cauzele inflatiei in romania iunie 1997 - august 2001

8/8/2019 cauzele inflatiei in romania iunie 1997 - august 2001

1/45

CAIETE DE STUDIINr. 11

Iunie 2002


2/45

CCAAUUZZEELLEE IINNFFLLAAIIEEII NN RROOMMNNIIAA,,IIUUNNIIEE 11999977 -- AAUUGGUUSSTT 22000011..

AANNAALLIIZZ BBAAZZAATTPPEE VVEECCTTOORRUULL AAUUTTOORREEGGRREESSIIVV SSTTRRUUCCTTUURRAALL

Autor: Dr. Cezar Boel


3/45

CuprinsREZUMAT ................................................................................................7

1. INTRODUCERE...................................................................................8

2. DIFICULTILE UTILIZRII ECONOMETRIEIN ECONOMIILE N TRANZIIE ...................................................9

3. OBIECTIVELE STUDIULUI .......................................................... 11

4. BANI INTERIORI VS. BANI EXTERIORI

I ALTE ASPECTE METODOLOGICE .........................................13

5. MODELUL ECONOMETRIC ........................................................17

5.1. Metodologia VAR ........................................................................175.2. Strategia modelrii i datele..........................................................18

5.3. Problema identificrii i avantajele VAR structural .....................20

6. ETAPELE MODELRII I ESTIMARE .......................................23

7. REZULTATE I INTERPRETARE .................................................29

8. CONCLUZII FINALE ......................................................................43

BIBLIOGRAFIE.....................................................................................46

ANEXEANEXA I ...........................................................................................1*ANEXA II........................................................................................31*
http://2002cs11_a1.pdf/http://2002cs11_a2.pdf/http://2002cs11_a2.pdf/http://2002cs11_a1.pdf/


4/45

Banca Naional a RomnieiCaiete de studii, iunie 2002

7

REZUMAT

Acest studiu investigheaz principalele cauze ale inflaiei n economia Romniei, utiliznd

tehnica Vectorului Autoregresiv Structural. Este evaluat influena exercitat asupra preurilor de

factorii monetari, de producie, salarii, curs de schimb i de anticipri, n perioada iunie 997 -

august 200. O caracteristic important a analizei este descompunerea masei monetare n baniexteriori (baza monetar) i bani interiori (multiplicatorul). Aceast descompunere permite

localizarea influenei politicii monetare la nivelul bazei monetare, n timp ce fluctuaiile

multiplicatorului reflect cu precdere evoluii din sectoarele bancar i real ale economiei.

Rezultatele analizei arat c preurile administrate i ocurile ofertei au fost factori cu relevan

sczut n perioada analizat. n schimb, factorii monetari, deprecierea cursului nominal i ineria

anticiprilor au exercitat influene puternice asupra preurilor. Influena puternic a factorilor

monetari asupra preurilor se datoreaz n principal multiplicatorului. Influena sczut a bazei

monetare asupra preurilor sugereaz o capacitate limitat a politicii monetare de a controlainflaia. Politica monetar a fost, n perioada analizat, mai degrab acomodativ. Este probabil

c o politic mai restrictiv ar fi putut obine reduceri suplimentare ale inflaiei, dar aceste

ctiguri ar fi fost relativ modeste. Localizarea cauzelor monetare la nivelul multiplicatorului

sugereaz c, n ultim instan, cauzele primordiale ale inflaiei provin din sectoarele bancar i

real ale economiei.


5/45


8

1. INTRODUCERE

n rndul economiilor n tranziie din Europa, Romnia este n prezent ara cu cel mai nalt nivelal inflaiei (Anexa I.). Numeroase studii elaborate n cadrul BNR au examinat n detaliu i auidentificat cauzele iniiale ale inflaiei, precum i pe cele ale persistenei acesteia n Romnia(vezi, spre exemplu, BNR, 200a i 200b). Oricum, pentru adoptarea unor decizii de politicmonetar corect fundamentate, identificarea cauzelor inflaiei nu este suficient. O alt condiienecesar este ierarhizarea diverselor cauze n ordinea importanei, pentru a selecta obiectiveleprioritare ale politicii monetare i instrumentele adecvate de intervenie. Acest demers implic

folosirea modelelor econometrice. Studiul de fa utilizeaz tehnica vectorului autoregresivstructural (VARS), propus de Sims (986) i Bernake (986), pentru a evalua importanarelativ a potenialilor factori inflaioniti n economia Romniei n perioada iunie 997 - august200.

Sunt examinate efectele asupra preurilor exercitate de o serie de factori incluznd masamonetar, cursul nominal de schimb, salariile i producia industrial. n plus, studiul utilizeazdecompoziia masei monetare (M2) n bani exteriori (baza monetar) i bani interiori(multiplicatorul bazei monetare). Aceast metodologie permite aproximarea aciunilor de politicmonetar cu inovaii n baza monetari localizarea mai precis a cauzelor inflaiei, comparativ

cu metodologia utilizat n mod obinuit n literatur.

n continuare, studiul este structurat dup cum urmeaz. Seciunea 2 pune n discuie uneleconstrngeri care pn de curnd au limitat sever posibilitatea de a utiliza metodele econometricen economiile n tranziie. Este identificat momentul ncepnd din care este posibil ca acesteconstrngeri s fi fost suficient relaxate n economia Romniei. Seciunea 3 prezint obiectivelestudiului. Dihotomia bani exteriori vs. bani interiori, precum i alte opiuni metodologice inndde strategia de analiz a acestui studiu sunt discutate n Seciunea 4. Seciunea 5 prezintmodelul econometric utilizat. Este discutat pe scurt metodologia vectorului autoregresiv (VAR)n Seciunea 5.. Seciunea 5.2. prezint strategia de modelare i descrie datele utilizate. n

Seciunea 5.3 este discutat problema identificrii i sunt prezentate avantajele VAR structural,metoda de identificare adoptat n acest studiu. Modelarea propriu-zis este descris pas cu pasn Seciunea 6. Seciunea 7 prezint rezultatele, interpretarea lor i principalele concluzii.Concluziile finale sunt rezumate n Seciunea 8.


6/45


9

2. DIFICULTILE UTILIZRII ECONOMETRIEI N ECONOMIILEN TRANZIIE

Pn de curnd, raritatea studiilor bazate pe metode econometrice, reprezenta o trstur comunliteraturii macroeconomice din rile n tranziie. Trei au fost cauzele principale ale acestei stride lucruri. Prima cauz este lipsa seriilor lungi de date. Modelele econometrice pot oferirezultate relevante numai dac numrul de observaii ale variabilelor incluse n model estesuficient de mare. Evident, aceast condiie nu a fost ndeplinit n primii ani ai tranziiei.

A doua cauz este legat de controlul administrativ asupra unor variabile economice precumpreurile, dobnzile, cursul de schimb, creditul .a. n toate rile n tranziie, n perioada denceput a acesteia, cel puin unele dintre aceste variabile au fost administrate. Modelareaeconometric se bazeaz pe ipoteza c variabilele de interes sunt aleatorii (random variables), nsensul c valorile pe care le vor lua n viitor sunt incerte. n mod clar, nu acesta este cazul cuacele variabile economice controlate administrativ de autoriti. n consecin, rezultateleobinute prin includerea acestor variabile n modele econometrice sunt corupte.

A treia cauz, cu deosebire relevant pentru analizele econometrice necesare fundamentriideciziilor de politic economic, este legat de Critica lui Lucas (CL). Lucas (976) a artatc, atunci cnd autoritile ntreprind schimbri de politic economic, agenii economici ialtereaz comportamentul pentru a se adapta optim schimbrilor intervenite. O parte acoeficienilor estimai ai modelelor econometrice reflect comportamentul agenilor. Esteprincipial greit ca autoritile s estimeze un model econometric pe baza datelor istorice, smodifice valoarea variabilei discreionare (spre exemplu, rata de cretere a bazei monetare) i sspere c valorile variabilelor-int (spre exemplu, inflaia i omajul) vor fi aproximativ celerezultate din recalcularea modelului. n fapt, coeficienii afectai de comportamentul agenilor(spre exemplu, parametrii curbei Phillips) se vor modifica i ei2. n consecin, efectele msurilorluate vor fi, de regul, altele dect cele urmrite de autoriti.

Cteva precizri sunt necesare pentru a nelege relevana deosebit a CL pentru rile ntranziie. CL nu se aplic n cazul deciziilor de politic economic obinuite, curente, ci numai ncazul acelor decizii care schimb regulile jocului. n literatura macroeconomic, acest tip dedecizii este ndeobte denumit schimbare de regim (regime change). Spre exemplu, n politicamonetar, variaiile zilnice ale dobnzii pe piaa monetar, induse de banca central, nureprezint schimbri de regim i deci nu intr sub incidena Criticii lui Lucas. n schimb, ncazul unei modificri relativ persistente a ratei de cretere a bazei monetare (de exemplu,

Proporiile i durata controlului au variat, oricum, puternic de la o ar la alta.2 Mai important nc, se vor modifica ntr-un mod neprevzut, adic neestimat n cadrul modelului. Lucas i Sargentau prezentat un program de anvergur al cercetrii econometrice, n care un obiectiv fundamental l reprezinttocmai gsirea acelor procedee de estimare a parametrilor care msoar schimbarea parametrilor comportamentali odat cu schimbarea regimului i/sau estimarea direct a parametrilor comportamentali (deep parameters). Progresenotabile au fost fcute n ultimii 20 de ani, pe linia acestui program de cercetare, n special de ctre economitiaparinnd colii de gndire a Ciclurilor Economice Reale (Real Business Cycle Theory).


7/45


0

scderea ratei n cazul unui program dezinflaionist sau, dimpotriv, creterea ei ntr-o perioadpreelectoral), CL devine relevant. n general, orice decizie de politic economic n msur safecteze ierarhia intereselor agenilor economici pe o perioad semnificativ de timp3 poate ficonsiderat schimbare de regim. Este evident c n economiile n tranziie schimbrile deregim sunt mult mai frecvente i mai ample dect n economiile de pia dezvoltate, incluzndsubstaniale transformri structurale i ajustri de politic economic.

Articolul lui Lucas a nruit munca unei ntregi generaii de macroeconometricieni i a distrus pentru mult timp linitea interioar a responsabililor de politic economic. Pentru rile ntranziie, lecia oferit de CL este urmtoarea: utilizarea econometriei direct pentru simularea

scenariilor privind politici economice alternative este sever limitat. Aceasta nu nseamn nsc metodele econometrice nu sunt folositoare n fundamentarea deciziilor economice.Dimpotriv, ele reprezint un instrument de nenlocuit pentru a sistematiza i interpreta datelestatistice primare. Mai mult, metodele econometrice reprezint singura metod posibil pentru ancerca identificarea empiric a relaiilor i interdependenelor dintre principalele variabilemacroeconomice. Relaiile dinamice ntre aceste variabile sunt mult prea complexe pentru aputea fi sesizate cu ajutorul statisticii descriptive.

