natgillin/translations-raw huggingface dataset:
A liquidity analysis, which is not published, is compiled on the basis of these reports. 
Det lages en likviditetsanalyse på grunnlag av disse rapportene, men denne er ikke offentlig.
Surveillance data are used in the publication, Financial Stability report. 
Informasjon fra overvåkningsarbeidet nyttes i rapporten Finansiell stabilitet.
Liquidity monitoring is also useful for the Bank in exercising its authority to provide liquidity loans, make deposits and furnish other credit to commercial banks and savings banks. 
Denne overvåkingen er også nyttig i utøvelsen av myndigheten til å yte likviditetslån, gjøre innskudd og gi annen kreditt til forretningsbanker og sparebanker.
In addition, Norges Bank may issue credit on special terms. 
Videre kan Norges Bank gi kreditt på spesielle vilkår.
This central bank function is known as lender of last resort. 
Denne sentralbankfunksjonen kalles långiver i siste instans.
Moreover, the Bank performs analyses of the impact on financial stability of a severe deterioration in these variables. 
I tillegg gjør vi analyser av hvordan det vil gå med finansiell stabilitet dersom disse størrelsene utvikler seg dramatisk verre enn vi forventer.
In this work, the Bank uses stress testing. 
I dette arbeidet bruker vi stresstesting.
Model-based stress testing analyses the effects of a crisis scenario on the Norwegian economy and Norwegian banks. 
I en stresstest analyserer vi ved hjelp av økonomiske modeller virkningene på norsk økonomi og norske banker i en tenkt krisesituasjon.
Stress tests were first introduced in Financial Stability 1/2004. 
Stresstester ble første gang introdusert i rapporten Finansiell stabilitet 1/2004.
Since then, Norges Bank has presented stress tests in the Financial Stability report. 
Siden da har Norges Bank presentert stresstester i rapporten Finansiell stabilitet.
In its forecasting and stress testing work, the Bank uses a suite of models: two macro models and three models utilising micro data from enterprises, households and banks. 
I arbeidet med fremskrivninger og stresstester bruker vi et sett av modeller: to makromodeller og tre modeller med mikrodata for foretak, husholdninger og banker.
The household and enterprise models analyse credit risk for their respective markets. 
Husholdnings- og foretaksmodellene analyserer kredittrisikoen for sine respektive markeder.
The bank model is based on the forecasts from the macro model for stress testing and projected developments in credit risk from the micro models. 
Bankmodellen tar utgangspunkt i fremskrivningene fra makromodellen for stresstesting, samt utviklingen i kredittrisiko fra mikromodellene.
The results are used to forecast bank profits and capital adequacy. 
Dette brukes til å fremskrive bankenes resultater og kapitaldekning.
In addition, the Bank has a macro model for financial variables that is linked to the monetary policy core model. 
Vi har i tillegg en makromodell for finansielle størrelser som er knyttet opp mot den pengepolitiske kjernemodellen.
This model is used to project baseline scenarios in the Bank’s stress tests and the Financial Stability reports. 
Denne modellen benyttes til fremskrivning av referansebaner i våre stresstester og rapporter om Finansiell stabilitet.
Stress testing 
Generelt om stresstester
Stress tests are useful because they can help Norges Bank to evaluate low-probability events with potentially far-reaching impacts on the economy. 
Stresstestene er nyttige fordi de kan hjelpe oss å se på hendelser med lav sannsynlighet, men potensielt store utslag i økonomien.
Severe shocks to the economy and the financial system are rare. 
Alvorlige sjokk i økonomien og det finansielle systemet er sjeldne.
When these shocks do occur, they are most often not the same ones that precipitated the previous crisis. 
Når de inntreffer, er det oftest ikke de samme sjokkene som bidro til å skape forrige krise.
Stress testing can assist the Bank in exploring the possible consequences of the various risk factors identified in the Financial Stability reports. 
Ved hjelp av stresstester kan vi undersøke mulige konsekvenser av de ulike risikofaktorene som vi identifiserer i Finansiell stabilitet-rapportene.
Stress tests are also useful because they can provide information about the way various risk factors interact and the vulnerability of Norwegian banks to shocks. 
Stresstestene er også nyttige fordi de kan si noe om hvordan ulike risikofaktorer spiller sammen, og hvor sårbare norske banker er for sjokk.
Stress testing at Norges Bank is in the form of macro stress tests. 
Stresstestene i Norges Bank er makrostresstester.
This means that Norges Bank projects banks’ accounts and analyses their vulnerability. 
Det betyr at det er Norges Bank selv som fremskriver bankenes regnskaper og analyserer deres sårbarhet.
