AAccaaddeemmiiaa ddee SSttuuddiiii EEccoonnoommiiccee BBuuccuurreeșșttii [631312]

AAccaaddeemmiiaa ddee SSttuuddiiii EEccoonnoommiiccee BBuuccuurreeșșttii
FFaaccuullttaatteeaa ddee FFiinnaannțțee,, AAssiigguurrăărrii,, BBăănnccii șșii BBuurrssee ddee VVaalloorrii
ȘȘccooaallaa DDooccttoorraallăă ddee FFiinnaannțțee –– BBăănnccii

Modele pentru fundamentarea
politicilor monetare și valutare

CCoooorrddoonnaattoorr
PPrrooff.. uunniivv.. ddrr.. MMooiissăă AAllttăărr

DDooccttoorraanndd
BBooggddaann OOccttaavviiaann
CCoozzmmâânnccăă

22000077

Cuprins

CUPRINS 2
GRAFICE 5
TABELE 7
LISTA ABREVIERIL OR FOLOSITE 8
CAPITOLUL 1 – INTRODUCERE 11
CARACTERISTICI ALE UNUI REGIM DE TINTIRE A INFLATIEI 12
EXPERIENTA INTERNATIONALA CU PRIVIRE LA REGIMUL DE TINTIRE A INFLATIEI 17
ȚINTIREA INFLA ȚIEI ÎN ECONOMIILE DE PIA ȚĂ DEZVOLTATE 17
ȚINTIREA INFLA ȚIEI ÎN ECONOMIILE DE PIA ȚĂ EMERGENTE 19
PARTICULARITATI ALE REGIMULUI DE TINTIRE A INFLATIEI DIN ROMANIA 19
PRECONDI ȚII ALE TRECERII LA ȚINTIREA DIRECT Ă A INFLA ȚIEI ÎN ROMÂNIA 19
INDEPENDEN ȚA BĂNCII NAȚIONALE A ROMÂNIEI 20
TRANSPAREN ȚĂ ȘI RESPONSABILITATE 21
DOMINAN ȚA FISCAL Ă 24
STABILITATEA EXTERN Ă 25
STABILITATEA ȘI DEZVOLTAREA SISTEMULUI FINANCIAR 25
ALEGEREA UNUI INDICE DE PRE Ț ADECVAT 27
STABILIREA ȚINTELOR , A INTERVALULUI DE FLUCTUAȚ IE ȘI A ORIZONTULUI DE TIMP 28
CAPACITATEA DE A PROGNOZA INFLA ȚIA 29
CONCLUZII 30
CAPITOLUL 2 – MECANISME DE TRANSMISIE A POLITICII MONETARE 31
STRUCTURA SISTEMULUI FINANCIAR SI IMPACTUL POLITICII MONETARE 31
DIFERENȚELE DE LEGISLA ȚIE CA SURS Ă DE ASIMETRII ÎNTRE SISTEMELE FINANCIARE 31
STRUCTURA PIE ȚELOR FINANCIARE Ș I GRADUL LOR DE DEZVOLTARE 32
MECANISME DE TRANSMISIE A POLITICII MONETARE 35
CANALUL RATEI DOBÂNZII 35
CANALUL CURSULUI DE SCHIMB 37
CANALUL PRE ȚULUI ACTIVELOR 39
CANALUL CREDITULUI 39
Canalul creditului bancar 41
Canalul creditului în sens larg 42
Evidențe privind func ționarea canalului creditului bancar 43
2/166

Evidențe privind func ționarea canalului creditului în sens larg 47
CANALUL A ȘTEPTĂ RILOR 49
DETERMINAREA MECANISMELOR DE TRANSMISIE A POLITICII MONETARE IN ROMANIA 51
TIPURI DE MODELE UTILIZATE ÎN LITERATUR Ă 51
VAR RECURSIV – RVAR 52
SVAR CU RESTRIC ȚII PE TERMEN SCURT 54
SVAR CU RESTRIC ȚII PE TERMEN LUNG 55
SVAR CU RESTRIC ȚII PE TERMEN SCURT ȘI LUNG 56
SVAR CU RESTRIC ȚII DE SEMN 56
CONCLUZII ALE APLICA ȚIEI PRIVIND MECANISMELE DE TRANSMISIE 60
ANEXA 1 61
ANEXA 2 62
ANEXA 3 63
ANEXA 4 63
ANEXA 5 64
ANEXA 6 65
ANEXA 7 66
ANEXA 8 67
ANEXA 9 68
ANEXA 10 70
ANEXA 11 70
ANEXA 12 71
CAPITOLUL 3 – MODELE DE DETERMINARE A CURSULUI REAL DE ECHILIBRU 72
PPP (PURCHASING POWER PARITY – PARITATEA PUTERII DE CUMPARARE ) 72
UIP (UNCOVERED INTEREST PARITY ) 74
EFECTUL HBS (HARROD -BALASSA -SAMUELSON ) 76
BEER (BEHAVIORAL EQUILIBRIUM EXCHANGE RATE) 78
ITMEER (INTERMEDIATE -TERM MODEL -BASED EQUILIBRIUM EXCHANGE RATE ) 82
CHEER (CAPITAL ENHANCED EQUILIBRIUM EXCHANGE RATE ) 82
FEER (FUNDAMENTAL EQUILIBRIUM EXCHANGE RATE) 83
DEER (DESIRED EQUILIBRIUM EXCHANGE RATE) 86
NATREX (THE NATURAL REAL EXCHANGE RATE ) 87
PEER (PERMANENT EQUILIBRIUM EXCHANGE RATE) 89
APEER (ATHEORETICAL PERMANENT EQUILIBRIUM EXCHANGE RATE) 90
DETERMINAREA CURSULUI DE SCHIMB REAL DE ECHILIBRU IN ROMANIA 91
EVOLUȚIA CURSULUI DE SCHIMB 91
CALCULUL CURSULUI REAL DE ECHILIBRU UTILIZÂND METODOLOGIA BEER 96
ESTIMAREA EFECTULUI HBS ȘI A AMPLITUDINII CANALELOR DE TRANSMISIE 102
CONCLUZIE 105
ANEXA 1 107
3/166

ANEXA 2 111
ANEXA 3 112
ANEXA 4 113
ANEXA 5 114
CAPITOLUL 4 – MODELE DE PROGNOZ Ă A INFLA ȚIEI 115
TESTE DE ACURATETE A PROGNOZELOR DE INFLATIE 115
MODEL SEMI -STRUCTURAL DE PROGNOZA A INFLATIEI 117
ECUAȚ IA CURBEI OFERTEI AGREGATE (CURBA PHILLIPS – AS) 118
ECUAȚ IA CURBEI CERERII AGREGATE – AD 120
ECUAȚ IA FUNC ȚIEI DE REAC ȚIE A POLITICII MONETARE – PRF 121
ECUAȚ IILE PARITĂȚ II NEACOPERITE A RATEI DE DOBÂND Ă – UIP 124
ECUAȚ IILE AȘTEPTĂ RILOR DE CURS ȘI INFLAȚIE 124
ECUAȚ IA INFLA ȚIEI PREȚURILOR LA COMBUSTIBILI 125
ECUAȚ IA INFLA ȚIEI PREȚURILOR LA LFO 127
ECUAȚ IA INFLA ȚIEI PREȚURILOR ADMINISTRATE 130
METODE DE CALIBRARE 132
MODELE ALTERNATIVE DE PROGNOZA A INFLATIEI 134
COMPARATIE INTRE PERFORMANTA MODELELOR DE PROGNOZA A INFLATIEI 136
CONCLUZIE 139
ANEXA 1 140
ANEXA 2 142
ANEXA 3 144
ANEXA 4 146
ANEXA 5 149
ANEXA 6 151
BIBLIOGRAFIE 153
BIBLIOGRAFIA CAPITOLULUI 1 153
BIBLIOGRAFIA CAPITOLULUI 2 156
BIBLIOGRAFIA CAPITOLULUI 3 161
BIBLIOGRAFIA CAPITOLULUI 4 164

4/166

Grafice

Figura 1 Indicatori privind stabilitat ea sistemului bancar din România ……………………………. 26
Figura 2 IRF pentru RVAR pentru șocul de politic ă monetară și curs de schimb (cpi) ………. 61
Figura 3 VD pentru RVAR pentru șocul de politic ă monetară și curs de schimb (cpi) ……….. 61
Figura 4 IRF pentru RVAR pentru șocul de politic ă monetară și curs de schimb (core2) …… 62
Figura 5 VD pentru RVAR pentru șocul de politic ă monetară și curs de schimb (core2) ……. 62
Figura 6 R ăspunsul CPI la un șoc de PM (rolling window) …………………………………………….. 63
Figura 7 R ăspunsul cursului la un ș oc de PM (rolling window) – model cu CPI ……………….. 63
Figura 8 R ăspunsul infla ției CORE2 la un șoc de PM (rolling window) …………………………… 63
Figura 9 R ăspunsul cursului la un ș oc de PM (rolling window) – model cu CORE2 …………. 63
Figura 10 IRF pentru modelul cu restric ții pe termen scurt …………………………………………….. 64
Figura 11 VD pentru modelul cu restric ții pe termen scurt ……………………………………………… 64
Figura 12 IRF pentru modelul cu restric ții pe termen lung ……………………………………………… 65
Figura 13 VD pentru modelul cu restric ții pe termen lung ……………………………………………… 65
Figura 14 IRF pentru modelul cu restric ții pe termen scurt și lung ………………………………….. 66
Figura 15 VD pentru modelul cu restric ții pe termen scurt și lung …………………………………… 66
Figura 16 Valorile minime si maxime pentru IRF (106 extrageri) ……………………………………. 67
Figura 17 Distribu ția IRF (106 extrageri și K=6) …………………………………………………………… 67
Figura 18 IRF pentru un șoc de politică monetară (104 extrageri) ……………………………………. 68
Figura 19 VD pentru un șoc de politică monetară (104 extrageri) ……………………………………. 69
Figura 20 IRF pentru VAR cu minimizarea unei func ții de pierdere (103 extrageri) ………….. 70
Figura 21 Comparaț ie între IRF pentru modelul estimat cu CPI și cel cu CORE2 (K=6) ……. 70
Figura 22 Evolu ția cursul de schimb real efectiv …………………………………………………………… 92
Figura 23 CSRE și productivitatea ………………………………………………………………………………. 93
Figura 24 Modificarea pre țurilor relative ……………………………………………………………………… 93
Figura 25 Evolu ția competitivit ății……………………………………………………………………………… 93
Figura 26 Cheltuielile guvernamentale și CSRE ……………………………………………………………. 94
Figura 27 Gradul de desc hidere al economiei și CSRE ………………………………………………….. 94
Figura 28 Fluxurile de capital și CSRE ………………………………………………………………………… 94
Figura 29 Evolu ția importurilor ca % în PIB ………………………………………………………………… 95
Figura 30 Evolu ția variabilelor utilizate în aplica ția BEER …………………………………………….. 98
Figura 31 Cursul de schimb real efectiv și cursul de echilibru ………………………………………. 100
Figura 32 Devia ția cursului real efectiv de la cel de echilibru (în procente) ……………………. 100
Figura 33 Abaterea total ă a cursului de schimb real efectiv de la echilibru – HP( λ=402) ….. 101
Figura 34 Abaterea total ă a cursului de schimb real efectiv de la echilibru – BP(6,32) …….. 101
Figura 35 Seriile de date utilizate – HBS ……………………………………………………………………. 103
Figura 36 Model al compone ntei sezoniere a pre țului la combustibili ……………………………. 125
5/166

Figura 37 Seria istoric ă, cea estimată de ecuație și reziduurile pentru pre țul la combustibili 126
Figura 38 Seria istoric ă, estimată și reziduurile pentru infla ția la combustibili ………………. 126
Figura 39 Teste de performan ță în prognoz ă a ecuației de combustibili …………………………. 127
Figura 40 Seria istorica și cea prognozat ă pentru infla ția la combustibili ……………………….. 127
Figura 41 Model pentru componenta sezonier ă a LFO …………………………………………………. 128
Figura 42 Seria istoric ă, cea estimată de ecuație și reziduurile pentru pre țul la LFO ………… 128
Figura 43 Seria istoric ă, cea estimată de ecuație și reziduurile pentru infla ția LFO ………….. 129
Figura 44 Teste de performan ță în prognoz ă ale ecuației de LFO ………………………………….. 129
Figura 45 Seria istorica și cea prognozat ă pentru infla ția LFO ………………………………………. 129
Figura 46 Seria istoric ă, cea estimată și reziduurile pentru pre țurile administrate ……………. 130
Figura 47 Seria istoric ă, cea estimată și reziduurile pentru infla ția administratelor ………….. 131
Figura 48 Teste de performan ță în prognoz ă ale ecuației de administrate ……………………….. 131
Figura 49 Seria istorica și cea prognozat ă pentru infla ția prețurilor administrate …………….. 131
Figura 50 Comparaț ie între modelele de prognoz ă a inflaț iei core2 ……………………………….. 137
Figura 51 Descompunerea indicatorului Theil IC pentru modelele comparate ………………… 138
Figura 52 Prognozele infla ției core2 pe 12 trimestre ale modelelor univariate ………………… 142
Figura 53 Prognozele infla ției core2 pe 12 trimestre ale modelelor VAR ……………………….. 143
Figura 54 Graficele indi catorilor de performan ță în prognoz ă a modelor univariate ………… 144
Figura 55 Graficele indi catorilor de performan ță în prognoz ă a modelor VAR ……………….. 145
Figura 56 IRF a principalelor variabile din model la un șoc de cerere agregată ……………….. 146
Figura 57 IRF a principalelor variabile din model la un șoc al prețurilor libere (core2) ……. 147
Figura 58 IRF a principalelor variabile din model la un șoc de dobând ă………………………… 148
Figura 59 Performan ță în prognoz ă pentru combinaț ii de AS3 și PRF1 ………………………….. 149
Figura 60 Performan ță în prognoz ă pentru combinaț ii de AD2 și AD3 ………………………….. 151
6/166

Tabele

Tabel 1 Structura sistemului financiar în Zona Euro și SUA în procente din PIB, 2001 …….. 33
Tabel 2 Teste de sta ționaritate individuale pentru variabilele utilizate – MTPM ………………… 71
Tabel 3 Rela țiile de cointegrare determinate (BEER) …………………………………………………….. 99
Tabel 4 Rela țiile de cointegrare ob ținute – efectul HBS ……………………………………………….. 104
Tabel 5 Teste de sta ționaritate individuale pentru variabilele utilizate în BEER ……………… 111
Tabel 6 Teste de sta ționaritate comune pentru va riabilele utilizate în BEER …………………… 111
Tabel 7 Sinteza testelor de cointegr are pentru cele opt modele BEER……………………………. 112
Tabel 8 Teste de sta ționaritate individuale pentru variabilele utilizate în HBS ………………… 113
Tabel 9 Teste de sta ționaritate comune pentru va riabilele utilizate în HBS …………………….. 113
Tabel 10 Sinteza testelor de cointegrare pentru cele dou ă modele HBS …………………………. 114
Tabel 11 Ecua ția pentru partea sezonier ă a indicelui preț ului la combustibili ………………….. 125
Tabel 12 Rezultatele estim ării ecuației de cointegrare pentru pre țul la combustibili ………… 126
Tabel 13 Rezultatele estim ării ecuației pentru nivelul infla ției la combustibili ………………… 126
Tabel 14 Ecua ția ce modeleaz ă evoluția pă rții sezoniere a indicelui pre țului la LFO ……….. 128
Tabel 15 Rezultatele estim ării ecuației de cointegrare pentru nivelul pre țului la LFO ……… 128
Tabel 16 Rezultatele estim ării ecuației pentru infla ția prețurilor LFO ……………………………. 129
Tabel 17 Rezultatele estim ării ecuației de cointegrare pentru pre țurile administrate ………… 130
Tabel 18 Rezultatele estim ării ecuației pentru infla ția prețurilor administrate …………………. 131
Tabel 19 Estim ările modelelor univariate folosite ……………………………………………………….. 140
Tabel 20 Specifica țiile modelelor VAR testate ……………………………………………………………. 141
Tabel 21 Valorile calibrate ale parametrilor modelului semi-structural ………………………….. 141
7/166

Lista abrevierilor folosite

Abreviere Explicație
ADF – Augmented Dickey- Fuller test de sta ționaritate
ADM – indicele pre țurilor administrate
AIC – Akaike info criterion – criteriu de informa ție standard
ARIMA – modele univariate de tip autoregr essive integrated moving average
ARMAX – modele multivariate de tip autoregressive integrated moving average
BIS – Bank of International Settlements
BNR – Banca Națională a României
Box-Jenkins – metodologie ce descrie principiile modelarii ARIMA
BP – filtru band-pass
CE – Comunitățile Europene
COMB – indicele pre țurilor la comb ustibili
CORE2 – indicele pre țurilor libere (sau CPI f ără LFO, ADM, COMB)
CPI – Consumer Price Index – Indicele pre țurilor de consum (cuprinde CORE2,
LFO, ADM, COMB)
CSRE – cursul de schimb real efectiv
Curba
Phillips – Relație pozitiv ă între infla ție și cerere agregat ăprezentă în modelele
macroeconomice moderne derivat ă în cazul modelelor DSGE din micro-
fundații, consistentă în majoritatea modelelor cu o rela ție negativ ă între
inflație și șomaj
DMPM – Direcția Modelare și Prognoze Macroeconomice din BNR
DSGE
sau
DGE – Dynamic Stochastic General Equilibrium modelling – ramur ă a teoriei
echilibrului general care prin metodologia propus ă urmărește explicarea
fenomenelor economice la nivel agregat pe baza principiilor
microeconomice
EA13 – Euro A rea 13 – cele 13 țări ce au adoptat deja moneda euro
ERM II – Exchage Rate Mechanism II (mecanismul cursului de schimb II) regim ce
reglementeaz ă condițiile și perioada pentru admiterea în Zona Euro
EUR – referire la moneda EURO
EUROSTAT – institutul de statistic ă al CE (ec.europa.eu/eurostat)
Eviews – program de estimare econometric ă (www.eviews.com)
FDI – foreign direct investment – investi ții străine directe
8/166

FED – Federal Reserve System – Banca Central ă a SUA
FMI – Fondul M onetar Internațional
FPE – final prediction error – test de informa ție statistic ă
HBS – efectul Harrod-B alassa- Samuelson
HICP – harmonised index of c onsumer price – indicele pre țurilor de consum
armonizat calculat de EUROSTAT
HP – filtrul Hodrick – Prescott
HQ – Hannan- Quinn criterion – criteriu de informa ție standard
I(n) – serie integrată de ordinul n
ICM – Indicele Condi țiilor Monetare – acesta m ăsoară restrictivitatea politicii
monetare, având în compozi ție atât impactul dobânzii(lor), cât și pe cel al
cursului de schimb
IPP – indicele prețurilor la producători
IRF – impulse response function – funcț ii de răspuns la impuls a variabilelor
unui model structural la diferite șocuri
IRiS – program ce realizeaz ă rezolvarea și simulare de modele cu a șteptări
raționale; este o colec ție de programe ce func ționează cu MATLAB
LFO – indicele pre țurilor la legume, fructe, ouă
LR – sequential modified LR test st atistic – criteriu de informa ție statistic ă,
testare recursiv ă a numărului de lag-uri într-un model VAR
M2 sau M3 – masa monetar ă în sens larg
MATLAB – program pentru modelarea matematic ă utilizat în domenii variate de la
inginerie la economie sau biologie
MTPM – mecanismul de transmisie a politicii monetare
MSFE – Mean Squared F orecast Error – Media p ătratelor eror ilor de prognoză
MTPM – mecanismul de transmisie a politicii monetare
NAIRU – Non A ccelerating Inflation R ate of Unemployment – concept din teoria
economic ă ce se refer ă la acea rată a șomajului care nu genereaz ă variații
(„accelerări”) ale ratei infla ției
NFA – net foreign assets – active externe nete
NIGEM – National Institute's Global Economic Model
ONB sau
OeNB – Oesterreichische Nationalbank – Banca Central ă a Austriei
PIB – produsul intern brut (gross domestic product)
PM – politică monetară
9/166

PP – Phillips & Perron – test de sta ționaritate
RMSE – Root Mean Squared Error – radical din media p ătratelor erorilor
rolling
window – mod de verificare a robuste ții unei estim ări, prin reestimarea rela ției pe
subeșantioane
RVAR – Recursive VAR – VAR recursiv
RMSE – Root Mean Squared Error – radical din media p ătratelor erorilor
SC – Schwarz info c riterion – criteriu de informa ție standard
SVAR – Structural VAR – VAR structural
SEBC – Sistemul European al B ăncilor Centrale – component ă a Băncii Centrale
Europene format ă din ansamblul B ăncilor Centrale Naț ionale
T și NT – indică prețuri sau productivit ăți din sectorul tradable și respectiv
nontradable
TI – țintirea inflației
t-statistic – statistică calculată pentru un coeficient, în regr esii simple este raportul
între coeficient și eroarea sa standard
ULC – unit labor cost – costul unitar cu for ța de muncă
USD – referire la dolar
VAR – vector autoregression – vector autoregresiv; metod ă econometrică
VD – variance decomposition – descompunerea varian ței
VEC – vector error correction – vector cu corec ția erorilor; metod ă econometric ă
Zona Euro – referire la grupul de țări ce au adoptat moneda EURO (actual EA13)

a se vedea și Glosar BNR (TI) – http://wwws.bnro.ro/Ro/Pubs/RapInflatie/Glosar.pdf
10/166

Capitolul 1 – Introducere
Importanța economiei, ca un sistem de activit ăți umane, legate de produc ția, distribuț ia,
schimbul și consumul de bunuri și servicii a înregistrat o amplificare și intensificare de-a
lungul timpului, aceasta fiind tot mai prezent ă în viața fiecăruia dintre noi. Pornind de la
însăși etimologia cuvântului (cuvântul grecesc oikonomos derivat din oikos, în traducere
„casă” și nemein , „a conduce”), economia este intim legat ă de procesul de de cizie pe care îl
implică activitatea economic ă la nivel individual, dar și la nivel colectiv, prin institu țiile
abilitate. Existen ța acestora din urm ă este dată, pe de-o parte de ne cesitatea unor decizii
eficiente ce urm ăresc binele comun, iar pe de alt ă parte de existen ța unor imperfec țiuni ale
piețelor ce nu pot fi corectate în sine, și care implic ă existența unor organisme regulatoare,
care în perioadele de manifestare acut ă a acestor imperfec țiuni să încerce diminuarea cauzelor
acestora, corectarea efectelor negative și revenirea la o func ționare normal ă.
Desigur, institu țiile ce îndeplinesc aceste func ții prezint ă o specializare dat ă de
particularit ățile piețelor pe care activeaz ă, de instrumentele diferite de ac țiune, de
subordonarea diferit ă în cadrul mai general al institu țiilor statului – și acestea specializate și
separate în compartimente pentru a încerca p ăstrarea unui regim democratic1, toate pornind
de la principiul separa ției puterilor în stat, implementat în diferite modalit ăți în raport de
contextul concret.
Existența băncilor centrale, ca institu ții preocupate de echilibrul economic din punctul de
vedere al pie țelor financiare, cu o aplecare special ă pentru piaț a monetar ă și bancară, dar și
din punctul de vedere al ec onomiei reale, este un elem ent comun în lumea de ast ăzi, indiferent
de necesit ățile diferite care au generat apari ția acestora în trecut (în general, nevoia acoperirii
unei func ții a băncilor centrale actuale, fie aceasta banc her al statului, de control al emisiunii
monetare, de management al rezervelor valutare și al cursului de schimb, de reglementare și
supraveghere a pie ței bancare sau de decident în materie de instrumente de politic ă monetară).
Se poate constata că , deși factorii generatori ai existen ței diverselor b ănci centrale sunt
diferiț i, există un proces de convergen ță a acestora c ătre un model de func ționare comun, fapt
de natură să valideze, într-un anumit sens și din punct de vedere empiric, necesitatea
existenței lor. Acest mod de func ționare comun are ca particularit ăți independen ța,
transparen ța, responsabilitatea și eficiența. Pornind de la aceste particularit ăți și de la regimul
de politică monetară considerat a satisface cel mai bine în condiț iile acestor exigen țe cerința
atingerii obiectivelor specifice politic ii monetare – un nivel al infla ției redus și stabil în
contextul țintirii infla ției ca regim de politic ă monetară – lucrarea de fa ță își propune s ă
abordeze doar o fa țetă a acestui regim și anume, necesitatea, de importan ță fundamentală în
opinia autorului, a existen ței unui model de prognoz ă a principalelor variabile
macroeconomice, cea mai important ă dintre acestea fiind infla ția. Existen ța acestui model,
precum și performan țele acestuia pot valida sau inva lida alegerea regimului de politic ă
monetară, acesta având ca premis ă centrală o conduit ă pro-activ ă a deciden ților, bazat ă pe
anticiparea corect ă a evoluțiilor infla ției, dar și a economiei în general, în cadrul unei viziuni
fundamentate teoretic și empiric.
Abordarea acestui subiect porne ște de la caracteristicile regimului de țintire a infla ție – ca
unul din cele mai performante și utilizate regi muri de politic ă monetar ă – , d e l a
particularit ățile și cerințele necesare pentru aplicarea sa cu succes. Aceste elemente sunt
detaliate în cadrul primului capitol, cel de-al doilea realizând o investigare, cu metode

1 Sistemele de vot nu pot co nduce la un rezultat optim, a șa cum demonstrează printre altele, teorema
imposibilit ății a lui Kenneth Arrow și lucr ări recente, bazate pe teoria jocurilor, referitoar e la sistemele de vot.
11/166

cantitative diverse, a modului de func ționare a economiei române ști, din perspectiva politicii
monetare. Mecanismul de transmisie a unei decizii de politic ă monetară economiei reale și
implicațiile privind cele mai importa nte variabile macroeconomice sunt fundamentale pentru
realizarea unui model al economiei în cauz ă, aceasta trebuind s ă replice, într-o form ă
simplificat ă, comportamentul acesteia.
Cel de-al treilea capitol analizeaz ă un alt element important, ce necesit ă fundamentare
cantitativă, cu precă dere în contextul unei economii mici și deschise, și anume cursul de
schimb de echilibru. Factorii determinan ți, explicațiile pe care ace știa le ofer ă pentru evolu ția
cursului constituie puncte de plecare pentru înco rporarea în model a dinamicii acestuia. Un alt
element relevant investigat este ef ectul Harrod-Balassa-Samuelson (HBS).
Concluziile pe care analiza cantitativă le indică – în privin ța mecanismelor de transmisie și a
cursului de echilibru – sunt valorificate, ca puncte de plecare, în ultimul capitol, în cadrul
calibrării unui model semi-structural de prognoz ă, relativ standard în aceast ă domeniu.
Performan țele acestui model, în cea mai simpl ă formă a sa, sunt comparate cu ale altor
modele, și acestea larg r ăspândite în literatur ă. Superioritatea modelului semi-structural, la
intervalele de prognoz ă relevante este de natur ă a valida ș i din acest punct de vedere, alegerea
regimului de politic ă monetară de țintire a infla ției în cazul României. Desigur, modele semi-
structurale sau chiar de echil ibru general cu o structur ă mult mai complicat ă, care să replice
comportamentul altor variabile macroeconomice decât cele deja prezentate ar fi putut fi alese
pentru compara ție, însă tocmai simplitatea modelului selectat, garanteaz ă că potențial, orice
generalizare a acestuia, care permite o flexibilitate crescut ă poate fi mai performant ă și deci
validează de o manieră credibilă ipoteza ini țială – cea a existen ței unui instrument performant
de prognoz ă pe baza că ruia să se poată evalua și lua decizii de politic ă monetară.
În structura acestui prim capitol, într-o sec țiune, sunt prezentate caracteristicile regimului de
țintire a infla ției, precondi țiile adopt ării sale din punct de vedere institu țional și tehnic. Aceste
elemente sunt apoi particularizate în privin ța tipologiei regimului de politic ă monetară aplicat
în România, cu eviden țierea părților comune, dar și a elementelor originale care îl
caracterizeaz ă.
Ultima sec țiune a capitolului conchide cu privire la particularit ățile regimului de țintire a
inflației în România și schițează necesitatea și oportunitatea unei demonstra ții cu privire la
această cerință esențială, pentru implementarea de o manier ă eficientă a acestui regim de
politică monetară.
Caracteristici ale unui regim de țintire a infla ției
Regimurile de politic ă monetar ă au cunoscut de-a lungul timpului mai multe forme de
existență. Elementul comun al acestora este aleger ea unei ancore nominale, în sensul unei
constrângeri ce este impus ă dinamicii emisiunii monetare și care este un element ce aduce
eficiență politicii monetare. Diferitele tipuri de ancor ă nominală implicate de fiecare regim de
politică monetar ă conduc, într-o anumit ă măsură, la ancorarea a șteptă rilor infla ționiste,
limitează discreționismul politicii monetare și contribuie astfel la evitarea inconsisten ței
dinamice – Mishkin (1999).
În diferite perioade, ancorele nominale au fost etalonul aur (în divers e forme), moneda altei
țări, masa monetar ă și ținta de infla ție. Utilizarea ca ancor ă nominală a etalonului aur avea ca
avantaje existen ța unui reper clar pentru dimensiona rea valorii monedei, eventuala sc ăderea a
valorii acesteia fiind legat ă de reevaluarea echivalentului de metal monetar, existen ța unor
parități fixe între monedele statelor cu acest tip de regim de politic ă monetară , o regulă
automată de conducerea a politicii monetare și în mod evident simplitatea și claritatea
strategiei de politic ă monetară. Aceste caracteristic i sunt transferate ș i regimului de politic ă
12/166

monetară ce utilizeaz ă cursul de schimb ca ancor ă nominală (în fapt moneda altui stat), ini țial
sistemul vizând indirect tot etalonul aur. Deos ebirile între regimurile implicate de cele dou ă
ancore constau în vari etatea tipurilor de politic ă monetară ce pot fi aplicate în cadrul unui
regim de curs de schimb fix (e.g. crawling peg/band, fix cu band ă, fix ajustabil sau fix în
regim de consiliu monetar). Dezavantajele ambe lor regimuri constau în necesitatea existen ței
unui stoc de aur/valut ă suficient, pierderea independen ței politicii monetare, aceasta nefiind în
măsură să atenueze eventualele șocuri asimetrice ce s-ar ma nifesta în economie. Un
dezavantaj suplimentar în cazul cursului de schimb fix, dar și în cazul etalonului aur f ără
acoperire integral ă este vulnerabi litatea în fa ța atacurilor speculative asupra monedei
naționale. Țintirea cursului de schimb, indiferent de form ă, poate fi un pas pentru ță rile în curs
de dezvoltare în ancorarea a șteptărilor infla ționiste, conducând îns ă, pe lâng ă acest câ știg
(existând și altele, precum stimularea deschiderii economiei, integrarea din punct de vedere
economic cu economia a c ărei valută este utilizat ă, etc.) ș i la posibile pierderi, prin expunerea
economiei respective la șocuri pe care în mod normal un regim de curs de schimb flexibil
le-ar fi absorbit – Calvo și Mishkin (2003).
Dezavantajele men ționate anterior au condus, în anumite țări și respectiv perioade istorice, la
un regim de politic ă monetară de ț intire a agregatelor monetare. Principiul ce a stat la baza
monetarismului – ca opozi ție la keynesismul ce domina gândirea economic ă a vremii – a fost
enunț at de Milton Friedman: „infla ția este întotdeauna și peste tot un fenomen monetar”.
Acest regim rezolv ă problema ajust ării economiei fa ță de existen ța unor șocuri asimetrice, fie
ele externe sau interne, permite un anumit nivel de independen ță în politica monetar ă și crește
transparen ța acesteia, reducând astfel probabilitatea apari ției problemei inconsisten ței
dinamice. Unele din ipotezele acestei teorii economice sunt în fapt și motivele care au condus
la abandonarea ei, neadecvarea lor cu rea litatea implicând pierderea avantajelor și
amplificarea dezavantaje lor pe care le implic ă. Astfel, cele dou ă ipoteze centrale ale acestui
regim de politic ă monetară se referă pe de o parte, la existen ța unei rela ții puternice și stabile
între obiectivul b ăncii centrale (inflaț ia) și agregatul monetar utilizat ca obiectiv intermediar
iar pe de alt ă parte, la posibilitatea b ăncii centrale de a controla acest agregat. În condi țiile
unei economii mondiale din ce în ce mai integrate în privin ța piețelor financiare ( și ca urmare
a liberaliz ării conturilor curente și de capital în multe țări ale lumii) și existenței unui proces
de inovare la nivelul instrume ntelor utilizate pe aceste pie țe, cele dou ă ipoteze men ționate
anterior invalideaz ă această strategie de politic ă monetară , făcând-o să conducă la inutilitatea
utilizării agregatelor monetare și la pierderi de credibilitate accentuate eventual de
transparen ța sporită pe care acest regim îl presupune (exemple ale acestei decupl ări pentru
Germania și Elveția – ță ri considerate a fi exemple în privin ța aplicării țintirii agregatelor
monetare – sunt furnizate de Mishkin (2001)). Țintirea agregatelor monetare pare s ă nu mai
aibă un suport teoretic vi abil în ultima perioad ă, chiar modele ce utilizeaz ă deviații ale masei
monetare de la un trend al acesteia (denumite generic în literatura modele P* expuse în
articole precum Todtler (2002), Hoeller și Poret (1991)) neconstitu ind argumente pentru
aplicarea acestui regim de politic ă monetară , așa cum demonstreaz ă Svensson (1999a),
aceasta ad ăugându-se unor eviden țe empirice f ără o interpretare clară în favoarea acestui tip
de politică monetară . Un posibil epitaf acestui regim de politic ă monetară aparține
guvernatorului B ăncii Canadei Gerald Bouey ce spunea în 1982: „nu noi am abandonat
agregatele monetare, ci ele ne-au abandonat pe noi” – Laidler (2007).
Țintirea agregatelor monetare a fost un regim aplicat și în România, combinat cu o flotare
controlată a cursului de schimb, exemple de programare economic ă pentru acest caz fiind
prezentate de V ăcărel și Georgescu (2006).
Direcț iile trasate de teoria economic ă în privin ța regimului optim de politic ă monetară, dar și
practica din acest domeniu au conturat, în ultimele decenii, o nou ă strategie de politic ă
13/166

monetară și anume țintirea direct ă a inflației. Noua Zeelandă a fost prima țară care a adoptat
acest regim în 1990, în prezent aceast ă strategie având o larg ă răspândire, fiind recunoscut ă și
acceptată ca bază a strategiilor de politic ă monetară din numeroase țări.
Țintirea direct ă a inflaț iei presupune anumite elemente comune – Mishkin (2000):
• comunicarea c ătre public a valorii numerice a țintei de infla ție pe termen mediu;
• un angajament institu țional privind stabilitatea pr eturilor, ca obiectiv primar și pe
termen lung al politicii monetare și respectiv atingerea țintei de infla ție;
• o strategie care s ă foloseasc ă toate informa țiile disponibile și în care țintele
intermediare au un rol redus;
• o creștere a transparen ței în cadrul strategiei de politic ă monetară, prin comunicarea
către public și piață, a planurilor și obiectivelor deciden ților de politic ă monetară;
• creșterea responsabilit ății băncii centrale pentru atinge rea obiectivelor sale privind
inflația.
Un astfel de regim de politic ă monetară combină avantajele regimurilor prezentate anterior,
constituind astfel o alternativ ă superioar ă acestora – Mishkin și Schmidt-Hebbel (2007).
Similar țintirii agregatelor monetare, țintirea infla ției permite politicii monetare s ă reacționeze
la eventuale șocuri asimetrice, indiferent de natura lor, această caracteristică constituindu-se
într-un plus fa ță de regimurile bazate pe etalonul aur sa u pe cursul de schimb. Spre deosebire
de țintirea agregatelor monetare, țintirea infla ției nu se bazeaz ă pe o rela ție stabilă între
agregatele monetare și variabilele din economia real ă (aceasta implicând de facto o stabilitate
a vitezei de rota ție a banilor). Țintirea infla ției ține seama o sum ă de informaț ii relevante
privind pozi ția economiei, informa ții care sunt integrate și interpretate într-un cadru coerent și
consistent cu teoria economic ă. Totodat ă, asemănător țintirii cursului de schimb, țintirea
directă a inflației are avantajul de a fi u șor înțeleasă de către public și prezintă un grad sporit
de transparen ță în relațiile cu acesta. Țintele de infla ție sunt mai u șor percepute de c ătre
populație decât țintele constituite de agregatele monetare, iar dac ă relația dintre acestea
(agregatele monetare) și variabilele modelului de politic ă monetară este instabil ă și sensibilă
la modific ările din economie, țintirea agregatelor monetare î și reduce de facto gradul de
transparen ță, și chiar atingerea țintelor privind agregatele mone tare nu vor reflecta atingerea
obiectivului final al politicii monetare. Accesibilitatea sporit ă pentru public pe care țintirea
inflației o implic ă creșterea a transparen ței băncilor centrale, conducând la o serie de beneficii
pentru acestea. Prin anun țul public al obiectivelor țintirii infla ției, băncile centrale și-au sporit
credibilitatea și au oferit o baz ă reală așteptărilor publicului, asigurând stabilizarea infla ției la
un nivel redus. Anun țul public al țintelor de infla ție pentru perioada imediat urm ătoare,
precum și explicarea devia țiilor de la țintele propuse oblig ă băncile centrale s ă își desfășoare
activitatea în mod responsabil, reu șind astfel să diminueze efectele inconsisten ței temporale în
domeniul politicii monetare.
Avantajul principal al regimului de țintire a infla ției este acela c ă permite b ăncilor centrale s ă
se concentreze asupra obiectivelor pe care le poate realiza pe termen lung – controlul și
reducerea ratei infla ției pentru men ținerea stabilităț ii preț urilor – și nu asupra unor obiective
nerealizabile în acest orizont de timp – ocuparea for ței de munc ă, creșterea economic ă. Astfel,
țintirea direct ă a inflației reduce presiunea pe care factorul politic o exercită asupra bă ncilor
centrale de a adopta o politic ă monetară inflaționistă.
Țintirea infla ției în raport cu dihotomia clasic ă în economie – indus ă de disputa dintre
politicile monetare bazate pe reguli și cele bazate pe discre ție – combin ă, într-un mod fericit,
avantajele fiec ăreia dintre acestea, evitând posibile dezavantaje. Astfel, acest regim este
departe de a impune o regul ă inflexibil ă privind deciziile de politic ă monetară , permiț ând
acesteia flexibilitatea necesar ă adaptării la un mediu în continu ă schimbare și încorporarea
14/166

tuturor informa țiilor relevante din economie. Acest discre ționism constrâns (Bernanke și
Mishkin (1997)) nu cade îns ă în extrema cealalt ă și implicit în problemele induse de
inconsisten ța dinamic ă (așa cum sunt prezentate de Calvo, Kydland și Prescott sau Barro și
Gordon), deoarece permite deciden ților o viziune pe termen mai lung asupra economiei.
Această viziune pe termen lung, din punctul de vederea al obiectivului fundamental al oric ărei
bănci centrale – stabilitatea pre țurilor –, face ca eventualele câ știguri pe termen scurt ob ținute
prin sacrificarea obiectivelor pe termen lung s ă nu constituie o alegere dezirabil ă pentru o
astfel de institu ție.
Țintirea infla ției urmărește atingerea unor va lori ale acesteia sc ăzute, dar pozitive, defla ția
fiind considerat ă în cadrul acestui regim la fel de nociv ă ca ș i o recrudescen ță a inflației,
nocivitate confirmat ă de evolu ții recente (experien ța deflaționistă a Japoniei) sau trecute
(marea criz ă din anii 1929-1933).
O caracteristic ă importantă a regimului de țintire a infla ției o reprezint ă posibilitatea b ăncilor
centrale de a încor pora, într-o anumit ă măsură, în strategia de politic ă monetară și alte
obiective tradi ționale ale politicii monetare. Prin adoptarea unui regim de țintire a infla ție
flexibil și prin scăderea treptat ă a țintelor de infla ție pe termen lung se vor minimiza efectele
nefavorabile asupra cre șterii economice și implicit asupra ocup ării forței de munc ă – Mishkin
(2004b).
Aparenta inflexibilitate a regimului de țintire a infla ției este invalidat ă de practică : el asigură
flexibilitate b ăncilor centrale atunci când se confrunt ă cu reduceri ale cererii agregate ce pot
cauza scăderea ratei de infla ție sub intervalul de varia ție stabilit pentru perioada urm ătoare, în
sensul că permite adaptarea politicii monetare la fluctua țiile economice, f ără a exista pericolul
de a înregistra cre șteri ale infla ției așteptate. Totodat ă, un alt element de fl exibilitate este acela
că țintirea infla ției permite devia ții de la țintele propuse dac ă acestea au fost rezultatul unor
acțiuni de politic ă monetară în scopul atenu ării unor șocuri de ofert ă.
Indicele pre țurilor pe care se bazeaz ă țintele de infla ție poate exclude unele combina ții de
prețuri pentru energie, alimente, unele taxe indirecte care sunt și ele afectate de șocurile de
ofertă. În cazul unui șoc de ofert ă, de exemplu o creș tere a taxei pe valoarea ad ăugată, băncile
centrale sunt obligate s ă se abată de la politica monetar ă stabilită și să implementeze noi
măsuri pentru moderarea efectelor acestor șocuri dar mai ales s ă justifice aceste ac țiuni
publicului, prin prisma promovă rii unui grad ridicat de transparen ță, caracterizat de explicarea
într-o manier ă clară și simplă pe fondul comunică rii frecvente prin diferite canale de
informare.
Deși, în teorie, acest regim ar permite un control ferm al evolu ției inflației, în practic ă,
efectele pe care ț intirea direct ă a inflației le genereaz ă asupra acesteia și în economia real ă
sunt relative. Cauzele sunt șocurile la care sunt supuse economiile, cu efect direct sau indirect
asupra infla ției și producției, având ca factori generatori modifică ri ale pre țurilor materiilor
prime, mi șcări neașteptate și de amplitudine mare în cadrul fluxurilor interna ționale de
capital, schimb ări în politicile fiscale și bugetare interne, etc. Multe dintre aceste șocuri sunt
greu de anticipat și uneori relativ dificil de identificat, putând ap ărea în intervalul de timp
dintre ajustarea inst rumentelor de politic ă monetară și efectele acestora asupra infla ției și
producției. Astfel, în practic ă, controlul b ăncilor centrale asupra infla ției, produc ției și a
variabilelor macroeconomice poate fi caracteri zat ca fiind imperfect. Atingerea unui nivel
scăzut al infla ției și realizarea unei ancor ări a anticip ărilor publicului privind aceast ă variabilă
conduce la câ știguri economice importante, un nivel sc ăzut al infla ției fiind un catalizator al
creșterii economice durabile și al unui grad de ocupare ridicat al for ței de munc ă. Un alt factor
care face controlul nivelului infla ției dificil este legat de îns ăși mecanismul de transmisie a
politicii monetare, acesta fii nd caracterizat de existen ța unor decalaje temporale variabile (lag-
uri), de amplitudine relativ mare, între momentul lu ării deciziilor și momentul realiză rii
15/166

efectelor lor în economia real ă. Atât impredictibilitatea șocurilor, cât și lag-urile lungi și
variabile fac ca politica monetar ă să fie orientat ă către valorile viitoare ale variabilelor
urmărite, șocurile putând fi evaluate din punctul de vedere al riscurilor și posibilul lor impact
poate fi minimizat, iar imperfec țiunile induse de mecanismul de transmisie pot fi astfel
reduse. O evaluarea corect ă a mecanismului de transmisie poate ghida politica monetar ă în
privința momentului și amplitudinii deciziilor ce trebuie luate. Alegerea acestui mod de
conducere a politicii monetare, bazat pe țintirea, de facto, a nivelu rilor viitoare ale infla ției și
compararea acestora cu prognozele de infla ție realizate de banca central ă, rezolvă problemele
enunț ate anterior, fiind concomitent și cel mai performant regim de politic ă monetar ă,
superior din unele puncte de vede re unei reguli simple de politic ă monetară sau ț intirii unei
variabile intermediare – Svensson (1999b). Această abordare poate fi îmbun ătățită printr-o
conduită mai sistematică și mai transparent ă față de obiectivele opera ționale de politic ă
monetară, față de prognozele realizate și în privin ța modului de asigurare a comunic ării dintre
banca central ă și public – Svensson (2006). Totodat ă incorporarea incertitudinilor existente în
modelul de prognoz ă pentru a realiza o țintire a unei distribu ții prognozate a infla ție poate
îmbunătăți acest regim de politic ă monetară – Woodford și Svensson (2003), Svensson
(2005).
Un element central al oric ărei strategii de politic ă monetară este credibilitatea acesteia,
Blinder (1999) oferind numeroase argumen te în acest sens (variind de la sus ținerea
independen ței politicii monetare, redu cerea costurilor implement ării diferitelor politici și până
la elemente ce ajut ă în momentele de schimbare a tacticii sau procedurilor de implementare a
deciziilor). În contextul revolu ției induse în domeniul econo miei de teoria anticip ărilor
raționale și având în vedere aplicarea aces teia în cadrul modelelor de țintire a infla ției, o
credibilitate mare cre ște rolul pe care canalul a șteptărilor îl joac ă în determinarea evolu țiilor
viitoare ale economiei, reducând costurile cu atingerea țintelor de infla ție și permițând
realizarea unor valori superioare în privin ța altor variabile la nivel macroeconomic. Pornind
de la factorii care induc cre șteri de credibilitate pentru banca central ă (onestitatea
demonstrabil ă în comportamentul anterior, independen ța – în sensul neurm ăririi unor
obiective ascunse, transparen ța, istoricul în contextul atingerii obiectivelor de infla ție, etc.) în
contextul strategiei de țintire a infla ției, alegerea pe care banca central ă trebuie s ă o realizeze
curent – între realizarea țintei de inflaț ie, cu câștigurile de credibilitate implicite și ratarea
acesteia din cauze exogene sau endogene procesului de decizie de la nivelul acesteia, marcate
de pierderea de credibilitate aferent ă – trebuie să țină seama și de implica țiile pe care fiecare
dintre acestea le au din punc tul de vedere al volatilit ății induse asupra celo rlalte variabile
macroeconomice și al posibilelor vulnerabilit ăți pe care le pot crea. De aceea, majoritatea
băncilor centrale, ce aplic ă această strategie, au specificate o serie de condi ții ce le exonereaz ă
de răspunderea rată rii țintei de infla ție („escape clauses”), materializarea acestor condi ții fiind
de natură să conducă, în ipoteza unei politici monetare care s ă le compenseze, la fluctua ții ale
celorlalte variabile macroeconomice și/sau la instabilitatea institu țiilor financiare, de natur ă să
creeze pierderi de credibilitate și imagine mult superioare rat ării țintei propuse. Setul de
condiții se poate concretiza în: stabilirea și comunicarea unui interval de varia ție în jurul țintei
propuse, comunicarea circumstan țelor și a cauzelor ce permit nerealizarea țintei de infla ție,
asumarea și explicarea rat ării acesteia prin schimb ările survenite în economie și justificarea
într-un mod care s ă poată fi înț eles de că tre public.
Deschiderea și transparen ța reprezintă modalități efective de îmbun ătățire a credibilit ății. În
primul rând, ele dau posibilitatea deciden ților de politic ă monetară să fie răspunzători în mod
public pentru deciziile pe car e le iau. Aceasta îi stimuleaz ă să atingă obiectivele propuse,
crescând încrederea publicului în banca central ă și implicit credibilitatea acesteia. În al doilea
rând, procesul lu ării deciziilor de politic ă monetară fiind mult mai transparent, induce o
credibilitate sporit ă a acestora, dat ă de explicarea clar ă și fundamentat ă a acestora. Totu și,
16/166

prea mult ă transparen ță poate avea efecte adverse, Issing (2005) și Mishkin (2004a)
demonstrând și prezentând conving ător exemple în acest sens. În acela și mod, Faust și
Svensson (1998), demonstrează că un nivel mai mare de transparen ță face ca ac țiunile băncii
centrale s ă influențeze credibilitatea și reputația acesteia mai puternic, fiind dup ă natura
acțiunilor și a rezultatelor, un fapt pozitiv sau unul negativ.
O altă trăsătură importantă a politicii monetare trebuie s ă fie responsabilitatea – Mishkin
(2000). Aceasta este sau trebuie s ă fie o tră sătură generală a instituțiilor publice în orice regim
democratic. Responsabilitatea, pe lâng ă dimensiunea ce are în vede re publicul larg, poate fi
definită și față de guvern – responsabilitate direct ă. Totuși, responsabilitatea trebuie pus ă într-
un context mai larg, dominat pe de o parte de obiectivul natural al unei b ăncii centrale –
inflația – și pe de alt ă parte marcat de independen ța băncii în alegerea instrumentelor și
momentelor optime pentru apli carea acestora. Responsabilitat ea, în acest context, poate
ameliora și ea problema inconsisten ței temporale conform lui Mishkin (2001).
O altă temă de dezbatere în privin ța regimului optim de politic ă monetar ă vizează nu
obiectivul final – pre țurile –, ci modul de m ăsurare și stabilire a țintei, fie ca un nivel de
inflație pozitiv fie ca un nivel al pre țurilor (fix sau care admite o cre ștere de la o perioad ă la
alta). Svensson (1999c) demonstreaz ă că în anumite condi ții țintirea nivelului pre țurilor poate
fi mai eficient ă decât țintirea infla ției, criteriul func ție de care sunt judecate variantele acestui
regim de politic ă monetară fiind volatilitatea nivelului pre țurilor, infla ției și cererii agregate.
Desigur că în condi țiile unei persisten țe relativ importate a cererii și a unor rigidit ăți ale
prețurilor și salariilor, țintirea infla ției este regimul de preferat , furnizând o volatilitate mai
mică a variabilelor mai sus men ționate precum și o probabilitate a defla ției mai sc ăzută decât
în cazul țintirii nivelului pre țurilor. Având în vedere c ă rigiditatea salariilor și prețurilor pare a
corespunde evolu țiilor empirice a acestor variabile, iar persisten ța cererii este și aceasta un
fenomen demonstrabil pe date reale, în majoritatea economiilor lumii, țintirea infla ției pare a
fi, pentru perioada actual ă, regimul de politic ă monetară cel mai performant. Un alt argument
pentru aplicarea țintirii inflaț iei este existen ța unor erori de m ăsurare în cadrul indicilor de
inflație. Dacă aceste erori exist ă în privin ța indicilor de infla ție, atunci aceste erori cumulate,
ce sunt în fapt un proces integrat de ordinul unu, fac țintirea nivelului pre țurilor cu atât mai
complicată la orizonturi lungi de timp.
Experien ța internaț ională cu privire la regimul de țintire a infla ției
Țintirea infla ției în economiile de pia ță dezvoltate
Paulin (2006) identifică două valuri referitoare la adoptarea regimului de țintire a infla ției.
Primul val (1990-1994) al țărilor care au adoptat acest tip de politic ă monetară prezintă
evidențe neconcludente în privin ța acestui regim. Țările ce l-au adoptat ini țial, Noua Zeeland ă
și Canada, au dorit s ă faciliteze reducerea infla ției prin ancorarea expecta țiilor privind infla ția.
Pe măsură ce ratele reduse ale infla ției s-au generalizat în econo miile industrializate, accentul
s-a mutat spre p ăstrarea câ știgurilor deja realizate și prevenirea unor posibile re-acceler ări ale
inflației. Decizia adopt ării acestui regim de c ătre Noua Zeelandă a fost luat ă în contextul unui
nivel ridicat al inflaț iei așteptate la sfâr șitul anilor 1980. Cel care a vorbit publicului despre
posibilitatea adoptă rii acestui regim în anul 1988 a fost ministrul de finan țe din acea perioad ă,
expectațiile sale cu privire la niveluri ale infla ției „în jur de 0 sau între 0 ș i 1 %” fiind deosebit
de ambițioase. În anul 1989 legisla ția băncii centrale din Noua Zeelenad ă a fost modificat ă,
iar în martie 1990 a fost semnat un angajament (PTA – „Policy Targ ets Agreement”) între
ministrul de finan țe și guvernatorul b ăncii centrale, care specifi ca un obiectiv explicit de
inflație între 0 și 2%. Noua Zeeland ă a fost urmată de Canada în februarie 1991, când Banca
Canadei și guvernul au anun țat adoptarea unor ținte explicite privind nivelul infla ției.
17/166

Presiunea exercitat ă de regimurile de curs de schimb și pierderea ulterioar ă a acestuia ca
ancoră nominală a politicii monetare au determinat mai multe țări europene să adopte țintirea
inflației. Astfel, acest regim a fost introdus în Marea Britanie la pu țin timp dup ă ieșirea din
mecanismul cursului de schimb în septembrie 1992, ținta de infla ție având valori între 1 și
4%. În mod asem ănător, Suedia a adoptat țintirea infla ției la scurt timp dup ă renunțarea la
regimul de curs de schimb fix în noiembrie 1992 (când coroana suedeză a cunoscut o
depreciere de 15%). În acest sens, în ianuarie 1993, Sveriges Riksbank a anun țat ținta de
inflație de 2%, cu un interval de încredere de ±1 punct procentual. Finlanda a adoptat acest
regim de politic ă monetară în 1993, după renunț area la cursul de schimb fix în septembrie
1992. Australia a adoptat în mod formal țintirea direct ă a inflaț iei în 1996 (informal din 1993).
Guvernatorul b ăncii centrale a Spaniei a anun țat adoptarea țintirii infla ției în noiembrie 1994,
urmând ca în urm ătorul an să implementeze o lege ce garanta autonomia b ăncii centrale.
Al doilea val (1999 – 2001) a ap ărut în momentul în care unsprezece țări (printre care și
Finlanda și Spania – acestea fiind și singurele care au trecut de la țintirea infla ției la „alt”
regim de politic ă monetar ă) au creat EMU ș i, ca rezultat, Zona Euro. Banca Central ă
European ă (ECB) ș i-a început activitatea la 1 ianuari e 1999, având un cadru de politic ă
monetară bine stabilit. Consiliul Guvernator al E CB a prezentat obiectivul privind stabilitatea
prețurilor, sugerând o rat ă a inflației pentru Zona Euro pe term en mediu de „sub 2 %”. ECB
nu consider ă că realizeaz ă țintirea infla ției, cel pu țin nu în sensul în care o fac Noua Zeeland ă,
Marea Britanie sau Suedia, îns ă unii autori sugereaz ă că regimul de politic ă monetară aplicat
este apropiat, cu diferen ța unui „al doilea pilon” semnificând o urm ărire atentă și a agregatelor
monetare, ca indicatori relevan ți pentru infla ția pe termen mediu și lung.
Elveț ia a utilizat țintirea agregatelor monetare, o perioad ă relativ lung ă de timp, ca ancor ă
nominală a politicii, îns ă această strategie s-a dovedit a fi ineficient ă, similar cazului
Germaniei, ap ărând o ruptur ă între instrumentul politicii monetare – agregatele – și obiectivul
final – infla ția. La sfâr șitul anului 1999, Banca Naț ională a Elveției (SNB) a anun țat faptul că
politica se va baza pe stabilitatea pre țurilor definită ca valoare a infla ției mai mic ă de 2%, cu
toate că moneda ar fi trebuit s ă joace un rol important.
În martie 2001 alte dou ă țări au adoptat țintirea infla ției: Norvegia și Islanda. În cazul
Norvegiei exist ă un alt obiectiv de politic ă monetară adiacent infla ției acesta fiind reprezentat
de cursul de schimb. Litera tura de specialitate indic ă și Banca Central ă American ă (FED) ca o
bancă centrală ce aplic ă un regim de politică monetară apropiat de țintirea infla ției, cu
diferența notabilă că legislația (legea „Humphrey-Hawkins”) impune un al doilea obiectiv –
creșterea economic ă –, aceast ă afirmație fiind sus ținută în ultima perioad ă și de decizii
concrete – publicarea de c ătre FED a unor rapoarte similare cu cele de infla ție, tot cu o
frecvență trimestrial ă, care con țin previziuni pentru principa lele variabile economice din –
Bernanke (2007).
În privința unei eventuale întreb ări în privin ța succesului acestui regim de politic ă monetară
Mishkin (2000a) afirm ă: „ră spunsul simplu al acestei întreb ări este da, cu unele calific ări”.
Țările care au adoptat acest regim au put ut reduce semnificativ rata infla ției față de cea
așteptată ținând cont de experien ța anterioară .
Bernake, Laubach, Mishkin și Posen (1999) au ară tat că inflația rămâne scă zută în cazul
aplicării regimului de țintire a infla ției, față de nivelul pe care l-ar fi atins conform unor
previziuni folosind estim ări VAR cu date din perioada anterioar ă țintirii infla ției. Mai mult,
odată ce inflația a fost redus ă la valori consistente cu stabilitatea pre țurilor, aceasta a r ămas
redusă chiar și în perioade de cre ștere economic ă susținută. Totodată țintirea infla ției pare a fi
devenit un punct cen tral al construcț iei institu ționale a sistemului financiar interna țional
actual, dar care spre deosebire, spre exemplu, de sistemul instituit la Bretton-Woods în 1944,
nu necesită o coordonare interna țională, etaloane comune sau o țară pivot – Laidler (2007),
18/166