Dup mai mult de un deceniu de tranziie, restriciile folosirii econometriei n rile n tranziie s-aurelaxat treptat. Seriile de date temporale se lungesc; n special seriile cu frecven lunar conin

deja suficiente observaii pentru estimri rezonabil de eficiente. n multe din rile n tranziie,dei reforma este departe de a fi ncheiat, multe din ocurile instituionale i ajustrilestructurale (i.e. schimbri de regim) de mare amploare s-au consumat deja.

n Romnia, tranziia a avansat mai lent dect n alte ri. n consecin, schimbri de regimmai frecvente i mai substaniale dect n alte ri sunt nc de ateptat. Cu toate acestea, se poateaprecia c importante transformri instituionale, n lipsa crora studiile macroeconometrice ar fiirelvante, s-au produs deja i n economia Romniei. M refer aici la consumarea ultimei etapeimportante de liberalizare a preurilor, precum i la liberalizarea complet a pieei valutare,ambele avnd loc n prima jumtate a anului 997. ncepnd de atunci, variabile

macroeconomice de prim interes, precum preurile, cursul de schimb, baza i multiplicatorulmasei monetare etc. pot fi, cu suficient ncredere, considerate aleatoare (n sens statistic) i, caurmare, posibil de modelat econometric.

Aceste consideraii sugereaz c, pentru acurateea modelelor macroeconometrice aplicate la

economia Romniei, sunt preferabile seriile de date care ncep la mijlocul anului 997. n studiul

de fa, sunt utilizate serii cu frecven lunar4 acoperind eantionul iunie 997 - august 200.

3 Sau nota bene fie i numai percepute de ageni ca atare. Aceast precizare relev importana cu totul deosebit

a transparenei i credibilitii politicii economice.4 Seriile cu frecvene mai mici (trimestriale i anuale) nu au, deocamdat, suficient de multe observaii pentru a fiutile n modele econometrice de tip sistem, precum vector autoregresiv (VAR) i vector cu autocorecie (VEC).


8/45


3. OBIECTIVELE STUDIULUI

Obiectivul imediat al acestui studiu este evaluarea importanei relative a factorilor cu potenialinflaionist n economia Romniei. Un alt obiectiv, general, este cel de a n elege relaiile iinterdependenele dintre variabilele macroeconomice de interes pentru conducerea politiciimonetare. Pentru atingerea obiectivului general, oricum, este necesar ca aceast investigaie sfie continuat printr-o serie de studii tematice n cadrul BNR.

Aa cum am menionat anterior, analize ale experilor BNR au investigat teoretic cauzele

inflaiei n Romnia post-comunist. Spre exemplu, studiul Economia real i creterile depreuri n perioada 990-2000 (BNR, 200b) identific urmtoarele cauze: creterea costurilorsalariale, evoluia fiscalitii, deprecierea leului, indisciplina financiar i arieratele, evoluiapreurilor i tarifelor practicate la utilitile publice oferite n condiii de monopol.

Simpla enumerare a acestor cauze reflect multitudinea i complexitatea lor. Datoritspecificitii instrumentelor politicii monetare i constrngerilor impuse asupra acestora detranziie, msura n care politica monetar poate aciona asupra acestor cauze este limitat. Cuatt mai important este, de aceea, selectarea obiectivelor politicii monetare n funcie deimportana relativ a cauzelor inflaiei. Aceasta selecie nu poate fi fundamentat fr a recurgela studii empirice. Este adevrat c, pentru economiile n tranziie, datorit constrngerilordiscutate n Seciunea 2, rezultatele studiilor econometrice trebuie interpretate cu pruden. Darele ofer un punct de pornire necesar pentru stabilirea prioritilor i fundamentarea deciziilorpoliticii monetare.

O important ntrebare la care acest studiu va ncerca s rspund este: ct de mare a fostimportana factorilor de natur monetar pentru inflaia din Romnia? Este o ntrebare de interesdeosebit pentru banca central, care acioneaz prin mijloace specifice tocmai asupra variabilelormonetare din economie. Rspunsul la aceast ntrebare ofer att posibilitatea de a evaluaactivitatea trecut a bncii centrale, ct i cea de a fundamenta opiunile viitoare de politicmonetar.

n literatura de specialitate au aprut recent analize asemntoare pentru alte economii ntranziie. Un exemplu interesant este studiul elaborat de Brada i Kutan (999). Autoriiinvestigheaz principalele cauze ale inflaiei n Cehia (pe perioada 993-998) i Ungaria iPolonia (pe perioada 990-998). Teza principal susinut de autori este c succesul acestor rin reducerea inflaiei sub 0 la sut n perioada 998-999 nu s-a datorat n primul rndsucceselor politicii monetare, ci cu precdere conjuncturii favorabile oferite de reducereapreurilor importurilor n a doua jumtate a anului 998. Autorii argumenteaz c politicamonetar n aceste ri a fost relativ slab, datorit multiplelor obiective asumate, precum i alipsei de cooperare din partea politicii fiscale. Va fi interesant de comparat rezultatele studiului

de fa cu cel citat, mai ales pentru c politica monetar n Romnia a suferit constrngerisimilare.


9/45


2

Pentru a-i susine teza, Brada i Kutan analizeaz efectele asupra preurilor de consum(msurate prin CPI) determinate de patru factori: masa monetar (M2), salariile nominale,preurile importurilor i valorile trecute ale preurilor de consum. Rezultatele analizei arat c, petermen scurt, efectele salariilor i ale masei monetare asupra preurilor nu sunt relevantecantitativ. Cele mai importante efecte provin de la ocurile preurilor importurilor i de laocurile din trecut suferite de preurile de consum. Acestea din urm sunt interpretate careflectnd ineria anticiprilor privind inflaia. Autorii conchid c, date fiind efecteleneimportante, pe termen scurt, ale factorilor monetari asupra inflaiei, politica monetar nu aputut avea o contribuie semnificativ la reducerea decisiv a inflaiei n cele trei ri.

n linii mari, studiul de fa urmrete obiective similare i utilizeaz proceduri asemntoarecelor din lucrarea lui Brada i Kutan. Cu toate acestea, cele dou studii difer semnificativ nprivina unor opiuni metodologice. Soluiile adoptate aici sunt menite s mbunteascprofunzimea analizei i relevana rezultatelor. O diferen important fa de studiul citat constn abordarea analitic a masei monetare, soluie ce va fi discutat n seciunea urmtoare. O altdiferen notabil intervine n modelarea econometric i este discutat, mpreun cu altedeosebiri mai puin importante, n Seciunea 5.


10/45


3

4. BANI INTERIORI VS. BANI EXTERIORII ALTE ASPECTE METODOLOGICE

La nceputul anilor 60, o serie de studii (Gurley i Shaw, 960; Tobin i Brainard, 963;Patinkin, 965) au abordat distincia dintre banii exteriori (outside money) i banii interiori(inside money). Banii exteriori sunt cei creai de banca central i pot fi identificai cu bazamonetar. Banii interiori sunt banii creai de bncile comerciale, datorit multiplicrii depozitelorn cadrul sistemului fracionar de rezerve. Ei pot fi msurai fie ca diferena dintre masamonetari baza monetar, fie ca multiplicator al bazei monetare.

Gurley i Shaw (960) au fost primii care au artat c banii exteriori i cei interiori au naturidiferite i trebuie, de aceea, analizai separat. n timp ce banii exteriori reprezint active netepentru sectorul privat (populaie i bnci comerciale), banii interiori reprezint att active, ct ipasive. Freeman i Huffman (99) avertizeaz c utilizarea n analize macroeconomice a maseimonetare ca atare, adic fr descompunera ei n bani exteriori i bani interiori, poate generaconcluzii eronate. Banii interiori reprezint depozite bancare, utilizate n principal pentru aacorda credite agenilor economici care creeaz capital. n consecin, banii interiori pot ficonsiderai drept capital intermediar. Freeman i Huffman conchid: banii interiori difer debanii exteriori, din punct de vedere al relaiei lor cu producia, datorit diferenei fundamentale

dintre capitalul intermediar i hrtia fr acoperire i fr utilitate intrinsec emis de autoritateamonetar5.

Dei distincia dintre banii interiori i banii exteriori este n prezent recunoscut n studiileteoretice, surprinztor de puine studii empirice utilizeaz aceast descompunere. Excepiinotabile sunt Manchester (989) i Cagan (993). Mai recent, Boel (2000) aplic sistematicaceast dihotomie n analiza interaciunilor dinamice dintre variabilele monetare i sectorul real.

Studiile citate mai sus au utilizat descompunerea bani exteriori (baza monetar) bani interiori(multiplicatorul bazei monetare) pentru a analiza efectele banilor asupra produciei. Studiul defa utilizeaz aceeai metodologie pentru evaluarea cauzelor inflaiei. Restul acestei seciuniprezint avantajele analizei separate a efectelor bazei monetare i, respectiv, ale multiplicatoruluipentru nelegerea cauzelor de natur monetar ale inflaiei.

O practic obinuit n studiile macroeconomice empirice este de a identifica aciunile de politicmonetar cu modificri ale masei monetare, de obicei msurate ca M sau M2. Oricum, la oexaminare mai atent, aceast abordare este cel puin ndoielnic. Studii mai recente auformalizat aceast critic. Meulendyke (989) i Strongin (995), spre exemplu, arat c stoculde bani din economie este influenat ntr-o proporie nsemnat de factori care scap controlului

5 inside money differ from outside money in its link to output because of the fundamental difference betweenintermediated capital and unbacked, intrinsically useless pieces of paper issued by the government (Freeman iHuffman, 99).


11/45


4

autoritii monetare. Urmtorul model simplu al masei monetare, bazat pe descompunereaacesteia n baza monetar (BM) i multiplicator (MM), va uura nelegerea argumentului.

M = N + D + Q ()

BM = N + R = N + RD + RQ + E (2)

MM = (k + q + 1) / (k + rD + rQ q + e)6 (3)

M = BM*MM (4)

Semnificaia simbolurilor este urmtoarea:

M = agregatul monetar relevant (M, M2 etc.);

N = numerar n circulaie;

D = depozite la vedere;

Q = cvasibani;

BM = baza monetar;

R = rezerve bancare totale;

RD = rezerve obligatorii pentru D;

RQ = rezerve obligatorii pentru Q;

E = rezerve excedentare;

MM = multiplicator;

k = N/D;

q = Q/D;

rD = RD/D;

rQ = RQ/Q;

e = E/D.

(Not: dac M = M, atunci Q = q = 0).

Dac rata rezervelor obligatorii este aceeai (= r) pentru depozitele la vedere i pentru cvasibani,aa cum este cazul n Romnia, atunci ecuaia (3) devine:

MM = (k + q + 1) / [k + r (1 + q) + e] (3)

6 Expresia analitic a multiplicatorului este obinut astfel:

BM = (N/D + RD/D + RQ/D + E/D) D = (k + rD + rQ q + e) D

M = (N/D + D/D + Q/D) D = (k + + q) D

MM = M / BM = (k + q + ) / (k + rD + rQ q + e)


12/45


5

Meritul acestui model binecunoscut este c exprim multiplicatorul n funcie de variabile carereflect comportamentul agenilor economici. n ecuaia (3), rapoartele numerar/depozite lavedere (k) i cvasibani/depozite la vedere (q) reflect preferinele publicului nebancar privindstructura propriului portofoliu de active bneti. Rata rezervelor excedentare (e) este determinatde comportamentul bncilor comerciale. Numai rata rezervelor obligatorii (r) este controlat dectre banca central. n plus, aceast rat este modificat relativ rar, datorit efectelor extrem deputernice asupra lichiditii sistemului bancar. n consecin, acele variaii ale masei monetarecare provin din fluctuaiile multiplicatorului se datoreaz cu precdere factorilor care nu pot ficontrolai de banca central7.