As the Bank does not have an overview of banks’ individual positions, it does not have a detailed picture of a particular bank’s risk exposure. 
Vi har ikke oversikt over bankenes enkeltposisjoner, og har derfor ikke et detaljert bilde av risikoen den enkelte bank står overfor.
On the other hand, macro stress tests ensure consistency in the assessment of individual banks. 
På den annen side sikrer makrostresstesten konsistens i vurderingen av de enkelte bankene.
In addition, the risk assessments’ overall perspective may serve to provide a more accurate picture of macro risk in the banking system. 
Dessuten inntar man et overordnet perspektiv i risikovurderingen, noe som kan gi et bedre inntrykk av makrorisikoen i banksystemet.
Stress tests conducted by central banks are normally macro stress tests. 
Stresstester som gjøres i sentralbanker, er normalt makrostresstester.
In other instances, often when stress tests of individual banks are to be published, bank-level stress tests are performed. 
I andre tilfeller, og ofte når stresstester av enkeltbanker skal publiseres, utføres bankstresstester.
This means that banks perform internal stress testing under a macro scenario devised by the supervisory authorities. 
Det betyr at bankene selv utfører stresstestene, gitt et makroscenario utformet av tilsynsmyndighetene.
Suite of models 
Modellapparatet
The suite of models comprises a small macro model and three models utilising micro data from enterprises, households and banks. 
Modellapparatet består av en liten makromodell og tre modeller med mikrodata for foretak, husholdninger og banker.
The forecasts in the latest Monetary Policy Report are used as the baseline scenario. 
Som referansebane bruker vi fremskrivningene i siste utgave av Pengepolitisk rapport.
The macro model is used to project financial variables given the Monetary Policy Report forecasts and to draw up a stress scenario that is then fed into the three micro models (see Chart 1). 
Vi bruker makromodellen til å gi anslag på finansielle størrelser gitt fremskrivningene fra Pengepolitisk rapport, og til å utforme et stresscenario som så utspiller seg i de tre mikromodellene, se figur 1.
The household and enterprise models analyse the credit risk for their respective markets. 
Husholdnings- og foretaksmodellen analyserer kredittrisikoen for sine respektive markeder.
The bank model is based on the forecasts from the macro model and risk developments in the enterprise model. 
Bankmodellen tar utgangspunkt i fremskrivningene fra makromodellen og risikoutviklingen i foretaksmodellen.
The bank model forecasts bank earnings and capital adequacy. 
I bankmodellen fremskrives bankenes resultater og kapitaldekning.
Structure of the suite of models 
Modellapparatets oppbygging
Bank model 
Bankmodellen
Banks are exposed to a number of different risks. 
Bankene står overfor flere ulike risikofaktorer.
Some occur at the micro level, such as heavy losses in single industries or sectors. 
Noen oppstår på mikronivå, som store tap innen enkeltnæringer.
Others are due to negative macroeconomic performance. 
Andre skyldes negativ utvikling i den makroøkonomiske situasjonen.
The bank model can be used for stress testing of both micro and macro risks. 
Både mikro- og makrorisiko kan stresstestes gjennom bankmodellen.
The bank model forecasts the accounts of the six largest Norwegian banks over a three-to-four-year period. 
I bankmodellen fremskrives regnskapene til de seks største norske bankene gjennom en 3-4 års periode.
These banks represent over 60 per cent of total assets in the Norwegian banking market. 
Disse bankene representerer over 60 prosent av forvaltningskapitalen i det norske bankmarkedet.
The bank model has three main components: income statement, balance sheet and capital adequacy ratio (See Chart 2). 
Bankmodellen består av tre hovedkomponenter: resultatregnskap, balanse og beregning av kapitaldekningen, se figur 2.
Chart 2 Bank model 
Figur 2 Bankmodellen
The income statement and balance sheet are mutually dependent. 
Resultatregnskapet og balansen påvirker hverandre gjensidig.
Bank earnings after tax and dividend directly affect bank equity, a balance sheet item. 
Bankenes resultat etter skatt og utbytte virker direkte inn på bankenes egenkapital, som inngår i balansen.
At the same time, net interest income, which is recognised in profit and loss, will be determined by the performance of the balance sheet items deposits, loans and other interest-bearing assets and liabilities. 
Samtidig vil netto renteinntekter, som inngår i resultatregnskapet, bestemmes av utviklingen i balansepostene innskudd, utlån og andre rentebærende aktiva og passiva.
The balance sheet affects the capital adequacy ratio though changes in Tier 1 capital and risk-weighted assets. 
Balansen påvirker kapitaldekningen gjennom utviklingen i kjernekapital og beregningsgrunnlag.
Tier 1 capital increases with retained profits and declines when the bank records a loss. 
Kjernekapitalen øker med tilbakeholdt overskudd og synker ved underskudd.
In the event of positive income, 50 per cent is assumed to be dividend distribution. 
Ved positivt resultat antas at 50 prosent utbetales til aksjonærer.
Changes in risk-weighted assets are based on an assumption that an increase in risk-weighted assets is equal to growth in total assets. 
Utviklingen i beregningsgrunnlaget er basert på en antagelse om at veksten i beregningsgrunnlaget er lik veksten i totale aktiva.
The most recent stress scenarios have included a supplemental increase of 5 per cent per year, since banks’ risk weightings normally increase during a downturn. 
I de siste stresscenarioene har det vært en tilleggsøkning på 5 prosent årlig, som følge av at bankenes risikovekter vil øke i nedgangstider.
Forecasts from the macro model determine corporate and household credit growth, lending rates, deposits, labour costs and loan losses. 
Fremskrivninger fra makromodellen bestemmer utviklingen i utlånsvekst til foretak og husholdninger, utlånsrenter, innskudd, lønnskostnader og utlånstap.
The sector breakdown of loan losses is determined by the forecasts from the enterprise model. 
Næringsfordelingen på utlånstapene bestemmes av fremskrivningene fra foretaksmodellen.
This is important as banks differ in their sector exposure and will not suffer the same impact from a particular shock. 
Dette er viktig, fordi bankene har ulik eksponering mot de forskjellige næringene og vil rammes ulikt av spesifikke sjokk.
Banks’ commission income is estimated using GDP, yield spreads for five-year government bonds and the three-month money market rate. 
Bankenes provisjonsinntekter er estimert ved hjelp av BNP, rentedifferansen mellom 5-årige statsobligasjoner og 3-måneders pengemarkedsrente.
Enterprise model 
Foretaksmodellen
This model has been developed to assess credit risk associated with bank loans to Norwegian enterprises. 
Denne modellen er utviklet for å kunne evaluere kredittrisiko ved bankenes utlån til norske foretak.
Estimates in the model are based primarily on enterprise accounts, and the model provides sector-specific probabilities of default. 
Modellen er i hovedsak estimert ved hjelp av foretakenes regnskaper, og den gir næringsspesifikke misligholdssannsynligheter.
The model employs results from the macro model to project enterprise accounts. 
Modellen bruker resultater fra makromodellen til å framskrive foretakenes regnskaper.
The enterprise model is currently being revised. 
Foretaksmodellen er nå under utvikling.
The version of the model used for the most recent stress tests models the accounts of the approximately 150,000 enterprises in the SEBRA enterprise database and determines industry-specific probabilities of default. 
I den versjonen av modellen som vi har brukt i de siste stresstestene, modelleres regnskapene til hvert enkelt av de om lag 150 000 foretakene i foretaksdatabasen SEBRA, og den bestemmer foretaksspesifikke misligholdssannsynligheter.
Developments in the enterprises’ earnings, labour costs and interest expenses are determined by the macro model’s forecasts for GDP, lending rates, inflation, exchange rates, wage growth and property prices. 
Utviklingen i foretakenes inntjening, lønnskostnader og rentekostnader bestemmes av makromodellens fremskrivninger for BNP, utlånsrenter, inflasjon, valutakurs, lønnsvekst og eiendomspriser.
The probability of default for a particular industry represents the debt-weighted probability of default of the various enterprises in that industry. 
Misligholdssannsynligheten for en enkelt næring representerer den gjeldsvektede misligholdssannsynligheten til de ulike foretakene innen denne næringen.
The probability of default by industry is used to weight bank losses in various sectors. 
Misligholdssannsynlighet per næring brukes til å vekte bankenes tap på ulike næringer.
Household model 
Husholdningsmodellen
The household model estimates household financial margins defined as their income after tax, less basic consumption and interest payments. 
Husholdningsmodellen beregner husholdningenes ”finansielle margin”, definert som deres inntekt etter skatt, fratrukket et basiskonsum og rentebetalinger.
In the stress analyses, the components of household margins are forecast from the macro model's results. 
I stressanalyser fremskrives komponentene i husholdningenes marginer ved resultater fra makromodellen.
The results are included in the assessments of household vulnerability to crises. 
Resultatene inngår i vurderingene av husholdningenes sårbarhet for kriser.
Historically, banks’ losses on loans to households have been limited. 
Historisk sett har bankene tapt lite på utlån til husholdninger.
