Bieżący numer
Numery archiwalne
O czasopiśmie
Cele i zakres
Wydawca
Kolegium Redakcyjne
Zasady etyczne
Indeksowanie i archiwizacja
Prawa autorskie, licencje i dostęp
Dla autorów
Wytyczne
Opłaty
Procedura recenzowania
Przygotowanie artykułu do publikacji
Korekty i sprostowania
Zasady etyczne
Prawa autorskie, licencje i dostęp
Kontakt
PRACA ORYGINALNA
Reguły polityki pieniężnej i makroostrożnościowej w modelu z ograniczeniami zastawowymi
1
University of Chicago, United States
2
FAME | GRAPE, Poland
Data nadesłania: 26-09-2019
Data ostatniej rewizji: 17-01-2020
Data akceptacji: 16-04-2020
Data publikacji: 30-06-2020
GNPJE 2020;302(2):43-69
SŁOWA KLUCZOWE
KODY KLASYFIKACJI JEL
STRESZCZENIE
Porównujemy dobrobyt i makroekonomiczne skutki polityki pieniężnej i makroostrożnościowej, w szczególności opartej na wskaźniku LTV (loan-to-value). Budujemy model DSGE z ograniczeniami zastawowymi i dwoma typami agentów. Za jego pomocną badamy siedem reguł polityki reagujących na stopę wzrostu kredytu i fluktuacje cen zastawu. Pokazujemy, że reguła polityki pieniężnej, która stabilizuje ceny zastawu, skutkuje najwyższym poziomem dobrobytu, a także pozwala stabilizować produkt i inflację. Polityka makroostrożnościowa używająca wskaźnika LTV jest niemal zawsze zdominowana przez politykę stopy procentowej pod względem wariancji produktu i inflacji. W przypadku niemożliwości zastosowania reguł polityki pieniężnej oddzielna polityka makroostrożnościowa pozwala osiągnąć pewne korzyści w zakresie dobrobytu, ale nie są one znaczne.
REFERENCJE (27)
1.
Angeloni I., Faia E. [2013], Capital regulation and monetary policy with fragile banks, Journal of Monetary Economics, 60 (3): 311–324.
2.
Bernanke B., Gertler M. [2000], Monetary policy and asset price volatility, NBER Working Papers 7559, National Bureau of Economic Research, Inc.
3.
Bernanke B. S., Gertler M., Gilchrist S. [1999], The financial accelerator in a quantitative busi¬ness cycle framework, in: J. B. Taylor, M. Woodford (eds.), Handbook of Macroeconomics, vol. 1 of Handbook of Macroeconomics, Elsevier, chapter 21: 1341–1393.
4.
Benigno P., Woodford M. [2012], Linear-quadratic approximation of optimal policy problems, Journal of Economic Theory, Elsevier, 147 (1): 1–42.
5.
Bocola L. [2016], The Pass-Through of Sovereign Risk, Journal of Political Economy, University of Chicago Press, 124 (4): 879–926.
6.
Brzoza-Brzezina M., Kolasa M., Makarski K. [2013a], The anatomy of standard DSGE models with financial frictions, Journal of Economic Dynamics and Control, 37 (1): 32–51.
7.
Brzoza-Brzezina M., Kolasa M., Makarski K. [2013b], Macroprudential policy and imbalances in the euro area, National Bank of Poland Working Papers 138, National Bank of Poland, Economic Institute.
8.
Calvo G. A. [1983], Staggered prices in a utility-maximising framework, Journal of Monetary Economics, 12 (3): 383–398.
9.
Cúrdia V., Woodford M. [2016], Credit frictions and optimal monetary policy, Journal of Monetary Economics, 84 (C): 30–65.
10.
Cúrdia V., Woodford M. [2010], Credit Spreads and Monetary Policy, Journal of Money, Credit and Banking, 42 (s1): 3–35.
11.
Galí J. [2015, 2nd ed.], Monetary Policy, Inflation and the Business Cycle: An Introduction to the New Keynesian Framework and Its Applications, Princeton, NJ, and Oxford, England, Princeton University Press.