Dac, n privina multiplicatorului, influena exercitat de autoritatea monetar este minimal, eadevine relevant n cazul bazei monetare. Banca central influeneaz direct nivelul rezervelorbancare prin operaiunile sale curente. Este clar deci c efectul msurilor de politic monetarasupra masei monetare se localizeaz la nivelul bazei monetare, n timp ce multiplicatorul estedeterminat, n principal, de comportamentul publicului nebancar i al bncilor comerciale.

O alt precizare se impune aici. A spune c efectul msurilor de politic monetar asupra maseimonetare se regsete la nivelul bazei monetare nu este acelai lucru cu a spune c bazamonetar reprezint un indicator fidel al politicii monetare. Mai precis, micrile bazei monetarenu reflect exclusiv aciunile exogene, voluntare, ale bncii centrale, ci sunt ele nsele n mare

msur endogene. n primul rnd, numerarul n circulaie este determinat complet de cerere. n aldoilea rnd, modificrile, de ctre banca central, ale ofertei de rezerve bancare reprezint, petermen scurt, n bun msur, acomodri ale fluctuaiilor cererii de rezerve. Acest lucru este lafel de valabil pentru BNR, ct este i pentru Fed (vezi, spre exemplu, Meulendyke, 989).

n concluzie, nici baza monetar i nici alt agregat monetar nu reprezint o msur fidel aaciunilor voluntare de politic monetar8. Oricum, pentru obiectivele studiului de fa, esteimportant de subliniat urmtoarele. Pentru a evalua efectele variabilelor monetare asuprainflaiei, precum i rolul jucat de politica monetar, descompunerea masei monetare (M2) n bazamonetar i multiplicator este mai relevant dect utilizarea agregatului M2 ca atare.

Multiplicatorul nu este o constant pe care banca central o utilizeaz ca atare pentru adimensiona masa monetar. Multiplicatorul este una dintre cele mai complexe variabilemacroeconomice, ale crei fluctuaii sunt rezultanta efectelor exercitate asupra masei monetarede o pluralitate de cauze.

Pentru o interpretare corect a rezultatelor analizei bazate pe dihotomia baz multiplicator, estenecesar nelegerea corect a esenei multiplicatorului. n primul rnd, multiplicatorul este o

7 Evident, cu ct banca central modific mai des rata rezervelor obligatorii, cu att mai relevant este efectul politiciimonetare asupra multiplicatorului.8 Gsirea celui mai bun indicator pentru a msura aciunile exogene de politic monetar reprezint n sine o tem decercetare. Soluii alternative i discuii interesante sunt prezentate n Romer i Romer (989), Hoover i Perez(994), Christiano i Eichenbaum (992), Strongin (995).


13/45


6

variabil real9. n al doilea rnd, multiplicatorul exprim legturile dintre sectorul real i celmonetar ale economiei. Aceasta se poate vedea pornind de la ecuaia (3)0. Fluctuaiilemultiplicatorului provin cu precdere din modificarea acelor componente (k, q, i e) care reflectcomportamentul agenilor economici menaje, firme i bnci comerciale. Acest comportamenteste determinat n ultim instan de sistemul de interese i stimulente din economie, care, larndul lor, sunt influenate de multitudinea de evenimente din economia real.

Spre exemplu, preferina publicului nebancar pentru un anumit raport dintre numerar idepozitele la vedere (k) poate depinde de amploarea economiei subterane. Aceasta din urm poate fi influenat de factori precum fiscalitatea, nivelul salariului minim pe economie,

tehnologia decontrilor fr numerar etc. Rata rezervelor excedentare meninute de bnci (e) estedeterminat de dobnda i riscul creditelor i al altor tipuri de plasamente, care la rndul lor suntinfluenate de perspectiva investiiilor i creterii economice, de disciplina financiar la nivelmicroeconomic, de politica fiscal .a.m.d. Evident, (e) reflect i problemele interne alesectorului bancar. Aceste exemple sugereaz c fluctuaiile multiplicatorului pot fi generate de omultitudine de factori legai de sistemul bancar i, n ultim instan, de economia real. Cuexcepia clar a modificrilor ratei rezervelor obligatorii, ele nu pot fi atribuite direct politiciimonetare.

Pe de alt parte, politica monetar este n bun msur responsabil (fie prin pasivitate, fie prin

aciuni voluntare), de micrile bazei monetare. Din acest motiv, n studiul de faocurilesuferite de baza monetar vor fi considerate ca aproximri ale aciunilor de politic monetar.Aceste ocuri reflect ns nu numai aciunile voluntare, complet exogene, ci i aciunileacomodative ale bncii centrale ca rspuns la fluctuaiile cererii de rezerve din partea bncilorcomerciale. Caracterul de aproximaie al acestei msuri a aciunilor de politic monetar este datde faptul ca micrile bazei monetare sunt afectate, n plus, i de fluctuaiile necontrolateadministrativ ale numerarului n circulaie.

9 Influena preurilor este eliminat oricum ar fi exprimate (i.e. termeni nominali sau reali) BM i M: MM = M/BM= (M/P)/(BM/P).0

Ecuaiile (3) sau (3) reprezint numai exemple de exprimare analitic a multiplicatorului. Expresii mult maicomplexe pot fi dezvoltate, n funcie de gradul dorit de adncire a analizei. Forma adoptat aici este suficient

pentru ilustrare i pentru obiectivele acestui studiu.


14/45


7

5. MODELUL ECONOMETRIC

5.1. Metodologia VAR

Metodologia econometric utilizat n acest studiu este cea a vectorului autoregresiv (VAR).Alegerea metodologiei este justificat de natura investigaiei. Fenomenele macroeconomice semanifest ca sisteme dinamice complexe, cu feed-back i cauzalitate reciproc. n consecin,numai analizele de tip sistem (ecuaii simultane) sunt n msur s surprind interconexiuniledintre variabilele macroeconomice.

Analiza de tip vector autoregresiv (VAR) s-a impus n studiile macroeconometrice cu ncepere

din anii 70, principalul su promotor fiind Cristopher Sims. VAR reprezint o analiz de tip

sistem, n care toate variabilele incluse sunt, a priori, endogene i, de aceea, modelate mpreun.

Modelele VAR se concentreaz pe analiza ocurilor asupra variabilelor studiate. ocurile sauinovaiile reprezint acea parte din nivelul unei variabile care nu poate fi explicat de istoria(valorile trecute ale) acelei variabile sau a altor variabile din sistem. O inovaie apare astfel catermen eroare (rezidual) n ecuaia stochastic a sistemului. De exemplu, n sistemul:

Xt = a0 + a1Xt-1 + a2 Yt-1 + 1t (5)

Yt = b0 + b1Xt-1 + b2 Yt-1 + 2t , (6)

t i 2t reprezintocurile (inovaiile), n perioada t, asupra variabilelor X i, respectiv, Y. nfiecare ecuaie, restul termenilor reprezint partea deterministic explicat de istoria sistemului.

Principalul scop al analizei de tip VAR este de a evalua efectele diverselor ocuri asupravariabilelor din sistem. Fiecare variabil este afectat de inovaiile proprii, precum i de inovaiin celelalte variabile. Astfel, se poate rspunde la ntrebri extrem de importante din punctul devedere al autoritilor de politic economic, spre exemplu: Cum reacioneaz preurile la oinovaie n baza monetar?

Analiza VAR se finalizeaz n trei tipuri de rezultate: funcia de rspuns la oc (impulse responsefunction), descompunerea variaiei erorii de prognoz ( forecast error variance decomposition)sau, mai pe scurt, descompunerea variaiei i cauzalitatea-Granger.

Funcia de rspuns la oc (FRS) descrie efectul unui oc administrat unei variabile asupravalorilor viitoare ale fiecrei variabile din sistem. FRS urmrete traiectoria acestui efect n timp,la diferite orizonturi. Spre exemplu, FRS poate descrie, n termeni relativi (unitatea de msurutilizat n mod obinuit fiind deviaia standard), rspunsul preurilor la un oc asupra bazeimonetare dup o lun, dou luni, .a.m.d. Principalele informaii oferite de FRS se refer la

semnul rspunsului (pozitiv sau negativ) i la persistena efectelor diverselor ocuri.


15/45


8

Descompunerea variaiei11 (DV), pe de alt parte, ofer informaii cu privire la importanarelativ a fiecrui oc n ierarhia efectelor asupra variabilelor din sistem. Deoarece inovaiilesunt, prin definiie, impredictibile, orice inovaie provoac variaii neanticipate (sau erori deprognoz) n variabilele de interes. DV reprezint un calcul al proporiei din totalul acestorvariaii care se datoreaz ocurilor provenind de la fiecare variabil. Spre exemplu, DV poatearta ce procent din variaia preurilor este explicat de ocuri ale bazei monetare. Acest tip deinformaie este util pentru evaluarea importanei relative a cauzelor ce acioneaz asupra uneivariabile macroeconomice.

Testele de tip cauzalitate-Granger (CG) indic ce variabile sunt utile pentru prognoza altor

variabile. Mai precis, putem spune c X cauzeaz-Granger pe Y dac o prognoz a lui Y fcutpe baza unui set de informaii care cuprinde istoria lui X este mai bun dect o prognoz careignor istoria lui X. n ecuaia (6), se poate verifica dac X cauzeaz-Granger pe Y testnd daccoeficientul b este semnificativ diferit de zero. Trebuie subliniat c, n ciuda numelui, CG nupoate fi interpretat drept cauzalitate propriu-zis (structural), aa cum au demonstrat Cooley iLeRoy (985). CG este doar consistent cu (fr a fi nici necesar i nici suficient pentru)cauzalitatea autentic, conform ideii lui Hume (valorificat de Granger) c efectul trebuie ssuccead n timp cauzei. Mai important este faptul c CG este extrem de util n a rspunde lantrebri de tipul: Ce variabile pot semnala cu anticipaie o cretere n variabila X?