On the other hand, household demand for goods and services is important for firms’ earnings and debt servicing capacity. 
Husholdningenes etterspørsel etter varer og tjenester er imidlertid viktig for bedriftenes inntjening og evne til å betjene gjeld.
Furthermore, household savings in the form of bank deposits are important for banks’ ability to fund lending. 
Videre er husholdningenes sparing i form av bankinnskudd viktig for bankenes muligheter til å finansiere utlån.
The household model’s results are not fed directly into the bank model, but a crosscheck is performed to ensure consistency between the two models. 
Resultatene fra husholdningsmodellen går ikke direkte inn i bankmodellen, men det foretas en kryssjekk, slik at vi har konsistens mellom de to modellene.
The macro model – including a financial accelerator 
Makromodellen – med finansiell akselerator
The Bank has developed what it calls its small macro model (SMM) to ensure consistency in stress scenarios and to see the effect of specific kinds of stress impacts in the macroeconomy compared with the baseline scenario. 
Vi har utviklet en liten makroøkonomisk modell (SMM, Small Macro Model) for å sikre konsistens i stresscenarioene og for å kunne se effekten av spesifikke typer stressutslag i makroøkonomien i sammenligning med utviklingen i referansebanen.
The macro model used in stress testing is an estimated equilibrium adjustment model of the Norwegian economy. 
Makromodellen som benyttes i stresstesten, er en estimert likevektsjusteringsmodell for norsk økonomi.
The model contains variables that are important for financial stability such as house prices, household and corporate credit growth and banks’ problem loans. 
Modellen inneholder variabler for finansiell stabilitet som boligpriser, kredittvekst til husholdninger og foretak og problemlån i bankene.
It has backward-looking expectations, but contains a variable for household expectations. 
Den har bakoverskuende forventninger, men inneholder en variabel for husholdningenes forventninger.
In the SMM the Bank has modelled the interplay between house prices, household credit and GDP and between market capitalisation, corporate credit and GDP. 
I SMM har vi modellert samspillet mellom boligpriser, husholdningskreditt og BNP og mellom børsverdier, foretakskreditt og BNP.
Most bank loans to the retail market are secured on dwellings or corporate assets. 
Det meste av bankenes utlån til publikum gis mot sikkerhet i bolig eller i foretakenes eiendeler.
Higher house prices and market capitalisation push up collateral values and lead to higher credit growth. 
Økte boligpriser og foretaksverdier gir større panteverdier og økt kredittvekst.
Credit growth, which can be used for investment or debt-financed consumption, stimulates economic activity, employment and income growth. 
Kredittveksten, som kan brukes til investeringer og lånefinansiert konsum, gir økt økonomisk aktivitet og høyere sysselsetting og inntekter.
This further pushes up house price inflation, market capitalisation and indebtedness. 
Det gir grobunn for videre vekst i boligpriser, foretaksverdier og gjeld.
Thus, housing, equity and credit market shocks will have repercussions in the real economy. 
Slik vil forstyrrelser i bolig-, aksje- og kredittmarkeder smitte over på realøkonomien.
This transmission and amplification mechanism is known as the financial accelerator. 
Denne smitte- og forsterkningsmekanismen omtales som den finansielle akseleratoren.
In addition to the SMM, the Bank also uses a macro model for monitoring financial stability. 
I tillegg til SMM, bruker vi også en makromodell til overvåking av finansiell stabilitet.
The stress test baseline scenario is derived from this sub-model, which projects variables that are important for financial stability. 
Referansebanen i stresstestene kommer fra denne delmodellen(link) som fremskriver variabler som er viktige for finansiell stabilitet.
The projections are conditional on the projections for the Norwegian economy from Norges Bank’s core model for monetary policy analysis (NEMO). 
Anslagene betinges på anslagene for norsk økonomi fra Norges Banks kjernemodell for pengepolitisk analyse (NEMO).
The objective of stress testing is to analyse the impact of potential shocks to the Norwegian economy and Norwegian banks. 
Stresstestenes mål er å analysere virkningene av potensielle sjokk på norsk økonomi og norske banker.
In financial system oversight, risk factors that are highly improbable but have serious repercussions for the economy and the financial sector can easily be overlooked. 
I overvåkingsarbeid kan det være lett å overse risikofaktorer som er lite sannsynlige, men som har stor påvirkning på økonomien og på finansiell sektor.
Stress scenarios therefore apply shocks that would have severe adverse consequences if they were to occur. 
Stresscenarioene tar derfor utgangspunkt i sjokk som vil ha store negative konsekvenser om de skulle inntreffe.
The depth of scenarios, i.e. how severe they are, will vary as a consequence of changes in the risk factors. 
Dybden på scenarioene, det vil si hvor alvorlige de er, vil variere som følge av at risikofaktorene endres.
At the same time, projections for the baseline scenario and the uncertainty surrounding these projections will have an impact on stress scenarios. 
Samtidig vil fremskrivningene for referansebanen og usikkerheten rundt disse fremskrivningene påvirke stresscenarioene.
In a downturn where economic developments are highly uncertain and where risk factors can have serious consequences, the impact shown in the stress test may be considerable. 
I en nedgangsperiode med høy usikkerhet knyttet til den økonomiske utviklingen og med risikofaktorer som vil ha alvorlige konsekvenser, kan utslagene i stresstesten bli store.
Macro models for monitoring financial stability 
Makromodeller for overvåking av finansiell stabilitet
Norges Bank has developed a system of macro models for policy analysis and forecasting. 
Norges Bank har utviklet et makromodellsystem for politikkanalyse og fremskrivninger.
This system consists of a core model and a number of associated sub-models. 
Dette systemet består av en kjernemodell og flere tilknyttede delmodeller.
In addition to the stress testing model, Norges Bank Financial Stability uses a sub-model that addresses factors of particular importance for monitoring the financial system. 
I tillegg til stresstestingsmodellen, har området for finansiell stabilitet en delmodell som dekker forhold av særlig betydning for overvåking av det finansielle systemet.
This sub-model employs estimated relationships in order to forecast variables relevant to financial stability. 
Denne delmodellen fremskriver variabler med relevans for finansiell stabilitet ved hjelp av estimerte relasjoner.
The forecasts are based on projections for the real economy in the most recent Monetary Policy Report. 
Fremskrivningene baseres på anslagene for realøkonomien i den seneste utgaven av Pengepolitisk rapport.
Examples of forecast variables are house prices and household credit growth (see Jacobsen and Naug (2004) and Jacobsen and Naug (2005) for a more detailed discussion). 
Eksempler på variable som fremskrives, er boligpriser og husholdningenes kredittvekst (se Jacobsen og Naug (2004) og Jacobsen og Naug (2005) for en nærmere beskrivelse).
These variables are used to estimate such variables as household housing wealth, the debt and interest burden, the corporate bankruptcy rate (see Jacobsen and Kloster (2005)) and banks’ problem loans and losses (see Berge and Boye (2007)). 
Videre anslås foretakenes konkursutvikling (se Jacobsen og Kloster, 2005) og bankenes problemlån og tap (se Berge og Boye, 2007).
The forecasts are used in Norges Bank’s assessment of the outlook for banks and their borrowers and constitute the baseline scenario in the Bank’s Financial Stability reports. 
Fremskrivningene benyttes i våre vurderinger av utsiktene for bankene og deres låntakere, og utgjør referansebanen i våre rapporter om Finansiell stabilitet.
A selection of projections is published in separate tables in the annex and in the section on stress testing of banks’ capital adequacy in the Financial Stability reports. 
Et utvalg av anslagene publiseres i egne vedleggstabeller og kapittel for stresstesting av bankenes kapitaldekning i Finansiell stabilitetsrapportene.
Ensuring that Norges Bank’s settlement system and the supply of notes and coins function in a reliable and efficient manner. 
Noregs Bank sørgjer for at oppgjerssystemet og kontantforsyninga fungerer på ein sikker og effektiv måte.
Issuing opinions on rules and regulations that may be of importance to the stability of the financial system, including financial institutions. 
Noregs Bank kjem med utsegner om regelverk som kan påverke stabiliteten i det finansielle systemet, inkludert finansinstitusjonane.
Unless publication is disallowed or postponed for business secrecy or confidentiality reasons, opinions are normally published on the Bank’s website from the date the letters are sent. 
Utsegnene er normalt offentleg tilgjengelege på nettsidene våre frå tidspunktet då breva er sende, så sant ikkje omsynet til bedriftshemmelegheiter eller krav om konfidensialitet hindrar eller utset offentleggjering.
Norges Bank draws up a decision basis and provides advice to the Ministry of Finance regarding the level of the countercyclical capital buffer four times a year. 
Noregs Bank utarbeider avgjerdsgrunnlag og gir råd til Finansdepartementet om nivået på den motsykliske kapitalbufferen til bankane fire gonger i året.
Finanstilsynet oversees financial institutions (solvency, risk, management and control) and administers a large number of regulations. 
Finanstilsynet fører tilsyn med finansinstitusjonane (soliditet, risiko, styring og kontroll) og forvaltar ei lang rekkje forskrifter.