Die postpandemische Krise – Liberty Avenue Economics

Katie Baker, Logan Casey, Body Of The Black, Aidan Gleich und Ramya Nallamotu

In der Debatte über den natürlichen Zinssatz (r*) wird manchmal übersehen, dass es eine ganze Laufzeitstruktur von r*-Maßen gibt, wobei kurzfristige Schätzungen die aktuelle Wirtschaftslage und langfristige Schätzungen eher säkulare Faktoren erfassen. Die gesamte Laufzeitstruktur von r* ist für die Politik von Bedeutung: Kurzfristige Messungen sind für die Beurteilung, wie restriktiv oder expansiv die aktuelle Politik ist, related, während längerfristige Messungen für die Bewertung der Endzinsen related sind. Diese aus zwei Beiträgen bestehende Serie befasst sich mit der Entwicklung beider Maßnahmen nach der Pandemie, wobei sich der heutige Beitrag insbesondere auf langfristige Maßnahmen und der morgige Beitrag auf kurzfristige Maßnahmen konzentriert.

Es gibt wohl einige Hinweise darauf, dass der kurzfristige r* derzeit im Vergleich zum Niveau vor COVID erhöht ist: Die Wirtschaft hat sich als äußerst widerstandsfähig erwiesen und die Spreads bleiben trotz der jüngsten Bankenturbulenzen relativ niedrig. Schätzungen aus dem DSGE-Modell der New York Fed, die wir im morgigen Beitrag besprechen, bestätigen diese Einschätzung. Wie im Juni gezeigt, geht das Modell davon aus, dass der kurzfristige reale r* bis zum Jahresende 2,5 Prozent betragen wird. Hinweise darauf, ob das langfristige r* – additionally die anhaltende Komponente oder der Development in r* – gestiegen ist, nachdem COVID viel schwächer geworden ist. Wir verwenden eine Reihe von Modellen, von VARs bis hin zu DSGEs, um diese Developments abzuschätzen, und diese Modelle kommen zu unterschiedlichen Schlussfolgerungen. Den VAR-Modellen zufolge ist der langfristige r* in etwa konstant geblieben und ist seit Ende 2019, wenn überhaupt, etwas zurückgegangen und erreichte actual 0,75 Prozent. Dem DSGE-Modell zufolge ist der langfristige r* in diesem Zeitraum stattdessen um quick 50 Basispunkte gestiegen und liegt nun bei etwa 1,8 Prozent.

Langfristiges r*: Unterschiedliche Antworten aus verschiedenen Modellen

Die folgende Grafik zeigt die Developments von r*, die aus zwei Modellen ermittelt wurden, die in diesem Brookings-Artikel von Del Negro, Giannone, Giannoni und Tambalotti (2017) vorgestellt wurden. Bei den beiden Modellen handelt es sich um ein „trendiges“ VAR-Modell (oder VAR mit gemeinsamen Developments; schwarze gestrichelte Linie) und ein DSGE-Modell (blaue gestrichelte Linie), mit denen niederfrequente Bewegungen des Produktivitätswachstums und des Comfort-Ertrags erfasst werden können. Ein wichtiges Ergebnis dieser Arbeit, das in der Tabelle unten mit aktualisierten Daten wiedergegeben ist, struggle, dass diese beiden sehr unterschiedlichen Methoden bis Mitte der 2010er Jahre nahezu identische Ergebnisse lieferten. Nach der Pandemie weichen die Schätzungen jedoch deutlich voneinander ab, wobei die VAR-Schätzungen leicht nach unten tendieren und die DSGE-Schätzungen stark nach oben tendieren.

