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다음에서는 지난 10년 동안 IBRN 이 목표로 하고 달성한 것, 국가 간 정책 평가를 위해 배울 수 있는 교훈을 설명하고 향후 IBRN 작업을 위한 로드맵을 스케치합니다.
1 IBRN: 지난 10년
International Banking Research Network는 10년 전 글로벌 금융 위기의 여파로 설립되었습니다. 그 위기는 분명히 국제 은행의 분수령이었습니다. 위기 이전에 국경을 넘는 은행 활동의 확장은 우리가 지난 수십 년 동안 목격한 세계화 과정의 중요한 특징이었습니다. 이러한 유형의 세계화는 경제 활동, 금융 개발 및 국제 위험 공유를 지원했습니다. 그러나 은행의 국가 간 활동은 또한 국가와 실물 경제를 자본 흐름의 갑작스러운 역전, 금융 주기의 변동, 긍정적 충격과 부정적 충격 모두의 국경 간 파급의 위험에 노출시켰습니다(Buch and Goldberg 2020). .
글로벌 뱅킹 시스템에 대한 지식 수준을 향상시키는 것이 IBRN의 핵심 동기였습니다. 글로벌 금융 위기는 글로벌 금융 및 은행 시스템의 단층을 드러냈고 중요한 정책 문제에 주의를 집중시켰습니다. 국가 간 비교 증거는 고사하고 미시경제적 인센티브와 총체적 결과 간의 상호작용에 대한 글로벌 뱅킹의 동인과 영향에 대한 우리의 이해가 부족했습니다. 따라서 네트워크에서 수행된 분석 작업은 은행 신용 공급 및 자금 선택의 동인에 초점을 맞추었습니다. IBRN _ 그는 통화 정책, 유동성 위험, 거시 건전성 및 미시 건전성 정책, 은행 조직의 구조적 선택, 국제 무역 및 투자 체제 붕괴의 영향을 분석했습니다.
글로벌 금융 위기 이전에 전 세계적으로 활동적인 은행의 행동과 정책 효과에 대한 중요한 정보는 은행 감독관이 수집한 미시적 수준의 은행 데이터 세트에서 얻을 수 있습니다. IBRN 을 설정하는 한 가지 이유 많은 미시적 수준의 데이터 세트는 대부분 법적 이유로 국가 간에 공유할 수 없다는 사실이었습니다. 따라서 이러한 제약을 극복하는 마이크로 데이터를 사용하는 공동 분석 작업은 중요한 이점을 가질 수 있습니다. 분석은 국제 사회 전반에 퍼질 수 있는 연구원의 전문 지식을 활용합니다. 정책 관련 통찰력이 국가별 상황에 의해 어느 정도 주도되는지 또는 연구 결과가 개별 국가 및 연구 기관을 넘어 일반화되는지 여부를 이해하는 것이 중요합니다. 증거 기반 정책 결정을 내리기 위해서는 분석 결과가 충분히 강력한지 여부를 아는 것이 중요합니다.
IBRN 의 핵심 자산은 회원 자격입니다. 회원 기관은 개인을 IBRN의 연락 창구로 지정하며 이 사람의 계층적 수준이나 사업 영역에 대한 제약이 없습니다. 기관은 특정 프로젝트의 필요에 따라 팀 구성원을 결정합니다. 특정 이니셔티브에 대한 참여는 사용 가능한 기술과 특정 기관의 주제 관련성에 따라 자발적으로 이루어집니다. 모든 회원은 주제를 제안할 수 있으며, 각 회원은 방법론, 결과 및 방법론적 접근 방식을 개발하는 데 기여할 수 있으며 결과 통찰력을 공유할 수 있습니다.
관련 정책 및 연구 질문은 하향식 요소와 상향식 요소를 결합하는 프로세스에서 정의됩니다. 회원 설문조사를 통해 관련 정책 문제를 식별한 후 네트워크는 적절한 경험적 모델을 공동으로 지정하고 국가 팀은 국가별 데이터 세트에 대한 공통 방법론을 구현하고 메타 유형 분석을 사용하여 출력을 결합합니다. 2 또한 국가 팀은 공통 방법론의 변형을 수행하여 관할권에 관심이 있는 질문을 탐색할 수 있습니다.
이 접근 방식을 기반으로 하는 국가 수준 데이터 세트의 완전한 풍부함을 활용하여 국가 간 또는 특이한 관찰을 식별하고 동시에 보다 일반적인 교훈을 도출할 수 있습니다. 국가 수준의 연구는 연구 및 정책 결정에 대한 전문 지식을 갖춘 동료 네트워크로부터 피드백을 받습니다. IBRN 의 전반적인 접근 방식은 결정적인 메시지를 그리기 전에 여러 국가에 걸친 경험의 풍경을 보여주기 위해 다양한 미시적 수준의 데이터 세트를 탐색한 결과를 수집하는 것을 목표로 하는 IMF, ECB 및 BIS 의 이니셔티브와 몇 가지 유사점을 공유 합니다. 삼
정책 측면에서 IBRN 은 정책 토론에 직접적인 기여를 했습니다. IBRN 작업 의 결과는 VoxEU 및 뉴욕 연준의 Liberty Street Economics와 같은 블로그 칼럼에 정기적으로 게시됩니다. 여러 워크숍이 IMF, CEBRA 또는 BIS 와 연속적으로 그리고 공동으로 수행되었습니다 . IBRN 작업은 FSB, CGFS, BCBS, IMF 행사장 에서 논의되었습니다 . 마지막으로, 거시건전성 정책의 효과를 이해하기 위한 국제결제은행(BIS) 아시아의 작업을 발전시키기 위해 IBRN 유형의 분석 접근법이 적용되었으며(Cantu et al 2020a), BIS 에 의해 신용 등록 데이터를 사용하여 거시건전성 정책 및 통화 정책 입장과의 상호 작용 분석에 대한 미주 자문 위원회(Cantu et al 2020b, Gambacorta et al 2017/2021(참조 참조). 국제적 파급에 대한 건전성 및 통화 정책 변경의 결과, 국가들이 급격한 팬데믹 기간 위축에서 벗어남에 따라 Banque de France Financial Stability Review(2021)에 특집 기사로 실렸습니다. 이 프레임워크의 개혁과 구현은 IBRN 에서 개발된 것과 유사한 도구를 사용 했습니다 .4
내용면에서 IBRN 은 거시 경제, 거시 금융 및 은행 문헌 사이의 교차점에서 운영되었습니다. 7개의 연구 이니셔티브를 수행했으며 대부분의 결과가 이미 학술지에 제출 및 게재되었습니다. 5
2 국가간 정책 평가를 위한 IBRN 의 교훈
IBRN 이 10년 동안 수행한 분석 작업을 통해 국가 간 정책 평가를 위한 많은 교훈을 얻을 수 있습니다. 이 첫 번째 교훈 세트는 내용과 관련이 있습니다. 관련 조정 역학 및 인과 관계를 완전히 반영하기 위해 정책 평가를 설정하려면 어떻게 해야 합니까? IBRN 에서 수행된 작업은 다음과 같은 몇 가지 답변을 제공합니다.
불리한 충격에 대한 금융 시스템의 회복력을 증가시키는 것을 목적으로 하는 자본 요구 사항의 강화를 예로 들어 보겠습니다. 그것의 의도된 목표는 대출 활동을 자본 제약에서 더 나은 자본화된 은행으로 전환하는 것입니다. 총 대출 및 일반 은행에 미치는 영향은 작을 수 있지만 시스템의 안정성은 더 강력한 자본 기반에서 혜택을 받습니다. 경험적 연구에 따르면 자본 요구 사항의 효과는 규제 최소값에 가깝게 운영되는 약한 시장 참가자에게 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 자본이 더 나은 기관은 더 적은 영향을 받는 경향이 있으며 신용 시장 점유율은 더 강력한 기관으로 재할당되고 있습니다.
똑같이 중요한 두 번째 교훈은 분석 및 연구 작업의 조직과 관련이 있습니다.
