Jurnal Perbankan Sentral Amerika Latin 5 (2024) 100127
Kejutan kebijakan moneter pada sektor perbankan: Peran dari informasi dan guncangan moneter murni
✩Felipe Beltrán
a,∗, David Coble
bBank Sentral Chili, Chili
b Dana Moneter Internasional, Amerika Serikat
A R T I K L E I N F OA B S T R A C T
Klasifikasi JEL:
C3 E4 E5 E6 Kata kunci:
VAR eksternal Guncangan kebijakan moneter Guncangan informasi Sektor perbankan
Makalah ini menganalisa bagaimana guncangan kebijakan moneter di Chili mempengaruhi sektor riil dan sektor keuangan dengan memisahkan antara guncangan kebijakan moneter murni dan guncangan informasi. Dengan menggunakan pergerakan suku bunga berjangka antar hari di sistem perbankan, kami mengidentifikasi guncangan informasi ketika data tenaga kerja dirilis dan guncangan kebijakan moneter murni ketika bank sentral mengumumkan keputusan suku bunga mereka, dan dampaknya dikuantifikasi melalui model autoregresi vektor eksternal. Hasil penelitian kami menunjukkan bahwa guncangan kebijakan moneter murni menghasilkan apresiasi nilai tukar nominal dan efek kontraksi pada perekonomian.
Namun, guncangan informasi tidak selalu menghasilkan efek yang merugikan. Makalah ini berkontribusi pada literatur dalam dua dimensi: mempelajari efek dari pendorong utama di balik pengumuman bank sentral, dan transmisinya ke sektor perbankan dan akibatnya ke sektor riil dan moneter.
1. Pendahuluan
Pengumuman bank sentral sangat relevan karena menunjukkan alasan dan informasi yang mendasari proses pengambilan keputusan para pembuat kebijakan. Literatur mengenai kebijakan moneter terutama berfokus pada dampak guncangan umum yang terkait dengan kejutan pada suku bunga kebijakan moneter (MPR) dan transmisinya ke seluruh perekonomian. Namun, pendekatan ini mungkin perlu ditinjau kembali untuk memahami alasan sebenarnya di balik reaksi bank sentral (Hoek et al., 2022). Dalam paper ini, kami mencoba untuk menguraikan efek dari dua jenis guncangan di balik kejutan kebijakan moneter: komponen kebijakan moneter "murni" yang terkait dengan guncangan kebijakan standar yang berdampak negatif pada harga dan aktivitas; dan komponen guncangan "informasi" yang merespons rilis data makroekonomi lainnya. Kami mendalilkan bahwa dampak dari pengetatan kebijakan moneter yang tidak terduga dapat memiliki dampak yang berbeda terhadap perekonomian, tergantung pada alasan yang mendasari guncangan tersebut.
Akhir-akhir ini, literatur telah memperbaharui ketertarikannya pada pertanyaan-pertanyaan seperti ini. Salah satu aliran menggunakan metodologi identifikasi baru yang menyediakan model SVAR dengan instrumen eksternal (juga dikenal sebagai Proxy-SVAR). Makalah-makalah ini menggunakan pernyataan bank sentral dan pergerakan variabel frekuensi tinggi di sekitar pengumuman ini sebagai syarat pengecualian untuk identifikasi guncangan kebijakan moneter (lihat misalnya, Gertler dan Karadi, 2015 serta Jarociński dan Karadi, 2020). Meskipun literatur tidak diragukan lagi telah berkembang dalam beberapa tahun terakhir, kejutan suku bunga dapat mencerminkan penyimpangan dari tindakan kebijakan bank sentral yang biasa dan reaksi sederhana terhadap penilaian bank sentral terhadap prospek ekonomi. Pada kasus pertama, kejutan ekspansif akan berdampak positif pada aktivitas.
✩Para penulis mengucapkan terima kasih kepada Editor, dua orang penelaah anonim, Luis Felipe Céspedes, dan Elías Albagli atas komentar dan saran-saran mereka yang sangat berharga. Pandangan-pandangan yang disampaikan adalah pandangan penulis dan tidak mewakili pandangan Bank Sentral Chili, Dana Moneter Internasional, atau keduanya.
dari kedua anggota dewan.
∗ Penulis korespondensi.
Alamat email: [email protected] (F. Beltrán), [email protected] (D. Coble).
Daftar isi tersedia di ScienceDirect
Jurnal Perbankan Sentral Amerika Latin
beranda jurnal: www.elsevier.com/locate/latcb
Subscribe to DeepL Pro to translate larger documents.
Visit www.DeepL.com/pro for more information.
https://doi.org/10.1016/j.latcb.2024.100127
Diterima 31 Juli 2023; Diterima dalam bentuk revisi 10 Maret 2024; Diterima 12 Maret 2024 Tersedia secara online 1 April 2024
2666-1438/© 2024 Penulis(-penulis). Diterbitkan oleh Elsevier B.V. atas nama Pusat Studi Moneter Amerika Latin. Ini adalah artikel akses terbuka di bawah lisensi CC BY-NC-ND (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
F. Beltrán dan D. Coble Jurnal Perbankan Sentral Amerika Latin 5 (2024) 100127
2
Sebaliknya, pada jalur kedua, mungkin terjadi kontraksi jika bank sentral memperkirakan prospek ekonomi yang pesimis. Metode instrumen eksternal yang biasa digunakan dalam literatur perlu membedakan kedua jalur ini, yang dapat menyebabkan efek yang bertentangan pada aktivitas ekonomi dan dapat menghasilkan teka-teki empiris.
Makalah ini bertujuan untuk menambah literatur yang sudah ada mengenai topik ini dengan mengeksploitasi informasi mengenai perubahan ekspektasi suku bunga di sekitar waktu pengumuman bank sentral dan rilis data makroekonomi.
Menggabungkan kedua peristiwa ini memungkinkan kita untuk membedakan antara guncangan kebijakan moneter murni dan komponen informasi dalam kejutan yang sama. Untuk tujuan ini, kami menggunakan ekonomi Chili sebagai studi kasus dan menggunakan pergerakan suku bunga pinjaman perbankan 90 hari di sekitar rilis pernyataan Bank Sentral Chili dan rilis data ketenagakerjaan yang disediakan oleh Biro Statistik Nasional sebagai instrumen. Kami menggunakan pendekatan ekonometrik serupa yang dilakukan oleh Nunes dkk. (2022) dan Lakdawala (2019). Tujuan kedua dari paper ini adalah untuk memahami dampak dari guncangan-guncangan ini terhadap sektor keuangan. Khususnya, dampaknya terhadap pertumbuhan kredit dan kredit bermasalah. Tergantung pada asal guncangan, guncangan kebijakan moneter kontraktif murni diperkirakan akan mengurangi pertumbuhan kredit dan memperburuk ukuran kredit bermasalah. Di sisi lain, jika guncangan kontraktif disebabkan oleh, misalnya, prospek yang lebih baik dari aktivitas ekonomi di masa depan, maka guncangan tersebut mungkin tidak terlalu kontraktif, atau bahkan dapat bersifat ekspansif terhadap aktivitas pasar kredit.