Rose (2007). Într-un an umit sens autorii remarc ă că, spre deosebire de sistemul anterior,
actualul sistem financiar interna țional este diametral opu s, deoarece construcț ia sa porne ște de
la nivel individual, urmând ca tr ăsăturile comune s ă determine și coordonatele cooper ării
internaționale (o abordare bottom-up ), spre deosebire de abordarea anterioar ă ce pornea de la
coordonate stabilite la o conferin ță comună, instituții interna ționale ce trebuiau s ă
implementeze un anumit tip de sistem, precum și o țară centrală sau pivot a întregului sistem
(abordare de tip top-down).
Țintirea infla ției în economiile de pia ță emergente
Paulin (2006) sau Mishkin (200b) consider ă că în ciuda serioaselor probleme ale țărilor în
curs de dezvoltare legate de infla ție, țintirea infla ției nu era pentru unele din țările emergente
cea mai potrivit ă strategie de politic ă monetară . Implementarea unui cadru specific acestui
regim a fost perceput ă ca o sarcin ă descurajatoare, care presupunea, printre alte lucruri, un
anumit nivel de expertiz ă al deciden ților de politic ă monetar ă, funcț ionarea pie țelor și o
infrastructur ă instituțională care părea a nu exista în majoritatea acestor economii. Alte
regimuri de politic ă monetară, precum cel al cursului de schimb fix, erau considerate a fi mai
potrivite. Cu timpul, economiile în curs de dezvoltate au ajuns s ă fie privite în ipostaza de cei
mai mari beneficiari poten țiali ai țintirii infla ției, regim ce le poate oferi o ancor ă nominală
clară și credibilitatea politicii, care le lipse ște – Mishkin (2004). Lite ratura de specialitate
subliniază însă că doar în anumite condiț ii implementarea acestei strategii poate avea succes,
printre acestea num ărându-se dezvoltarea unor institu ții fiscale, financiare și monetare
puternice, precum și abordarea corectă a dinamicii cursului de sc himb din perspectiva politicii
monetare – Jonas și Mishkin (2003).
Datorită succesului dezinfla ției în țările dezvoltate, la mijlocul anilor 1990, țintirea infla ției a
fost privit ă ca o cale spre performan ță în politica monetar ă. În perioada 1997-2002, cel puț in
13 economii în tranzi ție (Israel, Cehia, Polonia, Brazilia, Chile, Columbia, Africa de Sud,
Thailanda, Coreea, Mexic, Ungaria, Peru și Filipine) au adoptat regimul de țintire a infla ției.
În perioada 2005-2006 acest regim a fost adoptat și de România, Slovacia, Indonezia și
Turcia.
Un studiu recent realizat de c ătre Fondul Monetar Interna țional (2006) compar ă performan ța
macroeconomic ă a celor 13 țări care au introdus acest regim cu a altor 29 de state în curs de
dezvoltare care nu au adoptat țintirea infla ției. Este eviden țiat faptul c ă performan ța
macroeconomic ă în ță rile care aplic ă țintirea infla ției este superioar ă țărilor care folosesc alte
regimuri de politic ă monetară. Deși analize viitoare sunt necesare pentru a confirma aceste
rezultate, autorii sugereaz ă că țintirea infla ției poate fi într-adev ăr aplicată cu succes de că tre
un grup mai larg de țări decât se credea anterior.
În unele economii emergente țintirea infla ției coexist ă cu alte obiective sau strategii de
politică monetară. Exemple sunt Chile, Columbia, Israel și Polonia unde cursul de schimb este
un obiectiv secundar al politicii mone tare conform Haldane (1998), Morandé și Schmidt-
Hebbel (2000) sau Leiderman și Bufman (2000).
Particularit ăți ale regimului de țintire a infla ției din România
Precondi ții ale trecerii la țintirea direct ă a inflaț iei în România
În vederea aplic ării cu succes a regimului de țintire a infla ției, trebuie îndeplinite anumite
condiții instituționale și tehnice.
Cerințele institu ționale cuprind (Carare, Schaechter, Stone și Zelmer (2002)):
• Independen ța băncii centrale;
19/166

• Transparen ță și responsabilitate;
• Lipsa dominan ței fiscale;
• Stabilitatea extern ă;
• Stabilitatea și dezvoltarea sistemului financiar;
Cerințele tehnice presupun:
• Alegerea unui indice de pre ț adecvat;
• Stabilirea explicit ă a unei ținte cantitative, a intervalului de fluctua ție acceptat și a
orizontului de timp în care se urm ărește atingerea obiectivului;
• Capacitatea de a prognoza infla ția;
Într-un studiu al FMI (2005) asupra țărilor în curs de dezvoltare se arat ă faptul că din punct de
vedere al caracteristicilor institu ționale, tehnice și economice, diferen ța dintre țările care au
trecut la țintirea infla ției și cele poten țiale este relativ mic ă, sugerând c ă acești factori nu ar
trebui să stea în fa ța adoptă rii cu succes a acestui regim de politic ă monetară. De asemenea,
s-a dovedit c ă adoptarea țintirii infla ției a fost asociat ă cu îmbun ătățiri rapide ale structurilor
instituționale și tehnice. De aceea, chiar dac ă îndeplinirea acestor cerin țe nu este critic ă în
momentul trecerii la acest regim, o abordare pro-activ ă de realizare a unor îmbun ătățiri, venită
din partea b ăncii centrale și a guvernului, poate fi esen țială pentru asigurarea condi țiilor
necesare în vederea reu șitei țintirii infla ției.
Independen ța Bă ncii Naționale a României
Independen ța băncii centrale este o precondi ție cheie pentru impl ementarea cu succes a
politicii monetare și pentru realizarea unei cre șteri economice sustenabile. Înc ă de la
adoptarea țintirii infla ției în august 2005, BNR dispunea de un anumit nivel de independen ță
față de structurile politice în vederea îndeplinirii atribuț iilor sale statutare, conform Legii nr.
312/28.06.2004 privind Statutul B ăncii Naționale a României.
Independen ța este important ă pentru îndeplinirea de c ătre banca central ă a obiectivului s ău
primar. Potrivit Statutului, „obiectivul fundamental al B ăncii Naționale a României este
asigurarea și menținerea stabilit ății preț urilor” (Art.2, alin.1). Importan ța stabilităț ii
prețurilor provine și din motive normative și exogene, reprezentând o condi ție pentru
acceptarea în Zona Euro.
Un anumit nivel de independen ță față de influenț a politică permite b ăncii centrale s ă reziste
anumitor presiuni. Importan ța independen ței apare ca o condi ție primară datorită
politicienilor, care pot încerca s ă forțeze banca central ă să adopte m ăsuri ce ar impune ca pe
termen scurt s ă conducă la creșteri economice importante, îns ă cu un impact negativ asupra
inflației pe termen lung.
Termenul de independen ță face referire la mai multe aspecte:
• Independen ța instituțională se refer ă la situația în care realizând sarcinile ș i cerințele
date prin lege sau orice alte activit ăți, Consiliul de Administra ție al BNR nu trebuie s ă
primească instrucțiuni din partea Pre ședintelui, Parlamentului, Guvernului sau a
oricărei alte entit ăți (Legea nr.312/28.06.2004, art. 3, alin. 1).
• Independen ța personal ă constă în înlă turarea oric ăror presiuni politice ce pot fi
exercitate în timpul numirii sau demiterii membrilor Consiliului de Administra ție al
BNR. Cei nou ă membri ai Consiliului de Administra ție sunt numi ți pe o perioad ă de 5
ani, cu posibilitatea reînnoirii mandatului, de c ătre Parlament, la propunerea
comisiilor permanente ale celor dou ă Camere (Legea nr.312/28.06.2004, art. 33, alin.
3 și 4). Statutul BNR define ște în mod riguros și condiț iile care ar justifica demiterea
20/166

membrilor Consiliului de Administra ție („dacă acesta înceteaz ă să îndeplineasc ă
condițiile necesare pentru exercitarea atribu țiilor sale sau dac ă se face vinovat de
abateri grave” – Legea nr.312/28.06.2004, art. 33, alin. 6).
• Independen ța operaț ională constă în autonomia BNR în formularea țintelor de infla ție
și stabilirea instrumentelor necesare atingerii acestora. BNR î și stabilește în mod
independent politica monetar ă, cea de curs de schimb și regimul valutar (Legea
nr.312/28.06.2004, art. 5). De asemenea, BNR „sprijin ă politica general ă a statului,
fără prejudicierea obiectivului s ău fundamental privind asigurarea și menținerea
stabilității prețurilor” (Legea nr.312/28.06.2004, art. 2, alin. 3).
• Independen ța financiară presupune interzicerea oric ărei finanțări directe a sectorului
public sau a entit ăților pe care le controleaz ă. Bugetul anual de venituri și cheltuieli se
aprobă de Consiliul de Administra ție al BNR, fiind verificat conform auditului intern
(Legea nr.312/28.06.2004, art. 41). În nu mele Consiliului de Administra ție,
Guvernatorul BNR prezint ă Parlamentului, pân ă la data de 30 iunie a anului urm ător,
Raportul anual al B ăncii Naționale a României, care cuprinde activit ățile, situaț iile
financiare anuale și raportul de audit, acesta fiind dezb ătut, fără a fi supus votului, în
ședința comună a celor dou ă Camere ale Parlamentului.
Transparen ță și responsabilitate
Transparen ța poate fi definit ă ca un mediu în care banca central ă furnizeaz ă într-o manier ă
deschisă , clară și într-un termen sc urt, toate informa țiile relevante legate de mandatul s ău,
strategia, evalu ările și deciziile, dar și procedurile sale, c ătre publicul general și piețe.
Transparen ța se referă , mai exact, la capacitatea de în țelegere de c ătre public a întregului
proces de realizare a politicii monetare.
În prezent, majoritatea b ăncilor centrale consider ă transparen ța ca fiind o component ă crucială
a cadrului de politic ă monetară, subliniind importan ța unei comunic ări efective și a unei
interacțiunii potrivite cu publicul. În cele din urm ă, toate eforturile de cre ștere a transparen ței
au scopul de a asigura faptul c ă politica monetar ă este mai bine în țeleasă de că tre public și de
aceea ea devine mai credibil ă și mai eficient ă. În primul rând, transparen ța impune ca banca
centrală să explice în mod clar cum î și interpreteaz ă mandatul și să prezinte anticipativ
obiectivele sale de politic ă monetară . Acestea ajută publicul s ă monitorizeze și să evalueze
performan ța băncii centrale. În plus, banca central ă trebuie s ă explice cadrul analitic folosit
pentru luarea deciziilor la nivel intern și pentru evaluarea st ării economiei precum ș i
raționamentul economic ce st ă la baza deciziilor sale de politic ă monetară. Transparen ța poate
fi sprijinit ă de existen ța unui mecanism pentru luarea d eciziilor la nivel intern, clar și
sistematic cât și prin comunicarea extern ă cu publicul, mai precis prin anunț area în mod
public a strategiei de politic ă monetară. Cea mai important ă preocupare a b ăncii centrale,
legată de transparen ță, trebuie s ă fie eficacitatea politicii moneta re în îndeplinirea obiectivului
său statutar.
Transparen ța determin ă eficiența politicii monetare pentru o serie de motive. În primul rând, o
bancă centrală își poate cre ște credibilitatea, adoptând o atitudine clar ă în ceea ce prive ște
îndeplinirea mandatului s ău. Când o banc ă centrală este perceput ă ca fiind capabil ă și dispusă
să își îndeplineasc ă mandatul, a șteptă rile legate de pre ț sunt bine ancorate. În acest sens,
comunicarea frecvent ă referitoare la evaluarea situa ției economice de c ătre banca central ă este
utilă. Mai mult, este important pentru b ăncile centrale s ă fie deschise și realiste în legă tură cu
ce pot și ce nu pot face utilizând politica monetar ă. În al doilea rând, un angajament puternic
față de transparen ță impune disciplin ă decidenților de politic ă monetar ă, asigurând c ă
deciziile și argumentele lor sunt consistente în timp. Facilitarea cercet ării publice a acț iunilor
politicii monetare stimuleaz ă centrele de decizie s ă își îndeplineasc ă mandatele încredin țate
21/166

așa cum ar trebui. În al treilea rând, anun țând în mod public st rategia de politic ă monetară și
comunicând evalu ările sale periodice legate de dezvoltarea economic ă, banca central ă
ghidează piața astfel încât expecta țiile să se formeze într-un mod mult mai exact și mai
eficient. Aceasta ajut ă piața să înțeleagă care este ră spunsului sistematic al politicii monetare
la dezvoltarea economic ă și la diversele șocuri ce pot afecta economia, precum și să
anticipeze direc ția politicii monetare pe termen mediu, f ăcând-o astfel predictibil ă. O
asemenea predictibilitate este important ă pentru conducerea politic ii monetare: în timp ce
banca central ă doar în mod direct controleaz ă rata de dobând ă pe termen foarte scurt, valorile
așteptate ale acestor rate pe orizonturi de timp mai lungi și prima indus ă de incertitudinea
legată de nivelurile viitoa re ale acesteia prezint ă o mare importan ță pentru transmisia politicii
monetare în economie. Dac ă agenții pot anticipa r ăspunsurile politicii monetare, aceasta
permite o încorporare rapid ă o oricăror modific ări a acesteia în variabilele financiare. La
rândul să u, această viteză de reacție mai mare, poate scurta proc esul de transmisie prin care
politica monetar ă influențează deciziile de investire și consum și accelereaz ă orice ajustă ri
economice necesare, amplificând eficien ța politicii monetare.
Importanța transparen ței pentru sistemul bancar central modern este reflectat ă de faptul c ă o
comunicare efectiv ă și o interac țiune cu publicul, media și participan ții la piață amplific ă
credibilitatea, predictibilitatea și eficiența politicii monetare.
Eijffinger și Geraats (2005) de finesc transparen ța politicii monetare ca limita pân ă la care
băncile centrale prezint ă informaț ia legată de procesul de reali zare a politicii monetare.
Potrivit lui Geraats (2002) se pot distinge cinci aspecte ale transparen ței: politic ă, economică ,
procedurală , legată de politica monetar ă și operațională. Aceste aspecte ale transparenț ei
corespund prezent ării informa ției în legătură cu stadiile de realizare a politicii monetare.
• Transparen ța politică (Political transparency ) se refer ă la deschiderea fa ță de
obiectivele de politic ă monetară. Aceasta cuprinde o declarare a obiectivelor formale
de politic ă monetar ă, incluzând o prioritizare explicit ă în situația unor poten țiale
obiective conflictuale și țintele cantitative . Transparen ța politicii monetare este
intensificat ă de aranjamente institu ționale, precum independen ța băncii centrale și
contractele acesteia, de oarece acestea asigur ă că nu există o influen ță exagerată sau o
presiune politic ă datorită căreia să se abată de la obiectivel e sale statutare.
• Transparen ța economic ă (Economic transparency) face referire la informa ția
economic ă care este utilizat ă în politica monetar ă. Aceasta include datele economice
utilizate de banca central ă, modelele de politic ă monetar ă folosite pentru realizarea
previziunilor sau pentru evaluarea impactului deciziilor sale și previziunile interne pe
care se bazeaz ă banca centrală . Ultimele sunt importante în mod particular întrucât
acțiunile politicii monetare au efect numai dup ă un număr important de lag-uri. Astfel
că acțiunile băncii centrale tind s ă reflecte evolu țiile anticipate.
• Transparen ța procedural ă (Procedural transparency) se referă la modul în care sunt
luate deciziile de politic ă monetară . Aceasta presupune o regul ă de politică monetară
explicită sau o strategie care să descrie cadrul de politic ă monetară și (eventual)
înregistrările deliber ărilor privind politica actual ă, precum și a modalit ății în care
decizia de politic ă monetară a fost luat ă. Acest lucru poate fi realizat prin emiterea de
minute ale ședințelor și respectiv a distribu ției voturilor ( minutes și voting records).
• Transparen ța politicii monetară (Policy transparency) face referire la comunicarea
promptă a deciziilor de politic ă monetară. În plus, include o explicație a deciziei, cât
și o traiectorie viitoare a acțiunilor. Ultima este cu atât mai relevant ă deoarece
acțiunile de politic ă monetară sunt realizate, de obicei, într-o manieră discretă.
22/166

• Transparen ța operaț ională (Operational transparency) privește implementarea
acțiunilor de politic ă monetară ale băncii centrale. Presupune o analiz ă a erorilor de
implementare a deciziilor în atingerea țintei stabilite, precum și a ș ocurilor
macroeconomice care afecteaz ă transmisia politicii monetare.
În ceea ce prive ște transparen ța, banca central ă are întâlniri, unele stabilite prin lege, cu
guvernul, oficialii trebuind s ă foloseasc ă toate oportunit ățile spre a face cunoscute discu țiile
cu privire la strategia de politica monetar ă. Băncile centrale, care au adoptat țintirea direct ă a
inflației, sunt angajate s ă publice un raport de infla ție (RI în continuare). Prima banc ă care a
publicat un astfel de document a fo st Banca Angliei în anul 1993.
Fracasso, Genberg și Wyplosz (2003) realizeaz ă un studiu asupra rapoartelor de inflaț ie
existente la acea dat ă. Autorii analizeaz ă rapoartele de infla ție a 20 de țări și trag o serie de
concluzii, principala fiind c ă aceste rapoarte trebuie s ă prezinte informa țiile relevante. Un bun
RI trebuie s ă țină cont de trei mari aspecte. În primul rând, trebuie s ă includă o analiză a
situației economice curente. A ceasta presupune studii lega te de venit, de pia ța muncii (salarii
și gradul de ocupare al for ței de muncă ), dezvolt ări monetare și financiare și de condiț iile
externe. Apoi, trebuie s ă prezinte o previziune a ratei de infla ției împreun ă cu riscurile
asociate. Prognozele de politic ă monetară nu sunt suficiente întrucât în cele mai multe cazuri,
acțiunile politicii monetare depind de evolu ția probabil ă a altor variabile macroeconomice
precum cre șterea PIB-ului, șomajul, cursul de schimb, contul curent și în anumite țări, situația
principalelor sectoare economice. De aceea, RI trebuie s ă prezinte și previziuni cu privire la
aceste variabile macroeconomice cheie și structura logic ă, din punct de vedere teoretic, care
leagă aceste concepte. Al tr eilea aspect se refer ă la politica monetară . RI trebuie s ă explice
modalitatea în care Consiliul de Politic ă Monetar ă interpreteaz ă situația actual ă și
previziunile, precum și incertitudinile prezente și viitoare. De asemenea, este necesar ă
prezentarea felului în care Consiliul de Politic ă Monetar ă privește analizele anterioare,
previziunile și deciziile.
Potrivit lui Mishkin (2000a) urm ătoarele canale de comunicare sunt utilizate de c ătre băncile
centrale în țările în care a fost adoptat ă țintirea direct ă a inflației pentru a oferi mai multe
explicații publicului general, participan ților pe pie țele financiare și politicienilor:
• scopurile și limitele politicii monetare, incluzând ș i argumentele pentru țintele
monetare;
• valorile numerice ale țintelor de infla ție și modalitatea de determinare a acestora;
• modalitățile de atingere a țintelor de infla ție în condi țiile economice actuale;
• motive ale devia țiilor de la ț inta de infla ție.
Aceste eforturi de comunicare au îmbun ătățit planificarea sectorului privat prin reducerea
incertitudinii privi nd politica monetar ă, rata dobânzii și inflația; a fost promovat ă dezbaterea
publică a politicii monetare, prin prezentare c ătre public a ceea ce poate și ce nu poate realiza
politica monetar ă; au fost clarificate responsabilit ățile băncii centrale și a politicienilor în
conducerea politicii monetare.
Responsabilitatea (Accountability ) este elementul central al legitimit ății democratice. Poate fi
înțeleasă ca o obligaț ie legală și politică a unei bănci centrale independente de a explica și de
a-și justifica deciziile c ătre public ș i către cei ce i-au numit. Un mandat definit în mod clar
reprezintă baza legitimit ății democratice de delegare a politicii monetare c ătre o banc ă
centrală independent ă, iar o aten ție sporită asupra mandatului de stabilitate a pre țurilor
conduce la cre șterea responsabilit ății. Aceast ă responsabilitate impune disciplin ă băncii
centrale în vederea îndeplinirii sarcinilor sale cât mai bine. Canalele de asigurare a
responsabilit ății băncii centrale depind de cadrul institu țional și de mandatul b ăncii.
23/166

Cea mai puternic ă formă a acestei tr ăsături a băncii centrale se întâlne ște în cazul Noii
Zeelande, unde guvernul are dreptul de a-l penaliza pe guvernatorul b ăncii centrale dac ă
țintele de infla ție nu sunt atinse. În alte țări, responsabilitatea b ăncii centrale este mai pu țin
formalizat ă. Totuși, transparen ța politicii asociate cu țintirea infla ției, tinde s ă crească
responsabilitatea b ăncii centrale c ătre publicul general și către guvern.
Având în vedere problema transparen ței și responsabilit ății putem constata c ă Banca
Națională a României are o gam ă largă de publica ții, cu frecven țe de apariț ie diferite, fiecare
realizând o selec ție a informa țiilor oferite, func ție de subiect ș i periodicitate. Dintre acestea
menționez Rapoartele asupra Infla ției, Buletinele lunare, Rapoartele Anuale prezentate în
Parlament, Rapoarte asupra stabilit ății financiare, Buletine de conjunctur ă, etc. Totodată BNR
susține, prin persoanele desemnate ca vectori în cadrul strategiei de comunicare, prezent ări
publice la diverse forumuri de afaceri și științifice, conferin țe de presă, etc. Putem conchide,
luând în considerare aceste eviden țe, că și această precondiție pare a fi îndeplinit ă.
Dominan ța fiscală
Aplicarea regimului de țintire a infla ției porne ște de la ipoteze standard privind
comportamentul celorlalte vari abile macroeconomice la modific ări ale instrumentului de
politică monetar ă (rata dobânzii). Desigur, dominan ța fiscală și cea monetar ă au fost
delimitate ini țial de Sargent și Wallace în 1981, ele privind comportamentul Ricardian sau
non-Ricardian al sistemului și inducând presiuni asupra politic ilor monetare de a monetiza
datoria indus ă de politici fiscale ir esponsabile (idee denumit ă și teoria determin ării fiscale a
nivelului pre țurilor – „fiscal theories of the price level” a șa cum sunt acestea expuse de
Woodford).
În cazul lipsei dominan ței fiscale, o cre ștere a ratei de dobând ă de politic ă monetară ar trebui
să conducă la o apreciere de curs și la o creștere a atractivit ății obligațiunilor guvernamentale
interne. Totu și, în condi țiile în care stocul de datorie public ă este foarte mare, politica fiscal ă
este configurată greșit (o pondere foarte mare a împrumuturilor externe), sau investitorii
înregistreaz ă o creștere brusc ă a aversiunii la risc, cre șterea de dobând ă ar putea conduce la
creșterea probabilităț ii de insolvabilitate a guvernului. Acest lucru poate determina efecte
inverse a m ăsurii de politic ă monetară amintită anterior: deprecierea monedei na ționale și
scăderea atractivit ății obligațiunilor interne (Blanchard (2004)). La rândul s ău, aceast ă
evoluție poate induce o cre ștere a nivelului pre țurilor prin intermediul pre țurilor de import,
moment în care procesul se poate relua.
Lipsa dominan ței fiscale și deci a condi țiilor pentru ca politica monetar ă să inducă efecte
nedorite, este o precondi ție a implement ării unui regim de țintire a infla ției. Pentru România,
cu valori ale datoriei publice externe relativ mici și niveluri ale deficitului bugetului general
consolidat mai mici de 3% din anul 2002 (valori calculate pe ba za cifrelor de deficit bugetar
exprimate în aceia și metodologie cu cea a conturilor na ționale, conform standardului de
raportare al BCE expus în Government Finance Statistics Guide, BCE, Ianuarie 2007) riscul
apariției acestui fenomen este redus, f ăcând ca aceast ă precondiție să fie îndeplinit ă.
Fenomenul dominan ței fiscale și-a redus aria de inciden ță, atât din punctul de vedere al
finanțării bugetului public, cât și al finan țării sectoriale, conform studi ului realizat de Popa
(2002). Totodat ă veniturile din senioraj, constat ă același studiu, sunt mai mari decât în țările
dezvoltate, dar mai mici comparativ cu țările din regiune ce au aplicat o strategie de țintire a
inflației, mărimea relativ mai ridicat ă în țările emergente fiind un fenomen explicabil din
punct de vedere economic.
24/166

Stabilitatea extern ă
Un alt element important pent ru introducerea unui regim de țintire a infla ției este existen ța
stabilității externe. În contextul unei economii mici și deschise, stabilitatea extern ă trebuie
văzută atât din punctul de vedere al cursului de schimb dar și al determinan ților acestuia –
tipul și structura fluxurilor de capital, gradul de dezvoltare al pie ței valutare, gradul de
dolarizare / euroizare al economiei, existen ța unor dezechilibre în bilan țurile institu țiilor
financiare între nivelul activelor și pasivelor în valut ă, etc. La momentul introducerii
regimului de țintire a infla ției (august 2005), BNR realizase o parte din liberalizarea par țială a
contului de capital (detalii în Capitolul 3), redusese frecven ța interven țiilor pe pia ța valutară,
dar mărise volumul acestora, urmând ca pe parcursul anului 2005 s ă se renun țe la acest
instrument de politic ă monetară (octombrie 2005). Totodată , gradul de deschidere al
economiei cunoa ște o creș tere susținută și apoi o stabilizare (d etalii în Capitolul 3).
Având în vedere aceste elemen te de apreciere a stabilit ății externe se poate conchide c ă
aceasta era îndeplinit ă la momentul adoptă rii țintirii infla ției în România, dar prezint ă o
degradare în ultima perioad ă, cel puțin din punctul de vedere al acoperirii deficitului de
balanță comercial ă cu investi ții străine directe și al ponderii acestui deficit în PIB.
Stabilitatea și dezvoltarea sistemului financiar
Un sistem financiar dezvoltat și sănătos este o precondi ție pentru aplicarea acestui regim de
politică monetară – Mishkin (2004c). Un sistem bancar marcat de deficien țe sistemice, face
imposibil ă implementarea politicii monetare, deoarece un șoc indus de aceasta ar putea
conduce la falimente bancare care la râ ndul lor, prin c ontagiune, determin ă crize valutare sau
ale sistemului financiar în ansamblu. Inciden ța acestor crize face ca m ăsurile ini țiale de
politică monetară restrictiv ă să fie înlocuite de evolu ții macroeconomice care induc un nivel al
prețurilor mai mare (e.g. o depreciere brusc ă a cursului de schimb sau monetizarea pierderilor
sistemului financiar). Totodat ă, niveluri mai mari ale dobânzii duc la amplificarea
problemelor ridicate de asimetria de informa ție, cu atât mai periculoase pe o pia ță insuficient
dezvoltată. Un sistem financiar stabil se caracterizeaz ă printr-o vulnerabilitate redus ă la
șocuri, iar un contra-exemplu este situa ția din anii 1997-1999 când vulnerabilit ățile sistemului
bancar românesc au f ăcut ca demersurile BNR s ă vizeze consolidarea sa, cu sacrificarea
inevitabil ă a obiectivului principal al politicii monetare – infla ția.
În graficele urm ătoare sunt prezenta ți o serie de indicatori ai performan ței și stabilității
sistemului bancar din Români a (sursa datelor este sec țiunea statistic ă a buletinului lunar, baza
de date a BNR și calcule proprii).
Evoluția sistemului financiar din România este marcat ă de creșteri rapide ale ponderii
agregatelor monetare în PIB (între 2001 și 2005 ponderea creditulu i neguvernamental ca
procent în PIB s-a dublat de la aproximativ 10,1% la 21,1%). Totodat ă ratele de rentabilitate
sunt pozitive (ROA fiind în jur de 2% iar ROE apropiat de valori de 20% în perioada 2002-
2007). Sistemul bancar românesc prezint ă niveluri reduse ale creditelor neperformante și un
nivel al capitaliz ării peste normele legale (în unii ani nivelul raportului de solvabilitate a
depășit 20%, deș i normele legale prevedeau un nivel minim de 12%).
Ratele riscului de credit s unt reduse (în jur de 3,5%) ceea ce conduce la concluzia unei
ponderi mici în totalul portofoliulu i de credite a celor cu probleme.
Indicatorii de lichiditate arat ă și aceștia o bună acoperire cu active lichide a surselor atrase și
împrumutate.
Valorile tuturor acestor indicatori conduc la concluzia îndeplinirii și acestei precondi ții pentru
aplicare regimului de țintire a infla ției.

25/166

Figura 1 Indicatori privind stabilitatea sistemului bancar din România
Ratele riscului de credit
0,001,002,003,004,005,006,00
ian.02
mai.02
sep.02
ian.03
mai.03
sep.03
ian.04
mai.04
sep.04
ian.05
mai.05
sep.05
ian.06
mai.06
sep.06
ian.07
mai.07
sep.07%
0,0010,0020,0030,0040,0050,0060,0070,00
Rata riscului de credit 1
Rata riscului de credit 2
Rata riscului de credit 3
Rata generala de risc
(scala din dreapta)
Solvabilitatea si capitalizarea sectorului bancar
0,005,0010,0015,0020,0025,0030,00
ian.02
mai.02
sep.02
ian.03
mai.03
sep.03
ian.04
mai.04
sep.04
ian.05
mai.05
sep.05
ian.06
mai.06
sep.06
ian.07
mai.07
sep.07%Raport de solvabilitate
Rata capitalurilor proprii
Indicatori de lichiditate
0,0010,0020,0030,0040,0050,0060,0070,00
ian.02
mai.02
sep.02
ian.03
mai.03
sep.03
ian.04
mai.04
sep.04
ian.05
mai.05
sep.05
ian.06
mai.06
sep.06
ian.07
mai.07
sep.07%
0,000,501,001,502,002,503,003,504,00Lichiditatea imediata
Indicator de lichiditate
(scala din dreapta)Indicatori de performata bancara
0,001,002,003,004,005,006,007,00
ian.02
mai.02
sep.02
ian.03
mai.03
sep.03
ian.04
mai.04
sep.04
ian.05
mai.05
sep.05
ian.06
mai.06
sep.06
ian.07
mai.07
sep.07%
0,005,0010,0015,0020,0025,0030,0035,0040,0045,00ROA
ROE (scala din dreapta)
Indicatorii din gr afice sunt definiț i astfel:
o Rata riscului de credit 1 se calculeaz ă ca expunere neajustat ă, aferentă creditelor și
dobânzilor clasificate în categoriile îndoielnic și pierdere raportat ă la total credite și
dobânzi clasificate, exclusiv elementele în afara bilan țului;
o Rata riscului de credit 2 este ra portul expunerii ne ajustate, aferent ă creditelor și
dobânzilor clasificate în categoriile îndoielnic și pierdere și totalului creditelor și a
dobânzilor clasificate, inclusiv elementele în afara bilan țului;
o Rata riscului de credit și a plasamentelor interbancare 3 se determin ă ca expunerea
neajustată , aferentă creditelor bancare, nebancare și a plasamentelor interbancare și
dobânzilor clasificate în categoriile îndoielnic și pierdere raportat ă la total credite,
plasamente interbancare și dobânzi aferente clasificate;
26/166

o Lichiditate imediat ă se defineș te ca fiind disponibilit ățile și depozitele la b ănci
(valoare net ă) la care se adaug ă titlurile de stat negajate raportate la surse atrase și
împrumutate;
o Indicatorul de lichiditate se calculeaz ă ca raportul între lichiditatea efectiv ă și cea
necesară;
o ROA este raportul profit net pe total activ;
o ROE se calculeaz ă ca raport între profitul net și capitalurile proprii.
Alegerea unui indice de pre ț adecvat
În majoritatea țărilor ce aplic ă țintirea infla ției, aceasta se prezint ă sub forma unui indice total
de inflaț ie2, în acest caz existând un num ăr relativ mare de clauze de exonerare, întâlnindu-se
însă și țări ce țintesc o infla ție netă sau de baz ă3 (aceasta fiind ob ținută prin scă derea din
inflația totală a celei corespunz ătoare pre țurilor administrate, a p ărții datorate modific ării
sistemului fiscal, a pre țurilor la energie, alimente). În toat e variatele de alegere a indicelui de
inflație dobânzile aferente creditelor ipotecare și alte elemente asem ănătoare sunt excluse;
acestea sunt de natur ă să inducă un comportament neadecvat al politicii monetare, deoarece o
creștere a dobânzii ar fi asociat ă cu o creștere a indicelui de inflaț ie ca urmare a pl ăților de
dobânzi mai mari.
Alegerea tipului de indice de infla ție țintit se afl ă într-o puternic ă legătură cu clauzele de
exonerare pe care banca central ă respectiv ă le poate invoca pentru a fi exonerat ă de
eventualele contra-performan țe inflaționiste.
Argumentele pentru alegerea unui indice al infla ției totale pornesc de la ideea cunoa șterii
acestuia de c ătre publicul larg, a în țelegerii modului de calcul, precum și a determin ării
acestuia de c ătre institu ții autonome fa ță de banca central ă. Dezavantajele constau în
includerea unor tipuri de pre țuri care nu sunt influen țate de politica monetar ă, ci de fenomene
și decizii exogene instrumentelor b ăncii centrale. Desigur, reducerea acestor pre țuri, precum
și a eventualelor efecte ale șocurilor de ofert ă nu ar trebui să constituie preocup ări ale
decidenților de politic ă monetară . Clauzele de exonerare serv esc tocmai acestui scop, al
delimitării răspunderii b ăncii centrale fa ță de setul restrâns al circumstan țelor independente de
influența politicii moneta re, dar care afecteaz ă performan ța dezinfla ționistă.
De asemenea, cauzele de exonerare trebuie folosite cu precau ție, doar în cazuri bine
justificate, anun țarea lor prealabil ă neexcluzând îns ă unele costuri de credibilitate pentru
banca central ă ce le utilizeaz ă. În mod ideal, dacă șocurile și politicile ce influen țează
prețurile necontrolabile de c ătre banca central ă ar fi predictibile, nivelul acestora ar trebui s ă
fie luat în considerare în stabilirea țintelor de infla ție și a traiectoriilor dezinfla ționiste
asumate. Banca Na țională a României țintește indicele pre țurilor de consum, iar cl auzele de exonerare
anunț ate sunt, conform lui Is ărescu (2005), urm ătoarele:
• creșteri substan țiale ale pre țurilor externe ale materiilor prime, surselor de energie și
ale altor bunuri;

2 Exemple fiind: Africa de Sud, Australia, Brazilia, Cehia (din 2001), Chile, Columbia, Elve ția, Israel, Marea
Britanie, Mexic, Noua Zeeland ă, Peru, Polonia, Spania, Suedia, Ungaria.
3 Exemple sunt: Canada (obiectiv opera țional), Cehia (pân ă in 2001), Finlanda (pân ă la intrarea în SEBC),
Thailanda.
27/166

• calamități naturale sau alte evenimente extraordinare asimilate, cu impact infla ționist
prin intermediul costurilor și al cererii, inclusiv modific ări imprevizibile ale pie ței
produselor agricole;
• fluctuaț ii ample ale cursului de schimb al leul ui datorate unor cauze aflate în afara
fundamentelor economice interne și a implement ării politicii monetare a BNR;
• abateri majore ale pre țurilor administrate de la programul de corec ții anunțat de
Guvern, atât în ceea ce prive ște amplitudinea acestora, cât și respectarea calendarului
de aplicare propus;
• abaterea de la program a implement ării și a rezultatelor politicii fiscale și a celei a
veniturilor.
Desigur, BNR urm ărește și evoluția altor indici de pre ț, fapt eviden țiat de Rapoartele asupra
Inflaț iei publicate, ace știa fiind calcula ți prin deducerea din indicele total a unor categorii de
prețuri – pre țuri administrate (ob ținându-se CORE1), cele la combustibili (ob ținându-se
CORE1 ajustat) și LFO (ceea ce conduce la indicele CORE2). Metoda de determinare a
acestor indici a avut în vedere simplitatea calcul ării acestora, faptul c ă semnifica ția lor este
totuși accesibil ă publicului larg, iar dimens iunea lor este un mai bun indicator al presiunilor
inflaționiste din economie.
Stabilirea țintelor, a intervalului de fluctua ție și a orizontului de timp
Ținta de infla ție a BNR este fixat ă la nivelul indicelui general al pre țurilor de consum,
motivele fiind legate de calcularea în afara BNR a acestuia, cunoa șterea de c ătre public a
acestei m ăsuri de infla ție și dificultatea în a prezenta publicului modalit ățile de ajustare ale
inflației de baz ă pentru a ob ține un alt indice de pre ț – Popa (2002). Acest mod de definire a
țintelor a fost ales de majoritatea țărilor ce au aplicat a cest regim de politic ă monetar ă.
Excepțiile, spre exemplu Cehia (ini țial țintea infla ția netă) – a trecut la un indice general al
preturilor în aprilie 2001, iar Canada folose ște un indice de infla ție netă ca variabil ă
operațională, pentru a conduce politica monetar ă. Alegerea țintei sub forma unui astfel de
indice de pre ț conduce la necesitatea definirii unor clauze de exonerare, banca centrală
neputând fi responsabilă pentru evolu ții ale indicelui de pre ț induse de șocuri de ofert ă, șocuri
externe de magnitudine mare și imprevizibile sau modific ări de prețuri ce nu se formează pe
piețe libere.
Intervalul de fluctua ție ales de BNR este de ±1% în jurul țintei centrale, aceast ă plajă de valori
trebuind atins ă de indicele de pre ț la finalul anului. În literatura de specialitate și în practica
țărilor ce aplic ă un astfel de regim de politic ă monetară există diferite moduri de definire a
țintei. Unele țări au specificat un interval de varia ție, eventual implicând un proces
dezinflaționist, sau men ținerea preț urilor într-un interval bine statuat și a cărui limite nu se
modifică în timp. Atingerea intervalului prezint ă și ea diverse modalit ăți de aplicare, acestea
variind de la p ăstrarea permanent ă a indicelui în interiorul inte rvalului (e.g. Africa de Sud,
Mexic) la atingerea sporadic ă a acestuia la un interval bine definit (de obicei sfâr șitul de an –
e.g. Brazilia, Filipine, Marea Britanie) sau p ăstrarea pre țurilor în limitele impuse pe termen
mediu (e.g. Islanda, Noua Zeeland ă, Polonia, Ungaria). Al egerea benzii de varia ție face un
compromis necesar între câ știgul de credibilitate pe termen scurt ce-l poate aduce o band ă
îngustă și pierderile pe care le poate induc e ratarea acesteia pe termen mediu și lung.
Totodată, un factor important este precizia cu care sunt realizate prognozele de infla ție în
economia respectiv ă (ce se reduce în fapt la calitatea modelului(lor) de prognoz ă utilizate),
dar și la caracteristicile ec onomiei respective (frecvenț a și intensitatea șocurilor ce lovesc
economia).
28/166

Alegerea orizontului de timp pentru care se stabilesc țintele ce trebuie atinse este strâns legat ă
de variabilitatea acestora, în cazul în care exist ă variabilitate (caracterizând în general
aplicarea în cadrul țărilor emergente) intervalul uzual fiind de aproximativ 2 ani înaintea
momentului la care acestea trebuie atinse (e.g. Brazilia, Ungaria). BNR a ales acest mod de
definire, consult ările cu Guvernul României urmând a stabili ținta ce trebuie atins ă peste 2 ani
(7,5% în 2005, 5% în 2006, 4% în 2007 și 3,8 și respectiv 3,5% în 2008 și 2009). Atingerea
unui palier de inflaț ie redus conduce la stabilirea unei ținte fixe ce p ăstrează o marjă suficientă
pentru evitarea unei eventuale defla ții sau posibila inciden ță a unor erori de m ăsurare și în
același timp men ține acest indicator la un palier u șor pozitiv care poate induce efecte
favorabile pe termen lung (Summers ( 1991), Fischer (1994), Akerlof, Dickens și Perry (1996)
și Orphanides și Perry (1997)). Lungimea intervalului de timp variaz ă în general func ție de
durata necesar ă transmisiei unui impuls de politic ă monetară în economie. Țările dezvoltate,
cu piețe financiare adânci și diversificate, au intervale de transmisie mai lungi. Relevant din
acest punct de vedere este și gradul de deschidere a economiei deoarece acesta m ărește
incidența canalului cursului de schimb, ce are ca particularitate realiz area unei transmisii
rapide și în unele țări aproape complete a ș ocurilor ce-l afecteaz ă.
Se poate aprecia c ă și din punctul de vedere al aces tor criterii, al egerea realizat ă de că tre BNR
se înscrie în cadrul teoriei și practicii interna ționale în domeniu, neexistând inadverten țe din
acest punct de vedere cu alte angaja mente asumate ale politicii monetare.
Capacitatea de a prognoza infla ția
Capacitatea de prognoz ă a inflației este principala cerin ță tehnică impusă unei bănci centrale
ce doreș te să aplice țintirea infla ției ca regim de politic ă monetară. Aceasta deoarece un astfel
de regim, de facto, urm ărește atingerea, la orizontul de t imp relevant a unei previziuni de
inflație viitoare (acest tip de politic ă fiind optim ă, așa cum demonstreaz ă printre al ții
Svensson (1997)).
O prognoz ă bună a evolu ției economiei se bazeaz ă pe cunoa șterea mecanismului de
transmisie a politicii monetare din țara respectiv ă, dar și a altor caracteristici ale economiei
respective (cu accent pe problematica curs ului de schimb în economiile mici și deschise). Alte
elemente importante pentru îndeplinirea acestei cerin țe tehnice constau în existen ța unor serii
de date relevante pe o perioad ă suficientă de timp, precum ș i a unor actualiz ări periodice a
acestora, dar și existența unui model cu fundamente teoretice, care s ă realizeze o agregare de
o manieră logică, din punct de vedere economic, a informa țiilor disponibile și care, ca o
cerință suplimentar ă, să dețină o performan ță superioar ă sau cel puț in comparabil ă cu a unor
modele uzual folosite în progno za variabilelor macroeconomice.
Un prim pas în dezvoltarea unui model econome tric este studiul real izat de Popa (2002),
ulterior fiind dezvol tat un model de prognoz ă pe termen mediu, de tip neo-keynesist, ce
furnizează prognoze pentru infla ție și sub-indicii componen ți ai acesteia, PIB ș i componentele
sale, curs de schimb, dobânzi, etc. Implementarea unei țintiri flexibile a infla ției bazate pe
prognoze a necesitat crearea în cadrul BNR a un ui nou departament dedicat acestui obiectiv –
Departamentul de Modelare și Prognoze Macroeconomice – care împreun ă cu alte
departamente de specialitate (Departamentul Studii și Publicații și Departamentul de Politic ă
Monetară) alcătuiesc un grup de lucru ce construie ște, pe baza informa țiilor disponibile, o
imagine a punctului de plecare al economiei, o prognoz ă pe termen scurt a evolu ției acesteia
și pornind de la acestea și o prognoz ă a evoluțiilor pe termen mediu. Rezultatul acestui efort
concertat, marcat de specializarea fiec ărei componente institu ționale, dar și de cooperarea
acestora într-un efort comun, este reprezentat ă de transpunerea acestei viziuni a evolu țiilor
viitoare ale economiei într-un document disponibil publicului larg.
29/166

Concluzii
Acest capitol al lucr ării identific ă regimul de ț intire a infla ției ca fiind cel mai performant pe
plan interna țional, fapt demonstrat atât de studiile teoretice, cât și de eviden țele empirice din
literatura de specialitate. Sunt identificate o serie de condi ții necesare trecerii la acest regim de
politică monetară, evaluarea îndeplin irii acestora de c ătre România oferind r ăspunsuri pozitive
la aproape toate problemele ridicate de aceste precondi ții. Totuși în privin ța unora dintre ele,
oferirea de noi eviden țe empirice ar putea înt ări concluzia adecv ării acestui regim de politic ă
monetară pentru situa ția actuală din România.
Având în vedere argumentele oferite de literatura de specialitate, dar și informa țiile
disponibile privind caract eristicile economiei române ști, putem conchide c ă una din cerin țele
tehnice – existen ța unui model de prognoz ă a inflației – ar putea fi investigat ă cu mijloace
empirice, pentru a eviden ția îndeplinirea sau nu a acesteia.
Ținând seama de aceast ă concluzie, în cadrul lucră rii se investigheaz ă mecanismele de
transmisei a politicii monetare (Capitolul 2) precum și alte trăsături importante ale unei
economii mici și deschise (cursul de schimb de echilibru și efectul HBS – în Capitolul 3). Pe
baza eviden țelor econometrice determinate în cadrul acestor capitole se construie ște și se
calibrează un model simplu de prognoz ă a inflației, acesta fiind test at pentru performan ța în
prognoză în compara ție cu alte modele econometrice uzuale (în cadrul Capitolului 4). Pornind
de la simplitatea modelului folosit, precum și superioritatea acestuia la orizontul de timp
relevant pentru politica monetar ă (demonstrată în ultima parte a Capitolului 4), se poate
conchide că alte modele, generaliz ări ale acestuia sau modele ma i detaliate ale economiei pot
potențial să obțină performanț e mai bune decât acesta, faptul demonstrând îndeplinirea și a
acestei precondi ții. Desigur investigarea acestei precondi ții ridicate de aplicarea țintirii
inflației este doar o pies ă într-un tablou mai cuprinz ător al problemelor pe care implementarea
acestui regim de politic ă monetară le poate ridica. Lucrarea de fa ță, alături de altele, vizând
probleme actuale ale politicii monetare , poate oferi o fundamentare empiric ă solidă aplicării
regimului de țintire a infla ției în România.
30/166

Capitolul 2 – Mecanisme de transmisie a politicii monetare
Structura sistemului financiar și impactul politicii monetare
Importanța structurii financiare este sus ținută de o palet ă largă de cercet ători (o referin ță fiind
Cecchetti (1999)). Varia țiile în structur ă conduc la diferen țe în răspunsul la modific ările de
politică monetară, atât din punct de vedere al amplitudinii cât și al intervalului de timp
necesar apari ției acestui r ăspuns. Este evident c ă nu toate firmele prezint ă aceeași sensibilitate
la variaț iile ratei dobânzii, existând diferen țe în cadrul aceluia și sector industrial, dar și de la
un sector la altul. De asemenea, nu toate firmel e sunt la fel de dependente de creditul bancar.
O dovadă a acestor deosebiri este Zona Euro, numeroase lucr ări (cea citat ă anterior precum și
Ehrmann (1998)) sus ținând existen ța unor diferen țe în canalele de transmisie a politicii
monetare de la o țară la alta, în ciuda integr ării piețelor de bunuri ș i servicii, politicilor
financiare și monetare uniforme precum și a sincroniz ării ciclurilor economice. Aceste
asimetrii între țările membre ale uniunii monetare sunt de natur ă să complice sarcina B ăncii
Centrale Europene. Sursa asimetri ei structurii financia re – potrivit lui Ce cchetti (iunie 1999) –
este reprezentat ă de legisla ția diferită , dar și de rolul important pe care îl joac ă structura
diferită a pieței financiare.
Diferențele de legisla ție ca surs ă de asimetrii între sistemele financiare
În mod tradi țional deosebirile dintre sist emele financiare se consider ă a fi generate de nivelul
taxelor și de regulile diferite. Totu și cauzele par a fi mai prof unde fiind legate de îns ăși
construcția legislativ ă, de aten ția pe care aceasta o acord ă drepturilor ac ționarilor și
creditorilor și de modul de aplicare a acestor legi. Ca racterul legilor este dat la rândul s ău de
tradiț ia juridică pe care dreptul civil al țării respective se bazeaz ă. Cadrul legal formeaz ă baza
pe care a ap ărut și se dezvolt ă sistemul financiar, intermedierea financiar ă și instituțiile ce o
realizează.
Funcție de modul de structurare a economiei și sectorului financiar s-au desprins mai multe
tipuri de sisteme: cel anglo-saxon ce se bazeaz ă, în special, pe pia ța de capital; sistemul
european continental bazat pe b ăncile universale; sistemul de tip asiatic, bazat pe integrarea
corporațiilor cu unit ăți bancare, fonduri de investi ții, pensii, deci pe o integrare între economia
reală și sectorul financiar. Faptul c ă fiecare din aceste sisteme are un mod propriu de
organizare din punct de ve dere legal este o dovad ă în plus, reprezentând astfel o familie
juridică distinctă .
Eficienț a politicii monetare în influen țarea nivelului pre țurilor și producției depinde, deci, de
sistemul juridic, o demonstra ție a acestei afirma ții o realizeaz ă Cecchetti (1999, pag. 19-25).
Autorul calculeaz ă funcțiile de ră spuns ale produc ției și inflației în 11 țări europene și ajunge
la concluzia c ă diferențele de amplitudine ș i chiar de tip de r ăspuns la un impuls egal al
politicii monetare sunt semnifi cative. Cauzele sunt de natur ă juridică , susține Cecchetti, și
sunt cu atât mai mari de la o țară la alta cu cât acestea sunt mai diferite din punct de vedere al
tipului de sistem juridic, dar și al tradițiilor juridice.
Esența legăturii dintre sistemul juridic și cel financiar const ă în disponibilitatea investitorilor
de a furniza capital doar în m ăsura în care au garan ția recuperă rii sumelor avansate. Pentru
acționari acesta presupune dreptul de a concedia managerii ce nu le pl ătesc dividende, iar
pentru creditori dreptul de a dispune de garan ție în caz de neplată .
Sistemele juridice sunt clasificate în patru tipuri: francez, german, englez și scandinav.
Fiecare dintre acestea are grade diferite de protec ție pentru ac ționar, creditor și o eficien ță
diferită în aplicarea legilor. Se apreciaz ă că sistemul juridic ce acordă maximum de protec ție
31/166

este cel englez, la cel ălalt capăt al spectrului fiind sistemul francez. Din punct de vedere al
eficienței și preciziei în aplicarea legilor, sistemul juridic scandinav este considerat cel mai
performant, iar cel francez cel mai lax. Se apreciaz ă că în ță rile cu o protec ție mai slab ă a
acționarilor și creditorilor concentrarea economic ă este mai accentuat ă, dar piețele financiare
sunt mai pu țin dezvoltate. Sistemele juridice ce ofer ă o protecție mai cuprinz ătore conduc la o
concentrare mai slab ă a proprietăț ii, dar și la piețe financiare foarte dezvoltate.
Citându-l pe La Porta, Cecchetti conchide: „varia țiile în natura și eficiența sistemelor
financiare pot fi reg ăsite parțial în deosebirile dintre gradele de protec ție împotriva abuzurilor
insiderilor, diferen țe generate de legi și modul de aplicare al acestora”.
O demonstra ție a acestor diferen țe o face Ehrmann (1998), trasând func țiile de răspuns al
producției și inflației la modific ări similare ale politicii mone tare. Apar astfel evidente
diferențe și de amplitudine (Germania r ăspunde de cinci ori mai puternic decât statul cu cel
mai slab r ăspuns la un șoc în politica monetar ă), dar și de moment al r ăspunsului (astfel în
Marea Britanie vârful de efect asupra PIB apare la un an diferen ță după măsura de politic ă
monetară, iar în Germania Italia și Franța doar la patru luni).
Structura pie țelor financiare și gradul lor de dezvoltare
Piața financiar ă se împarte în dou ă categorii: finan țare direct ă, neintermediat ă, prin
intermediul pie ței de capital; finan țare indirect ă, intermediat ă, de că tre bănci, fonduri mutuale,
etc. Acestea moduri de finan țare se îmbin ă, având ponderi diferite de la o țară la alta. Desigur,
modul de transformare a economiilor în investi ții, precum și instituțiile implicate conduc la
comportamente diferite ale titulari lor, în special în ceea ce prive ște portofoliul de active
deținut.
Gradul de concentrare al sistemul ui bancar, extinderea sa, eficien ța acestuia, gradul de
dependen ță față de Banca Central ă sunt factori importan ți în mecanismul de transmisie a
politicii monetare. Este important de subliniat că în ță rile cu pieț e de capital dezvoltate
creditele sunt substitute aproape perfecte ale obliga țiunilor, iar în țările în care b ăncile sunt
principalul mod de transformare a economiilor în investi ții, creditele și obligațiunile nu pot fi
considerate substituibile. Aceast ă asimetrie combinat ă cu lipsa altor posibilităț i de finan țare în
afara creditului, conduce la o mai mare dependen ță de creditul bancar și deci la o accentuare a
importanței canalului creditului. De asemenea, preponderen ța băncilor mici, cu o lichiditate
mai scăzută conduce la o mare dependen ță și sensibilitate fa ță de măsurile autorit ății
monetare, pentru c ă aceste bănci au dificult ăți în a-și păstra gradul de lichiditate și volumul de
resurse în condiț iile unei politici monetare restrictive, deoarece, ca și în cazul firmelor mici,
acestea își găsesc cu greu substitute pentru aceste resurse.
O mare importan ță o prezint ă și structura economiei reale, gradul de sensibilitate a sectoarelor
economiei la modific ări ale politicii monetare și în special ale ratei dobânzii. Este destul de
răspândită părerea potrivit c ăreia cu cât este mai inelastic ă cererea la varia ții ale prețului, cu
atât agenții economici de pe acea pia ță pot să transfere costul suplimentar al resurselor în
prețul de vânzare. Important ă este și situația financiar ă a firmelor din economia respectiv ă,
dependen ța lor față de creditul bancar, plaja de situa ții putând varia între dependență completă
– chiar și pentru acoperirea capitalului de lucru – pân ă la situația autofinan țării complete și
deci a independen ței față de sistemul bancar.
Dovezi ale modului de organi zare diferit a sistemului fi nanciar, a ponderii diferite a
sistemului bancar ofer ă Cecchetti (1999, pag. 13). Acesta determin ă un coeficient de
concentrare a sistemului bancar, ca raport în tre ansamblul activelor primelor cinci b ănci și
restul celor din sistem. Diferen țele sunt mari începând cu țări cu grade de concentrare ridicate
precum Suedia (90%), Olanda (79%), Finlan da (78%), Portugalia (76%), Grecia (71%) ș i
până la Germania, Danemarca și Statele Unite cu doar aproxima tiv 17% grad de concentrare.
32/166

Având în vedere și studiile teoretice se poate a ștepta ca țările cu un num ăr mare de b ănci mici
și deci cu un grad de concentrare redus, s ă prezinte dovezi în favoa rea canalului creditului
bancar. O dovad ă în sensul importan ței băncilor mici în mecanismul de transmisie a politicii
monetare, cu deosebire a rolului lor în cadrul canalului creditului, o ofer ă Kashyap și Stein
(1997). Ace știa realizeaz ă o analiză cross–sec țională pe datele din SUA, ce relev ă corelația
între impactul pol iticii monetare și mărimea băncii, iar pe de altă parte între m ărimea băncii și
gradul să u de lichiditate. De asemenea, acest studiu demonstreaz ă că politica monetar ă are
impact asupra b ăncilor, structurii și volumului activelor ș i pasivelor acestora.
În domeniul eficien ței diferite a sistemelor bancar e, Cecchetti (1999) le clasific ă pe baza
ratingurilor agen ției Thompson și a unei serii de indicatori prec um raportul de venituri pe
active, provizioane pentru credite neperformante, marje nete de dobând ă, costuri de
funcționare, etc. Având în vedere aceste elemente, țările cu sistemele bancare cele mai
eficiente sunt Irlanda, Statele Unite și Marea Britanie, iar în grupele ce denot ă un sistem
bancar mai pu țin eficient în report cu celelalte țări sunt, spre exem plu: Finlanda, Fran ța,
Portugalia, Suedia și pe ultimul loc Japonia.
Diferenț ele în structura sistemului financiar în diferite țări sunt sintetic prezentate în studiul
lui Erhman și alții (2003), pag. 236:

Tabel 1 Structura sistemului financiar în Zona Euro și SUA în procente din PIB, 2001
Zona
Euro Franța Germania Italia Spania SUA
Total active bancare 267,1 276,7 304,3 154,4 199,6 78,0
Credite bancare c ătre
sectorul nebancar42,6 35,7 38,9 42,3 46,4 18,8
Obligațiuni emise de
societăți nebancare6,5 17,0 2,8 2,4 2,6 28,9
Capitalizare bursier ă 71,7 90,6 58,1 48,7 80,9 137,1

Totodată studiul men ționat identific ă câteva din caracteristicile particulare ale sistemului
financiar european:
• Importanț a băncilor pentru finan țarea firmelor . Piețele financiare fiind mai pu țin
dezvoltate, b ăncile joac ă un rol mai important în finan țarea firmelor decât în SUA.
Chiar și în Franța, cea mai bine dezvoltat ă din acest punct de vedere, doar firmele mari
pot emite obliga țiuni, iar rolul finan țării bancare este dominant.
• Scadența creditelor și colateralizarea . Creditele oferite de b ăncile italiene și spaniole
sunt pe termen scurt și cu rate de dobând ă variabile, ceea ce poate conduce la
accelerarea mecanismului de transmis ie a politicii monetare. Alte țări însă, precum
Austria și Olanda, prezint ă o predominan ță a creditelor cu scadente lungi și o pondere
mare a celor cu dobânzi fixe, cu efecte evident opuse din punct de vedere al
transmisiei politicii monetare. Pentru It alia, un mecanism ce poa te accelera efectul
politicii monetare este ponderea mare a cred itelor garantate, ceea ce ar putea genera un
canal de transmisie bilan țier.
• Creditarea bazat ă pe o rela ție pe termen lung . În unele ță ri europene, pia ța
intermedierii financiare este caracterizat ă de relații solide între banc ă și firme și mai
puțin de concuren ță. Un exemplu clasic este Germania, unde unele firme î și desfășoară
33/166

operațiunile prin intermediul unei singure b ănci (care opereaz ă ca bancă universală ),
aceasta putând conduce, din punct de vedere al mecanismului de transmisie, la o
reducere a efectelor poli ticii monetare, datorit ă protejări firmelor de c ătre băncile cu
care se află în astfel de rela ții, al garan ției implicite pe care o au astfel de firme în
privința accesului la resurs e de creditare. Fran ța reprezint ă și ea un caz pentru acest tip
de relații, aplicabil firmelor mici.
• Gradul de concentrare bancar ă. Acesta a crescut constant pe ansamblul Zonei Euro
începând cu anul1990, având îns ă valori diferite în țările componente. În ansamblu,
majoritatea activelor bancare sunt de ținute de 5% din b ănci (cel mai mari) iar 75% din
bănci dețin o pondere mică în cadrul acestor active. B ăncile mici sunt foarte lichide în
Franța, Spania ș i Italia, pe când nivelul lichidit ății nu diferă semnificativ func ție de
mărime în Germania (b ăncile germane sunt și cele mai pu țin capitalizate – fapt ce
poate fi explicat prin riscul redus al activelor acestor b ănci).
• Influența statului . Deși ponderea statului în ac ționariatul bancar este în declin, totuș i
rolul guvernului pe pie țele financiare europene este im portant. Implicarea statului în
acționariatul bancar este cea mai puternic ă în Austria, dar fiind semnificativ ă și în
celelalte țări europene. În Finlanda, guvernul a garantat depoz itele bancare ale tuturor
băncilor între 1993-1998. În Grecia, cota de pia ță a băncilor controlate de stat este de
50% în scă dere de la 70% în 1995. O influență mai mare a statului fie în ponderea
acționariatului, fie prin garan țiile ce le oferă poate reduce asimetria de informa ție și
deci și șansele existen ței unui canal al creditului în economia respectiv ă.
• Asigurarea depozitelor . Nivelul de asigurare al acestora difer ă considerabil între
statele europene, de la 15.000 euro în Spania în 1998 pân ă la asigurare complet ă,
indiferent de m ărimea depozitului în Germania (datorit ă existenței unui sistem de
asigurare obligatoriu, a existen ței unui fond de garantare privat, dar și a unor
aranjamente de garantare între b ănci). O asigurare cuprinz ătoare a depozitelor poate
conduce la reducerea rolului m ărimii băncilor în explicarea efectelor politicii
monetare.
• Falimentele bancare . În cele mai multe țări europene nivelul fa limentelor bancare este
mult mai redus numeric decât cel din SUA (1500 de falimente în SUA în perioada 1980-1994) și doar 50 în Germania (din 1966). Într-o perioad ă comparabil ă s-au
înregistrat doar dou ă episoade de criz ă bancară în Spania (în criza din 1978-85 fiind
implicate mai multe b ănci mici, iar în cea din 1991-1993, doar câteva b ănci, dar de
mărime mai mare). În majo ritatea cazurilor de criz ă intervenția statului a salvat b ăncile
europene, un exemplu fiind Finlanda.
• Rețelele bancare . Acest tip de or ganizare bancar ă există în câteva țări europene,
băncile de economii și cooperativele de cred it fiind grupate în re țele, gradul de
colaborare dintre ele diferind îns ă de la o țară la alta. În Germania majoritatea b ăncilor
(de dimensiuni mici) apar țin sectorului cooperatis t sau sectorului de b ănci de
economii. Ambele sectoare au un e șalon de b ănci mai mari ce servesc ca institu ții
centrale, b ăncile mici având depozite pe termen scurt la b ăncile mari, iar acestea
acordându-le în schimb credite pe term ene lungi, în acest fel realizându-se un
management intern al lichidit ății în cadrul acestor re țele bancare. Austria și Finlanda
sunt exemple ale aceluia și mod de organizare. Existen ța unor astfel de reț ele poate fi
un furnizor de lichiditate pentru b ăncile mici în perioade de contrac ții monetare,
reducând astfel efectele politicii monetare. Totodat ă rețelele de b ănci conțin frecvent
înțelegeri privind asigurarea mutual ă a depozitelor și asistență reciproc ă – de
asemenea cu efecte de temperare a efectelor politicii monetare.
34/166

