Leaning Against the Wind When Inequality Matters: Financial Stability, Monetary Policy and Inequality

David Van Dijcke
Mijn scriptie bestudeert de verbanden tussen monetair beleid, ongelijkheid en financiele crisissen, specifiek de crisis van 2008. Zo vind ik dat het voorbarig optrekken van de intrestvoet om een crisis te voorkomen, een beleid dat ook wel "leaning against the wind" wordt genoemd, zichzelf dreigt tegen te werken door de ongelijkheid te verhogen, en daarmee ook het risico op een crisis.

Ongelijkheid, financiële crisissen en monetair beleid

 

Er zijn grenzen aan monetair beleid.” -Ben S. Bernanke, voormalig voorzitter van de centrale bank van de Verenigde Staten

 

Het is april 2004 in de Verenigde Staten van Amerika. Bert woont in de buitenwijken van Detroit, in de staat Michigan, in een huis dat hij dankzij een gulle lening van de bank heeft kunnen kopen. Hoewel zijn geluk niet op kan, gezien hij als werknemer van de nabije autofabriek nooit had gehoopt een eigen huis te kunnen bekostigen, maakt Bert zich in zijn achterhoofd toch zorgen over de terugbetalingen van zijn lening. “No worries”, zegt de vrouw van de bank hem, “dan ga je toch gewoon een nieuwe lening aan?”

 

Cut to 15 september, 2008. De bank van Bert, genaamd Lehman Brothers, heeft net zijn faillissement aangekondigd. Hoewel de economie in kramp schiet, voelt Bert een wrang gevoel van opluchting. Een jaar geleden was hij al niet meer in staat aan de terugbetaling van zijn lening te voldoen; de inkomhal van zijn huis ligt vol “LAST NOTICE” brieven. Als de bank failliet is, is zijn lening dat dan ook niet?

 

Twee maand later is Berts opluchting voorbij. Hij staat op straat, ontslagen uit de autofabriek, die sluit vanwege “de crisis”. Wanneer Bert naar huis wandelt, ziet hij tientallen mensen met een gelijkaardige uitdrukking als de zijne op hun gezicht, een mengeling van gelatenheid en angst. Op de tv in de supermarkt leest hij, “BREAKING NEWS: Fed Slashes Interest Rates”. Zijn lening destijds had ook een interest rate, maar die ging toen omhoog. Of hoe zat het nu ook weer?

 

image fed

(bron: Spencer Platt/Getty Images) 

 

Tegen de wind leunen om crisissen te vermijden

 

Tien jaar later, aan de andere kant van de Atlantische Oceaan in de faculteit economie van de KU Leuven, probeerde ik die schijnbaar simpele vraag te beantwoorden. Ik onderzocht de verbanden tussen monetair beleid, meer specifiek, de beïnvloeding van de intrestvoeten door de centrale bank om zo de economie te sturen, en ongelijkheid in de crisis van 2008. Bert, had hij echt bestaan, was de perfecte case study geweest voor mijn thesis. Net als vele andere mensen met lage lonen en schulden bij de bank, voelde Bert zowel de impact van het monetair beleid dat beoogde de oververhitting van de economie te voorkomen door de intrestvoet op te trekken, als de impact van de crisis toen die er uiteindelijk was. Het monetair beleid leidde ertoe dat Bert moeite kreeg om zijn leningen te betalen doordat de hogere intrestvoet  leningen duurder maakte. Toen duizenden en duizenden mensen net als Bert plots problemen kregen om hun leningen terug te betalen, stortte de bankensector ineen, wat het begin van de crisis inluidde. Die crisis zorgde er dan weer voor dat Bert zijn job verloor. Ondertussen bleef de ongelijkheid stijgen: voor de crisis door de hogere intrestvoeten, tijdens de crisis door de hogere werkloosheidsgraad.