Dalam paper ini, kami menggunakan versi yang diperluas dari model Proxy-SVAR yang dikembangkan oleh Gertler dan Karadi (2015), yang terdiri dari dua instrumen, satu untuk setiap guncangan kebijakan. Asumsi pengidentifikasian bergantung pada fakta bahwa pernyataan kebijakan moneter umumnya diumumkan pada hari yang berbeda dengan rilis data makroekonomi ketenagakerjaan, kecuali pada kejadian-kejadian yang jarang terjadi. Secara khusus, kami mengaitkan komponen kebijakan moneter murni dari guncangan tersebut dengan guncangan yang dapat menggerakkan suku bunga pinjaman 90 hari di dekat pengumuman kebijakan. Di sisi lain, komponen informasi diidentifikasi sebagai komponen yang mempengaruhi suku bunga pinjaman 90 hari yang sama namun di sekitar rilis data ketenagakerjaan. Hanya pada beberapa kasus dimana kedua tanggal tersebut bertepatan, yaitu hari-hari di mana kami memberikan efek penuh pada g u n c a n g a n kebijakan moneter murni.
Hasil penelitian kami selaras dengan teori ekonomi dan mematahkan beberapa hasil yang berlawanan dengan teori yang ditemukan pada penelitian sebelumnya untuk Chili (Aruoba et al. (2021)). Pertama, guncangan kebijakan moneter murni memiliki dampak kontraktif dan persisten terhadap aktivitas, harga, dan pertumbuhan kredit. Pada saat yang sama, kebijakan ini juga menguatkan nilai tukar mata uang domestik terhadap dolar AS dan memperburuk risiko kredit bermasalah. Temuan ini konsisten dengan teori makroekonomi standar untuk ekonomi terbuka kecil dengan nilai tukar yang mengambang bebas dan intervensi pasar modal yang minimal. Kedua, komponen informasi dari guncangan kebijakan moneter memiliki hasil yang sangat berbeda namun sesuai dengan yang diharapkan. Guncangan informasi kontraktif tidak selalu berdampak negatif pada perekonomian dan, jika ada, memiliki efek yang minimal. Bukti ini konsisten dengan peran pelemahan siklus kebijakan moneter dan temuan Nakamura dan Steinsson (2018), yang menunjukkan kecenderungan analis untuk mengubah proyeksi pertumbuhan lebih tinggi sebagai respons terhadap kenaikan imbal hasil riil yang tidak terduga, yang kami tafsirkan sebagai bukti efek informasi. Ketika bank sentral mengetatkan kebijakannya, yang terjadi karena "alasan yang baik", h a l i n i berkontribusi untuk mengimbangi, setidaknya sebagian, dampak dari guncangan permintaan.
Makalah ini disusun sebagai berikut. Bagian 2 membahas literatur terkini dan bagaimana kami menambahkannya pada karya- karya yang telah dipublikasikan; Bagian 3 menunjukkan metodologi ekonometrik dan data yang digunakan dalam makalah ini.
Bagian 4 menunjukkan hasil dan uji ketangguhan analisis. Terakhir, Bagian 5 merangkum dan memberikan kesimpulan.
2. Bukti internasional dan kasus Chili
Dalam beberapa tahun terakhir, beberapa penulis telah mempelajari dampak dari kejutan kebijakan moneter terhadap perekonomian, tetapi memisahkannya menjadi dua komponen: kejutan informasi dan kejutan kebijakan moneter murni (lihat, misalnya Nunes dkk. (2022), Hoek dkk. (2022), Eterovic dan Eterovic (2022), serta Ciminelli dkk. (2022)). Guncangan informasi adalah kejutan kebijakan moneter yang terkait dengan revisi prospek ekonomi makro. Pelaku pasar dapat melihat pengumuman kebijakan moneter yang restriktif (stimulatif) sebagai respon bank sentral terhadap prediksi ekonomi yang lebih baik (memburuk), sehingga berpotensi meningkatkan optimisme (kesuraman) terhadap prospek ekonomi makro secara keseluruhan. Di sisi lain, guncangan kebijakan moneter murni merupakan respon terhadap tindakan yang diperlukan oleh bank sentral untuk mengendalikan inflasi. Kedua jenis guncangan ini digabungkan dalam satu kejutan yang sama, namun dampaknya dapat berbeda secara signifikan.
Dalam paper ini, kami mempelajari dampak dari guncangan kebijakan moneter dengan memisahkan dampak dari guncangan informasi dan guncangan kebijakan moneter murni pada perekonomian Chili. Secara khusus, penelitian kami berbeda dengan penelitian-penelitian sebelumnya karena berfokus pada dampak komponen-komponen tersebut pada pasar perbankan.
Meskipun banyak penelitian yang mempelajari dampak kebijakan moneter terhadap perekonomian Chili, tidak satupun dari penelitian tersebut yang menjelaskan perbedaan ini (contohnya, Calvo dan Mendoza, 1998; Parrado, 2001; Chumacero, 2005).
Penelitian ini mendalilkan bahwa menguraikan kedua guncangan tersebut dapat membantu menjelaskan fakta-fakta yang sulit dipahami. Sebagai contoh, Grafik 1 menunjukkan bahwa secara umum tidak ada pola yang jelas dari pergerakan suku bunga kebijakan moneter yang agresif terhadap ketenagakerjaan, nilai tukar nominal, dan inflasi. Secara khusus, kecuali pada kejadian tahun 2007, tingkat pengangguran membaik setelah kenaikan suku bunga yang agresif, yang tampaknya berlawanan dengan intuisi.
Selain itu, nilai tukar nominal menunjukkan tren penurunan, konsisten dengan pola apresiasi kecuali pada tahun 2001, sementara indeks harga konsumen hanya melambat pada tahun 2007. Bukti ini menunjukkan adanya faktor lain yang mempengaruhi perekonomian yang mungkin masih perlu diperhitungkan.
Baru-baru ini, terdapat upaya lebih lanjut untuk mengidentifikasi saluran informasi dari dampak kebijakan moneter di Chili.
F. Beltrán dan D. Coble Jurnal Perbankan Sentral Amerika Latin 5 (2024) 100127
3
Pesca-tori (2018), misalnya, menggunakan pendekatan identifikasi proksi-SVAR dan menemukan bahwa kontraksi kebijakan moneter melalui saluran komunikasi bank sentral telah memberikan dampak negatif yang signifikan terhadap aktivitas ekonomi dan menghasilkan apresiasi nilai tukar. Selanjutnya, González dan Tadle (2020) menganalisis teks dalam siaran pers bank sentral dan membangun indeks skor sentimen yang membantu memprediksi pergerakan kebijakan moneter di masa depan. Hasil penelitian mereka menunjukkan bahwa indeks mereka mengantisipasi pergerakan suku bunga sekitar dua belas bulan, tetapi belum memiliki dampak jangka panjang pada indikator ekonomi. Terakhir, dan yang paling terkait dengan pendekatan empiris makalah ini, Aruoba dkk. (2021) menggunakan Bayesian VAR dengan instrumen eksternal, menggunakan kejutan kebijakan moneter
F. Beltrán dan D. Coble Jurnal Perbankan Sentral Amerika Latin 5 (2024) 100127
4 /ig. 1. Kenaikan MPR di Chili.
Catatan: Waktu diukur dalam bulan setelah (sebelum) kenaikan MPR mulai dari 𝑡. Semua variabel diukur sebagai perbedaan sederhana sehubungan dengan level mereka pada𝑡 (kecuali CPI). MPR (S u k u bunga kebijakan moneter) adalah suku bunga nominal yang ditetapkan oleh Bank Sentral Chili. Tingkat pengangguran adalah persentase orang yang menganggur dalam angkatan kerja. NER (Nilai tukar nominal) adalah nilai nominal satu USD dalam peso Chili. CPI (MoM) mengindikasikan perubahan harga barang dan jasa dari bulan ke bulan.
berdasarkan survei Bloomberg terhadap para pelaku pasar keuangan. Mereka menemukan bahwa kejutan kebijakan moneter berdampak negatif pada aktivitas, harga konsumen, dan biaya pendanaan, namun mendepresiasi mata uang domestik. Efeknya terhadap nilai tukar berlawanan dengan intuisi, yang juga dapat dijelaskan oleh kejutan informasi dari kejutan moneter.
