The paper proposes formal econometric framework, with background in economic and finance theories, that supports macroprudential policy decision-makers in the process of choosing appropriate value of the countercyclical buffer and proper timing for countercyclical buffer introduction (build-up) and resolution. The dedicated dataset, which consists of time series describing banking sector (e.g. share of wholesale financing), market risk (e.g. CDS of banks and sovereigns), real estate prices, and macroeconomic measures, was used to select the group of time series signalling, within the Multivariate Markov-Switching Model with Distributed Lags (MMS-DL) with an appropriate lead, the beginning and the end of the financial crisis phase, and to build the group of composite leading indicators of the private debt cycle. Different data transformation methods and different statistical data definitions were used to analyse the process of early warning signal extraction useful for countercyclical buffer operationalization. The constructed indicators were confronted with two kinds of competitors: the naive univariate indicators and composite leading measures prepared with the help of Logistic Regression (LR) approach allowing to choose the most efficient analytical structure to support decision-makers.(original abstract)W artykule proponuje się osadzoną w teorii ekonomii i finansów sformalizowaną, ekonometryczną procedurę selekcji miar wspierających krajowych decydentów polityki makroostrożnościowej w procesie określania odpowiedniego poziomu i terminu wprowadzania antycyklicznego bufora kapitałowego. Przygotowany pierwotnie zbiór wejściowych szeregów czasowych, opisujących m.in. sytuację w sektorze bankowym (w tym udział finansowania hurtowego w pasywach banków), poziom ryzyka rynkowego (kwotowania obligacji skarbowych i CDS banków), sytuację na rynku nieruchomości i stan otoczenia makroekonomicznego, został użyty do wybrania, za pomocą przełącznikowych modeli Markowa wielu zmiennych z rozkładem opóźnień, grupy miar sygnalizujących z wyprzedzeniem początek i koniec okresów kryzysów finansowych oraz umożliwiających określenie przyszłej fazy cyklu akcji kredytowej. Właściwa estymacja i prognozowanie z wykorzystaniem wybranej grupy modeli zostały poprzedzone analizą przydatności alternatywnych metod kompilacji oraz klas transformacji wejściowych szeregów czasowych. Jakość uzyskanych w ten sposób wskaźników wyprzedzających kryzysu finansowego i faz cyklu kredytowego została określona na podstawie porównania z miarami obliczonymi na podstawie prostych modeli j ednorównaniowych oraz modeli wielorównaniowych wykorzystujących regresję logistyczną.(abstrakt oryginalny
