Seediscussions,stats,andauthorprofilesforthispublicationat:https://www.researchgate.net/publication/321017010

Pokazateljimeđunarodnelikvidnostiisustavranogupozoravanjafinancijskihkriza

Presentation·June2002

CITATIONS

0

2authors,including:

Someoftheauthorsofthispublicationarealsoworkingontheserelatedprojects:

LeadingIndicatorsforCurrencyandBankingCrisesViewproject

self-fulfillingexpectationsViewproject

AminaAhecŠonjeUniversityCollegeEffectus

45PUBLICATIONS47CITATIONS

SEEPROFILE

AllcontentfollowingthispagewasuploadedbyAminaAhecŠonjeon12November2017.

Theuserhasrequestedenhancementofthedownloadedfile.

"POKAZATELJI MEĐUNARODNE LIKVIDNOSTI

I SUSTAV RANOG UPOZORAVANJA FINANCIJSKIH KRIZA"

Konačno izvješće

Voditelj projekta: dr. sc. Amina Ahec-Šonje

Zagreb, lipanj 2002.

Projekt:

"Pokazatelji međunarodne likvidnosti i sustav ranog

upozoravanja financijskih kriza"

Konačno izvješće

Voditeljica projekta: dr. sc. Amina Ahec-Šonje

Suradnici u istraživanju:

dr. sc. Amina Ahec-Šonje (istraživač)

dr. sc. Ante Babić (istraživač)

Zagreb, lipanj 2002.

Sažetak

Konačno izvješće pod nazivom "Pokazatelji međunarodne likvidnosti i sustav ranog upozoravanja

financijskih kriza" daje rezultate istraživanja osjetljivosti hrvatskog ekonomskog i financijskog

sustava na razne poremećaje. Izvješće donosi pregled postojećih teorija financijskih kriza i

pregled glavnih metodoloških i empirijskih radova koji su tragali za uzročnicima financijskih

poremećaja u dosadašnjim kriznim epizodama. Cilj je ovog istraživanja, kao i svih sličnih

empirijskih pokušaja, izrada efikasnog sustava indikatora za praćenje osjetljivosti domaćeg

financijskog sustava, te za rano prepoznavanje financijskih (valutnih i/ili bankarskih) poremećaja

u Hrvatskoj. Takvi sustavi pokazatelja upozoravaju na pogoršanje brojnih ekonomskih i

financijskih varijabli mjesecima prije izbijanja krize, pružajući nosiocima ekonomske politike

dovoljno vremena da promjenom instrumenata i mjera izbjegnu financijske poremećaje ili barem

ublaže njihove posljedice. Ovo izvješće u svom empirijskom dijelu opisuje prve takve sustave

pokazatelja za Hrvatsku, koji će se u nastavku istraživanja usavršavati i koristiti u raznim

složenijim analizama i provjerama njihove efikasnosti.

JEL klasifikacija: E44, F31, F32, F34, F41, F47

Ključne riječi: valutne krize, bankarske krize, dvostruke (twin) krize, predviđanje kriza, sustavi

za rano upozorenje kriza, indikatori međunarodne likvidnosti, indikatori eksterne osjetljivosti,

signalna (KLR) metoda, signalni indikatori valutne krize

E-mail adresa autora konačnog izvješća: aahec.s@eizg.hr, ante.babic@hnb.hr

SADRŽAJ

1. Uvod

2. Teorije i definicije financijskih kriza

2.1. Definicije

2.2. Valutne krize (krize bilance plaćanja)

2.2.1. Prva generacija modela valutne krize (P. Krugman, 1979)

2.2.2. Druga generacija modela valutne krize (M.Obstfeld, 1984, 1986, 1994, 1996)

2.2.3. Treća generacija modela spekulativnih napada (P. Krugman, 1998b)

2.3. Bankarske krize

2.3.1. Osvrt na dosadašnje krizne epizode i njihove uzročnike

2.3.2. Identifikacija bankarskih poremećaja

2.3.3. Osjetljivost bankarskog sustava

2.3.4. Pojedinačne i sustavne bankarske krize

2.3.4.1. Pojedinačni bankarski neuspjesi (Diamond-Dybvig model)

2.3.4.2. Sustavne bankarske krize

2.3.5. Uzroci bankarskih kriza

2.3.5.1. Utjecaj međunarodnog okruženja

2.3.5.2. Uloga tečajnih režima

2.3.5.3. Financijska liberalizacija

2.3.5.4. Sustav osiguranja štednih uloga

2.3.5.5. Kvaliteta institucionalnog okvira

2.4. Dvostruke ili twin krize

2.4.1. Definiranje valutnih i bankarskih kriza

2.4.2. Makroekonomska pozadina valutnih i bankarskih kriza

2.4.2.1. Ekonomska pozadina valutnih kriza

2.4.2.2. Ekonomska pozadina bankarskih kriza

2.5. Krize vanjskog duga

3. Pregled empirijskih istraživanja

3.1. Pregled metoda analize uzročnika kriza

3.1.1. Tradicionalne metode

3.1.1.1. Probit i logit modeli procjene vjerojatnosti kriza

3.1.1.2. Value at risk modeli (VaR)

3.1.1.3. Modeli vektorske autoregresije (VAR)

3.1.2. Signalni ili neparametarski pristup

3.2. Epizode valutnih kriza

3.2.1. Meksička kriza (1994-95)

3.2.2. Kriza europskog tečajnog mehanizma (1992-93)

3.2.3. Azijska kriza (1997-98)

3.2.4. Ruska kriza (1998)

3.2.5. Brazilska kriza (1998-99)

3.2.6. Argentina (2001-02)

3.2.7. Pouke iz kriznih epizoda

DODATAK

4. Izrada metodloškog okvira za pokazatelje financijskih poremećaja

4.1. Prikaz signalne (KLR) metode – izrada sustava signalnih indikatora kriza

4.1.1. Identificiranje kriznih datuma

4.1.1.1. Indeks pritiska na devizno tržište (IPDT)

4.1.2. Izbor potencijalnih signalnih indikatora

4.1.3. Signalni horizont, signalne granice i matrica ocjenjivanja

4.1.4. Ocjenjivanje kvalitete signala

4.1.5. Složeni ili kompozitni indeks valutnih i bankarskih kriza

4.2. Razrada pokazatelja međunarodne likvidnosti

4.2.1. Likvidnost

4.2.2. Solventnost

4.2.2.1. Pokazatelji stanja

4.2.2.2. Pokazatelji toka

4.2.3. Pokazatelji iz monetarnog modela

4.2.4. Ostali pokazatelji

5. Izrada sustava signalnih indikatora kriza i sustava pokazatelja međunarodne

likvidnosti

5.1. Sustav signalnih indikatora za valutne i bankarske krize – test signalne metode na slučaju

Hrvatske

5.1.1. Mjerenje valutnih poremećaja - indeks pritiska na hrvatsko devizno tržište

(IPDT)

5.1.2. Identifikacija bankarskih poremećaja u Hrvatskoj

5.1.3. Izbor potencijalnih indikatora valutnih i bankarskih poremećaja

5.1.4. Signali, granice i ocjena kvalitete potencijalnih signalnih indikatora

5.1.5. Sustavi za rano upozorenje valutnih i bankarskih poremećaja u Hrvatskoj

5.1.6. Složeni (kompozitni) indeksi poremećaja na deviznom i bankarskom tržištu

5.1.7. Interpretacija dobivenih rezultata

5.2. Izrada sustava pokazatelja međunarodne likvidnosti

5.2.1. Skup godišnjih pokazatelja

5.2.2. Skup kvartalnih pokazatelja

5.2.3. Skup mjesečnih pokazatelja

5.2.4. Kriteriji ocjene

5.2.5. Rezultati

6. Zaključak

7. Dodatak

D.1. Opis vremenskih serija i izvora podataka

D.2. Matrice ocjene signala indikatora valutnih poremećaja

D.3. Matrice ocjene signala indikatora bankarskih poremećaja

D.4. Neka međunarodna iskustva

8. Popis literature

1. UVOD

Devedesetih godina 20. stoljeća na svjetskim financijskim tržištima dogodilo se nekoliko kriznih

financijskih epizoda (kriza europskog tečajnog mehanizma 1992/93, meksička "tequila" 1994/95,

azijska 1997/98, ruska 1998. i brazilska kriza 1998/99), što je povećalo zanimanje i raspravu o

uzročnicima tih poremećaja, kako među akademskim krugovima, tako i među nosiocima

ekonomske politike. Istraživanja su krenula u smjeru potrage za pouzdanim sustavima indikatora

koji unaprijed signaliziraju financijske poremećaje, koji završavaju ili valutnom ili bankarskom ili

dužničkom krizom, te u smjeru izrade pouzdanih pokazatelja međunarodne likvidnosti.

Rano prepoznavanje financijskih poremećaja može ostaviti dovoljno vremena ekonomskim

vlastima za primjenu razboritih mjera kako bi se uklonile ili barem ublažile posljedice takvih

poremećaja. Strah od financijskih kriza pojačava se u eri povećane globalizacije, intenziviranja

procesa financijske liberalizacije i sve veće isprepletenosti svjetskih financijskih tržišta, što može

povećati i neizvjesnosti za međunarodnu likvidnost malih otvorenih zemalja kao što je Hrvatska.

Danas se svjetski bankari i financijski stručnjaci slažu s ocjenom da su financijske krize dio

beskonačne priče koja se može dogoditi bilo gdje ili bilo kad, a mogu utjecati na bilo koje tržište,

državu ili regiju. Takve okolnosti čine područje ekonomskih istraživanja o uzrocima financijskih

kriza i dalje otvorenim za stručne rasprave i nove metodološke i empirijske poduhvate.

Kako je za postizanje ciljeva monetarne politike HNB (prema Ustavu RH i Zakonu o HNB) jedan

od glavnih preduvjeta i održavanje međunarodne likvidnosti, potrebno je ozbiljnije pristupiti

izradi skupa pokazatelja međunarodne likvidnosti i sustava signalnih indikatora za predviđanje

budućih financijskih poremećaja koje mogu zadesiti Hrvatsku. Oba skupa pokazatelja temelje se

na kombinacijama i preispitivanju velikog broja različitih makroekonomskih i financijskih

varijabli.

U prvoj fazi projekta izvršena su sljedeća istraživanja: (rezultati prikazani u faznom izvješću)::

1. Pregled teorija i definicija financijskih kriza (krize vanjskog duga, valutne i bankarske krize);

te pregled metodoloških pristupa u analizi eksterne likvidnosti i financijskih poremećaja.

2. Pregled empirijskih istraživanja financijskih kriza.

3. Izrada metodološkog okvira za pokazatelje međunarodne likvidnosti i signalne indikatore.

4. Izrada sustava pokazatelja međunarodne likvidnosti i sustava signalnih indikatora za valutne

krize, te preliminarna provjera na podacima Hrvatske.

U drugoj fazi projekta istraživanje je prošireno na:

1. izrada sustava signalnih indikatora za bankarske krize u Hrvatskoj uz preliminarnu provjeru

na podacima

2. izrada kompozitnog (složenog) indikatora valutnih kriza u Hrvatskoj na temelju najboljih

signalnih indikatora iz prve faze,

3. izrada kompozitnog (složenog) indikatora bankarskih kriza u Hrvatskoj na temelju najboljih

signalnih indikatora za bankarske krize.

4. provjera sustava pokazatelja međunarodne likvidnosti i signalnih indikatora na podacima za

tranzicijske zemlje i druge zemlje u razvoju.

Budući da je Hrvatska zahvaćena procesima globalizacije i integriranja u svjetske ekonomske i

financijske procese, uz očekivanje da će se oni u nadolazećim godinama i intenzivirati, ovo

istraživanje ukazuje na potrebu ozbiljnijeg pristupa sagledavanju svih potencijalnih opasnosti za

domaći financijski sustav koje ti procesi donose. Domaći i vanjski rizici mogu se ublažiti jedinom

razboritom i vjerodostojnom ekonomskom i monetarnom politikom, te naročito povećanjem

kvalitete domaćeg institucionalnog i regulatornog okvira. Tim naporima mogu pomoći i ovakva

istraživanja kojima je cilj bolje razumijevanje uzročnika kriza i analiza okruženja u kojima su

financijski sustavi posebno osjetljivi na krize. Stoga provedena analiza može predstavljati

koristan izvor informacija ekonomskim i monetarnim vlastima o stupnju osjetljivosti financijskog

sustava na poremećaje, a time povećava prostor da se diskrecijskim mjerama i prilagodbom

instrumentarija pravovremeno reagira kako bi se smanjili rizici po stabilnost financijskog sustava.

Kontinuirano praćenje oba predložena sustava pruža monetarnim vlastima dodatne informacije o

izvorima nestabilnosti financijskog sustava, što omogućuje pravovremeno djelovanje i pripremu

mjera za izbjegavanje značajnijih poremećaja financijskog sustava.

Međutim, ovo istraživanje i predloženi skup pokazatelja predstavlja bazično istraživanje

financijskih poremećaja, temeljen uglavnom na kvantitativnim makroekonomskim varijablama.

Međutim, literatura svjedoči o vrlo značajnom utjecaju brojnih kvalitativnih pokazatelja poput

kvalitete institucija, institucionalnog i regulatornog okvira, procesa liberalizacije i drugih

strukturnih promjena u tržištima u nastajanju na financijsku stabilnost. Stoga bi svakako u

razdoblju koje dolazi za Hrvatsku bilo korisno proširiti ovakva istraživanja i na takve utjecaje.

2. TEORIJE I DEFINICIJE FINANCIJSKIH KRIZA

2.1. Definicije

Financijske krize su veliki poremećaji u funkcioniranju financijskog sustava i međunarodnim

plaćanjima neke zemlje, regije ili čitavog međunarodnog financijskog sustava. U dvadesetom

stoljeću je bilo puno razdoblja u kojima bi pojedine zemlje i/ili grupe zemalja imale probleme s

naglim promjenama u kretanju bilance plaćanja ili kroničnim deficitima koji se moraju

nadoknađivati rezervama ili drastičnom promjenom tečaja. Financijske krize možemo podijeliti

na nekoliko vrsta: valutne krize, bankarske krize, dvostruke (twin) krize, dužničke krize i

sustavne financijske krize.

Valutna kriza (currency crisis) ili kriza u bilanci plaćanja nastaje pri spekulativnom napadu na

valutu na deviznim tržištima koji rezultira devalvacijom (ili oštrom deprecijacijom) nominalnog

tečaja valute, promjenom postojećeg tečajnog režima, ili prisiljava vlasti da brane valutu koristeći

veće količine međunarodnih rezervi, ili dolazi do jednog i drugog.

Bankarska kriza je pojam koji se opisuje ili bankrot pojedinačne banake ili kolaps cijelog

bankarskog sustava, što se još naziva sustavnom bankarskom krizom. U ekonomskoj se literaturi

pojam bankarska kriza ipak češće koristi za opisivanje epizoda sustavnih kriza u bankarstvu, koje

dovode do kolapsa velikih banaka ili većeg broja banaka sa značajnim udjelom u ukupnoj

bankarskoj aktivi. Bankarske krize mogu započeti navalom štediša na banke, drastičnim

smanjenjem ukupnih bankarskih depozita, propadanjem i zatvaranjem pojedinih banaka,

preuzimanjem banaka, proširenjem vladine pomoći u saniranju banaka, s porastom udjela loše

aktive koja ne donosi očekivani prinos (primjerice više od 10% ukupne bankarske aktive), te

značajnim porastom gubitaka po plasmanima.

Dvostruke krize (twin crises) predstavljaju novi pojam u literaturi o financijskim krizama, a

opisuju povezanost između bankarske i valutne krize. Istraživači drže neospornim da je upravo

proces financijske liberalizacije u posljednja dva i pol desetljeća znatno povećao ranjivost

financijskih sustava, te da je proces liberalizacije prethodio većini bankarskih kriza koje su potom

najčešće završavale s problemima u bilanci plaćanja.

Posljednja vrsta financijske krize je dužnička kriza ili situacija u kojoj zemlja ili grupa zemalja ne

može otplatiti svoje vanjske dugove.

Sustavna financijska kriza obično uključuje i kombinaciju više od navedenih kriza.

Do financijskih kriza najčešće dolazi kada većina ekonomskih subjekata zaključi kako se obećana

ekonomska politika neće ostvariti. U sferi monetarne politike najčešće je obećanje određene

razine tečaja (fiksni tečaj), odnosno razine inflacije. Ekonomski subjekti o

ostvarivanju/neostvarivanju obećanja ekonomske politike mogu zaključivati na temelju

(nepovoljnog) kretanja temeljnih makroekonomskih varijabli ili čisto na temelju očekivanog

(nepovoljnog) kretanja temeljnih makroekonomskih varijabli. Stoga su stvarna kretanja temeljnih

(fundamentalnih) makroekonomskih varijabli i njihova očekivana kretanja u samoj srži problema

financijskih kriza.

2.2. Valutne krize (krize bilance plaćanja)

Literatura o valutnim krizama i krizama u bilanci plaćanja počinje u 1970-tima s radovima

P.Krugmana, no 1990-te su donijele obnovljeno zanimanje za to područje i val novih modela i

razmišljanja o takvim krizama. Razlog tomu je svakako i ogroman broj kriza u ovom desetljeću,

od krize Europskog tečajnog mehanizma 1992/93, preko Meksičke “tequila” krize 1994-95, do

Azijske krize 1997/98, Ruske 1998 i Brazilske krize 1998/99.

Uzroci tako povećanom broju valutnih kriza svakako su povećana globalizacija i mobilnost

kapitala na svjetskom tržištu, liberalizacija tekućeg računa i kapitalnog računa neusklađena sa

liberalizacijom i reformama ostalih sektora privrede, provođenje neodrživih i nekonzistentnih

mjera makroekonomske politike, kao i pojavljivanje mnogih novih tržišta i zemalja u tranziciji

prema tržišnoj privredi, uz slabljenje međunarodnog monetarnog sustava.

U sustavu potpuno fleksibilnog tečaja sa potpunom mobilnošću kapitala nema napada na valutu i

valutne krize, jer se promjene fundamentalnih varijabli odmah izražavaju u obliku promjena

tečaja (to je svojstveno sustavu tečaja, a ne samom modelu). U sustavu fiksnog tečaja postoji

problem između obećanja određenog pariteta tečaja ili vođenja određene tečajne politike i

održavanja tog obećanja prema kretanju temeljnih ili fundamentalnih varijabli. Naime,

nepovoljno kretanje fundamentalnih varijabli (poput stalnog budžetskog deficita koji se financira

od monetarnih vlasti izazivajući inflaciju) izaziva poremećaje unutrašnje ravnoteže, koji pritišću

na vanjsku ravnotežu, koja je zamrznuta zbog fiksnog režima tečaja, te dolazi do precijenjenosti

valute. Centralna banka može braniti obećani paritet dok god ima međunarodnih rezervi kojima

će zadovoljavati potražnju za devizama. Budući da međunarodne rezerve nisu neiscrpne,

centralna banka će jednom morati popustiti i utvrditi novi paritet koji odgovara novoj unutrašnjoj

i vanjskoj ravnoteži. Tako nepovoljno kretanje temeljnih ili fundamentalnih makroekonomskih

varijabli dovodi do krize bilance plaćanja i tečaja.

Analizirajući vezu između kretanja temeljnih ili fundamentalnih makroekonomskih varijabli i

krize u bilanci plaćanja i tečaja nastali su modeli valutne krize prve generacije, koji računaju

točno vrijeme devalvacije1. Nakon uvođenja očekivanja u makroekonomiju jasno je da i

očekivanja temeljnih makroekonomskih varijabli mogu ekonomske subjekte potaknuti na

određene akcije, osobito na financijskim tržištima. Druga generacija modela valutne krize težište

s fundamentalnih makroekonomskih varijabli i njihovih kretanja prebacuje na očekivanja i

koherenciju očekivanja i “okidače” koji uzrokuju da se očekivanja koherentno slože u jednom

smjeru, odnosno težište je premješteno sa vladinih ekonomskih politika na samo tržište.2 Ta je

generacija modela nastala uglavnom nakon krize ERM-a 1992/93, kod koje se u kretanju

temeljnih makroekonomskih varijabli nisu jasno mogla uočiti krizna kretanja. Na temelju azijske

krize 1997 i 1998 nastala je treća generacija modela valutne krize, koja pokušava na temelju

iskustava tih zemalja koje su valutne krize doživjele kao posljedicu drugih problema, osobito u

financijskom sustavu i bankarstvu, povezati ukupne probleme u bankarskom i financijskom

sektoru sa valutnim krizama, povezujući valutnu i bankarsku krizu u twin krizu ili sustavnu

financijsku krizu.3

Kako se u ovoj vrsti literature promatra uglavnom obećanje monetarnih vlasti o održavanju

određene razine tečaja, osnova modela valutne krize se sastoji od osnova monetarne analize –

funkcije ponude i potražnje za novcem u privredi. Jednostavnija funkcija potražnje za novcem se

može napisati kao4:

(1)

1Glavni predstavnik te generacije je rad Paula Krugmana, (P.Krugman, 1979).

2Glavni predstavnik druge generacije modela je rad Maurice Obstfelda, (M.Obstfeld, 1986).

3Glavni predstavnik te generacije su radovi Paula Krugmana u 1998 i 1999, (P.Krugman,1998).

4 Slijedeći dio se temelji na Obstfeld i Rogoff (1996), poglavlje 8.

tttt yipm 1

pri čemu je m prirodni logaritam varijable novca, p prirodni logaritam varijable opće razine

cijena, i je logaritam nominalnog kamatnjaka koji može biti iz razdoblja t ili razdoblja t+1

(razdoblje ovdje nije toliko bitno za model) i y je realni proizvod.5 Koeficijenti i predstavljaju

konstantnu kamatnu i dohodovnu elastičnost novca (koje su pozitivne, pa je stoga negativan

predznak ispred . Pri tome se pretpostavlja ravnoteža na tržištu novca, odnosno da je realna

ponuda novca na lijevoj strani jednaka potražnji za realnom količinom novca na desnoj strani

(koja je rastuća funkcija realnog domaćeg proizvoda, a opadajuća funkcija kamatnjaka), md

t = mst.

Da bismo monetarnu politiku povezali s tečajem, preuzimamo monetarni pristup tečaju

(Monetary Approach to the Exchange Rates - MAER) uz pretpostavku fleksibilnih cijena i

tečajeva (verzija monetarnog pristupa bilanci plaćanja, vidjeti Babić, 1996). Kako se taj pristup

uglavnom bavi dugoročnijom ravnotežom u kojoj ima dovoljno vremena da tečaj i cijene budu

fleksibilne, uzimamo teoriju pariteta kupovne moći (PPP) kao objašnjenje tečaja:

(2)

pri čemu je P domaća razina cijena, P* inozemna razina cijena6, nominalni

tečaj, e logaritam tečaja, a p i p* prirodni logaritmi domaće i inozemne razine cijena.

Veza između kamatnjaka i tečaja uspostavlja se putem nepokrivenog kamatnog pariteta, uz što se

pretpostavlja visoki stupanj mobilnosti kapitala:

(3)

odnosno u zemljama s niskom inflacijom kamatni faktori (1+i) i (1+i*) su blizu jedan, pa

približno vrijedi:

odnosno:

(4)

5 U daljnjem tekstu će se logaritmi varijabli označavati malim slovom. 6 Varijable sa superskriptom * označavaju inozemne varijable u nastavku teksta.

*

*

ttt

tt

pep

PP

t

ttt Eii

1*

11 )1(1

ttttt eeEii )( 1

*

11

*

*

1

11

)(

t

tt

t

t

i

iiE

Ovdje je E operator očekivanja. Jednadžba 4 je logaritmirana jednadžba 3 i prema tome i te i* u

jednadžbi 3 predstavljaju nelogaritmirani domaći inozemni kamatnjak, dok u jednadžbi 4

predstavljaju logaritam domaćeg i inozemnog kamatnjaka.7

Ako se jednadžbe (1), (2) i (4) uvrste jedna u drugu, dobije se

(5)

U zagradi na lijevoj strani jednadžbe (5) nalaze se temeljne (fundamentalne) makroekonomske

varijable (novac, inozemna razina cijena, inozemni kamatnjak8 i mjera domaće privredne

aktivnosti) koje prema ovom modelu utječu na tečaj u tekućem razdoblju et. Na desnoj strani se

vidi utjecaj očekivanja na formiranje tečaja. Na tečaj u razdoblju t djeluje:

(6)

odnosno, vrijednost fundamentalnih varijabli iz tekućeg razdoblja i očekivanja u razdoblju t

budućeg tečaj. Rješenje jednadžbe (6) se može dobiti pomoću metode neodređenih koeficijenata

kojima se rješavaju dinamički modeli racionalnih očekivanja. Logika je slijedeća: na tečaj u

razdoblju t utječu vrijednost fundamentalnih varijabli iz tekućeg razdoblja i očekivanja u

razdoblju t budućeg tečaja, a kako na očekivanja budućeg tečaja djeluju i prethodne realizacije

tečaja (do et) i spoznaja o funkcioniranju tečaja (implicitne pretpostavke o PPP-u i nepokrivenom

kamatnom paritetu), potpuni izraz za tečaj u tekućem razdoblju se dobije ako se sumiraju

očekivanja iz svih prethodnih razdoblja, na koja utječu vrijednosti fundamentalnih varijabli iz

svih prethodnih razdoblja:

(7)

U ovom monetarnom modelu porast putanje domaće ponude novca povećava domaće cijene i

tjera et prema gore u deprecijaciju domaće valute putem mehanizma PPP. Utjecaji dijelova

funkcije potražnje za novcem u vitičastoj zagradi na desnoj strani imaju utjecaj na tečaj putem

7 U mnogim studijama potražnje za novcem koriste se nelogaritmirani kamatnjaci umjesto logaritmiranih, jer logaritam

umanjuje relativni utjecaj kamatnjaka (koji su obično jednoznamenkasti brojevi za razliku drugih makroekonomskih

varijabli). 8 Inozemni kamatnjak, koji u slučaju potpune mobilnosti kapitala postaje jednak domaćem.

tttttttt eeeEpiym )()( 1

**

1

)()(1

1

*

1

*

ttttttt eEyipme

sssst

ts

ts

t yipmEe

*

1

*

11

1

tržišta novca uz dane predznake (povećanje domaće količine novca u opticaju i inozemnog

kamatnjaka potiču deprecijaciju tečaja, dok povećanje domaće realne privredne aktivnosti i

inozemne razine cijena potiču aprecijaciju tečaja). Ovo su osnovni sastojci modela valutne krize.

Iz jednadžbi (5) i (6) vidi se da postoji veza između novca i tečaja, pa ako se apstrahira utjecaj

promjene realnog i nominalnog domaćeg proizvoda (koji može biti vrlo blizu naravne stope pune

zaposlenosti i uz dobru ekonomsku politiku stabilizacije ne odstupa puno od nje), promjena

prinosa (kamatnjaka) se reflektira u promjeni tečaja (stopi deprecijacije na desnoj

strani):

(8)

Jednadžba (8) je zapravo jednadžba (5) u kojoj su domaći realni proizvod, inozemni kamatnjak i

inozemna razina cijena normalizirani u nulu. To je takozvana pojednostavljena Caganova

jednadžba razmjene (Cagan, 1956). Kod fiksnog tečaja centralna banka fiksira određeni paritet

tečaja:

(9)

odnosno paritet tečaja koji se želi braniti određuje monetarnu politiku, koja postaje funkcija

tečaja. Naravno iz jednadžbe (9) je evidentno i da bi tečaj ostao nepromijenjen, novčana masa ili

novčana baza moraju ostati nepromijenjene.

Monetarna baza je jednaka novčanoj masi po užoj definiciji (M1), jer se utjecaj multiplikatora

zanemaruje u ovom modelu radi jednostavnosti, tj. pretpostavlja se da je multiplikator jednak

jedinici. Monetarna baza/novčana masa sastoji se od domaćeg i inozemnog dijela (prema bilanci

centralne banke):

(10)

Inozemni dio je pomnožen s tečajem , kako bi se dobila protuvrijednost u domaćoj valuti. U

takvoj postavci modela valutne krize promjene temeljnih makroekonomskih varijabli (prva

tFtHt BBM ,,

ttttt eeEem 1

)(efmemmeeem ttt

generacija modela), promjene očekivanja kretanja temeljnih makroekonomskih varijabli poput

tečaja (druga generacija modela) ili i jedno i drugo povezano s poteškoćama u financijskom

sektoru (treća generacija modela) dovode do krize (npr. promjenom novca u opticaju).

2.2.1 Prva generacija modela valutne krize (P. Krugman, 1979)

U prvoj generaciji modela se pretpostavlja da dolazi do povećane monetarne ekspanzije koja

nakon određenog vremena postaje neodrživa nakon čega dolazi do krize. Kako je u zemljama u

razvoju najčešći uzrok neodržive monetarne ekspanzije redovito bila monetizacija budžetskog

deficita, tako se u prvom modelu krize bilance plaćanja – valutne krize P. Krugmana (1979)

pretpostavlja budžetski deficit koji raste stopom i koji se monetizira u domaćem dijelu

monetarne baze odnosno domaćih kredita:

(11)

pa je istodobno i stopa povećanja domaćih kredita, odnosno domaće komponente monetarne

baze.

Uz fiksni tečaj, međunarodne rezerve BF moraju se smanjivati ako centralna banka želi održati

tečaj na fiksiranoj razini sve dok se međunarodne rezerve ili inozemni dio monetarne baze ne

iscrpe u potpunosti, BF,t = 0. U tom trenutku zadani paritet tečaja nije moguće braniti i neminovno

slijedi devalvacija. Nakon diskretne devalvacije u ovom postavu tečaj dalje deprecira stopom

kojom raste domaća komponenta novčane baze, jedina preostala stavka u bilanci centralne banke.

Međutim, već prije točke u kojoj je BF,t = 0, špekulanti će ispravno procijeniti kretanje temeljnih

makroekonomskih varijabli (ovdje stope porasta novčane mase), osjetiti što se sprema i početi

prodavati domaću valutu za stranu kako u trenutku devalvacije ne bi posjedovali imovinu

denominiranu u domaćoj valuti, čija će vrijednost pasti za iznos devalvacije. Tako će koherentno

djelovanje špekulanata u istom smjeru (kupovina strane valute za domaću) uzrokovati

špekulativni napad na domaću valutu, iscrpiti međunarodne rezerve brže nego što bi se to

dogodilo predviđenim povećanjem domaće komponente novčane mase, te dovesti do trenutka

devalvacije prije nego što bi se inače dogodio.

H

H

H bB

B

Ovo je i glavno obilježje prve generacije modela valutne krize. Naime, prva generacija modela

smatra da je glavni uzrok špekulacija i pritisaka na valutu nepovoljno kretanje neke od temeljnih

(fundamentalnih) makroekonomskih varijabli tako da je valutnu krizu bilo moguće predvidjeti.

Prva generacija modela valutne krize pokušava odrediti vremenski trenutak u kojem dolazi do

spekulativnog napada.

Trenutak spekulativnog napada se u Krugmanovom modelu određuje tako da se prvo odredi

“tečaj u sjeni (shadow exchange rate)”, odnosno tržišni tečaj koji bi se postigao uz iscrpljivanje

rezervi, odnosno tržišni tečaj kada centralna banka više ne može braniti tečaj, odnosno tečaj uz

koji je napad već počeo. Iz jednadžbe monetarne baze/novčane mase (10) i uz BF,t=0 slijedi:

(12)

odnosno u logaritmima:

(13)

što uvršteno u aproksimiranu Caganovu jednadžbu razmjene (8) daje:

(14)

iz čega se izvodi “tečaj u sjeni”:

(15)

Budući da više nema rezervi, je također stopa deprecijacije tečaja u sjeni. Isto tako treba imati

na umu da je:

(16)

odnosno da je stopa promjene domaće komponente novčane baze (novca) suprotna stopi

promjene inozemne komponente novca.

Trenutak špekulativnog napada nastupa kada se “tečaj u sjeni” izjednači sa fiksnim tečajem, jer su

tada gubici i dobici od intertemporalne arbitraže (prodaje domaće valute za stranu sada kako bi se

kasnije učinilo obratno) jednaki. Putanja (jednadžba rasta) domaćih kredita je:

(17)

tHbe ,~

HF BB

tbb HtH 0,,

0, tHt BM

tHt bm ,

tttH eeb ,

kako je u trenutku špekulativnog napada prema pretpostavci fiksni tečaj jednak tečaju u sjeni,

slijedi:

(18)

pa se točka promjene režima tečaja (trenutak promjene) dobije rješavanjem jednadžbe (18) po t :

(19)

što je ujedno i jednadžba špekulativnog napada. Iz jednadžbe je vidljivo da trenutak

špekulativnog napada ovisi o kretanju temeljnih ili “fundamentalnih” makroekonomskih varijabli

(ovdje stope rasta budžetskog deficita prema početnoj pretpostavci). Kretanje tečaja, novca i

rezervi prikazano je na slijedećim slikama.

tbeee H 0,~~

0,HbeT

e~

log tečaja

T Vrijeme

-e

log rezervi

T Vrijeme

log novca

T Vrijeme

-m

Modeli prve generacije objašnjavaju valutnu krizu neodrživim kretanjem određenog broja

temeljnih (fundamentalnih) makroekonomskih varijabli - poput pretjerano ekspanzivne

monetarne politike, značajne realne aprecijacije valute, velikog i rastućeg deficita na tekućem

računu bilance plaćanja, pretjeranih investicija u rizične ili niskoprofitne projekte, nedostataka u

regulaciji i nadzoru bankarskog i financijskog sustava. Na taj se način povećava nekonzistentnost

između obećanja ili proklamiranog zadatka monetarnih vlasti s jedne strane i održavanja tih

obećanja s druge strane što smanjuje vjerodostojnost monetarnih vlasti i može odvesti u krizu

(npr. Blejer, 1998). Ako su ekonomski subjekti racionalni i mogu predviđati, tada se prema

Krugmanovom modelu i modelima prve generacije može točno utvrditi trenutak napada na

valutu.

2.2.2. Druga generacija modela valutne krize (M.Obstfeld, 1984, 1986, 1994, 1996)

Druga generacija modela valutne krize (samoostvarujući špekulativni napadi ili self-fulfilling

speculative attacks) težište s fundamentalnih makroekonomskih varijabli i njihovih kretanja

prebacuje na očekivanja i koherenciju očekivanja i “okidače” koji uzrokuju da se očekivanja

koherentno slože u jednom smjeru, odnosno težište je premješteno sa vladinih ekonomskih

politika na samo tržište. Modeli druge generacije nastavljaju se na teorijski rad P.Krugmana i

prvu generaciju modela valutnih kriza. Čak ako fundamentalne varijable, odnosno njihova

kretanja i nisu tako loša, može doći do špekulativnog napada zbog nepostojanosti ravnoteže u

privredi i višestrukih ravnotežnih točaka.

Situacija prije napada definirana je s:

(20)

napad se događa u trenutku T. Situacija poslije napada izgleda ovako:

(21)

tBB HtH 00,,

)(1,, tBB THtH

Poruka ovog proširenog modela je da je ponašanje države, odnosno centralne banke određeno

pojavom napada.

Područje 1 na slici (do točke A) označava područje bez napada, a područje 3 (od točke B dalje)

označava područje istovremenog (koherentnog) napada. U području 1 nema spekulativnih

napada, jer su temeljne makroekonomske varijable toliko dobre u odnosu na postavljenu razinu

fiksnog tečaja. U području 3 istodobno dolazi do napada pri čemu se realizira spekulativna zarada

koja iznosi razliku između dviju krivulja (dužina BC) – za taj dio vrijedi uobičajeni model iz prve

generacije modela valutne krize. Središnje područje 2 je tzv. “krhko područje” , odnosno područje

u kojem: a) ako su očekivanja nekoherentna, sustav fiksnog (vezanog) tečaja će se održati, b) ako

su očekivanja koherentna (idu u istom smjeru), dogodit će se samoostvarujući spekulativni napad

(koji je nastao isključivo uslijed očekivanja, a ne u tolikoj mjeri zbog loših razina temeljnih

makroekonomskih varijabli).

Pretpostavlja se implicitno da na tržištu deviza postoji atomistička konkurencija (tj. da nema

velikih sudionika poput G. Soros-a). Politički događaji ili državna/vladina politika mogu u

“krhkom području” potaknuti koherenciju očekivanja i "okinuti (trigger)" spekulativni napad.

Dakle, za razliku od modela prve generacije, gdje je napad na valutu neizbježan zbog loših

kretanja temeljnih makroekonomskih varijabli, u modelima druge generacije napad nije nužan

(kretanja temeljnih makroekonomskih varijabli nisu alarmantna) no do njega ipak dolazi ako

ekonomski subjekti odaberu lošiju ravnotežu, vjerujući (zbog nekog razloga) da će doći do

problema s tečajnim režimom. U tome je ova generacija modela valutne krize vrlo slična modelu

bankarske krize Diamonda i Dybviga (1983) u kojemu postoje dvije ravnoteže: jedna u kojoj

ekonomski subjekti imaju povjerenje u bankarski sustav i njegovu solventnost i druga u kojoj

gube povjerenje i dolazi do navale na banke i kolapsa bankarskog sustava.

Kao u modelima bankarske krize, gdje se sprečavanje krize omogućuje anticipativnom politikom

države (osiguranje depozita), prijedlozi druge generacije modela valutnih kriza idu u smjeru da

država osigura anticipativno minimalnu vrijednost nacionalne valute i da umanji vjerojatnost

postizanja nepovoljne ravnoteže provođenjem vjerodostojnih ekonomskih politika (osobito

monetarne)9. Pri provođenju ekonomske politike, ovisno o reputaciji i situaciji na tržištu država

može birati između slijepog slijeđenja fiksnog tečaja (tečajnog pravila monetarne politike) ili

kada stvari krenu loše poduzeti diskrecijske korake koji mogu ublažiti vjerojatnost nastanka

dublje krize. Naravno, svako odstupanje od pravila donosi sa sobom gubitak reputacije. Ovo

proširenje modela analizira motivaciju države da promijeni svoju politiku tečaja (Obstfeld, 1994).

Država (ili vlada) provodi politiku tečaja minimizirajući funkciju gubitka:

(22)

pri čemu je: L – društvena funkcija gubitka u politici stabilizacije Kydland-Prescott-ovog tipa

(Kydland i Prescott, 1977), e – tečaj (u sjeni), y – domaći proizvod, y* -potencijalni domaći

proizvod, a – relativni ponder za deprecijaciju (odnosno inflaciju). Drugim riječima, Država

minimizira funkciju gubitka u kojoj se nalazi stopa deprecijacije i output gap (odstupanje

stvarnog domaćeg proizvoda od potencijalnog). Domaći proizvod u maloj otvorenoj privredi ovisi

o tečaju e, očekivanju tečaja i neovisnom slučajnom članu koji predstavlja šokove agregatne

ponude ili potražnje:

(23)

Zatim se može izračunati minimizirana vrijednost funkcije gubitka u slučaju da se država drži

pravila (fiksnog tečaja) LR, odnosno ako napusti pravilo tečaja i poduzme diskrecijeske akcije L

D.

U skladu s tim, vlada se shodno tome može ponašati tako da provodi pravilo (tj. da se strogo drži

fiksnog tečaja), ili da kad prilike postanu jako loše (vrijednosti fundamentalnih varijabli krenu u

2*2

1 1 yyeeL tttt

ttttt ueEey 1

smjeru koji ugrožava postavljenu razinu vezanog tečaja) odustanu od pravila, odnosno da povuče

diskrecijski potez.

Da bi se država/vlada držala pravila mora vrijediti:

LR

< LD + C (24)

odnosno gubitak uz držanje pravila LR mora biti manji od sume gubitka uz diskrecijsku politiku

LD i gubitka vjerodostojnosti C.

Spekulativni napad nastaje za vrijednost od u za koju je:

LR

(u) = LD(u) + C (25)

odnosno gubitak od držanja pravila upravo jednak sumi gubitka od diskrecijske politike i gubitka

vjerodostojnosti.

Pretpostavlja se da ovaj model najbolje objašnjava krizu Europskog tečajnog mehanizma (ERM)

1992. godine pri čemu su vjerojatni okidač spekulativnih napada na talijansku liru, britansku

funtu, švedsku krunu i finsku marku (u tom trenutku najslabije valute u sustavu) i druge valute

ERM-a bili danski i francuski referendum priključivanju EU i njihovi negativni ili “mlaki”

rezultati.

Druga generacija modela je nastala uglavnom nakon krize ERM-a 1992/93, kod koje se u kretanju

temeljnih makroekonomskih varijabli nisu mogla uočiti krizna kretanja. Modeli ove generacije

naglašavaju utjecaj očekivanja na valutne krize i panika na tržištima koje se same ostvaruju (self-

fulfilling), te “okidača” (triggers) koji okidaju ili pokreću te panike – dovode zapravo sva

očekivanja na tržištu u koherentni ili isti smjer.

Prema modelima druge generacije, valutna kriza se javlja zbog : 1) koherentnih

samoispunjavajućih očekivanja (coherent self-fulfilling expectations), 2) racionalnog ponašanja

stada (rational herd behaviour) i 3) zaraze (contagion) (Blejer, 1998).

9 Dobru raspravu o vjerodostojnosti ekonomskih politika vidjeti u Lang (2001).

Koherentna samoispunjavajuća očekivanja ovise o višestrukim ravnotežnim točkama u

jednadžbama tečaja i monetarne (i ostalih) politike i raznim okidačima (koje mogu biti od

političkih skandala do negativnih službenih statističkih izvješća o ekonomskoj aktivnosti).

Spekulativna ponašanja na tržištu deviza, gdje ravnomjeran broj igrača ima optimistična

očekivanja o kretanju tečaja i pesimistična očekivanja o kretanju tečaja mogu dovesti do

stabiliziranja kretanja tečaja. Međutim, ako prevagne broj onih koji iz bilo kojih razloga očekuju

devalvaciju nacionalne valute, oni će svojim akcijama na tržištu doista i dovesti do devalvacije.

Hoće li špekulacije biti stabilizirajuće ili destabilizirajuće ovisi o protoku informacija na

financijskom tržištu, odnosno jesu li svi sudionici savršeno ili nesavršeno informirani.

U drugoj generaciji modela se izvrsno opisuju zbivanja koja neposredno prethode valutnoj krizi,

za razliku od modela prve generacije. Međutim, modeli druge generacije prenaglašavaju važnost

očekivanja i okidača koji pokreću val pesimizma i koherencije očekivanja na tržištu koji rezultira

devalvacijom valute. Ako se druga generacija modela shvati kao nadopuna prve generacije

modela, tada se dobije uvjerljivije objašnjenje valutnih kriza. Temeljne (fundamentalne)

makroekonomske varijable govore o tekućoj ekonomskoj politici vlade, njezinim ekonomskim

ciljevima i načinu postizanja tih ciljeva. Tečajni režim se obično javno iznosi i kanonizira u

zakonima za duža razdoblja vremena, osobito kod fiksnih tečaja. Što tekuća ekonomska politika

više odstupa od optimalne politike koja je konzistentna s održavanjem stabilnosti obećanog

tečajnog režima (npr. fiksirane razine tečaja), povećava se vjerojatnost napada na valutu i valutne

krize. Napad na valutu i valutna kriza se odvija međuigrom vlade i tržišta, serijom mjera vlade i

reakcija tržišta na te mjere. Nakon što na tržištu prevlada pesimizam o mogućnosti da vlada

zadrži obećani tečajni režim i pritisak na tržištu deviza krene prema devalvaciji, vlada pokušava

obraniti tečaj prodajom deviznih rezervi. Zbog čega ne dolazi do valutne krize čim se promjene

vladine politike od smjera zacrtanog optimalnom politikom za održanje sustava tečaja? Zbog

raznih mikroekonomskih razloga: transakcijskih troškova, poteškoće u osiguravanju kreditnih

linija za napada na valutu, činjenice da su mnogi pokazatelji vladine ekonomske politike dostupni

sa određenim zakašnjenjem i podložni revizijama. Zbog toga dolazi do povećanja uloge raznih

događaja koji postaju “okidači”, odnosno prekretači očekivanja na tržištu, poput raznih političkih

događaja itd., što prisili analitičare na tržištu da preispitaju svoja viđenja ekonomskih politika

vlade i konzistentnosti tih viđenja s obećanim tečajnim sustavom.

2.2.3. Treća generacija modela spekulativnih napada (P.Krugman, 1998b)

Ova generacija modela je nastala nakon krize u azijskim zemljama 1997. godine i pokušava na

temelju iskustava tih zemalja koje su valutne krize doživjele kao posljedicu drugih problema,

osobito u financijskom sustavu i bankarstvu, povezati ukupne probleme u bankarskom i

financijskom sektoru sa valutnim krizama. U navedenom članku P.Krugmana (1998b) radi se o

investicijskom mjehuriću i prskanju tog mjehurića – slomu na tržištu vrijednosnica. Model je

realan, tj. nema valuta, ali se pomoću njega mogu objasniti problemi zaduživanja i kriza valuta

istočnoazijskih zemalja 1997 godine.

U osnovi ovog pristupa je jednosektorski model rasta, postoji potpuna mobilnost kapitala i

potpuna sloboda ulaska i izlaska kapitala. Država (eksplicitno ili implicitno) garantira za banke

koje investiraju u precijenjene dionice poduzeća jer nemaju čvrstog budžetskog ograničenja –

banke su uglavnom podružnice stranih banaka ili posuđuju na inozemnom tržištu kapitala kako bi

davale zajmove poduzećima na domaćem tržištu. Država garantira za te banke zbog privlačenja

stranih banaka i investicija i zbog očuvanja financijskog sustava. Međutim, država zauzvrat ne

pojačava kontrolu i regulaciju financijskih posrednika, pa dolazi do ozbiljnih problema moralnog

hazarda.

Model također ima dva razdoblja. U prvom razdoblju poduzeća kupuju kapital, a u drugom

proizvode koristeći kupljeni kapital. Neka je funkcija proizvodnje kvadratnog oblika:

Q = (A+u)K - BK2, (26)

pri čemu je u slučajna varijabla kojom se uvodi neizvjesnost (rizik) u odluku o investiranju, K je

količina kapitala, a A i B su koeficijenti. U modelu se radi o maloj otvorenoj privredi, koja može

posuđivati po fiksnom svjetskom kamatnjaku jednakom 1, dok je domaći realni kamatnjak nula

(radi jednostavnosti). Pretpostavlja se da će kapital zaraditi svoj granični proizvod, odnosno da će

proizvođač proizvoditi optimalnu količinu, pa će naknada za posuđeni kapital (r) biti jednaka

graničnom proizvodu (dQ/dK):

r = A + u – 2BK. (27)

Ako nema nikakvih poremećaja, kapital će se investirati do točke u kojoj očekivani prinos

kapitala ne izjednači trošak posuđivanja jednak 1. Stoga će u privredi bez poremećaja količina

kapitala biti:

K = (A + E(u) - r)/2B, (28)

pri čemu je E operator očekivanja.

Sada se uvode financijski posrednici koji zapravo posuđuju na svjetskom tržištu i daju novac

poduzećima za nabavu kapitalne opreme. Svaki prinos veći od svjetskoga (r>1) predstavlja čisti

profit za financijske posrednike (što se može dogoditi u svakom slučaju u kojem je u takvo da

r>1). U tom slučaju dva su ishoda moguća: a) konkurencija među financijskim posrednicima

dovodi do izjednačavanja r=1 i b) garantirani financijski posrednici otkupe sav potrebni kapitala

K uz koji je r>1 i dijele čisti profit preuzimajući na sebe rizik zbog povećanog u. Slučaj a) je

povoljan za privredu. Međutim, slučaj b) dovodi do neželjenih posljedica, pri čemu garantirani

financijski posrednici zbog želje da otkupe sav potrebni kapital licitiraju prema gore cijenu

kapitala, te zbog povećane količine novca za željenu količinu kapitala i rastuće cijene kapitala

ubrzo dostignu granicu isplativosti preuzetih pozicija, garantiranih gubitaka. 10

Može se izvesti veza između maksimalne količine garantiranih gubitaka koju propisuje država

(eksplicitno ili implicitno) za banke/poduzeća i cijene dionica, tj. koju je sprema (implicitno ili

eksplicitno) preuzeti. Nakon što se postigne maksimalna količina garantiranih gubitaka, daljnji

gubici se više ne garantiraju. Zato banke uzimaju zajmove u inozemstvu i daju zajmove

poduzećima upravo na maksimalnoj količini garantiranih gubitaka. Bilo koji negativni šok može

uzrokovati prelazak gubitaka iznad maksimalne količine garantiranih gubitaka. U tom trenutku

cijena kapitala pada jer tržište postaje svjesno izloženosti banaka gubicima. Banke koje su ulagale

u poduzeća traže povrat zajmova. Centrale banaka podružnica i strane banke koje su posudile

kapital povlače fondove iz zemlje izazivajući valutnu krizu.

U svjetlu ove generacije modela, javlja se novi termin dvostruka (twin) kriza koji je povezan s

pojmom valutne krize upravo putem krhkog financijskog sektora preko kojeg se odvijaju

negativna kretanja i kod valutne i kod bankarske krize (Kaminsky i Reinhart, 1999).

10 Složeniji model koji uključuje i državu, vidjeti u: Irwin iVines (1999).

2.3. Bankarske krize

2.3.1. Osvrt na dosadašnje krizne epizode i njihove uzročnike

Ekonomska literatura jasno svjedoči da je interes struke za bankarske probleme jačao u

razdobljima značajnijih šokova u bankarstvu, da bi u godinama u kojima nije bilo osjetnih

poremećaja taj interes zamirao. No, snažnija financijska liberalizacija, povezivanje financijskih

tržišta različitih dijelova svijeta, pokretanje tranzicijskih procesa u tržištima u nastajanju,

slobodniji protok kapitala i njegovo rasprostiranje svjetskim financijskim kanalima, te val

financijskih poremećaja u istočnoj Aziji u kasnim 90-tima, “podsjetio” je ekonomiste na visoke

ekonomske i socijalne troškove pojave poremećaja u bankarskom sustavu.

Velika depresija 1929. godine bila je "velika" zbog toga što su pad cijena na tržištima kapitala i

recesija uzdrmale ukupni američki financijski sustav. Promašeni i neotplativi zajmovi i navala

štediša na banke stvorili su probleme u bilancama banaka, propast banaka blokirala je kreditne

kanale prema stanovništvu i poduzećima, došlo je do smanjenja proizvodnje i osobne potrošnje,

što sve zajedno čini obilježje ozbiljne ekonomske kontrakcije - depresije. U takvim uvjetima

ekonomija nije mogla oživjeti bez državne intervencije s ciljem stabiliziranja bankarskog i

općenito financijskog sustava. Radilo se o klasičnom cikličkom obrascu nastanka snažne

ekonomske krize koju je dodatno pothranila bankarska kriza. Stoga je slom bankarskog sustava

zapravo onaj čimbenik koji odvaja ekonomsku depresiju (krizu) od obične recesije.11

Nakon "gorkog" američkog iskustva, a naročito nakon drugog svjetskog rata, u mnogim je

zemljama zbog straha od pojave sličnih kriznih epizoda uslijedila čvršća financijska regulacija i

kontrola kapitalnih tokova. Svijet je, stoga, gotovo tri desetljeća nakon završetka 2. svjetskog rata

bio pošteđen ozbiljnijih poremećaja u bankarstvu.12

S odmicanjem procesa financijske

deregulacije 80-tih i 90-tih godina, bankarski poremećaji sve su učestalija pojava, premda

financijska liberalizacija može biti nužan ali ne i dovoljan uvjet za pojavu bankarske krize.

Međunarodni monetarni fond i Svjetska banka u svojim su istraživanjima za razdoblje 1975.-1997

godine identificirale više od 50 bankarskih kriznih epizoda u zemljama članicama tih institucija.

11 Kindleberger (1996) smatra da su financijske krize usko povezane s poslovnim ciklusima, te da izbijaju na samom

vrhu (peak) ekonomskog ciklusa, pojačavajući cikličku kontrakciju. No, treba imati na umu da je isto vrijeme došlo do

jačanja protekcionističkih mjera u međunarodnoj trgovini i konkurentskih devalvacija što je dodatno pothranilo krizu.

12 Bordo i Eichengreen (1999) na uzorku dvadesetak zemalja (razvijenih i tržišta u nastajanju) identificirali su u

razdoblju 1945-1971 samo jednu ozbiljniju bankarsku krizu, i to u Brazilu 1963. godine.

Financijska se liberalizacija i nestabilnost bankarskih sustava često smatraju jednim od ključnih

uzročnika izraženijih cikličkih oscilacija upravo u posljednjoj dekadi 20. stoljeća. Financijska

liberalizacija prethodila je dužničkoj krizi u Latinskoj Americi 1982. godine, koju su popratili

ozbiljni bankarski poremećaji. Oni su pak rezultirali snažnom kreditnom kontrakcijom i slijedom

toga općom ekonomskom stagnacijom13

. Međutim, u literaturi se mogu naći i sasvim suprotna

objašnjenja prema kojima ozbiljne recesije bez obzira što ih je potaklo, mogu biti uzročnikom

učestale pojave bankarskih poremećaja i kriza.14

Krajem 80-tih i početkom 90-tih u trima skandinavskim zemljama (Finska, Norveška i Švedska)

izbija snažna bankarska kriza koja je završila ozbiljnom recesijom u tim zemljama što je

djelomično povezano i s krizom europskog tečajnog mehanizma. U Finskoj je primjerice, stopa

rasta BDP-a sa 5% 1989. godine pala na -8% tijekom 1991. godine. Procijenjeno je da se

prosječni trošak sanacije bankarskog sustava u spomenutim skandinavskim zemljama kretao od 4

do 10% BDP-a (Eichengreen i Arteta, 2000), zbog čega brojni autori tim kriznim epizodama

pripisuju karakter sustavne bankarske krize. Analitičari smatraju da ekonomsku stagnaciju u tim

zemljama nisu uzrokovali samo bankarski poremećaji, već i slom tržišta bivšeg Sovjetskog

Saveza, te snažan pad cijena kapitala, posebno nakon ujedinjenja Njemačke15

. No treba imati na

umu da su još ranih 80-tih bankarski sustavi brojnih razvijenih zemalja, pa tako i Finske,

Norveške i Švedske, bili regulirani. Tijekom 80-tih uslijedilo je razdoblje ekonomske

liberalizacije koju karakterizira uklanjanje restrikcija na kapitalne tokove, snažan razvoj

financijskih instrumenata, pojava brojnih financijskih posrednika, te među njima rastuća

konkurentnost na financijskim tržištima. Istovremeno je došlo do znatnije kreditne ekspanzije

koja je pojačala ranjivost financijskih institucija koja se ogledala u padu kvalitete njihove aktive i

općenito slabljenju tržišne discipline. U literaturi poslovnih ciklusa takvo se razdoblje

pregrijavanja ekonomije praćeno snažnom kreditnom ekspanzijom naziva "boom and bust"

kreditnim ciklusom, kojeg dodatno potpiruje bankarska utrka za povećanjem vlastitih tržišnih

udjela unutar slabog i nedovoljno efikasnog institucionalnog okvira. Skandinavsko iskustvo

primjer je prije svega loše vođene makroekonomske politike, koja nije uspjela minimizirati

troškove prilagodbe financijskog sustava procesu snažne financijske deregulacije. Vlasti nisu

uspjele na vrijeme stvoriti efikasan okvir za nadzor banaka u vrijeme njihove izrazite ekspanzije i

izloženosti hipotekarnom kreditiranju i inozemstvu. Urušavanje bankarskih sustava u tim

13 Udio depozita u bruto domaćem proizvodu zemalja Latinske Amerike tako je tijekom krize pao čak ispod 20%. 14 Debatu među ekonomistima o smjeru kauzalnosti između bankarskih poremećaja i poslovnih ciklusa opisuju Gorton

(1991) i Calomiris i Gorton (1991).

zemljama ipak se ne može pripisati samo utjecaju financijske liberalizacije; kriza je bila usko

povezana sa klasičnim cikličkim pregrijavanjem ekonomije pri samom vrhu poslovnog ciklusa,

nakon čega su uslijedili izrazito nepovoljni makroekonomski trendovi – pad ekonomske

aktivnosti, pad dohodaka i pad cijena na tržištima kapitala. Ovo nam iskustvo govori kako

makroekonomski okvir financijske liberalizacije treba biti u središtu pozornosti

monetarnih i ekonomskih vlasti. Pod posebnim povećalom tijekom procesa domaće i vanjske

liberalizacije trebaju biti monetarni uvjeti i varijable kako bi se na vrijeme spriječilo daljnje

napuhavanje inicijalnog skoka cijena kapitala (imovine, vrijednosnica) u spekulativne

“mjehuriće”. Dodatne napore treba uložiti u proces jačanja upravljačkih znanja i vještina uprava

banaka, a posebno u području upravljanja svim vrstama bankarskih rizika. Takvi se napori mogu

dodatno potaknuti i poduprijeti jedino kvalitetnom i razboritom supervizijom banaka16

.

Pojava novih bankarskih kriza u 90-tima na drugim kontinentima, Latinskoj Americi i Aziji,

potakle su istraživanja koja su pokušala objasniti nove krizne epizode. Ozbiljnost azijske krize

pokušavala se objasniti urušavanjem bankarskog sustava zemalja zahvaćenih krizom. Meksička

se kriza u razdoblju 1994-95., zbog svoje povezanosti s poremećajima bankarskog sustava, smatra

puno ozbiljnijom i oštrijom od brazilske krize iz 1998-99., što se naknadno pokušavalo objasniti

dužim i sporijim oporavkom meksičke ekonomije. Na samom kraju 20. stoljeća listi zemalja sa

pretrpljenim bankarskim šokovima različitog intenziteta pridružuju se gotovo sve tranzicijske

zemlje Istočne i Srednje Europe, među kojima i Hrvatska.

Dosadašnje je iskustvo pokazalo da sa izbijanjem svake nove bankarske krizne epizode u

različitim dijelovima svijeta, dolazi do proširenja liste potencijalnih uzročnika tih poremećaja. U

ekonomskoj se literaturi kao vodeći uzročnici bankarskih poremećaja najčešće spominju:

a) kreditna ekspanzija,

b) "napuhavanje" cijena kapitala,

c) režim deviznih tečajeva,

d) nagla i nepromišljena financijska liberalizacija,

e) nekvalitetan institucionalni nadzor banaka, te

f) nekvalitetan zakonski i institucionalni okvir općenito.

15 Bundesbanka podigla je kamatne stope odmah nakon ujedinjenja Njemačke, što je dodatno privuklo kapital iz ostalih

europskih zemalja. 16 Vidjeti: Drees i Pazarbasioglu (1998).

Međutim, usprkos mnoštvu provedenih istraživanja, konsenzusa među ekonomistima oko liste

uzročnika bankarskih kriza još uvijek nema. To je stoga što se parcijalno analiziraju pojedinačne

krizne epizode, testiraju se ponekad sasvim različite liste varijabli utjecaja, polazi se od različitih

uzoraka (jedni ispituju zbivanja u razvijenim tržišnim ekonomijama, drugi u tržištima u

nastajanju, treći polaze od kombiniranog uzorka), koriste se različite metode i tehnike mjerenja

utjecaja potencijalnih uzročnika. Logična posljedica ove istraživačke rascjepkanosti je

nepostojanje zaokruženih teorijskih objašnjenja bankarskih kriza, te izostanak jedinstvene

klasifikacije kriza po vrstama i vremenu njihova izbijanja (timing kriza).

2.3.2. Identifikacija bankarskih poremećaja

U odnosu na valutne krizne epizode, bankarske je krize teže identificirati konkretnim statističkim

podatkom. Teško je predvidjeti i "datum" navale na bankarske šaltere, a kada do nje i dođe već je

ugrožena kvaliteta ukupne bankarske aktive. Identifikaciju pogoršanja kvalitete ukupne aktive

bankarskog sektora često otežava nedostatak adekvatnih direktnih tržišnih pokazatelja vrijednosti

imovine banaka. To se može smatrati značajnim ograničenjem budući su dosadašnji problemi bili

često povezani sa zakašnjelom intervencijom vlasti na pogoršane uvjete u bankarstvu,

nerješavanjem problema "u hodu", te zbog zanemarivanja analize osjetljivosti bankarske strukture

na poremećaje.

Kada počinje kriza? Autori naglašavaju potrebu izbora jednog ili više kriznih događaja kako bi

utvrdili "datum" početka krize. Početak bankarske krize najčešće označavaju neki od sljedećih

specifičnih događaja:

a) navala štediša na banke i drastično smanjenje ukupnih bankarskih depozita,

b) propadanje i zatvaranje pojedinih banaka,

c) preuzimanje banaka,

d) proširenje vladine pomoći u saniranju banaka,

e) porast udjela loše aktive koja ne donosi očekivani prinos (više od 10% ukupne bankarske

imovine),

f) porast gubitaka po plasmanima.

Vrhunac bankarske krize je ona točka u vremenu kada dolazi do zatvaranja većeg broja banaka sa

visokim udjelom u aktivi cjelokupnog bankarskog sustava ili kada se ekonomske vlasti odluče

intervenirati provedbom programa sanacije banaka.

Jedan od ključnih razloga zašto pojedini autori dobivaju različite rezultate za iste krizne epizode

je različita identifikacija samog početka i vrhunca krize. I dok je kod valutnih kriza jednostavnije

utvrditi krizni događaj jednostavnim izračunavanjem indeksa pritiska na deviznom tržištu,

konstrukcija indikatora bankarske krize je gotovo nemoguća zbog pojave problema nesimetričnih

informacija, te problema dostupnosti stvarnih podataka o gubicima po plasmanima.

Na žalost, posljedica toga je da u literaturi još uvijek ne nalazimo konsenzus među istraživačima

oko definiranja sustavne bankarske krize, odnosno ne postoji neki zajednički kriterij kojim se

neka kriza može proglasiti sustavnom. Najčešće se spominje nekoliko načina definiranja

sustavnih bankarskih kriza:

a) Caprio i Klingebiel, (1996a, 1996b) koriste jednostavan pristup utvrđivanja datuma početka

bankarske krize koji kombinira podatke o gubicima po plasmanima i kvalitativne pokazatelje

o "zdravlju" bankarske aktive (qualitative accounts), te se potom od eksperata iz tog područja

traži stručna prosudba radi li se zaista o krizi ili ne.17

b) Demirquc-Knut i Detragiache (1997) za identifikaciju kriza koriste sljedeće kriterije:

1) ako udio gubitaka po plasmanima u ukupnoj bankarskoj aktivi premaši 10%,

2) ako trošak sanacije banaka premaši 2% BDP-a,

3) ako se poremećaj manifestira preuzimanjem banaka od strane države,

4) ako dođe do navale štediša na šaltere ili se pojave signali iz banaka poput

zamrzavanja depozita, produženih praznika u bankama.

c) Lindren, Garcia i Saal (1996) početak sistemskih kriza označavaju navalom na banke,

portfolio poremećajima, bankrotom financijskih institucija i općom državnom intervencijom

u bankarski sustav18

.

Opisani različiti pristupi doveli su do velikih razlika u pojedinim empirijskim radovima i do

različitih lista kriznih epizoda u sličnim vremenskim razdobljima.

2.3.3. Osjetljivost bankarskog sustava

Ekonomske i monetarne vlasti trebale bi razlikovati osjetljivost (krhkost, ranjivost) financijskog i

bankarskog sustava na šokove od stvarne bankarske krize. Stoga je osnovni nedostatak većine

17Istraživanje Capria i Klingebiela (1996b) često je citiran izvor koji donosi listu kriznih bankarskih epizoda, koja je

mnogim autorima poslužila kao polazište za identifikaciju kriza. Autori su kasnije početnu listu iz 1996. godine

revidirali i ažurirali (Caprio i Klingebiel, 1999). 18 Slične kriterije koriste i Kaminsky i Reinhart (1996).

dosadašnjih empirijskih radova o bankarskim krizama zaobilaženje tog problema. Rezultat je

nepostojanje jedne eksplicitne i opće prihvaćene mjere osjetljivosti sustava na poremećaje u

bankarskom sustavu, koju je moguće utvrditi i mjeriti prije izbijanja krize. Pristupi u istraživanju

jasno svjedoče o postojanju implicitne pretpostavke autora da je osjetljivost financijskog sustava

zapravo vrlo blaga verzija prave krizne epizode. Međutim, ranjivost, osjetljivost sustava možemo

promatrati kao obilježje strukture bankarskog sustava, kako je taj sustav postavljen i kako je

strukturiran, dok krizu promatramo kao moguć ishod utjecaja iznenadnog negativnog šoka na

urušavanje te strukture. Što je sustav u kvalitativnom smislu ranjiviji i osjetljiviji to je i veća

vjerojatnost izbijanja krizne situacije uslijed nekog nepredviđenog vanjskog pritiska ili šoka. Za

pojašnjenje strukturne osjetljivosti može poslužiti primjer kristalne čaše koja je krhka zbog svoje

molekularne strukture19

. Stoga je krhkost obilježje te strukture i nužan uvjet podložnosti vanjskim

poremećajima. Međutim, potreban je snažan vanjski šok da bi došlo do poremećaja u strukturi,

odnosno do krize. No ostaje činjenica da modeli kojima se analiziraju potencijalni uzročnici

bankarskih kriza, posebno sustavnih, ne vode dovoljno računa o razlici između osjetljivosti na

bankarske poremećaje i same krizne situacije.

Ovo je izuzetno značajno pitanje za monetarne vlasti, jer fokusira pitanja prevencije i

preventivnih mjera prema stupnju osjetljivosti bankarskog sektora.20

Pitanja su vrlo konkretna:

ako ranjivost sustava pokušavamo definirati i objasniti samo na temelju ex-post analize nakon

izbijanja krize, što o toj istoj ranjivosti znamo iz razdoblja koja ne završavaju sa kriznom

epizodom; prepoznajemo li tada tu osjetljivost sustava i odnosimo li se prema njoj na adekvatan

način pripremom preventivnih mjera; ne razlikujući osjetljivost od krize ne gubimo li iz vida sve

one informacije iz razdoblja osjetljivosti koje na kraju ne završavaju krizom?

Pouka je jasna: ako vlasti uče na temelju ex-post analiza i otkriju uzročnike već proživljenih

kriza, ako su u stanju na bazi tih informacija pratiti razinu osjetljivosti sustava na poremećaje,

logičan rezultat će biti razlika među signalnim indikatorima za različita razdoblja i za različite

zemlje. Stoga treba izbjegavati jednoobrazne, pojednostavljene (reducirane) modele bankarskih

kriza. Izazov za istraživače je izgradnja efikasnog dinamičnog strukturnog modela bankarskih

poremećaja koji bi se temeljio na praćenju strukturne osjetljivosti na poremećaje, kojeg bi bilo

moguće primijeniti na različite uzorke te za različita vremenska razdoblja.

19 Primjer uzet iz Bell i Pain (2000). Sličnu je paralelu, iako u kontekstu analize uzročnika poslovnih ciklusa iznio R.

Dornbusch (1997), koristeći se primjerom razornog utjecaja nepredvidivog događaja, potresa na strukturu građevine.

Među rijetkim istraživanjima u kojima se vodi računa o razlikovanju osjetljivosti od same krize

treba istaknuti rad Eichengreen i Rose (1998), u kojem autori ispituju kako domaća financijska

struktura utječe na pojavu kriznih situacija. U namjeri da izmjere domaću financijsku osjetljivost

na poremećaje i krize, autori se pozivaju na već spomenuti rad Demirguc-Knut i Detragiache

(1997), te konstruiraju tri mjere osjetljivosti:

a) M4 (ili M2)/ rezerve – pokazatelj adekvatnosti deviznih rezervi (povećanje kojeg često prati

proces financijske liberalizacije i povećanje osjetljivosti sustava uz nespremnu bankarsku

superviziju i regulativu u situaciji kreditne ekspanzije),

b) udio bankarskih rezervi u ukupnoj bankarskoj aktivi kao mjera likvidnosti bankarskog

sustava i

c) udio bankarskih kredita javnom sektoru u ukupnim plasmanima.

Međutim, niti jedna od navedenih mjera nije se pokazala signifikantnim u istraživanju koje su

Eichengreen i Rose proveli, što autorima više govori o ograničenosti podataka koje su u analizi

koristili nego o upitnosti njihove početne hipoteze prema kojoj su navedene mjere značajan signal

pojave kriza.

2.3.4. Pojedinačne i sustavne bankarske krize

Istraživanja bankarskih poremećaja jasno su se podijelila u dva osnovna pravca: jedan pravac

preispituje i gradi modele koji ispituju mikroekonomske varijable kao moguće pokretače

problema u pojedinim bankama, dok drugi pravac traga za makroekonomskim indikatorima

bankarskih kriza. Ova podjela na makro i mikro aspekt potječe iz jasne konceptualne razlike

između neuspjeha pojedinačnih banaka i sustavne bankarske krize.

2.3.4.1. Pojedinačni bankarski neuspjesi (Diamond-Dybvig model)

Kao i svi poslovni subjekti i banke se mogu suočiti i suočavaju se sa financijskim problemima

kada vrijednost njene imovine padne ispod vrijednosti njezinih obaveza, što se naziva tehnička

nesolventnost. Vrijednost imovine banke može biti ugrožena kada raste kreditni rizik (stupanj

20 Priprema hitnih mjera prevencije za slučaj širenja likvidnosnih poteškoća, smanjila je rizik od ozbiljnijeg sistemskog

poremećaja u bankarskoj industriji Velike Britanije početkom 90-tih, kada se u gubicima našla nekolicina manjih

vjerojatnosti da dužnik neće biti sposoban vratiti kredit) i tržišni rizik (rizik promjene cijene

imovine – koja kotira na tržištu)21

. U oba slučaja, banka može smanjiti svoj rizik pažljivim

projiciranjem cijena imovine, diverzifikacijom svog kreditnog portfelja i uzimanjem ili

prihvaćanjem kolaterala (sredstava osiguranja potraživanja). Međutim, zbog neizvjesnosti i

nesavršenih (nesimetričnih) informacija navedene rizike nije moguće u potpunosti izbjeći, jer

poduzetnici u pravilu uvijek znaju više o svojim investicijskim poduhvatima od banke koja taj

projekt kreditno podupire. Razni nepredviđeni događaji ili šokovi koji mogu poremetiti

financijsku stabilnost dužnika banke ili uzrokovati poremećaj i komešanje na tržištima kapitala

također povećavaju vjerojatnost bankarskog poremećaja. No za banke je sasvim sigurno

najvažnije kretanje tržišnih kamatnih stopa i s time povezani kamatni rizik. Ako bankari ispravno

ne anticipiraju kretanje svoje krivulje prinosa, stopa povrata na kapital može značajno pasti u

odnosu na stopu koju plaćaju na svoje obveze.22

Banke mogu zapasti u krizu zbog svoje sklonosti tzv. “boom and bust” ponašanju tijekom

poslovnog ciklusa (Gavin i Hausmann, 1996). Banke su sklone za vrijeme cikličkog uzleta

podcijeniti problem nesimetričnih i nesavršenih informacija, negativne selekcije i moralnog

hazarda, zbog čega mogu upasti u klopku financiranja projekata sa slabijim dugoročnim

izgledima. Pojačana kreditna aktivnost može potaknuti uspjeh projekata u kratkom roku, jer

tržišna utrka u kojoj sudjeluju klijenti banke (pomognuti kreditima) “zagrijava” ekonomiju kroz

rast agregatne potražnje, te potiče rast cijena zemlje, nekretnina i drugih oblika vlasništva23

. U

uvjetima prekomjernog kreditiranja banke postaju ranjive na nepredvidljivo kasnije pogoršanje

financijske situacije svojih dužnika, što posebno dolazi do izražaja kada dođe do smanjenja

vrijednosti imovine bez obzira da li se radi o imovini banke ili pak o vrijednosti kolaterala,

odnosno bankarskog osiguranja za dani kredit.

Problemi nesimetričnih informacija, porast kreditnog rizika i moralnog hazarda postaju naročito

opasni u razdobljima visoke inflacije koja, rezultirajući padom realnih kamatnih stopa, dovodi do

smanjenja štednje i potiče kreditiranje. Ukoliko se kreditna ekspanzija odvija u uvjetima pada

kvalitete kreditiranih projekata, banke se izlažu većem kreditnom riziku, čime se povećava

banaka, smatra Logan (2000). 21 Primjerice, obveznica nosi i tržišni i kreditni rizik. Tržišni rizik je povezan s mogućnošću promjene cijene na tržištu

obveznica (ako tržišna cijena padne ispod cijene po kojoj je obveznica kupljena, dolazi do financijskog gubitka).

Kreditni rizik je rizik naplate duga po obveznici. 22 Poznat je slučaj štednih i kreditnih institucija u SAD ranih osamdesetih koje su zapale u krizu i gubitke zbog fiksnih

aktivnih kamatnih stopa, dok su tržišne kamatne stope i time povezani troškovi pasive (troškovi izvora sredstava) naglo

rasli. 23 Vidjeti u Honohan (1997).

vjerojatnost većih bankarskih gubitaka (rizik nesolventnosti). Inflacija može izazvati probleme u

bankarstvu i standardnim makroekonomskim kanalima, povećavajući ekonomsku nesigurnost i

nepostojanost vrijednosti robe i kapitala, dovodeći do značajnijeg poremećaja relativnih cijena,

što općenito povećava vjerojatnost tržišnog neuspjeha brojnih poslovnih subjekata, među njima i

banaka ukoliko nisu adekvatno procijenile rizik poslovanja u razdoblju visoke inflacije24

.

Uz rizik nesolventnosti banke su izložene i likvidnosnom riziku. Taj rizik predstavlja potencijalnu

opasnost od nemogućnosti podmirenja obveza o roku dospijeća, zbog neusklađene ročne strukture

izvora sredstava i plasmana. Problem neusklađenosti ročne strukture izvora sredstava (pasive) i

plasmana (aktive) može povećati vjerojatnost tzv. navale štediša na šaltere ili "bank runs".

Slučaj navale štediša na banku izložili su i objasnili Diamond i Dybvig (1983) u svom poznatom

modelu koji se temelji na postojanju dviju ravnoteža: prva je situacija navale depozitara na banku

(bank run), a druga je situacija u kojoj depozitari vjeruju u banku i u njoj zadržavaju svoje

depozite. Prva (loša) ravnotežna situacija nastaje kada pojedini depozitari povlače depozite zbog

straha da će to učiniti i svi ostali štediše iz bilo kojeg razloga, dovodeći banku ubrzo u stanje

nelikvidnosti, premda je banka bila u početku likvidna. To se još naziva efektom koordinacijske

greške depozitara (coordination failure among depositors).

Diamond i Dybvig (1983) ističu kako izgrađen i efikasan institucionalni okvir naročito kroz

sustav osiguranja štednih uloga može oslabiti djelovanje efekta koordinacijske greške štediša.

Ukoliko visina premije osiguranja štednih depozita nije dovoljno visoka da bi odražavala stupanj

izloženosti banke raznim rizicima, takav sustav osiguranja depozita može banku dodatno

potaknuti na preuzimanje prevelikih rizika, pa banka može postati još osjetljivija na iznenadne

promjene makroekonomskih uvjeta. U literaturi se mogu naći i suprotna mišljenja o utjecaju

sustava osigurane štednje i mogućnosti korištenja kredita posljednjeg utočišta – centralnih banaka

- na ponašanje banaka. Nerealno visoki iznosi osigurane štednje i postojanje zajmodavca u

krajnjoj nuždi (lender of last resort) mogu djelovati i negativno, potičući banku na još veću

izloženost raznim rizicima u poslovanju, čime raste i vjerojatnost njenog tržišnog neuspjeha.

2.3.4.2. Sustavne bankarske krize

Poremećaj u poslovanju neke banke može biti povezan s problemima ili propasti drugih banaka

ukoliko sve ili većinu banaka u sustavu istovremeno pogodi neki nepredviđeni događaj ili ako su

24 Vidjeti u Boyd, Chang i Smith (1998).

banke jako financijski izložene jedne prema drugima, što je podloga za pojavu efekta zaraze.

Potresi u ukupnom bankarskom sustavu najčešće nastaju ukoliko sve banke imaju slična

fundamentalna obilježja.

Potresi u bankarskom sektoru triju skandinavskih zemalja Finske, Norveške i Švedske ranih

devedesetih godina mogu se okarakterizirati sustavnom bankarskom krizom. Financijska

liberalizacija u zemljama Skandinavije sredinom osamdesetih godina u razdoblju cikličkog uzleta

i uz ekspanzivne impulse makroekonomske politike, potaknule su prekomjernu kreditnu aktivnost

i dugoročno neodrživo ponašanje bankara i investitora, što je dovelo do pregrijavanja ekonomije,

uz pretvaranje inicijalnog povećanja cijena imovine u spekulativne “mjehuriće”.

Makroekonomski zaokret u cijeloj Europi i s time vezane promjene u monetarnoj politici

skandinavskih zemalja, izazvali su pad cijena imovina, pojačali cikličku kontrakciju, što je

rezultiralo gubicima po plasmanima niza banaka.25

Najčešći uzročnik jačanja sustavnog bankarskog rizika i pojave sustavne krize je djelovanje

takozvanog efekta zaraze, odnosno postojanje mogućnosti proširenja financijskih poremećaja s

jedne banke na ostale banke u sustavu. Ekonomisti razlikuju različite vrste zaraze, odnosno

transmisije poremećaja sa banke na banku, sa financijskog sustava jedne zemlje na drugu. Kao što

je već istaknuto u uvodnom djelu ovog poglavlja, istraživanja bankarskih kriza relativno su

novijeg datuma, stoga nije neobična rascjepkanost istraživačkih pokušaja i prilična konfuzija u

pogledu objašnjenja i klasifikacije vrsta transmisije poremećaja. Ne postoje identične financijske i

bankarske krizne epizode, svaka od njih donosi sa sobom svoja specifična obilježja, uzročnike i

posljedice, a razlikuju se po karakteru, intenzitetu i načinu transmisije poremećaja. Sve navedeno

čini istraživanje sustavnih bankarskih kriza otvorenim, kontinuiranim i nedovršenim projektom.

Međutim, do sada se u literaturi najčešće spominju tri vrste bankarske zaraze:

A. "čista" zaraza,

B. zaraza inicirana informacijama (information-based) i

C. institucionalna zaraza (institution-to-institution transmission).

Dio istraživača koji su analizirali prije svega valutne krize, smatra kako do efekta "čiste" zaraze

dolazi neovisno o promjeni ekonomskih preduvjeta26

, te da zaraza nije potaknuta informacijama.

25Detaljnije o uzrocima sustavne bankarske krize u skandinavskim zemljama 90-tih vidjeti u Drees i Pazarbasioglu

(1998). 26 Vidjeti Kaufman (1994) i Masson (1998). Masson (1998) u svojoj analizi valutne krize u Meksiko i Tajlandu

razlikuje efekt "monsuna", efekt prelijevanja i efekt "čiste" zaraze. Za Massona je efekt čiste zaraze slučaj kada kriza u

Dakle, riječ je iznenadnoj panici među depozitarima. Preneseno u bankarski sustav to znači da

propast jedne banke dovodi do trke na šaltere ostalih banaka neovisno o sličnostima ili razlikama

među bankama u sustavu, bez neke vidljive i jasne povezanosti među institucijama. Međutim,

Calomiris i Gorton (1991), koji su analizirali bankarske krize, tvrde kako je vrlo teško razlikovati

efekt čiste zaraze od zaraze inicirane informacijama, i to ne samo zbog toga što smatraju da nije

moguće empirijski dokazati kako promjene ekonomskih uvjeta nisu uzročnik kriza. Po njima

bankarsku krizu može potaknuti objava informacija o lošem poslovanju nekih ili svih banaka, ali

jednako je tako mogu potaknuti nesimetrične informacije među depozitarima. Kako depozitari

nemaju informaciju o tome koje su banke izložene većim rizicima, počinje povlačenje depozita iz

svih banaka.

Jedan od oblika institucijske zaraze nastaje zbog direktne međusobne izloženosti banaka na

međubankarskom tržištu. Taj oblik zaraze jednostavno opisuje prošireni Diamond-Dybvig model

u kojem se umjesto odnosa dviju banaka i dviju ravnotežnih situacija, promatra odnos i

međusobna izloženost više različitih banaka na bankarskom tržištu.27

Riječ je o modelu širenja

sustavnog rizika i destabilizacije međubankarskog tržišta. Međusobnim kreditiranjem na

međubankarskom tržištu banke rješavaju "u hodu" svoje privremene, kratkotrajne probleme

likvidnosti bez troška držanja viška rezervi. Međutim, postojanje međubankarskog tržišta

pojačava izloženost sustava riziku koordinacijske pogreške depozitara, čak i kada su sve banke

solventne. U proširenom Diamond-Dybvig modelu sve su banke solventne, a polazi se od

pretpostavke da bilo koji egzogeni šok koji dovodi do povećanja potražnje za gotovinom jedne ili

više banaka, dovodi do ozbiljnog likvidnosnog problema koji može zahvatiti cijeli sustav.

Moguće je zamisliti situaciju u kojoj neka banka, koja zbog nepredviđenog događaja postane

privremeno nelikvidna, neće biti u stanju na međubankarskom tržištu dovoljno brzo pribaviti

sredstva za premošćivanje problema. Ona može krenuti u brzu naplatu svojih međubankarskih

potraživanja, dovodeći ostale banke u sličnu situaciju. Na taj način poremećaj kod jedne banke

jednoj zemlji potakne krizu u drugoj zbog razloga koji se ne daju objasniti utjecajem promjene makroekonomskih

preduvjeta, već zbog primjerice promjene tržišnog sentimenta ili iznenadne drugačije interpretacije postojećih

informacija. Kada neki zajednički uzrok, primjerice harmonizirani ekonomski potezi u razvijenim zemljama utječu na

tržišta u nastajanju, Masson govori o efektu "monsuna". Efekt prelijevanja nastaje kada kriza u jednoj zemlji u razvoju

utječe na makroekonomske varijable druge zemlje u razvoju (kada devalvacija jedne zemlje smanji cjenovnu

konkurentnost druge). 27 Vidjeti: Freixas, Parigi i Rochet (1999), i Allen i Gale (2000). Allen i Gale (2000) analiziraju između ostalog

mogućnost širenja zaraze među različitim regionalnim bankama koje su izložene jedna prema drugoj putem

međubankarskih potraživanja; kada jednu regiju zahvati bankarska kriza, banke druge regije mogu pretrpjeti gubitke

zbog pada vrijednosti potraživanja problematične regionalne banke.

može destabilizirati i učiniti nelikvidnim cijelo međubankarsko tržište i time bankarski sustav u

cjelini28

.

U literaturi se spominju još dva načina transmisije poremećaja, od kojih oba opisuju vrstu

"spillover" efekta ili efekta prelijevanja. Kod prvog načina, zbog uključenosti banaka u sustav

platnog prometa, te zbog izloženosti banaka na međubankarskom tržištu može doći i do porasta

rizika nesolventnosti, dakle i stvarnih bankarskih gubitaka bez obzira na uzrok njihova nastanka.

Sklonost ponašanju prema "zakonima čopora" na tržištima kapitala uzrok je druge vrste

"spillover" učinka, zbog kojeg iznenadni šok na tržištu kapitala može ugroziti ukupnu likvidnost

financijskih tržišta, slijedom toga i bankarskih sustava, bez obzira koji je segment financijskog

tržišta bio inicijalno pogođen (tržište vrijednosnih papira, tržište derivata29

, nekretnina). Poznat je

slučaj Long Term Capital Management (LTCM), jednog od najvećih hedge fondova osnovanog

1994. godine, koji se u jesen 1998. godine zbog nesmotrenog poslovanja suočio s ozbiljnim

problemom nelikvidnosti. LTCM je počeo likvidirati svoj portfolio, prodavati svoja financijska

potraživanja, dovodeći do naglog pada tržišnih cijena tih instrumenata.30

Postojala je opasnost da

inicijalni likvidnosni problem LTCM-a zbog njegove veličine izazove suštinske probleme, pa čak

i gubitke kod s njime povezanih financijskih institucija. Nakon što je izbila ruska kriza postojala

je opasnost da se zbog sustavnog rizika poremećaj proširi na cijeli američki i svjetski financijski

sustav. Lančano izbijanje nelikvidnosti na financijskim tržištima spriječio je tadašnji američki

ministar financija Rubin, prisilivši banke na Wall Sreetu da LTCM-u odobre kredite za

održavanje likvidnosti.

2.3.5. Uzroci bankarskih kriza

Teorija sugerira da postoji čitav niz potencijalnih uzročnika bankarskih poremećaja, kako

pojedinačnih tako i sustavnih. Proučavanje dosadašnjih kriznih epizoda pokazala su da do efekta

čiste zaraze ipak rjeđe dolazi u stvarnosti. Češće se u empirijskim radovima spominje mogućnost

djelovanja efekta zaraze inicirane informacijama (information-based contagion), koja uglavnom

28 Freixas, Parigi i Rochet (1999) u nastavku svog rada preispituju ulogu centralne banke u sprečavanju širenja

sustavnog rizika na međubankarskom tržištu i opravdanost "too big to fail" politike u slučaju kada inicijalno zdravi

sustav (solventne banke) zbog nepredviđenog događaja zapadne u likvidnosne probleme. 29 Derivati su vrsta vrijednosnih papira, kao što su ugovori o opcijama, koji se temelje na vrijednosnim papirima ili

robi. 30 Detaljnije vidjeti u: BIS (1999)

zahvaća banke slične bilančne strukture31

. U većini dosad objavljenih radova sugerira se kako sve

ključne informacije o poslovnoj klimi, o izvorima kapitala, o tržišnoj strukturi i o

makroekonomskom okruženju mogu biti korisni signali koji ukazuju na mogućnost pojave

krize kako u pojedinim bankama tako i u cijelom financijskom sustavu. Negativne promjene

makroekonomskih varijabli (npr. BDP-a, kamatnih stopa) za banku mogu biti neugodno

iznenađenje, s druge pak strane, pozitivna kretanja tih varijabli mogu banke potaknuti na

prekomjerno kreditiranje i pretjerano izlaganje prije spomenutim rizicima. Kao što kreditna

ekspanzija može biti znak porasta rizika u poslovanju banaka, tako i usporavanje gospodarskog

rasta nakon intenzivne kreditne aktivnosti može dovesti do pogoršanja bilanci banaka odnosno

porasta udjela loših zajmova u njihovoj aktivi. Indikatori sposobnosti banaka da objektivno

procjene sve vrste rizika u svom poslovanju, značajno bi mogli pomoći u ocjeni njihove

osjetljivosti na promjene makroekonomskih varijabli.

Na sličan način i razne institucionalne varijable mogu olakšati ili pak otežati funkcioniranje

financijskog sustava. Autori često ispituju kako na pojavu bankarskih poremećaja djeluje razina

kvalitete institucionalnog okvira, sustav plaćanja u zemlji, sustav osiguranja štednih uloga, te

razvijenost međubankarskog tržišta i izloženost banaka na financijskom tržištu. Kada tome

dodamo i one pokušaje koji ispituju ulogu vanjskih (međunarodnih) čimbenika, vrste tečajnih

režima, te procesa financijske liberalizacije, lista potencijalnih uzročnika bankarskih poteškoća

postaje sve nepreglednija.

Međutim, na temelju dosad provedenih empirijskih analiza i novijih preglednih radova moguće je

listu uzročnika značajno suziti, naročito ako tragamo za konsenzusom među istraživačima.

Empirijski nam radovi otkrivaju da su među makroekonomskim varijablama najčešći i

najsnažniji uzročnici bankarskih poremećaja32

:

A. snažan rast kreditne aktivnosti

B. porast udjela vanjskog duga u bruto domaćem proizvodu

C. promjene realnih kamatnih stopa

D. deregulacija politike pasivnih kamatnih stopa.

31 Vidjeti: Kaufman (1994), Aharony i Swary (1996),. Docking, Hirshey i Jones (1997). 32 Vidjeti u: Hardy i Pazarbasioglu (1999) i Eichengreen i Arteta (2000).

Od mikroekonomskih varijabli dva su se pokazatelja u dosadašnjim studijama pokazala

snažnim signalima budućih poremećaja i propasti banaka, koji se smatraju dobrim proxy

varijablama osjetljivosti banaka i bankarskog sustava na poremećaje33

:

A. porast udjela nepodmirenih zajmova u ukupnoj bankarskoj aktivi

B. nizak udio kapitala u ukupnoj aktivi (imovini) banke.

Većina autora dijeli mišljenje kako u tržištima u nastajanju bankarsku stabilnost najčešće

ugrožava kombinacija "nerazborite" domaće makroekonomske i kreditne politike i procesa

financijske deregulacije, čemu se nerijetko pridružuju i nepovoljna kretanja u međunarodnom

okruženju. Isto tako autori će se uglavnom složiti oko tvrdnje da su problematične banke obično

jače izložene prema sektorima ekonomije koji u početku doživljavaju nagli rast, među kojima

brojni i bankrotiraju neposredno prije izbijanja bankarske krize.

Kada se ova vrlo kratka lista najsnažnijih i signifikantnih uzročnika bankarskih problema proširi

ostalim potencijalnim čimbenicima koji su bili predmetom dosadašnjih analiza konsenzusa među

istraživačima je sve manje, a rasprava postaje sve polemičnija. Na pitanje - "Jesu li vanjski,

međunarodni čimbenici, tečajni režim, financijska liberalizacija, sustav osiguranja štednih uloga i

kvaliteta institucionalnog okvira također signifikantni indikatori bankarskih poremećaja?" - struka

još uvijek nema jednoznačan odgovor. Stoga ćemo se ukratko osvrnuti na te čimbenike.

2.3.5.1. Utjecaj međunarodnog okruženja

Većina kritika upućenih djelovanju međunarodnog financijskog sustava polaze od ideje da

ekonomski trendovi i kreditna aktivnost u razvijenim tržišnim ekonomijama (primjerice zemljama

OECD) mogu u značajnoj mjeri utjecati na financijsku stabilnost tržišta u razvoju34

. Upozoravalo

se prije svega na snažan utjecaj kojeg je u međunarodnim razmjerima imala popularno zvana

Volckerova dezinflacija35

, odnosno razdoblje jake monetarne restrikcije i ekonomske recesije u

SAD-u u razdoblju 1979.-1981. godine. Kritičari smatraju da je Volckerova dezinflacija znatno

doprinijela rasplamsavanju dužničke i bankarske krize u Latinskoj Americi 1982. godine, a kao

značajan vanjski čimbenik pojave meksičke krize sredinom 90-tih spominju također monetarnu

33 Vidjeti u: Hardy i Pazarbasioglu (1999) i Gonzalez-Hermosillo (1999). 34

Vidjeti primjerice u: Calvo, Leiderman i Reinhart (1993) i Goldstein i Turner (1996) 35

Paul Volcker bio je od 1979. do 1987. godine na čelu Board of Governors američkog Federal Reserve

System.

restrikciju u SAD 1994. godine. S druge pak strane, kritičari “kritike međunarodnog financijskog

sustava” pokušavali su umanjiti značaj vanjskih čimbenika, smatrajući da se time želi skrenuti

pozornost ekonomskih vlasti sa realnih domaćih ekonomskih i financijskih problema.

Eichengreen i Rose (1998) među prvima su proveli empirijsku provjeru ovih suprostavljenih

tvrdnji. Autori su analizirali povezanost između bankarskih kriza i raznih makroekonomskih i

financijskih varijabli (domaćih i vanjskih) na uzorku od preko 100 zemalja u razvoju, za razdoblje

1975-1992. godine. Čimbenike koji mogu utjecati na pojavu bankarskih kriza u zemljama u

razvoju autori su grupirali u skupine: domaća makroekonomska politika, vanjski

makroekonomski uvjeti, tečajni režimi, domaća financijska struktura i bankarska supervizija.

Testirajući utjecaj brojnih varijabli iz navedenih skupina na vjerojatnost pojave bankarske krize u

zemljama uzorka, autori su utvrdili snažan utjecaj kretanja kamatnih stopa u zemljama OECD-a

(stopa rasta zemalja OECD-a u manjoj mjeri) na vjerojatnost pojave bankarskih poremećaja u

zemljama u razvoju.

Dvije godine kasnije Eichengreen sam ponavlja isto istraživanje (Eichengreen, 2000) kako bi

provjerio vjerodostojnost prethodnih rezultata na novim, ažuriranim podacima koji sežu do 1997.

godine. S proširenjem razdoblja analize Eichengreen nalazi sve manje empirijskih dokaza o

snažnom "OECD efektu". Autor je i prije tog istraživanja uočio da, naročito u kasnim 90-tim,

dolazi do određenih promjena u izvorima i načinu rasplamsavanja financijskih kriza. Zaoštravanje

globalnih kreditnih uvjeta sredinom 90-tih (uslijed rasta američkih i europskih kamatnih stopa) u

manjoj se mjeri prelilo i odrazilo na azijsku krizu 1997. godine, nego što je to bio slučaj u ranijim

kriznim epizodama tijekom 80-tih i ranih 90-tih (Eichengreen i Mathieson, 1998). Zbog toga

Eichengreen i Arteta (2000) odvojeno testiraju utjecaj kamatnih stopa i stopa rasta razvijenih

zemalja na vjerojatnost pojave krize u zemljama u razvoju, i to prvo za razdoblje do 1992. godine,

a potom za razdoblje do 1997. godine. Njihova je analiza potvrdila prijašnji nalaz o

signifikantnom utjecaju viših kamatnih stopa i nižeg rasta razvijenih zemalja na povećanje

vjerojatnosti krize u zemljama u razvoju, ali samo za razdoblje do 1992. godine. Proširenjem

uzorka do 1997. godine efekt inozemnih kamata i stopa rasta znatno slabi, što je autore navelo na

zaključak da bankarske krize sredinom 90-tih mijenjaju svoju prirodu, te da među generatorima

nestabilnosti umjesto vanjskih počinju dominirati unutrašnji čimbenici.36

36

Takvim objašnjenjima pridružuje se i Mendis (1998) koji smatra da utjecaj vanjskih čimbenika ovisi i o

režimu deviznih tečajeva pojedinih zemalja, koji može (ali i ne mora) izolirati domaći bankarski sustav od

nepovoljnih vanjskih utjecaja.

2.3.5.2. Uloga tečajnih režima

Eichengreen i Arteta (2000) nisu našli dovoljno čvrstih empirijskih dokaza koji bi omogućili da

se neki od tečajnih režima, bilo fiksni, fluktuirajući ili pak intermedijarni,37

proglase odgovornima

za poremećaje u bankarskoj industriji u zemljama uzorka. Analiza je provedena na uzorku od 75

zemalja u razvoju u razdoblju od 1975.-1997. i oslanjala se na već postojeće klasifikacije

bankarskih kriza u tim zemljama.38

U zemljama sa fluktuirajućim i intermedijarnim tečajnim

režimima postotak pojavljivanja bankarskih poremećaja (kao udio u ukupnim, kriznim i

nekriznim opservacijama) neznatno je veći nego u zemljama sa režimom fiksnog tečaja.

Međutim, niti jedna hipoteza koju su pokušavali testirati, bilo ona o ključnom utjecaju fiksnog,

fluktuirajućeg, ili intermedijarnog tečajnog režima, nije našla potvrdu u čvrstim i robusnim

empirijskim rezultatima.39

Da li to znači da su sve zemlje, neovisno o tečajnoj politici koju vode,

podjednako osjetljive na pojavu bankarskih poremećaja?

S time se ne bi složili pobornici tzv. “double mismatch” škole koji vjeruju kako tečajne

fluktuacije mogu pridonijeti problemima u bankarskom sektoru jednostavno zbog potencijalnih

opasnosti koje izviru iz valutne i ročne neusklađenosti u strukturi bilanci financijskih institucija.40

I kritičari “mekog” upravljanog plivajućeg tečajnog režima, kakav je prevladavao u azijskim

zemljama prije izbijanja krize, smatraju da je takva tečajna politika dodatno povećala strukturnu

osjetljivost bankarskog i financijskog sustava izlažući ga pritiscima sa financijskih tržišta.41

Neki

ekonomisti čak i čvršćim tečajnim sustavima poput “čvrstog” upravljanog plivajućeg tečajnog

režima i režima valutnog odbora pripisuju značajan ponder utjecaja na pojavu bankarskih

37

Pod intermedijarni tečajni režim autori ubrajaju sljedeće: a) ograničeni fluktuirajući tečaj, b) upravljani

plivajući tečaj s unaprijed određenim (najavljenim) dopuštenim granicama odstupanja nominalnog tečaja, i

c) upravljani plivajući tečaj s unaprijed nenajavljenim granicama dozvoljenog odstupanja nominalnog

tečaja. 38

Istraživanje se temelji na podacima iz Caprio i Klingebiel (1999) i obuhvaća razdoblje od 1975.-1997.

godine, a zbog dostupnosti podataka broj zemalja uzorka sveden je sa originalnih 122 na 75 zemalja u

razvoju. Raščlanivši uzorak na krizna i nekrizna razdoblja koristeći metodologiju Eichengreen, Rose i

Wyplosz (1996), autori su dobili 78 kriznih (sustavnih) epizoda i 2248 nekriznih opservacija. 39

Regresijska je analiza pokazala da niti jedan od tečajnih režima nema signifikantan utjecaj na vjerojatnost

pojave bankarske krize na promatranom uzorku zemalja i za promatrano razdoblje analize, budući da

procijenjeni koeficijenti uz dummy varijable fiksnog i intermedijarnog tečajnog režima nisu bitno različiti

od nule uz standardnu razinu pouzdanosti. 40

Jedan od predvodnika "double mismatch" škole, odnosno pristupa dvostruke neusklađenosti bilanci

financijskih institucija je Ricardo Hausmann, poznati istraživač i glavni ekonomist Inter-American

Development Bank (Eichengreen i Arteta, 2000). 41

Lindgren, Balino, Enoch, Gulde, Quintyn i Leslie (1999)

poremećaja, smatrajući da centralne banke u takvim sustavima mogu izgubiti funkciju

zajmodavca u krajnjoj nuždi.42

Eichengreen i Arteta (2000) svojim istraživanjem dovode u pitanje ove stavove, te zaključuju

kako ne postoje čvrsti empirijski dokazi o značajnijem utjecaju raznih tečajnih sustava na pojavu

bankarskih poremećaja. Dok su analizom za razdoblje do 1992. godine utvrdili da je u zemljama

sa fiksnim tečajnim režimom rjeđe dolazilo do sustavnih bankarskih kriza nego u zemljama s

intermedijarnim ili fluktuirajućim tečajem, u analizi koja se proteže sve do kraja 1997. godine ta

povezanost fiksnih tečajnih režima sa nižom vjerojatnosti pojave krize postaje statistički sve

slabija.

Zašto je istraživačima problem utvrditi prirodu veze između raznih tečajnih režima i osjetljivosti

bankarskog sustava, pokušala je odgovoriti Reinhart (2000). Preispitujući MMF-ovu službenu

klasifikaciju tečajnih režima u zemljama članicama, autorica zaključuje da problem leži u samoj

klasifikaciji i službenoj statistici, te da često zemlje koje službeno provode politiku fluktuirajućeg

tečaja, u praksi poduzimaju mjere koje tu fleksibilnost bitno ograničavaju.

Kako bi zaobišli taj problem “lažne” klasifikacije, Eichengreen i Arteta (2000) konstruiraju

vlastite varijable za aproksimaciju pojedinih tečajnih režima. Stvarnu stabilnost nominalnog

tečaja procjenjuju pomoću dvije mjere: jednu dummy varijablu uvode za slučaj promjene

nominalnog tečaja koja je manja od 5% u posljednjoj godini opažanja, a druga odražava oscilacije

nominalnog tečaja do 10% u zadnjoj godini opažanja. U specifikacijama koje testiraju utjecaj

spomenutih mjera valutne stabilnosti kao nezavisnih varijabli na vjerojatnost pojave bankarske

krize kao zavisne varijable, i to u istoj kalendarskoj godini (zavisna i nezavisna varijabla

promatrane u vremenu t), utvrdili su da "čvršći" tečajni režimi smanjuju vjerojatnost pojave

bankarskih kriza.43

Međutim, zbog mogućeg problema simultanog odnosa između zavisne i nezavisnih varijabli

potrebno je neke objašnjavajuće varijable uvesti u model s određenim vremenskim pomakom

42

Wood (1999). 43

Parametri uz mjere valutne stabilnosti su negativni i statistički signifikantni. Kako se radi o probit

modelu, a vrijednost zavisne varijable su nule (nema krize) i jedinice (sustavna bankarska kriza), predznak

procijenjenih parametara sugerira da li objašnjavajuće varijable smanjuju ili povećavaju vjerojatnost pojave

krize. Isti rezultat dobili su i Eichengreen i Rose (1998).

unatrag. To se odnosi i na analizu utjecaja tečajnog režima44

. Budući da se podaci o aktualnim

tečajnim režimima odnose na kraj kalendarske godine, moguć je simultan odnos između tečajnog

režima i pojave poremećaja u bankarstvu. Ukoliko u istoj kalendarskoj godini tečaj znatno

fluktuira i bankarska kriza doživljava svoj vrhunac moguć je zaključak da tečajne fluktuacije

dovode do poremećaja u bankarstvu. Međutim, zbog problema simultanosti nije moguće isključiti

i obrnuti zaključak: da upravo bankarski poremećaji povećavaju osjetljivost deviznog tržišta što

može završiti napuštanjem politike fiksnog tečaja i prelaskom na fluktuirajući devizni režim45

.

Stoga Eichengreen i Arteta u specifikaciju uvode mjeru valutne stabilnosti s vremenskim

pomakom od jedne godine unatrag. U tom slučaju prijašnji nalaz prema kojem valutna stabilnost

reducira vjerojatnost pojave krize u potpunosti se gubi, a dobiveni koeficijenti uz mjere valutne

stabilnosti pozitivnog su predznaka. Premda se radi o statistički nepouzdanom i nesignifikantnom

rezultatu zanimljiva je interpretacija predznaka koeficijenta: valutna stabilnost u godini prije

izbijanja krize povećava vjerojatnost pojave bankarske krize. Ovaj je nalaz naveo autore na

interpretaciju odnosa varijable valutne stabilnosti i bankarske krize kao odnosa obrnute

kauzalnosti - tj. da zapravo bankarske krize potiču napuštanje implicitnih ili eksplicitnih režima

vezanih tečajeva, kao što to tvrdi literatura o "twin" ili dvostrukim krizama.

Eichengreen i Arteta pokušali su provjeriti ovu tezu o utjecaju bankarskih na valutne poremećaje,

koja ih je približila stavovima začetnika teorije dvostrukih kriza. S tom namjerom u svoje

specifikacije uvode tzv. Frankel-Rose mjeru valutnog sloma46

. Procijenjeni koeficijent uz valutnu

nestabilnost (premda nesignifikantan) sugerira da tečajna nestabilnost povećava vjerojatnost

pojave krize u istoj kalendarskoj godini. Uključivši u specifikaciju varijablu valutnog sloma s

vremenskim pomakom (godinu dana unaprijed) autori ne pronalaze statistički pouzdane dokaze o

utjecaju prethodnog valutnog poremećaja na bankarsku krizu. Stoga ovi nalazi autore upućuju na

zaključak da je tečajna nestabilnost u godini kulminacije bankarske krize posljedica te krize, što

završava najvjerojatnije napuštanjem sustava vezanih tečajeva. Da smjer povezanosti kriznih

epizoda najčešće ide od bankarskih prema valutnim krizama jasno su izrekli i Glick i Hutchison

44

Poznat je primjer simultanog odnosa stopa rasta i pojave bankarske krize. Interpretacija prema kojoj

usporavanje ekonomskog rasta signalizira pojavu bankarskih poremećaja je problematična, jer je poznato

da bankarska kriza sasvim sigurno rezultira smanjenim stopama rasta. 45

Ova je tvrdnja zapravo središnja točka teorije dvostrukih ili "twin" kriza, čijim se tvorcima smatraju

istraživači Graciela Kaminsky, Carmen Reinhart i Saul Lizondo. U svojim su dosadašnjim radovima autori

pokušavali dokazati ispravnom tvrdnju prema kojoj bankarske krize prethode valutnima, a ne obratno. 46

Frankel i Rose (1996) konstruirali su mjeru valutnog "sloma" kao dummy varijablu čija je vrijednost

jednaka jedinici kada prva diferencija logaritma nominalnog tečaja premaši 25%.

(2000) proučavajući povezanost bankarskih i valutnih kriza, te tvrde kako pojava bankarske krize

može biti dobar signalni indikator budućeg valutnog poremećaja i izbora novog tečajnog režima u

zemljama u razvoju.

Unatoč zanimljivim nalazima autori nisu uspjeli pronaći jasan i čvrst empirijski dokaz kojim bi se

razne varijante tečajnih režima mogle proglasiti signalnim indikatorom budućih bankarskih

poremećaja. S druge strane iskustvo govori da razni tečajni režimi mogu, ovisno o umješnosti

vođenja tečajne politike u zadanom makroekonomskom i međunarodnom okruženju, utjecati na

razinu osjetljivosti strukture domaćih bankarskih i financijskih institucija.

U tom pravcu razmišlja i Mendis (1998) koji smatra da učinak vanjskih i unutrašnjih šokova na

bankarski sustav ipak može varirati u različitim tečajnim sustavima, odnosno da povezanost

tečajnih režima sa bankarskim krizama ovisi o prirodi i snazi i podrijetlu šoka. To je pokušao

pokazati jednostavnom empirijskom analizom utjecaja dviju varijabli vanjskog šoka na pojavu

bankarske krize. Prva "šok" varijabla je varijabla odstupanja uvjeta trgovine od trenda, a druga

mjera vanjskog šoka je varijabla kapitalnih priljeva. Polazna je pretpostavka da fiksni tečajni

režimi amortiziraju unutrašnje šokove i njihov utjecaj na bankarski sustav, dok s druge strane

uslijed snažnih vanjskih pritisaka djeluju kao dodatni destabilizator domaćeg financijskog

sustava. Mendis sugerira da iznenadne promjene uvjeta trgovine povećavaju rizik od bankarskih

poremećaja ukoliko je tečajni režim fiksan, a ne i ukoliko je fluktuirajući. Što se pak kapitalnih

tokova tiče, Mendis u svom istraživanju pokazuje kako jednostavno nije moguće preferirati ovaj

ili onaj tečajni režim, odnosno kako nema tog tečajnog režima koji bi uspješno obranio domaći

financijski sustav od opasnosti snažnih spekulativnih kapitalnih fluktuacija.

Mendisova teorija i empirija potakle su Eichengreena i Artetu na provjeru njegovih tvrdnji. U

analizi ograničenoj na razdoblje do 1992. godine, dvije interaktivne varijable, od kojih prva

predstavlja kombinaciju fluktuirajućeg tečaja i stope promjene uvjeta trgovine, a druga

kombinaciju fluktuirajućeg tečaja i udjela kapitalnih priljeva u BDP-u, signifikantno povećavaju

vjerojatnost pojave bankarske krize. Rezultat sugerira da fluktuirajući tečajni režim u kombinaciji

sa vanjskom liberalizacijom povećava rizik pojave krize financijskog sustava. Štoviše, autore je

prilično iznenadio njihov vlastiti rezultat koji je bliži stavovima "double mishatch" škole: umjesto

da fluktuirajući tečajni režim izolira bankarski sustav od vanjskih šokova, autorovi izračuni

pokazuju da ga takav tečajni sustav još više izlaže riziku uslijed pojačanih vanjskih šokova.

Budući da s proširenjem analize do 1997. godine utjecaj spomenutih interaktivnih varijabli na

pojavu krize postaje statistički nesignifikantan, kao što se pokazala nesignifikantnom i varijabla

fluktuirajućeg tečaja (promatrana odvojeno od varijabli vanjske liberalizacije), autori nisu pridali

veći značaj dobivenim rezultatima.

Iako su zagovornici pojedinih tečajnih režima pokušavali pronaći empirijske dokaze kojima bi

ostale režime proglasili odgovornima za pojavu bankarskih poremećaja, Eichengreen i Arteta

(2000) svojom su analizom suprostavljenih stavova uspjeli doći samo do jednog sigurnog

zaključka. A taj je da nema čvrstih dokaza o postojanju stabilne veze između pojedinih tečajnih

režima sa poremećajima bankarskog sustava u promatranim zemljama.

2.3.5.3. Financijska liberalizacija

Ne postoji ozbiljnije istraživanje uzroka bankarskih poremećaja koje je zaobišlo pitanje utjecaja

financijske liberalizacije na pojavu kriznih epizoda u bankarstvu. Stoga se iz literature može jasno

izvući konsenzus mišljenje većine istraživača da financijska liberalizacija svakako povećava rizik

od bankarskih poremećaja. Međutim, jedan od ključnih propusta koji je učinjen u dosadašnjim

analizama, a koji može bitno utjecati na tumačenja dobivenih rezultata, je zanemarivanje razlika

između domaće i vanjske liberalizacije odnosno liberalizacije kapitalnog računa bilance plaćanja.

Takav je propust učinjen i u jednoj od najčešće citiranih studija o determinantama bankarskih

kriza, u radu autora Demirguc-Knuta i Detragiachea (1997), koji su empirijski dokazali da je

financijska liberalizacija u 80-tim i 90-tima (u 65 razvijenih i zemalja u razvoju) signifikantno

povećala vjerojatnost pojave bankarskih kriza. Autori su aproksimirali financijsku liberalizaciju

pomoću dummy varijable koja odražava deregulaciju kamatnih stopa, čime je zanemaren aspekt

eksterne liberalizacije. Kaminsky i Reinhart (1999) prilažu jasne empirijske dokaze kako je

financijska liberalizacija prethodila bankarskoj krizi u čak 70% promatranih kriznih epizoda

obuhvaćenih istraživanjem, također ne razlikujući domaću od vanjske liberalizacije. I u većini

sličnih istraživanja financijska se liberalizacija uvijek iznova potvrdila kao snažan signalni

indikator bankarskih poremećaja. No nažalost, spomenuti se radovi zbog navedenih propusta

mogu lako iskoristiti kao pokriće za neprovjerene kritike financijske globalizacije, odnosno

liberalizacije kapitalnog računa u užem smislu.

Stoga Eichengreen i Arteta (2000) među potencijalne determinante bankarskih poremećaja uvode

dvije nove mjere: mjeru domaće financijske liberalizacije kao dummy varijablu koja odražava

deregulaciju kamatnih stopa47

, te mjeru koja aproksimira otvorenost kapitalnog računa bilance

plaćanja48

. Pomoću probit modela empirijski su utvrdili da je mjera domaće financijske

liberalizacije snažan signalni indikator bankarskih kriza. Zbog pozitivnog i statistički

signifikantnog parametra mjere domaće liberalizacije riječ je o varijabli koja povećava

vjerojatnost pojave bankarskih poremećaja. Zašto je tome tako?

U vrijeme jačih financijskih restrikcija, bankari, naviknuti na kontrolirano financijsko okružje,

nisu morali posjedovati vještine potrebne za procjenjivanje raznih dodatnih izvora kreditnog i

tržišnog rizika. Sa deregulacijom financijskog tržišta i ukidanjem kontrole nad kretanjem

kamatnih stopa dolazi do jačanja konkurentske borbe među bankama i financijskim institucijama,

koja može bankare navesti i na riskantnije aktivnosti. Stoga nije neobično da se upravo

deregulacija kamatnih stopa smatra idealnom aproksimacijom domaće financijske liberalizacije.

Borba za sklonost štediša podizanjem kamatnih stopa u financijskom sustavu kojeg karakterizira

osiguranje depozita može dovesti do smanjivanja neto vrijednosti banaka što značajno povećava

rizičnost poslovanja financijskih posrednika.49

Mjera eksterne liberalizacije nije se pokazala značajnim signalom za bankarske poremećaje, niti u

slučaju zasebnog uključenja te varijable u analizu, niti u slučaju kombiniranja sa varijablom

domaće liberalizacije.50

Zbog sumnje da binarna varijabla otvorenosti kapitalnog računa

konstruirana na temelju podataka IMF-ovog Annual Report on Exchange Arrangements and

Exchange Restrictions jednostavno nije dobra aproksimacija vanjske liberalizacije, autori sami

konstruiraju novu, alternativnu mjeru. Nova varijabla eksterne liberalizacije koja odražava udjele

ukupnih kapitalnih tokova (apsolutni zbroj kapitalnih priljeva i odljeva) u BDP-u, nije se

pokazala signifikantnim signalom za bankarske poremećaje. Tek nakon uključenja interaktivne

varijable kao kombinacije udjela ukupnih kapitalnih tokova u BDP-u i mjere domaće

47

Izvor za podatke o stupnju domaće liberalizacije autori pronalaze u : Demirguc-Knut i Detragiache

(1997, 1998) i Glick i Hutchison (2000). 48

Izvor za dummy varijablu koja izražava otvorenost kapitalnog računa su razna izdanja IMF Annual

Report on Exchange Arrangements and Exchange Restrictions. Kako liberalizacija kapitalnog računa može

pojačati fluktuacije tečaja, autori smatraju da mjera eksterne liberalizacije može "pokupiti" i efekte režima

deviznih tečajeva. U pokušaju da to spriječe autori u svoje regresije, uz spomenute dvije dummy varijable

financijske liberalizacije uključuju i aproksimaciju za fluktuirajući tečajni režim. No kako se ta varijabla

nije pokazala signifikantnom, niti od značajnijeg utjecaja na koeficijente mjera liberalizacije, autori

ispuštaju tu varijablu iz daljnjeg razmatranja. 49

Vidjeti u: Hellmann, Murdock i Stiglitz (2000). 50

Osim Eichengreena i Artete (2000), to je dokazao i Rossi (1999).

liberalizacije u regresijsku analizu, procijenjeni parametar uz interaktivnu varijablu postaje

signifikantno pozitivan.51

Eichengreen i Arteta empirijski su pokazali kako u liberaliziranom domaćem financijskom

sustavu deregulacija kapitalnih ograničenja povećava osjetljivost bankarskog sustava i rizik od

izbijanja krize. Da je domaća liberalizacija nužan, a vanjska dovoljan uvjet za povećanje

osjetljivosti sustava na šokove smatraju i Hellmann, Murdock i Stiglitz (2000) tvrdeći kako

eksterna liberalizacija zaoštrava već postojeće rivalstvo među bankama u borbi za povećanjem

svojih tržišnih udjela. Osim toga, liberalizacija kapitalnog računa povećava rizik od bankarske

krize jer ulagačima olakšava i pojednostavljuje supstituciju domaće aktive inozemnom (Calvo i

Goldstein, 1996). Navedena istraživanja nisu našla potvrdu za ona objašnjenja koja su uglavnom

u vanjskoj liberalizaciji pronalazila glavnog krivca za ugroženost financijske stabilnosti u

azijskim kriznim epizodama, istovremeno zanemarujući utjecaj kojeg je pri tom imala domaća

financijska deregulacija.52

2.3.5.4. Sustav osiguranja štednih uloga

U literaturi o bankarskim krizama još je uvijek otvoreno pitanje utjecaja sustava osiguranja

depozita na razinu osjetljivosti bankarskog sustava na poremećaje. Tako će mnogi ekonomisti

tvrditi da rizik od pojave krize ovisi o kvaliteti bankarske supervizije i regulatornih mjera u

okviru bankarskog sustava. Međutim, polemične tonove u raspravi oko uloge osiguranja depozita

kao čimbenika stabilnosti izazvala su dva suprotstavljena mišljenja. Jedan je stav da eksplicitni

sustav osiguranja štednih uloga povećava rizik izbijanja krize, jer može znatno oslabiti disciplinu

na bankarskom tržištu otvarajući prostor upravama banaka za rizičnije poslovanje. Drugi je stav

da sustav osiguranja štednih uloga predstavlja značajan faktor stabilnosti bankarskog sustava.

Zagovornici te ideje smatraju da je pozitivni učinak sustava osiguranja depozita mnogo jači i

značajniji od mogućeg negativnog efekta slabljenja tržišne discipline, jer ipak umanjuje

vjerojatnost izbijanja panike i navale štediša na šaltere banaka. No ima li empirijskih dokaza koji

bi stali u obranu jednog od iznijetih suprostavljenih stavova?

51

Signifikantnim se pokazala i interaktivna mjera u kojoj se kao aproksimacija vanjske liberalizacije

koriste udjeli kapitalnih priljeva u BDP-u. 52

Stavovi Goldsteina (1998) i Dooleya (2000)

Analiza na panel podacima o determinantama bankarskih poremećaja za 61 zemlju (i 40

sistemskih kriza) u razdoblju 1980-1997. godine, navela je Demirguc-Knuta i Detragiachea

(2000) na zaključak da eksplicitni sustav osiguranja depozita53

može povećati osjetljivost

bankarskog sustava na poremećaje, a naročito u zemljama koje su liberalizirale domaći financijski

sustav i u kojima je institucionalni okvir (bankarska regulativa i supervizija) nerazvijen i

neefikasan. Drugim riječima, razvijen i kvalitetan institucionalni okvir te efikasan sustav

bankarske regulative i supervizije mogu ublažiti negativan utjecaj kojeg potencijalno donosi

sustav osiguranja depozita kroz slabljenje tržišne discipline. Osim toga, autori sugeriraju da

negativni učinak sustava osiguranja na stabilnost bankarskog sustava dodatno pojačavaju modeli

ili sheme osiguranja s vrlo visokim granicama pokrića depozita, te modeli kojima u cijelosti

upravlja i koje financira država.54

Ovim su istraživanjem autori tek dijelom potvrdili svoje ranije empirijske nalaze55

. Osim binarne

varijable osiguranja depozita nova je analiza uzela u razmatranje i čitav niz kontrolnih varijabli

koje su Demirguc-Knut i Detragiache smatrali mogućim izvorima rizika za bankarski sustav. U

kontrolne varijable autori su uključili stopu rasta BDP-a, promjene uvjeta trgovine, realne

kamatne stope, stopu inflacije, stopu deprecijacije tečaja, stopu rasta kredita privatnom sektoru, te

deregulaciju kamatnih stopa (domaća financijska liberalizacija). Te su varijable trebale u

interakciji sa binarnom varijablom sustava osiguranja otkriti stupanj osjetljivost bankarskog

sustava na poremećaje. Zapravo je trebalo odgovoriti na vrlo zanimljivo pitanje: budući da u

eksplicitnom modelu osiguranja ulagači zapravo ne moraju strahovati za svoje depozite jer će u

53

Eksplicitni sustav osiguranja štednje je formalna shema čije je ukupno djelovanje određeno zakonom.

Takva shema eksplicitno pruža zaštitu štedišama te se vrlo precizno definiraju svi elementi osiguranja

štednje. Implicitno osiguranje je shema osiguranja štednje u kojem država ima diskretno pravo odlučivanja

kako i kada će štedni ulozi biti osigurani, te kako će se isplaćivati u slučaju propasti banaka. 54

Razlikujemo model privatnog upravljanja i model državnog upravljanja shemom osiguranja štednih

uloga, uz koje se veže i način financiranja sustava. Primjerice, u Velikoj Britaniji sustavom osigurane

štednje upravlja privatni sektor koji ga financijski i podupire formalnim fondom sredstava koji se mogu

iskoristiti za isplatu osigurane štednje. U SAD-u shemom osiguranja upravlja država, ali je sustav privatno

financiran preko privatnih osiguravajućih kompanija. Međutim, privatno osiguranje nije tako čest slučaj u

praksi. U većini zemalja sektor osiguranja manje je razvijen od bankarskog sektora. Analiza postojećih

sustava osigurane štednje (Beck, 2000) pokazala je da je od promatranih 68 zemalja, svega 11 imalo sustav

kojim je upravljao privatni sektor, u čak 33 zemlje sustav financira i njime upravlja državni sektor, dok je u

24 zemlje upravljanje zajedničko. 55

I u svojem su ranijem istraživanju uz pomoć logit modela višestruke regresije Demirguc-Knut i

Detragiache (1997) testirali utjecaj eksplicitnog sustava osiguranja depozita te utvrdili da takav sustav

povećava vjerojatnost izbijanja bankarske krize. Međutim, tim je ranijim istraživanjem obuhvaćeno tek 24

bankarske krizne epizode, te je zanemarena činjenica da razni modeli osiguranja depozita mogu različito

djelovati na stabilnost bankarskog sustava.

slučaju sistemske krize i propasti banaka biti isplaćeni, zašto onda takav model osiguranja

povećava osjetljivost bankarskog sustava na poremećaje?

Odgovor leži u načinu definiranja elemenata sheme osiguranja depozita i kvaliteti

institucionalnog i pravnog okvira koji regulira poslovanje financijskih institucija. U sustavu

osigurane štednje četiri su interesne skupine, čiji interesi mogu biti sasvim suprotstavljeni. Interes

je štediša da visina osigurane štednje bude što veća, a njihova osobna odgovornost za štedni ulog

što manja, tj. da ne moraju kontrolirati poslovanje institucija u koje deponiraju svoj novac.

Bankama i štedionicama sustav osiguranja depozita omogućuje preuzimanje većeg rizika.

Vlasnici sustava osigurane štednje i oni koji njime upravljaju (bilo država, bilo privatni sektor, ili

neka kombinacija) nastoje što više smanjiti troškove sustava, dok su istovremeno pod pritiskom

raznih interesnih skupina (banaka, političara, velikih ulagača).

U eksplicitnom modelu osiguranja autori pronalaze dva moguća impulsa koji povećavaju

osjetljivost bankarskog sustava. Jedan impuls čine oslabljeni napori štediša, ostalih vjerovnika

banke i dioničara (vlasnika) banaka da nadgledaju, prate i kontroliraju poslovanje managementa

banke. Prikupljanje i procjena informacija o kvaliteti bilance banaka složen je i skup posao, a

prosječnom štediši gotovo nemoguć. To se djelomično rješava nadzorom i kontrolom banaka, dok

se bankama preporučuje što veća transparentnost u poslovanju i iznošenje poslovnih informacija

kako bi vjerovnici i vlasnici banaka pravilno procijenili financijsko stanje svoje depozitne

institucije. Drugi, ne manje važan impuls kojeg sustav eksplicitnog osiguranja može proizvesti je

mogućnost povećanja moralnog hazarda zbog rizičnijeg ponašanja banaka i štediša. Banke mogu

povećati rizične plasmane jer su ionako u slučaju propasti depoziti osigurani, a štediše mogu

izabrati za svoju depozitnu instituciju ne onu koja kvalitetno posluje već onu koja nudi atraktivne

kamatne stope.

Autori na kraju zaključuju da eksplicitni model osiguranja štednih uloga ne povećava rizike od

izbijanja bankarske krize u zemljama koje se bore protiv moralnog hazarda izgradnjom

kvalitetnog pravnog i regulatornog okvira, koje imaju razvijen i efikasan sustav kontrole i

nadzora banaka, te jasno definirane politike rješavanja problema u bankama. Moto "bolje bilo

kakav, nego nikakav" sustav osiguranja depozita zamka je za nositelje makroekonomske politike,

jer loše postavljen sustav osigurane štednje uz slabašnu i nekvalitetnu institucionalnu

infrastrukturu može imati samo negativne učinke po stabilnost bankarskog i cijelog financijskog

sustava.

Za razliku od Demirguc-Kunta i Detragiachea (1997, 2000) koji su svojim istraživanjima povećali

sumnju u opravdanost formaliziranja sustava osiguranja depozita u zemljama u razvoju,

Hutchison (1999) i Rossi (1999) i dalje smatraju da sustav osiguranja depozita ne može značajnije

utjecati na pojavu bankarskih kriza. Još dalje idu Eichengreen i Arteta (2000) koji polaze od

premise da sustav osiguranja depozita može smanjiti rizik pojave bankarske krize. Međutim,

"eksperimentirajući" sa različitim uzorcima, varirajući broj zemalja i broj sistemskih kriza u

uzorku, Eichengreen i Arteta dobivaju proturječne rezultate. Kao i u svim dotadašnjim

istraživanjima i oni su došli do jedinog sigurnog zaključka da postoji najmanje onoliko

argumenata za koliko i onih protiv tvrdnje da sustav osiguranja depozita destabilizira bankarski

sustav.56

Stoga ekonomska literatura ovu problematiku još uvijek smatra otvorenom i vrijednom

dodatnih istraživačkih napora, a istraživače se poziva na oprez pri interpretaciji svojih empirijskih

nalaza.

2.3.5.5. Kvaliteta institucionalnog okvira

Mnogi istraživači smatraju da do efekta bankarske zaraze rjeđe dolazi u kvalitetnom

institucionalnom okruženju (Allen i Gale, 2000).57

Stoga su Eichengreen i Arteta (2000) u svojoj

potrazi za pokretačima bankarskih kriza pošli od hipoteze da postojanje snažnih, efikasnih i

kvalitetnih domaćih institucija smanjuje rizik izbijanja bankarske krize.

Kvalitetu institucionalnog okvira autori aproksimiraju pomoću dvije mjere: prva je indeks zakona

i reda (index of law and order) dostupna za 52 zemlje iz uzorka i za razdoblje 1985-1995., a

druga je indeks provedbe ugovornih obaveza (the contract enforcement variable) koja je dostupna

samo za 24 zemlje uzorka i za razdoblje 1980-1995.58

Ocijenjeni parametri uz ove indekse

zadovoljavajućeg su i očekivanog negativnog predznaka u svim regresijskim jednadžbama i

potvrđuju polaznu hipotezu da veća kvaliteta institucionalnog okruženja smanjuje rizik od pojave

56

Eichengreen i Arteta (2000) na temelju analize uzroka od 122 zemlje u razvoju zaključuju da je

učestalost pojave bankarskih poremećaja u zemljama sa i u zemljama bez osiguranja depozita u razdoblju

1975-1997 bila jednaka. tj., da nema razlika između učestalosti pojave kriza između te dvije distribucije. 57

No postoje i razmišljanja prema kojima u takvim uvjetima može doći do slabljenja tržišne discipline

(Freixas, Parigi i Rochet, 1999). 58

Obje varijable preuzete su iz Demirguc-Knut i Detragiache (1997, 1998) kojima je izvor bio

"International Country Risk Guide" u izdanju The Political Risk Service Group, koja objavljuje razne

kvalitativne ocjene političkih i ekonomskih rizika za 140 zemalja (uključujući i Hrvatsku). Indeks zakona i

reda mjeri 6 različitih stupnjeva neispunjavanja raznih zakonskih obaveza, a indeks provedbe ugovornih

obaveza mjeri 4 različita stupnja ispunjenja ugovornih obaveza.

krize. Međutim, ti se rezultati ne mogu smatrati statistički pouzdanima zbog niske signifikantnosti

ocijenjenih parametara. Kako bi provjerili još jednom hipotezu da je nekvalitetan institucionalni

okvir u kombinaciji sa eksplicitnim sustavom osiguranja depozita snažan izvor moralnog hazarda

i tržišne nediscipline59

, autori ocjenjuju kombinirani utjecaj kvalitete institucionalnog okvira i

sustava osiguranja depozita na pojavu krize. Međutim, rezultati analize nisu jednoznačno i jasno

potvrdili polaznu hipotezu, osim u slučaju ocjene interaktivne varijable gdje se kao aproksimacija

kvalitete institucija koristio indeks ispunjenja ugovornih obaveza, a koja se pokazala statistički

signifikantnom i očekivanog negativnog predznaka. Međutim, ovom rezultatu nije pridano puno

značaja zbog malog broja zemalja za koje je podatak o stupnju ispunjenja obaveza dostupan.

Autore je iznenadio i rezultat testa kombiniranog utjecaja domaće liberalizacije i kvalitete

institucionalnog okvira. Iako im, kao i brojnim drugim ekonomistima, intuicija sugerira da

domaća financijska deregulacija u nerazvijenom institucionalnom okruženju predstavlja izvor

vrlo velikog rizika od izbijanja bankarskih potresa, ipak nisu našli čvrstih empirijskih dokaza za

tu tvrdnju. Niti jedna od aproksimacija kvalitete institucija u kombinaciji sa domaćom

financijskom liberalizacijom, osim očekivanog negativnog predznaka, nije se potvrdila statistički

pouzdanom varijablom utjecaja na bankarske krize60

.

To što na temelju empirije nije moguće donijeti konačni sud o utjecaju institucionalnih varijabli

na osjetljivost bankarskog sustava, ne znači da one nisu značajan faktor stabilnosti bankarskih

sustava. Problem je druge naravi, a leži u činjenici da će mjerenje njihovog utjecaja uvijek

predstavljati problem analitičarima budući da se radi o varijabli koju je nemoguće točno

kvantificirati.

2.4. Dvostruke ili twin krize

Umjesto odvojenog proučavanja valutnih i bankarskih kriza novi smjer razmišljanja, koji se javlja

u drugoj polovici 90-tih, govori o mogućoj vrlo uskoj povezanosti valutnih i bankarskih

poremećaja tijekom pojedinih kriznih epizoda, te u literaturu uvodi novi pojam dvostrukih ili

"twin" kriza.

59

Kako tvrde Demirguc-Knut i Detragiache (2000). 60

Iako se i u ovom slučaju statistički pouzdanijom (premda na granici prihvatljivosti) pokazala ponovno

varijabla ispunjenja ugovornih obaveza, u kombinaciji sa deregulacijom kamatnih stopa.

Istraživači drže neospornim da je upravo proces financijske liberalizacije u posljednja dva i pol

desetljeća znatno povećao ranjivost financijskih sustava, te da je proces liberalizacije prethodio

većini bankarskih kriza koje su potom najčešće završavale s problemima u bilanci plaćanja.

Utvrdivši jasan smjer povezanosti događaja tijekom dvostrukih kriza: “financijska liberalizacija

bankarska kriza valutna kriza”, analitičari tvrde da se pojava bankarske krize može

smatrati dobrim navješćujućim signalom budućeg valutnog poremećaja, te da obrat ne vrijedi, jer

ne postoje čvrsti empirijski dokazi da valutne krize prethode bankarskim poremećajima. Analiza

pojedinačnih iskustava također je otkrila činjenicu da je rizik od pojave dvostrukih kriza veći u

zemljama u razvoju i tržištima u nastajanju nego u razvijenim tržišnim ekonomijama. Pri tom

najveći faktor rizika leži u stupnju izloženosti tih zemalja međunarodnim tokovima kapitala u

kombinaciji s procesom domaće financijske liberalizacije.

Premda je riječ o novom istraživačkom smjeru zbog čega su analitički pokušaji otkrivanja

zajedničkih uzroka valutnih i bankarskih kriza još uvijek rijetki i sporadični, u posljednje vrijeme

sve više jača interes struke da se ova tema razvije u kompleksno istraživačko područje. Teorijske

naznake o mogućoj povezanosti valutnih i bankarskih kriza ali bez provedenog sustavnog

empirijskog istraživanja nalazimo u radovima Diaz-Alejandra (1985), Velasca (1987), Calva

(1995), Goldfajna i Valdesa (1995), V. Miller (1998), te Changa i Velasca (1998).

Pionirskim radom u području istraživanja dvostrukih kriza smatra se rad Kaminsky i Reinhart

(1999)61

, kojim je u literaturu financijskih kriza uveden pojam “twin” ili dvostrukih kriza. Ovim

je istraživanjem prvi put sustavno testirana ideja o povezanosti valutnih i bankarskih kriza s

ciljem izrade pouzdanog sustava signalnih indikatora za rano upozorenje (early warning

indicators) na mogućnost izbijanja kriza. Potaknute ozbiljnošću meksičke i azijske financijske

krize, zbivanjima u razvijenim zemljama poput Finske, Norveške i Švedske, autorice pokreću

opsežno istraživanje na uzorku od dvadesetak zemalja koje su iskusile valutne i bankarske

probleme u dugogodišnjem razdoblju od 1970. do 1995. godine62

.

Krizne epizode iz uzorka proučavale su pomoću konstruiranih indeksa bankarskih i valutnih

kriza, dobivenih prema kronološkom slijedu događaja i na temelju analize kretanja tečaja i

61 Navedeno istraživanje autorica Kaminsky i Reinhart bilo je dostupno istraživačkoj javnosti još 1996. godine kada je i

prvi put objavljeno u International Finance Discussion Paper, br. 544, Board of Governors of the Federal Reserves,

Washington, DC. 62 Među promatranim zemljama pet je razvijenih zemalja (Danska, Finska, Norveška, Španjolska i Švedska) te petnaest

zemalja u razvoju (Argentina, Bolivija, Brazil. Čile, Kolumbija, Indonezija, Izrael, Malezija, Meksiko, Peru, Filipini,

Tajland, Turska, Urugvaj i Venecuela).

kretanja međunarodnih deviznih pričuva. Autorice smatraju da je iz dobivenog “rasporeda” kriza

na promatranom uzorku zemalja moguće izvesti jasne zaključke o uzročno-posljedičnoj vezi

između valutnih i bankarskih poremećaja. Pritom ih je najviše zanimalo ponašanje raznih

domaćih i međunarodnih makroekonomskih varijabli prije i nakon kriznih događaja, te da li je

moguće otkriti zajedničke makroekonomske uzročnike ovim poremećajima. Ideju o povezanosti

valutnih i bankarskih kriza autorice su sažele u nekoliko osnovnih teorijskih naglasaka:

1) tijekom sedamdesetih, u vrijeme još uvijek snažne regulacije financijskih tržišta nije utvrđena

značajnija veza između valutnih i bankarskih kriza u promatranim zemljama; slabljenje

kapitalne regulacije početkom 80-tih osnažilo je tu vezu; ozbiljniji bankarski poremećaji

javljaju se u 80-tima i 90-tima usporedo s procesom financijske liberalizacije u zemljama u

razvoju, ali i u razvijenim zemljama;

2) bankarska kriza najčešće prethodi valutnoj krizi, a svoj vrhunac doživljava tek kad (i ako)

izbije valutna kriza; smjer povezanosti “bankarska krizavalutna kriza” postaje jasniji s

odmicanjem procesa liberalizacije u kasnim 80-tim te naročito u 90-tima.

3) uzroci dvostrukih kriza su razni domaći i vanjski šokovi, tj. iznenadne promjene u kretanju

domaćih i međunarodnih makroekonomskih varijabli; bankarskim i valutnim poremećajima

najčešće prethodi ozbiljna recesija koju karakterizira slabljenje i pad ukupne gospodarske

aktivnosti i izvoza, pogoršanje uvjeta međunarodne razmjene, rast realnih kamatnih stopa, te

slamanje tržišta vrijednosnica; valutnoj krizi prethodi snažan pad međunarodnih pričuva,

ubrzanje rasta novčane mase, te porast bankarskih obveza koje nemaju pokriće u

međunarodnim deviznim rezervama; bankarske krize predvodi snažna kreditna ekspanzija te

porast novčanog multiplikatora.

Pogledajmo sljedeće tablice koje pojašnjavaju gore spomenute teorijske naznake. U prvoj tablici

rezimirali smo rezultate istraživanja Kaminsky i Reinhart (1999) s pregledom učestalosti pojave

valutnih i bankarskih kriza u spomenutih dvadesetak razvijenih i zemalja u razvoju, i to u dva

podrazdoblja. Prvo podrazdoblje traje od 1970-1979. godine i to je period u kojem proces domaće

i vanjske liberalizacije u većini promatranih zemlja još nije uzeo svoj zamah, a drugo

podrazdoblje traje od 1980.-1995. godine, kada dolazi do intenziviranja procesa deregulacije

financijskih tržišta. Očigledno je da tijekom 70-tih uglavnom prevladavaju valutne krize (godišnje

su u prosjeku izbile 2.5 valutne krize), dok je bankarskih kriza bilo mnogo manje (godišnji

prosjek pojave krize 0.3). U drugom podrazdoblju tek neznatno raste učestalost pojavljivanja

valutnih kriza, ali zato osjetno raste broj i učestalost bankarskih poremećaja (godišnji prosjek

pojave krize penje se na 1.38).

Tablica 1. Učestalost pojave valutnih i bankarskih kriza, razdoblje 1970-1995.

1970-1979 1980-1995 1970-1995

ukupan

broj

godišnji

prosjek

ukupan broj godišnji

prosjek

ukupan

broj

godišnji

prosjek

valutna kriza 25 2.5 46 2.88 71 2.73

bankarska

kriza

3

0.3

22

1.38

25

0.96

Izvor: Kaminsky i Reinhart (1999)

Glick i Hutchinson (2000) promatraju učestalost pojave pojedinačnih ali i "twin" kriza, na još

većem uzorku zemlja (ukupno 90 industrijskih zemalja, tržišta u nastajanju i zemalja u razvoju) u

razdoblju 1975.-1997. godina. Njihova je analiza dodatno potkrijepila iznesene teorijske tvrdnje

utemeljitelja koncepta dvostrukih kriza. Donje dvije tablice o tome najbolje svjedoče.

Tablica 2. Vremenski raspored pojedinačnih i "twin" kriza, razdoblje 1975.-1997.

VREMENSKI RASPORED KRIZA

75-79 80-84 85-89 90-94 95-97 1975-1997

Bankarske

broj 6 16 21 30 17 90

učestalost 1.6 4.2 5.3 7.2 6.8 5.0

Valutne

broj 39 45 50 48 20 202

učestalost 11.0 12.0 12.6 11.6 8.0 11.3

"Twin"

broj 3 5 8 11 10 37

učestalost 0.8 1.3 2.0 2.6 4.0 2.1

Izvor: Glick i Hutchison (2000)

Tablica 3. Učestalost kriza prema stupnju razvijenosti zemalja, razdoblje 1975.-1997.

razvijene u razvoju tržišta u nastajanju

Bankarske

broj 19 71 46

učestalost 4.4 5.2 6.6

Valutne

broj 42 160 78

učestalost 9.6 11.8 11.2

"Twin"

broj 7 30 23

učestalost 1.6 2.2 3.3

Izvor: Glick i Hutchison (2000)

Ključni je zaključak Glicka i Hutchisona (2000), dobivenog na temelju prikazanog rasporeda

kriza, da se dvostruke ili "twin" krize češće javljaju u financijski liberaliziranim tržištima u

nastajanju.

Autori oba spomenuta rada zaključuju da je deregulacija financijskih tržišta znatno povećala

osjetljivost financijskih sustava, te prethodila većini identificiranih bankarskih kriza u

promatranom razdoblju. Takvi ozbiljni bankarski problemi često su završavali s valutnom krizom.

Povrh toga, analiza makroekonomske pozadine kriza koju su provele Kaminsky i Reinhart (1999)

sugerira da dvostruke ili “twin” krize najčešće nastupaju s ulaskom ekonomije u fazu recesije, i

to nakon razdoblja snažnog gospodarskog uzleta i pregrijavanja domaće potražnje

potpomognuto pojačanim kapitalnim priljevima i domaćom kreditnom ekspanzijom. Zbog

važnosti makroekonomske pozadine u razumijevanju koncepta dvostrukih kriza, ovom ćemo

problemu posvetiti posebnu pažnju u jednom od odjeljaka koji slijede.

Istraživanja koja prihvaćaju izneseni teorijski obrazac i tragaju za zajedničkim uzrocima valutnih

i bankarskih kriza, susreću se s problemom definiranja krize i utvrđivanja kriznih datuma.

Pogreške u identifikaciji, bilo da se radi o zanemarivanju nekog ključnog ekonomskog događaja

ili pak precjenjivanju potpuno bezopasnih fluktuacija, mogu rezultirati potpuno pogrešnom

dijagnostikom i iskrivljenim profilom promatrane krizne epizode. Stoga istraživači smatraju da je

pravilna definicija valutne odnosno bankarske krize ključni korak u analizi dvostrukih kriza.

2. 4. 1. Definiranje valutnih i bankarskih kriza

Utemeljitelji ideje dvostrukih kriza predlažu upotrebu indeksa pritiska na devizno tržište (IPDT)

za definiranje valutnog poremećaja ili krize. Pri tom preporučuju korištenje ponderirane varijante

indeksa pritiska koja uzima u obzir moguće razlike u volatilnosti kretanja tečaja i rezervi, što je

detaljno objašnjeno u okviru prikaza modela valutnih kriza.

Ukoliko bankarska kriza započinje navalom štediša na banke i drastičnim smanjenjem depozita,

tada se nagla promjena bankarskih depozita može smatrati indikatorom početka krize. Ipak,

činjenica je da u novije vrijeme bankarski problemi češće izrastaju iz pogoršane bankarske aktive,

“kolapsa” cijena nekretnina i većeg broja bankrota u nefinancijskom sektoru (Kaminsky i

Reinhart, 1996; Gorton, 1991). Zbog brojnih problema statističke prirode kad je riječ o praćenju

spomenutih varijabli63

, bankarske krize treba identificirati uz pomoć nekih drugih indikatora.

Poznate bankarske krizne epizode najčešće su počele sa:

63

Spomenimo samo veliku volatilnost cijena imovine na tržištima kapitala, za brojne krizne epizode nisu ni

dostupni pouzdani podaci o kretanjima cijena sa financijskih tržišta, a čest je i problem prikupiti podatke o

poslovnim neuspjesima ekonomskih subjekata.

a) navalom štediša na banke koja je dovela do zatvaranja banaka, ili državne intervencije u

smislu preuzimanja propalih financijskih institucija (Argentina 1980. i 1994., Filipini

1981., Tajland 1983., Turska 1991., Urugvaj 1981. i Venezuela 1993.);

b) događajima poput zatvaranja banaka, spajanja i preuzimanja, ili pak proširenja vladine

pomoći u saniranju problematičnih banaka, koji nisu započeli navalom štediša na banke

(Čile 1982., Kolumbija 1992., Danska 1987., Finska i Švedska, te Tajland 1991.,

Norveška 1988., Indonezija i Meksiko 1992.).

Analitičari upozoravaju da problemi u bankarstvu zapravo započinju mjesecima prije zatvaranja

banaka ili državne intervencije, te da je za prognostičke svrhe bolje pratiti skup pokazatelja poput

promjene u strukturi plasmana po pojedinim kategorijama rizika, kretanje omjera ukupnih

rezervacija za gubitke i ukupnih plasmana, te kretanje gubitaka po plasmanima.

2. 4. 2. Makroekonomska pozadina valutnih i bankarskih kriza

Kaminsky i Reinhart (1999) pokušavaju pronaći dokaze o povezanosti valutnih i bankarskih

kriznih epizoda u dvadeset zemalja: Danska, Finska, Norveška, Španjolska, Švedska, Argentina,

Bolivija, Brazil, Čile, Kolumbija, Indonezija, Izrael, Malezija, Meksiko, Peru, Filipini, Tajland,

Turska, Urugvaj i Venezuela. Analizom je obuhvaćeno 25 bankarskih i 71 valutna kriza u

razdoblju 1970-1995. godine. Analizom kronologije događaja autorice su istražile

makroekonomsku pozadinu kriza i otkrile nekoliko sljedećih činjenica:

1) Obrasci kriza različiti su u različitim vremenskim podrazdobljima. Tijekom 70-tih javlja se

dvadesetak valutnih i svega tri bankarske krize što se objašnjava visokim stupnjem

regulacije financijskih tržišta; 80-tih i 90-tih broj se valutnih poremećaja bitno ne mijenja,

ali zato snažno raste učestalost pojave bankarskih kriza usporedno s procesom financijske

liberalizacije.

2) Povezanost valutnih i bankarskih kriza testira se pomoću probit modela u kojem se

ocjenjuje utjecaj lagiranog indeksa bankarske krize (jednu i tri godine unatrag) i dummy

varijable za financijsku liberalizaciju na binarnu varijablu valutne krize64

. Rezultati

64

Zavisna binarna varijabla valutne krize poprima vrijednost jednaku jedan u mjesecima u kojima je uočen

snažan valutni poremećaj (kriza), varijabla financijske liberalizacije poprima vrijednost jedan ako su

financijska tržišta deregulirana, a varijabla bankarske krize poprima vrijednost jednaku jedinici ukoliko je

bankarski poremećaj zabilježen 12 ili 36 mjeseci prije tekućeg mjeseca.

sugeriraju da bankarske krize signifikantno pomažu u predviđanju valutnih kriza, te da

obrat ne vrijedi. Kronologija kriznih epizoda otkriva da gotovo 56% promatranih

bankarskih kriza završava valutnom krizom unutar tri godine, a 24% unutar jedne godine.

Slučajevi u kojima je bankarsku krizu pratila valutna kriza su: Argentina 1981., Čile i

Urugvaj 1982., Kolumbija i Tajland 1983., Peru 1985., Brazil 1987., Finska 1991.,

Norveška, Španjolska, Švedska i Finska 1992., Meksiko, Turska i Venezuela 1994. godine.

U većini je promatranih kriza monetarnim vlastima bio znatno sužen prostor za obranu

nacionalne valute od napada zbog saniranja bankarskih poremećaja.

3) Financijska se liberalizacija pokazala signifikantnim indikatorom u predviđanju bankarskih

kriza u svim specifikacijama, ali ne i signifikantnom mjerom za predviđanje valutnih kriza.

Za 70% bankarskih kriza utvrđeno je da im je prethodila financijska liberalizacija unutar

vremenskog horizonta od najviše 5 godina prije izbijanja poremećaja. Stoga autori u

moguće zajedničke uzročnike "twin" kriza ubrajaju prije svega financijsku liberalizaciju,

koju često prati kreditna ekspanzija i "napuhavanje" cijena imovine. Pojačana kreditna

aktivnost u zemlji potiče uvoznu ekspanziju, dolazi do pogoršanja platne bilance, a trend

povećanja deficita tekućeg računa bilance plaćanja vrlo često karakterizira razdoblje

neposredno prije izbijanja valutne krize.

