BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Ercegovac Roberto (OTP Bank Croatia; University of Split, Croatia), Šestanović Tea (University of Split, Croatia), Pečarić Mario (University of Split; University of Rijeka, Croatia)
Tytuł
ECB Quantitative Tightening: Euribor-Overnight Index Swap spread and Transmission Mechanism Efficiency
Polityka zacieśniania ilościowego EBC: Euribor - spready swapów indeksowanych stopą overnigth (OIS) a efektywność mechanizmu transmisji
Źródło
Bank i Kredyt, 2025, nr 2, s. 163-184, aneks, bibliogr. s. 174-176
Bank & Credit
Słowa kluczowe
Ryzyko kredytowe, Transmisja polityki pieniężnej, Operacje swap, Rynek międzybankowy
Credit risk, Transmission of monetary policy, Swap options, Interbank market
Uwagi
Klasyfikacja JEL: D44, D53, G12, G14
streszcz., summ.
Abstrakt
W artykule przeanalizowano wpływ bankowych pośredników finansowych na skuteczność mechanizmu transmisji polityki pieniężnej. Rynek międzybankowy odgrywa ważną rolę w procesie transmisji instrumentów polityki pieniężnej do realnego sektora gospodarczego, jednak nie jest wolny od ryzyka z uwagi na fakt, że uczestnicy tego rynku charakteryzują się różnymi profilami ryzyka. Kanał kredytowy jest jednym ze standardowych mechanizmów transmisji instrumentów polityki pieniężnej do realnego sektora gospodarczego, ale ryzyko kredytowe pośredników bankowych może pogorszyć skuteczność oddziaływania instrumentów polityki pieniężnej. W marcu 2022 r. EBC rozpoczął politykę zacieśniania ilościowego, podnosząc podstawowe stopy procentowe. Spodziewano się, że wpłynie to na słabnący popyt krajowy, ograniczenie inwestycji w sektorze przedsiębiorstw i spadek aktywów bankowych. Zaobserwowano jednak spread między swapami indeksowanymi stopą overnigth (OIS) oraz stopą Euribor, określany jako Euribor-Overnight Index Swap (E-OIS). Jego istnienie sugeruje, że rynek jest nieefektywny w transmisji stóp procentowych do realnego sektora gospodarczego. Wyższy spread między Euribor (kluczową stopą dla klientów banków) a stopą wolną od ryzyka OIS wynika z premii za ryzyko kredytowe, która jest uwzględniona w cenie niezabezpieczonych depozytów na rynku pieniężnym. W przypadku pogorszenia się zdolności kredytowej banków stosujących stopę Euribor stopa ta wzrośnie i tym samym będzie miała silniejszy, niż oczekiwano, wpływ na gospodarkę realną. Niniejszy artykuł opiera się głównie na pracy Tabogi (2013), z tą różnicą, że do analizy wpływu polityki pieniężnej na koszty finansowania sektora realnego zastosowano zmodyfikowany model badawczy. Poprzednie badania uwzględniały analizę spreadu E-OIS i premii za ryzyko kredytowe mierzone stopą swapu ryzyka kredytowego (CDS) dla najlepszych banków, tymczasem niniejsza praca ogranicza panel jedynie do banków stosujących Euribor. Ponadto wcześniejsze badania nie uwzględniały wpływu spreadów na sektor realny, co w przypadku ilościowego zacieśniania polityki pieniężnej jest sprawą kluczową. Z kolei inne badania (Taboga 2013; Angelini, Nobili, Picillo 2011) koncentrowały się na wykazaniu, że Euribor nie jest już podstawową, najważniejszą i wolną od ryzyka referencyjną stopą procentową na rynkach finansowych, co zresztą w niniejszym artykule zostało potwierdzone. (skrócony abstrakt oryginalny)

This paper examines whether the credit risk of banking financial intermediaries can influence the effectiveness of the monetary policy transmission mechanism. The effects are transmitted via the Euribor - Overnight Index Swap (OIS) spread. The Euribor-OIS spread is mainly explained by the credit risk and the probability of default of the panel banks participating in the Euribor. The DCC-MGARCH model confirms a significant relationship between the credit risk of the ten largest Euribor panel banks and the Euribor-OIS spread with an impact on the financing costs of the real sector. The study is based on daily data (1 June 2020 - 30 June 2023). The results of the DCC-MGARCH model are confirmed by a continuous wavelet-based analysis. The research model reveals inefficiencies in the interest rate pass-through mechanism, which calls for a continuous assessment of the Euribor reference rate mechanism, not only with regard to the transparency of interbank transactions, but also to the assessment of the credit risk of Euribor panel banks. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Acharya V., Naqvi H. (2012), The seeds of a crisis: a theory of bank liquidity and risk taking over the business cycle, Journal of Financial Economics, 106(2), 349-366, DOI: 10.1016/j.jfineco.2012.05.014.
