Inflation und BIP gefährdet durch Ölangebotsschocks – Financial institution Underground

Marco Garofalo, Simon Lloyd und Edward Manuel

Die wirtschaftlichen Folgen des Russland-Ukraine-Krieges haben die Bedeutung drastischer Veränderungen der Rohstoffpreise wie Öl in den Mittelpunkt gerückt. Während sich viele darauf konzentriert haben, die Auswirkungen dieser Entwicklungen auf die zentrale Prognose für die makroökonomischen Aussichten zu verstehen, untersucht dieser Beitrag das Gleichgewicht der Risiken, die sich aus Ölversorgungsschocks ergeben, und fragt: Könnten diese zu schwerwiegenderen oder anhaltenderen Veränderungen beim Produktionswachstum und der Inflation führen? , in seltenen Fällen? Mithilfe eines einfachen statistischen Inflations- und BIP-at-Danger-Modells quantifizieren wir die makroökonomischen Risiken für Inflation und BIP-Wachstum, die mit (exogenen) Veränderungen des Ölangebots verbunden sind, und zeigen, dass diese Schocks stärkere Auswirkungen auf das obere Ende haben der Inflationsverteilung als in der Mitte.

Ein einfaches Modell für Inflation und BIP-at-Danger

Dazu nutzen wir Entwicklungen in der wissenschaftlichen Literatur sowie die zunehmende Nutzung der BIP- und Inflation-at-Danger-Rahmenwerke durch internationale Institutionen und die Financial institution of England.

Inflation– und BIP-at-Danger bieten zusammenfassende Statistiken zum Gesamtniveau des Extremrisikos und erfassen die Schwere der Inflationsauswirkungen bzw. potenzieller Abschwünge. Ölpreisschocks neigen dazu, Produktion und Inflation in entgegengesetzte Richtungen zu treiben. Für unsere Analyse definieren wir Ersteres als das 95. Perzentil der vorhersagbaren bedingten Verteilung der VPI-Inflation und Letzteres als das 5. Perzentil der vorhersagbaren bedingten Verteilung des BIP-Wachstums. Mit anderen Worten: Hierbei handelt es sich um Erkenntnisse über extrem hohe Inflation bzw. geringes Wachstum, die mit einer Wahrscheinlichkeit von „1 zu 20“ eintreten können und daher schwerwiegende und potenziell kostspielige Extremereignisse nach sich ziehen können.

Wir verwenden ein statistisches Instrument namens „Quantilregression“, um die Beziehung zwischen Änderungen der Ölpreise und den Enden der Verteilungen von Inflation und BIP-Wachstum abzuschätzen. Dadurch können die Auswirkungen verschiedener Indikatoren „abgewogen“ werden, um eine Gesamtbewertung des Ausmaßes und der Treiber von Extremrisiken für Inflation und BIP zu erhalten. Es gibt jedoch einige Einschränkungen. Beispielsweise stützt es sich auf historische Daten, um zukünftige Extremrisiken vorherzusagen, und kann daher angesichts beispielloser Ereignisse (z. B. der Covid-Pandemie) Schwierigkeiten haben.

Um die Entwicklung der Inflations- und BIP-Wachstumsverteilungen in Abhängigkeit von der Entwicklung des Ölangebots zu untersuchen, benötigen wir ein exogenes „Schock“-Maß. In der Fachliteratur werden Ölversorgungsschocks üblicherweise als plötzliche Störungen der aktuellen oder zukünftigen Verfügbarkeit von Öl charakterisiert, die einen Anstieg der Ölpreise auslösen. Forscher haben mehrere Strategien zur Identifizierung solcher Schocks entwickelt, die von der Konstruktion narrativer Schockreihen (Caldara et al. (2019); Hamilton (2003); und Kilian (2008)) bis hin zu SVAR-Modellen des Ölmarkts (Baumeister und Hamilton ( 2019); Kilian (2009); und Kilian und Murphy (2012)). Der Schlüssel zu einer erfolgreichen Identifizierungsstrategie besteht darin, dass man mit Sicherheit davon ausgehen kann, dass die verwendeten Maßnahmen mit Störungen der Ölversorgung korrelieren und kein anderer makroökonomischer Faktor sie verursacht.

Vor diesem Hintergrund greifen wir auf die neuesten Arbeiten von Känzig (2021) zurück und verwenden seine Serie über Nachrichtenschocks zur Ölversorgung, die durch ein neuartiges Identifikationsdesign entstanden ist. Dabei werden hochfrequente Daten zu Ölangebotsüberraschungen ausgenutzt, die auf Änderungen der Öl-Futures-Preise in einem engen Zeitfenster rund um OPEC-Ankündigungen basieren. Anschließend schätzen wir eine Quantilregression mit lokaler Projektion, die die Reaktionen der Enden der Verteilung der britischen Inflation und des BIP-Wachstums über den Dreijahreshorizont auf Ölangebotsschocks abschätzt. Wir zeigen Ergebnisse, die die Reaktion von Inflation und BIP auf Ölangebotsschocks sowohl im Mittelwert als auch am Rande detailliert beschreiben.

Auswirkungen auf die Inflation

Grafik 1 zeigt die Ergebnisse zur Inflation. Im Einklang mit einer Reihe früherer Arbeiten stellen wir fest, dass die Inflation im Vereinigten Königreich (blaue Linie) als Reaktion auf Ölangebotsschocks im Durchschnitt deutlich ansteigt. Interessanterweise stellen wir fest, dass die Inflation-at-Danger (rote Linie) kurzfristig viel stärker ansteigt – wobei der Koeffizient am rechten Ende etwa 50 % größer ist als im Mittel. Dies impliziert, dass der Ölangebotsschock nicht nur die Inflationsverteilung nach rechts verschiebt, sondern die Verteilung auch rechtsschiefer macht, sodass die Wahrscheinlichkeit, dass sie nun im rechten Ende liegt, viel größer ist.