5.2. Strategia modelrii i datele

n studiul de fa, tehnica VAR este utilizat pentru evaluarea cauzelor inflaiei n Romnia, nperioada iunie 997 - august 200. Alegerea perioadei de analizi strategia modelrii in seamade constrngerile utilizrii econometriei n tranziie, discutate n Seciunea 2. nceperea analizeicu luna iunie 997 este justificat datorit majorelor schimbri de regim (preuri i curs deschimb) dinaintea acestei date. Dat fiind numrul limitat de observaii disponibile, estimareaunui VAR cu mai mult de 5 variabile nu ar fi fost recomandabil. Deoarece exist cel puin 6variabile ale cror interdependene prezint interes pentru analiz, modelarea a fost fcut ndou etape, n fiecare etap estimndu-se modele cu 5 variabile.

n prima etap, sunt examinate relaiile dinamice dintre preuri, producia industrial, masamonetar (M2), salarii i cursul de schimb. n aceast faz, masa monetar nu estedezagregat, astfel c rezultatele FRS i DV vor reflecta efectele asupra inflaiei alefactorilor monetari n ansamblu.

n a doua etap, masa monetar este descompus n bani exteriori (baza monetar) i baniinteriori (multiplicator). n aceast faz a analizei sunt obinute rezultatele finale, efecteleasupra inflaiei fiind atribuite celor dou tipuri de ocuri monetare i celorlali factori (salariile i

Traducerea mai corect a termenului variance este dispersie. Am decis, cu rezerve, s pstrez aici termenulvariaie, care ar putea uura nelegerea intuitiv a semnificaiei rezultatelor acestei metode de descompunere.


16/45


9

cursul de schimb). Pe baza acestei alocri se pot face aprecieri privind efectele politicii monetareasupra inflaiei.

Pentru adncirea analizei i pentru a verifica robusteea rezultatelor, ambele modele suntestimate n trei variante: (a) cu CPI i salarii nete; (b) cu PPI i salarii brute; (c) cu inflaia COREi salarii nete. Intuiia care st la baza acestor grupri este c salariile nete exercit presiuniasupra cererii finale care acioneaz asupra preurilor de consum, n timp ce salariile bruteexercit presiuni asupra costurilor, cu efecte asupra preurilor de producie.

Variabilele incluse n analizi modul lor de calcul sunt urmtoarele:

Indicele cu baza fix al produciei industriale (Y)

Indicele cu baza fix al preurilor de consum (CPI)

Indicele cu baza fix al preurilor de producie (PPI)

Indicele cu baza fix al preurilor de consum, exclusiv preurile administrate (CORE)

Masa monetar n sens larg (M2). Este calculat ca medie lunar, dup cum urmeaz:numerarul este cel mediu zilnic; mediile celorlalte componente s-au calculat ca (nceput deperioad + sfrit de perioad)/2

Baza monetar (BM), medie zilnic

Multiplicatorul bazei monetare (MM), calculat ca M2/BM

Salariile nete (SN)

Salariile brute (SB)

Cursul nominal de schimb lei-dolar SUA (E).

Toate seriile sunt ajustate pentru eliminarea factorilor sezonieri, cu ajutorul procedurii X2,utilizat de US Census Bureau. De asemenea, toate seriile sunt logaritmate.

Seriile de date sunt obinute din baza de date a Direciei Studii i Publicaii din BNR.

n total sunt estimate ase sub-modele VAR, n care variabilele sunt selectate dup cum urmeaz:

Model (A.): Y, CPI, M2, SN, E

Model (A.2): Y, PPI, M2, SB, E

Model (A.3): Y, CORE, M2, SN, E

Model (B.): BM, MM, SN, E, CPI

Model (B.2): BM, MM, SB, E, PPI

Model (B.3): BM, MM, SN, E, CORE.


17/45


20

Aa cum s-a artat mai sus, scopul principal al analizei de tip VAR este de a examina efecteleocurilor din sistem asupra fiecrei variabile de interes. Pentru a fi posibil o astfel deidentificare a efectelor, este necesar mai nti identificarea ocurilor.

Identificarea reprezint o etap esenial a analizei VAR i, mai general, a oricrei analizeeconometrice bazate pe ecuaii simultane. Problema identificrii, sau a ortogonalizrii oridescompunerii inovaiilor, a fost soluionat n variate moduri n literatura de specialitate. ncadrul modelelor de tip VAR, principalele metode de descompunere ntlnite sunt: cea recursivde tip Choleski, cea structural de tip Sims-Bernake i cea cu restricii pe termen lung, de tipBlanchard-Quah. n acest studiu, este adoptat metoda structural, propus de Sims (986) i

Bernake (986). Problema identificrii, precum i avantajele utilizrii metodei Sims-Bernakesunt prezentate pe scurt n seciunea urmtoare.

5.3. Problema identificrii i avantajele VAR structural

Formalizarea modelrii VAR este prezentat n numeroase surse. Excelente sunt, spre exemplu,Hamilton (994) i Enders (995). Prezentarea concentrat care urmeaz (n forma generalutilizat de Favero, 200) are drept unic scop explicarea diferenei dintre identificarea de tipCholeski i cea de tip Sims-Bernake, adoptat aici2.

Consideram urmtorul sistem cu n variabile:Axt = C(L)xt-1 + Bvt (7)

n care: A este o matrice (nxn), care descrie rela iile contemporane, structurale, dintre variabileledin sistem; xt este vectorul (nx) al variabilelor macroeconomice, C(L) este o matrice de polinoame cu lag-uri; vt este vectorul inovaiilor; B este o matrice (nxn), care n majoritateaaplicaiilor (ca i n cea de fa) este diagonal3.

Aceasta ecuaie poate fi rescris, prin pre-multiplicare cu A-, astfel:

xt = A-1

C(L)xt-1 + ut (8)

n care ut = A-Bvt.

Ecuaia (7) descrie modelul structural, i.e. modelul adevrat al economiei. Metodologia VAR, prin mijloace care vor fi discutate mai jos, poate analiza rspunsul variabilelor din sistem laocurile structurale, vt. Din pcate, modelul adevrat nu poate fi observat empiric. Cercettoriinu observ dect nite serii de date cu ajutorul crora pot fi estimai coeficienii ecuaiei (8), aa

2 Identificarea de tip Blanchard-Quah este mai dificil de aplicat cu un numr relativ mare de variabile i atunci cnd

restriciile nu sunt foarte clar sugerate de teorie.3 Dac B nu este matrice diagonal, atunci elementele non-zero care sunt n afara diagonalei principale permit caunele din variabilele endogene s fie afectate de mai multe ocuri structurale.


18/45


2

numita form redus a modelului. Aa cum se observ clar din faptul c ut = A -Bvt, inovaiilen form redus, ut, reprezint combinaii liniare de inovaii structurale, vt. Din acest motiv,nainte de a ntreprinde analiza inovaiilor, este necesar s fie rezolvatproblema identificrii,i.e. a recuperrii inovaiilor structurale, vt, din informaia cuprins n forma redus (8).

Matematic, identificarea ocurilor structurale se poate face numai dac sunt ndeplinite anumitecondiii privind numrul parametrilor din sistem. Practic, aceast problem se rezolv, n modobinuit, prin impunerea a priori a unor restricii-zero (i.e. impunerea valorii zero) unorcoeficieni ai matricelor A i B4. Deoarece n cazul matricei B adoptm forma diagonalobinuit n astfel de aplicaii, rmne de rezolvat restricionarea matricei A. Pentru a putea

identifica inovaiile structurale, este necesar s fie impuse cel puin n(n-)/2 restricii-zerocoeficienilor matricei A. Dac sunt impuse exact n(n-)/2 restricii, atunci sistemul esteidentificatexact. Dac se impun mai multe restricii, atunci sistemul este supra-identificat15.

n acest punct, trebuie subliniat o idee important. Aa cum s-a precizat mai sus, matricea Areflect relaiile structurale contemporane, adic relaiile de cauzalitate sau interdependendintre variabilele din model, manifestate n cursul unitii de timp utilizate n analiz (lun,trimestru etc.). Ca urmare, impunerea de restricii-zero coeficienilor matricei A esteechivalent cu adoptarea unor ipoteze asupra interdependenelor din economie.

Problema gsirii restriciilor-zero adecvate pentru identificarea inovaiilor structurale (numitidescompunerea sau ortogonalizarea inovaiilor) a fost rezolvat n literatur n mai multemoduri. Cea mai rspndit practic este descompunerea Choleski. Aceast metod impune ostructur triunghiular matricei A, cu toate elementele de deasupra diagonalei principale egale cuzero. Spre exemplu, date fiind variabilele x, y i z (listate n aceast ordine), matricei A, arelaiilor contemporane dintre ele, i se d forma:

1 0 0

A = a 1 0 (9)

b c 1

unde a, b i c sunt parametri.

Aceast metod impune o structur foarte rigid a relaiilor cauzale dintre variabile. Mai precis,structura de mai sus presupune o cauzalitate strict ierarhizat, n sensul c x cauzeaz pe y i z,iar y cauzeaz pe z, fr posibilitatea unor relaii cauzale reciproce. Pare puin probabil caaceast structur inflexibil s descrie suficient de corect interdependenele dintre variabilelemacroeconomice.

4 Vezi, spre exemplu, Kmenta (986), Hamilton (994), Enders (995), Favero (200).5 Iar dac restriciile sunt mai puine dect n(n-)/2, atunci sistemul este neidentificat i inovaiile structurale nu

pot fi recuperate.


19/45


22

Rigiditatea este eliminat prin metoda de ortogonalizare propus de Sims (986) i Bernake(986). Aceast metod i permite analistului s distribuie liber restriciile-zero n cadrul matriceiA. Utiliznd exemplul de mai sus, o posibil structur a matricei A este:

1 a 0

A = b 1 0 (0)

0 c 1

n aceast structur, este admis cauzalitate reciproc ntre x i y. n plus, z este afectat de y, darnu de x.

Pe lng flexibilitate, metoda Sims-Bernake (SB) prezint un alt mare avantaj din punctul devedere al modelrii econometrice. n timp ce din ortogonalizarea Choleski va rezultantotdeauna un sistem identificat exact, metoda SB admite sisteme supra-identificate. Pentru ailustra, n ambele ecuaii, (9) i (0), numrul de restricii-zero este 3, ceea ce nseamn cambele sisteme sunt identificate exact: n = 3, iar n(n-)/2 = 3. n metoda SB, este posibil s seimpun, n plus, c = 0, adic n total 4 restricii, ceea ce metoda Choleski nu ar permite. Mareleavantaj al supra-identificrii este c, spre deosebire de restriciile care identific exact, cele care

supra-identific pot fi testate empiric. n acest mod, identificarea inovaiilor structurale, de caredepind n mare msur rezultatele analizei, nu rmne un exerciiu complet a priori.

Din motivele artate, n acest studiu este aplicat metoda Sims-Bernake (sau VAR structural) pentru identificarea ocurilor structurale, spre deosebire de Brada i Kutan (999), unde seutilizeaz descompunerea Choleski. Etapele estimrii sunt descrise n seciunea urmtoare.