Sepengetahuan kami, pendorong spesifik di balik pengumuman bank sentral: informasi dan guncangan kebijakan moneter murni, masih perlu diteliti untuk perekonomian Chili. Kami mengisi kesenjangan ini dengan mengajukan sebuah metodologi yang memungkinkan kami untuk menguraikan kedua komponen tersebut dengan mengeksploitasi fakta bahwa pengumuman bank sentral dan data ketenagakerjaan dirilis pada hari yang berbeda dalam satu bulan. Asumsi yang digunakan adalah bahwa perubahan suku bunga pinjaman 90 hari pada hari setelah pengumuman hanya disebabkan oleh pernyataan kebijakan moneter untuk guncangan kebijakan moneter murni atau rilis data ketenagakerjaan. Metodologi ini menghindari penggunaan ukuran kejutan kebijakan moneter lainnya yang digunakan pada penelitian-penelitian sebelumnya, seperti survei ekspektasi pasar dengan interval dua minggu .1
3. Metodologi dan data 3.1. Pendekatan ekonometrik
Untuk mengestimasi respon dinamis dari variabel riil dan finansial terhadap kebijakan moneter murni dan guncangan informasi, kami menggunakan model VAR dengan instrumen eksternal. Stock dan Watson (2012) dan Mertens dan Ravn (2013) merupakan penulis pertama yang menggunakan metode ini, yang mengasumsikan bahwa data dari variabel eksternal (instrumen) yang berkorelasi dengan guncangan tertentu yang menarik namun tidak berkorelasi dengan guncangan lainnya tersedia. Pada subbab ini, kami akan menjelaskan prosedurnya:
1 Jenis ukuran ini dapat menghasilkan kesimpulan yang bias karena rentang waktu yang digunakan dapat mengotori asumsi identifikasi instrumen. Selain itu, survei yang digunakan untuk menyusunnya berasal dari sumber-sumber seperti Bloomberg atau survei keuangan dari bank sentral (misalnya, Survei Ekspektasi
F. Beltrán dan D. Coble Jurnal Perbankan Sentral Amerika Latin 5 (2024) 100127
5
Ekonomi dan Survei Operator Keuangan); responden historis terus berubah, yang dapat menyebabkan respons yang tidak dapat dibandingkan dari waktu ke waktu.
F. Beltrán dan D. Coble Jurnal Perbankan Sentral Amerika Latin 5 (2024) 100127
6
∑
∑
𝑝
𝑘
𝑡
𝑡
𝑡 𝑡
Seperti pada Gertler dan Karadi (2015), anggap 𝑌𝑡 sebuah vektor, 𝐴 dan 𝐶𝑗 ∀𝑖 ≥ 1 matriks koefisien. Kemudian, bentuk struktural dari model VAR diberikan oleh:
𝑝
𝐴𝑌𝑡 = 𝐶𝑖𝑌𝑡-𝑖 + 𝜖𝑡 (1)
𝑖=1
Komponen-komponen dari error term 𝜖𝑡 diasumsikan ortogonal satu sama lain dan ditafsirkan sebagai guncangan struktural.
Kemudian, asalkan 𝐴 dapat dibalik, kita kalikan terlebih dahulu dengan 𝐴−1 , maka kita akan mendapatkan VAR bentuk tereduksi yang diberikan oleh:
𝑝
𝑌𝑡 = 𝐵𝑖𝑌𝑡-𝑖 + 𝑢𝑡 (2)
𝑖=1
Perlu diingat bahwa residual𝑢𝑡 mengandung komponen informasi dan komponen kebijakan moneter murni dan keduanya memiliki mean nol dengan matriks kovarians 𝛺 = E[𝑢𝑡𝑢𝑡]. Karena kita tertarik pada dampak dari setiap elemen dari g u n c a n g a n struktural, maka kita perlu fokus pada elemen-elemen pada kolom pertama dari 𝐴−1 . Untuk mengestimasi fungsi impulse-response dari guncangan instrumen eksternal, kita perlu mengestimasi hal-hal berikut ini:
𝑌𝑡 = ∑
𝐵𝑗 𝑌𝑖-𝑗 + 𝑎−1 𝑒𝑘,𝑡 (3)
𝑖=1
Kolom pertama dari 𝑎𝑘 berisi parameter-parameter yang mengukur dampak dari kebijakan moneter murni dan guncangan informasi.
Persyaratan penting dalam metodologi instrumen eksternal adalah menemukan instrumen yang memenuhi dua kondisi. Pertama, syarat relevansi, yang menyatakan bahwa instrumen harus berkorelasi dengan guncangan bunga (dalam hal ini guncangan yang terkait dengan tindakan kebijakan moneter). Kedua, kondisi pengecualian, yang mengindikasikan bahwa instrumen harus tidak berkorelasi dengan guncangan struktural lainnya (guncangan pada semua variabel lain kecuali kebijakan moneter) (Lakdawala, 2019). Anggap 𝑍𝑡 a d a l a h vektor instrumen eksternal dan 𝜖𝑖𝑣 adalah vektor guncangan yang hanya mencakup guncangan kebijakan moneter. Untuk mendapatkan set instrumen yang valid untuk variabel instrumental yang berhubungan dengan guncangan, 𝑍𝑡 harus berkorelasi dengan 𝜖𝑖𝑣 namun ortogonal terhadap guncangan struktural lainnya:
𝐸(𝑍𝑡𝜖𝑖𝑣 ) = 𝛿 (4)
𝐸(𝑍𝑡𝜖𝑞 ) = 0 (5)
Dalam kasus paper ini, kami menggunakan dua instrumen, satu untuk setiap komponen guncangan. Karena kami mengecualikan hari-hari ketika rilis data ketenagakerjaan bertepatan dengan pengumuman bank sentral, maka prosedurnya sama seperti pada kasus instrumen tunggal untuk mendapatkan fungsi respon impuls.
Terdapat pendekatan lain yang digunakan dalam literatur untuk memisahkan dua komponen guncangan kebijakan moneter, seperti model VAR dengan pembatasan tanda (lihat misalnya, Pinchetti dan Szczepaniak (2021), Hoek dkk. (2022), Ciminelli dkk.
(2022)). Namun, ada dua kelemahan utama yang terkait dengan metodologi ini ketika diterapkan pada konteks dan pertanyaan penelitian yang spesifik. Pertama, guncangan kebijakan moneter murni yang telah dibatasi untuk memiliki efek negatif terhadap aktivitas juga dapat disebabkan oleh beberapa alasan lain, seperti pergerakan harga komoditas, aktivitas luar negeri, atau variabel yang dihilangkan dari model namun terukur oleh guncangan tersebut. Kedua, guncangan informasi yang telah dibatasi untuk memiliki dampak positif pada pasar saham akan bertentangan dengan penelitian yang menunjukkan bahwa kenaikan suku bunga menyebabkan kenaikan tingkat diskonto untuk dividen di masa depan, yang akan merugikan pasar saham, bahkan jika kenaikan suku bunga tersebut dapat dibenarkan (Burger et al., 2017; Iacoviello dan Navarro, 2019).