 

Had de centrale bank de intrestvoet misschien eerder moeten optrekken? Op eerste zicht houdt dit argument steek: door de intrestvoet op te trekken, kan de centrale bank de economische motor bij wijze van spreken een versnelling lager schakelen als ze begint te oververhitten. Door de intrestvoet niet enkel op het laatste moment op te trekken, maar constant een beetje hoger te houden dan nodig, had de centrale bank misschien de crisis compleet kunnen voorkomen – dat is toch wat sommige economisten argumenteren. Het beleid waarin de centrale bank voorbarig de intrestvoet optrekt, staat bekend onder de poëtische naam ‘leaning against the wind’. De meeste economisten vinden het echter niet zo’n goed idee om tegen de wind in te gaan (misschien omdat ze al eens aan de Vlaamse kust zijn geweest): zelfs als je een crisis zou kunnen voorkomen door de economie voortdurend op een lagere versnelling te laten draaien, dan heb je daarmee nog niets gewonnen als je simpelweg de scherpe maar korte pijn van een crisis hebt ingeruild voor de lichte maar langdurige pijn van een sclerotische economie.

 

scriptieprijs afbeelding

(bron: https://www.globalbusinessoutlook.com/monetary-policy-and-inequality-a-new-channel/)

Sluipende ongelijkheid en schuldgroei

 

Mijn scriptie stelt dit tegenargument verder op scherp. Voorbarig de intrestvoet optrekken vertraagt niet enkel de economie – het vergroot ook de ongelijkheid. Neem het voorbeeld van Bert. Als de intrestvoet omhoog gaat, komt hij in de problemen: zijn schulden worden duurder, mogelijk verliest hij zelfs zijn baan nog voor de crisis, bijvoorbeeld omdat de vertraagde economie de vraag naar auto’s verlaagt. De kortetermijnoplossing voor Bert? Meer lenen. Terugbetalen is voor wanneer de economie het weer beter doet.

Maar is dit niet precies de logica die, op een grotere schaal, leidde tot de overmatige schuldgroei die uiteindelijk de crisis veroorzaakte? Precies. En daar zit het probleem: door het onbedoelde effect dat leaning against the wind heeft op ongelijkheid, werkt zo’n beleid zichzelf uiteindelijk tegen.

 

De reden waarom de economie een versnelling lager doen schakelen crisissen kan voorkomen, is dat op die manier de economie niet oververhit. Een oververhitte economie kan tot allerlei wantoestanden leiden, waaronder als hoofdrolspeler: overmatige schuldgroei. Zulke schuldgroei wordt ook wel een ‘bubbel’ genoemd, en zoals met meeste bubbels, moet een schuldbubbel ooit ook uiteenspatten. Zo’n uiteenspatting leidt zo goed als altijd tot een financiële crisis (de bankensector stuikt ineen), die dan vaak ook tot een algehele economische crisis uitbreidt (Bert verliest zijn job). In die zin zou het dus goed zijn de intrestvoet steeds wat hoger te houden dan werkelijk nodig, om zo ervoor te zorgen dat de schuldbubbel zich überhaupt niet vormt.

 

Daar, zo vind ik in mijn scriptie, zit echter de catch. Als duizenden Berten in reactie op een hogere intrestvoet en een vertraagde economie meer beginnen te lenen, dan loopt de schuld uiteindelijk alsnog op. Dat is meestal een sluipend proces: na een stijging in de ongelijkheid loopt de schuldgroei traag, over de jaren heen, verder op. Door het sluipende karakter van dit proces, is het tot nog toe ontsnapt aan de berekeningen van de economisten die onderzochten wat tegen de wind in leunen nu precies doet. In mijn thesis lever ik bewijs voor het bestaan van dit proces van verhoogde ongelijkheid, en uiteindelijk schuldgroei, dat wordt veroorzaakt door een te hoge intrestvoet. Op basis van dat bewijs toon ik hoe een monetair beleid dat beoogt een crisis te voorkomen – leaning against the wind - zichzelf uiteindelijk tegenwerkt. Hoewel op de korte termijn leaning against the wind de schuldgroei wel kan doen zakken, brengt de verhoogde ongelijkheid op de langere termijn het peil van de schuldgroei terug naar omhoog. We zijn met andere woorden terug bij af; en ondertussen is de kloof tussen rijk en arm verder gestegen. Of om het met de titel van mijn thesis te zeggen: inequality bites back.