Mecanisme de transmisie a politicii monetare
Înțelegerea mecanismul de transmisie a politicii monetare de la modific ările instrumentelor –
utilizate în cadrul acestui tip de politic ă economic ă – și până la efectele asupra infla ției și
variabilelor reale (e.g. PIB, consum, investi ții, etc.) este important ă pentru o politic ă monetară
eficientă.
Mecanismele de transmisie a politicii monetare implic ă identificarea canalelor de transmisie a
acesteia c ătre sectorul financiar și prin intermediul acestuia c ătre economia real ă. Proiectarea
unei politici monetare adecvate și implementarea acesteia presupune cunoa șterea acestor
mecanisme, urm ărirea răspunsului unor variabile macroeconomice și a piețelor la schimb ările
în cadrul politicii, monitorizarea dinamicii și identificarea decalajelor temporale, investigarea
mărimii răspunsurilor diferitelor variabile din punct de vedere cantitativ.
Transmisia impulsurilor generate de politica monetar ă poate fi descrisă ca un fenomen ce se
desfășoară în trei faze. Prima, schimb area în instrumentul de politic ă monetară este transmis ă
tuturor ratelor de dobând ă și cursurilor de schimb. Într-o a doua faz ă, modificările în pre țurile
activelor financiare induc anumite modific ări la nivelul comportamentului agen ților
economici și gospodăriilor. A treia fază surprinde modificarea devia țiilor de la valorile de
echilibru ale produc ției și șomajului ce genereaz ă ajustarea salariilor și prețurilor spre un nou
echilibru. Modific ările de pre țuri și cantități se transmit din nou sistemului financiar,
conducând la schimb ări în compozi ția bilanțurilor, ce pot avea o a doua rundă de efecte
asupra dobânzilor, conducând astfel la o interac țiune între partea sectorului real și cel
financiar al economiei. Proces ul prin care dobânzile afecteaz ă cererea agregat ă – faza a doua
– poate fi grupat, într-un mod mai mult sau mai pu țin arbitrar, în canale de transmisie, care
individualizeaz ă efectele asupra componentelor cer erii care sunt afectate de ac țiunile politicii
monetare.
Modul de transmisie a politicii monetare poate fi diferit în economiile dezvoltate fa ță de cele
aflate în tranzi ție, însă dezvoltarea sectorului financiar și maturizarea politicii monetare în cea
de a doua categorie de economii va conduce la o evolu ție a mecanismului de transmisie a
politicii monetare spre cele consacrate în țările dezvoltate.
Principalele canale de transmisie a politicii monetare sunt:
• canalul ratei dobânzii;
• canalul cursului de schimb;
• canalul pre țului activelor;
• canalul bilan țier și al creditului;
• canalul aș teptărilor.
Canalul ratei dobânzii
Canalul ratei dobânzii este principalul mecanis m de transmisie în modelele macroeconomice
convenționale și în economiile cu sisteme financiare dezvoltate.
În condițiile existen ței unei rigidit ăți a prețurilor, o cre ștere a dobânzii nominale conduce la
modifică ri în aceeaș i direcție pentru dobânda real ă, ducând la apari ția următoarelor efecte:
• Un efect al costului capita lurilor (cost-of -capital channel) . O creștere a ratei dobânzii
conduce la o modificare de acela și sens a costului real al capitalurilor. Raportul optim
între capital și nivelul produc ției scade odat ă cu rata de acumulare a capitalului. Un
raționament similar func ționează și pentru investi ții (indiferent de natura investi țiilor:
cumpărarea de bunuri de folosin ță îndelungat ă, investiții în case, investi țiile din
35/166

mediul de afaceri sub form ă de echipamente), sc ăderea acestora c onducând la rândul
lor la un declin al produc ției. Totodat ă chiriile pentru utili zarea categoriilor de active
menționate anterior (case, bunuri de folosin ță îndelungat ă) se modific ă în aceia și
direcție cu prețul capitalului și conduce la un efect negativ asupra cererii agregate;
• Un efect al averii (wealth channel) ce constă pe de o parte, într-o sc ădere a valorii
veniturilor viitoare generate de activele financiare și nonfinanciare și implicit duce la o
scădere a valorii de pia ță a acestora (cu consecinț e asupra cererii agregate) iar pe de
altă parte, într-o realocare a portofoliului c ătre active financiare, prin vânzarea altor
active nonfinanciare (case, terenuri), ceea ce determin ă, de asemenea, scă derea
prețului acestora din urm ă și reducerea valori acestora în cadrul averii totale a
deținătorului portofoliului. Efectul final asupra cheltuielilor agentului de ținător al
portofoliului depinde de efectul final asupra av erii acestuia – de sensul de modificare a
acesteia;
• Un efect al venitului (i ncome and cash-flow channel) ce se manifestă în venituri
financiare mai mari sau mai mici decât cele a șteptate, provenite din pozi ția de creditor
/ debitor, odat ă cu creșterea dobânzii. Aceste venituri suplimentare sau aceast ă scădere
a acestora conduce la o modificare în acela și sens a consumului. Efectul este cu atât
mai puternic cu cât ponderea activelor pe termen scurt și cu dobândă variabilă este mai
mare în total portofoliu. Relevan ța veniturilor viitoare este strict legat ă de structura
financiară a economiei și depinde, de asemenea, de înclina ția marginală spre consum a
creditorilor și debitorilor;
• Un efect de substitu ție intertemporal ă (substitution-effect-in-consumption channel) ce
se materializeaz ă în amânarea unei p ărți a consumului în condi țiile unor dobânzi mai
mari (datorit ă schimbării costului relativ al consumului prezent fa ță de cel viitor), cu
efect asupra cererii agregate. O politic ă monetară restrictiv ă va conduce la o amânare a
consumului, depinzând, într-o anumit ă măsură, de structura și gradul de dezvoltare al
sistemului financiar, devenind astfel mai avantajos s ă economiseș ti, cu consecin țe
negative asupra nivelului cererii agregate din perioada curent ă;
Efectul total asupra cheltuielilor consumatorilor – cererea agregat ă – depinde de efectul net al
celor patru efecte mai sus men ționate.
• Un efect asupra ofertei agregate îl au prețurilor de produc ție: dacă firmele folosesc
creditul pentru a- și finanța nevoile de capital ele vor înregistra o cre ștere a costurilor
de produc ție.
În concluzie, efectul di rect al ratelor de dobând ă asupra produc ției este dat de rezultanta
efectelor asupra cererii și respectiv asupra ofertei agregate.
Un exemplu de ț ară în care studii empirice au identificat un canal func țional al ratei dobânzii
este Germania, o modificare a dobânzilo r ducând la modificarea semnificativ ă a deciziilor de
investiții – Sigfried (2000). De asemenea, Columbia este un caz de func ționare a canalului
ratei dobânzii sus ține Carrasquilla (BIS).
O altă lucrarea ce prezint ă dovezi empirice ale func ționării unui astfel de mecanism de
transmisie este propusă de Nemenyi (ONB, 1996) cu priv ire la Ungaria. Autoarea sus ține, de
asemenea, importan ța ratei dobânzii reale și nu a celei nominale. Totu și funcționarea unuia
sau a altuia din canalele de transmisie a politic ii monetare sunt destul de controversate în
Ungaria, pentru c ă este relativ de dificil de eviden țiat rolul fiecă ruia într-o economie în
continuă schimbare, cu intr ări masive de capital str ăin, cu o dezvoltare puternic ă a pieței de
capital și deci a dezintermedierii financiare.
36/166

În Polonia, Kokoszcznski (ONB, 1996) men ționează existența unui canal al ratei dobânzii, cel
puțin în prima parte a tranzi ției, atunci când agen ții economici se bazau pe finan țarea extern ă
a firmelor îmbră când forma creditului bancar. Rolul acestui canal de transmisie, consider ă
Kokoszcznski s-a redus semnificativ în perioada 1993-1995 când o îmbun ătățire a rezultatelor
firmelor, ca urmare a exporturilor masive, cât și atitudinea prudent ă a băncilor au condus la
un rol relativ mai mare al can alului cursului de schimb și al celui bilan țier.
Dovezi econometrice utilizând date macroeconomice în favoarea funcț ionării canalului
creditului furnizeaz ă Peersman și Smets (2003), modelul propus de ace știa (RVAR) furnizând
pe date reale, agregate ale economiei europene, r ăspunsuri la impulsuri similare cu cele
furnizate de economia american ă și apropiate de cele presupuse de teoria economic ă.
Rezultatele sunt similare și pentru estimarea prin alte metode (SVAR) în privin ța răspunsului
cursului de schimb și al produc ției. Autorii sus țin că efectul dobânzilor asupra produc ției se
datorează modifică rii investi țiilor (ce prezint ă o variație de trei ori mai mare decât varia ția
producției în cazul unui șoc de politic ă monetar ă) și într-o mai mic ă măsură scăderii
consumului. Un studiu similar efectuat pe țări europene de Mojon și Peersman (2001)
confirmă rezultatele prezentate mai sus pentru economia european ă ca un întreg și pe cea
americană. Răspunsul investi țiilor, exportului s unt mai puternice decât cel al produc ției, iar
cel al consumului este inferior. Cu rsul de schimb are în unele din țările studiate r ăspunsuri
atipice la un șoc de politică monetară, autorii explicându -le prin modul diferit de concepere a
politicii de curs în aceste țări (ca ancoră nominală față de marca german ă sau curs liber).
Evidențe econometrice microeconomice pentru func ționarea canalului ratei dobânzii sunt
oferite de Chatelain, Generale, Hernando, Vermeulen și von Kalckreuth (2003) pentru patru
țări europene: Germania, Fran ța, Italia și Spania. Autorii determin ă ca fiind relevant, din
punct de vedere statistic, pentru nivelul investi țiilor în stocul de capital, costul acestuia (ca o
medie ponderat ă a costului creditului, dar și al costului emiterii de acț iuni, ponderare efectuat ă
cu greutățile specifice ale acestora în bilan țul firmelor studiate).
Mishkin (1998) apreciază că părerile în privin ța canalului ratei dobânzii, a eficien ței și
importanței sale sunt împ ărțite, economi ști precum John Taylor sus ținând că există suficiente
dovezi empirice în fa voarea acestui mecanism și a forț ei sale, iar al ți economi ști precum Mark
Gertler și Ben Bernanke sus țin că studiile empirice nu demonstreaz ă funcționarea canalului
ratei dobânzii prin intermediul costului capitalului. De asemenea, ace ști cercetători susț in că
eșecul acestui canal tradi țional trebuie s ă impulsioneze cercetarea ce lorlalte mecanisme de
transmisie a politicii monetare.
Canalul cursului de schimb
Canalul de transmisie a cursului de schimb este foarte important în economiile deschise cu o
rate de schimb flotante, precum și în economiile cu un grad mare de dolarizare sau euroizare
pentru care aceste monede reprezint ă încă ancore nominale.
O politică monetară mai restrictiv ă – manifestată prin creș terea ratelor de dobând ă – conduce
la creșterea cererii pentru activele financiare domestice ș i deci conduce la o apreciere a
cursului nominal de schimb. Aceasta afecteaz ă economia în mai multe moduri:
• Un efect direct asupra inflaț iei prin intermediul cost ului mai mic al bunurilor
importate și al scăderii marjelor, dar și un efect indirect asupra pre țurilor prin
înrăutățirea poziț iei competitive a agen ților economici interni și deci și a exporturilor
nete;
• Un efect de substitu ție sau de pre ț relativ: bunurile str ăine devin în compara ție cu cele
domestice mai ieftine, cererea pent ru cele interne reducându-se astfel;
37/166

• Un efect asupra cererii agregate , ce creș te în termeni reali ca efect a unei aprecieri a
monedei;
• Un efect asupra ofertei agregate , ce rezult ă din prețuri mai mici în moned ă națională
pentru bunuri intermediare și materii prime, care pot conduce la o produc ție mai mare.
Totodată exportul se reduce, efect par țial compensat de o reducere în paralel a
importurilor, dat ă de efectul de multiplicator;
• Efecte bilan țiere și de avere , ce constau în veniturile excep ționale ce pot rezulta în
cazul companiilor domestice, ce sunt debitori c ătre furnizorii externi de servicii
financiare, datorită aprecierii cursului de schimb sau datorit ă creșterii valorii unor
active interne în echivalentul reprezentat de o moned ă străină ca urmare a aprecierii de
curs. Ambele efecte se pot loca liza la nivelul cererii agregate.
Un exemplu de ț ară ce prezintă un canal de transmisie a politicii monetare precum canalul
cursului de schimb este Mexic. Studiul efectuat de Diaz (BIS) sus ține o leg ătură foarte
puternică între cursul de schimb ș i inflație, și un efect combinat al cursului de schimb și al
ratei dobânzii asupra investi țiilor stră ine și deci și al produc ției. Ponderea comer țului exterior
în PIB este, de asemenea, un factor foarte important în determinarea contribu ției acestui canal
de transmisie. În Mexic comer țul exterior are o pondere mare în PIB (aproape 60% în ultimii
ani).
O altă țară cu un canal al cursului de schimb activ este Israel – De Fiore (1998), cu unele
particularit ăți. Articolul sus ține funcționarea unui mecanism legat de efectele averii deoarece
prețurile la unele bunuri de folosin ță îndelungat ă sunt exprimate în moned ă străină ($), deci
variații ale cursului de schimb duc la fluctua ții ale averii și deci ale consumului cu efecte
previzibile asupra produc ției.
În țările mici, cu economii deschise, apare și un efect generat de rolul de stabilizare a
fluctuaț iilor contului de capital pe care-l joac ă Banca Centrală . Aceasta este una din faț etele
dilemei Tošovský (Lipschitz, Lane și Mourmouras (2002)). Astfel, dac ă o politică monetară
restrictivă conduce la rate ale dobânzii mai mari (necesare atât pentru ra țiuni de echilibrare a
ecartului investi ții-economisire, cât și pentru st ăpânirea presiunilor infla ționiste), acesta va
genera intr ări de capital, ceea ce conduce la încer carea de stabilizare a economiei ( și implicit a
aprecierii reale a cursului de schimb) de c ătre Banca Central ă pentru a men ține
competitivitatea produselor la export, și deci și un anumit nivel al sol dului (deficitului) de
balanță comercială și de cont curent. Acesta duce la injec ția de lichidit ăți în economie și la
niște cerințe mai ridicate vizând rata dobânzii pe ntru a atinge obiectivul de infla ție. În
mișcarea lor, ratele dobânzii pr oduc efecte în economia real ă, diferenț iate func ție de
sensibilitatea fiec ărui sector, a șa cum demonstreaz ă studiul pentru Israel. Acest efect descris
anterior este considerat de De Fiore ca fiind și sursa dificultăț ilor pe care le are Banca
Centrală din Israel în a st ăpâni infla ția.
Un exemplu de funcț ionare a canalului cursului de schimb, chiar dac ă pentru o perioad ă scurtă
(1993-1995) ofer ă Polonia, fapt fiind susț inut de Kokoszcznski (ONB, 1996). Autorul arat ă că
în perioada men ționată exporturile nete pozitive au genera t o apreciere a cursului real al
zlotului, cu efecte importante asupra structurii de ținerilor de active financiare pentru to ți
operatorii economici. Totu și, creșterea importan ței monedei locale a condus la reluarea
locului principal în mecanismele de transmisie a politicii monetare de c ătre canalul ratei
dobânzii.
38/166

Canalul pre țului activelor
Politica monetar ă poate avea efecte asupra preț ului acțiunilor, propriet ăților imobiliare și al
obligațiunilor.
O restrictivitate mai mare a politicii monetare determin ă o atractivitate mai redus ă a piețelor
de capital, conducând la pre țuri relativ mai mici ale capitalului, fa ță de costul de înlocuire al
acestuia, ceea ce face investi țiile mai pu țin atractive (efectul coeficientului „Q”), și reduce
astfel cererea agregat ă.
Canalul de transmisie ce se bazeaz ă pe teoria coeficientului „Q” a fost definit de James Tobin
și explică modul în care politica monetar ă afectează economia prin efec tul asupra valorii
acțiunilor. James Tobin a definit coeficientul „Q” ca fiind raportul dintre valoarea de pia ță a
firmei și costul de înlocuire al capitalului. Dac ă coeficientul „Q” prezint ă valori ridicate,
aceasta conduce la concluzia existen ței unei valori de pia ță mari, relativ la costul de înlocuire
al capitalului, și deci pentru întreprinderea în cauz ă costul noilor capacit ăți de produc ție,
echipamentelor, utilajelor este redus fa ță de valoarea de pia ță a firmei. În acest caz,
companiile pot emite ac țiuni și pot obține un preț ridicat pentru fiecare ac țiune vândut ă, iar cu
resursele mobilizate pot cump ăra relativ ieftin mijloacele fixe necesare.
Dacă coeficientul „Q” are valori reduse, firmele nu vor cump ăra noi bunuri de investi ții
deoarece acestea sunt prea scumpe în ra port de costul capitalului necesar. Dac ă totuși firmele
doresc să se extind ă pot recurge la cumpă rarea companiilor similare deja existente. Într-un
asemenea caz cheltuielile de investi ții vor fi foarte reduse. Teoria coeficientului „Q” a lui
Tobin oferă o explica ție plauzibil ă și realistă privind nivelul extrem de redus al cheltuielilor
de investi ții în perioadele de recesiune, având în vedere c ă preț ul acțiunilor, în asemenea
momente, atinge valori minime.
Modifică rile în pre țurile activelor pot afecta cere rea prin intermediul modific ării averii nete a
gospodă riilor și întreprinderilor. Pre țuri mai mici la ac țiuni conduc la o avere net ă mai mică,
reducând consumul și cererea agregat ă.
Efectul politicii monetare asupra pre țurilor acțiunilor se poate manifesta și prin legătura dintre
cheltuielile vizând cump ărarea de ac țiuni și existența unui excedent de lichiditate în sistemul
financiar. O politic ă monetară expansionist ă conduce deci, la o ce rere mai mare de ac țiuni
ceea ce se reflect ă pe piață în preț uri mai mari.
Performan țele în testele empirice ale coeficientului „Q” sunt, potrivit lui Chami, Cosimano,
Fullenkamp (1999), dezam ăgitoare, iar problemele pe care acest indicator le prezint ă ar putea
apărea din cauza modului teor etic de definire gre șit sau inabilit ății de a m ăsura acest
coeficient în mod corect.
Canalul creditului
În cadrul mecanismului de transmisie prin intermediul canalului ratei dobânzii exist ă și
aspecte ce necesit ă investiga ții suplimentare. Câteva din a ceste probleme – expuse de Bean,
Larsen și Nikolov (2002) – sunt legate de urm ătoarele elemente:
• compoziție – sau problema ratelor de dobând ă relevante. Teoretic deciziile de consum
privind bunurile de folosin ță îndelungat ă ar trebui s ă depindă de ratele de dobând ă pe
termen lung, îns ă studii empirice g ăsesc o leg ătură puternică între acestea și ratele de
dobândă pe termen scurt;
• propagare – sau problema persisten ței ajustării variabilelor reale dup ă ce modificarea
ratelor de dobând ă pe termen scurt – care a generat ajustarea – a fost eliminat ă, ratele
revenind la nivelul anterior;
39/166

• amplificare – schimbă rile în ratele de dobând ă conduc la modific ări de amploare ale
cererii agregate, de și efectul individual al costului capitalului asupra componentelor
cererii agregate pare a fi insignifiant;
• asimetrie – o alt ă fațetă a mecanismului de transmisie ce nu poate fi explicat ă prin
intermediul canalului ratei dobânzii.
Explicațiile cercetă rilor recente, ce încearc ă să găsească răspunsuri la aceste probleme,
pornesc de la imperfec țiuni ale pie țelor financiare și conduc implicit la abateri de la axioma
Modigliani-Miller. Literatura de specialitate a identificat dou ă canale principale, prin
intermediul c ărora sistemul financiar poate amplifica și propaga efectul șocurilor induse de
politica monetar ă: canalul creditului bancar și canalul creditului în sens larg (sau canalul
bilanțier). Primul se concentreaz ă asupra modelelor ce studiaz ă comportamentul
intermediarilor financiari și efectul acestuia asup ra volumului de credit e, iar al doilea studiaz ă
modele ce privesc natura rela ției dintre creditori și debitori și implicit condi țiile în care sunt
oferite creditele.
Într-o economie unde pie țele creditului nu sunt perfecte (având imperfec țiuni de natura celor
generate de asimetria de informa ție – hazard moral și selecția adversă – și probleme date de
sistemul legal și de stimulentele oferite), creditul poate fi majorat la costuri mai mici c ătre
debitori cu o pozi ție financiar ă solidă în detrimentul celorlal ți. Deci situa ția financiar ă –
nivelul veniturilor prezente și viitoare precum și situația bilanțieră – reprezint ă un factor
important al abilit ății agentului de a împrumuta și a fi împrumutat.
Prima de risc extern ă – diferen ța dintre costul capitalului mobilizat pe plan extern și costul de
oportunitate al finan țării interne – este de asemenea afectat ă deoarece exist ă o relație negativ ă
între aceasta și averea net ă a debitorului posibil de a fi oferit ă ca și garanție.
Prețuri mai mici ale activelor financiare implic ă o scădere a averii nete a posibilului debitor,
reducând posibilit ățile de a garanta credite ale acestuia, prin urmare și accesul s ău la credit.
Acest efect poate fi amplificat dac ă declinul activit ății economice – ca urmare a cre șterii
ratelor de dobând ă – reduce veniturile prezente și viitoare ale gospod ăriilor și firmelor,
mărind vulnerabilitatea acestora la șocuri financiare. Efectul bilan țier descris anterior ar putea
și el amplifica acest rezultat.
Un alt efect apare în cadrul proc esului de feed-back, generat de sc ăderea pre țurilor activelor
financiare ca urmare a sc ăderii veniturilor și cheltuielilor, ceea ce implic ă modifică ri asupra
mărimii activelor pasibile de a fi oferite ca și garanție în eventualitatea contract ării unui
credit.
Acest canal de transmisie se bazeaz ă pe situația de captivi ai unor agen ți economici (firme de
dimensiuni mici) fa ță de un anumit tip de finan țare – credite bancare – ca urmare a
subdezvolt ării piețelor de capital sau a acces ului greoi la acestea.
Când politica monetar ă devine mai restrictiv ă și rezervele de lichidit ăți ale băncilor scad,
oferta de credite bancare c ătre firmele mici – precum și oferta agregat ă de creditare – scade.
Declinul credit ării genereaz ă, de asemenea, cheltuieli mai mici în cadrul activit ății de
investiții cu efecte asupra cererii agregate.
În continuare, în patru sec țiuni se prezint ă pe de o parte, aspecte teoretice cu privire la canalul
creditului bancar și cel al creditului în sens larg și pe de alt ă parte, evidenț e empirice privind
canalele de transmisie men ționate în literatura de specialitate.
40/166

Canalul creditului bancar
Canalul de transmisie a creditului bancar atribuie efectul generat de politica monetar ă
mișcărilor în oferta de credite bancare.
Canalul creditului bancar subliniaz ă rolul sistemului bancar în cadrul sistemului financiar și
relațiile speciale existente între Banca Central ă și ansamblul b ăncilor. Este important de
observat c ă importan ța acestui canal de transmisie depinde de ponderea sistemului bancar în
ansamblul sistemului financiar.
Canalul creditului este considerat ca fiind complementar canalului tradi țional al ratei
dobânzii, efectele generate de canalul creditului fiind un supliment la efectele generate de
canalul ratei dobânzii.
Pentru o func ționare eficientă a canalului creditului și a celui bilan țier o condi ție necesar ă este
ca sistemul financiar s ă îndeplineasc ă următoarele condiț ii:
• Băncile nu trebuie s ă-și poată imuniza portofoliul de credite fa ță de modifică rile de
politică monetară;
• Împrumuta ții nu pot s ă-și imunizeze cheltuielile reale fa ță de modifică rile în volumul
creditului bancar;
• Sistemul bancar trebuie s ă reprezinte o parte semnificativ ă a sistemului financiar.
Modelele ce studiaz ă acest canal de transmisie pornesc de la diferite ipoteze privind debitorii
și creditorii.
• Un tip de modele privind canalul creditului bancar se justific ă prin asimetria de
informație între creditori și debitori, privind caracteristicile individuale ale proiectelor
de creditare, abaterile de la axioma M odigliani-Miller. Aceste modele (Stiglitz și
Weiss (1981)) presupun c ă întreprinză torii au informa ții privind proiectele de
investiții, necunoscute b ăncilor, aceste proiecte de investi ții având aceea și rentabilitate
așteptată , dar probabilit ăți de succes diferite. Deoarece r ăspunderea debito rilor este
limitată, aceștia pot să nu ramburseze creditul, dacă proiectul de investi ții nu a avut
succes. Deci în condi țiile unor valori înalte ale ratelor de dobând ă, întreprinz ătorii care
împrumut ă sunt doar cei ale c ăror proiecte prezint ă niveluri ale riscului înalte ș i cu o
probabilitate de rambursare redus ă. Aceasta genereaz ă probleme privind selec ția
adversă, iar echilibrul ce rezult ă este caracterizat de ra ționalizarea creditului și
subinvestire. Desigur, pot fi luate în considerare diferite metode de selec ție a
creditelor, spre exemplu, clasificarea acestora în func ție de anumite criterii de
performan ță sau în func ție de valoarea garan ției oferite – criterii care introduse în
model fac ca noul echilibru s ă nu prezinte o raț ionalizare a volumului de creditare.
• Alte tipuri de modele (Bernanke și Blinder (1988)) se concentreaz ă asupra substitu ției
imperfecte dintre creditul bancar și cel comercial, ipoteza principal ă fiind a
dependen ței anumitor categorii de creditori fa ță de sistemul bancar, în sensul în care
acesta din urm ă este singura surs ă de finan țare. Totodat ă în aceast ă categorie de
modele, se presupune c ă băncile – din cauza informa ției imperfecte – nu pot substitui
o scădere a volumului de depozite prin emisiunea de ac țiuni sau alte ti tluri financiare.
În condițiile prezentate, sistemul financiar tinde s ă amplifice efectele m ăsurilor de
politică monetară.
• Un alt tip de modele furnizeaz ă explicaț ii alternative pentru func ționarea unui canal al
creditului bancar. Van den Heuvel (2001) examineaz ă comportamentul b ăncilor în
prezența unor cerin țe privind adecvarea capitalurilor ș i a unor restric ții în privin ța
emisiunii de ac țiuni. Autorul arat ă că după o modificare a ratelor de dobând ă, care
41/166

conduce la modificarea valorii capitalului b ăncii, în condi țiile unor cerin țe privind
adecvarea capitalului, b ăncile au tendin ța de a reduce volumul cred itelor profitabile pe
care le pot acorda, dac ă sunt relativ aproape de limitele generate de normele de
prudențialitate. Mai mult, acest canal de transmisie ac ționează într-o manieră non-
liniară , conducând la asimetrii în mecanismul de transmisie.
O trăsătură definitorie a canalului creditului este aceea c ă, alterând cantitatea de bani oferit ă
băncilor comerciale, banca central ă poate influen ța oferta de credit a institu țiilor financiare,
crescând astfel costul capitalu rilor pentru debitorii dependen ți de sistemul bancar. Efectul
indus este adi țional celui creat de modificarea ratei dobânzii oficiale prin intermediul
canalului tradiț ional al ratei dobânzii.
Pentru ca sistemul bancar s ă aibă un rol special în cadrul mecanismului de transmisie trebuie
ca o parte din debitorii din economie s ă depindă de bănci pentru finan țare. Costurile fixe ale
intrării pe pie țe, unde finanț area este direct ă, sunt unul din motivele pentru existenț a unor
astfel de debitori-dependen ți. Băncile pot reduce costurile fixe ale monitoriz ării, ceea ce le
pune într-o poziț ie avantajoas ă ca ofertan ți de fonduri de împrumut pentru debitorii de
dimensiuni prea reduse pentru a fi economic ca ace știa să poată emite instrumente financiare
în mod direct. Deci orice modificare în apetitul b ăncilor de a oferi credite afecteaz ă acest tip
de debitori în mod direct. Cerin țele minime privind adecvarea capitalurilor ofer ă deci unul din
mecanismele plauzibile prin intermediul c ăruia banca central ă poate afecta dorin ța băncilor
comerciale de a oferi credite. În parte, for ța acestui canal va depinde, îns ă, de mărimea
contracț iei la nivelul depoz itelor în cazul unui șoc al politicii monetare. Această reducere va fi
cu atât mai mare, cu cât elasticitatea cererii de bani vis-à-vis de rata dobânzii va cre ște. Dacă
cererea de bani este elastic ă, depozitele și deci și creditele vor fi mai variabile fa ță de un șoc
de politic ă monetară. Cu cât ponderea debitorilor dependen ți de finan țarea bancar ă va crește,
cu atât mai mare va fi efectul contrac ției la nivelul credit ării asupra economiei reale.
Canalul creditului în sens larg
Literatura ce studiaz ă rolul acestui canal de transmisie în fluctua țiile economice s-a concentrat
pe problemele ce privesc hazardul moral în rela ția principal – agen t ce caracterizeaz ă
contractele de creditare.
• Articolele lui Bernanke, Gertler și Gilchrist (1999) ș i Carlstrom și Fuerst (2000) sunt
probabil printre cele mai citate în acest dom eniu. În modelele propuse de autori exist ă
„stări ale naturii” care f ac ca firmele debitoare s ă nu-și mai restituie împrumuturile.
Dar deoarece r ăspunderea debitorilor este limitat ă, aceștia pot prefera s ă nu-și achite
împrumuturile și în alte „st ări ale naturii”. Creditorii trebuie s ă suporte un cost al
evaluării stării mediului economic în care func ționează firma și dacă acesta justific ă
nerambursarea împrumutului. Aceste cost uri de verificare sunt trecute asupra
debitorilor printr-o prim ă suplimentar ă, pe care creditorii o percep. Consecin ța acestor
imperfecțiuni este că firmele consider ă că este mult mai ieftin s ă investești din
autofinan țare decât din fonduri împrumutate. Ca o consecin ță, venituri viitoare mai
mari vor conduce la investi ții mai mari. Acest mecanism are poten țialul de a induce
amplificări și propagări ale șocurilor, deoarece șocurile ce afectează cererea agregat ă
vor reduce și veniturile viitoare ale fi rmelor, conducând la modific ări persistente ale
costului mediu al capitalului și al investi țiilor.
• Kiyotaki și Moore (1997) presupun imperfecț iuni în sistemul legal, privind for ța
creditorilor de a face c ontractele de credit s ă fie respectate, aceasta conducând la o
restricționare a întreprinz ătorilor privind nivelul creditului. Autorii sus țin că dacă
valoarea unui proiect de investi ții este determinat într-o pondere mare de capitalul
uman, creditorii vor acorda credite doar în m ăsura în care acestea pot fi acoperite prin
42/166

capital fizic. Motivul este c ă acesta din urm ă poate fi urm ărit de către creditori pentru
recuperarea valorii creditelor nerambursate, spre deosebire de capitalul uman.
Consecințele agregate sunt similare cu cele demonstrate anterior – investi țiile sunt
puternic dependente de valoarea garan țiilor, ceea ce poate c onduce la amplificarea și
persistența impulsurilor politicii monetare.
• Cooley, Quadrini și Marimon (2001) consider ă, de asemenea, c ă sistemul legal nu
poate garanta aplicarea c ontractelor de creditare și analizeaz ă structura acestora și a
clauzelor stimulatoare de creditare pe termen lung. Ei demonstreaz ă că acele contracte
ce oferă stimulente pentru debitor conduc la investi ții mai mari și o dezvoltare mai
rapidă iar investi țiile firmelor noi depind de fl uxurile de venituri viitoare.
Raționamentul lor arat ă că, în situația în care o firm ă este la începutul activit ății și /
sau veniturile curente sunt foarte mari, exist ă stimulente pentru aceasta de a renun ța la
contractul de creditare pentru ca întreprinz ătorul să poată beneficia de întreg venitul.
Contractul de credit optim, consider ă autorii, trebuie s ă cuprindă suficiente clauze
stimulatoare pentru debito r, astfel încât acesta s ă nu fie tentat s ă renunțe la contract. Se
poate ajunge la o astfel de situa ție prin investiț ii mai mari, care s ă crească valoarea
firmei. Aceste clauze stimulatoare pent ru debitor sunt un element ce amplific ă și
perpetueaz ă șocurile.
Canalul creditului în sens larg influen țează activitatea economic ă, conducând la varia ții în
costul capitalului pentru firme, propor țional cu stare de s ănătate financiar ă a acestora. Canalul
de transmisie va fi mai puternic atunci câ nd termenii contractelor de creditare sunt
renegociabili. Spre exemplu, o înră utățire a calit ății creditelor nu va afecta obliga țiunile emise
la o dobând ă fixă superioar ă dobânzii oferite de obliga țiunile de stat cu o marj ă fixă. Pe de
altă parte, obliga țiunile / împrumuturile în cazul c ărora creditorii pot modifica frecvent marja
pe care acestea o au fa ță de obliga țiunile de stat, vor fi afectate în direc ția pe care teoria
privind canalul cred itului o prevede.
Se desprinde concluzia c ă aceste dou ă canale de transmisie demonstreaz ă că imperfec țiunile
sistemului financiar pot avea efecte asupra mecanismului de transmisie, rezolvând totodată și
limitările pe care le impunea canalul tradi țional al ratei dobânzii. Canalul creditului bancar
susține că un ș oc de politic ă monetară va conduce la reducerea ofertei de credite, iar cel al
creditului în sens larg sus ține că, în condi țiile aceluia și șoc, factori financiari precum
veniturile viitoare, avu ția netă vor determina cheltuielile firmelor.
Evidențe privind func ționarea canalului creditului bancar
Existența canalul creditului bancar este motivat ă, în parte, de dependen ța multor debitori fa ță
de bănci pentru finan țare. Unele articolele și studii ce sus țin funcționarea unui astfel de canal
sunt următoarele:
• Kashyap și Stein (1995), folosind rapoartele financ iare trimestriale ale firmelor din
sectorul manufacturier din SUA, demonstreaz ă că firmele de mici dimensiuni sunt
dependente fa ță de finanț area băncilor într-o pondere de 82,9%. Pentru firmele de
talie medie, ponderea creditului bancar era aproape la fel de mare, de 77%. Aceast ă
dovadă în sine, sugereaz ă importan ța comportamentului b ăncilor în func ționarea
mecanismului de transmisie.
Un alt studiu demonstreaz ă funcționarea canalului creditului bancar pentru Japonia
(Collins, Morsink, Bayoumi (1999)), unde în lipsa alternativelor de finan țare, firmele
trebuie să suporte varia țiile în volumul creditelor impus de efectele politicii monetare
a Băncii Centrale. În fapt, dependen ța firmelor fa ță de bănci și a băncilor față de
43/166

politica monetar ă este atât de mare încât efectele canalului creditului bancar le
surclaseaz ă cu mult pe cele ale altor canale de transmisie.
• O serie de articole studiază evoluția variabilelor macroec onomice, în special mi șcarea
în aceeași direcție a produc ției și a creditului bancar , ca urmare a unui șoc de politic ă
monetară, cum ar fi:
o Bernanke și Blinder (1992) demonstrează că volumul creditelor bancare se reduce
ca urmare a unui șoc al politicii monetare, eviden țiind astfel existen ța canalului
creditului. Ei mai arat ă că volumul credit ării în Marea Britanie este pozitiv corelat
cu investi țiile, având putere explicativ ă pentru evolu țiile ulterioare ale PIB.
o Un alt articol al autorilor Romer și Romer (1994), ce investigheaz ă această relație,
identifică, într-un mod oarecum surprinz ător, canalul creditului ca fiind important
în SUA (cu o pia ță de capital dezvoltat ă, deci cu multe alternative pentru
finanțare). Totu și, reacțiile sunt slabe la schimb ări reduse de politic ă monetară ,
dar semnificative la modific ări de politic ă urmate de interven ții puternice ale
FED. De asemenea, ac țiunile FED duc, dup ă constatările celor doi autori, la
modifică ri semnificative în diferen țialul dintre rata dobânzii la creditele
comerciale și bancare, ceea ce demonstreaz ă astfel efectul acestui canal.
o Canalul creditului este eviden țiat și în Israel (De Fiore (1998)). Acest fapt se
datorează, consideră autoarea, rolului mare al sistemului bancar în cadrul sistemul
financiar, dar și asimetriilor legate de rezervele minime obligatorii diferite,
necesare pentru depozitele în moneda local ă și în cea str ăină. De aceea, ratele de
dobândă sunt diferite la cele dou ă categorii de credit – în shekeli și dolari – iar
modifică ri de politic ă monetară induc cre șteri sau scă deri ale pre țului creditului
intern și deci la varia ții ale ponderii acestuia în raport cu creditele în moneda
străină.
o Dovezi privind complementaritatea și legătura între canalul creditului bancar și
canalul tradiț ional al ratei dobânz ii în Spania ofer ă Hernando (2000), ce
demonstreaz ă că pe termen scurt modi ficarea ratei de dobând ă practicate de Banca
Centrală se transmite prin canalul ratei dobânzii, iar în timp influen ța acestuia
scade, locul s ău fiind luat de canalul cred itului bancar. Autorul eviden țiază și lag-
ul foarte lung între momentul schimb ării politicii B ăncii Centrale și efectele prin
intermediul canalului creditului bancar. Autorul articolului demonstreaz ă creșterea
costului creditului bancar fa ță de cel comercial și deci existen ța canalului
creditului bancar. De asemenea, Hernando consider ă că determinant pentru
existența canalul creditului într-o ț ară nu este structura creditului pe componente,
ci instrumentele monetare folosite de autorit ățile monetare. El d ă ca exemplu
Marea Britanie și Japonia, ce prezint ă canale ale creditului relativ importante,
considerându-le îns ă legate și de aplicarea în aceste țări în anii ‘80 a
mecanismelor de control al volumului creditului.
o Columbia și Mexic au un r ăspuns destul de sinuos la variaț iile politicii monetare,
iar studiile f ăcute (Carrasquilla – pentru Columbia și Diaz – pentru Mexic) au
subliniat modul particular de reac ție al economiilor deschise și relativ mici, la
politica monetar ă. Astfel, în Columbia exist ă un efect al lichidit ății, și o relație
între PIB ș i politica monetar ă (însă doar pe termen scurt). De asemenea, articolul
oferă dovezi privind lipsa de eficien ță a canalului creditului, determinat ă de
răspunsurile gre șite și managementul slab al majorit ății bă ncilor, ceea ce a
condus, după opinia autorului, ș i la o criza bancar ă în 1985. În perioada
premergătore, băncile s-au confruntat, pe parc ursul a 4-5 ani, cu o politic ă
44/166

monetară restrictivă . De aceea ele nu au reac ționat în vederea ajust ării
portofoliilor și au ajuns în situa ții grave ce au necesitat interven ția administrativ ă
a statului pentru a le salva.
o Având în vedere importan ța pe care trebuie s ă o joace sistemul bancar pentru ca
un canal al creditului s ă poată funcționa, am putea presupune c ă Germania, cu un
sistem bancar bine dezvoltat, cu o pia ță de capital relativ mai pu țin dezvoltat ă, ar
trebui să fie un exemplu clasic în acest domen iu. Studii empirice (Sigfried (2000))
au demonstrat c ă nu este a șa, canalul creditului având o ac țiune redusă , una dintre
explicații fiind rela țiile tradiționale între firme și bănci pe termene lungi, iar o alt ă
explicație fiind capacitatea b ăncilor de a compensa influen țele negative induse de
politica monetar ă. Un alt studiu (Kakes, Jan-Egbert, Maiery (1999)) conchide în
mod similar, ar ătând că băncile germane folosesc stocul de obliga țiuni pentru a
compensa varia țiile generate de politica monetar ă în pasive bancare, evitând astfel
variații ale volumului de credite. Aceast ă constatare este susț inută și de studiul lui
Favero, Giavazzi, Flabbi (1999), dar la nivelul întregii Europe, cu men țiunea că
în cazul Germaniei concluziile sunt similare. Se constat ă că toate băncile mici din
această zonă geografic ă își utilizeaz ă excesul de moned ă centrală pentru a proteja
volumul creditelor de varia ții. Reacțiile sunt totuș i diferite de la o țară la alta, cu
mențiunea că în Franța lipsa acestui canal de transmisie ar putea fi o consecin ță a
dezvoltării pieței de capital.
o Un studiu asupra Olandei (Kak es Jan (2000)) demonstreaz ă rolul sc ăzut al
canalului creditului și politica sistematic ă a băncilor de a constitui un stoc tampon
de obligațiuni pentru a contracara efectele politicii monetare.
• O problem ă evidențiată de studii econometrice în privin ța canalului creditului bancar
este sincronizarea modific ării de volum al creditului cu modificarea produc ției. În
cazul eviden țelor de acest fel, pot ap ărea controverse privind rela țiile de cauzalitate:
sunt relații ce pornesc din sensul producț ie către creditul bancar sau invers? Un
posibil răspuns la această controvers ă îl oferă Ramsey (1993) sau Kashyap, Stein și
Wilcox (1993). Ei consider ă că dacă relația de cauzalitate porne ște de la nivelul
producției și conduce în final la sc ăderea cererii de credite și deci și a creditelor
bancare, atunci nu exist ă nici un mecanism de transmisie prin intermediul creditelor
bancare. Îns ă în studiile men ționate, autorii demonstreaz ă că perioadele cu o politic ă
monetară restrictiv ă nu au fost marcate de o reducer e a cererii de cr edite, ci doar
structura acestora s-a schimbat. Astf el, creditele comerciale cunosc o cre ștere de
volum, combinat ă cu o scădere a volumului creditelor ba ncare. Deoarece cererea de
credite pe ansamblu nu scade, este evident c ă acest canal de transmisie este
funcțional, iar sincronizarea r ăspunsului s ău cu cea a producț iei nu poate discredita
eficiența și importanț a acestui mecanism de transmisie. Alt ă explicaț ie a acestui
decalaj temporal între ac țiune, prin intermediul politicii monetare, și răspuns, prin
canalul creditului bancar, îl c onstituie, natura contractual ă a relațiilor de creditare,
ceea ce implic ă necesitatea respect ării contractelor semnate, chiar dac ă acestea nu
sunt de natur ă să aducă avantaje, date fiind modific ările în politica monetar ă.
Adaptarea b ăncilor la modific ările de politic ă monetară durează o perioad ă mai lung ă,
determinat ă de durata pân ă la scaden ță a creditelor acordate, fondurile astfel obț inute
putând sau nu s ă fie reutilizate tot pentru acorda rea de credite sa u pentru alte
operațiuni. Exist ă însă și argumente contrare celui anterior: Oliner și Rudebusch
(1995) sus țin că o contracț ie în volumul de credite arat ă, mai degrab ă, o preferin ță
mai accentuat ă către creditul comercial și o substituire în volumul creditului bancar a
firmelor mici de c ătre cele de dimensiuni mari și nu demonstreaz ă o scădere a ofertei
45/166

în ansamblu, aș a cum ar presupune func ționarea canalului cred itului bancar. Totu și
admit că o parte a firmelor – cele de dimensiuni mici – ar putea fi confruntate cu o
scădere a credit ării.
• Dintre studiile care utilizeaz ă date la nivel microeconomic putem men ționa Kashyap
și Stein (2000), care folosesc un e șantion mare de date – trimes triale, întinse pe 20 de
ani – privind b ăncile din SUA. Ei examineaz ă modalitatea de r ăspuns a b ăncilor la
schimbări în politica monetar ă și găsesc legături puternice între m ărimea scă derii
volumului credit ării și poziț ia lichidităț ii băncii – măsurată ca pondere a obliga țiunilor
în total active. Autorii sus țin că aproape un sfert din modifi carea volumului creditului,
ca urmare a unei politici monetare mai restrict ive, provine din constrângerile generate
de poziția lichidit ății. Pentru Zona Euro, având în ve dere caracteristicile expuse în
cadrul structurii sistemului financiar, ar fi de a șteptat ca asimetria de informa ție să fie
mai puțin important ă decât în SUA. Caracteristici institu ționale fac ca b ăncile mici s ă
compenseze efectele pe care politica monetar ă le creeaz ă în cadrul volumului
portofoliului de credite, printr-un mai mare nivel al lichidit ății (Franța, Italia), prin
acorduri privind lichiditatea în cadrul re țelelor de b ănci (Germania) și prin
capitalizare (Fran ța, Italia, Spania). Un studiu similar (din punct de vedere
metodologic) cu cel realizat pentru SUA de Kashyap și Stein (2000), a fost efectuat
pentru sistemele bancare din cele mai mari patru țări din UE (Germania, Fran ța, Italia
și Spania) de Ehrmann, Gambacorta, Martinez-Pages, Sevestre și Worms (2003), iar
acesta găsește un canal al creditului bancar func țional. Modelul utilizat de autori
presupune mai mul ți factori ce ar putea explica evolu ția volumului creditelor, printre
aceștia, pe lâng ă factorii clasici (rata dobânzii, nivelul produc ției, nivelul pre țurilor)
sunt introdu și și alți factori ce sunt explica ți din punct de vedere teoretic de existen ța
asimetriei de informa ție. Cei trei factori testa ți din punct de vedere ai relevan ței, sunt
mărimea băncilor, nivelul capitaliz ării și nivelul lichidit ății. Orice varia ție a
volumului credit ării, determinat ă de unul sau o combinaț ie a factorilor men ționați este
o dovadă a existen ței imperfecț iunilor pie țelor financiare și implicit a existen ței unui
canal al creditului bancar. Dintre ace ști factori doar nivelul lichidit ății este relevant
pentru nivelul creditului, în sensul în care b ăncile cu valori mai reduse ale lichidit ății
își micșorează volumul creditelor acordate mai put ernic decât celelalte. Explica ția
oferită de autori pentru non-relevan ța mărimii și capitaliz ării în varia ția volumului
creditului țin de structura sistemului financia r la nivel european, de particularit ățile
sale, de nivelul mai redus al imperfec țiunilor generat de rolul guvernelor, a re țelelor
de bă nci, de num ărul mic al falimentelor bancare în registrate la nivel european.
Studii efectuate la nivel de țări membre ale UE, utiliz ând metodologia prezentat ă
anterior, au ajuns la concluzii apropiate:
o Pentru Germania, Worms (2001) demonstreaz ă că răspunsul b ăncilor la
schimbările de politic ă monetară, depinde de ponderea depoz itelor interbancare pe
termen scurt în total active; cu cât ponderea e mai mare cu atât r ăspunsul este mai
mic. Aceast ă concluzie este compatibil ă cu ipoteza c ă băncile mici – organizate în
cooperative de credit sau re țele de economii – se folosesc de depozitele pe termen
scurt pentru a proteja de varia ții nivelul creditului c ătre clienții nebancari – o
dovadă, totodată a existen ței unei rela ții pe termen lung între aceste b ănci și
clienții lor.
o Hernando și Martinez-Pages (2001) conchid c ă pentru Spania, canalul creditului
bancar nu pare a fi foarte puternic, singura eviden ță în sensul unui efect al
acestuia fiind faptul c ă băncile de dimensiuni mici par mai pu țin apte de a accesa
piețele financiare, decât cele de dimensiuni mari. Autorii pun lipsa unui astfel de
46/166

canal pe seama lichidit ății mari a b ăncilor spaniole, modific ări ale acestei situa ții
pe viitor putând schimba concluziile articolului.
o Un studiu din 2001 realizat de Loupias, Savignac și Sevestre pentru Fran ța
dovedește existen ța unor asimetrii între b ăncile lichide și cele lipsite de lichiditate,
ultimele fiind mult mai sensibile la modific ări de politic ă monetară. Mărimea și
capitalizarea bancar ă nu par să conteze din punct de vedere al sensitivit ății față de
modifică rile de dobând ă ale băncii centrale.
o Pentru Grecia, Sophocles, Kamberoglou și Simigiannis (2001) arat ă existența unui
astfel de canal de transmise, lichi ditatea fiind elementul ce accentueaz ă efectul
canalului tradiț ional al ratei dobânzii, dar într-o anumit ă măsură și mărimea băncii
respective.
o În Italia, Gambacorta (2001) sugereaz ă că, la nivel agregat, dup ă o înăsprire a
politicii monetare, valoarea depoz itelor scade conjugat cu o sc ădere și a nivelului
creditării. O scă dere în acela și timp și a nivelului lichidit ății arată că băncile
încearcă prin vânzarea de obligaț iuni, să-și protejeze portofoliile de credite de
efectele adverse. M ărimea nu pare s ă conteze în explicarea canalului creditului
bancar, iar m ăsurile de capitalizare par s ă fie relevante, dar doar marginal.
o Olanda (de Haan (2001)), Austria (K aufmann (2001)), Portugalia (Farinha și
Marques (2001)) și Finlanda (Tapi și Vilmunem (2001)) prezint ă canale ale
creditului bancar active cu particularităț i ținând de specificul sistemului bancar
din fiecare țară. Astfel, în Olanda, factorul ce genereaz ă asimetrii este existenț a
unei garan ții din partea statului pentru credite – ac ționând într-un anumit sens tot
prin intermediul lichidit ății. Austria datoreaz ă existența acestui canal diferen țelor
în lichiditate. În Portugalia nivelul capitaliz ării pare să joace un rol important în
explicarea varia țiilor în volumul de cr edite ca urmare a unui șoc al politicii
monetare, lichiditatea și mărimea fiind nesemnificative în a explica aceste varia ții,
iar pentru Finlanda at ât capitalizarea cât și lichiditatea sunt factori semnificativi.
Evidențe privind func ționarea canalului creditului în sens larg
Deși creditarea bancar ă este o foarte important ă sursă de finanț are externă pentru firme, nu
este singura și, mare parte a literaturii, ce studiaz ă imperfec țiunile pieț ei creditului, s-a
concentrat pe identificarea importan ței creditului în general și nu doar a creditului bancar.
Comportamentul variabilelor financiare furnizeaz ă informaț ii ce pot fi utilizate pentru a
identifica rolul imperfec țiunilor pie ței creditului în transmisia politicii monetare. Bernanke,
Gertler și Gilchrist (1999) arat ă că marjele dintre dobânzil e percepute firmelor și rata fără risc
a obligațiunilor guvernamentale creș te ca urmare a unei în ăspriri a politicii monetare – acesta
fiind un element ce poate aduce do vezi în sprijinul teoriei canalului creditului în sens larg.
Alți autori consider ă că marjele dintre dobânzi fluctueaz ă chiar și în absen ța unor
imperfecțiuni a pie ței creditului, doar datorit ă modifică rii preț ului pentru asumarea diferitelor
categorii de risc.
O parte important ă a literaturii de specialitate s-a dezvoltat pornind de la eș ecul modelului
coeficientului „Q” – conform teoriei neoclasice investi țiile ar trebui s ă depindă de coeficientul
„Q” marginal, ce indic ă valoarea ad ăugată suplimentar ă creată de o unitate de capital
raportată la volumul capitalului utilizat. Totodat ă în situa ția unor randamente de scar ă
constante și acceptând și ipoteza unor pie țe ale mărfurilor perfecte, Hayashi (1982)
demonstreaz ă că „Q” marginal este egal cu cel mediu, a șa cum este el definit de Tobin –
raportul dintre valoare de pia ță a firmei fa ță de costul de înlocuire al capitalului. Testele
econometrice ce investigau leg ătura dintre coeficientul „Q” și investiții nu s-au dovedit
47/166

concludente, regresia av ând o putere de explica ție redusă și coeficien ți reduși ca valoare
pentru „Q”. Aceste rezultate s unt în unele studii considerate ca fiind dovezi ale lipsei efectelor
creditului asupra investi țiilor. Dac ă variabile precum veniturile viitoare sunt importante pentru
a explica investi țiile – aceasta ar putea fi o dovad ă în sprijinul canalului creditului.
Cel mai important mod de abordare al rela ției dintre credit și investiții a fost separarea
firmelor investigate în dou ă grupuri: firme neconstrânse – ce pot emite ș i s-au finan țat atât
prin acțiuni, dar și prin intermediul creditelor și care plătesc dividende mari – și firmele
constrânse – ce nu pl ătesc dividende sau acestea sunt modeste și care nu emit noi ac țiuni
pentru a se finan ța. Împărțind în acest fel firmele din SUA, Fazzari, Hubbard și Petersen
(1988) au demonstrat c ă firmele constrânse sunt mult mai sensibile la varia ții ale veniturilor
viitoare. Al ți autori, precum Devereux și Schiantarelli (1990), împart firmele func ție de
mărime, demonstrând c ă firmele mai sensibile la varia ții ale veniturilor viitoare sunt firmele
de dimensiuni mici. Alte studii (Gilchrist și Himmelberg (1995)) evit ă folosirea unor
coeficienți „Q” ob ținuți pe baza datelor bursiere și calculeaz ă previziuni ale profiturilor
viitoare cu ajutorul unor modele VAR, iar rezu ltatele studiilor sunt similare cu celelalte
prezentate anterior. Bond și Cummins (2000) și Cummins, Hassett și Oliner (1999) calculeaz ă
coeficienți „Q”, dar nu pe baza datelor bursiere, ce ar fi o m ăsură bună pentru acest indicator,
dacă prețurile ar reflecta valoarea actual ă a profiturilor viitoare. Cum îns ă prețurile cuprind ș i
alți factori, spre exemplu bule speculative, autorii articolelor construiesc o m ăsură alternativ ă
pentru coeficientul „Q” bazat ă pe profiturile viit oare. Ei demonstreaz ă că această măsură face
fluxurile de venituri viitoare nesemn ificative pentru explicarea evolu ției investi țiilor, ceea ce
ridică semne de întrebare asupra viabilit ății dovezilor anterioare aduse în favoarea canalului
creditului. Totu și studii realizate de al ți autori – Bond și Meghir (1994) – sus țin că fluxurile
de venituri viitoare sunt mai relevante pentru a explica evolu ția investițiilor pentru firmele ce
sunt constrânse din punct de vedere al posibilit ăților de finan țare, ceea ce ar dovedi c ă
interpretarea standard, în favoarea existen ței canalului creditului ar fi corect ă.
O altă direcție de studiu, în acest domeniu, a investigat reac țiile creditului dup ă modificări în
politica monetar ă. Oliner și Rudebusch (1996) demonstreaz ă că legătura dintre fluxurile de
venituri și investiții devine mai puternic ă pentru firmele de dimensiuni mici, dup ă o contrac ție
monetară, dar nu se modific ă după o măsură cu efecte expansioniste. Totodat ă ei
demonstreaz ă că fluxul de venituri nu este relevant pent ru deciziile de investire ale firmelor
mari. Cei doi autori interpreteaz ă rezultatele studiului ca sus ținând existen ța unui canal al
creditului în sens larg.
Un exemplu de funcț ionare a canalului bilan țier este oferit ă de Kokoszcznski (ONB, 1996),
pentru perioada 1993-1995 în Polonia. În acest interval intr ările mari de valute, ca urmare a
exporturilor în cre ștere, au condus la aprecierea în termeni reali a zlotului, deci o cre ștere a
prețurilor activelor și au generat îmbun ătățirea situa ției financiare a multor firme, cu
consecințe pozitive asupra capacit ății acestora de a lua credite.
O altă modalitate de a studia existen ța unui canal al creditului în sens larg este utilizarea de
date microeconomice la nivel de firme. În ge neral determinarea unui co eficient semnificativ
pentru fluxul de venituri viitoare într-o ecua ție privind investi țiile este considerat ă o dovadă
concludent ă a existen ței unui canal al creditului în sens larg activ.
• O astfel de abordare este cea a autorilo r: Chatelain, Generale, Hernando, Vermeulen și
von Kalckreuth (2003) pentru Germania, Fran ța, Italia și Spania. Datele utilizate de
aceștia privind firmele din cele 4 țări cuprind categorii variate din punct de vedere al
mărimii, inclusiv firme de dimensiuni mici, nelistate la burs ă, care sunt cel pu țin din
punct de vedere teoretic mai pasibile de a oferi dovezi în favoarea canalului creditului
în sens larg. Veniturile viitoare ale firmelor se dovede sc a fi importante pentru
explicarea varia ției investi țiilor, lucru prezis și de teoria ce sus ține existen ța canalului
48/166

creditului în sens larg. Totodată rezultatele econometrice arat ă că firmele mici sunt
mai afectate în deciziile de investi ții de varia ții ale costului capitalului și de cele ale
veniturilor viitoare.
• Un alt studiu este cel propus de Butzen, Fuss și Vermeulen (2001) pentru Belgia.
Autorii investigheaz ă relevanța pentru deciziile de investi ții al costului capitalului și al
fluxurilor de venituri viitoare, asimilate cu anumite rezerve canalului tradi țional al
ratei dobânzii și celui al creditului în sens larg. Pe lâng ă efectele semnificative ale
factorilor enumera ți asupra investi țiilor, autorii demonstreaz ă și că elasticitatea
costului capitalului este mai mare pe ntru firmele mici, iar firmele ce î și au activitatea
principală în construcț ii sunt mai sensibile decât cele ce activeaz ă în servicii.
• Acest canal de transmisie este investigat și pe date privind Fran ța, de către Chatelain și
Tiomo (2001), ace știa exprimându-se în favoarea existen ței unui canal al creditului în
sens larg, operând prin intermediul deci ziilor de investire a firmelor. Aceea și
concluzie o sus ține și un studiu al lui Gaiotti și Generale (2003) pentru Italia, cu
particularitatea c ă efectele ambelor canale par a fi mai puternice decât în alte țări.
Autorii verific ă robustețea efectului fluxului de venitu ri viitoare asupra investi țiilor,
înlocuindu-le cu un alt indicator – volumul de lichidit ăți, rezultatele fiind similare.
Canalul a șteptărilor
Așteptările de infla ție sunt esen țiale în cadrul mecanismului de transmisie deoarece ele
afectează nivelul pre țurilor practicate de firme, cererea pentru bunuri durabile și de capital,
precum și cererea de bani. Totodat ă așteptă rile privind infla ția conduc la dimensionarea
diferită a ratelor reale de dobând ă viitoare fa ță de cea curent ă, cu efecte asupra consumului,
investițiilor, etc. Desigur a șteptă rile pot viza nivelul veniturilor viitoare, cu efecte asupra
cererii curente sau a șteptă ri privind modifică ri viitoare de pre ț, ce influen țează dinamica
prețurilor din economie.
Schimbări în așteptă ri amplific ă alte canale de transmisie depinzând de urm ătoarele elemente:
• Gradul de credibilitate al modific ărilor de politic ă;
• Durata preconizat ă a schimb ărilor de politic ă monetară.
Canalul a șteptă rilor este esen țial în cazul aplic ării regimului de țintire a infla ției deoarece
acestea se formeaz ă în strâns ă legătură cu nivelul credibilit ății politicii monetare.
Credibilitatea politicii monetare face a șteptările stabile și apropiate de țintele de politic ă
monetară. Un nivel redus al credibilit ății face ca volat ilitatea așteptă rilor să fie substan țială și
foarte sensibil ă la modific ările altor pre țuri din economie.
O altă caracteristic ă a acestui canal de tr ansmisie este eficien ța ridicată , implicată de costurile
reduse ale „utiliz ării” sale. Desigur costurile ini țiale, necesare existen ței unui astfel de canal,
sunt date de implementarea unor politici monetare pentru câ știgarea credibilit ății, iar acestea
pot fi importante, da r sunt în fapt condiț ii de fond ale aplic ării oricărei politici eficiente.
Evident, anumite cerin țe în utilizarea politicii monetare sunt precondi ții ale credibilit ății,
precum transparen ța, coordonarea cu deciden ții de politic ă fiscală , asumarea r ăspunderii
pentru rezultatele politicilor aplicate.
Canalul a șteptărilor este unul din cele mai importante mecanisme de transmisie pentru o
economie în cadrul c ăreia banca central ă aplică țintirea infla ției, toate celelalte canale de
transmisie și instrumente de ajustare a traiectoriilor posibile ale economiei fiind circumscrise
obiectivului ancoră rii așteptărilor infla ționiste pe termen mediu ș i lung. Desigur modul de
urmărire al acestui obiectiv poate fi diferit în cazul unor b ănci centrale (e.g. Banca Central ă
European ă are o politic ă ce vizeaz ă credibilitatea institu ției, prin definirea unei reguli de
49/166

politică monetar ă, a unui mandat clar și a unei responsabilit ăți bine definite fa ță de
Parlamentul European, acestea compensând într-o anumit ă măsură lipsa unei istorii vizând
atingerea obiectivelor propuse și relativa eterogenitate a Zonei Euro. Banca Central ă a SUA
urmărește consolidarea încrederii în institu ție printr-o politic ă de comunicare activ ă și
consolidarea rezultatelor atinse în trecut, ajutat ă fiind de un mecanism de transmisie relativ
omogen, iar în sens opus ac ționând dublul obiectiv neierarhizat pe care îl are și lipsa unor
ținte explicite în privin ța inflației).
Din punct de vedere empiric, investigarea acestui canal de transmisie și evidențierea sa
separată de celelalte canale de transm isie este deosebit de dificilă deoarece necesit ă o
cuantificare exact ă a așteptă rilor la nivelul economiei, e șantionul precum și frecvența acestuia
trebuind să asigure comparabilitatea datelor. Exemple de moduri de cuantificare a a șteptărilor
variază de la centralizarea datelor priv ind firmele din economie, varia țiile stocurilor acestora
presupunându-se că reflectă așteptările lor, și până la sondaje pe e șantioane mari de agen ți de
diferite tipuri din economie. Desigur exist ă și alte solu ții precum includerea acestui canal de
transmisie în cadrul unui model semi-structura l al economiei, calibrar ea acestuia pe datele
reale putând conduce la c oncluzii privind sensul și amplitudinea efectelor , acestea putând fi
verificate și cu eviden țele empirice surprinse chiar cu metode mai pu țin sofisticate (sondaje pe
eșantioane de dimensiuni relati v mici la nivelul anumitor sect oare ale economiei, sau doar pe
un anumit e șantion reprezentativ pent ru o categorie de agen ți, etc.).
50/166

Determinarea mecanismelor de transmisie a politicii monetare în
România
Tipuri de modele ut ilizate în literatur ă
Cea mai important ă parte a literaturii ce studiaz ă mecanismele de transmisie a politicii
monetare utilizeaz ă ca metodologie econometric ă două modele larg folosite și în studiul altor
fenomenele economice: metodologia vector autoregresiv (VAR) și metodologia regresiilor /
cointegră rilor pe date panel. Posibilitatea utiliz ării acestora rezid ă, pe de-o parte în existen ța
unor seturi de date la nivel macroeconomic în cazul primei metode, iar pe de alt ă parte, de
date detaliate la nive lul sectorului bancar ș i firmelor.
Având în vedere aceste restric ții privind tipul de date necesare, precum și accesul doar la
primul tip de date, nu am folosit în aplica ția prezentat ă în continuare decât metodologia VAR
sub mai multe forme (diferen țiate funcție de modul de identificare al șocurilor structurale):
VAR recursiv (RVAR), VAR cu restricț ii pe termen scurt, pe termen lung, VAR cu restricț ii
pe termen scurt ș i lung, VAR cu restric ții de semn.
Introducerea modelelor VAR în studierea fenomenelor economice (Sims (1972, 1980, 1986))
a fost urmat ă de o dezvoltare continu ă a acestora, progresele în acest domeniu variind de la
introducerea de noi variabile sa u explicarea unor neconcordan țe cu teoria economic ă (așa
numitele „puzzle” e.g. „price puzzle”) pân ă la rafinarea metodei ini țiale prin realizarea unor
identificări a șocurilor structurale dup ă metode ce înglobeaz ă progresele, atât din domeniul
cunoașterii fenomenelor economice, cât și a tehnicilor econometrice.

