Bank balance sheet dynamics under a regulatory liquidity-coverage-ratio constraint

Balasubramanyan, Lakshmi; VanHoose, David D.

doi:10.1016/j.jmacro.2013.03.003

Cited by 31 publications

(8 citation statements)

References 11 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Given the numerous faults in the global regulatory framework and in banks' risk management practices, a growing consensus has grown to improve macro prudential regulatory tools in order to better supervise the banking sector and tame financial market instability (Borio 2011, Blanchard et al 2013, Zhang & Zoli 2014, Blundell-Wignall & Roulet 2014, Gualandri & Noera 2014. The policy debate is focusing in particular on the adoption, implementation and effectiveness of different macro prudential tools (Balasubramanyan & VanHoose 2013, Claessens et al 2013, Miles et al 2013, Aiyar et al 2014, Cerutti et al 2015, as well as on their impact on macroeconomic outcomes and their relationship with monetary policy (Beau et al 2012, Kannan et al 2012, Agénor et al 2013, Angeloni & Faia 2013, Lambertini et al 2013, Spencer 2014, Suh 2014). …”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Taming Macroeconomic Instability: Monetary and Macro Prudential Policy Interactions in an Agent-Based Model

2016

View full text Add to dashboard Cite

Standard-Nutzungsbedingungen:Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden.Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommerzielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben oder anderweitig nutzen.Sofern die Verfasser die Dokumente unter Open-Content-Lizenzen (insbesondere CC-Lizenzen) zur Verfügung gestellt haben sollten, gelten abweichend von diesen Nutzungsbedingungen die in der dort genannten Lizenz gewährten Nutzungsrechte. Terms of use: Documents in AbstractWe develop an agent-based model to study the macroeconomic impact of alternative macro prudential regulations and their possible interactions with different monetary policy rules. The aim is to shed light on the most appropriate policy mix to achieve the resilience of the banking sector and foster macroeconomic stability. Simulation results show that a triplemandate Taylor rule, focused on output gap, inflation and credit growth, and a Basel III prudential regulation is the best policy mix to improve the stability of the banking sector and smooth output fluctuations. Moreover, we consider the different levers of Basel III and their combinations. We find that minimum capital requirements and counter-cyclical capital buffers allow to achieve results close to the Basel III first-best with a much more simplified regulatory framework. Finally, the components of Basel III are non-additive: the inclusion of an additional lever does not always improve the performance of the macro prudential regulation.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Taming Macroeconomic Instability: Monetary and Macro Prudential Policy Interactions in an Agent-Based Model

2016

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…However, our work differs from this study in that we focus on the compositional shares of HQLA and abstract from the issues associated with the computation of the LCR itself. Balasubramanyan and VanHoose (2013) use a theoretical model to examine how the LCR is likely to affect bank balance sheet dynamics and conclude that the LCR may generate bank responses that are not necessarily fully consistent with a policy objective of greater stability of bank deposits and loans. Our study differs in that we focus on a different slice of banks' balance sheets-their HQLA portfolios-and shed light on how such holdings have evolved in light of the LCR and why that may be the case.…”

Section: Related Literaturementioning

confidence: 99%

How Have Banks Been Managing the Composition of High-Quality Liquid Assets?

Ihrig

Kim

Kumbhat

et al. 2017

FEDS

View full text Add to dashboard Cite

We study banks' post-crisis liquidity management. We construct time series of U.S. banks' holdings of high-quality liquid assets (HQLA) and examine how these assets have been managed in recent years to comply with the Liquidity Coverage Ratio (LCR) requirement. We find that, in becoming LCR compliant, banks initially ramped up their stock of reserve balances. However, once the requirement was met, some banks subsequently shifted the compositions of their liquid portfolios significantly. This raises the question: What drives the compositions of banks' HQLA? We show that a risk-return framework can account for a range of potential portfolio compositions depending on banks' tolerance for interest rate risk. And, our data indicate that banks have indeed adopted a range of portfolio compositions, with some components exhibiting a high degree of daily variance. These findings lead us to conclude that about half of large banks are largely focused on risk-return considerations in managing the compositions of their HQLA pools while the other half appear bound by other factors. We highlight the importance of our findings for both the transmission and implementation of monetary policy.

