contracción de desviación estándar de 1.6 en los préstamos hipotecarios. Esto sugiere que, si bien solo uno de los muchos factores, los grandes choques de suministro de hipotecas pueden tener efectos cuantitativamente significativos en la economía del Reino Unido.

Figura 3: Respuesta de agregados macroeconómicos a un shock negativo de suministro de hipotecas

Notas: Respuesta acumulada de producción, consumo, inversión y desempleo a una contracción de desviación estándar en la oferta hipotecaria. Estimado a través de la proyección native utilizando una GIV construida después de extraer dos componentes principales. Bandas de confianza del 68% en naranja y bandas de confianza del 95% sombreadas en gris, con errores estándar Newey-West (cuatro retrasos). Controles de proyección native para cuatro retrasos de la variable dependiente. Tenga en cuenta que la inversión se mide mediante la formación whole de capital fijo bruto.

Como punto de referencia e ilustrar el valor del instrumento, ejecutamos las mismas especificaciones utilizando OLS estándar. OLS genera respuestas menos persistentes de todas las variables al shock de la oferta hipotecaria. Las respuestas también se estiman con menos precisión, con las bandas de confianza para las respuestas macroeconómicas que cruzan regularmente cero. Esta imprecisión es particularmente prominente para la tasa de desempleo.

Nuestros resultados de GIV son cualitativamente similares a los obtenidos en otras partes de la literatura utilizando métodos alternativos. Esto incluye Barnett y Thomas (2014) quienes identifican los choques de oferta de crédito en el Reino Unido utilizando técnicas macroeconométricas estándar en datos agregados. Nuestro análisis se basa en sus esfuerzos al aprovechar las técnicas microeconométricas en datos desagregados para proporcionar una identificación más sólida. Por lo tanto, nuestro trabajo de GIV proporciona un apoyo empírico novedoso a la vasta literatura teórica sobre cómo los choques de oferta de crédito pueden causar y amplificar las recesiones (ver Kiyotaki y Moore (1997) y Diamond y Rajan (2005)).

Nuestro hallazgo de que los choques de oferta de crédito pueden tener efectos económicos reales también son relevantes para la formulación de políticas. Desde una perspectiva de política monetaria, demuestra que monitorear estos golpes y comprender su transmisión son problemas destacados para el Banco de Inglaterra Comité de política monetaria. También hay implicaciones para la estabilidad financiera porque los riesgos sistémicos pueden desencadenar choques para agregar la oferta de crédito (como se experimenta durante el GFC). En términos de regulación macroprudencial, esto subraya la importancia del Comité de política financiera al identificar, monitorear y actuar en contra de tales riesgos para el sistema financiero. Nuestros resultados también justifican el uso de la regulación microprudencial por el Comité de Regulación Prudencial Para garantizar que los prestamistas estén suficientemente capitalizados frente a los choques de oferta de crédito. Esto es independientemente de si estos choques son de todo el sistema o idiosincrásicos, ya que mostramos que incluso estos últimos pueden afectar los resultados agregados dada la granularidad del sistema bancario del Reino Unido.

¿Cuáles son las conclusiones clave?

Primero, mostramos que se aplica un método novedoso para construir variables instrumentales (GIV) a los mercados de crédito. Específicamente, aplicamos este enfoque al mercado hipotecario altamente concentrado del Reino Unido y encontramos que los choques de suministro idiosincrásicos pueden influir en los resultados agregados. Obtener instrumentos macroeconómicos válidos es un desafío, pero demostramos que aprovechar los microdatos en un mercado adecuadamente granular puede abordar este problema.

En segundo lugar, los choques contrativos para el suministro hipotecario pueden tener impactos económicos reales materiales. Una reducción en la oferta hipotecaria disminuye la producción, el consumo y la inversión, y aumenta el desempleo. Estos efectos son persistentes y económicamente significativos, lo que sugiere que cuando ocurren choques de oferta de crédito, pueden impulsar los ciclos comerciales. Esto proporciona motivación para que los comités de política del Banco de Inglaterra comprendan, monitorean y actúen contra tales choques. ¡En otras palabras, los choques de oferta de crédito son importantes!

Sam Christie y Aniruddha Rajan trabajan en la división de condiciones monetarias y financieras del banco.

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