Orice model VAR porne ște de la estimarea sa în form ă „redusă”:

Σ = + + + + + =− − − ] [ ; …'
2 2 1 1 t t t p t p t t t e e E e y A y A y A y μ (1)
VAR-urile în această formă (practic sub forma unui AR(p )) pot fi rescrise sub o form ă
„companion” (i.e. ca un AR(1)), sau prin gruparea termenilor sub forma unui model cu
corecția erorilor („error correction mechanism”).
Astfel dacă notăm cu:

[ ]'
1'
1',…, ,+ − − =p t t t t y y y ξ (2)

Putem rescrie VAR-ul sub forma unui AR(1) astfel:

⎥⎥⎥⎥
⎦⎤
⎢⎢⎢⎢
⎣⎡
+
⎥⎥⎥⎥
⎦⎤
⎢⎢⎢⎢
⎣⎡
+
⎥⎥⎥⎥
⎦⎤
⎢⎢⎢⎢
⎣⎡
=−−
00
0 0 00 0 0
0011 2 1
M
LM M O M MLL
Mt
tp p
te
IIA A A A
ξμ
ξ cu alte nota ții t t t v+ Γ+Γ=−1 1 0ξ ξ (3)
51/166

Având în vedere că orice VAR poate fi rescris sub aceast ă formă și știind că orice proces
staționar poate fi bine aproximat de un VAR cu un num ăr de lag-uri finit (conform „Wold
decomposition theorem”) putem presupune c ă relațiile structurale dintre variabile sunt de
forma:

t t t ε ξ αξ + Θ + = Ψ−1 (4)

Multiplicând cu Ψ-1 ecuaț ia (4) obținem:

t t t ε ξ α ξ1
11 1 −
−− −Ψ + Θ Ψ + Ψ = (5)
Identificând termenii din ecua țiile (3) și (5) avem:

α1
0−Ψ = Γ , și 11
1 −−Θ Ψ = Γtξ () Σ = ΩΨΨ =− −'1 1 '
t te e E (6)
Problema identific ării șocurilor structurale se reduce în fapt la a identifica, pe baza estim ărilor
corespunz ătoare
0Γ, 1Γ și din forma redusă , parametrii , ș i din forma
structural ă. Σ1−Ψ Θ Ω
Comparând num ărul de restric ții cu num ărul de necunoscute, putem determina u șor că lipsesc
n(n-1)/2 restric ții pentru identificarea valorilor VAR-ulu i structural pe baza celui estimat în
formă redusă.
Putem presupune, f ără a pierde din generalitate, c ă șocurile structural e sunt normalizate și
necorelate, având astfel I= Ω.
Sunt prezentate în continuare diverse estim ări pentru mecanismul de transmisie a politicii
monetare, gruparea aces tora realizându-se dup ă modul de identificare a formei structurale pe
baza formei reduse.
VAR Recursiv – RVAR
În cadrul acestui mod de identificare, propus de Sims (1986), presup unerea de la care se
pornește este a identit ății dintre descompunerea Cholesky a matricii de varian ță-covarian ță
() și matricile și . O astfel de descompunere este echivalent ă cu a descompune
recursiv sistemul format de VAR-ul estimat (de aici și denumirea de Recursive VAR),
atribuind inovaț iile din prima ecua ție a formei reduse primei variabile, și o combina ție a
acestora ultimei. Totodat ă o astfel de identificare este echivalent ă cu a impune restric ții pe
termen scurt, în sensul în care toate variabilele ce urmeaz ă celei analizate în cadrul ordon ării
nu au efect asupra acesteia (pe termen scurt) e.g. prima variabil ă nu este influenț ată de nici
una din urm ătoarele, penultima variabil ă nu este influen țată de evolu țiile ultimei variabile.
Termen scurt are în țelesul aici a unei perioade corespunză toare frecven ței datelor. Σ1−Ψ '1−Ψ
Folosirea acestei scheme de iden tificare, s-a impus în literatura de specialitate fiind utilizat ă
de cvasi-majoritatea autorilor. Exemple sunt: Christiano, Eichenbaum și Evans (1999),
Eichenbaum și Evans (1995) sau Peersman și Smets (2003).
52/166

Simplitatea metodei, precum și ușurința aplicării acesteia au îns ă un cost materializat în
rigiditatea restric țiilor care sunt implicit impuse variab ilelor. Acest lucru conduce, în cazul
anumitor specifica ții, la apari ția unor răspunsuri la impulsuri (i.e. modul în care o variabil ă se
comportă la o modificare a unui șoc structural, într-un interval de timp), neconforme cu teoria
economic ă. Aceste neconcordan țe între estim ări și teoria economic ă au primit denumirea de
„puzzle”-uri, rezolvarea lor constând spre exemplu în cazul „price puzzle”-ului (i.e. cre șterea
inflației pe o perioad ă scurtă la un șoc de politic ă monetară) în introducerea ca și variabilă
exogenă a prețurilor la materiile prime din zona principal ă furnizoare a acestora.
Specificațiile testate cuprind o ordonare “clasic ă” a variabilelor, acestea fiind:
• l_y_sa_cl – PIB real lunar interpolat prin metoda Chow-Lin (1971, 1976)
din date trimestriale utilizând produc ția industrial ă ca variabil ă indicator (au
fost utilizate și alte metode, precum Fernand ez sau Litterman cu rezultate
aproape identice);
• l_cpi_sa – indicele pre țurilor de consum ajustat sezonier;
• ief – rata dobânzii efective a BNR;
• l_s_ef – cursul de schimb al leului în raport cu euro și dolarul, acestea
agregate într-un co ș cu o pondere dat ă de greutatea specific ă în comerț ul
exterior al României, aproximativ 70% euro ș i 30% dolar;
• l_wpi_sa – indice al pre țurilor la materiile prime pe pie țele interna ționale;
• euib1 – rata dobânzii la 1 lun ă pe piața european ă:
• l_eu25y – PIB-ul real al UE cu 25 de membri;
Primele patru variabile au fost considerate endogene iar urm ătoarele trei exogene VAR-ului
estimat. O alt ă specifica ție testată a înlocuit indicele pre țurilor de consum cu indicele
prețurilor CORE2 (pre țurile de consum excluzându-le pe cele administrate, la combustibili și
LFO – legume, fructe, ou ă).
Variabilele sunt logaritmate ș i ajustate sezonier, cu excep ția ratei dobânzii efective care este
în nivel. Specificarea variabilelor în niveluri permite existen ța unei rela ții de cointegrare
implicită între variabile, aceasta nefiind studiat ă în prezenta lucrare, pe de o parte din cauza
scopului diferit vis-à-vis de concluziile unei astfel de analize, iar pe de alt ă parte din cauza
constrângerilor determinate de e șantionul scurt, impropriu estim ării unei rela ții pe termen
lung. Seriile sunt testate di n punct de vedere al sta ționarității în Anexa 12 . Programul utilizat
în estimare este Eviews 5.1.
Numărul de lag-uri este de dou ă în prima specifica ție și patru în cea de-a doua, ambele
determinate folosind criterii uzuale precum: LR, FPE, AIC, SC, HQ. E șantionul de date
pornește din 2000m1 pân ă în 2007m5 (89 de observaț ii în eșantionul pe care s-a realizat
estimarea). Rezultatele VAR-urilor sunt prezentate în Anexa 1 și Anexa 2 .
În cazul șocurilor de curs de schimb (o depreciere a cursului de o devia ție standard) și de
politică monetar ă (o creșterea a ratei dobânzii cu o devia ție standard) se pot remarca
răspunsurile corecte din punct de vedere al semnului din partea ce lorlalte variabile
macroeconomice și efectele semnificative din punct de vedere statistic ale șocului de politic ă
monetară asupra infla ției, fie ea total ă sau doar cea aferent ă indicelui CORE2. În privin ța
intervalului de transmisie se poate observa efectul mai rapid asupra ansamblului pre țurilor și
efectul mai lent asupra indi celui CORE2. Acest fapt poate fi explicat prin corela ția mai
puternică a preț urilor excluse din CORE2 cu vari abila curs de schimb, ce reac ționează mult
mai rapid la varia ții ale dobânzii de politic ă monetară (în specifica ția în care apare indicele
prețurilor de consum, efectul unui șoc pozitiv de politic ă monetară este semnificativ statistic,
53/166

conducând la aprecierea cursului, de natur ă a calma presiunile infla ționiste prin intermediul
prețurilor importate, dar și prin leg ătura existent ă între cursul de schimb ș i modul de
determinare al pre țurilor combustibililor, LFO și o parte din cele administrate).
Testarea robuste ții acestor rezultate, în privin ța răspunsului indicilor de pre țuri (fie CPI fie
CORE2) și cursului de schimb la șocurile de politic ă monetară este necesar ă, ea realizându-se
prin estimarea într-un „rolling window”, e șantionul în acest caz fiind fix și egal cu num ărul
maxim de observa ții mai puțin 12, din cele 12 estim ări obț inute prin reestimarea sistemului pe
cele 12 sube șantioane astfel create fiind recuperat ă forma structural ă, iar funcțiile de răspuns
la impulsul de politic ă monetară sunt grupate pentru cele dou ă modele în Anexa 3 și Anexa 4 .
Se poate observa c ă indicii de pre ț au un răspuns asem ănător, doar amplitudinea și momentul
de răspuns maxim variind între estim ările succesive pe sub-e șantioane, iar r ăspunsul cursului
de schimb pe termen mediu este de apreciere, forma acestuia fiind asem ănătoare cu cea
raportată pentru SUA și UE în Peersman și Smets (2003). În privin ța descompunerii varian ței,
șocurile de politic ă monetară explică o parte mai mare din varian ța indicelui pre țurilor de
consum fa ță de indicele CORE2.
În ciuda simplit ății și rigidității metodei, VAR-urile recursive realizate par a conduce la
concluzia existen ței unui canal al ratei dobânzii, cu ef ecte semnificative asupra indicilor de
prețuri și cursului de schimb, dar cu un efect ambiguu și nesemnificativ statistic asupra
producției.
SVAR cu restricț ii pe termen scurt
Acest tip de VAR-uri impun restric ții pe termen scurt privind efectul unor șocuri asupra
anumitor variabile. Cele n(n-1)/2 restric ții lipsă, necesare pentru id entificarea unei rela ții între
șocurile structurale și erorile din forma redus ă a VAR-ului, sunt specificate în rela ția dintre
acestea în urm ătoarea form ă:

t tB Aeε= (7)

unde e și ε sunt reziduurile formei reduse și respectiv șocurile structurale.
Restricțiile impuse sunt cele introduse în literatur ă de Kim și Roubini (2000) și Sims și Zha
(1998). Din punct de vedere economic, cele 10 restric ții impuse sunt echivalente cu
următoarele presupuneri:
• nici una din variabile nu are un efect contemporan asupra PIB-ului real;
• nivelul pre țurilor ră spunde contemporan doar la varia țiile PIB;
• nivelul masei monetare are ca determinan ți contemporani nivelul PIB, indicele de
prețuri și rata dobânzii;
• rata dobânzii este influen țată contemporan de toate variabilele mai pu țin PIB-ul ș i
indicele de preț uri;
• cursul de schimb real este influen țat de toate celelalte variabile.

Variabilele folosite au aceea și definiție cu cele utilizate în estim area pentru RVAR-uri, fiind
introdusă masa monetar ă – prelucrat ă în același mod cu celelalte variabile în sensul ajust ării
sezoniere.
54/166

Astfel restric țiile asupra matricelor A și B din ecuaț ia (7) pot fi reprezentate astfel:

⎟⎟⎟⎟⎟⎟
⎠⎞
⎜⎜⎜⎜⎜⎜
⎝⎛
=
⎟⎟⎟⎟⎟⎟
⎠⎞
⎜⎜⎜⎜⎜⎜
⎝⎛
⎟⎟⎟⎟⎟⎟
⎠⎞
⎜⎜⎜⎜⎜⎜
⎝⎛
exesemepey
uxusumupuy
a a a aa aa a aa
1 54 53 52 5145 1 43 0 00 34 1 32 310 0 0 1 210 0 0 0 1
(8)

Vectorul variabile lor endogene este compus din m ăsura PIB prezentat ă anterior, indicele cu
bază fixă al preț urilor de consum, agregatul monetar M2, rata dobânzii efective a BNR și
cursul de schimb al leului fa ță de u n co șul euro-dolar cu structura descrisă anterior. Datele
sunt logaritmate (cu excepț ia dobânzii) și ajustate sezonier (cu excep ția dobânzii și cursului de
schimb).
Rezultatele aplic ării acestei metode sunt prezentate în Anexa 5 . Ele par s ă confirme un efect
pe termen scurt, relevant statistic, al unui șoc de politic ă monetară asupra inflaț iei și cursului,
descompunerea varian ței (prezentată în Anexa 5 ) indicând un efect semnificativ.
Totuși metoda, având în vedere restric țiile impuse, precum și ipotezele teoriei economice de
la care porne ște, pare a impune o structur ă mult prea rigid ă datelor, aceasta conducând la
valori ale unor parametri estima ți în matricile A și B nesemnificativi, precum și la funcții de
răspuns la impulsuri nesemnificativ e statistic pe termen mediu. SVAR cu restricț ii pe termen lung
Identificarea formei structurale a VAR-ului și deci și a impactului șocurilor structurale asupra
variabilelor studiate se poate realiza și prin impunerea unui efect pe termen lung, cumulat al
șocurilor asupra unor variab ile, metoda fiind introdus ă de Blanchard ș i Quah (1993).
Rezultatele aplic ării unei astfel de metode pe un set de date cuprinzând PIB-ul, cursul de
schimb al leului fa ță de coșul de valute, indicele pre țurilor de consum ș i dobânda efectiv ă a
BNR sunt prezentate în Anexa 6 (variabilele au fost descrise în cadrul aplica țiilor anterioare).
Toate variabilele sunt în diferen țe de logaritmi (singura excep ție fiind dobânda, care este
utilizată în nivel) și sunt sta ționare, testele utilizate fiind ADF și PP (vezi Anexa 12 ).
Programul utilizat este Eviews 5.1.
Restricț ii impuse sunt:
• PIB-ul nu r ăspunde pe termen lung la șocurile de curs, cerere, politic ă monetară;
• cursul nu r ăspunde pe termen lung la ș ocurile de cerere și politică monetară;
• inflația nu răspunde pe termen lung la șocurile de politic ă monetară.
Sistemul este identificat ex act („just identified”), num ărul de restric ții fiind egal cu num ărul
de condiții lipsă necesar pentru determinar ea formei structurale. Func țiile de ră spuns la impuls
au semnele corecte, iar descompunerea varian ței confirm ă importan ța șocurilor în explicarea
evoluțiilor variabilelor.
Rezultatele acestei aplica ții indică o reacție imediat ă a cursului și inflației la un ș oc de politic ă
monetară, în sensul aprecierii cursului și de reducere a infla ției.
55/166

SVAR cu restricț ii pe termen scurt și lung
Un alt model încercat pentru eviden țierea efectelor șocurilor de politic ă monetară și curs
asupra variabilelor macroeconomice presupune impunerea de restric ții combinate pe termen
scurt și lung – similar cu cele im puse de Gali (1992), Gerlach și Smets (1995) și Peersman și
Smets (2003).
Variabilele utilizate sunt cele din aplica ția anterioar ă (PIB, infla ție, dobând ă și curs de schimb
în diferen țe de logaritmi, cu excep ția dobânzii care este în nivel), iar restric țiile aplicate pentru
identificarea șocului de politic ă monetară sunt:
• pe termen scurt (contemporan) dobânda și cursul nu influen țează PIB;
• pe termen lung pre țurile, cursul și dobânda nu au efecte asupra PIB.
Modelul este identificat ex act („just identified”) și a fost estimat în WinRats 6.30 pornind de
la o procedur ă de factorizare a matricii de varian ță-covarian ță, cu respectare restric țiilor
impuse atât pe termen lung, cât și pe termen scurt4. Pentru ob ținerea benzilor corespunz ătoare
unei devia ții standard au fost simulate 10.000 de extrageri pentru matricea de varian ță-
covarianță din distribuț ia Wishart a acesteia (desigur în cadrul fiec ărei extrageri este recuperat
și vectorul de parametri), distribuț ie parametrizat ă conform estim ării realizate, descompunerea
acestei matrice conform procedurii amintite, conducând la recuperarea func țiilor de răspuns la
impulsuri și a descompunerii varian ței. Din distribu ția acestora sunt eliminate 16% din fiecare
extremitate, ob ținându-se benzile de eroare corespunz ătoare unei devia ții standard5. Această
post-procesare este realizat ă atât pentru funcț iile de impuls la r ăspunsuri, cât ș i pentru
descompunerile de varian ță.
Rezultatele sunt prezentate în Anexa 7 , doar pentru șocul de politic ă monetară. Concluzia ce
se desprinde este a unui efect semnificativ statistic al acestui șoc asupra inflaț iei (pe termen
relativ scurt), dar și asupra cursului de schimb, fapt confirmat și de descompunerea varian ței
variabilelor la impactul aceluia și șoc.
SVAR cu restricț ii de semn
Literatura privind VAR-urile cu restric ții impuse pe func țiile de ră spuns la impulsuri a
cunoscut o ampl ă dezvoltare în ultima perioad ă, aplicații ale acestei metode reg ăsindu-se în
toate domeniile în care metoda vectorului autoregresiv structural î și găsise aplica ții anterior
(un exemplu de aplicare în diferite domenii f iind prezentat de Harald Uhlig, iunie 2006, „Sign
restrictions and Bayesian VAR s”, ZEI, Bonn University).
În cazul mecanismelor de transmisie a politicii monetare problema principal ă o reprezintă
determinarea impactului unui șoc de politic ă monetar ă asupra variabilelor investigate în
sistemul respectiv. Neexistând un șoc de politic ă monetară în economie per se, identificarea,
făcând abstrac ție de metoda narativ ă (spre exemplu, Romer și Romer (1989)), se reduce la a
determina forma structural ă a sistemului analizat. Problema identific ării este central ă în acest
caz, metode diferite de identificare conducând la rezultate diferite, iar problema specific ării
greșite a restric țiilor – fie ele pe termen scurt sau lung – constituie totdeauna o posibilitate.

4 Procedura este disponibilă pe situl Estima la secț iunea alte proceduri și exemple, sub-categoria VAR, fiind
necesară doar implementarea unei simul ări Monte-Carlo bayesiene a VAR-ului estimat, procedur ă relativ
standard în literatur ă.
5 Interval de încredere este de aproximativ 68 %, iar în anexe sunt prezentate grafic media și cuantilele
corespunz ătoare a 16% și respectiv 84% din distribu ție. Având în vedere num ărul de extrageri realizate în toate
aplicațiile, în unele din acestea raportarea cuantilelor corespunz ătoare a dou ă deviații standard nu ar fi condus la
rezultate precise. Pentru comparabilitate am preferat raportarea doar pentru o devia ție standard în aplica țiile în
care aceasta este posibil ă.
56/166

Desigur majoritatea restric țiilor aplicate au la baz ă teoria economic ă precum și cunoașterea –
cel puțin parțială – a modului de func ționare a mecanismului economic respectiv, dar
procedeul de implementare al acesteia poate alte ra, prin constrângerile inerente (e.g. doar pe
termen scurt sau doar pe termen lung) ale diferitelor metode, îns ăși validitatea acestora.
Răspunsurile greș ite ale variabilelor la diferite șocuri (e.g. r ăspunsul infla ției la șocul de
politică monetară) au fost catalogate de literatur ă sub forma unor “puzzle”- uri, iar acestea au
fost explicate și rezolvate prin modificarea setului de variabile endogene sau exogene
utilizate, prin alterarea setului de restric ții impuse sau prin schimbarea e șantionului de date
utilizat. Desigur, acest întreg proces în cadrul c ăruia se caut ă eșantionul, setul de variabile și
restricțiile care s ă ducă la rezultatul dorit are inerent o serie de probleme legate de
imposibilitatea distinc ției între ipotezele de la care se porne ște și concluziile la care se ajunge
i.e. ceea ce se introduce în model este, într-o alt ă formă și ceea ce se ob ține ca rezultat al
aplicării acestuia, deci o form ă de raționament circular.
În cazul metodei VAR criteriul de facto dup ă care se judec ă performan ța unui model este
amplitudinea, forma și mai ales semnul func țiilor de r ăspuns a variabilelor la impulsurile
structurale. Dezvolt ările recente în acest domeniu urm ăresc tocmai identificarea șocurilor prin
impunerea explicit ă a acestor restric ții – cu fundament teoretic – și recuperarea astfel a
duratei, amplitudinii r ăspunsurilor și relevanței lor pentru fenome nul studiat. În privin ța
formulării și implement ării restric țiilor exist ă diverse variante, unii autori impunând o
anumită formă a funcț iilor de r ăspuns la impulsuri (Lippi și Reichlin (1994) sau Dwyer
(1997)), existen ța unor corela ții între funcț iile de răspuns la impulsuri (Canova și de Nicolo
(2000)) sau restric ții în privin ța semnului funcț iilor de r ăspuns la impulsuri (Uhlig (1999,
2005)).
Aceste din urm ă două metode prezint ă desigur avantaje, prima, spre exemplu, permite
recuperarea ră spunsului variabilelo r la fiecare din șocurile din VAR, cu pre țul specific ării
unui num ăr suficient de restric ții (pe corela țiile dintre func țiile de ră spuns la impuls), aplicate
succesiv pân ă la identificarea sistemului, cea de a doua metod ă fiind minimalist ă, în sensul
încercă rii de identificare doar a unui șoc, cu minimul de restric ții teoretice posibil.
Canova și de Nicolo (2000) demonstreaz ă că descompunerea Choleski a unui VAR nu este
unică în sensul în care introducerea unor matrice de rota ție ortogonale ar putea conduce la o
descompunere echiprobabil ă a sistemului.
Astfel dac ă A și A’ sunt matricile rezultate din descompunerea Choleski a matricei Σ, astfel
încât:
()' 'AA e e Et t = Σ = (9)

atunci introducerea unei clase de matrici ortogonale de forma:
⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥
⎦⎤
⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢
⎣⎡
−=
1 0 0 0 0 00 ) cos( ) sin( 0 010 ) sin( ) cos( 0 00 0 0 1 00 0 0 0 1
K K K K K KLM M M M MKK K K K K KKK
α αα αQ , QQ’=I (10)
57/166

conduce la concluzia c ă

()' ' ' 'A A A AQQ e e Et t))
= = Σ = unde AQ A=)
(11)

este și ea o descompunerea posibil ă a sistemului, cu diferen ța că liniile corespunz ătoare
funcțiilor cos ș i sin din matricea Q sunt rotite, față de descompunerea ini țială, cu unghiul α.
Desigur mul țimea descompunerilor posibile este infinit ă, având în vedere c ă unghiurile
posibile sunt în intervalul [0, 2 π) și chiar un „grid-s earch” de o anumit ă finețe a acestui
interval este complicată de multiplele moduri de combinare a acestor matrici de rota ție pentru
două sau mai multe variabile din VAR. Astfel, doar pentru rota ția a două linii sunt posibile
Cn2 combinaț ii (i.e. n(n-1)/2 posibilit ăți).
Metodologia aleas ă și implementat ă în continuare are la baz ă SVAR cu restric ții de semn pe
răspunsurile la impulsuri are variabilelor, sim ilar cu Uhlig (2005). Programele utilizate sunt
cele ale autorului articolului men ționat, acestea fiind adaptate pentru setul de date folosit ș i
pentru restric țiile considerate relevante pentru identificare șocului de politic ă monetară. A mai
fost implementat ă o rutină6 pentru recuperarea descompunerii varian ței variabilelor la șocul
de politic ă monetară și recuperarea din simul ări a intervalelor de în credere pentru acestea,
corespunz ătoare unei devia ții standard. Toate programele sunt în WinRats 6.30.
Procedura aplicat ă decurge în dou ă faze. Prima este comun ă simulărilor Monte-Carlo
bayesiene ale unui VAR și constă în extragerea, din distribu ția posterioar ă a formei reduse a
VAR-ului, a matricei de varian ță-covarian ță (presupuse a fi distribuite Wishart) și vectorului
de coeficien ți (presupu și a fi distribui ți normal). Pe baza acestora se realizeaz ă factorizarea
matricei de varian ță-covarian ță (Choleski), iar din aceasta se extrage un vector de impuls7
care este multiplicat cu un vector α extras dintr-o distribu ție normal ă (în Uhlig (2005)
produsul acestora se demonstreaz ă a fi echivalent cu a obț ine un nou vector de impuls
corespunz ător unei noi factoriz ări a matricei de varian ță-covarian ță, diferența dintre cele dou ă
factorizări fiind că una din ele este multiplicat ă, pentru a o ob ține pe cealaltă , cu o matrice de
rotație având forma definită anterior). Deoarece v ectorul de impuls apar ține mulțimii tuturor
șocurilor posibile, restric țiile de semn pentru funcț iile de răspuns la impulsuri, impuse pe o
anumită perioadă de timp sunt cele ce identific ă șocul. Este necesar ca setul de restric ții să
aibă o interpretare, care s ă fie conform ă teoriei economice, și să conducă la identificarea unui
anumit tip de șoc. Desigur, unele din extragerile vectorului α nu vor conduce la respectarea
restricțiilor și de aceea sunt necesare un num ăr de iterații pentru procedur ă, până la concuren ța
numărului dorit de extrageri ce s ă respecte constrângeri le. Practic cele dou ă proceduri sunt
imbricate în dou ă cicluri succesive, ceea ce rezult ă în urma aplic ării procedurii, i.e. un set de
extrageri pentru func țiile de răspuns la impulsu l de politic ă monetar ă și descompunerea
varianței pentru acelaș i șoc, sunt prelucrate pentru determinarea mediei, dar și a benzilor
corespunz ătore unei devia ții standard. Procedura de actualizare a distribu ției posterioare
conform ipotezelor pentru ob ținerea distribu ției posterioare este demonstrat ă în Uhlig (1994),
iar modul de implementare este descris în Uhlig (2005).

6 Reproducerea descompunerii varian ței fără ajutorul lui Tom Doan de la Estima ar fi fost mult mai dificilă
(procedurile implementate fiind verificate din punct de vedere al outputului pe setul de date original și
confruntate cu cele raportate în articolul menț ionat).
7 Conform Uhlig (2005) un vector a este un vector de impuls dac ă este o coloan ă a unei matrici A cu proprietatea
că AA’ = Σ .
58/166

Dacă este un vector de r ăspuns la impulsuri la momentul k, pentru variabila i, la un șoc
de politică monetară, atunci: ()k ri

()∑= ) (k r k ri i PM α (12)

este răspunsul asociat factoriz ării alternative a matricei de varian ță-covarian ță, iar

∑=2
,2
,
, ,)) ( ()) ( (
k rk r
j ij PM
k j PM φ (13)

este descompunerea varian ței asociate.
VAR-ul estimat cuprinde PIB-ul lunar interpolat (estim ările fiind realizate pentru mai multe
variante de interpolare – cvadratic, Chow-Lin, Fernandez, Litterman, pentru ultimele metode
seria indicator fiind produc ția industrial ă), indicele pre țurilor CORE2 (sau alternativ indicele
general al pre țurilor), rata dobânzii efective a BNR și cursul de schimb alc ătuit pe un co ș de
valute (euro – dolar).
În Anexa 8 sunt prezentate rezultatele aplic ării acestui tip de VAR în privin ța valorilor
maxime și minime ob ținute pentru IRF-uri, precum și distribuția acestora.
Anexa 9 grupează rezultatele estim ării VAR-ului (varianta cu restric ții se semn pur ă i.e. fără
utilizarea unei funcț ii de pierdere), precum ș i testarea robuste ții acestuia la varia ții ale
numărului de perioade pent ru care se impun restric țiile (num ărul de perioade pe care se
impune restric ția este notat în cadrul anexei cu K). Totodat ă sunt prezentate descompunerile
varianței variabilelor la șocul de politic ă monetară. Verificarea robuste ții restricțiilor impuse
la variații ale intervalului pe care sunt impuse acestea nu este singura metod ă de confirmare a
validității metodei, o abordare mai exhaustiv ă fiind descris ă în Paustian (2006). Astfel acesta
determină că restricț iile trebuie s ă fie suficient de clare pent ru identificarea tipului de șoc (în
aplicație au fost impuse restric ții pe toate variabilele, conc ordate cu teoria economic ă, mai
puțin pe variabila analizat ă – inflația), iar fenomenul analizat (în acest caz politica monetar ă și
șocurile induse de schimb ările acesteia) trebuind s ă prezinte o volatilitate suficient de ridicat ă
pentru a permite decelarea sa de celelalte șocuri din sistemul analizat. O alt ă confirmare a
robusteții metodei poate fi modul de distribuire al IRF- urilor, fiind evident c ă acestea nu sunt
majoritar în partea de distribu ție eliminat ă prin impunerea de restric ții teoretice, ci dimpotriv ă,
cvasi-majoritatea func țiilor de răspuns respect ă aceste restric ții (vezi Anexa 8 ).
O altă metodă utilizată (Uhlig (2005)) este cea corespunz ătoare unei func ții de pierdere ce
penalizeaz ă răspunsurile greș ite din punct de vedere al semnelor, r ăspunsurile conforme
teoriei fiind premiate, dar cu o valoare de 100 de ori mai mic ă decât penalizarea ce ar fi putut
fi atribuită în caz de neconformitate (panta difer ă, funcț iile de penalizare/premiere fiind
liniare). Prin minimizarea func ției de pierdere se ob țin un num ăr prestabilit de extrageri ce
respectă condițiile impuse, iar acestea sunt apoi procesate și raportate pentru func țiile de
răspuns la impuls. Rezu ltatele acestei abord ări sunt prezentate în Anexa 10 .
Aceleași calcule au fost f ăcute înlocuind infla ția CORE2 cu indicele pre țurilor de consum, iar
comparația între acestea este prezentat ă în Anexa 11 .
59/166

Concluzii ale aplica ției privind mecanism ele de transmisie
În toate VAR-urile investigate dobânda pare să aibă o influen ță asupra infla ției (indiferent de
indicele cu care este m ăsurată aceasta) relevant ă din punct de vedere st atistic (la una sau dou ă
deviaț ii standard). Amplitudinea maxim ă a efectului este localizat ă în prima jum ătate a
primului an de dup ă modificarea politicii monetare, iar valoarea acestuia variaz ă funcție de
model, la termen de un an media fiind de aproximativ -0,5% modificare (pe CORE2 și CPI) la
un șoc pozitiv de politic ă monetară de o devia ție standard – în cazul modelelor VAR cu
restricții de semn, rezultatele fiind relativ asem ănătoare pentru celelalte tipuri de identific ări.
Importanța este confirmat ă și de descompunerile varian ței variabilelor, șocul de politică
monetară având o pondere apropiat ă de 30% ș i semnificativ ă statistic (în modelul VAR cu
restricții de semn).
Totodată toate modelele confirm ă un efect al dobânzii asupra cu rsului, relevant din punct de
vedere statistic, îns ă doar pe termen scurt, dup ă maxim un an acesta fiind irelevant i.e.
neputând fi sus ținută ipoteza unei func ții de răspuns la impuls diferit ă de zero. Efectul maxim
apare imediat în majoritatea modelelor, iar apoi este în sc ădere. Amplitudinea este de
aproximativ 0,6% apreciere dup ă un ș oc pozitiv de politic ă monetară de o devia ție standard
(în VAR cu restricț ii de semn) și relativ mai redus în cele lalte VAR-uri. Descompunerea
varianței confirm ă importan ța acestui șoc, ponderea sa în explicarea acesteia fiind de
aproximativ 30%.
Efectul unui șoc de politic ă monetară nu pare a avea un efect important asupra evolu ției PIB,
în cele mai favorabile estim ări acest efect fiind între 0,1%-0,3% reducere pentru un șoc de o
deviaț ie standard, cu men țiunea că majoritatea modelelor determin ă un efect nesemnificativ
din punct de vedere statistic.
La un ș oc de politic ă monetară, în majoritatea mode lelor, dobânda efectiv ă prezintă o inerție
ridicată , continuând să existe devia ții semnificativ diferite de zero pentru traiectoria acesteia,
acest fapt confirmând caracterul sistematic al politicii monetare, r ăspunsul ei gradual și cu
orientare c ătre traiectoriile viitoare ale infla ției.

60/166

Anexa 1
Figura 2 IRF pentru RVAR pentru ș ocul de politic ă monetar ă și curs de schimb (cpi)

-.08-.04.00.04.08.12
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_Y_SA_CL to IEF
-.12-.08-.04.00.04.08.12.16
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_Y_SA_CL to L_S_EF
-.6-.5-.4-.3-.2-.1.0.1
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_CPI_U_SA to IEF
-.3-.2-.1.0.1.2.3.4
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_CPI_U_SA to L_S_EF
-10123
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of IEF to IEF
-0.50.00.51.01.52.0
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of IEF to L_S_EF
-.8-.6-.4-.2.0.2.4.6.8
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_S_EF to IEF
-0.50.00.51.01.52.02.5
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_S_EF to L_S_EFResponse to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.

Figura 3 VD pentru RVAR pentru șocul de politic ă monetar ă și curs de schimb (cpi)

-20020406080100120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_Y_SA_CL variance due to L_Y_SA_CL
-20020406080100120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_Y_SA_CL variance due to L_CPI_U_SA
-20020406080100120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_Y_SA_CL variance due to IEF
-20020406080100120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_Y_SA_CL variance due to L_S_EF
-4004080120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_CPI_U_SA variance due to L_Y_SA_CL
-4004080120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_CPI_U_SA variance due to L_CPI_U_SA
-4004080120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_CPI_U_SA variance due to IEF
-4004080120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_CPI_U_SA variance due to L_S_EF
-20020406080100120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent IEF variance due to L_Y_SA_CL
-20020406080100120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent IEF variance due to L_CPI_U_SA
-20020406080100120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent IEF variance due to IEF
-20020406080100120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent IEF variance due to L_S_EF
-20020406080100120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_S_EF variance due to L_Y_SA_CL
-20020406080100120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_S_EF variance due to L_CPI_U_SA
-20020406080100120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_S_EF variance due to IEF
-20020406080100120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_S_EF variance due to L_S_EFVariance Decompos ition ± 2 S.E.

61/166

Anexa 2
Figura 4 IRF pentru RVAR pentru ș ocul de politic ă monetar ă și curs de schimb (core2)

-.10-.05.00.05.10.15.20
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_Y_SA_CL to IEF
-.10-.05.00.05.10.15.20
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_Y_SA_CL to L_S_EF
-.6-.4-.2.0.2.4.6
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_CORE2_SA to IEF
-.6-.4-.2.0.2.4.6
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_CORE2_SA to L_S_EF
-2-10123
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of IEF to IEF
-2-10123
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of IEF to L_S_EF
-1.0-0.50.00.51.01.52.02.5
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_S_EF to IEF
-1.0-0.50.00.51.01.52.02.5
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_S_EF to L_S_EFResponse to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.

Figura 5 VD pentru RVAR pentru șocul de politic ă monetar ă și curs de schimb (core2)

60708090100110120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_Y_SA_CL variance due to L_Y_SA_CL
-15-10-50510152025
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_Y_SA_CL variance due to L_CORE2_SA
-8-404812
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_Y_SA_CL variance due to IEF
-12-8-4048121620
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_Y_SA_CL variance due to L_S_EF
-30-20-100102030405060
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_CORE2_SA variance due to L_Y_SA_CL
020406080100120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_CORE2_SA variance due to L_CORE2_SA
-20-1001020304050
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_CORE2_SA variance due to IEF
-20-100102030405060
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_CORE2_SA variance due to L_S_EF
-20-10010203040
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent IEF variance due to L_Y_SA_CL
-1001020304050
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent IEF variance due to L_CORE2_SA
020406080100120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent IEF variance due to IEF
-1001020304050
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent IEF variance due to L_S_EF
-20020406080100
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_S_EF variance due to L_Y_SA_CL
-15-10-505101520
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_S_EF variance due to L_CORE2_SA
-12-8-40481216
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_S_EF variance due to IEF
020406080100120
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent L_S_EF variance due to L_S_EFVariance Decomposition ± 2 S.E.

62/166

Anexa 3
Figura 6 R ăspunsul CPI la un șoc de PM (rolling
window) Figura 7 R ăspunsul cursului la un șoc de PM
(rolling window) – model cu CPI

IRF CPI la soc de IEF
-0.45-0.40-0.35-0.30-0.25-0.20-0.15-0.10-0.050.000.05
1 4 7 1 01 31 61 92 22 52 83 13 43 74 04 34 64 95 25 55 8
IRF CURS la soc de IEF
-0.60-0.50-0.40-0.30-0.20-0.100.000.100.200.300.400.50
1 5 9 1 31 72 12 52 93 33 74 14 54 95 35 7
Anexa 4
Figura 8 R ăspunsul infla ției CORE2 la un șoc de
PM (rolling window) Figura 9 R ăspunsul cursului la un șoc de PM
(rolling window) – model cu CORE2

IRF Core2 la soc de IEF
-0.30-0.25-0.20-0.15-0.10-0.050.000.05
1 4 7 1 01 31 61 92 22 52 83 13 43 74 04 34 64 95 25 55 8
IRF CURS la soc de IEF
-0.50-0.40-0.30-0.20-0.100.000.100.200.300.400.50
1 5 9 1 31 72 12 52 93 33 74 14 54 95 35 7
63/166

Anexa 5
Figura 10 IRF pentru modelul cu restric ții pe termen scurt

-.12-.08-.04.00.04.08
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_Y_SA_CL_IDX to Shock4
-.06-.04-.02.00.02.04.06.08.10
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_Y_SA_CL_IDX to Shock5
-.5-.4-.3-.2-.1.0.1.2.3
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_CORE2_SA_IDX to Shock4
-.8-.6-.4-.2.0.2.4
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_CORE2_SA_IDX to Shock5
-.3-.2-.1.0.1.2
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_M2_SA_IDX to Shock4
-.16-.12-.08-.04.00.04.08
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_M2_SA_IDX to Shock5
-16-12-8-404812
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of I to Shock4
-50-40-30-20-10010203040
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of I to Shock5
-4-3-2-1012
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_S_EF_IDX to Shock4
-8-6-4-202468
510 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Response of L_S_EF_IDX to Shock5Response to Structural One S.D. Innovations ± 2 S.E.

Figura 11 VD pentru modelul cu restric ții pe termen scurt

0. 00. 40. 81. 21. 62. 0
51015202530354045505560Percent L_Y_SA_CL_IDX variance due to Shock4
02468101214
51015202530354045505560Percent L_Y_SA_CL_IDX variance due to Shock5
04812162024
51015202530354045505560Percent L_CORE2_SA_IDX variance due to Shock4
01020304050
51015202530354045505560Percent L_CORE2_SA_IDX variance due to Shock5
2468101214
51015202530354045505560Percent L_M 2_SA_IDX variance due to Shock4
5060708090
51015202530354045505560Percent L_M 2_SA_IDX variance due to Shock5
45678910111213
51015202530354045505560Percent I variance due to Shock4
283032343638404244
51015202530354045505560Percent I variance due to Shock5
30405060708090100
51015202530354045505560Percent L_S_EF_IDX variance due to Shock4
0481216202428
51015202530354045505560Percent L_S_EF_IDX variance due to Shock5Variance Decomposition

64/166

Anexa 6
Figura 12 IRF pentru modelul cu restric ții pe termen lung

-.08-.04.00.04.08.12.16
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Re s pons e of D ( L_Y_SA_CL ) t o Shock 2
-.03-.02-.01.00.01.02.03.04.05
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Re s pons e of D( L_Y_SA_CL ) t o Shock 4
-0. 20.00.20.40.60.81.01.2
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Res p ons e of D( L_S_EF ) t o Sho ck 2
-.30-.25-.20-.15-.10-.05.00.05.10
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Res p ons e of D( L_S_EF ) t o Sho ck 4
-. 1.0.1.2.3.4.5
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Res pons e of D( L_CPI _U_SA) t o Sh ock 2
-. 24-. 20-. 16-. 12-. 08-. 04.00.04.08
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Res pons e of D( L_CPI _U_ SA) t o Shock 4
.00.04.08.12.16.20.24
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60R e s p o n se of IE F to S h o ck2
-.04.00.04.08.12.16.20
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Res p ons e of I EF t o Shock 4Response t o St r uct ur al One S. D . Innov at i ons

Figura 13 VD pentru modelul cu restric ții pe termen lung

01020304050
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent D(L_Y_SA_CL) vari ance due to Shock2
01020304050
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent D(L_Y _SA_CL) vari ance due to S hock4
0102030405060
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent D(L_S_EF) vari ance due to Shock2
0102030405060
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent D(L_S_EF) vari ance due to Shock4
0102030405060
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent D(L_CPI _U_SA ) vari ance due to Shock2
0102030405060
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent D(L_CPI _U_SA ) vari ance due to Shock4
0102030405060708090
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent I EF vari ance due to Shock2
0102030405060708090
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60Percent I EF vari ance due to Shock4Variance Decom pos ition

65/166

Anexa 7
Figura 14 IRF pentru modelul cu restric ții pe termen scurt și lung

IRF pentru un soc de PM de 1%IRF for dly_li
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-0.10-0.08-0.05-0.03-0.000.020.050.070.100.12
IRF for dlcpisa
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-0.25-0.20-0.15-0.10-0.05-0.000.050.100.150.20IRF for ief
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-0.12-0.08-0.040.000.040.080.120.160.200.24
IRF for dlsef
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-0.50-0.250.000.250.50

Figura 15 VD pentru modelul cu restric ții pe termen scurt și lung

VDVD for dly_li
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.000.030.050.080.100.120.15
VD for dlcpisa
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.030.060.090.120.150.180.210.240.27VD for ief
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.090.180.270.360.450.540.630.720.810.90
VD for dlsef
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.000.030.050.080.100.120.150.17

66/166

Anexa 8
Figura 16 Valorile minime si maxime pentru IRF (106 extrageri)

Interval min si max pentru IRF K=6Impulse response for ly
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-0.2-0.2-0.2-0.1-0.1-0.1-0.1-0.0-0.0
Impulse response for lcor e2sa
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-1.1-1.0-0.8-0.6-0.5-0.3-0.20.00.2Impulse response for ief
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-1.00.01.02.03.04.0
Impulse response for lsef
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-0.8-0.5-0.20.00.20.5

Figura 17 Distribuț ia IRF (106 extrageri și K=6)

Distributia IRFImpulse response for ly
-0.16 -0.14 -0.12 -0.10 -0.08 -0.060.02.55.07.510.0
Impulse response for lcor e2sa
-1.0 -0.9 -0.8 -0.7 -0.6 -0.50.02.55.07.510.0Impulse response for ief
0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4024681012
Impulse response for lsef
-0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 -0.0 0.1024681012

67/166

Anexa 9

Figura 18 IRF pentru un șoc de politică monetară (104 extrageri)

IRF pentru VAR cu restrictii de semn pureIRF pentru ly
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-0.50-0.40-0.30-0.20-0.10-0.00
IRF pentru lcore2sa
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-1.25-1.00-0.75-0.50-0.250.000.250.500.75IRF pentru ief
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-3.00-2.00-1.000.001.002.003.004.005.006.00
IRF pentru lsef
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-2.50-2.00-1.50-1.00-0.500.000.50
K=3

IRF pentru VAR cu restrictii de semn pureIRF pentru ly
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-0.32-0.28-0.24-0.20-0.16-0.12-0.08-0.040.00
IRF pentru lcore2sa
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-1.12-0.96-0.80-0.64-0.48-0.32-0.160.00IRF pentru ief
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-1.60-0.800.000.801.602.403.204.004.80
IRF pentru lsef
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-1.12-0.96-0.80-0.64-0.48-0.32-0.160.000.16
K=6

IRF pentru VAR cu restrictii de semn pureIRF pentru ly
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-0.35-0.30-0.25-0.20-0.15-0.10-0.05-0.00
IRF pentru lcore2sa
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-1.25-1.00-0.75-0.50-0.250.00IRF pentru ief
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-0.500.000.501.001.502.002.503.003.504.00
IRF pentru lsef
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-1.40-1.20-1.00-0.80-0.60-0.40-0.20-0.000.200.40
K=9

IRF pentru VAR cu restrictii de semn pureIRF pentru ly
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-0.45-0.40-0.35-0.30-0.25-0.20-0.15-0.10-0.05-0.00
IRF pentru lcore2sa
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-1.40-1.20-1.00-0.80-0.60-0.40-0.20-0.00IRF pentru ief
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-0.500.000.501.001.502.002.503.003.504.00
IRF pentru lsef
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-1.40-1.20-1.00-0.80-0.60-0.40-0.20-0.000.200.40
K=12

68/166

Figura 19 VD pentru un șoc de politic ă monetar ă (104 extrageri)

VD pentru VAR cu restrictii de semn pureProcent explicat pentru ly
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.000.050.100.150.200.250.300.350.400.45
Procent explicat pentru lcore2sa
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.000.050.100.150.200.250.300.350.400.45Procent explicat pentru ief
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.000.050.100.150.200.250.300.350.400.45
Procent explicat pentru lsef
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.000.080.160.240.320.400.480.56
K=3

VD pentru VAR cu restrictii de semn pureProcent explicat pentru ly
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.000.050.100.150.200.250.300.350.40
Procent explicat pentru lcore2sa
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.000.100.200.300.400.500.600.70Procent explicat pentru ief
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.000.050.100.150.200.250.30
Procent explicat pentru lsef
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.000.080.160.240.320.400.480.56
K=6

VD pentru VAR cu restrictii de semn pureProcent explicat pentru ly
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.000.050.100.150.200.250.300.350.40
Procent explicat pentru lcore2sa
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.000.100.200.300.400.500.600.70Procent explicat pentru ief
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.000.050.100.150.200.25
Procent explicat pentru lsef
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.000.080.160.240.320.400.480.56
K=9

VD pentru VAR cu restrictii de semn pureProcent explicat pentru ly
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.000.050.100.150.200.250.300.350.40
Procent explicat pentru lcore2sa
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.000.250.500.75Procent explicat pentru ief
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.000.050.100.150.200.250.30
Procent explicat pentru lsef
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 550.000.100.200.300.400.500.60
K=12

69/166

Anexa 10

Figura 20 IRF pentru VAR cu minimizarea unei func ții de pierdere (103 extrageri)

IRF cu functie de pierdereImpulse Responses for ly
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-0.23-0.20-0.18-0.15-0.13-0.10-0.08-0.05-0.03-0.00
Impulse Responses for lcore2sa
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-1.00-0.80-0.60-0.40-0.20-0.000.20Impulse Responses for ief
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-2.00-1.000.001.002.003.004.005.006.00
Impulse Responses for lsef
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-0.75-0.50-0.250.000.250.500.75

Anexa 11

Figura 21 Compara ție între IRF pentru modelul estimat cu CPI și cel cu CORE2 (K=6)

IRF pentru VAR cu restrictii de semn pureIRF pentru ly
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-0.32-0.28-0.24-0.20-0.16-0.12-0.08-0.040.00
IRF pentru lcpisa
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-1.25-1.00-0.75-0.50-0.250.00IRF pentru ief
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-2.00-1.000.001.002.003.004.00
IRF pentru lsef
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-1.20-1.00-0.80-0.60-0.40-0.20-0.000.20

IRF pentru VAR cu restrictii de semn pureIRF pentru ly
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-0.32-0.28-0.24-0.20-0.16-0.12-0.08-0.040.00
IRF pentru lcore2sa
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-1.12-0.96-0.80-0.64-0.48-0.32-0.160.00IRF pentru ief
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-1.60-0.800.000.801.602.403.204.004.80
IRF pentru lsef
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55-1.12-0.96-0.80-0.64-0.48-0.32-0.160.000.16

70/166

Anexa 12

Testele individuale de sta ționaritate conduc la urm ătoarele valori:

Tabel 2 Teste de sta ționaritate individuale pentru variabilele utilizate – MTPM

Tip test ADF PP
Ipoteza nul ă I(1) I(2) I(3) I(1) I(2) I(3)
Serii Prob. Prob. Prob. Prob. Prob. Prob.
dl_core2_sa 0.7519 0.0001 0.0000 0.1523 0.0001 0.0001
dl_core2_sa* 0.3658 0.0000 0.0000 0.0039 0.0001 0.0001
dl_cpi_sa 0.1412 0.0000 0.0000 0.0004 0.0001 0.0001
dl_cpi_sa* 0.2809 0.0006 0.0000 0.0014 0.0001 0.0001
dl_m2_sa 0.0445 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0001
dl_s_ef 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0001
dl_y_sa_cl 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0001 0.0001
ief 0.5922 0.0957 0.0002 0.1253 0.0000 0.0001
l_core2_sa 0.0016 0.8862 0.0011 0.0027 0.0000 0.0000
l_core2_sa* 0.9129 0.0323 0.0000 0.8459 0.0000 0.0001
l_cpi_sa 0.0010 0.5329 0.0000 0.1086 0.0000 0.0000
l_cpi_sa* 0.9254 0.0000 0.0000 0.9166 0.0000 0.0001
l_m2_sa 0.3472 0.0000 0.0000 0.2778 0.0000 0.0001
l_s_ef 0.0259 0.0000 0.0000 0.0615 0.0003 0.0001
l_y_sa_cl 0.9896 0.0000 0.0000 0.9859 0.0001 0.0001
eșantionul, dac ă nu este precizat altfel, este cel utilizat în cadrul estim ărilor – din 2000m01 pân ă în 2007m05
* eșantionul este 1998m01 – 2007m05
71/166

Capitolul 3 – Modele de determinare a cursului real de
echilibru
Cursul de schimb este o variabil ă economic ă important ă în contextul economic actual, a c ărei
evoluție determin ă și este determinat ă de evoluț ia de ansamblu a economiei. Cunoa șterea valorii
de echilibru a acestui indi cator macroeconomic prezint ă o importanță deosebită din punctul de
vedere al politicilor macroeconomice ce ar trebui realizate pentru a încadra economia pe o
traiectorie care s ă tindă către acest punct de echilibru sau pentru a nu abate cursul de la nivelul
de echilibru în apropierea c ăruia se află . Pentru țările aflate în tranzi ție, ce doresc s ă convearg ă
către nivelul de dezvoltare atins de țările mai avansate ale UE, evolu țiile cursului de schimb,
stabilizarea acestuia la un nivel apropiat de cel de echilibru, care s ă fie sustenabil din punct de
vedere economic pe toat ă durata aplic ării mecanismului ratelor de schimb II (ERM II), având ca
scop final intrarea în uniunea monetar ă, este cu atât mai mult o problem ă de mare importan ță.
Desigur, problema determin ării cursului de echilibru este, atât din punct de vedere teoretic, cât
și din punct de vedere al tehnicilor și metodelor de utilizat, un s ubiect controversat, fiind
totodată un domeniu de cer cetare plin de provoc ări, care a condus de-a lu ngul timpului la solu ții
adoptate de profesia economic ă, dar și la direcții de cercetare noi.
Literatura de specialitate privind determ inarea cursului real de echilibru folose ște o
multitudine de concepte și metode pentru a determina acest indicator, pornind de la PPP
(Purchasing Power Parity – Paritatea Puterii de Cump ărare), UIP (Uncovered Interest Parity),
modele monetare, efectul Harrod-Balassa-Samuels on (HBS), continuând cu modele apropiate
de conceptul de echilibru pe termen scurt: BEER (Behavioral Equilibrium Exchange Rate),
ITMEER (Intermediate Term Model Based Equilibrium Exchange Rate) ș i CHEER (Capital
Enhanced Equilibrium Exchange Rate); modele care abordeaz ă echilibrul pe termen mediu:
FEER (Fundamental Equilibrium Exchange Rate) și concepte deriva te precum DEER
(Desired Equilibrium Exchange Rate); dar și modele ce prezint ă echilibrul pe termen lung:
NATREX (Natural Real Exchange Rate) sau c oncepte derivate precum: PEER (Permanent
Equilibrium Exchange Rate), APEER (Atheoretic al Permanent Equilibrium Exchange Rate).
Metodele alternative SVAR (Structural Vector Auto Regression) și DSGE (Dynamic
Stochastic General Equilibrium models) nu c onduc la determinarea nivelului cursului de
schimb real, îns ă pot furniza informa ții utile cu privire la r ăspunsul cursurilor de schimb în
fața șocurilor pe termen scurt, mediu și lung.

Diferențele între aceste concepte țin atât de intervalul de timp pentru care se determin ă
echilibrul, cât și de num ărul piețelor considerate a fi în echil ibru, modul de definire al
echilibrului, interac țiunea cursului de schimb cu celelalte variabile macroeconomice,
metodele econometrice utilizate, etc.
PPP (Purchasing Power Parity – Paritatea Puterii de Cump ărare)
PPP sau paritatea puterii de cump ărare îș i are originile în Spania secolului al XVI-lea, în
cadrul scolii de la Salamanca (dup ă Rogoff (1996)) ș i constă într-o idee aparent simpl ă,
privind egalitatea pre țurilor din mai multe țări, odată ele transformate dintr-o moned ă în alta.
Practic egalitatea se bazeaz ă pe teoria arbitrajului, ce ar permite realizarea de câș tiguri
neriscante în cazu l în care rela ția nu ar func ționa. Agregând egalitatea la nivelul unor indici de
prețuri, ar trebui ca și aceștia să fie corela ți într-o m ăsură semnificativ ă, între dou ă sau mai
multe țări. Promovarea utiliz ării PPP ca modalitate de a stabili parit ățile între monedele
naționale îi aparț ine lui Gustav Cassel (o serie de articole în 1921 și 1922).
72/166

Pornind practic de la legea pre țului unic (LOOP – Law Of One Price) ș i agregând pentru
ansamblul bunurilor și serviciilor din economie se ob ține PPP absolut, ce sus ține, dacă ar
funcționa, ca valoarea cursului de schimb s ă fie determinată de raportul a doi indici de pre ț.
Astfel, conform teoriei PPP, cursul nominal de schimb este definit ca fiind egal cu raportul
dintre nivelul pre țurilor interne și cel al pre țurilor externe:

*PPSPPP= (1)

Datorită faptului că pe termen scurt cursul de schimb nominal care predomin ă pe piețele forex
poate devia de la cel sugerat de PPP, iar aceast ă deviație poate fi interpretată ca o
supraevaluare sau o subevaluare a monedei naț ionale, se utilizeaz ă formula ce poart ă
denumirea de Exchange Rate Deviation Index (ERDI)8:

PPPSSQ= (2)

Astfel, în cazul în care cursul de schimb nominal actual este mai mare decât cel dat de PPP
(S>SPPP), respectiv cursul de schimb real este mai mare ca 1, atât curs ul de schimb nominal,
cât și cel real vor fi subevaluate , iar în caz contrar (S<SPPP) ele vor fi supraevaluate . În
situația în care cursul de schimb real va fi egal cu 1 (S=SPPP), se poate vorbi de o evaluare
corectă în termeni PPP.
Desigur c ă simplitatea metodei precum și ipotezele foarte rigide (vizând, spre exemplu,
imobilitatea capitalurilo r pe plan interna țional, lipsa importan ței evoluțiilor privind niveluri de
activitate din cele dou ă țări, precum și privind nivelul stocurilor de active externe) o fac pu țin
aplicabilă în mod curent, numeroase artico le de specialitate demonstrând c ă PPP atât în
termeni absolu ți, cât și în termeni relativi nu func ționează pe termen scurt și chiar mediu. Ca
urmare a numeroase studii, opinia generalizat ă în rândul speciali știlor este c ă PPP este un
concept valabil pe perioade foarte lungi (serii de date pe sute de ani), iar asociat acestei p ăreri,
există și cea privind perioada mare de înjum ătățire a unei devia ții de la rela ția menționată,
estimată de unii autori ca fiind între trei și cinci ani (Rogoff, Froot și Kim (2001), Rogoff
(1996), Imbs, Mumtaz, Ravn și Rey (2003)).
Explicațiile oferite de literatur ă privesc mai multe cauze: costurile de transport, costuri privind
informarea, lipsa de mobilitate a for ței de munc ă, barierele tarifare și netarifare, adaptarea
prețului de către importatori la pia ța locală , folosirea de indici de pre țuri incompatibili, efectul
HBS, deficitele cronice de cont curent al balan ței de plăți (determinate de șocuri de
productivitate sau modific ări în terms of trade), defi citele bugetului public etc.

8 Această relație se obține prin substituirea ecua ției (1) în ecua ția cursului de schimb real extern ( external real
exchange rate ):

PP SQ*×=
(1’)

73/166

Pentru economiile în tranzi ție PPP nu este un concept valid, decât pe termen foarte lung,
cursurile de schimb ale acestora fiind sube valuate relativ la acest model, pentru c ă ponderea
bunurilor tranzac ționabile în ansamblul produc ției este înc ă mică, iar nivelurile de
productivitate și salariu sunt mult sub cele din țările dezvoltate. Pentru țările dezvoltate exist ă
pe termen lung o serie de articole ce sus țin că PPP func ționează dacă se iau în considerare și
alți factori ce determin ă modifică ri ale ratei reale pe termen lung (Habermeier și Mesquita
(1999)).
Ca extensie la această teorie au fost propuse modele monetare de determinare a cursului real
de echilibru ce pornesc de la funcț ii de cerere de bani în țările supuse analizei. Aceste modele
deși nu sunt derivate dintr-un model de optimizare și deci sunt supuse criticii lui Lucas, sunt
apropiate ca și formă de modele cu form ă redusă obținute din astfel de optimiz ări. Funcțiile de
cerere de bani sunt similare celei propuse de Calvo, va riantele lor pentru cele dou ă, sau mai
multe economii fiind combinate cu forme ale PPP pentru a ob ține o form ă redusă ce face
legătura între evolu ția cursului de schimb și traiectoria masei monetare, produsului intern brut
și a ratelor dobânzilor. Ex emple în sensul aplic ării acestei metode sunt MacDonald (2000) și
Crespo-Cuaresma, Fidrmuc și MacDonald (2002).
Astfel, MacDonald (2000) presupune că cererea de bani în țară și în străinătate este dată de
funcția de cerere de moned ă Cagan (în logaritmi, liniarizată ) și că oferta de bani este continuu
egală cu cererea la un nivel exogen mt:

t t t t i y p m1 0 α α − = − 0 ,1 0>αα (3)
*
1*
0* *
t t t t i y p mα α− = − 0 ,1 0>αα (4)
Înlocuind ecua țiile pentru nivelurile de pre ț din țară și străinătate în ecua ția (1) se ob ține așa
numita „flex – price monetary reduced form”:

) ( ) ( ) (*
1*
0*
t t t t t t i i y y m m s− − − − − = α α (5)

Aceasta sugereaz ă că excesul de ofert ă de moned ă determin ă cursul de schimb nominal. Se
observă faptul că în acest model, singurul mod prin care variabilele reale pot influen ța cursul
de schimb nominal este prin efectul pe care ele îl au asupra cererii de bani.

Altă extensie posibil ă a PPP este combinarea aces tui concept cu UIP, ob ținându-se CHEER
(Capital Enhanced Measure of Equilibrium Exchange Rates). Acest model justific ă abaterile
cursului de la PPP prin diferen țialul de dobânzi.
UIP (Uncovered Interest Parity)
UIP este un subiect clasic al finan țelor interna ționale, existând îns ă opinii pro și contra, atât
din punct de vedere teoretic, cât și empiric.
Keynes a fost cel care a abordat teoria parit ății ratei dobânz ii, datorit ă expansiunii rapide a
tranzacțiilor pe pie țele forward. Tranzac ționarea pe aceste pie țe a dat na ștere noțiunii de
covered interest parity (CIP), care lega diferen țialul dintre ra tele de dobândă naționale și
străine de diferen ța procentual ă dintre ratele forward și cele spot.
74/166

UIP susține că, în medie, diferen țialul de dobând ă este egal cu modificarea cursului de schimb
ex post. Astfel, modificarea a șteptată în cursul nominal de schimb este determinat ă de
diferențialul ratei dobânzii și de prima de risc:

t t t t t t i i s E s σ+ − − =+ ) ( ) (*
1 (6)

st – logaritm din cursul de sc himb nominal la momentul t
Et – operatorul de expecta ție, iar Et(st+1) arată valoarea a șteptată a cursului de schimb
nominal în perioada t pentru perioada t+1
i, i* – ratele nominale de dobând ă: cea națională și străină
σt – prima de risc aferent ă economiei respective

Paritatea de dobând ă în termeni reali se ob ține extrăgând diferen țialul de infla ție așteptat
din ambele p ărți ale ecua ției: )) ( ) ( ( ) ) ( ( ) ) ( ((*
1 1* *
1 1 + + + + Δ − Δ = − − −t t t t t t t t t t p E p E p p E p p E

t t t t t t r r q E q σ+ − − =+ ) ( ) (*
1 (7)

rt = it – E t (Δpt+1) – rata de dobând ă reală internă ex ante
r*
t = i*
t – E t (Δp*
t+1) – rata de dobând ă reală străină ex ante
Et(qt+1) – cursul de schimb real aș teptat la momentul t pentru t+1

Utilizând ecua ția (7) se poate ajunge la expresia:

() ( ) ()n t tn
jj t tn
jj t t t q E E E q+−
=+−
=+ + + − =∑ ∑1
01
0σ δ (8)

()*
t t tr r− = δ (9)

Se remarc ă faptul că valoarea cursului de schimb real depinde în prezent de evolu ția așteptată
a diferențialelor de dobând ă, a primelor de risc, precum și de valoarea a șteptată a cursului de
schimb real pe termen lung.
Chiar dac ă pe termen scurt se manifest ă o puternic ă influență a operațiunilor speculative
asupra cursului nominal de schimb, pe termen lung exist ă însă alți factori ce explic ă variațiile
cursului de schimb.
Problemele care apar sunt importante, una dintre acestea constând în faptul c ă, în general,
valorile viitoare al e cursurilor de schimb nu sunt disponibile și nu sunt m ăsurate cu acurate țe,
astfel încât s ă se potrivească cu diferen țialul de rată a dobânzii. În plus, prima de risc este o
variabilă neobservabil ă.

75/166

Efectul HBS (Harrod-Balassa-Samuelson)
Efectul Harrod-Balassa-Samuelson (notat în conti nuare cu HBS) este un concept utilizat în
majoritatea modelelor ce analizeaz ă cursul real de echilibru, acesta explicând îndeosebi
aprecierea reală pe o perioad ă relativ îndelungat ă, în cazul țărilor în curs de dezvoltare fa ță de
cele dezvoltate.
Efectul propune o explica ție a devia ției cursului real de echilibru dat ă de imperfec țiunile din
cadrul ofertei agregate. Astfel, sunt considerate dou ă economii: una în curs de dezvoltare cu
un nivel al productivit ății redus și una dezvoltat ă ce are un nivel ridicat al productivit ății în
sectorul tradable. În prima țară, productivitatea redus ă din sectorul bunurilor tranzac ționabile
implică salarii mici în acest sector, determinând salarii mici și preț uri scăzute în sectorul
închis. În țara dezvoltată , productivitatea ridicat ă în sectorul deschis implic ă salarii ridicate în
acest sector, situaț ie care va genera creș terea nivelului salariilor și a prețurilor în sectorul
închis. În m ăsura în care țara în curs de dezvoltare evolueaz ă treptat, ap ropiindu-se de nivelul
de dezvoltare al celeilalte țări, productivitatea sa va cre ște în sectorul tradable, nivelul general
al prețurilor crescând datorit ă procesului de egalizare a pre țurilor din cele dou ă sectoare. Dac ă
diferențialul de productivitate dintre cele dou ă sectoare va fi mai mare decât cel din țara
dezvoltată, prețurile vor cre ște mai repede în țara în curs de dezvol tare, determinând un
diferențial de infla ție pozitiv, care va fi reflectat în apreci erea cursului real de schimb a primei
țări.
Nivelul pre țurilor poate fi separat în tradable și nontradable, care dup ă transformarea în
logaritm vor avea urm ătoarea form ă:

NT Tp p p ) 1 (α α− + = (10)

α – ponderea în indicele pre țurilor de consum a bunurilor tranzac ționabile
α−1 – ponderea în indicele pre țurilor de consum a bunurilor netranzac ționabile
După anumite calcule vom ob ține următoarea rela ție a cursului de schimb real
9:

)] )( 1 ( ) )( 1 [(* * * * T NT T NT T Tp p p p p p s q − − − − − − − + =α α (11)

q – logaritm din cursul de schimb real

9 Introducând ecua ția (10) în ecua ția (1’) logaritmată , rezultă ecuația (11a):

] ) 1 ( [ ) 1 (* * * * NT T NT Tp p p p s q α α α α − + − − + + = (11a)

Considerând și , se va obț ine: * * * * *) 1 (T T Tp p p α α − − =T T Tp p p ) 1 (α α − + − = −

NT T T NT T Tp p p p p p s q ) 1 ( ) 1 ( ) 1 ( ) 1 (* * * * *α α α α − − − + − − + − − + = (11b)
Aranjând ecua ția (11b) se ob ține ecuația (11).
76/166

s – logaritm din cursul de schimb nominal
T Tp p−*– rata dintre pre țurile stră ine și naționale ale bunurilor tranzac ționabile (curs de
schimb real intern), pre țurile fiind exprimate în logaritmi

T Tp p s− +* – cursul de schimb real pentru bunurile tranzac ționabile
) )( 1 ( ) )( 1 (* * *T NT T NTp p p p − − − − −α α – rata pre țurilor bunurilor netranzac ționabile fa ță de cele
tranzacționabile pe plan intern fa ță de cel interna țional.

Efectul HBS poate fi descompus în dou ă mecanisme de transmisie (Égert (2004)):
• mecanismul intern de transmisie, ce presupune o rela ție între diferen țialul de
productivitate și diferențialul de pre țuri intersectorial:

( )( )NT T T N Ta a f p p− = −
(1210)

• mecanismul extern de transmisie ce const ă pe de o parte în rela ția dintre diferen țele de
diferențiale intersectoriale de pr oductivitate între economia na țională și cea extern ă și
diferențele de diferen țiale intersectoriale între pre țurile interne și externe; pe de alt ă
parte const ă în relația între diferen țele de diferen țial intersectorial între pre țurile
interne și externe și cursul de schimb real. Ecua ția care red ă mecanismul extern al
efectului Balassa-Samuels on (Egert, 2004) este urm ătoarea:

)] ( ) )[( 1 ( ) (* * * NT T NT T T Ta a a a p p s const q − − − − − − + + = α (13)

termenul constant depinde de procentul for ței de munc ă în sectorul open și closed, din țară și
străinătate și de procentul în indicele pre țurilor de consum a bunurilor netranzac ționabile:
a – productivitatea medie a muncii;
α – procentul în indicele pre țurilor de consum a bunurilor tranzac ționabile;
se presupune c ă α = α* (procentul în indicele pre țurilor de consum a bunurilor
netranzac ționabile).
Investigarea efectul HBS se poate face folosind mai multe metode:
• prima porne ște de la definirea distinct ă a mecanismelor de transmisie, a șa cum au fost
ele prezentate anterior.
• o alta surprinde doar rela ția între diferen țialele de productivitate și prețuri interne,
prezumând că relația între acestea genereaz ă diferențialul de infla ții ce duce la
fenomenul de apreciere real ă.
• o a treia abordare este de a lega diferen ța diferen țialelor de productivitate
intersectoriale din cele dou ă țări de evolu ția cursului real de schimb. Aceast ă relație
presupune pe lâng ă funcționarea celor dou ă mecanisme – cel intern și extern – și o
contribuție a creșterii de productivitate la evolu ția cursului.

10 Demonstra ția modelului Harrod-Balassa-Samuelson se g ăsește în Anexa 1.
77/166

• o ultimă modalitate de a aborda efec tul HBS este de a analiza rela ția dintre diferen ța
diferențialelor de pre țuri intersectoriale dintre cele dou ă țări. Omiț ând legă tura dintre
productivit ăți, se asum ă în mod tacit c ă impactul productivit ății este cel presupus din
punct de vedere teoretic.
Prima abordare este cea mai utilizat ă pentru analiza în detaliu a efectului HBS, iar ultimele
trei sunt utilizabile și în cadrul unor modele de determinare a cursului de schimb de echilibru,
spre exemplu BEER.
Egert (2003) analizeaz ă situația Estoniei în perioada 1993-2002 (date trimestriale) folosind
cincisprezece sectoa re ale PIB-ului ș i valori ale CPI format din 260 de elemente. Rezultatele
sugerează faptul că toate ipotezele modelului HBS s unt îndeplinite pe ntru Estonia,
diferențialul de productivitate manifestând o influen ță semnificativ ă asupra preț urilor
bunurilor netranzac ționabile. De asemenea, s-a ar ătat faptul c ă rezultatele econometrice sunt
sensibile la modalitatea în care sectoarele su nt clasificate, ajungându-se la concluzia c ă
anumite sectoare ar trebui clasificate în alt mod decât cel obi șnuit pentru Estonia. Nivelul
inflației dat de diferen țialul de productivitate este estimat la valori de la 4-5% la începutul
perioadei la 0,3-1% la sfâr șitul acesteia. Un aspect impor tant remarcat este acela c ă la sfârșitul
perioadei analizate, o mare parte a ap recierii reale a monedei este datorată efectului HBS.
Egert (2005) analizeaz ă cursurile de schimb de echilibru pentru Bulgaria, Croa ția, România,
Rusia, Ucraina și Turcia, utilizând diferite intervale de timp, analizând factorii specifici
fiecărei țări. Pentru România, Egert identific ă faptul că fenomenul Harrod-Balassa-Samuelson
a avut ca efect în perioada 1996-2002 o cre ștere a CPI cu 1,43% (când agricultura nu este
inclusă în calcul diferen țialului de productivitate) și cu 1,68% (când agricultura este inclus ă în
sectorul tradable).
BEER (Behavioral Equilibrium Exchange Rate)
Fundamentele acestei clase de modele sunt prezentate în MacDonald (1997) și Clark și
MacDonald (1998), acest tip de modele por nind de la paritat ea ratelor de dobând ă reale relativ
la variația cursului real și definind factorii ce determin ă cursul real a șteptat în raport cu
informația existentă la momentul curent, as tfel ele conturând un mod de calcul al cursului
real. Fundamentele teoretice al BEER, comparativ cu FEER nu sunt strict definite, fiind
posibilă introducerea de variabile explicative diverse în cadrul modelului, atât definite pe
termen mediu și lung, cât și pe termen scurt. BEER este considerat o abordare statistic ă,
majoritatea estim ărilor cu o singur ă ecuaț ie (practic o form ă redus a unui model) ce face
legătura dintre diferite variabile, se consider ă a face parte din aceast ă categorie de modele.
Variabilele considerate au fost împ ărțite în dou ă categorii FERID – factorii fundamentali
exclusiv diferen țialul de dobânzi și RID – diferenț ialul de dobânzi.
Comparativ cu FEER, metoda prezentat ă mai sus are avantajul posibilit ății de a include
termeni care explic ă efectul Harrod-Balassa-S amuelson, furnizând astf el cursuri reale de
echilibru posibil mai apreciate. Totu și, libertatea alegerii variabilelor care s ă explice varia țiile
cursului de schimb, cu singura limitare generat ă de necesitatea existen ței unei semnifica ții
statistice a acestora, are, pe lâng ă avantajele evidente, ș i anumite limit ări ce provin din
relevanța mai scăzută a estimărilor, dată fiind lipsa unui model teoret ic structural, stabilirea
spre exemplu a unor cursuri de echilibru la nivel interna țional (pentru intrarea în ERM II)
privind mai degrab ă modele FEER decât alte categorii de modele.
Din punct de vedere al tehnicilor de estimare a BEER putem distinge trei mari categorii
(Maeso-Fernandez, Osbat și Schnatz (2004)):
• Studii ce estimeaz ă BEER la nivelul fiec ărei țări.
78/166

Acest mod de abordare este și cea mai facil ă, estimând cursul real de echilibru având
în vedere particularit ățile fiecărei economii. Totu și există și limite date de o astfel de
abordare, legate de interpre tarea rezultatelor, de lungim ea seriilor de date sau de
particularit ățile perioadei de tranzi ție pe care unele țări o traverseaz ă, ce pot conduce
la estimări deplasate (“biased”) ale coeficien ților.
Exemple de astfel de studii sunt: MacDonald și Ricci (2003), Maeso-Fernandez,
Osbat și Schnatz (2001), Johan Mathisen (2003), Nilsson (2002) etc.
• Analize utilizând sec țiuni transversale (cross-section) în cadrul seriilor de date.
Folosirea de regresii transversale prin seri ile de date, în locul metodelor aplicate unei
singure serii de date, poate ev ita unele neajunsuri ale metodei anterioare legate de
proprietățile datelor. Totu și limitele acestei metode se refer ă la ignorarea dimensiunii
temporale și concentrarea exclusiv ă pe propriet ățile comune ale seriilor de date.
Un exemplu este Maeso-Fernandez, Osbat și Schnatz (2004).
• Analize bazate pe date panel, fiind utilizate ambele dimensiuni, atât cea temporal ă cât
și cea transversal ă privind seriile de date.
Majoritatea problemelor ridicate de studiile seriilor de timp individu ale pot fi evitate
utilizând acest tip de analiz ă, însă și în acest caz elementele specifice metodei conduc
la apariția unor probleme legate de alegerea corect ă a eșantionului de țări ce urmeaz ă
a fi comparate, o varietate prea ridicat ă a acestuia putând conduce la rezultate
neconcludente. Pentru ță rile în tranzi ție se folosesc în general dou ă metode: prima
(„in-sample”) vizeaz ă estimarea pe un e șantion de date provenite din țările aflate în
acest proces, care va surprinde evolu țiile caracteristice la nivel de grup, dar care poate
conduce la estim ări predispuse la a sub sau supra ev alua valorile de echilibru ale
cursului datorit ă caracteristicilor comune și estimării deplasate a coeficien ților. Cea
de-a doua metod ă („out-of-sample”) se bazeaz ă pe estimarea, într-o prim ă fază, a
cursului real de echi libru pentru restul e șantionului de țări, excluzând țările în
tranziție. În cea de a doua etap ă se extrapoleaz ă cursul de echilibru pentru țările în
tranziție pe baza ecua ției estimate anterior. Totu și metoda are anumite probleme
legate de modul de selec ție al eșantionului, de modul de calcul al rela ției pe termen
lung, de modul de determinare al termenului liber din ecua ție, etc.
Exemple de aplicare a acestei metode sunt: Egert și Lommatzsch (2003), De Broeck
și Sløk (2001), Maeso-Fernandez, Osbat și Schnatz (2004), Egert și Lommatzsch
(2004), Kim și Korhonen (2002), etc.

Pentru determinarea valorii curent e a cursului de schimb, Clark și MacDonald (1997, 1999,
2000) folosesc o ecua ție care explică comportamentul cursului de schimb real efectiv de-a
lungul perioadei analizate:

t t t t t T Z Z qε τ β β+ + + ='
2'
2 1'
1 (14)

qt – cursul de schimb r eal efectiv observabil, actual la momentul t
Z1 – vector al factorilor fundamentali care se a șteaptă să influențeze cursul de schimb
pe termen lung
Z2 – vector al f actorilor fundamentali care influen țează cursul de schimb pe termen
mediu
79/166

Tt – vector al factorilor tranzitorii car e au impact asupra cursului de schimb pe termen
scurt
εt – șoc aleator
tε β β, ,'
2'
1 – vectori – coeficien ți

Se face deosebirea dintre valoarea actuală a cursului de schimb real și valoarea curentă de
echilibru a cursului de schimb , q', care este nivelul cursului de schimb dat de valoarea curent ă
a celor dou ă seturi de elemente fundamentale:

t t t Z Z q2'
2 1'
1'β β+ = (15)

Abaterea curent ă (current misalignment, cm t) este definit ă ca diferen ța dintre cursul de
schimb real actual și cursul de schimb real dat de valorile curente ale elementelor
fundamentale:

t t t t t t t t T Z Z q q q cmε τ β β+ = + − = − ='
2'
2 1'
1' (16)

Abaterea totală (total misalignment, tm t) este definit ă ca diferen ța dintre cursul de schimb real
actual și cursul de schimb dat de valorile sust enabile sau pe termen lung ale elementelor
fundamentale, care sunt notate tZ1 și tZ2:

t t t t Z Z q tm2'
2 1'
1 β β+ − = (17)

Adăugând și scăzând în ambele p ărți ale ecua ției, abaterea total ă poate fi descompusă în
două componente, prima dintre ele fiind abaterea curent ă, iar cea de-a doua reprezentând
efectul îndep ărtării factorilor fundamentali curen ți de la valorile lor pe termen lung sau de la
valorile sustenabile: '
tq

)] ( ) ( [( ) (2 2'
2 1 1'
1'
t t t t t t t Z Z Z Z q q tm− + − + − = β β (18)
sau
)] ( ) ( [(2 2'
2 1 1'
1'
t t t t t t t Z Z Z Z T tm − + − + + = β β ε τ (19)

Rezultă faptul că în cazul abord ării BEER, abaterea total ă a cursului de schimb poate fi
descompus ă, în orice moment de timp, în efectul factorilor fundamenta li tranzito rii, în șocul
aleator și într-o extensie care arat ă abaterea factorilor fundamenta li economici de la valorile
lor sustenabile. Astfel, BEER este folosit pentru a explica mi șcările ciclice ale cursului real de
schimb.

80/166

În ceea ce prive ște metodologia econometric ă, modelul BEER propus de Clark și MacDonald
are la baz ă o condiți e d e U I P , î n c a r e p r i m a d e r i s c e s t e f o r m a t ă dintr-o component ă care
variază în funcție de timp (tλ), unde t+k define ște maturitatea obliga țiunilor:

t t t t k t t i i s s Eσ− − = −+*) ( (20)

k t t+=λ σ (21)

Transformând aceast ă relaț ie în termeni reali rezult ă:

t t t t k t t r r q q Eσ− − = −+*) ( (22)

Ecuația (29) sugerează faptul că la o creștere a primei de risc, cursul de schimb real se va
deprecia și/sau va conduce la a șteptă ri de apreciere a cursului de schimb.
Componenta primei de risc este o func ție a ofertei de obliga țiuni interne fa ță de cea extern ă:

) / (*
t t t gdebt gdebt g+=λ (23)

Astfel, o cre ștere a ofertei de obliga țiuni interne fa ță de cea extern ă, va conduce la cre șterea
primei de risc, care va determina o depreciere a cursului de schimb real de echilibru actual.

Se presupune c ă așteptarea asupra cursului de schimb este determinat ă numai de
factorii fundamentali econo mici pe termen lung, Z 1, iar cursul de schimb real de echilibru pe
termen lung va fi reprezentat de ) (k t tq E+
tq):

t t t k t t t Z Z E q E q1'
1 1'
1) ( ) (β β= = =+) (24)

Cursul de schimb de echilibru se presupune a fi o func ție care depinde de trei variabile:

) , , (+ + +=t t t t nfa tnt tot f q) (25)
tot – termenii schimbului (terms of trade) tnt – efectul Balassa-Samuelson
nfa – active externe nete (net foreign assets)
Astfel BEER va fi reprezentat de urm ătoarea ecuaț ie:

(* */ , , , ,t t t t t t t t gdebt gdebt nfa tnt tot r r f q BEER − = = ) (26)
81/166

ITMEER (Intermediate-term model-b ased equilibrium exchange rate)
ITMEER (Intermediate-term model-base d equilibrium exchange rate) reprezint ă un concept
de echilibru, ce reprezint ă o deviație a BEER, fiind introdus de Sushil B. Wadhwani în anul
1999, cu scopul de a estima cursul de schimb de ech ilibru al lirei sterline, comparativ cu cel al
mărcii germane. Acest model are la baz ă conceptul UIP, care include și prima de risc, format ă
din două componente. Prima are la baz ă active ca ac țiuni și obligațiuni pentru a explica
mișcarea cursului de schimb , iar a doua componentă are în vedere faptul c ă riscul va fi o
funcție a deviaț iei cursului de schimb real de la nivelul de echilibru. Nivelul de echilibru este
o funcție realizat ă prin comparaț ia dintre țări, care depinde de diferen ța de cont curent , de
rată a ș omajului, de raport dintre activele externe nete NFA și PIB, precum și de diferen ța
dintre raportul dat de vânz ările totale și prețurile de consum dintre cele două țări.
Wadhwani ajunge la concluzia c ă ITMEER ofer ă o previziune mai bun ă pe termen de doi a
cursului, dacă aceasta are ca scop previziunea infla ției, decât FEER sau PPP. Un alt aspect
observat este acela c ă, în vreme ce ITMEER este afectat de diferen ța dintre ratele de șomaj
din cele dou ă țări, FEER este influen țat numai de diferen țe în nivelul ciclic estimat al
șomajului.
CHEER (Capital enhanced equilibrium exchange rate)
Metoda CHEER (Capital enhanced equilibrium exchange rate) a fost introdus ă de MacDonald
(2000), având la bază conceptele de UIP și PPP și face referire la modalitatea de a explica
persistența cursului de schimb real și de a obține rezultate bine definite ale cursului real de
echilibru. Se porne ște de la concep ția lui Cassel referitoare la PPP, care sus ține că există
posibilitatea ca un curs de schimb s ă nu se afle în echilibru datorit ă diferențialului de dobând ă
diferit de zero. Spre deosebir e de abordarea lui Cassel, aceast ă abordare nu se refer ă la
diferențialul de dobând ă ca având numai un impact tranzitori u asupra cursului de schimb real,
ci are în vedere existen ța unei persisten țe pe termen lung atât a curs ului de schimb real, cât și
a diferențialului de dobând ă.

Modelul include conceptul de UIP nominal, excluzând îns ă din ecua ție prima de risc,
presupunând că valoarea a șteptată a cursului de schimb nominal poate fi prev ăzută utilizând
prețurile relative, în condiț ia în care PPP este valid ă:

*
1) (t t t t ti i s s E− = −+ (27)

Utilizând expresia (13) în form ă logaritmic ă, se ajunge la expresia(20).

s p p i i− − = −) (*
2*ω (28)

În general, modelu l CHEER a sugerat viteze de convergen ță estimate mai mari decât au fost
găsite pentru estim ările simple PPP. Pe termen foarte lung, când diferen țialele de dobând ă
sunt zero, cursul de schimb real va fi constant, adic ă se va realiza PPP.
82/166

FEER (Fundamental Equi librium Exchange Rate)
Fundamental Equilibrium Exchange Rate (FEER) este un concept ce porne ște de la ideea
determinării unei rate de schimb real ă în condi ții unui echilibru definit în termeni de
sustenabilitate (Égert (2004)). Aceast ă idee a fost prezentat ă pentru prima oar ă de Nurkse (1945)
și argumentată de Artus (1978), dar cadrul teoretic ș i modalitățile de determinare empiric ă au
fost popularizate de c ătre Williamson (1983, 1985 , 1994), fiind discutate și redefinite și de alț i
autori precum Wren-Lewis (1992) , Clark et. al. (1994). Modul în care FEER este definit în
literatura de specialitate prezintă două trăsături distinctive în raport cu celelalte modele. Acestea
sunt:
• este un concept definit pe termen mediu, în sensul c ă echilibrul pe care FEER îl impune
este atât unul intern, definit printr-o infla ție constant ă și lipsa dezechilibrelor de tip
keynesian, FEER fiind astfel un cu rs de schimb asociat unei rate a șomajului definit ă de
NAIRU; cât și unul extern, care presupune nu o rela ție de egalitate a stocurilor de active,
ci un anumit nivel al fluxurilor, echilibrul acestora implicând o anumit ă valoare a
soldului contului curent, sustenabil ă pe termen mediu, ce nu este neap ărat zero;
• presupune c ă volumul agregat al schimburilor comerciale depinde de cursul real de
schimb, transmisia f ăcându-se prin intermediul competitivit ății relative. Aceast ă
caracteristic ă face diferen ța între FEER și PPP întrucât a presupune o constan ță a
cursului real de schimb la un anumit nivel, conduce la concluzia unei senzitivit ăți foarte
mari a volumului de schimb uri comerciale la varia țiile cursului real, ceea ce a fost
dovedit empiric c ă nu este adev ărat, elasticit ățile aferente volumului comerț ului
internațional fiind foarte reduse vis-à-vis de preț urile relative.

Aceste caracteristici fac ca FEER s ă fie un concept util în progno za cursului de schimb pe
termen mediu, dar cu o utilitate limitat ă pe termen scurt. O alt ă observație se referă la faptul c ă
modificările unor variabile pot avea efecte permanente asupra cursului real de schimb (spre
exemplu modific ări ale veniturilor sau cheltuielilor gu vernamentale), acest fapt indicând c ă
politica fiscal ă are un anumit impact asupra cursului real de echilibru. În fa pt, având în vedere
că nivelul soldului bugetului guvernamental este direct legat de soldul contului curent ( și de
diferența între economii și investiții), este evident c ă determinarea cursului real de echilibru se
face în ipoteza unui scenariu privind una dintre aceste variabile – soldul bugetului public sau a
contului curent. Aceast ă problemă este legată de caracterul normativ al metodologiei FEER,
creatorul s ău susținând acest lucru, sp re deosebire de alț i autori ce resping această idee (Wren-
Lewis, S. ș i Driver R. (1999)), argumentând c ă indiferent de scenariul utilizat, fie el optim sau
nu, metoda nu este diferit ă, ci doar rezultatul este diferit, ia r a denumi acest rezultat FEER sau
altfel este doar o problemă semantică. În literatura de specialitate FEER a fost redenumit DEER
(Desired Equilibrium Exchange Rate – exemplu Bayoumi et. al. 1994) tocmai av ând în vedere
acest aparent caracter normativ, practic redefi nind echilibrul extern în termeni de politic ă
optimă.
O altă remarcă priveș te neutralitatea politicii monetare, aceasta afectând pe termen scurt cursul
real în măsura în care afecteaz ă dobânzile reale; pe term en mediu, considerând c ă economia se
află la echilibru, acesta implic ă un nivel al dobânzilo r reale neafectate de m ăsurile de politic ă
monetară, și deci și o neutralitate implicit ă a acesteia.
Din punctul de vedere al utilit ății acestui model, este evident c ă pentru un agent economic
interesat de a investi, cunoaș terea cursului real de echilibru este esen țială, deoarece variaț ii
neanticipate ale acestuia pot conduce la afectarea eficien ței financiare a investiț iei. Aplicând
această metodă, cursul real de schimb anticipat va fi condi ționat de presupunerile ce se fac
privind evolu ția politicii fiscal-bugetare sau a evolu ției contului curent al balan ței de plăți.
83/166

Pentru un speculator, informa țiile privind nivelul de echilibru al cursului real de peste 5 sau 10
ani sunt mai pu țin relevante, îns ă în măsura în care aceste niveluri de curs real determin ă
anumite m ăsuri sau un anumit comportament al autorit ăților monetare, sau ancoreaz ă
comportamentul agenț ilor de pe pia ța valutară, cunoașterea acestui curs devine important ă chiar
și pentru speculatorii pe termen scurt. Totodat ă cunoaș terea cursului de echilibru pe termen
mediu, aplicând paritatea neacoperit ă a ratelor de dobând ă, poate indica direcț ia de evolu ție a
ratelor de dobând ă, aceasta fiind, de asemenea, relevant ă pentru speculatori. O alt ă utilizare a
acestui model const ă în regimurile de curs de sc himb ce pot fi utilizate de o țară la un moment
dat. Astfel, valori apropiate ale cursului de schimb efectiv fa ță de cele indicate de aceast ă
metodă pot sugera posibilitatea pe care o are economia respectiv ă de a intra într-o rela ție de
cooperare și coordonare interna țională cu ț ara sau blocul economic a c ărui moned ă serveș te
drept reper – acesta fiind în fapt și scopul pentru care aceast ă metodă a fost creat ă11.

Metodele de calcul ale FEER, pr ezente în literatura de specialitate, presupun utilizarea unor
modele structurale ale economiei re spective, fie ele complete sau par țiale. Utilizarea unui model
structural are câteva avantaje:
• primul este legat de consisten ța rezultatelor ob ținute, în sensul în care nivelurile unei
anumite variabile sunt co mpatibile cu ale alteia;
• al doilea avantaj ține de precizia temporal ă a proiecției, nemaifiind nevoie de a ajunge la
o definire satisfă cătoare a nivelurilor de echilibru pe termen mediu, compatibile cu
definiția de termen mediu utilizat ă pentru cursul real de schimb.
Desigur calitatea previziunii de curs r eal de echilibru u tilizând FEER are aceea și calitate și
precizie ca și modelul în care este încorporat ă, inexisten ța unui nivel de ech ilibru pe termen
mediu, făcând rezultatele ob ținute pentru cursul de schimb irelevante. Un exemplu de
determinare a cursului real de echilibru cu un model structural complet este Church (1998),
modelul utilizat fiind cel al trezoreri ei Marii Britanii. Concluzia rezultat ă în urma studiului
privind supraevaluarea mone dei britanice, sugereaz ă că intrarea acesteia în zona euro ar
implica realizarea timp de câ țiva ani a unei infla ții mai reduse decât cea comunitar ă, cu
costuri în privin ța producț iei și șomajului mari, având în vedere rigidit ățile prețurilor și
salariilor. Un alt exemplu este Coudert și Couharde (2002).
Modele par țiale ale economiei respective, materializate în calculul nivelurilor produsului intern
brut consistent cu echilibrul intern și al nivelului acumul ării de active externe pe termen mediu,
pot conduce la calculul nivelului cursului real de echilibru, îns ă nu fără anumite costuri legate
de posibilitatea ca nivelul PIB ș i cel al acumul ării de active externe calcu late pe termen mediu
să nu fie consistente unul cu celalalt, ap ărând o problem ă important ă din faptul c ă este puț in
probabil ca cele dou ă să fie necorelate. O alt ă problemă pe care această abordare determinat ă de
modele structurale parț iale o implic ă este lipsa feed-back-ului între cursul de schimb și nivelul
cursului real de echilibru. Efectul cursului real de schimb asupra nivelului produc ției se
transmite prin trei canale:
• prin diferen ța ce apare între costul real cu for ța de munc ă (ce depinde de preț urile
producției interne) și salariul net real (ce depinde de o medie ponderat ă a preț urilor
mărfurilor și serviciilor interne dar și externe). Astfel, o apreciere a cursului real

11 Williamson prive ște FEER ca un concept normative deoarece el consider ă că „FEERs are intended to be used
as intermediate targets in securing the internationa l coordination of economic policy” (Williamson 1994, 185).

84/166

determină o creștere a salariului net real și deci o cre ștere a ofertei de for ță de muncă
dacă elasticitatea acesteia fa ță de salariul real este pozitiv ă, în timp ce costurile reale cu
forța de munc ă depind în mare m ăsură de tehnologia utilizată și mai puțin de cursul de
schimb;
• totodată diferența între variabilele definite ante rior poate determina nivelul poten țial al
PIB, acesta fiind un alt canal de transmisie a varia țiilor cursului de schimb asupra
nivelului produc ției;
• costul capitalului financiar și material importat afecteaz ă nivelul produc ției, depinzând
în mod direct de evolu ția cursului de schimb;
• un alt canal de transmisie este reprezentat de evolu țiile diferen țialului ratelor de dobând ă
ce trebuie să compenseze aprecierile / deprecierile cursului real pe termen mediu,
aceasta implicând îns ă și niveluri diferite pentru produc ție în noile condi ții determinate
de dobânzile modificate, dar și pentru alte variabile precum economii, investi ții, etc.

Totuși, adoptarea unor modele structurale par țiale, argumenteaz ă Wren-Lewis, S. și Driver R.
(1999), nu are consecinț e majore din punct de vedere a costurilor legate de acurate țe,
diferențele fiind relativ reduse.

O altă variantă de estimare implic ă utilizarea formei reduse ale modelului, tehnica cointegr ării
fiind deosebit de util ă în a determina o rela ție între cursul real de schimb și variabilele
considerate a-l influen ța, calculul valorii de echilibru reducâ ndu-se la a introduce în ecua ția
astfel determinată valorile de echilibru pentru variabile respective. Câteva exemple de
aplicare a acestei metode de calcul a FEER este Paiva (2001), Égert și Lahrèche-Révil (2003)
și Šmídková, Barrell și Holland (2002).
Šmídková (1998) utilizeaz ă modulul ceh al modelului NI GEM (National Institute Global
Econometric Model) al NIESR Londra (National Institute of Economic and Social Research)
estimându-l pe date trimestriale în peri oada 1992-1996. Utilizând metoda FEER, sunt
determinate dou ă benzi de supraev aluare, sugerând că astfel coroana ceh ă este supraevaluat ă
față de valoarea sa estimat ă într-o band ă de 0,4 – 6,8% ș i de -1,4 – 5,4% în 1996.
Šmídková, Barrell și Holland (2002) realizeaz ă un studiu asupra Cehiei , Estoniei, Ungariei,
Poloniei și Sloveniei, utilizând mode lul NIGEM, folosind conceptul de FRER – difer ă de
FEER prin aceea c ă stipuleaz ă un obiectiv de datorie extern ă ce va fi ob ținut pe termen lung.
Ecuația schimbului pentru modelul NIGEM este estimat ă pe date trimestriale în perioada
1994-1999, ținând cont de liberalizarea comer țului, de îndatorarea extern ă și de impactul
asupra FDI. Rezultatele empirice sugereaz ă supraevaluarea cursului la sfâr șitul anului 2001
pentru toate economiile analizate, cu excep ția Sloveniei.
Égert și Lahrèche-Révil (2003) estimeaz ă cursurile de schimb reale și nominale de echilibru
pentru Cehia, Ungari a, Polonia, Slovacia și Slovenia utilizând o metod ă ce combin ă FEER cu
BEER, intervalele fiind 1992-2001 pentru primele 3 ță ri și 1993-2001 pentru urm ătoarele, iar
cursul de schimb real este definit în raport cu un co ș format din euro și dolar. Rezultatele
empirice sugereaz ă că abaterile cursurilor de schimb observate fa ță de cele estimate difer ă
pentru cele cinci țări în tranzi ție: Cehia, Polonia și Slovacia prezint ă o apreciere excesiv ă a
cursului de schimb real efec tiv, spre deosebire de Ungaria și Slovenia, care nu arat ă semne de
supraevaluare în perioada studiat ă, sugerând rolul pe care îl au regimurile de schimb flexibile
în valoarea abaterilor cursurilor.

85/166

O reprezentare simpl ă a ecuațiilor principale ale unui mode l de tip FEER este realizat ă de
MacDonald (2000):

0= +t tka ca (29)

t t t nfa i nx ca⋅ + = (30)

( ) …*
3 2*
1 t t t t t t y y p p s nxα α α + − − + = (31)

( )t t t t t t t ka nfa i y y p p s= ⋅ + + − − +*
3 2*
1 α α α (32)
unde:
ca, ka – contului curent re spectiv de capital al BP
s – cursul de schimb nominal p, p
* – nivelul pre țurilor interne și pe plan extern
y, y* – nivelul PIB intern ș i respectiv extern
nfa – active externe nete nx – balan ța comercială
ka
st – fluxurile de capital structurale
Ecuația (29) statueaz ă echilibrul balan ței de plăți, ecuația (30) scrie într-o form ă simplificat ă
determinan ții contului curent – balan ța comercială și angajamentele financiare determinate de
deținerile de active externe. Ecua ția (31) este o reprezentare simplificat ă a determinan ților
soldului balan ței comerciale, iar ecua ția (32) este o combina ție a celor trei ecua ții prezentate
anterior.

Pe termen lung, considerând valori de echil ibru pentru toate vari abile (barate), putem
determina cursul de echilibru, astfel:
( )st
t t t a k y y f q, ,*= (33)
DEER (Desired Equilibrium Exchange Rate)
Desired Equilibrium Exchange Rate (DEER) constituie o extens ie a modelului FEER.
Diferența dintre cele dou ă concepte este c ă, în cazul DEER, echilibrul extern este definit în
termeni de politic ă optimă, în sensul că ținta de cont curent ș i datoria extern ă ce va rezulta ar
trebui să fie egală cu ceea ce deciden ții de politic ă consideră a fi optim.
86/166

NATREX (The natural real exchange rate)
Dezvoltat de Stein (1994, 1995 și 2002) acest model distinge cursul de schimb de echilibrul la
două intervale de timp, pe termen mediu și pe termen lung. Pe termen mediu, cursul real este
modelat în mod relativ simila r cu abordarea FEER, încercându- se determinarea unui nivel ce
să asigure atât echilibrul intern, dar și cel extern. Definiț ia echilibrului intern este raportat ă la
cea utilizat ă de FEER – NAIRU, cea propus ă de acest model refe rindu-se la utilizarea
completă a capacit ăților de produc ție. Echilibrul extern prevede sustenabilitatea contului
curent al balan ței de pl ăți, evident corelat cu evolu ția relației economii – investi ții,
considerând însă , pe lângă acest echilibru pentru fluxurile pe termen mediu, și un echilibru pe
termen lung prin impunerea condi ției ca stocurile de capital și active externe nete s ă fie
constante pe termen lung, iar pe acela și orizont de timp contul curent s ă fie echilibrat.
Totodată este specificat ă, ca o alt ă deosebire fa ță de FEER, și traiectoria pe care cursul o
urmează de la echilibrul pe termen mediu la cel pe termen lung. Se apreciaz ă faptul că acest
tip de model aduce mai mult ă “structur ă” în cadrul determin ării cursului de echilibru,
estimarea sa pornind de la ecua țiile privind consumul, investi țiile, și contul curent al balan ței
de plăți (toate exprimate ca ponderi în PIB) , relativ la factorii determinan ți ai acestora. Alte
ecuaț ii utilizate sunt UIP real și relații privind valorile de echilibru pe termen lung ale datoriei
externe și capital.
Ecuații într-o form ă simplificată sunt prezentate în Detk en et. al. (2002) astfel:

QSCN
QTB
QI
QC− = + +1 (34)

Fiecare dintre termenii ecua ției are urm ătoarea modalitate de specificare:

4 5 3 4
13 2 1ˆ
− −
−− − − + =R rQKAQI L
rα α α α α (35)

L s
ri rQF
QK
QC
10 9 8 6 6 α α α α α− − − + = (36)

totQC
QCRQTB
15 *
1*
14
413 12 11 α α α α α+ + − − − =
− − (37)

*rr RReq− = − (38)

() (* * *π π− + − = − r r i i ) (39)

87/166

QCA
qq
QFCA F F⎟⎟
⎠⎞
⎜⎜
⎝⎛+− =⇒ − = −−1
1 (40)

()
IQ
r I PP
QI
gg
QK
PIK K ⋅ ⋅++=⇒ + − =−δδ111 (41)

unde:
Q, Q r – PIB nominal, respectiv real
L, S, * – valorile variabilelor pe term en lung, scurt resp ectiv variabile str ăine
F – datoria extern ă
tot – terms of trade
π – infla ție
δ – deprecierea stocului de K
q, g – creș terea PIB nominal ă, respectiv real ă
Pq, PI – deflator al PIB și respectiv al investiț iilor
Ecuația pentru consum (ecuaț ia 36) specific ă ca determinant al acestuia nivelul averii,
variabilele proxy fiind stocul de capital și datoria extern ă. Un alt determinant pe termen scurt
este rata dobânzii, în ecua ție fiind îns ă și o rată de dobândă nominală pe termen lung, ce
modeleaz ă preferințele de consum exogene date de pozi ția în cadrul ciclului economic.
Ecuația pentru investi ții (ecuația 35) leag ă ponderea acestuia în PIB de cre șterea
productivit ății (rata de cre ștere anual ă a rezidualului Solow), stoc ul de capital are un efect
negativ, ceea ce modeleaz ă practic o productivitate marginal ă descrescând ă a capitalului.
Cursul de schimb, are acela și efect cu rata de dobând ă, o creștere a acestora (o apreciere a
cursului) duce la apari ția fenomenului de evic țiune, deoarece se consider ă că rata de schimb
modifică productivitatea marginal ă a capitalului.
Ecuația pentru evolu ția contului curent (ecua ția 37) depinde de cursul de schimb, și răspunde
cu un lag evolu țiilor cererii agregate.
Rezolvarea modelului conduce la ob ținerea unui curs de schimb ce depinde în mod hot ărâtor
de coeficientul ce determin ă preferința pentru consum și impactul modific ării productivit ății,
asemănător cu ecua ții prezentate în continuare:

() () ( nfa k q CA k a w I nfa tp S, , , , , = − ) (42)
unde:
tp – coeficient de preferin ță temporal ă
nfa – active externe nete
w – productivitate
a – coeficientul Q al lui Tobin
88/166

k – stocul de capital

Pentru determinarea echilibrului pe termen mediu nivelul capitalului și cel al datoriei externe
pe unitatea de produc ție este dat ă de valorile istorice. Solu ționarea sistemului, dup ă estimarea
individuală a ecuaț iilor conduce la determinarea unei solu ții pentru cursul de echilibru.
Determinarea valorii pe termen lung, presupune c ă nivelul capitalului, al datoriei externe și al
altor variabile tinde la valori de echilibru pe termen lung (soldul cont ului curent trebuie s ă fie
zero), iar UIP (prezent ă în model) se transform ă în egalitatea ratelor r eale ale dobânzii interne
și externe.
Un exemplu de aplicare ale acestui model la dete rminarea cursului real de schimb (comparativ
cu alte metode, estimate și ele în cadrul artic olului) este Detken, Dieppe, Henry, Marin și
Smets (2002), care aplic ă printre alte metode și metoda NATREX asupra monedei Euro
pentru perioada 1970Q1-2000Q4, utilizând trei ecua ții structurale pentru consum, investi ții și
balanța comercial ă. Acestea sunt estimate al ături de ecua țiile pentru acumula rea stocului de
capital și activele externe nete. Rezolvând sistemul, se ob ține cursul de schimb de echilibru,
rezultatele sugerând o subevaluare începând cu anul 1997, ajungând în jurul valorii de 25% la
sfârșitul anului 2000.
Acest model mai poate fi estimat și în form ă redusă (Stein (1999)) folosind metodologia
Johansen, în privin ța anumitor aspecte acest mod de determ inare a cursului de echilibru fiind
apropiat de metoda descris ă în continuare – BEER.
PEER (Permanent Equilibrium Exchange Rate)
Întrucât se consider ă că variațiile cursului de schimb au ca determinan ți factori tranzitorii, dar
și permanen ți, primii cu impact de scurta durat ă asupra cursului, iar cei din a doua categorie
cu efect pe termen lung, se consider ă că obținerea componentei permanente a cursului
conduce la determinarea unui tip de valoare de echilibru pe termen mediu – numit ă PEER.
Această descompunere se realizeaz ă în cadrul mai multor modele:
• descompunerea Beveridge – Nelson, metod ă econometric ă propusă de aceș tia în
1981, este utilizat ă de unii cercet ători pentru a separa trendul de componenta
neregulată. Această metodă este utilizat ă în articole precum Clarida și Gali (1994)
pentru determinarea trendului pentru cursul real al m ărcii germane, yenului, lirei
engleze și dolarului canadian.
• alt model utilizat este VAR st ructural cu impunerea unor condi ții de tip Blanchard și
Quah – restric ții privind efectul pe termen l ung a unor componente ale VAR-ului
asupra altora, condi ții ce își au fundamentul teoretic în modelul Mundell-Fleming-
Dornbusch. Aceasta este solu ția aleasă de că tre Clarida ș i Gali (1994) etc.
• în cadrul modelelor BEER, datorit ă determinan ților consideraț i ai cursului de schimb
ce își au originea pe orizonturi de timp mediu și lung dar și a unora pe termen scurt, și
datorită imposibilit ății decelării în cadrul rezultatului – cursul real de echilibru – între
variațiile pe termen lung (permanente) și cele pe termen scurt (tranzitorii) în cadrul
literaturii a fost propus ă rafinarea metodei prin calcu lare PEER. Introducerea acestui
concept este realizat ă într-un articol de Clark și MacDonald (2000), în care ace știa
utilizând metoda propusă de Granger și Gonzalo (1995) determin ă cursul permanent
de echilibru real pentru dolarul american, canadian și lira englez ă. Corelația între
valorile ob ținute pentru BEER și PEER este ridicat ă, autorii considerând c ă aceasta
dovedește că cele dou ă măsuri în lipsa unor șocuri tranzitorii mari trebuie s ă fie
apropiate. Marea Britanie este excep ția, între cele dou ă măsuri existând o diferen ță
89/166

substanțială, autorii argumentând c ă în aceast ă țară, cursul real are o component ă
tranzitorie important ă. Metoda mai permite determinarea factorilor ce influen țează
nivelul permanent al cursului real de echilibru pentru fiecare e șantion analizat. Un alt
exemplu de aplicare a unei astfel de desc ompuneri este Maeso-Fernandez, Osbat și
Schnatz (2001).
Desigur orice model de determinar e a cursului de schimb ce folose ște ca modalitate de
estimare cointegrarea se preteaz ă la aplicarea unei desc ompuneri de tip Granger și Gonzalo
sau de tipul celui impuse VAR-ului structural, aplicat ă însă de aceast ă dată modelului VEC
(Rahn (2003)).
APEER (Atheoretical Permanen t Equilibrium Exchange Rate)
Atheoretical Permanent Equilibrium Exchange Rates (APEERs) a fost introdus ă de
MacDonald (2000), fiind denumită astfel datorit ă absenței unei teorii explicite referitoare la
comportamentul cursului de schimb. Aceasta reprezint ă o metodă alternativ ă de estimare a
cursurilor de schimb de echilibru , ce ia în considerare propriet ățile statistice ale cursului real
de schimb. Aceast ă metodă descompune cursul de schi mb real într-o component ă permanentă
și în una tranzitorie.
90/166

Determinarea cursului de schimb real de echilibru în România
Prima parte prezintă cele mai importante rela ții între diferite variabile și cursul de schimb real,
precum și cele mai importante evolu ții privind acest indicator în cadrul perioadei de tranzi ție.
A doua parte estimează un curs real de echilibru comportamental (BEER), utilizând
metodologia Johansen de cointegrare, pe date trim estriale, în diferite va riante de specificare.
Desigur, se verifică staționaritatea datelor utiliz ate, iar apoi acestea sunt testate succesiv, în
diverse combinaț ii pentru a identifica factorii determinan ți ai evolu țiilor cursului de schimb
real efectiv.
Cea de a treia parte realizeaz ă o investigare a efectului HBS în România, tehnica utilizat ă
fiind cea a cointegr ării (Johansen). Este pus ă în eviden ță existența acestui efect în România,
se estimeaz ă amplitudinea mecanismului intern și a celui extern iar pe baza acestora se
determină mărimea intervalului în care se plaseaz ă efectul HBS în România.
Evoluția cursului de schimb
Din punctul de vedere al etapiz ării procesului de liberalizare al cursului de schimb (fenomen
legat de liberalizar ea contului curent și de capital) România a parcurs urm ătoarele etape
(Georgescu (2007)):
• înlăturarea gradual ă a restricțiilor privind contul curent și cel de capital în perioada de
început a tranziț iei;
• introducerea sistemului de „full retention” în mai 1992;
• crearea unei pie țe valutare în august 1994;
• liberalizarea cursului de schimb în martie 1997;
• convertibilitate intern ă completă a leului (conform Articolului VIII din statutul FMI)
în martie 1998;
• liberalizarea investi țiilor străine sub forma fluxurilor de capital pe termen mediu și
lung;
• liberalizarea contului de capital începe în 2001;
• între anii 2001-2002 se face lib eralizarea unor fluxurilor de capital cu impact redus
asupra balan ței de plăți (e.g. investi ții directe și imobiliare ale reziden ților în
străinătate, admiterea cotă rii unor titluri mobiliare române ști pe pie țe de capital
străine, garan ții oferite de nereziden ți rezidenților);
• tot în perioada 2001-2002 se liberalizeaz ă și operațiuni ce au un impact mai important
asupra sectorului real (e.g . credite pe termen mediu și lung legate de tranzac ții
comerciale sau servicii ale reziden ților față de nereziden ți, transferuri de capital legate
de contracte de asigurare);
• în anul 2003 se liberalizeaz ă alte opera țiuni cu impact asupra economiei reale (e.g.
tranzacții ale reziden ților cu titluri mobiliare str ăine, credite cu scaden ța mai mic ă de
un an acordate de nereziden ți rezidenților);
91/166

• intervențiile pe pia ța valutară se fac în EURO din martie 2003 – renun țându-se la
utilizarea USD;
• liberalizarea unor opera țiuni cu impact asupra economiei reale este completat ă în 2004
de admiterea cotă rii unor titluri mobiliare str ăine pe pia ța românească de capital;
• anul 2005 și 2006 sunt marcate de un nou val de liberalizare a unor operaț iuni cu
impact semnificativ asupra balan ței de plăți (e.g. 11 aprilie 2005 se liberalizeaz ă
operațiunile cu depozite denominate în lei ale nereziden ților la institu ții financiare
rezidente, în iulie 2005 se acord ă dreptul reziden ților de efectua opera țiuni cu depozite
la vedere ș i la termen cu instituț ii financiare nerezident e, în septembrie 2006 se
liberalizeaz ă accesul la opera țiunile cu instrumente specifice pie ței monetare și a
titlurilor de stat);
• liberalizarea contului de capital este încheiat ă (2006). Un ultim pas îl reprezint ă
permiterea accesului nereziden ților la pia ța produselor derivate.
Regimul de curs de schimb practi cat în prezent: flotare controlat ă cu flexibilitate m ărită, cu un
rol sporit al pie ței în determinarea cursului, interven ții mai pu țin frecvente ale BNR (din
octombrie 2005, BNR nu a mai intervenit pe pia ța valutară). Totodat ă noul regim de curs este
adaptat noii strategii de politic ă monetară, de ț intire a infla ției. Avantajele acestei abord ări
constau în descurajarea fluxurilo r de capital speculative precum și în limitarea costului de
intervenție pentru BNR. Exist ă însă și dezavantaje precum sc ăderea predictibilit ății cursului
valutar pentru construirea planului de afaceri al agen ților economici, reducerea par țială a
impactului tendin ței de apreciere a cursului asupra pre țurilor interne. Liberalizarea complet ă a
contului de capital poate ajuta formarea unei pie țe interne a capitalur ilor pe termen lung.

Sursa datelor este Serviciul Prognoze Macroeconomice din cadrul Direc ției de Modelare și
Prognoze Macroeconomice – Banca Na țională a României, situl EUROSTAT și calcule
proprii.

Figura 22 Evolu ția cursul de schimb real efectiv
406080100120140160180
97 98 99 00 01 02 03 04 05 06CSRE – cos
CSRE – euro CPI
CSRE – euro IPP
CSRE – euro ULC
Evoluția cursului de schimb real efectiv
(CSRE) în perioada 1997T1-2007T1.

• apreciere puternic ă după liberalizarea pie ței
valutare;
• depreciere puternic ă ca urmare a
dificultăților în privin ța balanței de plăți
externe în 1998;
• stabilitate relativ ă pe o perioad ă mai lunga
de timp;
• apreciere reală puternică în ultima perioad ă;
92/166

Efectul HBS pare a fi sugerat de:
• trendul de apreciere real ă a cursului de
schimb real efectiv;
• creșterea productivit ății în industrie* (ca
proxy pentru productivitatea bunurilor
tranzacționabile) mai rapid ă decât
productivitatea pe ansamblul economiei**;

* pentru determinarea productivit ății în industrie s-a
utilizat raportul produc ție industrială pe număr angajați în
industrie
** pentru determinarea productivit ății pe ansamblul
economiei s-a utilizat raportul PIB pe num ăr de angaja ți
Figura 23 CSRE și productivitatea
6080100120140160180
80120160200240
97 98 99 00 01 02 03 04 05 06CSRE – cos
CSRE – euro
productivitate total
productivitate industrie

Figura 24 Modificarea pre țurilor relative
7080901001108090100110120
2001 2002 2003 2004 2005 2006CSRE – cos
CSRE – euro
preturi NT/T
Efectul HBS pare a fi sugerat și de:
• creșterea preț ului relativ al bunurilor
netranzac ționabile (se calculeaz ă raportul
dintre indicele pre țurilor bunurilor
netranzac ționabile și cel al pre țurilor
bunurilor tranzac ționabile);
• creșterea competitivit ății în sectorul de
bunuri tranzac ționabile – ULC în industrie
scade în termeni reali;
• o uș oară înrăutățire a ULC real pe
ansamblul economiei;
• aprecierea real ă a CSRE calculat pe baza
monedei co ș este posibil efectul factorilor
de ofertă, precum cre șterea productivităț ii și
ajustările structurale;

* pentru ULC real s-a utilizat (salariul brut * num ărul de
angajați) / (indicele produc ției reale * indice de pre ț), cu
seriile corespunz ătoare ansamblului economiei ș i
industriei (salarii din total economie/industrie, num[r de angajați total economie/industrie, indicele cu baza fix ă al
producției reale din economie/industrie și CPI/PPI)

Figura 25 Evolu ția competitivit ății
708090100110120130
6080100120140
98 99 00 01 02 03 04 05 06CSRE – cos
CSRE – euro
ULC real total
ULC real industrie

93/166

Figura 26 Cheltuielile guvernamentale și CSRE
708090100110120130
283032343638
98 99 00 01 02 03 04 05 06CSRE – cos
CSRE – euro
ChGuv / PIB
Scăderea cheltuielilor guvernamentale a redus
presiunea asupra pre țurilor bunurilor
netranzac ționabile, pentru o perioad ă de timp,
reducând aprecierea real ă.

* ca proxy pentru cheltuieli guvernamentale – cheltuielile
bugetului general consolidat / PIB * 100 (ambele fluxuri anuale)
Creșterea gradului de deschiderea o redus
presiunea asupra bunurilor tranzac ționabile,
reducând aprecierea real ă.

* gradul de deschidere este calculat ca suma importurilor
și exporturi raportat ă la PIB
Figura 27 Gradul de deschidere al economiei și CSRE
708090100110120130
4448525660646872
98 99 00 01 02 03 04 05 06CSRE – cos
CSRE – euro
gr de deschidere al ec

Figura 28 Fluxurile de capital și CSRE
708090100110120130
048121620
98 99 00 01 02 03 04 05 06
CSRE – cos
CSRE – euroKIN2Y
FDI2YFDITRAN2Y
NFA2Y

• creșterile substan țiale ale intr ărilor de
capital au condus la aprecierea real ă a
cursului;

* FDI2Y este ponderea FDI în PIB
* FDITRAN2Y este ponderea FDI și transferurilor în PIB
* NFA2Y este ponderea NFA în PIB
* KIN2Y este ponderea în PIB a fluxului de NFA și
deficitului de balan ța comercial ă

94/166

• gradul de deschide re al economiei cre ște;
• pondere importurilor cre ște mai rapid decât
exporturile, fapt eviden țiat de cre șterea
mărimii deficitului în PIB;

* BC – Balan ța Comercial ă

Figura 29 Evolu ția importurilor ca % în PIB
10203040
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006Deficitul de BC % PIB
Exporturi % PIB

95/166

Calculul cursului real de ec hilibru utilizând metodologia BEER
Studiului î și propune s ă implementeze metodologia BEER , folosind factorii considera ți
relevanți în literatura de specialitate. Selec ția variabilelor testate s-a f ăcut având în vedere
lungimea e șantionului disponibil, existen ța unei leg ături cu variabila investigat ă în cadrul unei
relații de cointegrare.

Variabile selectate sunt:
• cursul de schimb real efectiv (notat cu l_s_ef_r_idx), acesta fiind calculat având în
vedere cursul nominal al leului fa ță de un co ș de valute format din 70% euro și 30%
dolar. Acest curs este ajustat cu indicii de pre ț interni și externi12. Cursul astfel
calculat este logaritmat și transformat într-un i ndice cu baza în 2000T1;
• o variabil ă cu efect de aș teptat de apreciere este diferen țialul de productivitate între
România și Zona Euro (EA13), mecanismul de tr ansmisie fiind cel descris de teoria
economic ă în cadrul efectului Harrod-Balassa–Samuelson (un diferen țial pozitiv de
productivitate între economia analizat ă și cea străină conduce la presiuni infla ționiste
prin intermediul cre șterilor salariale din s ectorul bunurilor netranzac ționabile, care
tind să le egaleze pe cele acoperite de productivitate în sectorul de bunuri
tranzacționabile, iar astfel infla ția mai mare s ă conducă la o apreciere de curs).
Indicatorul utilizat este notat cu l_prod_ro_ea_idx și este calculat ca diferen ța a
logaritmilor aferen ți indicilor productivit ății din România și Zona Euro13. Aceș tia sunt
determina ți având în vedere PIB-ul real din patru sectoare ale economiei (agricultur ă,
industrie, construc ții, servicii) precum și evoluția numărului de angaja ți din acelea și
sectoare. Variabila este transformat ă într-un indice cu baza în 2000T1;
• activele externe nete reprezint ă poziția investi țională a unei economii, fiind date de
diferența între stocul de active și pasive financiare exte rne. Ca proxy al acestui
indicator au fost utilizate act ivele externe nete ale sistem ului bancar. Variabila este
calculată ca raport în PIB-ul nom inal (ca flux anual) și transformat ă în indice cu baza
fixă, aceasta fiind aceea și cu celelalte variabile utilizate. Nota ția utilizată este
l_nfa2y_idx. Sensul a șteptat al influen ței acestei variabile este în sensul aprecierii
cursului de schimb;

12 Formulele utilizate sunt:

100 ) _ _ log( _ _ _× = r ef s r ef s l

()13 . 0 7 . 0 _ _ _−× × + × × =cpi uscpi hicp ef s r ef s

m usd m eur ef s _ 3 . 0 _ 7 . 0 _ × + × =

13 Nelogaritmat ă formula folosit ă este:

⎟⎟
⎠⎞
⎜⎜
⎝⎛=emp_ea_tgdp_ea_t/ fm_ro_tgdp_ro_t prod_ro_ea

96/166

• fluxurile de capital sunt m ăsurate printr-un proxy repreze ntat de fluxurile de active
externe nete și deficitul balan ței comerciale. Variabila este raportat ă la PIB, definit în
același mod ca în cazul variabilei anterioare, efectul a șteptat fiind de apreciere al
cursului de schimb. Nota ția utilizată este l_kin2y_idx;
• un alt mod de m ăsurare a fluxurilor de capital ce intr ă în România este prin
intermediul fluxurilor de investi ții străine directe (foreign dir ect investment – FDI) ca
raport în PIB. Logaritmul indicatorului este notat cu l_fdi2y_idx (sufixul _idx ar ătând
normalizarea acestuia la nivelul pr imului trimestru al anului 2000);
• o altă variantă a indicatorului descris anterior este reprezentat ă de suma investi țiilor
străine directe și a transferurilor curente raportat ă la PIB, acesta fiind notat cu
l_fditran2y_idx (prefixul l_ denotâ nd forma logaritmic ă a variabilei). Influen ța asupra
cursului de schimb real confor m teoriei este de apreciere;
• logaritmul ponderii form ării brute de capital în PIB este calculat ă în l_gk2y_idx .
Efectul aș teptat este de apreci ere a cursului real;
• pentru determinarea efectului acumul ării de datorie extern ă au fost utiliza ți mai mul ți
indicatori (fiecare fiind calculat ca raport în PIB) precum: datoria public ă externă
(l_d_dp2y ), datoria public ă garantat ă externă (l_d_pg2y ), datoria privat ă externă
(l_d_pr2y ), datoria total ă externă (l_d_t2y ). Efectul a șteptat de depreciere asupra
cursului de schimb real se datoreaz ă impactului asupra primei de risc. Variabila
relevantă din punct de vedere al met odologiei utilizate este notată cu l_d_pr2y_idx_sa,
sufixul _sa indicând ajustarea sezonier ă a acesteia;
• impactul sectorului guver namental asupra cursului de schimb real este m ăsurată de
variabila l_gcb_e_te142y_idx, aceasta m ăsurând fluxul anual de cheltuieli
guvernamentale ca raport în PIB. Efectele a șteptate ale variabilei sunt diferen țiate
funcție de orizontul de timp ale acestora. Pe termen lung, creș terea cheltuielilor
guvernamentale poate avea un efect de subminare a încrederii în moned ă, deoarece
poate fi înso țită de taxe compensatorii ce deformeaz ă deciziile agen ților din economie
și de aceea poate avea un im pact negativ asupra cre șterii economice și a cursului de
schimb real. Pe termen scurt, îns ă, o creștere a consumului pub lic conduce la creș terea
cererii pentru bunuri netranzac ționabile, datorit ă ponderii ridicate a acestora în
consumul public fa ță de cel privat. Cererea ridicat ă pentru aceast ă categorie de bunuri
duce la cre șterea prețurilor și astfel la aprecierea cursului de schimb real.

Sursa datelor este Serviciul Prognoze Macroeconomice din cadrul Direc ției de Modelare și
Prognoze Macroeconomice – Banca Na țională a României, situl EUROSTAT și calcule
proprii.
Următorul grafic prezint ă dinamica variabilelor folosite în estimare. Se remarc ă aprecierea
continuă a cursului de schimb real din ultima perioad ă, valorile pozitive ale diferen țialului de
productivitate, precum și creșterea constant ă a nivelului activelor externe nete raportate la
Produsul Intern Brut.
Fluxurile de capital indiferent de modul de m ăsurare au un punct de minim în anii 1999-2000,
urmat de o evolu ție crescătoare, dar sinuoas ă pentru unele m ăsuri. Aceeaș i evoluție de
creștere ce succede atingerea unui punct de minim o prezint ă și formarea brută de capital.
Datoria privată externă crește continuu în perioada analizat ă ca pondere în PIB, în contrast cu
evoluția de sens invers a ponderi i fluxurilor de cheltuieli publice în PIB, cu excep ția anului
2006, ce marcheaz ă un ușor reviriment.
97/166

Figura 30 Evolu ția variabilelor utilizate în aplica ția BEER

8090100110120130140150
98 99 00 01 02 03 04 05 06L_D_PR2Y_IDX_SA
50100150200250300350
98 99 00 01 02 03 04 05 06L_FDI2Y _IDX
80100120140160180200
98 99 00 01 02 03 04 05 06L_FDITRAN2Y_IDX
84889296100104108
98 99 00 01 02 03 04 05 06L_GCB_E_TE142Y_IDX
98100102104106108110112114
98 99 00 01 02 03 04 05 06L_GK2Y_IDX
9095100105110115120125
98 99 00 01 02 03 04 05 06L_KIN2Y_IDX
406080100120140160
98 99 00 01 02 03 04 05 06L_N FA2Y_I DX
6080100120140160
98 99 00 01 02 03 04 05 06L_PROD_RO_EA_IDX
30405060708090100110120
98 99 00 01 02 03 04 05 06L_S_EF_R_IDX

Seriile au fost testat pentru sta ționaritate, testele utilizate f iind ADF (Augmented Dickey-
Fuller) și PP (Phillips-Perron). De și puterea testelor este mic ă, iar eșantionul de date
trimestriale este redus ca și lungime (1998Q1-2007Q1), se poate aprecia c ă majoritatea
seriilor par a fi integrate de ordin 1 atât ev aluate prin test e individuale cât și în cadrul unor
teste cu ipotez ă comună (rezultatele testelor sunt prezentate în Anexa 2 ).
În urma estim ării VAR-urilor pentru variabilele considerate (dup ă selectarea lagurilor
conform criteriilor LR, FPE, AIC, SC și HQ14) s-au realizat test e de cointegrare a
variabilelor, acestea fiind prezentate în Anexa 3 .

14 LR – sequential modified LR test statistic
FPE – Final prediction error
AIC – Akaike information criterion SC – Schwarz information criterion
și HQ – Hannan-Quinn information criterion
98/166

Relații de cointegrare pentru cursul re al efectiv sunt sintetizate de urm ătorul tabel, în cadrul
căruia eș antionul pentru estim ări este 1998Q1:2007:Q1, iar coeficien ții din rela țiile de
cointegrare sunt scala ți astfel încât coeficientul cursului este unu, rela țiile fiind scrise sub
forma l_s_ef_r_idx = α 1*x1+ α2*x2+ α3*x3+C+ ε , unde x1, x2 și x2 sunt variabilele trecute
pe coloane în tabel.

Tabel 3 Rela țiile de cointegrare determinate (BEER)

Model M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8
Laguri 3 1 1 1 1 1 1 1
R-squared 0.69 0.61 0.60 0.53 0.58 0.59 0.60 0.58
Adj. R-squared 0.55 0.56 0.55 0.47 0.52 0.54 0.54 0.52
Variabile în () eroarea standard a variabilei iar în [] t-statistic asociat
l_s_ef_r_idx 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

l_d_pr2y_idx_sa -0.62 -0.39
(0.16) (0.24)
[ -4.00] [ -1.66]
l_fdi2y_idx -0.28 -0.22 -0.23 -0.27 -0.30 -0.27
(0.04) (0.04) (0.04) (0.05) (0.04) (0.05)
[ -7.97] [ -5.19] [ -5.27] [ -5.65] [ -7.81] [ -5.82]
l_fditran2y_idx -0.63 -0.79
(0.15) (0.15)
[ -4.06] [ -5.10]
l_gcb_e_te142y_idx 1.02
(0.45)
[ 2.29]
l_gk2y_idx -0.78
(1.07)
[ -0.73]
l_kin2y_idx -1.54
( 0 . 2 4 )
[ – 6 . 3 1 ]
l_nfa2y_idx -0.32
(0.09)
[ -3.41]
l_prod_ro_ea_idx -0.42 -0.18
(0.12) (0.16)
[ -3.49] [ -1.13]
c 314.16 204.03 223.64 35.83 222.32 185.05 190.95 222.11

Adj. speed -0.1756 -0.2342 -0.2164 -0.2240 -0.2086 -0.2169 -0.2223 -0.2086
(0.08) (0.05) (0.05) (0.06) (0.05) (0.05) (0.04) (0.04)
[ -2.08] [ -4.95] [ -4.72] [ -3.94] [ -4.05] [ -4.34] [ -5.07] [ -4.84]
1998Q4 1998Q2 1998Q2 1998Q2 1998Q2 1998Q2 1998Q3 1998Q3 Eșantion
început / final 2007Q1 2007Q1 2007Q1 2007Q1 2007Q1 2007Q1 2007Q1 2007Q1
număr observații 34 36 36 36 36 36 35 35

Se poate observa c ă variabile au, în cadrul rela țiilor de cointegrare, semnele a șteptate din
punct de vedere al teoriei economice, cu excep ția ponderii datoriei private în PIB, ce conduce
conform modelului 2 și 3 la aprecierea cursului de schimb real, fapt ce poate fi justificat, în
99/166

condițiile restric țiilor existente pentru mi șcarea capitalurilor, prin ascunderea în cadrul acestei
componente a intr ărilor de capital str ăin. Atât investi țiile străine directe, cât și acestea
augmentate cu transferurile, conduc la aprecierea cursului, fapt eviden țiat de toate modelele
încercate. O cre ștere a cheltuielilor guvernamentale conduce la deprecierea cursului de
schimb, semnul fiind core ct, traiectoria descendent ă a acestei variabile contribuind și ea la
aprecierea de curs (modelul 4). Formarea brut ă de capital fix conduce la o apreciere de curs
(modelul 5), efect similar cu fluxurile de capital acumulate în cadrul activelor externe nete
(bancare), o contribu ție important ă având-o și transferurile la aprecier ea de curs (modelul 1 și
6). Diferen țialul de productivitate între România și Zona Euro (EU13) conduce la aprecierea
cursului (modelele 7 și 8), valorile pozitive și în creștere ale acestui indicator fiind de natur ă a
accelera aprecierea cursului real efectiv.
În figura urm ătoare sunt prezentate cursurile de echilibru, cursul real efectiv și respectiv
abaterile cursului real efectiv în procente de la varian tele cursului de echilibru15. Abaterea
calculată astfel este abaterea curent ă a cursului ( current misalignment).

Figura 31 Cursul de schimb real efectiv și cursul de
echilibru

20406080100120140
98 99 00 01 02 03 04 05 06
L_S_EF_R_IDX
M 1
M 2M 3
M 4
M 5M 6
M 7
M 8
Figura 32 Devia ția cursului real efectiv de la cel de
echilibru (în procente)

-40-20020406080
98 99 00 01 02 03 04 05 06
M 1
M 2
M 3M 4
M 5
M 6M 7
M 8

Se poate observa că toate modele testate indic ă o supraapreciere a cursului de schimb,
amplitudinea acesteia variind considerabil de la un model la altul, existând totu și o valoare
centrală apropiată de 20% pentru cele mai multe din acestea.

15 Calculat conform:

100__ _ _ _ _×−=ECM cursECM curs idx r ef s lms

100/166

Abaterea totală a cursului de schimb ( total misalignment ) a fost calculată prin determinarea
trendului variabile lor fundamentale și prin aplicarea acestuia în rela țiile de cointegrare,
obținându-se astfel cursurile de echilibru aferente acestei abateri totale. Devia ția de la
echilibru este calculat ă în același mod prezentat anterior.
Trendul variabilelor fundament ale este calculat prin dou ă metode, prima implicând o
prelungire a seriilor variabilelor fundamentale cu câteva observa ții, prin aplicare metodologiei
Box-Jenkins (ARIMA) și apoi aplicarea filtru lui Hodrick-Prescott, iar cea de a doua conduce
la aplicarea unui filtru band – pass (fol osind implementare filtrului în IRiS16 – similar cu
aplicarea în Eviews a filtrului full sample asymetric Christiano-Fitzgerald) cu frecven țele de
6-32. Rezultatele sunt pr ezentate în graficele urm ătoare sub form ă de deviaț ie a cursului real
efectiv față de variantele calculate astfel.

Figura 33 Abaterea total ă a cursului de schimb real
efectiv de la echilibru – HP( λ=402)

-50-40-30-20-10010203040
98 99 00 01 02 03 04 05 06 07
M1 HP
M2 HP
M 3 HPM 4 HP
M 5 HP
M 6 HPM 7 HP
M 8 HP
Figura 34 Abaterea total ă a cursului de schimb real
efectiv de la echilibru – BP(6,32)

-40-30-20-10010203040
98 99 00 01 02 03 04 05 06 07
M 1 BP
M 2 BP
M 3 BPM 4 BP
M 5 BP
M 6 BPM 7 BP
M 8 BP

Toate modelele utilizate indic ă o supraapreciere a cursului de sc himb, atât pe termen scurt, cât
și pe termen mediu, amplitudinea acestei devia ții fiind diferit ă de la un model la altul și
funcție de metoda de determinare a trendului variabilelor fundamentale folosit ă.

16 Versiunea 5.20070720 este disponibil ă la adresa http://www.iris-toolbox.com/ și a fost utilizat ă cu versiunea
R2006a a programului MATLAB.
101/166

Estimarea efectului HBS ș i a amplitudinii canale lor de transmisie
În continuare, se urm ărește determinarea m ărimii efectului Harrod-Balassa-Samuelson,
precum și modul de transmitere al acestui efect, pornind de la mecanismul intern de
transmisie, eviden țiind însă și mecanismul extern. Variabilele utilizate au fost construite pe
baza datelor trimestriale din perioada 2001q1 – 2007q117.
Seriile utilizate sunt:
• cursul de schimb real ef ectiv calculat, spre deosebire de variabila anterioară , doar față
de moneda Euro, Zona Euro fiind considerat ă ca fiind cea spre care converge din
punct de vedere economic economia intern ă. Variabila este notată cu l_s_ef_r_bs_idx ,
fiind normalizat ă la primul trimestrul al anului 2005;
• un diferenț ial de pre țuri între bunurile netranzac ționabile și tranzac ționabile
(l_dif_p_ro_ea ) între România și Zona Euro, determinat ca diferen ța a diferenț ialelor
de preț uri netranzac ționabile și tranzacționabile pentru România și Zona Euro18. Sursa
datelor este pentru România BNR, iar pentru Zona Euro EUROSTAT;
• un diferenț ial de productivitate între România și Zona Euro (notat cu
l_dif_t_nt_ro_ea12 ) determinat ca logaritm al raportului dintre diferen țialul de
productivitate dintre s ectorul bunurilor tranzac ționabile și sectorul celor
netranzac ționabile pentru România și cel pentru Zona Euro19. Productivitatea în
sectorul bunurilor tranzac ționabile a fost aproximat ă cu productivitatea din industrie,
iar cea din sectorul bunurilor netranzac ționabile cu productiv itatea din sectorul
serviciilor;
• un diferenț ial de pre țuri pentru România (notat cu l_dif_p_ro ) calculat ca logaritm al
raportului între indicii pre țurilor bunurilo r netranzac ționabile ș i tranzacționabile pentru
România20;
• un diferenț ial de productivitate pentru România notat cu l_dif_t_nt_ro21 calculat ca
diferență între indicele de produc tivitate pentru România aferent sectorului bunurilor
tranzacționabile (aproximat cu productivitatea din industrie) și cel corespunz ător
bunurilor netranzac ționabile (sectoru l serviciilo r fiind proxy-ul ales);

)
)
)
)17 Eșantionul este dat de lungimea setului de date disponibile pentru România – înainte de anul 2001 nu exist ă o
împărțire a indicelui pre țurilor de consum pe cele dou ă categorii. Ponder ea bunurilor tranzac ționabile este de
aproximativ 65%, iar a celor netranzac ționabile de aproximativ 35%, în medie, pe acest e șantion.

18 Formula de calcul este:
() ( )[] () ([]ZE ZE R R p_tr_idxlog p_ntr_idxlog 100 p_tr_idx log p_ntr_idxlog 100 _ea l_dif_p_ro − × − − × =

19 Formula de calcul este:
() ()[] () ([]ZE ZE R R prod_ss log prod_si log 100 prod_ss log prod_si log 100 o_ea dif_t_nt_r − × − − × =

20 Formula este:
() ([] p_tr_idx log p_ntr_idxlog 100 l_dif_p_roR R− × =

21 Calculat conform formulei:
() ([]R R prod_ss log prod_si log 100 o dif_t_nt_r − × =
102/166

Seriile descrise anterior sunt prezentate în graficul urm ător. Se remarc ă o creștere constant ă a
diferențialului de pre țuri între România și Zona Euro, precum și o evolu ție similar ă a
diferențialului de productivitate între cele dou ă economii. O evolu ție similar ă o are și
diferențialul de pre țuri pentru România în tre bunurile netranzac ționabile și tranzacționabile
precum și diferențialul de pre țuri corespunz ătoare acestor sectoare. Toate aceste evolu ții
indică existența condițiilor necesare existen ței unui efect HBS în România.

Figura 35 Seriile de date utilizate – HBS

-4048121620242832
98 99 00 01 02 03 04 05 06 07L_DIF_P_RO
-30-20-100102030
98 99 00 01 02 03 04 05 06 07L_DIF_T_NT_RO6080100120140160180
98 99 00 01 02 03 04 05 06 07L_S_EF_R_BS_IDX
04080120160200
98 99 00 01 02 03 04 05 06 07L_DIF_P_RO_EA_IDX
-150-100-50050100150200
98 99 00 01 02 03 04 05 06 07L_DIF_T_NT_RO_EA12_IDX

Seriile de date au fo st testate pentru sta ționaritate rezultatele fiind prezentate în. Testele, atât
cele individuale, cât ș i testul de sta ționaritate comune, indic ă că seriile sunt integrate de
ordinul 1. Având în vedere aceste propriet ăți ale seriilor, a fost investigat mecanismul intern
de transmisie și cel extern prin intermediul a dou ă VEC-uri prezentate în tabelul urm ător.
Testele de cointegrare sunt detaliate în Anexa 5 .
Astfel, primul VEC investigheaz ă relația dintre diferen țialul de pre țuri și productivitate între
sectoarele bunurilor netranzac ționabile și tranzacționabile, semnul coeficientului din rela ția de
cointegrare fiind corect (pozitiv) și de o magnitudine apropiată de 1.
Cel de-al doilea VEC, testeaz ă într-o specifica ție comună în literatur ă, atât mecanismul intern
și cel extern, ob ținându-se dou ă relații de cointegrare, corespunz ătoare fiec ăruia dintre
acestea. De asemenea magnitudinea și semnul coeficien ților este apropiat de valorile ob ținute
în literatura de specialitate. Totu și, având în vedere eș antionul foarte scurt, rezultatele trebuie
privite cu precau ție, ele necesitând atât aplicarea unor alte metode de cointegrare, cât și
103/166

încercarea de estimare pe date cu o frecven ță mai mare și în măsura posibilului pe un e șantion
mai lung.

Tabel 4 Rela țiile de cointegrare ob ținute – efectul HBS

Model
Eșantion
Nr. obs. Relații de cointegrare coef.
vitezei de
ajustare
(α)
R
R ajustat

l_dif_p_ro = 1.1683
x l_dif_t_nt_ro + 1.2804 -0.2296
(0.1738) (0.0534)
[ 6.7223] [ -4.2998]
0.55
0.48 Mecanismul intern
2001Q3 2007Q1
23

l_s_ef_r_bs_idx = -0.9127 x l_dif_p_ro_ea_idx – 197.7171 -0.4849
(0.1095) (0.1283)
[ -8.3302] [ -3.7794]
0.82
0.61

l_dif_p_ro_ea_idx = 1.1372 x l_dif_t_nt_ro_ea_idx + 8.2626 -0.2063
(0.1564) (0.1437)
[ 7.2686] [ -1.4355]
0.62
0.16 Mecanismul intern și extern
2002Q1 2007Q1
21

Având în vedere aceste rela ții de cointegrare, se poate calcula m ărimea efectului HBS, prin
determinarea r ăspunsului cursului de sc himb real efectiv la un șoc de 1% în diferen țialul de
productivitate între România și Zona Euro. Modele le econometrice indic ă un efect apropiat de
1%, intervalul de încredere pentru acest coef icient fiind aproximativ [-0,5; -1,6] cu o
probabilitate de 95% și [-0,5; -1,8] cu o probabilitate de 99%. Intervalele sunt calculate având
în vedere valorile minime și maxime ale coeficien ților corespunz ători ambelor mecanisme –
intern și extern, cel pe total fiind agregat pe cele dou ă mecanisme. Având în vedere c ă relațiile
de cointegrare sunt determinate pe e șantioane relativ scurte, valorile coeficien ților trebuie
privite cu pruden ță. Relațiile teoretice (vezi Anexa 1 ) sunt respectate având în vedere
intervalele de încr edere ale coeficien ților, implicate de un nivel de significan ță de 95%.
Alternativ, teste privind valoarea coeficien ților, nu pot respinge valo rile pe care le indic ă
teoria economică . Deviaț ii ale acestora de la valorile uni tare, acestea fii nd consistente cu
104/166

teoria, ar putea fi e xplicate prin faptul c ă aceasta nu include to ți factorii relevan ți, fenomenele
studiate putând fi amplificate sau atenuate de alte mecanisme (e.g. în cazul mecanismului
extern de transmisie evolu ția preț urilor administrate ar putea amplifica dinamica indus ă de
efectul HBS).
Concluzie
Acest capitol încearc ă să investigheze una din cele mai im portante variabile macroeconomice
într-o economie mic ă și deschisă: cursul de schimb. Sunt aplicate modele și metode standard
în literatura de specialitate pe datele disponibile pentru România. În prima parte este aplicat ă
metoda BEER pentru a determina o traiect orie pentru cursul real de echilibru și pentru a
aprecia semnul devia ției acestuia iar în cea de-a doua parte este evaluat efectul Harrod-
Balassa-Samuelson, atât mecanismul intern cât și cel extern.
Modelele estimate prin metoda BEER au ca numitor comun explicarea relativ bun ă a evoluției
cursului real, rezultatele oferite fiind re lativ similare atât ca magnitudine cât și ca direc ție de
evoluție. De-a lungul intervalului consid erat, perioadele de supraevaluare și subevaluare se
succed, în ultimii doi ani remarcându-se atât o apreciere real ă a cursului, dar și o diferen ță
negativă în creș tere între cu rsul efectiv și cel de echilibru (conform modelelor utilizate).
Cei mai importan ți factori determina ți a fi relevan ți pentru evolu ția cursului real de schimb
sunt:
• aporturile de capital s-au dovedit a fi un factor cu o puter e explanatorie mare, efectul
fiind de apreciere reală a cursului de schimb. Aprecierea cursurilor de echilibru din
ultima perioad ă poate fi explicat ă în mare m ăsură cu intrările masive de capital.
Semnifica ția cestei variabile s-a p ăstrat (din punct de vedere al semnului ș i mărimii
coeficientului) indiferent de aleger ea celorlalte variabile explicative;
• diferențialul de productivitate es te un factor ce determin ă aprecierea cursului,
importanța, relevan ța și sensul efectului fiind confirmate și de partea a doua a lucră rii
ce analizeaz ă efectul HBS;
Un curs supraevaluat are efecte pozitive asupra pre țurilor bunurilor importate și prin
intermediul acestora asupra infla ției totale din economie. Desigur, exist ă și posibile efecte
negative ale unei astfel de deviaț ii de la echilibru ce se pot materializa în timp, func ție de
modul de func ționare al economiei, în adân cirea deficitului de balan ță comercială și într-o
anumită măsură și în deficitul de cont curent al balan ței de plăți, ca urmare ș i a reducerii
competitivit ății bunurilor produse pe plan intern; o astf el de modificare a deficitului, precum
și persisten ța unor devia ții negative de la echilibru pot conduce la modific ări în prima de risc,
cu efect de reechilibra re; toate aceste evoluț ii conduc fie direct (prin nivelul importurilor) sau
prin frânarea fluxurilor de investi ții străine (datorat miș cărilor primei de risc) la o influen ță
negativă asupra evolu ției PIB, asupra nivelului cre șterii economice.
În privința magnitudinii rezultatelor, îns ăși natura metodei folosite, ce nu ofer ă informații
precise relativ la valo area abaterii cursului fa ță de echilibru, ci mai degrab ă vizând direc ția
decalajului, trebuie s ă facă rezultatele a fi privite cu pruden ță.
Existența unor date cu o frecven ță mai mare și mai lungi ar fi îmbun ătățit mult calitatea și
rezultatele analizei. Totu și, în cazul încerc ării aplicării acestei metode pe date lunare, mare
parte a datelor nu ar fi di sponibile (spre exemplu cele referitoare la conturi na ționale, bugete),
iar câștigul din punct de vedere al informa ției din interpolarea acestora și folosirea celor
disponibile cu aceast ă frecvență (folosite în analiza trimestrial ă, dar disponibile și cu frecven ță
mai mare) nu ar fi probabil foarte mare.
105/166

Un determinant al nivelului minim posibil de atins al infla ției este efectul Harrod-Balassa-
Samuelson, surprins în modelele din a doua parte a lucră rii. Investigarea acestui fenomen este
important ă având în vedere că persisten ța unui efect cu o magnitudine mare în timp poate
conduce la un alt calendar al procesului de aderar e la Zona Euro, precum și al o alt ă
traiectorie mai pu țin ambițioasă în privința țintelor de infla ție. Testele indic ă o valoare relativ
important ă a efectului HBS, cu implica ții pentru orice demers de modelare la nivelul unei
economii (rezultatele fiind încorporate în modelul folo sit în Capitolul 4).
Se poate aprecia c ă toate modelele utilizate pentru investiga ție (inclusiv modelul HBS) indic ă
o supraevaluare a leului iar în lipsa unei evolu ții favorabile a fact orilor fundamentali și având
în vedere necesitatea intr ării în ERM II, (în unele țări aceasta fiind precedat ă de devaloriză ri
ale monedei) este posibil ă (și într-o anumit ă măsură necesară) o evoluție corectiv ă a cursului
pe termen mediu.
106/166

Anexa 122

Relația dintre diferen țialul de productivitate și cel al pre țurilor se poate reprezenta pornind de
la funcț iile de producț ie Cobb-Douglas pentru cele dou ă sectoare:

()()γ γ −× × =1T T T TK L A Y
(1)

()()δ δ −× × =1T NT NT NTK L A Y
(2)

Unde A – factor ul total de productivitate
L – for ța de munc ă
K – capitalul T, NT – cele dou ă sectoare de activitate.
Cele două funcț ii de profit sunt date de urm ătoarele ecua ții:

T T T T TKR L W Y P × − × − × = Pr (3)

NT NT NT NT NTKR LW Y P × − × − × = Pr (4)

Datorită maximiz ării profitului în funcț ie de cei doi factori de produc ție rezultă egalitatea
dintre productivitatea marginal ă a muncii și salariile reale, respectiv între productivitatea
marginală a dobânzii și rata dobânzii real ă.

T TT
T
TT
PW
LKA
LY=⎟⎟
⎠⎞
⎜⎜⎝⎛× × =
∂∂−γ
γ1
(5)

()T TT
T
TT
PR
KLA
KY=⎟⎟
⎠⎞
⎜⎜⎝⎛× × − =
∂∂γ
γ1
(6)

NT NTNT
NT
NTNT
PW
LKA
LY=⎟⎟
⎠⎞
⎜⎜⎝⎛× × =
∂∂−δ
δ1
(7)

22 După Égert (2003).
107/166

()NT NTNT
NT
NTNT
PR
KLA
KY=⎟⎟
⎠⎞
⎜⎜⎝⎛× × − =
∂∂δ
δ1
(8)

Logaritmând și normalizând pre țurile tradable (PT=1), rezult ă următoarele ecua ții:

() ( )T T Tl k a w − − + + = γ γ 1 ln
(9)

() ( )NT NT NT NTl k a p w − − + + + = δ δ 1 ln
(10)

() ( )T T Tl k a r − − + − = γ γ1 ln
(11)

() ( )NT NT NT NTl k a p r − − + − + = δ δ1 ln
(12)

Diferențiind relațiile (9) – (12), rezult ă:

()
TTTT
TT
LKLK
AA
WW⎟⎟
⎠⎞
⎜⎜
⎝⎛Δ
× − +Δ+Δ=Δγγγ1
(13)

()
NTNTNTNT
NTNT
NTNT
LKLK
AA
PP
WW⎟⎟
⎠⎞
⎜⎜
⎝⎛Δ
× − +Δ+Δ+Δ=Δδδδ1
(14)

()
TTTT
TT
LKLK
AA
RR⎟⎟
⎠⎞
⎜⎜
⎝⎛Δ
× −Δ+−− Δ=Δγγγ
11
(15)

()
NTNTNTNT
NTNT
NTNT
LKLK
AA
Pp
RR⎟⎟
⎠⎞
⎜⎜
⎝⎛Δ
× −Δ+−− Δ+Δ=Δδδδ
11
(16)

Considerând că și 0= ΔR () () 0 1 1= − Δ = − Δ = Δ = Δδ γ δ γ , vor rezulta urm ătoarele ecua ții:

108/166

()T Tm aWWw × − + ′=Δ=′ γ1
(17)
()NT NT NTm a pWWw δ− + ′+′=Δ=′ 1
(18)

T
TT
Tm
AAa × =Δ=′ γ
(19)

NT NT
NTNT
NTp m
AAa ′− × =Δ=′ δ
(20)

PPpΔ=′
LKLK
m⎟⎠⎞⎜⎝⎛Δ
=
(21)

Substituind ecua ția (19) în ecua ția (17), rezult ă ecuaț ia (22), iar înlocuind-o în ecua ția (19),
rezultă ecuaț ia (23):

()T T Tm m m w = × − + × = ′ γ γ 1
(22)
γTaw′=′
(23)

Substituind ecua ția (20) în ecua ția (18), rezultă :

()NT NT NT NT NTm m p m p w = − + ′− × + ′=′ δ δ 1
(24)

Ecuația (24) este substituit ă apoi în ecua ția (18), iar (23) se aplic ă asupra lui (25), rezultând
ecuaț ia (27):

() w a p wNT NT′ − + ′+′=′ δ1
(25)

()γδγT
NT NTTaa pa ′− + ′+′=′1
(26)

109/166

NT T NTa a p′−′ =′
γδ
(27)

Ecuația (27) reprezint ă mecanismul intern de transmisie al efectului Balassa-Samuelson dintre
diferențialul de productivitate și cel dintre bunurile tradable și nontradable. În practic ă,
ecuația testată apare sub urm ătoarea form ă:

( )( )NT T T N Ta a f p p− = −
(27a)

Considerând cele dou ă țări, modificarea diferen țialului de pre țuri ar trebui s ă fie corelat ă cu
modificarea diferen țialului de productivitate:

( )( )( )( )* * * * NT T NT T T NT T N Ta a a a p p p p− − − = − − −
(28)
Inflaț ia este reprezentat ă utilizând cele dou ă sectoare:

NT Tp p p ) 1 (α α− + = (29)

( )NT T Ta a p p − − + =) 1 (α (30)

() () () ( )⎟⎟
⎠⎞
⎜⎜⎝⎛
⎟⎟
⎠⎞
⎜⎜⎝⎛− − − − − + − = −* * * * *1 1TN
T NT T T Ta a a a p p p p α α (31)

Ținând cont de modul de exprimar e al cursului de schimb real și presupunând *αα= rezultă:

p p s q− + =* (32)

)] ( ) )[( 1 (* * * NT T NT T T Ta a a a p p s q − − − − − − + = α
(33)

110/166

Anexa 2

Testele individuale de sta ționaritate conduc la urm ătoarele valori:

Tabel 5 Teste de sta ționaritate individuale pentru variabilele utilizate în BEER

Tip test ADF PP
Ipoteza nul ă I(1) I(2) I(3) I(1) I(2) I(3)
Serii Prob. Prob. Prob. Prob. Prob. Prob.
l_s_ef_r_idx 0.9715 0.0174 0.0000 0.9537 0.0453 0.0000
l_prod_ro_ea_idx 0.5228 0.0013 0.0000 0.7718 0.0000 0.0001
l_nfa2y_idx 0.5926 0.0839 0.0000 0.5717 0.0016 0.0000
l_kin2y_idx 0.2318 0.0006 0.0000 0.5018 0.0003 0.0000
l_fdi2y_idx 0.7839 0.0004 0.0000 0.7839 0.0004 0.0000
l_fditran2y_idx 0.8557 0.0000 0.0000 0.8557 0.0002 0.0000
l_gk2y_idx 0.9700 0.0033 0.0000 0.9648 0.0030 0.0000
l_d_pr2y_idx_sa 0.6129 0.0000 0.0000 0.5723 0.0000 0.0000
l_gcb_e_te142y_idx 0.3559 0.0025 0.0000 0.6189 0.0024 0.0000
Testarea ipotezei comune pent ru toate seriile furnizeaz ă următoarele rezultate:

Tabel 6 Teste de sta ționaritate comune pentru variabilele utilizate în BEER

Tip test ADF PP
Ipoteza nula I(1) I(2) I(3) I(1) I(2) I(3)
Test Prob.** Prob.** Prob. ** Prob.** Prob.** Prob.**
ADF – Fisher Chi-square 0.8140 0.0000 0.0000 0.9960 0.0000 0.0000
ADF – Choi Z-stat 0.8214 0.0000 0.0000 0.9878 0.0000 0.0000
** Probabilities for Fisher tests ar e computed using an asymptotic Chi-square distribution. All
other tests assume asymptotic normality.
111/166

Anexa 3

Tabel 7 Sinteza testelor de cointe grare pentru cele opt modele BEER

Selected (0.05 level*) Number of Cointegrating Relations by Model
Tipul
trendului
None
None
Linear Linear
Quadratic Eșantion No
Intercept
Intercept
Intercept Intercept
Intercept data
început
/
final Model Variabile Laguri
Tipul
testului
No Trend
No Trend No Trend
Trend
Trend observații
Trace 1 2 1 0 0 1998Q4
Max-Eig 1 2 1 0 0 2007Q1 M 1 l_s_ef_r_idx
l_kin2y_idx
l_fdi2y_idx 1 3
34
Trace 1 2 1 0 0 1998Q2
Max-Eig 1 2 1 0 0 2007Q1 M 2 l_s_ef_r_idx
l_fdi2y_idx
l_d_pr2y_idx_sa 1 1
36
Trace 1 2 1 0 0 1998Q2
Max-Eig 1 2 1 0 0 2007Q1 M 3 l_s_ef_r_idx
l_d_pr2y_idx_sa
l_fditran2y_idx 1 1
36
Trace 1 2 1 0 0 1998Q2
Max-Eig 1 2 1 0 0 2007Q1 M 4 l_s_ef_r_idx
l_fdi2y_idx
l_gcb_e_te142y_idx 1 1
36
Trace 1 2 1 0 0 1998Q2
Max-Eig 1 2 1 0 0 2007Q1 M 5 l_s_ef_r_idx
l_fdi2y_idx
l_gk2y_idx 1 1
36
Trace 1 2 1 0 0 1998Q2
Max-Eig 1 2 1 0 0 2007Q1 M 6 l_s_ef_r_idx
l_nfa2y_idx
l_fdi2y_idx 1 1
36
Trace 1 2 1 0 0 1998Q3
Max-Eig 1 2 1 0 0 2007Q1 M 7 l_s_ef_r_idx
l_prod_ro_ea_idx
l_fdi2y_idx 1 1
35
Trace 1 2 1 0 0 1998Q3
Max-Eig 1 2 1 0 0 2007Q1 M 8 l_s_ef_r_idx
l_prod_ro_ea_idx
l_fditran2y_idx 1 1
35
*Critical values based on MacKinnon-Haug-Michelis (1999)

112/166

Anexa 4
Testele individuale de sta ționaritate conduc la urm ătoarele valori:

Tabel 8 Teste de sta ționaritate individuale pentru variabilele utilizate în HBS

Tip test ADF PP
Ipoteza nul ă I(1) I(2) I(3) I(1) I(2) I(3)
Serii Prob. Prob. Prob. Prob. Prob. Prob.
l_dif_p_ro 0.5974 0.0006 0.0016 0.6208 0.0133 0.0000
l_dif_t_nt_ro 0.5232 0.0001 0.0000 0.5232 0.0001 0.0001
l_s_ef_r_bs_idx 0.6016 0.0061 0.0000 0.8645 0.0103 0.0000
l_dif_p_ro_ea_idx 0.6755 0.0019 0.0034 0.6846 0.0141 0.0000
l_dif_t_nt_ro_ea_idx 0.4005 0.0001 0.0000 0.3894 0.0001 0.0001

Testarea ipotezei comune pent ru toate seriile furnizeaz ă următoarele rezultate:

Tabel 9 Teste de sta ționaritate comune pentru variabilele utilizate în HBS

Tip test ADF PP
Ipoteza nula I(1) I(2) I(3) I(1) I(2) I(3)
Test Prob.** Prob.** Prob. ** Prob.** Prob.** Prob.**
ADF – Fisher Chi-square 0.8189 0.0000 0.0000 0.8785 0.0000 0.0000
ADF – Choi Z-stat 0.6339 0.0000 0.0000 0.7719 0.0000 0.0000
** Probabilities for Fisher tests ar e computed using an asymptotic Chi-square distribution. All
other tests assume asymptotic normality.
113/166

Anexa 5

Tabel 10 Sinteza testelor de cointegrare pentru cele dou ă modele HBS

Selected (0.05 level*) Number of Cointegrating Relations by Model
Tipul trendului
None
None
Linear
Linear
Quadratic Eșantion No Intercept
Intercept
Intercept
Intercept
Intercept data
început
/
final Model Variabile Laguri
Tipul testului
No Trend
No Trend
No Trend
Trend Trend observații
Trace 2 1 1 1 1 2001Q3
Max-Eig 2 1 1 1 1 2007Q1 MI 1 l_dif_p_ro
l_dif_t_nt_ro 1 1
23
Trace 1 2 2 3 3 2002Q2
Max-Eig 1 2 2 3 3 2007Q1 MIE 2 l_s_ef_r_bs_idx
l_dif_p_ro_ea_idx
l_dif_t_nt_ro_ea_idx 1 3
21
*Critical values based on MacKinnon-Haug-Michelis (1999)
114/166

Capitolul 4 – Modele de prognoză a inflației
Această parte a lucr ării îș i propune s ă prezinte indicatorii utiliza ți pentru aprecierea
performan ței modelelor în prognoz ă, câteva modele folosite pentru prognoza infla ției,
metodele de calibrare și/sau estimare a acestora, rezultatele aplic ării acestora și în final,
concluziile acestui demers.
În prima sec țiune a capitolului sunt prezentate test ele uzuale pentru evaluarea performan țelor
diferitelor modele. În a doua sec țiune este prezentat un model, relativ simplu, de previziune a
inflației cu ecua țiile componente ale acestuia, câteva tehnici de calibrare, precum și setul de
parametri ale și în urma aplic ării tehnicilor descrise. În cadrul exerci țiului de calibrare sunt
utilizate rezultatele ob ținute în capitolele anterioare în privin ța mecanismelor de transmisie a
politicii monetare, a devia țiilor de la echilibru a cursului de schimb, etc. Alternativ modelului
semi-structural sunt prezentate câteva modele econometrice estimate de tip ARIMA și VAR,
iar toate aceste modele sunt testate pentru acurate țea previziunii pe e șantionul de date existent
(“in-sample”).
Ultima parte a capitolului prezint ă rezultatele ob ținute prin folosirea acestor modele ș i
concluzia ce se desprinde din acestea cu privire al utilitatea unui model de prognoz ă a
inflației.
Teste de acurate țe a prognozelor de infla ție
Pentru a determina performan ța diferitelor modele de prognoză se pot utiliza diferi ți
indicatori, ace știa măsurând distan ța între valorile reale, istorice, ale seriei vizate și valorile
obținute din diferitele modele utilizate.
Indicatorii pot fi grupa ți, având în vedere diferite criterii, în indicatori care î și modifică scala
odată cu nivelul seriei sau nu (aceasta av ând în vedere criteriul comparabilit ății diferitelor
modele pe variabile diferite – e.g. indicat ori de infla ție din dou ă țări diferite), un alt criteriu de
calsificare fiind legat de modul de calcul al ace stora – indicatori baza ți pe abaterea pă tratică
sau absolut ă (funcție de modul în care distan ța dintre valorile reale și cele prognozate este
măsurată). Totodat ă indicatorii pot fi clasifica ți în indicatori cantitativi și calitativi, cei din
urmă caracterizând modelul folosit din punctul de vedere al tipului de erori pe care-l
generează.
Un prim indicator – și unul din cei mai cunoscu ți – este RMSE (root mean of squared error –
radical din media p ătratelor erorilor de prognoz ă).

()∑
=− =n
tt tn y y RMSE
12/) (1)
Acest indicator î și modifică scala odat ă cu scala variabile i investigate, ne putându-se compara
decât rezultatele unor modele aplicate asupra aceleia și variabile. Este un indicator cantitativ,
descompunerea sa conducând la determ inarea altor indicatori de acela și tip. Indicatorul MSFE
(mean squared of forecast error – media p ătratelor erorilor de prognoz ă) – pătratul RMSE –
poate fi descompus în pă rți corespunz ătoare abaterii mediei prognozel or de la media seriei
reale, o parte corespunză toare deplas ării varian ței și o parte ce provi ne din erorile
nesistematice ale modelului. Astfel, por nind de la indicatorul Theil (Pindyck și Rubinfeld,
1991) se poate defini similar artico lului publicat de Banca Centrală din Chile –
115/166

„Macroeconomic Models and Projections” (2003) indicatorii U-medie (definit și ca „bias
proportion”), U-var (definit și ca „variance proportion”) și U-cov („covariance proportion”).
Formulele folosite pentru dete rminarea acestor indicatori sunt:

()∑
=− =n
tt tn y y MSFE
12/) (2)

() () ( )y y y y y y y y MSFE σ σ ρ σ σ ) ) ))− + − + − =1 22 2 (3)

() MSFE y y U /2− = −)medie (4)

() MSFE Uy y/ var2σ σ− = −) (5)

( ) MSFE Uy y y y/ 1 2 cov σσρ ) ) − = − (6)

Valorile ultimilor trei indicatori se cons tituie în criterii de evaluarea a performan țelor
modelelor testare, distribu ția ponderilor acestora (dat fiind c ă aceș ti trei indicatori se
însumeaz ă la 1) permiț ând caracterizarea modelului din punc tul de vedere al ponderii din
eroarea totală explicată de abaterea mediei, de cea a varian ței și de factori nesistematici.
Desigur, este cu atât mai mare performan ța unui model, cu cât ponderea ultimului indicator
este mai mare în ansamblul celor trei, într-un anumit sens distribu ția constituindu-se într-un
criteriu de evaluare din punct de vedere calitativ al modelului.
Acești indicatori permit compararea diverselor pr ognoze din punctul de vede re al modului în
care surprind media și varianța seriei prognozate, îns ă ele sunt doar criterii secundare de
apreciere a unui model, cel principal fiind constituit de indicatori ai deplas ării prognozelor
acestuia de la valorile istorice. Un alt indicator al performan ței în prognoz ă se constituie în MAE (mean absolute error –
media valorilor în termeni absolu ți a erorilor). Acest indicator î și modific ă scala odat ă cu
scala variabilei asupra c ăreia este aplicat. Acest indicator poate fi ajustat pentru a deveni
invariant din punctul de vedere al scalei variabilei, ob ținându-se în acest fel MAPE. Valorile
acestui din urm ă indicator pornesc de la 0, aceast ă valoare indicând o suprapunere perfect ă
între prognoză și variabila prognozat ă, iar valori mai mari indic ă o depărtare a acesteia de
variabila ale c ărei propriet ăți încearcă să le replice.

∑
=− =n
tt tn y y MAE
1/) (7)

116/166

∑
=−=n
t tt tnyy yMAPE
1/)
(8)

Un alt indicator utilizat pentru caracterizarea prognozelor realizate cu diferite tipuri de modele
este Theil IC („Theil Inequality Coefficient”). Acest indicator este invariant din punctul de
vedere al scalei variabilei asupra că reia este aplicat, putând fi a șadar utilizat pentru
compararea unor modele aplicate pe economii di ferite. Valorile acestuia sunt între 0 și 1,
prima valoare indicând maximul de performan ță în prognoz ă – suprapunerea acesteia cu seria
istorică, pe eș antionul analizat – iar cea de a doua valoare, lipsa de leg ătură a modelului
utilizat cu seria istoric ă folosită. Având în vedere că Theil IC se bazeaz ă pe MSFE, se poate
realiza o descompunere a acestuia în cei trei factori descri și anterior (medie, varian ță, factori
nesistematici).

()
() ()∑ ∑∑
= ==
+−
=
n
ttn
ttn
tt t
n y n yn y y
IC Theil
12
1212
/ //
_
))
(9)

Pentru caracterizarea modelelor utilizate în lucrare vor fi folosi ți indicatori ai apropierii
acestora de seria istoric ă și descompunerea mediei p ătratului erorilor în partea
corespunz ătoare mediei, varian ței și factorilor nesistematici, ca indicatori ai calit ății
prognozelor realizate.
Comparând modul în care realizeaz ă caracterizarea evolu țiilor prognozelor realizate, este
evident că cele dou ă tipuri mari de indicatori – unii baza ți pe abaterea medie p ătratică iar alț ii
pe abaterea medie absolut ă – au avantaje și dezavantaje, abaterea p ătratică putând distorsiona
rezultatele în cazul în care exist ă prognoze „outlier” printre cele realizate, în sensul unor
prognoze atipice, care se abat substan țial, față de celelalte de la seria istoric ă.
Având în vedere acest dezavantaj al indicatorilor baza ți pe medie p ătratică dar și avantajul
existenței unei descompuneri transp arente a erorilor de prognoz ă în părți corespunz ătoare
mediei, varian ței și factorilor nesistematici, o evaluare și prezentare a tuturor indicatorilor,
indiferent de modul de calcul, este de dorit, aceasta fiind de natur ă să conducă la concluzii
robuste relativ la metoda de m ăsurare aleas ă.
Aplicarea tuturor acestor indica tori se va face pe o sec țiune transversal ă a prognozelor, astfel
pentru caracterizarea propriet ăților în prognoză la 4 trimestre dep ărtare de momentul iniț ial se
va analiza distan ța între seria istoric ă și toate prognozele aflate la 4 trimestre dep ărtare de
momentul iniț ial, numărul prognozelor fiind acela și cu cel al valorilor seriei istorice
(prognozele realizându-se din toat e punctele seriei istorice).
Model semi-structural de prognoz ă a inflaț iei
Modele de prognoz ă a inflației sunt utilizate în toate țările al căror regim de politic ă monetar ă
este țintirea infla ției (și nu numai), în multe cazuri modelul principal fiind asistat de modele
secundare, specializate pentru anumite sectoare ale economiei (sectorul fiscal, sectorul
financiar, etc.).
117/166

Un model de prognoz ă a inflației trebuie s ă surprindă modul de func ționare a unei economii,
principalele mecanisme de transmisie existent e în cadrul acesteia, iar calibrarea acestuia
trebuie să țină seama de particularit ățile economiei respective. O structur ă care să țină cont de
particularit ățile economiei respective și o calibrare adecvată a modelului trebuie s ă conducă la
un comportament în prognoz ă al acestuia foarte apropiat de cel al variabilelor din economia
reală.
Din punct de vedere tehnic, modelul utilizat este un model liniar simplu, care prezint ă o
soluție stabilă unică pe termen lung (well-behaved steady state solution ) și o dinamic ă
convergent ă lină a variabilelor endogene c ătre aceast ă soluție. Variabilele care au o evolu ție
legată de cea a ciclului de afacer i sunt exprimate în devia ții față de trend ( gap-uri), astfel încât
influența acestora în cazul determin ării soluției pe termen lung s ă fie nulă. În cadrul modelului
a fost impus ă restricț ia unei omogenităț i liniare, din considerente ce țin de lipsa de
compensare (pe termen lung) între variabilele reale și cele nominale din model (ipotez ă
echivalent ă cu cea a existen ței unei curbe Phillips verticale pe termen lung). Modelul mai este
caracterizat de a șteptări ra ționale, pornind de la ipoteza c ă așteptările agenților economici se
vor realiza pe un orizont lung de timp, echivalând cu presupunerea c ă așteptările acestora nu
conțin erori sistematice. Aceast ă formă de așteptări a agen ților economici face modelul mai
puțin expus criticii lui Lucas și modifică comportamentul acestora substan țial, adecvându-l cu
modul de func ționare al economiei a șa cum este el surprins de model și cu realiz ările viitoare
ale acestui mod de funcț ionare.
Dinamica pe termen scurt și mediu prezint ă elemente neo-keynesiste, materializate în anumite
rigidităț i nominale pe termen scurt privind procesul de ajustare a pre țurilor, ceea ce conduce
la afectarea, în cazul unor varia ții ale unor variabile nominale și a variabilelor reale din model
pe un anumit orizont de timp.
Modelul prezentat, ca aplica ție, se bazeaz ă pe structura și coeficien ții modelului utilizat de
Banca Na țională a Cehiei (Coats, Laxton și Rose (2003)), pe modelul expus de Laxton și
Scott (2000) și cel descris de Christou, Klemm și Tiffin (2007) pentru România.
Vor fi prezentate principalele ecua ții comportamentale ale modelului și coeficien ții selectați
prin calibrare și/sau estimare. Modelul este compus din mai multe ecua ții decât cele
prezentate, îns ă în lucrare nu sunt incluse cele ce sunt identităț i sau ecua ții de determinare a
unor variabile din model pe baza altora.
Ecuația curbei ofertei agrega te (curba Phillips – AS)
Această ecuație reprezintă un punct central al oric ărui model neo-keynesist. Ea face leg ătura
dintre evolu ția inflației și alte variabile din model cons iderate relevante pentru evolu ția
acesteia. Desigur variabilele uzuale sunt a șteptările de infla ție, valorile anterioare ale acesteia,
evoluția cursului de schimb și o măsură a activit ății economice. Modele de determinarea din
microfunda ții a formei curbei Phillips sunt numero ase, un exemplu apropiat de structura
folosită în model fiind Holmberg (2006).
Ecuația are ca variabil ă dependent ă o măsură a inflației core2 (calculat ă prin excluderea
inflației prețurilor administrate, a infla ției aferente unor produse ex trem de volatile precum
combustibili sau unele produse alimentare), presupunându-se o leg ătură mai puternic ă între
aceasta și excesul de cerere. Celelalte componente ale indicelui general al pre țurilor sunt
modelate separat, considerându-se c ă au alți factori determinan ți și un alt mod de r ăspuns la
evoluțiile din model ale șocurilor de politic ă monetar ă și nu numai. De și modelul este
formulat în aceast ă formă – folosind infla ția core2, ținta de infla ție rămâne fixat ă pe inflaț ia
totală – vezi formularea func ției de reac ție a politicii monetare –, aceasta fiind variabila avut ă
în vedere la formarea expecta țiilor infla ționiste ale agen ților economici. Infla ția core2 și
118/166

inflația aferentă celorlalte produse excluse din aceasta sunt recompuse în indicele pre țurilor de
consum.
Ecuația 1 descrie o curb ă Phillips hibrid ă, adaptat ă pentru o economie deschisă.
• primul termen este aferent unei curbe Phillips „tradi ționale” ce con ține un termen de
persistență a inflației care se adaug ă – în condi ții de omogenitate liniar ă a
parametrilor, pentru a respecta ipoteza de super-neutralitate pe termen lung –
componentei specifice „ noii curbe Phillips” (a șteptările de infla ție și influen ța
bunurilor importate – prin inte rmediul cursului des schimb ). Acest termen are un rol
important în model, creând costuri sup limentare ale unei dezirabile dezinfla ții, cu
justificarea unui comportament iner țial al agen ților în formarea pre țurilor (acestea sunt
sticky).
• componenta ce depinde de a șteptările de inflaț ie este determinat ă pornind de la ipoteza
unor fricțiuni nominale identificate teoretic prin stabilirea pre țurilor sub forma unor
contracte decalate ( asynchronous price adjustment ) cu prețurile determinate, deci ca o
medie ponderat ă a preț urilor curente și a celor anterioare. O alt ă ipoteză ce determin ă
apariția unui termen de a șteptări de inflaț ie este existen ța unei competi ții
monopolistice (staggered price-setting with monopolistic competition ). Desigur,
modul de implementare sau derivare din micro-funda ții poate fi diferit în spiritul lui
Taylor (1980), Calvo (1983) sau Rotenberg (1987), acesta din urm ă fiind din punct de
vedere observaț ional la nivel agregat, echivalent cu modelul cel mai utilizat probabil –
cel al lui Calvo. Introducerea unei componente persistente a infla ției poate fi
reconciliat ă cu teoria neokeynesian ă presupunând existen ța unor fric țiuni suplimentare
manifestate fie sub forma unor rigidit ăți reale la nivelul pie ței bunurilor sau al pieț ei
muncii, fie sub forma unei asimetrii informa ționale (o sistematizare a acestor moduri
de modelare a curbei Phillips sunt realizate printre al ții de King (2000) sau Gali
(2000)). Specificarea modelului de față în forma sa general ă conține cu siguran ță un
element keynesian tradi țional, reprezentat de presupunerea unor expecta ții parțial
inerțiale atât pentru infla ție, cât și pentru cursul de schimb. Referitor la a șteptările
inflaționiste, aceasta sunt formulate în termeni de infla ție totală, fiind incluse ca atare
în ecuaț ia de curb ă Phillips specificat ă pentru inflaț ia core2; în acest fel, se permite
manifestarea unui efect implicit intermediat de a șteptări al modificărilor pre țurilor
administrate și al celor volatile (combustibili și LFO) asupra infla ției prețurilor de
piață.
• determinarea pe baza funda țiilor microeconomice a unei forme a curbei Phillips
conduce la existen ța unui determinant ce depinde de evolu ția economiei reale (în
general, un cost marginal real). Acest termen poate fi aproximat printr-un indicator al
poziției economiei în cadrul cicl ului de afaceri (în cazul de fa ță excesul de cerere –
„output gap”). Leg ătura dintre aceste dou ă masuri ale economiei reale este dat ă de
comportamentul în general pro-ciclic al co stului marginal (în faza de expansiune,
creșterea cererii pentru factorii de produc ție determin ă scumpirea acestora în termeni
reali, prețul factorilor crescâ nd mai rapid decât pre țul de vânzare al pr oduselor finite).
Coeficientul AS3 asociat excesului de cerere este unul im portant pentru determinarea
efectului asupra economiei real e a unei politici anti infla ționiste, făcând leg ătura dintre
decalajul de produc ție și dinamica infla ției. În general, coeficientul este considerat a fi
invers propor țional cu gradul de rigiditate existent la nivelul procesului de stabilire a
prețurilor și direct propor țional cu elasticitatea costului marginal real în raport cu
nivelul de output gap (altfel spus, gradul de „pro-ciclicitate” al acestui cost agregat).
Din punctul de vedere al politicii moneta re, magnitudinea coeficientului AS2, al ături
de gradul de inerț ie aferent infla ției (AS1), sunt esen țiale pentru determinarea „ratei de
119/166

sacrificiu” aferentă dezinfla ției dorite, respectiv a pierderii de bun ăstare asociate cu
recesiunea indus ă printr-o politic ă monetar ă strânsă, necesar ă aducerii inflaț iei la
nivelul țintă. Desigur, în literatura exist ă și exemple în care costul marginal este
aproximat cu ponderea veniturilor din munc ă în total (sau ULC precum în Gali
(2001)).
• în cadrul unei economii deschise cursul de schimb este un termen suplimentar ce poate
fi determinat ca fiind relevant pentru dinamica pre țurilor atât empiric, cât și din punct
de vedere teoretic, acest te rmen fiind derivat dintr-o m ăsură a ponderii bunurilor
intermediare importate în ansamblul produc ției interne. Cursul de schimb va fi un
determinant important al valorii bunurilor importate, în unele condi ții acesta fiind
singurul determinant inclus în cadrul curbei Phillips ca proxy al influen țelor directe
externe asupra indicelui pre țurilor libere (Svensson, 1998). Pentru a îngloba în model
presupunerea că infla ția internă va fi, chiar și pe termen lung, ceva mai ridicat ă decât
inflația extern ă (în cazul nostru, cea din Zona Euro), din componenta specific ă
economiei deschise se scade tendin ța de apreciere pe termen lung a cursului real de
schimb. Aceast ă tendință poate fi explicat ă pe termen lung prin existen ța unui proces
de convergen ță reală între economii manifestat și prin intermediul unui diferen țial de
productivitate a muncii. De asemenea, diferen țialul de productivita te conduce, în
modul prezentat în capitolul dedicat curs ului de schimb, prin intermediul
mecanismului intern și respectiv extern, la apari ția unui efect numit Harrod-Balassa-
Samuelson, efect ce se manifestă printr-un exces infla ționist.
• ultimul termen (shock_pc) desemneaz ă șocuri exogene de ofert ă, menite s ă captureze
influența unor elemente de tip cost-push diferite de cele înglobate în variabilele
explicative ale modelului.
Structura ecuaț iei este prezentat ă în continuare.

() ()teq
t tt t t t t
pc shock z pm AS ASygap AS E AS core AS core
_ 12 2
2 13 1 2 1 1
+ Δ − × − − ++ × + × + × =+ −
ππ π π

(1)
Ecuația curbei cererii agregate – AD
Principalele canale de transmisie din model pot fi sintetizate în canalul economiei reale și
canalul așteptărilor. Primul (denumit și canalul cererii / ofertei agrega te), este un canal lent ce
conduce la realizarea unei dezinfla ții, inducând însă o recesiune temporară, fiind bazat pe
variațiile dobânzii reale și ale cursului real, iar cel de al doilea canal de transmisie – al
așteptărilor – permite atingerea unor infla ții mai reduse cu costuri mai mici sau chiar, într-o
variantă ideală, fără costuri. Desigur conduita b ăncii centrale, reputa ția acesteia bazat ă pe
transparen ță și consecven ță, joacă un rol important în realizarea unei dezinfla ții cât mai pu țin
costisitoare. În model atingerea mai rapid ă a unei infla ții mai mici se realizeaz ă cu atât mai
rapid cu cât anticip ările sunt mai pu țin orientate spre trecut.
Canalul cursului de schimb este și el desigur prezent, cazul exemplificat fiind al unei
economii mici și deschise. Acest canal este unul cu transmisie rapid ă, modificările cursului de
schimb nominal influen țând atât o parte a pre țurilor produselor ce formeaz ă coșul de consum
urmărit (prețurile produselor din import), activitatea real ă din economie, precum și așteptările.
Canalul de transmisie aferent func ționarii economiei reale este surprins în cadrul modelului de
ecuaț ia 2. Aceast ă ecuație determin ă excesul de cerere din economie (în țeles în acest caz ca
120/166

surplusul de cerere fa ță de nivelul acesteia care nu ar determina presiuni infla ționiste),
formulată ca o relaț ie de tip IS pentru o economie deschis ă. Variabilele fiind exprimate în
gap-uri convergen ța pe termen lung este rezolvat ă în cazul acestei ecua ții prin faptul c ă toate
variabilele componente tind la zero în punctul sta ționar al modelului.
• excesul de cerere este modelat ca un AR(1), permi țând în acelaș i timp influen țe din
partea devia ției ratei reale a dobânzii și, respectiv, a cursului real de schimb de la
trendurile specifice. Efectul acestor dou ă variabile este presupus a se realiza cu un lag
de un trimestru. Fundamentul microeconomic pentru termenul autoregresiv poate fi,
spre exemplu, existen ța unor obiceiuri în consum ( habit formation in consumption ) –
precum în Fuhrer (1998). A cest termen are, pe lâng ă fundamentul teoretic prezentat, și
o bază empiric ă, rezolvând în cadrul modelelor ce îl încorporează probleme precum
volatilitatea excesiv ă a consumului, dar ș i forma răspunsului acestei variabile la șocul
de politică monetar ă (hump shaped) și nu doar pentru acesta.
• ca fundament microeconomic, influen ța ratei reale de dobând ă este justificat ă de o
optimizare intertemporal ă a consumului gospod ăriilor, rata real ă de dobândă afectând
alegerea agen ților între alternativele reprezentate de consum și de economisire.
Desigur rata real ă a dobânzii poate ap ărea într-o ecua ție a consumului (partea cea mai
important ă a cererii agregate dintr- o economie) în urma optimiz ării, materializat ă într-
o ecuație Euler, forma din model ob ținându-se prin log-liniarizare.
• la rândul s ău, cursul real de schimb afecteaz ă decizia intratemporal ă a consumatorilor
interni, dar și externi, de a alege între achizi ționarea bunurilor și serviciilor produse pe
plan național și achiziționarea produselor similare din str ăinătate (cursul modific ă
prețurile relative ale produselor realizate pe plan intern și extern).
• rolul coeficien ților AD1, AD2, AD3 din ecua ția 2 este de a cuantifica fiecare din
influențele de mai sus asupra cererii ag regate. Astfel, coeficientul AD1 măsoară gradul
de persisten ță a excesului de cerere (fiind în mod necesar mai mic decât 1 ), în vreme
ce coeficien ții AD2 și AD3 reprezintă semi-elasticitatea output gap-ului în raport cu
deviaț ia de la trend a ratei reale a dobânzii și, respectiv, elasticitatea sa în raport cu
deviaț ia de la trend a curs ului real de schimb.
• ultimul termen al ecua ției – shock_ad reprezint ă o măsură a șocurilor asupra cererii
agregate (spre exemplu, modific ări ale politicii fiscale).
Ecuația pentru cererea agregat ă este asem ănătoare cu cea prezentat ă de Coats, Laxton și Rose
(2003) sau Christou, Klemm și Tiffin (2007).

t t t t t ad shock zgap AD rgap AD ygap AD ygap _1 3 1 2 1 1 + × + × + × =− − −
(2)
Ecuația funcției de reac ție a politicii mo netare – PRF
În literatura de specialitate exist ă abordări diferite în ceea ce prive ște modul de specificare al
regulilor de politic ă monetar ă. Diferen țele majore constau atât în instrumentul utilizat de
banca central ă, modul de tratare al informa țiilor disponibile, precum și în încorporarea sau nu
a așteptărilor.
O altă modalitate de a clasifica func țiile de reac ție este propusă de Rudebusch și Svensson
(1998) – în reguli în cadrul c ărora instrumentul de politic ă monetar ă este exprimat ca o func ție
a informa ției disponibile și reguli de politic ă monetar ă derivate din optimizarea
comportamentului b ăncii centrale.
121/166

Din punctul de vedere al instrumentului utilizat sunt propuse reguli av ând ca instrument rata
de dobândă pe termen scurt de c ătre Taylor (1993), Henderson și McKibbin (1993); folosind
agregate monetare – McCallum (1984, 1987), Meltzer (1984, 1987). Alte contribu ții în acest
domeniu privesc introducerea cursului de schimb în regula de politic ă monetar ă (Ball, 1999 și
Svenson, 1999a). Exist ă, desigur în literatura de specialitate exemple privind și alte
instrumente posibil de a fi utiliz ate, cum ar fi creditul intern, et c. Variabilele incluse în regula
de politic ă monetar ă delimiteaz ă regimul de politic ă monetar ă aplicat, astfel ț intirea strict ă a
inflației are ca particularitate existen ța unei singure variabile în func ția de reac ție – inflația –,
iar țintirea flexibil ă a inflației, existen ța mai multor variabile al c ăror nivel este urm ărit de
decidenții de politic ă monetar ă – inflație, exces de cerere, curs de schimb – variabilele privind
dobânzile și cursul putând fi combinat e sub forma unui indice al condi țiilor monetare.
Inițiatorul acestui domeniu (al regulilor de politic ă monetar ă având rata dobânzii ca
instrument) este Taylor (1993), acesta propunând reguli de politic ă monetar ă ce legau rata
dobânzii pe termen scurt practicate de FED de variabile precum devia ția inflaț iei de la țintă și
a PIB-ului de la poten țial. Tipul de regul ă simplă de politic ă monetară, „backward-looking ”
(toate variabilele iau în considerare informa ția disponibil ă până la momentul curent) propus ă
de Taylor a lăsat treptat loc regulilor bazate pe expecta ții („forward-looking”), aceasta
deoarece modelele ce nu foloseau expecta ții raționale au fost contesta te din mai multe puncte
de vedere, cel mai cunoscut argument împot riva acestora fiind critica lui Lucas.
Desigur, sunt exemple de autori ce demonstreaz ă echivalen ța, în anumite condi ții, între
regulile din cele dou ă categorii, spre exemplu Clarida, Gali și Gertler (1997).
O altă problem ă abordat ă de unii autori se refer ă la orizontul pe care modele îl iau în
considerare (Batini și Haldane, 1999), orizontul optim fiind determinat prin minimizarea în
cadrul modelului a abaterii standard a va riabilelor considerate relevante (infla ție, PIB, rata
dobânzii, etc.), luarea în considerare a tendin ței băncilor centrale de a schimba rata dobânzii
treptat (Woodford, 1999), argumen te în acest sens fiind p ăstrarea credibilit ății, neinducerea de
șocuri pe pie țele financiare, etc.
Abordări actuale în domeniul func țiilor de reac ție robuste (care au o performan ță rezonabil ă în
diferite modele macroeconomice, structura acestora fiind oricum un subiect de disput ă)
pornesc de la reguli de politic ă monetar ă simple, în general încorporând a șteptări ra ționale
care sunt testate în diverse modele consacra te, ca instrumente de lucru pentru diferite
economii. Exemple sunt pentru Zona Euro Levine, Wieland și Williams (2001) sau Adalid,
Coenen, McAdam și Siviero (2005) pentru SUA. Relevante pentru compara ții de reguli de
politică monetar ă sunt și articolele lui Levine, Wieland și Williams (1999) sau Levin,
Williams (2003) printre multe altele . Desigur evaluarea acestor func ții de reac ție a politicii
monetare porne ște de la culegere a de articole editat ă de Taylor (1999), privind regulile de
politică monetar ă.
Forma ecua ției alese pentru func ția de reac ție în cadrul modelului de prognoz ă a inflației este
prezentată în continuare (aceasta bazându-se pe modele precum cele prezente de Coats,
Laxton și Rose (2003), Black, Cassino, Drew, Hansen, Hunt, Rose și Scott (1997), etc.).

( )
()ttnd
ttnd
tt tttar
t t t
mp shock i PRF ii PRF ygap PRF E PRF i
_4
1 31 3 2 1
+ × − ++ × + × + − × =
−− π π

(3)

122/166

Ecuația 3 reprezint ă funcția de reac ție a politicii monetare, al c ărei instrument este rata
nominală a dobânzii. Variabilele c onsiderate explicit în func ția de reac ție sunt deviaț ia
inflației față de ț intă și excesul de cerere (cu men țiunea că în cazul infla ției este avut ă în
vederea devia ția prognozei acesteia de la ținta dorită pe un orizont de timp). Cu toate c ă din
funcția de reac ție sunt omise o serie de informa ții, caracterul anticipativ al politicii monetare,
asigurat de prezen ța expecta țiilor raționale ale infla ției, face ca aceasta s ă reacționeze implicit
la modificarea oric ărei variabile care are vreo influen ță asupra infla ției viitoare. Astfel, al ături
de stabilirea valorii coeficien ților PRF1, PFR2 și PFR3, calibrarea politicii monetare poate fi
realizată și prin perspectiva avut ă în vedere pentru expecta țiile inflaționiste (în cazul de față
această perspectiv ă este de patru trimestre).
• valoarea considerat ă pentru coeficientul PFR1 este cea care determin ă agresivitatea
politicii monetare. Pentru a asi gura stabilitatea sistemului, aceast ă valoare trebuie s ă
fie supraunitară, deoarece autoritatea monetar ă urmărește de fapt s ă determine varia ții
ale ratei reale a dobânzii. Va lorile subunitare, pe lângă lipsa de sens din punct de
vedere economic pentru un model de țintire al infla ției – care în fapt ar acomoda-o pe
aceasta – conduc, în unele cazuri, și la imposibilitatea determin ării unei solu ții unice a
sistemului. Spre exemplu, în situa ția în care rata infla ției anticipate se afl ă peste
nivelul țintei, se va dori majo rarea ratei nominale a dobânzii astfel încât s ă aibă loc și
o majorare a ratei reale a dobânzii, descurajând activitatea economic ă și diminuând
presiunile infla ționiste. În cazul în care în func ția de reac ție se introduce un alt termen
pentru inflaț ie decât cel considerat în defini ția ratei reale de dobândă, relevan ța valorii
supraunitare pentru PRF1 dispare. Demonstraț ii ale necesit ății unei valori supraunitare
a acestui coeficient este realizat ă de numero și autori, una din cele mai cunoscute fiind
Woodford (2003).
• din perspectiva obiectivului de atingere a țintei de inflaț ie, semnifica ția coeficientului
PFR2 asociat excesului de cerere (y_gap) este cu atât mai mare cu cât, pe de o parte,
relevanța output gap-ului pentru explicarea tendin țelor inflaționiste din economie este
mai mare, iar pe de alt ă parte, perspectiva luat ă în considerare pentru devia ția inflației
de la țintă este mai scurtă. Pe lâng ă acest considerent, este de presupus c ă autoritatea
monetară ar fi interesată de atenuarea fluctua țiilor ciclice ale economiei în sine, chiar
și în cazul unei infla ții aflate la nivelul țintei sau chiar deasupra acestuia, spre exemplu
în cazul manifest ării unui șoc semnificativ de ofert ă. Prezența acestui termen în cadrul
funcției de reac ție implică un regim de țintirea flexibilă a infla ției.
• o altă presupunere plauzibil ă este cea referitoare la nevoia unor ajust ări fine ale
instrumentului de politic ă monetar ă compatibil ă cu ipoteza unei traiectorii „netede” a
dobânzii, motiv pentru care regula de politic ă conține și un element iner țial reprezentat
de un lag al dobânzii ponderat de coeficientului PFR3. Ra țiunea unei asemenea nevoi
se datoreaz ă fie unui efect negativ explicit al fluctua țiilor excesive ale ratei dobânzii
asupra bun ăstării agenților economici, fie prezen ței unei serii de incertitudini legate de
valabilitatea empiric ă a modelului, de identificarea corect ă a șocurilor care îl lovesc,
de intervalele variabile și lungi de timp pentru transmisia impulsurilor politicii
monetare etc., ceea ce ofer ă motive pentru ca autoritatea monetar ă să fie mai
conservatoare (prudent ă) în manevrarea instrumentului pe care îl are la dispozi ție.
• termenul i_tnd reprezintă o rată nominală a dobânzii neutr ă din punctul de vedere al
politicii monetare. Pe termen lung, rata dobâ nzii nominale va converge spre valoarea
acestui trend. Motivele prezen ței acestei variabile în cadrul ecua ției țin de convergen ța
în punctul de echilibru al modelului, precum și de realizarea unor modific ări ale
dobânzii care s ă depășească nivelul de echilibru al acesteia.
123/166

• ultimul termen – shock_mp – reprezint ă o măsură a șocurilor de politică monetar ă, care
în contextul func ției de reac ție a politicii monetare poate fi interpretat ca o abatere a
autorității monetare de la un comportament sist ematic. O asemenea abatere se poate
datora, chiar și în cazul unui regim strict de țintire a infla ției, unei serii întregi de
circumstanț e, cum ar fi: erorile de m ăsurare aferente indicatorilor statistici
corespunz ători variabilelor din model, informa ții suplimentare furnizate de al ți
indicatori sau de alte modele economice satelit, aspecte idiosincratice legate de
funcționarea economiei, considerente legate de necesitatea men ținerii stabilit ății
financiare a economiei, expertiza superioar ă a unor specialiș ti etc.
Ecuațiile parit ății neacoperite a ratei de dobând ă – UIP
Acest tip de ecua ții au fost prezentate din punct de vedere teoretic în cadrul capitolului 3, la
secțiunea corespunz ătoare acestui subiect. Ele asigur ă legătura între sectorul financiar intern
și cel extern prin inte rmediul ratelor de dobând ă, cursului de schimb și primei de risc.
Prima ecua ția (ecuația 4) reprezintă o condi ție clasică de paritate neacoperit ă a ratei de
dobândă, cea de a doua (ecua ția 5) fiind doar o variantă a acesteia pe termen lung – aceasta
din urmă asigurând convergenț a corectă a sistemului în punctul sta ționar.
Fundamentul microeconomic al acestor ecua ții ar putea consta în a presupune existen ța doar a
unor oportunit ăți de investi ții sub form ă de obliga țiuni interne și externe, optimizarea
deținerilor în situa ția lipsei de arbitraj conducând la condi ții de ordinul întâi care log-
liniarizate conduc la ecua ții similare cu cele prezentate în continuare.
Desigur, ecua țiile pornesc de la ideea c ă diferenț a de randamente interne și externe la titluri ar
trebui compensată de evoluț ia așteptată a cursului de schimb . Desigur de la aceast ă ecuație
există deviații, iar acestea sunt concentrate într-un termen ce reprezint ă prima de risc aferent ă
economiei interne. Un șoc asupra primei de risc ar putea fi exemplificat printr-o schimbare a
percepției privind riscul a investitorilor de pe pie țele emergente, aceasta conducând la o
creștere a acesteia. Un șoc negativ poate consta într-un aport de capital suplimentar în
condițiile liberaliz ării accesului la un instrument financia r, efectul fiind de reducere a primei
de risc.

()t t t t t t er shock prem i i s s E _ 4 /*
1 + − − = −+
(4)

ttnd tnd
ttnd
teq
t erl shock prem r r z _*+ − − = Δ
(5)
Ecuațiile așteptărilor de curs și inflație
În cadrul modelului sunt modelate a șteptările agen ților în privin ța a două variabile centrale
pentru func ționarea modelului, dar și pentru comportamentul vi itor al acestora: inflaț ia totală
și cursul de schimb. Fiecare din cele dou ă ecuații determin ă așteptările ca o combina ție liniară
între realiz ările anterioare ale acestora variabile (parte backward looking ) și prognoza viitoare
a acestor indicatori din model (parte forward looking).
Ecuațiile sunt ajustate pentru consisten ța în punctul sta ționar al modelului și datorit ă
incertitudinilor privind modul de formare a a șteptărilor în cadrul economiei române ști dau o
pondere aproximativ egal ă celor dou ă componente descrise anterior.
124/166

Ecuația inflației prețurilor la combustibili
Modelare unei ecua ții a inflației prețurilor la combustibili porne ște de la propriet ățile acestei
serii, cea mai important ă fiind existen ța unei componente sezoniere pentru nivelul pre țului
acestor produse și lipsa acesteia în cazul infla țiilor trimestriale (testele fiind realizate în
Eviews – X12). Astfel, indicele pre țului la combustibili este separat într-o component ă
sezonieră și una ajustat ă sezonier. Rela ția dintre cei doi indici rezulta ți în urma ajust ării
sezoniere este aditiv ă, suma lor conducând la valoarea ini țială a indicelui infla ției la
combustibili. Cele dou ă componente astfel determinate sunt modelate din punct de vedere al
evoluției separat, partea sezonier ă fiind ușor predictibil ă și cu o form ă a ecuaț iei relativ
simplă.
Au fost testate mai multe m odele privind partea sezonier ă, fiind ales cel care explic ă cel mai
bine evolu ția variabilei, dar care are și propriet ăți dezirabile din punctul de vedere al
indicatorilor în prognoză . Ecuaț ia determinată este prezentat ă în tabelul și figura urm ătoare.

Tabel 11 Ecua ția pentru partea sezonier ă a
indicelui pre țului la combustibili

Dependent Variable: L_COMB_SEAS
Method: Least Squares
Sample (adjusted): 2001Q1 2007Q3
Included observations: 27 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
L_COMB_SEAS(-1) -0.6416 0.1438 -4.4621 0.0002
L_COMB_SEAS(-2) -1.0114 0.0678 -14.9215 0.0000
L_COMB_SEAS(-3) -0.4078 0.1225 -3.3280 0.0028
R-squared 0.9200 Mean dependent var 0.0188
Adjusted R-squared 0.9133 S.D. dependent var 0.5544
S.E. of regression 0.1633 Akaike info criterion -0.6826
Sum squared resid 0.6397 Schwarz criterion -0.5386
Log likelihood 12.2146 Durbin-Watson stat 1.8826Figura 36 Model al componentei sezoniere a
prețului la combustibili

-.4-.2.0.2.4
-0.8-0.40.00.40.81.2
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Residual Actual Fitted

Pentru partea r ămasă din indicele preț urilor la combustibili, ajustat ă sezonier, determinarea
unei ecua ții trebuie s ă țină seama de cadrul în care aceasta va func ționa, constrângerile impuse
de model având un impact însemnat asupra formei ecua ției. Astfel, necesitatea existen ței unei
valori a punctului sta ționar al sistemului („st eady – state”), impune ca diferitele componente
ce explic ă dinamica infla ției în cadrul ecua ției să fie compensate de altele, astfel încât
valoarea pe termen lung, la care va tinde infla ția acestei componente s ă fie aceea și cu cea a
prețurilor libere (CORE2). Aceast ă constrângere impus ă de model este valabil ă atât pentru
nivelul pre țului, dar și pentru dinamica sa. Modelarea unei ecua ții a pornit de la premisa
existenței unei tendin țe comune de mi șcare a pre țurilor diferitelor co mponente ale CPI cu
luarea în considerarea a cursurilor de schimb , testarea diferitelor variante conducând la o
relație de cointegrare între logaritmul indicelui de pre ț la combustibili și logaritmul cursului
de schimb și cel al indicelui pre țurilor libere din economie. Rezu ltatele sunt prezentate în
continuare.
125/166

Tabel 12 Rezultatele estim ării ecuației de
cointegrare pentru preț ul la combustibili

Dependent Variable: L_COMB_SA
Method: Least Squares
Sample (adjusted): 1998Q1 2007Q1Included observations: 37 after adjustments
L_COMB_SA = C(1)+C(2)*L_OIL +(1-C(2))*L_CORE2_U+C(2)*(L_S
-L_Z)
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C(1) -88.9395 5.2708 -16.8739 0.0000
C(2) 0.2715 0.0151 17.9935 0.0000
R-squared 0.9952 Mean dependent var 46.7660
Adjusted R-squared 0.9950 S.D. dependent var 64.1834S.E. of regression 4.5159 Akaike info criterion 5.9056
Sum squared resid 713.7803 Schwarz criterion 5.9927
Log likelihood -107.2544 Durbin-Watson stat 0.5150Figura 37 Seria istoric ă, cea estimat ă de ecuație și
reziduurile pentru pre țul la combustibili

-15-10-50510
-100-50050100150
98 99 00 01 02 03 04 05 06
Residual Actual Fitted

Relația de cointegrare a fost verificat ă prin testarea reziduurilor ecua ției pentru sta ționaritate
utilizând testul ADF și având în vedere valori le critice din Davidson și MacKinnon (1993)
corespunz ătoare unui test de cointegrar e Engle-Granger. Valoarea ob ținută pentru t-statistic în
cadrul testului ADF (de -3,37) face ca rela ția estimat ă să fie una de cointegrare cu un
coeficient de significan ță de 5%. Pornind de la rela ția de cointegrare (care în fapt cuprinde
două variabile endogene, deși acestea sunt o combina ție liniară a mai multor variabile) se
poate construi urm ătoarea ecua ție ce cuprinde și un termen de corec ție a erorilor („error
correction term”).

Tabel 13 Rezultatele estim ării ecuației pentru
nivelul infla ției la combustibili

Dependent Variable: DL_COMB_SA
Method: Least SquaresSample (adjusted): 1998Q2 2007Q2Included observations: 37 after adjustmentsEstimation settings: tol= 0.00010, derivs=analyticInitial Values: C(1)=-0.22324, C(2)=0.60883, C(3)=-0.00964Convergence achieved after 4 iterationsDL_COMB_SA = C(1)*RESID_COMB(-1) + C(2)
*DL_COMB_SA(-1) + (1-C(2))*(C(3)*(DL_OIL + DL_S
-DL_Z ) + (1-C(3))*DL_CORE2)
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C(1) -0.9207 0.4306 -2.1382 0.0398
C(2) 0.3978 0.1439 2.7640 0.0092
C(3) 0.2108 0.0711 2.9635 0.0055
R-squared 0.7456 Mean dependent var 22.5841
Adjusted R-squared 0.7307 S.D. dependent var 18.7060S.E. of regression 9.7077 Akaike info criterion 7.4613
Sum squared resid 3204.1502 Schwarz criterion 7.5919
Log likelihood -135.0345 Durbin-Watson stat 1.7765Figura 38 Seria istoric ă, estimat ă și reziduurile
pentru infla ția la combustibili

-20-100102030
-20020406080
98 99 00 01 02 03 04 05 06
Residual Actual Fitted

126/166

Desigur, ecua ția de prognoză are neajunsuri, materializat e în nivelul de significan ță mai mare
la care ipoteza unor coeficien ți egali cu zero este respins. Totu și, pentru ecua ția astfel
determinat ă, nivelul este de 5%, iar testul cel mai important este performan ța în prognoz ă.
Aceasta este prezentată prin indicatorii calcula ți de programul de estimare econometric ă
(Eviews 5.1) și de graficul ce compar ă seria istorică cu cea prognozat ă de modelul descris
(ambele calculate pentru o singur ă prognoz ă, testele pe o sec țiune transversal ă a prognozelor
urmând a fi prezentate ulterior).

Figura 39 Teste de performanță în prognoz ă a ecuației de
combustibili

-20020406080
98 99 00 01 02 03 04 05 06Forecast: DL_COMB_SAF
Actual: DL_COMB_SA
Forecast sample: 1980Q1 2010Q4Adjusted sample: 1998Q2 2007Q2
Included observations: 37
Root Mean Squared Error 10.31338
Mean Absolute Error 7.995773
Mean Abs. Percent Error 61.72154
Theil Inequality Coefficient 0.187212 Bias Proportion 0.017423
Variance Proportion 0.119144
Covariance Proportion 0.863433Figura 40 Seria istorica și cea
prognozat ă pentru infla ția la
combustibili
-1001020304050607080
98990001020304050607
DL_COMB_SAF DL_COMB_SA

Având în vedere volatilitate seriei ini țiale, restric țiile ce trebuie impuse având în vedere forma
modelului, dar și rezultatele testelor de performan ță în prognoz ă ale ecua ției, se poate accepta
utilizarea acesteia în cadrul modelului. Astfel, coeficientul Theil IC este relativ apropiat de 0,
indicând o distan ță a seriei prognozate relativ mic ă față de cea a seriei istorice, iar
descompunerea valorii MSFE („mean s quare of forecast error” – sumei p ătratelor erorii de
prognoză) în partea datorat ă abaterilor mediei, abaterilor varian ței și abaterilor datorate altor
factori nesistematici, indicând o eroare redus ă ca pondere ce poate fi atribuit ă primilor doi,
marea majoritate fiind datorat ă evoluțiilor nesistematice, fapt dezi rabil în cadrul unui model
de prognoz ă.
Ecuația inflației prețurilor la LFO
O abordare similar ă celei pre țurilor la combustibili este utilizat ă pentru pre țul la legume,
fructe și ouă (LFO). Infla ția indicelui de pre ț aferent LFO nu are o component ă sezonier ă
semnificativ ă statistic, dar nivelul pre țurilor poate fi descompus într-o parte sezonieră și alta
ajustată sezonier (ambele variante testate cu X12, programul folosit fiind Eviews).
Partea sezonier ă este modelată de o manieră similar ă celei folosite pentru dinamica
componentei sezoniere a indicelui de pre ț al combustibililor, iar rezu ltatele sunt prezentate în
tabelul și graficul urm ător.

127/166

Tabel 14 Ecua ția ce modeleaz ă evoluția părții
sezoniere a indicelui pre țului la LFO

Dependent Variable: L_FLO_SEAS
Method: Least Squares
Sample (adjusted): 2000Q4 2007Q3
Included observations: 28 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
L_FLO_SEAS(-1) -0.8259 0.1048 -7.8801 0.0000
L_FLO_SEAS(-2) -0.9138 0.0215 -42.4482 0.0000
L_FLO_SEAS(-3) -0.7408 0.0954 -7.7685 0.0000
R-squared 0.9864 Mean dependent var -0.0237
Adjusted R-squared 0.9853 S.D. dependent var 2.2476
S.E. of regression 0.2727 Akaike info criterion 0.3399
Sum squared resid 1.8588 Schwarz criterion 0.4826
Log likelihood -1.7588 Durbin-Watson stat 2.0516Figura 41 Model pentru componenta sezonier ă a
LFO

-.8-.4.0.4.8
-4-2024
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Residual Actual Fitted
Variabilele alese pentru rela ția de cointegrare sunt nivelul pre țurilor libere (CORE2) și nivelul
cursului de schimb efectiv, ca fiind relevante pentru evolu ția acestei serii (având în vedere c ă
o parte a acestor bunuri provin din import). Rela ția de cointegrare este supus ă acelorași
restricții, menționate anterior, legate de super-neutralitatea variab ilelor introduse, compatibil ă
cu existen ța unui nivel unic al punctului sta ționar (i.e. valoarea pe care o vor atinge
variabilele, în lipsa șocurilor, pe termen l ung). Partea sezonier ă a nivelului pre țurilor LFO este
modelată folosind trei lag-uri ale factorului sezonier, această specifica ție fiind mai
performant ă în prognoz ă față de o specifica ție cuprinzând doar lag-ul al patrulea al variabilei.
Tabel 15 Rezultatele estim ării ecuației de
cointegrare pentru nivelul preț ului la LFO

Dependent Variable: L_FLO_U_SA
Method: Least Squares
Sample (adjusted): 2000Q1 2007Q2Included observations: 30 after adjustments
L_FLO_U_SA = C(1)+C(2)*(L_S-L_Z_TND+L_CPI_STAR)+(1-C(2))
*L_CORE2_U
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C(1) 451.3271 1.4931 302.2832 0.0000
C(2) 0.7807 0.1263 6.1810 0.0000
R-squared 0.9721 Mean dependent var 523.5873
Adjusted R-squared 0.9711 S.D. dependent var 32.7187S.E. of regression 5.5651 Akaike info criterion 6.3352
Sum squared resid 867.1653 Schwarz criterion 6.4287
Log likelihood -93.0286 Durbin-Watson stat 0.6552Figura 42 Seria istoric ă, cea estimat ă de ecuație și
reziduurile pentru pre țul la LFO

-12-8-404812
440480520560600
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Residual Actual Fitted
Seria de reziduuri ale ecua ției este verificat ă cu testul ADF pentru cointegrare, valoarea
obținută (-3,74) indicând existen ța relației de cointegrare la un coeficient de significan ță de
2,5% (corespunz ător a dou ă variabile, având în vedere valorile critice din Davidson și
128/166

MacKinnon (1993)). În cadrul acestei rela ții, primul coeficient permite existen ța unei
diferențe între variabile, dat ă de normalizarea diferit ă, un alt termen reflect ă ajustările ca
urmare a evolu țiilor cursului de schimb, iar ultimul termen reflect ă similitudinea în dinamic ă
cu inflația prețurilor libere. Semnele ob ținute în urma estim ării sunt cele a șteptate, confirmând
existența unei influen țe pozitive asupra acestei infla ții a cursului de schimb, dar și a inflației
prețurilor libere. Aceast ă relație de cointegrare este introdus ă într-o ecua ție de dinamic ă pe
termen scurt, iar semnele coeficien ților corespunz ători sunt cele corecte, astfel semnul
coeficientului termenului de corec ție a erorilor este ne gativ, indicând convergen ța sistemului
către nivelurile din ecua ția de corec ție a erorilor pe termen lung, iar cele corespunz ătoare
ponderilor diferi ților factori în dinamica pre țurilor la LFO sunt pozitive și subunitare.
Tabel 16 Rezultatele estim ării ecuației pentru
inflația prețurilor LFO

Dependent Variable: DL_FLO_SA
Method: Least SquaresSample (adjusted): 2001Q1 2007Q3Included observations: 27 after adjustmentsEstimation settings: tol= 1.0e-05, derivs=analyticInitial Values: C(1)=451.327, C(2)=0.78066, C(3)=0.56811Convergence achieved after 4 iterationsDL_FLO_SA = C(1)*RESID_FLO(-1) + C(2)
*DL_FLO_SA(-1) + (1-C(2))*(C(3)*(DL_S-DL_Z_TND
+DL_CPI_STAR)+(1-C(3))*DL_CORE2)
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C(1) -1.8454 0.6457 -2.8582 0.0087
C(2) 0.5782 0.1891 3.0567 0.0054
C(3) 0.5681 0.6739 0.8430 0.4075
R-squared 0.2727 Mean dependent var 13.2772
Adjusted R-squared 0.2121 S.D. dependent var 18.7402S.E. of regression 16.6341 Akaike info criterion 8.5652Sum squared resid 6640.6593 Schwarz criterion 8.7092
Log likelihood -112.6306 Durbin-Watson stat 2.0353Figura 43 Seria istoric ă, cea estimat ă de ecuație și
reziduurile pentru infla ția LFO

-40-2002040
-40-20020406080
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Residual Actual Fitted

Testele de performan ță în prognoz ă a ecuației astfel ob ținute sunt prezentate în continuare.
Figura 44 Teste de performanță în prognoz ă ale ecuației de LFO

-80-4004080120
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007Forecast: DL_FLO_SAF
Actual: DL_FLO_SA
Forecast sample: 1998Q1 2007Q4
Adjusted sample: 2000Q2 2007Q3
Included observations: 30
Root Mean Squared Error 17.18309
Mean Absolute Error 13.60083
Mean Abs. Percent Error 512.3195
Theil Inequality Coefficient 0.368412
Bias Proportion 0.000191
Variance Proportion 0.016674
Covariance Proportion 0.983135Figura 45 Seria istorica și cea
prognozat ă pentru infla ția LFO
-60-40-20020406080
98990001020304050607
DL_FLO_U_SAF DL_FLO_CALC_SA
129/166

Performan ța ecuației, având în vedere evolu ția acesteia din Figura 45 Seria istorica și cea
prognozat ă pentru infla ția LFO (marcată de treceri relativ bru ște de la valori ale infla ției
anualizate de -50% la cele de +50%, chiar în pe rioade relativ apropiate de prezent) este relativ
satisfăcătoare, așa cum indic ă valoarea testului Theil IC.
Ecuația inflației prețurilor administrate
Modelarea acestui indice de pre ț, având în vedere natura pre țurilor incluse în cadrul acestuia
(energie termic ă și electric ă, precum și gaze naturale) este dificil ă, întrucât deciziile de
modificare a acestor pre țuri pot s ă nu conț ină, din punct de vedere al momentului și
magnitudinii, ca factor principa l, un factor economic, ci și unul dat de al ți determinan ți
(politici, lega ți de conjunctura pie țelor materiilor prime, etc. ). De aceea, rezultatele obț inute
trebuie privite cu pruden ță. Desigur, pentru caracteri zarea unui model, influen ța acestor
prețuri este important ă, dată fiind ponderea mare în totalul pre țurilor din economie, îns ă în
condiții de informa ții echivalente, modele diferite pot fi comparate. În previziuni, în afara
eșantionului, având în vedere precizia redus ă a modelului, acesta poate fi combinat cu
informații oferite de organismele de re glementare a diferitelor pie țe, astfel încât precizia s ă se
îmbunătățească.
Totuși, toate ecua țiile estimate, inclusiv cea de fa ță, au performan țe mai bune în previziune
decât realizarea acestuia într-un mod „naiv”, prin utilizarea unui proces autoregresiv de
ordinul întâi sau a unei combina ții liniare dintre un proces au toregresiv de ordinul întâi și
dinamica pre țurilor libere.
Având în vedere ponderea mare a pre țurilor la energie în cadrul celor administrate, un proxy a
fost considerat pe de o parte preț ul la petrol de pe pie țele interna ționale (augmentat cu
termenii ce asigur ă consisten ța modelului în „steady-state”), iar pe de alt ă parte dinamica
prețurilor libere. Ve rificând aceast ă ipoteză, în relația de cointegrare ponderea pre țurilor la
energie este de aproximativ jum ătate. Rela ția determinată este de cointegr are doar la un prag
de significan ță ridicat de aproximativ 10%.

Tabel 17 Rezultatele estim ării ecuației de
cointegrare pentru preț urile administrate

Dependent Variable: L_CPI_ADM
Method: Least Squares
Sample (adjusted): 1998Q1 2007Q1
Included observations: 37 after adjustmentsL_CPI_ADM = C(1)+C(2)*L_CORE2_U + (1-C(2))*(L_OIL+L_S-L_Z)
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C(1) -137.1567 15.4680 -8.8672 0.0000
C(2) 0.5391 0.0443 12.1731 0.0000
R-squared 0.9713 Mean dependent var 64.0538
Adjusted R-squared 0.9705 S.D. dependent var 77.1372S.E. of regression 13.2526 Akaike info criterion 8.0588
Sum squared resid 6147.1380 Schwarz criterion 8.1459
Log likelihood -147.0880 Durbin-Watson stat 0.2450Figura 46 Seria istoric ă, cea estimat ă și reziduurile
pentru pre țurile administrate

-40-2002040
-200-1000100200
98 99 00 01 02 03 04 05 06
Residual Actual Fitted

130/166

Rezidualul rela ției de cointegrare, al ături de un lag al variabilei și de ceilal ți determinan ți
considera ți au fost introduse într-o ecua ție ce modeleaz ă evoluția inflației prețurilor
administrate. Observa țiile făcute anterior privind non-significan ța coeficien ților pot fi aplicate
și în cazul acestei ecua ții, criteriul relevant fiind doar performan ța în prognoz ă.
O diferen ță în cazul acestei ecua ții este valoare foarte apropiat ă de 0 a coeficientului ce
pondereaz ă dinamica pre țurilor internele la petrol ajustate cu aprecierea real ă de curs. Teste
de significan ță nu pot respinge ipoteza c ă acesta este egal cu 0.
Tabel 18 Rezultatele estim ării ecuației pentru
inflația prețurilor administrate

Dependent Variable: DL_CPI_ADM
Method: Least SquaresSample (adjusted): 1998Q2 2007Q2Included observations: 37 after adjustmentsEstimation settings: tol= 1.0e -15, derivs=accurate numeric
Initial Values: C(1)=0.65103, C(2)=0.40210, C(3)=-0.07488
Failure to improve SSR after 5 iterationsDL_CPI_ADM = C(1)*RESID_ADM2(-1 ) + C(2)*DL_CPI_ADM(-1) + (1
-C(2))*(C(3)*(DL_OIL+DL_S-DL_Z)+(1-C(3))*DL_CORE2)
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C(1) -0.2212 0.1639 -1.3495 0.1861
C(2) 0.6094 0.1156 5.2731 0.0000
C(3) -0.0100 0.1184 -0.0843 0.9333
R-squared 0.7116 Mean dependent var 28.2176
Adjusted R-squared 0.6947 S.D. dependent var 21.2835S.E. of regression 11.7606 Akaike info criterion 7.8450
Sum squared resid 4702.6020 Schwarz criterion 7.9756
Log likelihood -142.1324 Durbin-Watson stat 2.1998Figura 47 Seria istoric ă, cea estimat ă și reziduurile
pentru infla ția administratelor

-20-10010203040
020406080
98 99 00 01 02 03 04 05 06
Residual Actual Fitted

Testele de performan ță în prognoz ă a ecuației astfel ob ținute sunt prezentate în continuare. O
pondere important ă a MSFE este datorată mediei (de nedorit, dar în cazul de fa ță și de
neevitat), fapt eviden țiat și de graficul de mai jos.

Figura 48 Teste de performanță în prognoz ă ale ecuației de
administrate
-40-20020406080100
98 99 00010203040506Forecast: DL_CPI_ADMF
Actual: DL_CPI_ADMForecast sample: 1998Q1 2007Q4Adjusted sample: 1998Q2 2007Q2Included observations: 37
Root Mean Squared Error 13.21056
Mean Absolute Error 10.59345Mean Abs. Percent Error 49.13769Theil Inequality Coefficient 0.213448 Bias Proportion 0.386733 Variance Proportion 0.061521
Covariance Proportion 0.551745Figura 49 Seria istorica și cea
prognozat ă pentru infla ția prețurilor
administrate
01020304050607080
98990001020304050607
DL_CPI_ADM DL_CPI_ADMF
131/166

Totuși, performan ța modelelor de prognoz ă a inflației este apreciat ă funcție de capacitatea de
a replica evolu ția indicatorului evolu ției prețurilor libere (CORE2), evolu ția inflației prețurilor
administrate influen țând evoluț ia acesteia în cadrul modelulu i semi-structural, doar din
punctul de vedere al evolu ției generale a modelului (infla ția prețurilor administrate intr ă în
compoziția indicelui general al preț urilor, iar valorile prognoz ate ale acestuia conduc, în
model, la diferite decizi i privind dobânda de politic ă monetar ă, acestea având o influen ță prin
intermediul indicelui condi țiilor monetare reale asupra infla ției prețurilor libere).
Totodată, pe lângă problema imposibilit ății modelării unor deciz ii ce nu sunt în principal
economice, se adaug ă și schimbările ce s-au petrecut în mecanismele de formare a acestor
prețuri, date de reorganizarea pie țelor pe care se determin ă prețurile componente ale indicelui,
precum și schimb ările la nivelul organi smelor ce reglementeaz ă deciziile în cadrul acestor
piețe, ambii factori putând determin a rupturi structurale ale seriei.
Metode de calibrare
Modul de determinare a parametrilor modelului se abate de la metodele econometrice clasice
sau tradiționale bazate pe estimare. Argu mentele pentru care este preferat ă determinarea
valorii coeficien ților prin calibrare sunt:
• estimarea parametrilor nu reflectă natura problemei din punct de vedere economic, în
sensul în care estim ările fiecărei ecuații în parte nu are sens econometric, din cauza
problemei simultaneit ății variabilelor analizate, iar estimarea sub form ă de sistem nu
ar conduce la parametrii care s ă aibă conținut economic, deoarece în mod evident un
model este o form ă de abstractizare a modului de func ționare a unei economii, care
ignoră unele aspecte ale func ționării acesteia, din ra țiuni ce țin, în general, de
importanța fenomenului respectiv. Chiar dac ă am crede c ă ecuațiile sunt o
reprezentare fidel ă a procesului economic ce a genera t datele respective, trebuie să ne
așteptăm la o identificare cel pu țin imprecisă, în unele cazuri, a parametrilor estima ți;
• estimarea presupune seturi de date l ungi, lipsite de r upturi structurale și de schimb ări
de regim de politic ă montară, aceste condiț ii fiind pu țin probabil a fii îndeplinite de o
economie dezvoltat ă și deci cu atât mai pu țin de o economie în tranzi ție;
• utilizarea estim ărilor în cadrul unor sisteme cu aplicare a unor tehnici precum
variabilele instrumentale (care s ă elimine problemele de simultaneitate), de și pare
promițătoare, în condi țiile unor e șantioane de mici dimensiuni poate conduce la
coeficienți estimați cu propriet ăți diferite de cele pe care le-am dori și pe care le-am
putea obține dacă eșantioanele ar fi de mari dimensiuni;
• între calibrare și estimare exist ă o graniță care în unele cazuri pare s ă dispară, dar care
în altele conduce la diferen țe semnificative;
• problema simultaneit ății poate ap ărea în cazul unor estim ări izolate a unor ecua ții ale
modelului ca urmare a unor „puzzle-uri” deja binecunoscute în literatura de
specialitate (e.g. price puzzle);
• o parte din date sunt neobserv abile în cadrul cvasi-majorit ății modelelor, iar estimarea
în cazul acestora este imposibil ă, iar ignorarea variabilel or respective nu este o
opțiune, având în vedere importan ța lor din punctul de vedere al comportamentului
economiei;
• calibrarea, de și este o tehnic ă relativ recent ă raportat la alte tehnici econometrice, are
o istorie și fundamente deja recunoscute în litera tura de specialitat e, pornind de la
modelele calibrate ale ciclul ui de afaceri real din anii 1980 și continuând cu modelele
neo-keynesiste specifice momentului actual;
132/166

Desigur argumentele oferite nu epuizeaz ă subiectul, iar literatu ra de specialitate ofer ă multe
alte motive pentru care calibrarea este uneori preferat ă estimării (Favero (2001), Canova
(2005)). Exist ă și tehnici bayesiene (a fost încercat ă o estimare utilizând pachetul Dynare a
modelului, rezultatele îns ă nefiind concludente) ce pot re aliza estimarea unui model, dar
aplicarea acestora pe un set de date atât de mic, complexitatea acestora, dar și restricțiile
impuse de raportul dintre rezultat și efort nu au justificat o astfel de abordare.
Calibrarea este realizat ă în cadrul modelului prezentat pornind de la tehnici standard, descrise
în literatura de specialitate. Câteva dintre acestea sunt:
• reproducerea propriet ăților presupuse adev ărate sau relevate de modele econometrice
ale economiei modelate (e.g. atingerea unor valori de echilibru pe termen lung
consistente cu teoria economic ă de către variabilele modelului, sau un comportament
caracterizat de o anumit ă dinamic ă și amplitudine a variabilelor la șocuri). În general,
acest lucru se realizeaz ă prin simularea diverselor șocuri din model (IRF-uri) și
încercarea de a reproduce comportamentul economiei în prezen ța acelora și șocuri,
acesta din urm ă fiind bazat pe tehnica de identificare specific ă metodei de investigare
folosite;
• reproducerea momentelor descrise de va riabilele macroeconomice reale de c ătre
variabilele din model fie acestea abateri standard, corela ții sau autocorela ții;
• realizarea de prognoze în cadrul e șantionului („in-sample forecast”) și calibrarea
coeficienților astfel încât erorile de prognoză s ă fie minimizate (indiferent de tipul de
indicator utilizat – cei ma i reprezentativi fiind prezenta ți anterior).
Totuși, trebuie subliniat c ă procesul de calibrare nu este o procedur ă mecanic ă, bine definit ă
ca etapizare și tehnici, fiecare model și modelator impunând particularit ăți ale procesului de
calibrare. O alt ă trăsătură esen țială a demersului este caracterul s ău iterativ și adaptiv, unii
autori definind această tehnică ca fiind „un tip de estimare prin simulare”.
Printre tehnicile utilizate în calibrarea modelulu i descris anterior vor fi exemplificate, în
cadrul lucr ării, doar reproducerea propriet ăților prin utilizarea de IRF-uri și realizarea de
prognoze în cadrul e șantionului pentru di ferite variabile, la dife rite intervale de timp,
impunând m ăsurarea devia țiilor prin anumiț i indicatori. Desigur, calibrarea se bazeaz ă pe
estimările realizate în capitolele 2 și 3 ale lucr ării, indica țiile oferite de modelele folosite în
cadrul acestor p ărți încercându-se a fi replicate în modul de calibrare a pa rametrilor modelului
dar și a evolu ției trendurilor vari abilelor reale.
În Anexa 4 sunt prezentate IRF-urile principa lelor variabile macroeconomice la șocuri pe
cererea agregată, pre țurile libere și rata dobânzii de politic ă monetar ă (realizate în MATLAB
7.0 și IRiS 3). Cel din urm ă șoc poate fi comparat u șor, ca propriet ăți ale acestor funcț ii de
răspuns, cu cele obț inute în capitolul ce realizeaz ă investigarea mecanismelor de transmisie, o
astfel de comparaț ie eviden țiind similitudinea acestora ca sens și magnitudine (în privin ța
răspunsului infla ției prețurilor libere, a dobânzii și PIB-ului). Cursul de schimb are o dinamic ă
diferită față de cea relevată de VAR cu restric ții de semn, pentru un inte rval de timp scurt, dar
simplitatea ecua ției ce modeleaz ă comportamentul cursului – UIP – explic ă în bună parte
această problem ă. Totuși pe termen ceva mai lung dinamica acestuia se înscrie în marjele
determinate pe studiul realizat cu ajutorul variabilelor reale.
O altă modalitate de calibrare se bazeaz ă pe realizarea de prognoze, cu o anumit ă
parametrizare a modelului pe un e șantion selectat (în cazul de fa ță 2001Q1 – 2007Q3). Este
realizată câte o prognoz ă pornind din fiecare punct al e șantionului, iar cele 27 de prognoze
sunt prelucrate apoi, într-o sec țiune transversal ă, grupate fiind pe orizonturi de prognoz ă.
Această prelucrare se poate face pentru variabile le macroeconomice selectate din model, în
cazul de fa ță rezultatele fiind prezentate pentru infla ția prețurilor libere – co re2. Metoda poate
133/166

indica cât de relevant ă este structura modelului, parametrizarea ș i descompunerea în trenduri
și gapuri a variabilelor, din punctul de vedere al captur ării dinamicii variabilelor reale.
Indicatorii folosi ți sunt Theil IC – ca indicator cantitativ și descompunerea acestuia în medie,
varianță și factori nesistematici – ca indicatori calitativi. Doar o dezvoltare a metodei este
prezentată din punctul de vedere al r ezultatelor, dezvoltarea constând în realizarea procesului
descris anterior pentru combina ții de parametri ai modelului (re alizându-se de facto un „grid-
search” în spa țiul parametrilor selecta ți câte doi), pe a treia dimensiune a graficelor fiind
figurate valorile indi catorilor de performan ță mai sus men ționați, grupaț i pe orizonturi de
prognoză (au fost selectate orizonturi de 1, 2, 4 și 8 trimestre). Calcularea acestor suprafe țe
presupune practic realizarea de 27 de prognoze din fiecare punct al combina ției de parametri
selectată, fiind un proces foarte intensiv din punctul de vedere al resurselor de calcul necesare.
Rezultatele indic ă, în general, combina ția optimă a (celor doi) parametrilor care minimizeaz ă
erorile de previziune la orizonturile de timp selectate. Desigur, a șa cum se poate observa și în
graficele prezentate în Anexa 5 și Anexa 6 există compens ări vizibile între diverse valori ale
parametrilor, la difer ite orizonturi de prognoz ă, dar pot fi întâlnite și compens ări între diverș i
parametri pentru diverse va riabile sau chiar combina ții între aceste dou ă tipuri de compensare
(e.g. exist ă o compensare evident ă între valori ale parametrilor AS3 și PRF1 la diferite
orizonturi de prognoză – Anexa 5 ). Existen ța acestor compens ări conduce la necesitatea
realizării unor compromisuri între diversel e variante de parametrizare care s ă reconcilieze
obiectivul ob ținerii unor prognoze pe cât se poate nedeplasate în termeni de medie și varianță
(minimizare U – medie și U – var și maximizare U – cov) odat ă cu minimizarea indicatorului
cantitativ Theil IC. Realizarea acestor calcul e a presupus scrierea unor programe în
MATLAB 7.4 combinat cu IRiS 5.2, cu folo sirea editorului MIKTEX pentru salvarea
rezultatelor. Desigur în cele dou ă anexe sunt exemplificate doar dou ă variante de combina ții
posibile între doi parametri, rezultatele sunt prezentate doar pentru variabila core2. O
prezentare completă a celor mai importante combina ții, pe principalele variabile prognozate
de model nu este posibil ă, motivele fiind determinat e de dimensiunea limitat ă a lucră rii dar și
de oportunitate, interesul în cazul lucr ării fiind în a calibra un model de prognoz ă a inflației
core2, la orizonturile re levante de transmisie.
Rezultatele procesului de calibrare, în privin ța parametrilor folosi ți în modelul semi-structural
sunt prezentate în Anexa 1 – finalul acesteia.
Modele alternative de prognoză a inflației
În cadrul lucr ării, ca alternative ale prognozelor furnizat e de modelul semi-structural, au fost
utilizate și alte modele, atât univariate cât și multivariate.
Din categoria modelelor univariate (fiecare din acestea aplicând sa u fiind derivate cu ajutorul
metodologie Box-Jenkins) ce realizeaz ă un model al seriei de tipul ARIMA au fost utilizate:
• un model simplu de tip RW cu drif t – notat în continuare cu RWd
• AR(1) – notat AR1
• AR(1) augmentat cu o constant ă diferită de zero (cu “dri ft”) – notat AR1d
• AR(1) cu o constant ă diferită de zero și trend – notat AR1dt
Toate aceste modele sunt util izate ca alternative mai perfor mante la clasicul RW („random
walk” sau mersul la întâmplare). Aceste mode le simple sunt utilizate pentru a furniza un
etalon pentru celelalte modele. Sunt specificate și două modele ARIMA selectate pe baza
capacității acestora de a explica dina mica seriei istorice, dar și pentru performan ța în
prognoză (notate cu ARIMA1 și ARIMA2).