 

 

Bibliografie

Adam, K. and Tzamourani, P. (2016), ‘Distributional consequences of asset price infla- tion in the euro area’, European Economic Review 89, 172–192.

Adrian, T. and Shin, H. S. (2009), ‘The shadow banking system: implications for finan- cial regulation’, FRB of New York Staff Report (382).

Agur, M. I. (2018), Monetary and Macroprudential Policy Coordination Among Multiple Equilibria, International Monetary Fund.

Aikman, D., Giese, J., Kapadia, S. and McLeay, M. (2018), Targeting financial stability: Macroprudential or monetary policy?, Bank of England Staff Working Paper No. 734, Social Science Research Network.
URL: https://www.bankofengland.co.uk/working-paper/2018/targeting-financial- stability-macroprudential-or-monetary-policy

Aiyar, S., Calomiris, C. W. and Wieladek, T. (2014), ‘Does macro-prudential regulation leak? evidence from a uk policy experiment’, Journal of Money, Credit and Banking 46(s1), 181–214.

Aiyar, S., Calomiris, C. W. and Wieladek, T. (2016), ‘How does credit supply respond to monetary policy and bank minimum capital requirements?’, European Economic Review 82, 142–165.

Ajello, A., Laubach, T., L ́opez-Salido, D., Nakata, T. et al. (2019), ‘Financial stability and optimal interest rate policy’, International Journal of Central Banking 15(1), 279– 326.

Alpanda, S. and Zubairy, S. (2017), ‘Addressing household indebtedness: monetary, fiscal or macroprudential policy?’, European Economic Review 92, 47–73.

Alvaredo, F., Atkinson, A. B., Piketty, T. and Saez, E. (2013), ‘The top 1 percent in international and historical perspective’, Journal of Economic perspectives 27(3), 3– 20.

Alvaredo, F., Chancel, L., Piketty, T., Saez, E. and Zucman, G. (2018), World inequality report 2018, Belknap Press.

Ampudia, M., Georgarakos, D., Slacalek, J., Tristani, O., Vermeulen, P. and Violante, G. (2018), ‘Monetary policy and household inequality’.

Andrews, D. and Leigh, A. (2009), ‘More inequality, less social mobility’, Applied Eco- nomics Letters 16(15), 1489–1492.

Arias, J. E., Rubio-Ram ́ırez, J. F. and Waggoner, D. F. (2018), ‘Inference based on structural vector autoregressions identified with sign and zero restrictions: Theory and applications’, Econometrica 86(2), 685–720.

Atkinson, A. B. and Morelli, S. (2011), ‘Economic crises and inequality’, UNDP-HDRO Occasional Papers (2011/6).

Ball, L. M. and Sheridan, N. (2004), Does inflation targeting matter?, in ‘The inflation- targeting debate’, University of Chicago Press, pp. 249–282.

Ban ́bura, M., Giannone, D. and Reichlin, L. (2010), ‘Large bayesian vector auto regres- sions’, Journal of Applied Econometrics 25(1), 71–92.

BIBLIOGRAPHY 89 Bartels, C. (2017), ‘Top incomes in germany, 1871–2013’, WID. world working paper 18.

Bauer, G. H. and Granziera, E. (2016), ‘Monetary policy, private debt and financial stability risks’.
URL: https://ssrn.com/abstract=2869044

Bazillier, R. and Hericourt, J. (2017), ‘The circular relationship between inequality, leverage, and financial crises’, Journal of Economic Surveys 31(2), 463–496.

Beck, T., Demirgu ̈ ̧c-Kunt, A. and Levine, R. (2007), ‘Finance, inequality and the poor’, Journal of economic growth 12(1), 27–49.

Bernanke, B. S. and Gertler, M. (2001), ‘Should central banks respond to movements in asset prices?’, american economic review 91(2), 253–257.

BIS (2014), 84th annual report, 2013/14, Technical report, BIS.