Pembatasan identifikasi pada paper kami didasarkan pada serangkaian asumsi yang berbeda. Kami mengasumsikan bahwa guncangan kebijakan moneter secara eksklusif terjadi dalam rentang waktu yang kecil setelah pengumuman bank sentral. Seperti pada Nunes dkk. (2022), hipotesis ini memungkinkan kita untuk menggunakan perubahan dalam suku bunga resmi yang diharapkan yang diukur dekat dengan peristiwa makroekonomi utama sebagai instrumen eksternal untuk perubahan eksogen pada komponen sistematis kebijakan moneter saja. Akibatnya, metodologi ini memungkinkan untuk mengisolasi efek guncangan informasi bank sentral dari efek guncangan moneter murni, yang keduanya memberikan kejutan suku bunga di sekitar pengumuman.
Kekhawatiran yang valid mengenai variabel-variabel asing yang mengganggu tujuan untuk mengidentifikasi guncangan lokal muncul ketika instrumen-instrumen juga berkorelasi dengan variabel-variabel asing. Hal ini sangat relevan untuk perekonomian terbuka kecil seperti Chili. Namun, untuk tujuan makalah ini, yang bertujuan untuk mengisolasi dampak dari kebijakan moneter lokal murni dan guncangan informasi (tenaga kerja), guncangan luar negeri menjadi tidak relevan. Secara metodologis, kami mengasumsikan bahwa dalam rentang waktu yang kecil di mana instrumen ini menangkap guncangan lokal murni, variabel-variabel luar negeri tidak berperan secara sistematis. Dengan kata lain, satu-satunya cara yang mungkin di mana guncangan luar negeri membatalkan asumsi pengidentifikasian ini adalah ketika instrumen dan variabel luar negeri secara sistematis bergerak bersama dan ada guncangan eksternal pada hari-hari yang bertepatan dengan pengumuman Bank Sentral atau rilis laporan ketenagakerjaan.
Karena instrumen-instrumen ini menangkap pergerakan di sekitar pengumuman lokal dalam rentang waktu yang sangat kecil tersebut, kami berpendapat bahwa hal ini sebagian besar bersifat eksogen dari guncangan lain, termasuk guncangan luar negeri.
F. Beltrán dan D. Coble Jurnal Perbankan Sentral Amerika Latin 5 (2024) 100127
7 𝑡
/ig. 2. Pergerakan historis instrumen.
Catatan: Guncangan kebijakan moneter dan informasi ditampilkan dalam frekuensi bulanan (2001-2019) dan dalam basis poin. Guncangan kebijakan moneter berhubungan dengan perubahan suku bunga perbankan antara 30-89 hari dalam rentang waktu satu hari di sekitar pengumuman bank sentral. Guncangan informasi berhubungan dengan perubahan suku bunga perbankan antara 30-89 hari dalam periode satu hari di sekitar rilis tenaga kerja.
3.2. Instrumen eksternal untuk kebijakan moneter murni dan guncangan informasi
Instrumen pertama ini adalah perubahan suku bunga bank antara 30-89 hari dalam jangka waktu satu hari di sekitar pengumuman bank sentral. Seperti pada Nunes dkk. (2022), instrumen ini menangkap perubahan tingkat suku bunga sistem perbankan rata-rata yang diharapkan selama bulan kalender ketiga dari hari pengumuman, sebuah horison yang biasanya juga mencakup pertemuan bank sentral berikutnya dan dengan demikian menangkap panduan ke depan jangka pendek. Instrumen kedua adalah perubahan suku bunga bank antara 30-89 hari dalam jangka waktu satu hari, tetapi di sekitar rilis data ketenagakerjaan oleh Biro Statistik Nasional. Pilihan kami untuk menggunakan perubahan suku bunga bank antara 30-89 hari sebagai instrumen eksternal didasarkan pada dua alasan. Karena kami tertarik dengan dampaknya terhadap sektor perbankan, penggunaan suku bunga perbankan jangka pendek merupakan proksi terbaik untuk literatur serupa yang mempelajari dampak kejutan kebijakan moneter seperti yang terjadi di AS (FF4) atau Uni Eropa (swap 3 bulan) Gertler dan Karadi (2015) serta Jarociński dan Karadi (2020). Selain itu, seperti yang ditemukan oleh Martínez dkk. (2022), terdapat transmisi yang signifikan antara kebijakan moneter dan suku bunga perbankan 30-89 hari.
Untuk mengidentifikasi kedua guncangan tersebut, kami mengecualikan hari-hari ketika rilis data tenaga kerja bertepatan dengan pengumuman kebijakan moneter bank sentral, yang terjadi pada kesempatan yang jarang terjadi.2 Asumsi yang kami gunakan adalah bahwa pada rentang waktu yang kecil setelah pengumuman bank sentral atau rilis data tenaga kerja, kecil kemungkinannya ada peristiwa lain yang secara sistematis mempengaruhi ekspektasi pasar terhadap suku bunga kebijakan di masa depan (Lakdawala, 2019). Gambar 2 menunjukkan deret waktu dari kejutan kebijakan moneter .3 Persamaan (6) menunjukkan bagaimana kami membangun kedua jenis instrumen tersebut. Secara khusus, kami menotasikan𝑖𝑣 sebagai variabel instrumental, satu untuk setiap guncangan p (pure
guncangan kebijakan moneter, guncangan informasi). Mari kita nyatakan 𝑑 sebagai hari tertentu dari pengumuman, 𝐵 sebagai bank komersial
suku bunga selama 30-89 hari pada penutupan hari pengumuman. Jika pengumuman atau informasi yang baru dirilis sesuai dengan ekspektasi pasar, seharusnya hanya akan ada sedikit fluktuasi pada suku bunga. Sebaliknya, jika ada pengumuman yang tidak terduga dari bank sentral atau data pasar tenaga kerja yang tidak terduga, kami memperkirakan akan ada pergeseran yang lebih signifikan pada suku bunga pasar. Untuk memastikan bahwa variasi suku bunga semata-mata diakibatkan oleh keputusan bank sentral atau pengungkapan informasi tenaga kerja, kami menilai dampak ini dalam periode satu hari di sekitar pengumuman. Karena VAR diestimasi dalam frekuensi bulanan (𝑡), kami menetapkan
nilai instrumen (perubahan satu hari) ke seluruh bulan.
𝑖𝑣𝑝 = 𝐵𝑡, 𝑑 - 𝐵𝑡, �-1 (6)
2 Dari 221 rilis data ketenagakerjaan dalam sampel kami, pengumuman kebijakan moneter hanya terjadi 7 kali.
3 Sebagai contoh, penurunan terbesar dalam kasus guncangan informasi terjadi pada bulan Februari 2009, di mana tingkat pengangguran mencapai hampir 10%.
Dalam konteks pengetatan keuangan global dan PDB yang lebih rendah, Bank Sentral Chili menurunkan suku bunga sebesar 250 b.p. Selain itu, pernyataan tersebut berisi frasa bahwa suku bunga akan dipertahankan lebih rendah daripada laporan kebijakan moneter sebelumnya. Melihat reaksi suku bunga sehari setelah laporan
F. Beltrán dan D. Coble Jurnal Perbankan Sentral Amerika Latin 5 (2024) 100127
8
ketenagakerjaan (-80 b.p.), analis pasar menginterpretasikannya sebagai berita buruk dalam hal arah ekonomi saat ini, menyebabkan revisi dalam perkiraan mereka.