Die niederfrequente Komponente von r* in den VAR- und DSGE-Modellen

In der folgenden Tabelle sind numerische Werte der Änderungen der r*-Developments (d. h. des langfristigen r*) gemäß verschiedenen Modellen aufgeführt. Es zeigt, dass der Development von r* vom vierten Quartal 2019 (vor COVID) bis zum zweiten Quartal 2023 laut dem Foundation-Development-VAR um etwas mehr als 10 Basispunkte zurückgegangen ist. Bei einer Variante dieser VAR, bei der wir auch Daten zum Konsumwachstum verwenden und daraus Rückschlüsse auf das Trendwachstum ziehen, ist der Rückgang mit 20 Basispunkten etwas größer. Laut DSGE stieg der langfristige r* stattdessen nach COVID um quick 50 Basispunkte. Wir berichten auch über die Ergebnisse der international trendiger VAR, vorgeschlagen von Del Negro, Giannone, Giannoni und Tambalotti (2019). Nach diesem Modell, das anhand jährlicher Daten aus sieben Industrieländern geschätzt wird, stieg der langfristige r* sowohl weltweit als auch in den USA von 2019 bis 2022 um etwa 15 Basispunkte, obwohl der Anstieg nicht signifikant ist.

Der Rückgang des langfristigen r* vor COVID seit den späten 1990er Jahren ist dem im Brookings-Artikel berichteten sehr ähnlich, wo die Stichprobe im Jahr 2016 endet. Dem trendigen VAR zufolge struggle der langfristige r* vor COVID um gefallen etwas mehr als 1,5 Prozentpunkte. Der VAR mit Verbrauch implizierte einen größeren Rückgang von quick 2 Prozentpunkten, während der Rückgang laut DSGE etwa 1 Prozentpunkt betrug. Aufgrund der Divergenz in den Submit-COVID-Developments wird der Gesamtrückgang von r* laut den beiden VAR etwas größer Modellen – 1 bzw. 1,75 pp –, sinkt jedoch nach dem Brookings DSGE-Modell auf etwa 60 Basispunkte.

Änderung des langfristigen r* nach verschiedenen Modellen

Die Termstruktur von r* im DSGE-Modell

Was ist der Grund für diese Unterschiede zwischen den Modellen? Da ein Großteil der Submit-COVID-Aktion im DSGE-Modell stattfindet, wenden wir uns diesem Modell zu, um seine Interpretation der Daten zu verstehen. Die folgende Grafik zeigt die gesamte Laufzeitstruktur von r* gemäß dem Modell – nämlich das kurzfristige r* und die 5-Jahres-, 10-Jahres- und 30-Jahres-r*-Maße (die wir bisher als langfristig bezeichnet haben). -run r*), wobei das x-Jahr r* der erwartete Wert von r* x Jahre im Voraus ist (d. h. das x-Jahre r* ist ein Terminzins). Während der kurzfristige r* sehr volatil ist, spiegeln seine Schwankungen intestine den Zustand des Konjunkturzyklus in den USA wider: Der kurzfristige r* ist während Rezessionen oder Zeiten der Stagnation (z. B. Anfang der 1990er, Anfang der 2000er Jahre, in den Großen) niedrig Rezession und ihre Folgen sowie die COVID-Rezession) und hoch, wenn die Wirtschaft boomt. In letzter Zeit blieb die US-Wirtschaft trotz der Straffung der Geldpolitik, wie im morgigen Beitrag erläutert, äußerst widerstandsfähig und die Schätzungen von r* sind erhöht.

Das Diagramm zeigt auch, dass die Volatilität des r*-Maßstabs zwar nicht überraschend mit dem Horizont abnimmt, der 5-Jahres-Wert aber weniger volatil ist als der kurzfristige r*-Wert., 10-Jahres-Werte sind weniger volatil als 5-Jahres-Werte usw. – alle diese Kennzahlen korrelieren miteinander. Diese Beobachtung weist auf einen wichtigen Unterschied zwischen trendigen VAR- und DSGE-Schätzungen des langfristigen r* hin. Während der trendige VAR von Natur aus den Development vom Zyklus trennt – im ökonometrischen Sprachgebrauch führt das Modell eine Development-/Zykluszerlegung durch – sind im DSGE-Modell alle verschiedenen Frequenzen untrennbar miteinander verbunden. Dies bedeutet nicht, dass sich längerfristige DSGE-Messwerte von r* mit jeder einzelnen Bewegung von kurzfristigem r* bewegen – in der Rezession der 1990er-Jahre beispielsweise sinkt kurzfristiger r* ziemlich stark, aber die anderen Maße bewegen sich nicht. Es scheint jedoch, dass Bewegungen im kurzfristigen r* im DSGE tendenziell einige Informationen für längerfristige Messungen enthalten, während diese Informationen im trendigen VAR ignoriert werden.

