Heterogeneous Effects of Unconventional Monetary Policy on Financial Stability in the Euro Area

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The European Central Bank (ECB) has been using unconventional monetary policy (UMP) since 2009, but the set of measures and their scale have varied significantly over the years. Until 2022, the measures were stimulatory and gradually expanded to increase aggregate demand in the economy. However, since 2022, the ECB has been pursuing contractionary UMP to combat inflation. This paper examines the effect of the ECB's UMP on financial stability in the euro area, which has received less attention in empirical studies compared to its macroeconomic effects. The study considers financial stability in each euro area country instead of an aggregate indicator, which determines its scientific novelty. The level of financial stability is measured by the CLIFS financial stress index, which captures volatility in key financial market segments. An indicator of the scale of UMP is the shadow interest rate, which reflects the effects of both interest rate cuts and asset purchases on the ECB balance sheet. The empirical analysis covers the period 2009–2023 and is based on a global vector autoregressive model. The results confirm that the ECB’s UMP reduces financial stress in only half of the euro area countries, including the largest economies and countries with vulnerable levels of public debt. Improving the transmission of unconventional monetary policy into lower risks to financial stability may require a revision of the ECB’s toolkit and an increase in the depth of the euro area countries’ financial markets.

About the authors

O. R Mukhametov

National Research University Higher School of Economics; Financial Research Institute of the Ministry of Finance of the Russian Federation

Email: or.mukhametov@hse.ru
Senior lecturer, Faculty of World Economy and International Affairs School of World Economy; Analyst, Center for Macroeconomic Research Moscow, Russia; Moscow, Russia

References

  1. Бажан А.И. (2019) Нестандартная монетарная политика Европейского центрального банка. Современная Европа. № 4. С. 37–49. DOI: http://dx.doi.org/10.15211/soveurope420193748
  2. Буторина О.В. (2012) Кризис в зоне евро: ошибки или закономерность? Современная Европа. T. 50. № 2. С. 82–94.
  3. Джагитян Э.П., Мухаметов О.Р. (2023) Влияние денежно-кредитной политики на системные риски в странах еврозоны. Вопросы экономики. № 12. С. 86–102. DOI: https://doi.org/10.32609/0042-8736-2023-12-86-102
  4. Колесник С., Добронравова Е. (2022) Моделирование последствий нетрадиционной денежно-кредитной политики в условиях неоднородного состава валютного союза. Деньги и кредит. Т. 81. № 1. С. 3–22. DOI: https://doi.org/10.31477/rjmf.202201.03
  5. Пищик В.Я., Алексеев П.В. (2021) Трансформации в монетарной и финансовой политике Евросоюза под влиянием COVID-19. Мир новой экономики. T. 15. № 4. С. 48–57. DOI: https://doi.org/10.26794/2220-6469-2021-15-4-48-57
  6. Aßhoff S., Belke A., Osowski T. (2021) Unconventional monetary policy and inflation expectations in the euro area. Economic Modelling. Vol. 102. DOI: https://doi.org/10.1016/j.econmod.2021.105564
  7. Anderl C., Caporale G.M. (2023) Shadow rates as a measure of the monetary policy stance: Some international evidence. Scottish Journal of Political Economy. Vol. 70. No. 5. P. 399–422.
  8. Boeckx J., Dossche M., Peersman G. (2017) Effectiveness and transmission of the ECB’s balance sheet policies. International Journal of Central Banking. Vol. 13. No. 1. P. 297–333.
  9. Burriel P., Galesi A. (2018) Uncovering the heterogeneous effects of ECB unconventional monetary policies across euro area countries. European Economic Review. Vol. 101. P. 210–229. DOI: https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2017.10.007
  10. Dees S., di Mauro F., Pesaran M.H., Smith L.V. (2017) Exploring the international linkages of the euro area: A global VAR analysis. Journal of Applied Econometrics. Vol. 22. No. 1. P. 1‒38. DOI: https://doi.org/10.1002/jae.932
  11. Duprey T., Klaus B., Peltonen T. (2017) Dating systemic financial stress episodes in the EU countries. Journal of Financial Stability. Vol. 32. P. 30–56. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfs.2017.07.004
  12. Evgenidis A., Papadamou S. (2021) The impact of unconventional monetary policy in the euro area. Structural and scenario analysis from a Bayesian VAR. International Journal of Finance & Economics. Vol. 26. No. 4. P. 5684–5703. DOI: https://doi.org/10.1002/ijfe.2088
  13. Georgiadis G. (2015) Examining asymmetries in the transmission of monetary policy in the euro area: Evidence from a mixed cross-section global VAR model. European Economic Review. Vol. 75. P. 195–215. DOI: https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2014.12.007
  14. Kali R., Reyes J. (2010) Financial contagion on the international trade network. Economic Inquiry. Vol. 48. No. 4. P. 1072–1101. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1465-7295.2009.00249.x
  15. Mouabbi S., Sahuc J. G. (2019) Evaluating the macroeconomic effects of the ECB's unconventional monetary policies. Journal of Money, Credit and Banking. Vol. 51. No. 4. P. 831–858. DOI: https://doi.org/10.1111/jmcb.12628
  16. Pesaran M. H., Schuermann T., Weiner S. M. (2004) Modeling regional interdependencies using a global error-correcting macroeconometric model. Journal of Business & Economic Statistics. Vol. 22. No. 2. P. 129–162. DOI: https://doi.org/10.1198/073500104000000019
  17. Shikimi M., Yamada K. (2019) Trade and financial channels as the transmission mechanism of the financial crisis. International Review of Economics & Finance. Vol. 63. P. 364–381. DOI: https://doi.org/10.1016/j.iref.2019.04.008
  18. Smith L.V., Galesi А. (2014) GVAR Toolbox 2.0. URL: https://sites.google.com/site/gvarmodelling/gvar-toolbox (дата обращения: 31.08.2024).
  19. Wu J.C., Zhang J. (2019) Global effective lower bound and unconventional monetary policy. Journal of International Economics. Vol. 118. P. 200–216. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2019.01.016

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».