Fiscal reaction functions
Estimates of how governments adjust primary balances in response to debt levels inform judgements about fiscal space and credibility.
GRA · 공공 재정과 국가 채무
공간 금융자본이 재해, 노출, 전환과 만나는 곳
공공 재정과 국가 채무를 위한 계량경제학
Econometrics estimates relationships from fiscal and macroeconomic data and tests whether they hold. On this platform it supports estimates of revenue volatility, fiscal reaction functions, efficiency gaps and the effects of shocks on public debt.
01목차
Econometrics for public finance and sovereign debt in five parts.
02신청서
What econometrics does here.
Econometrics applies statistical methods to economic data to estimate relationships, test theories and forecast. It provides empirical evidence on how shocks and policies affect economic outcomes. In sovereign and public finance, development finance and disaster and crisis, econometric evidence estimates how disasters, pandemics and financial shocks affect output, employment and prices. It informs the economic case for 리스크 감축. The canonical description is on STEM 공유 자원.
수입 변동성
Commodity and tax revenue series are modelled to estimate volatility and its relationship with prices and output, informing buffer sizing.
Disaster effects on public finance
Panel data on past disasters estimate average effects on revenue, spending and debt, with heterogeneity across countries reported.
03모니터링
계량경제 모델.
팀이 이 방법을 따라가는 데 사용할 화면으로, 그 지표, 상태, 결정을 보여 줍니다. 이름은 예시이며 값은 설명용입니다.
계량경제 모델
Public finance and sovereign debt · Econometrics for public finance · Run R-5003
추정치 안정GRA · 공공 재정과 국가 채무
추정치
강건 표준오차
| 공공 부채 | 0.03 | 0.19 | [−0.4, 0.2] | 예 |
| 총 자금 조달 필요액 | 0.29 | 0.12 | [−0.2, 0.4] | 예 |
| 수입 대비 이자 | 0.20 | 0.13 | [0.0, 0.5] | 아니요 |
| Share of FX debt | 0.33 | 0.05 | [0.1, 0.9] | 예 |
방법 카드
- 방법
- 계량경제학
- 표본
- 1642 obs
- 설계
- 패널, 고정 효과
- 라벨
- 모델 추정
집단별 잔차
04데이터
방법이 사용하는 입력.
Datasets and records used by econometrics on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 출처 등록부.
| 데이터 | 역할 | 라벨 |
|---|---|---|
| Fiscal time series | Estimation | 공표 통계 |
| Commodity price series | Revenue drivers | 관측 |
| Disaster databases | Event data | 보고됨 |
05시나리오 모델
국가 채무 경로와 임계치 초과 가능성입니다.
부채 경로의 분포와 기간 말에 우려 임계값을 넘는 비율로, 국부 투자자와 신용평가 애널리스트가 팬 차트에서 읽는 내용입니다. 예시 값을 명시한 교육 모델이며, 예측이 아닙니다.
- 중앙값, 25%~75% 구간 및 10%~90% 구간
- 충격 없음
통제 수단
- 현재 부채
- GDP의 70%
- 실효 명목 이자율
- 5.0%
- 명목 GDP 성장률
- 4.5%
- 기초재정수지
- GDP의 −0.5%
- 성장률 변동성
- 2.0 포인트
- 이자율 변동성
- 1.0 포인트
- 향후 연수
- 10년
- 우려 임계치
- GDP의 90%
판독값
- 기간 말 부채 중앙값
- GDP의 79%
- 목표 시점에 임계치를 넘는 경로
- 3%
- 부채를 안정시키는 기초재정수지
- GDP의 0.3%
수치, 방법과 출처
| 연도 | 10% | 25% | 중앙값 | 75% | 90% |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 70.0 | 70.0 | 70.0 | 70.0 | 70.0 |
| 1 | 68.8 | 69.7 | 70.9 | 72.0 | 73.1 |
| 2 | 68.6 | 70.1 | 71.5 | 73.1 | 74.6 |
| 3 | 68.9 | 70.7 | 72.5 | 74.3 | 76.1 |
| 4 | 69.2 | 71.3 | 73.3 | 75.5 | 77.5 |
| 5 | 69.4 | 71.8 | 74.5 | 76.7 | 79.2 |
| 6 | 69.9 | 72.7 | 75.3 | 77.7 | 80.8 |
| 7 | 70.6 | 73.1 | 76.2 | 79.0 | 81.9 |
| 8 | 71.2 | 74.0 | 77.1 | 80.2 | 83.3 |
| 9 | 71.9 | 74.8 | 77.8 | 81.2 | 84.4 |
| 10 | 72.0 | 75.2 | 78.7 | 82.0 | 85.7 |
방법
- 부채 동학과 이자율-성장률 격차 Blanchard (2019), Public debt and low interest rates, American Economic Review 109
- 확률적 팬 차트 Celasun, Debrun and Ostry (2006), IMF Staff Papers 53
- 국가 리스크와 부채 지속 가능성 체계 IMF (2022), Staff Guidance Note on the SRDSF
데이터
No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.
