GRA · Государственные финансы и государственный долг

Пространственные финансыГде капитал встречается с опасностями, подверженностью и переходом

Анализ решений в условиях неопределённости для государственных финансов и государственного долга

Decision analysis structures choices under uncertainty. On this platform it helps frame debt management strategy, fiscal rule design, guarantee approval and investment selection, making trade-offs and value judgements explicit for the public servants who decide.

02Заявка

Что здесь делает анализ решений в условиях неопределённости.

Decision analysis under uncertainty provides structured methods for choosing among options when outcomes are uncertain and objectives conflict. It makes trade-offs and value judgements explicit. In sovereign and public finance, development finance and disaster and crisis, decision analysis helps choose actions that perform acceptably across interconnected risks and uncertain futures. It clarifies when to act now and when to keep options open. The canonical description is on STEM Commons.

Debt management strategy

Alternative borrowing strategies are compared on cost and risk across scenarios, following the medium-term debt management strategy approach.

Fiscal rule design

Rule options are compared for flexibility, simplicity and enforceability, with escape clauses and their triggers made explicit.

Guarantee approval

Criteria for approving guarantees weigh policy benefits against expected cost and хвостовой риск, with each choice recorded.

03Мониторинг

Анализ неопределённости.

Экран, который команда использовала бы для следования этому методу: его показатели, состояния и решения. Названия приведены для примера, а значения иллюстративны.

Анализ неопределённости

Public finance and sovereign debt · Decision analysis · Run R-4487

Чувствительность ранжированаGRA · Государственные финансы и суверенный долг

Чувствительность полного порядка

Распределение результатов

Исходные данные

Государственный долгBeta of GDP, statedопрос экспертов
Валовые потребности в финансированииUniform of GDP, statedопрос экспертов
Проценты к доходамНорма of revenue, statedопрос экспертов
Share of FX debtНорма of debt, statedопрос экспертов
Uncertainty analysis: the screen’s structure, terms and states for Public finance and sovereign debt.Примеры названий и иллюстративные значения; макет, а не запись и не действующая система.
04Данные

Что потребляет метод.

Используемые на этой платформе наборы данных и записи по направлению «Анализ решений в условиях неопределённости», с ролью каждого и меткой, которую несут его значения. Источники перечислены в реестре источников.

ДанныеРольМетка
Debt portfolio dataCost and riskОпубликованная статистика
Scenario projectionsOutcome rangesСМОДЕЛИРОВАНО
Rule and legal textsConstraintsОпубликованная статистика
05Сценарная модель

Траектории государственного долга и вероятность превышения порога.

Распределение траекторий долга и доля выше порога обеспокоенности на горизонте, которые суверенные инвесторы и рейтинговые аналитики считывают с веерной диаграммы. Учебная модель с указанными иллюстративными значениями, а не прогноз.

  • Медиана, диапазоны от 25% до 75% и от 10% до 90%
  • Без шоков

Меры контроля

Долг сегодня
70% ВВП
Эффективная номинальная процентная ставка
5.0%
Рост номинального ВВП
4.5%
Первичное сальдо
−0,5% ВВП
Волатильность роста
2.0 пункта
Волатильность процентной ставки
1.0 пункт
Лет вперёд
Лет: 10
Порог обеспокоенности
90% ВВП

Показания

Медианный долг на горизонте
78% ВВП
Траектории выше порога на горизонте
2%
Первичное сальдо, стабилизирующее долг
0,3% ВВП
Числа, методы и источники
Год10%25%Медиана75%90%
070.070.070.070.070.0
168.969.870.771.872.6
268.970.271.673.174.2
369.370.672.474.276.1
469.471.273.375.577.2
569.671.774.176.778.4
670.072.475.077.879.7
770.773.175.778.681.0
871.273.576.879.883.3
971.774.377.680.984.1
1072.075.078.382.085.6

Методы

  1. Динамика долга и разница между процентной ставкой и ростом Blanchard (2019), Public debt and low interest rates, American Economic Review 109
  2. Стохастические веерные диаграммы Celasun, Debrun and Ostry (2006), IMF Staff Papers 53
  3. Система оценки суверенного риска и приемлемости долга IMF (2022), Staff Guidance Note on the SRDSF

Данные

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.

Траектории суверенного долга и вероятность превышения порогового значения. Иллюстративная учебная модель: она работает на значениях, заданных элементами управления, а не на измеренных данных. Методы: динамика долга и разница между процентной ставкой и темпом роста (Blanchard (2019), Public debt and low interest rates, American Economic Review 109); стохастические веерные диаграммы (Celasun, Debrun and Ostry (2006), IMF Staff Papers 53); система оценки суверенного риска и приемлемости долга (МВФ (2022), Staff Guidance Note on the SRDSF).
06Валидация

Как проверяются результаты.

Анализ проверяется посредством анализа чувствительности, экспертного рецензирования и проверки заинтересованными сторонами. Ретроспективное рецензирование сопоставляет решения с результатами.

ПроверкаКак это делается
Options statedAll options, including the status quo, are listed
Trade-offs explicitCost-risk trade-offs are shown, not hidden in a single score
РобастностьChoices are tested across scenarios

Результаты зависят от выявленных вероятностей и предпочтений, которые могут быть смещены. Глубокая неопределённость может сделать сравнение ожидаемых значений вводящим в заблуждение.

07Подверженность, убытки и капитал

What it means for exposure, loss and capital.

Представления о подверженности, убытках, сценариях и капитале, которые запросил бы риск-менеджер, надзорный орган или министерство финансов, с указанием систем отчётности, которым они следуют. Структуры соответствуют надзорной и актуарной практике. Значения иллюстративны: это никогда не цены, рейтинги или рекомендации.

Показатели капитала, платёжеспособности и бюджета

The indicators a risk officer, supervisor or ministry of finance reads first on decision analysis under uncertainty for public finance and sovereign debt.

ИндикаторЕдиницаКто это читаетСистема
Государственный долг% ВВПМинистерства финансов, МВФСистема оценки приемлемости уровня долга
Валовые потребности в финансировании% ВВП в годМинистерства финансов, инвесторыСистема оценки приемлемости уровня долга
Условные обязательства% ВВП, по источникамМинистерства финансовЗаявления о фискальных рисках
Проценты к доходам% доходовМинистерства финансов, пользователи рейтинговСтатистика государственных финансов
Суверенный спредбазисные пункты сверх эталонаИнвесторы, управляющие долгомРыночные данные
Коэффициент CET1% активов, взвешенных по рискуБанки, надзорные органыБазельская система
Норматив покрытия ликвидности% стрессового оттокаБанки, центральные банкиБазельская система
Source: the frameworks named in each row. Indicator names, units and frameworks only; values belong to each institution’s own reporting and are never shown here.
Климатические сценарии NGFS · Сеть по экологизации финансовой системыIFRS S2 «Раскрытие информации, связанной с климатом» · ISSBРекомендации TCFD · Совет по финансовой стабильности, TCFDПринципы эффективного управления климатическими финансовыми рисками · Базельский комитет по банковскому надзору
09Ведение и сопровождение

Кто ведёт метод.

Управление системными рисками ведёт и сопровождает анализ решений в условиях неопределённости для Консорциума и проводит рецензирование его применения на платформах.

11Вопросы

Вопросы и ответы.

Каковы пределы анализа решений в условиях неопределённости в этой области?
Результаты зависят от выявленных вероятностей и предпочтений, которые могут быть смещены. Глубокая неопределённость может сделать сравнение ожидаемых значений вводящим в заблуждение.
Как проверяются результаты?
Анализ проверяется посредством анализа чувствительности, экспертного рецензирования и проверки заинтересованными сторонами. Ретроспективное рецензирование сопоставляет решения с результатами.
Значения на этой странице реальные?
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.
Где ещё применяется этот метод?
Observatory Каноническая страница метода перечисляет все применяющие его платформы.
ОтчётыВнести вклад

Поделитесь доказательствами с этой страницы.

Отчёты 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.

Global Risks AllianceГосударственные финансы и государственный долг«Готовность к финансированию и страхованию»Риски и устойчивость страновых систем

Никогда не отправляйте персональные данные, сведения о чувствительной инфраструктуре или то, чем вы не вправе делиться. Материал проходит рассмотрение перед использованием; его отправка не дает авторских или редакционных прав, а спонсорство никогда не покупает выводы.

Государственные финансы и государственный долг

Обратитесь в Альянс с вопросом о подверженности или капитале.

Информация и запросы открыты уже сегодня. Запрос получает номер и указывает следующий шаг; заявки, платежи, выделение вычислительных ресурсов и регистрации открываются только тогда, когда существуют их команда, условия и возможности для проверки.

Правовая информация

Карты, данные и рисунки на этом сайте приводятся для контекста и общей информации. Они не являются советом, прогнозом или предупреждением; ограничения информации изложены в Оговорках и уведомлениях о данных.

The Global Risks Alliance

Finance · trust · precision

Not for profit

Our articles, maps and twins are free to read and free to republish. Readers and partners keep it that way.

Partner with us

Who funds us

GRA is a not-for-profit institution. To ask who funds a piece of work, use the funding questions form.

Independence

Editors and the expert reviewers named on each article decide what we publish. Funders and partners do not review or approve articles before publication.

Licence

Articles: CC BY 4.0. Figures, maps, twins and data: CC BY 4.0. Other uses: ask through the permissions form.