URL: https://www.bis.org/publ/arpdf/ar2014e.htm
BIS (2016), 86th annual report, 2015/16, Technical report, BIS.

URL: https://www.bis.org/publ/arpdf/ar2016e.htm

Bitler, M. and Hoynes, H. (2015), ‘Heterogeneity in the impact of economic cycles and the great recession: Effects within and across the income distribution’, American Economic Review 105(5), 154–60.

Bivens, J. (2015), ‘Gauging the impact of the fed on inequality during the great reces- sion’, Hutchins Center Working Papers .

Black, F. (1995), ‘Interest rates as options’, the Journal of Finance 50(5), 1371–1376.

Boivin, J. and Giannoni, M. P. (2002), ‘Has monetary policy become less powerful?’, FRB of New York Staff Report (144).

Bordo, M. D. and Meissner, C. M. (2012), ‘Does inequality lead to a financial crisis?’,

Journal of International Money and Finance 31(8), 2147–2161.
Borio, C. E., Erdem, M., Filardo, A. J. and Hofmann, B. (2015), ‘The costs of deflations:a historical perspective’, BIS Quarterly Review March .

Borio, C. E. and Lowe, P. W. (2002), ‘Asset prices, financial and monetary stability: exploring the nexus’.

Carpenter, S. B. and Rodgers III, W. M. (2004), ‘The disparate labor market impacts of monetary policy’, Journal of Policy Analysis and Management 23(4), 813–830. Carriero, A., Clark, T. E. and Marcellino, M. (2015), ‘Bayesian vars: specification choices and forecast accuracy’, Journal of Applied Econometrics 30(1), 46–73.

Christen, M. and Morgan, R. M. (2005), ‘Keeping up with the joneses: Analyzing the effect of income inequality on consumer borrowing’, Quantitative Marketing and Eco- nomics 3(2), 145–173.

Christensen, J. H. and Rudebusch, G. D. (2014), ‘Estimating shadow-rate term structure models with near-zero yields’, Journal of Financial Econometrics 13(2), 226–259.

Christiano, L. J., Eichenbaum, M. and Evans, C. L. (1999), ‘Monetary policy shocks: What have we learned and to what end?’, Handbook of macroeconomics 1, 65–148.

Cizel, J., Frost, J., Houben, A. and Wierts, P. (2016), Effective macroprudential policy: Cross-sector substitution from price and quantity measures, International Monetary Fund.

Claessens, S. and Perotti, E. (2007), ‘Finance and inequality: Channels and evidence’, Journal of comparative Economics 35(4), 748–773.

Clarida, R., Galı, J. and Gertler, M. (1998), ‘Monetary policy rules in practice: some international evidence’, european economic review 42(6), 1033–1067.

Coibion, O., Gorodnichenko, Y., Kudlyak, M. and Mondragon, J. (2014), Does greater inequality lead to more household borrowing? new evidence from household data, Technical report, National Bureau of Economic Research.

Coibion, O., Gorodnichenko, Y., Kueng, L. and Silvia, J. (2017), ‘Innocent bystanders? monetary policy and inequality’, Journal of Monetary Economics 88, 70–89.

De Grauwe, P. (2008), ‘There is more to central banking than inflation targeting’, The First Global Financial Crisis of the 21st Century 159.

Del Negro, M., Eusepi, S., Giannoni, M. P., Sbordone, A. M., Tambalotti, A., Cocci, M., Hasegawa, R. and Linder, M. (2013), ‘The frbny dsge model’, FRB of New York Staff Report (647).

Denk, O. and Cazenave-Lacroutz, A. (2015), ‘Household finance and income inequality in the euro area’.

Diebold, F. X. and Rudebusch, G. D. (2013), Yield curve modeling and forecasting: the dynamic Nelson-Siegel approach, Princeton University Press.

Dieppe, A., Legrand, R. and van Roye, B. (2018), The bayesian estimation, analysis and regression (bear) toolbox. technical guide, Technical report, European Central Bank.

Drehmann, M., Borio, C. E. and Tsatsaronis, K. (2012), ‘Characterising the financial cycle: don’t lose sight of the medium term!’.

Drehmann, M. and Juselius, M. (2012), ‘Do debt service costs affect macroeconomic and financial stability?’, BIS Quarterly Review September .

Duesenberry, J. S. et al. (1949), ‘Income, saving, and the theory of consumer behavior’.

Eichengreen, B., Wyplosz, C., Branson, W. H. and Dornbusch, R. (1993), ‘The unstable ems’, Brookings papers on economic activity 1993(1), 51–143.

European Central Bank (2019a), ‘Definition of price stability’. URL: https://www.ecb.europa.eu/mopo/strategy/pricestab/html/index.en.html

European Central Bank (2019b), ‘Definition of price stability’. URL: https://www.ecb.europa.eu/mopo/strategy/pricestab/html/index.en.html Evans, G. W. and Honkapohja, S. (2006), ‘Monetary policy, expectations and commitment’, Scandinavian Journal of Economics 108(1), 15–38.

Falagiarda, M., McQuade, P. and Tirp ́ak, M. (2015), Spillovers from the ECB’s non- standard monetary policies on non-euro area EU countries: evidence from an event- study analysis, number 1869, ECB working paper.

Fanchon, P. and Wendel, J. (1992), ‘Estimating var models under non-stationarity and cointegration: alternative approaches for forecasting cattle prices’, Applied Economics 24(2), 207–217.

Filardo, A. J., Lombardi, M. J. and Raczko, M. (2018), ‘Measuring financial cycle time’.

Filardo, A. J. and Rungcharoenkitkul, P. (2016), ‘A quantitative case for leaning against the wind’.

Flod ́en, M. (2014), ‘Did household debt matter in the great recession?’, Supplement to blog post on Ekonomistas.se, Sveriges Riksbank, www.martinfloden.se .

Frank, R., Levine, A. and Dijk, O. (2014), ‘Expenditure cascades’, Review of Behavioral Economics, vol. 1, iss. 1-2, (2014), pp. 55-73 .

Furceri, D., Loungani, P. and Zdzienicka, A. (2018), ‘The effects of monetary policy shocks on inequality’, Journal of International Money and Finance 85, 168–186.

Gal ́ı, J. (2015), Monetary policy, inflation, and the business cycle: an introduction to the new Keynesian framework and its applications, Princeton University Press.

Garcıa, B. and Skaperdas, A. (2018), ‘Inferring the shadow rate from real activity’.

Gastwirth, J. L. (2017), ‘Is the gini index of inequality overly sensitive to changes in the middle of the income distribution?’, Statistics and Public Policy 4(1), 1–11.

Gelain, P., Lansing, K. J. and Natvik, G. J. (2017), ‘Leaning against the credit cycle’, Journal of the European Economic Association 16(5), 1350–1393.

Gerdrup, K. R., Hansen, F., Krogh, T. S. and Maih, J. (2016), ‘Leaning against the wind when credit bites back’.

Giavazzi, F. and Giovannini, A. (2010), ‘The low-interest-rate trap’, VoxEU. org 19. Gini, C. (1912), ‘Variabilit`a e mutabilit`a’, Reprinted in Memorie di metodologica statistica (Ed. Pizetti E, Salvemini, T). Rome: Libreria Eredi Virgilio Veschi .

Gornemann, N., Kuester, K. and Nakajima, M. (2016), ‘Doves for the rich, hawks for the poor? distributional consequences of monetary policy’.

Gorter, J., Jacobs, J. and De Haan, J. (2008), ‘Taylor rules for the ecb using expectations data’, Scandinavian Journal of Economics 110(3), 473–488.

Gourio, F., Kashyap, A. K. and Sim, J. W. (2018), ‘The trade offs in Leaning Against the Wind’, IMF Economic Review 66(1), 70–115.
Haldane, A. G. (2018), ‘How monetary policy affects your gross domestic product’,

Australian Economic Review 51(3), 309–335.
Hofmann, B. and Bogdanova, B. (2012), ‘Taylor rules and monetary policy: a global ’great deviation’?’, BIS quarterly review September .