4) Stvarni događaji koji se smatraju kriznima gotovo uvijek koincidiraju s mjerama valutnih i

bankarskih kriza. To znači da su u promatranim zemljama spekulativni napadi uglavnom

bili uspješni, te dovodili do devalvacije, i/ili uvođenja dodatnih mjera kontrole kapitalnih

tokova, i/ili prelaska na novi tečajni režim.

5) Valutne su krize daleko oštrije i opasnije u tržištima u nastajanju i zemljama u razvoju

nego u razvijenim tržištima.

6) Val bankarskih i valutnih kriza s početka 80-tih godina dogodio se u vrijeme izuzetno

visokih realnih kamatnih stopa u SAD-u. Prema nekim autorima vanjski čimbenici, poput

kretanja inozemnih kamatnih stopa, imaju značajnu ulogu u predviđanju valutnih kriza

(Frankel i Rose, 1996; Calvo, Leiderman i Reinhart, 1993). Jednim od mogućih objašnjenja

vala kriza iz 80-tih smatra se i djelovanje efekta “zaraze” koji je krizu poput domino efekta

proširio na zemlje s poremećenim ekonomskim osnovama, a posebno se govori o

regionalnoj zarazi financijskih tržišta Azije i Latinske Amerike.

2.4.2.1. Ekonomska pozadina valutnih kriza

Nezadovoljne parcijalnim dijagnozama kriznih epizoda, Kaminsky i Reinhart (1999) predlažu da

se svaki krizni događaj promatra u širem, makroekonomskom kontekstu. Autorice smatraju da je

razumijevanje makroekonomske pozadine kriza ključno za vjerodostojnu analizu uzročnika tih

događaja. Ekonomska je literatura u značajnoj mjeri pomogla autorima u odabiru referentne

skupine makroekonomskih i financijskih pokazatelja koji se mogu smatrati potencijalnim

“signalima” i “pratiocima” proživljenih valutnih kriza. Radi se o potrazi za “pravilom” ili

“obrascem” ponašanja grupe ekonomskih pokazatelja prije, uoči i nakon izbijanja kriza, koji bi

mogao objasniti ekonomske korijene kriznih epizoda.

Makroekonomska pozadina valutnih kriza može se analizirati pomoću sljedeće grupe indikatora

(Kaminsky i Reinhart, 1999):

- realni tečaj

- vrijednost uvoza i izvoza

- uvjeti trgovine (jedinična vrijednost izvoza prema jediničnoj vrijednosti uvoza)

- indeks industrijske proizvodnje

- novčana masa M1

- međunarodne pričuve

- M2(šira definicija novca)/međunarodne pričuve65

- razlika između domaćih i inozemnih kamatnih stopa.

Analiza 71 valutne krize u dvadeset zemalja uzorka u razdoblju 1970-1995. pokazala je da je

valutnim krizama često prethodilo razdoblje jače aprecijacije domaće valute, koja odudara od

prosječnih tečajnih oscilacija tijekom “normalnog” razdoblja66

. Krizni događaj kulminira naglim

zaokretom realnog tečaja - deprecijacijom ili pak devalvacijom domaće valute, zbog čega mnogi

analitičari smatraju da se promjena produktivnosti ili promjene u preferencijama ne mogu

smatrati inicijalnim uzročnicima jače aprecijacije domaće valute u pretkriznom razdoblju.

Postkrizno razdoblje karakterizira smirivanje tečajnih oscilacija prema njegovoj prosječnoj

vrijednosti iz normalnih razdoblja.

65

Calvo i Mendoza (1996) predlažu praćenje ovog indikatora, koji odražava stupanj pokrića obveza

bankarskog sustava deviznim rezervama. U slučaju valutnog poremećaja, koji može dovesti do povećane

potražnje za devizama zbog bijega bankarskih komintenata u sigurnije valute, ova mjera odražava

sposobnost monetarnih vlasti da tim zahtjevima udovolji. 66

Do sličnih zaključaka dolaze Dornbusch, Goldfajn i Valdes (1995)

Jača aprecijacija domaće valute prije izbijanja krize negativno utječe na izvoznu aktivnost, čiji je

rast u vrijeme valutne krize u prosjeku oko 20% niži od rasta izvoza u normalnim razdobljima.

Vrijednost izvoza se nakon kriznog događaja (devalvacije) iznenada poboljšava, te u prosjeku

devet mjeseci nakon krize raste brže nego tijekom normalnog razdoblja. Ponašanje uvoza teže je

procijeniti na temelju kretanja relativnih cijena kada se radi o “turbulentnom” razdoblju. Zbog

mogućeg usporavanja gospodarske aktivnosti u pretkriznom razdoblju, uvoz može usporiti rast ili

čak opadati i do jedne godine prije valutnog poremećaja, dok se u postkriznom razdoblju vrlo

sporo oporavlja. Slijedom toga, valutnoj krizi prethodi pogoršanje uvjeta trgovine. Nadalje, autori

smatraju da valutnoj krizi prethodi usporavanje ukupne gospodarske aktivnosti ili čak recesija, što

bitno ne odstupa od nekih drugih nalaza prema kojima je stopa nezaposlenosti viša (i ima trend

povećanja) u razdobljima prije izbijanja valutne krize67

. Analiza sugerira da se trend pogoršanja

uvjeta trgovine u većini slučajeva poklapa sa trendom usporavanja (i padom) ekonomske

aktivnosti i proizvodnje u pretkriznom razdoblju. Ovaj nalaz ide u prilog naročito onim

objašnjenjima koji sugeriraju da su za nastali krizni događaj odgovorne upravo ekonomske vlasti,

koje nastoje “isforsirati” devalvaciju radi prevladavanja negativnih trendova u izvozu i

proizvodnji.68

Takva se mjera smatra “kratkovidnom” jer može završiti u “lošoj” ravnoteži u kojoj

očekivanja daljnjeg porasta nominalnih plaća (i cijena) mogu dodatno "potkopati" izvoznu

konkurentnost, a devizno tržište učiniti trajno nestabilnim. Oporavak gospodarske aktivnosti vrlo

je spor proces koji može trajati godinu do dvije od izbijanja krize, unatoč mjerama za oporavak

uvjeta trgovine. Štoviše, “sažimanje” ekonomske aktivnosti može se nastaviti još nekoliko

mjeseci nakon kriznog događaja, nakon čega počinje ostvarivati prve pozitivne stope rasta, koje

su još uvijek ispod razina uobičajenih za normalna razdoblja.

U promatranim kriznim epizodama monetarna je politika postala ekspanzivnija oko šest mjeseci

prije izbijanja valutne krize, što podupire stajališta prve generacije (tradicionalnih) modela kriza.

U pretkriznom razdoblju najčešće rastu gotovo svi monetarni agregati, naročito ponuda novca

(M1). Nakon krize novčana se masa značajno sažima i mjesecima oporavlja uz stope rasta koje su

niže od razina uobičajenih za normalna razdoblja. Monetarno sažimanje često je posljedica

stabilizacijskih planova kojima ekonomske vlasti kombinacijom fiskalnih i monetarnih restrikcija

nastoje amortizirati negativne posljedice visoke devalvacije i platno-bilančne krize69

.

67

Primjerice Eichengreen, Rose i Wyplosz (1995). 68

Obstfeld (1994). 69

Kaminsky i Leiderman (1996).

Zbog realnih opasnosti da valutne "turbulencije" završe bijegom iz imovine denominirane u

domaćoj valuti u imovinu denominiranu u devizama, monetarne vlasti moraju biti spremne

međunarodnim pričuvama osigurati pokriće dijela rezervnog novca ili šireg monetarnog agregata

(kad je udio kratkoročnih obveza bankarskog sektora izuzetno visok ili je značajniji dio

bankarskih obveza denominiran u stranoj valuti). Stoga valutna kriza generira opasnost od

postupnog značajnijeg gubitka deviznih rezervi time i pada pokrića monetarnih agregata

međunarodnim pričuvama, do kojeg obično dolazi nekoliko mjeseci prije izbijanja krize. No

uočeno je da je u pretkriznim mjesecima povremeno dolazilo i do oporavka deviznih rezervi

(doduše, kratkotrajnih nakon čega je ponovno uslijedio njihov pad), što autori objašnjavaju

neuspjelim pokušajima monetarnih vlasti da monetarnom kontrakcijom obnove razinu rezervi.

Očigledan porast kamatnog diferencijala kao razlike između domaćih i inozemnih kamatnih stopa

neposredno prije izbijanja krize može biti rezultat spomenute restriktivne monetarne politike kako

bi se sačuvale devizne rezerve ili pak rezultat porasta premije na rizik. Nakon krize, odnosno

devalvacije, slijedi postepen oporavak deviznih rezervi koji obično traje oko šest do devet mjeseci

prije nego rezerve dostignu razinu uobičajenu za normalna razdoblja.

2.4.2.2. Ekonomska pozadina bankarskih kriza

Analizirajući 25 sustavnih bankarskih kriza na promatranom uzorku Kaminsky i Reinhart (1999)

pozivaju se na poznata teorijska objašnjenja bankarskih kriza koja naglašavaju povezanost kriza u

bankarstvu s pojedinim fazama poslovnog ciklusa. U skladu s tim preporukama autori definiraju

listu pokazatelja za koje se pretpostavlja da imaju sličan obrazac ponašanja prije i nakon

bankarskih kriza.

Lista indikatora za praćenje makroekonomske pozadine bankarskih kriza je sljedeća:

- realni tečaj,

- uvjeti trgovine,

- indeks industrijske proizvodnje,

- međunarodne pričuve,

- cijene dionica,

- bankarski krediti privatnom sektoru,

- novčani multiplikator (M1/M0 ili M4/M0),

- realne pasivne kamatne stope,

- te ukupni bankarski depoziti.

Pri cikličkom vrhu bankarska je poluga najjača, jer optimistička očekivanja tijekom cikličkog

uzleta dovode do zamaha kreditne aktivnosti. Kreditni boom najčešće započinje oko 18 mjeseci

prije izbijanja bankarske krize, u vrijeme gospodarskog uzleta, a dodatno ga pothranjuju pojačani

kapitalni priljevi i djelovanje financijske liberalizacije. Međutim, s cikličkim zaokretom na dolje i

ulaskom ekonomije u fazu recesije dolazi do pogoršanja uvjeta trgovine i sažimanja tržišne

kapitalizacije zbog slabljenja tržišta kapitala (dionica, nekretnina...) što smanjuje profitabilnost

ulaganja bankarskih dužnika, dovodeći u pitanje servisiranje preuzetih kreditnih obaveza.

Posljedica je porast rizičnosti bankarskih potraživanja što ugrožava “zdravlje” cjelokupnog

bankarskog sustava.

Slijedom ekonomskih zakonitosti, "pregrijana" ekonomija posustaje i ulazi u fazu recesije oko 12

mjeseci prije nego bankarska kriza doživi svoj vrhunac. Često su pri samom vrhu poslovnog

ciklusa tržišta kapitala "napuhana", uz ulagački optimizam koji djeluje na vrtoglavi rast cijena

raznih oblika imovine (asset-price bubbles). Zaokret ekonomske aktivnosti i početak recesije

uzrokuje slamanje tržišta dionica i slabljenje ostalih tržišta kapitala. Analiza kretanja realnog

tečaja prije izbijanja bankarske krize otkriva da je ekonomsko usporavanje odnosno recesija

popraćena i pojačanom aprecijacijom domaće valute iznad uobičajenih oscilacija u normalnim

razdobljima.

U većini promatranih zemalja pogođenih bankarskom krizom primjećuje se osjetno povećanje

novčanog multiplikatora u pretkriznim razdobljima, što je često posljedica monetarnog

popuštanja u vidu smanjivanja obvezne rezerve kao sastavni dio domaće financijske deregulacije.

Većina promatranih bankarskih kriza izbija nakon provedbe financijske liberalizacije, a

primjećuje se i iznenadno povećanje realnih kamatnih stopa pri samom vrhuncu bankarske krize.

Više realne kamatne stope uoči krize često su rezultat mjera monetarnog sažimanja, odnosno

smanjivanja domaće likvidnosti, čime monetarne vlasti nastoje obraniti vrijednost domaće valute

i stabilizirati devizno tržište, premda takav nagli skok kamata može krhki bankarski sustav

odvesti u krizu.

Na kraju valja napomenuti da sa recesijom općenito raste i strah deponenata zbog sumnje u

"zdravlje" financijskih institucija i banaka, te oni svojim ponašanjem i povlačenjem depozita

mogu dodatno ugroziti financijski sustav zemlje. Neposredno nakon izbijanja krize dolazi do

jačeg odljeva kapitala iz financijskog sustava koji može potrajati nekoliko mjeseci do godinu

dana, prije nego se vrati u granice uobičajenog kretanja iz normalnih razdoblja.

Na temelju iznijetih stiliziranih činjenica o makroekonomskoj pozadini bankarskih kriza, može

se zaključiti da su one mnogo ozbiljnije, oštrije, i opasnije za gospodarstvo nego valutne krize.

Vremenski traju duže od valutnih, o čemu svjedoči obrazac ponašanja brojnih ekonomskih i

financijskih varijabli koje još mjesecima nakon krize zadržavaju negativni trend kretanja ili se

vrlo sporo oporavljaju. Bankarska je kriza opasnija od valutne jer može paralizirati financijski

"krvotok" zemlje u kojeg su uključeni i javni i privatni sektor, može izazvati poteškoće u

poslovanju, pa čak i bankrote brojnih poslovnih subjekata, te trajnije poljuljati povjerenje

štediša i svih ostalih komintenata u bankarski i financijski sustav. Bankarske su krize oštrije i

stoga što su skuplje od valutnih, jer iziskuju vrlo visoke troškove saniranja posrnulog

bankarskog sustava. Ti se troškovi najčešće kreću od 4-7% BDP-a za razvijene zemlje, dok se u

zemljama u razvoju i tržištima u nastajanju fiskalni troškovi bankarskih kriza često penju i

znatno iznad 10% BDP-a. 70

2.5. Krize vanjskog duga

Kriza vanjskog duga zapravo je kriza međunarodne solventnosti neke zemlje. Naime, kao i kod

ekonomskih subjekata unutar neke zemlje likvidnost i solventnost su povezane, s time što

likvidnost ima kratkoročniju dimenziju a solventnost dugoročnu. Zemlja koja ima probleme s

međunarodnom likvidnošću (problemi u bilanci plaćanja ili problemi s tečajem) može ih

prebroditi zaduživanjem. No, kronično nagomilavanje problema eksterne likvidnosti

(nagomilavanje deficita na tekućem računu) bez perspektive rješavanja problema eksterne

likvidnosti dovodi do nagomilavanja vanjskog duga i na koncu do neodrživog stanja vanjskog

duga, čime se narušava međunarodna solventnost zemlje. Kada dođe do toga, zemlje ili

proglašavaju jednostrani moratorij na otplatu duga (kao što su učinile Argentina, Brazil i Meksiko

1982. godine) ili dolazi do pljenidbe vanjske imovine zemlje – zemlja dolazi u poziciju

međunarodnog bankrota (analogno situaciji bankrota ekonomskih jedinica unutar zemlje). Kriza

70

Trošak sanacije bankarskog sustava u skandinavskim zemljama, Finskoj, Švedskoj i Norveškoj u

razdoblju 1991-1992.godine prema procjenama Kaminsky i Reinhart (1999) iznosio je 5-7% BDP-a, što je

blizu procjenama Eichengreena i Artete (2000) koji govore o trošku od 4-10% BDP-a. Među tržištima u

nastajanju spomenut ćemo Venezuelu, u kojoj je trošak rehabilitacije bankarskog sustava iznosio 13%

BDP-a 1994. godine. Grube procjene govore da je trošak tzv. prve bankarske krize u Hrvatskoj, od početka

tranzicije do 1996. godine iznosio oko 23% BDP-a iz 1996. godine, dok je trošak druge bankarske krize iz

1998. godine znatno niži i iznosi oko 3-4% BDP-a iz 1999. godine.

vanjskog duga znači uglavnom (prisilno) povlačenje zemlje s međunarodnog financijskog tržišta

što može dodatno pogoršati međunarodnu likvidnost zemlje.

Do zaduživanja zemalja u razvoju uglavnom dolazi zbog prirodnih želja za rastom i razvojem.

Mnogim studijama rasta i razvoja utvrđena je ključna uloga investicija (kako u fizički, tako i u

ljudski kapital) za rast. U nedostatku domaće štednje zemlja mora posegnuti za inozemnom

štednjom kako bi financirala investicije. Zemlje u razvoju najčešće nemaju dostatnu domaću

štednju stoga što velik dio domaćeg proizvoda izdvajaju za tekuću (osobnu i javnu) potrošnju,

dok s rastom i razvojem taj udio tekuće potrošnje opada, a ukupno izdvajanje štednje se

povećava. Iz identiteta domaćeg proizvoda (račun sektora proizvodnje u otvorenoj privredi)

imamo:

Y = C + I + G + E – U, (29)

pri čemu je Y nominalni domaći proizvod, C osobna potrošnja, I investicije, G javna potrošnja, E

izvoz roba i usluga, a U uvoz roba i usluga. Bilanca sektora inozemstva (bilanca plaćanja) je:

(E – U) + (TRI + TRG) = -L, (30)

pri čemu je na lijevoj strani saldo tekućih transakcija (saldo vanjskotrgovinske bilance E – U, te

saldo dohodaka i tekućih transfera TRI + TRG), a na desnoj je smanjenje neto zaduženosti.

Ako se jednadžba (29) preuredi tako da se komponente domaće apsorpcije (C, I i G) prebace na

lijevu stranu, dobije se:

Y – (C + G) – I = E – U (31)

Kako je poznato da je bruto domaća štednja jednaka Y – (C + G), to imamo:

S – I = E – U, (32)

odnosno ako su investicije veće od domaće štednje, tada će saldo vanjske trgovine na desnoj

strani biti negativan. Negativni saldo vanjske trgovine se može pokriti pozitivnim saldom

dohodaka i transfera (TRI + TRG) ili povećanjem zaduživanja, što možemo vidjeti ako jednadžbu

(30) uvrstimo u jednadžbu (32):

S – I = -(TRI + TRG) - L (33)

Bruto domaća štednja S dobija se tako da bruto domaćem proizvodu (dohotku) oduzmemo

osobnu i javnu tekuću potrošnju. Dodamo li bruto domaćoj štednji saldo dohodaka i transfera

(TRI + TRG) dobit ćemo nacionalnu štednju Sn, koju smo također mogli dobiti tako da smo bruto

domaćem dohotku dodali saldo inozemnih dohodaka i saldo tekućih transfera iz bilance plaćanja

(TRI + TRG), čime bi dobili bruto nacionalni raspoloživi dohodak (BNRD), i od njega oduzeli

tekuću osobnu i javnu potrošnju (C + G). Razlika između nacionalne štednje Sn i investicija

izravno je vezana za smanjenje/povećanje vanjskog duga:

Sn – I = -L (34)

Dakle, ako su investicije u zemlji veće od ukupne bruto nacionalne štednje, tekući račun je u

deficitu što se mora financirati povećanjem vanjskog duga zemlje.

Povećanje vanjskog duga je povezano s deficitom tekućeg računa, odnosno s investicijama u

zemlji koje su veće od bruto nacionalne štednje. O isplativosti i namjeni investicija (financiranih

vanjskim dugom) ovisi koliko će one doprinijeti bržem rastu i razvoju zemlje i koliko će zemlja

povećavati izdvajanje svoje štednje kako bi kasnije mogla otplatiti vanjski dug. Također, o

kretanjima u bilanci plaćanja (osobito bilanci vanjske trgovine, koja redovito predstavlja

najznačajniji dio tekućih transakcija) ovisi kako se kreće međunarodna likvidnost zemlje i koliko

ona pomaže ili odmaže ukupnoj solventnosti zemlje, a time i povećanju ili smanjenju vanjskog

duga. U slučaju da zemlja počne ciklus rasta i razvoja, odnosno počne ciklus zaduživanja, njezino

bilančno ograničenje (ograničenje likvidnosti) sada nalaže da povećanje vanjskog duga ovisi i o

deficitu tekućih transakcija bilance plaćanja u tom razdoblju, kao i otplate vanjskog duga iz

prethodnog razdoblja:

Lt = Lt – Lt-1 = i*Lt-1 – CABt (35)

pri čemu je CAB saldo tekućih transakcija [(E – U) + (TRI + TRG)], a i su prosječne kamate na

prethodni zajam (ili prosječni uvjeti zaduženja).

Ako cijelu jednadžbu (35) podijelimo sa prethodnim stanjem vanjskog duga (Lt-1) dobit ćemo

stopu porasta vanjskog duga [l = (Lt-Lt-1)/Lt-1]:

l = i – c, (36)

koja ovisi o prosječnom kamatnjaku na vanjski dug iz prethodnog razdoblja i stopi promjene na

tekućem računu.

Često se uspoređuje razina vanjskog duga L i bruto domaći proizvod Y, što je jedan od najčešćih

pokazatelja stanja duga (L/Y). Promjena tog omjera u vremenu jednaka je:

(L/Y)/t = L/L – Y/Y = l – r (37)

odnosno razlici stope porasta vanjskog duga (l) i stope rasta bruto domaćeg proizvoda (r). Drugim

riječima, da se stanje vanjskog duga ne bi pogoršavalo prema ovom pokazatelju duga, stopa rasta

BDP-a mora biti veća od stope rasta vanjskog duga. Iz jednadžbe (36) možemo uvrstiti izraz za

stopu rasta vanjskog duga (l):

(L/Y)/t = i – c – r, (38)

odnosno pogoršanje stanja vanjskog duga ovisi o prosječnom kamatnjaku na vanjski dug (i), stopi

promjene na tekućem računu (c) i stopi rasta bruto domaćeg proizvoda (r).

Prosječni kamatnjak na vanjski dug iz prethodnog razdoblja, stopa promjene na tekućem računu

bilance plaćanja i stopa rasta bruto domaćeg proizvoda ovise o faktorima koji su izvan ingerencije

ekonomske politike zemlje (egzogeni faktori) i o faktorima na koje nosioci ekonomske politike

mogu utjecati (endogeni faktori). Najčešći endogeni faktori koji utječu na pogoršanje situacije

zaduženosti su: financiranje tekuće potrošnje, a ne investicija zaduživanjem; politika

precijenjenog tečaja i politika negativnih realnih kamatnjaka (visoka inflacija) koje nerealno

povećavaju isplativost investicijskih projekata u zemlji; te financiranje investicija u

proizvodnjama koji su visoko uvozno ovisne. Najčešći egzogeni faktori koji utječu na pogoršanje

zaduženosti su: promjene obilnosti i raspoloživosti kapitala u svijetu te kretanje referentnog

kamatnjaka (LIBOR, EURIBOR); pogoršanje uvjeta razmjene zemlje i promjene potražnje za

izvoznim proizvodima zaduženih zemalja; te drugi ekonomski i politički razlozi.

Okvir 1. UTJECAJ NESIMETRIČNIH INFORMACIJA NA FINANCIJSKE KRIZE

Nesimetrično informiranje (asymetric information) je situacija u kojoj svi sudionici na tržištu nisu jednako

informirani (tj. neki su informiraniji), što dovodi do tržišne ravnoteže koja nije Pareto optimalna, odnosno

do nepovoljnog/naopakog odabira (adverse selection). Samo postojanje potrebe za financijskim

posrednicima govori da je u toj djelatnosti prikupljanje informacija važan dio posla, pa na financijskim

tržištima svakako postoji velik problem s nesimetričnim informacijama.

Zbog problema nesimetričnih informacija (nejednake informiranosti domaćih i inozemnih ekonomskih

subjekata) može doći do “naopakog odabira” (adverse selection, kada se zbog manjka informacija odabere

suboptimalna kombinacija ulaganja), moralnog hazarda (kada strana koja je informiranija – obično domaći

ekonomski subjekti – prebacuju rizik i potencijalne troškove na neinformiraniju stranu putem skrivanja

podataka od nje), te do čoporativnog ponašanja (“herding behavior”, pri čemu pojedinci na neinformiranoj

strani slijede pojedince za koje misle da su informirani) i zaraze (contagion – proširivanje krize na ostale

zemlje u regiji, kao posljedica držanja “regionalnih fondova” u strategiji optimizacije portfelja velikih

međunarodnih institucionalnih investitora)71

. Sve to može dovesti do “otrežnjenja” ili “čoporativnog”

povlačenja inozemnih investitora s tržišta kada dobiju prave informacije i shvate položaj svojih investicija

(koje provjeravaju periodički), što može uzrokovati probleme u bankarskom sustavu, valutnu krizu ili

sveopću sustavnu financijsku krizu. To se upravo dogodilo u zemljama Azijske krize 1997 (Tajland,

Koreja, Malezija, …).

Modeli ponašanja stada se zasnivaju na troškovima prikupljanja cjelovitih informacija za male investitore,

pa većina tržišta (sastavljena od manjih investitora) u svojim ulaganjima slijedi velike igrače za koje se

smatra da su dobro informirani (ili imaju dobru reputaciju iz prošlosti) ili pak slijedi opći trend na tržištu.

Pojava zaraze (contagion) se temelji na opaženom proširivanju valutnih kriza na druge države u regiji gdje

se prvobitno pojavila, a može se objasniti regionalnim trgovačkim i financijskim vezama, odnosno

regionalnim pristupom velikih investitora/velikih banaka koji za tržišta u nastajanju (Emerging markets)

obično sastavljaju zajedničke regionalne portfelje vrijednosnica. Kod zemalja koje su regionalno trgovački

i financijski povezane, valutna kriza i pogoršanje fundamentalnih varijabli u jednoj zemlji pogoršava

fundamentalne makroekonomske varijable i u drugoj zemlji, povećavajući vjerojatnost valutne krize i u toj

zemlji.

Problem nesimetričnih informacija sastoji se u tome da država ulazi na ta tržišta i osigurava regulatora ili

nadzornika, koji će se potruditi da izjednači informiranosti svih sudionika. U tu svrhu nastaje nadzor i

kontrola banaka i ostalih financijskih ustanova, ujednačavanje domaćih računovodstvenih i financijskih

standarda i načina izvješćivanja s međunarodnima i slično.

Okvir 2. UTJECAJ LIBERALIZACIJE NA FINANCIJSKE KRIZE

Liberalizacija transakcija po kapitalnom i financijskom snažno utječe na financijska tržišta i tokove kapitala

u zemlju. Zemlje koje prebrzo liberaliziraju kapitalne transakcije, a istodobno ne jačaju bankarski i

preostali financijski sustav, postaju osjetljive na kretanja kapitala i svaka ocjena nekonzistentnosti

makroekonomskih (i drugih) politika vlade može uzrokovati odljev kapitala, odnosno poteškoće u

bankarskom sustavu, što može rezultirati valutnom i sustavnom financijskom krizom.

71 Eichengreen, Mussa et al., (1998). Pri tome valja naglasiti kako naopaki odabir (adverse selection) nastaje zbog

manjka informacija prije povlačenja poteza, dok moralni hazard nastaje zbog kontinuirane razlike u informiranosti.

Oslobađanje tokova kapitala može uzrokovati cikluse aprecijacije i deprecijacije tečaja: oslobođeni priljev

kapitala (uz redovito više kamate u zemlji od inozemstva) uzrokuje aprecijaciju domaće valute, koja po

isteku razdoblja počeka i početka otplate i vraćanja kapitala u inozemstvo (pojačano s odljevima nakon što

domaći kamatnjaci postignu padati i dostizati svjetske razine) uzrokuje deprecijaciju tečaja72

.

Isto tako oslobođeni tokovi kapitala mogu olakšati zaduživanje domaćih sektora, što može dovesti do

gomilanja vanjskog duga zemlje i do neodržive (nesolventne) vanjske pozicije zemlje. Oslobađanje odljeva

kapitala može, u slučaju da vlada ne vodi vjerodostojnu ekonomsku politiku (npr. u slučaju visoke inflacije)

uzrokovati bijeg kapitala i poteškoće u bilanci plaćanja, vanjskom dugu te čak dovesti do valutne krize ili

šire sustavne financijske krize. Doista, taj je problem u najzaduženijim zemljama (prema klasifikaciji

Svjetske banke) bio toliko aktualan, da je u jeku dužničke krize u 1980-tima bijeg kapitala iznosio oko 40%

ukupnog vanjskog duga, odnosno čak 50% krajem 1980-tih73

. U nekim je zemljama bijeg kapitala

(službeno nezabilježene transakcije kapitalom) bio upravo jednak ukupnoj količini novca u opticaju po široj

definiciji, odnosno čak i dvostruko veći74

.

Samo po sebi, ukidanje ograničenja kretanja kapitala ne dovodi zemlju u krizu, ali olakšava kretanje

kapitala u i izvan zemlje (povećava elastičnost kapitala), osobito na vjerodostojnost ekonomskih politika

koje provodi vlada. Npr., uz potpunu nemobilnost kapitala neodrživi i rastući državni deficit uz fiksni tečaj

dovest će do pritiska na devalvaciju i do stvarne devalvacije od strane domaćih ekonomskih subjekata, ali

će se to kudikamo prije dogoditi ako na tržištu deviza slobodno sudjeluju inozemni ekonomski subjekti (uz

potpunu mobilnost kapitala). Time se povećava volatilnost tokova kapitala u i izvan zemlje, što povećava

volatilnost i ostalih ekonomskih varijabli (tečaja, razine cijena, …).

Nadalje, liberalizacija dovodi do zaoštravanja konkurencije na financijskom tržištu, što utječe na

smanjivanje profitabilnosti domaćih financijskih institucija, što može opet uzrokovati bankrot nekih

financijskih institucija. Zato mnogi autori naglašavaju kako je prije liberalizacije kapitalnog računa važno

ojačati financijski sustav i liberalizirati unutrašnja ograničenja domaćem financijskom sustavu, uz jačanje

nadzora i kontrole (kako bankarskog, tako i ostalog financijskog sustava)75

.

3. PREGLED EMPIRIJSKIH ISTRAŽIVANJA

3.1. Pregled metoda analize uzročnika kriza

Svaka kriza, pa tako i bankarska i valutna, vrlo je skupa za njome zahvaćena gospodarstva. Od

1980. godine na dalje bilo je više od desetak financijskih kriza u zemljama u razvoju u kojima su

troškovi bili najmanje 10 posto bruto domaćeg proizvoda. Stoga nije iznenađujuće da su kreatori

ekonomske politike i svi ostali sudionici na nekom tržištu osobito zainteresirani za indikatore

ranog upozorenja koji mogu predvidjeti i prepoznati krizu prije nego se ona pojavi. Oslanjanje na

uobičajene indikatore očito nije dovoljno. Primjerice, spread u kamatnim stopama nije davao

nikakve naznake da će doći do teškoća u Indoneziji, Maleziji i Filipinima. Nažalost ni nezavisne

kreditne agencije nisu mogle pružiti informacije koje bi unaprijed upozorile na krizu, već su

72 Razin i Milesi-Ferretti, (1997). 73 Mathieson i Rojas Suarez, (1993) 74 Mathieson i Rojas Suarez, (1993). 75 Wyplosz, (2001).

uvijek dolazile sa zakašnjenjem. Njihov je problem obično u pouzdanosti podataka koje dobivaju

od dužnika ili čak od države, primjerice kada je stvarno stanje deviznih pričuva zamaskirano

forward obvezama.

Sustavnu potragu za uzročnicima financijskih poremećaja nećemo naći samo u znanstvenoj

ekonomskoj literaturi. Npr. sustave za rano upozorenje kriza (early warning indicators) počele su,

naročito 90-tih godina, razvijati i vodeće svjetske financijske institucije, kao i razne agencije za

utvrđivanje kreditnog rizika zemalja, kao dio sustavnog praćenja ekonomske i financijske

osjetljivosti tržišta u nastajanju i utvrđivanja kreditnog rejtinga. U procjenjivanje osjetljivosti i

stupnja rizičnosti za potencijalne ulagače uključivao se i privatni sektor, vodeće svjetske i

nacionalne banke i bankarski supervizori. Među najpoznatijim institucijama koje danas izrađuju

takve sustave pokazatelja spomenut ćemo sljedeće:

a) IMF Policy Development and Review Department - uglavnom za interne potrebe razvija

sustav ranog upozorenja koji prati sljedeće indikatore: udio deficita tekućeg računa bilance

plaćanja u BDP-u, rast izvoza, odstupanje realnog tečaja od trenda, udio kratkoročnog

vanjskog duga u međunarodnim pričuvama, te promjenu međunarodnih pričuvi; ovaj je

pristup sličan pristupu kojeg je Bank for International Settlements (BIS) usvojio još 1998.

godine, također za praćenje financijske i ekonomske osjetljivosti tržišnih ekonomija u

nastajanju;

b) IMF Research Department - razvija alternativni sustav ranog upozorenja koji prati mjesečne

oscilacije 18 makroekonomskih i financijskih pokazatelja; pristup se temelji na signalnoj

metodi, poznata i pod skraćenim nazivom KLR metoda, po autorima koji su je razvili pri

razradi ideje o twin krizama (Kaminsky, Lizondo i Reinhart, 1997), o čemu će više riječi biti

u odjeljku 3.1.2.

c) The World Bank Country Credit Risk Department - koristi model rangiranja određenih

indikatora prema stupnju rizika za pojedine zemlje, kako bi se procijenio stupanj rizičnosti i

vjerojatnost neispunjenja dužničkih obaveza; sustav uključuje strukturne i makroekonomske

indikatore, indikatore održivosti razine duga, varijable političkog rizika i djelotvornosti

ekonomske politike;

d) World Bank - IMF Financial Sector Assessment Program (FSAP) je zajednički projekt tih

dviju institucija započet 1999. godine s ciljem razvoja sustava tzv. makroprudencijalnih

indikatora (MPI - macroprudential indicators) kao skupa indikatora stabilnosti i "zdravlja"

financijskih sustava; MPI sustav temelji se na praćenju mikro i makro indikatora; mikro

indikatorima detaljno se prati situacija u domaćem financijskom (bankarskom) sustavu, dok

se makro indikatorima analizira makroekonomsko okruženje i međunarodna likvidnost

zemlje (Evans i grupa autora, 2000).

e) OECD – za zemlje nečlanice izrađuje sustav pokazatelja na temelju kojih klasificira zemlje u

sedam skupina prema stupnju rizičnosti; za svaku pojedinu zemlju razmatranja prati se

kretanje nekoliko skupina indikatora: financijski pokazatelji (s naglaskom procjene kretanja

ukupne vanjske zaduženosti i strukture zaduženosti), makroekonomski indikatori, servisiranje

vanjskog duga i indikatori političkog rizika.

Valja napomenuti činjenicu da se većina spomenutih sustava procjene financijske osjetljivosti

ipak temelji na indikatorima koji su izabrani na temelju ad hoc procjena pojedinih institucija, a ne

na temelju temeljitih znanstveno-istraživačkih analiza koje uvažavaju brojna dosadašnja teorijska

saznanja o utjecaju raznih ekonomskih i financijskih varijabli na razinu osjetljivosti zemalja na

poremećaje.

Međutim, osim pojave praktičnih i jednostavnih sustava za rano upozorenje kriza, u drugoj

polovici 90-tih dolazi do ponovnog jačanja interesa ekonomske struke i akademskih krugova te se

pokreću brojna ozbiljna ekonomska istraživanja, koja kreću u potragu za indikatorima

financijskih kriza oslanjajući se na poznate teorijske modele valutnih i bankarskih kriza. U tim

istraživanjima analitičari najčešće koriste dva ključna metodološka pristupa. Prvi je tzv.

tradicionalni pristup koji ujedinjuje nekoliko metoda kojima su se istraživači koristili dugi niz

godina, od samih početaka istraživanja financijskih kriza. U drugoj polovici 90-tih razvija se

alternativna metoda analize poznata pod nazivom signalna ili neparametarska metoda.

3.1.1. Tradicionalne metode

S pojavom prvih ozbiljnijih poremećaja bilanci plaćanja u raznim dijelovima svijeta, istraživači

su pokušali empirijski utvrditi što je krize potaklo i koji se pokazatelji mogu smatrati

odgovornima za izbijanje krize. Iako je sa učestalijom pojavom bankarskih kriza krajem 80-tih i

početkom 90-tih ovaj pristup korišten i u analizi uzroka poremećaja u bankarskom sustavu, ipak

je ovaj prvi pristup tradicionalno vezan uz analizu poremećaja u bilancama plaćanja.

U tradicionalne metode analize financijskih kriza ubrajaju se dva pristupa:

a) kvalitativne usporedbe i opisi kriznih događaja, i

b) ekonometrijski modeli.

Tradicionalnim se pristupom smatraju jednostavni, kvalitativni opisi događaja koji prethode krizi

bez testiranja utjecaja pojedinih varijabli76

, te radovi koji istražuju obilježja razdoblja prije i

neposredno nakon izbijanja valutne krize. Ovi posljednji koriste parametarske i neparametarske

testove utjecaja pojedinih varijabli na valutnu stabilnost77

. Međutim, kako među tradicionalnim

tehnikama ipak dominira upotreba raznih sofisticiranih ekonometrijskih modela analize uzročnika

kriza, u nastavku slijedi kraći osvrt na najpoznatije takve modele.

3.1.1.1. Probit i logit modeli procjene vjerojatnosti kriza

Među tradicionalnim metodama dominira upotreba ekonometrijskih modela za procjenu

vjerojatnosti pojave krize, kojom se utvrđuje postojanje veze između potencijalnih indikatora kao

nezavisnih varijabli i identificirane zavisne varijable koja odražava valutni ili bankarski

poremećaj. Prve metodološke naputke primjene ove metode dali su Blanco i Garber (1986) u

analizi uzroka meksičke krize ranih 80-tih, te ih stoga smatramo pionirima u primjeni metode

procjene vjerojatnosti u analizi kriza bilanci plaćanja.

Metoda procjene vjerojatnosti izbijanja kriza koristila se u brojnim poznatim studijama, među

kojima spomenimo tek neke: Frankel i Rose (1996) ispituju uzroke valutnih kriza na uzorku od

105 zemalja u razvoju; Razin i Milessi-Ferretti (1997) koriste istih 105 zemalja u razvoju, uz

proširenje uzorka na razdoblje 1970-1996, koristeći isti izvor podataka (podaci Svjetske banke)

kao i Frenkel i Rose (1996), te pomoću probit modela analiziraju na cross-section podacima

determinante velikih promjena salda na tekućem računu, odnosno determinante valutnih kriza;

Funka (1996) ocjenjuje značenje temeljnih makroekonomskih varijabli za 12 zemalja OECD-a u

razdoblju 1979-1995. na kvartalnim podacima standardnom probit analizom na udruženim

podacima (kao Frankel i Rose, 1996); Eichengreen, Rose i Wyplozs (1996) analiziraju efekt

76 Ovu metodu koristili su primjerice Dornbusch, Goldfajn i Valdes (1995) koji naglašavaju da je precijenjeni tečaj u

predkriznom razdoblju često uzrok financijskih poremećaja, zatim Aziz, Caramazza i Salgado (2000), Caramazza,

Ricci i Salgado (2000). 77 U nekim studijama uspoređuje se kretanje varijabli iz pretkriznog razdoblja s njihovim kretanjem u “normalnom”

razdoblju za zemlje iste grupacije (Eichengreen, Rose i Wyplosz, 1995; Frankel i Rose, 1996); dok neki autori

uspoređuju kretanje varijabli zemalja s valutnom krizom s kretanjem istih varijabli u zemljama koje nikada nisu

doživjele valutnu krizu (Edwards, 1989; Kamin, 1988).

prelijevanja financijskih poremećaja između dvadesetak razvijenih zemalja; Sachs, Tornell i

Velasco (1996) analiziraju tzv. “tequila” efekt, odnosno špekulativnu paniku koja se nakon krize

meksičke valute krajem 1994. proširila i na Argentinu, Brazil i Filipine već početkom 1995.

godine.78

Bez obzira što je ova metoda gotovo tradicionalno vezana uz istraživanja valutnih kriznih

epizoda, ne treba zanemariti i one pokušaje koji su metodu procjene vjerojatnosti koristili kako bi

otkrili signale bankarskih kriza.79

U radovima koji koriste metodu procjene vjerojatnosti valutne krize, kriza se obično definira

pomoću indeksa pritisaka na deviznom tržištu. Tumačenje tog indeksa vrlo je jednostavno i pruža

kvalitativnu informaciju za kreiranje binarne zavisne varijable, koja poprima vrijednost 0 ako

nema valutnog poremećaja, ili vrijednost 1 ako indeks pritiska svojim ekstremnim vrijednostima

signalizira valutni poremećaj. Zbog kvalitativnog karaktera zavisne varijable utjecaj promjene

potencijalnih indikatora kao nezavisnih varijabli na vjerojatnost pojave krize procjenjuje se

pomoću logit ili probit modela. Riječ je o nelinearnim modelima vjerojatnosti i oba su vrlo

popularna u praktičnim ekonomskim istraživanjima. Izbor jednog od ta dva modela ovisi od

izbora distribucije procijenjenih vjerojatnosti: kod logit modela vjerojatnosti leže na tzv.

logističkoj krivulji, dok kod probit modela vjerojatnosti leže na krivulji kumulativne normalne

distribucije80

. Zbog pretpostavke da pogoršanje ekonomskih uvjeta postepeno kulminira i na kraju

završava kriznim događajem, u ovim se modelima koriste nezavisne varijable s određenim

vremenskim lagom ili pomakom unatrag, ukoliko se pretpostavi da varijable odašilju signal prije

nego što do poremećaja dođe. Regresijskom se analizom potom "hvata" učinak promjene

potencijalnih indikatora (nezavisnih varijabli) na vjerojatnost pojave krize i identificiraju se

varijable koje statistički pomažu u predviđanju krize. Međutim, za razliku od standardne

regresijske metode interpretacija ocijenjenih parametara ili koeficijenta uz objašnjavajuće

varijable nije jednoznačna: predznak koeficijenta se interpretira na uobičajen način, ali veličina

koeficijenta više ne predstavlja njegov marginalni utjecaj na zavisnu varijablu. Ako je ocijenjeni

78 Među radovima koji koriste metodu procjene vjerojatnosti spomenimo još studije koje analiziraju pojedinačne

slučajeve devalvacije (Cumby i Wijnbergen, 1989; Ötker i Pazarbasioglu, 1994, 1995); studije koje uspoređuju razlike

u intenzitetu valutnih poremećaja među zemljama (Edin i Vredin, 1993; Edwards, 1989; Klein i Marion, 1994); te rad

Krugera, Osakwe i Pagea (1998) koji na uzorku 19 zemalja u razvoju ispituju da li je valutna kriza posljedica

pogoršanja ekonomskih uvjeta ili efekta prelijevanja. 79 Npr. Hardy i Pazarbasioglu (1998), Demirguc-Knut i Detragiache (1998). 80 Obje krivulje distribucije imaju oblik slova S, vrlo su slične i bliske u sredini raspona, osim što logistička krivulja

ima nešto manje strme krajeve od kumulativne normalne distribucije. Za ocjenjivanje regresijskih koeficijenata kod

logit ili probit modela najčešće se koristi metoda maksimalne vjerojatnosti (maximum likelihood).

parametar uz nezavisnu varijablu statistički signifikantan, riječ je o varijabli koja povećava (uz

pozitivan predznak) ili smanjuje (uz negativan predznak) vjerojatnost pojave krize.

Velika je prednost ove tradicionalne metode procjene vjerojatnosti u jednostavnosti tumačenja

rezultata, što znači da se sve informacije o budućoj krizi izražavaju jednim brojem, uz simultanu

procjenu utjecaja svih potencijalnih signalnih indikatora krize. Međutim, čini se da je ova

prednost ujedno i nedostatak metode. Ovaj pristup ipak ne omogućuje rangiranje indikatora

prema njihovoj relativnoj prognostičkoj snazi u najavi kriza. Ovdje su varijable jednostavno ili

signifikantne ili nisu signifikantne, a da li one ponekad šalju i krive, netočne signale, to ova

regresijska metoda nije u stanju otkriti. Primjenom metode procjene vjerojatnosti također je teško

otkriti što je “pošlo po zlu” u makroekonomskom okruženju, te kako preusmjeriti ekonomsku

politiku da se izbjegnu jači ekonomski poremećaji. Nadalje, za pouzdanu procjenu vjerojatnosti

pojave krize potrebno je što više informacija o što više kriznih događaja, a budući da metoda

koristi uglavnom godišnje podatke, potrebno je raspolagati velikim brojem opservacija i dugim

vremenskim serijama na godišnjoj razini. Stoga je i to jedan od nedostataka metode, budući da je

vrlo teško, ponekad i nemoguće izgraditi tako opsežne baze podataka o krizama i svim mogućim

utjecajima na nju, za sve zemlje promatranog uzorka. I na kraju napomenimo da se ovom

metodom obično objašnjavaju krize koje su se već dogodile, stoga u okviru nje nema mnogo

mogućnosti za razvoj signalnog (prognostičkog) sustava kao pomoć pri vođenju ekonomske

politike.

3.1.1.2. Value at risk modeli (VaR)

Ovo je novija metoda koja je posuđena iz financijske ekonomije, a služi za procjenjivanje

nerealizirane vrijednosti portfelja uz rizik ostvarivanja te vrijednosti (unovčavanja portfelja).

Blejer i Schumacher (1998) na temelju modela racionalnih očekivanja i vjerodostojnosti

monetarnih vlasti, koje su najčešće presudne za stabilnost valute, predlažu da se održivost

valutnog režima procjenjuje pomoću ranjivosti, odnosno vrijednosti koja se izlaže riziku (engl.

value-at-risk approach ). Value-at-risk je pristup izračunavanju vrijednosti financijskih

instrumenata razvijen u financijskoj ekonomiji za trenutke spajanja poduzeća. Na taj način bi se

utvrdili potencijalni troškovi napuštanja režima te stvarna i potencijalna solventnost monetarnih

vlasti u valutnoj krizi. Value-at-risk ocjena je najvećega gubitka u djeliću vremena određenog

razdoblja. Na temelju vjerojatnosti gubitka (na temelju prošlih epizoda valutnih kriza ili ocjene

distribucije vjerojatnosti budućih događaja koji mogu dovesti do toga) moguće je izračunati i

najveći gubitak ili value-at-risk i time kvantificirati gubitak za državu/vladu zbog napuštanja

prethodno najavljenog pariteta.81

3.1.1.3. Modeli vektorske autoregresije (VAR)

Weber (1998) pristupa empirijskoj provjeri valutnih kriza pomoću vektorsko-autoregresijskog

modela (VAR). Polazi od teoretskog modela valutne krize i definira strukturni VAR model:

yt = c + 1yt-1 + 2yt-2 + ... + pyt-p + t (39)

pri čemu je t vektor slučajnih članova (šokova) za koji vrijedi:

E(t) = 0; E(t,) = 2, za t=; odnosno E(t,) = 0, za t≠.

Vektor yt je vektor varijabli: [rt, lt, yt, st – pt, mt – pt, pt], pri čemu je rt logaritam

razlike domaćeg i inozemnog kamatnjaka, lt je promjena logaritma nezaposlenosti, yt je

promjena logaritma industrijske proizvodnje, st – pt je promjena logaritma bilateralnog realnog

tečaja, mt – pt je promjena logaritma realnog novca, pt je promjena logaritma razine

potrošačkih cijena. Potom Weber ocjenjuje VAR model na mjesečnim podacima SAD-a,

Francuske, Njemačke, Italije, Belgije, Nizozemske, Danske i UK-a, u razdoblju siječanj 1972 –

prosinac 1994. Autor pronalazi da su fundamentalne ekonomske varijable bile značajne, osobito u

jeku krize europskog tečajnog mehanizma (ERM-a) 1992-93, no važna su bila i očekivanja,

mjerena vektorom šokova, no redovito manje od promjene temeljnih makroekonomskih varijabli,

što upućuje na komplementarnost prve i druge (te treće) generacije modela valutne krize.

3.1.2 Signalni ili neparametarski pristup

Signalni ili neparametarski pristup pokušava prevladati gore navedene poteškoće i ograničenja

tradicionalnog pristupa pomoću sustava indikatora za rano prepoznavanje valutnih i bankarskih

poremećaja. Polazna je pretpostavka ovog pristupa da se poremećaji koji mogu završiti krizom ne

zbivaju slučajno, već su rezultat postepenog pogoršanja ekonomskih uvjeta i osnova. Signalni

pristup polazi od detaljne analize ponašanja svih ekonomskih i financijskih varijabli čije kretanje

u pretkriznom razdoblju bitno odstupa od uobičajenog ponašanja u normalnim ekonomskim

uvjetima. Značajnija odstupanja izabranih pokazatelja od uobičajenog kretanja smatraju se

upozorenjem ili signalom za moguću pojavu valutne ili bankarske krize. Signalni pristup

81

Detaljnije o value-at-risk modelima vidjeti u: Hendricks (1996), Mikulčić (2001).

utemeljile su Kaminsky i Reinhart (1999) kao alternativnu metodu analize financijskih kriza, koja

omogućuje dublje razumijevanje ponašanja makroekonomskih snaga koje ekonomiju "guraju" u

kriznu situaciju82

.

Zanimljiva je činjenica da sama ideja o razvoju sustava indikatora koji signaliziraju buduće

ekonomske događaje i nije novost u ekonomskoj literaturi. Iako je ta ideja nova u analizi

financijskih poremećaja, ipak je riječ o ideji staroj gotovo koliko su stare teorije i modeli

poslovnih ciklusa. Stoga za poznavatelje modela poslovnih ciklusa signalna metoda i nije neka

novost, budući da se koncepcijski i djelomično metodološki oslanja na poznatu metodu indikatora

(leading indicators approach) koja se već tradicionalno koristi za analizu i predviđanje cikličkih

zaokreta u tržišnim gospodarstvima.83

Sličnost između signalne i barometarske metode nije zanemariva. Signalna metoda polazi od

pretpostavke da prije izbijanja valutne i/ili bankarske krize izrazito raste stupanj osjetljivosti

ekonomije, te da neki indikatori već u pretkriznom razdoblju svojim neobičnim ponašanjem

signaliziraju, odnosno nagovještavaju budući financijski poremećaj i izbijanje krize.

Barometarska metoda, koja crpi definicije i pojmove iz teorije o poslovnim ciklusima, polazi od

iste pretpostavke i traga za onim indikatorima koji ciklički zaokreću prije nego što dođe do

stvarnog zaokreta ukupne ekonomske aktivnosti. Njome se analiziraju i predviđaju cikličke točke

zaokreta ekonomske aktivnosti, odnosne vrhovi i dolovi poslovnog ciklusa (cyclical turning

points). Stoga signalnu metodu možemo promatrati metodološkom izvedenicom barometarske

metode, prilagođenu analizi financijskih poremećaja, što je značajna činjenica s obzirom na već

postojeće dugogodišnje iskustvo u primjeni barometarske metode za analizu cikličnosti hrvatskog

gospodarstva.84

82 Kao što je već naglašeno u poglavlju 2., autorice su spomenti rad s primjenom signalne metode predstavile javnosti

već 1996. godine u publikaciji International Financial Discussion Paper no. 544. 83 Metoda indikatora poznata je i kao barometarska metoda predviđanja, a oslanja se na jednu od poznatijih teorija i

definicija poslovnih ciklusa koju su razvili NBERovi istraživači. National Bureau of Economic Research utemeljio je

ovu metodu za kratkoročno prognoziranje ekonomske aktivnosti još 50-tih godina 20 stoljeća. Metoda je vrlo popularna

u razvijenim zemljama i ima široku primjenu u istraživanjima i praćenju cikličkih razdoblja. U Hrvatskoj se metoda

preuzela, prilagodila i primijenila u istraživanju cikličnosti hrvatske ekonomije tek 1994/95 godine, u okviru projekta

kojeg još i danas vodi Ekonomski institut, Zagreb. Rezultat tih istraživanja, prognostički indikator CROLEI

kontinuirano se objavljuje u Mjesečnom statističkom priopćenju Ministarstva financija RH od 1995. godine. Detaljan

prikaz primjene i prilagodbe barometarske metode, sa svim dosadašnjim revizijama i usavršavanjima prognostičkog

sustava CROLEI, moguće je vidjeti u projektnim dokumentima i u nekoliko domaćih znanstveno-istraživačkih radova

(Ahec-Šonje, 2000, 1996, 1995). 84 Vidjeti Ahec-Šonje (1995).

Prednost ove analitičke metode je njezina jednostavnost primjene jer nema zahtjeva za upotrebom

vrlo strogih analitičkih zahvata nad podacima. Prati se ponašanje izabrane grupe indikatora u

razdobljima neposredno prije i nakon izbijanja krize s njihovim ponašanjem u tzv. normalnim

razdobljima. Dobrim signalnim indikatorom krize smatra se svaki onaj pokazatelj čije ponašanje

značajno odstupa od ponašanja u normalnim razdobljima, ali i ako ne šalje pogrešne signale

tijekom normalnog razdoblja. Istraživači koji su do sada primjenjivali signalnu metodu tvrde da

signalni indikatori zaista signaliziraju povećanje ranjivosti i osjetljivosti sustava na poremećaje i

na taj način upozoravaju na povećanje vjerojatnosti pojave financijske krize, čak i u slučajevima

kada kriza u stvarnosti ne izbije. Signalna metoda je stoga u stanju odgovoriti na pitanje na koje

autori koji koriste tradicionalnu metodu ne nalaze odgovor: što zaista znamo o ponašanju

pojedinih ekonomskih pokazatelja u turbulentnim razdobljima koja nisu završila kriznim

događajem? Signalnom se metodom dobiva uvid u relativnu prognostičku snagu svakog

pojedinog indikatora što omogućuje njihovu klasifikaciju prema jačini i pouzdanosti signala.

Zbog te činjenice signalni indikatori ne služe samo za alarmiranje kriznih događaja, već je njima

moguće pratiti razinu osjetljivosti sustava na poremećaje u svakom trenutku. To je njezina

osnovna prednost pred tradicionalnim metodama procjene vjerojatnosti izbijanja krize. Stoga

takav sustav indikatora može biti vrlo koristan izvor informacija monetarnim i ekonomskim

vlastima o ranjivosti ukupnog ekonomskog sustava i omogućuje pravovremenu prilagodbu

instrumentarija i mjera ekonomske politike kako bi se spriječilo izbijanje krize ili barem ublažila

snaga poremećaja. Detaljan opis signalne metode prikazat ćemo poglavlju 4. ovog izvješća.

U dodatku koji se nalazi na kraju ovog poglavlja donosimo kratak tabelarni pregled svih

relevantnih studija koje su istraživale valutne, bankarske i dvostruke krize, bez obzira na metodu

analize koje su pritom koristile.

3.2. Epizode valutnih kriza

U ovom dijelu rada obrađene su zemlje koje su u posljednjih nekoliko godina doživjele valutnu

krizu i svrstavane su u tri dosada istražena modela krize. U model prve generacije pripadaju

zemlje koje imaju teškoća s fundamentalnim ekonomskim varijablama (Meksiko, Rusija). U

model druge generacije ubrajaju se zemlje izložene spekulativnim napadima i očekivanjima

kakav je bio europski tečajni mehanizam (ERM) ili argentinska kriza, a tipična kriza treće

generacije je azijska kriza.

3.2.1. Meksička kriza (1994-95)

Tijekom Salinasove vladavine (koja je počela krajem 1988. godine), počela je racionalizacija

meksičke fiskalne, monetarne, financijske, investicijske i trgovačke politike, oporavljajući

Meksiko od dužničke krize s početka 1980-tih. Visoki realni kamatnjaci u Meksiku uz niske

realne kamatnjake u SAD-u uzrokovali su vrlo velike priljeve kapitala, čime su rezerve Meksika s

5 milijardi dolara iz 1990. godine porasli na gotovo 30 milijardi dolara početkom 1994. godine. U

jeku tih dobrih kretanja meksička je vlada odlučila liberalizirati kretanja kapitala.

Problemi su počeli tijekom 1994. godine, kada je povećana politička nestabilnost. Prvi je bila

pobuna seljaka u meksičkoj pokrajini Tiahualpa, a drugi atentati na predsjedničkog kandidata

vladajuće stranke Luisa Donalda Colossia i službenika vladajuće stranke Carlosa Francisca Ruiz

Massieu-a, brata državnog odvjetnika Maria Ruiz Massieu-a koji je zadužen da vodi istragu.

Vlada je usto prije predsjedničkih izbora odlučila olabaviti monetarnu i fiskalnu disciplinu.

Tržišta su još podnijela pobunu u južnoj pokrajini, ali se osjećala neizvjesnost, koja je pogoršana

kada se Mario Ruiz Massieu povukao iz istrage ubojstva svog brata zbog ometanja istrage.

Inozemni kapital nije više pristizao, što je ubrzo snizilo razinu deviznih pričuva na 13 milijardi

dolara krajem studenog. Vlada je nakon izbora odlučila devalvirati peso za 15%, ali su objavili da

pritom neće mijenjati fiksni, ali puzajući tečaj prema dolaru. Tržišta to nisu dobro primila, osobito

stoga što je početkom 1995. godine trebalo dospjeti 17 milijardi državnih kratkoročnih obveznica

denominiranih u dolaru (tesobonds), uz devizne rezerve od 13 milijardi – puno niže od tog iznosa

i tržišta su predvidjela veću devalvaciju te počela akciju. Peso je ubrzo s 3,9 krenuo prema 5, a

rezerve su krajem siječnja došle na 4,4 milijarde dolara.

Time je meksička kriza bila najsličnija modelima valutne krize prve krize. Međutim, neki autori

za meksički problem okrivljuju i probleme u bankovnom sektoru, koji se nije oporavio još od

dužničke krize (Gruben i McComb, 1997). Naime, nakon dužničke krize meksička je vlada

nacionalizirala banke i konsolidirala ih do kraja 1980-tih. Početkom 1990-tih je privatizirala

banke u bitno drugačijem okružju s više konkurencije od strane drugih banaka, stranih

(američkih) banaka i drugih financijskih institucija. Nadalje, liberalizacija kapitalnih transakcija

je dodatno zaoštrila konkurenciju u bankarskom sektoru. Dvije godine prije krize loši zajmovi u

bankarskom sektoru su se počeli gomilati, a nadzor i kontrola nisu bili dovoljno razvijeni da

spriječe neoprezno ponašanje banaka. Stoga je meksička kriza imala i elemente dvostruke (twin)

krize.

3.2.2. Kriza europskog tečajnog mehanizma (1992-1993)

Od 1979. godine europski tečajni mehanizam (ERM - Exchange Rate Mechanism) Europskog

monetarnog sustava (EMS) bio je oslonac monetarne strategije u Europi, te se smatra

najambicioznijim monetarnim eksperimentom od razdoblja Bretton Woodsa. U posljednjem

desetljeću oblik tečajnog mehanizma bitno se promijenio, od gotovo fiksnog režima u samom

početku do fluktuirajućih tečajeva s ograničenom mobilnošću kapitala. Kriza tečajnog mehanizma

između 1992. i 1993. ključni je događaj u nedavnoj europskoj monetarnoj povijesti i bila je

klasičan primjer spekulativnih napada na pojedine europske valute. Kriza europskoga tečajnog

mehanizma bila je više kriza zajedničkog tečajnog sustava, a ne kolaps pojedinačnih unilateralnih

vezanih tečajeva.

Uvod u krizu ERM-a dogodio se 4-5 godina prije, kada su u tzv. "igri konvergencije" veliki

fondovi novca kolali Europom iz zemalja s niskim kamatnjacima i prinosima u zemlje s visokim

kamatnjacima i prinosima. Naime, već je 1987/88 (Delorsov izvještaj) bilo najavljeno stvaranje

zajedničkog ekonomskog područja (1992, no sa zakašnjenjem tek 1995. godine) i napredovanja

prema monetarnoj uniji. U perspektivi je dakle bila konvergencija stopa rasta i kamatnjaka svih

zemalja Europe prema nižim stopama najuspješnijih privreda poput Njemačke. Takva perspektiva

o monetarnoj uniji zemalja Europe uklanjala je iz razlike između npr. Španjolskih kamatnjaka i

njemačkih kamatnjaka rizik Španjolske - investitori su pod takvim dojmom počeli kupovati

španjolske i talijanske vrijednosnice, koje su u perspektivi po riziku bile izjednačene s npr.

njemačkim vrijednosnicama, ali su zbog prethodnih rizika (prethodne reputacije) još uvijek

davale 7-10 postotnih bodova iznad prinosa njemačkih vrijednosnica. Takav ulaz fondova u liru,

pesetu i druge valute popratio je izlaz iz njih kada su se sudionici tržištu razočarali s brzinom

konvergencije tih zemalja prema razvijenim zemljama Europe.

Tenzije na tečajnom tržištu bile su pojačane nakon danskog referenduma, nakon čega je talijanska

lira postala najistaknutiji cilj špekulacija. Službene talijanske devizne pričuve počele su se

smanjivati od veljače 1992. godine, a u lipnju su pale sa 36,5 na 31,6 milijardi dolara. Razlog

tomu je bilo razočarenje investitora napretkom u fiskalnoj sferi i sporoj konvergenciji prema

nižem deficitu. Krajem kolovoza, nakon ogromnih intervencija središnje banke, rezerve su

iznosile amo 20,4 milijarde dolara, pa je lira napustila ERM 17. rujna 1992.

U jeku problema s lirom promijenjene su eskontne stope u Japanu, Americi i Njemačkoj.

Američku eskontnu stopu FED je spustio sa 3,5 na 3 posto, dok je Bundesbanka podigla eskontnu

stopu s 8 na dotada najvećih 8,75 posto Bank of Japan spustila je eskontnu stopu s 3,75 na 3,25

posto. Tako velika razlika u kamatnim stopama povećala je potražnju za njemačkom markom, što

je povećalo napetost u europskome tečajnom mehanizmu. Kriza je svoju prvu kulminaciju

doživjela krajem kolovoza, kada je dolar vrijedio 1,4 njemačke marke, što je bila povijesno niska

vrijednost dolara.

Pad dolara utjecao je i na pad funte kojom se tada trgovalo malo iznad donje granice raspona

tečajnog mehanizma, pa je nekoliko dana prije izlaska lire iz tečajnog mehanizma počeo napad na

britansku funtu. Devizne rezerve od 40,2 milijarde USD krajem kolovoza su se do kraja rujna

smanjile na 37 milijardi dolara. Kako bi obranila svoj položaj unutar tečajnog mehanizma, Bank

of England proširila je svoje kapacitete za otpor špekulativnim napadima dopunjavanjem deviznih

pričuva kupujući na tržištu 14,5 milijardi dolara vrijedne njemačke marke, te povisujući

kratkoročne kamatnjake. Ubrzo je i funta izašla iz mehanizma 16. rujna 1992. godine.

Francuski franak je preuzeo pažnju investitora u rujnu nakon britanske funte. Nakon prvih

rezultata francuskog referenduma o Maastrichtskom sporazumu, prema kojima je jedva taj

sporazum prihvaćen u Francuskoj, prvoga radnog dana 21. rujna krenuo je napad na Franak.

Velikim intervencijama francuske centralne banke i podizanjem kamatnjaka za 2,5 posto franak je

ostao u mehanizmu.

Krajem 80-tih i početkom 90-tih u trima skandinavskim zemljama (Finska, Norveška i Švedska)

izbija snažna bankarska kriza koja završava ozbiljnom recesijom u tim zemljama. Tečajna kriza u

Skandinaviji bila je samo dodatak tadašnjim problemima koji su se nagomilavali u europskome

tečajnom mehanizmu. Devalvacija finske marke dogodila se krajem 1991. godine, a tijekom

1992. godine nastali su novi problemi tako da su kratkoročne kamatne stope dosegnule 14 posto,

što se nije htjelo tolerirati, pa je finska marka počela fluktuirati. U Švedskoj se dogodilo suprotno:

povećavan je kamatnjak na prekonoćne pozajmice središnje banke i on je narastao do 75 posto

godišnje. Istodobno se središnja banka zaduživala u inozemstvu i povećala svoje devizne pričuve.

Spekulativni su se napadi ubrzo ponovno pomaknuli prema liri i funti. Pokušaji da se spasi lira i

funta nisu uspjeli unatoč nizu intervencija na deviznim tržištima i usprkos dogovorima.

Nakon velikih najava o zajedničkom tržištu i zajedničkoj monetarnoj politici (monetarnoj

unifikaciji) krajem 1980-tih povećala se kredibilnost ekonomskih politika svih zemalja EU (tada

EEZ), pa tako i europskog tečajnog mehanizma čiji je stožer činila njemačka (marka). Unifikacija

njemačke 1991. godine i obnova koja je uslijedila unijeli su nepovoljna kretanja na temeljne

makroekonomske varijable njemačke, a time i u ERM. Dodatna nepovoljna kretanja uzrokovali

su spore prilagodbe Europskih zemalja za Maastricht, te nesposobnost europskih političara da se

dogovore oko točnog vremena i redoslijeda stvaranja zajedničkog tržišta i monetarne unije. Sve je

to utjecalo na prenaprezanje tečajnog sustava zasnovanog na jakoj njemačkoj kao stožeru i došlo

je do napada na ERM, a ne na pojedinačne valute. Kako je većina zemalja u ERM-u imala zdrave

temeljne makroekonomske varijable, uglavnom zdrave financijske sustave uz odgovarajući

nadzor, te mogućnost posuđivanja u inozemstvu, ova kriza najviše odgovara valutnoj krizi druge

generacije modela. Neke zemlje poput švedske uz valutnu krizu su imale i bankarsku krizu pa je

kod njih bilo obilježja dvostruke (twin) krize.

3.2.3. Azijska kriza (1997-1998)

Jedan od najnovijih primjera valutnih kriza nedavna je azijska kriza što je u vrlo kratkom

vremenu uzdrmala zemlje jugoistočne Azije koje su se smatrale primjerom uspješnih ekonomija –

novoindustrijaliziranih zemalja. Međunarodni monetarni fond, Svjetska banka i čitava

međunarodna zajednica imali su prije krize vrlo visoko mišljenje o zemljama jugoistočne Azije

smatrajući ih najuspješnijim zemljama među tržištima u nastajanju (emerging market) u smislu

ekonomskog rasta i životnog standarda i isticale ih kao primjer uspješne industrijalizacije, rasta i

razvoja drugim zemljama u razvoju. Sve te zemlje uglavnom su vodile opreznu fiskalnu politiku i

bilježile visoke stope štednje, zbog čega su postale uzor drugim zemljama.

Zbog takve reputacije, zemlje jugoistočne Azije postale su zapravo žrtvom vlastitih uspjeha –

prvo je uslijedio val priljeva kapitala koji je dodatno omogućen ukidanjem kapitalnih ograničenja

u većini zemalja početkom i sredinom 1990-tih, zatim je došlo do prevelikog investiranja banaka i

ostalih financijskih institucija koje su bile pod slabim nadzorom, pa su poslovale manje razborito

i gomilale loše zajmove, da bi potom nastao odljev i slom valuta tih zemalja.

Daleki početak krize možda se može pripisati događaju iz 1985. poznatom pod nazivom "Plaza

Accord" – sastanak zemalja G7, nakon kojega je započeo rast jena prema američkom dolaru.

Aprecijacija jena u odnosu prema dolaru omogućila je da se u zemljama vezanim za dolar nađe

jeftinija radna snaga koja je usto i dobro uvježbana. Povoljni krediti iz Japana i snažna državna

potpora potaknuli su velike investicije (osobito strane direktne ili FDI) u jugoistočnu Aziju

(Wade, 1998).

Krajem 80-ih u Japanu su naglo porasle cijene nekretnina i vrijednosnih papira. Nakon što je rast

cijena početkom 90-ih rasplinut, mnogim su bankama ostala loša potraživanja, što je bio uzrok

sporoga ekonomskog rasta u Japanu. Za to vrijeme kućanstva su i dalje bilježila vrlo visoku stopu

štednje (oko 31 posto GDP-a 1995), što je povećalo suficit na tekućem računu i izvoz kapitala,

opet uglavnom u jugoistočnu Aziju. Pokušaj središnje japanske banke da povećanjem ponude

novca potakne potrošnju i pokrene ciklus prema gore išao je vrlo sporo jer Japanci očito nisu

navikli trošiti, pa je njihova reakcija bila vrlo spora. Rezultat toga bio je višak likvidnosti koji je

jednim djelom također završio u jugoistočnoj Aziji. Banke i poduzetnici u istočnoj i jugoistočnoj

Aziji bili su spremniji preuzeti kredite iz inozemstva po kamatnim stopama od 5 posto i manje,

nego po 10 posto, koliko su mogli dobiti na domaćem tržištu.

Priljev kapitala u Južnu Koreju, Indoneziju, Maleziju, Tajland i Filipine porastao je s 47 milijardi

dolara 1994. godine na 93 milijarde dolara 1996. godine. Osnovna pretpostavka za investiranje i

posuđivanje kapitala istočnoj i jugoistočnoj Aziji bio je stabilan tečaj, odnosno njegova stabilna

vezanost za američki dolar. U isto vrijeme (dakle početkom 90-ih) te su zemlje započele

radikalnu deregulaciju i liberalizaciju tržišta kapitala, što je uključivalo gotovo potpuno

uklanjanje restrikcija na priljev i odljev kapitala. Visok profit za one koji imaju pristup

inozemnom kapitalu bio je glavni razlog za pritisak na vladu da deregulira financijski račun, a

pritisak je bio u suglasju s MMF-om i Svjetskom bankom. Primjerice, deregulacija financijskog

računa u Južnoj Koreji provedena je 1993. godine kako bi se ostvario pristup Južne Koreje

OECD-u.

U međuvremenu, prije velikih priljeva kapitala iz inozemstva, azijska su kućanstva vrijedno

štedjela. Bruto štednja u istočnoj i jugoistočnoj Aziji obično se kreće oko jedne trećine bruto

domaćeg proizvoda, što to područje svrstava među najštedljivija u svijetu. Primjerice, Južna

Koreja bilježi stopu bruto štednje od 36 posto bruto domaćeg proizvoda u 1995. godini, što vrijedi

i za Tajland. Kina štedi čak 42 posto. Za usporedbu, Sjedinjene Države štede samo 15 posto bruto

domaćeg proizvoda.85

U takvoj situaciji poslovne banke prikupljaju veći dio štednje jer stanovnici istočne i jugoistočne

Azije nisu zainteresirani da svoju ušteđevinu drže u vrijednosnim papirima ili sličnim

instrumentima. Poslovne banke u tom slučaju obavljaju svoju funkciju intermedijara velikih

štednih iznosa prema poslovnom sektoru. Većina te štednje usmjeravana je u domaće investicije,

ali ne prema državi, već prema poduzećima. Stoga je u poslovnom sektoru stvoren iznimno visok

omjer duga prema bankama prema kapitalu.

Prema tome, postojalo je šest preduvjeta za krizu jugoistočnoj Aziji:

1. visoke stope domaće štednje koje su putem banaka preusmjeravane poduzećima, čime se

stvorila duboka struktura domaćeg duga;

2. fiksni tečaj koji je vezan za američki dolar, što je stvorilo percepciju niskog rizika;

3. liberalizacija kapitalnog tržišta u ranim 90-im godinama;

4. golem priljev međunarodnog kapitala kao posljedica viška likvidnosti u Japanu i Europi, a sve

to zbog viših prihoda za investitore s tih područja, što je u zemljama istočne i jugoistočne

Azije stvorilo veliki vanjski dug;

5. implicitna garancija države o spašavanju poduzeća i banaka s teškoćama;

6. visok udio kratkoročnog duga u ukupnom vanjskom dugu.

Kako je u tim zemljama bankarski i financijski sustav, osobito sustav nadzora i kontrole banaka

bio u razvitku, priljev kapitala koji se usmjeravao kroz bankarski sustav nije bio dovoljno

kontroliran od agencija za superviziju banaka. Rast bilanci poslovnih banaka davanjem novih

kredita bio je toliko brz da agencije za nadzor banaka nisu uspjele ni kadrovski ni tehnološki

pratiti takve promjene. Posljedica toga je bilo pogoršanje u bilancama banaka.

Kad je sredinom 1990-tih došlo do aprecijacije dolara prema jenu za oko 50 posto, japanska je

ekonomija ušla u recesiju, a Kina je devalvirala juan za 35 posto, što je povećalo tečajnu

konkurentnost kineskih izvoznika. Tako su se proizvođači iz istočne i jugoistočne Azije našli u

85

Naravno, ovdje treba spomenuti razlike u strukturama tih privreda, te da dio razlike u stopama štednje

između SAD-a i drugih zemalja primjerice proizlazi iz većeg udjela kapitalizirane mirovinske štednje u

SAD-u koja se ne ubraja u nacionalnu štednju.

situaciji da se relativna cijena izvoznih i uvoznih dobara mijenjala u korist prvih, što je moglo

uzrokovati povećanje deficita na tekućem računu.

