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The Real-time information content of financial stress and bank lending on European business cycles Working Paper

: The Real-time information content of financial stress and bank lending on European business cycles

We integrate newly created financial stress indices (FSIs) into an automated real-time recession forecasting procedure for the Euro area and Germany. The FSIs are based on a large number of financial indicators, each of them potentially signaling financial stress. A subset of these indicators is selected in real-time and their stress signal is summarized by principal component analysis (PCA). Besides conventional measures of realized financial stress, such as volatilities, we include variables related to the financial cycle, such as different types of credit growth, for which strong increases may anticipate future financial market stress. Building blocks in our fully automated real-time probit forecasts are then i. the use of a broad set of widely acknowledged macroeconomic and financial variables with predictive power for a real economic downturn, ii. the use of both general-to-specific and specific-to-general approaches for variable and lag selection, and iii. the averaging of different specifications into a composite forecast. As a real-time out-of-sample analysis shows, the inclusion of financial stress leads to an improved recession forecast for the Euro area, while the results for Germany are mixed. Finally, we also evaluate the predictive power of the change in bank lending (credit impulse) and find that it adds little additional information.

Wir integrieren neu konstruierte Finanzmarktstressindizes (FSIs) in ein automatisiertes Echtzeit-Prognoseverfahren für Rezessionswahrscheinlichkeiten im Euroraum und in Deutschland. Die FSIs basieren auf einer Vielzahl von Finanzindikatoren, die jeweils auf finanziellen Stress hinweisen können. Eine Teilmenge dieser Indikatoren wird in Echtzeit ausgewählt und durch eine Hauptkomponentenanalyse zusammengefasst. Neben den klassischen Messgrößen für realisierten Finanzmarktstress, wie etwa Volatilitäten von Vermögenspreisen, beziehen wir so genannte Finanzzyklusvariablen, wie etwa verschiedene Arten des Kreditwachstum, ein. Letztere stehen für den Risikoaufbau, sodass starke Steigerungen zukünftigen Finanzmarktstress erwarten lassen, ohne dass dieser sich schon realisiert hat. Die Bausteine unserer vollautomatischen Echtzeit-Probit-Prognosen sind dann i. die Verwendung einer breiten Palette allgemein anerkannter Frühindikatoren des realen Konjunkturzyklus, ii. die Verwendung von zwei Selektionsverfahren für die Echtzeit-Auswahl der Variablen und deren Verzögerungen und iii. die Zusammenfassung verschiedener Einzelprognosen in einer Konsensprognose. Eine Echtzeit-Prognoseanalyse zeigt, dass die Einbeziehung von Finanzmarktstress zu einer verbesserten Rezessionsprognose für den Euroraum führt, während die Ergebnisse für Deutschland uneinheitlich ausfallen. Schließlich evaluieren wir auch die Vorhersagekraft der Veränderung des Bankkreditwachstums (Kreditimpuls) und stellen fest, dass diese wenig zusätzliche Informationen liefert.

Quelle

Fiedler, Jakob,Ruzicka, Josef,Theobald, Thomas: The Real-time information content of financial stress and bank lending on European business cycles
IMK Working Paper , Düsseldorf , 40 Seiten

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