Holston, K., Laubach, T. and Williams, J. C. (2017), ‘Measuring the natural rate of interest: International trends and determinants’, Journal of International Economics 108, S59–S75.

Iacoviello, M. (2008), ‘Household debt and income inequality, 1963–2003’, Journal of Money, Credit and Banking 40(5), 929–965.

Im, K. S., Pesaran, M. H. and Shin, Y. (2003), ‘Testing for unit roots in heterogeneous panels’, Journal of econometrics 115(1), 53–74.

IMF (2015), Monetary policy and financial stability, Technical report, IMF.

IMF (n.d.), The interaction of monetary and macroprudential policies, Technical report, IMF. URL: https://www.imf.org/en/Publications/Policy-Papers/Issues/2016/12/31/The- Interaction-of-Monetary-and-Macroprudential-Policies-PP4732

Jord`a, O`., Schularick, M. and Taylor, A. M. (2013), ‘When credit bites back’, Journal of Money, Credit and Banking 45(s2), 3–28.

Jord`a, O`., Schularick, M. and Taylor, A. M. (2016), ‘The great mortgaging: housing finance, crises and business cycles’, Economic Policy 31(85), 107–152.

Juselius, M., Borio, C., Disyatat, P. and Drehmann, M. (2017), ‘Monetary policy, the financial cycle and ultra-low interest rates’.

Kaplan, G., Moll, B. and Violante, G. L. (2018), ‘Monetary policy according to hank’, American Economic Review 108(3), 697–743.

Kendall, R., Ng, T. et al. (2013), Estimated taylor rules updated for the post-crisis period, Technical report, Reserve Bank of New Zealand.

Khodzhimatov, R. (2018), ‘Xtcointreg: Stata module for panel data generalization of cointegration regression using fully modified ordinary least squares, dynamic ordinary least squares, and canonical correlation regression methods’.

Kilian, L. and Lu ̈tkepohl, H. (2017), Structural vector autoregressive analysis, Cambridge University Press.

Kleiber, C. and Lupi, C. (2011), ‘Panel unit root testing with r’. URL: https://r-forge.r-project.org/scm/viewvc.php/*checkout*/pkg/inst/doc/pa… Klein, M. (2015), ‘Inequality and household debt: a panel cointegration analysis’, Empirica 42(2), 391–412.

Kok, C. and Kockerols, T. (2019), ‘Leaning against the wind: Macroprudential policy and the financial cycle’.

Krippner, L. (2015a), ‘A comment on wu and xia (2015), and the case for two-factor shadow short rates’.

Krippner, L. (2015b), ‘A theoretical foundation for the nelson–siegel class of yield curve models’, Journal of Applied Econometrics 30(1), 97–118.

Krippner, L. (2016), Documentation for measures of monetary policy, Technical report, Reserve Bank of New Zealand.

Krippner, L. (2019), ‘Comparison of international monetary policy measures’. URL: https://www.rbnz.govt.nz/research-and-publications/research- programme/additional-research/measures-of-the-stance-of-united-states-monetary- policy/comparison-of-international-monetary-policy-measures

Krippner, L. et al. (2010), A theoretical foundation for the nelson and siegel class of yield curve models, and an empirical application to us yield curve dynamics, Technical report, Reserve Bank of New Zealand.

Krishnamurthy, A. and Vissing-Jorgensen, A. (2011), The effects of quantitative easing on interest rates: channels and implications for policy, Technical report, National Bureau of Economic Research.

Krueger, D. and Perri, F. (2006), ‘Does income inequality lead to consumption inequal- ity? evidence and theory’, The Review of Economic Studies 73(1), 163–193.

Krueger, D. and Perri, F. (2009), ‘How do households respond to income shocks?’, University of Pennsylvania, Mimeo .

Kumhof, M., Ranci`ere, R. and Winant, P. (2015), ‘Inequality, leverage, and crises’, American Economic Review 105(3), 1217–45.

Laureys, L. and Meeks, R. (2018), ‘Monetary and macroprudential policies under rules and discretion’, Economics Letters 170, 104–108.