134/166

Pentru modelele multivariate au fost testate mai multe tipuri de modele VAR. Acestea difer ă
prin variabilele inclus e i.e. cuprinzând diferi ți indici de pre ț, dar și variabile precum varia ția
cursului de schimb, deviaț ia de la trend a acestuia (calculat ă prin diferite metode), varia ția
PIB, excesul de cerere ( și acesta calculat prin diferite metode).
În urma realiz ării de prognoze în interiorul e șantionului („insample fo recast”) au fost alese
nouă variante de VAR (prezentate din punct de vedere al variabilelor în Anexa 1 ) iar acestea
au fost au fost testate pentru num ărul de lag-uri (acestea fiind între 1 și 4), selec ția numărului
optim realizându-se at ât pe baza estim ării, cât și pe baza performan țelor în prognoz ă
(măsurate prin intermediul indicatorilor prezenta ți anterior). Din cele 36 de modele estimate și
analizate din punctul de vedere al preciziei prognozelor au fost selectate pentru prezentare 6 –
cele mai performante.
Modelele univariate estimate, precum și variabilele incluse în cadrul modelelor VAR sunt
prezentate în Anexa 1 . Prognozele realizate cu modelele univariate și modelele VAR sunt
prezentate în Anexa 2 , iar indicatorii de performan ță ai acestora în Anexa 3 .
135/166

Compara ție între performan ța modelelor de prognoz ă a inflaț iei
Pentru a realiza o compara ție între performan țele în prognoz ă ale modelelor univariate și
multivariate cu modelul semi-structural prezentat, am realizat acela și număr de prognoze,
utilizând acela și eșantion și aplicând indicatori de performan ță similari.
Pentru a realiza prognoze cu modelul semi-structu ral au fost calculate variabile necesare, iar
cele ce sunt separate în model în trend și gap au fost determinate aplicând un filtru Hodrick-
Prescott. Acest tip de filtru a fost selectat atât datorit ă simplității sale, largii utiliz ări în
domeniul macroeconomic, precum și ca urmare a robuste ții rezultatelor sale. Pentru seriile ce
au necesitat un astfel de tratament a fost realizat ă o prognoz ă univariat ă pe o perioad ă scurtă,
astfel încât la aplicarea filtrului s ă fie eliminat ă problema specific ă sfârșitului de e șantion
(„end point problem”) – variabilele care au fost separate în trend și gap sunt PIB real, dobând ă
reală străină, primă de risc, curs real de schimb efectiv. Desigur pentru determinarea valorii de
echilibru a cursului de schimb real au fost folosite și estimările din Capitolul 3, acestea
oferind atât o indica ție în privin ța magnitudinii valorilor, dar și explica ții privind
determinan ții posibili ai evolu țiilor cursului de schimb real.( Capitolul 3 – Modele de
determinare a cursului real de echilibru )
Programele utilizate (pentru operarea bazei de date a modelului, definirea și rezolvarea
acestuia, calcularea punctului sta ționar, realizarea de prognoze prin rezolvarea dinamic ă a
acestuia cu algoritmi specifici modelelor cu a șteptări raționale – în spe ță de inflaț ie și curs)
sunt pentru o parte a aplica țiilor folosite MATLAB 7.0 și IRiS 3, dar și MATLAB R2007a și
IRiS 5.2.
Rezultatele prognozelor utilizând modelul semi -structural sunt prezentate, spre comparaț ie, cu
cele mai bune dou ă modele univariate și cele mai bune dou ă modele VAR. Selectarea acestora
din urmă s-a realizat având în vederea media indicatorul Theil IC.
Cele 5 modele sunt prezentate comparativ din punctul de vedere al indicatorilor de
performan ță mai jos, iar în figura urm ătoare indicatorul Theil IC este descompus în partea
datorată abaterii mediei, abaterii varian ței și factorilor nesistematici.
Toate aceste compara ții relevă performan ța mai bun ă sau în unele cazuri asem ănătoare a
modelului semi-structural fa ță de celelalte modele selectate, iar descompunerea indicatorului
Theil arat ă că abaterile mediei prognozelor fa ță de valorile reale este cea mai mic ă din toate
modelele selectate. Având în vedere constrângerile impuse în cadrul modelului semi-
structural de setul relati v restrâns de parametri și de necesitatea respect ării existen ței unor
valori de echilibru pe termen lung în cadrul ecua țiilor modelului (ceea ce nu permite orice
formă a acestora), toate acestea comp arate cu parametrizarea bogat ă a modelelor VAR sau cu
libertatea de specificare proprie modelor AR IMA, se poate trage concluzia unei performan țe
satisfăcătoare a acestuia. Totodat ă comparând valorile indicatorului Theil IC (ce nu variaz ă
odată cu scala variabilei) cu valorile ob ținute de alte modele (i.e. Harrison, Nikolov, Quinn,
Ramsay, Scott și Thomas (2005)) se poate constata ap ropierea acestuia de standardele din
domeniu.

136/166

Figura 50 Compara ție între modelele de prognoz ă a inflației core2

Prognoze insampl e 2001Q1-2007Q3
model semi-strucural
0.05.010.015.020.025.030.035.040.0
2000Q4 2001Q4 2002Q4 2003Q4 2004Q4 2005Q4 2006Q4
timp%MAE
0.000.501.001.502.002.503.003.50
1Q 3Q 5Q 7Q 9Q 11Q 13Q 15Q 17Q 19QARIMA1 AR1 model VAR4 VAR5
MAPE
0.0010.0020.0030.0040.0050.0060.0070.00
1Q 3Q 5Q 7Q 9Q 11Q 13Q 15Q 17Q 19Q
ARIMA1 AR1 model VAR4 VAR5RMSE
0.000.501.001.502.002.503.003.504.004.505.00
1Q 3Q 5Q 7Q 9Q 11Q 13Q 15Q 17Q 19Q
ARIMA1 AR1 model VAR4 VAR5
MSFE
0.005.0010.0015.0020.0025.00
1Q 3Q 5Q 7Q 9Q 11Q 13Q 15Q 17Q 19Q
ARIMA1 AR1 model VAR4 VAR5Theil IC
0.000.050.100.150.200.250.300.350.400.45
1Q 3Q 5Q 7Q 9Q 11Q 13Q 15Q 17Q 19Q
ARIMA1 AR1 model VAR4 VAR5
137/166

Figura 51 Descompunerea indicatorului Theil IC pentru modelele comparate

ARIMA1
0.000.050.100.150.200.250.300.350.400.450.50
1Q
2Q
3Q4Q5Q6Q7Q8Q
9Q
10Q
11Q
12Q
13Q
14Q
15Q16Q17Q18Q19Q20Q
cov
var
medie
AR1
0.000.050.100.150.200.250.300.350.400.450.50
1Q
2Q
3Q4Q
5Q
6Q
7Q
8Q
9Q
10Q
11Q
12Q
13Q
14Q15Q
16Q
17Q
18Q
19Q
20Q
cov
var
medie
model
0.000.050.100.150.200.250.300.350.400.450.50
1Q
2Q
3Q
4Q
5Q
6Q
7Q
8Q
9Q
10Q11Q
12Q
13Q
14Q
15Q
16Q
17Q
18Q
19Q
20Q
cov
var
medie

VAR4
0.000.050.100.150.200.250.300.350.400.450.50
1Q
2Q
3Q
4Q
5Q6Q
7Q
8Q
9Q
10Q
11Q
12Q
13Q14Q
15Q
16Q17Q
18Q
19Q
20Q
cov
var
medie
VAR5
0.000.050.100.150.200.250.300.350.400.450.50
1Q
2Q
3Q
4Q
5Q6Q
7Q
8Q
9Q
10Q
11Q
12Q
13Q14Q
15Q
16Q17Q
18Q
19Q
20Q
cov
var
medie
138/166

Concluzie
Prin compararea rezultatelor ob ținute cu diferitele modele în prognoz ă se poate determina
performan ța relativ bun ă pe care un model semi-structural de prognoz ă a inflației core2 o
obține pe setul de date existent. Cu toate c ă există modele apropiate ca performan ță, dar din
altă clasă de modele (VAR), alegerea unui m odel semi-structural este justificat ă prin valoarea
adăugată suplimentar ă pe care acesta o furnizeaz ă pentru deciden ții de politic ă economic ă,
materializat ă în:
• analize ale politicii monetare din perioa dele anterioare într -un cadrul ce are
fundamente teoretice;
• pot fi interpretate evolu țiile din cadrul prognozelor din punct ul de vedere al factorilor
ce determină modificarea acestora de la o perioad ă la alta, acest lucru facilitând
depistarea eventualelor erori sau posibilelor îmbun ătățiri;
• posibilitatea efectu ării de „experimente” care s ă indice magnitudinea și sensul de
evoluție al anumitor variabile la diferite șocuri identificabile ca scenarii de risc;
• evoluțiile diferitelor variabile în cadrul prognozelor au determinan ți clari, cu sens
economic, ce pot fi converti ți ușor într-un limbaj mai pu țin tehnic;
Modelul prezentat în cadrul acestui capitol poate fi substan țial îmbun ătățit din câteva puncte
de vedere:
• utilizarea unor metode mai sofisti cate pentru separarea trend-urilor și gap-urilor
diferitelor variabile din model, acest lucru putând contribui semnificativ la atingerea
unei precizii mai mari în prognoz ă;
• o fundamentare mai bun ă a valorii parametrilor utiliza ți în urma calibr ării, aceasta
necesitând existen ța unor studii pe diferite teme importate și relevante pentru orice
decizie la nivel macroeconomic;
• o structur ă a modelului mai apropiat ă de structura economiei, dar și de dezvolt ările
recente din domeniul teoriei macroeconomice, acesta putând consta în fundamentarea
tuturor ecua țiilor din model în microfunda ții, totul în cadrul unui model de echilibru
general;
• îmbunătățirea structurii acestuia prin ad ăugarea de noi variabile care s ă interacționeze
cu structura deja existent ă, variabile de interes din punctu l de vedere al beneficiarilor
unui astfel de model;

139/166

Anexa 1
Tabel 19 Estim ările modelelor univariate folosite

ARIMA1
Dependent Variable: DL_CORE2
Method: Least SquaresSample (adjusted): 2000Q1 2007Q3Included observations: 31 after adjustmentsConvergence achieved after 38 iterationsBackcast: 1999Q2 1999Q4
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.2368 1.4026 0.1688 0.8672
DL_CORE2(-3) 0.3444 0.1029 3.3473 0.0025
DL_CORE2(-2) 0.4658 0.1126 4.1376 0.0003
MA(1) 1.1752 0.0152 77.4103 0.0000
MA(3) -0.5673 0.0152 -37.3719 0.0000
R-squared 0.9389 Mean dependent var 13.5214
Adjusted R-squared 0.9295 S.D. dependent var 10.6112
S.E. of regression 2.8165 Akaike info criterion 5.0556
Sum squared resid 206.2540 Schwarz criterion 5.2869
Log likelihood -73.3615 F-statistic 99.9539
Durbin-Watson stat 2.3158 Prob(F-statistic) 0.0000
Inverted MA Roots 0.5700 -.87+.48i -.87-.48i
ARIMA2
Dependent Variable: DL_CORE2Method: Least SquaresSample (adjusted): 2000Q1 2007Q4Included observations: 32 after adjustmentsConvergence achieved after 12 iterationsBackcast: 1999Q2 1999Q4
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.9854 1.3388 0.7361 0.4676
DL_CORE2(-1) 0.8763 0.0749 11.6935 0.0000
MA(3) 0.4193 0.1639 2.5582 0.0160
R-squared 0.9036 Mean dependent var 13.3592
Adjusted R-squared 0.8970 S.D. dependent var 10.4547
S.E. of regression 3.3560 Akaike info criterion 5.3484
Sum squared resid 326.6123 Schwarz criterion 5.4858
Log likelihood -82.5746 F-statistic 135.9253
Durbin-Watson stat 2.3841 Prob(F-statistic) 0.0000
Inverted MA Roots .37+.65i .37-.65i -0.7500

RWd
Dependent Variable: DL_CORE2
Method: Least SquaresSample (adjusted): 2000Q1 2007Q3Included observations: 31 after adjustmentsDL_CORE2= C(1)+ DL_CORE2(-1)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C(1) -0.9841 0.6194 -1.5887 0.1226
R-squared 0.8939 Mean dependent var 13.5409
Adjusted R-squared 0.8939 S.D. dependent var 10.5896
S.E. of regression 3.4488 Akaike info criterion 5.3456
Sum squared resid 356.8205 Schwarz criterion 5.3919
Log likelihood -81.8574 Durbin-Watson stat 2.4165
AR1
Dependent Variable: DL_CORE2
Method: Least SquaresSample (adjusted): 2000Q1 2007Q3Included observations: 31 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
DL_CORE2(-1) 0.9269 0.0331 28.0348 0.0000
R-squared 0.9011 Mean dependent var 13.5409
Adjusted R-squared 0.9011 S.D. dependent var 10.5896
S.E. of regression 3.3300 Akaike info criterion 5.2756
Sum squared resid 332.6768 Schwarz criterion 5.3218
Log likelihood -80.7715 Durbin-Watson stat 2.4086
140/166

AR1d
Dependent Variable: DL_CORE2
Method: Least SquaresSample (adjusted): 2000Q1 2007Q3Included observations: 31 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.2176 1.0198 0.2134 0.8325
DL_CORE2(-1) 0.9173 0.0564 16.2704 0.0000
R-squared 0.9013 Mean dependent var 13.5409
Adjusted R-squared 0.8979 S.D. dependent var 10.5896
S.E. of regression 3.3843 Akaike info criterion 5.3385
Sum squared resid 332.1555 Schwarz criterion 5.4310
Log likelihood -80.7471 F-statistic 264.7242
Durbin-Watson stat 2.3891 Prob(F-statistic) 0.0000
AR1dt
Dependent Variable: DL_CORE2
Method: Least Squares
Sample (adjusted): 2000Q1 2007Q3Included observations: 31 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 25.5290 16.9304 1.5079 0.1428
@TREND -0.2389 0.1595 -1.4976 0.1454
DL_CORE2(-1) 0.7372 0.1323 5.5706 0.0000
R-squared 0.9086 Mean dependent var 13.5409
Adjusted R-squared 0.9021 S.D. dependent var 10.5896
S.E. of regression 3.3141 Akaike info criterion 5.3260
Sum squared resid 307.5219 Schwarz criterion 5.4648
Log likelihood -79.5528 F-statistic 139.1564
Durbin-Watson stat 2.1458 Prob(F-statistic) 0.0000

Tabel 20 Specifica țiile modelelor VAR testate
VAR1 VAR2 VAR3 VAR4 VAR5 VAR6 VAR7 VAR8 VAR9
444444333
π core2 √√√√√√√√√
π adm √√√√√√√√√
Δs_ef √√√√ √√√
Δs √
Δs_usd √
π flo √√√√ √
π comb √√√√√√√√√
ygap(HP) √√ √
Δzgap(HP) √
Δz √
Δy √V
a
r
i
a
b
i
l
enr laguriModelul
√

Tabel 21 Valorile calibrate ale pa rametrilor modelului semi-structural
Ecuația Parametri
AS AS 1 = 0,54 AS 2 = 0,31 AS 3 = 0,42
AD AD 1 = 0,80 AD 2 = -0,03 AD 3 = 0,17
PRF PRF 1 = 1,50 PRF 2 = 0,10 PRF 3 = 0,80

141/166

Anexa 2
Figura 52 Prognozele infla ției core2 pe 12 trimestre ale modelelor univariate
Prognoze insampl e 2001Q1-2007Q3
model ARIMA1
0.05.010.015.020.025.030.035.040.0
2000Q4 2001Q4 2002Q4 2003Q4 2004Q4 2005Q4 2006Q4
timp%Prognoze insampl e 2001Q1-2007Q3
model ARIMA2
0.05.010.015.020.025.030.035.040.0
2000Q4 2001Q4 2002Q4 2003Q4 2004Q4 2005Q4 2006Q4
timp%
Prognoze insampl e 2001Q1-2007Q3
model RWd
0.05.010.015.020.025.030.035.040.0
2000Q4 2001Q4 2002Q4 2003Q4 2004Q4 2005Q4 2006Q4
timp%Prognoze insampl e 2001Q1-2007Q3
model AR1d
0.05.010.015.020.025.030.035.040.0
2000Q4 2001Q4 2002Q4 2003Q4 2004Q4 2005Q4 2006Q4
timp%
Prognoze insampl e 2001Q1-2007Q3
model AR1
0.05.010.015.020.025.030.035.040.0
2000Q4 2001Q4 2002Q4 2003Q4 2004Q4 2005Q4 2006Q4
timp%Prognoze insampl e 2001Q1-2007Q3
model AR1dt
0.05.010.015.020.025.030.035.040.0
2000Q4 2001Q4 2002Q4 2003Q4 2004Q4 2005Q4 2006Q4
timp%
142/166

Figura 53 Prognozele infla ției core2 pe 12 trimes tre ale modelelor VAR

Prognoze insampl e 2001Q1-2007Q3
model VAR1
0.05.010.015.020.025.030.035.040.0
2000Q4 2001Q4 2002Q4 2003Q4 2004Q4 2005Q4 2006Q4
timp%Prognoze insampl e 2001Q1-2007Q3
model VAR2
0.05.010.015.020.025.030.035.040.0
2000Q4 2001Q4 2002Q4 2003Q4 2004Q4 2005Q4 2006Q4
timp%
Prognoze insampl e 2001Q1-2007Q3
model VAR3
0.05.010.015.020.025.030.035.040.0
2000Q4 2001Q4 2002Q4 2003Q4 2004Q4 2005Q4 2006Q4
timp%Prognoze insampl e 2001Q1-2007Q3
model VAR4
0.05.010.015.020.025.030.035.040.0
2000Q4 2001Q4 2002Q4 2003Q4 2004Q4 2005Q4 2006Q4
timp%
Prognoze insampl e 2001Q1-2007Q3
model VAR5
0.05.010.015.020.025.030.035.040.0
2000Q4 2001Q4 2002Q4 2003Q4 2004Q4 2005Q4 2006Q4
timp%Prognoze insampl e 2001Q1-2007Q3
model VAR6
0.05.010.015.020.025.030.035.040.0
2000Q4 2001Q4 2002Q4 2003Q4 2004Q4 2005Q4 2006Q4
timp%
143/166

Anexa 3

Figura 54 Graficele indicatorilor de performan ță în prognoz ă a modelor univariate

MAE pentru modelele univariate
0.001.002.003.004.005.006.007.008.009.00
1Q 2Q 3Q 4Q 5Q 6Q 7Q 8Q 9Q 10Q 11Q 12Q 13Q 14Q 15Q 16Q 17Q 18Q 19Q 20Q
ARIMA1 RWd AR1d AR1 AR1dt ARIMA2MAPE pentru modelele univariate
0.0050.00100.00150.00200.00250.00
1Q 2Q 3Q 4Q 5Q 6Q 7Q 8Q 9Q 10Q 11Q 12Q 13Q 14Q 15Q 16Q 17Q 18Q 19Q 20Q
ARIMA1 RWd AR1d AR1 AR1dt ARIMA2
RMSE pentru modelele univariate
0.001.002.003.004.005.006.007.008.009.0010.00
1Q 2Q 3Q 4Q 5Q 6Q 7Q 8Q 9Q 10Q 11Q 12Q 13Q 14Q 15Q 16Q 17Q 18Q 19Q 20Q
ARIMA1 RWd AR1d AR1 AR1dt ARIMA2Theil IC pentru modelele univariate
0.000.100.200.300.400.500.600.70
1Q 2Q 3Q 4Q 5Q 6Q 7Q 8Q 9Q 10Q 11Q 12Q 13Q 14Q 15Q 16Q 17Q 18Q 19Q 20Q
ARIMA1 RWd AR1d AR1 AR1dt ARIMA2

144/166

Figura 55 Graficele indicatorilor de performan ță în prognoz ă a modelor VAR

MAE pentru modele VAR
0.000.501.001.502.002.503.003.504.00
1Q
2Q
3Q
4Q
5Q
6Q
7Q
8Q
9Q
10Q11Q
12Q
13Q
14Q
15Q
16Q
17Q
18Q
19Q
20Q
VAR1 VAR2 VAR3 VAR4 VAR5 VAR6MAPE pentru modele VAR
0.0010.0020.0030.0040.0050.0060.0070.0080.00
1Q
2Q
3Q
4Q
5Q
6Q
7Q8Q
9Q
10Q
11Q12Q
13Q
14Q
15Q
16Q
17Q
18Q
19Q
20QVAR1 VAR2 VAR3 VAR4 VAR5 VAR6
RMSE pentru modele VAR
0.000.501.001.502.002.503.003.504.004.505.00
1Q
2Q
3Q
4Q
5Q
6Q
7Q
8Q
9Q
10Q
11Q
12Q
13Q
14Q
15Q
16Q
17Q
18Q
19Q
20Q
VAR1 VAR2 VAR3 VAR4 VAR5 VAR6Theil IC pentru modele VAR
0.000.050.100.150.200.250.300.350.400.45
1Q
2Q
3Q
4Q
5Q
6Q
7Q
8Q
9Q
10Q
11Q
12Q
13Q
14Q
15Q
16Q
17Q
18Q
19Q
20Q
VAR1 VAR2 VAR3 VAR4 VAR5 VAR6

145/166

Anexa 4

Figura 56 IRF a principalelor variabile din model la un șoc de cerere agregat ă

-3.0000-2.0000-1.00000.00001.00002.00003.00004.00005.0000
0Q1
2Q1
4Q1
6Q1
8Q1
10Q1
12Q1
14Q1
16Q1
πcpi πcore2 ΔsΔy-1.5000-1.0000-0.50000.00000.50001.00001.5000
0Q1
2Q1
4Q1
6Q1
8Q1
10Q1
12Q1
14Q1
16Q1
ygap zgap rgap
-0.2000-0.10000.00000.10000.20000.30000.40000.5000
0Q1
2Q14Q16Q1
8Q1
10Q1
12Q114Q116Q1
i r-1.5000-1.0000-0.50000.00000.50001.00001.5000
0Q1
2Q1
4Q1
6Q1
8Q1
10Q1
12Q1
14Q116Q1
s z IPC y

146/166

Figura 57 IRF a principalelor variabile din model la un șoc al prețurilor libere (core2)

-2.0000-1.5000-1.0000-0.50000.00000.50001.00001.5000
0Q1
2Q1
4Q1
6Q1
8Q1
10Q1
12Q1
14Q1
16Q1
πcpi πcore2 ΔsΔy-1.0000-0.8000-0.6000-0.4000-0.20000.00000.20000.4000
0Q1
2Q14Q1
6Q1
8Q1
10Q112Q1
14Q1
16Q1
ygap zgap rgap
-0.2000-0.10000.00000.10000.20000.30000.40000.5000
0Q1
2Q1
4Q1
6Q1
8Q1
10Q1
12Q114Q1
16Q1
i r-1.0000-0.8000-0.6000-0.4000-0.20000.00000.20000.40000.60000.8000
0Q1
2Q1
4Q1
6Q18Q1
10Q1
12Q1
14Q116Q1
s z IPC y

147/166

Figura 58 IRF a principalelor variabile din model la un șoc de dobândă

-2.0000-1.5000-1.0000-0.50000.00000.50001.0000
0Q1
2Q1
4Q1
6Q1
8Q1
10Q1
12Q1
14Q1
16Q1
πcpi πcore2 ΔsΔy-0.6000-0.4000-0.20000.00000.20000.40000.60000.80001.0000
0Q1
2Q14Q1
6Q1
8Q1
10Q112Q1
14Q1
16Q1
ygap zgap rgap
-0.20000.00000.20000.40000.60000.80001.0000
0Q1
2Q14Q16Q1
8Q1
10Q1
12Q114Q1
16Q1
i r-0.5000-0.4000-0.3000-0.2000-0.10000.00000.10000.20000.30000.4000
0Q1
2Q1
4Q1
6Q18Q1
10Q1
12Q1
14Q116Q1
s z IPC y

148/166

Anexa 5

Figura 59 Performan ță în prognoz ă pentru combina ții de AS3 și PRF1

149/166

150/166

Anexa 6

Figura 60 Performan ță în prognoz ă pentru combina ții de AD2 și AD3

151/166

152/166

Bibliografie
Bibliografia capitolului 1

Bernanke Ben S. și Frederic S. Mishkin (1997), “Infla tion targeting: a new framework for
monetary policy?”, NBER Working Paper No. 5893, January 1997.
Bernanke, Ben S. (2007), Speech at the Cato Institute 25th Annual Monetary Conference,
Washington, D.C., November 14, 2007.
Bernanke, Ben S., Thomas La ubach, Frederic S. Mishkin și Adam S. Posen (1999), “Inflation
Targeting: Lessons from the International Experience”, Princeton University Press:
Princeton.
Blanchard Olivier (2004), “Fiscal Dominance a nd Inflation Targeting: Lessons from Brazil”,
NBER Working Paper No. 10389, March 2004.
Blinder, A. S. (1999), “Central Bank credib ility: Why do we care? How do we build it?”,
NBER Working Paper no. 7161 , June 1999.
Calvo Guillermo A. și Frederic S. Mishkin (2003), “The mirage of exchange rate regimes for
emerging market countries”, NBER Working Paper no. 9808 , June 2003.
Carare, Alina și Mark R Stone (2003), “Infla tion Targeting Regimes”, IMF Working Paper
no. 9/2003 , January 2003.
Carare, Alina, Andrea Schaechter, Mark Stone și Mark Zelmer (2002), “Establishing Initial
Conditions in Support of Inflation Targeting”, IMF Working Paper no. 102/2002, June
2002.
Eijffinger, Sylvester C.W. și Petra M. Geraats (2004), ”H ow Transparent Are Central
Banks?”, Cambridge Working Papers in Economics 0411, Faculty of Economics
(formerly DAE), University of Cambridge , January 2004.
Faust Jon și Lars E. O. Svensson (1998), “Transparency and credibility: monetary policy with
unobservable goals”, NBER Working Paper No. 6452 , March 1998.
Fracasso, Andrea, Hans Genberg și Charles Wyplosz (2003), „How Do Central Banks Write?
An Evaluation of Inflation Targeting Central Banks”, Geneva Reports on the World
Economy Special Report 2 .
Geraats, Petra M. (2002), “Central bank transparency”, Economic Journal 112, F532–F565.
Haldane Andrew (1998), “Pursu ing Price-Stability Evidence from the United Kingdom and
Other Inflation-Targeters”, Workshop on Inflation Targeting, Prague, Czech Republic
September 14–15, 1998.
Hoeller Peter și Pierre Poret (1991), “Is P-star a good indicator of inflationary pressure in
OECD countries?”, OECD Economic Studies no.17 , Autumn 1991.
IMF (2005), World Economic Outlook , September 2005: Chapter 4 : Does Inflation Targeting
Work In Emerging Markets?.
IMF (2006), Monetary and Financial Systems Departm ent, Policy and Development Review
Department, and Research Department, 2006, “Inflation Targeting and the IMF”, March
16, 2006.
153/166

Isarescu, Mugur (2005), “Raport trimestrial asupra infla ției – noiembrie 2005”, situl BNR,
prezentare a Guvernatorului BNR în cadrul conferin ței de pres ă, Bucure ști, 16 noiembrie
2005.
Issing, Otmar (2005), “Communi cation, transparency, accountab ility: Monetary policy in the
twenty-first century”, Federal Reserve Bank of St. Louis Review , March/April 2005, 87(2,
Part 1), pp. 65-83.
Laidler, David (2007), Successes and Failure s of Monetary Policy since the 1950s, EPRI
Working Paper Series, Working Paper no. 2007-2 , October 2007.
Leiderman, Leonardo ș i Gil Bufman (2000), „Inflation ta rgeting under a crawling band
exchange rate regime: lessons from Israel” în „Inflation Targeting in Practice”, ed. Mario
I. Blejer, Alain Ize, Alfredo M. Leone, Sergio Werlang, IMF, March 20–21, 2000.
Mishkin Frederic S. (1999), “International Experiences with Different Monetary Policy
Regimes”, Journal of Monetary Economics, Vol. 43, #3: 579-606.
Mishkin Frederic S. (2001), “From Monetary Ta rgeting to Inflation Targeting: Lessons from
Industrialized Countries”, Policy Research Working Paper no. 2684 , October 2001.
Mishkin Frederic S. ș i Klaus Schmidt-Hebbel (2007), “Does inflation targeting make a
difference?”, NBER Working Paper no. 12876, January 2007.
Mishkin, Frederic S. (2000), ”What should Central Banks do?”, Working Paper presented at
the Homer Jones Lecture, Federal Reserve Bank of St. Louis , March 2000.
Mishkin, Frederic S. (2004a), “Can Ce ntral Bank Transparency Go Too Far?”, NBER
Working Paper No. 10829 , October 2004.
Mishkin, Frederic S. (2004b), “The role of out put stabilization in th e conduct of monetary
policy”, NBER Working Paper No. 9291 , October 2002.
Mishkin, Frederic S. (2004c), “Can Infl ation Targeting Work in Emerging Market
Countries?”, NBER Working Paper No. 10646, July 2004.
Morandé, Felipe și Klaus Schmidt-Hebbel (2000), „Moneta ry Policy and Inflation Targeting
in Chile” în „Inflation Targeting in Practice”, ed. Mario I. Blejer, Alain Ize, Alfredo M.
Leone, Sergio Werlang, IMF , March 20–21, 2000.
Paulin Graydon (2006), “Credibility with Flexib ility: The evolution of inflation targeting
regimes, 1990-2006”, Bank of Canada Review , Summer 2006.
Popa, Cristian, S. Rosentuler, E. Iorga, W. Salater, D. R. Sasu, A. Codirlașu (2002), “ Țintirea
directă a inflației: o nouă strategie de politic ă monetar ă – cazul României”, Caietul de
Studii al BNR nr. 10 , Aprilie 2002.
Rose, Andrew K. (2006), “A stable international monetary system emerges: inflation targeting
is Bretton Woods, reversed”, NBER Working Paper No. 12711 , November 2006.
Svensson Lars E.O. (1998), “Open-Economy Inflation Targeting”, NBER Working Paper no.
6545, May 1998.
Svensson Lars E.O. (1999a), “Does the P* model provide any rationale for monetary
targeting?”, Seminar Paper No. 671, Institute for International Economic Studies,
Stockholm University, June 1999.
Svensson Lars E.O. (1999b), “Price stability as a target for monetary policy: defining and
maintaining price stability”, Seminar Paper No. 673, Institute for Intern ational Economic
Studies, Stockholm University , June 1999.
Svensson Lars E.O. (1999c), “Price Level Targ eting vs. Inflation Targeting: A Free Lunch?”
Journal of Money, Credit and Banking 31 (1999) 277-295.
154/166

Svensson Lars E.O. (2005), “Monetary po licy with judgment: forecast targeting”,
International Journal of Ce ntral Banking vol. 1 no. 1 , May 2005.
Svensson Lars E.O. (2006), “Optimal inflation targeting: further developments of inflation
targeting”, Central Bank of Chile Working Papers no. 403 , December 2006.
Svensson, Lars E.O. (1997), “Inflation Fore cast Targeting: Implementing and Monitoring
Inflation Targets”, European Economic Review 41 , 1111-1146.
Todter Karl-Heinz (2002), “Mone tary indicators and policy rules in the P-star model”,
Deutsche Bundesbank Discussion paper no. 18 , June 2002.
Vacarel, Iulian și Florin Georgescu (2006), “Finan țe Publice”, edi ția a V-a, Editura Didactic ă
și Pedagogic ă, 2006.
Woodford Michael și Lars E.O. Svensson (2003), “Imp lementing Optimal Policy through
Inflation-Forecast Targeting”, NBER Working Paper No. 9747 , May 2003.
155/166

Bibliografia capitolului 2

Bean C., J. Larsen și K. Nikolov (2002), “Finan cial frictions and the monetary transmission
mechanism: theory, evidence and policy implications”, ECB Working Paper nr. 113.
Bernanke, B.S., M. Gertler și S. Gilchrist (1999), “The financ ial accelerator in a quantitative
business cycle framework”, in J. B. Taylor and M. Woodford (eds.), Handbook of
Macroeconomics , 1C, Amseterdam: North-Holland 1341-96.
Bernanke, B. și A. Blinder (1988), “Credit, money, and aggregate demand”, American
Economic Review , 78, 435-9.
Bernanke, B. și A. Blinder (1992), “The federal funds rate and the channels of monetary
transmission”, American Economic Review , 82, 901-21.
Blanchard O. J., D. Quah (1989), “The dyna mic effects of aggregate demand and supply
disturbances”, The American Economic Review , vol. 79, no. 4
Blanchard O. J., D. Quah (1993), “The dyna mic effects of aggregate demand and supply
disturbances: reply”, The American Economic Review , vol. 83, no. 3
Bond, S. și C. Meghir (1994a), “Dynamic investment models and the firm’s financial policy”,
Review of Economic Studies 61, 197-222.
Bond, S. și C. Meghir (1994b), “Financial cons traints and company investments”, Fiscal
Studies 15(2), 1-18.
Bond, S. și J. G. Cummins (2000), “Noisy share pr ices and the Q model of investment”,
University of Oxford and Federal Reserve Board , mimeo.
Butzen, P., C. Fuss și P. Vermeulen (2001), “The interest rate and credit channels in Belgium:
an investigation with micro-level firm data”, ECB Working Paper nr. 107.
Canova F., G. de Nicolo (2000), “Monetary dist urbances matter for business fluctuations in
the G-7”, International Finance Discussion Pape r, Board of Governors of the FED , no.
660, February 2000.
Carlstrom, C.T. și T.S. Fuerst (2000), “Monetary shocks , agency costs and business cycles”,
Federal Reserve Bank of Cleveland , Working Paper 0011.
Carrasquilla, A., “Monetary policy transmission: the Colombian case”, BIS.
Cecchetti, S. G. (1999), “Leg al structure, financial stru cture and the monetary policy
transmission mechanism”, Federal Reserve Bank of New York Economic Policy Review,
July; NBER Working Paper no. 7151.
Chami, R., T. F. Cosimano și C. Fullenkamp (1999), “The stoc k market channel of monetary
policy”, IMF Working Paper no. 22/1999.
Chatelain, J.B. și A. Tiomo (2001), “Monetary investment , the cost of capital, and monetary
policy in the nineties in France: a panel data investigation”, ECB Working Paper no. 106.
Chatelain, J.B., A. Generale , I. Hernando, P. Vermeulen și U. von Kalckreuth (2003), “Firm
investment and monetary transmission in the euro area”, ECB Working Paper nr. 112.
Chow G. C., A. Lin (1971), “Best linear unbiased interp olation, distribution, and extrapolation
of time series by related series”, The Review of Economics and Statistics , volume 53, issue
4, November 1971.
156/166

Chow G. C., A. Lin (1976), “Best linear unbiased estimation of missing observations in an
economic time series”, Journal of the American Statistical Association , Volume 71, Issue
355, September 1976.
Christiano L., Eichenbaum M. și C. Evans (2000), “Monetary policy shocks: What have we
learned and to what end?”, J. Taylor and M. Woodf ord (eds.), Handbook of
Macroeconomics , North Holland.
Collins, C., J. Morsink și T. Bayoumi (1999), “A peek inside the black box: the monetary
transmission mechanism in Japan”, IMF Working Paper nr. 137.
Cooley, T., V. Quadrini și R. Marimon (2001), “Aggregate consequences of limited contract
enforceability”, Harvard University ș i Universitat Pompeu Fabra , mimeo.
Cummins, G., K. Hasset și S.D. Oliner (1999), “Investment behavior, observable
expectations, and internal funds”, Board of Governors of the Federal Reserve System ,
Finance and Economics Discussion Paper 99/27.
De Haan, L. (2001), “The impact of monetary policy on bank lending in the Netherlands”,
ECB Working Paper 98.
Devereux, M. și F. Schiantarelli (1990), “I nvestment, financial factor s and cash flow from UK
panel data”, in Hubbard (ed.), Information, Capital Markets and Investment , Chicago,
University of Chicago Press.
Dwyer M. (1998), “Impulse response priors for discriminating structural vector
autoregressions”, Working Paper Number 780, Department of Economics, University of
California , August 1998.
Ehrmann, M. (1998), “Will EMU generate asymmetry? Comparing monetary policy
transmission across eu ropean countries”, EUI Working Paper no. 28.
Ehrmann, M., L. Gambacorta, J. Martinez-Pages, P. Sevestre și A. Worms (2003), “Financial
systems and the role of banks in monetary po licy transmission in the Euro Area”, în I.
Angeloni, A. Kashyap and B. Mojon (ed.), Monetary Policy Transmission in the Euro
Area , Cambridge University Press, 2003, 235-70.
Eichenbaum M. și C. Evans (1995), “Some empirical evid ence on the effects of shocks to
monetary policy on exchange rates”, Quarterly Journal of Economics , November 1995, p
975-1009.
Farinha, L. și C. R. Marques (2001), “The bank le nding channel of monetary policy:
identification and estimation using Portuguese micro bank data”, ECB Working Paper no.
102.
Favero, C.A., F. Giavazzi, L. Flabbi (1999), “The transmission mechanism of monetary
policy in Europe, evidence fr om banks balance sheets”, NBER Working Paper no. 7231.
Fazzari S.M., G.R. Hubbard și B.C. Petersen (1988), “Financing constrains and corporate
investment”, Brookings Papers on Economic Activity 1, 141-95.
Fiorella, De Fiore (1998), “The transm ission of monetary policy in Israel”, IMF Working
Paper no. 114/1998.
Francisco Gil, Diaz, “Monetary policy a nd its transmission channels in Mexico”, BIS.
Gaiotti, E. și A. Generale (2003), “Monetary policy and firm’s investment in Italy”, în I.
Angeloni, A. Kashyap and B. Mojon (ed.), Monetary Policy Transmission in the Euro
Area , Cambridge University Press, 2003, 198-212.
Gali J. (1992), “How we ll does the IS-LM model fit postwar US data?”, Quarterly Journal of
Economics , May 1992.
157/166

Gambacorta, L. (2001), “Bank-Specific Charac teristics and Monetary Policy Transmission:
The Case of Italy”, ECB Working Paper no. 103.
Gerlach S. și F. Smets (1995), “The monetary transm ission mechanism: evidence from the G7
countries”, CEPR Discussion Paper no. 1219.
Gilchrist, S. și C.P. Himmelberg (1995), “Evidence on the role of cash flow for investment”,
Journal of Monetary Economics 36(3), 571-72.
Hayashi, F. (1982), “Tobin’s marginal Q and average Q: a neoclassical interpretation”,
Econometrica 50, 213-24.
Hernando, I. (2000), “Identificati on of monetary policy in Spain”, prepared for MTN , mimeo.
Hernando, I. și J. Martinez-Pages (2001), “Is there a bank lending chan nel of monetary policy
in Spain?”, ECB Working Paper no. 99.
Kakes, J., J. Egbert, S. P. Maiery ( 1999), “Monetary transmission and bank lending in
Germany”, Gronigen University.
Kakes, J., (2000), “Monetary transmission in Europe: the role of financial markets and
credit”, Cheltenham, Edward Elgar.
Kashyap, A. K., J. C. Stein și D.W. Wilcox (1993), “Monetary policy and credit conditions:
evidence from the composition of external finance”, American Economic Review 83, 78-
98.
Kashyap, A. și J. C. Stein (1995), “The impact of monetary policy on bank balance sheets”,
Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy 42, 151-95.
Kashyap, A. și J. C. Stein (2000), “What a million observations on banks say about the
transmission of monetary policy?”, American Economic Review , 90(3), 407-28.
Kaufmann, S. (2001), “The cross-sectional an d the time dimension of the bank lending
channel: the Austrian case”, ECB Working Paper no. 97.
Kim S. și N. Roubini (2000), “Exchange rate anomalies in the indus trial countries: a solution
with a structural VAR approach”, Journal of Monetary Economics , 45(3), p 561-586.
Kiyotaki, N. și J. Moore (1997a), “Credit cycles”, Journal of Political Economy 105, 211-48.
Kiyotaki, N. și J. Moore (1997b), “Credit chains”, London School of Economics, mimeo.
Lippi M. și L. Reichlin (1994), “Diffusion of tec hnical change and the decomposition of
output into trend and cycle”, The Review of Economic Studies , Vol. 61, No. 1, January
1994.
Lipschitz L., T. Lane și A. Mourmouras (2002), “The Tošovský dilemma
– capital surges in transition countries”, IMF, Finance and Development , September 2002,
volume 39, number 3.
Loupias, C., F. Savignac și P. Sevestre (2001), “Is there a bank-lending channel in France?
Evidence from bank panel data”, ECB Working Paper no. 101.
Mishkin, F. S. (1998), “The Economics of Mo ney, Banking and Fina ncial Markets – fifth
edition”, Addison-Wesley.
Mojon, B. și G. Peersman (2001), “A VAR description of the effects of monetary policy in
the individual countries of the euro area”, ECB Working Paper nr. 92.
Nemenyi, Judith (1996), “Monetary policy in Hungary”, in Monetary Policy in Transition:
Strategies, Instruments and Transmission Mechanisms , ONB, 1996, 131-162.
Oliner, S. D. și G. D. Rudebusch (1995), “Is there a bank lending channel for monetary
policy?”, Federal Reserve Bank of San Francisco, Economic Review, 2 , 3-20.
158/166

Oliner, S. D. și G. D. Rudebusch (1996), “Is there a broad credit channel for monetary
policy?”, Federal Reserve Bank of San Francisco, Economic Review, 1, 3-13.
Paustian, M. (2006), “When do sign rest rictions work?”, Working Paper, Bowling Green State
University , December 2006.
Peersman, G. și F. Smets (2003), “The Monetary Tran smission Mechanism in the Euro Area:
Evidence from VAR Analysis”, în I. Ange loni, A. Kashyap and B. Mojon (ed.), Monetary
Policy Transmission in the Euro Area , Cambridge University Press, 2003, 36-56.
Ramsey, V. A. (1993), “How important is the cr edit channel in the tran smission of monetary
policy”, IMF Working Paper , March 1993.
Romer, C., D. Romer (1989), “Does monetary po licy matter? A new test in the spirit of
Friedman and Schwartz”, NBER Macroeconomic Annual 1989 , Cambridge, MIT Press.
Romer, C., D. Romer (1994), “Credit channel or credit actions? An Inte rpretation of Postwar
Transmission Mechanism”, NBER Working Paper 4485.
Rzszard Kokoszcznski (ONB, 1996), “Monetary polic y in Poland: strategies, instruments and
transmission mechanism”, în Monetary Policy in Transition: Strategies, Instruments and
Transmission Mechanisms , ONB, 1996, 162-167.
Sigfried, N. A. (2000), “Microeconometric evidence for a German credit channel”, Hamburg
University.
Sims C. A. (1972), “Money, income and causality”, American Economic Review , American
Economic Association, vol. 62( 4), pages 540-52, September.
Sims C. A. (1980), “Macroeconomics and reality”, Econometrica , Econometric Society, vol.
48(1), pages 1-48, January.
Sims C. A. (1986), “Are forecasting models usable for policy analysis?”, Federal Reserve
Bank of Minneapolis Quarterly Review , no. 10, Federal Reserv e Bank of Minneapolis,
issue Win, pages 2-16.
Sims C. A. (1992), “Interpret ing the macro-economic time seri es facts: the effects of
monetary policy”, European Economic Review , Elsevier, vol. 36(5), pages 975-1000,
June.
Sims C. A. și T. Zha (1998), “Does monetary policy generate recessions?”, Federal Reserve
Bank of Atlanta , Working Paper 98-12.
Sophocles, N. B., N. C. Kamberoglou și G. T. Simigiannis (2001), “Is there a bank lending
channel of monetary policy in Greece ? Evidence from ba nk level data”, ECB Working
Paper 104.
Stiglitz, J. și A. Weiss (1981), “Credit rationing in markets with imperfect information”,
American Economic Review 71, 393-410.
Topi, J. și J. Vilmunen (2001), “Transmission of moneta ry policy shocks in Finland: evidence
from bank-level data on loans”, ECB Working Paper 100.
Uhlig H. (1992), “What macroeconomists should know about unit roots as well: The Bayesian
perspective”, Princeton University, Econometric Research Program, Research
Memorandum No. 367, June 1992.
Uhlig H. (1999), “What are the effects of monetary polic y on output? Results from an
agnostic identification procedure”, Tilburg University Working Paper , March 1999.
Uhlig H. (2005), “What are the effects of monetary polic y on output? Results from an
agnostic identification procedure”, Journal of Monetary Economics no. 52.
Uhlig H. (2006), “Sign restri ctions and Bayesian VARs”, ZEI, Bonn University , June 2006.
159/166

Van den Heuvel, S. (2001), “The bank capital channel of monetary policy”, University of
Pennsylvania, Wharton School , mimeo.
Vonnák B. (2006), “Estimating the effect of H ungarian monetary policy within a structural
VAR framework”, in Monetary transmission in Hungary , chapter 7, Magyar Nemzeti
Bank.
Worms, A. (2001), “The reaction of bank lending to monetary policy measures in Germany”,
ECB Working Paper 96.
160/166

Bibliografia capitolului 3

Balassa, Bela (1964), The Purchasing-Powe r-Parity Doctrine: A Reappraisal, Journal of
Political Economy 72(6). 584–596.
Church, K. B. (1998), Properties of the Funda mental Equilibrium Exchange Rate in the
Treasury Model, University of Warwick, Discussion Paper No.53.
Clark, Peter B. și Ronald MacDonald (1998), Exchange Rates and Economic Fundamentals:
A Methodological Comparison of BEERS and FEER, IMF Working Paper no. 67/1998.
Clark, Peter B. și Ronald MacDonald (2000), Filtering the BEER: A Permanent and
Transitory Decomposition, IMF Working Paper no.144/2000.
Coudert, Virginie și Cécile Couharde (2002), Exchange Rate Regimes and Sustainable
Parities For CEECs in the Run-up to EMU Membership, CEPII no. 2002-15.
Crespo-Cuaresma, Jesús, Jarko Fidrmuc și Ronald MacDonald, (2002) The monetary
approach to exchange rates in the CEECs, BOFIT Discussion Papers no. 15/2002.
De Broeck Mark și Torsten Sløk (2001), Interpreting Re al Exchange Rate Movements in
Transition Countries, BOFIT Discussion Papers no. 7/2001.
Detken, C., A. Dieppe, J. Henry, C. Marin și F. Smets (2002), Model Uncertainty And The
Equilibrium Value Of The Real Effective Euro Exchange Rate, ECB Working Paper
Series No. 160/2002.
Driven, Rebecca, Simon Wren Lewis, John Williamson and Molly Mahar (2000), Real
Exchange Rates for the Year 2000, Peter G Peterson, Institu te for International
Economics.
Driver, Rebeca L., P. F. Westaway (2004), C oncepts of equilibrium exchange rates, Bank of
England, Working Paper no. 248.
Edwards, Sebastian and Miguel A. Savastano (1999), Exchange Rates in Emerging Countries:
What Do We Know? What Do We Need to Know?, NBER Working Paper 7228.
Égert, Balázs (2002), Investigating the Balass a-Samuelson hypothesis in transition: Do we
understand what we see?, BOFIT Discussion Papers no.11/2003.
Égert, Balázs (2003), Nominal and Real C onvergence in Estonia: The Balassa-Samuelson
(Dis)connection: Tradable Goods, Regulated Prices and Other Culprits. Eesti Pank
Working Paper no. 4.
Égert, Balázs (2003), Nominal and Real C onvergence in Estonia: The Balassa-Samuelson
(Dis)connection: Tradable Goods, Regulated Prices and Other Culprits. Eesti Pank
Working Paper no. 4.
Égert, Balázs (2004), Assessing equilibrium ex change rates in CEE acceding countries: Can
we have DEER with BEER without FEER? A critical survey of the literature, BOFIT
Working Paper no. 1/2004.
Égert, Balázs (2005), Equilibrium Exchange Ra tes in Southeastern Europe, Russia, Ukraine
and Turkey: Healthy or (Dutch) Diseased?, William Davidson Instit ute Working Paper no.
770.
Égert, Balázs și Amina Lahrèche-Révil (2003), Estimating the Fundamental Equilibrium
Exchange Rate of Central and Eastern European Countries The EMU Enlargement
Perspective, CEPII no. 2003-05.
161/166

Egert, Balázs și Kirsten Lommatzsch (2003), Equilibrium Real Exchange Rates in Acceding
Countries: How Large is our Confidence (Interval)?, ONB Focus on transition no. 2/2003.
Egert, Balázs și Kirsten Lommatzsch (2004), Equilibrium Exchange Rates in the Transition:
The Tradable Price-Based Real Appreciation and Estimation Uncertainty, BOFIT
Discussion Papers no. 9/2004.
Feyzioglul, Tarhan (1997), Estimating the Equi librium Real Exchange Rate: An Application
to Finland, IMF Working Paper no. 109/1997.
Georgescu, Florin, 2007, “Recent macroeconomic and banking system developments”, situl
BNR, prezentare a Prim-vice-guvernatorului BNR la Forumul Economic , Budapesta, mai
2007.
Habermeier, Karl F. și Mario Mesquita (1999) , Long-Run Exchange Rate Dynamics: A Panel
Data Study, IMF Working Paper no.50/1999.
Imbs, Jean, Haroon Mumtaz, Morten Ravn și Helene Rey (2003), PPP Strikes Back:
Aggregation and the Real Exchange Rate, IMF Working Paper no.68/2003.
Isard, Peter (2006), Unc overed Interest Parity, IMF Working Paper no. 06/96.
Johan Mathisen (2003), Estima tion of the Equilibrium Real Exchange Rate for Malawi, IMF
Working Paper no. 104/2003.
Kim, Byung-Yeon și Iikka Korhonen (2002), Equilibrium exchange rates in transition
countries: Evidence from dynamic heterogeneous panel models, BOFIT Discussion
Papers no. 15/2002.
MacDonald, Ronald (1997), What Determines R eal Exchange Rates? The Long and Short of
It, IMF Working Paper no. 21/1997.
MacDonald, Ronald (2000), Concepts to calculat e equilibrium exchange rates: an overview,
Deutsche Bundesbank, Discussion Paper no. 3/2000.
MacDonald, Ronald și Luca Ricci (2003), Estimation of the Equilibrium Real Exchange Rate
for South Africa, IMF Working Paper no. 21/1997.
Maeso-Fernandez, Francisco, Chiara Osbat și Bernd Schnatz (2001), Determinants of the
Euro Real Effective Exchange Rate: A BEER/PEER Approach, ECB Working Paper
Series No. 85/2001.
Maeso-Fernandez, Francisco, Chiara Osbat și Bernd Schnatz (2004), Towards the Estimation
of Equilibrium Exchange Rate s for CEE Acceding Countries: Methodological Issues and a
Panel Cointegration Perspective, ECB Working Paper Series No. 353/2004.
Nilsson, Kristian (2002), Do Fundamentals Explain the Behavior of the Real Effective
Exchange Rate?, NIER Working Paper No. 78, March 2002.
Paiva, Claudio (2001), Competitiveness and the Equilibrium Exchange Rate in Costa Rica,
IMF Working Paper no. 23/2001.
Radulescu, Bogdan și Nicolae Covrig (2005), “Cursul real efectiv de echilibru în România:
Informații oferite de abordarea BEER”, noiembrie 2005, DMPM / BNR.
Rahn, Jörg (2003), Bilateral equilibrium exchange rates of EU accession countries against the
euro, BOFIT Discussion Papers no.11/2003.
Rogoff, Kenneth (1996), The Purchasing Power Parity Puzzle, Journal of Economic
Literature, Vol. 34, No. 2 (Jun., 1996), 647-668.
Rogoff, Kenneth, Kenneth A. Froot și Michael Kim (2001), The Law of One Price Over 700
Years, IMF Working Paper no.174/2001.
162/166

Šmídková, K. , R. Barrell și D. Holland (2002), Estimates of Fundamental Real Exchange
Rates for the Five EU Pre-Accession Countries, CNB Working Paper no. 2/2002.
Šmídková, Kate řina (1998), Estimating the FEER for the Czech Economy, Czech National
Bank Institute of Economy, Working Paper Series 87.
Spatafora, Nikola și Emil Stavrev (2003), The Equilibri um Real Exchange Rate in a
Commodity Exporting Country:The Case of Russia, IMF Working Paper no. 93/2003.
Stein, Jerome L (2005), The Transition Econo mies: A Natrex Evaluation of Research, Cesifo
Working Paper no. 1449.
Sundararajan, V., M. Lazare, și S. Williams (1999), Exchange Rate Unification, the
Equilibrium Real Exchange Rate, and Choice of Exchange Rate Regime: The Case of the
Islamic Republic of Iran, IMF Working Paper no. 15/1999.
Wadhwani, Sushil B. (1999), Currency Puzzles, Speech at London School of Economics,
Bank of England.
163/166

Bibliografia capitolului 4

Adalid, Ramon, Gunter Coenen, Peter McAdam și Stefano Siviero (2005), “The Performance
and Robustness of Interest-Rate Rule s in Models of the Euro Area”, International Journal
of Central Banking , May 2005.
Ball, L. (1997), “Efficient ru les for monetary policy”, NBER, WP 5952.
Ball, L. (1999), “Policy Rules for Open Economies” in “Monetary Policy Rules” ed by J.
Taylor, NBER Conference Report (NBER WP 6760).
Batini, N., A. Haldane (1998), “Forwa rd-Looking Rules for Monetary Policy”, NBER, WP
6543.
Black, Richard, Vincenzo Cassino, Aaron Drew , Eric Hansen, Benjamin Hunt, David Rose
and Alasdair Scott (1997), “The Forecas ting and Policy System: the core model”, Reserve
Bank of New Zealand Research Paper No.43, Wellington.
Calvo, G. A. (1983), “Staggered prices in a utility-maximizing framework”, Journal of
Monetary economics 12 (3), 383—398.
Canova, Fabio (2005), “Methods for Applied M acroeconomic Research”, version 5.0,
November 13, 2005.
Christou, Costas, Alexander Klemm și Andrew Tiffin (2007), “Rom ania: Selected Issues”,
IMF Country Report No. 07/220 , May 2007.
Clarida, R., J. Gali, M. Gertler (1997), “Monetary Policy Rules in Practice: Some
International Evidence”, NBER, WP 6254.
Coats, W., D. Laxton și D. Rose (2003), “The Czech Natio nal Bank’s forecasting and policy
analysis system”, CNB Working Paper.
Enders, Walter (2004), “Applied Econom etric Time Series”, second edition, John Wiley and
Sons , 2004.
Favero, Carlo A. (2001), “Applied Macroeconometrics”, Oxford University Press , New York,
2001.
Fuhrer, Jeffrey C. (1998), “An Optimising Model For Monetary Policy Analysis: Can Habit
Formation Help?”, Reserve Bank of Australia Research Discussion Paper no. 9812,
September 1998.
Gali, Jordi (2000), “ The return of the Phillips curve and other recent developments in business
cycle theory ” Spanish Economic Review , Springer, vol. 2(1), pages 1-10.
Greene, William H. (2000), “Econometric Analysis”, Prentice Hall , 2000.
Hamilton, James D. (1994), “Time Series Analysis”, Princeton University Press , 1994.
Harrison Richard, Kalin Nikolov, Meghan Quinn, Gareth Ramsay,Alasdair Scott și Ryland
Thomas (2005), “The Bank of England Quarterly Model”, Bank of England Working
Paper, January 2005.
Henderson, D. și McKibbit W. (1993), “An assessmen t of some basic monetary policy
regimes pairs”, in Evaluating policy regimes: New re search in macroeconomics, Ed. R.
Bryant, Washington D.C.: Brookings Institution.
Holmberg K. (2006), “Derivation and estimation of a new Keynesian Phillips curve in a small
open economy”, Sveriges Riksbank Work ing Paper Series no. 197, May 2006.
164/166

Holmberg, Karolina (2006), “Derivation and Es timation of a New Keynesian Phillips Curve
in a Small Open Economy”, Sveriges Riksbank Working Paper Series No. 197, May 2006.
King, Robert G. (2000), “The new IS-L M model: language, logic, and limits”, Federal
Reserve Bank of Richmond Economic Quarterly Volume 86/3 Summer 2000.
Laxton, D. și A. Scott (2000), “On develo ping a structured foreca sting and policy analysis
system designed to support inflation-forecast targeting”, Inflation Targeting Experiences:
England, Finland, Poland, Mexico, Brazil, Ch ile (Ankara: The Central Bank of The
Republic of Turkey), pp. 6-63.
Levin A., Wieland V. și Williams J.C. (2001), “The perfor mance of forecast-based monetary
policy rules under model uncertainty”, ECB WP no. 68, July 2001.
Levin, A. T. și J. C. Williams (2003), “Robust Moneta ry Policy with Competing Reference
Models”, Journal of Monetary Economics, 50, 945-975.
Levin, A., V. Wieland și J.C. Williams (1999), “Robustness of Simple Monetary Policy Rules
under Model Uncertainty,” in John B. Taylor, ed., Mone tary Policy Rules, Chicago:
University of Chicago Press, 1999, pp. 263–299.
McCallum, B.T. (2000), “Alterna tive Monetary Policy Rules: A Comparison With historical
Settings for the United States, The United Kingdom and Japan”, NBER WP 7725.
Ramón A., Günter Coenen, Peter McAdam și Stefano Siviero (2005), “The performance and
robustness of interest-rate rules in models of the euro area”, ECB WP no. 479, April 2005.
Richard Black, Vincenzo Cassino, Aaron Drew , Eric Hansen, Benjamin Hunt, David Rose și
Alasdair Scott (1997), “The Forecasti ng and Policy System: the core model”, Reserve
Bank of New Zealand, Research Paper no. 43, August 1997.
Rotenberg, Julio J. (1987), “The new Keynesian Microfoundations”, NBER Macroeconomics
Annual 2 : 69-104, 1987.
Rudebusch G. și Lars E. O. Svensson (1999), “Policy Rules for Inflation Targeting”, in
“Monetary Policy Rules” ed by J. Taylor, NBER Conference Report.
Rudebusch, Glenn D. și Lars E. O. Svensson (1998), “Polic y Rules for Inflation Targeting”,
NBER WP 6512.
Rudebusch, Glenn D. și Lars E. O. Svensson (1999), “E urosystem Monetary Targeting:
Lessons from U.S. Data”, NBER WP 7179.
Svensson, L.E.O. (1999a), “Inflation Targeting: Some Extensions”, Scandinavian Journal of
Economics, 101, 337-361 .
Svensson, L.E.O. (1999b), “Open-Economy Inflation Targeting“, Journal of International
Economics.
Taylor, J. B. (1980), “Aggregate D ynamics and Staggered Contracts”, Journal of Political
Economy, 88, 1-24.
Taylor, J. B. (1980), “Aggregate dyna mics and staggered contracts”, Journal of Political
Economy 88 (1), 1—23.
Taylor, J.B. (1993), “Discretion Ve rsus Policy Rules in Practice”, Carnegie-Rochester
Conference Series on Public Policy, 39, 195-214.
Taylor, J.B. (2000), “The Mone tary Transmission Mechanism a nd the Evaluation of Monetary
Policy Rules“, Central Bank of Chile, WP 87.
Taylor, J.B. (2001), “The Role of the Exch ange Rate in Monetary Policy Rules“, Stanford
University.
165/166

Taylor, J.B. ed. (1999), “Monetary Policy Rules”, NBER Conference Report și University of
Chicago Press, Chicago.
Walsh, Carl E. (2003), “Monetary Theory and Policy” second edition, Massachusetts Institute
of Technology .
Woodford, Michael (19 99), “Optimal Monetary Policy Inertia”, Princeton University.
Woodford, Michael (2003), “Inter est and Prices – foundations of a theory of monetary
policy”, Princeton University Press, 2003.
166/166