Financial conditions index : early and leading indicator for Colombia
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Revista Ensayos Sobre Política Económica; Vol. 29. No. 66. Diciembre, 2011. Pág.: 174-220.
Date published
2011-12-01
Date
2011-12
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ISSN
0120-4483
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eng
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Las opiniones contenidas en el presente documento son responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.
The opinions contained in this document are the sole responsibility of the author and do not commit Banco de la República or its Board of Directors.
Abstract
This paper is an attempt at constructing a simple and
effective macroprudential tool for policymakers. By
integrating the joint occurrences of the main financial
markets in Colombia into a single Financial Conditions
Index (FCI), we hope to synthesize the information
embedded in them regarding possible future economic
outcomes. To do this, we use monthly data on 21 variables
for the period comprised between July, 1991 - June,
2010 and apply Principal Component Analysis (PCA) on
their correlation matrix. On the one hand, we evaluate the
predictive capacity of the FCI in forecasting GDP growth
at different time horizons and find that it performs better
as a leading indicator of real activity than other individual
financial variables and an autoregressive model of
GDP growth. Additionally, we are interested in testing
the FCI’s long-term capability to correctly anticipate
periods of distress in the economy, and find that the index
could be used as an effective early-warning indicator.
Hence, our FCI seems to represent a useful instrument
for both financial stability and macroprudential supervision
purposes.
Description
Este artículo es un intento por construir una herramienta
macroprudencial efectiva para los hacedores de política.
El objetivo es sintetizar la información contenida en los
principales mercados financieros en Colombia en un
único indicador de condiciones financieras (FCI, por su
sigla en inglés), mediante la combinación del desempeño
conjunto de variables representativas de estos mercados.
Para esto, utilizamos datos mensuales de 21 variables
durante el período julio de 1991 a junio de 2010 y aplicamos
un análisis de componentes principales (PCA, por su
sigla en inglés) a su matriz de correlaciones. Por un lado,
evaluamos el poder predictivo del FCI para pronosticar el
crecimiento del PIB a diferentes horizontes de tiempo y
encontramos que tiene un mejor desempeño como indicador
líder de la actividad real en comparación a otras
variables financieras y a un modelo autorregresivo. Adicionalmente,
se evalúa la capacidad de largo plazo del
FCI para anticipar correctamente períodos de estrés en la
economía. Este índice parece constituir un instrumento
útil tanto para propósitos macroprudenciales como de
estabilidad financiera.
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