Mengenai kasus guncangan kebijakan moneter murni, penurunan yang cukup besar diidentifikasi pada September 2019, di mana perang dagang AS - China mencapai puncaknya. Pada Rapat Kebijakan Moneter, Dewan Bank Sentral Chili memutuskan untuk menurunkan suku bunga kebijakan moneter sebesar 50 basis poin, menjadi 2%. Terlepas dari perbaikan di pasar tenaga kerja dan aktivitas domestik, pernyataan tersebut berisi frasa bahwa aspek yang paling relevan dalam diagnosisnya adalah kemunduran prospek jangka menengah, yang sebagian besar terkait dengan eskalasi perang dagang.
F. Beltrán dan D. Coble Jurnal Perbankan Sentral Amerika Latin 5 (2024) 100127
9
3.3. Data
Kami menggunakan data bulanan dari Bank Sentral Chili antara September 2001 dan Desember 2019.4 Model dasar mencakup tujuh variabel: suku bunga kebijakan moneter (MPR), indeks aktivitas ekonomi (IMACEC), indeks harga konsumen (CPI), nilai tukar nominal (NER), total pinjaman (LOANS), tingkat pengangguran (U), dan indikator kredit macet (NPL). Kami menggunakan model VAR dengan dua lag berdasarkan kriteria Hannan dan Quinn dan logaritma natural dari semua variabel kecuali MPR dan U.
Untuk mempertahankan asumsi bahwa guncangan kebijakan moneter tidak berkontribusi terhadap kejutan suku bunga yang diakibatkan oleh berita pasar tenaga kerja, kami mengecualikan hari-hari yang bertepatan dengan pertemuan bank sentral dan rilis data tenaga kerja.
4. Hasil
4.1. Tanggapan impuls
Pada bagian ini, kami mengestimasi respon dinamis dari harga konsumen, aktivitas ekonomi, nilai tukar nominal, kredit, tingkat pengangguran, dan kredit macet terhadap kenaikan suku bunga kebijakan moneter sebesar 10 basis poin. Kami mengukur respon impuls pada variabel lain dalam persentase poin dan garis putus-putus mewakili interval kepercayaan 68% berdasarkan kesalahan standar yang kuat mengikuti Mertens dan Ravn (2013) serta Nakamura dan Steinsson (2018). Selain itu, untuk mengonfirmasi kondisi relevansi instrumen kami, kami menyajikan statistik F untuk langkah pertama 5.
Grafik 3 menunjukkan dampak kenaikan suku bunga acuan sebesar 10 b.p. yang terkait dengan guncangan kebijakan moneter murni, yang memiliki dampak yang cukup besar dan terus-menerus pada harga konsumen, dengan penurunan hampir 0,15 b.p.
selama lima bulan. Dari sisi sektor riil, kejutan kebijakan moneter memiliki dampak yang lebih cepat terhadap aktivitas dibandingkan dengan reaksi inflasi, yang turun pada bulan pertama sebesar 0,3 persen dan berada di bawah level jangka panjangnya. Akibatnya, ketika aktivitas m e n u r u n , tingkat pengangguran langsung meningkat sebesar 0,04 p.p dan kembali ke levelnya setelah dua tahun. Dalam hal respon dinamis dari nilai tukar, hasil penelitian kami sesuai dengan kerangka UIP klasik, yang dalam hal ini menunjukkan apresiasi sebesar 0,3 p.p meskipun tidak signifikan. Terkait sektor perbankan, temuan kami konsisten dengan teori dan literatur internasional. Dengan kata lain, kejutan moneter memiliki efek kontraktif terhadap aktivitas dan ketenagakerjaan, meningkatkan risiko kredit, yang merupakan faktor penentu utama dalam perilaku pinjaman bank dan ketentuannya Vithessonthi (2016) dan Cucinelli (2015). Temuan kami menunjukkan bahwa kredit menurun sebesar 0,3 p.p, sementara kredit bermasalah meningkat sebesar 0,4 p.p selama lima bulan. Karena sektor riil terpengaruh secara signifikan, reaksi berlebihan ini dapat dijelaskan karena cadangan kerugian kredit memiliki dampak yang kuat terhadap pendapatan biaya bank dan dapat berdampak langsung pada strategi pemberian kredit dalam jangka pendek. Selain efek klasik dari kenaikan tak terduga dalam kebijakan moneter, informasi yang diungkapkan oleh otoritas moneter dalam keputusannya memperkuat transmisi ke perekonomian, yang juga mengarah pada revisi ekspektasi agen terkait dengan fenomena inflasi (Aruoba et al., 2021). Temuan ini konsisten dengan penelitian serupa di negara maju dan negara berkembang (Gertler dan Karadi, 2015; Burger et al., 2017;
Lakdawala, 2019; Jarociński dan Karadi, 2020; Hoek et al., 2022; Ciminelli et al., 2022).
Yang lebih menarik lagi, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4, sebuah guncangan informasi, yang terkait dengan informasi baru mengenai kondisi perekonomian saat ini tidak selalu berdampak negatif pada sektor riil dan moneter.6 Secara khusus, guncangan informasi sebesar 10 b.p. menurunkan inflasi hampir sama besarnya dengan guncangan kebijakan moneter murni pada bulan-bulan pertama, namun dengan persistensi yang lebih rendah dan kembali ke level semula setelah dua tahun. Selain itu, nilai tukar nominal juga menunjukkan reaksi yang hampir sama dengan kasus guncangan sebelumnya. Dari sisi sektor riil, guncangan informasi berdampak positif terhadap aktivitas dan tingkat pengangguran, dengan peningkatan sebesar 0.05
p.p dan penurunan sebesar 0,04 p.p selama dua bulan. Kondisi perekonomian yang lebih baik ini mengimplikasikan bahwa sektor perbankan tidak terlalu terpengaruh. Respon dinamis dari kredit menunjukkan penurunan sebesar 0.4 p.p selama dua bulan dengan persistensi yang lebih rendah dibandingkan dengan guncangan sebelumnya, sementara kredit bermasalah menunjukkan penurunan sebesar 0.4 p.p. Dalam hal ini, karena guncangan informasi memiliki efek yang lebih persisten terhadap suku bunga kebijakan moneter itu sendiri, peningkatan awal pada kredit bermasalah dan output diimbangi oleh kondisi keuangan yang lebih ketat. Hasil ini konsisten dengan peran pelemahan siklus kebijakan moneter dan temuan Nakamura dan Steinsson (2018), yang menunjukkan kecenderungan analis pasar untuk mengubah perkiraan mereka lebih tinggi sebagai respons terhadap kejutan kebijakan moneter, yang ditafsirkan sebagai bukti efek informasi. Ketika bank sentral mengetatkan kebijakannya, dan hal ini terjadi karena "alasan yang baik", bank sentral berkontribusi untuk mengimbangi, setidaknya sebagian, efek dari guncangan permintaan.
4 Grafik 8 merangkum evolusi variabel makroekonomi utama dalam konteks fluktuasi terbesar dari guncangan kebijakan moneter murni dan guncangan informasi.