12.
Gerali A., Neri S., Sessa L., Signoretti F. M. [2010], Credit and banking in a DSGE model of the euro area, Journal of Money, Credit and Banking, 42 (s1): 107–141.
13.
Gray D. F., Garcia C., Luna L., Restrepo J. [2011], Incorporation financial sector risk into mon¬etary policy models: application to Chile, IMF Working Paper, 11 (228).
14.
Holden T. [2016a], Existence and uniqueness of solutions to dynamic models with occasionally binding constraints, EconStor Preprints 130142, Leibniz Information Centre for Econom¬ics (ZBW).
15.
Holden T. [2016b], Computation of solutions to dynamic models with occasionally binding con¬straints, EconStor Preprints 130143, Leibniz Information Centre for Economics (ZBW).
16.
Iacoviello M. [2005], House prices, borrowing constraints, and monetary policy in the business cycle, American Economic Review, 95 (3): 739–764.
17.
Iacoviello M., Neri S. [2010], Housing market spillovers: Evidence from an estimated DSGE model, American Economic Journal: Macroeconomics, 2 (2): 125–64.
18.
Jeanne O., Korinek A. [2018], Managing credit booms and busts: A Pigouvian taxation approach, Journal of Monetary Economics, 60 (3): 311–324.
19.
Kaplan G., Moll B., Violante G. [2018], Monetary Policy According to HANK, American Eco¬nomic Review, 108 (3): 697–743.
20.
Kiyotaki N., Moore J. [1997], Credit cycles, Journal of Political Economy, 105 (2): 211–248.
21.
Kolasa M., Lombardo G. [2011], Financial frictions and optimal monetary policy in an open economy, Working Paper Series 1338, European Central Bank.
22.
Lambertini L., Mendicino C., Punzi M. T. [2017], Expectations-driven cycles in the housing market, Economic Modelling, (60): 297–312.
23.
Onali E. [2012], Moral hazard, dividends, and risk in banks, Journal of Business Finance & Account¬ing, 41: 128–155.
24.
Rubio M., Carrasco-Gallego J. A. [2012], Macroprudential Measures, Housing Markets, and Monetary Policy, Dynare Working Papers 23, CEPREMAP.
25.
Schmitt-Grohe S., Uribe M. [2004], Solving Dynamic General Equilibrium Models Using a Second-Order Approximation to the Policy Function, Journal of Economic Dynamics and Control, 28: 755–775.
26.
Scott A., Rabanal P., Kannan P. [2009], Monetary and macroprudential policy rules in a model with house price booms, The B. E. Journal of Macroeconomics, 12: 1–44.
27.
Smets F., Wouters R. [2003], An estimated dynamic stochastic general equilibrium model of the euro area, Journal of European Economic Association, 1 (5): 1123–1175.
| eISSN: | 2300-5238 |
"Digitalizacja czasopisma Gospodarka Narodowa", sfinansowanego ze środków Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę, w ramach umowy nr 555/P-DUN/2018.
© 2006-2024 Journal hosting platform by Bentus
Przetwarzamy dane osobowe zbierane podczas odwiedzania serwisu. Realizacja funkcji pozyskiwania informacji o użytkownikach i ich zachowaniu odbywa się poprzez dobrowolnie wprowadzone w formularzach informacje oraz zapisywanie w urządzeniach końcowych plików cookies (tzw. ciasteczka). Dane, w tym pliki cookies, wykorzystywane są w celu realizacji usług, zapewnienia wygodnego korzystania ze strony oraz w celu monitorowania ruchu zgodnie z Polityką prywatności. Dane są także zbierane i przetwarzane przez narzędzie Google Analytics (więcej).
Możesz zmienić ustawienia cookies w swojej przeglądarce. Ograniczenie stosowania plików cookies w konfiguracji przeglądarki może wpłynąć na niektóre funkcjonalności dostępne na stronie.
Możesz zmienić ustawienia cookies w swojej przeglądarce. Ograniczenie stosowania plików cookies w konfiguracji przeglądarki może wpłynąć na niektóre funkcjonalności dostępne na stronie.
