Also known as QE, Queasing
нетрадиционная монетарная политика, используемая центральными банками для стимулирования национальных экономик
Количественное смягчение (англ. Quantitative easing, QE) — монетарная политика, используемая центральными банками для стимулирования национальных экономик, когда традиционные монетарные политики в связи с рядом факторов являются неэффективными или недостаточно эффективными. При количественном смягчении центральный банк покупает или берёт в обеспечение финансовые активы для впрыска определённого количества денег в экономику, тогда как при традиционной монетарной политике ЦБ покупает или продаёт государственные облигации для сохранения рыночных ставок процента на определённом целевом уровне. В этом случае центральный банк покупает финансовые активы у банков и у других частных компаний на новую электронную эмиссию денег. Это позволяет увеличить банковские резервы сверх требуемого уровня (excess reserves), поднять цены приобретённых финансовых активов и снизить их доходность. Стимулирующая монетарная политика обычно заключается в покупке ЦБ краткосрочных государственных облигаций с целью снизить краткосрочные рыночные ставки процента путём сочетания постоянных механизмов кредитования (standing lending facilities) и операций на открытом рынке. Однако традиционная монетарная политика при краткосрочных процентных ставках около нуля не позволяет снизить их ещё ниже. В этом случае монетарные власти могут использовать количественное смягчение для дальнейшего стимулирования экономики с помощью покупок долгосрочных финансовых активов, а не только краткосрочных гособлигаций, понижая таким образом долгосрочные ставки процента. Количественное смягчение может также использоваться для удержания инфляции выше заданного уровня. В этом случае монетарная политика может быть более эффективной по сравнению с политикой сдерживания дефляции в экономике или недостаточно эффективной, если банки не будут выдавать кредиты.
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
via Wikidata sitelinks · CC0
Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).