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目錄

世界熱點

美國經(jīng)濟概況 .............................................. 3

導(dǎo)讀：紐約聯(lián)邦儲備銀行研究部門編制的《美國經(jīng)濟概況》旨在提供當(dāng)前經(jīng)濟和金融發(fā)展相關(guān)的全面概述，包括勞動力和金融市場，消費者和企業(yè)的行為以及全球經(jīng)濟。此外，概況還涵蓋了一些特殊主題，例如商品價格走勢、勞動力市場情況。本文的分析基于截至2023年6月13日的數(shù)據(jù)。

全球宏觀觀點：硅谷銀行事件發(fā)生三個月對美國銀行體系影響 ...... 24

導(dǎo)讀：本文分析了SVB（silicon valley bank，SVB）沖擊三個月后美國銀行體系的狀況。在最初銀行系統(tǒng)存款流出之后，目前銀行存款已經(jīng)穩(wěn)定了近2個月。與我們對SVB事件的初步分析結(jié)果相一致，對存款外逃的擔(dān)憂有些過頭了。銀行放貸的速度比3月初SVB出事前慢得多，商業(yè)和工業(yè)貸款以及消費者貸款的放緩尤為明顯。此外，商業(yè)和住宅房地產(chǎn)貸款看起來比之前更好。市場對銀行貸款的“突然停止”并沒有劇烈反應(yīng)，只認為這是經(jīng)濟衰退的潛在推動因素之一。我們認為這些跡象支持我們對“軟著陸”的預(yù)測，但不能排除“硬著陸”重大下行風(fēng)險。

全球治理

關(guān)于投資者關(guān)系和債務(wù)透明度的最新報告 ....................... 27

導(dǎo)讀：隨著國際社會對主權(quán)債務(wù)脆弱性、較高的借貸成本和持續(xù)地緣政治緊張局勢的關(guān)注度上升，加強投資者關(guān)系（Investor Relations，IR）已被證明是一項至關(guān)重要的任務(wù)。更強有力的IR計劃可促進債務(wù)和政策透明度，這對各國獲得穩(wěn)定和可負擔(dān)的國際債務(wù)市場準(zhǔn)入至關(guān)重要。本文是關(guān)于投資者關(guān)系和債務(wù)透明度的最新報告，強調(diào)了為投資者關(guān)系計劃分配更多的機構(gòu)、財務(wù)和人力資源的迫切需要，以確保更好地滿足國際和國內(nèi)投資者不斷變化的需求。

通脹飆升與主權(quán)借款：政策實踐在增強主權(quán)韌性方面的作用 ........ 36

導(dǎo)讀：通脹飆升期間的主權(quán)借款是檢驗政府抵御和駕馭宏觀經(jīng)濟沖擊能力的試金石?；诮灰讓用娴膫l(fā)行數(shù)據(jù)，我們探討了主權(quán)融資策略如何應(yīng)對通脹飆升，以及政策實踐如何影響其抵御通脹沖擊的能力。我們發(fā)現(xiàn)，在高通脹時期，政府更依賴外國投資者的外幣債務(wù)。這種模式在新興市場尤為普遍，尤其是在通脹飆升持續(xù)時間長且嚴重的情況下。進一步的研究表明，良好的財政紀律、可靠的釘住匯率制度、開放的資本賬戶和貨幣依賴性減輕了在通脹飆升時期借入外幣資本的需要。

危機風(fēng)險與風(fēng)險管理 ........................................ 57

導(dǎo)讀：本文評估了當(dāng)前對危機風(fēng)險的認知及其對風(fēng)險管理的影響。2008年全球金融危機以來，數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)可得性的提高豐富了我們對危機風(fēng)險的理解。這些數(shù)據(jù)表明，當(dāng)考慮到風(fēng)險之間的相互作用時，某些類型的危機變得可預(yù)測。具體而言，當(dāng)出現(xiàn)高信貸增長和高資產(chǎn)估值時，在接下來的幾年很可能發(fā)生金融危機。然而，其他一些類型的危機似乎無法預(yù)測。沒有證據(jù)表明經(jīng)濟和金融危機的頻率在增加?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)表明，政治危機使得經(jīng)濟危機更有可能發(fā)生，

因此，正如“多重危機”概念所表明的，非經(jīng)濟危機和經(jīng)濟危機之間的反饋可能很重要，但對于氣候事件沒有類似證據(jù)。增加公司經(jīng)營和財務(wù)靈活性的戰(zhàn)略似乎成功地減少了危機對公司的不利影響。

用ChatGPT構(gòu)建新的數(shù)據(jù)集：機會和限制 ...................... 78

導(dǎo)讀：本文討論了如何用以ChatGPT為代表的大型語言模型技術(shù)來創(chuàng)建基于非標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)（如網(wǎng)頁）的數(shù)據(jù)集。本專欄提供了幾個例子，這些例子表明，簡單地向這些模型詢問這些非標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)是有希望的。該過程最好使用記錄良好的分類信息。然而，這種方法并不完美，尤其在與計算相關(guān)的任務(wù)上或當(dāng)信息較少可用時性能較差。

公共債務(wù)驅(qū)動因素分解 ...................................... 82

導(dǎo)讀：在公共債務(wù)比率上升以及金融條件收緊的背景下，研究公共債務(wù)積累的驅(qū)動因素比以往任何時候都更加重要，特別是在發(fā)展中經(jīng)濟體。新冠疫情和俄烏戰(zhàn)爭沖擊給公共財政帶來了壓力，加速了2010年代開始的公共債務(wù)積累趨勢。本文梳理了與公共債務(wù)驅(qū)動因素分解問題有關(guān)的挑戰(zhàn)，并根據(jù)國際貨幣基金組織和世界銀行的公開數(shù)據(jù)提出了一種公共債務(wù)分解方法。特別是，它解決了諸如非支出流量產(chǎn)生的存量流量調(diào)整、隱性債務(wù)以及外債的定義和估值等核心問題。