BCB - Abstracts

 

Working Paper 384

Countercyclical Capital Buffers: bayesian estimates and alternatives focusing on credit growth


Rodrigo Barbone Gonzalez, Joaquim Lima and Leonardo Marinho


Abstract

We re-evaluate the proposed framework of the Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) to look into the credit-to-GDP gap as a leading indicator related to the Countercyclical Capital Buffer (CCB) and propose an alternative approach focusing at credit-to-GDP growth. We follow earlier work that the Hodrick-Prescott (HP) filter, especially with the proposed smoothing factor calibration, HP(400k), could possibly create spurious cycles. Moreover, it would not properly fit short credit series. With that in mind, we estimate Bayesian STMs for 34 countries and evaluate on-line (one-sided) estimates of their state components as well as other variables derived from their joint posterior distributions to anticipate crisis. The probabilities associated with the slope of the credit-to-GDP estimated using a one-sided STM have lower noise-to-signal ratios (NS) than the credit-to-GDP gap, especially considering a robustness exercise comprise of short series. The slope of the one-sided HP(150), which is simpler but closely related to our STM in its gain function, also performs better in anticipating crisis both in short and long series when compared to the credit-to-GDP gap. Finally, we put forward an exercise of CCB using the last available data point and our five leading indicators in all 34 countries.

Resumo

Nós reavaliamos a proposta do Comitê de Basileia (BCBS) de usar o hiato da relação credito/PIB como indicador de referencia para o Adicional de Capital Contracíclico (CCB) e propomos uma alternativa baseada no crescimento da relação credito/PIB. Trabalhos prévios sugerem que o filtro Hodrick-Prescott (HP), especialmente com a calibração sugerida, HP(400k), poderia gerar ciclos espúrios. Além disso, ele não seria adequado para séries históricas curtas. Diante disso, estimamos modelos estruturais para séries temporais (STM) bayesianos em 34 países e avaliamos como as estimativas em tempo real de suas componentes de estado, bem como de outras derivadas da distribuição conjunta a posteriori dos seus parâmetros, antecipam crises.As probabilidades associadas à taxa de crescimento da relação crédito/PIB estimadas usando STM em tempo real tiveram menor razão ruído-sinal (NS) que o hiato da relação crédito/PIB, especialmente considerando um exercício de robustez apenas com séries curtas. A taxa de crescimento do filtro HP(150) em tempo real, que é mais simples porém similar ao STM em sua função ganho, também antecipa crises melhor que o hiato da relação crédito/PIB tanto para em séries curtas quanto em séries longas. Finalmente, realizamos um exercício sobre a aplicação de CCB usando os cinco melhores indicadores deste estudo em todos os 34 países da amostra.