Situacija je mnoge investitore prisilila da počnu kupovati nekretnine, kako bi očuvali vrijednost

svog kapitala, smatrajući to u tom trenutku najboljom investicijom. Špekulacije nekretninama su

procvjetale, pa je cijena nekretnina u Bangkoku tijekom jedne godine porasla za 40 posto, a velik

dio trgovine obavljali su privatni poduzetnici. To je razdoblje također omogućilo brzo povećanje

novčane mase, jer je velik dio investicija potjecao iz inozemstva.

Financijska kriza zemalja jugoistočne Azije “Azijska gripa (Asian flu)” najprije je izbila u

Tajlandu, gdje se u srpnju 1997. godine urušilo tržište dionica, a nakon toga i tržište nekretnina.

Mnogi dužnici nisu više bili sposobni vraćati kratkoročne inozemne kredite, dok su mnogi

vjerovnici i štediše povlačili svoje depozite. Ekonomski je rast naglo usporen, a s njim i izvoz, na

vidiku je bila devalvacija bahta (tajlandske nacionalne valute), što je značilo ukidanje fiksnog

tečaja.

Međunarodni monetarni fond već je prije upozoravao na pretjerani deficit na tekućem računu

bilance plaćanja Tajlanda, koji je od 1994. godine svake godine iznosio više od 4 posto, te na

slabo nadzirani financijski sustav. Osim toga MMF je kritizirao tajlandsku vlast jer nije bila

spremna uvesti reforme u ekonomskoj politici dok kolaps nije postao neizbježan.

Stručnjaci MMF-a smatrali su da zemlje zahvaćene zarazom (Indonezija, Malezija, J. Koreja i

Tajland) trebaju primijeniti mjere kojima bi se pokušalo ispraviti stanje u kojemu su se te zemlje

našle. No vlasti tih zemalja oglušile su se na prijedloge MMF-a da primijene odgovarajuće

reforme i druge mjere za povratak povjerenja investitora, što je produbilo krizu. Devalvacija

bahta potaknula je proces zaraze (contagion) u ostalim azijskim zemljama gdje je poslovni sektor

preuzeo prednost vezanog tečaja na dolar kako bi smanjio troškove kapitala, stvarajući

neosigurane obveze u dolarima umjesto skupljeg zaduživanja u lokalnoj valuti. Ubrzo nakon što

je baht devalvirao veliki investitori su počeli preispitivati isplativost svojih investicija i svoje

pozicije u čitavoj regiji, pa se zaraza proširila u Koreju, Indoneziju, Maleziju i Filipine.

Koreja je zbog jačanja dolara počela gubiti konkurentnost, gomilati deficit na tekućem računu

bilance plaćanja i međunarodnu likvidnost morala podržati zaduživanjem u inozemstvu,

gomilajući kratkoročni vanjski dug iznad razine međunarodnih rezervi. Neprihvaćanje

ekonomskog programa u okviru stand-by aranžmana s MMF-om potaknuo je investitore da izađu

iz won-a, što je izazvalo financijsku krizu u Koreji krajem prosinca, koja je imala obilježja

međunarodne bankarske krize, valutne krize i dužničke krize.

Početkom 1998. godine na red je došla Indonezija, koja je također odbila program MMF-a, a

politički neredi su pogoršali situaciju i počeli su veliki odljevi kapitala iz Indonezije.

U veljači 1998. godine japanska vlada je objavila do tada najpesimističniju prognozu za japansku

privredu, glavnu privredu u regiji, što je dodatno potaknulo investitore na povlačenje iz regije,

uzrokujući devalvacije i deprecijacije malezijskog ringita, tajlandskog bahta, korejskog wona i

novog tajvanskog dolara u lipnju. Usprkos zajedničkim akcijama SAD-a i Japana kako bi se jen

oporavio prema dolaru, negativna perspektiva japanske ekonomije i vijest o krizi u Rusiji u

kolovozu 1998. godine dodatno su povukli investitore iz regije, stvarajući pritiske na kineski juan,

hongkonški dolar i malezijski ringit.

Početkom rujna malezijska vlada je uvela kapitalna ograničenja kako bi obuzdala špekulacije s

ringitom.

Prema Paulu Krugmanu (1998b), azijska kriza ne pripada ni prvoj ni drugoj generaciji kriza koje

su se događale u proteklom desetljeću, već trećoj generaciji. Račun konsolidirane središnje države

bio je između 1994. i 1997. godine u suficitu za prosječno jedan posto BDP-a. Također nije bilo

ni prebrzog rasta ponude novca u odnosu prema BDP-u. Naime, rast novčane mase od 18 do 20

posto na godinu u usporedbi s nominalnim rastom BDP-a od 15 posto godišnje nije pretjeran.

Inflacija je bila pod kontrolom, s umjerenim rastom od 6 posto na godinu. U kontekstu druge

generacije modela ekonomski je rast usporen, ali nezaposlenost se nije toliko povećala da bi

stvorila bilo kakav ozbiljan politički problem. Jedini dobar pokazatelj upozorenja prije azijske

krize bio je deficit na tekućem računu bilance plaćanja. Naime, deficit na tekućem računu je

porastao s 2 posto u 1993. na više od 5 posto u 1996. godini, dok je Tajland zabilježio deficit na

tekućem računu od 8 posto. Ključnu ulogu u stvaranju osnove za krizu su ipak igrale domaće i

strane banke koje su se zaduživale u inozemstvu i bez pokrivanja rizika ulagale u realni sektor.

Krugman ističe kako je postojao znatan broj kredita povezanih s upravama banaka i pravnim

osobama povezanim s bankom, te da je postojala prevelika upletenost države i slaba

transparentnost (Krugman, 1998b). Osim toga, u nekim zemljama poput Koreje, osim valutne i

bankarske (twin) krize došlo je i do krize vanjskog duga, tako da je u tim zemljama kriza

poprimila obilježje sustavne financijske krize.

3.2.4. Ruska kriza (1998)

U kolovozu 1998. godine Rusija je preuzela od jugoistočne Azije mjesto epicentra pritiska

globalnih financijskih tržišta. Azijska kriza i otrežnjenje investitora te njihovo preispitivanje

svojih pozicija u svim regijama svijeta, pa tako i u Rusiji, te pad cijena nafte – jednog od glavnih

ruskih izvoznih proizvoda uzrokovali su napad na rusku valutu u kolovozu 1998. godine. Rusija

je duže vrijeme imala velike fiskalne deficite, što je uz pad fiskalnih prihoda te zaustavljanje

obećanih reformi (osobito u javnom sektoru), dodatno okrenulo igrače na tržištu protiv rublje,

odnosno prema uvjerenju da fiskalna pozicija nije održiva. Uzrok lošoj fiskalnoj situaciji su bili

sporo provođenje strukturnih reformi, slabo funkcioniranje porezne uprave i slaba naplata poreza,

osobito od privatnih firmi izvoznica nafte (poput Gazprom-a), te loša uprava javnim rashodima.

Nakon velikog manjka prikupljenih poreza u odnosu na plan u 1997. godini, ostvarivanje

prikupljanja poreza u početku 1998. godine je također bilo razočaravajuće nisko. Stoga je fiskalni

deficit središnje države narastao na 5% BDP-a. Lokalna uprava i samouprava te mirovinski fond

također su gomilali gubitke, čime je deficit ukupne države narastao na 10% u prvoj polovici 1998.

godine. Iako je do 1997. godine Rusija probleme u fiskusu uspijevala financirati kratkoročnim

zaduživanjem u inozemstvu, izbijanje Azijske krize presušilo je izvore financiranja stranih

investitora. To je dodatno pojačalo ranjivost Rusije na promjenu osjećaja tržišta.

U suradnji s MMF-om u svibnju i lipnju Ruska je vlada najavila opsežan protu-krizni program

koji je trebao povećati javne prihode, smanjiti javnu potrošnju i ubrzati reforme, restrukturirati

kratkoročni javni dug i poboljšati naplatu poreza, osobito od naftnih tvrtki. Objava programa i

njegovo prihvaćanje od strane MMF-a 20. srpnja je ublažila pritiske tržišta na rublju. Međutim,

neprihvaćanje programa u Dumi krajem srpnja intenzivirala je krizu i ruska centralna banka je

nakon velikih intervencija i smanjivanja rezervi konačno 26. kolovoza suspendirala

konvertibilnost rublje za zlato i prekinula prodaju dolara iz rezervi.

U tom smislu je Ruska kriza prije svega bila kriza loših kretanja temeljnih makroekonomskih

varijabli poput fiskalnog deficita, odnosno valutna kriza opisana prvom generacijom modela

valutne krize. Razvoj situacije u Rusiji imao je izrazito štetan utjecaj na ekonomski rast i položaj

u bilanci plaćanja u brojnim susjednim tranzicijskim zemljama, osobito zemljama istočne Europe

i srednje Azije, koje su tradicionalno imale velike trgovačke i financijske veze s Rusijom. Tako je

kriza u Rusiji pridonijela je deprecijaciji nacionalnih valuta potkraj godine u Bjelorusiji, Gruziji,

Kirgistanu i Moldaviji, te pojačanju inflacijskih pritisaka i smanjenju ekonomskog rasta u cijeloj

regiji. Zemlje srednje i istočne Europe, koje su se od početka 1990-tih preorijentirale na zapadnu

Europu kao glavnog vanjskotrgovačkog i financijskog partnera, gotovo da i nisu osjetile

posljedice Ruske krize.

3.2.5. Brazilska kriza (1998-1999)

Brazilska financijska kriza najnoviji je primjer kako su zemlje tržišta u nastajanju vrlo osjetljive

na promjene u kretanju međunarodnog kapitala. Brazilska je kriza započela krajem 1998. godine,

a vrhunac je dosegnula početkom 1999. godine. Ekonomski razvoj Brazila zapao je u teškoće

koje su primarno bile fiskalne prirode, te je već 13. studenog brazilska Vlada uputila MMF-u

zahtjev za stand-by aranžmanom od tri godine koji ukupno vrijedi više od 30 milijardi američkih

dolara. Taj su zahtjev podržale osim MMF-a i Svjetska banka, BIS te većina industrijski

najrazvijenijih zemalja.

Vlada je inicijalno uspješno provodila elemente fiskalnog paketa koji je bio osnovica programa.

No neki dijelovi programa, posebno oni vezani za nove poreze kako bi se provele socijalne i

mirovinske reforme, nisu uspjeli proći u parlamentu. Tijekom prosinca središnja je banka

pokušala umiriti situaciju snižavanjem kamatnih stopa s 40 na 29 posto u godini, no nažalost, to

nije imalo pozitivnog učinka. Očekivanja financijskih tržišta bila su takva da je odljev dolara

počeo već krajem godine, a najjači pritisak na devizne pričuve dosegnut je sredinom siječnja.

Središnja je banka 13. siječnja počela širiti granice fluktuiranja brazilskog reala i intervenirati na

terminskim tržištima. Pritisak nije popustio i od 15. siječnja 1999. godine real je pušten da

slobodno fluktuira. Prosječni tečaj u siječnju 1999. godine bio je 1,52 reala za američki dolar, a u

veljači 1,91 real. Prije promjene tečajnog režima tečaj dolara iznosio je 1,21 reala. Real je za dva

mjeseca deprecirao za 58 posto prema američkom dolaru. Takav pritisak nije utjecao na

parlament da donese odgovarajuće zakone koji su bili nužni za provođenje fiskalne reforme.

Budžet za 1999. godinu prihvaćen je tek 25. siječnja 1999. godine. U situaciji kada je real

potonuo, kamatne stope su nezaustavljivo porasle, kapital je “pobjegao” iz Brazila (zahvaljujući i

liberalizaciji kapitalnog računa u 1997/98) i ekonomija je brzo pala u recesiju. Brazil je ubrzo

dobio financijsku pomoć i uspio stabilizirati tečaj koji se bitno oporavio u usporedbi s vrhuncem

krize. Ta je situacija dobar primjer kombinacije klasičnoga kanonskog modela krize prve

generacije i krize izazvane pesimističnim očekivanjima.

3.2.6. Argentina (2001/2002)

“Tequila” efekt kojeg je potakla meksička kriza (94/95) ostavio je traga i na argentinsko

gospodarstvo unatoč činjenici što tada nisu postojale jače trgovinske veze između te dvije zemlje.

No u jeku meksičke krize Argentina ipak nije bila pošteđena pritisaka na deviznom tržištu zbog

nagle promjene očekivanja inozemnih ulagača. Argentina, Brazil i Filipini, tržišta u nastajanju

pogođena “tequila” efektom, imale su u to vrijeme nisku adekvatnost rezervi (reserve adequacy –

odnos šire definicije novca i deviznih pričuva), ustrajnu realnu aprecijaciju tečaja (naročito Brazil

i Argentina) i snažnu kreditnu ekspanziju u prvoj polovici 90-tih. Zbog režima valutnog odbora

napadi na argentinsku valutu doveli su do snažne monetarne kontrakcije (smanjenja primarnog

novca jer je ponuda pesosa bila ograničena količinom međunarodnih pričuva), rasta kamatnih

stopa, te do slabljenja gospodarske aktivnosti. Režim valutnog odbora ipak je uspio “preživjeti”

“tequila” krizu. Bankarski se sustav našao pod pritiskom zbog porasta kamatnih stopa i

oslabljenog gospodarstva te pogoršanja financijske situacije brojnih dužnika. Iako je nekoliko

manjih banaka propalo i unatoč povlačenju depozita, bankarski sustav u cjelini ipak uspijeva

izbjeći sustavnu krizu86

. Kako financijska kriza ipak nije imala razmjere meksičke krize, uz

pomoć međunarodnih financijskih institucija i efikasnu ekonomsku politiku argentinskih vlasti,

gospodarstvo se počinje oporavljati. Nakon “tequila” krize, Argentina je u sljedeće tri godine

ostvarila zavidne stope rasta87

i uspješno smanjivala stopu nezaposlenosti.

Početkom 1999. godine susjedni Brazil proživljava novu krizu koja ugrožava cijelu regiju i

vjerojatno je ta epizoda bila glavni vanjski negativni šok za najnoviju krizu u Argentini. Iako se u

Argentini očekivao jači ekonomski uzlet nakon pobjede lijevog centra krajem 1999. godine,

ubrzo se pokazalo da su takva očekivanja bila neutemeljena, a nezaposlenost je ponovno počela

rasti. Inozemni investitori ubrzo su se zabrinuli zbog visoke inozemne zaduženosti Argentine u

86

Osim toga, Argentini je “pomogla” i značajnija deprecijacija američkog dolara početkom 1995. godine,

poboljšavajući njihovu konkurentnost u odnosu na europska tržišta, jačanje valute susjednog Brazila

poboljšava argentinsku konkurentnost u regiji, a došlo je i do pada kamatnih stopa u SAD-u. 87

1996. godine ostvaruje 5,5%, 1997. čak 8,1%, dok je 1998. zabilježen realni rast BDP-a od 4%. Nadalje,

udio vanjskog duga u BDP-u u te tri godine kretao se od 41- 47%., a smanjivala se i nezaposlenost sa

17.3% u 1996. na 12,4% u 1998. godine nakon čega počinje ponovno rasti

uvjetima nižeg ekonomskog rasta od očekivanog88

. Dinamičniji oporavak u susjednom Brazilu i

Meksiku učinio je ta tržišta atraktivnijim za inozemne ulagače. Prema ocjenama analitičara to je

bilo prilično neočekivano, budući da je nova vlada poduzimala brojne napore za postizanje

fiskalne ravnoteže, te započela sa osjetljivim strukturnim reformama, koje naročito zadiru u

tržište rada89

. Niži rast od očekivanog nakon 1998. godine pripisuje se, između ostalog,

značajnijem padu cijena primarnih dobara koje nose četvrtinu argentinskog izvoza (soja i pšenica)

te jačanju dolara u odnosu na euro (izvoz primarnih proizvoda usmjeren je uglavnom na europska

tržišta), što je dovelo do pogoršanja uvjeta trgovine. Valutni je odbor ostavio vrlo malo prostora

vlastima da domaću ekonomiju prilagodi novonastalim uvjetima vanjske neravnoteže. Poslovni se

sektor mogao prilagoditi porastu brazilske konkurentnosti uglavnom rezanjem troškova (naročito

plaća) utječući tako i na smanjivanje osobne potrošnje. Početkom 2000. godine poraslo je i

porezno opterećenje radi uravnoteženja proračuna, uz kritike da se trebalo više orijentirati na

smanjivanje potrošnje. Mnogi su upozoravali i na "mlakost" vlade i nedovoljnu snagu da ustraje u

svojim reformama i pridobije veći dio javnosti za svoje ciljeve. Dugo su financijska tržišta

odbijala financirati argentinski deficit, zbog čega je vlada bila prisiljena uravnotežiti proračun

rezanjem javne potrošnje (uz pad plaća i mirovina). Da bi poboljšala konkurentnost izvoznika

polovicom 2001. godine Argentina prilagođuje tečajni režim vezanjem peso-a na košaricu od

50% USD i 50% eura, što je potaklo strah od devalvacije i izazvalo povlačenje depozita iz

banaka, zbog čega su pogoršani uvjeti i u bankarskom sustavu. Situaciju u financijskom sustavu

trebala je smiriti i značajnija financijska pozajmica MMF-a polovicom 2001. godine koja je bila

uvjetovana daljnjim smanjenjem javnih rashoda. Program nisu podupirale argentinske lokalne

vlade u kojima je većinu nakon jesenskih izbora dobila populistička stranka peronista. Iako je u

studenom 2001. Argentina uspjela reprogramirati svoj dug, kroz zamjenu starog duga za novi i

povoljniji, na prijelazu u 2002. godine kriza dobiva nove dimenzije.

Makroekonomska pozadina te krize leži u ekonomskoj kontrakciji koja je započela još krajem

1998. godine, a ubrzala se u zadnjem kvartalu 2001. zbog nestanka likvidnosti uslijed prijetnje

eksproprijacije depozita. Argentina je bilježila i stalni pad investicija od kraja 1998. godine, dok

je stopa nezaposlenosti porasla sa 13,8% krajem 1999. na 18.3% krajem 2001. godine. Kako nije

bilo sporazuma s lokalnim vlastima oko smanjenja javnih rashoda, MMF nije pristao na nastavak

aranžmana koji je mogao pomoći pri pregovorima vlade sa stranim vjerovnicima. U prosincu

88

Značajan signal porasta rizika od krize je i kontinuirani rast odnosa ukupnog vanjskog duga prema

primicima od izvoza roba i usluga, koji je 1996. godine iznosio 341%, a 1999 432%. 89

Zanimljivo je da je korupcijski skandal u senatu, kada je nekoliko senatora podmićeno kako bi glasali ZA

oštru reformu tržišta rada, dočekan gotovo sa simpatijama u domaćoj i svjetskoj javnosti.

2001. godine došlo je do nemira i građanskih prosvjeda zbog uvedenih ograničenja povlačenja

depozita i zbog rastuće nezaposlenosti. U prvim danima 2002. godine, nakon povlačenja

predsjednika de la Rue i dolaskom novog predsjednika Eduarda Duhalda objavljen je default

(nemogućnost servisiranja vanjskog duga) te je najavljena devalvacija peso-a za 28.5%.

Procjenjuje se da je do sredine veljače 2002. godine realna deprecijacija argentinskog peso-a

iznosila oko 36%. Veliku je neizvjesnost unijela i ranije donesena odluka o zamrzavanju deviznih

depozita uz asimetričan tretman aktivne i pasivne strane bankovnog sustava.90

Nova je

ekonomska politika kombinacija populističke alokacije gubitaka izazvanih devalvacijom i prisilne

fiskalne restrikcije zbog nemogućnosti pristupa izvorima financiranja. Pravila i ciljevi monetarne

politike u prvim danima 2002. godine nisu jasni niti transparentni što dijelom nalazi opravdanje u

potrebi za hitnim djelovanjem radi prevencije produbljivanja krize u bankarskom sektoru.

Izmjene u zakonu o centralnoj banci omogućile su tiskanje novca nezavisno od razine

međunarodnih rezervi za potrebe kreditiranja države i banaka, dok krediti privatnom sektoru

doživljavaju stagnaciju.91

Ključni makroekonomski uzrok nove argentinske krize ipak leži u dugogodišnjoj nesposobnosti

ekonomskih vlasti da provede nužnu fiskalnu konsolidaciju na svim razinama. Najveći dio

fiskalnih problema izvire iz neadekvatne fiskalne discipline u provincijama i na lokalnim

razinama vlasti. U tim je uvjetima gotovo nemoguće provesti fiskalnu konsolidaciju, niti

provoditi vjerodostojnu fiskalnu politiku, koja je nužna za povratak povjerenja inozemnih

investitora u argentinsko gospodarstvo. Posljednja epizoda u Argentini kombinacija je snažne

valutne krize, dubokih bankarskih poremećaja i tipičnog sindroma prezaduženosti u uvjetima

višegodišnje ekonomske stagnacije i pada izvozne konkurentnosti. Argentinu, veliku i zatvorenu

ekonomiju (sa udjelom izvoza roba i usluga u BDP manjim od 20%) sa provincijama koje

odgovornost za svoje deficite prebacuju na središnju državu, čeka težak put oporavka i povratka

povjerenja međunarodne financijske zajednice u sposobnost ekonomskih vlasti da vjerodostojnom

ekonomskom politikom uzdigne posrnulo gospodarstvo.

90

Pretvorba dolarskih kredita manjih od 100,000 USD u peso po tečaju 1:1 i pretvorba dolarskih depozita u

peso po tečaju 1:1.4. 91

Zanimljivo je da su zbog pogoršane likvidnosti i zamrzavanja depozita i mnoge bankrotirane provincije u

Argentini počele izdavati vlastiti novac, koji je u početku služio za isplatu plaća javnim službenicima i

plaćanje lokalnih poreza. Procjenjuje se da je lokalnog kvazi-novca u optjecaju u travnju 2002. godine bilo

oko 5 milijardi pesosa. Pojavljuju se i certifikati izdani na temelju zamrznutih depozita koji se koriste čak i

za kupnju trajnih potrošnih dobara. Tako su uz službeni peso, Argentinu preplavile valute: lecop, patacon

(serija I, II i III), bono ley, lecor, cecacor, federales, bonos A i B, quebracho, creditos.

3.2.7. Pouke iz kriznih epizoda

Prije nastupa valutne krize realna vrijednost domaće valute u prosjeku je veća nego u razdoblju

nakon krize (mjereno realnim bilateralnim ili realnim efektivnim tečajem) i jako opada prema toj

vrijednosti u trenutku krize. Realna precijenjenost valute prije krize obično je uzrokovala

smanjivanje prihoda od izvoza do nastupa krize, da bi se potom s deprecijacijom realnog tečaja

popravio i izvoz, dok uvoz nije imao takove drastične promjene, pa se stoga i vanjskotrgovačka

bilanca pogoršavala do trenutka krize, da bi potom se počela popravljati. U mnogim krizama je

došlo do nagle promjene u tokovima kapitala - od priljeva prema odljevu, gaseći bruto tokove

kapitala. Mnogi imaoci inače likvidnih potraživanja u domaćoj valuti u trenutku krize ili

neposredno prije pokušavaju ih promijeniti u devize pojačavajući pritisak na devalvaciju

(deprecijaciju) valute. Realna ekonomska aktivnost obično opada nakon pojave krize, u čemu se

najčešće i mjere troškovi krize.

Kod azijske krize došlo je također i do velike konjunkture cijena dionica na burzi prije krize,

stvarajući spekulativni mjehurić koji je puknuo i doveo do naglog pada cijena na burzi.

Bankarskoj krizi prethodi veliko povećanje domaćih kredita i povećani priljev kratkoročnog

kapitala (obično uslijed viših kamatnjaka u zemlji).

Aziz, Caramazza i Salgado (2000) uspoređuju odstupanja pojedinačnih makroekonomskih

varijabli (izraženo u standardnim devijacijama) u kriznom razdoblju (razdoblje od 24 mjeseca

prije mjeseca krize do 24 mjeseca poslije krize) u odnosu na "mirno razdoblje" (razdoblje izvan

navedenih 48 mjeseci oko krize). Pronalaze da su realni efektivni tečajevi u pretkriznom

razdoblju (24 mjeseci prije) bili do 0,4 STD veći od prosjeka u "mirnom" razdoblju, dok za

vrijeme krize pada na razinu od -0,3 STD ispod prosjeka u "mirnom" razdoblju i ostaju na toj

razini gotovo do kraja postkriznog razdoblja (24 mjeseca poslije krize).

Stopa rasta izvoza počinje pretkrizno razdoblje na razini "mirnog" razdoblja, zatim počinje

opadati 12 mjeseci prije krize do razine od -0,3 STD, a potom (nakon što je nacionalna valuta

devalvirala nominalno i realno) osam do 10 mjeseci nakon krize počne rasti, dosiže razinu od 0.1

STD iznad prosjeka "mirnog" razdoblja 12-14 mjeseci nakon krize, ostaje nekoliko mjeseci na toj

razini , a onda prema kraju postkriznog razdoblja počinje opadati. Zbog takvog kretanja izvoza i

bez velikih promjena uvoza u kriznom razdoblju, vanjskotrgovačka bilanca se počinje

pogoršavati s oko 0,1 STD iznad prosjeka "mirnog" razdoblja 15-18 mjeseci prije krize da bi u

trenutku krize bila neznatno ispod prosjeka "mirnog razdoblja", a zatim se popravlja u

postkriznom razdoblju i dosiže razinu 0,2 STD iznad prosjeka "mirnog razdoblja", da bi se potom

s opadanjem rasta izvoza pred kraj postkriznog razdoblja počela pogoršavati.

Uvjeti razmjene (omjer izvoznih i uvoznih cijena) počinju se pogoršavati početkom pretkriznog

razdoblja, dosižući -0,4 STD ispod prosjeka "mirnog" razdoblja u trenutku krize, da bi se potom

(nakon nominalne i realne deprecijacije/devalvacije) popravljali.

Inflacija je oko 0,2 STD iznad prosjeka "mirnog" razdoblja, da bi po nastupu krize u roku od 12

mjeseci porasla na gotovo 0,7 STD iznad "mirnog" razdoblja i potom prema kraju postkriznog

razdoblja padala prema 0,5 STD.

Stopa rasta realnog novca (mjerenog s M1) počinje pretkrizno razdoblje 0,4 STD ispod prosjeka

"mirnog" razdoblja, dosiže 0,1 STD iznad prosjeka 8-10 mjeseci prije krize, počinje rapidno

opadati u jeku krize i dosiže -0,6 STD ispod prosjeka 8-10 mjeseci nakon krize. Kako se inflacija

smiruje prema kraju postkriznog razdoblja, stopa realnog M1 počinje rasti prema prosjeku.

Realni kratkoročni kamatnjaci počinju pretkrizno razdoblje 0,2 STD ispod prosjeka, polagano

rastu do prosjeka u trenutku krize i zatim padaju do 0,5 STD ispod prosjeka u prvih 12 mjeseci

nakon krize, a potom se lagano ispravljaju prema prosjeku.

Promjene realnih cijena dionica blago rastu s -0,1 STD ispod prosjeka i dosižu prosjek 10 mjeseci

prije krize, zatim počinju opadati s krizom do 12 mjeseci nakon krize, a potom opet rastu.

Omjer šire novčane mase i međunarodnih rezervi (M2/RI) raste s 0,2 STD iznad prosjeka

"mirnog" razdoblja do 0,7 STD u trenutku krize, da bi potom u postkriznom razoblju padalo do

prosjeka.

Rast realnog domaćeg proizvoda je u čitavom pretkriznom razdoblju oko 0,2 STD ispod prosjeka

"mirnog" razdoblja, da bi poslije krize, nakon popravka vanjskotrgovinske bilance, 3-4 mjeseca

nakon krize počeo rasti do iznad prosječne razine u "mirnom" razdoblju.

Realni svjetski kamatnjaci u svim prosječnoj su kriznoj epizodi s prosjeka "mirnog razdoblja

skočili za 0,3 STD 5-6 mjeseci prije krize, da bi se potom smanjili.

DODATAK

Tablica D1. Pregled literature o valutnim krizama

NAZIV STUDIJE RAZDOBLJE ANALIZE

UZORAK INDIKATORI

Bilson

(1979)

1955-1977,

godišnji

32 zemlje s naglaskom na

Ekvador, Meksiko i Peru.

(1)međunarodne rezerve/

primarni novac

(2) tečaj u "sjeni"

Blanco i

Garber

(1986)

1973-1981,

kvartalno

Meksiko (1) rast domaćih kredita

Calvo i Mendoza

(1996)

1983-1994, mjesečno i kvartalno

Meksiko (1) M2 (USD)/ rezerve (2) višak novčane ponude nad

potražnjom

Collins (1995)

1979-1991, godišnje

18 zemalja sa fiksnim tečajem na početku 1979

(1) međunarodne rezerve /BDP (2) realni rast BDP

(3) promjena realnog tečaja

(4) dummy za višestruke tečajeve

(5) inflacija

(6) saldo tekućeg računa /BDP (7) inozemna pomoć

(8)

Cumby i Van Wijenbergen

(1989)

1979-1980, mjesečno

Argentina (1) rast domaćih kredita

Dornbusch,

Goldfajn, i Valdes

(1995)

1975-1995,

godišnje kvartalno

Argentina, Brazil, Čile, Finska i

Meksiko..

(1) realni tečaj

(2) realni kamatnjaci (3) rast BDP

(4) inflacija

(5) fiskalni deficit/ BDP (6) rast kredita

(7) trgovačka bilanca /BDP

(8) saldo tekuće računa/BDP (9) međunarodne rezerve

(10) vanjski dug/BDP

Edin i Vredin

(1993)

1978-1989,

mjesečni

Danska, Finska, Švedska i

Norveška,

(1) novac

(2) output (3) inozemni kamatnjaci

(4) inozemna razina cijena

(5) realni tečaj (6) rezerve/uvoz

(7) trgovačka bilanca

Edwards

(1989)

1962-82,

udruženi kvartalni i

godišnji podaci

39 devalvacija; 24 zemalja u

razvoju

(1) inozemna aktiva CB/primarni

novac

(2) NFA/M1

(3) domaći krediti javnom sektoru/ukupni krediti

(4) bilateralni realni tečaj

(5) premija na crnom tržištu (6) rast kredita

(7) rast kredita javnom sektoru

(8) rast kredita javnom sektoru/BDP (9) fiskalni deficit/BDP

(10) saldo tekućeg računa/BDP

(11) uvjeti razmjene (12) greške i propusti + kratkoročni

kapital

(13) devizna kontrola

Edwards i Montiel

(1989)

1962-1982, godišnje

20 devalvacija od barem 15 posto prema USD

Isti kao (3)-(11) u Edwards (1989), uz nadnice u prerađivačkom sektoru

Edwards i

Santaella (1993)

1954-1971,

godišnje

48 devalvacija (26 pod MMF

programom

Isto kao (2)-(10) u Edwards (1989).

(14) broj službenih tečajeva (15) politička nepopularnost vlade

(16) demokracija

(17) političko nasilje (18) ideologija (koliko lijeva)

(19) broj pučeva

(20) relativni BDP/pc

Tablica D1. Pregled literature o valutnim krizama - nastavak

NAZIV STUDIJE RAZDOBLJE

ANALIZE

UZORAK INDIKATOR

Eichengreen,

Rose i Wyplosz (1995)

1959-1993,

kvartalno

20 industrijskih zemalja 78 kriza

33 uspješnih napada i 45 uspješnih obrana valuta.

(1) promjena međ. rezervi

(2) realni efektivni tečaj (3) rast kredita

(4) rast M1

(5) prinos obveznica (6) kamatne stope

(7) cijene dionica

(8) inflacija (9) rast plaća

(10) rast BDP

(11) stopa nezaposlenosti (12) rast zaposlenosti

(13) fiskalni def/BDP

(14) saldo tekućeg računa/BDP (15) promjena izvoza

(16) promjena uvoza

(17) pobjeda vladajuće stranke

(18) poraz vladajuće stranke

(19) izbori

(20) promjene u vladi (21) kontrola kapitala

(22) lijevo orijentirana vlada

(23) novi ministar financija (24) prošle krize na deviznom tržištu

(25) prošli događaji na dev. tržištu

Flood i

Marion

(1995)

1957-1991,

mjesečni

17 latinskoameričkih zemalja. (1) pomicanje realnog tečaja

(2) varijanca realnog tečaja

Frankel i Rose

(1996)

1971-1992, godišnji

105 zemalja u razvoju. (1) rast kredita (2) fiskalni deficit/BDP

(3) rast per-capita BDP-a

(4) vanjski dug/BDP (5) rezerve/uvoz

(6) saldo tekućeg računa/BDP

(7) odstupanja bilateralnog realnog tečaja od PPP-a

(8) rast BDP-a u OECD-u

(9) inozemni kamatnjak Slijedeće varijablu prikazane kao udjel

u ukupnom vanjskom dugu:

(10) krediti komercijalnih banka

(11) koncesionalni zajmovi (12) zajmovi s promjenjivom stopom

(13) kratkoročni dug

(14) javni vanjski dug (15) zajmovi multilateralnih razvojnih

banaka

(16) tok FDI

Goldfajn i Valdes svibanj 1985- 26 zemalja (1) precjenjenost tečaja mjerena

(1998) svibanj 1997

mjesečni

odstupanja od trenda

(2) Financial Times Currency

Forecaster serija očekivanja

tečaja

Goldstein (1996)

godišnji i mjesečni

Argentina, Brazil, Čile i Meksiko. (1) međunarodni kamatnjaci (2) nesrazmjer kratkoročne imovine

države i bankarskog sektora i obveza

(poput M3/rezerve) (3) saldo tekućeg računa/BDP

(4) porast kredita banaka nakon čega

slijedi pad cijena imovine (5) realni tečaj

(6) kratkoročni vanjski dug

(7) slabi bankarski sektor

Tablica D1. Prikaz literature o valutnim krizama - nastavak

NAZIV STUDIJE RAZDOBLJE ANALIZE

UZORAK INDIKATORI

Humberto,

Julio, i

Herrera (1991)

mjesečno Kolumbija (1) rast kredita

(2) premija na crnom dev. tržištu

Kamin

(1988)

1953-1983,

godišnje

107 devalvacija prema USD (1) VTB/BDP

(2) rast uvoza (3) rast izvoza

(4) tokovi kapitala/BDP

(5) promjena rezervi (6) inflacija

(7) realni tečaj

(8) rast realnog BDP (9) promjene izvoznih cijena

Kaminsky i

Leiderman (1995)

1985-1987,

mjesečno

Argentina, Izrael i Meksiko (1) monetarni šokovi

(2) fiskalni šokovi (3) prošla inflacija

Kaminsky i

Reinhart

(1996)

1970-1995,

mjesečno

20 zemalja, 5 industrijskih, 15 u

razvoju, 76 valutnih i 26

bankarskih kriza

(1) rast izvoza

(2) rast uvoza

(3) odstupanje bilateralnog realnog tečaja od trenda

(4) promjena uvjeta razmjene

(5) promjene rezervi (6) jaz novčane potražnje i ponude

(7) promjene bank. depozita

(8) realni kamatnjaci (9) razlika aktivnih i pasivnih kamata

(10) razlika domaćih i inozemnih

kamat.

(11) M2 novč. multiplikator

(12) M2/rezerve (13) rast domaćih kredita/BDP

(14) promjene cijena dionica

(15) rast outputa (16) financijska liberalizacija

(17) bankarska kriza

Klein i Marion

(1994)

1957-1991,

mjesečno

87 epizoda fiksnih tečaja, kao u

Flood i Marion (1995)

(1) bilateralni realni tečaj

(2) kvadrirani realni tečaj (3) NFA monetarnog sektora /M1

(4) NFA monetarnog sektora/M1 na

kvadrat (5) otvorenost

(6) koncentracija trgovine

(7) legalne izmjene u vladi

(8) nelegalne izmjene u vladi

(9) mjeseci fiksiranja tečaja

Krugman

(1996)

1988-1995,

godišnje, kvartalno, neke

dnevno

Francuska, Italija, Španjolska,

Švedska, i Velika Britanija tijekom 1992-93 ERM krize.

(1) stopa nezaposlenosti

(2) output jaz (3) inflacija

(4) javni dug/BDP

Milesi-Ferretti

i Razin (1996)

1970-94,

godišnje

Čile i Meksiko (4 krizne epizode)

Irska, Izrael i Sjeverna Koreja bez krize, i Australija bez krize

(1) ukupna otplata/BDP prilagođeno

za rast BDPa i promjene realnog tečaja

(2) izvoz/BDP

(3) odstupanja realnog tečaja od dugogodišnjeg prosjeka

(4) štednja/BDP (5) položaj fiskalne politike

(6) krhkost bankarskog sektora

(7) politička nestabilnost (8) struktura kapitalnih priljeva

Tablica D1: Prikaz literature o valutnim krizama – nastavak

NAZIV STUDIJE RAZDOBLJE

ANALIZE

UZORAK INDIKATORI

Milesi - Ferretti i

RAzin (1998)

1970-1996 105 zemalja s niskim i srednjim

dohotkom, 4 definicije valutne krize ovisno o tresholdu

(1) rast BDP

(2) investicije (3) BDP

(4) indeks otvorenosti

(5) rezerve/uvoz

(6) rezerve/M2

(7) vanjski dug/izvoz

(8) vanjski dug/BDP (9) otplata kamata na vanjski

dug/BDP

(10) koncesionalni zajmovi/ukupni dug (11) javni vanjski/ukupni vanjski dug

(12) kratkoročni/ukupni vanjski dug

(13) FDI/BDP (14) neto priljev portfolio

investicija/BDP

(15) američka realna kamatna stopa (16) rast BDPa u OECD zemljama

(17) dummy za fiksni tečaj

(18) MMF program (19) službeni transferi

Moreno

(1995)

1980-94,

mjesečni i

kvartalno

Indonezija, Japan, Malezija,

Filipini, Singapur, Koreja i Tajland.

126 epizoda spekulativnih napada,

72 prema deprecijaciji i 54 prema

aprecijaciji

(1) promjena bilateralnog tečaja

(2) promjene NFA centralne banke

(3) razlika domaćih i inozemnih

kamatnjaka

(4) izvoz/uvoz (5) output gap

Sljedeće su varijable relativne prema

SAD (6) rast domaćih kredita /primarni

novac

(7) rast M1 (8) rast šire definicije novca

(9) fiskalni deficit/javna potrošnja

(10) inflacija

Otker i

Pazarbasioglu

(1994)

1979-93,

mjesečno

Njemačka, Irska, Norveška,

Španjolska, Švedska.

(1) domaći krediti

(2) realni efektivni tečaj

(3) vanjsko trgovinska bilanca

(4) stopa nezaposlenosti

(5) razina cijena u Njemačkoj

(6) output

(7) rezerve (8) središnji paritet tečaja

(9) razlika inozemnih i domaćih

kamatnjaka (10) položaj unutar služenog raspona

tečaja

Otker i

Pazarbasioglu (1995)

1982-1994,

mjesečno

Meksiko.. (1) realni tečaj

(2) međ., rezerve (3) inflacijski diferencijal prema SAD

(4) rast outputa

(5) američki kamatnjak (6) krediti centralne banke bankar.

sustavu

(7) dummy za reformu financ. sustava (8) udio kratkoročnog vanjskog duga

(9) fiskalni deficit

(10) saldo na tekućem računu

Sachs, Tornell,

i Velasco

(1995)

1985-1995,

mjesečno i

godišnje

20 tržišta u nastajanju (1) realni tečaj

(2) krediti privatnom sektoru/BDP

(3) M2/rezerve (4) štednja/BDP

(5) investicije/BDP

(6) priljev kapitala/BDP (7) kratkoročni priljev kapitala/BDP

(8) javna potrošnja/BDP

(9) saldo tekućeg računa/BDP

Tablica D2: Pregled literature bankarskih kriza

NAZIV STUDIJE UZORAK INDIKATORI KRIZA

Demirguc-Knut i Detragiache

(1997)

65 zemalja u razvoju i razvijenih zemalja 1980-1994.

(1) rast (2) uvjeti razmjene

(3) međunarodni kamatnjaci

(4) krediti (5) inflacija

(6) fiskalni deficit

(7) deprecijacija (8) M2/rezerve

(9) BDP/pc

(10) aktiva banaka

Demirguc-Knut

i Detragiache

(1998)

53 zemalja u razvoju i razvijenih,

1980-1995.

iste varijable kao i 1997. uz dummy za

liberalizaciju i ostale institucionalne

varijable

Demirguc-Knut

i Detragiache

(2000)

61 zemalja u razvoju i razvijenih

1980-1997.

iste varijable kao i 1997, uz razne verzije

osiguranja depozita.

Eichengreen i Rose (1998)

105 zemalja u razvoju, 1975-1992, (1) sjeverni kamatnjak (2) rast OECD

(3) rezerve

(4) dug (5) saldo tekućeg računa

(6) precijenjenost tečaja

(7) budžetski deficit (8) krediti

(9) rast BDP/kapital

Eichengreen

(2000)

110 zemalja u razvoju, 1975-1997. kao u Eichengreen i Rose (1998) plus

definicija čvrstih vezivanja, trajanja vezivanja.

Frydl

(1999)

četiri baze podataka korištene u

gornjim studijama.

(1) duljina krize

(2) krediti (3) output gap

(4) kamatnjak

Glick i Hutchinson

(1999),

90 industrijskih i zemalja u razvoju

1975-1997.

(1) rast BDP

(2) inflacija (3) financijska liberalizacija

Gourinchas, Valdés, i

Landerretche

(1999)

91 zemalja u razvoju i razvijenih

zemalja, 1960-1996.

(1) output gap

(2) bankarska/valutna kriza

(3) međunarodni realni kamatnjak (4) inflacija

(5) saldo tekućeg računa

(6) realni efektivni tečaj (7) tokovi kapitala

(8) kratkoročni vanjski dug

(9) uvjeti razmjene

Hardy i Pazarbasioglu

(1998)

38 razvijenih i zemalja u razvoju,

1980-1997.

(1) rast BDP

(2) rast potrošnje

(3) rast investicija (4) rastući kapitalni koeficijent

(5) depoziti

(6) krediti (7) inozemne obveze

(8) inflacija

(9) međunarodni kamatnjak (10) realni efektivni tečaj

(11) rast uvoza

(12) uvjeti razmjene.

Hutchinson (1999)

90 razvijenih i zemalja u razvoju, 1975-1997.

(1) BDP (2) inflacija

(3) pritisak na tečaj

(4) financijska liberalizacija (5) novi podaci o regulatornom

financijskom okružju.

Tablica D2: Pregled literature bankarskih kriza - nastavak

Hutchinson i McDill (1999)

97 razvijenih i zemalja u razvoju, 1975-1997.

(1) osiguranje depozita (2) financijska liberalizacija

(3) neovisnost središnje banke

(4) rast BDP (5) rast kredita

(6) međunarodni kamatnjaci

(7) inflacija (8) cijene dionica

(9) budžetski deficit

(10) M2/rezerve (11) deprecijacija

Kaminsky i Reinhart

(1998)

20 razvijenih i zemalja u razvoju,

1970 - 1995.

(1) M2 multiplikator

(2) krediti

(3) međunarodni kamatnjaci (4) uvjeti razmjene

(5) M2/rezerve

(6) Depoziti (7) izvoz/uvoz

(8) realni efektivni tečaj

(9) BDP (10) prinos od dionica

(11) budžetski deficit

Mendis

(1998)1

41 zemlja u razvoju, 1970-1992. (1) uvjeti razmjene

(2) tokovi kapitala (3) krediti

(4) M2/rezerve (5) vanjski dug

(6) inflacija

(7) realni efektivni tečaj (8) rast BDP

(9) tečajni režim

Rossi

(1999)

15 zemalja u razvoju, 1990-1997. (1) kontrola priljeva i odljeva

(2) prudencijalna regulacija (3) nadzor

(4) sustav osiguranja depozita

(5) rast BDP (6) međunarodni kamatnjaci

(7) inflacija

(8) M2/rezerve (9) uvjeti razmjene

(10) krediti

(11) BDP/pc

4. IZRADA METODOLOŠKOG OKVIRA ZA POKAZATELJE

FINANCIJSKIH POREMEĆAJA

4.1. Prikaz signalne (KLR) metode - izrada sustava signalnih indikatora kriza

Signalni pristup koji se koristi u izradi sustava indikatora za rano upozorenje kriza još uvijek

nema čvrsti metodološki identitet i profil. Primjena signalne metode počela je tek kasnih 90-tih,

stoga je logičan zaključak da se radi o metodi koja se još uvijek nalazi u vrlo ranoj i osjetljivoj

fazi razvoja. Sa svakim novim empirijskim testom i provjerom upotrebljivosti u analitičke svrhe,

signalna se metoda metodološki “brusi” i dotjeruje. Ova je metoda posebno interesantna

spomenutim financijskim institucijama (MMF, World Bank, Bank for International Settlements)

koje raspolažu sređenim bazama podataka za veliki broj zemalja i za poduža vremenska

razdoblja. Zbog svoje značajne uloge “supervizije” svjetskog financijskog sustava te su institucije

vrlo zainteresirane za korištenje tog i sličnih modela za ekonomski i financijski monitoring

različitih zemalja. Iako se u istraživanjima valutnih i bankarskih kriza često kombiniraju različite

metode analize, ohrabrujuće je da u novije vrijeme (od 1999. godine nadalje) signalna metoda

dobiva na popularnosti uz sve širu i hrabriju primjenu u analitičke i prognostičke svrhe.

Glavni motivi koji su utjecali na izbor i primjenu signalne metode u analizi domaće financijske

osjetljivosti su sljedeći:

1) signalna metoda je metoda u razvoju, vrlo je perspektivna i očekuje se sve raširenija primjena

u analizi financijske i ekonomske osjetljivosti gospodarstava na vanjske i unutarnje

poremećaje; u narednih nekoliko godina očekuje se intenziviranje njezine primjene i

usavršavanje metodološkog okvira;

2) postojeće domaće istraživačko iskustvo u primjeni sličnih modela u analizi cikličkog kretanja

hrvatskog gospodarstva (CROLEI prognostički indeks); signalna se metoda koncepcijski

oslanja na tradicionalne teorije i modele poslovnih ciklusa, koji su već istraženi u domaćoj

ekonomskoj literaturi;

3) metoda je jednostavna za primjenu - nema zahtjeva za upotrebom vrlo strogih analitičkih

zahvata nad podacima, slično kao i kod barometarske metode;

4) za razliku od ekonometrijskih modela procjene vjerojatnosti signalnom metodom se prati

ponašanje pojedinih ekonomskih pokazatelja u turbulentnim pretkriznim razdobljima; uvid u

ponašanje indikatora prije i nakon izbijanja krize omogućuje izračunavanje relativne

prognostičke snage svakog promatranog indikatora, zbog čega ih je moguće klasificirati

prema jačini i pouzdanosti signala; dobivenim sustavom signalnih indikatora moguće je

pratiti stupanj osjetljivosti sustava na poremećaje u svakom trenutku, a ne samo u kriznim

razdobljima;

5) za razliku od ekonometrijskog pristupa signalnu je metodu moguće primijeniti u raznim

otežanim uvjetima za istraživanje; kod nas je to primjerice, još uvijek značajna ograničenost

domaće statističke podloge (kratki vremenski horizont, otežana usporedba kretanja varijabli u

pojedinim podrazdobljima, česte promjene u metodologiji statističkih praćenja, mali broj

kriznih događaja).

Postoji još jedno obilježje signalne metode koje valja spomenuti, a proizlazi iz činjenice da je

ipak riječ o mladoj metodi koja se još uvijek razvija i nadograđuje. Naime, signalna metoda još

uvijek nema strogi metodološki okvir i ne definira stroge kriterije u primjeni. Premda se

istraživači uglavnom slažu oko ključnih metodoloških koraka koji su nezaobilazni, ipak je

dopuštena određena analitička sloboda u izboru načina njihove primjene. Metoda se može

prilagoditi raznim istraživačkim, naročito statističkim preduvjetima, kao i specifičnostima

zemalja koje se razmatraju.

4.1.1. Identificiranje kriznih datuma

U dosadašnjim empirijskim provjerama signalne metode, istraživači su se uglavnom usredotočili

na praćenje valutnih poremećaja i prognoziranje valutnih kriza, dok je neznatan broj radova

koristio signalnu metodu za ispitivanje financijske (bankarske) osjetljivosti. Jedan od mogućih

razloga "izbjegavanja" analize bankarskih poremećaja primjenom signalne metode vjerojatno leži

u činjenici da je bankarske krize objektivno teže identificirati. Stoga autori bankarske krize

najčešće identificiraju nekim ključnim događajem u bankarskom sustavu, ili pak primjenom nekih

od kriterija za utvrđivanje datuma početka krize koje smo detaljnije opisali u poglavlju 2.3.2.

ovog izvješća. Valutnu je krizu lakše definirati, a i većina istraživača poseže za jednostavnom

mjerom kojom je moguće pratiti posljedice uspjelih ali i neuspjelih spekulativnih napada na

nacionalne valute.

4.1.1.1. Indeks pritiska na devizno tržište (IPDT)

Indeks pritiska na deviznom tržištu potječe iz monetarnog pristupa bilanci plaćanja i monetarnog

pristupa tečaju92

. Monetarni pristup bilanci plaćanja i tečaja (MABP i MAER) jedan je od glavnih

pristupa analizi otvorene privrede od 1960-tih godina. Taj pristup povezuje neravnotežu na tržištu

novca za vanjskom neravnotežom (jedan od proizvoda monetarnog pristupa je i Mundell-

Flemingov model, koji razmatra međuovisnost unutarnje i vanjske ravnoteže te uloge monetarne i

fiskalne politike na njih). Naime, višak novčane ponude nad potražnjom na tržištu novca navodi

imaoce novca da tu povećanu količinu novca (čija vrijednost relativno opada) uporabe za kupnju

roba i usluga čija se realna vrijednost ne mijenja te na kupnju financijskih instrumenata (osobito

inozemnih) čija se relativna vrijednost povećava u odnosu na vrijednost novca, kako bi realna

vrijednost njihovog bogatstva (portfelja realne i financijske imovine) ostala nepromijenjena.

Čineći to imaoci gotovine djeluju na pogoršanje na tekućem računu bilance plaćanja (kupovanje

između ostalog i uvoznih roba i usluga), te na pogoršanje na kapitalnom i financijskom računu

bilance plaćanja (kupovanje inozemnih financijskih instrumenata i izvoz kapitala), te tako

pogoršavaju vanjsku ravnotežu. U verziji monetarnog pristupa za fiksni tečaj (monetarni pristup

bilanci plaćanja – MABP) unutrašnja neravnoteža u obliku viška novčane ponude nad potražnjom

uzrokuje vanjsku neravnotežu u obliku deficita bilance plaćanja. U verziji monetarnog pristupa za

fluktuirajući tečaj (monetarni pristup tečaju – MAER) unutrašnja neravnoteža u obliku viška

novčane ponude nad potražnjom uzrokuje vanjsku neravnotežu u obliku deprecijacije tečaja

nacionalne valute. Pri tome centralna banka može djelovati na dio procesa ponude novca, dok

makroekonomske varijable privrede poput privredne aktivnosti, kamatnjaka, razine cijena i tečaja

utječu na proces potražnje za novcem.

Krajem 1970-tih su Girton i Roper (1977) formulirali monetarni pristup za sve vrste tečajnih

režima, od kojih su potpuno fiksni i potpuno fluktuirajući samo ekstremi. Neravnoteža na tržištu

novca u obliku viška ponude nad potražnjom će uzrokovati vanjsku neravnotežu u obliku deficita

u bilanci plaćanja (uz nepromijenjen tečaj u sustavu potpuno fiksnog tečaja) – koji će se

financirati trošenjem međunarodnih rezervi, odnosno u obliku deprecijacije tečaja (uz

nepromijenjene rezerve u sustavu potpuno fluktuirajućeg tečaja), odnosno bilo koju kombinaciju

deficita u bilanci plaćanja (trošenja rezervi) i deprecijacije tečaja, u “standardnoj jednadžbi

pritiska na devizno tržišta” (Girton i Roper, 1977):

92 Sljedeći odlomak se temelji na Babić(1996).

[RI/D + (1/R)(1/R)] = D/B + B*/B* + y/y + y*/y* (40)

pri čemu su RI međunarodne rezerve zemlje (obično centralne banke), R tečaj (obično nominalni

bilateralni prema valuti glavnog vanjskotrgovačkog partnera ili zemlje stožera optimalnog

valutnog područja), D domaća komponenta novčane baze (obično neto domaća aktiva centralne

banke), B je novčana baza zemlje, B* je novčana baza inozemstva (obično glavnog

vanjskotrgovačkog partnera ili zemlje stožera optimalnog valutnog područja), y mjera domaće

privredne aktivnosti (kao mjera glavnog utjecaja na domaću funkciju potražnje za novcem,

obično iskazan u realnom bruto domaćem proizvodu), a y* je mjera inozemne privredne

aktivnosti (obično glavnog vanjskotrgovačkog partnera ili zemlje stožera optimalnog valutnog

područja, kao mjera relativne promjene potražnje za inozemnim novcem). Ovdje je zanemaren

novčani multiplikator (pretpostavlja se da je blizu jedinici kako bi novčana baza zamijenila

novčanu ponudu M1).

Ideju o mjerenju pritisaka na devizno tržište preuzimaju Eichengreen, Rose i Wyplosz (1995), te

nešto kasnije i zagovornici koncepta "twin" kriza Kaminsky, Lizondo i Reinhart (1997). Taj se

indeks obično izračunava kao ponderirani prosjek mjesečnih stopa promjene tečaja i mjesečnih

stopa promjene deviznih rezervi. U obračun se može uključiti i promjena tržišnog kamatnjaka,

kao što to u svojim istraživanjima predlažu Eichengreen, Rose i Wyplozs (1995). Oni krizu

(spekulativni napad) definiraju kao razdoblje u kojem indeks pritisaka na deviznom tržištu postiže

ekstremne vrijednosti. Napad na valutu može dovesti do gubitka deviznih pričuva, do porasta

domaćih kamatnih stopa i kontrakcije kreditne aktivnosti, ili pak do deprecijacije ili devalvacije.

No, većina autora, zbog nekvalitetnih i nekonzistentnih podataka o kretanju kamatnih stopa po

zemljama, tu varijablu najčešće izostavlja iz izračuna indeksa deviznog pritiska.

Određenu istraživačku slobodu u izračunavanju indeksa pritisaka na deviznom tržištu omogućuje

i činjenica da još uvijek ne postoji općeprihvaćen, standardizirani postupak za njegovo

izračunavanje. Najjednostavnijim se čini izračunavanje indeksa pritiska kao neponderiranog

prosjeka stopa promjene tečaja i deviznih rezervi, ukoliko obje komponente imaju sličnu

varijabilnost.93

No, još su Eichengreen, Rose i Wyplozs (1995) ustanovili da je volatilnost

deviznih rezervi često veća od volatilnosti promjene tečaja i kamatnih stopa, pa bi kretanje

93 Volatilnost varijabli mjerimo pomoću dvije osnovne mjere varijabilnosti: a) varijance σ2 ili Var (X) koja predstavlja

sredinu kvadrata odstupanja vrijednosti varijable X od srednje vrijednosti ili μ; i b) standardne devijacije σ =

)(XVar .

neponderiranog prosjeka tih varijabli moglo biti pod dominantnim utjecajem volatilnosti deviznih

rezervi. Taj efekt moguće je spriječiti izračunavanjem ponderiranog prosjeka promjene tečaja i

rezervi (i kamatnih stopa), s ponderima koje dobivamo na temelju varijanci (ili standardnih

devijacija) uključenih varijabli, kako bi se "ujednačila" njihova volatilnost.94

Prema tome, ukoliko izostavimo varijablu kamatnih stopa, indeks pritiska na deviznom tržištu

IPDTt u vremenu t može se zapisati u sljedećem obliku:

IPDTt = σ1 Δ et - σ2 Δ Rt (41)

gdje je Δ et mjesečna stopa promjene tečaja95

, Δ Rt mjesečna stopa promjene deviznih rezervi, σ1

i σ2 su ponderi dobiveni na temelju standardnih devijacija varijabli rezervi i tečaja, čime

ujednačavamo volatilnost tih dviju varijabli.

Tumačenje indeksa pritisaka na deviznom tržištu je vrlo jednostavno, kao i sam postupak

izračunavanja. Indeks pritiska IPDTt raste uslijed porasta tečaja (deprecijacije) i uslijed

smanjenja razine međunarodnih pričuvi. Zato u jednadžbu izračuna indeksa varijabla rezervi ulazi

s negativnim predznakom. Prema tome, razdoblje pojačane osjetljivosti deviznog tržišta je ono

razdoblje u kojem indeks pritiska IPDTt oštro raste. Kaminsky, Lizondo i Reinhart (1997)

razdobljima valutne "turbulencije" proglašavaju razdoblja u kojem vrijednosti indeksa IPDTt

“leže” tri standardne devijacije iznad ili ispod srednje vrijednosti indeksa, dok unutar tako

definiranih granica stanje na deviznom tržištu smatraju "normalnim". Eichengreen, Rose i

Wyplozs (1995) proglašavaju valutnom krizom razdoblje u kojem vrijednosti indeksa pritiska

leže najmanje dvije standardne devijacije iznad srednje vrijednosti indeksa. Nierhaus (2000) još

više spušta tu granicu "tolerancije" odstupanja indeksa pritiska od sredine, na svega +/- 1.25

standardne devijacije. U određivanju granica tolerancije odstupanja značajnu ulogu ima

istraživačko iskustvo i detaljno poznavanje svih pojava koje utječu na kretanje promatranog

indeksa.

94 Eichengreen, Rose i Wyplozs (1995), Kaminsky i Reinhart (1999), Nierhaus (2000). 95 Neki istraživači koriste i realni tečaj et koji se dobiva korekcijom nominalnog tečaja Et za razliku u kretanju cijena u

zemlji i inozemstvu. Primjerice, realni tečaj kune prema američkom dolaru glasi eHRK/USD,t = EHRK/USD,t * pUS,t / pt, gdje

je pUS,t indeks potrošačkih cijena u SAD, a pt domaći indeks potrošačkih cijena. Do realne deprecijacije domaće valute i

rasta varijable eHRK/USD,t dolazi uslijed nominalne deprecijacije kune u odnosu na US$ i/ili rasta cijena u SAD i/ili pada

domaćih cijena. No primjenom toga javlja se problem usporedivosti indeksa cijena i problem odabira adekvatnog

deflatora.

Kako ova mjera istodobno odražava i volatilnost tečaja i jačinu gubitka deviznih rezervi,

njegovim je korištenjem u analizi kriznih epizoda moguće pouzdano rangirati krize prema

njihovoj snazi, odnosno utvrditi da li se radi o blažem valutnom poremećaju ili je pak riječ o

ozbiljnoj valutnoj krizi. Prednost je ovog indikatora i u tome što signalizira napade ne samo na

valute zemalja s fiksnim tečajnim režimom, već otkriva valutne poremećaje i unutar svih ostalih

tečajnih režima, stoga premošćuje spomenuti problem formalne klasifikacije postojećih deviznih

režima s kojim se susreću ostale analitičke metode.

Indeks pritiska na deviznom tržištu IPDT zbog svoje se metodološke jednostavnosti

upotrebljava u brojnim empirijskim istraživanjima uzročnika valutnih kriza, bez obzira na

metodu koja se u istraživanjima primjenjuje. Stoga ćemo ovaj pokazatelj kao referentnu

seriju pronaći u radovima koji primjenjuju i tradicionalni i neparametarski (signalni)

pristup analize. Stoga će se pokazatelj IPDT koristiti kao referentna serija u oba sustava

pokazatelja koji su u okviru ovog projektnog zadatka razrađuju - za sustav pokazatelja

međunarodne likvidnosti i sustav signalnih indikatora.

4.1.2. Izbor potencijalnih signalnih indikatora

Izbor potencijalnih indikatora čije se ponašanje analizira u pretkriznom (često i postkriznom)

razdoblju, uvjetovan je postojećim teorijskim pretpostavkama o utjecaju ekonomskih varijabli na

krize i svakako raspoloživošću podataka na mjesečnoj razini. Kod pojedinačne primjene signalne

metode za slučaj samo jedne zemlje, izbor će često ovisiti i o specifičnostima ekonomije koja se

razmatra, zbog čega je potrebno dobro poznavanje ponašanja svih domaćih ekonomskih i

financijskih pokazatelja. Međutim, u većini takvih pojedinačnih slučajeva izbor potencijalnih

indikatora najčešće se poklapa sa već postojećom širom listom signalnih indikatora koju su

izradile Kaminsky, Lizondo, i Reinhart (1997) tijekom revizije empirijskih radova o uzročnicima

valutnih kriza do 1997. godine.96

Pregled literature o valutnim krizama kojom je bilo obuhvaćeno 28 poznatih istraživačkih radova

iz razdoblja 1979-1997. (prikazano u Dodatku poglavlja 3.), autorima je omogućila sastavljanje

opsežne liste od 105 dotad testiranih potencijalnih uzročnika valutnih kriza, među kojima su se

čak 43 indikatora pokazala signifikantnima u barem jednoj od razmatranih 28 studija. Taj popis

literature nekoliko godina kasnije nadopunjuju Hawkins i Klau (2000) sa još tridesetak radova

koji su se pojavili nakon 1997. godine. Njihova je analiza pokazala da se većina novih studija

poziva na Kaminsky-Lizondo-Reinhart listu (KLR lista) indikatora, te da nije došlo do značajnijih

proširenja. S ciljem pojednostavljenja Kaminsky, Lizondo i Reinhart (1997) izvršile su

konsolidaciju široke liste od 105 indikatora i sastavile preglednu tablicu u kojoj su najvažniji

pokazatelji klasificirani u sljedeće kategorije: kapitalni račun, vanjski dug, tekući račun,

međunarodne varijable, financijska liberalizacija, ostale financijske varijable, realni sektor, efekt

zaraze, fiskalne varijable, institucionalne varijable i političke varijable. Sljedeća tablica

predstavlja svodni prikaz potencijalnih signala valutnih kriza, te pruža uvid u broj studija koje su

testirale pojedine pokazatelje, kao i broj studija u kojima su se promatrani indikatori pokazali

signifikantnima (KLR lista):

Tablica 4. Potencijalni signalni indikatori valutnih kriza

Indikatori po kategorijama broj studija koje su

razmatrale

signifikantan

rezultat

KAPITALNI RAČUN

međunarodne rezerve

kapitalni tokovi (kratkoročni)

direktne strane investicije

bilanca kapitalnih transakcija

razlika između domaćih i inozemnih kamatnih stopa

VANJSKI DUG:

inozemna pomoć

ukupni vanjski dug

vanjski dug javnog sektora

inozemno zaduženje banaka

udio koncesionalnih zajmova

udio duga sa varijabilnom kamatom

udio kratkoročnog inozemnog duga

udio duga prema međunarodnim razvojnim institucijama

TEKUĆI RAČUN

realni tečaj

bilanca tekućih transakcija

bilanca robne razmjene

izvoz

uvoz

uvjeti trgovine

izvozne cijene

štednja

investicije

očekivanja kretanja tečaja

MEĐUNARODNE VARIJABLE

realni rast BDP u zemljama trgovinskim partnerima

inozemne kamatne stope

12

2

2

1

2

1

2

1

1

2

2

2

1

14

7

3

3

2

3

1

1

2

1

2

4

11

1

2

-

1

-

-

-

2

2

-

-

-

12

2

2

2

1

2

-

-

-

-

1

2

96 Ovo je istraživanje dopunjeno 1998. godine i objavljeno iste godine u IMF Staff Paper pod istim nazivom kao i

spomenuti rad iz 1997. godine. Razlika potječe jedino iz činjenice da su autori listu sa svim dotadašnjim empirijskim

radovima o uzročnicima valutnih kriza nadopunili za još tri studije koje su se u međuvremenu pojavile.

razina ino-cijena

FINANCIJSKA LIBERALIZACIJA

realne kamatne stope

rast kredita

kamatni spread - razlika aktivnih i pasivnih kamatnih stopa

novčani multiplikator

OSTALE FINANCIJSKE VARIJABLE

razlika između tečaja na crnom tržištu i službenom

srednji tečaj

položaj tečaja unutar službenog raspona

razlika između ponude i potražnje za novcem

promjena depozita

krediti Centralne banke poslovnim bankama

rast novčane mase

M2/međunarodne rezerve

REALNI SEKTOR

stopa inflacije

realni rast BDP ili razina

BDP jaz (razlika između stvarnog i potencijalnog BDPa)

zaposlenost/nezaposlenost

promjena cijene zaliha

FISKALNE VARIJABLE

budžetski deficit

visina državne potrošnje

kreditiranje javnog sektora

INSTITUCIONALNE I STRUKTURNE VARIJABLE

višestruki tečajevi

stupanj regulacije kapitalnog računa

otvorenost

trgovinske koncentracije

bankarske krize

financijska liberalizacija

broj mjeseci pod fiksnim tečajnim režimom

intenzitet prijašnjih valutnih poremećaja

značajne promjene na deviznom tržištu (devalvacija,

revalvacija, mijenjanje tečajnog režima, neuspjeli

spekulativni napadi,…)

POLITIČKE VARIJABLE

izborni porazi

izborne pobjede

zakonske osnove za promjene izvršne vlasti

izvanzakonske promjene u izvršnoj vlasti

EFEKT ZARAZE

dummy varijabla za krize u drugim regijama i zemljama

2

1

7

1

1

1

1

1

1

1

1

3

3

5

9

1

3

1

5

1

3

1

2

1

1

1

2

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

5

-

1

1

1

1

1

-

1

2

3

5

5

1

2

1

3

1

3

-

1

1

-

1

1

1

1

-

1

-

1

1

1

Izvor: Kaminsky, Lizondo i Reinhart (1997), str. 35-36. Napomena: Tablica prikazuje KLR listu iz rada navedenog kao izvor plus neznatne nadopune preuzete iz istoimenog rada ovih autora

objavljenog godinu dana kasnije u IMF Staff Papers.

Ova nam lista otkriva najčešće signalne indikatore koji su se pokazali signifikantnima u većini

promatranih studija i za većinu promatranih zemalja (u tablici istaknuti masnim slovima). To su

redom:

1) međunarodne rezerve

2) bilanca robne razmjene

3) realni tečaj

4) izvoz

5) uvjeti trgovine

6) inozemne kamatne stope

7) rast kredita

8) rast novčane ponude (M1)

9) M2/međunarodne rezerve

10) stopa inflacije

11) realni rast BDP

12) zaposlenost/nezaposlenost

13) budžetski deficit

14) kreditiranje javnog sektora.

Ovu je listu moguće prilagođavati ovisno o specifičnim obilježjima pojedinih ekonomija, tako što

će se ili izostaviti neki pokazatelji ili će se lista nadopuniti novim indikatorima. Hawkins i Klau

(2000) nadopunjuju spomenutu literaturu o valutnim krizama radovima koji su nastali nakon

1997. godine, te zaključuju da i novija istraživanja potvrđuju većinu ranijih nalaza o

signifikantnim i snažnim indikatorima valutnih kriza. Ponovno su to, primjerice, međunarodne

rezerve, realni tečaj, novčana masa, rast BDP-a, bilanca tekućih transakcija, izvoz, krediti. Neki

od novijih radova sugeriraju da i efekt zaraze i cijene dionica također treba promatrati kao

potencijalne signalne indikatore.

Nadalje, deficit tekućeg računa bilance plaćanja jedan je od najčešće spominjanih "rizičnih"

pokazatelja u brojnim ekonomskim raspravama i u teoriji. Jedan je od najčešće testiranih

potencijalnih uzročnika kriza u brojnim empirijskim radovima. Ono što iznenađuje, usprkos

naporima ekonomista da dokažu suprotno, jest činjenica da se u većini empirijskih provjera ta

varijabla pokazala statistički nesignifikantnim signalom za krizu. Naime, utjecaj visine deficita

tekućeg računa ovisi prije svega o tome kako se deficit kumulira, te kako je strukturiran, odnosno

kakva je struktura neravnoteže po pojedinim stavkama tekućeg računa. Nije svejedno da li je

deficit kumuliran kroz povećanje tekuće potrošnje ili kroz investicije, kao što nije svejedno kako

se deficit financira, jer o načinu financiranja ovisi izloženost zemlje rizicima i šokovima iz

međunarodnog okruženja. Upravo zbog toga visina deficita ne mora uvijek biti signal

poremećaja. O tome treba voditi računa kada se donosi odluka da li uvrstiti tu varijablu na listu

signalnih indikatora.

Prema tome, osim oslanjanja na već provjerene signalne sustave, pri sastavljanju domaće liste

potencijalnih indikatora treba voditi računa o specifičnim ekonomskim i financijskim obilježjima

svake promatrane zemlje. Time se postiže veća objektivnost i pouzdanost daljnjih analitičkih

koraka.

4.1.3. Signalni horizont, signalne granice i matrica ocjenjivanja

Signalni horizont je razdoblje unutar kojeg se očekuje da bi indikator mogao svojim kretanjem

najaviti krizu. Koliki će se vremenski horizont odabrati za potrebe analize ovisi o procjeni

istraživača, no pretpostavka (koju su Kaminsky, Lizondo i Reinhart formulirali prema

empirijskim dokazima iz studija) je da se signali najčešće javljaju između 12 i 24 mjeseca prije

izbijanja krize. Tako se signal kojeg pokazatelj pošalje unutar izabranog signalnog horizonta

smatra dobrim ili točnim signalom, a svaki signal kojeg indikator proizvede u razdoblju koje ne

završava krizom smatra se netočnim ili krivim signalom. U slučaju bankarskih poremećaja

analiza se često nastavlja i u postkriznom razdoblju kako bi se pratio razvoj makroekonomske

situacije općenito i oporavak bankarskog sustava.

Dobar signalni indikator krize je onaj koji prije izbijanja krize izrazito ili raste ili pada97

, u

usporedbi sa razdobljem koje se smatra normalnim. Preciznije rečeno, indikator proizvodi

upozoravajući signal u nekom vremenu t onda kada njegova vrijednost premaši izabranu kritičnu

(graničnu) vrijednost. Kritične granice pokazatelja su one vrijednosti te pojave koje odvajaju

normalno razdoblje kretanja pokazatelja od pretkriznog, turbulentnog razdoblja. Granice bi

trebalo odrediti na način da se što više smanji rizik pojave netočnih signala (kad krize nema) i da

se smanji broj neregistriranih signala (kad krize ima).

Označimo sa slovom St signalnu varijablu, koja poprima samo dvije vrijednosti: St je jednak

jedinici, kada vrijednost potencijalnog indikatora It u vremenu t poraste iznad kritične granične

vrijednosti k (ili padne ispod, kod varijabli s negativnim predznakom utjecaja na krize) i na taj

način daje upozoravajući signal za krizu; ili, binarna varijabla St poprima vrijednost nula kada

indikator ne signalizira krizu, odnosno kada se vrijednosti potencijalnog indikatora It u vremenu t

nalaze ispod kritične granične vrijednosti k (ili iznad k, kad očekujemo negativni predznak

utjecaja indikatora). Pojasnimo to jednostavnim matematičkim zapisom:

a) za indikatore s pozitivnim predznakom u pretkriznom razdoblju vrijedi

97 Što ovisi o očekivanom predznaku varijable, odnosno da li svojim padom ili rastom povećava vjerojatnost pojave

krize.

St = 1, ako It k, i St = 0, ako It k

b) za indikatore s negativnim predznakom u pretkriznom razdoblju vrijedi

St = 1, ako It k, i St = 0, ako It k

Međutim, treba jasno razlikovati točne od netočnih signala koje šalju izabrani potencijalni

indikatori.

Indikator It šalje točan signal ako je:

St = 1, kriza se pojavljuje unutar signalnog horizonta (slučaj A)

St = 0, krize nema, unutar normalnog razdoblja (slučaj D)

Nasuprot tome, indikator It šalje netočne, pogrešne signale ako je:

St = 1, krize nema, unutar normalnog razdoblja (slučaj B)

St = 0 i kriza se pojavljuje unutar signalnog horizonta (slučaj C)

Da bi razlikovali normalno (tipično) ponašanje indikatora od atipičnog ponašanja u pretkriznim

razdobljima potrebno je utvrditi kritične granice, odnosno kritične vrijednosti indikatora koje

odvajaju ekstremne vrijednosti promatrane serije od "normalnih". Signalna metoda ne nudi stroge

kriterije za izbor kritičnih granica svakog pojedinog indikatora. Osnovna je preporuka jedino da

se granice ne postave "pretolerantno", jer osim što bi na taj način dobili više signala za krizu,

postoji i opasnost da “pokupimo” i više krivih signala u razdobljima koja ne završavaju krizom.

Na taj način indikator gubi na svojoj prognostičkoj snazi. Ako pak granice odredimo prestrogo,

tada postoji opasnost da na taj način zanemarimo brojne signale za krizu koja se nakon nekog

vremena javlja.

Za određivanje kritičnih granica možemo koristiti metode pomoću kojih je jednostavno izdvojiti

ekstremne (atipične) vrijednosti na samim krajevima distribucije vrijednosti (opservacija)

indikatora. Analitičari koji primjenjuju signalnu metodu u svojim istraživanjima u tu svrhu

najčešće koriste percentilne mjere98

. Percentili (ili kvantili) su pokazatelji koji dijele bilo koji dio

elemenata nekog statističkog skupa ili distribucije na jednake dijelove. Ovisno o tome da li

odvajaju polovicu, četvrtinu, trećinu, desetinu ili još manje dijelove (1% ili 5%) distribucije,

percentilne mjere dobivaju posebne nazive. Primjerice, percentile koji distribuciju dijele na četiri

jednaka dijela zovemo kvartili (Q0.25=donji kvartil, Q0.50=medijan i Q0.75=gornji kvartil), kvintili

pak dijele distribuciju na pet jednakih dijelova (Q0.2, Q0.4, Q0.6, Q0.8), a decili dijele distribuciju na

deset jednakih dijelova.

Koju od navedenih percentilnih mjera upotrijebiti za određivanje graničnih vrijednosti

pokazatelja stvar je procjene analitičara za koje se pretpostavlja da dobro poznaju pojavu koju

analiziraju. Utemeljitelji signalne metode nisu definirali stroga pravila za utvrđivanje granica zato

jer bi takva pravila zanemarila specifičnosti u kretanju ekonomskih pojava različitih zemalja.

Ključno je samo sljedeće: na temelju dobrog poznavanja ponašanja vremenske serije, treba

izabrati onu percentilnu mjeru koja će iz distribucije svih vrijednosti te serije izdvojiti njezine

ekstremne vrijednosti, koje smatramo signalima. Primjerice, kada analiziramo vremensku seriju

stope rasta kredita, ako se odlučimo za kvartile, tada je kritična vrijednost ona stopa rasta koja

ostavlja 75% opservacija ispod te kritične vrijednosti. Ostatak od 25% opservacija koje se nalaze

iznad te granice ili gornjeg kvartila smatraju se atipičnima, odnosno signalima za krizu.

Izračunavanje granica jednostavno je kad se radi analiza pojedinačnih zemalja. No, u slučaju da

se određuje granična vrijednost nekog indikatora za skup različitih zemalja tada je potrebno

odrediti optimalan skup ili raspon granica upravo zbog uvažavanja mogućih velikih razlika u

oscilacijama izabranog indikatora između zemalja uzroka. Kako ni u ovom slučaju nema strogih

kriterija, optimalni skup se odabire tako da se minimiziraju pogreške pri signaliziranju.

Nakon izbora potencijalnih signalnih indikatora i njihovih kritičnih granica ocjenjuje se kvaliteta i

vjerodostojnost signala svakog pojedinog indikatora. Indikatori se ocjenjuju pomoću vrlo

jednostavne matrice koju prikazujemo u sljedećoj tablici:

Tablica 5. Matrica za ocjenjivanje signalnih indikatora

UNUTAR SIGNALNOG IMA KRIZE NEMA KRIZE ukupni signali

98Budući da su brojni testovi pokazali da je pogrešno unaprijed pretpostaviti da su indikatori normalno distribuirane

varijable, autori smatraju da je bolje izbjegavati korištenje potpunih mjera disperzije poput varijance ili standardne

devijacije, već radije koriste nepotpune mjere disperzije poput percentilnih mjera. Iako je npr. varijabla tečaja najčešće

normalno distribuirana varijabla, to nije slučaj kod većine financijskih pokazatelja.

HORIZONTA

ima signala (St = 1) A B A+B

nema signala (St = 0) C D C+D

ukupni signali A+C B+D A+B+C+D

točni signali A D A+D

udio točnih u ukupnima A/(A+C) D/(B+D) (A+D)/(A+B+C+D)

udio netočnih u ukupnima C/(A+C) B/(B+D) (B+C)/(A+B+C+D)

Izvor: Kaminsky, Lizondo i Reinhart (1997); Nierhaus (2000)

Signalni horizont je broj mjeseci za koje se pretpostavlja da bi unutar tog razdoblja indikator

mogao proizvesti signale za krizu dok su:

A - broj mjeseci pojave točnih signala (ima signala, ima krize),

B - broj mjeseci pojave krivih signala (ima signala, nema krize)

C - broj mjeseci pojave krivih signala (nema signala, ima krize)

D - broj mjeseci pojave točnih signala (nema signala, nema krize)

Zapazimo da se zapravo ovom matricom prikazuju četiri “idealna” slučaja, jer u stvarnosti niti

jedan indikator nije u stanju ponašati se i zadovoljiti u potpunosti navedene matrične kriterije.

Međutim, ova je matrica koristan predložak da bi utvrdili koji su indikatori bliži, a koji udaljeniji

od idealnih obilježja. Idealni je indikator onaj koji proizvodi samo točne signale, a to su slučajevi

A (ima signala, ima krize) i D (nema signala, nema krize) i to svaki mjesec unutar utvrđenog

signalnog horizonta (npr. 12 mjeseci prije krize). U tim idealnim slučajevima vrijedi da je A>0, a

C=0, i D>0, a B=0.

4.1.4. Ocjenjivanje kvalitete signala

Na temelju ove matrice mogu se izračunati mjere koje služe za rangiranje indikatora prema

njihovoj prognostičkoj snazi i pouzdanosti signala.

Kaminsky, Lizondo i Reinhart (1997) predlažu izračunavanje postotka pogođenih kriza, tj. udjela

onog broja kriza koje je indikator uspio najaviti barem jednim signalom unutar signalnog

horizonta u ukupnom broju kriza.99

99 Tako bi primjerice mjera od 100% ukazivala da je indikator proizveo barem jedan dobar signal unutar signalnog

horizonta prije svake krize. Kaminsky, Lizondo i Reinhart (1997) izračunali su da su izabrani indikatori na njihovom

uzorku zemalja uspjeli najaviti oko 70% od ukupnog broja promatranih valutnih kriza.

Sljedeći pokazatelj koji se dobije iz gornje matrice je omjer točnih signala i ukupnog broja

signala u razdobljima koja završavaju krizom, izražen kao A/(A+C). U ovom bi slučaju

maksimalni učinak (A/(A+C) = 1) imao indikator koji šalje signale svaki mjesec unutar signalnog

horizonta i to prije svake promatrane krize (dakle, C=0). Na temelju gornje matrice moguće je

izračunati i omjer pogrešnih signala i ukupnog broja signala u nekriznim, normalnim

razdobljima, koji je izražen kao B/(B+D). Što je taj omjer manji to je indikator bolji, jer to znači

da je indikator proizveo manje pogrešnih signala u razdobljima koji ne završavaju krizom.

Kjučna mjera koja se izračunava na temelju gornje matrice je mjera signalne pogreške (eng.

noise-to-signal ratio), koja se izračunava na temelju omjera gore spomenute dvije mjere i pruža

informaciju o uspješnosti indikatora da proizvede dobar i izbjegne krivi signal. Riječ je o

jednostavnom omjeru između udjela pogrešnih signala i udjela točnih signala u ukupnom broju

signala ili:

= [B/(B+D)] / [A/(A+C)]

Samo idealni indikator krize može imati vrijednost mjere signalne greške jednaku nuli. To je

moguće samo u slučaju kad je brojnik gornjeg izraza jednak nuli, što znači da unutar normalnog

razdoblja indikator nije proizveo niti jedan pogrešan signal za krizu (B=0). Ukoliko je udio

pogrešnih signala u normalnom razdoblju jednak udjelu točnih signala u pretkriznom razdoblju

tada je mjera signalne pogreške jednaka jedan. Kad udio pogrešnih signala u normalnim

razdobljima premaši broj točnih signala u kriznim razdobljima, mjera signala greške postaje veća

od jedan. Stoga je mjera signalne pogreške ključna za izbor uže liste najboljih signalnih

indikatora krize, pri čemu se rukovodimo kriterijem 0,1). Što je taj pokazatelj manji to je

indikator uspješniji u najavi krize. Svi oni pokazatelji čija je mjera signalne pogreške jednaka ili

veća od jedan, ispuštaju se sa liste signalnih varijabli i ne mogu se koristiti za izračunavanje

složenih ili kompozitnih indeksa za rano prepoznavanje kriza.

Kvalitetu signala ocjenjujemo i na temelju usporedbe vjerojatnosti krize uvjetovane signalom

(A/(A+B)) sa neuvjetovanom vjerojatnosti pojave krize (A+C)/(A+B+C+D). Elemente za

izračunavanje ovog pokazatelja jednostavno dobijemo iz gornje matrice. Uvjetovana vjerojatnost

veća je od neuvjetovane samo kod pokazatelja koji su se pokazali uspješnima u najavi krize i čija

je mjera signalne pogreške manja od jedan.

Izbor najuspješnijih indikatora ovisi i o utvrđenom vremenu prethođenja ili “lead time” svakog

od njih. Nije svejedno da li indikator upozorava na mogućnost pojave krize dvanaest mjeseci ili

samo jedan mjesec prije njenog izbijanja. Stoga je, bez obzira na rezultate ocjene indikatora na

temelju matrice ocjenjivanja nužno utvrditi signalni horizont svakog pojedinog pokazatelja,

odnosno koliko su mjeseci prije izbijanja krize pojedini pokazatelji proizveli prve upozoravajuće

signale.

Posljednji kriterij za ocjenu indikatora je utvrđivanje vjerodostojnosti ili postojanosti signala

kojom indikator najavljuje poremećaj. Mjera postojanosti signala jednostavan je inverz mjere

signalne pogreške (-1

=[A/(A+C) / [B/(B+D)]), a govori nam koliko je puta signal u pretkriznom

razdoblju postojaniji u odnosu na “normalna” razdoblja. Što je mjera signalne greške nekog

indikatora manja, to je postojanost njegova signala u pretkriznim razdobljima veća, što znači da

indikator bolje “anticipira” nadolazeću krizu.

Nakon detaljne procjene signalne snage i kvalitete svih potencijalnih indikatora uz pomoć matrice

ocjenjivanja, potrebno je dobivene rezultate rezimirati i na temelju njih odabrati najpouzdanije

signalne pokazatelje kriza. Takve uže liste indikatora zovemo sustavi za rano upozorenje valutnih

ili bankarskih kriza, ovisno o definiciji kriznog događaja kojeg želimo analizirati i predviđati.

Sustave za rano upozorenje valutnih i bankarskih kriza možemo koristiti na način da

kontinuirano mjesečno pratimo kretanje svakog pojedinačnog indikatora iz sustava s ciljem

ranog prepoznavanja nadolazećeg kriznog događaja. Drugi je način izračunavanje složenog

ili kompozitnog signalnog indeksa sastavljenog od najboljih signalnih indikatora, koji

omogućuje da se samo uz pomoć jednog reprezentativnog pokazatelja prati osjetljivost

financijskog (deviznog ili bankarskog) sustava.

4.1.5. Složeni ili kompozitni indeksi valutnih i bankarskih kriza

Kao što smo ranije prikazali, za svaki se indikator Ir,t (r=1,..,n, a n je broj indikatora s uže liste)

utvrđuje binarna signalna varijabla Sr,t koja poprima vrijednost jedan kad indikator daje signal, ili

vrijednost nula kad signala nema. Jedan je način da se kompozitni ili složeni indikator za rano

upozorenje krize SIt izračuna kao jednostavna aritmetička sredina signalnih varijabli Sr,t

(r=1,..,n):

SIt = r=1,..,n Sr,t /n

SIt 0,1; SIt = 0 r = 1,...,n: Sr,t = 0; SIt = 1 r = 1,...,n: Sr,t = 1 (42)

Možemo primijetiti da složeni indikator SIt poprima vrijednosti u intervalu između nula i jedan.

Ukoliko svi od ukupno n indikatora s uže liste u vremenu t daju signal za krizu (slučaj Sr,t=1),

tada složeni indikator za upozorenje krize SIt postiže svoju maksimalnu jediničnu vrijednost.

Kada niti jedan od indikatora ne proizvede signal u vremenu t (slučaj Sr,t = 0) složeni indikator

postiže vrijednost nula.

Za izračunavanje složenog indikatora možemo koristiti i informacije o kvaliteti i pouzdanosti

signala dobivenih na temelju matrice ocjenjivanja svakog pojedinog indikatora. U tom slučaju za

ponderiranje signala Sr,t svakog pojedinačnog indikatora Ir,t koristimo pondere r koji su dobiveni

dijeljenjem inverzne vrijednosti mjere signalne pogreške svakog pojedinog indikatora sa zbrojem

inverznih vrijednosti mjera signalne pogreške svih n indikatora sa uže liste ili:

r = (1/r) / r=1,..,n 1/r ,

r = Br/(Br+Dr)] / [Ar/(Ar+Cr)]; r =1,...,n (43)

Kompozitni ili složeni indikator za rano upozorenje kriza koji uključuje informaciju o kvaliteti

signala označit ćemo sa SIt*, i dobiva se na sljedeći način:

SIt* = r=1,..,n Sr,t r r = (1/r) / r=1,..,n 1/r

SIt* 0,1; SIt

* = 0 r = 1,...,n: Sr,t = 0; SIt

* = 1 r = 1,...,n: Sr,t = 1 (44)

Kao i kod prvog načina izračunavanja, i ovaj složeni indikator poprima vrijednosti u intervalu

između 0 i 1; maksimalnu jediničnu vrijednost postiže kada svi indikatori proizvode signal u

vremenu t, a najmanju vrijednost nula ostvaruje kada niti jedan od promatranih indikatora ne šalje

signal za krizu. Za razliku od prvog načina izračunavanja, ovim se pristupom želi u izračunu

složenog indeksa naglasiti utjecaj kvalitetnijih pokazatelja sa manjom signalnom greškom u

najavi krize.

Da bismo razlikovali normalno ponašanje od atipičnog kretanja složenih indeksa (SIt ili SIt*) u

pojedinim razdobljima, definiramo granice, odnosno kritične vrijednosti tih indeksa koje odvajaju

njihove ekstremne vrijednosti od "normalnih". Složeni indeks SIt najavljuje krizu onda kada

vrijednosti tog indeksa prelaze kritičnu graničnu vrijednost ks. Za određivanje granične vrijednosti

složenog indeksa također koristimo percentilne mjere, kao i kod utvrđivanja kritičnih granica za

pojedinačne indikatore (kr) sa uže liste.

Dobiveni složeni ili kompozitni indeksi za rano prepoznavanje kriza (jednostavni SIt i ponderirani

SIt*) krajnji su rezultati primjene signalne metode, a upotrebljavaju se za predviđanje budućih

poremećaja ili na deviznom tržištu ili u bankarskom sustavu. Iz analize kretanja složenih

signalnih indeksa dobivamo informaciju o tome koliko mjeseci unaprijed oni proizvode

upozoravajuće signale za krizu i koliko su ti signali pouzdani. Obično se na kraju analize i složeni

indeksi ocjenjuju uz pomoć matrice ocjenjivanja kvalitete signala radi potvrde njihove

prognostičke vrijednosti. Uz pomoć složenih signalnih indeksa u stanju smo kontinuirano

mjesečno pratiti kretanje osjetljivosti deviznog tržišta ili pak bankarskog sustava, što je velika

prednost u odnosu na ostale tradicionalne tehnike analize financijskih poremećaja.

Osim toga, prednost je signalnog pristupa i njegova metodološka jasnoća i jednostavnost, što

danas i nije predmet polemika među ekonomistima. Predmetom polemika i otvorenim pitanjem

smatra se mogućnost primjene ovog pristupa u različitim empirijskim analizama koje obrađuju

različite uzorke zemalja, kao i kvaliteta informacija koje signalni pristup može pružiti

analitičarima i ekonomskim vlastima. Zagovornici ovog pristupa vjeruju da je riječ o vrlo

efikasnom metodološkom alatu kojim je moguće stvoriti uspješan sustav za rano prepoznavanje

financijskih kriza. Štoviše, rezultati dosadašnjih empirijskih provjera potvrđuju da postoji veći

broj indikatora koji u pretkriznom razdoblju “anticipiraju” buduće poremećaje i svojim ih

ponašanjem signaliziraju.

Povrh svega, rezultati dobiveni primjenom signalne metode ne odstupaju bitno od rezultata

dobivenih primjenom tradicionalnih metoda analize, a pružaju puno više informacija o ponašanju

signalnih indikatora u normalnim i pretkriznim vremenima od bilo kojeg drugog analitičkog

modela. Do ovog zaključka dolaze Berg i Pattillo (1998) koji su usporedili rezultate iz tri modela

predviđanja valutnih kriza: Kaminsky-Lizondo-Reinhart pristupa100

, probit modela kojeg

razvijaju Frankel i Rose (1996) i testiranog na većem uzorku zemalja, i regresijske analize na

osnovu vremenskog presjeka na velikom uzorku zemalja kojeg razrađuju Sachs, Tornell i Velasco

(1996). Ex-post analizom je utvrđeno da je među promatranim modelima KLR metoda bila

najuspješnija u predviđanju većeg broja kriznih događaja koji su se zbili prije 1997. godine, dok

se "od prognoza ostalih dviju metoda imalo vrlo malo koristi.....jer su njihovi indikatori kriza

uspjeli objasniti vrlo mali broj stvarnih kriznih događaja..." (Berg i Patillo, 1998.) Osim što

potvrđuje prognostičku snagu većine indikatora otkrivenih tradicionalnim tehnikama analize,

KLR metoda omogućuje utvrđivanje intenziteta njihova utjecaja na krize i rangiranje indikatora

prema sposobnosti anticipiranja buduće krize.

4.2. Razrada pokazatelja međunarodne likvidnosti

Signalna metoda obuhvaća pokazatelje koji su se potvrdili u mnogobrojnim studijama kao izravni

prethodnici ili navjestioci valutnih ili bankarskih kriza. Takvi pokazatelji se onda pomoću

signalne metode obrađuju (putem threshold-a) kako bi navješćivali valutnu ili bankarsku krizu.

Centralnim bankama osobito malih otvorenih zemalja je, međutim, potreban i drugi skup

pokazatelja koji će obuhvaćati sve teoretski utemeljene varijable koje imaju utjecaja na

međunarodnu likvidnost zemlje. Naravno, dio pokazatelja međunarodne likvidnosti izravno

navješćuje valutnu krizu kao ekstremnu situaciju međunarodne ne-likvidnosti pa se preklapa sa

skupom navješćujućih indikatora valutne ili bankarske krize dobivenih pomoću signalne metode.

No dio pokazatelja će biti nov i ukazivati na utjecaje koji mogu pogoršati međunarodnu

likvidnost zemlje. Skup pokazatelja međunarodne likvidnosti bi centralna banka trebala

kontinuirano pratiti i na temelju njega pratiti kretanje svoje međunarodne likvidnosti, čime bi bila

u mogućnosti da formulira takvu monetarnu i tečajnu politiku koja bi očuvala međunarodnu

likvidnost, odnosno spriječila pogoršanje međunarodne likvidnosti te ekstremnog slučaja

pogoršanja međunarodne likvidnosti - valutne krize.

Osim glavnog pokazatelja – indeksa pritiska na deviznom tržištu, prema modelima valutne krize

(krize u bilanci plaćanja) i modelima dužničke krize, potencijalne pokazatelje možemo tražiti

prema slijedećim kriterijima: međunarodne likvidnosti (u koje će se uglavnom ubrajati pokazatelji

iz bilance plaćanja), međunarodne solventnosti (u koje će se uglavnom ubrajati pokazatelji

vanjskog duga zemlje), pokazatelji koji proizlaze iz monetarnog modela, te ostali pokazatelji (koji

100

Signalna metoda se često u literaturi naziva KLR metoda.

će obuhvaćati endogene i egzogene faktore koji mogu utjecati bilo na međunarodnu likvidnost,

bilo na međunarodnu solventnost zemlje).

4.2.1. Likvidnost

Kao temeljni pokazatelji likvidnosti su tečaj i međunarodne rezerve, te mjere neravnoteže bilance

plaćanja i faktori koji utječu na bilancu plaćanja101

.

Kod nominalnog tečaja možemo mjeriti razinu, stopu rasta (deprecijacije), stopu ubrzanja (stopa

rasta stope deprecijacije), odstupanje od dugoročnog trenda (mjereno trendom ili pomičnim

prosjekom), odstupanje od PPP-a (pariteta kupovne moći) ili dugoročne ravnotežne razine, te

kvadrirani tečaj ili standardnu devijaciju tečaja (kao mjere volatilnosti). Tečaj bi trebao biti

nerealno visok prije financijske krize.

Rezerve (najčešće neto inozemna imovina centralne banke) možemo pratiti kao razinu (stanje) ili

tok (stopu rasta), ubrzanje rezervi (stopa promjene toka), ili standardnu devijaciju rezervi (mjera

volatilnosti). Možemo pratiti adekvatnost razine bruto rezervi u mjesecima uvoza (ili uvoza i

kratkoročnog duga), u BDP-u, pratiti koliko pokrivaju novčanu bazu, M1 ili novac po najširoj

definiciji, te omjer rezervi i kratkoročnog duga (kao omjer kratkoročne imovine i obveza – tekuće

likvidnosti). Rezervama centralne banke se mogu dodati i rezerve banaka, pa se tako dobiju

ukupne rezerve zemlje, za koje se mogu računati isti pokazatelji kao i za rezerve centralne banke.

Neposredno prije financijske krize rezerve se počinju trošiti u obranu likvidnosti.

Realni tečaj (bilateralni prema valuti najznačajnijeg vanjskotrgovinskog partnera ili realni

efektivno prema košarici najznačajnijih valuta) mjera je realnog kretanja tečaja, odnosno

konkurentnosti izvoznog/uvoznog sektora. Možemo mjeriti razinu, stopu rasta (realne

deprecijacije), stopu ubrzanja (stopa rasta stope realne deprecijacije), odstupanje od dugoročnog

trenda (mjereno trendom ili pomičnim prosjekom), odstupanje od PPP-a (pariteta kupovne moći)

ili dugoročne ravnotežne razine, te kvadrirani realni tečaj ili standardnu devijaciju realnog tečaja

(kao mjere volatilnosti). Realni tečaj bi trebao biti nerealno visok prije financijske krize.

101 O mjerama neravnoteže bilance plaćanja i faktorima koji utječu na bilancu plaćanja više u Babić i Babić (2000).

Nadalje, tu je vanjskotrgovinska bilanca (VTB), kao veći dio tekućeg računa bilance plaćanja i

jedna od glavnih mjera neravnoteže bilance plaćanja, a koja se sastoji od izvoza i uvoza roba i

usluga. Pri tome se kod izvoza (roba ili roba i usluga) može mjeriti razina u dolarima (ili kojoj

drugoj stabilnoj valuti), stopa rasta izvoza, ubrzanje stope rasta, omjer izvoza i BDP-a, omjer

izvoza i uvoza (pokrivenost izvoza), promjene realnog izvoza (deflacioniranog stopom

deprecijacije tečaja i indeksom izvoznih cijena) i indeksa izvoznih cijena. Slično se može mjeriti i

kod uvoza (roba ili roba i usluga). Nadalje se može mjeriti otvorenost (suma izvoza i uvoza kroz

BDP). Na koncu, važna je razina VTB i njezin omjer u BDP-u, a u njoj koncentracija vanjske

trgovine prema glavnim industrijskim granama i prema zemljama. Financijske krize često nastaju

upravo zbog vanjske neravnoteže, što znači da bi VTB trebala biti u kroničnom deficitu, odnosno

se pogoršavati prije izbijanja krize – izvoz rasti sporije, a uvoz brže.

Slijedeća važna mjera neravnoteže bilance plaćanja je saldo tekućeg računa bilance plaćanja

(CAB), koji pokazuje saldo inozemnih transakcija koji su povezani sa redovitom privrednom

aktivnosti zemlje. Osim VTB, u saldu tekućeg računa se nalazi saldo dohodaka i saldo tekućih

transfera. Najčešće se iskazuje CAB u omjeru prema BDP-u, a može se mjeriti i razina u dolarima

(ili kojoj drugoj stabilnoj valuti), te stopa promjene. Obično dolazi do pogoršanja salda tekućeg

računa prije krize – iako u empirijskim (ekonometrijskim) studijama nije potvrđena

signifikantnost tog pokazatelja, važna je njegova uloga u signalnoj metodi, a to je bio i rijetki

pokazatelj koji je prije Azijske krize upućivao na moguće financijske poteškoće. Kako je CAB

jednak razlici izmeću nacionalne štednje i investicija, mogu se računati i razlika štednje i

investicija li omjeri nacionalne štednje i BDP-a te ukupnih investicija u zemlji i BDP-a.

Treba imati na umu i faktore koji utječu na kretanja na tekućem računu bilance plaćanja (osim

tečaja). Tu su prije svega uvjeti razmjene (Terms of trade) kao omjer izvoznih i uvoznih cijena (ili

jedinične vrijednosti izvoza prema jediničnoj vrijednosti uvoza), u razini i stopi promjene –

pogoršanje uvjeta razmjene može dovesti do pogoršanja VTB i CAB, a time i do pogoršanja

međunarodne likvidnosti. Povećanja cijena nafte ili benzina poskupljuju vanjsku trgovinu i

djeluju negativno na međunarodnu likvidnost i domaću inflaciju. Inozemna privredna aktivnost

(mjerena realnim BDP-om, potrošnjom ili kojim drugim pokazateljem za zemlje OECD-a, EU, ili

SAD ili glavnog vanjskotrgovačkog partnera) pozitivno utječe na saldo tekućih transakcija, a time

i na međunarodnu likvidnost zemlje. Inozemne cijene (mjerene odgovarajućim indeksom cijena

za zemlje OECD-a, EU, ili SAD ili glavnog vanjskotrgovačkog partnera) osobito u omjeru prema

domaćim cijenama, djeluju pozitivno na izvoz (i ostale potražne stavke na tekućem računu

bilance plaćanja), a negativno na uvoz (i ostale dugovne stavke na tekućem računu bilance

plaćanja).

Ako se bilanci tekućih transakcija CAB dodaju dugoročna kretanja kapitala (FDI, dugoročne

portfolio i dugoročne ostale investicije), dobiva se temeljna bilanca koja razinom, stopom

promjene ili u omjeru prema BDP-u pokazuje dugoročna ili temeljna kretanja u bilanci plaćanja

zemlje, dakle i u njezinoj međunarodnoj likvidnosti. Često se radi jednostavnosti saldu tekućih

transakcija dodaju FDI. Temeljna bilanca bi se trebala pogoršavati prije krize (kao i CAB).

Na kapitalnom i financijskom računu za likvidnost su bitni saldo stranih direktnih investicija

(FDI), saldo portfolio investicija i saldo ostalih investicija. Strane direktne investicije se mogu

pratiti u razini, stopi promjene, ubrzanju stope promjene, omjeru u BDP, kumulativu, te

kumulativu u BDP – predstavljaju vrlo dugoročne tokove kapitala koji su se pokazali vrlo

postojanima u većini kriza, pa tak pozitivno djeluju na ukupnu međunarodnu likvidnost zemlje.

Može se računati i omjer FDI i portfolio investicija, pri čemu je poželjno imati što veći taj omjer

– što više FDI. Portfolio investicije se mogu pratiti u razini, stopi promjene, ubrzanju stope

promjene, omjeru u BDP-u, kumulativu, kumulativu u BDP, po strukturi kratkoročnih u

dugoročnim portfolio investicijama, te po strukturi prema instrumentima (vlasničke naspram

dužničkim vrijednosnicama) – povećanje odljeva portfolio investicija i povećanje kratkoročnih

naspram dugoročnih portfolio investicija nisu povoljne za međunarodnu likvidnost. Ostale

investicije se mogu pratiti u razini, stopi promjene, ubrzanju stope promjene, omjeru u BDP-u, te

po strukturi kratkoročnih u dugoročnim ostalim investicijama – ostale investicije predstavljaju

glavne tokove vanjskog duga zemlje, pa veliko povećavanje kratkoročnih tokova prema

dugoročnima, veliki odljevi (otplate) mogu štetiti međunarodnoj likvidnosti zemlje. U literaturi se

kao posebno opasni i pretjerano spekulativni smatraju tokovi kratkoročnog kapitala, pa oni mogu

posebno pratiti u razini ili omjeru prema BDP-u, odnosno putem njihove stope promjene ili

ubrzanja stope promjene.

Neto greške i propusti predstavljaju nadoknađujuću stavku koja ispravlja saldo bilance plaćanja

na nulu. Međutim, uslijed prefakturiranja uvoza i podfakturiranja izvoza, pod neto greškama i

propustima se mogu nalaziti i tokovi bijega kapitala, što može imati posljedice na nelegalno

smanjivanje međunarodne likvidnosti zemlje. Često se neto greškama i propustima dodaju tokovi

kratkoročnog kapitala kao obuhvatnija mjera bijega kapitala (tzv. Dooley-eva mjera bijega

kapitala). Obje verzije se mogu pratiti u razini, stopi promjene ubrzanju stope promjene ili u

omjeru prema BDP-u.

Posljednja važna mjera neravnoteže bilance plaćanja koju ćemo spomenuti je bilanca neto

likvidnosti koja se dobije tako da se temeljnoj bilanci dodaju promjene razine specijalnih prava

vučenja u međunarodnim rezervama, neto greške i propusti i privatni nelikvidni kratkoročni

kapital (npr. trgovački krediti i sve drugo od kratkoročnog kapitala sa kapitalnog i financijskog

računa koje se ne može lako unovčiti). Saldo te bilance upućuje na pritiske na međunarodnu

likvidnost i tržište deviza. Njezino stanje možemo pratiti u razini (u dolarima ili bilo kojoj drugoj

stabilnoj valuti), omjeru prema BDP-u, stopi promjene ili ubrzanju stope promjene.

Pri promatranju prilika na kapitalnom i financijskom računu treba imati na umu i kretanje

domaćih i inozemnih kamatnjaka (referentnih kamatnjaka poput LIBOR-a ili EURIBOR-a,

kratkoročnih kamatnjaka njemačke ili SAD-a). Naime, prema teoriji diferencijal kamatnjaka

dovodi do arbitraže i do kretanja kapitala u i iz zemlje. Važne su razlike nominalnih i realnih

kamatnjaka. Kako više razine kamatnjaka u zemlji redovito znače i priljev kapitala što je

pozitivno za međunarodnu likvidnost zemlje, šokovi koji to mijenjaju mogu najaviti promjenu

smjera kretanja kapitala i poteškoće za međunarodnu likvidnost zemlje.

4.2.2. Solventnost

Temeljni pokazatelji solventnosti su pokazatelji vanjskog duga, te pokazatelji endogenih i

egzogenih faktora zaduživanja. Pokazatelji zaduženosti dijele se na pokazatelje stanja duga i

pokazatelje tijeka duga.

4.2.2.1. Pokazatelji stanja

Odnos ukupnog duga i domaćeg proizvoda (TD/Y) pokazuje koliko opterećenje predstavlja dug

(nagomilane obveze tijekom prethodnih razdoblja) za ekonomsku aktivnost u tekućoj godini koja

se mjeri obično domaćim proizvodom. Obično se uzima da odnos D/Y veći od 30% ukazuje na

veliki rizik insolventnosti (na temelju podataka najzaduženijih zemalja u jeku dužničke krize).

Osim toga može se pratiti dinamika odnosa duga i domaćeg (nacionalnog) proizvoda, odnosom

stope promjene duga (prosječne ponderirane kamate) i (realne) stope porasta domaćeg

(nacionalnog) proizvoda kako bi se ustvrdilo poboljšavaju li se ili pogoršavaju mogućnosti

otplate, odnosno raste li ili opada zaduženost. Ako je stopa rasta domaćeg proizvoda veća od

stope rasta ukupnog duga u nekom razdoblju, to znači da se mogućnost otplate (odnosno situacija

zaduženosti) u tom razdoblju poboljšava. Mogao bi se računati i omjer ukupnog vanjskog javnog

duga prema domaćem proizvodu, kao pokazatelj najvećeg dijela vanjskog duga koji utječe na

porast nesolventnosti zemlje. Zatim bi se mogao promatrati struktura ukupnog vanjskog duga u

odnosu Javni/ukupni, udio duga s fiksnim kamatnjacima u odnosu na onaj s promjenjivom

kamatom

Odnos ukupnog duga i izvoza robe i usluga (TD/E) pokazuje koliko opterećenje predstavlja dug

(nagomilane obveze tijekom prethodnih razdoblja) za ekonomske tokove sa inozemstvom u

tekućoj godini (tekućem razdoblju) mjerene izvozom roba i usluga E, koji predstavlja glavni izvor

namicanja inozemnih sredstava za otplatu duga. Uzima se (na temelju vrijednosti pokazatelja

najzaduženijih zemalja u jeku dužničke krize) da kreditni bonitet zemlje prema inozemstvu dolazi

u pitanje kada ovaj omjer premaši 200%. Korisno je pogledati i dinamiku odnosa duga i izvoza

roba i usluga, odnosno stope rasta ukupnog duga (prosječne ponderirane kamate) i stope porasta

izvoza roba i usluga kako bi se ustvrdilo da li se mogućnosti otplate odnosno inozemni bonitet

zemlje poboljšavaju ili pogoršavaju.

Ukupni vanjski dug bi se mogao računati u omjeru prema ukupnim rezervama (centralne banke i

banaka – tekuće imovine) te kumulativima tokova kapitala (ostale imovine iz međunarodne

investicijske pozicije), kako bi se vidio omjer ukupnih inozemnih obveza zemlje i ukupne

inozemne aktive.

Odnos međunarodnih rezervi i ukupnog duga (RI/TD) pokazuje kolika je pokrivenost duga

međunarodnim rezervama, odnosno kolika je neto zaduženost neke zemlje. Pokrivenost duga

međunarodnim rezervama važna je zbog ocjene solventnosti i boniteta zemlje prema inozemstvu,

jer se u slučaju neplaćanja osnovnih dužnika obveze prebacuju na državu, odnosno na kraju

plaćaju iz međunarodnih rezervi, kako se solventnost i bonitet zemlje prema inozemstvu ne bi

dalje pogoršali, što bi sa sobom donijelo i druge negativne implikacije poput isključivanja zemlje

iz međunarodnog tržišta kapitala itd. Neto zaduženost se dobije ako se od ukupnog duga oduzmu

međunarodne rezerve zemlje. Također dinamika i ovog pokazatelja se može pratiti. Nadalje,

međunarodnim rezervama centralne banke mogu se dodati međunarodne rezerve banaka, čime se

dobiva omjer ukupnih inozemnih obveza i ukupne kratkoročne imovine.

Odnos kratkoročnog duga i ukupnog duga (KD/TD) važan je zbog procjene vremenske

neusklađenosti inozemne imovine i obveza zemlje. S druge strane, kada zemlja ima dugoročnije

poteškoće likvidnosti, inozemni kreditori radi vlastitog osiguranja omogućuju joj manje

zaduživanja na dulji rok, dok je kratkoročno zaduživanje obilnije, pa to ukazuje na probleme

međunarodne likvidnosti.

Također bi se mogao posebno pratiti kratkoročni vanjski dug u omjeru prema BDP-u, ili izvozu,

kao što se prati ukupni vanjski dug.

Odnos subvencioniranog (koncesionalnog) duga i ukupnog duga (CD/TD) pokazuje zapravo

bonitet zemlje kod koncesionalnih vjerovnika (međunarodnih organizacija i sklonih država). S

jedne strane koncesionalni zajmovi daju vrlo povoljne izvore financiranja zemlji, ali signaliziraju

ili vrlo siromašnu zemlju (zajmovi IDA-e – dijela grupe Svjetske banke koja se bavi razvojem

najsiromašnijih zemalja – u najvećem su dijelu koncesionalni), odnosno zemlju s prethodnim

poteškoćama (dobar dio zajmova MMF-a i Svjetske banke za strukturno prilagođavanje i stand-

by aranžmane daju se po povoljnijim ili koncesionalnim uvjetima).

Odnos multilateralnog duga i ukupnog duga (MD/TD) pokazuje zapravo bonitet zemlje kod

multilateralnih vjerovnika (međunarodnih organizacija i grupa sklonih država ili drugih

grupacija) i ima sličan signal kao i odnos koncesionalnog i ukupnog duga.

Odnos kratkoročnog duga i međunarodnih rezervi (KD/RI) predstavlja omjer kratkoročnih

obveza i kratkoročne imovine i pokazuje međunarodnu kratkoročnu likvidnost.

4.2.2.2. Pokazatelji toka

Odnos otplate duga prema izvozu robe i usluga (TDS/E), poznat još pod nazivom Debt-service

ratio, pokazuje opterećenje godišnje otplate duga na izvoz roba i usluga, kojim se uglavnom

priskrbljuju devize za otplatu duga. Drugim riječima, ovaj pokazatelj govori koliki dio prihoda od

izvoza robe i usluga (zajedno s transferima, ako su uključeni) treba odvojiti za otplatu duga

(stvarnu otplatu). Na temelju iskustva s najzaduženijim zemljama i zemljama koje su imale

problema s otplatom dugova prihvatljiv je odnos otplate do 10%, a nakon 30% počinju veliki

problemi s otplatom. Kako se radi o ukupnim otplatama, zgodno bi bilo promatrati omjer TDS i

međunarodnih rezervi (kratkoročne imovine zemlje).

Odnos godišnje obveze po kamatama i izvoz robe i usluga (INT/E) pokazuje koliki dio prihoda od

izvoza robe i usluga treba odvojiti za plaćanje kamata na dug. Početkom osamdesetih kada je

nastupila velika svjetska dužnička kriza ovaj omjer je kod grupe Najzaduženijih zemalja (prema

metodologiji Svjetske banke) iznosio preko 20%. Može se pratiti i odnos odljeva po osnovi

kamata i tijeka (priljevnog) ukupne ekonomske aktivnosti u privredi zemlje dužnika, odnosno

koliko od ekonomske aktivnosti treba odvajati za otplatu kamata (INT/Y).

Odnos otplate glavnice prema korištenjima (GL/ISK) pokazuje koliki je odnos otplate glavnice

ukupnog duga nagomilanog u prethodnim razdobljima prema korištenjima novih zajmova u

jednoj godini.

Odnos neto transfera financijskih sredstava i uvoza robe (NFT/U) pokazuje udio neto primljenih

financijskih sredstava u financiranju uvoza, odnosno raspoloživost neto posuđenih sredstava iz

inozemstva za financiranje uvoza i na taj način prikazuje porast sposobnosti uvoza. Nadalje, ovaj

omjer pokazuje koliki se dio neto posuđenih sredstava koristi za financiranje uvoza (potrošnju

osobnu, opću ili inozemnu investicijsku) umjesto za financiranje domaćih investicija. Može se

pratiti i omjer neto financijskih transfera NFT (korištenja i otplate glavnice i kamata) i domaćeg

proizvoda Y, koji pokazuje doprinos novog vanjskog duga privrednom razvoju i rastu privrede

zemlje dužnika.

Odnos korištenja zajmova u tekućoj godini (disbursements) prema uvozu robe i usluga (ISK/U)

pokazuje koliki dio uvoza se izravno (i neizravno) financira inozemnim zajmovima. Drugim

riječima, ovaj pokazatelj pokazuje ovisnost zemlje o inozemnim zajmovima pri financiranju

uvoza.

Mogao bi se pratiti i omjer ukupnog duga i ukupne otplate (TD/TDS), kako bi se vidjeli prosječni

uvjeti zaduživanja. Nadalje, mogao bi se pratiti prinos na Brady ili slične dugoročne obveznice

zemlje u odnosu na obveznice sličnog roka dospijeća razvijenih zemalja (SAD, EU, njemačka),

radi praćenja što tržište misli o solventnosti zemlje i njezinom bonitetu.

4.2.3. Pokazatelji iz monetarnog modela

Pokazatelji u ovoj grupi proizlaze iz monetarnog modela (MABP i MAER), kojeg smo

djelomično opisali u teoretskom poglavlju. Glavne odrednice monetarnog modela su ravnoteže na

tržištu novca u zemlji i u inozemstvu (OECD, SAD, EU ili zemlji koja je glavni vanjskotrgovački

partner). Najčešće se promatraju relativne promjene domaće novčane ponude naspram inozemnoj

ponudi te domaće novčane potražnje naspram inozemnoj novčanoj potražnji.

Pod odrednice domaće novčane ponude ubrajamo novčanu bazu (primarni novac) centralne

banke, inozemni dio novčane baze (neto inozemnu aktivu NFA centralne banke) i domaći dio

novčane baze (neto domaću aktivu NDA centralne banke), novčani multiplikator prema novcu u

užoj definiciji (M1 novčani multiplikator) i njegove komponente (stopu obvezne rezerve,

eskontni kamatnjak, itd.), novčani multiplikator prema novcu u široj definiciji (M2 novčani

multiplikator) i njegove komponente, ukupnu novčanu ponudu po užoj definiciji (M1) i njezine

komponente (gotovina u opticaju i depoziti po viđenju), ukupnu novčanu ponudu po široj

definiciji (M2) i njezine komponente (M1, ostale depozite, neto inozemna aktiva monetarnog i

bankarskog sustava te neto domaća aktiva monetarnog i bankarskog sustava). Svako povećavanje

domaće novčane ponude uz nepromijenjenu domaću potražnju za novcem, inozemnu ponudu

novca i inozemnu potražnju za novcem dovodi prema monetarnom modelu do pogoršanja

međunarodne likvidnosti bilo u obliku deficita u bilanci plaćanja (smanjivanjem rezervi), bilo u

obliku deprecijacije tečaja.

U odrednice domaće novčane potražnje ubrajamo realnu privrednu aktivnost (mjerenu realnim

BDP-om, realnom osobnom potrošnjom, industrijskom proizvodnjom i sl.), oportunitetni trošak

novca (kamatnjak na ostalu imovinu ili razlika između kamatnjaka na ostalu imovinu i vlastitog

kamatnjaka novca), razinu cijena, inflaciju (stvarnu i očekivanu), nominalni tečaj (stvarni i

očekivani - mjeren forward tečajem), stopu valutne supstitucije, itd. Svako povećanje domaće

novčane potražnje uz nepromijenjenu domaću ponudu, inozemnu ponudu novca i inozemnu

potražnju za novcem prema monetarnom modelu dovodi do poboljšanja međunarodne likvidnosti

(povećanja rezervi ili aprecijacije tečaja).

Za odrednice inozemne novčane ponude uzimaju se analogne varijable za domaću novčanu

ponudu zemlje ili grupe zemalja koji se smatraju inozemstvom (SAD, EU, OECD, ili glavni

vanjskotrgovački partner). Svako povećanje inozemne novčane ponude uz nepromijenjenu

inozemnu potražnju za novcem, domaću ponudu novca i domaću potražnju za novcem prema

monetarnom modelu dovodi do poboljšanja međunarodne likvidnosti (povećanja rezervi ili

aprecijacije tečaja).

Odrednice inozemne novčane potražnje uzimaju se analogne varijable za domaću novčanu

potražnju zemlje ili grupe zemalja koji se smatraju inozemstvom (SAD, EU, OECD, ili glavni

vanjskotrgovački partner). Svako povećanje inozemne novčane potražnje za novcem uz

nepromijenjenu inozemnu ponudu novca, domaću ponudu novca i domaću potražnju za novcem

prema monetarnom modelu dovodi do pogoršanja međunarodne likvidnosti (smanjenja rezervi ili

deprecijacije tečaja).

4.2.4. Ostali pokazatelji

Ostali pokazatelji se prema mogu razvrstati na realne, fiskalne, pokazatelje zaraze, financijske,

institucionalne/strukturne, i političke pokazatelje.

Od realnih pokazatelja možemo nabrojiti razinu i stopu rasta BDP-a, razinu i stopu rasta BDPpc,

output gap (razliku stvarnog i potencijalnog BDP-a), realne nadnice u razini i u stopi promjene,

stopu nezaposlenosti u razini i stopi promjene. Sva kretanja koja poboljšavaju realnu privrednu

aktivnost (naravno, do razine pregrijavanja privrede) smanjuju vjerojatnost pojavljivanja krize.

Kod fiskalnih pokazatelja mjerimo sve oblike fiskalne neravnoteže od tekućeg deficit u BDP-u,

primarnog deficita u BDP-u, općeg deficita u BDP-u, financiranje deficita (domaći krediti javnom

sektoru u razini i stopi rasta, dug u nacionalnoj valuti i denominiran u stranoj valuti), glavne

komponente koje uzrokuju deficit (javna potrošnja u BDP-u itd.). Neravnoteža u fiskusu djeluje

nepovoljno i na vanjsku ravnotežu i na odnos štednje i investicija, povećavajući vjerojatnost

financijske krize (kao što se to izravno povezuje u prvoj generaciji modela valutne krize).

Pokazatelji zaraze su dummy varijable za krize u regiji, krize u glavnim vanjskotrgovačkim

partnerima, te pojavu bankarske krize u zemlji, odnosno mjere ukupnih tokova kapitala u regiju,

geografska blizina područja krize, dummy za zajedničke vjerovnike zemalja u regiji i sl. Kao što

to opisuju studije koje proučavaju proces proširivanja financijske krize u ostale zemlje, zbog

regionalnog pristupa velikih investitora, po izbijanju krize u jednoj zemlji u regiji dolazi do

povlačenja iz mnogih zemalja u regiji, povećavajući vjerojatnost krize.

Financijski pokazatelji mjere razvoj situacije u financijskom sektoru, čija krkost može dovesti do

krize u financijskom sustavu i zbog nje do valutne krize ili sustavne financijske krize. Ovdje

ubrajamo realne kamatnjake, razinu kredita u BDP i realni rast kredita, razliku aktivnog i

pasivnog kamatnjaka, rast kredita u odnosu na rast kredita u inozemstvu, tečaj "u sjeni", tečaj na

crnom tržištu, središnji paritet tečaja i položaj tečaja unutar službenog raspona, krediti centralne

banke bankarskom sektoru, razinu depozita u bankama u BDP i porast depozita, omjer najšire

novčane ponude i međunarodnih rezervi, razina i rast cijena dionica, indeksi povjerenja tržišta i

sl.

U institucionalne/strukturne pokazatelje ubrajamo one koji mijenjaju strukturu privrede prema

većoj/manjoj osjetljivosti na financijske poremećaje, poput dummy varijable za višestruki tečajni

režim, tečajne kontrole, liberalizacija vanjske trgovine (prihvaćanje članka 8 statuta MMF-a),

članstvo u WTO i drugim regionalnim trgovačkim organizacijama, domaću financijsku

liberalizaciju, liberalizaciju kapitalnih transakcija, te mjesece nepromijenjenog tečajnog režima,

broj prošlih valutnih kriza, te mjere prošlih intervencija centralne banke na deviznom tržištu.

U političke pokazatelje ubrajamo one koji prema drugoj generaciji modela valutnih kriza mogu

"okinuti" spekulativne napade, odnosno posložiti koherentno očekivanja na tržištu, poput dummy

varijabli za pobjedu vladajuće stranke, za izbore, za promjenu vlade (legalnu ili nelegalnu),

promjenu u vladi, vojni udar, zatim stupanj političke stabilnosti, karakteristiku vlade (stupanj

orijentiranosti prema socijalnom izdacima), mjera stupnja demokracije itd.

5. IZRADA SUSTAVA SIGNALNIH INDIKATORA KRIZA I

SUSTAVA POKAZATELJA MEĐUNARODNE LIKVIDNOSTI

5.1. Sustav signalnih indikatora za valutne i bankarske krize - test signalne metode

na slučaju Hrvatske

Testiranje signalne metode na slučaju Hrvatske provedeno je još polovicom 1999. godine, odmah

nakon što je Hrvatska proživjela drugu po redu bankarsku krizu od početka njezinog političkog i

ekonomskog osamostaljenja (Ahec-Šonje, 1999). To je bio prvi domaći istraživački pokušaj

provjere upotrebljivosti signalnog pristupa na podacima Hrvatske. Analizom je bilo obuhvaćeno

razdoblje od 1995.- svibanj 1999. godine, što je vrlo kratak vremenski horizont za analizu i unutar

kojeg je bilo premalo kriznih događaja za ozbiljnije usporedbe i provjere efikasnosti sustava

signalnih indikatora. Međutim, i na tako kratkom broju opservacija i uz tek dva identificirana

poremećaja (valutni poremećaj u siječnju-veljači 1999. godine i početak druge bankarske krize u

ožujku 1998. godine), mnoge su se promatrane varijable u pretkriznom razdoblju ponašale u

skladu s poznatim teorijskim pretpostavkama o njihovom utjecaju na financijske poremećaje.

Kako je zbog problema usporedivosti podataka iz razmatranja izostavljeno predstabilizacijsko

razdoblje, nije bilo moguće signalnim pristupom obraditi prvu bankarsku krizu iz 1995. godine,

već je vremenski horizont obuhvatio krizu u bankarstvu koja je započela u ožujku 1998. s

propašću Dubrovačke banke, tada 5. banke po veličini (prema udjelu u ukupnoj aktivi bankarskog

sustava). Bankarska se kriza nastavila sve do kraja 1998. i početka 1999. godine, kada kriza

doživljava vrhunac. Nakon odluka o stečajevima pojedinih propalih banaka, te donošenjem

programa sanacije dijela problematičnih banaka, u drugom se tromjesečju 1999. godine situacija

u bankarstvu počela smirivati. Signalna je metoda tada otkrila indikatore koji su u pretkriznom

razdoblju (mjesecima prije propasti prve banke) svojim kretanjem anticipirali nadolazeću krizu.

To su bili sljedeći signalni indikatori:

- bankarski depoziti,

- plasmani,

- krediti stanovništvu,

- realni efektivni tečaj,

- kratkoročni vanjski dug,

- rast BDPa, te

- odnos nominalnih aktivnih i pasivnih kamatnih stopa.

Na samom vrhuncu bankarske krize, dakle početkom 1999. godine, signalna je metoda otkrila i

prvi jači valutni poremećaj u analiziranom razdoblju, do kojeg je došlo mjesecima nakon propasti

prvih banaka. Valja spomenuti i makroekonomsku pozadinu tih događaja: hrvatsko je

gospodarstvo u drugom tromjesečju 1998. godine ušlo u fazu recesije, nakon razdoblja

“pregrijavanja” ekonomije tijekom prijašnjih godina. Ova makroekonomska pozadina spomenutih

poremećaja u Hrvatskoj nije zanemariva, naročito u kontekstu novijih ideja o povezanosti

valutnih i bankarskih kriza u specifičnim ekonomskim uvjetima. Naime, istraživanja tog novog

koncepta kriza pokazuju da dvostruke krize najčešće nastupaju s ulaskom ekonomije u fazu

recesije, i to nakon razdoblja snažnog gospodarskog uzleta i pregrijavanja domaće potražnje, koji

je potpomognut pojačanim kapitalnim priljevima, snažnom kreditnom ekspanzijom, s

intenziviranjem procesa domaće i vanjske financijske liberalizacije u pozadini, koja istovremeno

nije popraćena adekvatnim i efikasnim regulatornim i zakonskim okvirom. Stoga ovaj scenarij

najčešće pogađa upravo zemlje u razvoju i tržišta u nastajanju. Premda se može činiti vrlo

hrabrom ocjena da je Hrvatsku 1998/99. zadesila twin kriza, analiza makroekonomske pozadine

tih zbivanja koja otkriva recesijska obilježja u hrvatskom gospodarstvu u to vrijeme, intenzitet i

trajanje bankarske krize koju je popratio i osjetni poremećaj na deviznom tržištu (mjeren

indeksom pritiska IPDT), dovoljni su razlozi da se dokazivanju te tvrdnje ozbiljnije analitički

pristupi.102

Test signalne metode iz 1999. godine također je rezultirao skupom indikatora koji su pokazali

zadovoljavajuću signalnu snagu u anticipiranju valutnog poremećaja u siječnju 1999. godine. To

su bili sljedeći pokazatelji:

- bankarski depoziti,

- kreditiranje javnog sektora,

- realni tečaj,

- kratkoročni vanjski dug,

- budžetski deficit,

- domaće realne kamatne stope, i

- odnos nominalnih i pasivnih kamatnih stopa.

102

Vidjeti detaljnije u Ahec-Šonje, 2002.

Istraživanje u okviru ovog projektnog zadatka stoga treba promatrati kao logičan nastavak

prijašnjih istraživanja i ranije započete potrage za sustavom indikatora financijskih poremećaja u

Hrvatskoj. Dvije godine nakon tog prvog pokušaja raspolažemo s većim brojem opservacija za

analizu, a u međuvremenu je i u znanstveno-istraživačkoj literaturi signalna metoda doživjela

značajne metodološke pomake prema naprijed. O tome svjedoči sve raširenija upotreba te metode

u empirijskim istraživanjima uzročnika financijskih poremećaja.

U prvoj fazi projektnog zadataka glavni su ciljevi bili detaljno analizirati osjetljivost deviznog

tržišta u Hrvatskoj u proteklom razdoblju (od 1995. godine do danas), proširiti prijašnju analizu

istraživanjem novih zbivanja i okolnosti na deviznom tržištu, te uz pomoć signalne metode

izraditi prošireni sustav indikatora za rano prepoznavanje valutnih poremećaja u Hrvatskoj. Takav

sustav signalnih indikatora za valutne krize tek uz njegovo kontinuirano praćenje i povremenu

reviziju, može biti korisna informacija i još jedan analitički oslonac pri donošenju odluka u sferi

monetarne politike. U drugoj fazi projektnog zadatka, rezultati kojeg su prikazani u ovoj konačnoj

studiji, analizirat će se i osjetljivost bankarskog sustava na poremećaje, kao i mogući utjecaji

makroekonomskog okruženja na stabilnost bankarskog sektora, te će se izraditi sustav signalnih

indikatora za bankarske krize u Hrvatskoj. Složeni ili kompozitni indeksi izračunati na temelju

najboljih signalnih indikatora kriza mogu se koristiti kao prognostički pokazatelji stupnja

osjetljivosti deviznog i bankarskog tržišta u Hrvatskoj. Povrh toga, detaljnije će se razraditi i

sustav pokazatelja međunarodne likvidnosti, koji zajedno sa prognostičkim mjerama dobivenim

primjenom signalne metode mogu poslužiti kao značajna informacija monetarnim vlastima u

praćenju i održavanju domaće financijske stabilnosti i međunarodne likvidnosti.

5.1.1. Mjerenje valutnih poremećaja - indeks pritiska na devizno tržište (IPDT)

Valutne poremećaje u Hrvatskoj identificirat ćemo pomoću kretanja indeksa pritiska na devizno

tržište, koji predstavlja jednostavnu mjeru valutnih oscilacija. Pri izradi tog indeksa (u nastavku

IPDT) provjereno je nekoliko mogućih varijanti njegova izračunavanja. Moguća su dva pristupa u

izradi IPDT-a: a) izrada neponderiranog indeksa pritiska, i b) izračunavanje ponderiranog

indeksa.

Jednostavniji način konstrukcije IPDTt je izračunavanje njegove neponderirane varijante, koja se

definira kao običan prosjek mjesečnih stopa promjene tečaja i mjesečnih stopa promjene

međunarodnih pričuva ili:

IPDTt = 0.5*Δ et - 0,5*Δ Rt (45)

gdje je Δ et mjesečna stopa promjene tečaja, a Δ Rt mjesečna stopa promjene deviznih rezervi. Za

izračun ovog indeksa može se koristiti nominalni bilateralni tečaj HRK/EUR (EHRK/EUR,t), ili

realni bilateralni tečaj eHRK/EUR,t = EHRK/EUR,t * pEUR,t / pt, gdje je pEUR,t harmonizirani indeks

potrošačkih cijena u Euro-zoni, a pt indeks cijena na malo u Hrvatskoj (bazni indeksi, 1995=100).

Neponderirana varijanta indeksa pritiska ne uzima u obzir moguće razlike u volatilnosti tečaja i

rezervi i polazi od pretpostavke da obje komponente indeksa imaju približno iste mjere

varijabilnosti. Kretanje neponderiranog IPDT od siječnja 1995. do veljače 2002. godine

prikazujemo sljedećom slikom:

Slika 1.

Izvor: HNB podaci i izračun autora

U izračunu tog pokazatelja korišten je nominalni tečaj HRK/EUR i bruto međunarodne pričuve (u

USD). Za granice izvan kojih se kretanje indeksa proglašava ekstremnim odabrane su +/- 2

standardne devijacije u odnosu na srednju vrijednost opservacija u promatranom razdoblju.

Valutnom turbulencijom ili poremećajem proglašavaju se sva ona razdoblja ili "datumi" kada

vrijednosti IPDT leže iznad ili ispod definiranih kritičnih granica. Zbog načina konstrukcije

IPDT-a u našem slučaju (negativni predznak uz varijablu rezervi), vrijednosti indeksa ležat će

iznad granice od av+2std u slučaju snažnih deprecijacijskih pritisaka i/ili uslijed jačeg gubitka

Neponderirani IPDT(nominalni tečaj i bruto rezerve)

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

sij.9

5

svi.9

5

ruj.9

5

sij.9

6

svi.9

6

ruj.9

6

sij.9

7

svi.9

7

ruj.9

7

sij.9

8

svi.9

8

ruj.9

8

sij.9

9

svi.9

9

ruj.9

9

sij.0

0

svi.0

0

ruj.0

0

sij.0

1

svi.0

1

ruj.0

1

sij.0

2

IPDT av-2std av+2std

deviznih rezervi, te ispod granice od av-2std u slučaju jačih aprecijacijskih pritisaka i/ili snažnijeg

porasta deviznih rezervi.

Dodatna je analiza potvrdila postojanje osjetne razlike u volatilnosti tečaja i rezervi, pri čemu je

varijabilnost u kretanju rezervi u promatranom razdoblju bila veća od varijabilnosti tečaja. Stoga

je za analizu osjetljivosti deviznog tržišta bolje koristiti ponderiranu varijantu IPDT*, koju

izračunavamo na sljedeći način:

IPDT*t = σ1 Δ Et - σ2 Δ Rt (46)

gdje se kao ponder uz varijablu tečaja σ1 koristi standardna devijacija varijable rezervi (stdR), a

za ponder uz varijablu rezervi σ2 standardna devijacija varijable tečaja (stdE). Gornji izraz

možemo još pisati i u sljedećem obliku:

IPDT*t = Δ Et - stdE/stdR*Δ Rt (47)

Sljedeća slika prikazuje ponderirani indeks pritiska na hrvatsko devizno tržište, stoga je moguće

uočiti razliku u odnosu na neponderirani indeks kojim je dominirao utjecaj volatilnije varijable

rezervi.

Slika 2.

Izvor: HNB podaci i izračun autora

Ponderirani IPDT(nominalni tečaj i bruto rezerve)

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

sij.9

5

svi.9

5

ruj.9

5

sij.9

6

svi.9

6

ruj.9

6

sij.9

7

svi.9

7

ruj.9

7

sij.9

8

svi.9

8

ruj.9

8

sij.9

9

svi.9

9

ruj.9

9

sij.0

0

svi.0

0

ruj.0

0

sij.0

1

svi.0

1

ruj.0

1

sij.0

2

IPDT* av-2std av+2std

Ponderirani indeks pritiska "prepoznao" je dva ključna valutna poremećaja u Hrvatskoj koja su se

zbila u siječnju-veljači 1999. godine i u kolovozu 2001. godine. Ponderirani je indeks, za razliku

od prve varijante, otkrio poremećaj u kolovozu 2001. godine, kada je ujednačivši volatilnost

varijabli očigledno umanjio dominantan utjecaj deviznih rezervi na izračun indeksa pritiska. Kako

bismo bili sigurni u ovaj rezultat, konstruirali smo indeks pritiska koji umjesto nominalnog

bilateralnog tečaja koristi realni tečaj HRK/EUR. Kretanje ponderiranog IPDT* uz realni

bilateralni tečaj i bruto pričuve u USD prikazuje sljedeća slika.

Slika 3.

Izvor: HNB podaci i izračun autora

Provjerom različitih mogućih varijanti izračunavanja indeksa pritiska dobili smo iste rezultate. Pri

tom su korištene sljedeće kombinacije komponenti indeksa:

a) nominalni tečaj HRK/EUR i bruto rezerve u USD,

b) realni tečaj HRK/EUR i bruto rezerve u USD,

c) nominalni tečaj HRK/EUR i neto raspoložive rezerve u USD, te

d) nominalni tečaj HRK/EUR i neto raspoložive rezerve u EUR.

Pogledajmo i sljedeću sliku koja prikazuje IPDT* dobiven kao ponderirani prosjek mjesečnih

promjena nominalnog tečaja HRK/EUR i neto raspoloživih rezervi preračunatih u EUR.

Ponderirani IPDT (realni tečaj i bruto rezerve)

-6

-4

-2

0

2

4

6

vlj.9

6

lip.9

6

lis.9

6

vlj.9

7

lip.9

7

lis.9

7

vlj.9

8

lip.9

8

lis.9

8

vlj.9

9

lip.9

9

lis.9

9

vlj.0

0

lip.0

0

lis.0

0

vlj.0

1

lip.0

1

lis.0

1

vlj.0

2

IPDT* av-2std av+2std

Slika 4.

Izvor: HNB podaci i izračun autora

U svim prikazanim varijantama izračunavanja, ponderirani indeks pritiska IPDT otkrio je dva

valutna poremećaja u Hrvatskoj i na temelju tih kriznih datuma krenut ćemo u potragu za

signalnim indikatorima koji su svojim ponašanjem anticipirali te događaje.

5. 1. 2. Identifikacija bankarskih poremećaja u Hrvatskoj

Hrvatska je od 1991. godine proživjela dvije bankarske krize s vrlo visokim troškovima njihova

rješavanja. Uzroci prve krize ili tzv. krize starih banaka (Privredne banke Zagreb, Riječke,

Splitske i Slavonske banke) leže u njihovoj naslijeđenoj lošoj aktivi iz prošlog ekonomskog

sustava i posljedicama rata u Hrvatskoj. Procjene govore da je ukupni trošak prve bankarske krize

iznosio 4,7 milijarde USD, što je obuhvaćalo sanaciju spomenute četiri banke u iznosu blizu 473

milijuna USD, pretvaranje devizne štednje u javni dug (1992. godine) oko 3,2 milijarde USD i

izdavanje 990 milijuna USD tzv. velikih obveznica 1991. godine. Koliko su ti troškovi bili visoki

Valutni poremećaji u Hrvatskoj:

1) siječanj/veljača 1999. - u dva mjeseca tečaj

deprecirao 3,3%, rezerve smanjene za 14,9%;

2) kolovoz 2001. - u jednom mjesecu tečaj deprecirao

5,9%, rezerve smanjene za 1,8%

Ponderirani IPDT

(nominalni tečaj, neto rezerve u EUR)

-6

-4

-2

0

2

4

6

8

10

sij.9

5

svi.9

5

ruj.9

5

sij.9

6

svi.9

6

ruj.9

6

sij.9

7

svi.9

7

ruj.9

7

sij.9

8

svi.9

8

ruj.9

8

sij.9

9

svi.9

9

ruj.9

9

sij.0

0

svi.0

0

ruj.0

0

sij.0

1

svi.0

1

ruj.0

1

IPDT* av-2std av+2std

govori i gruba procjena udjela troška prve bankarske krize u BDP-u iz 1996. godine koja se kreće

oko 23%103

.

Budući da korijeni prve bankarske krize izlaze iz referentnog razdoblja analize koja će se u ovom

poglavlju provesti, usredotočit ćemo se na potragu za signalnim indikatorima druge bankarske

krize u Hrvatskoj. Ona započinje još u ožujku 1998. godine propašću Dubrovačke banke, tada 5.

banke po veličini sa oko 5% udjela u aktivi bankarskog sustava, a odluka o njenoj rehabilitaciji

donijeta je već u travnju 1998. godine. U srpnju iste godine u blokadu ulazi Glumina banka, 6. po

veličini sa 3,7% udjela u aktivi bankarskog sustava u trenutku blokade, nakon čega se već u rujnu

donosi odluka o neopravdanoj sanaciji, a tek u ožujku 1999. godine odluka o njenom stečaju. Do

kraja 1998. i početka 1999. godine propadaju Županjska banka (1,6% udjela), Komercijalna

banka (0,5% udjela), te Gradska banka Osijek (1,5% udjela), za koje je odluka o stečaju donijeta

početkom 1999. godine. Uz spomenute veće banke do početka 1999. godine propadaju i sljedeće

manje banke i štedionice: Ilirija banka (ulazak u blokadu u srpnju 1998. g.), Neretvansko-

gospodarska banka i Agroobrtnička banka (blokada u veljači 1999. g.), Hrvatska gospodarska

banka (ožujak 1999.g.) te Građanska štedionica Karlovac i Invest štedionica. U veljači 1999. u

blokadu ulazi i Croatia banka s 2% udjela u ukupnoj bankarskoj aktivi, za koju je polovicom iste

godine donijeta odluka o sanaciji. Ukupni trošak druge bankarske krize procjenjuje se na oko 800

milijuna USD, od čega je polovica potrošena na sanaciju Dubrovačke i Croatia banke, a ostatak

čini trošak isplate osigurane štednje propalih banaka i štedionica. Gruba procjena govori da je

udio troška razrješavanja druge bankarske krize u Hrvatskoj iznosio oko 3,7% BDP-a iz 1999.

godine104

.

Za primjenu signalne metode i izgradnju sustava signalnih indikatora za bankarske poremećaje,

potrebno je identificirati datum početka druge bankarske krize. Primjenom kriterija utemeljitelja

signalne metode (vidjeti poglavlje 2.4.1.), druga bankarska kriza u Hrvatskoj počinje u trenutku

donošenja odluke o sanaciji prve problematične domaće banke, u travnju 1998. godine. Osim što

bankarska kriza može "tinjati" mjesecima prije zatvaranja pojedinih banaka ili donošenja odluke

o sanaciji, njezine se posljedice mogu osjećati također mjesecima nakon njezina izbijanja. Stoga

103

Zbog usporedbe spomenimo da je trošak rehabilitacije bankarskog sustava u Venezueli 1994. godine

iznosio 13% BDP-a, u Finskoj, Švedskoj i Norveškoj od 4-10% BDP-a, dok je u ratu zahvaćenom Kuvajtu

taj trošak iznosio čak 45% BDP-a. 104

Prisjetimo se da u literaturi o bankarskim krizama još uvijek nema jasno definiranih pravila i kriterija

klasifikacije bankarskih kriza prema njihovoj snazi. Prema jednom od tih kriterija koje predlažu Demirquc-

Knut i Detragiache (1997), obje se bankarske krize u Hrvatskoj mogu proglasiti sustavnim bankarskim

krizama.

se za potrebe ove analize određuje signalni horizont od 9 mjeseci prije i nakon travnja 1998.

godine, koji obuhvaća razdoblje od srpnja 1997. do siječnja 1999. godine. Unutar tog signalnog

horizonta ili "kriznog" razdoblja očekuju se jasni signali koji upozoravaju na poremećaje u

bankarskom sustavu.

5. 1. 3. Izbor potencijalnih indikatora valutnih i bankarskih poremećaja

Sastavljajući listu potencijalnih indikatora za valutne i bankarske poremećaje u Hrvatskoj pošli

smo od teorijskih pretpostavki o kretanju makroekonomskih varijabli u pretkriznom razdoblju i

već poznatih i provjerenih lista indikatora korištenih u vodećim empirijskim istraživanjima

uzročnika kriza. Šira lista domaćih indikatora čija će se signalna snaga testirati prikazana je u

Tablici 6, a prikaz metodoloških objašnjenja i izvora podataka korištenih u ovom istraživanju

nalazi se u Dodatku na kraju ovog izvješća.

Tablica 6. Potencijalni indikatori valutnih i bankarskih poremećaja u Hrvatskoj

POTENCIJALNI SIGNALNI INDIKATORI

Očekivani predznak

signala

1) Realni efektivni tečaj

2) Realni bilateralni tečaj HRK/EUR

3) Bruto međunarodne pričuve, u USD

4) Neto raspoložive pričuve, u USD (NUIR)

5) Neto raspoložive pričuve/M4

6) Inozemna aktiva HNB/M4

7) M4 multiplikator

8) M1 multiplikator

9) Ponuda novca M1, nominalno

10) Primarni novac M0

11) Domaći krediti/domaća aktivnost

12) Rast kredita poslovnih banaka domaćim sektorima

13) Bankarski depoziti (M4-gotovina)

14) Pričuve banaka kod HNB/ukupna aktiva banaka

15) Potraživanja banaka od javnog sektora/ukupna bankarska potraživanja

16) Neto potraživanja monetarnih institucija od središnje države

17) Krediti HNB poslovnim bankama

18) Inozemne obveze monetarnih institucija

19) Rast industrijske proizvodnje

20) Izvoz, u USD

21) Uvoz, u USD

22) Saldo robne razmjene

23) Budžetski deficit/BDP

24) Budžetski deficit (bez kapitalnih prihoda)/BDP

25) Realna kamata na tržištu novca

26) Aktivna/pasivna kamatna stopa

27) Saldo tekućeg računa bilance plaćanja (kvartalno)

28) Kapitalni priliv (kvartalno)

-

-

-

-

-

-

+

+

+

+

+

+

-

-

+

+

+

+

-

-

+

-

+

+

+

+

-

-

Varijable se iskazuju u obliku međugodišnjih stopa rasta osim tečaja, kamata, NUIR/M4,

inozemne aktive HNB/M4, te budžetskog deficita/BDP, salda tekućeg računa bilance plaćanja i

kapitalnog priljeva. Dvije se posljednje varijable s liste, na žalost, ne mogu uvrstiti u konačni

sustav za rano upozorenje zbog kvartalne dinamike njihova praćenja, a riječ je o vrlo značajnim

pokazateljima međunarodne likvidnosti: deficitu tekućeg računa bilance plaćanja i kapitalnom

prilivu. Primjenom signalne metode moguće ih je ocijeniti, ali se ne mogu koristiti za

kontinuirano praćenje osjetljivosti deviznog tržišta, niti se mogu koristiti u izradi složenih

indikatora poremećaja.

U sljedećem okviru prikazuju se neke stilizirane činjenice i teorijske pretpostavke o ponašanju

potencijalnih indikatora poremećaja prije i tijekom valutnih i bankarskih kriza:

U dosadašnjim je istraživanjima na velikim uzorcima zemalja otkriveno da su najčešće u pretkriznim

razdobljima tečajevi nacionalnih valuta značajno precijenjeni ili da postoji jači aprecijacijski pritisak

na domaće valute. Ako se realna aprecijacija događa zbog inflacije, tada je inflacija najava poremećaja.

Ako do realne aprecijacije dolazi zbog nominalne aprecijacije tečaja, tada to može biti posljedica

snažnijeg priljeva kapitala (priljev portfolio kapitala) i/ili posljedica pretjeranog zaduživanja u

inozemstvu (tzv. overborowing sindrome - efekt pretjeranog zaduživanja iz modela treće generacije

spekulativnih napada McKinnona i Philla (1996)). Stoga je očekivani predznak signala realnog

efektivnog tečaja i realnog bilateralnog tečaja HRK/EUR u pretkriznom razdoblju negativan.

U pretkriznom se razdoblju očekuje i smanjenje međunarodnih pričuva (bruto i neto) kao posljedica

obrane tečaja, a istraživanja su potvrdila da rezerve često padaju i tijekom bankarskih kriza. Analizirat

će se i kretanje neto raspoloživih rezervi/M4, te neto inozemne aktive HNB/M4 (međunarodne

rezerve čine najveći dio neto inozemne aktive HNB-a), uz očekivano smanjivanje tih odnosa u

pretkriznim razdobljima. Pretpostavka je da štediše, a naročito u zemljama u razvoju i tržištima u

nastajanju, "bježe" u valute koje smatraju sigurnijim oblikom držanja svoje financijske imovine kako

slabi kredibilitet i vjerodostojnost ekonomske (monetarne i tečajne) politike. Valutna kriza generira

opasnost od postupnog jačeg gubitka deviznih rezervi i slijedom toga pada pokrića monetarnih

agregata međunarodnim rezervama (adekvatnost rezervi), do kojeg obično dolazi nekoliko mjeseci

prije izbijanja kriza. Indikator devizne rezerve/M4 odražava stupanj pokrića obveza bankarskog

sustava deviznim rezervama. U slučaju valutnog poremećaja koji dovodi do povećane potražnje za

devizama zbog bijega bankarskih komintenata u sigurnije valute, ovaj indikator odražava sposobnost

monetarnih vlasti da tim zahtjevima udovolji. Pad tog indikatora često prati proces financijske

liberalizacije i kreditne ekspanzije u uvjetima slabog i nerazvijenog regulatornog okvira i bankarske

supervizije.

U slučaju M4 i M1 multiplikatora očekujemo pozitivan predznak njihovih signala u pretkriznim

razdobljima. Pretpostavka je da su ovi pokazatelji usko povezani sa rastom domaćeg bankarskog

sektora, kojeg mogu podupirati različiti procesi. Neke od tih procesa monetarna je vlast u stanju

kontrolirati, primjerice, proces financijske liberalizacije kroz smanjenje stope obvezne rezerve što

dovodi do postepenog rasta M1 multiplikatora. Snažan rast M1 multiplikatora signal je monetarne

ekspanzije nakon koje slijedi deprecijacija. S druge pak strane, snažni rast deviznih depozita u

značajnoj će mjeri povećati M4 multiplikator, neovisno o mjerama monetarne politike. Razmjerno brz

porast deviznih depozita može biti znak i moralnog hazarda ako depoziti pritječu u sustav privučeni

nerealno visokim pasivnim kamatnim stopama.

Primarni novac M0 i novčana masa M1 novčani su agregati čije kretanje odražava karakter

monetarne politike u pretkriznim razdobljima. Razmjerno jak rast tih agregata odražava monetarnu

ekspanziju i potiče deprecijacijske pritiske, stoga se u pretkriznim razdobljima očekuje pozitivan

predznak signala tih varijabli.

Kreditna ekspanzija smatra se signalom i za valutne i za bankarske poremećaje. Snažniji porast

kreditne aktivnosti često prati proces domaće i vanjske financijske liberalizacije, no čest je pratilac i

klasičnog cikličkog "pregrijavanja" ekonomije tijekom uzlazne faze gospodarskog ciklusa. Nagla

kreditna ekspanzija može značiti i smanjenu pažnju i sposobnost procjene kreditnog rizika po jedinici

novoodobrenog kredita, a posljedica je povećanje kreditnog rizika za banke. Stoga varijable

krediti/domaća aktivnost i rast kredita poslovnih banaka domaćim sektorima imaju pozitivan

predznak utjecaja na bankarske i valutne poremećaje.

Signalnim se indikatorima prati osjetljivost okruženja u kojem djeluje bankarski sektor. Budući da se

uz pomoć ove metode analiziraju varijable na makro razini, a ne pokazatelji "zdravlja" i poslovanja

pojedinih banaka, signalni indikatori ne ukazuju na propast pojedinih problematičnih banaka, već je

njima moguće pratiti osjetljivost bankarskog sustava na razne promjene i utjecaje iz okruženja.

Bankarsko okruženje čine brojni čimbenici poput makroekonomskog okruženja, ekonomske

(monetarne i tečajne) politike, institucionalnog, regulatornog i pravnog okvira, sve do tržišne strukture

i poslovne klime u zemlji. Bankarsku osjetljivost pratimo pomoću sljedećih indikatora: bankarskih

depozita (očekuje se pad prije i/ili tijekom bankarske krize, kao znak navale štediša na banke zbog

pada povjerenja u domaći financijski sustav), pričuve banaka kod HNB/ukupna aktiva banaka

(mjera likvidnosti bankarskog sustava, očekuje se smanjenje odnosa uslijed naglog rasta svih vrsta

potraživanja poslovnih banaka – kreditne ekspanzije i/ili zbog povlačenja depozita koji ulaze u

osnovicu za obračun obveznih rezervi; povlačenje deviznih depozita znači povećanu potražnju za

devizama; ako devizni depoziti ne ulaze u osnovicu za obračun obvezne rezerve, smanjuju se depoziti

u domaćoj valuti što može biti posljedica općeg pada povjerenja u financijski sustav što prethodi

deprecijaciji), udio potraživanja banaka od javnog sektora (središnje i lokalne države) u ukupnim

potraživanjima (porast izloženosti banaka nepovoljnim kretanjima fiskalnih varijabli je signal

povećane ranjivosti bankarskog sektora; slijed fiskalna ekspanzija – monetarna ekspanzija -

deprecijacija), neto potraživanja monetarnih institucija od središnje države (signal monetizacije

budžetskog deficita, pozitivnog predznaka u pretkriznim razdobljima), krediti HNB poslovnim

bankama (indikator likvidnosti bankarskog sustava, koji raste s porastom poteškoća s likvidnošću), te

inozemne obveze monetarnih institucija - HNB i poslovnih banaka (porast obveza prema

međunarodnim financijskim institucijama i inozemnim vjerovnicima smatra se signalom povećane

ranjivosti bankarskog sustava na poremećaje; može biti znak porasta moralnog hazarda povezanog s

eksternim sektorom i posljedica pretjeranog zaduživanja u inozemstvu zbog domaće kreditne

ekspanzije – McKinnon-Phill sindrom pretjeranog zaduživanja).

Industrijska proizvodnja i izvoz najčešće imaju negativan predznak signala u pretkriznim

razdobljima. Jača aprecijacija koja često prethodi valutnim krizama može dovesti do smanjenja izvoza

ili usporavanja njegova rasta (rast u vrijeme valutne krize i do 20% niži od rasta izvoza u normalnim

razdobljima), a slijedom toga i do usporavanja gospodarske aktivnosti. Općenito, prevladava mišljenje

da valutnim krizama prethodi usporavanje gospodarske aktivnosti ili recesija, a trend pogoršanja uvjeta

trgovine najčešće se poklapa sa trendom usporavanja proizvodnje u pretkriznom razdoblju. Često se

zbog toga odgovornost za krizne događaje pripisuje ekonomskim vlastima koje nastoje “isforsirati”

devalvaciju radi prevladavanja negativnih trendova u izvozu i i proizvodnji. Takve se politike smatraju

neučinkovitima jer ekonomija može završiti u lošoj ravnoteži u kojoj očekivanja inflacije i rasta

nominalnih plaća mogu još više pogoršati izvoznu konkurentnost, a devizno tržište učiniti trajno

nestabilnim.

Ponašanje je uvoza teže procijeniti na temelju kretanja relativnih cijena u pretkriznom razdoblju, stoga

u literaturi nalazimo oprečne stavove o predznaku utjecaja uvoza. Ako u pretkriznom razdoblju dolazi

do usporavanja ekonomske aktivnosti ili je ekonomija već zaokrenula u recesiju uvoz može usporavati.

No jednako tako se može očekivati da ekonomija prije izbijanja valutnog poremećaja ne usporava svoj

rast, a i jači aprecijacijski pritisci u pretkriznom razdoblju mogu utjecati na povećanje uvoza (dakle

potaknut rastom domaće potražnje i/ili jačom aprecijacijom valute). U ovom istraživanju pretpostavlja

se da uvoz u pretkriznom razdoblju raste, stoga ima pozitivan predznak utjecaja na krizne događaje.

Očekivano smanjenje izvoza i povećanje uvoza u pretkriznim razdobljima vrši pritisak na povećanje

deficita tekućeg računa bilance plaćanja i pogoršanje bilance robne razmjene. Saldo robne razmjene i

saldo tekućeg računa bilance plaćanja stoga imaju negativan predznak utjecaja na krizne događaje.

No mnogi autori smatraju da je kretanje realnog tečaja dovoljno dobra aproksimacija zbivanja u

bilancama robne razmjene i na tekućem računu bilance plaćanja.

Povećanje budžetskog deficita primarni je signalni indikator valutne krize poznat još iz prve

generacije modela valutnih kriza uz poznati slijed fiskalna ekspanzija – monetarna ekspanzija -

deprecijacija. No izloženost bankarskog sektora nepovoljnim kretanjima fiskalnih varijabli može

povećati i osjetljivost bankarskog sustava na poremećaje. Bankarska kriza također može dovesti do

porasta budžetskog deficita zbog povećanih troškova sanacije bankarskog sektora i isplate osigurane

štednje, te ukoliko uslijedi snažan rast monetarnih i kreditnih agregata s ciljem rješavanja poremećaja u

bankarstvu dolazi do jačanja deprecijacijskih pritisaka.

Kamatne stope obično su slabi indikatori valutnih kriza, te se pokazuju puno uspješnijima u

anticipiranju bankarskih poremećaja. Porast nominalnih (i realnih) kamatnih stopa čest su rezultat

mjera monetarnog sažimanja i porasta nelikvidnosti u financijskom sustavu, a može značiti i povećanu

segmentaciju tržišta. Do povećane segmentacije tržišta može doći zbog rasta razlika u percepciji rizika

pojedinih financijskih institucija. Za očekivati je da će zdrave banke prve moći procijeniti da ima loših

banaka, a to će se reflektirati u rastu kamatnih stopa na tržištu novca čak i ako ne dođe do promjene

monetarne politike. Rast odnosa aktivnih i pasivnih kamatnih stopa može signalizirati visok stupanj

rizičnosti i pogoršanje kvalitete plasmana banaka, zatim nedostatak konkurencije i slabost

institucionalnog i regulatornog okvira.

Iako bi se na listi potencijalnih indikatora trebali naći vanjski dug i udio kratkoročnog duga u ukupnom

vanjskom dugu, te se varijable neće koristiti u analizi jer se tek od prosinca 2000. godine objavljuju na

mjesečnoj razini, a u ožujku 2000. došlo je i do promjene metodološkog obuhvata podataka.

5. 1. 4. Signali, granice i ocjena kvalitete potencijalnih signalnih indikatora

Pouzdan signalni indikator krize trebao bi u pretkriznom razdoblju signalizirati poremećaj bilo

jačim rastom ili značajnijim padom (ovisno o predznaku utjecaja na poremećaje) koje bitno

odstupa od njegovog kretanja u normalnim razdobljima.

Signalni horizont

Prva je zadaća u analizi indikatora da se na temelju kriznih datuma i događaja utvrdi signalni

horizont za analizu.

U slučaju valutnih poremećaja izabran je horizont od 12 mjeseci prije svakog događaja, unutar

kojeg se očekuju upozoravajući signali indikatora. Za većinu indikatora koji su iskazani u obliku

međugodišnjih stopa rasta, razdoblje analize je 1/96-8/01 s ukupnim brojem opservacija n=68. Za

preostale varijable (tečaj, kamate, NUIR/M4, inozemna aktiva HNB/M4) razdoblje analize je

1/95-8/01, sa ukupnim brojem opservacija n=80. Budući da je indeks pritiska na hrvatsko devizno

tržište otkrio dva "krizna" događaja, ukupan broj kriznih mjeseci u kojima očekujemo signale

indikatora iznosi 24 mjeseca.

Signalni horizont za bankarski poremećaj utvrđujemo prema datumu početka bankarske krize iz

1998/99. godine. Budući da bankarske krize traju duže od valutnih, a i posljedice se bankarske

krize osjećaju još mjesecima nakon njezina izbijanja, zanima nas ponašanje indikatora prije i

nakon utvrđenog datuma početka krize. Stoga signalni horizont za bankarsku krizu iznosi 9

mjeseci prije i nakon 4/98, uključujući i taj "krizni" mjesec.

Kritične granice, signali poremećaja, matrica ocjenjivanja signala

Indikatori šalju upozoravajuće signale kada njihova vrijednost prelazi unaprijed utvrđenu kritičnu

granicu. Kritične granice treba odabrati pažljivo, vodeći računa o tome da obuhvatimo što manje

krivih signala s jedne strane, te da se ne zanemare brojni točni signali, s druge strane. Korištenjem

percentilnih mjera određene su kritične granice k* za svaki pojedinačni indikator It sa šire liste,

koje odvajaju ekstremne od normalnih vrijednosti indikatora. Najčešće se koristio 25%-tni

percentil ili donji kvartil za indikatore koji svojim smanjenjem signaliziraju poremećaje, odnosno

75%-tni percentil ili gornji kvartil za pokazatelje s pozitivnim predznakom signala. U pojedinim

slučajevima spušten je kriterij pri izboru granice na 33,3%-tni odnosno 66,67%-tni percentil, kada

je prethodna analiza pokazala da su kvartili prestroge granice105

.

Nakon izbora kritičnih granica određuje se ukupan broj točnih i netočnih signala indikatora u

kriznim i nekriznim razdobljima (postupak detaljno objašnjen u poglavlju 4.1.3.). Dobar i pouzdan

signalni indikator je onaj koji šalje upozoravajuće signale unutar signalnog horizonta (prije

izbijanja poremećaja), te ako ne šalje upozoravajuće signale u ostalim, normalnim razdobljima.

105

Primjerice, visoke kamatne stope u prvim godinama analize bile su više odraz postojećih strukturnih

problema u bankarstvu i gospodarstvu, nedostatka zdrave konkurencije i slabog regulatornog okvira. Kako

su se ti problemi postepeno rješavali tijekom posljednje dvije godine, razine kamatnih stopa danas su

znatno niže. Ova je činjenica uzeta u obzir kod postavljanja kritične granice za kamatne stope.

Signalni horizont

I valutni poremećaj

12 mjeseci (2/98-1/99)

II valutni poremećaj

12 mjeseci (9/00-8/01)

Bankarska kriza

19 mjeseci (7/97-1/99)

Sljedeće slike prikazuju kretanje potencijalnih indikatora za valutne i bankarske poremećaje u

Hrvatskoj. Vodoravne linije označavaju kritične granice k* svakog pojedinačnog indikatora.

Ispod svake slike naveden je kriterij na temelju kojeg se utvrđuju točni i netočni signali. Grafički

prikaz olakšava razlikovanje atipičnog ili ekstremnog od tipičnog ili normalnog ponašanja

indikatora tijekom promatranog razdoblja.

Slika 5. Realni efektivni tečaj Slika 6. Realni bilateralni tečaj HRK/EUR

signal poremećaja S=1, za It k* signal S=1, za It k*

Slika 7. Bruto međunarodne rezerve (USD) Slika 8. Neto raspoložive rezerve (USD)

signal S=1, za It k* signal S=1, za It k*

94

96

98

100

102

104

106

108

110

112

114

1997

:1

1997

:5

1997

:9

1998

:1

1998

:5

1998

:9

1999

:1

1999

:5

1999

:9

2000

:1

2000

:5

2000

:9

2001

:1

2001

:5

IRET

k* = 103.3

6

6,1

6,2

6,3

6,4

6,5

6,6

6,7

6,8

6,9

7

199

6:1

199

6:6

199

6:1

199

7:4

199

7:9

199

8:2

199

8:7

199

8:1

199

9:5

199

9:1

200

0:3

200

0:8

200

1:1

200

1:6

realni hrk/eur k*=6,53

-5

0

5

10

15

20

25

30

199

6:1

199

6:6

199

6:1

199

7:4

199

7:9

199

8:2

199

8:7

199

8:1

199

9:5

199

9:1

200

0:3

200

0:8

200

1:1

200

1:6

rezerve, bruto, yoy k*=10,59

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

199

6:1

199

6:6

199

6:1

199

7:4

199

7:9

199

8:2

199

8:7

199

8:1

199

9:5

199

9:1

200

0:3

200

0:8

200

1:1

200

1:6

NUIR, yoy k*=8,57

Slika 9. Neto raspoložive rezerve/M4 Slika 10. Inozemna aktiva HNB/M4

signal S=1, za It k* signal S=1, za It k*

Slika 11. M4 novčani multiplikator Slika 12. M1 novčani multiplikator

signal S=1, za It k* signal S=1, za It k*

Slika 13. Ponuda novca M1, nominalno Slika 14. Primarni novac, M0

signal S=1, za It k* signal S=1, za It k*

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

199

5:1

199

5:7

199

6:1

199

6:7

199

7:1

199

7:7

199

8:1

199

8:7

199

9:1

199

9:7

200

0:1

200

0:7

200

1:1

200

1:7

Nuir/M4 k*=0,27

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

0,5

199

5:1

199

5:7

199

6:1

199

6:7

199

7:1

199

7:7

199

8:1

199

8:7

199

9:1

199

9:7

200

0:1

200

0:7

200

1:1

200

1:7

inoaktiv/M4 k*=0,318

-10

-5

0

5

10

15

20

25

199

6:1

199

6:6

199

6:1

199

7:4

199

7:9

199

8:2

199

8:7

199

8:1

199

9:5

199

9:1

200

0:3

200

0:8

200

1:1

200

1:6

M4/M0,yoy k*=16,3

-20

-15

-10

-5

0

5

10

15

20

25

199

6:1

199

6:6

199

6:1

199

7:4

199

7:9

199

8:2

199

8:7

199

8:1

199

9:5

199

9:1

200

0:3

200

0:8

200

1:1

200

1:6

M1/M0 (yoy) k*=4,89

-10

-5

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

199

6:1

199

6:6

199

6:1

199

7:4

199

7:9

199

8:2

199

8:7

199

8:1

199

9:5

199

9:1

200

0:3

200

0:8

200

1:1

200

1:6

M1, yoy, nominalno k*=27,3

-20

-10

0

10

20

30

40

50

199

6:1

199

6:6

199

6:1

199

7:4

199

7:9

199

8:2

199

8:7

199

8:1

199

9:5

199

9:1

200

0:3

200

0:8

200

1:1

200

1:6

M0 (yoy) k*=24,7

Slika 15. Krediti/domaća aktivnost Slika 16. Rast kredita, nominalno

signal S=1, za It k* signal S=1, za It k*

Slika 17. Bankarski depoziti Slika 18. Bankarske rezerve/bankarska aktiva

signal S=1, za It k* signal S=1, za It k*

Slika 19. Potraž.od drž./ukupna potraž.(PB) Slika.20.Neto potr. HNB i PB od države

-20

-10

0

10

20

30

40

50

1996

:1

1996

:6

1996

:1

1997

:4

1997

:9

1998

:2

1998

:7

1998

:1

1999

:5

1999

:1

2000

:3

2000

:8

2001

:1

2001

:6krediti/aktivnost, yoy k*=18,58

-10

0

10

20

30

40

50

60

199

6:1

199

6:6

199

6:1

199

7:4

199

7:9

199

8:2

199

8:7

199

8:1

199

9:5

199

9:1

200

0:3

200

0:8

200

1:1

200

1:6

krediti,nom,yoy k*=25,24

-10

0

10

20

30

40

50

60

70

199

6:1

199

6:6

199

6:1

199

7:4

199

7:9

199

8:2

199

8:7

199

8:1

199

9:5

199

9:1

200

0:3

200

0:8

200

1:1

200

1:6

bankarski depoziti (yoy) k*=13,96

-20

0

20

40

60

80

100

199

6:1

199

6:7

199

7:1

199

7:7

199

8:1

199

8:7

199

9:1

199

9:7

200

0:1

200

0:7

200

1:1

200

1:7

bankarske rezerve/aktiva (yoy) k*=-0,715

-40

-30

-20

-10

0

10

20

199

6:1

199

6:6

199

6:1

199

7:4

199

7:9

199

8:2

199

8:7

199

8:1

199

9:5

199

9:1

200

0:3

200

0:8

200

1:1

200

1:6

potraživ anja od jav nog sektora/ukupna potraživ anja PB (y oy )k*=4,02

-40

-30

-20

-10

0

10

20

199

6:1

199

6:6

199

6:1

199

7:4

199

7:9

199

8:2

199

8:7

199

8:1

199

9:5

199

9:1

200

0:3

200

0:8

200

1:1

200

1:6

potraživ anja od jav nog sektora/ukupna potraživ anja PB (y oy )k*=4,02

signal S=1, za It k* signal S=1, za It k*

Slika 21. Krediti HNB poslovnim bankama Slika 22. Inozemne obveze HNB i PB

signal S=1, za It k* signal S=1, za It k*

Slika 23. Rast industrijske proizvodnje Slika 24. Rast izvoza (USD)

signal S=1, za It k* signal S=1, za It k*

Slika 25. Rast uvoza (USD) Slika 26. Saldo robne razmjene

-2000

3000

8000

13000

18000

199

6:1

199

6:7

199

7:1

199

7:7

199

8:1

199

8:7

199

9:1

199

9:7

200

0:1

200

0:7

200

1:1

200

1:7

krediti CB poslov nim bankama (y oy )k*=332,81

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

1996:1

1996:7

1997:1

1997:7

1998:1

1998:7

1999:1

1999:7

2000:1

2000:7

2001:1

2001:7

inozemne obveze HNB I PB(yoy) k*=16,98

-15

-10

-5

0

5

10

15

20

25

199

6:1

199

6:7

199

7:1

199

7:7

199

8:1

199

8:7

199

9:1

199

9:7

200

0:1

200

0:7

200

1:1

200

1:7

Ind.pro (yoy) k*=-0,597

-60

-40

-20

0

20

40

60

199

6:1

199

6:7

199

7:1

199

7:7

199

8:1

199

8:7

199

9:1

199

9:7

200

0:1

200

0:7

200

1:1

200

1:7

izvoz,yoy k*=-9,73

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

199

6:1

199

6:7

199

7:1

199

7:7

199

8:1

199

8:7

199

9:1

199

9:7

200

0:1

200

0:7

200

1:1

200

1:7

uvoz,yoy k*=12,56

-0,6

-0,5

-0,4

-0,3

-0,2

-0,1

0

199

6:1

199

6:7

199

7:1

199

7:7

199

8:1

199

8:7

199

9:1

199

9:7

200

0:1

200

0:7

200

1:1

200

1:7

log(izvoz/uvoz k*=-0,328

signal S=1, za It k* signal S=1, za It k*

Slika 27. Budžetski deficit/BDP Slika 28. Budž.def./BDP (bez kap. prihoda)

signal S=1, za It k* signal S=1, za It k*

Slika 29. Realna kamata na tržištu novca Slika 30. Aktivna/pasivna kamatna stopa

signal S=1, za It k* signal S=1, za It k*

Slika 31. Saldo tekućeg računa BP Slika 32. Kapitalni priliv

signal S=1, za It k* signal S=1, za It k*

-20

-15

-10

-5

0

5

10

15

20

25

30

1997:1

1997:5

1997:9

1998:1

1998:5

1998:9

1999:1

1999:5

1999:9

2000:1

2000:5

2000:9

2001:1

2001:5

budžetski deficit/BDP k*=-3,7618

-20

-15

-10

-5

0

5

10

199

7:1

199

7:5

199

7:9

199

8:1

199

8:5

199

8:9

199

9:1

199

9:5

199

9:9

200

0:1

200

0:5

200

0:9

200

1:1

200

1:5

budžetski deficit (s kap.prih)/BDP k*=--4,5

-5

0

5

10

15

20

25

30

199

6:1

199

6:7

199

7:1

199

7:7

199

8:1

199

8:7

199

9:1

199

9:7

200

0:1

200

0:7

200

1:1

200

1:7

realna kta K*=8,28

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

5,00

199

6:1

199

6:7

199

7:1

199

7:7

199

8:1

199

8:7

199

9:1

199

9:7

200

0:1

200

0:7

200

1:1

200

1:7

akt/pasivna kta, nom. k*=3,64

-1500

-1000

-500

0

500

1000

1.t

r.9

5.

3.t

r.9

5.

1.t

r.9

6.

3.t

r.9

6.

1.t

r.9

7.

3.t

r.9

7.

1.t

r.9

8.

3.t

r.9

8.

1.t

r.9

9.

3.t

r.9

9.

1.t

r.0

0.

3.t

r.0

0.

1.t

r.0

1.

deficit tekućeg računa k*=-608,3

-800

-600

-400

-200

0

200

400

600

I. 9

4

III.

94

I. 9

5

III.

95

I. 9

6

III.

96

I. 9

7

III.

97

I. 9

8

III.

98

I. 9

9

III.

99

I. 0

0

III.

00

I. 0

1

kapitalni pril iv (yoy) k*=-61,79

Najbolje signalne indikatore poremećaja izabiremo na temelju ocjena kvalitete signala iz matrica

ocjenjivanja, koje se sastavljaju za svaki pojedinačni indikator. Tablica 7. prikazuje postupak

ocjenjivanja signala realnog bilateralnog tečaja HRK/EUR kao indikatora valutnih kriza.

Tablica 7. Matrica ocjene signala realnog tečaja HRK/EUR za valutne poremećaje

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih)

k* = 6,53 (25% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 14 3 17

nema signala (St = 0) 10 41 51

ukupni signali 24 44 68

točni signali 14 41 55

udio točnih u ukupnima 0,58 0,93 0,81

udio netočnih u ukupnima 0,42 0,07 0,19

mjera signalne greške 0,12 broj mjeseci

prethođenja 13 (I)

14 (II) P (k/S) 0,82

Napomena: signal nepostojan kod I poremećaja, signal stabilan i

postojan kod II poremećaja

Postupak ocjenjivanja realnog tečaja HRK/EUR kao indikatora valutnih poremećaja i kao

indikatora bankarskih poremećaja je metodološki identičan. Potrebno je samo voditi računa da se

u analizi valutnih poremećaja ocjenjuju dva krizna razdoblja (ukupno 24 kriznih mjeseci), dok se

u analizi bankarske krize ocjenjuje jedno krizno razdoblje (ukupno 19 kriznih mjeseci). Sve

vrijednosti realnog tečaja koje su manje od kritične granice k*=6,53 (25%-tni percentil)

predstavljaju signal poremećaja, dok se vrijednosti koje su jednake ili veće od kritične granice ne

smatraju signalima krize.

Gornja nam tablica govori da se radi o vrlo pouzdanom indikatoru valutnih poremećaja u

Hrvatskoj. Realni tečaj je proizveo prvi signal 13 mjeseci prije prvog valutnog poremećaja (1/99),

i čak 14 mjeseci prije drugog valutnog poremećaja (8/01). Udio točnih signala (St=1) u ukupnom

broju kriznih mjeseci kada se signal i očekuje je 58%. Kretanje realnog tečaja tijekom normalnih

razdoblja je još pouzdanije, jer je udio točnih signala (St=0) u nekriznim mjesecima čak 93%.

Sposobnost realnog tečaja da proizvede dobar i izbjegne krivi signal prikazuje mjera signalne

greške koja iznosi 0,12 (=[B/(B+D)]/[A/(A+C)]) ili =0,07/0,58=0,12). Ovaj nam pokazatelj

govori da je realni tečaj proizveo znatno više točnih signala tijekom kriznih mjeseci nego što je

proizveo pogrešnih signala tijekom normalnih razdoblja. Mjera vjerodostojnosti ili postojanosti

signala realnog tečaja iznosi 8,33 (inverz mjere signalne greške), koja nam govori da su točni

signali realnog tečaja unutar signalnog horizonta 8,33 puta postojaniji od pogrešnih signala u

normalnim razdobljima.

Posljednji kriterij koji se uzima u obzir pri ocjeni indikatora je usporedba vjerojatnosti krize

uvjetovane signalima indikatora sa "neuvjetovanom" vjerojatnosti pojave krize. Realni tečaj

dobro anticipira valutne poremećaje jer je vjerojatnost izbijanja krize uvjetovana njegovim

signalima 82%, i znatno je veća je od neuvjetovane vjerojatnosti pojave krize.

Rezultati ove analize su potvrdili brojne dosadašnje empirijske nalaze o snažnim upozoravajućim

signalima varijable tečaja prije izbijanja valutnih poremećaja. Prema svim ključnim kriterijima

(dovoljno dugačak lead time, mjera signalne greške 0,1), postojanost signala, te visoka

vjerojatnost pojave krize uvjetovana signalima), realni se tečaj može smatrati dobrim signalnim

indikatorom za valutne poremećaje u Hrvatskoj.

No, već sljedeća analiza će pokazati da je realni tečaj loš indikator bankarskih poremećaja.

Sljedeća tablica prikazuje ocjenu njegove kvalitete u najavi bankarske krize.

Tablica 8. Matrica ocjene signala realnog tečaja HRK/EUR za bankarske poremećaje

n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih)

k* = 6,53 (25% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 3 14 17

nema signala (St = 0) 16 35 51

ukupni signali 19 49 68

točni signali 3 35 38

udio točnih u ukupnima 0,16 0,71 0,56

udio netočnih u ukupnima 0,84 0,29 0,44

mjera signalne greške 1,81 broj mjeseci

prethođenja 4 mjeseca

P (k/S) 0,18

Napomena: signal nestaje već 4/98, varijabla ponovno prelazi kritičnu

granicu u 6/00 i ostaje u “ekstremnom” području sve do 8/01

Signalni horizont za analizu bankarskog poremećaja iznosi 19 mjeseci, a obuhvaća razdoblje od

7/97-1/99. Realni je tečaj proizveo svoj prvi upozoravajući signal samo 4 mjeseca prije travnja

1998. godine. Da taj signal nije bio postojan i trajan tijekom kriznog razdoblja svjedoči nam udio

točnih signala (St=1) u ukupnom broju kriznih mjeseci koji iznosi svega 16%, dok udio točnih

signala (St=0) u nekriznim razdobljima iznosi 71%. Mjera signalne greške od 1,81 govori da

varijabla proizvodi više netočnih signala tijekom normalnih razdoblja nego što proizvodi točnih

signala tijekom signalnog horizonta. Signalnu slabost ovog indikatora za slučaj bankarske krize

potvrđuje i usporedba uvjetovane i neuvjetovane vjerojatnosti pojave krize koja je negativna (-

0,10).

5. 1. 5. Sustavi za rano upozorenje valutnih i bankarskih poremećaja u Hrvatskoj

Na isti se način ocjenjuju svi ostali potencijalni indikatori sa šire liste, a prikaz pojedinačnih

matrica ocjenjivanja nalazi se u Dodatku na kraju ovog izvješća. Kako bi potragu za najboljim

signalnim indikatorima valutnih poremećaja pojednostavili, konačne rezultate analize

prikazujemo u sljedećoj svodnoj tablici:

Tablica 9. Ocjena potencijalnih indikatora valutnih poremećaja u Hrvatskoj

INDIKATORI

% dobrih

signala

% loših

signala

mjera

signalne progreške

"lead time"

P kriza/signal

P kriza/signal – P kriza

A/(A+C) B/(B+D) B/(B+D)

A/(A+C)

prije I i II

poremećaja

A/(A+B) A/(A+B) –

A+C/(A+B+C+D)

1. Realni efektivni tečaj

2. Realni tečaj HRK/EUR

3. Bruto međunarodne rezerve, u USD

4. Neto raspoložive rezerve, u USD

5. Neto raspoložive rezerve/M4

6. Inozemna aktiva HNB/M4

7. M4 multiplikator

8. M1 multiplikator

9. Ponuda novca M1, nominalno

10. Primarni novac M0

11. Krediti/domaća aktivnost

12. Rast kredita, nominalno

13. Bankarski depoziti (M4-gotovina)

14. Bankarske rezerve/bankarska aktiva

15. Potraživanja od javnog sektora/ukupna

potraživanja poslovnih banaka

16. Neto potraživanja monet. institucija od

središnje države

17. Krediti HNB poslovnim bankama

18. Inozemne obveze monetarnih institucija

0,43

0,58

0,21

0,33

0,54

0,50

0,29

0,38

0,25

0,13

0,46

0,46

0,25

0,42

0,29

0,25

0,46

0,38

0,09

0,07

0,41

0,33

0,25

0,14

0,23

0,18

0,25

0,32

0,27

0,27

0,39

0,16

0,23

0,24

0,14

0,18

0,21

0,12

1,95

1,00

0,46

0,28

0,79

0,47

1,00

2,46

0,59

0,59

1,56

0,38

0,79

0,96

0,30

0,47

13(I )

13(I) 14(II)

11 (I)

8 (I)

10(I) i 9(II)

17(I)

3(I) i 1(II)

14(II)

9(II)

5(II)

18(I)

19(I) i 1(II)

6(I)

19(I) i 8(II)

12(II)

8(II)

11(I) i 1(II)

11(I) i 1(II)

0,77

0,82

0,22

0,35

0,48

0,60

0,41

0,53

0,35

0,18

0,48

0,48

0,26

0,59

0,41

0,35

0,65

0,53

0,35

0,47

-0,13

0,00

0,18

0,30

0,06

0,18

0,00

-0,17

0,13

0,13

-0,09

0,24

0,06

0,00

0,30

0,18

Tablica 9. nastavak

INDIKATORI

% dobrih

signala

% loših

signala

mjera

signalne progreške

"lead time"

P kriza/signal

P kriza/signal – P kriza

A/(A+C) B/(B+D) B/(B+D)

A/(A+C)

prije I i II

poremećaja

A/(A+B) A/(A+B) –

A+C/(A+B+C+D)

19. Rast industrijske proizvodnje

20. Izvoz, u USD

21. Uvoz, u USD

22. Saldo robne razmjene

23. Budžetski deficit/BDP

24. Budž.def./BDP (bez kapitalnih prihoda)

25. Realna kamata na tržištu novca

26. Aktivna/pasivna kamatna stopa

27. Saldo tekućeg računa BP (kvartalno)

28. Kapitalni priliv (kvartalno)

0,33

0,04

0,21

0,25

0,29

0,29

0,38

0,08

0,50

0,38

0,20

0,36

0,27

0,25

0,22

0,22

0,32

0,52

0,28

0,23

0,61

9,00

1,29

1,00

0,76

0,76

0,84

6,50

0,56

0,61

4(I)

-

8(II)

9(II)

2(I) i 11(II)

2(I) i 11(II)

9(I)

1(I)

5k(I) i

1k(II)

4k(I)

0,47

0,06

0,29

0,35

0,50

0,50

0,39

0,08

0,44

0,38

0,12

-0,29

-0,06

0,00

0,07

0,07

0,04

-0,27

0,13

0,27

Drugi stupac tablice prikazuje udio točnih signala indikatora unutar signalnog horizonta. Prema

ovom kriteriju najbolji signalni indikator je realni bilateralni tečaj sa 58% točnih signala u

kriznim razdobljima. Iza njega slijede: neto raspoložive rezerve/M4 sa 54%, inozemna aktiva/M4

sa 50%, rast kredita poslovnih banaka domaćim sektorima i krediti HNB poslovnim bankama sa

46%. Najmanji udio točnih signala unutar signalnog horizonta imaju: izvoz (4%), aktivna/pasivna

kamatna stopa (8%), te primarni novac (13%).

Treći stupac prikazuje udio pogrešnih signala u razdobljima koja nisu završila krizom, a dobar bi

signalni indikator trebao proizvoditi što manje signala poremećaja u normalnim razdobljima.

Pogrešne signale u normalnim razdobljima najviše šalju varijable: aktivna/pasivna kamatna stopa

(52%), bruto rezerve (41%), bankarski depoziti (39%), te izvoz (36%). Najmanje netočnih signala

u istim razdobljima proizvodi realni bilateralni tečaj (7%), realni efektivni tečaj (9%), inozemna

aktiva/M4 (14%), krediti HNB poslovnim bankama (14%), te rezerve banaka kod HNB/ukupna

bankarska aktiva (16%).

Četvrti stupac prikazuje mjeru signalne greške. Indikatori koji najbolje anticipiraju nadolazeću

krizu su oni koji rano upozoravaju na krizni događaj, čiji je signal tijekom signalnog horizonta

postojan i koji šalju najmanje pogrešnih signala u normalnim razdobljima. Sve to jednostavno

oslikava mjera signalne greške koja je izdvojila najbolje indikatore valutnih poremećaja u

Hrvatskoj: realni bilateralni tečaj (0,12), realni efektivni tečaj (0,21), inozemna aktiva HNB/M4

(0,28), krediti HNB poslovnim bankama (0,30), te M1 multiplikator (0,47). Istovremeno, mjera

signalne greške jednaka ili veća od jedan iz daljnjeg je razmatranja diskvalificirala sljedeće

indikatore: bruto i neto međunarodne rezerve, rast novčane mase, rast primarnog novca,

bankarske depozite, izvoz, uvoz, saldo robne razmjene, odnos aktivne i pasivne kamatne stope.

Valja napomenuti da se varijable kapitalni priliv i saldo tekućeg računa bilance plaćanja prema

svim kriterijima signalne metode mogu smatrati dobrim signalnim indikatorima valutnih

poremećaja (mjera signalne greške za kapitalni priliv 0,61, a za saldo tekućeg računa BP 0,56), no

zbog kvartalnog obuhvata nije ih moguće uvrstiti u sustav za rano upozorenje kriza. Stoga bi te

indikatore trebalo svakako i dalje pratiti onom dinamikom koju omogućuje njihovo objavljivanje.

Lead time ili broj mjeseci prethođenja iz petog stupca tabele, također je značajan kriterij pri

izboru najboljih indikatora, kojeg treba kombinirati sa svim ostalim ocjenama kvalitete signala.

Obično se računa prosječni lead time za sve krizne događaje obuhvaćene analizom. Međutim,

kako raspolažemo sa samo dva identificirana krizna događaja, preporuka je da se analizira svaki

događaj zasebno. Naime, od svih potencijalnih indikatora samo je njih šest signaliziralo oba

poremećaja, dok su ostali indikatori anticipirali ili prvi ili drugi poremećaj. Točne signale za prvi

valutni poremećaj najranije šalju realni bilateralni tečaj (13 mjeseci), inozemna aktiva HNB/M4

(17 mjeseci), rast kredita banaka domaćim sektorima (19 mjeseci), rezerve banaka kod

HNB/ukupna aktiva banaka (19 mjeseci), krediti HNB poslovnim bankama (11 mjeseci), te

inozemne obveze monetarnih institucija (11 mjeseci). Poremećaj u kolovozu 2001.g. rano

signaliziraju realni bilateralni tečaj (14 mjeseci ranije), M1 novčani multiplikator (14 mjeseci),

novčana masa (9 mjeseci), udio kredita javnom sektoru u ukupnim kreditima (12 mjeseci),

budžetski deficit (11 mjeseci), te saldo robne razmjene (9 mjeseci). Očito je da se radi o dvije

različite liste signalnih indikatora koje, osim u slučaju realnog tečaja, ne možemo svesti pod

zajednički nazivnik. Za razliku od ostalih kriterija ocjene indikatora, lead time indikatora otkrio je

zanimljivu činjenicu. Naime, ne smijemo izgubiti iz vida da se prvi valutni poremećaj iz siječnja

1999.g. dogodio na samom vrhuncu bankarske krize i u vrijeme recesije u hrvatskom

gospodarstvu, dok je makroekonomska pozadina i stanje u domaćem bankarskom sustavu u

kolovozu 2001. godine bila bitno drugačija. Stoga je na listi indikatora koji rano signaliziraju prvi

valutni poremećaj velik broj onih koji se tradicionalno koriste u analizi bankarskih poremećaja.

Međutim, lista indikatora koji su anticipirali događaj u kolovozu 2001.g., prekoračivši kritične

granice kretanja, sadrži većinom pokazatelje koji se u literaturi smatraju tradicionalnim

indikatorima porasta rizika od valutnih kriza.

Je li ispravno u tom slučaju indikatore vezane uz osjetljivost bankarskog sustava proglasiti

ujedno indikatorima valutnog poremećaja s početka 1999. godine? Je li bilo objektivnih

elemenata koji su nevezano uz bankarski poremećaj povećali osjetljivost deviznog tržišta u tom

trenutku, ili je taj valutni poremećaj bio samo refleksija događanja u bankarskom sektoru, ili nas

je "zapljusnuo" val poremećaja sa svjetskih financijskih tržišta, naročito ruska kriza, ili sve

zajedno? Za razliku od ostalih kriterija metode, lead time indikatora ipak upozorava na razlike u

obilježjima dvaju promatranih poremećaja, o čemu će se voditi računa kod izrade sustava za rano

upozorenje poremećaja.

U petom stupcu prikazane su vjerojatnosti pojave krize uvjetovane signalima indikatora, dok se u

šestom uspoređuje uvjetovana vjerojatnost sa neuvjetovanom vjerojatnosti pojave krize.

Očigledno je da je skup indikatora s većom uvjetovanom vjerojatnošću pojave krize onaj isti skup

indikatora čije su mjere signalne greške ispod jedinice. Prema tom kriteriju najbolji su signalni

indikatori: realni efektivni i realni bilateralni tečaj (77%, odnosno 82%), inozemna aktiva

HNB/M4 (60%), M1 multiplikator (53%), rezerve banaka/ukupna bankarska aktiva (59%), krediti

HNB poslovnim bankama (65%), inozemne obveze monetarnih institucija (53%), te budžetski

deficit/BDP (50%).

Od najboljih signalnih indikatora se očekuje da dovoljno rano upozoravaju na mogućnost

izbijanja poremećaja, da je njihov signal u pretkriznom razdoblju postojan a ne slučajan, te da su

signali vjerodostojni, što znači da ima što manje pogrešnih signala u razdobljima koja ne

završavaju krizom. Uvažavanjem tih zahtjeva dolazi se do skupa indikatora koji čine sustav za

rano upozorenje valutnih poremećaja, čija je svrha kontinuirano mjesečno praćenje stupnja

osjetljivosti hrvatskog deviznog tržišta:

Tablica 10. Sustav za rano upozorenje valutnih poremećaja u Hrvatskoj

INDIKATORI MJERA

SIGNALNE

GREŠKE

VRIJEME

PRETHOĐENJA

1. Realni tečaj HRK/EUR

2. Krediti HNB poslovnim bankama

3. Rezerve banaka/ukupna bankarska aktiva

4. Neto raspoložive rezerve/M4

5. M1 multiplikator

6. Inozemne obveze monetarnih institucija

7. Rast kredita domaćim sektorima

8. Budžetski deficit/BDP

9. Udio potraživanja od središnje i lokalne države u

ukupnim bankarskim potraživanjima

0,12

0,30

0,38

0,46

0,47

0,47

0,59

0,76

0,79

13(I) i 14(II)

11(1) i 1(II)

19(I) i 8(II)

10(I) i 9(II)

14(II)

11(I) i 1(II)

19(I) i 1(II)

2(I) i 11(II)

12(II)

Najbolji signalni indikatori za valutne poremećaje u Hrvatskoj poredani su prema njihovoj

prognostičkoj snazi (mjeri signalne greške). Analiza je potvrdila signalnu snagu varijable tečaja u

anticipiranju budućih valutnih poremećaja, što je rezultat najvećeg broja dosadašnjih empirijskih

istraživanja na velikim uzorcima zemalja i kriznih događaja. Realna aprecijacija tečaja (ispod

svoje kritične granice) upozoravala je na povećanje osjetljivosti deviznog tržišta čak 13 mjeseci

prije pojave prvog valutnog poremećaja (iako signal nije bio postojan) i 14 mjeseci prije

poremećaja u kolovozu 2001. godine. Mali udio pogrešnih signala u normalnim razdobljima od

svega 7%, najveći postotak točnih signala unutar signalnog horizonta od 58%, te vjerojatnost

pojave krize uvjetovane signalima tog indikatora od 82%, dovoljan su razlog da se realni tečaj

može smatrati najboljim indikatorom porasta osjetljivosti hrvatskog deviznog tržišta.

Kod izbora se vodilo računa da u sustav uđu indikatori koji uspješno signaliziraju oba poremećaja

ili poremećaj iz kolovoza 2001. godine. Na taj se način željela spriječiti dominacija varijabli usko

povezanih s porastom osjetljivosti bankarskog sektora u razdoblju 1998/99. Primjerice, realna

kamata na tržištu novca koja ima prihvatljivu mjeru signalne greške (0,84) anticipirala je

poremećaj u siječnju 1999. godine, dok se u drugom pretkriznom razdoblju taj pokazatelj kretao

daleko od svoje kritične granice. Slično je i sa rastom industrijske proizvodnje, sa signalnom

greškom od 0,61, koja šalje signal četiri mjeseca prije 1/99, ali ne signalizira poremećaj iz

kolovoza 2001. godine. Pad proizvodnje ispod kritične granice unutar prvog signalnog horizonta

odraz je recesije kroz koju je prolazilo hrvatsko gospodarstvo, a koja je bila u pozadini posljednje

krize bankarskog sustava.

Osim što su rano anticipirali prvi valutni (i bankarski) poremećaj, krediti HNB poslovnim

bankama, inozemne obveze monetarnih institucija i rast domaćih kredita najavili su povećanje

osjetljivosti deviznog tržišta mjesecima prije kolovoza 2001.g., približavajući se svojim kritičnim

granicama. Kako se radi o rijetkim varijablama koje su upozorile na oba poremećaja, i koje su

zadovoljile svim ostalim kriterijima ocjene kvalitete signala, uvrštene su u sustav za rano

upozorenje. Rane signale upozorenja za oba valutna poremećaja, osim realnog tečaja, uspjeli su

proizvesti budžetski deficit/BDP, rezerve banaka/ukupna bankarska aktiva i neto raspoložive

rezerve/M4. Za razliku od tih indikatora, M1 multiplikator i porast kreditiranja države anticipirali

su svojim kretanjem samo poremećaj iz kolovoza 2001. godine.

Prije osvrta na dobivene rezultate potrage za indikatorima valutnih poremećaja slijedi pregled

rezultata analize uzročnika bankarske krize i prikaz izračunavanja složenih indeksa za rano

upozorenje poremećaja na deviznom i bankarskom tržištu.

Sljedeća tablica rezimira rezultate ocjene signala potencijalnih indikatora za bankarske

poremećaje u Hrvatskoj, na temelju pojedinačnih ocjena danih u Dodatku na kraju izvješća.

Signalni horizont analize je srpanj 1997. - siječanj 1999. godine. Signali koji se pojave unutar tog

razdoblja smatraju se točnima. Lead time indikatora je broj mjeseci pojave prvih upozoravajućih

signala prije početka bankarske krize u travnju 1998. godine. U razdobljima prije srpnja 1997. i

nakon siječnja 1999. godine ne očekuju se signali poremećaja i ta se razdoblja, s aspekta analize,

smatraju nekriznima ili normalnima.

Tablica 11. Ocjena kvalitete signala za bankarske poremećaje u Hrvatskoj

INDIKATORI

udio

dobrih

signala

udio

loših

signala

mjera

signalne

progreške

"lead time"

indikatora

P kriza/signal

P kriza/signal –

P kriza

A/(A+C) B/(B+D) B/(B+D)

A/(A+C)

prije 4/98 A/(A+B) A/(A+B) –

A+C/(A+B+C+D)

1. Realni efektivni tečaj

2. Realni tečaj HRK/EUR

3. Bruto međunarodne rezerve, u USD

4. Neto raspoložive rezerve, u USD

5. Neto raspoložive rezerve/M4

6. Inozemna aktiva HNB/M4

7. M4 multiplikator

8. M1 multiplikator

9. Ponuda novca M1, nominalno

10. Primarni novac M0

11. Krediti/domaća aktivnost

12. Rast kredita, nominalno

13. Bankarski depoziti (M4-gotovina)

14. Bankarske rezerve/bankarska aktiva

15. Potraživanja od javnog sektora/ukupna

potraživanja poslovnih banaka

16. Neto potraživanja monet. institucija od

središnje države

17. Krediti HNB poslovnim bankama

18. Inozemne obveze monetarnih institucija

19. Rast industrijske proizvodnje

20. Izvoz, u USD

21. Uvoz, u USD

0,63

0,16

0,58

0,58

0,47

0,89

0,58

0,05

0,16

0,00

0,84

0,89

0,11

0,74

0,00

0,00

0,63

0,42

0,21

0,26

0,11

0,06

0,29

0,24

0,24

0,30

0,05

0,12

0,33

0,29

0,35

0,14

0,12

0,31

0,06

0,35

0,34

0,10

0,18

0,38

0,24

0,31

0,10

1,81

0,41

0,41

0,64

0,06

0,21

6,60

1,81

∞

0,17

0,13

2,82

0,08

∞

∞

0,16

0,43

1,81

0,92

2,82

5

4

10

10

1

8

10

0

18*

0

9

10

0

10

0

0

9

2

0

10*

0

0,86

0,18

0,48

0,48

0,33

0,85

0,65

0,06

0,18

0,00

0,70

0,74

0,12

0,82

0,00

0,00

0,71

0,47

0,17

0,29

0,12

0,51

-0,10

0,20

0,20

0,09

0,61

0,37

-0,22

-0,10

-0,28

0,42

0,46

-0,16

0,54

-0,28

-0,28

0,43

0,19

-0,11

0,01

-0,16

Tablica 11. nastavak

INDIKATORI

% dobrih

signala

% loših

signala

mjera

signalne

progreške

"lead time"

indikatora

P kriza/signal

P kriza/signal –

P kriza

A/(A+C) B/(B+D) B/(B+D) A/(A+C)

prije 4/98 A/(A+B) A/(A+B) – A+C/(A+B+C+D)

22. Saldo robne razmjene

23. Budžetski deficit/BDP

24. Budž.def./BDP (bez kapitalnih prihoda)

25. Realna kamata na tržištu novca

26. Aktivna/pasivna kamatna stopa

27. Saldo tekućeg računa BP (kvartalno)

28. Kapitalni priliv (kvartalno)

0,37

0,11

0,11

0,47

0,05

0,67

0,50

0,20

0,32

0,32

0,29

0,45

0,25

0,21

0,54

2,91

2,91

0,62

9,00

0,37

0,42

12

0

0

0**

0

2 kvartala

1 kvartal

0,41

0,14

0,14

0,39

0,04

0,44

0,38

0,13

-0,14

-0,14

0,11

-0,24

0,16

0,18

Napomene:

* broj mjeseci pojave prvog signala prije travnja 1998. godine, ali koji nije postojan tijekom kriznog razdoblja 7/97-

1/99.; ** signal poremećaja pojavljuje se tek 5/98 i traje sve do 6/99

Najviše točnih signala za bankarski poremećaj imaju rast kredita (89%), inozemna aktiva

HNB/M4 (89%), rezerve banaka/ukupna aktiva banaka (74%), krediti HNB poslovnim bankama i

realni efektivni tečaj (63%), te M4 multiplikator i međunarodne rezerve (58%). Najmanje točnih

signala u kriznom razdoblju šalju varijable: krediti poslovnih banaka javnom sektoru i primarni

novac (niti jedan točan signal), M1 multiplikator (5%), aktivna/pasivna kamatna stopa (5%), te

bankarski depoziti (11%).

U normalnim razdobljima najviše pogrešnih signala šalju: aktivna/pasivna kamatna stopa (45%),

industrijska proizvodnja (38%), primarni novac (35%), kreditiranje države (35%), te M1

multiplikator (31%). U nekriznim razdobljima najmanje griješe upravo oni indikatori koji su

najtočnije upozoravali na porast osjetljivosti bankarskog sustava unutar signalnog horizonta.

Mjera signalne greške otkriva indikatore koji najbolje anticipiraju bankarsku krizu 1998. godine i

koji istovremeno proizvode najmanje pogrešnih signala tijekom normalnih razdoblja. Riječ je o

realnom efektivnom tečaju (0,10), inozemnoj aktivi HNB/M4 (0,06), rastu kredita (0,13),

rezervama banaka/ukupna bankarska aktiva (0,08), kreditima HNB poslovnim bankama (0,16),

M4 multiplikatoru (0,21), te međunarodnim rezervama (0,41). Primarni novac i krediti

monetarnih institucija javnom sektoru su varijable koje nisu proizvele niti jedan točan signal

tijekom 19-mjesečnog signalnog horizonta. Također je zanimljivo da bankarski depoziti nisu

zadovoljili kriterije za izbor u sustav signalnih indikatora. Ta je varijabla tijekom cijelog

promatranog razdoblja slala više pogrešnih nego točnih signala, što se odrazilo na mjeru signalne

greške (2,82). Pored toga bankarski depoziti nisu proizveli niti jedan upozoravajući signal prije

travnja 1998. godine, već se prvi signali pojavljuju tek u prosincu iste godine i traju do proljeća

2000. godine. Prema tome, prije travnja 1998. nije bilo navale štediša na banke, već je pad

depozita uslijedio nakon propasti prvih banaka, zbog čega se varijabla bankarskih depozita može

smatrati zaostajućim indikatorom krize iz 1998. godine.

Indikatori koji najbolje anticipiraju događaje u bankarstvu vrlo rano šalju upozoravajuće signale.

U odnosu na početak krize inozemna aktiva HNB/M4 šalje postojane signale 8 mjeseci ranije, M4

multiplikator, krediti i rezerve banaka/ukupna aktiva 10 mjeseci ranije, te krediti HNB poslovnim

bankama 9 mjeseci ranije. Vrlo rane, ali nepostojane signale poremećaja šalje novčana masa (18

mjeseci), te saldo robne razmjene (12 mjeseci). Zadovoljavajuće ocjene pokazuje i realna kamata

na tržištu novca, koja događaj u travnju 1998. godine ipak nije uspjela najaviti, ali je svoj prvi

signal postala već u svibnju iste godine i zadržala se u kritičnom području sve do lipnja 1999.

godine.

Posljednju provjeru kvalitete signala omogućuje predzadnji stupac tabele. Najveću uvjetovanu

vjerojatnost pojave krize iskazuju indikatori koji su se unutar signalnog horizonta uglavnom

kretali u kritičnom području, dok su u ostalim razdobljima slali najmanje netočnih signala. To su

krediti HNB poslovnim bankama (71%), rezerve banaka/ukupna aktiva banaka (82%), krediti

domaćim sektorima (74%), M4 mulitiplikator (65%), inozemna aktiva HNB/M4 (85%), te realni

efektivni tečaj (86%).

Uvažavanjem svih spomenutih kriterija za ocjenu kvalitete signala odabrano je nekoliko

indikatora koji su uvršteni u sustav signalnih indikatora osjetljivosti bankarskog tržišta u

Hrvatskoj:

Tablica 12. Sustav za rano upozorenje bankarskih poremećaja u Hrvatskoj

INDIKATORI MJERA

SIGNALNE

GREŠKE

VRIJEME

PRETHOĐENJA

1. Inozemna aktiva HNB/M4

2. Rezerve banaka kod HNB/ukupna bankarska aktiva

3. Krediti banaka domaćim sektorima

0,06

0,08

0,13

8 mjeseci

10 mjeseci

10 mjeseci

4. Krediti HNB poslovnim bankama

5. M4 multiplikator

6. Bruto međunarodne rezerve, USD

7. Inozemne obveze monetarnih institucija

8. Realna kamata na tržištu novca

0,16

0,21

0,41

0,43

0,62

9 mjeseci

10 mjeseci

10 mjeseci

2 mjeseca

0 mjeseci

Izabrani indikatori čine sustav za kontinuirano mjesečno praćenje osjetljivosti bankarskog tržišta

na poremećaje. Od ovog sustava se ne može očekivati da najavljuje propast jedne pojedinačne

banake. To mogu razni sustavi mikroekonomskih pokazatelja poslovanja pojedinačnih banaka

izrada kojih spada u nadležnost sektora nadzora banaka. Međutim, takve je sustave poželjno

kombinirati sa sustavima makroekonomskih signalnih indikatora. koji prije svega prate razinu

osjetljivosti bankarskog sektora na vanjske poremećaje, koji izviru iz poslovnog okruženja,

domaće makroekonomske (fiskalne i monetarne) politike ili zbivanja u međunarodnom

okruženju.

Najbolje ocjene kvalitete signala ima inozemna aktiva HNB/M4, koja ima postojan signal tijekom

bankarske krize, sve do travnja 1999. godine, nakon čega se do kraja promatranog razdoblja kreće

daleko od svoje kritične granice. U promatranom se razdoblju slično ponašaju i bruto

međunarodne rezerve i realna kamata na tržištu novca. Udio rezervi banaka u ukupnoj bankarskoj

aktivi pao je ispod kritičnih granica tijekom krize, nakon čega je uslijedio oporavak te varijable.

Međutim, u 2001. godini ova se varijabla ponovno približila svojoj kritičnoj granici koju prelazi

početkom godine, te iako se ubrzo vraća u normalno područje kretanja, u kolovozu ponovno šalje

signal poremećaja. Na ovu su varijablu u 2001. godini utjecala dva procesa: porast svih oblika

bankarskih potraživanja i proces financijske liberalizacije (smanjenje stope obvezne rezerve)

započet krajem 2000. godine. Krediti domaćim sektorima, kao tradicionalni pokazatelj bankarske

osjetljivosti, dobar je signalni indikator posljednje bankarske krize, no i ta varijabla tijekom 2001.

godine intenzivnije raste i u kolovozu dostiže svoju kritičnu granicu. Slično se dogodilo i sa

inozemnim obvezama monetarnih institucija i kreditima HNB poslovnim bankama, koje su se

nakon "mirnog" razdoblja po izmaku bankarske krize ponovno u kolovozu 2001. godine približile

kritičnom području.

Osjetljivost deviznog i bankarskog tržišta moguće je pratiti pojedinačnom analizom svakog

signalnog indikatora uvrštenog u sustav za rano upozorenje. Potrebno je kontinuirano mjesečno

ažurirati podatke, te iznova utvrđivati kritične vrijednosti pokazatelja. Kretanje indikatora u

kritičnom području nekoliko mjeseci uzastopno može se smatrati jasnim signalom povećane

osjetljivosti bankarskog ili deviznog tržišta na poremećaje. Međutim, postoji i jednostavniji način

prikazivanja informacija koje nude sustavi za rano upozorenje. Jednostavnost se postiže

izračunavanjem složenih ili kompozitnih indeksa koji se dobivaju kao obični ili ponderirani

prosjeci signala pojedinačnih indikatora sustava.

5. 1. 6. Složeni (kompozitni) indeksi poremećaja na deviznom i bankarskom tržištu

Izračunavanjem kompozitnih indikatora završavamo potragu za indikatorima ranog upozorenja

valutnih i bankarskih poremećaja.

Praćenje i prognoziranje valutnih turbulencija

Stanje na deviznom tržištu moguće je pratiti i prognozirati uz pomoć složenog indikatora valutnih

poremećaja, kojeg je moguće konstruirati na dva načina. Prvi i jednostavniji način je

izračunavanje jednostavne aritmetičke sredine devet najboljih signalnih indikatora iz sustava za

rano upozorenje:

valutni SIt = r=1,..,9 Sr,t /9 (48)

Pojedinačni najbolji signalni indikatori iskazuju se kao binarne varijable Sr,t, (r=1,..,9) tako da

vrijedi Sr,t=1, kada indikator šalje signal poremećaja, i Sr,t=0, kada nema signala poremećaja.

Sljedeća slika prikazuje neponderirani složeni indikator valutnih poremećaja:

Slika 33. Neponderirani složeni indikator valutnih poremećaja u Hrvatskoj

Neponderirani složeni indikator valutnih poremećaja

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

sij.96

srp.9

6

sij.97

srp.9

7

sij.98

srp.9

8

sij.99

srp.9

9

sij.00

srp.0

0

sij.01

srp.0

1

SI k*=0,333

Složeni indikator SIt može poprimiti vrijednosti između nula i jedan (SIt 0,1). Kada svih devet

indikatora iz sustava za rano upozorenje šalje signal za krizu u vremenu t, tada je vrijednost

složenog indikatora SIt maksimalna ili jedinična. I obratno, ukoliko u vremenu t niti jedan od

indikatora ne šalje signal poremećaja, vrijednost složenog indikatora je nula. Unutar dva signalna

horizonta, neponderirani složeni indikator najčešće se kretao iznad svoje kritične vrijednosti

k*=0,33, dobivene primjenom 75%-tnog percentila. U oba je slučaja ta mjera vrlo rano, gotovo

12 mjeseci unaprijed, signalizirala povećanje stupnja osjetljivosti hrvatskog deviznog tržišta.

Ponderirani kompozitni indikator uzima u obzir informacije o kvaliteti signala pojedinih

indikatora. Za pondere se koriste udjeli inverza mjere signalne greške pojedinog indikatora u

zbroju inverznih vrijednosti mjera signalne greške svih indikatora ili r=(1/r)/r=1,..,91/r.

Ponderirani složeni indikator za rano upozorenje valutnih poremećaja SI* glasi:

ponderirani valutni SIt* = r=1,..,9 Sr,t r (49)

Sljedeća tablica prikazuje pondere koji se koriste za izračunavanje kompozitnog indikatora

valutnih poremećaja SI*.

Tablica 13. Komponente i ponderi za izračun složenog indikatora za valutne poremećaje

INDIKATORI PONDERI U %

R=(1/R)/R=1,..,91/

R

1. Realni tečaj HRK/EUR

2. Krediti HNB poslovnim bankama

3. Rezerve banaka/ukupna bankarska aktiva

4. Neto raspoložive rezerve/M4

5. M1 multiplikator

6. Inozemne obveze monetarnih institucija

7. Rast kredita domaćim sektorima

8. Budžetski deficit/BDP

9. Udio potraživanja od središnje i lokalne države u

ukupnim bankarskim potraživanjima

33,3

13,3

10,5

8,7

8,5

8,5

6,8

5,3

5,1

UKUPNO 100,0

Najveći ponder pri izračunavanju SI* dobiva najbolji signalni indikator za valutne poremećaje -

realni bilateralni tečaj. Ponderiranjem komponenti u izračunu ovog pokazatelja želi se naglasiti

utjecaj najboljih signalnih indikatora, koji imaju najmanju mjeru signalne greške u analiziranom

razdoblju.

Sljedeća slika prikazuje ponderirani SI* za valutne poremećaje u Hrvatskoj, koji je "izbjegao"

slučajne signale prethodnog pokazatelja SI.

Slika 34. Ponderirani složeni indikator valutnih poremećaja u Hrvatskoj

Indikator SI* najavljuje poremećaj na deviznom tržištu kada vrijednosti tog indeksa prelaze

kritičnu granicu k*=0,41, dobivenu primjenom 75% percentila. Ovaj indikator unutar prvog

signalnog horizonta šalje manje signala poremećaja u odnosu na neponderirani indikator SI.

Istovremeno je slučajne signale, koje je neponderirani SI proizveo izvan signalnog horizonta,

sveo ispod kritične granice. U sljedećim tablicama daje se usporedba prognostičke snage dvaju

kompozitnih indikatora valutnih poremećaja.

Tablica 14. Signali i kritične granice složenih indikatora (valutni poremećaji)

INDIKATORI

I POREMEĆAJ

(1/99)

SIGNALI

II POREMEĆAJ

(8/01)

SIGNALI

1. Realni tečaj HRK/EUR

2. Krediti HNB poslovnim bankama

3. Rezerve banaka/ukupna bankarska aktiva

4. Neto raspoložive rezerve/M4

5. M1 multiplikator

6. Inozemne obveze monetarnih institucija

0

1

0

1

0

0

1

1

1

1

1

1

Ponderirani složeni indikator valutnih poremećaja

0

0,1

0,20,3

0,4

0,5

0,6

0,70,8

0,9

1

sij.9

6

srp.9

6

sij.9

7

srp.9

7

sij.9

8

srp.9

8

sij.9

9

srp.9

9

sij.0

0

srp.0

0

sij.0

1

srp.0

1

SI* k*=0,41

7. Rast kredita domaćim sektorima

8. Budžetski deficit/BDP

9. Udio potraživanja od središnje i lokalne države

u ukupnim bankarskim potraživanjima

0

1

0

1

0

0

neponderirani SI SI = 0,33 = k* (0,33) SI = 0,78 › k* (0,33)

ponderirani SI* SI*=0,27 ‹ k* (0,41) SI*= 0,90 › k* (0,41)

Tablica 15. Ocjena signala složenih indikatora za valutne poremećaje u Hrvatskoj

INDIKATORI

% dobrih

signala

% loših

signala

mjera signalne

progreške

P

kriza/signa

l

P kriza/signal –

P kriza

A/(A+C) B/(B+D) B/(B+D)

A/(A+C)

A/(A+B) A/(A+B) –

A+C/(A+B+C+D)

neponderirani SI

ponderirani SI*

58

58

5

7

0,09

0,12

0,88

0,82

0,53

0,47

Ove tablice potvrđuju da oba pokazatelja imaju sva obilježja dobrih signalnih indikatora. Prva

tablica prikazuje signale pojedinih indikatora iz sustava za rano upozorenje u mjesecima u kojima

su se zbili valutni poremećaji. U siječnju 1999. godine svega tri indikatora šalje signal i to:

budžetski deficit, neto raspoložive rezerve/M4 i krediti HNB poslovnim bankama. Neponderirani

SI* u trenutku poremećaja dostiže svoju kritičnu vrijednost (SI=0,33=k*), dok je ponderirani

indeks SI* ispod svoje kritične granice (SI*=0,27‹k*). Ipak, oba su indikatora SI i SI* unutar

jednogodišnjeg signalnog horizonta jasno signalizirala povećanje osjetljivosti deviznog tržišta. U

kolovozu 2001. godine, čak sedam komponenti sustava za rano upozorenje šalje signal za

poremećaj, zbog čega oba složena indikatora u trenutku poremećaja prelaze svoje kritične

granične vrijednosti. Osim toga, kompozitni indikatori i dvanaest mjeseci ranije uglavnom borave

u kritičnom području svog kretanja, upozoravajući na snažne pritiske na deviznom tržištu.

Složeni indikatori SI i SI* preuzimaju sva najbolja signalna obilježja svojih komponenti. Stoga

ocjene kvalitete njihovih signala ne mogu biti niže od ocjena najboljih pojedinačnih signalnih

indikatora, primjerice realnog bilateralnog tečaja. Ponderirani SI* ima tek neznatno veći udio

pogrešnih signala u normalnim razdobljima što se odrazilo u nešto većoj mjeri signalne greške.

Vjerojatnost izbijanja poremećaja uvjetovana signalima oba indikatora veća je od 80%, što

potvrđuje visoku prognostičku snagu tih pokazatelja.

Prognoziranje bankarskih poremećaja

Složeni indikator bankarskih poremećaja prikazuje “grupno” ponašanje pojedinačnih signalnih

indikatora osjetljivosti bankarskog tržišta dobivenih primjenom signalne metode. Jednostavni

prosjek tih varijabli, prethodno pretvorenih u binarne signalne varijable Sr,t, (r=1,..,8) predstavlja

neponderiranu varijantu složenog indikatora bankarskih poremećaja:

bankarski SIt = r=1,...8 Sr,t /8 (50)

Prelaskom granice k*= 0,5 (75%tni percentil), složeni indikator SI šalje jasne signale za

poremećaj gotovo svih 19 mjeseci koliko iznosi signalni horizont posljednje bankarske krize. U

ostalim (normalnim) razdobljima upozoravajućih signala nema, premda u zadnjem mjesecu

analize, u kolovozu 2001. godine, neponderirani SI prelazi kritičnu granicu (slika 35).

Slika 35. Neponderirani složeni indikator bankarskih poremećaja u Hrvatskoj

Druga varijanta složenog indikatora uzima u obzir informacije o prognostičkoj snazi pojedinih

komponenti. Ponderirani složeni indikator bankarskih poremećaja SI* je:

ponderirani bankarski SIt* = r=1,..,8 Sr,t r (51)

gdje su r=(1/r)/r=1,..,91/r ponderi signalnih binarnih varijabli Sr,t (r=1,...,8).

Donja tablica prikazuje pondere komponenti složenog indikatora bankarskih poremećaja.

Neponderirani složeni indikator bankarskih

poremećaja

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

sij-9

6

svi-96

ruj-9

6

sij-9

7

svi-97

ruj-9

7

sij-9

8

svi-98

ruj-9

8

sij-9

9

svi-99

ruj-9

9

sij-0

0

svi-00

ruj-0

0

sij-0

1

svi-01

SI k*=0.5

Tablica 16. Komponente i ponderi složenog indikatora za bankarske poremećaje

INDIKATORI PONDERI U %

R=(1/R)/R=1,..,91/R

1. Inozemna aktiva HNB/M4

2. Rezerve banaka u HNB/ukupna bankarska aktiva

3. Krediti banaka domaćim sektorima

4. Krediti HNB poslovnim bankama

5. M4 multiplikator

6. Bruto međunarodne rezerve, USD

7. Inozemne obveze monetarnih institucija

8. Realna kamata na tržištu novca

30,7

23,0

14,2

11,5

8,8

4,5

4,3

3,0

UKUPNO 100,0

Slika 36. Ponderirani složeni indikator bankarskih poremećaja u Hrvatskoj

Gornja slika jasno pokazuje da nema većih razlika u ponašanju jednostavnog SI i ponderiranog

SI* indikatora u promatranom razdoblju. Složeni indikator SI* prelazi svoju kritičnu granicu

k*=0,59 samo unutar signalnog horizonta za bankarsku krizu, dok u kolovozu 2001. dostiže, ali

ne prelazi kritičnu vrijednost. Visoku prognostičku snagu ovih pokazatelja poremećaja potvrđuje i

analiza kvalitete njihovih signala prikazana u sljedeće dvije tablice.

Ponderirani složeni indikator bankarskih poremećaja

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

sij-9

6

svi-96

ruj-96

sij-9

7

svi-97

ruj-97

sij-9

8

svi-98

ruj-98

sij-9

9

svi-99

ruj-99

sij-0

0

svi-00

ruj-00

sij-0

1

svi-01

SI* k*=0,59

Tablica 17. Signali i kritične granice složenih indikatora (bankarski poremećaj)

INDIKATORI POČETAK KRIZE (4/98)

SIGNALI

1. Inozemna aktiva HNB/M4

2. Rezerve banaka u HNB/ukupna bankarska aktiva

3. Krediti banaka domaćim sektorima

4. Krediti HNB poslovnim bankama

5. M4 multiplikator

6. Bruto međunarodne rezerve, USD

7. Inozemne obveze monetarnih institucija

8. Realna kamata na tržištu novca

1

1

1

1

0

0

1

0

neponderirani SI SI = 0,63 › k* (0,5)

ponderirani SI* SI*= 0,84 › k* (0,59)

Tablica 18. Ocjena signala složenih indikatora za bankarske poremećaje

INDIKATORI

%

dobrih

signala

% loših

signala

mjera

signalne

progreške

P

kriza/sign

al

P kriza/signal –

P kriza

A/(A+C

)

B/(B+D

)

B/(B+D)

A/(A+C)

A/(A+B) A/(A+B) –

A+C/(A+B+C+

D)

neponderirani SI

ponderirani SI*

79

84

2

2

0,03

0,02

0,94

0,94

0,66

0,66

U travnju 1998. godine pet od ukupno osam indikatora iz sustava za rano upozorenje šalje signal

za krizu. Zato oba složena indikatora značajno prelaze svoje kritične granice u tom mjesecu. I

unutar cijelog signalnog horizonta složeni indikatori uspješno upozoravaju na poremećaj u

bankarstvu, pri čemu je nešto uspješniji ponderirani SI* sa 84% točnih signala poremećaja.

Međutim, oba indikatora sa vjerojatnostima pojave krize uvjetovane njihovim signalima od 94%

bolji su od bilo kojeg pojedinačnog signalnog indikatora iz sustava za rano upozorenje. Stoga se

uz sustav indikatora svakako preporučuje i korištenje složenih indikatora za praćenje i

prognoziranje stupnja ranjivosti domaćeg bankarskog sustava.

5. 1. 7. Interpretacija dobivenih rezultata

U dosadašnjem dijelu istraživanja primijenjeni su svi propisani metodološki koraci signalne

metode, počevši od identifikacije kriznih datuma, izbora potencijalnih indikatora, detaljne ocjene

kvalitete njihovih signala, sve do konačnog izbora najuspješnijih indikatora za obje vrste

poremećaja, na temelju kojih su na kraju konstruirani složeni (kompozitni) signalni indikatori.

Istraživanje je pokazalo da se domaća financijska osjetljivost može pratiti pomoću dva

makroekonomska sustava za rano upozorenje valutnih i bankarskih poremećaja u Hrvatskoj (early

warning indicators):

Složeni indikatori konstruirani na temelju navedenih dvaju sustava za rano upozorenje kriza,

imaju sve poželjne osobine uspješnih prognostičkih pokazatelja koji:

a) dovoljno rano upozoravaju na porast osjetljivosti na promatranim tržištima (prosjek je 12

mjeseci u slučaju valutnih poremećaja i 9 mjeseci u slučaju bankarske krize),

b) šalju vrlo postojane signale unutar signalnog, kriznog horizonta, kao i minimalan broj

pogrešnih signala u normalnim razdobljima u usporedbi sa pojedinačnim signalnim

indikatorima,

c) slijedom toga imaju minimalnu signalnu grešku koja je niža od najniže signalne greške

najboljeg pojedinačnog indikatora, zbog čega je

d) vjerojatnost pojave krize uvjetovana signalima složenih indikatora najviša među

vjerojatnostima svih pojedinačnih indikatora.

Sustav za rano upozorenje valutnih poremećaja u Hrvatskoj sastoji se od 9 signalnih indikatora

koji su uspjeli anticipirati oba poremećaja na deviznom tržištu. Pri izradi tog sustava vodilo se

računa da se izbjegne dominacija pokazatelja koji su bili usko povezani sa potresima u

bankarskom sektoru 1998. godine. Da ih je trebalo izbjeći potvrđuje i pojava novih indikatora

koji su vrlo rano počeli upozoravati na novi poremećaj koji se zbio u kolovozu 2001. godine.

Sustav indikatora valutnih

poremećaja

1. Realni tečaj HRK/EUR

2. Krediti HNB poslovnim bankama

3. Rezerve banaka/ukupna bankarska aktiva

4. Neto raspoložive rezerve/M4

5. M1 multiplikator

6. Inozemne obveze monetarnih institucija

7. Rast kredita domaćim sektorima

8. Budžetski deficit/BDP

9. Udio potraživanja od središnje i lokalne države u

ukupnim bankarskim potraživanjima

Sustav indikatora bankarskih

poremećaja:

1. Inozemna aktiva HNB/M4

2. Rezerve banaka kod HNB/ukupna

bankarska aktiva

3. Rast kredita domaćim sektorima

4. Krediti HNB poslovnim bankama

5. M4 multiplikator

6. Bruto međunarodne rezerve, USD

7. Inozemne obveze monetarnih institucija

8. Realna kamata na tržištu novca

Najboljim indikatorom valutnih poremećaja u Hrvatskoj pokazao se realni bilateralni tečaj

HRK/EUR. Taj je rezultat u skladu sa rezultatima brojnih dosadašnjih istraživanja koja su

pokazala da u pretkriznim razdobljima postoji jači aprecijacijski pritisak na nacionalne valute.

Realni je tečaj u Hrvatskoj značajnije aprecirao gotovo godinu dana prije poremećaja iz kolovoza

2001. godine, a naročito u drugom kvartalu iste godine. Budući da realna aprecijacija u tom

razdoblju nije bila pod utjecajem inflacije, uzroke nominalne aprecijacije tečaja treba potražiti u

pojačanom deviznom priljevu i porastu zaduženja u inozemstvu, što potvrđuje rast inozemnih

obveza monetarnih institucija (HNB i poslovnih banaka) u pretkriznom razdoblju. Taj je

indikator svojim rastom jasno upozoravao na poremećaje 98/99. godine, a u drugom pretkriznom

razdoblju približio se svojoj kritičnoj granici. Uzroke rastu inozemnog zaduženja poslovnih

banaka možemo naći u oživljavanju domaće kreditne aktivnosti koja započinje polovicom 2000.

godine nakon stagnacije uzrokovane posljednjom bankarskom krizom. Rast domaćih kredita

(krediti poslovnih banaka domaćim sektorima) omogućila je i rastuća likvidnost u bankarskom

sektoru i mjere financijske liberalizacije kroz smanjenje stope obvezne rezerve krajem 2000.

godine. Osim mjera centralne banke, na povećanje domaće likvidnosti utjecale su i banke koje

zbog snažnije kreditne aktivnosti povlače sredstva iz inozemstva. Zamjena devizne aktive

domaćom dodatno je pospješila aprecijacijske pritiske na domaću valutu. Kao što je poznato,

snažan rast kreditne aktivnosti često prati proces domaće i vanjske financijske liberalizacije. I dok

se rast kredita u 1998. godini može objasniti kretanjima u realnoj ekonomskoj aktivnosti

(bankarska je poluga najjača pri samom vrhu poslovnog ciklusa, a polovicom ’98. hrvatsko

gospodarstvo ulazi u fazu recesije) i efektima domaće financijske liberalizacije koja je unutar još

uvijek slabog institucionalnog okvira rezultirala porastom moralnog hazarda i neselektivnosti u

kreditnoj politici brzo rastućih banaka (što se očitovalo u rastu realne kamatne stope i odnosa

aktivnih i pasivnih kamatnih stopa). Za razliku od tog razdoblja, rast kredita koji započinje u

drugoj polovici 2000. godina odvija se u znatno stabilnijim uvjetima u bankarskom sektoru i

uvjetima poboljšanog regulatornog okvira. U tom je razdoblju kreditna ekspanzija u korelaciji s

povećanom ponudom novca. Stoga snažan rast monetarnog multiplikatora M1 (kao

indikatora sa liste) potvrđuje tu povezanost i predstavlja signal monetarnog “popuštanja” u

promatranom pretkriznom razdoblju koji je prethodio deprecijaciji u kolovozu 2001. godine.

Stoga je nova “runda” financijske liberalizacije s kraja 2000. godine stvorila uvjete za

oživljavanje domaće kreditne aktivnosti.

S rastom domaće kreditne aktivnosti povezana je i varijabla udjela rezervi banaka kod HNB u

ukupnoj bankarskoj aktivi. Dok je kod prvog poremećaja ova varijabla zabilježila pad zbog

intenzivnog rasta domaćih kredita ali i smanjenja rezervi uzrokovanog povlačenjem bankarskih

depozita zbog općeg pada povjerenja u bankarski sustav, u slučaju drugog valutnog poremećaja u

kolovozu 2001. smanjenje tog udjela uzrokovao je intenzivan rast bankarskih potraživanja. Na

listi indikatora nalazi se i neto međunarodne rezerve/M4 kao pokazatelj pokrića bankarskih

obveza međunarodnim pričuvama premda se u slučaju drugog valutnog poremećaja njegovo

kretanje ne može smatrati opasnim, jer tek dostiže kritičnu granicu. Ova varijabla odražava

sposobnost monetarnih vlasti da u svakom trenutku udovolje zahtjevima povećane potražnje za

devizama, primjerice, zbog bijega stanovništva u sigurnije valute. Brojna su istraživanja potvrdila

da štediše, naročito u tržištima u nastajanju koja proživljavaju brojne strukturne promjene, često

“bježe” u sigurnije valute, a makroekonomska nestabilnost i jake tečajne oscilacije generiraju

nepovjerenje u vjerodostojnost ekonomske politike. Nepovoljna kretanja u fiskalnom sektoru

izražena udjelom budžetskog deficita u BDP, ovisno o načinima financiranja tog deficita mogu

povećati osjetljivost deviznog tržišta na poremećaje. Zaduženje u inozemstvu radi prevladavanja

fiskalnih problema pospješuje aprecijacijske pritiske na domaću valutu, dok se zaduživanje kod

domaćih poslovnih banaka odražava u rastu domaće kreditne aktivnosti i rastu udjela

potraživanja banaka od javnog sektora u ukupnim bankarskim potraživanjima.

Jednostavni i ponderirani kompozitni indikator valutnih poremećaja, koji kombinira spomenute

varijable, omogućuje rangiranje poremećaja prema njihovoj snazi. Ti nam indikatori otkrivaju da

su signali upozorenja krajem 2000. i u prvoj polovici 2001. bili postojaniji od signala iz 1998.

godine. Pored toga, složeni indikatori i indeks pritiska IPDT sugeriraju da je osjetljivost deviznog

tržišta, a time i pritisak na domaću valutu bio nešto veći u kolovozu 2001. nego u siječnju 1999.

godine.

Sustav indikatora osjetljivosti bankarskog tržišta sadrži osam pokazatelja među kojima su četiri

indikatora koji se nalaze i u sustavu za upozorenje valutnih turbulencija: rezerve banaka/ukupna

aktiva banaka, krediti domaćim sektorima, inozemne obveze monetarnih institucija i krediti HNB

poslovnim bankama. Riječ o klasičnim pokazateljima osjetljivosti bankarskog sustava na

poremećaje i indikatorima stanja likvidnosti u domaćem financijskom sustavu. Pokazatelj

adekvatnosti rezervi (udio inozemne aktive HNB u M4) koji izražava sposobnost monetarnih

vlasti za udovolji zahtjevima konverzije aktive denominirane u domaćoj valuti u deviznu aktivu,

svojim je smanjenjem snažno signalizirala poremećaj u bankarskoj industriji u 1998. godini.

Posljedica je to bila pada međunarodnih rezervi još krajem 1997. godine zbog mjera

monetarnih vlasti da održe stabilan tečaj i upravljaju likvidnošću bankarskog sektora. Kako je u to

vrijeme izrazito snažno rasla kreditna aktivnost poslovnih banaka, mjere centralne banke

usmjerene na povlačenje viška likvidnosti rezultirale su prodajom deviza iz pričuva. Kreditna je

ekspanzija (rast kredita poslovnih banaka domaćim sektorima) u pretkriznom razdoblju

značila i smanjenu pažnju i sposobnost procjene kreditnog rizika u uvjetima neadekvatne kontrole

i supervizije poslovanja banaka. Pojava moralnog hazarda može objasniti i kretanje M4

multiplikatora, budući da razmjerno brz porast deviznih depozita može biti znak i moralnog

hazarda ako depoziti pritječu privučeni nerealno visokim pasivnim kamatnim stopama. Tome ide

u prilog i ponašanje realne kamate na tržištu novca, koja je u pretkriznom razdoblju znatno

premašila svoju kritičnu granicu kretanja. Podsjetimo se da na kamatne stope može djelovati i

povećana segmentacija tržišta zbog razlika u percepciji rizika pojedinih financijskih institucija, te

ako sami sudionici na bankarskom tržištu procijene da raste broj loših banaka, to se može

reflektirati u rastu kamatnih stopa na tržištu novca. Osim toga visina je kamatnih stopa u tom

razdoblju odražavala i efikasnost poslovanja banaka i visinu njihovih troškova, proces

restrukturiranja bankarskog sektora, stupanj rizika i pravne nesigurnosti, te financijsku

nedisciplinu. Odnos bankarske rezerve/ukupna aktiva banaka trajno se kretao u kritičnom

području tijekom kriznog razdoblja. U početku krize, dok još nisu padali bankarski depoziti taj je

indikator bio pod dominantnim utjecajem rasta ukupne bankarske aktive zbog rasta svih vrsta

bankarskih potraživanja. No nakon izbijanja krize polovicom 1998. godine, pogoršanju tog

odnosa doprinio je i pad bankarskih depozita zbog porasta nepovjerenja u domaći bankarski

sustav (budući da ulaze u osnovicu za obračun obveznih pričuva). Pogoršano stanje u bankarskom

sektoru koje je postalo očito već u proljeće 1998. godine, te problemi s likvidnošću s kojim su se

susrele i dotad zdrave banke, potakle su intervenciju monetarnih vlasti koja se odrazila u rastu

kredita poslovnim bankama namijenjenih održavanju likvidnosti.

Zanimljivo je da se složeni indikator osjetljivosti bankarskog sektora i u kolovozu 2001. godine

približio kritičnoj granici. To se dogodilo zbog signala koje su neposredno prije valutnog

poremećaja proizvele varijable: M4 multiplikator, rezerve banaka kod HNB/bankarska aktiva,

rast kredita, i inozemne obveze monetarnih institucija. Približavanjem kritičnom području

kretanja složeni indikator je upozorio da je u trenutku povećanih pritisaka na domaću valutu

porasla i osjetljivost bankarskog tržišta i njegovog okruženja. Hrvatska bi, prema tim nalazima,

trebala biti “prirodni” kandidat za twin krize. Koji je slijed takvog razmišljanja? U uvjetima

povećane potražnje za devizama ne-bankovni sektori produžuju devizne pozicije kako bi se štitili

od valutnog rizika (kupuju devize, prodaju domaću valutu) i skraćuju time bankarske pozicije.

Slabljenje domaće valute je kapitalni gubitak (“negativna tečajna razlika”) u uvjetima kratke

devizne pozicije. Kratka devizna pozicija znači da su devizna i uz tečaj vezana potraživanja

manja od istih takvih bankarskih obveza. Valutni je rizik u tim uvjetima usko povezan sa

kreditnim rizikom. Naime, u uvjetima slabljenja domaće valute raste nominalna vrijednost obveza

dužnika koji su se zadužili u devizama ili uz deviznu klauzulu, što utječe na smanjenje

vjerojatnosti otplate duga (rast kreditnog rizika). Sljedeći efekt je efekt “napuhavanja” bilance –

kapital je uvijek kunski, a potraživanja i obveze su najvećim dijelom devizni ili vezani uz tečaj.

Deprecijacija “napuhava” cijelu bilancu, osim kapitala. U tim uvjetima omjer kapitala prema

ukupnoj i rizicima ponderiranoj aktivi pada, što znači da pada i kapitalna adektvatnost, odnosno

stabilnost banke. Stoga nije teško zaključiti da je u tim uvjetima Hrvatska “sklona” povezanim

poremećajima na deviznom i bankarskom tržištu.

5.2. Izrada sustava pokazatelja međunarodne likvidnosti

Kao što smo već prije naglasili, sustav pokazatelja se razlikuje od sustava pokazatelja koji se

dobije signalnom metodom, jer sadrži i one pokazatelje koji indirektno upućuju (na temelju

teoretskih implikacija ili empirijski potvrđenih hipoteza) na promjene međunarodne likvidnosti, a

ne samo one koji direktno prethode ili navještaju ekstremni slučaj međunarodne ne-likvidnosti -

valutnu krizu.

Pri izradi sustava pokazatelja treba voditi računa o raspoloživosti podataka i relativnoj lakoći

praćenja indikatora. Stoga se može napraviti skup godišnjih pokazatelja (koji ovise o BDP-u, a

nemaju smisla u kraćoj frekvenciji), skup kvartalnih pokazatelja (koji ovise o pokazateljima iz

bilance plaćanja ili vanjskog duga), te skup mjesečnih pokazatelja (tečaj, rezerve i drugi

financijski pokazatelji).

5.2.1. Skup godišnjih pokazatelja

Za godišnje pokazatelje odabrani su slijedeći pokazatelji. Iz grupe likvidnosnih pokazatelja,

odabrani su: stopa rasta bruto rezervi (dRI), stopa deprecijacije nominalnog tečaja prema euru

(dR), stopa promjene realnog efektivnog tečaja (dREER), omjer rezervi i uvoza roba i usluga

(RI/U2, mjeseci uvoza), omjer rezervi i kratkoročnog vanjskog duga (RI/KD), omjer inozemnih i

domaćih cijena (P*/P, HIPC Eurozone i indeks cijena na malo), omjer inozemnih i domaćih

depozitnih kamatnjaka (i*/i, Eurozone i domaćih banaka), udio salda na tekućem računu u BDP-u

(CAB/BDP), udio salda temeljne bilance u BDP-u ((CAB+FDI)/BDP), stopa porasta izvoza roba

i usluga (dE2), te stopa porasta uvoza roba i usluga (dU2). Iz grupe pokazatelja solventnosti

odabrani su: ukupni vanjski dug u BDP-u (TD/BDP), ukupni vanjski dug kroz izvoz roba i usluga

(TD/E2), ukupni vanjski dug u bruto međunarodnim rezervama (TD/RI), udio kratkoročnog u

ukupnom vanjskom dugu (KD/TD), ukupna otplata vanjskog duga kroz izvoz roba i usluga

(TDS/E2), otplata kamata na vanjski dug kroz izvoz roba i usluga (INT/E2), te ukupna otplata

vanjskog duga u ukupnom stanju vanjskog duga (TDS/TD). Iz grupe ostalih (financijskih)

pokazatelja odabrani su: omjer novčane ponude po najširoj definiciji i bruto međunarodnih

rezervi (M4/RI), stopa promjene primarnog novca (dMB), stopa promjene M1 (dM1), stopa

promjene M4 (dM4), promjena novčanog multiplikatora m1 (dm1), promjena novčanog

multiplikatora m4 (dm4), promjena sekundarne multiplikacije d(M4/M1), stopa promjene kredita

banaka privatnom sektoru (dBankKred) i indeks pritiska na deviznom tržištu (ponderiran

standardnim devijacijama IPDTgkr).

5.2.2. Skup kvartalnih pokazatelja

Za kvartalne pokazatelje odabrani su slijedeći pokazatelji. Iz grupe likvidnosnih pokazatelja,

odabrani su: stopa rasta bruto rezervi (dRI), stopa deprecijacije nominalnog tečaja prema euru

(dR), stopa promjene realnog efektivnog tečaja (dREER), omjer rezervi i uvoza roba i usluga

(RI/U2), omjer rezervi i kratkoročnog vanjskog duga (RI/KD), omjer inozemnih i domaćih cijena

(P*/P, HIPC Eurozone i indeks cijena na malo), omjer inozemnih i domaćih depozitnih

kamatnjaka (i*/i, Eurozone i domaćih banaka), stopa porasta izvoza roba i usluga (dE2), te stopa

porasta uvoza roba i usluga (U2). Iz grupe pokazatelja solventnosti odabrani su: ukupni vanjski

dug kroz izvoz roba i usluga (TD/E2), ukupni vanjski dug u bruto međunarodnim rezervama

(TD/RI), udio kratkoročnog u ukupnom vanjskom dugu (KD/TD), ukupna otplata vanjskog duga

kroz izvoz roba i usluga (TDS/E2), otplata kamata na vanjski dug kroz izvoz roba i usluga

(INT/E2), te ukupna otplata vanjskog duga u ukupnom stanju vanjskog duga (TDS/TD). Iz grupe

ostalih (financijskih) pokazatelja odabrani su: omjer novčane ponude po najširoj definiciji i bruto

međunarodnih rezervi (M4/RI), stopa promjene primarnog novca (dMB), stopa promjene M1

(dM1), stopa promjene M4 (dM4), promjena novčanog multiplikatora m1 (dm1), promjena

novčanog multiplikatora m4 (dm4), promjena sekundarne multiplikacije d(M4/M1), stopa

promjene kredita banaka privatnom sektoru (dBankKred) i indeks pritiska na deviznom tržištu

(ponderiran standardnim devijacijama IPDTgkr).

5.2.3. Skup mjesečnih pokazatelja

Za mjesečne pokazatelje odabrani su slijedeći pokazatelji. Iz grupe likvidnosnih pokazatelja,

odabrani su: stopa rasta bruto rezervi (dRI), stopa deprecijacije nominalnog tečaja prema euru

(dR), stopa promjene realnog efektivnog tečaja (dREER), omjer rezervi i uvoza roba i usluga

(RI/U2, mjeseci uvoza), omjer inozemnih i domaćih cijena (P*/P, HIPC Eurozone i indeks cijena

na malo), omjer inozemnih i domaćih depozitnih kamatnjaka (i*/i, Eurozone i domaćih banaka),

stopa porasta izvoza roba (dE1), te stopa porasta uvoza roba (U1). Iz grupe ostalih (financijskih)

pokazatelja odabrani su: omjer novčane ponude po najširoj definiciji i bruto međunarodnih

rezervi (M4/RI), stopa promjene primarnog novca (dMB), stopa promjene M1 (dM1), stopa

promjene M4 (dM4), promjena novčanog multiplikatora m1 (dm1), promjena novčanog

multiplikatora m4 (dm4), promjena sekundarne multiplikacije d(M4/M1), stopa promjene kredita

banaka privatnom sektoru (dBankKred) i indeks pritiska na deviznom tržištu (ponderiran

standardnim devijacijama IPDTgkr).

5.2.4. Kriteriji ocjene

Za svaki od odabranih pokazatelja unutar skupa izračunat će se standardizirani oblik ili

standardizirana varijabla (odstupanje od prosjeka podijeljeno sa standardnom devijacijom) ili z-

score varijabla, na razdoblju 1995- do kraja podataka:

z-score (X) = (Xi - X)/X ,

pri čemu je X aritmetička sredina varijable X na razdoblju 1995- , a X standardna devijacija

varijable X na razdoblju 1995- . Time se dobiju standardizirani pokazatelji koji se mogu

uspoređivati po odstupanju od sredine. Kada pokazatelj prelazi +/- 2, odnosno kada odstupa od

prosjeka za više od dvije standardne devijacije unutar 24 mjeseca oko trenutka krize, koji se

definira kada indeks pritiska na deviznom tržištu (IPDT) prijeđe kritičnu vrijednost (+/-2 STD),

smatramo da pokazatelj pokazuje krizu. Naravno, sama ideja formiranja ovog skupa pokazatelja

je kontinuirano praćenje međunarodne likvidnosti, pa treba pratiti i kada pokazatelji rastu ili

padaju prema razini od 2 (dvije standardne devijacije odstupanja od sredine).

Ovim postupkom se implicitno pretpostavlja da oko 2/3 distribucije (za koju se smatra da je blizu

normalne distribucije) koji se nalazi unutar +/- 2 STD predstavlja “normalno” ponašanje

pokazatelja, dok ako se nalazi izvan toga raspona predstavlja “krizno” ponašanje. U sustav se

odabiru oni pokazatelji koji su imali “krizno” ponašanje unutar 24 mjeseca oko krize koju

najavljuje “krizna” vrijednost IPDT-a.

Ovime implicitno pretpostavljamo da su razdiobe varijabli normalne. Čak da i razdiobe odstupaju

od normalne razdiobe ne smeta puno, jer bi se ovaj pokazatelj ionako trebao koristi za konstantno

praćenje kretanja međunarodne likvidnosti zemlje.

Naravno, radi ovakvog načina praćenja pokazatelja treba povremeno preispitivati signaliziranje

pojedinačnih pokazatelja odabranih sustava, jer se prosjek i STD mijenjaju, a dolazi i do novih

“kriznih” razdoblja.

5.2.5. Rezultati

Zbog kratkoće serije godišnjih podataka, u nekim slučajevima 1994-2000, godišnji podaci mogu

poslužiti samo za provjeru kvartalnog ili mjesečnog sustava. Osim toga, godišnji podaci teško

mogu poslužiti vođenju monetarne politike iz mjeseca u mjesec radi frekvencije objavljivanja

podataka i raspoloživosti podataka.

Kvartalni pokazatelji su prikazani na slikama (37-52) u usporedbi s kretanjem standardizirane

varijable IPDT-a. Na kvartalnoj razini gubimo sve pokazatelje koji koriste omjer prema BDP-u

jer kvartalni BDP iskazuje sezonalnost i nema istu interpretaciju kao omjer prema godišnjem

BDP-u. Iako su neki pokazatelji vanjskog duga (u omjeru prema izvozu roba i usluga ili

međunarodnih rezervi) mogući na kvartalnoj razini, zbog revizije metodologije HNB nema

dovoljno dugačka serija vanjskog duga (tek od kraja 1998), pa te pokazatelje ovdje nećemo

obrađivati. Naravno kako bude vrijeme proticalo i povećaao se broj opservacija, svakako da i te

pokazatelje treba uključiti jer su teoretski vrlo važni za odrednice međunarodne likvidnosti.

Kako su kvartalni podaci još uvijek niže frekvencije od mjesečnih podataka, postoji određena

uglađenost u tim serijama, tj. manje su volatilne od npr. mjesečnih serija. Tako na primjer,

pokazatelj pritiska na devizno tržište IPDT označava najveći pritisak na deprecijaciju samo

početkom 1999. godine, od najviše 1,5 STD, dok u vrijeme drugog valutnog poremećaja

(srpanj/kolovoz ili treći kvartal 2001) IPDT ne pokazuje deprecijacijske pritiske, jer su oni trajali

vrlo kratko, pa su se agregiranjem u kvartal i uprosječavanjem izgubili (ali će se zorno vidjeti kad

se prijeđe na mjesečne pokazatelje u nastavku).

Slika 37

Izvor: Izračun autora.

Stopa porasta izvoza roba i usluga dE2 trebala bi varirati u suprotnom smjeru od indeksa pritiska

na deviznom tržištu, jer povećanje izvoza uzrokuje priljev i pritiske prema aprecijaciji valute. To

se uglavnom može i potvrditi na grafičkom prikazu kretanja tih dviju serija. Međutim, ovaj

pokazatelj ne prelazi dvije standardne devijacije u kriznim epizodama (početak 1999. godine i

treći kvartal 2001. godine).

Slika 38.

Izvor: Izračun autora.

Stopa porasta uvoza roba i usluga dU2 bi se trebala kretati u istom smjeru kao i indeks pritiska –

povećani uvoz roba i usluga naglašava potrebe za devizama. To se uglavnom može potvrditi iz

-3

-2

-1

0

1

2

3

1995:Q1 1996:Q2 1997:Q3 1998:Q4 2000:Q1 2001:Q2

IPDTgkr dE2

Usporedba IPDT i dE2u z-score varijablama

-3

-2

-1

0

1

2

1995:Q1 1996:Q2 1997:Q3 1998:Q4 2000:Q1 2001:Q2

IPDTgkr dU2

Usporedba IPDT i dU2u z-score varijablama

grafikona, čak se vrijednost stope porasta uvoza penje blizu 2 standardne devijacije (1,5) iznad

prosjeka u kvartalu neposredno prije drugog valutnog poremećaja.

Slika 39

Izvor: Izračun autora.

Omjer međunarodnih rezervi i uvoza je tradicionalni pokazatelj međunarodne likvidnosti. Što je

viši to međunarodne rezerve kao zaliha međunarodne likvidnosti neke zemlje mogu pokriti više

obveza preuzetih uvozom roba i usluga, pa se smatra da je međunarodna likvidnost zemlje veća.

Stoga bi se ovaj pokazatelj morao kretati suprotno od IPDT-a. Iz usporedbe njihovih kretanja se

to i može nazrijeti. Međutim, ovaj pokazatelj ne pokazuje kritične vrijednosti u razdobljima prvog

niti drugog valutnog poremećaja. Moguće objašnjenje za to jest da međunarodne rezerve također

služe za devizne intervencije radi stabiliziranja tečaja, pa ne odražavaju prava kretanja

međunarodnih rezervi koja bi se ostvarila bez intervencija, kojih je osobito u 2001. godini bilo

više od strane HNB-a.

-3

-2

-1

0

1

2

3

1995:Q1 1996:Q2 1997:Q3 1998:Q4 2000:Q1 2001:Q2

IPDTgkr RI/U2

Usporedba IPDT i (RI/U2)u z-score varijablama

Slika 40

Izvor: Izračun autora.

Stopa porasta izvoza roba dE1 trebala bi poput stope porasta izvoza roba i usluga varirati u

suprotnom smjeru od indeksa pritiska na deviznom tržištu, jer povećanje izvoza uzrokuje priljev i

pritiske prema aprecijaciji valute. To se djelomično može i potvrditi na grafičkom prikazu

kretanja tih dviju serija. Međutim, ovaj pokazatelj ne prelazi dvije standardne devijacije u kriznim

epizodama. Zanimljivost u praćenju ovog pokazatelja jest u tome što se mogu usporediti s

kretanjem pokazatelja dE2, a može se izračunati na mjesečnoj razini, pa na taj način povezuje

kvartalne i mjesečne pokazatelje.

Slika 41

Izvor: Izračun autora.

Stopa porasta uvoza roba dU1 bi se trebala poput stope rasta uvoza roba i usluga kretati u istom

smjeru kao i indeks pritiska – povećani uvoz roba naglašava potrebe za devizama. To se

djelomično može potvrditi iz grafikona. Ovaj se pokazatelj može uspoređivati sa stopom rasta

-3

-2

-1

0

1

2

3

1995:Q1 1996:Q2 1997:Q3 1998:Q4 2000:Q1 2001:Q2

IPDTgkr dE1

Usporedba IPDT i dE1u z-score varijablama

-3

-2

-1

0

1

2

1995:Q1 1996:Q2 1997:Q3 1998:Q4 2000:Q1 2001:Q2

IPDTgkr dU1

Usporedba IPDT i dU1u z-score varijablama

roba i usluga, a poput dE1 se može izračunati i na mjesečnoj razini, povezujući tako skup

kvartalnih i mjesečnih pokazatelja.

Slika 42.

Izvor: Izračun autora.

Omjer inozemnih i domaćih cijena predstavlja verziju pariteta kupovne moći, a često se može

naći u opisu funkcije izvoza i uvoza. Što je taj omjer veći, izvoznicima će biti povoljnije izvoziti,

a uvoznicima nepovoljnije uvoziti, pa bi kroz mehanizme uvoza i izvoza tečaj trebao deprecirati

kako bi dosegao “dugoročnu ravnotežnu razinu” koju pokazuje omjer inozemnih i domaćih

cijena. Stoga bi se ovaj omjer trebao kretati suprotno od IPDT-a. To se doista i čini sve do kraja

1998. godine, kada se obje serije počinju kretati u istom smjeru. Također, ovaj pokazatelj ne

označava poremećaje, vjerojatno stoga što personificira dugoročnu ravnotežu, pa u njemu nema

toliko volatilnosti.

Slika 43.

Izvor: Izračun autora.

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

1995:Q1 1996:Q2 1997:Q3 1998:Q4 2000:Q1 2001:Q2

IPDTgkr i*/i

Usporedba IPDT i (i*/i)u z-score varijablama

-3

-2

-1

0

1

2

1995:Q1 1996:Q2 1997:Q3 1998:Q4 2000:Q1 2001:Q2

IPDTgkr P*/P

Usporedba IPDT i (P*/P)u z-score varijablama

Omjer inozemnog i domaćeg kamatnjaka predstavlja kamatni paritet. Ako su rizici na dvama

tržištima približno jednaki, porast ovog omjera bi značio da bi se investitorima više isplatilo

ulagati u inozemstvo i tako uzrokovati odljev kapitala (pritisak prema deprecijaciji). Stoga bi se

ovaj pokazatelj trebao kretati suprotno od IPDT-a. Što su veća kretanja kapitala u Hrvatskoj (od

1997. nadalje), odnosno što se više liberalizira kretanje kapitala (od sredine 2001. godine), doista

se može uočiti suprotnost kretanja ta dva pokazatelja. Iako ovaj pokazatelj ne prelazi 2 STD oko

epizoda valutnih poremećaja, opada prije prvog i raste prije drugog poremećaja.

Slika 44.

Izvor: Izračun autora.

Stopa promjene realnog efektivnog tečaja dREER govori o promjeni konkurentnosti i prati

kretanja IPDT-a. To se zorno vidi a ovoj slici. Ovaj pokazatelj se bliži 2 STD oko prvog

poremećaja, ali ne pokazuje ništa u razdoblju drugogo poremećaja.

Slika 45.

Izvor: Izračun autora.

-3

-2

-1

0

1

2

1995:Q1 1996:Q2 1997:Q3 1998:Q4 2000:Q1 2001:Q2

IPDTgkr dREER

Usporedba IPDT i dREERu z-score varijablama

-3

-2

-1

0

1

2

1995:Q1 1996:Q2 1997:Q3 1998:Q4 2000:Q1 2001:Q2

IPDTgkr M4/RI

Usporedba IPDT i (M4/RI)u z-score varijablama

Omjer ukupne novčane mase i međunarodnih rezervi govori o pokrivenosti ukupne novčane mase

međunarodnim rezervama – što je omjer veći, pokrivenost je manja i smatra se da je likvidnost

manja. To znači da bi ovaj pokazatelj trebao pratiti kretanja IPDT-a. Doista, to se vidi na slici.

Ovaj pokazatelj raste do prvog kvartala 1999. godine gdje odstupa gotovo 2 STD, a potom

rapidno opada do –1 STD u drugom kvartalu 2000. godine, prije drugog poremećaja.

Slika 46.

Izvor: Izračun autora.

Porast novčane baze spada u grupu pokazatelja monetarnog modela, koji nalaže da bi uz

nepromijenjen novčani multiplikator povećanje domaće novčane mase trebalo uzrokovati

deprecijacijske pritiske valute. Drugim riječima, kretanje ovog pokazatelja bi trebalo biti slično

kretanju IPDT-a. Donekle se to potvrđuje na slici do kraja 1997. godine, a onda dolazi do

razilaženja tih dviju serija. Pokazatelj prelazi 2 STD u posljednjem kvartalu 2001. godine, jedan

kvartal nakon drugog valutnog poremećaja.

Slika 47.

Izvor: Izračun autora.

-3

-2

-1

0

1

2

3

1995:Q1 1996:Q2 1997:Q3 1998:Q4 2000:Q1 2001:Q2

IPDTgkr dMB

Usporedba IPDT i dMBu z-score varijablama

-3

-2

-1

0

1

2

1995:Q1 1996:Q2 1997:Q3 1998:Q4 2000:Q1 2001:Q2

IPDTgkr dM1

Usporedba IPDT i dM1u z-score varijablama

Ovo je drugi pokazatelj iz monetarnog modela – stopa porasta novca M1. Stopa rasta novca bi

prema tom modelu ceteris paribus trebala uzrokovati deprecijacijske pritiske valute. Dakle, trebao

bi se kretati na isti način kao i IPDT. Međutim, pokazuje se da se kretanje ovog pokazatelja

uglavnom odvija sa suprotnim tendencijama od kretanja IPDT-a. Ovaj pokazatelj dosiže granicu

od 2 STD sredinom 2000. godine, između dva poremećaja – ne možemo sa sigurnošću utvrditi

zaostaje li za prvim poremećajem ili prethodi drugom poremećaju.

Slika 48

Izvor: Izračun autora.

Ovaj pokazatelj također dolazi iz monetarnog modela i ima sličnu interpretaciju kao dM1, samo

se bavi novčanom masom po široj definciji. Trebao bi se, dakle kretati poput IPDT-a. Na slici se

može uočiti da do 1998. godine idu u istom smjeru, a onda divergiraju. Poput dMB probija 2 STD

od prosjeka u četvrtom kvartalu 2001. godine, kvartal nakon drugog valutnog poremećaja.

Slika 49

Izvor: Izračun autora.

-3

-2

-1

0

1

2

3

1995:Q1 1996:Q2 1997:Q3 1998:Q4 2000:Q1 2001:Q2

IPDTgkr dM4

Usporedba IPDT i dM4u z-score varijablama

-3

-2

-1

0

1

2

1995:Q1 1996:Q2 1997:Q3 1998:Q4 2000:Q1 2001:Q2

IPDTgkr d(M1/MB)

Usporedba IPDT i dm1u z-score varijablama

Osim povećanjem monetarne baze, novčane se mase mogu povećati povećanjem novčanog

multiplikatora. Prema monetarnom modelu, uz nepromijenjenu novčanu bazu, povećanje

novčanog multiplikatora povećava ukupni novac u opticaju uzrokujući deprecijaciju valute.

Dakle, ovaj bi se pokazatelj trebao kretati na isti način kao i IPDT. To se može vidjeti na slici.

Međutim, ovaj pokazatelj odstupa dvije standardne devijacije ispod sredine u četvrtom kvartalu

2001. godine, kvartal nakon drugog valutnog poremećaja.

Slika 50.

Izvor: Izračun autora.

Ovo je novčani multiplikator za novac po široj definiciji. Ima sličnu interpretaciju kao i dm1,

odnosno novčani multiplikator za novac po užoj definiciji, što znači da bi i njegovo kretanje

trebalo biti slično kretanju IPDT-a. To se uglavnom i potvrđuje na slici. Stopa rasta novčanog

multiplikatora m4 dotiče granicu od 2 STD u prvom kvartalu 2000. godine, točno između dvaju

poremećaja, tako da ne možemo odrediti zaostaje li za prvim poremećajem ili prethodi drugom.

Slika 51.

Izvor: Izračun autora.

-3

-2

-1

0

1

2

1995:Q1 1996:Q2 1997:Q3 1998:Q4 2000:Q1 2001:Q2

IPDTgkr d(M4/MB)

Usporedba IPDT i dm4u z-score varijablama

-3

-2

-1

0

1

2

1995:Q1 1996:Q2 1997:Q3 1998:Q4 2000:Q1 2001:Q2

IPDTgkr d(M4/M1)

Usporedba IPDT i d(M4/M1)u z-score varijablama

Ovo je pokazatelj tzv. “sekundarne multiplikacije”, kojom se pokušava ustvrditi stupanj domaće

financijske liberalizacije i razvoja domaćih financijskih tržišta – tj. koliko su ukupni financijski

instrumenti veći od instrumenata koji čine novac u užem smislu. Nema jednoznačno predviđenog

kretanja za ovaj pokazatelj iz teorije, no mnoge studije utvrđuju kako bi povećanje ovog omjera

moglo značiti povećanje novca prema široj definiciji u odnosu na novac prema užoj definiciji, što

bi moglo sniziti prinos tim drugim financijskim instrumentima i potaknuti odljev kapitala i

pritisak na deprecijaciju. Stoga bi se ovaj pokazatelj trebao kretati poput IPDT-a. To se i

potvrđuje na slici. Međutim, ovaj pokazatelj ne “označava” epizode valutnih poremećaja.

Slika 52.

Izvor: Izračun autora.

Stopa rasta kredita banaka privatnom sektoru pokazatelj je posuđen iz literature o dvostrukim ili

twin krizama koji govori kako dolazi obično do rasta kredita koji prethodi bnakarskoj krizi, koja u

situacijama twin krize neposredno prethodi valutnim krizama. Ovaj bi se pokazatelj trebao kretati

kao IPDT, uz prethođenje od nekoliko razdoblja. To se doista pokazuje na slici. U slučaju prvog

valutnog poremećaja, stopa rasta kredita je četiri kvartala bila na razini 1,5 STD iznad sredine

godinu dana prije prvog valutnog poremećaja. Drugi valutni poremećaj nije toliko bio dvostruki

ili twin poremećaj, pa ovaj pokazatelj nije niti signalizirao to.

Kao najbolji pokazatelji na kvartalnoj razini pokazali su se (osim indeksa pritiska, te stopa

promjena tečaja i bruto rezervi, koji čine IPDT): stopa promjene izvoza roba i usluga (dE2), stopa

promjene realnog efektivnog tečaja (dREER), stope rasta uvoza (dU1 i dU2), omjer inozemnih i

domaćih cijena (P*/P), omjer inozemnih i domaćih depozitnih kamatnjaka (i*/i), omjer novčane

ponude po najširoj definiciji i bruto međunarodnih rezervi (M4/RI), stopa promjene novčane baze

(dMB), stopa promjene novčane mase po užoj definiciji (dM4), stopa promjene novčane mase po

široj definiciji (dM4), promjena novčanog multiplikatora m4 (dm4), te stopa promjene kredita

-3

-2

-1

0

1

2

1995:Q1 1996:Q2 1997:Q3 1998:Q4 2000:Q1 2001:Q2

IPDTgkr dBankKred3

Usporedba IPDT i dBankKredu z-score varijablama

banaka privatnom sektoru (dBankKred). Ovo potvrđuju i korelacije i kovarijance između tih

varijabli i IPDT-a, prikazanih u slijedećoj tablici.

Tablica 19. Korelacija i kovarijance između kvartalnih pokazatelja i IPDT-a

Izvor: Izračun autora

Mjesečni pokazatelji su prikazani na slikama (53-65) u usporedbi s kretanjem standardizirane

varijable IPDT-a. Na mjesečnoj razini se gube svi pokazatelji koji proizlaze iz bilance plaćanja

(izvoz i uvoz roba i usluga) jer se ona sastavlja na kvartalnoj razini.

Pokazatelj pritiska na devizno tržište IPDT označava najveći pritisak na deprecijaciju krajem

1998. godine i početkom 1999. godine, od 2 STD, dok u vrijeme drugog valutnog poremećaja

prvo pokazuje pritisak na aprecijaciju, da bi potom u srpnju i kolovozu 2001. godine IPDT prešao

opet 2 STD. Na mjesečnim smo podacima uspjeli utvrditi obje krizne epizode, stoga što mjesečni

podaci imaju najučestaliju frekvenciju.

KovarijancaKorelacija

IPDTgkrIPDTgkr

1.029304 1.000000IPDTgkr

-0.342322-0.337414dE2

-0.265733-0.261923dU2

-0.025024-0.024665RI/U2

-0.045398-0.047469dE1

-0.214374-0.208260dU1

0.008943 0.008993P*/P

-0.043579-0.029957i*/i

0.736059 0.714149dREER

0.536504 0.522044M4/RI

-0.267856-0.261094dMB

-0.367599-0.356509dM1

-0.123154-0.122237dM4

-0.062183-0.063388dm1

0.241190 0.244740dm4

0.322110 0.314859d(M4/M1)

-0.088379-0.085914dBankKred3

Slika 53.

Izvor: Izračun autora.

Stopa porasta izvoza roba dE1 trebala bi varirati u suprotnom smjeru od indeksa pritiska na

deviznom tržištu, jer povećanje izvoza uzrokuje priljev i pritiske prema aprecijaciji valute. To se

djelomično može i potvrditi na grafičkom prikazu kretanja tih dviju serija. Međutim, ovaj

pokazatelj ne prelazi dvije standardne devijacije u kriznim epizodama, slično kao što nije uspio

pronaći dvije krizne epizode na kvartalnoj razini.

Slika 54.

Izvor: Izračun autora.

Stopa porasta uvoza roba dU1 bi se trebala kretati u istom smjeru kao i indeks pritiska – povećani

uvoz roba naglašava potrebe za devizama. To se djelomično može potvrditi iz grafikona – najveće

odstupanje od sredine ovaj pokazatelj iskazuje sredinom 2000. godine, dok je kod drugog

valutnog poremećaja vrlo smiren. Ovaj se pokazatelj se računa i na kvartalnoj razini, pa može

služiti za povezivanje skupa kvartalnih i mjesečnih pokazatelja.

-4

-2

0

2

4

6

1995:011996:021997:031998:041999:052000:062001:07

IPDTgkr dE1

Usporedba IPDT i dE1u z-score varijablama

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

1995:011996:021997:031998:041999:052000:062001:07

IPDTgkr dU1

Usporedba IPDT i dU1u z-score varijablama

Slika 55.

Izvor: Izračun autora.

Omjer inozemnih i domaćih cijena bi se ovaj omjer trebao kretati suprotno od IPDT-a. To se

doista i čini sve do kraja 1998. godine, kada se obje serije počinju kretati u istom smjeru.

Također, ovaj pokazatelj ne označava poremećaje, vjerojatno stoga što personificira dugoročnu

ravnotežu, pa u njemu nema toliko volatilnosti. Pokazuje slične karakteristike i na kvartalnoj

razini

Slika 56.

Izvor: Izračun autora.

Omjer inozemnog i domaćeg kamatnjaka bi se, radi kamatnog pariteta, trebao kretati suprotno od

IPDT-a. Što su veća kretanja kapitala u Hrvatskoj (od 1997. nadalje), odnosno što se više

liberalizira kretanje kapitala (od sredine 2001. godine), doista se može uočiti suprotnost kretanja

ta dva pokazatelja. Ovaj pokazatelj ni na mjesečnoj razini (kao ni na kvartalnoj) ne prelazi 2 STD

oko epizoda valutnih poremećaja, no opada prije prvog i raste prije drugog poremećaja.

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

1995:011996:021997:031998:041999:052000:062001:07

IPDTgkr P*/P

Usporedba IPDT i (P*/P)u z-score varijablama

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

1995:011996:021997:031998:041999:052000:062001:07

IPDTgkr i*/i

Usporedba IPDT i (i*/i)u z-score varijablama

Slika 57.

Izvor: Izračun autora.

Stopa promjene realnog efektivnog tečaja dREER prati kretanja IPDT-a. To se zorno vidi a ovoj

slici. Ovaj pokazatelj dosiže 2 STD istodobno s prvim poremećajem, ali pokazuje veliku

volatilnost i deprecijacijski pritisak puno prije drugog poremećaja, prelazeći 2 STD krajem 2000.

godine.

Slika 58.

Izvor: Izračun autora.

Omjer ukupne novčane mase i međunarodnih rezervi bi trebao pratiti kretanja IPDT-a. Doista, to

se vidi na slici. Ovaj pokazatelj raste do prvog poremećaja gdje odstupa 2 STD, a potom rapidno

opada do –1 STD u drugoj polovici 2000. godine, 9-10 mjeeci prije drugog poremećaja.

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

1995:011996:021997:031998:041999:052000:062001:07

IPDTgkr dREER

Usporedba IPDT i dREERu z-score varijablama

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

1995:011996:021997:031998:041999:052000:062001:07

IPDTgkr M4/RI

Usporedba IPDT i (M4/RI)u z-score varijablama

Slika 59.

Izvor: Izračun autora.

Porast novčane baze iz grupe pokazatelja monetarnog modela, trebao bi se kretati slično kretanju

IPDT-a. Donekle se to potvrđuje na slici. Pokazatelj ne pokazuje puno za vrijeme prvog

poremećaja, ali prelazi 2 STD za vrijeme drugog poremećaja.

Slika 60

Izvor: Izračun autora.

Stopa porasta novca M1 bi se trebala kretati na isti način kao i IPDT. Međutim, pokazuje se da se

kretanje ovog pokazatelja uglavnom odvija sa suprotnim tendencijama od kretanja IPDT-a. Ovaj

pokazatelj dosiže granicu od 2 STD sredinom 2000. godine, između dva poremećaja – ne

možemo sa sigurnošću utvrditi zaostaje li za prvim poremećajem ili prethodi drugom poremećaju.

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

1995:011996:021997:031998:041999:052000:062001:07

IPDTgkr dMB

Usporedba IPDT i dMBu z-score varijablama

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

1995:011996:021997:031998:041999:052000:062001:07

IPDTgkr dM1

Usporedba IPDT i dM1u z-score varijablama

Slika 61

Izvor: Izračun autora.

Za razliku od porasta M1, ovaj pokazatelj se uglavnom kreće kao IPDT. Probija 2 STD od

prosjeka u vrijeme drugog poremećaja, čime se nameće zaključak kako je u drugom valutnom

poremećaju jedan od glavnih uzroka prije svega bila domaća financijska liberalizacija.

Slika 62

Izvor: Izračun autora.

Promjena novčanog multiplikatora m1 bi se trebala kretati na isti način kao i IPDT. To se može

vidjeti na slici. Prvi valutni poremećaj ne označava, no u jeku drugog valutnog poremećaja dosiže

i 4 STD odstupanje od sredine, čime potvrđuje da se u drugom valutnom poremećaju radilo o

domaćoj financijskoj liberalizaciji prije svega.

-4

-2

0

2

4

6

1995:011996:021997:031998:041999:052000:062001:07

IPDTgkr d(M1/MB)

Usporedba IPDT i dM4u z-score varijablama

-4

-2

0

2

4

6

1995:011996:021997:031998:041999:052000:062001:07

IPDTgkr d(M1/MB)

Usporedba IPDT i dm1u z-score varijablama

Slika 63

Izvor: Izračun autora.

Promjena novčanog multiplikatora m4 kreće se na isti način kao promjena multiplikatora m1.

Prvi valutni poremećaj ne označava kao ni m1, no u jeku drugog valutnog poremećaja ide preko 4

STD odstupanje od sredine, čime potvrđuje da se u drugom valutnom poremećaju radilo o

domaćoj financijskoj liberalizaciji prije svega.

Slika 64

Izvor: Izračun autora.

Pokazatelj “sekundarne multiplikacije”, bi se trebao kretati poput IPDT-a. To se i potvrđuje na

slici. Međutim, ovaj pokazatelj “označava” epizode valutnih poremećaja, ali i još neke datume na

kraju 1999 i u 2000. godini. Promjena multiplikatora sekundarne novčane multiplikacije probija

donju granicu u travnju 1999. godine nakon prve krize, da bi krajem 1999. godine išla iznad 2

STD od sredine, zatim početkom 2000. godine ponovo dotaknula gornju granicu od 2 STD te ju

prešla u trenutku drugog valutnog poremećaja.

-4

-2

0

2

4

6

1995:011996:021997:031998:041999:052000:062001:07

IPDTgkr d(M4/MB)

Usporedba IPDT i dm4u z-score varijablama

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

1995:011996:021997:031998:041999:052000:062001:07

IPDTgkr d(M4/M1)

Usporedba IPDT i d(M4/M1)u z-score varijablama

Slika 65

Izvor: Izračun autora.

Stopa rasta kredita banaka privatnom sektoru bi se trebao kretati kao IPDT, uz prethođenje od

nekoliko razdoblja. To se doista pokazuje na slici. U slučaju prvog valutnog poremećaja, stopa

rasta kredita je godinu dana prije prvog valutnog poremećaja dosegnula 2 STD iznad sredine.

Drugi valutni poremećaj nije toliko bio dvostruki ili twin poremećaj, pa ovaj pokazatelj nije niti

signalizirao to. Kao najbolji pokazatelji na mjesečnoj razini pokazali su se (osim indeksa pritiska,

te stopa promjena tečaja i bruto rezervi, koji čine IPDT): stopa promjene realnog efektivnog

tečaja (dREER), omjer inozemnih i domaćih cijena (P*/P), omjer inozemnih i domaćih depozitnih

kamatnjaka (i*/i), , omjer novčane ponude po najširoj definiciji i bruto međunarodnih rezervi

(M4/RI), stopa promjene novčane baze (dMB), stopa promjene M4 (dM4), promjena novčanog

multiplikatora m1 (dm1), promjena novčanog multiplikatora m4 (dm4), te stopa promjene kredita

banaka privatnom sektoru (dBankKred). To se može potvrditi putm korelacija i kovarijanci

između pokazatelja i IPDT-a prikazanih u slijedećoj tablici.

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

1995:011996:021997:031998:041999:052000:062001:07

IPDTgkr dBankKred3

Usporedba IPDT i dBankKredu z-score varijablama

Tablica 20. Korelacija i kovarijance između mjesečnih pokazatelja i IPDT-a

Izvor: Izračun autora

6. ZAKLJUČAK

Financijske krize nisu novi fenomen, niti će završiti na azijskoj ili brazilskoj krizi. Rast

globalizacije financijskog tržišta i očita želja globalnih investitora za zaradom, izlaže tržišta u

nastajanju sve većim kretanjima kapitala u potrazi za višom zaradom (viši rizik često donosi i viši

prinos). Premda meta za ulazak stranog kapitala, tržišta u nastajanju bogu vrlo lako postati

lokacija iz koje se taj kapital povlači, uslijed najmanje promjene rizika ulaganja.

Stoga smo u ovom istraživanju pokušali prikazati kompleksnost područja financijskih kriza, koje

obuhvaća od valutnih kriza (krize u bilanci plaćanja), bankarskih kriza, dvostrukih (twin) kriza,

krize vanjskog duga do sustavnih financijskih kriza.

Brojna su empirijska istraživanja pokazala kako u tržištima u nastajanju financijska kriza može

nastati zbog "nerazborite" domaće makroekonomske politike (koja uzrokuje nepovoljna kretanja

fundamentalnih makroekonomskih varijabli), procesa financijske deregulacije, nepovoljnih

kretanja u međunarodnom okruženju, te destabilizirajućih akcija na financijskom tržištu.

Intenziviranje financijskih kriza pred kraj 20. stoljeća oživjele su interes akademskih i političkih

krugova i potakle istraživačku potragu za uzrocima poremećaja koji završavaju financijskim

poremećajima. Uspješnim i ranim prepoznavanjem poremećaja otvaraju se mogućnosti da

KovarijancaKorelacija

IPDTgkrIPDTgkr

1.010837 1.000000IPDTgkr

0.046311 0.046062dE1

-0.006840-0.006804dU1

0.022903 0.022780P*/P

-0.056944-0.034939i*/i

0.509828 0.507088dREER

0.309704 0.308040M4/RI

-0.310109-0.308442dMB

-0.318569-0.316856dM1

0.036141 0.035946dM4

0.056185 0.055883dm1

0.343381 0.341536dm4

0.386236 0.384160d(M4/M1)

0.090249 0.089764dBankKred3

nositelji ekonomske politike na vrijeme interveniraju mjerama kojima je moguće ukloniti ili

barem ublažiti posljedice takvih poremećaja.

Stoga je namjera da se u okviru ovog istraživanja preispita mogućnost razvoja efikasnih sustava

indikatora međunarodne likvidnosti i sustava signalnih indikatora za prepoznavanje financijskih

kriza u Hrvatskoj.

Ovo je istraživanje potvrdilo da je primjenom korištenih metoda moguće izmjeriti osjetljivost

domaćeg financijskog sustava i otkriti glavne ekonomske i financijske varijable koje upozoravaju

na poremećaje tog sustava. No, od metoda se ipak ne mogu očekivati objašnjenja pozadine tih

poremećaja. Poremećaj na deviznom tržištu u siječnju 1999. ipak nije završio pravom valutnom

krizom. Zašto poremećaj nije eskalirao devalvacijom i/ili promjenom tečajnog režima u ionako

vrlo osjetljivom međunarodnom financijskom okruženju u tom trenutku? Zašto se dogodio

"kolovoz 2001" i što je ponovno spriječilo ozbiljniju valutnu krizu u Hrvatskoj? Odgovore na ova

pitanja treba potražiti u domaćoj makroekonomskoj pozadini u kojima su se ti događaji odigrali,

kao i u zbivanjima na svjetskom financijskom tržištu.

Financijska kriza 1998./99. nije bila samo posljedica financijskih poteškoća u bankarskom

sektoru nagomilanih tijekom tranzicije, već je treba promatrati u kontekstu zbivanja u domaćem

realnom sektoru i negativnih tendencija na međunarodnim financijskim tržištima u tom razdoblju.

Nakon stabilizacijskog programa i rušenja visoke inflacije, hrvatsko gospodarstvo u veljači 1994.

godine udara u samo "dno poslovnog ciklusa" nakon čega počinje ostvarivati svoje prve pozitivne

stope rasta od osamostaljenja. Snažna repatrijacija štednje, pojačana kreditna aktivnost,

stabilizacija makroekonomskog okruženja i značajniji priljev kapitala iz inozemstva doveli su do

oporavka hrvatskog gospodarstva. U vrijeme uzlaznog trenda 1994.-1997. godine zabilježen je

snažan rast osobne potrošnje, potpomognut rastom realnih dohodaka i rastom kreditne aktivnosti.

Liberalizacija trgovine i pritisak domaće potražnje u tom razdoblju utjecali su na snažno

povećanje uvoza, koji je pridonio značajnijem pogoršanju bilance plaćanja 1997. godine. Tome se

pridružuje i snažan rast državne potrošnje i administracije, a odgađanje uvođenja jedinstvene

državne riznice i nadzora narudžbi ministarstava i javnih poduzeća potaklo je financijsku

nedisciplinu i val nelikvidnosti u zemlji. "Pregrijanoj" domaćoj potražnji ubrzo se pridružuje i

bankarska kriza, koja izbija na samom vrhuncu poslovnog ciklusa. Korijene te krize možemo

potražiti još u prvoj polovici 90-tih u vrijeme intenzivnog rasta broja banaka i štedionica, u

vrijeme kada za imenovanje njihovih uprava prema tadašnjoj zakonskoj regulativi nije bila

potrebna prethodna suglasnost HNB, već samo njeno neobvezujuće mišljenje. Kriza se

manifestirala u tržišnom neuspjehu brzo rastućih, agresivnih banaka, zbog lošeg upravljanja,

rizičnog poslovanja banaka, njihove kreditne neselektivnosti i moralnog hazarda. Nagomilani

financijski problemi izlaze na vidjelo u proljeće 1998. godine s propašću Dubrovačke banke. U

tim trenucima očigledno i sektor bankarske supervizije nije bio dovoljno spreman ni ekipiran za

brzo i učinkovito reagiranje, a aktivniju ulogu centralne banke ograničavao je i tadašnji Zakon o

bankama i štedionicama. Pod tim teretom, i nakon četiri godine uzlaznog trenda, polovicom 1998.

godine hrvatsko gospodarstvo ulazi u recesiju. Financijska kriza produžila je trajanje recesije koja

je imala dodatni negativni šok u manjem ostvarenom turističkom priljevu u 1999. godini zbog

krize u regiji (kosovska kriza).

Sve se to zbivalo u vrijeme negativnih trendova na međunarodnim financijskim tržištima, koji su

se pojavili nakon izbijanja azijske krize u jesen 1997. godine. Ta je kriza investitore i ulagače

okrenula prema drugim tržištima, zemljama Južne Amerike i Rusiji. Međutim, zbog nagomilanih

fiskalnih problema i neodržive razine javnog duga, u ljeto 1998. godine izbija financijska kriza u

Rusiji, koja više nije bila u mogućnosti servisirati nagomilane obveze prema inozemstvu. Tržišta

u nastajanju odjednom više nisu bila atraktivna kao u vrijeme neposredno nakon izbijanja azijske

krize, što je osjetila i Hrvatska, kroz smanjenje kapitalnog priljeva u posljednja dva kvartala 1998.

i u prvom kvartalu 1999. godine.

Fiskalna strana ove priče govori da je tijekom 1998. godine nakon provođenja porezne reforme,

država imala mogućnost da smanji krizne pritiske na domaći financijski sustav, koju nije

iskoristila. Umjesto pojačanja financijske discipline plaćanjem nagomilanih obveza prema

gospodarstvu i prilagodbe rashodne strane proračuna, država je povećani prihod od uvedenog

PDV-a potrošila na povećanje državnih rashoda u 1998. godini za 17% u odnosu na prethodnu

godinu, a predvidjela je i veću fiskalnu ekspanziju u predizbornoj 1999. godini (državna je

potrošnja realno rasla oko 5% dok je istodobno ostvaren pad realne gospodarske aktivnosti).

Država je stoga propustila da sa restriktivnijom fiskalnom politikom 1998/99 ublaži krizna

zbivanja, te da povećanjem fiskalne discipline i kroz bržu isplatu osigurane štednje nakon

propasti dijela banaka i štedionica, inicira brži povratak povjerenja u domaći financijski sustav.

Unatoč svim spomenutim pritiscima, domaćim i vanjskim, i na vrhuncu financijske krize,

Hrvatska ipak nije početkom 1999. godine doživjela pravu valutnu kriznu epizodu.

Intervencijama na deviznom tržištu centralna je banka uz gubitak deviznih rezervi od 15% u prva

dva mjeseca, uspjela ublažiti deprecijacijske pritiske koji su rezultirali padom vrijednosti kune za

3.3% u istom razdoblju i zaustaviti daljnje slabljenje kune, ne ugrozivši pritom međunarodnu

likvidnost zemlje. Istovremeno, pogoršana likvidnost u bankarskom sektoru "vezala je ruke"

ostalim, solventnim bankama koje su se borile za opstanak na bankarskom tržištu i bile ionako

okrenute rješavanju vlastitih poteškoća s likvidnošću. I konačno, zbog ograničenih mogućnosti

zaduženja kod HNB i uz skupe domaće bankarske kredite, država se već od 1997. godine, nakon

dobivanja investicijskog rejtinga uglavnom zaduživala u inozemstvu. Time je izbjegnuta značajna

domaća poluga za aktiviranje valutne krize u vidu monetizacije budžetskog deficita pojačanim

zaduživanjem kod domaćih monetarnih institucija, što potvrđuje i izostanak signala varijable

udjela potraživanja od javnog sektora u ukupnim bankarskim potraživanjima 12 mjeseci prije

valutnog poremećaja. U siječnju 1999. centralna banka donosi odluku o kreditu za likvidnost na

osnovi zaloga dugoročnih državnih vrijednosnih papira za sve banke suočene s problemom

likvidnosti i to u visini od 12% primarnog novca (ili oko 1,1 milijarde kuna). Aktivnija uloga

centralne banke u rješavanju problema u bankarskom sektoru, nakon što joj je to novim Zakonom

o bankama krajem ’98. i omogućeno, dovela je u drugoj polovici 1999. godine do postupnog

smirivanja situacije na domaćem financijskom tržištu.

Indeks pritiska na deviznom tržištu otkrio je drugi valutni poremećaj u kolovozu 2001. godine.

Međutim, makroekonomska pozadina i stanje na svjetskim financijskim tržištima u tom su

trenutku bili ipak drugačiji u odnosu na 1998/99. razdoblje. Iako snažnih potresa na svjetskim

financijskim tržištima nije bilo, ostaje činjenica da od kraja 2000. godine svjetsko gospodarstvo

ulazi u recesiju, uz usporavanje rasta vodećih svjetskih ekonomija SAD, EU i Japana, čije vlade

pokušavaju pronaći recept za sprječavanje daljnjeg produbljivanja recesije. To je dodatno

povećalo oprez na svjetskim financijskim tržištima, a posebno nakon porasta financijske

osjetljivosti azijskih tržišta nakon što su u 2001. godini zabilježila znatan pad izvoza i slabljenje

gospodarske aktivnosti. Dodatni oprez na međunarodnim tržištima uzrokovali su i financijski

problemi u Turskoj, te naročito u Argentini, što je povezano i s usporavanjem gospodarske

aktivnosti u tim zemljama, koje su do sad već dobile značajnu pomoć od MMF-a kako bi

konsolidirale svoje financije i kako ne bi došlo do širenja poremećaja na svjetskim financijskim

tržištima. Argentina je, zbog bezuspješnih pokušaja zaduženja u inozemstvu i odbijanja

financijskih tržišta da financiraju njen deficit, bila prisiljena poduzeti vrlo oštre mjere "štednje"

kako bi uravnotežila svoj proračun. Unatoč tim mjerama, krajem 2001. i početkom 2002. godine

Argentina objavljuje međunarodni bankrot i proživljava dosad najdublju ekonomsku, bankarsku i

valutnu krizu.

Od zbivanja u domaćem makroekonomskom okruženju i u realnom sektoru prije poremećaja u

kolovozu 2001. godine treba svakako spomenuti snažan rast osobne potrošnje u drugom kvartalu

2001. (6,8% prema istom razdoblju 2000.), povećanje zaliha, nizak rast izvoza roba i usluga

(svega 2,6% u II kvartalu prema istom kvartalu 2000.g.), snažan rast uvoza, te širenje deficita

robne razmjene. Restrukturiranje i privatizacija bankarskog sektora koje su osnažile konkurenciju

nakon financijske krize, te domaća financijska liberalizacija (smanjivanje stope obvezne rezerve

krajem 2000. godine) rezultirali su dugo očekivanim smanjenjem kamatnih stopa. Financijska je

deregulacija kroz unifikaciju obvezne pričuve i smanjenje stope obvezne rezerve utjecala i na

povećanje likvidnosti financijskog sustava. Osim mjera centralne banke, na povećanje domaće

likvidnosti utjecale su i same poslovne banke, koje zbog snažnijeg kreditiranja domaćih sektora

povlače sredstva iz inozemstva. Pod pritiskom zamjene devizne aktive domaćom dolazi do jače

aprecijacije tečaja u proljeće, a dodatni pritisak generiralo je i zaduživanje države u inozemstvu

za 500 milijuna EUR u ožujku. Sprječavajući daljnje jačanje kune, centralna je banka

intervencijama na deviznom tržištu od svibnja do srpnja 2001. dodatno "natopila" financijski

sustav kunama, stvorivši višak ponude novca. U srpnju je prema prethodnom mjesecu primarna

likvidnost porasla za čak 17%. Zbog povećane kunske likvidnosti pred početak turističke sezone

te uz tada niske razine kamatnih stopa na blagajničke zapise HNB (ispod razine libora), ubrzo se

višak ponude novca pretvorio u pojačanu potražnju za devizama, ranije nego što je to sezonski

uobičajeno, pothranjujući daljnja deprecijacijska očekivanja. Tome treba svakako dodati učinke u

proljeće započete liberalizacije deviznog tržišta, kada je izmjenama deviznog zakona

omogućeno pravnim osobama - poduzećima - držanje deviznih sredstava na računima. Centralna

je banka u kolovozu reagirala deviznim intervencijama kako bi spriječila jače slabljenje

vrijednosti kune i time zaustavila deprecijacijske pritiske na domaću valutu. U tom je mjesecu

tečaj deprecirao 5,9%, uz cijenu pada međunarodnih pričuva od skromnih 1,8%. Uskoro su

uslijedile oštre reakcije monetarnih vlasti radi sprečavanja daljnjih jačih tečajnih oscilacija:

smanjenje dopuštene devizne izloženosti banaka s 25 na 20% jamstvenog kapitala, utvrđivanje

dinamike izdvajanja obračunatog deviznog dijela obvezne rezerve u kunama, podizanje kamatne

stope na lombardne kredite sa 9,5 na 10,5% što poskupljuje pozajmice centralne banke, u

osnovicu za obračun obvezne pričuve uključuju se i podređeni i tzv. hibridni instrumenti koji

imaju neka obilježja kapitala i obveza banaka. Osim očuvanja stabilnosti tečaja, ovim se mjerama

većina monetarnih i kreditnih agregata pokušava dovesti u okvire dogovorene stand-by

aranžmanom s MMFom.

Hrvatska bi, prema dosadašnjim nalazima primjene korištenih metoda, trebala biti “prirodni”

kandidat za twin krize. U uvjetima povećane potražnje za devizama ne-bankovni sektori

produžuju devizne pozicije kako bi se štitili od valutnog rizika (kupuju devize, prodaju domaću

valutu) i skraćuju time bankarske pozicije. Slabljenje domaće valute je kapitalni gubitak u

uvjetima kratke devizne pozicije. Kratka devizna pozicija znači da su devizna i uz tečaj vezana

potraživanja manja od istih takvih bankarskih obveza. Valutni je rizik u tim uvjetima usko

povezan sa kreditnim rizikom. Naime, u uvjetima slabljenja domaće valute raste nominalna

vrijednost obveza dužnika koji su se zadužili u devizama ili uz deviznu klauzulu, što utječe na

smanjenje vjerojatnosti otplate duga (rast kreditnog rizika). Sljedeći efekt je efekt “napuhavanja”

bilance – kapital je uvijek kunski, a potraživanja i obveze su najvećim dijelom devizni ili vezani

uz tečaj. Deprecijacija “napuhava” cijelu bilancu, osim kapitala. U tim uvjetima omjer kapitala

prema ukupnoj i rizicima ponderiranoj aktivi pada, što znači da pada i kapitalna adektvatnost,

odnosno stabilnost banke. Stoga nije teško zaključiti da je u tim uvjetima Hrvatska “sklona”

povezanim poremećajima na deviznom i bankarskom tržištu.

Napomenimo na kraju da su korištene metode tek jedne od niza metoda koje služe za procjenu

vanjskih i unutrašnjih financijskih rizika. Njima se danas koristi sve veći broj međunarodnih

financijskih institucija koje se bave praćenjem ekonomske i financijske situacije u tržišnim

ekonomijama. U današnjem svijetu, kojeg obilježava snažan proces globalizacije, dinamične

strukturne promjene, financijska liberalizacija, slobodniji protok kapitala, snažnije povezivanje

financijskih tržišta različitih zemalja i regija svijeta, te snažni integracijski procesi, nemoguće je

predvidjeti sve opasnosti koje prijete nacionalnom, regionalnom ili svjetskom financijskom

sustavu. Stoga je nužno spomenute metode kombinirati sa svim ostalim analitičkim alatima koji

ekonomskoj struci stoje na raspolaganju, potrebno ih je kontinuirano revidirati i usavršavati kako

bi se uključio što veći broj informacija koje mogu pomoći u boljem razumijevanju svih

potencijalnih opasnosti za financijske sustave. Oprez ekonomskih vlasti i sudionika na

financijskim tržištima, kao i strah od iznenadnih poremećaja utjecali su na intenziviranje ovakvih

istraživanja u posljednja dva desetljeća.

Već sada bi trebali biti svjesni činjenice da Hrvatska potpisivanjem Sporazuma o stabilizaciji i

pridruživanju preuzima brojne obaveze usklađivanja domaće financijske regulative sa europskim

standardima tijekom postupne pripreme za ostvarenje punopravnog članstva u EU. Iz tog procesa,

koliko god se on činio privlačnim i neizbježnim, izviru i brojne opasnosti i nedaće koje sa sobom

donosi financijska liberalizacija, povezivanje s drugim financijskim tržištima i slobodniji protok

kapitala. Stoga je nužno da već sada domaća ekonomska stručna javnost i monetarna vlast

ozbiljno pristupe kvalitetnoj analizi i sagledavanju mogućih pozitivnih i negativnih učinaka

prilagodbe regulatornog okvira domaćeg financijskog sustava standardima EU.

7. DODATAK

D1. OPIS VREMENSKIH SERIJA I IZVORA PODATAKA

Izvori podataka:

Bilten Hrvatske narodne banke (HNB);

Mjesečno statističko izvješće, Državni zavod za statistiku (DZS)

Mjesečni statistički prikaz Ministarstva financija (MF)

Napomena:

Pokazatelji korišteni u istraživanju izraženi su u obliku međugodišnjih stopa rasta, osim sljedećih

varijabli: tečaj, kamatne stope, budžetski deficit/BDP, inozemna aktiva HNB/M4, neto

raspoložive rezerve/M4, saldo tekućeg računa bilance plaćanja i kapitalni priliv.

1) Realni efektivni tečaj – ponderirani geometrijski prosjek indeksa bilateralnih tečajeva kune

(euro, USD, CHF, GBP, SLT) korigiranih odnosom indeksa cijena na malo zemalja partnera i

domaćeg indeksa cijena na malo (Bilten HNB, Tablica H10)

2) Realni bilateralni tečaj HRK/EUR – nominalni bilateralni tečaj HRK/EUR (srednji tečaj

HNB na kraju razdoblja) korigiran odnosom HCPI u euro zoni i domaćeg indeksa cijena na

malo (Bilten HNB, Tablica H9; DZS)

3) Međunarodne pričuve, bruto (USD) – međunarodne pričuve HNB koje uključuju specijalna

prava vučenja, pričuvne pozicije u MMF-u, zlato, strane valute i depozite kod stranih banaka,

te obveznice i zadužnice (Bilten HNB, Tablica H6)

4) Neto raspoložive rezerve HNB (USD) – međunarodne pričuve HNB umanjene za inozemnu

pasivu, devizne blagajničke zapise i obveznu pričuvu u devizama (HNB)

5) Neto raspoložive rezerve/M4 – M4 sadrži novčanu masu M1, štedne i oročene depozite,

devizne depozite te obveznice i instrumente tržišta novca (Bilten HNB, Tablica B1)

6) Inozemna aktiva HNB/M4 – inozemna aktiva HNB uključuje zlato, specijalna prava

vučenja, pričuvnu poziciju kod MMF-a, efektivni strani novac u blagajni, sredstva na tekućim

računima u stranim bankama, oročene depozite kod inozemnih banaka i pripadajuće

obračunate kamate, plasmane u vrijednosne papire u devizama i ostala potraživanja (Bilten

HNB, Tablica C1)

7) M4 multiplikator – M4/M0, M0 je primarni novac (Bilten HNB, Tablica A1)

8) M1 multiplikator – M1/M0, (Bilten HNB, Tablica A1)

9) Ponuda novca – novčana masa M1 (Bilten HNB, Tablica A1)

10) Primarni novac M0 – gotovo novac izvan banaka, novčana sredstva u blagajni banaka,

depoziti banaka kod HNB, depoziti ostalih bank. institucija i ostalih domaćih sektora kod

HNB (Bilten HNB, Tablica A1)

11) Domaći krediti/domaća aktivnost – odnos ukupnih (kunskih i deviznih) kredita poslovnih

banaka domaćim sektorima i industrijske proizvodnje kao aproksimacije domaće aktivnosti

(obje serije izražene kao bazni indeksi, prosjek 1995=100), (Bilten HNB, Tablica D5; DZS)

12) Rast kredita poslovnih banaka domaćim sektorima – ukupni (kunski i devizni), (Bilten

HNB; Tablica D5)

13) Bankarski depoziti – M4 umanjeno za novac u optjecaju (Bilten HNB; Tablica A1, C1)

14) Pričuve banaka kod HNB/ukupna bankarska aktiva – pričuve banaka ukupne (kunske i

devizne (Bilten HNB; Tablica D1)

15) Potraživanja PB od javnog sektora/ ukupna potraživanja PB – zbroj potraživanja

poslovnih banaka od lokalne i središnje države kao udio u ukupnim potraživanjima poslovnih

banaka (zbroj odgovarajućih stavki iz konsolidirane bilance poslovnih banaka) (Bilten HNB,

Tablica D1)

16) Neto potraživanja monetarnih institucija od središnje države – potraživanja HNB i

poslovnih banaka od središnje države umanjena za depozite središnje države kod HNB i

banaka (Bilten HNB; Tablica B1)

17) Krediti HNB poslovnim bankama – krediti za refinanciranje, lombardni krediti, kratkoročni

krediti za likvidnost, interventni krediti, specijalni krediti za premošćivanje nelikvidnosti

(Bilten HNB, Tablica C1)

18) Inozemne obveze monetarnih institucija – HNB i poslovnih banaka (Bilten HNB, Tablica

C1 i D1)

19) Indeks industrijske proizvodnje – prosjek 1995=100 (DZS)

20) Izvoz, u USD (DZS)

21) Uvoz, u USD (DZS)

22) Saldo robne razmjene – definiran kao razlika logaritama izvoza i uvoza (DZS)

23) Budžetski deficit/BDP – mjesečni nominalni BDP dobiven interpolacijom iz kvartalnih

podataka (DZS, MF)

24) Budžetski deficit (bez kapitalnih prihoda)/BDP – (DZS, MF)

25) Realna kamata na tržištu novca – nominalna kamata na tržištu novca (u % na godišnjoj

razini, na dnevnom tržištu) umanjena za stopu promjene cijena na malo na godišnjoj razini,

(Bilten HNB Tablica G1 i DZS)

26) Aktivna/pasivna kamatna stopa – odnos nominalne kamatne stope na kratkoročne kunske

kredite bez valutne klauzule i nominalne kamatne stope na kunske depozite (depozite po

viđenju, štedne i oročene depozite) bez valutne klauzule (iskazane u % na godišnjoj razini);

(Bilten HNB Tablice G1 i G2)

27) Saldo tekućeg računa bilance plaćanja (kvartalno) – u USD (Bilten HNB Tablica H1)

28) Kapitalni priliv (kvartalno), u USD (Bilten HNB, Tablica H5)

D2. MATRICE OCJENE SIGNALA INDIKATORA VALUTNIH POREMEĆAJA D.2.1. Realni efektivni tečaj kune

n = 55 (23 kriznih, 32 nekriznih)

k* = 103,27 (25% percentil ili 1/4n)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 10 3 13

nema signala (St = 0) 13 29 42

ukupni signali 23 32 55

točni signali 10 29 39

udio točnih u ukupnima 0,43 0,91 0,71

udio netočnih u ukupnima 0,57 0,09 0,29

mjera signalne greške 0,21 broj mjeseci prethođenja

13 mjeseci (I)

nema signala (II) P (k/S) 0,77

Napomena: unutar signalnog horizonta prije II poremećaja varijabla se smanjuje i u 8/01 približava kritičnoj vrijednosti k*

D.2.2. Realni tečaj HRK/EUR

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih) k* = 6,53 (25% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 14 3 17

nema signala (St = 0) 10 41 51

ukupni signali 24 44 68

točni signali 14 41 55

udio točnih u ukupnima 0,58 0,93 0,81

udio netočnih u ukupnima 0,42 0,07 0,19

mjera signalne greške 0,12 broj mjeseci

prethođenja 13 (I)

14 (II) P (k/S) 0,82

Napomena: signal nepostojan kod I poremećaja, signal stabilan i postojan kod II poremećaja

D. 2.3. Bruto međunarodne rezerve, USD

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih)

k* = 10,59 (33,33% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 5 18 23

nema signala (St = 0) 19 26 45

ukupni signali 24 44 68

točni signali 5 26 31

udio točnih u ukupnima 0,21 0,59 0,46

udio netočnih u ukupnima 0,79 0,41 0,54

mjera signalne greške 1,95 broj mjeseci

prethođenja 11 (I)

nema signala (II) P (k/S) 0,22

Napomena: signal nepostojan prije I poremećaja

D.2.4. Neto međunarodne rezerve, USD

n = 69 (24 kriznih, 45 nekriznih) k* = 8,57 (33,33% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 8 15 23

nema signala (St = 0) 16 30 46

ukupni signali 24 45 69

točni signali 8 30 38

udio točnih u ukupnima 0,33 0,67 0,55

udio netočnih u ukupnima 0,67 0,33 0,45

mjera signalne greške 1,00 vrijeme prethođenja

ili lead time 8 (I)

nema signala (II) P (k/S) 0,35

Napomena: signal je postojan i nastavlja se i u nekriznom razdoblju do početka

2000. godine

D.2.5. Neto međunarodne rezerve/M4 n = 80 (24 kriznih, 56 nekriznih)

k* = 0,27 (33,33% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 13 14 27

nema signala (St = 0) 11 42 53

ukupni signali 24 56 80

točni signali 13 42 55

udio točnih u ukupnima 0,54 0,75 0,69

udio netočnih u ukupnima 0,46 0,25 0,31

mjera signalne greške 0,46 vrijeme prethođenja

ili lead time 10 (I)

9 (II) P (k/S) 0,48

Napomena: signal postojan kod I poremećaja, nepostojan kod II poremećaja

D.2.6. Inozemna aktiva HNB/M4

n = 80 (24 kriznih, 56 nekriznih)

k* = 0,318 (25% percentil)

IMA KRIZE

NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 12 8 20

nema signala (St = 0) 12 48 60

ukupni signali 24 56 80

točni signali 12 48 60

udio točnih u ukupnima 0,50 0,86 0,76

udio netočnih u ukupnima 0,50 0,14 0,24

mjera signalne greške 0,28 vrijeme prethođenja ili lead time

17 (I)

nema signala (II) P (k/S) 0,60

Napomena: signal postojan

D.2.7. M4 multiplikator

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih)

k* = 16,33 (75% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 7 10 17

nema signala (St = 0) 17 34 51

ukupni signali 24 44 68

točni signali 7 34 41

udio točnih u ukupnima 0,29 0,77 0,60

udio netočnih u ukupnima 0,71 0,23 0,40

mjera signalne greške 0,79 vrijeme prethođenja ili lead time

3 (I)

1 (II) P (k/S) 0,41

Napomena: hirovita serija

D.2.8. M1 multiplikator

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih) k* = 4,89 (75% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 9 8 17

nema signala (St = 0) 15 36 51

ukupni signali 24 44 68

točni signali 9 36 45

udio točnih u ukupnima 0,38 0,82 0,66

udio netočnih u ukupnima 0,62 0,18 0,34

mjera signalne greške 0,47 vrijeme prethođenja

ili lead time nema signala (I)

14 (II) P (k/S) 0,53

Napomena: signal postojan i snažan pred II poremećaj

D.2.9. Ponuda novca, M1

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih)

k* = 27,31 (75% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 6 11 17

nema signala (St = 0) 18 33 51

ukupni signali 24 44 68

točni signali 6 33 39

udio točnih u ukupnima 0,25 0,75 0,57

udio netočnih u ukupnima 0,75 0,25 0,43

mjera signalne greške 1,00 vrijeme prethođenja

ili lead time nema signala (I)

9 (II) P (k/S) 0,35

Napomena: signal postojan od 12/2000 do 6/2001.

D. 2.10. Primarni novac, M0

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih)

k* = 24,70 (75% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 3 14 17

nema signala (St = 0) 21 30 51

ukupni signali 24 44 68

točni signali 3 30 33

udio točnih u ukupnima 0,13 0,68 0,49

udio netočnih u ukupnima 0,87 0,32 0,51

mjera signalne greške 2,46 vrijeme prethođenja ili lead time

nema signala (I)

5 (II) P (k/S) 0,18

Napomena: signal nepostojan

D.2.11. Krediti/domaća aktivnost

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih)

k* = 18,58 (66,67% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 11 12 23

nema signala (St = 0) 13 32 45

ukupni signali 24 44 68

točni signali 11 32 43

udio točnih u ukupnima 0,46 0,73 0,63

udio netočnih u ukupnima 0,54 0,27 0,37

mjera signalne greške 0,59 vrijeme prethođenja ili lead time

18 (I)

nema signala (II) P (k/S) 0,48

Napomena: 12 mjeseci prije II poremećaja ova varijabla intenzivnije raste i

pred sam poremećaj "opasno" se približila kritičnoj granici k*

D.2.12. Rast kredita, nominalno

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih)

k* = 25,24 (66,67% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 11 12 23

nema signala (St = 0) 13 32 45

ukupni signali 24 44 68

točni signali 11 32 43

udio točnih u ukupnima 0,46 0,73 0,63

udio netočnih u ukupnima 0,54 0,27 0,37

mjera signalne greške 0,59 vrijeme prethođenja

ili lead time 19 (I)

1 (II) P (k/S) 0,48

Napomena: signal postojan i jak prije I poremećaja, 12 mjeseci prije II poremećaja intenzivnije raste i u 8/01 prelazi kritičnu granicu

D.2.13.Bankarski depoziti (M4-gotovina)

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih)

k* = 19,60 (33,33% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 6 17 23

nema signala (St = 0) 18 27 45

ukupni signali 24 44 68

točni signali 6 27 33

udio točnih u ukupnima 0,25 0,61 0,49

udio netočnih u ukupnima 0,75 0,39 0,51

mjera signalne greške 1,56 vrijeme prethođenja

ili lead time 6 (I)

nema signala (II) P (k/S) 0,26

Napomena:

D.2.14. Pričuve banaka kod središnje banke/ukupna aktiva banaka

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih)

k* = -0,715 (25% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 10 7 17

nema signala (St = 0) 14 37 51

ukupni signali 24 44 68

točni signali 10 37 47

udio točnih u ukupnima 0,42 0,84 0,69

udio netočnih u ukupnima 0,58 0,16 0,31

mjera signalne greške 0,38 vrijeme prethođenja ili lead time

19 (I)

8 (II) P (k/S) 0,59

Napomena: signal prije I poremećaja postojaniji od signala prije pojave II

poremećaja

D.2.15.Potraživanja banaka od javnog sektora/ukupna potraživanja PB

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih) k* = 4,02 (75% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 7 10 17

nema signala (St = 0) 17 34 51

ukupni signali 24 44 68

točni signali 7 34 41

udio točnih u ukupnima 0,29 0,77 0,60

udio netočnih u ukupnima 0,71 0,23 0,40

mjera signalne greške 0,79 vrijeme prethođenja

ili lead time nema signala (I)

12 (II) P (k/S) 0,41

Napomena: signal prije II poremećaja nije postojan tijekom cijelog signalnog

horizonta od 12 mjeseci

D.2.16. Neto potraživanja monetarnih institucija od središnje države

n = 69 (24 kriznih, 45 nekriznih)

k* = 18,41 (75% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 6 11 17

nema signala (St = 0) 18 34 52

ukupni signali 24 45 69

točni signali 6 34 40

udio točnih u ukupnima 0,25 0,76 0,58

udio netočnih u ukupnima 0,75 0,24 0,42

mjera signalne greške 0,96 vrijeme prethođenja ili lead time

nema signala (I)

8 (II) P (k/S) 0,35

Napomena: signal pred II poremećaj postojaniji od signala prethodne, slične

serije

D.2.17. Krediti HNB poslovnim bankama

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih)

k* = 332,81 (75% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 11 6 17

nema signala (St = 0) 13 38 51

ukupni signali 24 44 68

točni signali 11 38 49

udio točnih u ukupnima 0,46 0,86 0,72

udio netočnih u ukupnima 0,54 0,14 0,28

mjera signalne greške 0,30 vrijeme prethođenja

ili lead time 11 (I)

1 (II) P (k/S) 0,65

Napomena: snažni signali prije I poremećaja, i prelazak kritične granice u 8/01

D.2.18. Inozemne obveze monetarnih institucija

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih)

k* = 16,98 (75% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 9 8 17

nema signala (St = 0) 15 36 51

ukupni signali 24 44 68

točni signali 9 36 45

udio točnih u ukupnima 0,38 0,82 0,66

udio netočnih u ukupnima 0,62 0,18 0,34

mjera signalne greške 0,47 vrijeme prethođenja ili lead time

11 (I)

1 (II) P (k/S) 0,53

Napomena: snažni signali prije I poremećaja, i prelazak kritične granice u 8/01

D.2.19. Rast proizvodnje

n = 69 (24 kriznih, 45 nekriznih)

k* = -0,59 (25% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 8 9 17

nema signala (St = 0) 16 36 52

ukupni signali 24 45 69

točni signali 8 36 44

udio točnih u ukupnima 0,33 0,80 0,64

udio netočnih u ukupnima 0,67 0,20 0,36

mjera signalne greške 0,61 vrijeme prethođenja ili lead time

4 (I)

nema signala (II) P (k/S) 0,47

Napomena:

D.2.20. Izvoz, USD

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih) k* = -9,73 (25% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 1 16 17

nema signala (St = 0) 23 28 51

ukupni signali 24 44 68

točni signali 1 28 29

udio točnih u ukupnima 0,04 0,64 0,43

udio netočnih u ukupnima 0,96 0,36 0,57

mjera signalne greške 9,00 vrijeme prethođenja

ili lead time nema signala (I)

nema signala (II) P (k/S) 0,06

Napomena: hirovita serija, nema postojanih signala

D.2.21.Uvoz, USD

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih)

k* = 12,56 (75% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 5 12 17

nema signala (St = 0) 19 32 51

ukupni signali 24 44 68

točni signali 5 32 37

udio točnih u ukupnima 0,21 0,73 0,54

udio netočnih u ukupnima 0,79 0,27 0,46

mjera signalne greške 1,29 vrijeme prethođenja

ili lead time nema signala (I)

8 (II) P (k/S) 0,29

Napomena: signali prije II poremećaja nepostojan

D.2.22. Saldo robne razmjene

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih)

k* = -0,324 (25% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 6 11 17

nema signala (St = 0) 18 33 41

ukupni signali 24 44 68

točni signali 6 33 39

udio točnih u ukupnima 0,25 0,75 0,57

udio netočnih u ukupnima 0,75 0,27 0,43

mjera signalne greške 1,00 vrijeme prethođenja ili lead time

nema signala (I)

9 (II) P (k/S) 0,35

Napomena: hirovita serija, nepostojan ali snažan signal pred II poremećaj

D.2.23. Budžetski deficit/BDP

n = 56 (24 kriznih, 32 nekriznih)

k* = -3,76 (25% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 7 7 14

nema signala (St = 0) 17 25 42

ukupni signali 24 32 56

točni signali 7 25 32

udio točnih u ukupnima 0,29 0,78 0,57

udio netočnih u ukupnima 0,71 0,22 0,43

mjera signalne greške 0,76 vrijeme prethođenja ili lead time

2 (I)

11(II) P (k/S) 0,50

Napomena: snažni ali nepostojani signali pred II poremećaj

D.2.24. Budžetski deficit/BDP (bez kapitalnih prihoda)

n = 56 (24 kriznih, 32 nekriznih) k* = -4,5 (25% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 7 7 14

nema signala (St = 0) 17 25 42

ukupni signali 24 32 56

točni signali 7 25 32

udio točnih u ukupnima 0,29 0,78 0,57

udio netočnih u ukupnima 0,71 0,22 0,43

mjera signalne greške 0,76 vrijeme prethođenja

ili lead time 2 (I)

11 (II) P (k/S) 0,50

Napomena: isto objašnjenje kao i za prethodnu seriju

D.2.25. Realna kamata na tržištu novca

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih)

k* = 8,28 (66,67% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 9 14 23

nema signala (St = 0) 15 30 45

ukupni signali 24 44 68

točni signali 9 30 39

udio točnih u ukupnima 0,38 0,68 0,57

udio netočnih u ukupnima 0,62 0,32 0,43

mjera signalne greške 0,84 vrijeme prethođenja

ili lead time 9 (I)

nema signala (II) P (k/S) 0,39

Napomena: signali postojani

D.2.26. Aktivna/pasivna nominalna kamatna stopa (na krat.kunske depozite i kredite bez valutne klauzule)

n = 68 (24 kriznih, 44 nekriznih)

k* = 3,64 (66,67% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 2 23 25

nema signala (St = 0) 22 21 43

ukupni signali 24 44 68

točni signali 2 21 23

udio točnih u ukupnima 0,08 0,48 0,34

udio netočnih u ukupnima 0,92 0,52 0,66

mjera signalne greške 6,50 vrijeme prethođenja ili lead time

1 (I)

nema signala (II) P (k/S) 0,08

Napomena:

D.2.27. Deficit tekućeg računa bilance plaćanja, tromjesečno

n = 26 (8 kriznih, 18 nekriznih)

k* = -608,3 (33,33% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 4 5 9

nema signala (St = 0) 4 13 17

ukupni signali 8 18 26

točni signali 4 13 17

udio točnih u ukupnima 0,50 0,72 0,65

udio netočnih u ukupnima 0,50 0,28 0,35

mjera signalne greške 0,56 vrijeme prethođenja ili lead time

5 kvartala (I)

1 kvartal (II) P (k/S) 0,44

Napomena: serija se ne može uvrstiti u sustav signalnih indikatora koji treba

sadržavati varijable na mjesečnoj razini

D.2.28. Kapitalni priliv, tromjesečno (godišnje stope rasta)

n = 30 (8 kriznih, 22 nekrizna)

k* =-61,79 (25% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 3 5 8

nema signala (St = 0) 5 17 22

ukupni signali 8 22 30

točni signali 3 17 20

udio točnih u ukupnima 0,38 0,77 0,67

udio netočnih u ukupnima 0,62 0,23 0,33

mjera signalne greške 0,61 vrijeme prethođenja

ili lead time 4 kvartala (I)

nema signala (II) P (k/S) 0,38

Napomena: isto objašnjenje kao za prethodnu seriju

D3. MATRICE OCJENE SIGNALA INDIKATORA BANKARSKIH

POREMEĆAJA

D.3.1. Realni efektivni tečaj kune

n = 55 (19 kriznih, 36 nekriznih)

k* = 103,27 (25% percentil ili 1/4n)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 12 2 14

nema signala (St = 0) 7 34 41

ukupni signali 19 36 55

točni signali 12 34 46

udio točnih u ukupnima 0,63 0,94 0,84

udio netočnih u ukupnima 0,37 0,06 0,16

mjera signalne greške 0,10 broj mjeseci prethođenja

5 mjeseci prije 4/98

P (k/S) 0,86

Napomena: signal postojan do kraja kriznog razdoblja (1/99), jača realna

aprecijacija od 3/01 do 8/01 kad dostiže ali ne prelazi kritičnu

granicu

D.3.2. Realni tečaj HRK/EUR

n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih)

k* = 6,53 (25% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 3 14 17

nema signala (St = 0) 16 35 51

ukupni signali 19 49 68

točni signali 3 35 38

udio točnih u ukupnima 0,16 0,71 0,56 udio netočnih u ukupnima 0,84 0,29 0,44

mjera signalne greške 1,81 broj mjeseci prethođenja

4 mjeseca

P (k/S) 0,18

Napomena: signal nestaje već 4/98, varijabla ponovno prelazi kritičnu granicu

u 6/00 i ostaje u “ekstremnom” području sve do 8/01

D. 3.3. Bruto međunarodne rezerve, USD

n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih)

k* = 10,59 (33,33% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 11 12 23

nema signala (St = 0) 8 37 4

ukupni signali 19 49 68

točni signali 11 37 48

udio točnih u ukupnima 0,58 0,76 0,71

udio netočnih u ukupnima 0,42 0,24 0,29

mjera signalne greške 0,41 broj mjeseci

prethođenja 10 mjeseci

P (k/S) 0,48

Napomena: signal relativno postojan svih 19 kriznih mjeseci, i nastavlja se sve

do 1/00, u 2001. g. nema približavanja kritičnoj granici

D.3.4. Neto međunarodne rezerve, USD

n = 69 (19 kriznih, 50 nekriznih)

k* = 8,57 (33,33% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 11 12 23

nema signala (St = 0) 8 38 46

ukupni signali 19 50 69

točni signali 11 38 49

udio točnih u ukupnima 0,58 0,76 0,71

udio netočnih u ukupnima 0,42 0,24 0,29

mjera signalne greške 0,41 vrijeme prethođenja ili lead time

10 mjeseci

P (k/S) 0,48

Napomena: isto objašnjenje kao i za prethodnu seriju, manje hirovita od bruto

međunarodnih rezervi

D.3.5. Neto međunarodne rezerve/M4 n = 80 (19 kriznih, 61 nekriznih)

k* = 0,27 (33,33% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 9 18 27

nema signala (St = 0) 10 43 53

ukupni signali 19 61 80

točni signali 9 43 52

udio točnih u ukupnima 0,47 0,70 0,65

udio netočnih u ukupnima 0,53 0,30 0,35

mjera signalne greške 0,64 vrijeme prethođenja ili lead time

1 mjesec

P (k/S) 0,33

Napomena: signal se pojavljuje tek u 4/98, i nastavlja se sve do 3/00, u 8/01

prelazi kritičnu granicu

D.3.6. Inozemna aktiva HNB/M4

n = 80 (19 kriznih, 61 nekriznih)

k* = 0,318 (25% percentil)

IMA KRIZE

NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 17 3 20

nema signala (St = 0) 2 58 60

ukupni signali 19 61 80

točni signali 17 58 75

udio točnih u ukupnima 0,89 0,95 0,94

udio netočnih u ukupnima 0,50 0,14 0,06

mjera signalne greške 0,06 vrijeme prethođenja

ili lead time 8 mjeseci

P (k/S) 0,85

Napomena: signal postojan, traje sve do 4/98, nema signala poremećaja tijekom 2001. godine i ne bliži se kritičnoj granici

D.3.7. M4 multiplikator

n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih)

k* = 16,33 (75% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 11 6 17

nema signala (St = 0) 8 43 51

ukupni signali 19 49 80

točni signali 11 43 54

udio točnih u ukupnima 0,58 0,88 0,79

udio netočnih u ukupnima 0,42 0,12 0,21

mjera signalne greške 0,21 vrijeme prethođenja

ili lead time 10 mjeseci

P (k/S) 0,65

Napomena: hirovita serija, signal se rano javlja ali je nepostojan, serija ispod

kritične granice nakon bankarske krize, prelazi kritičnu granicu 2

puta tijekom nekriznog razdoblja (1/01 i 8/01)

D.3.8. M1 multiplikator

n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih)

k* = 4,89 (75% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 1 16 17

nema signala (St = 0) 18 33 51

ukupni signali 19 49 68

točni signali 1 33 34

udio točnih u ukupnima 0,05 0,67 0,50

udio netočnih u ukupnima 0,95 0,33 0,50

mjera signalne greške 6,60 vrijeme prethođenja ili lead time

nema signala

P (k/S) 0,06

Napomena: nema signala tijekom bankarske krize, jači signali i prelazak

kritične granice7/00 - 4/01 i u 8/01

D.3.9. Ponuda novca, M1

n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih)

k* = 27,31 (75% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 3 14 17

nema signala (St = 0) 16 35 51

ukupni signali 19 49 68

točni signali 3 35 38

udio točnih u ukupnima 0,16 0,71 0,56

udio netočnih u ukupnima 0,84 0,29 0,44

mjera signalne greške 1,81 vrijeme prethođenja ili lead time

18 mjeseci

P (k/S) 0,18

Napomena: ovaj rani signal nestaje već 10/97, ponovni signal i prelazak kritične granice u 12/00 do 6/01 (vezano uz domaću liberalizaciju i

izmjene monetarnog instrumentarija)

D. 3.10. Primarni novac, M0

n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih)

k* = 24,70 (75% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 0 17 17

nema signala (St = 0) 19 32 51

ukupni signali 19 49 68

točni signali 0 32 32

udio točnih u ukupnima 0,00 0,65 0,47

udio netočnih u ukupnima 1,00 0,35 0,53

mjera signalne greške vrijeme prethođenja

ili lead time nema signala

P (k/S) 0,00

Napomena: signal se javlja tek 4/01 i traje tri mjeseca

D.3.11. Krediti/domaća aktivnost

n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih)

k* = 18,58 (66,67% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 16 7 23

nema signala (St = 0) 3 42 45

ukupni signali 19 49 68

točni signali 16 42 58

udio točnih u ukupnima 0,84 0,86 0,85

udio netočnih u ukupnima 0,16 0,14 0,15

mjera signalne greške 0,17 vrijeme prethođenja ili lead time

9 mjeseci

P (k/S) 0,70

Napomena: signal je postojan tijekom cijelog “kriznog” razdoblja 7/97-1/99, nakon toga se varijabla kreće ispod kritične granice, kojoj se

“opasno” bliži u 8/01

D.3.12. Rast kredita, nominalno

n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih)

k* = 25,24 (66,67% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 17 6 23

nema signala (St = 0) 2 43 45

ukupni signali 19 49 68

točni signali 17 43 60

udio točnih u ukupnima 0,89 0,88 0,88

udio netočnih u ukupnima 0,11 0,12 0,12

mjera signalne greške 0,13 vrijeme prethođenja

ili lead time 10 mjeseci

P (k/S) 0,74

Napomena: signal je postojan tijekom cijelog “kriznog” razdoblja 7/97-1/99, nakon toga se varijabla kreće ispod kritične granice, koju prelazi u

8/01

D.3.13.Bankarski depoziti (M4-gotovina) n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih)

k* = 19,60 (33,33% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 2 15 17

nema signala (St = 0) 17 34 51

ukupni signali 19 49 68

točni signali 2 34 36

udio točnih u ukupnima 0,11 0,69 0,53

udio netočnih u ukupnima 0,89 0,31 0,47

mjera signalne greške 2,82 vrijeme prethođenja

ili lead time nema signala

P (k/S) 0,12

Napomena: signal se javlja tek 12/98 i traje sve do 4/00, što pokazuje da bankarsku krizu nije uzrokovala navala štediša na banke, pad

bankarskih depozita bio je posljedica a ne uzrok krize

D.3.14. Pričuve banaka kod središnje banke/ukupna aktiva banaka

n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih)

k* = -0,715 (25% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 14 3 17

nema signala (St = 0) 5 46 51

ukupni signali 19 49 68

točni signali 14 46 60

udio točnih u ukupnima 0,74 0,94 0,88

udio netočnih u ukupnima 0,26 0,06 0,12

mjera signalne greške 0,08 vrijeme prethođenja

ili lead time 10 mjeseci

P (k/S) 0,82

Napomena: signal je postojan sve do traje do 8/98, nakon toga iznad svoje donje kritične granice, početkom 2001. i u 8/01. ponovno šalje

signal koji je nepostojan, dio objašnjenja leži u domaćoj

liberalizaciji i smanjenju stope obvezne pričuve, a dio u intenzivnijem rastu aktive poslovnih banaka

D.3.15.Potraživanja banaka od javnog sektora/ukupna potraživanja PB

n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih)

k* = 4,02 (75% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 0 17 17

nema signala (St = 0) 19 32 51

ukupni signali 19 49 68

točni signali 0 32 32

udio točnih u ukupnima 0,00 0,65 0,47

udio netočnih u ukupnima 1,00 0,35 0,53

mjera signalne greške vrijeme prethođenja

ili lead time nema signala

P (k/S) 0,00

Napomena: tijekom kriznog razdoblja nema signala, no varijabla šalje signale u

našem nekriznom razdoblju od 5/99-1/00, te na samom početku

2001. godine, od 5/01 nadalje nema signala poremećaja

D.3.16. Neto potraživanja monetarnih institucija od središnje države

n = 69 (19 kriznih, 50 nekriznih)

k* = 18,41 (75% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 0 17 17

nema signala (St = 0) 19 33 52

ukupni signali 19 50 69

točni signali 0 33 33

udio točnih u ukupnima 0,00 0,66 0,48

udio netočnih u ukupnima 1,00 0,34 0,52

mjera signalne greške vrijeme prethođenja ili lead time

nema signala

P (k/S) 0,00

Napomena: tijekom krize nema signala, tek nakon 1/99 prelazi kritičnu granicu

odražavajući troškove sanacije bankarskog sustava, novi signali se

javljaju početkom 2001. godine i 7/01-9/01

D.3.17. Krediti HNB poslovnim bankama n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih)

k* = 332,81 (75% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 12 5 17

nema signala (St = 0) 7 44 51

ukupni signali 19 49 68

točni signali 12 44 58

udio točnih u ukupnima 0,63 0,90 0,85

udio netočnih u ukupnima 0,37 0,10 0,15

mjera signalne greške 0,16 vrijeme prethođenja ili lead time

9 mjeseci

P (k/S) 0,71

Napomena: hirovita serija, snažni signali tijekom bankarske krize, nakon toga

ispod kritične granice, u 8/01 prelazi kritičnu granicu

D.3.18. Inozemne obveze monetarnih institucija

n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih)

k* = 16,98 (75% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 8 9 17

nema signala (St = 0) 11 40 51

ukupni signali 19 49 68

točni signali 8 40 48

udio točnih u ukupnima 0,42 0,82 0,71

udio netočnih u ukupnima 0,58 0,18 0,29

mjera signalne greške 0,43 vrijeme prethođenja

ili lead time 2 mjeseca

P (k/S) 0,47

Napomena: signal se nastavlja i nakon 4/98 do 11/98, nakon toga je ispod kritične granice sve do 8/01

D.3.19. Rast proizvodnje

n = 69 (19 kriznih, 50 nekriznih)

k* = -0,59 (25% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 4 19 23

nema signala (St = 0) 15 31 46

ukupni signali 19 50 69

točni signali 4 31 35

udio točnih u ukupnima 0,21 0,62 0,51

udio netočnih u ukupnima 0,79 0,38 0,49

mjera signalne greške 1,81 vrijeme prethođenja

ili lead time nema signala

P (k/S) 0,17

Napomena: signal poremećaja (recesija) javlja se tek 10/98 i traje do 19/99

D.3.20. Izvoz, USD

n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih) k* = -9,73 (25% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 5 12 17

nema signala (St = 0) 14 37 51

ukupni signali 19 49 68

točni signali 5 37 42

udio točnih u ukupnima 0,26 0,76 0,62

udio netočnih u ukupnima 0,74 0,24 0,38

mjera signalne greške 0,92 vrijeme prethođenja

ili lead time 10 mjeseci

P (k/S) 0,29

Napomena: signal nije postojan, hirovita serija

D.3.21.Uvoz, USD

n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih)

k* = 12,56 (75% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 2 15 17

nema signala (St = 0) 17 34 51

ukupni signali 19 49 68

točni signali 2 34 36

udio točnih u ukupnima 0,11 0,69 0,53

udio netočnih u ukupnima 0,89 0,31 0,47

mjera signalne greške 2,82 vrijeme prethođenja ili lead time

nema signala

P (k/S) 0,12

Napomena: 1/01, 5/01 i 8/01 signali u 2001. godini

D.3.22. Saldo robne razmjene

n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih)

k* = -0,324 (25% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 7 10 17

nema signala (St = 0) 12 39 51

ukupni signali 19 49 68

točni signali 7 39 46

udio točnih u ukupnima 0,37 0,80 0,68

udio netočnih u ukupnima 0,63 0,20 0,32

mjera signalne greške 0,54 vrijeme prethođenja ili lead time

12 mjeseci

P (k/S) 0,41

Napomena: hirovita serija, snažni ali nepostojani signali

D.3.23. Budžetski deficit/BDP n = 56 (19 kriznih, 37 nekriznih) k* = -3,76 (25% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 2 12 14

nema signala (St = 0) 17 25 42

ukupni signali 19 37 56

točni signali 2 25 27

udio točnih u ukupnima 0,11 0,68 0,48

udio netočnih u ukupnima 0,89 0,32 0,52

mjera signalne greške 2,91 vrijeme prethođenja

ili lead time nema signala

P (k/S) 0,14

Napomena: tijekom bankarske krize nema niti jednog signala upozorenja, radi

se o boljem indikatoru za valutne nego za bankarske krize

D.3.24. Budžetski deficit/BDP (bez kapitalnih prihoda)

n = 56 (24 kriznih, 32 nekriznih)

k* = -4,5 (25% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 2 12 14

nema signala (St = 0) 17 25 42

ukupni signali 19 37 56

točni signali 2 25 27

udio točnih u ukupnima 0,11 0,68 0,48

udio netočnih u ukupnima 0,89 0,32 0,52

mjera signalne greške 2,91 vrijeme prethođenja ili lead time

nema signala

P (k/S) 0,14

Napomena: isto objašnjenje kao i za prethodnu seriju

D.3.25. Realna kamata na tržištu novca

n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih)

k* = 8,28 (66,67% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 9 14 23

nema signala (St = 0) 10 35 45

ukupni signali 19 49 68

točni signali 9 35 44

udio točnih u ukupnima 0,47 0,71 0,65

udio netočnih u ukupnima 0,53 0,29 0,35

mjera signalne greške 0,62 vrijeme prethođenja ili lead time

nema signala

P (k/S) 0,39

Napomena: signal se javlja 5/98 i traje do 6/99, čisti prateći pokazatelj bankarskih poremećaja

D.3.26. Aktivna/pasivna nominalna kamatna stopa (na krat.kunske depozite i kredite bez valutne klauzule)

n = 68 (19 kriznih, 49 nekriznih) k* = 3,64 (66,67% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 1 22 23

nema signala (St = 0) 18 27 45

ukupni signali 19 49 68

točni signali 1 27 28

udio točnih u ukupnima 0,05 0,55 0,41

udio netočnih u ukupnima 0,95 0,45 0,59

mjera signalne greške 9,00 vrijeme prethođenja

ili lead time nema signala

P (k/S) 0,04

Napomena: nema signala tijekom bankarske krize niti u 2001. godini

D.3.27. Deficit tekućeg računa bilance plaćanja, tromjesečno

n = 26 (6 kriznih, 20 nekriznih)

k* = -608,3 (33,33% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 4 5 9

nema signala (St = 0) 2 15 17

ukupni signali 6 20 26

točni signali 4 15 19

udio točnih u ukupnima 0,67 0,75 0,73

udio netočnih u ukupnima 0,33 0,25 0,27

mjera signalne greške 0,37 vrijeme prethođenja

ili lead time 2 kvartala prije 4/98

P (k/S) 0,44

Napomena: zbog podataka na kvartalnoj razini serija se ne može uvrstiti u

sustav signalnih indikatora, signal se javlja i u II kvartalu 2001.

D.3.28. Kapitalni priliv, tromjesečno (godišnje stope rasta)

n = 30 (6 kriznih, 24 nekrizna)

k* =-61,79 (25% percentil)

IMA KRIZE NEMA KRIZE UKUPNI SIGNALI

ima signala (St = 1) 3 5 8

nema signala (St = 0) 3 19 22

ukupni signali 6 24 30

točni signali 3 19 22

udio točnih u ukupnima 0,50 0,79 0,73

udio netočnih u ukupnima 0,50 0,21 0,27

mjera signalne greške 0,42 vrijeme prethođenja ili lead time

1 kvartal prije 4/98

P (k/S) 0,38

Napomena: serija ne ulazi u sustav signalnih indikatora, zbog kvartalnih

podataka, ne daje signale tijekom 2001. godine

D4. NEKA MEĐUNARODNA ISKUSTVA

U ovom dodatku preliminarno se analizira osjetljivost deviznih tržišta nekih grupa zemalja koje

će se u budućim istraživanjima koristiti kao referentne skupine za primjenu signalne metode radi

otkrivanja mogućih zajedničkih uzročnika poremećaja na deviznim tržištima. Za ovo istraživanje

odabrane su zemlje za koje je bilo moguće izgraditi metodološki usporedivu bazu podataka u

proteklom razdoblju. U grupi promatranih tranzicijskih zemalja nalaze se: Bugarska, Češka,

Mađarska, Latvija, Poljska, Rumunjska Slovačka i Slovenija. U skupini ostalih zemalja i zemalja

Latinske Amerike analizirat će se osjetljivost deviznog tržišta Turske, Argentine, Brazila, Čilea i

Meksika.

Indeks pritiska za promatrane zemlje izračunat je na temelju dosad prikazane metodologije,

korištenjem realnog bilateralnog tečaja nacionalnih valuta prema EUR ili USD i neto

međunarodne rezerve u USD (bruto umanjenje za zlato). Slike D1-D13. prikazuju kretanje

indeksa pritiska na deviznom tržištu svake od navedenih zemalja i granice odstupanja (tresholds)

na temelju čega se mogu identificirati krizne epizode.

Slika D1.

Izvor: IMF International Finance Statistics, WIIW – The Vienna Institute for International Econmic Studies

Napomena: Realni tečaj bazira se na indeksu potrošačkih cijena, prethodni mjesec=100

Gornja slika ukazuje na trubulentno razdoblje tijekom 1996. godine (uz snažnu hiperinflaciju).

Tijekom 1996. Bugarska proživljava i bankarsku krizu koja počinje propašću poljoprivredne

banke, nakon čega je uslijedio proces zatvaranja gotovo polovice banaka u bankarskom sustavu.

Bugarska: Ponderirani indeks pritiska na deviznom tržištu

(realni tečaj prema EUR i neto rezerve u USD)

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

19

94

M1

19

94

M6

19

94

M1

19

95

M4

19

95

M9

19

96

M2

19

96

M7

19

96

M1

19

97

M5

19

97

M1

19

98

M3

19

98

M8

19

99

M1

19

99

M6

19

99

M1

20

00

M4

20

00

M9

20

01

M2

20

01

M7

IPDT* av -2std av +2std

Na vrhuncu sustavne bankarske krize Bugarska proživljava valutnu krizu početkom 1997. godine

i u siječnju uvodi valutni odbor.

Slika D2.

Izvor: IMF IFS, WIIW

Napomena: Realni tečaj bazira se na indeksu potrošačkih cijena, prethodni mjesec=100

Propašću i zatvaranjem 8 banaka Češka u drugoj polovici 1996. godine proživljava jaču

bankarsku krizu. Ne treba zaboraviti da je Češka 1995. godine aplicirala za članstvo u OECD-u

čime se obvezala na liberalizaciju kapitalnog računa. Poremećaj se “prelio” i na devizno tržište.

Nakon deset dana snažnih spekulativnih napada na češku krunu u svibnju 1997. godine, Češka

napušta fiksni tečajni režim. Međutim, već početkom 1999. godine uslijedili su novi pritisci na

deviznom tržištu nakon čega središnja banka prelazi na ciljanu inflaciju.

Češka: Ponderirani indeks pritiska na deviznom tržištu

(realni tečaj prema EUR i neto rezerve u USD)

0,7

0,75

0,8

0,85

0,9

0,95

19

93

M2

19

93

M7

19

93

M12

19

94

M5

19

94

M10

19

95

M3

19

95

M8

19

96

M1

19

96

M6

19

96

M11

19

97

M4

19

97

M9

19

98

M2

19

98

M7

19

98

M12

19

99

M5

19

99

M10

20

00

M3

20

00

M8

20

01

M1

20

01

M6

IPDT* av -2std av +2std

Slika D3.

Izvor: IMF IFS, WIIW

Napomena: Realni tečaj bazira se na indeksu potrošačkih cijena, prethodni mjesec=100

Krajem 1993. godine Mađarska proživljava blažu bankarsku krizu koja se očitovala u povećanju

udjela loših zajmova u ukupnoj bankarskoj aktivi na 20%. Godinu dana kasnije snažan deficit

tekućeg računa bilance plaćanja (9,4% BDP-a) potiče centralnu banku na uvođenje mjera prisilne

štednje u jeku valutnom poremećaja. Mađarska je, također, aplicirala u članstvo OECD-a 1995.

godine. U ljeto 1998. godine, uslijedili su ponovno pritisci na deviznom tržištu. U tom razdoblju

Mađarska je završila privatizaciju i restrukturiranje bankarskog sektora čime je dostigla najveći

udio stranih vlasnika u bankarskoj aktivi među tranzicijskim zemljama.

Mađarska: Ponderirani indeks pritiska na deviznom tržištu

(realni tečaj prema EUR i neto rezerve u USD)

0,63

0,65

0,67

0,69

0,71

0,73

0,75

0,77

0,79

0,811

99

1M

2

19

91

M8

19

92

M2

19

92

M8

19

93

M2

19

93

M8

19

94

M2

19

94

M8

19

95

M2

19

95

M8

19

96

M2

19

96

M8

19

97

M2

19

97

M8

19

98

M2

19

98

M8

19

99

M2

19

99

M8

20

00

M2

20

00

M8

20

01

M2

20

01

M8

IPDT* av -2std av +2std

Slika D4.

Izvor: IMF IFS, Internet stranice Središnje banke Latvije

Napomena: Realni tečaj dobiven korekcijom nominalnog tečaja omjerom harmoniziranog indeksa

potrošačkih cijena EU i indeksa potrošačkih cijena Latvije, 1995=100

Gornja slika otkriva dva veća poremećaja na deviznom tržištu Latvije, u ljeto 1998. i na samom

početku 2001. godine.

Slika D5.

Izvor: IMF IFS, WIIW

Napomena: Realni tečaj bazira se na indeksu potrošačkih cijena, prethodni mjesec=100

Latvija: Ponderirani indeks pritiska na deviznom tržištu

(realni tečaj prema DM i neto rezerve u USD)

0,52

0,54

0,56

0,58

0,6

0,62

0,64

0,66

0,6819

96

M2

19

96

M6

19

96

M10

19

97

M2

19

97

M6

19

97

M10

19

98

M2

19

98

M6

19

98

M10

19

99

M2

19

99

M6

19

99

M10

20

00

M2

20

00

M6

20

00

M10

20

01

M2

20

01

M6

IPDT* av -2std av +2std

Poljska: Ponderirani indeks pritiska na deviznom tržištu

(realni tečaj prema EUR i neto rezerve u USD)

0,38

0,43

0,48

0,53

0,58

19

93

M3

19

93

M8

19

94

M1

19

94

M6

19

94

M11

19

95

M4

19

95

M9

19

96

M2

19

96

M7

19

96

M12

19

97

M5

19

97

M10

19

98

M3

19

98

M8

19

99

M1

19

99

M6

19

99

M11

20

00

M4

20

00

M9

20

01

M2

20

01

M7

IPDT* av -2std av +2std

Poljska je u promatranom razdoblju imala samo jedan značajniji valutni poremećaj kojeg otkriva

IPDT u drugoj polovici 1998. godine.

Slika D6.

Izvor. IMF IFS, WIIW

Napomena: Realni tečaj bazira se na indeksu potrošačkih cijena, prethodni mjesec=100

Rumunjska je početkom 90-tih imala snažne turbulencije na deviznom tržištu povezane s

političkim promjenama. U prosincu 1996. godine kulminira bankarska kriza dostizanjem udjela

loših zajmova u ukupnoj aktivi od čak 57%. Ubrzo nakon toga pritisci se prenose na devizno

tržište pri čemu je rumunjski lei devalvirao 20% u jednom tjednu.

Rumunjska: Ponderirani indeks pritiska na deviznom tržištu

(realni tečaj prema EUR i neto rezerve u USD)

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

19

91

M3

19

91

M9

19

92

M3

19

92

M9

19

93

M3

19

93

M9

19

94

M3

19

94

M9

19

95

M3

19

95

M9

19

96

M3

19

96

M9

19

97

M3

19

97

M9

19

98

M3

19

98

M9

19

99

M3

19

99

M9

20

00

M3

20

00

M9

20

01

M3

20

01

M9

IPDT* av-2std av+2std

Slika D7.

Izvor: IMF IFS, WIIW

Napomena: Realni tečaj bazira se na indeksu potrošačkih cijena, prethodni mjesec=100

Krajem 1998. i početkom 1999. godine IPDT otkriva valutni poremećaj u Slovačkoj.

Slika D8.

Izvor: IMF IFS, WIIW

Napomena: Realni tečaj bazira se na indeksu potrošačkih cijena, prethodni mjesec=100

Slovačka: Ponderirani indeks pritiska na deviznom tržištu

(realni tečaj prema EUR i neto rezerve u USD)

0,74

0,79

0,84

0,89

0,94

0,99

19

93

M3

19

93

M8

19

94

M1

19

94

M6

19

94

M11

19

95

M4

19

95

M9

19

96

M2

19

96

M7

19

96

M12

19

97

M5

19

97

M10

19

98

M3

19

98

M8

19

99

M1

19

99

M6

19

99

M11

20

00

M4

20

00

M9

20

01

M2

20

01

M7

IPDT* av-2std av+2std

Slovenija: Ponderirani indeks pritiska na deviznom tržištu

(realni tečaj prema EUR i neto rezerve u USD)

0,78

0,79

0,8

0,81

0,82

0,83

0,84

0,85

0,86

0,87

0,88

19

93

M2

19

93

M7

19

93

M12

19

94

M5

19

94

M10

19

95

M3

19

95

M8

19

96

M1

19

96

M6

19

96

M11

19

97

M4

19

97

M9

19

98

M2

19

98

M7

19

98

M12

19

99

M5

19

99

M10

20

00

M3

20

00

M8

20

01

M1

20

01

M6

IPDT* av -2std av +2std

Slika D9.

Izvor: IMF IFS, US Department of Labor

Napomena: Realni tečaj dobiven korekcijom nominalnog tečaja krajem razdoblja omjerom indeksa

potrošačkih cijena SAD i Turske, 1995=100.

Slika D10.

Izvor: IMF IFS, US Department of Labor

Napomena: realni tečaj dobiven korigiranjem nominalnog tečaja krajem razdoblja omjerom indeksa

potrošačkih cijena SAD i Argentine, 1995=100

Turska: Ponderirani indeks pritiska na deviznom tržištu

(realni tečaj prema USD i neto rezerve u USD)

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

1985M2 1986M11 1988M8 1990M5 1992M2 1993M11 1995M8 1997M5 1999M2 2000M11

IPDT* av -2std av +2std

Argentina: Ponderirani indeks pritiska na deviznom tržištu

(realni tečaj prema USD i neto rezerve u USD)

-2

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

1

1,5

2

2,5

19

85

M2

19

85

M12

19

86

M10

19

87

M8

19

88

M6

19

89

M4

19

90

M2

19

90

M12

19

91

M10

19

92

M8

19

93

M6

19

94

M4

19

95

M2

19

95

M12

19

96

M10

19

97

M8

19

98

M6

19

99

M4

20

00

M2

20

00

M12

IPDT* av -2std av +2std

Slika D11.

Izvor: IMF IFS, US Department of Labor

Napomena: realni tečaj dobiven korigiranjem nominalnog tečaja krajem razdoblja omjerom indeksa

potrošačkih cijena SAD i Brazila, 1995=100

Slika D12.

Izvor: IMF IFS, US Department of Labor

Napomena: realni tečaj dobiven korigiranjem nominalnog tečaja krajem razdoblja omjerom indeksa

potrošačkih cijena SAD i Čilea, 1995=100

Brazil: Ponderirani indeks pritiska na deviznom tržištu

(realni tečaj prema USD i neto rezerve u USD)

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

19

85

M2

19

85

M1

2

19

86

M1

0

19

87

M8

19

88

M6

19

89

M4

19

90

M2

19

90

M1

2

19

91

M1

0

19

92

M8

19

93

M6

19

94

M4

19

95

M2

19

95

M1

2

19

96

M1

0

19

97

M8

19

98

M6

19

99

M4

20

00

M2

20

00

M1

2

IPDT* av -2std av +2std

Čile: Ponderirani indeks pritiska na deviznom tržištu

(realni tečaj prema USD i neto rezerve u USD)

-0,5

-0,3

-0,1

0,1

0,3

0,5

0,7

19

85M

2

19

86M

1

19

86M

12

19

87M

11

19

88M

10

19

89M

9

19

90M

8

19

91M

7

19

92M

6

19

93M

5

19

94M

4

19

95M

3

19

96M

2

19

97M

1

19

97M

12

19

98M

11

19

99M

10

20

00M

9

20

01M

8

IPDT* av-2std av+2std

Slika D13.

Izvor: IMF IFS, US Department of Labor

Napomena: realni tečaj dobiven korigiranjem nominalnog tečaja krajem razdoblja omjerom indeksa

potrošačkih cijena SAD i Meksika, 1995=100

Meksiko: Ponderirani indeks pritiska na deviznom tržištu (realni

tečaj prema USD i neto rezerve u USD)

0,18

0,38

0,58

0,78

0,98

1,18

1,3819

85

M2

19

85

M12

19

86

M10

19

87

M8

19

88

M6

19

89

M4

19

90

M2

19

90

M12

19

91

M10

19

92

M8

19

93

M6

19

94

M4

19

95

M2

19

95

M12

19

96

M10

19

97

M8

19

98

M6

19

99

M4

20

00

M2

20

00

M12

IPDT* av -2std av +2std

8. POPIS LITERATURE

Agenor, P.R. J. Bhandari i R. Flood, (1992), “Speculative Attacks and Models of Balance

of Payment Crises”, IMF Staff Papers, 39(2), Washington: International Monetary Fund,

357-394.

Aharony, J. i I. Swary, (1996), "Additional Evidence on the information-based Contagion

Effects of Bank Failures", Journal of Banking and Finance, 20, 57-69.

Ahec-Šonje, A., (2002), “Navješćujući indikatori valutnih i bankarskih kriza: Hrvatska i

svijet", doktorska disertacija, Ekonomski fakultet Zagreb

Ahec-Šonje, A., (2000), "Ekonomska prognostika u Hrvatskoj: CROLEI indeks",

Ekonomski pregled, 51(5-6), 579-605.

Ahec-Šonje, A., (1999), “Navješćujući indikatori valutnih i bankarskih kriza: Hrvatska i

svijet”, Ekonomski pregled, 50(9), 1077-1113.

Ahec-Šonje, A., (1996), “Navješćujući indikatori hrvatskog gospodarstva”, Privredna

kretanja i ekonomska politka, 46, 43-70.

Ahec-Šonje, A., (1995), “Metode predviđanja ekonomskih fluktuacija s naglaskom na

“pristup indikatora”” , Ekonomski pregled, 46(11-12), 820-837.

Ahec-Šonje, A., (1995), “Sustav prethodećih pokazatelja gospodarske aktivnosti u

Republici Hrvatskoj”, magistarski rad, Ekonomski fakultet Zagreb

Allen, F. i D. Gale, (2000), "Financial Contagion", Journal of Political Economy, 108(1),

1-33.

Aliber, R. Z., (1980), “A Conceptual Approach to the Analysis of External Debt of the

Developing Countries”, World Bank Staff Paper No. 421.

Asian Development Bank, (1999), Asian Development Outlook 1999.

Aziz, J., F. Caramazza i R. Salgado, (2000), "Currency crises: in search of common

elements", IMF Working Paper, 00/67, Washington: International Monetary Fund.

Babić, A., (1996), Monetarni pristup bilanci plaćanja Republike Hrvatske, doktorska

disertacija, Ekonomski fakultet, Zagreb.

Babić, A., (1997), “Vanjska zaduženost i pokazatelji zaduženosti Republike Hrvatske

1994-96”, u Granice javnog duga, Ekonomski institut, Zagreb, 35-71.

Babić, A. i A. Žigman, (2000), “Valutne krize: pregled teorije i iskustva 1990-tih”,

Hrvatska narodna banka, Pregledi P-3.

Babić, M., (2000), Makroekonomija, 11. izd., MATE d.o.o., Zagreb

Babić, M. i A. Babić, (2000), Međunarodna ekonomija, 5. izd., MATE d.o.o., Zagreb.

Baig, T. i Goldfajn, I., (1998.), “Financial Market Contagion in the Asian Crisis”, IMF

Working Paper, 98/155, Washington: International Monetary Fund.

Bank for International Settlements, (1999) "A Review of Financial Market Events in

Autumn 1998", (October), Basel: Bank for International Settlements.

Beck, T. (2000), "Deposit Insurance as Private Club: The Case of Germany", Policy

Research Working Paper, 2559, Washington D.C.: The World Bank.

Bell, J. i D. Pain, (2000), “Leading Indicator Models of Banking Crises – a Critical

Review”, Bank of England Financial Stability Review, 9 (December).

Berg, A., E. Borensztein, G. M. Milesi-Ferretti, i C. Patillo, (1999), "Anticipating

Balance of Payments Crises: The Role of Early Warning Systems", IMF Occasional

Paper No. 186, Washington: International Monetary Fund.

Berg, A., i C. Pattillo, (1999b), “Predicting Currency Crises: The Indicators Approach

and an Alternative”, Journal of International Money and Finance, Vol. 18, pp. 561-586.

Berg, A. i C. Pattillo, (1998), “Are Currency Crises Predictable? A Test”, IMF Working

Paper, 98/154, Washington: International Monetary Fund.

Bilson, J., (1979), “Leading Indicators of Currency Devaluations”, Columbia Journal of

World Business, 14, 62-76.

Blanco, H. i P. Garber, (1986), "Recurrent Devaluation and Speculative Attacks on the

Mexican Peso", Journal of Political Economy, 94(1), 148-166.

Blejer, M. I., (1998), “The Economics of Currency Crises: Models, Indicators and Policy

Responses”, Zagreb Journal of Economics, 2(2), 55-70.

Blejer, M. I., i L. Schumacher, (1998), “Central Bank Vulnerability and the Credibility of

Commitments: A Value-at-Risk Approach to Currency Crises”, IMF Working Paper,

98/65, Washington: International Monetary Fund.

Bordo, M. i B. Eichengreen, (1999), "Is Our Current International Financial Environment

Unusually Crisis Prone?" u D. Gruen i L. Gower, (ured.), Capital Flows and the

International Financial System, Sydney: Reserve Bank of Australia, 18-75.

Boyd, J., Chang, C. i B. Smith, (1998), "Moral Hazard Under Commercial and Universal

Banking", Journal of Money, Credit and Banking, 30 (3), 426-468.

Boyd, J., Gomis, P., Kwak, S. i Smith, B., (2000) "A User's Guide to Banking Crises",

rukopis, University of Minnesota, April.

Bruggemann, A. i T. Linne, (1999), “How Good are Leading Indicators for Currency and

Banking Crises in Central and Eastern Europe? An Empirical Test, IWH Discussion

Paper, 95, Institut fur Wirtschaftsforschung Halle, (LINK dokumentacija).

Buiter, W., G. M. Corsetti, i P. A. Pesenti, (1998), "Interpreting the ERM Crisis:

Country-specific and Systemic Issues", Princeton University, Department of Economics,

International finance section, Princeton studies in international finance, No. 84.

Burkart, O., i V. Coudert, (2000), "Leading Indicators of Currency Crises in Emerging

Economies", Banque de France Notes D'Études Et De Recherche No. 74, Paris.

Bussiere, M., i C. Mulder, (1999), "External Vulnerability in Emerging Market

Economies: How High Liquidity Can Offset Weak Fundamentals and the Effects of

Contagion", IMF Working Paper, 99/88, Washington: International Monetary Fund.

Bustelo, P., (2000), "Novelties of financial crises in the 1990s and the search for new

indicators", Emerging Markets Review, 1, 229-251.

Cagan, P., (1956), "The Monetary Dynamics of Hyperinflation", u Friedman, Milton, ed.,

Studies in the Quantity Theory of Money, The University of Chicago Press, Chicago, 25-

117.

Calomiris, C.W. i G. Gorton, (1991), “The Origins of Banking Panics: Models, Facts, and

Bank Regulation” u G. Hubbard, (ured.), Financial Markets and Financial Crises,

Chicago: University of Chicago Press, 109-173.

Calvo, G., L. Leiderman i C. Reinhart (1993), "Capital Inflows and Real Exchange Rate

Appreciation in Latin America: The Role of External Factors", IMF Staff Papers, 40,

Washington: International Monetary Fund, 108-151.

Calvo, G., (1995), “Varieties of Capital-Market Crises”, Center for International Studies

Working Paper, 15, College Park: University of Maryland.

Calvo, G. i M. Goldstein, (1996), "Crisis Prevention and Crisis Management after

Mexico: What Role for the Official Sector?" u G. Calvo, M. Goldstein i E. Hochreiter

(ured.), Private Capital Flows to Emerging Markets After the Mexican Crisis,

Washington, D.C.: Institute for International Economics, 233-292.

Calvo, G. i E. Mendoza, (1996), "Mexico's Balance of Payments Crisis: A Chronicle of a

Death Foretold", Journal of International Economics, 41, 235-264.

Caprio, G. i D. Klingebiel, (1996a), "Bank Insolvencies: Cross-Country Experience"

Policy Research Working Paper, 1620, Washington, D.C.: The World Bank.

Caprio, G. i D. Klingebiel (1996b), "Bank Insolvency: Bad Luck, Bad Policy, or Bad

Banking?", rukopis, (Annual World Bank Conference on Development Economics, April

1996), Washington, D.C.: The World Bank.

Caprio, G. i D. Klingebiel (1999), "Episodes of Systematic and Borderline Financial

Crises", rukopis, Washington, D.C.: The World Bank.

Caramazza, F., L. Ricci i R. Salgado, (2000), "Trade and Financial Contagion in

Currency Crises", IMF Working Paper, 00/55, Washington: International Monetary Fund.

Chang, Ha-Joon, (1998), "Korea: The Misunderstood Crisis", World Development, 26(8),

1555-1561.

Chang, R. i A. Velasco, (1998), “Financial Fragility and the Exchange Rate Regime”,

NBER Working Paper, 6469, Cambridge, Mass.: National Bureau of Economic Research.

Cumby, R. i S. Wijnbergen, (1989), "Financial Policy and Speculative Runs with a

Crawling Peg: Argentina 1979-81", Journal of International Economics, 27, 111-127.

Dasgupta, D., i A. Narain, (2000), "Short-Term Banking Debt and the Potential for

Liquidity Runs and External Financial Crises: Theory, Evidence and Thresholds", Paper

prepared for World Bank/IMF/Brookings institution Conference: "Emerging Markets in

the New Financial System: Managing Financial and Corporate Distress", March 30- April

1, Florham Park, NJ, USA.

Demirguc-Knut, A. i E. Detragiache, (1997), "The Determinants of Banking Crises:

Evidence from Developing and Developed Countries", IMF Working Paper, 97/106,

Washington: International Monetary Fund.

Demirguc-Knut, A. i E. Detragiache, (1998), “Financial Liberalization and Financial

Fragility”, IMF Working Paper, 98/83, Washington: International Monetary Fund.

Demirguc-Knut, A. i E. Detragiache, (2000), “Does Deposit Insurance Increase Banking

System Stability?”, IMF Working Paper, 00/3, Washington: International Monetary

Fund.

Diamond, D. i P. Dybvig, (1983), "Bank Runs, Deposit Insurance, and Liquidity",

Journal of Political Economy, 91(3), 410-419.

Diaz-Alejandro, C., (1985), “Good-bye Financial Repression, Hello Financial Crash”,

Journal of Development Economics, 19, 1-24.

Docking, D.S., M. Hirshey i E. Jones, (1997), "Information and Contagion Effects of

Bank Loan-Loss Reserve Announcements", Journal of Financial Economics, 43, 219-

239.

Dooley, M., (2000), "A Model of Crises in Emerging Markets", Economic Journal, 110,

256-272.

Dornbusch, R., I. Goldfajn i R. Valdes, (1995), "Currency Crises and Collapses",

Brookings Papers on Economic Activity, 2, 219-295.

Drees, B. i C. Pazarbasioglu, (1998), "The Nordic Banking Crises: Pitfalls in Financial

Liberalization?", IMF Occasional Paper, 161, Washington: International Monetary Fund.

Edin, P.-A. i A. Vredin, (1993), "Devaluation Risk in Target Zones: Evidence from the

Nordic Countries", Economic Journal, 103, 161-175.

Edison, Hali J., (2000), "Do Indicators of Financial Crises Work? An Evaluation of An

Early Warning System", Board of Governors of the Federal Reserve System International

Finance Discussion Papers No. 675, Washington D.C.

Edwards, S., (1989), Real Exchange Rates, Devaluation, and Adjustment: Exchange Rate

Policy in Developing Countries, Cambridge, Mass: MIT Press.

Edwards, S. i P. Montiel, (1989), "Devaluation Crises and the Macroeconomic

Consequences of Postponed Adjustment in Developing Countries", IMF Staff Papers,

36(4), Washington: International Monetary Fund, 875-904.

Eichengreen, B., M. Mussa, G. Dell’Alriccia, E. Detragiache, G. M. Milesi-Ferretti, i A.

Tweedie, (1998), “Capital Account Liberalization: Theoretical and Practical Aspects”,

IMF Occasional Paper No. 172., Washington: International Monetary Fund.

Eichengreen, B., A. Rose i C. Wyplosz, (1995), " Exchange Market Mayhem: The

Antecedents and Aftermath of Speculative Attacks", Economic Policy, 21 (October), 249-

312.

Eichengreen, B., A. Rose i C. Wyplosz, (1996), "Contagious Currency Crises", NBER

Working Paper, 5681, Cambridge, Mass.: National Bureau of Economic Research.

Eichengreen, B. i A. Rose, (1998), "Staying Afloat when the Wind Shifts External

Factors and Emerging-Market Banking Crises" NBER Working Paper, 6370, Cambridge,

Mass.: National Bureau of Economic Research.

Eichengreen, B. i D. Mathieson, et. al., (1998), "Hedge Funds and Financial Market

Dynamics", IMF Occasional Paper, 166, Washington: International Monetary Fund.

Eichengreen, B. i C. Arteta, (2000), “Banking Crises in Emerging Markets: Risks and

Red Herrings”, 6th

Dubrovnik Conference on Economies in Transition, June 2000.

Eichengreen, B. (2000), "When to Dollarize", (rukopis), University of California,

Berkley.

Flood, R. P., i N. P. Marion, (1998), “Perspectives on the Recent Currency Crises

Literature", NBER Working Paper, No. 6380. Cambridge, Mass.: National Bureau of

Economic Research.

Frankel, J. i A. Rose, (1996), "Currency Crashes in Emerging Markets: An Empirical

Treatment", International Finance Discussion Paper, 534, Washington, D.C.: Board of

Governors of the Federal Reserve.

Freixas, X., B. Parigi i J. C. Rochet, (1999), "Systemic Risk, Interbank Relations and

Liquidity Provision by the Central Bank", CEPR Discussion Paper, 2325, London:

Center for Economic Policy Research.

Frydl, Edward J., (1999), "The Length and Cost of Banking Crises", IMF Working Paper,

99/30, Washington: International Monetary Fund.

Funke, Norbert, (1996), “Vulnerability of Fixed Exchange Rate Regimes: The Role of

Economic Fundamentals”, OECD Economic Studies, 26, 1996/I, 157-176.

Gavin, M. i R. Hausmann, (1996), “The Roots of Banking Crises: The Macroeconomic

Context”, u R. Hausmann i L. Rojas-Suarez, (ured.), Banking Crises in Latin America,

Baltimore, Maryland: John Hopkins University Press, 27-63.

Gerlach, S. i F. Smets, (1994), "Contagious Speculative Attacks", CEPR Discussion

Paper, 1055, London: Center for Economic Policy Research.

Girton, L. i D. Roper, (1977), "A Monetary Model of Exchange Market Pressure Applied

to Postwar Canadian Experience", American Economic Review, 76(2), 537-548.

Glick, R. i M. Hutchison, (2000), " Banking and Currency Crises: How Common Are

Twins?", HKI Working Paper, 1/2000, Hong Kong: Institute for Monetary Research.

Goldfajn, I. i R. Valdes, (1995), Balance-of-Payments Crises and Capital Flows: the Role

of Liquidity, Cambridge, Mass: MIT Press.

Goldstein, M. i P. Turner, (1996), "Banking Crises in Emerging Economies: Origins and

Policy Options", BIS Economic Papers, 46, Basel: Bank for International Settlements.

Goldstein, M., (1998), The Asian Financial Crisis, Washington, D.C.: Institute for

International Economics.

Goldstein, M., D. Folkerts-Landau, P. Garber, L. Rojas-Suarez, i M. Spencer, (1993),

International Capital Markets: Part I. Exchange Rate Mamanement and International

Capital Flows, IMF, Washington D.C.

Goldstein, M., G. L. Kaminsky, i C. M. Reinhart, (2000), Assessing Financial

Vulnerability: An Early Warning System for Emerging Markets, Institute for International

Economics, Washington D.C.

Gonzalez-Hermosillo, B., (1999), "Determinants of Ex-Ante Banking System Distress: A

Macro-Micro Empirical Exploration of Some Recent Episodes" IMF Working Paper,

99/33, Washington: International Monetary Fund.

Gorton, G., (1991), "Banking Panics and Business Cycles" u N.F.R. Crafts, N.H.

Dimsdale i S. Engerman (ured.), Quantitative Economic History, Oxford: Clarendon.

Gruben, W. C., R. McComb, (1997), "Liberalization, Privatization, and Crash: Mexico's

Banking System in the 1990s", Federal Reserve Bank of Dallas Economic Review, 1st

Quarter, 21-30.

Hardy, D. i C. Pazarbasioglu, (1998), "Leading Indicators of Banking Crises: Was Asia

Different?", IMF Working Paper, 98/91, Washington: International Monetary Fund.

Hardy, D. i C. Pazarbasioglu, (1999), "Determinants and Leading Indicators of Banking

Crises: Further Evidence", IMF Staff Papers, 46(3), Washington: International Monetary

Fund, 247-258.

Hawkins, J. i M. Klau, (2000), "Measuring Potential Vulnerabilities in Emerging Market

Economies", BIS Working Paper, 91, Basel: Bank for International Settlements.

Hellmann, T., K. Murdock i J. Stiglitz, (2000), "Liberalization, Moral Hazard in Banking

and Prudential Regulation: Are Capital Requirements Enough", American Economic

Review, 90(1), 147-165.

Hendricks, Darryll, (1996), “Evaluation of Value-at-risk Models Using Historical Data”,

Federal Reserve Bank of New York Economic Policy Review, April, 39-69.

Honohan, P., (1997), "Banking System Failures in Developing and Transition Countries:

Diagnosis and Prediction", BIS Working Paper, 39, Basel: Bank for International

Settlements.

Hutchison, M., (1999), "European Banking Distress and EMU: Institutional and

Macroeconomic Risks", Santa Cruz: University of California.

http://econ.ucsc.edu/faculty/hutch/eurbankcrises.pdf

International Monetary Fund, (1998), World Economic Outlook May 1998, Washington:

International Monetary Fund.

Irwin, G., D. Vines, (1999), “A Krugman-Dooley-Sachs Third Generation Model of

Asian Financial Crisis”, CEPR Discussion Paper Series, No.2149.

Jeanne, O., (2000), "Currency Crises: A Perspective on Recent Theoretical

Developments", Princeton University, Department of Economics, International finance

section, Special papers in international economics, No. 20.

Johnston, B. R., J. Chai, i L. Schumacher, (2000), "Assessing Financial System

Vulnerabilities", IMF Working Paper, 00/76, Washington: International Monetary Fund.

Jomo, K. S., (1998), "Financial Liberalization, Crises, and Malaysian Policy Responses",

World Development, 26(8), 1563-1574.

Kamin, S. B., (1988), "Devaluation, External Balance and Macroeconomic Performance:

A Look at the Numbers", Studies in International Finance, 62, Princeton: Princeton

University.

Kaminsky, G. i L. Leiderman, (1996), “High Real Interest Rates in the Aftermath of

Disinflation: Credit Crunch or Credibility Crisis?”, International Finance Discussion

Papers, 543, Washington D.C.: Board of Governors of the Federal Reserve.

Kaminsky, G. i C. Reinhart, (1996), Banking and Balance-of-Payment Crises: Models

and Evidence, Washington D.C.: Board of Governors of the Federal Reserve.

Kaminsky, G., S. Lizondo i C. Reinhart, (1997), "Leading Indicators of Currency

Crises", Policy Research Working Paper, 1852, Washington D.C.: The World Bank.

Kaminsky, G., (1998), “Currency and Banking Crises: The Early Warnings of Distress”,

International Finance Discussion Paper, 629, Washington D.C.: Board of Governors of

the Federal Reserve.

Kaminsky, G. i C. Reinhart, (1999), "The Twin Crises: The Causes of Banking and

Balance-of-Payments Problems", American Economic Review, 89(3), 473-500.

Kaufman, G. G., (1994), "Bank Contagion: A Review of the Theory and Evidence",

Journal of Financial Services Research, 8, 123-150.

Kindleberger, C., (1996), Manias, Panics, and Crashes: A History of Financial Crises,

New York: John Wiley&Sons, Inc. (treće izdanje)

Klein, M.W. i N. Marion, (1994), "Explaining the Duration of Exchange Rate Pegs",

NBER Working Paper, 4651, Cambridge, Mass.: National Bureau of Economic Research.

Krkoska, Libor, (2000), "Assessing macroeconomic vulnerability in central Europe",

EBRD Working Paper No. 52.

Kruger, M., Osakwe, P.N. i J. Page, (1998), “Fundamentals, Contagion and Currency

Crises: An Empirical Analysis”, Bank of Canada Working Paper, 98-10, Bank of

Canada, 98-110.

Krugman, P., (1979), “A Model of Balance of Payments Crises” Journal of Money,

Credit and Banking, 11(3), 311-325.

Krugman, P., (1998a), “Currency Crises”, http://web.mit.edu/krugman/www/crises.html

Krugman, P., (1998b), “What Happened to Asia?”,

http://web.mit.edu/krugman/www/DISINTER.html

Krugman, P., (1999), “Alas, Brazil”, http://web.mit.edu/krugman/www/brazil.html

Kydland, F.E. i E.C. Prescott, (1977), “Rules Rather than Discretion: The Inconsistency

of Optimal Plans”, Journal of Political Economy, 85, 473-91.

Lang, M., (2001), "Vremenska konzistentnost i pozitivna teorija monetarne politike -

teoretski temelji institucionalnog ustroja centralne banke", HNB pregledi, u pripremi.

Lauridsen, L. S., (1998), "The Financial Crisis in Thailand: Causes, Conduct and

Consequences?", World Development, 26(8), 1575-1591.

Lindgren, C. J., G. Garcia i M. Saal, (1996), Bank soundness and Macroeconomic Policy,

Washington: International Monetary Fund.

Lindgren, C. J., T.J.T. Balino, C. Enoch, A.M. Gulde, M. Quintyn i L. Teo, (1999),

"Financial Sector Crisis and Restructuring: Lessons from Asia", IMF Occasional Paper,

188, Washington: International Monetary Fund.

Logan, A., (2000), "The Early 1990s Small banks Crisis: Leading Indicators", Bank of

England Financial Stability Review, 9 (December).

Masson, P., (1998), "Contagion, Monsoonal Effects, Spillovers and Jumps Between

Multiple Equilibria", IMF Working Paper, 98/142, Washington: International Monetary

Fund.

Mathieson, D. J., L. Rojas-Suarez, (1993), “Liberalization of the Capital Account”, IMF

Occasional Paper No. 103, Washington: International Monetary Fund.

McKinnon, R. i H. Pill, (1996), "Credible Liberalisations and International Capital Flows.

The Overborrowing Syndrome", u T. Ito i A. Krueger, (ured.), Financial Regulation and

Integration in East Asia, Chicago: University of Chicago Press.

Mendis, C. (1998), "External Shocks and Banking Crises in Small Open Economics:

Does the Exchange Rate Regime Matter", (rukopis), Center for the Study of African

Economics, Oxford.

Mikulčić, Dražen, (2001), "Value at Risk (Rizičnost vrijednosti): Teorija i primjena na

međunarodni portfelj instrumenata s fiksnim prihodom", Hrvatska narodna banka,

Pregledi P-7.

Miller, V., (1998), “The Double Drain with a Cross-Border Twist: More on the

Relationship Between Banking and Currency Crises”, AEA Papers and Proceedings,

88(2), 439-443.

Mishkin, F., (1999), “Lessons from the Asian Crisis”, NBER Working Paper, No. 7012.,

Mass.: National Bureau of Economic Research.

Moreno, R., (1995), “Macroeconomic Behavior During Periods of Speculative Pressure

or Realignment: Evidence from Pacific Basin Countries”, Economic Review, 3, Federal

Reserve Bank of San Francisco, 3-16.

Morris, S. i H. Song Shin, (2000), "Rethinking Multiple Equilibria in Macroeconomic

Modeling", NBER Macroeconomics Annual 2000, Cambridge, Mass.: National Bureau of

Economic Research.

Mulder, Christian, (2000), "Debt- and Reserve-Related Indicators of External

Vulnerability", mimeo, Washington: International Monetary Fund.

Nierhaus, W. (2000), "Currency Crises Indicators - The Signal Approach", rukopis, IFO

Institute for Economic Research, (25th

CIRET Conference dokumentacija).

Obstfeld, Maurice, (1984), “Balance-of-Payments Crises and Devaluation”, Journal of

Money, Credit, and Banking, 16, 208-217.

Obstfeld, M., (1986), "Rational and Self-Fulfilling Balance of Payments Crises",

American Economic Review, 76 (1), 72-81.

Obstfeld, M., (1994), "The Logic of Currency Crises", NBER Working Paper, 4640,

Cambridge, Mass.: National Bureau of Economic Research.

Obstfeld, M., (1996), "Models of Currency Crises With Self-Fulfilling Features",

European Economic Review, 40, 1037-1047.

Obstfeld, M. i K. Rogoff, (1996), Foundations of International Macroeconomics, MIT

Press.

Ötker, I. i C. Pazarbasioglu, (1994), "Exchange Market Pressures and Speculative Capital

Flows in Selected European Countries" IMF Working Paper, 94/21, Washington:

International Monetary Fund.

Ötker, I. i C. Pazarbasioglu, (1995), "Speculative Attacks and Currency Crises: The

Mexican Experience", IMF Working Paper, 95/112, Washington: International Monetary

Fund.

Ozkan, F. G. i A. Sutherland, (1995), “Policy Measures to Avoid a Currency Crisis”,

Economic Journal, 105, 510-519.

Razin, A., G. M. Milesi-Ferretti, (1997), “Sharp Reductions in Current Account Deficits:

An Empirical Analysis”, NBER Working Paper, No. 6310. Mass.: National Bureau of

Economic Research.

Reinhart, C., (2000), "The Mirage of Floating Exchange Rates", American Economic

Review, 90(2), 65-70.

Robison, R., A. Rosser, (1998), "Contesting Reform: Indonesia's New Order and the

IMF", World Development, 26(8), 1593-1609.

Rossi, M., (1999), "Financial Fragility and Economic Performance in Developing

Countries: Do Capital Controls, Prudential Regulation and Supervision Matter?", IMF

Working Paper, 99/66, Washington: International Monetary Fund.

Sachs, J., A. Tornell i A. Velasco, (1996), "Financial Crises in Emerging Markets: The

Lessons From 1995", Brookings Papers on Economic Activity, 1, 147-215.

Salvatore, D., (1999), "Could the Financial Crisis in East Asia Have Been Predicted?",

Journal of Policy Modeling, 21(3), 341-347.

Šonje, V., (1998), “Bilješka o valutnim krizama i mogućnostima njihovog predviđanja”,

mimeo.

Velasco, A., (1987), “Financial Crises and Balance of Payments Crises: A Simple Model

of the Southern Cone Experience”, Journal of Development Economics, 27, 263-283.

Wade, R., (1998.), “The Asian Debt-and-development Crisis of 1997-?: Causes and

Consequences”, World Development, 26(8), 1535-1553.

Weber, A. A., (1998), “Sources of Currency Crises: An Empirical Analysis”,

Oesterreichische Nationalbank, Working Paper 25, Wien.

Wood, G., (1999), "Great Crashes in History: Have They Lessons for Today?", Oxford

Review of Economic Policy, 15(3), 98-109.

Wyplosz, Charles, (2001), “How Risky is the Financial Liberalization in the Developing

Countries?”, Paper prepared for the 7th

Dubrovnik conference.

View publication statsView publication stats