  2. Agrippino S.M., Ricco A. (2021), The transmission of monetary policy shocks, American Economic Journal: Macroeconomics, 13(3), 74-107, DOI: 10.1257/mac.20180124.
  3. Alaoui A.O.E., Jusoh H.B., Yussof S.A., Hanifa M.H. (2019), Evaluation of monetary policy: evidence of the role of money from Malaysia, The Quarterly Review of Economics and Finance, 74, November, 119-128, DOI: 10.1016/j.qref.2019.04.005.
  4. Angelini E., Bokan N., Christoffel K., Ciccarelli M., Zimic S. (2019), Introducing ECB BASE: the blueprint of the new ECB semi-structural model for the euro area, Working Paper Series, 2315, September, European Central Bank.
  5. Angelini P., Nobili A., Picillo C. (2011), The interbank market after August 2007: What has changed, and why?, Journal of Money, Credit and Banking, 43(5), 923-958, DOI: 10.1111/j.1538-4616.2011.00402.x.
  6. Angelopoulou E., Gibson H.D. (2009), The balance sheet channel of monetary policy transmission: evidence from the United Kingdom, Economica, 76(304), 675-703, DOI: 10.1111/j.1468-0335.2008.00710.x.
  7. Apergis N., Miller S., Alevizopoulou E. (2012), The bank lending channel and monetary policy rules: further extensions, Procedia Economics and Finance, 2, 63-72, DOI: 10.1016/S2212-5671(12)00065-2.
  8. Bhuiyan R.A., Husain A., Zhang C. (2023), Diversification evidence of bitcoin and gold from wavelet analysis, Financial Innovation, 9(100), DOI: 10.1186/s40854-023-00495-1.
  9. Blinder A.S., Stiglitz J.E. (1983), Money, credit constraints, and economic activity, American Economic Review, 73, 297-302.
  10. Boffelli S., Urga G. (2016), Financial Econometrics Using Stata, Stata Press.
  11. Claeys G. (2023), Finding the right balance (sheet): quantitative tightening in the euro area, ECON Committee, Economic Governance and EMU Scrutiny Unit.
  12. Durante E., Ferrando A., Vermenulen P. (2020), How does monetary policy affect investment in the euro area?, Research Bulletin, 77, November, European Central Bank.
  13. Ely R.A., Tabak B.M., Teixeira A.M. (2021), The transmission mechanisms of macroprudential policies on bank risk, Economic Modelling, 94, 598-630, DOI: 10.1016/j.econmod.2020.02.005.
  14. Endut N., Morley J., Tien P.L. (2018), The changing transmission mechanism of US monetary policy, Empirical Economics, 54(3), 959-987, DOI: 10.1007/s00181-017-1240-7.
  15. Engle R.F. (2002), Dynamic conditional correlation: a simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroscedasticity models, Journal of Business and Economic Statistics, 9, 345-359, DOI: 10.1198/073500102288618487.
  16. Ercegovac R., Pecarić M., Klinac I. (2020), What determines the price to book ratio in the European banking sector, Finance a uver - Czech Journal of Economics and Finance, 70(3), 262-280, DOI: 10.32065/CJEF.2020.03.04.
  17. Freixas X., Jorge J. (2008), The role of interbank markets in monetary policy: a model with rationing, Journal of Money, Credit and Banking, 40(6), 1151-1176, DOI: 10.1111/j.1538-4616.2008.00152.x.
  18. Ghosh I., Sanyal M.K., Jana R.K. (2021), Co-movement and dynamic correlation of financial and energy markets: an integrated framework of nonlinear dynamics, wavelet analysis and DCC-GARCH, Computational Economics, 57(2), 503-527, DOI: 10.1007/s10614-019-09965-0.
  19. Guidotti E. (2023), A theory of price formation in financial markets, Working Paper, March, Institute of Financial Analysis University of Neuchatel.
  20. Hernaez J.R., Bernad A., Hierro L., Gómez-Bezares A.M. (2022), Reflections on the future business model of European banks and the supervisory approach, Revista de Estabilidad Financiera, 42, 1-31.
  21. IMF (2023), Global Financial Stability Report: Financial and Climate Policies for a High-Interest-Rate Era, October, International Monetary Fund.
  22. Ireland P.N. (2005), The monetary transmission mechanism, Working Papers, 6, December, Federal Reserve Bank of Boston.
  23. Jana S., Sahu T.N. (2023), Is the cryptocurrency market a hedge against stock market risk? A wavelet and GARCH approach, Economic Notes, 52, e12227, DOI: 10.1111/ecno.12227.
  24. Jiang S., Zhou J., Qiu S. (2023), Is there any correlation between digital currency price fluctuation? Based on the DCC-GARCH and wavelet coherence analysis, Economic Research-Ekonomska Istrazivanja, 36(2), 2134901, DOI: 10.1080/1331677X.2022.2134901.
  25. Krishnamurthy A., Vissing-Jorgensen A. (2011), The effects of quantitative easing on interest rates: channels and implications for policy, NBER Working Paper, 17555, November.
  26. Lane P. (2023), The banking channel of monetary policy tightening in the euro area, European Central Bank, speech at the Panel Discussion on Banking Solvency and Monetary Policy, NBER Summer Institute 2023 Macro, Money and Financial Frictions.
  27. McAndrews J., Sarkar A., Wang Z. (2008), The effect of the term auction facility on the London Interbank Offered Rate, Federal Reserve Bank of New York Staff Reports, 335, July.
  28. McCaul E. (2023), Current risks and vulnerabilities in the European banking sector, The EUROFI Magazine, September, 72, https://www.eurofi.net/wp-content/uploads/2023/11/eurofi_ managing-risks-in-the-banking-sector_santiago_september-2023.pdf.
  29. Michaud F.L., Upper C. (2008), What drives interbank rates? Evidence from the Libor panel, BIS Quarterly Review, March, Bank for International Settlements.
  30. Mojon B., Peersman G. (2001), A VAR description of the effects of monetary policy in the individual countries of the euro area, ECB Working Paper, 92, December.
  31. Oddo L., Bosnjak M. (2021), A comparative analysis of the monetary policy transmission channels in the U.S: a wavelet-based approach, Applied Economics, DOI: 10.1080/00036846.2021.1904113.
  32. Rösch A., Schmidbauer H. (2018), WaveletComp: Computational Wavelet Analysis. R package version 1.1. https://cran.r-project.org/web/packages/WaveletComp/WaveletComp.pdf.
  33. Ryczkowski M. (2019), Money, credit, house prices and quantitative easing - the wavelet perspective from 1970 to 2016, Journal of Business Economics and Management, 20(3), 546-572, DOI: 10.3846/ jbem.2019.9859.
  34. Sarkissian J. (2020), Quantum coupled-wave theory of price formation in financial markets: price measurement, dynamics and ergodicity, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 554(15), 1-21, DOI: 10.1016/j.physa.2020.124300.
  35. Schnabel I. (2023), Quantitative tightening: rationale and market impact, speech at the Money Market Contact Group meeting, Frankfurt am Main, 2 March, https://www.bis.org/review/r230302p.pdf.
  36. Schrimpf A., Susho V. (2019), Beyond LIBOR: a primer on the new benchmark rates, BIS Quarterly Review, March, 29-52.
  37. Schularick M., Taylor A. (2012), Credit booms gone bust: monetary policy, leverage cycles, and financial crises, 1870-2008, American Economic Review, 102(2), 1029-1061, DOI: 10.1257/aer.102.2.1029.
  38. Schwarz K. (2019), Mind the gap: disentangling credit and liquidity in risk spreads, Review of Finance, 23(3), 557-597, DOI: 10.1093/rof/rfy034.
  39. Taboga M. (2013), What is a prime bank? A Euribor-OIS spread perspective, Banca D'Italia Working Paper, 895, January.
  40. Taylor J.B., Williams J.C. (2009), A black swan in the money market, American Economic Journal: Macroeconomics, 1(1), 58-83.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
0137-5520
Język
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.5604/01.3001.0055.0723
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu