Szerzői információk:
Eyno Rots: Magyar Nemzeti Bank, vezető közgazdasági kutató. E-mail: rotse@mnb.hu
Absztrakt:
A tanulmány a magyarországi pénzügyi ciklusok sajátosságait vizsgálja a szakirodalomban elfogadott módszerrel. A többváltozós strukturális idősor-modellel a magyar pénzügyi szektor és a teljes gazdaság viselkedése együttesen vizsgálható, a becslése lehetővé teszi azok ciklikus pozíciójának feltérképezését. A vizsgálat eredményei alapján az látszik, hogy Magyarországon átlagosan 15 évnél hosszabb, volatilis pénzügyi ciklusok váltják egymást. Emellett a kibocsátás ciklikus pozíciója erős együttmozgást mutat a pénzügyi szektor hosszú ciklusaival. Annak ellenére, hogy a Magyarországra vonatkozó, rendelkezésre álló adatsorok viszonylag rövidek, a becslések eredményei meglehetősen hitelesnek tűnnek, mivel – az adatok korlátozott rendelkezésre állása ellenére is – összecsengenek a nemzetközi tapasztalatokkal.
Hivatkozás (APA):
Rots, E. (2018). Üzleti, lakáspiaci és hitelciklusok – Magyarország esete. Hitelintézeti Szemle, 17(4), 5–22. https://doi.org/10.25201/HSZ.17.4.522
Rovat:
Tanulmány
Journal of Economic Literature (JEL) kódok:
C32, E32, E44
Kulcsszavak:
idősor-modell, pénzügyi ciklusok, reál üzleti ciklusok, lakásárak, MLE
Felhasznált irodalom:
Aikman, D. – Haldane, A. G. – Nelson, B. D. (2015): Curbing the credit cycle. The Economic Journal, 125(585): 1072–1109. https://doi.org/10.1111/ecoj.12113
Banai, Á. – Vágó, N. – Winkler, S. (2017): Az MNB lakásárindex módszertana. MNB-tanulmányok, 127. szám.
Berki, T. – Szendrei, T. (2017): A lakásárak ciklikus pozíciója – egy vektor hibakorrekciós modell (VECM) Magyarországra alkalmazva. MNB-tanulmányok, 126. szám.
Drehmann, M. – Borio, C. E. V. – Tsatsaronis, K. (2012): Characterising the Financial Cycle: Don’t Lose Sight of the Medium Term. BIS Working Paper No. 380.
Galati, G. – Hindrayanto, I. – Koopman, S. J. Tsatsaronis, K. (2016): Measuring financial cycles with a model-based filter: Empirical evidence for the United States and the euro area. DNB Working Paper No. 495. https://doi.org/10.2139/ssrn.2722547
Gonzalez, R.B. – Lima, L. – Marinho, L. (2015): Business and Financial Cycles: an estimation of cycles’ length focusing on Macroprudential Policy. Banco Central do Brasil Working Paper 385.
Harvey, A. C. – Koopman, S. J. (1997): Multivariate structural time series models. In: Heij, C. – Schumacher, J.M. – Hanzon, B. – Praagman, C. (ed.): System Dynamics in Economics and Financial Models. New York: Wiley, pp. 269–285.
Hosszú, Zs. – Körmendi, Gy. – Mérő, B. (2015): Egy- és többváltozós szűrők a hitelrés alakulásának meghatározására. MNB-tanulmányok, 118. szám.
Kocsis, L. – Sallay, M. (2018): Hitel/GDP rés számítása többváltozós HP szűrő segítségével. MNB-tanulmányok, 136. szám.
Reinhart, C. M. – Rogoff, K. S. (2009). This Time Is Different: Eight Centuries of Financial Folly. Princeton University Press.
Rünstler, G. – Vlekke, M. (2018): Business, housing, and credit cycles. Journal of Applied Econometrics, 33(2): 212–226. https://doi.org/10.1002/jae.2604
Rünstler, G. – WGEM Team on Real and Financial Cycles (2018): Real and financial cycles in EU countries - Stylised facts and modelling implications. ECB Occasional Paper No. 205.
Schularick, M. – Taylor, A. M. (2012): Credit booms gone bust: Monetary policy, leverage cycles, and financial crises, 1870–2008. American Economic Review, 102(2): 1029–1061. https://doi.org/10.1257/aer.102.2.1029
Watson, M. (2007): How accurate are real-time estimates of output trends and gaps? Federal Reserve Bank of Richmond Economic Quarterly, 93(2): 143–161.