Lenza, M. and Slacalek, J. (2018), ‘How does monetary policy affect income and wealth inequality? evidence from quantitative easing in the euro area’.

Levin, A., Lin, C.-F. and Chu, C.-S. J. (2002), ‘Unit root tests in panel data: asymptotic and finite-sample properties’, Journal of econometrics 108(1), 1–24.

Levine, R. (2005), ‘Finance and growth: theory and evidence’, Handbook of economic growth 1, 865–934.

Lin, K.-H. and Tomaskovic-Devey, D. (2013), ‘Financialization and us income inequality, 1970–2008’, American Journal of Sociology 118(5), 1284–1329.

Lombardi, M. J. and Zhu, F. (2014), ‘A shadow policy rate to calibrate us monetary policy at the zero lower bound’.
Lysandrou, P. (2011), ‘Global inequality as one of the root causes of the financial crisis: a suggested explanation’, Economy and Society 40(3), 323–344.

Maddala, G. S. and Wu, S. (1999), ‘A comparative study of unit root tests with panel data and a new simple test’, Oxford Bulletin of Economics and statistics 61(S1), 631– 652.

Malinen, T. (2016), ‘Does income inequality contribute to credit cycles?’, The Journal of Economic Inequality 14(3), 309–325.

Meyer, L. H. (2001), ‘Inflation targets and inflation targeting’, Federal Reserve Bank of St. Louis Review 83(November/December 2001).

Mian, A., Sufi, A. and Verner, E. (2017), ‘Household debt and business cycles worldwide’, The Quarterly Journal of Economics 132(4), 1755–1817.

Moon, H. R. and Schorfheide, F. (2012), ‘Bayesian and frequentist inference in partially identified models’, Econometrica 80(2), 755–782.

Neal, T. (2013), ‘Using panel co-integration methods to understand rising top income shares’, Economic Record 89(284), 83–98.

Neal, T. (2014), ‘Panel cointegration analysis with xtpedroni’, The Stata Journal 14(3), 684–692.

Nelson, C. R. and Siegel, A. F. (1987), ‘Parsimonious modeling of yield curves’, Journal of business pp. 473–489.

OECD (2019a), ‘Gross domestic product (gdp) (indicator)’.

OECD (2019b), ‘Harmonised unemployment rate (hur)’.

OECD (2019c), ‘Share prices (indicator)’.

Olsen, Ø. (2018), ‘Navigating normalisation’.

Park, J. Y. (1992), ‘Canonical cointegrating regressions’, Econometrica: Journal of the Econometric Society pp. 119–143.

Paul, P. (2018), Historical patterns of inequality and productivity around financial crises, Technical report, Federal Reserve Bank of San Francisco.

Pedroni, P. (1999), ‘Critical values for cointegration tests in heterogeneous panels with multiple regressors’, Oxford Bulletin of Economics and statistics 61(S1), 653–670.

Pedroni, P. (2001), Fully modified ols for heterogeneous cointegrated panels, in ‘Nonsta- tionary panels, panel cointegration, and dynamic panels’, Emerald Group Publishing Limited, pp. 93–130.

Pedroni, P. (2004), ‘Panel cointegration: asymptotic and finite sample properties of pooled time series tests with an application to the ppp hypothesis’, Econometric theory 20(3), 597–625.

Perugini, C., H ̈olscher, J. and Collie, S. (2015), ‘Inequality, credit and financial crises’, Cambridge Journal of Economics 40(1), 227–257.

Phillips, P. C. and Hansen, B. E. (1990), ‘Statistical inference in instrumental variables regression with i (1) processes’, The Review of Economic Studies 57(1), 99–125.

Rajan, R. G. (2011), Fault lines: How hidden fractures still threaten the world economy, princeton University press.

Reinhart, C. M. and Rogoff, K. S. (2009), This time is different: Eight centuries of financial folly, princeton university press.