show abstract

“…Zatímco relativní ceny zdrojů fi nancování zůstávají důležitým kritériem substituce zdrojů, chování banky významně ovlivňují regulátorem defi nované hodnoty run-off rate zdrojů fi nancování a struktura akceptovaných likvidních aktiv a velikost haircuts, který má minimální vazbu na aktuální výši transakčních nákladů likvidních aktiv a objem odlivu likvidity. Bankou je tak regulatorně preferováno fi nancování prostřednictvím stabilních retailových depozit a repo operací zajištěných kolaterálem z aktiv Level 1 při alokaci získané likvidity do likvidních aktiv typu státních cenných papírů či depozit u CB (dopady aplikace LCR na fi nancování bank přes klientská depozita viz Balasubramanyan, a VanHoose, 2013; fi nancování bank vzhledem k informační asymetrii a senioritě fi nancování viz Haung, Ratnovski, 2010). MRTS v ekonomickém modelu popisuje poptávkovou stranu fi nancování bank a implicitně předpokládá, že nerovnováha na peněžním/dluhopisovém trhu je řešena přizpůsobením absolutních a relativních cen, tj.…”

Section: Implementace Poměru Likviditního Krytí Jako Přechod Od Kvaliunclassified

Economic and Regulatory Conditions of Liquidity Management in the Czech Banking Sector in the Context of Application of Liquidity Coverage Ratio

Blahová¹,

Brůna²

2015

Politicka ekonomie

View full text Add to dashboard Cite

Stati ÚvodGlobální fi nanční krize poukázala na skutečnost, že řada bank dlouhodobě pracovala s vysokým pákovým efektem a fi nancovala své aktivity zdroji, jež se v krizových okamžicích ukázaly jako nestabilní a relativně drahé (FRBNY, 2014;IMF, 2013). Současně se projevilo, že realizace ztrát z úvěrového portfolia má těsný vztah s likviditou banky v dlouhém období. Postoj regulátorů k riziku likvidity následoval reálné zkušenosti bank při řízení likvidity v situaci masivních likviditních šoků. V období před krizí regulátoři jednoznačně akcentovali riziko solventnosti reprezentované přiměřeností kapitálu, v reakci na krizi se soustředili i na pravidla likvidity a začali si uvědomovat vzájemné vazby ke kreditnímu a systémovému riziku (IMF, 2010). Výsledkem jsou připravované změny v oblasti regulace likvidity bank spojované s aplikací poměru čistého stabilního fi nancování (Net Stable Funding Ratio; NSFR) a poměru likviditního krytí (Liquidity Coverage Ratio; LCR). Článek přináší analýzu ekonomického a regulatorního pojetí řízení likvidity bank v kontextu solventnosti bank v situaci realizace likviditního šoku. Důraz je kladen na problémy s aplikací LCR s akcentem na fi nancování bank, alokaci likvidity a reakci bank při odlivu likvidity. Empirická část přináší simulaci rozsahu kapitálových ztrát českého bankovního sektoru čelícího systémovému likviditnímu šoku a odhad dynamických vlastností likviditních charakteristik bankovního systému v reakci na systémový likviditní šok a šok v likviditě mezibankovního trhu. Cílem je odhadnout míru robustnosti českého bankovního systému před aplikací nových regulatorních pravidel likvidity dle Basel III.

show abstract

Bank balance sheet dynamics under a regulatory liquidity-coverage-ratio constraint

Cited by 31 publications

References 11 publications

Taming Macroeconomic Instability: Monetary and Macro Prudential Policy Interactions in an Agent-Based Model

Taming Macroeconomic Instability: Monetary and Macro Prudential Policy Interactions in an Agent-Based Model

How Have Banks Been Managing the Composition of High-Quality Liquid Assets?

Economic and Regulatory Conditions of Liquidity Management in the Czech Banking Sector in the Context of Application of Liquidity Coverage Ratio

Contact Info

Product

Resources

About