프로세스는 때때로 반복적입니다. 개별 프로젝트에 대한 연구 설계를 설정하는 것은 번거롭고 시간이 많이 소요될 수 있으며 관련 데이터 요구 사항은 종종 첫 번째 분석 연습이 구현된 후에야 분명해집니다. 데이터 전략 수정 및 사후에 새 데이터 추가, 즉 그러나 첫 번째 분석 결과를 얻은 후에는 시간과 자원 면에서 비용이 듭니다. 초기 결과가 잘못 설계된 식별 전략을 기반으로 하는 경우 실제로는 오도될 수 있습니다. 이러한 비용은 여러 팀이 데이터를 추가하거나 회귀를 다시 실행해야 하는 국가 간 설정에서 곱해집니다. 따라서 식별 전략, 관련 데이터 전략을 개발하고 가능한 미래 데이터 요구 사항을 조기에 예측하기 위한 충분한 시간을 계획하는 것이 중요합니다. 기대치를 관리하는 것이 중요합니다. 훌륭한 분석 작업은 궁극적으로 분석에 중요한 피드백이 통합된 시행착오의 과정입니다. 따라서 구조화된 방식으로 초기 전략을 수정하는 것은 버그가 아니라 평가 프로세스의 긍정적인 특징이 될 수 있습니다.
3 IBRN 의 앞으로의 길
지난 10년 동안 글로벌 환경은 크게 바뀌었습니다. 금융 시스템을 보다 탄력적으로 만들기 위해 은행 부문 규제가 개혁되었습니다. 동시에, 비은행 금융 기관은 금융 서비스의 국가 간 제공에 더 널리 보급되었습니다. 세계 경제는 여러 가지 불리한 충격을 경험했습니다: 미국 간의 무역 갈등 중국, 브렉시트, 코비드-팬데믹, 러시아의 우크라이나 침공, 원자재 시장 충격 및 인플레이션. 증가된 지정학적 위험은 지난 수십 년간의 경제적 세계화 과정을 늦추거나 심지어 역전시킬 위협이 있습니다. 국가 내에서 정치적 양극화가 심화되었습니다. 장기적인 글로벌 트렌드, 무엇보다도 기후 변화, 디지털화 및 인구 통계학적 트렌드는 글로벌 은행과 기업, 정부가 운영해야 하는 환경의 복잡성을 가중시킵니다.
이러한 글로벌 추세의 대부분은 금융 시스템 외부에서 시작되지만 그 영향은 금융 시스템을 통해 촉진됩니다. 코로나 팬데믹을 예로 들어보자. 재정 조치는 코로나19 팬데믹 기간 동안 실물 경제를 보호하고 간접적으로 은행 부문을 부정적인 파급 효과로부터 보호하는 데 중요한 역할을 했습니다. 경제 충격의 규모에도 불구하고 일부 은행은 팬데믹의 영향을 거의 받지 않았으며 많은 은행은 팬데믹 이전에 쌓아둔 자본 완충 장치를 사용할 필요가 없었습니다. 관련 대차대조표 제약을 완화하기 위한 규제 조치가 취해졌습니다. 팬데믹 이후 거시건전성 정책이 위기에서 예방 모드로 전환되는 등 위기 관련 정책 조치를 철회하는 시점이 난제였다. 통화정책 정상화 시점은 각국이 다양한 회복 단계와 추가 충격을 겪고 있다는 점을 고려해야 한다. 현재, IBRN 은 많은 관련 정책 및 연구 질문을 분석하여 이 토론을 알리기 위해 연구를 수행하고 있습니다. 현재 진행 중인 한 프로젝트는 무역 패턴이 중단되고 무역 정책의 불확실성이 증가할 때 은행 시장의 분열 증가가 발생하는지 여부를 고려합니다. 현재 시작 중인 또 다른 프로젝트는 COVID-19 전염병 기간 동안 발생한 것과 같은 은행 대출에 대한 정부 보증의 단기 및 중기 결과를 이해하는 데 중점을 둡니다.
미래의 IBRN 작업 을 위해 기후 변화가 고려되고 있습니다. 순배출 제로로의 전환을 달성하기 위해 취한 기후 변화 및 정책 조치는 은행 시스템에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 전 세계적으로 활동적인 은행은 기후 관련 위험에 노출되어 있으며 이러한 위험에 대비해야 합니다. 글로벌 은행 흐름은 경제 혁신에 필요한 자금을 투자가 가장 필요한 부문과 지역으로 보낼 수 있는 통로가 될 수 있습니다. IBRN 은 필요한 데이터를 생성하고 관련 가설을 공식화하기 위해 NGFS(Network for the Greening of the Financial System) 6 와 잠재적으로 협력할 수 있습니다.
따라서 위기 이후 금융시스템의 개혁과 환경의 변화에 있어 은행의 중요성을 고려할 때 화두는 확실히 부족하지 않다. 대출 보증 프로그램과 기후 변화가 글로벌 및 지역 은행을 통해 작동하는 방식을 이해하는 것 외에도 디지털화 측면의 의미, BigTech 및 FinTech 또는 통화 정책 정상화는 IBRN 개발의 잠재적 주제입니다.
앞으로 IBRN 은 FSB, BIS 위원회 또는 ESRB(European Systemic Risk Board) 의 관련 작업에 기여할 수 있습니다. 미시 데이터를 기반으로 한 국가 수준의 연구를 정책 작업의 일상적인 도구로 만드는 것은 여전히 "평가 인프라"에 대한 추가 투자가 필요합니다.
마지막으로, IBRN에게는 몇 가지 기회가 있습니다. 기술 개선과 마이크로 데이터의 더 나은 가용성은 IBRN이 처음에 직면한 제약을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 중앙 은행과 BIS와 같은 조직에서 많은 혁신적인 작업이 진행되고 있습니다. 이것은 정책과 연구 모두를 위한 마이크로 데이터 인프라를 개선할 수 있는 기회가 될 수 있습니다. 문헌에서 한 가지 발전은 신용 등록 데이터를 사용하는 것입니다. IBRN 의 여러 회원 이미 고품질 신용 등록 데이터에 액세스할 수 있으며 이는 국가 간 환경에서 탐색할 수 있고 정책 효과의 인과 관계 식별에 크게 기여할 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터를 사용하고 잠재적으로 신용 등록 데이터를 특정 회사에 대한 다른 정보와 연결하는 데 투자가 이루어지면 실물 경제에 대한 충격의 결과에 대한 보다 광범위한 문제를 탐색할 수 있습니다.
IBRN 과 연결되어 잠재적으로 시너지 효과의 범위를 제공할 수 있는 새로운 이니셔티브가 시작되었습니다 . 세분화된 데이터의 통계 처리에 대한 경험을 교환하기 위한 국제 네트워크의 약자인 INEXDA가 그 중 하나입니다. 연구 목적의 세분화된 데이터의 통계 처리 경험을 교환할 수 있는 국제 협력 프로젝트입니다. 데이터 및 메타데이터의 액세스 가능성, 세분화된 데이터의 통계적 분석을 위한 기술, 데이터의 기밀성 및 보안을 위한 절차, 출력 제어 방법과 같은 문제를 다룹니다.
IBRN 은 핵심 목표를 달성하고 지난 10년 동안의 성과를 기반으로 구축하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 회원 자격은 가장 큰 자산이며, 함께 IBRN 은 전 세계에서 수행된 연구의 통찰력을 결합해야만 해결할 수 있는 많은 문제를 알리기를 고대하고 있습니다.
4 참조
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Buch, Claudia M. 및 Linda S. Goldberg, 2020. "글로벌 뱅킹: 이익 및 비용 평가를 향하여", Financial Economics 12의 연례 검토: 141-175.
Buch, Claudia M. 및 Linda S. Goldberg, 2022. "은행 조직의 복잡성과 위험: 국제 은행 연구 네트워크의 증거", Journal of Banking & Finance , 134, Article 106244, 1월.
Buch, Claudia M., Matthieu Bussière 및 Linda S. Goldberg, 2021, "글로벌 은행을 통한 자본 흐름이 경제 회복을 지원합니까?", Liberty Street Economics Federal Reserve Bank of New York.
Buch, Claudia M., Matthieu Bussière, Linda S. Goldberg, Robert Hills, 2019. "통화 정책의 국제 전송" Journal of International Money and Finance 91: 29-48, 3월.
Buch, Claudia M., Matthieu Bussière 및 Linda S. Goldberg, 2021, "COVID 19 위기 이후의 거시건전성 정책: 국제적 파급 및 조정 문제", Financial Stability Review 2021, Banque de France.
Bussière, Matthieu, Jin Cao, Jakob de Haan, Robert Hills, Simon Lloyd, Baptiste Meunier, Justine Pedrono, Dennis Reinhardt, Sonalika Sinha, Rhiannon Sowerbutts, Konstantin Styrin, 2021. "거시건전성 정책과 통화 정책 간의 상호 작용": International Economics 29 검토: 1-19, 2월.
Cerutti, Eugenio, Ricardo Correa, Elisabetta Fiorentino 및 Esther Segalla, 2017. "건전성 정책 수단의 변화 - 새로운 국가 간 데이터베이스", International Journal of Central Banking 48: 477-503, 3월.
칸투, 카를로스, 레오나르도 감바코르타, 심일혁, 2020, "아시아태평양에서 거시건전성 정책은 얼마나 효과적인가? 메타분석의 증거", BIS 논문 No. 110b
Cantú, Carlos, Stijn Claessens 및 Leonardo Gambacorta, 2022, "은행별 특성이 대출에 어떤 영향을 미칩니까? 라틴 아메리카의 신용 등록 데이터를 기반으로 한 새로운 증거", Journal of Banking & Finance , 135, Article 105818, 2월.
Gambacorta, Leonardo 및 Andrés Murcia, 2020, "라틴 아메리카의 거시건전성 정책의 영향: 신용 등록 데이터를 사용한 실증적 분석", Journal of Financial Intermediation 42, 기사 100828, 4월.
1 이전 버전에 대해 가장 유용한 의견을 주신 Tim Oliver Berg에게 감사드립니다. 견해는 저자의 견해이며 독일 분데스방크, 연방 준비 은행 또는 연방 준비 제도의 견해를 반영할 필요는 없습니다. 이 문서는 부분적으로국가간 프로젝트 및 정책 평가에 대한IBRN IBRN 운영 위원회나머지 모든 오류와 불일치는 우리의 것입니다.
2 IBRN의 예로 는 Buch와 Goldberg(2015), Buch와 Goldberg(2017), Buch, Bussière, Goldberg 및 Hills(2019), Bussière et al(2021), Buch와 Goldberg(2022)가 있습니다. IBRN 스타일 방법론 을 사용하는 예로 는 Cantú, Gambacorta 및 Shim(2020), Cantú, Claessens 및 Gambacorta(2022), Gambacorta 및 Murcia(2020)가 있습니다. 메타 분석은 이전(실증적) 연구의 결과를 요약하고 회귀 분석 또는 기술 통계의 형태로 공통 패턴을 식별합니다. 메타 분석은 사용 가능한 문헌에 존재하는 출판 편향에 반대합니다. 통계적으로 유의하지 않은 결과는 통계적으로 유의한 결과와 함께 유익한 것으로 간주되기 때문입니다.
3 예를 들어, WDN(Wage Dynamics Network)과 같은 Eurosystem의 연구 네트워크를 참조하십시오( https://www.ecb.europa.eu/pub/economic-research/research-networks/html/index.en.html ). , ECB의 통화 전송 네트워크는 NBER 작업 문서 "유로 지역의 통화 전송: 금리 채널이 모든 것을 설명합니까?"(Ignazio Angeloni, Anil K. Kashyap, Benoît Mojon 및 Daniele Terlizzese 저)에 설명되어 있습니다.
4 http://www.fsb.org/2017/07/framework-for-post-implementation-evaluation-of-the-effects-of-the-g20-financial-regulatory-reforms/ 참조
5 자세한 내용은 https://www.newyorkfed.org/ibrn 을 참조하십시오 .
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