Reuters (2012), ‘Snb bond-buying from euro zone core surges: S—&p’. URL: https://www.reuters.com/article/us-swiss-snb-sp-idUSBRE88O0GL20120925

Riksbank, S. (2014), ‘The effects of monetary policy on household debt’, Monetary Policy Report February .
Robstad, Ø. (2018), ‘House prices, credit and the effect of monetary policy in norway: Evidence from structural var models’, Empirical Economics 54(2), 461–483.

Rudebusch, G. D. (2002), ‘Term structure evidence on interest rate smoothing and monetary policy inertia’, Journal of monetary economics 49(6), 1161–1187.

Schularick, M. and Taylor, A. M. (2012), ‘Credit booms gone bust: Monetary pol- icy, leverage cycles, and financial crises, 1870-2008’, American Economic Review 102(2), 1029–61.

Sen, A., Sen, M. A., Amartya, S., Foster, J. E., Foster, J. E. et al. (1997), On economic inequality, Oxford University Press.

Smets, F. and Wouters, R. (2003), ‘An estimated dynamic stochastic general equilibrium model of the euro area’, Journal of the European economic association 1(5), 1123–1175.

Smets, F. et al. (2014), ‘Financial stability and monetary policy: How closely inter- linked?’, International Journal of Central Banking 10(2), 263–300.

Solt, F. (2016), ‘The standardized world income inequality database’, Social science quarterly 97(5), 1267–1281.

Solt, F. (2019), Measuring income inequality across countries and over time: The stan- dardized world income inequality database. OSF. https://osf.io/3djtq. SWIID Version 8.0, February 2019.

Solt, F. (n.d.), ‘The swiid source data’. URL: https://fsolt.org/blog/2017/07/28/the-swiid-source-data/

Stein, J. C. (2013), Overheating in credit markets: origins, measurement, and policy re- sponses, in ‘Speech given to the symposium on Restoring Household Financial Stability After the Great Recession, Federal Reserve Bank of St. Louis, St. Louis, Missouri, February’, Vol. 7.

Stiglitz, J. E. (2012), ‘Macroeconomic fluctuations, inequality, and human development’, Journal of Human Development and Capabilities 13(1), 31–58.

Stiglitz, J. E. (2016), Inequality and economic growth, in ‘Rethinking Capitalism’, pp. 134–155.

Svensson, L. E. (1999), ‘Inflation targeting: some extensions’, Scandinavian journal of Economics 101(3), 337–361.

Svensson, L. E. (2003), Monetary policy and real stabilization, Technical report, National Bureau of Economic Research.

Svensson, L. E. (2010), Inflation targeting, in ‘Handbook of monetary economics’, Vol. 3, Elsevier, pp. 1237–1302.

Svensson, L. E. (2013), “leaning against the wind’leads to a higher (not lower) household debt-to-gdp ratio’, Stockholm University .

Svensson, L. E. (2017a), ‘Cost-benefit analysis of leaning against the wind’, Journal of Monetary Economics 90, 193–213.

Svensson, L. E. (2017b), ‘Leaning against the wind: costs and benefits, effects on debt, leaning in dsge models, and a framework for comparison of results’.

Svensson, L. E. (2017c), Leaning against the wind: The role of different assumptions about the costs, Technical report, National Bureau of Economic Research.

Van Dijcke, D. and Horion, M. (2018), The distributional impact of ECB unconventional monetary policy: a first assessment, Master’s thesis, KU Leuven.

Veblen, T. and Chase, S. (1912), The theory of the leisure class: an economic study of institutions: An Economic Study of Institutions, BW Huebsch.

Wang, Q. and Wu, N. (2012), ‘Long-run covariance and its applications in cointegration regression’, The Stata Journal 12(3), 515–542.

Woodford, M. (2012), Inflation targeting and financial stability, Technical report, Na- tional Bureau of Economic Research.

Wu, J. C. and Xia, F. D. (2016), ‘Measuring the macroeconomic impact of monetary policy at the zero lower bound’, Journal of Money, Credit and Banking 48(2-3), 253– 291.

Universiteit of Hogeschool
David
Publicatiejaar
2019
Promotor(en)
Prof. Dr. Ferre De Graeve
Kernwoorden
Share this on: