GARP：通货膨胀风险的不确定性

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每个人都在担心通货膨胀会变得多么糟糕，以及它会持续多久。虽然没有人可以预测确切的通货膨胀率状况，但可以估计其范围以及对市场的影响。

 

对通货膨胀的担忧一直在加剧。事实上，根据美联储(Federal Reserve)最近的金融稳定报告，持续的通胀和货币紧缩是目前被提及最多的潜在市场冲击。

 

到目前为止，人们对如何管理通货膨胀风险还没有达成共识，部分原因是对造成目前通货膨胀困境的原因没有达成广泛的共识。简而言之，通货膨胀很难预测。但有一点是肯定的：当试图对通货膨胀进行建模时，需要一个广泛的、多情景的方法。

 

在深入探究一种即使是考虑到最意外的通货膨胀情景的战略逻辑之前，反思一下我们今天的处境是有帮助的。供应链中断是2021年通货膨胀最常见的原因之一。但在供应链中断消失、经济增长放缓的情况下，通胀是否会保持目前的速度，专家们有不同的意见。

 

虽然大多数人认为，随着供应链问题的解决，目前的通货膨胀将被证明是过渡性的（最终回到2-3.5%的范围），但在最近的一项调查中，不同的参与者表示他们相信，如果通货膨胀保持在高位，投资组合可能会损失超过三分之一的价值。此外，通货膨胀的机制—比如，中央银行的影响和预期的重要程度--是另一个分歧的来源。

 

在所有这些不同的观点中，有一个广泛的共识，即通货膨胀是由一个路径依赖的过程推动的，通货膨胀的经验塑造了人们的预期--这反过来又影响了未来的价格上涨率。然而，这个过程可能会被中央银行的行动、新型冠状病毒的另一种变体和/或其他冲击所打断。

 

这种不确定性强化了金融机构必须在其通胀模型中考虑非预期情况的观点。但是，他们究竟应该如何去产生不太可能和/或前所未有的情景，以及他们需要考虑哪些因素？

 

权衡并准备好应对非预期情况：

 

虽然永远不可能精确预测未来，但根据既定的历史趋势预测时，未来结果的范围通常会更窄。

 

然而，这并不适用于通货膨胀，在过去三十年里，通货膨胀一直保持相当稳定。在这种情况下，有必要使用一种广泛的、多情景的方法来准备应对非预期情况。

 

例如，我们可以生成一个全方位的情景分析，其中包括每年高达7%的通胀预期。要做到这一点--即产生一个足够宽的范围，包括过去30年未观察到的情景—就需要纳入动态变量关系。

 

在这个现代的、由互联网驱动的世界里，每个人（不仅仅是金融专业人士）都可以获得即时数据--因此，人们的行为模式与几十年前截然不同。为了产生30多年来从未出现过的通货膨胀预期的情景，就需要将历史数据的稳定期和冲击期分开。

 

在下图中，蓝色实线表示通胀预期的历史时间序列。绿色的点代表了通胀预期的连续数据点之间的变化；绿色的椭圆包含了第99百分位数以内的这些变化，可以解释为稳定的市场时期。红色圆圈围绕着 "正常 "范围之外的异常值。

 

Historical Time Series of Inflation Expectation

 

 

Source: Federal Reserve Economic Database

 

对于这些类型的变量，标准的模拟方法要么忽略异常值，要么将它与其它观测值一起进行平均。但这种处理数据的方式对变量行为有平滑作用，限制了基于不包含它们的数据产生前所未有结果的可能性。

 

通过承认这些异常值，并将它们与其它观察值分开处理，就有可能了解到变量的稳定平均值和方差，以及对特定变量的典型冲击反应。模拟模型的参数应加以校准，以处理稳定期和对外部或特异性冲击的反应之间的这种区别--例如，变量向上或向下移动的程度，以及它是否有余震恢复（在一个特定的时间段）。

 

将这种方法一致地应用于情景中的多个变量，通过在稳定时期和历史或假设的冲击之间交替，并通过捕捉它们可能造成的进一步路径依赖的影响，这样我们能够产生前所未有的情景。

 

这就是我们如何分析潜在的滞胀情景，比如，通货膨胀预期在一年内达到7%，失业率徘徊在低两位数的情景。

 

由于它们包含许多具有一致性价值的市场变量，这些情景可以计算出其它变量的各自范围，而这些变量对银行的资产负债管理（ALM）、预期信用损失（ECL）以及资本和流动性比率至关重要。

 

在这种滞胀情况下（考虑到一年期和十年期国债利率），银行存款可能会出现下降趋势--平均下降10%。与此同时，信用利差可能会上升65%至70%，引发评级下调和违约的可能性增加--这反过来会影响预期信用损失和资本比率。

 

因此，在研究像通货膨胀或滞胀这样的路径依赖情景的影响时，必须考虑到所有的潜在后果。

 

最后的一些想法：

 

我们可能正在进入一个高于目标的通胀时期，这可能会使通胀预期重新固定在长期目标上。然而，仍然存在很大的不确定性因素。因此，银行需要重新考虑它们的融资和流动性策略，权衡所有可能的情景——即使是最意想不到的情景。

 

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