R_在东亚：商业、金融周期和溢出效应

本文使用频域方法，基于中国、日本、韩国和美国的季度数据，对中性利率（r*）进行了新的估计。研究利用带谱回归，估计了两种类型的中性利率：分别适用于商业周期和金融周期的中性利率。为了考虑 r* 估计中的不确定性，研究通过厚建模方法推导了置信带。

核心观点：

• 中性利率下降趋势：与现有研究一致，本文观察到 r* 的下降趋势，但考虑到不确定性带，这一趋势变得不那么明显。
• 商业周期与金融周期：研究发现，对于单个国家，两种类型的 r* 估计并不总是相互跟踪，这表明央行在设定政策利率时，面临着商业周期与金融周期之间的权衡。
• 溢出效应：研究识别了美国对三个东亚国家以及中国对韩国和日本的重要的正向溢出效应。此外，美国中性利率对中国也存在溢出效应。

关键数据：

• 样本期：数据样本从 1990 年代末或 2000 年代初开始，具体时间取决于每个国家的数据可用性。
• 因素模型：研究构建了包含经济因素、金融因素、货币因素和结构因素的四因素模型，以解释 r* 的变化。
• 频域分析：研究使用带谱回归技术，分别在不同商业周期和金融周期频率下估计 r*。

研究结论：

• 政策利率立场：除了日本和美国外，在金融周期上测量的货币政策立场比商业周期上更紧。这表明，在 中国和韩国，金融稳定考虑因素可能导致政策制定者比短期考虑（即在商业周期频率上）更关注长期风险，而在商业周期频率上，通货膨胀控制受到更多关注。
• 不确定性：研究结果表明，r* 的点估计存在相当大的不确定性。厚建模方法得出的估计范围表明，中性利率的长期下降趋势不如点估计所显示的那样明显。
• 与其他研究的比较：与美国和日本的现有估计相比，本文的估计结果基本一致，但也存在一些有趣的差异。例如，本文估计的美国货币政策在 2009 年全球金融危机结束到 2019 年新冠疫情开始之前比现有估计要紧。
• 未来研究方向：研究建议将该方法应用于其他国家的中性利率估计。

总体而言，本文为东亚地区的中性利率提供了新的见解，并强调了央行在设定政策利率时面临的商业周期与金融周期之间的权衡。