前沿速递|全球利率的决定因素

本文采取了两步的方法来回答上述问题。首先使用两级动态因子模型估计世界和地区的实际利率因素，然后研究它们的变动及其在推动当地利率方面的作用。随着全球金融市场变得越来越具有包容性，开发一种技术来估计全球利率，而不仅仅是使用发达经济体的利率，这一点很重要。此外，如果人们想知道全球和地区利率的驱动因素是什么，那么以一种不预先确定答案的方式估计这一点至关重要。因此，本文采用了来自全球43个发达和新兴市场的数据，并提出了一个具有内生区域聚类的动态因子模型和基于模型的极端值处理方法(由于利率的大幅跃升，例如风险溢价的突然增加)，以解决这些问题。

世界利率衡量的是世界范围内的一个共同成分，为此，我们使用了一个具有跳跃成分和内生区域分组的动态因子模型。模型可以只用一个因子进行估计，所有序列共享同一因子。在这种情况下，存在一个世界利率，所有其他的变化都被认为是特定国家特有的。然而，这种假设的一个问题是，并非所有国家都有一个共同的运动。因此，为了更好地探索全球范围内的利率变动，需要一个具有多个共同因子的模型。此外，当考虑到地区因素时，人们可以做出一系列选择。然而，当研究对象是金融流动时，分组的选择就不那么明确了。宏观基本面因素会影响利率，但其他因素也很重要。因此，对各国进行分组的另一种方式是，以各国的汇率政策作为信号。此外，金融部门的发展也可能对分组产生影响。由于上述所有因素都可能影响区域分组，我们需要一个包含所有这些信息的模型。

综上所述，我们总结的动态因子模型如下：

我们假设全球和区域因素都遵循AR过程，即:

其中级数i属于聚类r的先验概率为：

我们使用的样本包括发达国家和新兴国家的短期名义利率，涵盖了2001年1月至2020年12月9日这一时期，因为许多新兴市场无法获得早期的名义利率数据，所以使用21世纪的数据可以让我们在样本中包括更多的国家。在剔除样本较短的国家后，我们选择了43个国家(我们将欧元区作为一个单一国家)，占世界GDP的90%以上。利率数据来自IFS、OECD和CEIC数据集。我们使用IFS数据集中的货币市场利率，通常是(加权)平均银行间利率，作为我们的主要利率来源，当IFS数据集中的相应利率有更多缺失观察值时，我们使用OECD和CEIC数据库中的银行间利率我们用于名义利率的数据来源在下表中详细列出。

由于我们关注的是实际利率，所以还需要事前通胀率。又由于数据的限制，我们无法获得我们样本中所有国家的调查通胀数据。因此，我们使用预测数据作为代理。我们采用ARMA(1,1)模型进行通货膨胀预测，使用IFS数据集中的消费者价格指数(CPI)数据。考虑到通货膨胀制度可能会随着时间的推移而改变，特别是对新兴市场而言，我们使用5年滚动窗口样本来估计模型。为了进行比较，我们计算了ARMA(1,1)模型的均方预测误差、过去3个月通货膨胀率的平均值以及随机游走模型。结果列在下表中，结果表明ARMA(1,1)模型为发达国家和新兴国家提供了更好的通货膨胀预测。

我们根据以下协变量对国家进行分组:地理区域虚变量、锚定货币虚变量和金融发展水平的衡量。我们采用IMF金融发展数据库中的金融市场指数和金融机构指数作为我们的金融发展指标。我们估计的协变量包括亚洲地区假人、美洲地区假人、欧洲地区假人、太平洋地区假人、美元锚定假人、欧元锚定假人、金融市场发展指数和金融机构发展指数。为了确定区域集群的最佳数量，我们遵循Francis等人(2017)，并使用最小熵规则。其中，熵的计算方法如下。

因为我们的样本中序列的数量相对较少，所以我们测试了多达六个区域因子，计算出的熵值如下表所示。因此，我们选择具有两个区域因子的模型，从而使熵值最低。

基于使用一组协变量对logit函数的估计，我们分别在以下两个表格中给出了系数的后验和分组结果。

聚类1主要由欧元区国家组成，这一点从相应虚拟变量上的显著系数可见一斑。聚类2似乎包含了与美国关系相对密切的国家，包括日本、加拿大、太平洋国家和亚洲新兴国家。

我们的模型总结了各集团的方差份额，表明世界利率解释了发达国家之间超过38%的利率波动。除区域因素外，这一群体中超过一半的实际利率波动可以由非特质因素解释。这样的结果为相对安全资产的回报率之间的强劲联动提供了证据。全球和地区因素解释了20%以上的实际利率差异，这证实了利率并不只是在发达国家之间共同变动。

在确定了这些共同因素之后，我们探讨了世界利率的经济含义，以及从动态因子模型中获得的区域和本地因素。

我们研究的第一个问题是世界和区域利率如何随时间变化。我们发现，世界因素最值得注意的方面是其随时间的急剧下降。不同国家出现的下降是全球进程的一部分，而不是由于区域或特殊因素。尽管全球和区域因素显示出一些共性，但它们的走势在某些时期也存在差异。这样的结果验证了我们的预期，即全球利率可能以不同的模式共同变动。为了研究世界利率如何随其他全球因素而变化，我们采用了TVP-VAR-SV模型:

我们还在TVP-VAR-SV模型中加入了一个方便收益的变量。变量的顺序如下:经济增长、世界利率、便利收益率、不确定性、风险规避。

结果显示：世界利率对便利收益率冲击的反应是负向的。正如预期，世界利率会因长期的不确定性而下降，但短期的反应通常相反。这一结果很可能是由于风险溢价的增加，因为降低实际利率的预防性储蓄效应需要一段时间才能显现。从长期来看，预防性储蓄效应因此占据主导地位。在方差分解方面，便利收益率解释了世界利率的很大一部分变化，尤其是长期的情况下。风险规避和不确定性共同在短期内具有更强的解释能力。此外，便利收益率占比在前期呈现上升趋势，表明2008年金融危机期间世界利率的下降与全球便利收益率的上升有关。我们也对便利收益率或世界利率进行了重新排序，我们去掉便利收益率重新运行模型。发现风险厌恶和不确定性对全球利率增长的方差占比与五变量模型相似。因此，便利收益率本质上与世界利率有关。

为了研究区域因素的变动，我们首先评估了它们与美国和欧元实际利率的条件相关性，这是世界上两个主要的利率。我们将这两个区域因素独立地与主要利率进行分析，结果显示与欧元和美国利率相关的区域因素1在统计上是显著的。这意味着区域因素1更有可能反映欧洲因素。而区域因素2与美国因素的联系更为紧密。接下来，我们重新运行TVP-VAR-SV模型，将世界利率依次替换为区域因子1和2，与用世界利率得到的结果相似，便利收益率在长期内对这两个区域因素也有显著的解释作用，表明其对全球和区域利率协动的影响。不确定性和风险规避对区域因素2的影响似乎大于对区域因素1的影响，表明它们对全球各地地方利率的具有异质性影响。

根据开放经济三难困境，政策制定者只能同时追求以下三个目标中的两个：货币政策自主、固定汇率制度和国际资本自由流动。随着从动态因子模型中获得的世界、区域和特质股，我们可以探索这些是如何受到资本管制和汇率制度的影响的。当世界和地区要素份额较大时，一国的本地汇率与世界和地区汇率密切相关。该国操纵利率以应对国内经济的自由度较小，其货币政策的自主权较低。因此，较低水平的资本管制与特质股负相关或与全球股票正相关。汇率制度对全球股市的影响相对较弱，因为当地货币通常与单一货币挂钩。相反，如果一个经济体采用固定汇率，特别是当该经济体的资本账户开放程度较高时，区域份额应该更高。为了检验这些想法，我们在资本管制和汇率制度指数的衡量下，对特质股、地区股和世界股进行了简单的横截面回归。结果如下表：

从中我们可以看到，kaopen对特质股和全球股都是显著的。当从封闭的资本账户转向开放的资本账户时，全球利率的解释性上升25%。在资本账户封闭的经济中，特质因素解释了当地利率的93%，而当资本管制取消时，这一数字下降到57%。在资本账户开放的条件下，固定汇率并不影响世界汇率的份额，表明汇率制度对全球冲击传导的影响较小。

总而言之，资本账户开放驱动世界-地方利率的协同运动，而汇率制度影响区域-地方利率的协同运动。

我们最后研究了与美国货币政策密切相关的美国名义利率冲击。我们研究了这些冲击如何影响全球的实际和名义利率，并基于带有外部工具的简单VAR进行了分析。

结果表明，面对冲击，全球实际利率在冲击后一个季度上升，并达到一年来的最高水平，这表明美国的货币政策不会立即影响全球实际利率。虽然美国名义利率冲击显著影响世界实际利率，但根据上表结果的预测方差分解，长期的解释力仅在10%左右。对这种结果的一种解释是，美国利率在全球金融危机之后一直降至零下限(ZLB)，直到2015年，限制了其对全球的影响。因此，我们使用截至2008年12月的子样本，用世界实际利率重新估计VAR模型。子样本的结果类似，但影响的大小不同。为了进行比较，我们也用估计的名义利率代替了世界实际利率，并重新运行模型。结果显示出类似的模式，只不过这次冲击导致全球利率立即上升。因此，在过去二十年中，美国货币政策对全球实际利率的影响表现出时变特性。从长期来看，美国利率冲击可以解释约25%的全球名义利率变化，这表明美国货币政策对名义利率的影响比对实际利率的影响更强、更直接。

This paper employs a dynamic factor model with endogenous regional clustering and extreme value adjustment properties to construct a world interest rate, as well as regional factors, based on country-specific short-run real interest rates from 43 markets. We find that global and regional factors play crucial roles in determining local rates among advanced countries, while local factors are more important among emerging markets. Further, convenience yields essentially affect both global and regional rates, especially in the longer run. Moreover, the relationship between global and local rates depends crucially on capital account openness, while the choice of exchange rate regime is a critical determinant of the transmission of regional factors. Lastly, we show that a U.S. nominal rate shock would raise the global real rate a quarter later, with a stronger impact observed before the U.S. rate hits the zero lower bound in 2008.

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