Seperti yang ditunjukkan, pada episode tahun 2009, 2015, dan 2019, s u k u b u n g a kebijakan moneter, EAI, inflasi, dan tingkat pengangguran menunjukkan fluktuasi penting di sekitar g u n c a n g a n yang teridentifikasi, yang mencerminkan bahwa guncangan kebijakan moneter memainkan peran penting dalam menjelaskan dinamika agregat ekonomi utama, serta transmisinya ke sektor keuangan
5 Ini berarti bahwa nilai kurang dari 10 menunjukkan instrumen yang lemah (Stock et al., 2002). Namun, mengingat rendahnya kedalaman pasar modal di Chili dibandingkan dengan negara-negara maju serta rendahnya panjang sampel kami, bisa jadi uji F tahap pertama menghasilkan nilai yang lebih rendah dari 10, seperti yang terjadi pada guncangan kebijakan moneter murni. Hal ini seharusnya tidak mempengaruhi hasil umum kami, karena estimasi kami menyelamatkan pergerakan bersama antara MPR dan instrumen, dan bagaimana hubungan ini ditransmisikan ke ekonomi agregat (yang tercermin dalam episode-episode yang relevan pada Grafik 8, kedua
F. Beltrán dan D. Coble Jurnal Perbankan Sentral Amerika Latin 5 (2024) 100127
10 instrumen menjadi indikator utama fluktuasi yang relevan)
6 Guncangan informasi juga dapat berasal dari sumber data lain, seperti rilis data CPI. Meskipun kami menemukan bahwa data tersebut sebenarnya menangkap beberapa validitas sebagai
variabel instrumental, hasilnya serupa dengan yang ditemukan dalam pengumuman ketenagakerjaan. Dalam hal ini, kami menemukan bahwa instrumen lain ini menjadi berlebihan untuk tujuan makalah ini. Hasil penelitian tersedia atas permintaan.
F. Beltrán dan D. Coble Jurnal Perbankan Sentral Amerika Latin 5 (2024) 100127
11 /ig. 3. Guncangan Kebijakan Moneter Murni Statistik F tahap pertama: 0.62.
Catatan: Respon impuls menunjukkan kenaikan 10 basis poin pada suku bunga kebijakan moneter yang terkait dengan guncangan kebijakan moneter murni sehubungan dengan tren jangka panjang, dan pita interval kepercayaan 68 persen. Kolom pertama menunjukkan respon dinamis terhadap indeks harga konsumen, indeks aktivitas ekonomi, nilai tukar nominal, k r e d i t , tingkat pengangguran, dan indeks kredit bermasalah. Semua variabel dinyatakan dalam p.p kecuali MPR.
Sampel VAR mencakup tahun 2001-2019.
/ig. 4. Kejutan Informasi Statistik F tahap pertama: 13.97.
Catatan: Respon impuls menunjukkan kenaikan 10 basis poin pada suku bunga kebijakan moneter yang terkait dengan instrumen informasi sehubungan dengan tren jangka panjang, dan 68 persen pita interval kepercayaan. Kolom pertama menunjukkan respon dinamis terhadap indeks harga konsumen, indeks aktivitas ekonomi, nilai tukar nominal, pinjaman, tingkat pengangguran dan indeks kredit bermasalah. Semua variabel dinyatakan dalam p.p kecuali MPR. Sampel VAR mencakup tahun 2001- 2019.
Secara keseluruhan, hasil penelitian kami mengindikasikan bahwa kenaikan kebijakan moneter memiliki dampak yang heterogen, tergantung dari faktor pendorongnya.7 Inflasi, output, dan industri perbankan semuanya terkena dampak negatif dari guncangan kebijakan moneter murni. Namun, revisi ke atas terhadap prospek makroekonomi yang diberikan oleh informasi baru mengenai kondisi ekonomi saat ini memiliki dampak yang lebih kecil terhadap perekonomian melalui guncangan informasi. Ketika para pelaku ekonomi memasukkan kondisi yang lebih baik ini ke dalam keputusan mereka, perekonomian menghadapi dampak yang lebih kecil karena adanya pengetatan keuangan, yang juga tidak terlalu bertahan lama dibandingkan dengan guncangan kebijakan moneter murni. Temuan kami konsisten dengan Jarociński dan Karadi (2020), Lakdawala (2019), serta Pinchetti dan Szczepaniak (2021) yang juga mendalilkan bahwa guncangan kebijakan moneter murni dan guncangan informasi dapat memberikan konsekuensi yang berbeda pada sektor riil dan keuangan. Sebagai perbandingan, Gbr. 5 menunjukkan estimasi menggunakan Cholesky, yang memberikan beberapa hasil berlawanan dengan intuisi yang dapat diatasi dengan pendekatan kami dalam hal
F. Beltrán dan D. Coble Jurnal Perbankan Sentral Amerika Latin 5 (2024) 100127
12
7 Persistensi yang tinggi pada beberapa IRF sebagian besar disebabkan oleh masuknya variabel-variabel nonstasioner (EAI, CPI, NER, PINJAMAN, dan NPL). Kami menyertakan pemeriksaan stabilitas dan kriteria pemilihan lag, yang keduanya mengonfirmasi bahwa spesifikasi ini baik dan VAR stabil
F. Beltrán dan D. Coble Jurnal Perbankan Sentral Amerika Latin 5 (2024) 100127
13
pendorong di balik pengumuman Bank Sentral. Secara khusus, respon dinamis dari indeks aktivitas ekonomi, pengangguran, dan kredit macet.
Lebih lanjut, kami memecahkan beberapa temuan yang berlawanan dengan intuisi dari penelitian sebelumnya yang disebutkan di Bagian 2 yang tidak mempertimbangkan faktor pendorong utama di balik pengumuman bank sentral. Secara khusus, dinamika nilai tukar dan ketenagakerjaan, seperti yang dijelaskan pada Grafik 1, setelah kenaikan suku bunga yang agresif tidak menunjukkan pola yang jelas mengenai apresiasi dan efek kontraksi seperti yang disarankan oleh buku-buku ekonomi makro terbuka.
Memahami jalur transmisi dari guncangan moneter murni dan guncangan informasi sangat relevan untuk memperhitungkan dampak yang berbeda. Guncangan kebijakan moneter murni beroperasi melalui jalur suku bunga dan kredit, mempengaruhi biaya pinjaman dan likuiditas di pasar, sehingga secara langsung berdampak pada konsumsi, investasi, dan aktivitas ekonomi secara keseluruhan. Sebaliknya, guncangan informasi terutama mempengaruhi perekonomian melalui jalur ekspektasi dan kepercayaan.
Guncangan jenis terakhir ini mengubah ekspektasi pasar dan konsumen mengenai kondisi ekonomi di masa depan, yang dapat menyebabkan perubahan perilaku belanja dan investasi dengan cara yang tidak terlalu mudah untuk dijelaskan. Contohnya, peningkatan suku bunga kebijakan karena guncangan informasi positif yang pada gilirannya menyebabkan peningkatan optimisme dan pengeluaran yang lebih tinggi, mengimbangi dampak kontraksi dari pengetatan kebijakan moneter. Hal yang sebaliknya akan terjadi apabila guncangan informasional bersifat negatif. Pelonggaran kebijakan moneter karena perkiraan aktivitas yang lebih rendah dari perkiraan dapat menyebabkan penurunan kepercayaan diri dan penurunan aktivitas ekonomi, bahkan jika kebijakan moneter yang sebenarnya menjadi lebih akomodatif. Akibatnya, guncangan informasi sangat bergantung pada struktur ekonomi negara yang unik, termasuk ketergantungannya pada perdagangan eksternal dan pengaruh harga komoditas global. Interaksi ini menyoroti sifat nuansa dampak kebijakan moneter tidak hanya di Chili, namun juga di negara-negara lain. Mengingat fokus empiris dari makalah ini, kami terus mengeksplorasi efek langsung dan efek jangka panjang dari guncangan informasi, yang bertujuan untuk memberikan wawasan yang lebih dalam tentang dinamika mereka.
4.2. Kekokohan
Temuan utama tersebut dikontraskan dengan menggunakan metode identifikasi pembatasan tanda yang sering digunakan untuk menganalisis dampak kebijakan moneter murni dan guncangan informasi. Serupa dengan pendekatan model SR-VAR yang dilakukan oleh Ciminelli dkk. (2022), Gründler dkk. (2022) dan Hoek dkk. (2022), serta identifikasi Eterovic dan Eterovic (2022) untuk kasus Chili, kami mengasumsikan bahwa guncangan kebijakan moneter murni berdampak negatif terhadap output, harga konsumen, dan tingkat pengangguran, sementara guncangan informasi menurunkan inflasi dan berdampak positif terhadap aktivitas dan tingkat pengangguran. Kami menyajikan asumsi pembatasan tanda pada Tabel 1 untuk mensimulasikan kedua guncangan tersebut
Karena secara konstruksi kami menerapkan efek dinamis pada inflasi, output, dan tingkat pengangguran, kami tertarik pada respon dinamis pada nilai tukar nominal, pinjaman dan kredit bermasalah. Grafik 6 menunjukkan guncangan kebijakan moneter murni sebesar 10 b.p. pada suku bunga acuan, yang mengimplikasikan hasil yang serupa dengan identifikasi instrumen eksternal.
Hal ini berarti, apresiasi mata uang (0.8 p.p.), penurunan kredit perbankan (0.3 p.p.) dan peningkatan kredit bermasalah (1 p.p.) selama lima bulan, meskipun respon yang diberikan tidak signifikan. Di sisi lain, seperti yang ditunjukkan pada Grafik 7, guncangan informasi menghasilkan dampak yang tidak terlalu buruk, dengan pola apresiasi mata uang yang sama namun terjadi peningkatan kredit dan penurunan kredit bermasalah selama 12 bulan. Secara keseluruhan, hasil penelitian kami searah dengan metodologi pembatasan tanda.
5. Kesimpulan
Memahami faktor pendorong di balik pengumuman bank sentral adalah penting, karena pengumuman ini memberikan informasi mengenai kondisi ekonomi saat ini, serta prospeknya. Namun, kenaikan suku bunga dapat mengungkapkan dua komponen, satu yang terkait dengan proses inflasi yang diamati oleh otoritas moneter, dan satu lagi yang terkait dengan informasi baru yang berhubungan dengan data makroekonomi baru. Akibatnya, bukti-bukti terbaru menyoroti bahwa kejutan kebijakan moneter dapat menyebabkan efek yang heterogen dan persisten terhadap perekonomian, tergantung pada faktor pendorong di balik pengumuman Bank Sentral.
Dalam paper ini, kami mencoba untuk menguraikan dampak dari dua jenis guncangan di balik kejutan kebijakan moneter:
komponen kebijakan moneter "murni", yang terkait dengan guncangan kebijakan standar yang berdampak negatif pada harga dan aktivitas; dan komponen guncangan "informasi", yang merespons rilis tenaga kerja. Dengan menggunakan pergerakan suku bunga pinjaman perbankan selama 90 hari di sekitar pengumuman bank sentral (guncangan kebijakan moneter murni) dan rilis tenaga kerja (guncangan informasi), kami mengestimasi sebuah model SVAR dengan instrumen eksternal untuk mengukur dampaknya terhadap perekonomian Chili.
Hasil penelitian kami sejalan dengan teori ekonomi dan bukti-bukti internasional. Pertama, guncangan kebijakan moneter murni memiliki dampak kontraktif dan persisten terhadap aktivitas, harga, dan pertumbuhan kredit. Pada saat yang sama, kebijakan ini juga mengapresiasi mata uang domestik dan menurunkan risiko kredit m a c e t . Hal ini konsisten dengan teori makroekonomi standar untuk ekonomi terbuka kecil dengan nilai tukar mengambang bebas dan intervensi pasar modal yang sangat terbatas. Kedua, komponen informasi dari g u n c a n g a n kebijakan moneter memiliki dampak yang lebih kecil terhadap perekonomian, dan jika ada, dampaknya sangat terbatas. Hal ini konsisten dengan peran pelemahan siklus kebijakan moneter dan temuan Nakamura dan Steinsson (2018), yang menunjukkan kecenderungan analis untuk mengubah proyeksi pertumbuhan lebih tinggi sebagai respons terhadap kenaikan imbal hasil riil yang tidak terduga, yang ditafsirkan sebagai bukti adanya efek informasi. Artinya, ketika kenaikan suku bunga diberikan oleh 'alasan yang tepat', hal ini berkontribusi untuk mengimbangi, setidaknya sebagian, efek dari guncangan permintaan.
F. Beltrán dan D. Coble Jurnal Perbankan Sentral Amerika Latin 5 (2024) 100127
14
Namun demikian, sejumlah pertanyaan mengenai kejutan kebijakan moneter dan transmisinya ke perekonomian masih harus dijawab, seperti peran dari efek forward guidance dan alat makroprudensial Bank Sentral. Selain itu, Bank Sentral asing dapat memainkan peran penting dalam pengetatan keuangan global, menyiratkan adanya jalur lain yang relevan dalam perekonomian lokal. Secara keseluruhan, hasil penelitian kami menyoroti kebutuhan untuk memahami penggerak sebenarnya di balik pengumuman Bank Sentral, sehingga para pembuat kebijakan dapat menggabungkan mekanisme transmisi ini untuk lebih memahami dampaknya terhadap perekonomian.
F. Beltrán dan D. Coble Jurnal Perbankan Sentral Amerika Latin 5 (2024) 100127
15 /ig. 5. Kejutan Umum menggunakan Cholesky.
Catatan: Respon impuls menunjukkan kenaikan 10 basis poin pada suku bunga kebijakan moneter sehubungan dengan tren jangka panjang, dan 68 persen pita interval kepercayaan. Kolom pertama menunjukkan respon dinamis terhadap indeks harga konsumen, indeks aktivitas ekonomi, nilai tukar nominal, pinjaman, tingkat pengangguran dan indeks kredit bermasalah. Semua variabel dinyatakan dalam p.p kecuali MPR. Sampel VAR mencakup tahun 2001-2019.
Tabel 1
Identifikasi pembatasan tanda untuk satu periode.
Guncangan MP murni Kejutan informasi
MPR positif positif
CPI negatif negatif
EAI negatif positif
NER ? ?
PINJAMAN ? ?
U positif negatif
NPL ? ?
Tabel 2 Detail data.
Perawatan SA Sumber
Tingkat kebijakan moneter Persentase Bank Sentral Chili
Indeks harga konsumen Logaritma Bank Sentral Chili
Indeks aktivitas ekonomi Logaritma Bank Sentral Chili
Nilai tukar nominal Logaritma Pinjaman Bank Sentral
Chili Logaritma Bank Sentral Chili
Tingkat pengangguran Persentase Bank Sentral Chili
Kredit bermasalah Logaritma Bank Sentral Chili
Deklarasi kepentingan yang bersaing
Para penulis menyatakan kepentingan keuangan/hubungan pribadi berikut ini yang dapat dianggap sebagai potensi konflik kepentingan: Felipe Beltran melaporkan dukungan keuangan yang diberikan oleh Bank Sentral Chili. Felipe Beltran melaporkan hubungan dengan Pekerja yang meliputi: pekerjaan dan hibah dana.
Lampiran A. Lampiran: tabel dan gambar
Lihat Gbr. 5-8 dan Tabel 1 dan 2.
F. Beltrán dan D. Coble Jurnal Perbankan Sentral Amerika Latin 5 (2024) 100127
10 /ig. 6. SR Guncangan Kebijakan Moneter.
Catatan: Respon impuls menunjukkan kenaikan 10 basis poin pada suku bunga kebijakan moneter akibat guncangan kebijakan moneter murni terhadap tren jangka panjang, dan 68 persen pita interval kepercayaan. Kolom pertama menunjukkan respon dinamis terhadap indeks harga konsumen, indeks aktivitas ekonomi, nilai tukar nominal, kredit, tingkat pengangguran, dan indeks kredit bermasalah. Semua variabel dinyatakan dalam p.p kecuali MPR. Sampel VAR mencakup tahun 2001-2019.
/ig. 7. Kejutan informasi SR.
Catatan: Respon impuls menunjukkan kenaikan 10 basis poin pada suku bunga kebijakan moneter karena adanya kejutan informasi sehubungan dengan tren jangka panjang, dan 68 persen pita interval kepercayaan. Kolom pertama menunjukkan respon dinamis terhadap indeks harga konsumen, indeks aktivitas ekonomi, nilai tukar nominal, pinjaman, tingkat pengangguran dan indeks kredit bermasalah. Semua variabel dinyatakan dalam p.p kecuali MPR. Sampel VAR mencakup tahun 2001-2019.
F. Beltrán dan D. Coble Jurnal Perbankan Sentral Amerika Latin 5 (2024) 100127
11 /ig. 8. MPR, pertumbuhan EAI, pertumbuhan IHK, dan tingkat pengangguran.
Catatan: Gambar menunjukkan tingkat suku bunga kebijakan moneter, pertumbuhan EAI dari t a h u n ke tahun, indeks harga konsumen dari tahun ke tahun, dan evolusi tingkat pengangguran. Garis vertikal menunjukkan episode fluktuasi tertinggi dalam kebijakan moneter dan guncangan informasi. Semua variabel dinyatakan dalam persentase. Sampel mencakup tahun 2001-2019.
Referensi
Aruoba, B., Fernández, A., Guzmán, D., Pastén, E., Saffie, F., 2021. Kejutan kebijakan moneter di Chili: Pengukuran & dampak nyata. Kertas Kerja Bank Sentral dari Chili 921, Bank Sentral Chili.
Burger, J.D., Warnock, F.E., Warnock, V.C., 2017. Dampak Kebijakan Moneter Amerika Serikat terhadap Pasar Obligasi Negara dan Korporasi di Negara Berkembang.
Teknologi. Rep, Biro Riset Ekonomi Nasional.
Calvo, G.A., Mendoza, E.G., 1998. Teka-teki empiris kebijakan stabilisasi Chili. Tersedia di SSRN 86749.
Chumacero, R.A., 2005. Perangkat untuk menganalisis kebijakan-kebijakan alternatif dalam perekonomian Chili. In: Chumacero, R.A., Schmidt-Hebbel, K., Loayza, N., Schmidt-Hebbel, K. (Eds.), Model Keseimbangan Umum untuk Perekonomian Chili. Dalam: Seri Buku Perbankan Sentral, Analisis, dan Kebijakan Ekonomi, vol. 9, Bank Sentral Chili, hal. 261-302.
Ciminelli, G., Rogers, J., Wu, W., 2022. Dampak kebijakan moneter Amerika Serikat terhadap investasi reksa dana internasional. J. Int. Keuangan Uang 102676.
Cucinelli, D., 2015. Dampak kredit bermasalah terhadap perilaku pemberian pinjaman bank: Bukti dari sektor perbankan Italia. Eurasian J. Bus. Econ. 8 (16), 59-71.
Eterovic, N.A., Eterovic, D.S., 2022. Saham, obligasi, dan dolar AS-mengukur perkembangan pasar domestik dan internasional di pasar negara berkembang. Tersedia di SSRN 4350827.
Gertler, M., Karadi, P., 2015. Kejutan kebijakan moneter, biaya kredit, dan aktivitas ekonomi. Am. Econ. J.: Macroecon. 7 (1), 44-76.
González, M., Tadle, R.C., 2020. Sinyal dan dampak pasar keuangan dari komunikasi bank sentral Chili: Sebuah pendekatan analisis konten. Economía 20 (2), 127-178.
Gründler, D., Mayer, E., Scharler, J., 2022. Pengumuman kebijakan moneter, guncangan informasi, dan dinamika nilai tukar. Open Econ. Rev. 1-29. Hoek, J., Kamin, S., Yoldas, E., 2022. Apakah suku bunga AS yang lebih tinggi selalu merupakan berita buruk bagi pasar negara berkembang? J. Int. Econ. 137, 103585.
Iacoviello, M., Navarro, G., 2019. Efek luar negeri dari suku bunga AS yang lebih tinggi. J. Appl. Econometrics 34, 934-950.
Jarociński, M., Karadi, P., 2020. Mendekonstruksi kejutan kebijakan moneter-peran guncangan informasi. Am. Econ. J.: Macroecon. 12 (2), 1-43. Lakdawala, A., 2019. Menguraikan efek kebijakan moneter menggunakan instrumen eksternal SVAR. J. Int. Money Finance 95, 232-250.
Martínez, J.F., Oda, D., Marivil, G., et al. Pass-Through dari Kebijakan Moneter ke Suku Bunga Bank: Sebuah Analisis Simetri. Banco Central de Chile. Mertens, K., Ravn, M.O., 2013. Efek dinamis dari perubahan pajak penghasilan pribadi dan perusahaan di Amerika Serikat. Am. Econ. Rev. 103 (4), 1212-1247. Nakamura, E., Steinsson, J., 2018. Identifikasi frekuensi tinggi ketidaknetralan moneter: efek informasi. Q. J. Econ. 133 (3), 1283-1330.
Nunes, R.C., Ozdagli, A.K., Tang, J., 2022. Kejutan suku bunga: Sebuah kisah tentang dua guncangan. FRB of Boston Working Paper.
Parrado, E., 2001. Pengaruh Kebijakan Moneter Luar Negeri dan Domestik dalam Perekonomian Terbuka yang Kecil: Kasus Chili. Kertas Kerja Bank Sentral Chili No.
108, Bank Sentral Chili.
Pescatori, A., 2018. Komunikasi Bank Sentral dan Kejutan Kebijakan Moneter di Chili. IMF Working Papers No. 2018/156, Dana Moneter Internasional. Pinchetti, M., Szczepaniak, A., 2021. Limpahan global dari efek informasi bank sentral. Kertas Kerja Bank of England.
Stock, J.H., Watson, M.W., 2012. Mengurai Saluran Resesi 2007-2009. Tech. Rep, Biro Riset Ekonomi Nasional.
Stock, J.H., Wright, J.H., Yogo, M., 2002. Sebuah survei tentang instrumen lemah dan identifikasi lemah dalam metode umum momen. J. Bus. Econom. Statist. 20 (4), 518-529.
Vithessonthi, C., 2016. Deflasi, pertumbuhan kredit bank, dan kredit bermasalah: Bukti dari Jepang. Int. Rev. Financ. Anal. 45, 295-305.
