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债务风险(英)2025
国际货币基金组织·2025-05-19 18:30

报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 提出“债务风险”框架分析公共债务前景风险 运用分位数面板回归框架评估宏观金融和政治条件对未来债务结果的影响 [6][12] - 结合多种因素 严重不利情景下全球公共债务可能比当前预测高约20个百分点 债务风险的大小和来源随时间和国家而异 初始债务高会放大经济和金融条件对债务风险的影响 [6][12] - 实证估计表明债务风险是预测财政危机的关键变量 [6][12] 根据相关目录分别进行总结 1. 引言 - 全球公共债务2024年超100万亿美元 预计2030年接近全球GDP的100% 贸易紧张、金融条件收紧和支出压力等因素使债务前景更复杂 [15] - 现有债务预测多为平均估计 引入“债务风险”框架量化公共债务基线预测的风险分布 [16] - “债务风险”框架改进“增长风险”方法 分析全球债务分布动态 相比现有方法有优势 能帮助政策制定者评估不利情景下公共债务上升情况 [17] 2. 数据 - 样本为国家 - 年份层面 经济变量数据来自2025年4月IMF的《世界经济展望》数据库 首选债务衡量指标是政府总债务与名义GDP的比率 [38] - 除经济变量外 还纳入金融和政治变量 金融因素包括金融条件指数、金融压力指数和主权利差等 政治因素包括世界不确定性指数和报告的社会动荡指数等 [39] - 估计样本包括90个经济体 占全球主权债务超90% 样本为年度频率 时间跨度从1980年到2024年 [39] 3. 实证框架 - 使用位置 - 尺度模型估计未来债务分布的分位数 债务风险定义为未来债务与GDP比率的第95个预测分位数 还定义了上行风险和下行风险 [42] - 基线回归模型考虑国家固定效应 位置参数β和尺度参数γ分别捕捉预测变量对所有分位数和不同分位数的影响 [43][44] - 模型估计分三步进行 最后通过拟合偏态t分布得到概率密度函数 并根据各因素预测能力选择权重组合预测结果 [47][48][52] - 国家层面分布聚合到全球或区域分布分三步进行 先近似全球预测分布分位数 再拟合偏态t分布 最后组合模型特定密度 [58][59] 4. 结果 4.1 分位数回归结果 - 多个经济和金融因素与未来债务上行风险不对称相关 影响长达三年 [61][62] - 金融条件收紧和金融压力增加会提高债务风险 主要通过影响增长、赤字和利率风险实现 如金融条件指数标准差增加1个单位 债务风险增加3个百分点 [62] - 政治条件和不确定性也影响未来债务分布 世界不确定性指数和报告的社会动荡指数上升会增加债务风险 [64] - 经济因素对债务分布有持久影响 初始债务高和GDP增长率低对债务分布右尾影响大 而较高的基本余额有助于降低各分位数的债务 [64][65] 4.2 总体债务分布 - 2027年全球债务风险估计为GDP的116.6% 比中位数预测高近20个百分点 上行风险大于下行风险 主要驱动因素是基本赤字和金融条件 [68] - 全球债务风险随时间上升 重大冲击会使债务和债务风险大幅上升 不同时期影响因素不同 2009年主要是金融条件 2020年是增长和基本余额 [69][70] - 发达经济体债务风险高于新兴市场经济体 2024年发达经济体三年后债务风险估计为GDP的131.1% 新兴市场为95.8% 两者分布均呈正偏态 发达经济体略高 不同经济体债务风险的驱动因素不同 [71] 5. 扩展 5.1 债务风险与预测财政危机 - 债务风险与财政危机指标有强正相关 逻辑回归显示债务上行风险与财政危机变量正相关且显著 [76][78] - 贝叶斯模型平均估计表明债务风险在预测财政危机时具有稳健性 后验包含概率高 [80][82] - 随机森林模型显示债务风险在预测财政危机的众多变量中重要性最高 [87] 5.2 扩展样本 - 仅使用可用的条件变量可将样本扩展到175个国家 经济变量对未来分布右尾有持久显著影响 扩展样本的债务风险和上下行风险趋势与世界GDP加权平均相似 [88][90] 5.3 异质性分析 - 初始债务水平和国家收入组是影响债务风险的两个主要异质性来源 [91][92] - 初始债务会放大经济因素对未来债务分布的影响 不同初始债务水平下 经济变量的位置参数和部分尺度参数有差异 [91] - 不同国家收入组中 主权利差、不确定性等因素对未来债务分布的影响不同 新兴市场和发展中经济体对不确定性更敏感 [94] 6. 结论 - 全球公共债务中期将上升 冲击不仅增加债务水平 更影响债务分布右尾 [95] - 构建“债务风险”指标量化公共债务风险 估计90个国家自1980年以来基于经济、金融和政治变量的未来债务分布 [96] - 全球债务风险预计三年后比当前预测高近20个百分点 达到GDP的117% 研究可进一步扩展 该指标对政策制定者和研究人员有价值 [97][99]