Роль жилищного богатства в передаче денежно-кредитной политики

Jul 14, 2023

Подготовила Паола Ди Касола

Опубликовано в рамках Экономического бюллетеня ЕЦБ, выпуск 5/2023.

Рост цен на жилье замедляется в странах с развитой экономикой, поскольку во всем мире ужесточается денежно-кредитная политика, а быстрый рост, наблюдавшийся во время пандемии коронавируса (COVID-19), затих. За последние годы во многих странах с развитой экономикой произошел значительный рост реальных цен на жилье, который стал еще более заметным во время пандемии. Статистические тесты указывают на сильный рост цен на жилье во многих странах во время пандемии, причем в некоторых из них годовой рост превышает 10% (диаграмма A).[1] В игру вступили несколько сил. Во-первых, низкие процентные ставки в последнее десятилетие породили поведение, направленное на поиск доходности, что привело к росту цен на жилье. Во-вторых, фискальная поддержка, способствующая увеличению собственного капитала домохозяйств, особенно в основной период пандемии, позволила сохранить рост цен на жилье на высоком уровне. И, в-третьих, свой вклад также сыграл более высокий спрос на определенные типы жилья, частично обусловленный изменением жизненных предпочтений – в связи с новыми требованиями к работе на дому и снижением необходимости в поездках на работу.[2] Эта тенденция в ценах на жилье изменилась в 2022 году, когда денежно-кредитная политика начала ужесточаться во всем мире, при этом в некоторых странах начал наблюдаться меньший рост или даже снижение реальных цен на жилье (диаграмма A).[3]

Динамика реальных цен на жилье в странах с развитой экономикой

(годовые процентные изменения)

Источники: расчеты Федерального резервного банка Далласа и ЕЦБ. Примечание. «Пандемия» относится к периоду с первого квартала 2020 года по первый квартал 2022 года; Под «постпандемией» понимается период со второго квартала 2022 года по третий квартал 2022 года.

Жилье является важным элементом передачи денежно-кредитной политики в экономику. Например, в основополагающих научных работах была обнаружена тесная связь между передачей жилищной и денежно-кредитной политики в моделях DSGE.[4] В таких моделях присутствие покупателей жилья, ограниченных в заимствованиях, усиливает передачу денежно-кредитной политики через дополнительные каналы, выходящие за рамки стандартного канала межвременного замещения. Одним из них является канал движения денежных средств, при котором, например, повышение процентных ставок увеличивает стоимость погашения ипотечных кредитов, тем самым сокращая ресурсы, оставшиеся для потребления; второй – это залоговый канал, в рамках которого растущие процентные ставки снижают цены на жилье, которое лежит в основе залога по ипотечным кредитам, тем самым делая ограничения более обязательными.[5] На интенсивность этих каналов влияют специфические особенности ипотечного рынка конкретной страны, такие как доля ипотечных кредитов с регулируемой процентной ставкой (ARM) или уровень задолженности домохозяйств. Академические исследования указали на положительную корреляцию между долей ARM и силой воздействия денежно-кредитной политики.[6] Что касается уровня долга домохозяйств, есть некоторые свидетельства, позволяющие предположить наличие связи с более сильным влиянием денежно-кредитной политики на ВВП.[7] Таким образом, структурные изменения на ипотечном рынке и уровни долга домохозяйств в еврозоне являются возможными факторами, отличающими нынешний цикл ужесточения кредитования от предыдущих. Учитывая ограниченность времени, доступного для эмпирического изучения этих вопросов, в этой вставке представлены данные межстранового анализа.

Анализ опирается на структурные эмпирические модели, опираясь на новейшую литературу и используя сопоставимые данные о ценах на жилье и теневые ставки для учета нетрадиционной денежно-кредитной политики. Мы оцениваем структурные модели BVAR для 19 стран с развитой экономикой с первого квартала 1995 года по первый квартал 2022 года; анализ может обновляться всякий раз, когда становятся доступными новые данные. Выборка включает большинство стран с развитой экономикой, по которым доступны сопоставимые данные о ценах на жилье, восемь из которых являются членами зоны евро.[8] Фактически, страны зоны евро оказываются довольно разными с точки зрения воздействия денежно-кредитной политики на экономику из-за факторов, которые могут быть связаны с рынком жилья. Межстрановой анализ, охватывающий другие страны с развитой экономикой, помогает рационализировать эти различия. Модель включает следующие переменные: частное потребление, потребительские цены, кредиты домохозяйствам, реальные цены на жилье, процентную ставку и реальный эффективный обменный курс.[9] Что касается процентной ставки, мы используем учетную ставку или теневую ставку, рассчитанную Криппнером (см. сноску), поскольку она доступна для многих стран, где покупки активов проводились соответствующими центральными банками.[10] Мы также включаем блок внешних переменных для контроля глобальных событий.[11] Идентификационный подход расширяет методологию, используемую в других исследованиях, для выявления шоков спроса на жилье, денежно-кредитной политики и предложения ипотечных кредитов отдельно от шоков совокупного спроса и совокупного предложения.[12]