20/45


23

6. ETAPELE MODELRII I ESTIMARE

n aceast seciune vor fi descrise, pas cu pas, etapele modelarii VAR structural pentru cele 6submodele selectate. Pentru confortul cititorului, modelele sunt listate din nou aici:




Model (B.): BM, MM, SN, E, CPIModel (B.2): BM, MM, SB, E, PPI


Pentru ca rezultatele finale ale investigaiei s fie relevante, este strict necesar ca modeluleconometric s fie supus, la fiecare etap a modelrii, analizelor de tip diagnostic pentru testareaproprietilor statistice. Principalele etape ale modelrii sunt: testarea ordinului de integrare alvariabilelor de interes, selecia numrului de lag-uri ale VAR, test pentru existena cointegrrii,testarea stabilitii VAR, testarea calitilor de zgomot alb (white noise) a termenilorstochastici (reziduali) ai ecuaiilor VAR, identificare i testarea restriciilor supra-identificatoare,testarea stabilitii coeficienilor modelului.

n cele ce urmeaz, fiecare etap va fi descris succint i vor fi prezentate principalele rezultateobinute.

NOT: Datorit volumului foarte mare de rezultate generat de cele 6 modele, numai o parte vor fi prezentaten text sau anexe. Anexele vor include dou tipuri de prezentri. Anexele I includ date i rezultateprelucrate pentru prezentare. Anexele II prezint rezultatele n forma brut obinut de lacalculator. A treia categorie de rezultate sunt cele omise complet, din motive de spa iu. Etapele alecror rezultate sunt omise sunt marcate cu asterisc (*). Pentru cei interesai, autorul va pune ladispoziie, la cerere, oricare din rezultatele produse de programul econometric.

Testarea ordinului de integrare*. n conjuncie cu testul pentru existena cointegrrii, aceastprim etap este strict necesar pentru alegerea specificrii modelului. Mai precis, dac toatevariabilele de interes sunt staionare6 integrate de ordin zero, sau I(0) atunci estimareautiliznd variabilele cu specificarea iniial (niveluri) nu prezint probleme. De obicei ns, principalele variabile macroeconomice sunt nestaionare integrate de ordin mai mare dectzero. n acest caz, pot interveni diverse situaii. Dac seriile sunt nestaionare dar cointegrate,atunci estimarea cu specificare n niveluri sau n forma de model cu autocorecie (vector error-correction) este admisibil. Dac ns variabilele sunt nestaionare i nu sunt cointegrate, estenecesar specificarea variabilelor ca diferene (modificri de la o perioad la alta).

6 O serie este considerat (slab) staionar dac media i funcia de autocovariant sunt constante n timp.


21/45


24

Pentru cele zece variabile incluse n studiu testarea a fost fcut prin dou proceduri: testulDickey-Fuller augmentat (Dickey i Fuller, 979), i testul Phillips-Perron (Phillips i Perron,988). Rezultatele testelor arat c toate cele zece variabile sunt non-staionare.

Alegerea numrului de lag-uri ale VAR a fost bazat pe sinteza rezultatelor mai multormetode, i anume: testarea secvenial a semnificaiei lag-urilor, criteriul minimizrii erorii depredicie finale, Akaike, Schwartz i Hannan-Quinn. Ultimele trei metode (explicate n detaliu nLutkepol, 99) reprezint criterii de evaluare a coninutului informaional (information criteria)al fiecrui model. innd cont de numrul limitat de observaii din eantion, au fost luate nconsiderare numai modele cu maximum 4 lag-uri. Rezultatele testelor sunt prezentate n Anexa

II.. Pentru cele mai multe sub-modele majoritatea criteriilor selecteaz 2 lag-uri. Excepie clarface numai modelul B2, cu 3 lag-uri. Pentru a asigura comparabilitatea modelelor, am decisestimarea acestui model tot cu 2 lag-uri. Aa cum va indica analiza-diagnostic a termenilorreziduali, proprietile statistice ale modelului B2 rmn satisfctoare.

Testul pentru existenta cointegrrii*, utiliznd metodologia elaborat de Johansen (99,995), obine rezultate pozitive. Pentru fiecare din cele 6 sub-modele, ambele criterii folosite,trace i max, identific, la un nivel statistic semnificativ ( significance level) de 5 la sut, unnumr de vectori de cointegrare, r, astfel nct 0 < r < n=57. Aceste rezultate, coroborate cu celeale testelor de staionaritate, arat c modelele pot fi estimate ca VAR-uri cu variabile exprimate

n niveluri. Faptul c variabilele sunt cointegrate n fiecare model este important i pentruvaliditatea rezultatelor testrii cauzalitii-Granger. Mai exact, dac seriile de date sunt non-staionare i nu sunt cointegrate, atunci testele-F obinuite (utilizate pentru detectareacauzalitii-Granger) nu sunt valide (Sims et al, 990).

Corobornd rezultatele testrii staionaritii cu cele ale testrii cointegrrii se poate aprecia caadecvat opiunea pentru estimarea unui VAR cu variabile exprimate n niveluri8.

Testarea stabilitii VAR. Un VAR este stabil (staionar) dac efectele ocurilor asupravariabilelor din sistem se diminueaz pn la epuizare, dup o perioad de timp. Dac VAR nueste stabil (i.e. dac este exploziv), atunci intervalele de ncredere (confidence intervals) pentrufunciile de rspuns la oc (FRS) nu pot fi construite, pentru c erorile standard nu pot ficalculate cu metodele obinuite. n plus, economitii prefer s lucreze cu VAR-uri stabile,argumentnd c n realitate fenomenele economice explozive sunt extrem de rare. StabilitateaVAR se verific dac toate inversele rdcinilor caracteristice ale matricei coeficienilor estimaiai VAR au moduluri mai mici dect i se situeaz n interiorul cercului de raz (pentru detalii

7 Gsirea unui numr de relaii de cointegrare r=n ar nsemna, de fapt, c toate variabilele din sistem sunt staionare.Aceast ar contrazice, evident, rezultatele testelor de staionaritate i ar sugera c modelul este incorect specificat.8 Utilizarea unui vector cu autocorecie (vectorerror correction VEC) ar fi fost o alt opiune valabil. Preferabil

din anumite puncte de vedere, VEC ar fi consumat ns mai multe grade de libertate (numrul coeficienilor cetrebuie estimai fiind mai mare dect n cazul unui VAR echivalent), ceea ce s-ar putea dovedi problematic n cazuleantionului limitat de care dispunem.


22/45


25

tehnice, vezi, spre exemplu, Hamilton, 994). Aceast condiie este satisfcut pentru toate cele6 modele estimate aici (Anexa II.2).

Diagnosticul termenilor reziduali. Una dintre ipotezele eseniale ale metodologiei VAR esteaceea c termenii reziduali (erorile), ut, ai ecuaiei (8), reprodus mai jos, reprezint zgomotalb (white noise).

xt = A-1C(L)xt-1 + ut

Conceptul zgomot alb nseamn ca erorile sunt complet aleatorii. Mai precis, ele trebuie s fie

distribuite normal, s aib variaie constant (i.e. s fie homoscedastice) i s nu fie autocorelate.Pentru ca rezultatele analizei VAR s fie validate, este necesar ca ipoteza zgomotului alb s fietestat.

Rezultatele testelor (Anexa II.3) sunt satisfctoare pentru toate modelele. Cu marj confortabil,ipotezele testate (lipsa de autocorelaie, normalitate i homoscedasticitate) nu sunt respinse lanivelurile semnificative convenionale de la sut i 5 la sut. Excepie face numai modelul(B.2), pentru care normalitatea este acceptat numai la la sut (nu i la 5 la sut) i unde suntsemne de autocorelaie la primul lag.

Date fiind rezultatele favorabile ale analizei-diagnostic a modelului, se poate trece la ultima faza modelrii, i anume identificarea inovaiilor structurale.

Identificare prin metoda Sims-Bernake. Aa cum am artat n Seciunea 5.3, ortogonalizareainovaiilor, sau identificarea ocurilor structurale, vt, se face prin impunerea de restricii-zerocoeficienilor matricei A din ecuaia (7), reprodus mai jos:

Axt = C(L)xt-1 + Bvt

Matricea A, cu restriciile impuse, descrie relaiile contemporane (i.e. din cadrul perioadei deanaliz) dintre variabilele de interes. Cel puin n(n-)/2 restricii sunt necesare pentru identificare

exact. n cazul modelului nostru cu 5 variabile, sunt necesare cel puin 0 restricii-zero. Dacnumrul de restricii este mai mare, sistemul este supra-identificat. n acest caz, se poate testadac restriciile impuse sunt consistente cu realitatea, adic cu interdependenele reflectate ndinamica seriilor de date.

Strategia adoptat n vederea identificrii a fost conceput n aa fel nct rezultatele testriirestriciilor supra-identificatoare s permit verificarea robusteii modelului general. Concret, amurmrit nu numai validarea fiecruia din cele 6 modele n parte, dar i consistena dintrestructurile impuse acestor modele. Logica acestei abordri este c apare drept rezonabil ca ntremodelele cu variabile de natur similar s nu existe diferene de structur. Mai exact, structura

modelului nu ar trebui s se schimbe semnificativ dac inflaia este msurat prin CPI, prin PPI,sau prin CORE, ori dac salariile sunt cele nete sau cele brute. n consecin, am impus restricii


23/45


26

identice modelelor A-A3 i, respectiv, B-B3. Mai mult, am urmrit nu numai consistenarestriciilor ntre modelele de tip A i, respectiv, B, dar i ntre cele dou tipuri de modele.

Pentru a clarifica aceste consideraii, sunt prezentate mai jos structurile matricelor A pentrumodelele A-A3 i, respectiv, B-B3. Matricele sunt prezentate n form tabelar, indicndu-senumele variabilelor pe rnduri i coloane. Simbolul P este utilizat pentru a desemna indicelepreurilor (care poate fi CPI, PPI, sau CORE), iar S pentru salarii (care pot fi SN ori SB).

Structura relaiilor contemporane dintre variabile este descris n felul urmtor. Variabila de peun rnd este influenat, n cursul unei luni19, de variabilele de pe coloane. Cifra 0 semnific

lipsa de influen (acestea sunt restriciile-zero impuse), iar cifra semnific existentainfluenei. irul de -ri pe diagonala principal nseamn c fiecare variabil este influenatde ea nsi.

Tabelul 1. Structura matricei A Modele A1-A3

Y P M2 S E

Y 0 0

P 0 0 0

M2 0

S 0 0 0

E 0 0 0 0

Tabelul 2. Structura matricei A Modele B1-B3

BM MM S E P

BM 0 0

MM 0

S 0 0 0

E 0 0 0 0

P 0 0 0

9 Este important s precizm perioada, pentru c structura relaiilor dintre variabile se poate schimba o dat cu

intervalul de timp. Acest fapt este evident dac ne gndim c, spre exemplu, o variabil reacioneaz la schimbri nalt variabil dup mai mult de o lun. n acest caz, relaia contemporan va aprea ntr-o analiz cu serii de datetrimestriale, dar nu ntr-o analiz cu date lunare.