Diagramm 1: Reaktion der erwarteten Inflation (blau) und der gefährdeten Inflation (rot) auf den Ölangebotsschock

Hinweise: Der schattierte rote Bereich (blaue gestrichelte Linien) bezeichnet das 68 %-Konfidenzintervall für Inflation-at-Danger-Schätzungen (Mittelwert).

Abbildung 2 verdeutlicht dies anschaulich und zeigt die Reaktion der gesamten Inflationsverteilung auf einen Ölangebotsschock im Einjahreshorizont. Im Vergleich zu „normalen Zeiten“, in denen der Ölschock auf Null gesetzt ist und alle Kovariaten auf ihren historischen Mittelwert eingestellt sind (grüne Verteilung), verbreitert ein positiver Schock auf das Ölangebot (rote Verteilung) das rechte Ende deutlich, während der Modus verlassen wird (d. h. (das wahrscheinlichste Ergebnis für die Inflation) weitgehend unverändert.

Abbildung 2: Reaktion der Inflationsverteilung auf den Ölangebotsschock über einen Zeitraum von einem Jahr

Anmerkungen: Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der VPI-Inflation im Vereinigten Königreich in vier Quartalen (%) für ein Szenario, bei dem alle Kovariaten auf ihrem historischen Mittelwert liegen (grüne Linie) und alle Kovariaten auf den historischen Mittelwert plus drei Standardabweichungen für die Ölversorgung eingestellt sind (rote Linie). Der Modus jeder Verteilung ist der höchste Punkt.

Wichtig ist, dass die veränderte Type der Inflationsverteilung und die größere Reaktion des rechten Endes auf wichtige Nichtlinearitäten in den makroökonomischen Beziehungen hinweisen könnten, die den Preisen zugrunde liegen. Diese Ergebnisse könnten beispielsweise mit Nichtlinearitäten in der Phillips-Kurve übereinstimmen, additionally mit der theoretischen Struktur, bei der die Inflation hauptsächlich durch wirtschaftliche Unterauslastung und kostentreibende Schocks wie Ölschocks bestimmt wird. Letzteres könnte insbesondere mit stärkeren Inflationsanstiegen verbunden sein, wenn entweder der Schock groß ist oder die Inflation von Anfang an hoch ist.

Auswirkungen auf das BIP

Wir wenden uns nun der Reaktion des britischen BIP zu. In Abbildung 3 wird die Reaktion des kumulierten BIP-Wachstums geschätzt, sowohl im Mittelwert als auch am linken Rand. Auch hier finden wir ähnliche Ergebnisse wie bei früheren Arbeiten, wenn wir uns auf den Mittelwert konzentrieren: Im Durchschnitt sinkt das BIP-Wachstum (blaue Linie) als Reaktion auf einen Ölangebotsschock erheblich. Und was noch wichtiger ist: Wir stellen fest, dass die Reaktion im linken Ende (rote Linie) negativer ist als im Mittel, wenn auch nicht immer signifikant.

Diagramm 3: Reaktion des erwarteten BIP (blau) und des gefährdeten BIP (rot) auf den Ölangebotsschock

Anmerkungen: Der schattierte rote Bereich (blaue gestrichelte Linien) ist das 68 %-Konfidenzintervall für BIP-at-Danger-Schätzungen (Mittelwert).

Abbildung 4 zeigt, wie sich die BIP-Wachstumsverteilung auf Sicht eines Jahres als Reaktion auf einen Ölangebotsschock ändert. Der modale Pfad bleibt als Reaktion auf den Schock weitgehend unverändert, aber der linke Schwanz wird deutlich länger, was auf größere Abwärtsrisiken für die Aktivität hinweist.

Abbildung 4: Reaktion der BIP-Verteilung auf den Ölangebotsschock auf Sicht eines Jahres

Anmerkungen: Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion des britischen BIP-Wachstums in vier Quartalen (%) für ein Szenario, bei dem alle Kovariaten auf ihrem historischen Mittelwert liegen (grüne Linie) und alle Kovariaten auf den historischen Mittelwert plus drei Standardabweichungen für die Ölversorgung eingestellt sind (rote Linie). Der Modus jeder Verteilung ist der höchste Punkt.

Auswirkungen und mögliche Kompromisse

Unsere Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung der Entwicklung der Ölpreise für politische Entscheidungsträger. Es ist allgemein bekannt, dass diese Artwork von Schocks zu einem schwierigen geldpolitischen Kompromiss zwischen der Eindämmung der Inflation und der Unterstützung der Wirtschaftstätigkeit führen kann. Darauf aufbauend unterstreichen unsere Ergebnisse die spezifische Wirkung von Ölangebotsschocks, die zu einer Verschlechterung der Kompromisse am Ende führen. Für einen politischen Entscheidungsträger, dem das Risikomanagement am Herzen liegt – und insbesondere die Vermeidung von (hoher) Inflation und (niedrigem) BIP-Katastrophen – wird der Kompromiss noch größer, als wenn er sich ausschließlich auf die mittlere Reaktion konzentriert.

Marco Garofalo arbeitet in der World Evaluation Division der Financial institution, Simon Lloyd arbeitet in der Financial Coverage Outlook Division der Financial institution und Edward Manuel arbeitet in der Structural Economics Division der Financial institution.

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