여섯 기둥 전반에 걸쳐, Nexus Consortium 주도
- 실험 연구소
- 내장됨 Foundry의 공공 재정과 국가 채무
- 시험 장소 Universe의 공공 재정과 국가 채무
- 성문화된 곳 Standards의 금융, 보험, 경제
- 게재처 Reports의 공공 재정과 국가 채무
- 강의 과목 Academy의 금융·경제 학부
06검증
결과가 점검되는 방식.
Models are assessed through specification tests, robustness checks and out-of-sample performance. Results are compared across datasets and methods.
| 점검 | 수행 방식 |
|---|---|
| 견고성 | Results are checked across specifications and samples |
| Endogeneity | Methods to address reverse causality are stated |
| Out-of-sample | Models are tested on periods not used in estimation |
Endogeneity, measurement error and structural change can bias estimates. Relationships may shift under extreme conditions.
07노출, 손실 및 자본
What it means for exposure, loss and capital.
리스크 책임자, 감독 당국이나 재무부가 요구할 익스포저, 손실, 시나리오와 자본 보기와 이들이 보고의 기준으로 삼는 체계. 구조는 감독과 보험계리 실무를 따릅니다. 값은 예시이며 가격, 등급이나 조언이 결코 아닙니다.
자본, 지급여력 및 재정 지표
The indicators a risk officer, supervisor or ministry of finance reads first on econometrics for public finance and sovereign debt.
| 지표 | 단위 | 독자 | 프레임워크 |
|---|---|---|---|
| 공공 부채 | GDP 대비 % | 재무부, IMF | 부채 지속 가능성 체계 |
| 총 자금 조달 필요액 | 연간 GDP 대비 % | 재무부, 투자자 | 부채 지속 가능성 체계 |
| 우발 채무 | GDP 대비 %, 출처별 | 재무부 | 재정 리스크 보고서 |
| 수입 대비 이자 | 매출 대비 % | 재무부, 신용평가 이용자 | 공공 재정 통계 |
| 국채 스프레드 | 벤치마크 대비 베이시스 포인트 | 투자자, 부채 관리자 | 시장 데이터 |
| CET1 비율 | 위험가중자산 대비 % | 은행, 감독기관 | 바젤 프레임워크 |
| 유동성 커버리지 비율 | 스트레스 유출액의 % | 은행, 중앙은행 | 바젤 프레임워크 |
NGFS 기후 시나리오 · 녹색금융협의체IFRS S2 기후 관련 공시 · ISSBTCFD 권고안 · 금융안정위원회 TCFD기후 관련 금융 리스크의 효과적 관리 원칙 · 바젤은행감독위원회
09스튜어드십
방법을 유지하는 주체.
경제 개발 stewards econometrics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
10연결됨
이 페이지가 컨소시엄 전체에서 어디로 이어지는지.
11질문
질문과 답변.
What are the limits of econometrics in this field?
Endogeneity, measurement error and structural change can bias estimates. Relationships may shift under extreme conditions.
결과는 어떻게 점검됩니까?
Models are assessed through specification tests, robustness checks and out-of-sample performance. Results are compared across datasets and methods.
이 페이지의 값은 실제입니까?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
이 방법은 다른 어디에 적용됩니까?
사회를 움직이는 정본 방법 페이지 는 이를 적용하는 모든 플랫폼을 나열합니다.
보고서기여하기
이 페이지에서 증거를 기여하십시오.
보고서 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
글로벌 리스크 얼라이언스(Global Risks Alliance)공공 재정과 국가 채무금융 및 보험 준비도국가 시스템 리스크와 회복력
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법률
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