Alin Marius Andrieșa,b,, Bogdan Căprarua, Iulian Ihnatova, Aviral Kumar Tiwaric [308489]

Alin Marius Andrieșa,b,⁎, [anonimizat], Aviral Kumar Tiwaric

o [anonimizat], România b [anonimizat], Romania c [anonimizat]

A R T i C l E i n F o A B S t R și C t

1. Introducere

În ultimii ani, a existat un interes special în ceea ce privește relația dintre ratele de schimb și ratele dobânzilor în ambele țări avansate și în curs de dezvoltare. [anonimizat]. O serie de studii care au examinat relația serii de timp dintre ratele dobânzilor și cursul de schimb nominal tind să fie find conFLRezultate care depind de eșantionul de țări și/sau perioada de timp studiată sau tind să fiInsignfiRezultate cant (Calvo, 2001; Calvo și Reinhart, 2002, 2005; Eichanbaum și Evans, 1995; Eichengreen, 2006; Hnatkovska et al., 2012).

[anonimizat]. [anonimizat]ã(Holtemöller și Mallick, 2016). Dat fiind faptul că rata de schimb FLuctuations au consecințe importante pentru politica monetară (Holtemöller și Mallick, 2013), de la factorii de decizie' perspective, este important să analizăm canalul de transmisie între aceste piețe pentru a adopta politici adecvate și pentru a prognoza impactul deplin al deciziilor lor (Sensoy și sobaci, 2014). Literatura empirică din acest domeniu a fost neconcludentă și de aceea această relație empirică neclară a devenit și mai problematică din perspectiva practicienilor (Bautista, 2003; Sánchez, 2008). În timp ce cercetare extinse a [anonimizat], literatura de specialitate pe piețele emergente a [anonimizat], deoarece cele mai multe piețe emergente nu au un suffirecord de lungă durată cu un FLregimul ratei de schimb (Koescheen, 2014). Cunoștințele bune despre relația dintre rata dobânzii și schimbările cursului de schimb în economiile emergente sunt foarte importante pentru o mai bună înțelegere a mecanismelor de transmisie a politicii monetare. [anonimizat]. [anonimizat], iar economiile mari fac obiectul unui interes de cercetare separat (Mallick și Sousa, 2012; Minella et al., 2003).

[anonimizat], mutându-se înFLcadrele de orientare care operează officially sub FLregimuri de curs de schimb exible (Sánchez, 2008). [anonimizat], Croația, Ungaria, [anonimizat] (relativ) noi membri ai Uniunii Europene. Acestea vor trebui să adopte moneda comună europeană (euro) în viitor și să renunțe la cursul de schimb ca instrument de politică monetară. Ei vor trebui să realizeze specificondiții c, cunoscute sub numele de “criterii de convergență" sau “Criteriile de la Maastricht" care sunt oficial defica un set de indicatori macroeconomici. Printre acestea se numără două criterii care se referă la ratele de schimb și, respectiv, la ratele dobânzilor. Un criteriu se referă la stabilitatea cursului de schimb, defiNed ca participare la mecanismul cursului de schimb (ERM ii) timp de cel puțin doi ani, fără abateri puternice de la rata centrală ERM II. Celălalt criteriu consideră ratele dobânzilor pe termen lung care nu trebuie să depășească mai mult de 2 puncte procentuale peste rata celor trei state membre cele mai performante în ceea ce privește stabilitatea prețurilor. Din acest punct de vedere, a devenit crucial să se ia în considerare dinamica și relația dintre ratele de schimb și ratele dobânzilor în țările care sunt candidate pentru Uniunea Europeană și monetară (UEM) de membru.

Acest studiu aplică o analiză pe bază de wavlet pentru examinarea relației dintre ratele de schimb și ratele dobânzilor din România, un reprezentant al unei mici economii deschise în curs de dezvoltare în Europa Centrală și de est. Astfel de economii emergente mici deschise se confruntă în mod substanțial diFFprobleme de politică erent de cele ale economiilor avansate, mai mari. Prețul bunurilor de consum depinde de cursul de schimb și de exportul fiRMS își stabilește de obicei prețurile în valută și suportă riscul de valută FLuctuations (Batini et al., 2009). Dat fiind faptul că rata de schimb joacă un rol mai important în economiile emergente decât în economiile avansate (Ghosh et al., 2016), iar rata de dobândă scurtă este instrumentul de politică tipică utilizat de factoriiFFect valori monetare (Hnatkovska et al., 2013), analiza cooperării dintre ratele dobânzilor și ratele de schimb în aceste țări devine o provocare cu posibilele implicații relevante ale politicilor. Astfel, ne așteptăm ca relația dintre ratele de schimb și rata dobânzii într-o economie în curs de dezvoltare mici deschise să fie fundamental diFFde la faptul că într-o economie avansată. România, în calitate de țară din Europa Centrală și de Est, are un set de caracteristici care îl fac un caz adecvat pentru o astfel de investigație. Procesul de tranziție economică a început în 1990 în țările din Europa Centrală și de Est (CEECs), cu o liberalizare a piețelor valutare și o prevedere a convertibilității monetare. Acești pași drastice au dus la subevaluările inițiale ale monedei naționale. De asemenea, țările CEE au o istorie destul de recentă de mare și volatile înFLratele de lucru în timpul tranziției lor la o economie de piață (Dąbrowski et al., 2014). Astfel, înFLde orientare a fost o opțiune atractivă pentru a genera scăzut înFLatât în CEECs, cât și în alte țări de piață emergente, la costul constrângerilor asupra capacității băncii centrale de a răspunde șocurilor care contribuie la volatilitatea cursului de schimb (Ghosh et al., 2016). Prin urmare, caracteristicile economiilor de tranziție CEECs oferă un studiu interesant al relației dintre rata dobânzii și ratele de schimb.

România a început tranziția economică la începutul anilor 1990 și a trecut prin reforme structurale, sociale și instituționale profunde. Aceste eFFOrts au fost încoronați de aderarea la Uniunea Europeană în 2007. România a adoptat FLaranjament oating din 1994, dar până la 2004, politica cursului de schimb a fost caracterizat prin intervenții relativ frecvente pe o piață FX cu deeptness scăzut, care a generat o volatilitate scăzută rata de schimb și de înaltă predictibilitate. În România, ca și în cazul multor bănci centrale ale țărilor europene, obiectivul principal al Băncii Naționale a României (NBR) este de a asigura și menține stabilitatea prețurilor, iar sarcinile principale ale NBR sunt de afine și pune în aplicare politica monetară (Tiwari et al., 2013). În perioada 1999, România s-a confruntat cu amenințarea ficriză nancial din cauza scăderii rezervelor sale internaționale la o valoare istorică minimă. Incepand cu luna martie 2003, euro a devenit valuta rezervei de referinta pentru valuta Romana (RON), in timp ce in 2005, a existat o noua schimbare de politica: inFLstrategiei de politică monetară de orientare a fost adoptată, iar FLa ratei de schimb a fost crescută.

La scurt timp după eșecul fraților Lehman, din cauza capitalului generalizat din țările CEE, monedele locale au fost sub presiunea amortizării. Începând de la sfârșitul lunii octombrie până la începutul lunii noiembrie 2008, moneda românească a fost atacată de un atac speculativ, iar NBR a adoptat o poziție activă de apărare a monedei. Prin creșterea ratei dobânzilor suficient de mare, NBR a făcut-o prohibitiv costisitoare pentru speculanții să ia poziții scurte în RON.

Similare cu alte țări din regiune, România este “Euroized”, întrucât împrumuturile emise de băncile române au o pondere mare în totalul activelor bancare—aproximativ 60% (Voișin, 2013). Are un cadru de politică de schimb foarte similar cu alte state membre noi ale Uniunii Europene (Cehia, Ungaria, Croația și Polonia)—candidații la UEM care au adoptat regimuri de schimb valutar cu FLexibilitate (liber sau gestionat FLoating). Cadrul de politică monetară este, de asemenea, foarte asemănător în vederea atingerii obiectivului principal al stabilității prețurilor. Cu toate acestea, printre țările CEE menționate mai sus, cazul românesc este interesant prin particularitățile sale. După putem vedea în Apendicele A, rata de schimb a leului românesc (RON) se comportăFFîntr-un mod foarte evident, în comparație cu monedele celorlalte patru țări CEE care au un comportament foarte asemănător—nivelul lor este destul de stabil pe întreaga perioadă, cu rate mici de apreciere sau depreciere. Fig. A1 Arată o depreciere accentuată de Ron între 1999 și 2004, o apreciere până la 2008, urmată de o nouă perioadă de amortizare până la sfârșitul anului 2014. Fig. A2 Arată că seria Ron se comportă ca un outlier printre alte serii de date de ratele de schimb Rescaled. Kuna croată (HRK) și Zlotyi polonez (PLN) Series arată o stabilitate ridicată. În comparație cu aceste serii, coroana Cehă (CZK) are o volatilitate ușor mai mare, cu o tendință spre depreciere mici. Un comportament similar poate fi observat pentru seria maghiară Forint (HUF). Un clar diFFerence este expusă prin comportamentul leu românesc (RON) în această perioadă: o valoare medie de trei ori mai mare decât baza, o răspândire foarte mare între valorile extreme.

De la a diFFperspectiva erent, România își propune să adere la zona euro în viitor și să rămână în ERM II (mecanismul ratei de schimb ii) timp de doi ani consecutivi înainte de acest moment. Un șoc intern rata dobânzii poate genera diffipentru ca autoritățile monetare să țină cursul de schimb RON în cadrul−15% FLuctuation Band dacă există o comovement între ratele dobânzilor și ratele de schimb.