24/45


27

Restriciile impuse, confirmate, aa cum se va arta mai jos, prin testare formal, sunt generatede intuiii teoretice obinuite, relativ necontroversabile. Rndul nti din Tabelul arat c, ndecursul unui orizont de timp de o lun, producia industrial (Y) este influenat de preuri(influen consistent cu existena unei curbe Phillips pe termen scurt) i de salarii. Preurilerspund la evoluia cursului, iar masa monetar se ajusteaz la micarea produciei, salariilor icursului de schimb al leului. Salariile sunt influenate de masa monetar; creterea lor nu este, ngeneral, posibil fr o majorare a masei monetare, date fiind producia i, deci, omajul ipreurile. n fine, n decursul perioadei scurte de o lun cursul nominal de schimb nureacioneaz la micri ale celorlalte variabile; s ne amintim c teoria PPP (purchasing power

parity) se refer la relaii pe termen lung.

n Tabelul 2, restriciile referitoare la preuri i curs (rndurile 4 i 5) sunt identice cu cele dintabelul . Baza monetar (BM rndul ) este influenat de multiplicator i de curs. Aceastrelaie poate fi interpretat ca o funcie-reacie a bncii centrale la variaiile MM i E, fie ca osimpl acomodare a acestor variaii. Fluctuaiile multiplicatorului variabil cu nalt grad deendogeneitate reflect reaciile publicului i ale sistemului bancar la micrile bazei, salariilori cursului. Salariile sunt influenate de multiplicator pentru c micrile lor sunt strns legate decredite (pe termen scurt) care multiplic depozitele n sistemul bancar.

Structuri alternative celor descrise mai sus sunt, firete, a priori posibile. Oricum, testarea

restriciilor confirm aceste structuri. Unele alternative rezonabile au fost ncercate, dar au fostrespinse la testare.

Din tabelele i 2 se poate vedea c ambele structuri sunt supra-identificate: pentru ambele clasede modele, matricea A conine 3 restricii . Pentru validarea acestor restricii se utilizeaz testulLR (likelihood ratio)20. Sunt prezentate mai jos rezultatele testrii, indicndu-se probabilitatea(p-value), i.e. nivelul semnificativ maxim la care ipoteza testat nu poate fi respins. Pentru acesttest, ipoteza este c restriciile-zero impuse matricei A sunt consistente cu datele.

Model Probabilitate (p-value)

A- 0,644

A-2 0,830

A-3 0,862

B- 0,308

B-2 0,64

B-3 0,4482

20 LR este distribuit 2 cu un numr de grade de libertate egal cu cel al restriciilor care depesc n(n-)/2, adic 3 ncazul de fa.


25/45


28

Se poate observa c, la nici unul din nivelurile semnificative convenionale, pentru nici unuldintre modele, ipoteza c restriciile sunt valide nu poate fi respins.

Testarea stabilitii coeficienilor modelului. Aceast etap este necesar pentru a verificaviabilitatea modelului din perspectiva confruntrii cu Critica lui Lucas (CL). Aa cum am artatn Seciunea 2, perioada de tranziie este prin natura ei o perioad de schimbri structurale sau, nterminologia lui Lucas (976), schimbri de regim. Conform acestei critici, analizele bazate pemodele econometrice sunt invalidate dac ignor schimbrile de regim survenite n cursulperioadei de analiz.

Implicaiile CL n forma sa cea mai strict sunt extrem de severe pentru analizelemacroeconometrice. Metodologia econometric apt s produc modele complet inatacabile dectre CL este nc domeniu de cercetare (vezi nota 2). Una din dificulti, de ordin att teoreticct i practic, cu care se confrunt analistul este de a identifica prezena schimbrilor de regim. Omodalitate practic de a verifica dac n cursul perioadei de analiz au avut loc schimbristructuralesemnificative (i.e. schimbri de regim) este testarea stabilitii coeficienilor ecuaiilordin model. Pentru acest scop, n studiul de fa am utilizat procedurile CUSUMi CUSUM of

squares, care se numr printre testele de stabilitate cele mai cunoscute i frecvent utilizate nliteratura de specialitate (pentru detalii, vezi Brown et al., 975).

Pentru economie de timp i spaiu, rezultatele testelor de stabilitate sunt prezentate numai pentrumodelul B. Aa cum se observ din Anexa I.5, pentru fiecare din ecuaiile modelului, attpentru testul CUSUM, ct i pentru testul CUSUM of squares, graficul indicatorului testat nu iesen afara benzii critice corespunztoare unui nivel semnificativ statistic de 5 la sut. Prin urmare,la acest nivel semnificativ, ipoteza stabilitii coeficienilor nu poate fi respins. Acest rezultatconfer o validare n plus modelului utilizat. Mai precis, rezultatul sugereaz c, n cursulperioadei analizate, nu au avut loc schimbri de regim care s altereze semnificativ parametriimodelului B.

Ultimul test discutat ncheie analiza-diagnostic a modelului econometric. n ansamblul lor,rezultatele sugereaz c, n forma sa final, modelul general reprezint o bun aproximare astructurii i dinamicii interaciunilor dintre variabilele de interes2. Dou argumente sprijinaceast concluzie. n primul rnd, toate sub-modelele au trecut relativ confortabil setul testelor-diagnostic. n al doilea rnd, faptul c descompunerile structurale, validate prin testare, ale celor6 variante sunt consistente verific robusteea modelului adoptat.

Pe baza modelului adoptat n cele 6 variante se pot acum genera rezultatele finale, sub formafunciei de rspuns la oc, a descompunerii variaiei i a cauzalitii-Granger. Rezultatele suntprezentate i interpretate n seciunea urmtoare.

2 Aa cum sunt ele reflectate n seriile de date disponibile. Nu trebuie uitat: calitatea i coninutul informaional aldatelor se transmit calitii concluziilor studiilor empirice.


26/45


29

7. REZULTATE I INTERPRETARE

Principalele rezultate ale analizei de tip VAR se concretizeaz n funcii de rspuns la oc (FRS),descompunerea variaiei (DV) i cauzalitate-Granger (CG).

FRS descrie efectul unei inovaii ntr-o variabil asupra variabilei nsei i a celorlalte variabiledin sistem. FRS sunt utile pentru a determina semnul efectelor (+/-) i persistena acestora.Efectele sunt urmrite la diverse orizonturi de timp. n cele ce urmeaz, voi prezenta FRS pentruorizonturi de pn la 2 luni. Dat fiind concentrarea acestui studiu asupra cauzelor inflaiei, sunt

prezentate n general numai FRS ale preurilor. n text vor fi incluse numai graficele cu FRScombinate. Pentru FRS individuale, cititorul este trimis la Anexa I.3. Pentru toate celelaltevariabile, FRS pot fi obinute de la autor, la cerere.

DV calculeaz, n procente, proporiile din variaia unei variabile care se datoreaz inovaiilorproprii i inovaiilor celorlalte variabile. Proporiile sunt calculate, ca i n cazul FRS, la diverseorizonturi. DV pentru toate variabilele n cele 6 modele sunt prezentate n Anexa I.2. n text vorfi inserate numai rezultatele descompunerii variaiei preurilor.

Trebuie semnalat c interpretarea rezultatelor DV necesit precauie. Aceast tehnic atribuieefectul total asupra unei variabile, n ntregime, variabilelor incluse n sistem. Dac din sistem

lipsesc factori cu efecte asupra variabilei a crei variaie este descompus, atunci una sau maimulte variabile din cele incluse preiau efectul imputabil variabilelor omise. De aici rezult douaspecte importante. n primul rnd, este esenial ca factorii inclui n analiz s fie cei maiimportani, sau, altfel spus, ca efectul factorilor exclui s fie ct mai mic posibil. n selectareafactorilor de prim interes, aportul teoriei este indispensabil. n al doilea rnd, rezultatele DVtrebuie interpretate drept indicative de ordin de mrime i nu drept calcule precise defundamentare a deciziilor.

n fine, testele pentru cauzalitatea-Granger vor determina acele variabile care conin informaiiutile prediciei altor variabile. Rezultatele testelor sunt prezentate n Anexa I.4.

nainte de a interpreta rezultatele, reamintesc aici variabilele incluse n cele 6 modele:




Model (B.): BM, MM, SN, E, CPI

Model (B.2): BM, MM, SB, E, PPI



27/45


30

O prim observaie care se impune din examinarea Anexei I.2. este c rezultate aproape identicese obin din modelele (A.) i (A.3) i, similar, din modelele (B.) i (B.3). Modelele din fiecarepereche difer numai prin folosirea alternativ a CPI i a indicatorului CORE (mai precis CORE calculat de BNR, indicator ce exclude din calculul indicelui preurile administrate).

Dintre puinele diferene ntre rezultatele acestor modele-pereche, exist una care prezintinteres. Cititorul este rugat s compare proporiile din variaia CPI (Tabelele A2..2 i A2.4.5) i,respectiv, CORE (Tabelele A2.3.2 i A2.6.5) explicate de propriile inovaii. Se poate observa c,att pentru modelele de tip A ct i pentru modelele de tip B, propriile inovaii explic oproporie mai mare a variaiei CORE dect proporia din variaia CPI explicat de propriile

inovaii. Cu alte cuvinte, preurile neadministrate sunt influenate de propriile ocuri n proporiemai mare dect sunt influenate preurile n ansamblu de propriile ocuri. Dar ocurileansamblului preurilor includ, n plus, ocurile preurilor administrate. Aceast constataresugereaz o prim concluzie a analizei, i anume c, nperioada analizat (iunie 997 - august200), evoluia preurilor administrate nu a reprezentat un factor inflaionist de prim mrime.

Dac preurile administrate nu reprezint principala surs a variaiei preurilor de consum, sepune imediat ntrebarea: Care este sursa ocurilor proprii, care explic ntre 89 la sut (modelB.3) i 98 la sut (model A.3) din variaia preurilor neadministrate, la 3 luni dup producerealor? Fiind ocuri proprii, ele nu provin din celelalte surse modelate explicit, i anume inovaii

monetare, n producie, salarii sau curs de schimb. Exist ns un factor cauzal esenial, care estedificil de modelat explicit dar a crui influen este n mod cert prezent n evoluia preurilor:anticiprile (expectaiile). Dac anticiprile se caracterizeaz prin inerie, atunci inflaia dintrecut poate fi considerat o aproximare a anticiprilor (vezi, spre exemplu, Brada i Kutan,999). Adoptnd aceast interpretare, rezultatele din Anexa I.2 sugereaz un efect puternic alanticiprilor asupra inflaiei, pe termen foarte scurt, dup care ali factori, care vor fi discutaimai jos, ctig n importan.

A doua concluzie a analizei este, deci, c ineria anticiprilor a fost un factor important (petermen scurt) de cretere a preurilor n perioada analizat.

Se pune imediat ntrebarea: Ce explic ineria anticiprilor? Masson et al. (997) ofer caexplicaii valabile pentru rile n curs de dezvoltare: nsui nivelul nalt de pornire al inflaiei,dominaia fiscal (i.e. finanarea deficitului prin mprumut de la sistemul bancar) i persistenacauzelor fiscale ale inflaiei. Apreciind drept valabile aceste cauze i n cazul Romniei, aaduga la ele i lipsa de credibilitate a politicii monetare, datorat depirii cu regularitate aobiectivelor de inflaie anunate.

Dat fiind similitudinea rezultatelor perechilor de modele (A.)/(A.3) i (B.)/(B.3), ncontinuare voi omite din interpretare referiri exprese la modelele (A.3) i (B.3). Concluziilesugerate de aceste modele sunt identice celor generate de analiza modelelor (A.) i, respectiv, (B.).