Die Termstruktur von r* im DSGE-Modell

Wir schließen diesen Beitrag ab, indem wir die DSGE-Schätzungen mit den r*-Schätzungen von Laubach und Williams (2003, LW) und Holston, Laubach und Williams (2017, HLW) in Beziehung setzen, die mit Submit-COVID-Daten unter Verwendung des Ansatzes von Holston, Laubach erhalten wurden. und Williams (2023). In der folgenden Grafik sind die Zeitreihen dieser Messwerte zusammen mit dem 5-Jahres-DSGE-r* dargestellt, der unserer Meinung nach im Brookings-Artikel am stärksten mit den LW- und HLW-Messwerten korreliert. Die Grafik zeigt, dass die LW- und HLW-r*-Schätzungen mit der Großen Rezession stark zurückgingen, von etwa 2,5 auf 1 Prozent, danach bleiben sie ungefähr stabil bei etwa 1 Prozent. Der DSGE 5-Jahres-R* bildet die LW- und HLW-Messwerte von Anfang der 1990er bis Anfang der 2010er Jahre intestine ab. Anschließend sinkt er weiter bis unter Null, steigt aber schließlich auf ein Niveau an, das mit dem des LW-Modells am Ende der Stichprobe vergleichbar ist.

DSGE 5-Jahres-R* und die LW- und HLW-Maßnahmen

Die Durchführung von Rückschlüssen auf latente Variablen wie r* ist eine schwierige Angelegenheit, da jede Schätzung von Natur aus modellabhängig ist. In vielen Fällen stimmen die verschiedenen Modelle überein: Beispielsweise gibt es weitreichende Hinweise darauf, dass r* von Mitte der 1990er Jahre bis nach der Großen Rezession zurückging und bis zur COVID-Pandemie niedrig blieb. Hinsichtlich der Beurteilung dessen, was danach geschah, sind sich die Ansätze uneinig. Die Modelle stützen sich eher auf langfristige Durchschnittswerte und deuten darauf hin, dass der langfristige r* niedrig blieb, während Ansätze wie DSGE, bei denen kurz- und langfristige Messungen enger miteinander verbunden sind, auf einen längeren Zeitraum hinweisen -run r* ist gestiegen. Der morgige Beitrag konzentriert sich auf kurzfristige r* und ihre Auswirkungen auf die Wirtschaft.

Katie Baker ist eine ehemalige leitende Forschungsanalystin in der Analysis and Statistics Group der Federal Reserve Financial institution of New York.

Logan Casey ist Senior Analysis Analyst in der Analysis and Statistics Group der Federal Reserve Financial institution of New York.

Marco Del Negro ist Wirtschaftsforschungsberater für makroökonomische und monetäre Studien in der Forschungs- und Statistikgruppe der Federal Reserve Financial institution of New York.

Aidan Gleich ist ehemaliger Senior Analysis Analyst in der Analysis and Statistics Group der Federal Reserve Financial institution of New York.

Ramya Nallamotu ist Senior Analysis Analyst in der Analysis and Statistics Group der Federal Reserve Financial institution of New York.

So zitieren Sie diesen Beitrag:
Katie Baker, Logan Casey, Marco Del Negro, Aidan Gleich und Ramya Nallamotu Liberty Avenue Economics9. August 2023, https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2023/08/the-post-pandemic-r/.