Fig. B1 parcele ratele dobânzilor pe piața monetară pentru perioada cuprinsă între 1999 și 2014. Comportamentul datelor pentru Republica Cehă, Ungaria, Croația și Polonia este destul de asemănător și FLuctuates între 20% și aproximativ 5% în timpul 1999–2004. pe de altă parte, în cazul

România, ratele dobânzilor arată o volatilitate ridicată, cu o scădere bruscă a valorilor care depășesc 100% la valori de aproximativ 20%. În perioada cuprinsă între 2005 și 2014, comportamentul este similar pentru toate seriile. Cu toate acestea, Graficul prezintă un vârf pentru ratele dobânzilor românești în timpul fiCriza nancial de 2008. Valoarea ratelor dobânzilor este mai mare în România, aproape pe parcursul întregii perioade. Fig. B2 exponate Boxplots de ratele dobânzilor pe piața monetară în perioada cuprinsă între 1999 și 2014. Există dovezi vizuale ale unui diFFcomportamentul ratei dobânzii erent pe piața monetară din România, comparativ cu seriile de date ale ratei dobânzii.

Având în vedere toate argumentele de mai sus, se ridică o întrebare: care este natura relației dintre dobânzi și ratele de schimb într-o economie deschisă în curs de dezvoltare mici? Lucrarea are drept scop identificarea structurii relației de plumb-lag între ratele dobânzilor și cursurile de schimb din România în perioada cuprinsă între 1999 și 2014.

Perioada de timp pentru analiza noastra include cateva momente importante in economia romaneasca: perioada care urmeaza importanta 1998– 1999 reformele bancare și începutul extinderii creditului către gospodării. După 2000, România a început negocierile pentru integrarea în UE și, șapte ani mai târziu, a devenit membru al Uniunii. Dimensiunea de timp a eșantionului include schimburi de politici, evenimente politice, și global fiCriza nancial care a început în SUA în 2007, și a fost urmată în scurt timp de criza din zona euro.

Din cunoștințele noastre, acesta este fiprimul studiu pentru examinarea relației dintre ratele de schimb și ratele dobânzilor în România, în special prin utilizarea unei analize pe bază de wavselet. Avantajul acestei metodologii este că avem rezultate pe bază de frecvență care sunt foarte importante nu numai pentru factorii de decizie politică, ci și pentru arbitri, investitori, speculatori, și manageri de fonduri speculative.

Rezultatele de la Main Arată că schimbările de politică (adoptareaFLStrategia de direcționare) și turbulențele (atac speculativ asupra monedei naționale) sunt conducătorii auto ai relației de co-mișcare între ratele de schimb și ratele dobânzilor din România. Autoritățile monetare conduc pe termen mai lung pe piața valutară (FX), în timp ce unele evenimente interne majore generează o reacție mai rapidă a pieței FX care preia conducerea pe termen mai scurt. Dovezile noastre privind relația de cooperare între ratele de schimb și ratele dobânzilor la piețele emergente sunt utile pentru alte țări din Europa Centrală și de Est care se confruntă cu situații similare cu cele ale României.

Această hârtie oFFnoi perspective în mecanismul de transmisie a politicii monetare în România, o mică economie deschisă în curs de dezvoltare. Rezultatele noastre confiRM previziunile teoretice privind rata dobânzii – relația cursului de schimb. Pe termen scurt (până la 4 luni), relația dintre rata dobânzii și rata de schimb este negativă, confirming modele de preț lipicios. Pe termen lung, care începe de la 8 luni și depășește 2 ani, relația este pozitivă, confirming teoria puterii de cumpărare paritate. Rezultatele noastre sunt compatibile cu alte fimici economii deschise (de exemplu, Hacker et al., 2012).

Restul studiului este structurat după urmează. Secțiunea 2 Review literatura Main, atât teoria de fundal și studii empirice. Secțiunea 3 descrie și motivează metodologia aleasă. Secțiunea 4 descrie datele și discută rezultatele empirice cu privire la relația de plumb-lag între ratele dobânzilor și ratele de schimb în România. Secțiunea 5 încheie.

2. literatura de opinie

2,1. contextul teoriei economice

În cele mai multe modele teoretice, ratele de schimb sunt determinate de fundamentele economice. Rata dobânzii diFFersential între acasă și în străinătate este unul dintre cei mai importanți factori economici care influențează rata de schimb. În teorie, există diFFmodele erent care explică diFFCorelations erent între ratele dobânzilor și ratele de schimb.

Modelele balanței de portofoliu (Branson, 1983; Branson si halttunen, 1979; Branson et al., 1977) sugerează o relație negativă între cursul de schimb și rata dobânzii. Modificările ratei dobânzii vor determina realocări de portofoliu. Activele purtătoare de dobândă ale unei țări devin mai atractive în cazul în care ratele dobânzilor locale cresc, determinând investitorii să aibă mai multe active. Acest lucru va duce la aprecierea monedei acelei țări.

The Mundell–Fleming model presupune mobilitatea capitalului internațional și prețurile lipicioase pe termen scurt. În acest caz, o rată a dobânzii mai mică homecountry determină oFLOw, provocând o balancof-plăți deficit este solutionata printr-o crestere a exporturilor nete printr-o depreciere a monedei interne. Acest model prezice o relație negativă între rata dobânzii și rata de schimb.

La modelul incipient Redux, dezvoltat inițial de Obstfeld și rogoFF (1995), nu există nici o depreciere de așteptat sau apreciere în cazul de paritate nedescoperite rata dobânzii. Șocurile monetare vor determina pur și simplu ratele nominale ale dobânzii să se modifice cu aceeași sumă în ambele țări. Betts și Devereux (2000) Îmbunătățiți modelul prin includerea prețurilor la piață prin intermediul prețurilor valutare locale. Au find, în aceste circumstanțe, o extindere monetară ar putea duce la scăderea ratei dobânzii diFFersential, împreună cu rata de schimb overshooting.

Pe de altă parte, începem cu două ipoteze. La fiprima presupunere este că Fisher (1930) ipoteză, care afirmă că orice creștere a așteptărilor înFLar trebui să fie compensată de o creștere a ratei dobânzii nominale a țării respective, este valabilă. A doua presupunere este că rata dobânzii unei țări de origine crește exogenously, dar nu din cauza perturbărilor de pe piața monetară. Apoi, creșterea nivelurilor de preț din cauza reducerii cererii de bani poate duce la o rată de schimb mai mare. Astfel, teoria parității puterii de cumpărare (PPP) prezice o relație pozitivă între rata dobânzii și rata de schimb (Hacker et al., 2012, 2014). Acest model se bazeaza pe pretul perfect FLexibilitatea pe termen lung. Un alt justifipentru o relație pozitivă între rata dobânzii și rata de schimb pot fi găsite într-o abordare keynesian. O rată de schimb mai mare duce la o creștere a balanței comerciale a țării respective. Acest lucru ar putea ridica rata dobânzii acestei țări din cauza creșterii cererii agregate pentru produsele sale pe termen scurt, cu prețuri lipicioase.

Modelul formulat de Dornbusch (1976) este un hibrid dintre cele două modele extreme opuse. Acesta include stickiness preț în piețele de produse ca o caracteristică de scurtă durată. Ajustarea prețului pe termen lung spre noul său echilibru este o caracteristică a FLexible-Pret monetar model. Rata dobânzii și rata de schimb sunt legate negativ pe termen scurt, ca urmare a șocurilor monetare, și sunt legate în mod pozitiv pe termen lung, care necesită schimbarea prețurilor.

2,2. literatura empirică

Studiile care au evaluat relația dintre ratele dobânzilor și ratele de schimb au găsit rezultate mixte și/sau contradictorii. The diFFapar în funcție de care se consideră că rata dobânzii (de exemplu, controlul politicilor sau piața este determinată; ratele dobânzii nominale sau reale; ratele dobânzilor pe termen scurt sau lung, etc.), care grup de țări este analizat (în curs de dezvoltare, emergente sau dezvoltate care se adoptă regimul cursului de schimb sau perioada de timp avută în vedere.

Eichanbaum și Evans (1995), utilizând date din FLexible cursul de schimb era, demonstrează că șocurile expansioniste pentru a SUA Politica monetară duce la deprecieri ascuțite persistente în SUA ratele nominale și reale de schimb, precum și la creșteri ascuțite persistente în răspândirea între diferite externe și SUA ratele dobânzilor. Una dintre măsurile de șocuri ale politicii monetare este ortoogonalized șocuri la rata fondurilor federale. Drazen și Hubrich (2006) find că, în timpul crizei Europene a mecanismului ratei de schimb (ERM) din 1992, previziunile valutare au reacționat non-monotonically la creșterea ratei dobânzii, cu aprecierile pe termen lung fiind însoțite de deprecieri de lungă durată a valorilor monetare prognozate. În zona euro, cursul de schimb a avut un impact negativ dar mic asupra ratei dobânzii la BCE între 1999 și 2010, dezvăluind că BCE nu a vizat ratele de schimb, deși le-a considerat în timpul deciziilor de politică (Demir, 2014).

Literatură empirică (Calvo, 2001; Calvo și Reinhart, 2002, 2005; Cespedes et al., 2004; Eichengreen, 2006) subliniază important diFFîntre economiile avansate și economiile de piață emergente (emes). Acestea din urmă se caracterizează prin prezența de dolarization răspundere, probleme de credibilitate, un grad ridicat de trecere a ratei de schimb și non-stationarities înFLproces de lucru. Aceste specifiorașele emes sunt responsabile pentru un grad relativ mic de curs de schimb FLexibilitatea, un fenomen numit "frica de FLoating "(Calvo and Reinhart, 2002). Ca' Zorzi et al. (2007) demonstrează că nu toate emes afișează grade de trecere a ratei de schimb de mai sus cele observate în economiile dezvoltate. De asemenea, ei find diFFerces între EME ' s: Pass-prin tinde să fie ridicat în țările din Europa Centrală și de Est și America Latină, în timp ce este relativ scăzută în multe economii asiatice. Cercetările pe un eșantion de piețe emergente mari relevă faptul că un șoc de politică monetară contractionary conduce la o apreciere persistentă în ratele de schimb real în toate țările, cu excepția Africii de Sud (Mallick și Sousa, 2012). Având în vedere în special cazul rusesc, concentrarea politicii monetare se axează pe stabilitatea cursului de schimb, mai degrabă decât pe stabilitatea prețurilor, astfel ratele dobânzilor tind să răspundă mai mult la șocurile cursului de schimb (Granville și Mallick, 2010).

Viteonthi (2014) investighează relația dintre rata de schimb și rata dobânzii în Thailanda în perioada 2003–2011, și arată că în perioadele de mare rată a dobânzii diFFerentials, o creștere neașteptată a ratei de politică duce la o deprecierii substanțiale ale baht împotriva dolarul american și lira britanică.

Sánchez (2008) evaluează legătura dintre ratele dobânzilor și ratele de schimb în economiile mici deschise în FLratele de schimb exible, folosind un model simplu care încorporează rolul de rata de schimb de trecere în prețurile interne, și distinguishes între cazuri de expansionary și deprecieri contractionari. A fiNDS că, în contextul unui șoc de primă risc advers, ratele dobânzilor sunt ridicate pentru a preveniFFa amortizării, indiferent dacă acesta din urmă eFFect este puternică sau ușoară. De asemenea, ratele dobânzilor sunt anticipate să crească ca răspuns la un șoc net de export negativ în cazurile de depreciere contractionary, și să fie redus în cazul celor expansioniste.

Hnatkovska et al. (2013) find că relația dintre ratele dobânzilor și rata de schimb este non-monotonic. În special, aceștia observă că răspunsul cursului de schimb depinde de mărimea creșterii ratei dobânzii și de nivelul inițial al ratei dobânzii.

Chinn și Meredith (2004, 2005) find o relație pozitivă între rata de schimb de jurnal și rata dobânzii diFFcare utilizează date de obligațiuni de scurtă durată și date de obligațiuni de lungă durată. Au find o relație pozitivă între aceste variabile atunci când se utilizează date de lungă durată, dar rezultatele opuse atunci când se utilizează date de scadență scurtă. Inundații și Taylor (1996) utilizarea datelor de obligațiuni pe termen mediu și estimarea unei relații pozitive, find o relație negativă atunci când se utilizează date de obligațiuni de scurtă durată.

Choi și Park (2008), investigarea relației dintre ratele dobânzilor și ratele de schimb în timpul perioadei de criză din Asia folosind un model de var, respinge utilizarea unei politici monetare strânse (ratele dobânzilor ridicate) în stabilizarea ratelor de schimb. Basurto și Ghosh (2001), folosind un model monetar standard de determinare a cursului de schimb, arată că o politică monetară mai strictă a fost, de fapt, asociată cu o apreciere a cursului de schimb în timpul crizelor valutare 1997 în trei țări asiatice și în timpul 1994 mexican monedă criză.

Bautista (2003) examinează rata dobânzii–interacțiunea cursului de schimb utilizând o analiză dinamică condiționată de corelare (DCC), o metodă multivariate GARCH cu date săptămânal filipinez de la 1988 la 2000. Rezultatele arată că corelarea dintre aceste variabile este departe de a fi constantă. În Turcia, șocurile de volatilitate creează schimbări bruște în relațiile dinamice ale ratei dobânzii și ale piețelor valutare, dar numai pe termen scurt. Acest comportament nu persistă pe termen lung (Sensoy și sobaci, 2014).

În unele lucrări empirice, relația dintre rata dobânzii și rata de schimb este considerată ca fiind o relație de lag—ca este tipic cu Granger Causality modele. Clarida și gali (1994) demonstrează că interesul pentru lag diFFerentials nu a cauza Granger schimbări ulterioare cursului de schimb real. Cheng (1999) Arată că causalitate de la ratele dobânzilor la ratele de schimb se găsește pe termen scurt. Studiul său examinează causalitatea între dolar și yeni într-un cadru multivariate prin utilizarea versiunii Hsiao a testului Granger Causality (Hsiao, 1981) în care toate variabilele trebuie să fie staționare.

Unele lucrări analiza relația dintre ratele de schimb și ratele dobânzilor folosind wavlet-based analiza. Wavelet analiza are avantajul că se poate decompune o serie de timp în diFFscale de timp erent, astfel încât relația dintre variabile pot fi analizate pe termen scurt, rula intermediar și până la termen lung (Hacker et al., 2012, 2014). Hacker et al. (2014) Utilizați wavelet analiza pentru a investiga Causality între rata de schimb spot și rata nominală a dobânzii diFFesential pentru sapte perechi de tara. Ratele dobânzilor utilizate în acest studiu sunt randamentele medii lunare de la trei luni T-Bill, și ratele de schimb sunt medii de a cere prețuri. Din testele de causalitate find că există o consolidare a dovezilor că rata nominală a dobânzii diFFersential Granger cauze rata de schimb ca wavlet scară de timp crește. De asemenea, atunci când se analizează răspunsurile de impuls asupra modului în care rata dobânzii diFF(ferente)FFECTS rata de schimb, se pare că există unele dovezi de mai multe relații negative la scale de timp mai scurte și mai multe relații pozitive la scale de timp mai mult.

Andrieș et al. (2014) demonstra modele de co-circulație a ratei dobânzii, prețul acțiunilor și cursul de schimb în India, pentru perioada cuprinsă între 1997 iulie și 2010 decembrie, prin utilizarea wavlet-based metodologii. Lor empirice findings arată că rata dobânzii rata de schimb de perechi conduce alternativ, dar numai pentru un interval scurt (2005–2007), sugerând că autoritățile monetare utilizează ambele canale ca un mecanism de transmisie monetară. La nivel internațional fiCriza nancial dezvăluie nici un model de co-circulație.

3. metodologia

Este evident din literatura secțiunea de revizuire că mai multe studii se concentrează exclusiv pe analiza de timp-domeniu, și că analiza frequencydomain este ignorat. Cu toate acestea, unele relații atrăgătoare pot exista la diFFfrecvențe erent: rata dobânzii poate acționa ca un șoc de aprovizionare la frecvențe înalte și medii (după este dependent de pe termen scurt sau de mediu-Run obiective monetare), prin urmare, oFFcurs de schimb, în timp ce, pe termen lung (adică, la frecvențele inferioare) este cursul de schimb, printr-o cerere eFFECT, care poate unFFect ratele dobânzilor.

A existat o practică generală de a utiliza analiza Fourier pentru a expune relații la diFFfrecvențe de erent între două variabile avute în vedere într-un studiu. Cu toate acestea, neajunsurile utilizării transformării Fourier pentru analiză au fost bine stabilite. Un argument mare împotriva utilizării de transformare Fourier este pierderea totală de informații de timp, astfel, ceea ce face difficult pentru a discrimina relațiile ephemerale sau pentru a identifica modificările structurale care sunt foarte importante pentru variabilele macroeconomice din seria de timp în scopuri politice. Un alt argument puternic împotriva utilizării de transformare Fourier este fiabilitatea rezultatelor. Această tehnică este adecvată numai atunci când seriile de timp sunt staționare, ceea ce nu este un caz foarte obișnuit cu variabilele macroeconomice. Seriile de timp ale acestor variabile sunt în mare parte zgomotoase, complexe și rareori staționare, lăsând utilizarea imperativă a metodologiei corespunzătoare.

Wavelet transformă efectuează o analiză de frecvență a semnalelor și, prin urmare, sunt capabili să estimeze caracteristicile spectrale ale semnalelor ca o funcție de timp. Prin urmare, acest lucru poate oferi nu numai spectrul de energie temporal, ci și spectrul de fază necesar pentru calculul coerenței. În comparație cu transformarea Fourier care nu permite nici o dependență de timp a semnalului și, prin urmare, nu poate oferi nicio informație despre evoluția în timp a caracteristicilor sale spectrale, avantajul de a-l transforma pe wavlet este că face posibilă o reprezentarea semnalului în timp și frecvență (Caraiani, 2012).

Wavelet transforma oFFun avantaj major în ceea ce privește capacitatea sa de a efectua “analiza naturala locala a unei serii de timp in sensul ca lungimea wavilor (Windows) variaza endogenously. Se întinde într-o funcție de wavelet lung pentru a măsura mișcările de joasă frecvență, și se comprimă într-o funcție de scurt-wavelet pentru a măsura mișcările de înaltă frecvență" (Raihan et al., 2005). Un wavelet posedă caracteristici interesante de Conduction analiza o variabilă de serie de timp în cadrul spectrale, dar ca funcție de timp. Cu alte cuvinte, aceasta arată evoluția schimbărilor în seria de timp în timp și la diFFcomponente periodice erent, adică benzile de frecvență.

Pentru a depăși problemele și pentru a se adapta analizei dependențelor de frecvență între două serii de timp, Hudgins et al. (1993) și Torrence și compo (1998) dezvolta abordări ale puterii Cross-wavelet, Crucea WAV, coerent, și faza diFFdiferența. Putem studia direct interacțiunile dintre două serii de timp la diFFfrecvențele erent și modul în care evoluează în timp cu ajutorul instrumentelor Cross-wavlet. Pe de altă parte, un singur-wavelet spectrului de putere ne ajută să înțelegem evoluția varianței de o serie de timp la diFFfrecvențele erent, cu perioade de variație mare asociate cu perioade de putere mare la diFFScale erent. Pe scurt, puterea de două serii de timp de wavare ilustrează confiNed covariance între serii de timp. Coerența wavselet poate fi interpretată ca o corelație a CoEffiîn spațiul cu frecvență de timp. Termenul ‘faza' implică poziția în pseudo-ciclu de serie ca o funcție de frecvență. În consecință, faza diFFerence ne dă informații “privind întârzierea sau sincronizarea, între oscilațiile celor două serii de timp" (Aguiar-conraria et al., 2008, p. 2867).

După a subliniat mai sus, mai multe studii au implementat abordarea coerenței wavlet pentru a analiza financial și serii de timp economice. În documentele lor relevante, Torrence și compo (1998), Ramsey și Lampart (1998), și Rua și Nunes (2009) Furnizați descrieri detaliate și formale ale abordării wavselet. În această subsecțiune, similară cu Andrieș et al. (2014) și Mutaicu et al. (2013) noi BrieFLy expune wavlet ca un instrument adecvat pentru analizarea relației dintre ratele de schimb și ratele dobânzilor în România.

3,1. transformarea continuă wavlet (cwt)

Un wavlet este o funcție cu un zero înseamnă și este localizat în ambele frecvență și timp. Putem caracteriza un wavlet de cât de localizat este în timp ((taresti)) și frecvența (Δω sau lățimea de bandă). Versiunea clasică a principiului incertitudinii Heisenberg ne spune că există întotdeauna oFF între localizarea în timp și frecvență. Fără a fi corect defiNing (taresti) și Δω, vom observa că există o limită a cât de mică este produsul de incertitudine Δt Δω⋅poate fi. Un anume wavelet, morlet, este defiNed ca

ψ0 ( ) =η π− 1/4eiw0 e−12η2 (1)

Unde ω0 este frecvența dimensiunilor și η este timpul Dimensionabil. Atunci când se utilizează wavlets pentru scopuri de extracție, morlet wavelelet (cu ω0 = 6) este o alegere bună, deoarece oferă un echilibru bun între timp și localizarea frecvenței. Prin urmare, restricționăm tratamentul nostru suplimentar la acest wavlet. Ideea din spatele CWT este de a aplica wavlet ca o trupa-Pass filter la seria de timp. Wavelelet este întins în timp prin diferite scale (e), astfel încât η = sergiu tamba⋅și prin normalizarea acesteia pentru a avea energie de unitate. Pentru morlet wavelet (cu ω0 = 6) perioada de Fourier (λWT) este aproape egală cu Scala (λWT = 1.03 s). CWT de o serie de timp (xn, n = 1,…, N) cu etape uniforme de timp Δt, este defiNed ca convoluția xn cu scalate și normalizat wavlet. Scriem

N ⎡ ⎣ ⎢ ⎤ ⎦ ⎥

WnX ( ) =sFILME x yn′ 0 (n′ − n) ät

n′= 1 s 2)

Noi define puterea wavelet ca WnX ( )s 2. Argumentul complex al

WnX (s) poate fi interpretată ca fiind faza locală. CWT are artefacte margine, deoarece wavlet nu este complet localizate în timp. Prin urmare, este util să se introducă un conFLuence (COI) în care Edge eFFECTS nu poate fi ignorat. Aici vom lua ca zona în care puterea wavlet cauzată de o discontinuitate la marginea a scăzut la e− 2 valoarea de la margine. Semnele statisticeficance de wavlet puterea poate fi evaluată în raport cu ipotezele Null că semnalul este generat de un proces staționar cu un anumit spectru de putere de fond (Pk).

Deși Torrence și compo (1998) au arătat modul în care semnele statisticeficance de wavlet putere poate fi evaluată împotriva ipoteza NULL, procesul de generare de date este dat de un ar (0), sau de un ar (1) ca procesul de staționare, cu un anumit spectru de putere de fundal (Pk). Pentru mai multe procese generale, trebuie să ne bazăm pe simulările Montecarlo. Torrence și compo (1998) calcula zgomotul alb și zgomotul roșu wavelet Power Spectra, din care, sub NULL, ele derivă distribuția corespunzătoare pentru spectrul energetic local wavelet la fiecare oră n și scala s după urmează:

X 2 D⎝ 2 < P = 2 χK în (p) 3) σX

⎜Wnu ( )s ⎞⎟ ⎟ florin 1 2

Unde v este egal cu 1 pentru wavlets reale și 2 pentru wavcomplexe de lets.

3,2. Crucea wavelet transformare

Crucea wavlet transformare (xwt) din două serii de timp xn și yn este defiNed ca WXY = W wX Y*, în cazul în care WX și WY se transformă wavlet x și y, respectiv, și * denotă conjugare complexă. Am mai departe define Crucea wavelet Power ca WXY . Argumentul complex ARG W( XY) poate fi interpretată ca fiind faza relativă locală între xn și yn în spațiul de frecvență a timpului. Distribuția teoretică a puterii Crucii wavlet a două serii de timp cu fundal Power Spectra PkX și PkY este dat în Torrence și compo (1998) ca

⎜ prietenii ⎛ WNX ( )s WNY*( )s ⎞ ⎟ florin Zv (p) X Y

D< p = Paul paraschivk k

sandu s..X Y v (4)

Unde Mihai pascuv () este confinivelul de dependență asociat cu probabilitatea p pentru un PDF defiNed de rădăcina pătrată a produsului a două χ2 distribuții.

3,3. wavelem coerența (WTC)

Ca și în abordările spectrale Fourier, wavhelet coerency (WTC) poate fi defiNed ca raportul de eco-spectru la produsul spectrului de frecvențe din fiecare serie, și poate fi considerat ca corelarea locale, atât în timp și frecvență, între două serii de timp. Astfel, wavelet coerency lângă 1 arată o similitudine mare între serii de timp, în timp ce coerența aproape 0 prezinta nici o relatie. În timp ce spectrul de putere wavelet descrie varianța unei serii de timp, cu momente de variație mare care arată putere mare, Crucea wavlet Power de două serii de timp descrie covariance între aceste serii de timp la fiecare scară sau frecvență. Aguiar-conraria et al. (2008, p. 2872) definespecificate în altă parte wavelet “raportul de eco-spectru la produsul spectrului de fiecare serie, și poate fi gândit ca locale (atât în timp și frecvență) corelație între două serii de timp.”

Următoarele Torrence și Webster (1999) noi define wavelet coerența de două serii de timp ca

Sergiu serbanescu( − 1 XY

2 n ( ))s 2 Rn ( ) =s Sergiu savu( − 1 WnX ( )s 2) ⋅Sergiu savu( − 1 WNY ( )s 2) 5)

Unde S este un operator de netezire. Observați că acest defise aseamănă îndeaproape cu cea a unei corelări tradiționale a CoEfficient, și este util să ne gândim la coerența wavselet ca la o corelație localizată CoEffiîn spațiul de frecvență timp. Fără netezire, coerența este identic 1 la toate cântare și ori. Putem scrie mai departe operatorul de netezire S ca o Convolution în timp și scară:

S W( ) = Sscară(Stimp(Sergiu Sebastiann ( ))) 6)

Unde Sscară indică netezirea de-a lungul axei scării wavhelet și Stimp denotă uniformizare în timp. Timpul de Convolution se face cu un Gaussian și scala Convolution este realizată cu o fereastră dreptunghiulară (a se vedea Torrence și compo (1998), pentru mai multe detalii). Pentru morlet wavelet, un operator de netezire adecvat este dat de

2 2

Unde c1 și c2 sunt constante de normalizare și Π este funcția dreptunghi. Factorul de 0,6 este empirpe scala de lungime de decoratiune pe scara determinata pentru wavlet (Torrence și compo, 1998). În practică, ambele convolutions sunt realizate discret și, prin urmare, normalizare CoEfficients sunt determinate numerically. Pentru că TheoAguiar-conraria și Soares (2011, p. 649) Dă două argumente pentru acest lucru: “(1) coerența wavajului are avantajul de a fi normalizat de spectrul energetic al celor două serii de timp și (2) că spectrul de frecvențe al wavurilor poate arăta vârfuri puternice chiar și pentru realizarea proceselor independente, sugerând posibilitatea de a fi false marefiteste de cance.”

3,4. Crucea de fază wavelet unghi

Așa suntem interesați în faza diFFdintre componentele celor două serii de timp, trebuie să estimăm valoarea medie și con-fiintervalul de independență al fazei diFFdiferența. Utilizăm media circulară a fazei peste regiuni cu mai mult de 5% Signi statisticeficance care sunt în afara pentru a cuantifica relația de fază. Aceasta este o metodă utilă și generală pentru calcularea fazei medii. Medie circulară a unui set de unghiuri (un ii, = 1,…,n) este defiNed ca

n n

am = ARG X Y( , ) cu X = ∑ cos un( i) și Y = ∑ Sin un( i)

i= 1 i= 1 9)

Este difficult pentru a calcula confiintervalul de autonomie al unghiului de medie fiabil, deoarece unghiurile de fază nu sunt independente. Numărul de unghiuri utilizate în calculul poate fi stabilit în mod arbitrar ridicat, pur și simplu prin creșterea rezoluției scară. Cu toate acestea, este interesant de stiut Scatter de unghiuri în jurul valorii de medie. Pentru aceasta noi define abaterea standard circulară ca

s = − 2radu narcis( / ) 10)

Unde R = (X2 + Y2) . Deviația standard circulară este similară cu deviația standard liniară în care variază de la zero lafiroby. Acest lucru dă rezultate similare la abaterea standard liniară atunci când unghiurile sunt distribuite îndeaproape în jurul unghiului medie. În unele cazuri, ar putea exista motive pentru calcularea unghiului de fază medie pentru fiecare scară, și apoi unghiul de fază poate fi quantifica un număr de ani.

Semnele statisticefinivelul de cance al coerenței wavselet este estimat folosind metodele Monte Carlo. Generăm un ansamblu mare de perechi de date surogat cu același AR1 CoE.ffide intrare. Pentru fiecare pereche vom calcula coerența wavlet. Apoi estimăm Signifinivelul de cance pentru fiecare scală, utilizând numai valorile din afara. Faza pentru wavlets prezinta orice lag sau relatii de plumb între componente, și este defiNed ca

XY

φx y, = până la, φx y, ∈ [−,Π Π]

R în{ N } 11)

Unde Am și R sunt părți imaginare și reale, respectiv, a spectrului de energie netedă.

Faza diFFerices sunt utile pentru a caracteriza relațiile de fază între două serii de timp. O fază diFFerence de zero indică faptul că seria de timp se deplasează împreună (analog la coarariance pozitiv) la specififrecvența Ed. Dacă φx y, ∈ [0, π/2], apoi seria muta în faza cu seria de timp y, și plumb x. Pe de altă parte, dacă φx y, ∈ [−π/2, 0] apoi x este lider. Avem o relatie anti-faza (analog cu covariance negativ) daca avem o faza diFFerence de π (sau −π) sensul φx y, ∈ [−π2, π] ([−,π π/2]. Dacă φx y, ∈[π2, π], apoi x este lider, și seria de timp y este lider în cazul în care φx y, ∈ [−, −π π/2].

4. date și rezultate

4,1. relația dintre ratele nominale ale dobânzii și ratele de schimb

Pentru analiza relației dintre euro și Leul românesc (RON), seria cursului de schimb și ratele dobânzilor interbancare (ROBOR) la diFForizonturi de timp erent (peste noapte, 1 m, 3 m, 6 m și 12 m), utilizăm date zilnice pentru perioada cuprinsă între 1999 februarie și 2014 decembrie. Toate seriile sunt exprimate ca randamente cumulate continuu (log – fiRST diFFcare permit compararea directă între variabilele care au foarte di-FFvalori de bază erent. Cea mai importantă motivație a variabilelor alegerea este următoarea. În primul rând, euro este referința pentru moneda națională, întrucât România este membră a Uniunii Europene și va deveni membră a zonei euro pe termen mediu. În al doilea rând, alegerea variabilelor ratei dobânzii este motivată de faptul că sectorul bancar din România este componenta Main a fisistemul nancial, în timp ce piața de obligațiuni guvernamentale are o lichiditate foarte scăzută.

Statisticile descriptive ale variabilelor sunt disponibile în Apendicele C. Cursul de schimb a FLuctuated în această perioadă cuprinsă între 1,28 și 4,64, cu o medie de 3,58 RON pentru un euro și o abatere standard de 0,84. În perioada 1999, România s-a confruntat cu amenințarea ficriză nancial din cauza scăderii rezervelor sale internaționale la o valoare istorică minimă. Din ianuarie 1999 până în februarie 2003, cursul de schimb eurron a fost stabilit într-un mod indirect, întrucât moneda străină de referință pentru Ron a fost dolarul american. Începând cu luna martie 2003, euro a devenit moneda de referință pentru Ron.

Ratele dobânzilor interbancare prezintă o gamă foarte largă de FLCe faci?

De exemplu, ROBOR overnight are un minim de 0,46% și un maxim de 211,07%, iar medie este de 18,65%, iar abaterea standard este de 24,01%. Această situație este explicată de unele evenimente majore din economia românească. După s-a precizat mai sus, în 1999 România s-a confruntat cu amenințarea ficriză nancial din cauza scăderii rezervelor sale internaționale la o valoare istorică minimă. NBR a mărit rata dobânzii cheie pentru a reduceFLa presiunii, de a stimula capitalul străin înFLși pentru a descuraja cererea de valută străină de către gospodării și companii. După 2000, autoritățile monetare au inițiat oFLo politică care a scăzut progresiv ratele dobânzilor, de la aproximativ 70% la începutul acelui an la o rată de o cifră de la mijlocul de 2005. Un proces de schimbare a politicii monetare a început spre sfârșitul anului 2004 și finished în august 2005, de offiadoptarea oficială aFLPolitica de orientare cu o FLratei de schimb și o mobilitate crescută progresiv a capitalului. Această schimbare a permis mult mai mult FLexibility pentru cursul de schimb eurron, cu intervenții discrete, ocazionale și inopinate ale NBR pe piața FX. În același an, s-a anunțat că România urma să devină un nou membru al Uniunii Europene începând cu 1 ianuarie 2007; Acest lucru a deschis ușile pentru investiții străine mari și de capital înFLpe piața românească. Înainte de turbulențele din octombrie 2008 (“atac speculativ" împotriva leului românesc), NBR s-a confruntat cu capital major înFLeuroizarea economiei, aprecierea RON față de euro și înFLpresiuni. Ratele dobânzilor au continuat să FLuctuate cu valori sub 10%, în creștere peste acest prag doar ocazional. Turbulențele de la mijlocul lunii octombrie 2008 ridicat ROBOR pentru câteva zile la valori apropiate de 50%, dar ratele dobânzilor FLuctuated între 10% și 18% în următoarea jumătate de an, și a scăzut la o singură cifră în ianuarie 2010. După recesiunea profundă care a început în România în 2009, urmată de diffireforme structurale de cult în economie și sectorul public, combinate cu evolutions internaționale, ratele dobânzilor au scăzut progresiv la un minim istoric de aproximativ 0,50% la sfârșitul anului 2014.

Fig. 1 prezintă rezultatele unui spectru continuu de energie wavelet din seria de returnare a ambelor variabile: rata de schimb eurron și ROBOR la diFForizonturi de timp erent. Acțiunea eurron are doar două indicatoare foarte micifiregiunile cant, în jurul noiembrie 2004 și octombrie 2008, corespunzând la două momente importante. În primul rând este un moment de schimbare a politicilor: Banca Națională a României (BNR) a început creșterea ratei de schimb FLexibilitatea, în perioada care a precedat adoptarea uneiFLStrategia de orientare a politicii monetare, în ultimii pași ai liberalizării contului de capital.

Al doilea indicatorfiregiunea cant corespunde unei crize a ratei de schimb scurte, așa-numitele “atac speculativ" pe moneda romana initiata de cativa jucatori de pe piata FX. Acest al doilea moment, de asemenea, apare ca o insulă comună între ROBOR 1 m, 3 m și 12 m ratele, pentru 1-săptămâni la 2 luni cicluri. Astfel, similaritatea dintre modelele din

Fig. 1. Wavelet, spectrul de putere al variabilelor. Notă: parcelele sunt pentru date normalizate. Acest contur negru desemnează Signi 5%finivelul de cance împotriva zgomotului roșu și con-FLuence (COI) în cazul în care Edge eFFECTS ar putea denatura imaginea sunt prezentate ca o nuanta mai deschisa. Codul de culoare pentru putere variază de la albastru (putere scăzută) la roșu (putere mare). X-axa măsoară frecvențele

(scală) și axa Y reprezintă perioada de timp. (pentru interpretarea referințelor la culoare în acest fiLegenda Gure, cititorul este menționată la versiunea web a acestui articol.)

aceste perioade sunt clare numai pentru perioada de turbulențele.

Un complot interesant este ROBOR peste noapte, care arată mai multe SignifiInsulele cant pentru scale de o zi la o lună. Acest lucru poate însemna că overnight interes oFFsemnale, și putem anticipa schimbări pe alte piețe prin monitorizarea acestei variabile.

Pentru perechea de curs de schimb – rata dobânzii peste noapte, există doar câteva și mici Signifiregiunile cant marcate de contur negru gros (Fig. 2). În regiunea din jurul decembrie 2004–Ianuarie 2005 (în jur de ziua 1500), peste un 4-zi–ciclu de 8 zile, relația de plumb-lag și faza de spectru se schimbă de la o zi la alta. În regiune în jurul 2500 (sfârșitul lunii octombrie – începând cu 2008 noiembrie, “atac speculativ" pe Ron), peste o săptămână–ciclu de 2 săptămâni, variabilele sunt în afara fazei (săgețile sunt orientate spre stânga: relație negativă), dar relația de plumb-lag se schimbă de la o zi la alta. Acest lucru poate însemna că, în timpul turbulențelor, părțile (FX jucători de piață și RnB) au încercat să conducă. Cursul de schimb – 1 M rata dobânzii prezinta un comportament foarte similar, cu excepția faptului că siglifiregiunea cant corespunzătoare turbulențelor este mai pronunțată (1-săptămâna–cicluri de 1 lună). Cursul de schimb conduce la scale de mai puțin de o săptămână, fapt care arată că actorii de pe piață au inițiat “atac speculativ" pe Ron. Pentru cântare mai mult de o săptămână, conduce trece în mod clar la rata dobânzii, ceea ce înseamnă că autoritățile monetare au reușit să ia inițiativa. Variabilele sunt alternativ în și în afara fazei. Pentru cântare în jur de 20–30 de zile, rata dobânzii conduce, dar variabilele sunt în afara fazei (relație negativă). Celelalte perechi de curs de schimb – ratele dobânzilor (3 m, 6 m și 12 m) prezintă parcele foarte asemănătoare, cu Signifiregiunile cant în timpul “atac speculativ" pe Ron (de la o săptămână la o lună).

Pentru perechea de cursuri de schimb – 1 m rata dobânzii, există unele Signifiregiunile cant marcate de contur negru gros (Fig. 3). Pentru perioada cuprinsă între 2004 noiembrie și 2006 noiembrie, ciclul de 3 luni-tomonth, săgețile sunt ușor orientate spre dreapta și orientată în jos (1 M ROBOR conduce destul de neechivoc și variabilele sunt în faza: relație pozitivă). Pentru aceeași perioadă, dar pentru cele 4–ciclu de 6 luni săgețile sunt lăsate și orientate în jos (FX conduce și variabilele sunt în afara de faza: relație negativă). Explicația se află în pregătirea pentru schimbarea politicii monetare, și anume înFLcare vizează adoptarea strategiei. În acest scop, NBR a început să mărească FLa cursului de schimb RON în perioada 2004 noiembrie. În timpul turbulențelor în octombrie și noiembrie 2008, există o rată a dobânzii clară duce peste FX pentru 2–ciclul de 3 luni și variabilele sunt în fază (săgețile orientate spre dreapta și în jos: relație pozitivă). Pe de altă parte, pentru un ciclu de 1 lună conduce FX și variabilele sunt în afara fazei (săgețile orientate spre stânga și în jos: relație negativă).

Semnalul a venit de la investitorii care au început atacul împotriva RON (aproximativ un ciclu de 1 lună), dar reacția NBR a fost foarte bine coordonat ca autoritățile monetare au reușit să ia inițiativa și să conducă peste mișcările FX pentru 2–ciclu de 3 luni. În acest caz, comportamentul de dobândă și rata de schimb confiRMS modelul de portofoliu balanța teoria (relație negativă pe termen scurt, dar FX “speculatorii" anticipat înFLîn economie, deoarece relația este pozitivă pe termen lung).

Pentru 2–ciclu de 4 luni, rata dobânzii conduce și variabilele

fază arată că variabila va avea un caracter anti-ciclicFFect unul pe celălalt.

sunt în afara fazei (săgețile orientate spre stânga și în sus: relație negativă) în perioada de aproximativ 2013. În 1999, perechea de rată a dobânzii FX se comportă aproape la fel, cu excepția faptului că variabilele sunt alternativ în sau în afara fazei.

Pentru ciclul de 4 luni până la 6 luni în perioada de la sfârșitul anului 2012, firele FX și variabilele sunt în afara fazei (săgețile orientate spre stânga și în jos: relație negativă). Insula siglificance corespunde campaniei electorale parlamentare care a avut loc pe data de 9 decembrie 2012. Piața valutară a reacționat la acest eveniment politic major, luând conducerea pe piața monetară pe mai mult de un ciclu de 6 luni. Dimpotrivă, în timpul 1999–2000, săgeata orientată spre stânga și în sus arată că rata dobânzii conduce și că există o relație negativă: autoritățile monetare române au acționat pentru a evita o ficriză nancial datorită nivelului cel mai scăzut din punct de vedere istoric al rezervelor valutare.

Pentru 6–ciclu de 8 luni în perioada de aproximativ sfârșitul anului 2012, rata dobânzii conduce și variabilele sunt în afara fazei (săgețile orientate spre stânga și în jos). Acest lucru poate fi legat de activitudinea

NBR în timpul alegerilor parlamentare. În 2000, FX conduce (în afara fazei).

Pentru celelalte perechi de curs de schimb – rata dobânzii (3 m, 6 m și 12 m) rezultatele sunt destul de asemănătoare. De asemenea, este notabil faptul că, cu datele pe termen scurt (ROBOR 1 M–3 M), puterea dovezilor pentru o relație între cursul de schimb și rata dobânzii este slăbită. Acest lucru are, eventual, de a face cu importanța redusă a variabilelor economice fundamentale într-oFFa ratei de schimb și a mișcărilor de dobândă la cele mai scăzute scale, moment în care comercianții din piața valutară și piețele interbancare sunt mai susceptibile de a fi înFLla tendințele pieței pe termen scurt.

4,2. rata dobânzii diFFerentials versus cursurile de schimb

Multe bine-cunoscute modele de curs de schimb evidențiază rolul ratei dobânzii reale diFFersential ca un factor determinant al ratelor reale de schimb (HoFFMann și MacDonald, 2009). În scopul de a testa pentru robustness a rezultatelor care au fost discutate în subsecțiunea precedentă, am cont de factorul internațional în analiza noastră: euro interbancare rata dobânzii (Euribor) la diFForizonturi de timp erent. Conform teoriei parității nedescoperite a ratei dobânzii (Macdonald, 2007, pp. 47), rata de schimb este determinată de rata dobânzii diFFdiferențiat. Analizăm relația dintre eurron Exchange

Fig. 4. Wavelet, spectrul de putere al variabilelor. Notă: parcelele sunt pentru date normalizate. Acest contur negru desemnează Signi 5%finivelul de cance împotriva zgomotului roșu și con-FLuența

(COI) în cazul în care Edge eFFECTS ar putea denatura imaginea sunt prezentate ca o nuanta mai deschisa. Codul de culoare pentru putere variază de la albastru (putere scăzută) la roșu (putere mare). X-axa măsoară frecvențele

(scală) și axa Y reprezintă perioada de timp.

(log-Return) și rata dobânzii diFFerisential (ROBOR vs. Euribor) pentru perioada cuprinsă între 2003 și 2014. Considerăm astfel o perioadă destul de homogenă de analiză, deoarece NBR a schimbat moneda de referință de la dolarul american la euro începând cu luna martie 2003. Între 1999 și 2002, rata de schimb eurron a fost stabilită indirect, având în vedere ratele EURUSD și usdron.

În ceea ce privește ratele dobânzilor, vom angaja seria cu orizonturi de timp de 1 m, 3 m și 12 m. Motivul principal pentru eliminarea ratelor de peste noapte de la analiză este că aceste tarife sunt importante în special pentru condițiile de lichiditate și nu pentru condițiile de cost în sistemul bancar. În plus, ROBOR 3 M este cea mai importantă rată pentru împrumuturile cu dobândă variabilă din sistemul bancar românesc.

Fig. 4 prezintă rezultatele spectrului continuu de energie wavelet de toate variabilele: rata de schimb eurron (log-Return) și rata dobânzii diFFerisential (ROBOR vs. Euribor) pentru 1 m, 3 m si 12 m Horizons. Planul eurron are două regiuni de semnalizareficance, și anume unul în jurul la sfârșitul anului 2004 la începutul anului 2005, și unul care corespunde unei perioade mai largi (începutul de 2007 la începutul anului 2009), care corespunde la două momente importante. În primul rând este momentul schimbării politicilor: Banca Națională a României (NBR) a adoptatFLStrategia de orientare a politicii monetare și a liberalizat contul de capital.

Al doilea indicatorfiregiunea cant corespunde mai multor evenimente din economia românească – extinderea ratei ridicate a creditelor bancare, generate în special de capital mare înFLOWS. Un al treilea moment este criza cursului de schimb, așa-numitele “atac speculativ" pe moneda romana initiata de cativa jucatori de pe piata FX. Acest model de comportament pare să evidențieze perioada de turbulențele.

Toate cele trei parcele de putere spectrului de rata dobânzii diFFersential Arată un sigli comunficant Island pentru scale de o zi la patru luni. Momentul corespunde ultimului trimestru din 2008 – turbulențele de pe piața FX din România, parțial ca o consecință a fiCriza nancial.

1 M rata dobânzii diFFersential Plot exponate două Signi suplimentarefiInsulele cant: unul care corespunde aprilie–Mai 2007 și una care corespunde mai–2010 iunie. La fiPrima este probabil consecința turbulențelor politice interne (Președintele României a fost suspendat de Parlament). Al doilea moment reFLtensiunile din societatea care au fost legate de guvernul defiajustări cit. Guvernul a impus reduceri salariale temporare în sectorul public și chiar a încercat să introducă o reducere de pensii. În cele din urmă, unele dintre aceste măsuri au fost însoțite de majorarea peste noapte a TVA-ului de la 19 la 24%.

Pentru perechea de curs de schimb – rata dobânzii diFFersential, există doar câteva, dar clar delimitate și Significant, regiuni marcate cu grosime negru contur (Fig. 5). Aceasta este regiunea corespunzătoare lunii februarie 2005, peste 1 zi la cicluri de 2 săptămâni, relația de plumb-lag și faza de spectru care se schimbă de la o zi la alta. Comovement este mai evidentă pentru 1 m și 3 m rata dobânzii diFFerentials, în timp ce pentru 12 M DiFFerentials, Signifiregiunea cant este mai mică (4–cicluri de 8 zile). Pentru 1 M rata dobânzii diFFerentials, comovement pare, în general, să fie absente, ca complot exponate mari regiuni albastre. Pe de altă parte, pentru 3 m și 12 m rata dobânzii diFFerentials, culorile sugerează o mai bună co-circulație cu ratele de schimb eurron (chiar dacă ne-Significant).

Momentul în jurul sfârșitul lunii octombrie – începând cu 2008 noiembrie, corespunde “atac speculativ" pe Ron, și Significant Island se referă la 1-zi la 4 luni cicluri. Acesta este momentul de cooperare Main și clar expus de parcele. Variabilele sunt în afara fazei (săgețile sunt orientate spre stânga: relație negativă), cu ratele de schimb și ratele dobânzilor care conduc alternativ (lider neconcludent pentru ciclurile de 2 săptămâni; indicii ratei dobânzii pentru cicluri de 1 lună și piste FX pentru 2–cicluri de 4 luni). Acest lucru poate însemna că, în timpul turbulențelor, ambele părți (FX jucători de piață și NBR) au încercat să conducă.

Pentru perechea de curs de schimb – rata dobânzii diFFerentials, există mai multe Signifiregiunile cant marcate de contur negru gros și toate cele trei parcele prezintă rezultate foarte asemănătoare (Fig. 6).

Rezultatele arată că rata dobânzii diFFerentials plumb pentru cicluri de 1 luni și 4 luni și variabilele sunt în afara de fază în timpul anului 2005 (săgețile sunt stânga și orientată în jos). Explicația se află în pregătirea pentru schimbarea politicii monetare, și anume înFLadoptarea strategiei de orientare. În acest scop, NBR a început să mărească FLa cursului de schimb RON în noiembrie 2004.

fază arată că variabila va avea un caracter anti-ciclicFFect unul pe celălalt.

Pentru perioada de turbulențe în octombrie 2008, rata dobânzii diFFerentials duce peste cursul de schimb pe cicluri pe termen lung și variabilele sunt în fază (săgețile sunt orientate spre dreapta și în sus). Acest lucru înseamnă că autoritățile monetare au capacitatea de a lua inițiativa pe termen lung, în timp ce jucătorii FX de pe piață urmăresc aceste politici. Pe termen lung ne referim aici la cicluri de aproximativ 8 luni și cicluri mai mari de 2 ani. Pe termen scurt, și anume 1–2 luni, variabilele sunt în afara fazei și liderii sunt ratele dobânzilor (cicluri de 1 lună) sau ratele de schimb (cicluri de 2 luni). Semnalul provine de la investitorii care au început atacul împotriva RON (aproximativ un ciclu de 1 săptămână), dar reacția NBR a fost foarte bine coordonat ca autoritățile monetare a reușit să ia inițiativa și să conducă peste mișcările FX pe un termen mai lung.

Alți cercetători au identifiEd această tulburare ca o condiție favorabilă pentru rata dobânzii – curs de schimb mișcări comune în Thailanda (Vithessalonthi, 2014). Dimpotrivă, global fiCriza nancial nu părea să stimuleze o co-circulație în India (Andrieș et al., 2014). În cazul Rusiei, când accentul se concentrează pe stabilitatea cursului de schimb, mai degrabă decât pe stabilitatea prețurilor, ratele dobânzilor tind să răspundă mai mult la șocurile cursului de schimb (Granville și Mallick, 2010).

5. concluzii

Relația dintre ratele dobânzilor și rata de schimb a fost accentul dezbaterii academice și politice pentru o lungă perioadă de timp. Din cunoștințele noastre, această lucrare este fiprimul studiu pentru examinarea acestei conexiuni în România folosind o analiză bazată pe wavlet. Rezultatele relevă o puternică comișcare între ratele de schimb și dobânda în cazul schimbărilor de politică și perioadele de turbulențele. Există un diFFcomportamentul erent al relației dintre rata dobânzii și cursul de schimb pe termen scurt față de termen lung. Pe termen scurt, relația este negativă, confirming modele de preț lipicios, și pe termen lung, relația este pozitivă, confirming teoria puterii de cumpărare paritate. Robustness verifica dezvăluie relația de plumb-lag între cursul de schimb și Roor-Euribor rata dobânzii diFFde la erentials. Rezultatele sunt destul de asemănătoare, arătând sigli comuneficance insule în timpul schimbărilor de politică și tulburări care pot oFFEr oportunități de arbitraj pentru investitori.

Această hârtie oFFnoi perspective la mecanismul de transmisie a politicii monetare din România, o mică economie în curs de dezvoltare deschisă. Perioadele de relație slabă dintre ratele de schimb și dobânzi sugerează că, într-oFLde orientare a regimului de politică monetară, cu nici un obiectiv intermediar stabilit, banca centrală trebuie să acorde o atenție simultană la ambele variabile. “Care este rolul cursului de schimb în mecanismul de transmisie monetară?" este, prin urmare, o întrebare importantă pentru cercetarea viitoare. Înțelegerea rolului cursului de schimb în mecanismul de transmitere monetară este crucial, deoarece calendarul și amploarea eFFmodificare a cursului de schimb la ieșire și înFLpoate fi destul de diFFerent, prin urmare, unFFo politică optimă. Impactul volatilității cursurilor de schimb asupra fistabilitatea nancial ar trebui, de asemenea, să fie investigată în continuare.

Finanțare

Acest lucru a fost susținut de o subvenție a autorității naționale române pentru scienfic cercetare și inovare, CNCS–UEFISCDI, numărul de proiect PN-ii-ru-te-2014-4-0291.

Mulțumiri

Mulțumim participanților la Conferința de la FIBA 2015 din București și la conferința anuală eefs 2015 de la Bruxelles pentru sugestiile lor valoroase, precum și pentru editorul și arbitrii anonimi pentru sugestiile care semnaufia îmbunătățit în mod deschis hârtia.

Fig. 6. Cross-wavelet coerency sau pătrat wavelem coerența pentru toate variabilele. Notă: conturul negru gros desemnează sigli 5%finivelul de cance împotriva zgomotului roșu, care este estimat de la simulări Monte Carlo folosind serii de serie surogat randomizat. Con de laFLuence, care indică regiunea aFFetted de Edge eFFECTS, este, de asemenea, indicat cu o linie de culoare neagra. Codul de culoare pentru intervale de coerență de la albastru (coerență scăzută-aproape de zero) la roșu (coerență ridicată-aproape de unul). Faza diFFerence între cele două serii este indicată de săgeți. Săgețile care indică spre dreapta înseamnă că variabilele sunt în fază. La dreapta și în sus, a doua variabilă este rămase. La dreapta și în jos, a doua variabilă este lider. Săgețile indică spre stânga înseamnă că variabilele sunt în afara fazei. La stânga și în sus, a doua variabilă este lider. La stânga și în jos, a doua variabilă este rămase. În faza indică faptul că variabilele vor fi cu ciclice eFFECT pe fiecare alte și în afara de fază sau anti-fază arată că variabila va fi având anti-ciclice eFFect unul pe celălalt.

Apendicele A

Vezi apendicele Smochine. A1 și a2.

Fig. A1. Cursul de schimb zilnic al monedelor CEEC împotriva monedei euro în perioada cuprinsă între 1999 și 2014.

Fig. A2. Boxplot a cursului de schimb al valutelor CEEC împotriva monedei euro în perioada cuprinsă între 1999 și 2014.

Apendicele B

Vezi apendicele Smochine. B1 și B2.

Fig. B1. Ratele dobânzilor lunare pe piața monetară în perioada cuprinsă între 1999 și 2014.

Apendicele C

Vezi apendicele Tabelul C1.

Tabelul C1

Statistici descriptive.

Sursa: Banca Nationala a Romaniei, EONIA, calculele autorilor.

Referințe

Aguiar-conraria, L., Azevedo, N., Soares, M.J., 2008. Utilizarea wavlets la decompune frecvență de timp eFFpoliticii monetare. Phys. A: stat. Mech. APPL. 387, 2863–2878.

Aguiar-conraria, L., Soares, M.J., 2011. Ulei și macroeconomie: utilizarea wavlets analizează vechile probleme. Nu, nu. ECON. 40, 645–655.

Andrieș, A.M., ihnatov, I., Tiwari, AK, 2014. Analizarea timpului–relație de frecvență între rata dobânzii, prețul acțiunilor și cursul de schimb prin intermediul wavhelet continuu.

ECON. Model. 41, 227–238.

Basurto, G., Ghosh, A., 2001. Rata dobânzii–rata de schimb Nexus în crizele valutare.

FMI staFF Pap. 47, 99–120.

Batini, N., Levine, P., Pearlman, J., 2009. Normele monetare și fiscale într-o Mică economie deschisă (documentele de lucru ale FMI 09/22). Fondul Monetar Internațional.

Bautista, C.C., 2003. Rata dobânzii-dinamica cursului de schimb în Filipine: un DCC analiza. APL. econ. Lit. 10, 107–111.

Betts, C., Devereux, margarit, 2000. Dinamica cursului de schimb într-un model de tarifare-la-Market. J. int. econ. 50, 215–244.

Branson, W.H., 1983. Determinanți macroeconomici ai ratelor de schimb reale. În: hering, RJ (Ed.), gestionarea riscului de schimb valutar. Universitatea Cambridge Press, Cambridge.

Branson, W.H., halttunen, H., 1979. Asset-determinarea pietei cursurilor de schimb: Rezultatele inițiale empirice și de politică. În: Martin, J.P., Smith, A. (EDS.), comerț și Ajustarea plăților în cadrul cursurilor de schimb flexibile. Marius, Bucharest.

Branson, W.H., halttunen, H., maspen, P., 1977. Ratele de schimb pe termen scurt: Dolar-deutschemark rata. EUR. econ. Rev. 10, 303–324.

Ca’ Zorzi, m., Hahn, E., Sánchez, m., 2007. Rata de schimb de trecere în curs de dezvoltare Piață (seria de hârtie de lucru nr. 739). Banca Centrală Europeană.

Calvo, G.A., 2001. Piețele de capital și cursul de schimb, cu referire specială la o dezbatere în America Latină. Banca de credit J. Money. 33 (2), 312–334.

Calvo, G.A., Reinhart, cca, 2002. Teama de FLprezentatorul. Q. J. econ. 107, 379–408.

Calvo, G.A., Reinhart, cca, 2005. Să-ți repari viața. În: Calvo, G.A. (Ed.), Emerging Piețele de capital în turbulențele: ghinion sau Politica de rău?. MIT Press, Cambridge, ma.

Caraiani, P., 2012. Fapte stilizate de cicluri de afaceri într-o economie de tranziție în timp și frecvență. ECON. Model. 29, 2163–2173.

Cespedes, L.F., Chang, R., Velasco, A., 2004. Bilanțurilor și politica cursului de schimb.

Sunt. econ. Rev. 94, 1183–1193.

Cheng, BS, 1999. Dincolo de paritatea puterii de cumpărare: testarea pentru cointegrare și causalitatea între ratele de schimb, prețurile, și ratele dobânzilor. J. int. bani financ. 18, 911–924.

Chinn, MD, Meredith, G., 2004. Politica monetară și pe termen lung de interes neacoperit paritate. FMI econ. Rev. 51, 409–430.

Chinn, MD, Meredith, G., 2005. Testarea parității de dobândă nedescoperită pe termen scurt și lung Orizonturi în timpul post-Bretton Woods era (hârtie de lucru nr. 1077). Naționale Biroul de cercetări economice.

Choi, I., Park, D., 2008. Relația cauzală dintre dobânzi și ratele de schimb în Asia Criza valutară. JPN. lumea econ. 20, 435–452.

Clarida, R., gali, J., 1994. Sursele cursului de schimb real FLuctuations: cât de importante sunt șocuri nominale? Carnegie-Rochester conf. ser. Politica publică 41, 1–56.

Dąbrowski, ma, papież, M., Śmiech, S., 2014. Ratele de schimb și monetare fundamentele în țările CEE: dovezi de la o abordare panou. J. macroecon. 41, 148–159.

Demir, İ., 2014. Răspunsurile politicii monetare la cursul de schimb: dovezi empirice din BCE. ECON. Model. 39, 63–70.

Dornbusch, R., 1976. Așteptările și dinamica cursului de schimb. J. economie politică. 84, 1161–1176.

Drazen, A., Hubrich, S., 2006. Un simplu test al eFFect de apărare rata dobânzii. J. JPN. Int. econ. 20, 612–636.

Eichanbaum, E., Evans, cl, 1995. Unele dovezi empirice pe eFFde șocuri la Politica monetară privind ratele de schimb. Q. J. econ. 110, 975–1009.

Eichengreen, B., 2006. Piețele emergente pot FLovăz? Ar trebui să vizezeFLla ce te-ai făcut? În: Vernengo, M. (Ed.), integrarea monetară și dolnization: nu panaceu. Edward Elgar Publishing, celtenham, Marea Britanie. Northampton, ma, Statele Unite ale Americii, 149–175.

Eu. Fisher. Teoria interesului. Determinat de nerăbdare să-și petreacă veniturile și posibilitatea de a investi. 1930. New York.

Inundație, raluka, Taylor, M.P., 1996. Economia cursului de schimb: ce este în neregulă cu abordare macro convențională? În: Frankel, J.A., Galli, G., Giovannini, a. (EDS.), Microstructura piețelor valutare. Universitatea din Chicago Press, 261–302.

Ghosh, ar, Ostry, JD, Chamon, M., 2016. Două ținte, două instrumente: monetare și politicile cursului de schimb în economiile de piață emergente. J. int. bani financ. 60, 172–196.

Granville, B., Malick, S., 2010. Politica monetară în Rusia: identificarea cursului de schimb șocuri. ECON. Model. 27, 432–444.

Grinsted, A., Moore, J.C., jevrejeva, S., 2004. Aplicarea Crucii wavlet transformare și wavelet coerența la serii de timp geofizice. Proces neliniar. Geophys. 11, 561–566.

Hacker, Ramona, Karlsson, H.K., Månsson, K., 2012. Relația dintre schimb tarife și rata dobânzii diFFeentials: o abordare wavlet. Lume econ. 35, 1162–1185.

Hacker, Ramona, Karlsson, H.K., Månsson, K., 2014. O investigație a relațiilor cauzale între ratele de schimb și rata dobânzii diFFerentials folosind wavlets. Int. Rev. econ. Financ. 29, 321–329.

Hnatkovska, V., Lahiri, A., Vegh, C., 2012. . Puzzle-ul de răspuns al cursului de schimb (May31, 2012). Disponibil la ssrn: 〈http://ssrn.com/abstract=1996693〉.

Hnatkovska, V., Lahiri, A., Vegh, C., 2013. Rata dobânzii și rata de schimb: un nonmonotonic poveste 63. Revizuirea economică europeană, 68–93.

HoFFMann, M., Macdonald, R., 2009. Ratele de schimb real și rata dobânzii reale diFFerentials: o interpretare de valoare actualizată. EUR. econ. Rev. 53, 952–970.

Holtemöller, O., Mallick, S., 2013. Regimul cursului de schimb, de aliniere și de valută reală crize. ECON. Model. 34, 5–14.

Holtemöller, O., Mallick, S., 2016. Prețurile alimentelor globale și politica monetară într-un economia de piață: cazul Indiei. Asiatice J. econ. 46, 56–70.

Hsiao, C., 1981. Modelarea autoegressive și banii-venit de detectare a causalitate. J. Monet. ECON. 7, 85–106.

Hudgins, L., friehe, C.A., Mayer, medic legist, 1993. Wavelet se transformă și atmosferice turbulențe. Phys. Rev. lett. 71, 3279–3282.

Koescheen, E., 2014. Impactul politicii monetare asupra cursului de schimb: o frecvență înaltă rata de schimb de puzzle în economiile emergente. J. int. bani financ. 44, 69–96.

Macdonald, R., 2007. Economia cursului de schimb: teorii și dovezi. Routledge.

Malick, R.M., Sousa, 2012. Real eFFde politică monetară în mare emergente economiile. Macroecon. Dyn. 16, 190–212.

Minella, A., de Freitas, PS, goldfajn, I., muinhos, Marcu, 2003. ÎnFLdirecționarea în Brazilia: construirea credibilitate în conformitate cu volatilitatea cursului de schimb. J. int. bani financ.

22, 1015–1040.

Mutacu, M., Tiwari, AK, Andrieș, A.M., 2013. Timp de descompunere-frecvență relația dintre prețul producătorului și indicii prețurilor de consum în România prin analiza wavselet. ECON. Model. 31 alineatul (2), 151–159.

Obstfeld, M., rogoFF, K., 1995. Dinamica cursului de schimb Redux. J. economie politică. 103, 624–660.

Raihan, ESM, Wen, Y., Zeng, B., 2005. Wavelet: un nou instrument pentru analiza ciclului de afaceri (hârtie de lucru nr. 2005–50). Federal Reserve Bank din St Louis.

Ramsey, J.B., Lampart, C., 1998. Descompunerea relațiilor economice de către scară de timp folosind wavlets: cheltuieli și venituri. Stud. Dyn nonlinear. ECON. 3, 23–42.

Rua, A., Nunes, LC, 2009. Co-mișcarea internațională a pieței bursiere revine: o analiza wavselet. J. empir. Financ. 16, 632–639.

Sánchez, M., 2008. Legătura dintre ratele dobânzilor și ratele de schimb: nu contractionary deprecieri face un diFFdiferența? Int. econ. J. 22, 43–61.

Sensoy, A., sobaci, C., 2014. EFFșocurilor de volatilitate pe legăturile dinamice dintre rata de schimb, rata dobânzii și Bursa: cazul Turciei. ECON. Model. 43, 448–457.

Tiwari, AK, mutacu, M., Andrieș, A.M., 2013. Timp de descompunere-frecvență relația dintre prețul producătorului și indicii prețurilor de consum în România prin analiza wavselet. ECON. Model. 31, 151–159.

Torrence, C., compo, GP, 1998. Un ghid practic pentru analiza wavlet. Bull. Sunt.

Meteorol. Soc. 79, 61–78.

Torrence, C., Webster, P., 1999. Interdecadal modificări în esnom pe sistemul de curând. J. clim. 12, 2679–2690.

Vithessalonthi, C., 2014. Politicii monetare și a ficursul de schimb primul și al doilea moment schimbare în timpul global fiCriza nancial: dovezi din Thailanda. J. int. financ.

Mark. Inst. Money 29, 170–194.

Voișîn, P., 2013. Creditele în valută și riscul sistemic în Europa. Hrănit. Banca de rezerve St. Louis Rev. 95, 219–235.