Voi examina n continuare, pe rnd, rezultatele modelelor (A.), (A.2), (B.) i (B.2).


28/45


3

Modelul (A.1)

Figura prezint, sub forma FRS, rspunsurile CPI la ocurile venite de la toate cele 5 variabile.Se poate observa c preurile rspund pozitiv la ocurile proprii, la ocuri reale (Y), monetare(M2), i din partea cursului (E). n mod clar, efectele monetare i cele ale cursului domin caimportan, n special cele dinti. La inovaii n salariile nete (SN), CPI rspunde pozitiv nprimele 2 luni i negativ dup aceea.

Oricum, examinnd Anexa I.3., unde FRS sunt prezentate individual, cu includerea intervalelorde ncredere (confidence intervals), se observ c efectele salariilor, ca i efectele negative pe primele 2 luni ale ocurilor monetare nu sunt semnificative statistic (intervalul de ncredereincluznd nivelul zero). Semnificative statistic sunt numai efectele inovaiilor proprii, n timpul primelor 4-5 luni, i cele ale ocurilor monetare i de curs, care devin importante dup acestorizont.

Concluzii similare rezulti din examinarea DV (Tabelul 3). La un orizont de 3 luni, varia iaCPI este explicat n proporie de 92 la sut de inovaiile proprii. La orizonturi mai lungi,ocurile monetare i cele din partea cursului de schimb sunt cele mai importante, ajungnd sexplice 53 la suti, respectiv, 29 la sut din variaia CPI dup2 luni.

Se mai poate observa c inovaiile n producia industrial i cele n salariile nete explic

proporii nesemnificative din variaia preurilor, indiferent de orizontul de timp considerat.

Alte observaii interesante pot fi semnalate examinnd rezultatele DV din Anexa I.2.. Variaiaproduciei industriale este explicat n proporie de peste 80 la sut, la orizonturi de pn la 2luni, de inovaiile proprii. Dintre celelalte ocuri, cele provenind de la salariile nete au ocontribuie modest, iar restul nesemnificativ. Aceste rezultate sugereaz c evoluia sectoruluireal are cauze proprii, fr influene majore din partea variabilelor nominale.

Variaia cursului de schimb nominal (E) este influenat aproape n totalitate de inovaiile propriii de ocurile monetare. Interpretnd, ca i n cazul inflaiei, propriile inovaii drept indicator al

anticiprilor, constatm c acestea reprezint factorul determinant primordial, pe termen foartescurt, al evoluiei cursului de schimb. ncepnd de la orizonturi de 6 luni, influena factorilormonetari crete semnificativ, egalnd-o n importan pe cea a anticiprilor.

n fine, o alt observaie important este cocurile monetare explic proporii substaniale dinvariaiile variabilelor nominale (CPI, SN i E), dar reprezint un factor nesemnificativ nexplicarea variaiei produciei.


29/45


32

-.004

.000

.004

.008

.012

.016

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Soc Y

Soc CPISoc M2

Soc SN

Soc E

Figura1:RaspunsulCPIlasocuristructurale(ModelA.1)(inovatia=odeviatiestandard)

Tabelul 3. Descompunerea variaiei pentru CPI (Model A.1)

% din variaia CPI explicat de inovaii n:

Orizont(luni)

Y CPI M2 SN E

0 97 0 0 3

2 0 93 3 3

3 0 92 3 54 82 6 2 0

5 2 6 6 2 8

6 4 43 28 24

7 5 30 38 26

8 5 23 44 28

9 5 8 48 28

0 5 5 50 28

5 3 52 29

2 5 2 53 29


30/45


33

Importana factorilor monetari este confirmat, ntr-o manier similar, i de testarea cauzalitii-Granger (Anexa I.4). Testele arat c M2 cauzeaz-Granger variabilele nominale, dar nu iproducia industrial. Faptul c M2 cauzeaz-Granger CPI (valoarea-p a testului: 0.0)confirm importana factorilor monetari pentru inflaie. Interesant, dei ocurile din parteacursului de schimb au o contribuie substanial la explicarea variaiei CPI, E nu cauzeaz-Granger CPI. Aceasta nseamn c, dei important, influena cursului asupra preurilor deconsum nu are un caracter regulat, predictibil.

Modelul (A.2)

Modelul acesta difer de modelul (A.) prin nlocuirea CPI i a salariilor nete cu PPI i,respectiv, salariile brute. Funciile de rspuns ale PPI la ocuri sunt prezentate n Figura 2.Rspunsurile au, n general, aceleai semn i caracteristici ca i rspunsurile CPI, cu o singurdiferen notabil: importana relativ a ocurilor monetare i de curs n explicarea variaieipreurilor este inversat. n cazul preurilor de producie, influena cursului este mai importantdect influena factorilor monetari.

Aceeai concluzie este ntrit de rezultatele DV (Tabelul 4). La orizontul de 2 luni, spreexemplu, proporiile din variaia PPI explicate de inovaiile n M2 i E sunt aproape inversate ncomparaie cu Tabelul 3: 33 la suti, respectiv, 53 la sut.

O foarte probabil explicaie a acestor rezultate este elasticitatea22 mai mare a cererii deimporturi pentru consum dect a cererii de importuri pentru producie, combinat cu gradulsczut de concuren din economie. n acest caz, micrile preurilor importurilor reflect fideldeprecierea leului, pe care o transmit, la rndul lor, n mare msur, preurilor de producie.Ipoteza unei cereri inelastice de importuri pentru producie este perfect plauzibil, mai ales ncondiiile unor constrngeri bugetare slabe la nivel microeconomic. Pe de alt parte, este extremde improbabil ca cererea de importuri pentru consum s nu fie mai elastic, tocmai datoritconstrngerilor bugetare mult mai drastice care opereaz la nivelul consumatorilor23. n acestecondiii, deprecierea leului s-ar reflecta mai puin fidel n preurile de consum dect n cele deproducie24.

Inversarea importanei relative a factorilor monetar i de curs pentru CPI i PPI este confirmati de testul cauzalitii-Granger (Anexa I.4). Mai precis, PPI este cauzat-Granger de E, dar nu deM2.

22 Este vorba, evident, de elasticitatea fa de pre.23 Spre exemplu, exist relativ puine produse de import pe care consumatorii le pot cumpra pe credit sau pentrucare pot acumula arierate de pli.24 Validitatea acestei explicaii necesit de asemenea ca oferta de importuri s nu fie perfect elastic. Aceasta pare oipotez rezonabil, mai ales pe msur ce orizontul de timp crete.


31/45


34

-.010

-.005

.000

.005

.010

.015

.020

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Soc YSoc PPISoc M2

Soc SBSoc E

Figura 2: Raspunsul PPI la socuri structurale (Model A.2)

(inovatia = o deviatie standard)

Tabelul 4. Descompunerea variaiei pentru PPI (Model A.2)

% din variaia PPI explicat de inovaii n:

Orizont(luni)

Y PPI M2 SB E

0 92 0 0 8

2 0 75 2 22

3 0 60 3 2 344 2 45 9 43

5 3 3 5 50

6 4 2 20 2 53

7 4 5 25 2 54

8 4 2 28 3 54

9 4 0 30 3 54

0 3 8 3 3 54

3 7 32 3 53

2 3 7 33 4 53


32/45


35

Este interesant de observat c inovaiile proprii explic o proporie sensibil mai mic a variaieipreurilor de producie dect n cazul preurilor de consum. O posibil interpretare ar fi c ineriaanticiprilor este mai puternic pentru consumatori dect pentru productori. Aceast posibilitateamintete de modelul cu informaie asimetric al lui Friedman (968), n care firmele sunt maibine informate dect angajaii lor cu privire la preuri. n acel model ns, asimetria informaieiexplic influena pe termen scurt a banilor asupra produciei, trstur ce pare s fie absent dineconomia Romniei n perioada analizat, dup cum reiese din observaia urmtoare.

DV pentru producia industrial arat c inovaiile proprii sunt factorul de influen primordialdar, comparativ cu modelul (A.), n proporie mai mic. Diferena este preluat de celelalte

variabile, cu excepia M2. Astfel, se confirm concluzia sugerat de modelul (A.) privind lipsade influen a factorilor monetari asupra produciei. Concluzia este coroborati de absenacauzalitii-Granger ntre M2 i Y.

Celelalte rezultate ale DV pentru modelul (A.2) nu nregistreaz importante diferene calitativefa de rezultatele modelului (A.). Ca deosebiri, ar fi poate de notat influena crescnd n timpa PPI asupra cursului (nedepind ns0 la sut la 2 luni) i influena semnificativ a cursuluiasupra salariilor brute, la 9 i, mai ales, la 2 luni (4 la suti, respectiv, 23 la sut).

Analiza rezultatelor modelelor din grupa A a generat o serie de concluzii. Cea mai important

din punctul de vedere al obiectivului primar al studiului de fa este cfactorii de naturmonetar exercit influen substanial asupra preurilori a celorlalte variabile nominaleincluse n model.

n multe studii empirice, analiza se oprete n acest punct, pn la care masa monetar a fostanalizat ca un agregat omogen. Adugnd ipoteza obinuit c politica monetar influeneaz nmare msur fluctuaiile masei monetare, s-ar putea deduce c politica monetar a avut efectesubstaniale asupra creterii preurilor n perioada analizat.

n acest studiu, analiza este adncit prin descompunerea masei monetare n cele doucomponente eterogene ale sale, baza monetar (banii exteriori) i multiplicatorul bazei monetare

(banii interiori). Natura celor dou componente, discutat n Seciunea 3, sugereaz c influena politicii monetare se localizeaz cu precdere la nivelul bazei monetare, n timp cemultiplicatorul este influenat n mare msur de comportamentul sectorului bancar i al publicului nebancar. Aceast abordare recunoate faptul c factorii de natur monetar aumultiple cauze. n partea a doua a analizei, aciunile de politic monetar vor fi identificate cuinovaiile n baza monetar. Dei numai o aproximare (vezi discuia din Seciunea 3), soluiaadoptat este justificat deoarece o parte important a inovaiilor din baza monetar au ca sursaciunile de politic monetar. Aceast abordare elimin cel puin o parte a ambiguitilorimplicate de identificarea aciunilor de politic monetar cu inovaii n masa monetar.

O alt concluzie important a analizei de pn acum este c ocurile ofertei agregate(aproximate aici prin ocurile produciei industriale) nu au reprezentat, n perioada analizat,


33/45


36

un factor inflaionist relevant. Continund analiza inflaiei, voi omite producia industrial dinvectorul variabilelor de interes25. O alt opiune ar fi fost eliminarea salariilor. Am preferatreinerea acestora n model pentru a compara rezultatele de aici cu cele raportate de Brada iKutan (999).

Modelul (B.1)

Figura 3 prezint graficele FRS ale CPI. Se disting n mod clar reaciile preurilor de consum laocuri provenite de la multiplicator (cu deosebire) i de la cursul de schimb. Anexa I.3.3, undeFRS sunt prezentate individual i unde sunt incluse intervalele de ncredere, arat c, n afaraocurilor proprii CPI, numai ocurile MM i E au influene semnificative din punct de vederestatistic.

Rezultatele DV (Tabelul 5) confirm aceste observaii. Ineria anticiprilor, aproximat deinovaiile proprii ale CPI, este factorul primordial care explic variaia preurilor de consum petermen foarte scurt. La orizonturi din ce n ce mai lungi, inova iile multiplicatorului devin din cen ce mai importante, ajungnd s explice 64 la sut din variaia CPI dup2 luni. Cursul deschimb este al doilea factor ca importan la orizonturi mai lungi. Baza monetar i salariilereprezint factori de influen cu relevan sczut. Atingnd un maxim de 0 la sut la 4 luni,puterea explicativ a ocurilor bazei monetare asupra variaiei preurilor este cea mai sczut laorizonturi peste 6 luni.

Examinnd rezultatele DV pentru celelalte variabile, se constat c ocurile provenite de lamultiplicator reprezint factorul explicativ determinant, n special la orizonturi mai ndeprtate,pentru variaiile salariilor i cursului.

Aceste observaii sugereaz o concluzie extrem de important a analizei. Dac ocurile bazeimonetare au efecte minore asupra inflaiei, atunci capacitatea politicii monetare de a controlaevoluia preurilor este limitat. Orict de provocatoare ar prea aceast concluzie la primavedere, ea este confirmat pentru alte ri n tranziie (Cehia, Polonia i Ungaria) de studiul luiBrada i Kutan (999). Autorii citai au ajuns la aceast concluzie fr a utiliza descompunerea

M2 n baz i multiplicator, dar au gsit de la bun nceput o influen sczut a ocurilormonetare asupra inflaiei. Utiliznd aceeai abordare, concluziile acestui studiu ar fi putut fidiametral opuse. n Romnia , factorii monetari au efecte substaniale asupra inflaiei i celorlaltevariabile nominale. Dar descompunerea baz-multiplicator ne arat c aceste efecte sunt generatecu precdere de ocurile din partea multiplicatorului. Acea parte a ofertei de bani care reflect nmai mare msur aciunile de politic monetar, i.e. baza monetar, nu exercit o influenrelevant asupra micrii preurilor.

25

Introducnd dou variabile monetare, este necesar s fie omis una din celelalte variabile iniiale pentru a pstraun VAR cu 5 variabile. Un numr mai mare de variabile nu ar permite o estimare rezonabil de eficient n condiiilenumrului de observaii limitat de care dispunem.


34/45


37

-.008

-.004

.000

.004

.008

.012

.016

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Soc BMSoc MMSoc SN

Soc ESoc CPI

Figura 3: Raspunsul CPI la socuri structurale (Model B.1)


Tabelul 5. Descompunerea variaiei pentru CPI (Model B.1)

% din variaia CPI explicat de inovaii n:

Orizont

(luni)

BM MM SN E CPI

0 0 0 4 96

2 4 2 4 89

3 6 3 2 5 844 0 6 2 0 72

5 9 8 4 6 53

6 7 33 5 20 36

7 5 44 7 20 25

8 3 5 8 9 8

9 3 56 8 8 4

0 3 59 8 8 2

3 62 8 7 0

2 3 64 8 6 9


35/45


38

Concluzia c politica monetar nu poate avea influen substanial asupra inflaiei ar putea ficontestat, argumentnd c banca central poate influena nu numai baza monetar, dar imultiplicatorul, prin modificarea ratei rezervelor obligatorii. Voi ncerca s demonstrez c acestargument nu invalideaz n mod necesar concluzia n spe.

Este adevrat c o modificare a ratei rezervelor obligatorii (RRO) altereaz multiplicatorul i,implicit, masa monetar. Dar modificarea RRO este un tip de aciune de politic monetar puinfrecvent. Chiar dac, n perioada analizat, BNR a modificat RRO mai frecvent dect o fac nmod obinuit bncile centrale din economii de pia dezvoltate, aceste msuri au avut totuicaracter punctual. Prin contrast, aciunile de politic monetar care afecteaz baza monetar

operaiunile de pia ale BNR au caracter cvasicontinuu. n termenii modelului stochastic utilizataici, ocurile lunare ale bazei monetare includ ocuri lunare ale politicii monetare, pe cnd puinedin ocurile lunare ale multiplicatorului includ ocuri ale RRO.Atta timp ct modificrile RROreprezint evenimente punctuale, ele pot fi responsabile numai pentru salturi punctuale ale

preurilor, dar nu pentru efecte continue asupra preurilor. Cu alte cuvinte, ocurilor RRO nule poate fi imputat persistena creterii preurilor, i.e. inflaia.

Examinnd Anexa I.2 (Tabelele A2.4.2 i A2.5.2) mai poate fi investigat o posibilitate deinfluen, indirect, a politicii monetare asupra inflaiei. Se observ ca variaia multiplicatoruluieste explicat n proporie dominant, la toate orizonturile, de ocurile bazei monetare. De ce n-ar

fi atunci posibil urmtorul canal de transmisie a influenei politicii monetare asupra inflaiei: BM MM P? Rspunsul e dat de Figura 4, care descrie funcia de rspuns amultiplicatorului la inovaii n baza monetar. Se poate constata c rspunsul MM la ocurile BMeste negativ (dar nu semnificativ diferit de zero), ceea ce pare s exclud canalul de transmisiesugerat mai sus.

Care ar fi atunci semnificaia puterii explicative a ocurilor bazei pentru multiplicator? Laaceast ntrebare nu se poate rspunde fr o analiz empiric a cauzelor multiplicatorului, ceeace este n afara obiectivelor acestui studiu. Important pentru studiul de fa este faptul c tipul derspuns al MM la inovaiile BM pare incompatibil cu posibilitatea unor efecte indirecte

substaniale ale aciunilor de politic monetar asupra inflaiei, prin intermediul multiplicatorului.

Interpretarea corect a rezultatelor analizei necesit o precizare important. Rezultatele discutatepn acum arat, aa cum am menionat, c politica monetar are o influen limitat asuprainflaiei. Ele nu arat c politica monetar a limitat inflaia, fie i n cadrul acestor posibilitirestrnse de influen. Cu alte cuvinte, evidena prezentat pn acum nu ofer indicii asupraconduitei politicii monetare n perioada analizat.

Pentru o evaluare a conduitei politicii monetare se cer examinate i alte rezultate. Indiciirelevante sunt oferite de examinarea funciei de rspuns (FRS) a bazei monetare la ocurile din partea CPI (Figura 5). Dac politica monetar ar fi fost una consecvent antiinflaionist nperioada analizat, ne-am atepta s vedem un rspuns de semn negativ i semnificativ statistic al bazei monetare la o inovaie n preuri. n Figura 5 vedem ns c rspunsul BM la ocurile


36/45


39

-.20

-.15

-.10

-.05

.00

.05

.10

.15

.20

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Figura 4: Raspunsul multiplicatorului la un soc in baza monetara (Model B.1)


-.010

-.005

.000

.005

.010

.015

.020

.025

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Figura 5: Raspunsul bazei monetare la un soc CPI (Model B.1)



37/45


40

CPI este pozitiv. ntre lunile a patra i a opta dup producerea ocului inflaionist, rspunsulpozitiv al BM este statistic semnificativ. Aceste caracteristici ale FRS indic o politic monetaracomodativ. Imaginea unei politici monetare acomodative este coroborat i cu rezultatulconform cruia preurile cauzeaz-Granger baza monetar (vezi Anexa I.4).

Am artat mai sus c inovaiile bazei monetare explic o proporie redus a variaiei preurilor.

Examinnd mai atent Tabelul 5, se poate observa c, la un orizont de 3 luni, cu o putere

explicativ de numai 6 la sut, baza monetar este totui factorul explicativ cel mai important

pentru CPI, n afara propriilor inovaii ale preurilor. Influena BM atinge un maximum de 0 la

sut dup 5 luni, se situeaz la 9 la sut n luna a asea i apoi coboar treptat, astfel c la

orizonturi mai lungi de 6 luni BM devine factorul explicativ cel mai puin relevant. Aceste

rezultate indic o oarecare plaj de aciune a bncii centrale pentru politica dezinflaionist.

Pe baza consideraiilor de mai sus, concluzia referitoare la politica monetar n Romnia, nperioada iunie 997 - august 200, poate fi completat dup cum urmeaz. Capacitatea politiciimonetare de a controla inflaia este limitat . Politica monetar a fost mai degrab

acomodativ . Este probabil c o politic mai restrictiv ar fi putut obine reduceri

suplimentare ale inflaiei, dar aceste ctiguri ar fi fost relativ modeste.

Alte rezultate ale DV i CG pentru modelul (B.) nu vor fi comentate aici, dar examinnd

rezultatele prezentate cititorul se poate convinge c, n general, ele sunt consistente cu cele alemodelului (A.).

Modelul (B.2)

Rezultatele obinute din acest model verific i ele robusteea modelului general, fiindconsistente cu rezultatele modelelor anterioare. Ca i n cazul modelului (A.2), cnd preurile deproducie sunt folosite n locul preurilor de consum, factorul primordial de influen asuprapreurilor este cursul de schimb, urmat de factorul monetar, n cazul de fa multiplicatorul (veziFigura 6 i Tabelul 6). Inovaiile bazei monetare au cea mai mic putere explicativ pentruvariaia PPI, la toate orizonturile de timp considerate.

Se verific, de asemenea, concluzia general c efectele substaniale ale factorilor de naturmonetar asupra variabilelor nominale (preuri, curs i salarii) sunt generate de multiplicator inu de baza monetar.

nainte de a rezuma concluziile finale ale studiului, se impune comentarea unui rezultat, aparentcontraintuitiv, confirmat de toate cele 6 modele. Indiferent de specificarea folosit(CPI/CORE/PPI ori salarii nete/salarii brute), descompunerea variaiei arat c salariile nuexplic preurile i preurile nu explic salariile. Similar, toate modelele indic lipsacauzalitii-Granger ntre preuri i salarii. Aceste rezultate i robusteea lor la alternarea

specificrii modelelor par surprinztoare, dat fiind intuiia obinuit privind legtura puternicdintre cele dou variabile.


38/45


4

-.010

-.005

.000

.005

.010

.015

.020

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Soc BMSoc MM

Soc SB

Soc ESoc PPI

Figura 6: Raspunsul PPI la socuri structurale (Model B.2)


Tabelul 6. Descompunerea variaiei pentru PPI (Model B.2)

% din variaia PPI explicat de inovaii n:

Orizont

(luni)

BM MM SB E PPI

0 0 0 7 93

2 0 0 3 2 75

3 0 4 3 34 59

4 2 43 44

5 8 2 48 3

6 2 24 3 50 2

7 2 28 4 50 6

8 3 3 5 49 3

9 3 33 6 47

0 4 34 6 45

4 35 6 44

2 4 36 7 42


39/45


42

Trebuie precizat c cele de mai sus nu nseamn c inflaia nu

Documents

cauzele inflatiei in romania iunie 1997 - august 2001