Politica Monetara Cum Tintim Stabilitatea

Una din cele mai mari probleme cu care s-au confruntat autoritățiile, fie monetare, fie fiscale, de-a lungul timpului este reprezentată de creșterea generalizată a prețurilor (inflația), motiv pentru care aceasta nu este considerată bună la nivelul unei economii, deoarece este prezentată ca o creștere nominală de PIB, respectiv de erodare a economiei per ansamblu, și nu în ultimul rând, de generare a dezechilibrelor macroeconomice.

Inflația a creat o presiune nu numai asupra planului monetar, cât și asupra planului economic general, politic și social. Aceasta, pe lângă faptul că generează o scădere accentuată a economiilor, descurajează investițiile și favorireaza mutarea capitalurilor în active ce generează venituri reale.

În ultimii ani tot mai multe țări au optat pentru țintirea directă a inflației, pentru orientarea politicilor macroeconomice în direcția asigurării stabilității prețurilor.

Imaginați-va un coș de cumpărături plin cu diverse produse, prețul acestui coș se verifică periodic calculându-se creșterea, iar în cazuri mai rare scăderea anuală a prețurilor. Dacă creșterea prețurilor se situează sub 2% avem, potrivit definiției cantitative, fenomenul de stabilitate al prețurilor.

Astfel obiectivul Băncii Centrale Europene și a Eurosistemului este de a menține prețurile stabile, adică să mențină rata inflației la un nivel inferior, dar apropiat de 2% pe termen mediu. În cadrul băncii centrale se efectuează două tipuri de analize pentru a se putea vedea care este nivelul ratei inflației:

Monitorizarea unor serii de factori, cum ar fi creștea economică și prețurile petrolului, factori care ar putea duce la scumpiri pe termen scurt

Urmărirea circulației banilor din economie deoarece aceștia ar putea determina creșterea prețurilor pe termen mediu și lung

Un alt lucru pe care îl face Banca Centrală Europeană este acela de a stabili rata dobânzii. Cu cât este mai mare rata dobânzii cu atât va fi mai mică cererea de bani ceea ce conduce la o stabilitate în timp a prețurilor, stabilind încrederea clienților și facilitând economisirea și investițiile; companiile investesc mai mult și astfel economia se dezvoltă creându-se implicit și noi locuri de muncă.

În scopul atingerii acestor obiective, în special acela de stabilitate al prețurilor, stau la bază o serie de strategii de politică monetară.

Cum implementăm stabilitatea prin politică monetară?

În cadrul acestei secțiuni vom detalia strategiile de politică monetară și le vom exemplica prin evoluția ratei inflației pe o perioadă mai mare de timp (vezi graficele 1 – 5).

Țintirea agregatelor monetare

Acestă strategie presupune utilizarea agregatelor monetare ca obiectiv intermediar pentru a ajunge la atigerea obiectului Băncii Centrale și anume acela de menținere a stabilității prețurilor.

Banca Centrală utilizează în acest sens agregatul monetar cel mai restrâns, și anume M0, în calitate de obiectiv sau ca o țintă intermediară și agregatul monetar mai larg M3 , în calitate de obiectiv final al politicii monetare.

Utilizarea agregatelor monetare ca obiectiv intermediar impune aplicarea unei politici monetare restrictive care să aibă ca scop controlarea nivelului agregatelor monetare, în sensul eliminării excesului de lichiditate din economie, exces care ar conduce la reducerea puterii de cumpărare a monedei naționale.

Adoptarea strategiei de țintire a agregatelor monetare are la bază teoria cantitativă care enunță că pe termen lung creșterea nivelului prețurilor este determinată de creșterea înregistrată la nivelul ofertei de monedă. În acest sens se ține seamă de:

Alegerea agregatului monetar reprezentativ

Stabilirea unui nivel de creștere a agregatului ales

Stabilirea modalității de gestionare a agregatului monetar stabilit

Astfel se consideră că cel mai ușor de urmărit este agregatul M3, deoarece instrumentele de politică monetară pot asigura o influența indirectă asupra componentelor acestui agregat.

Țintirea cursului de schimb

Țintirea cursului de schimb se utilizează pentru evitarea deprecierii monedei naționale în perioada de intrări masive de valută în economie.

În cadrul acestei strategii, Banca Centrală încearcă să asigure stabilitatea cursului valutar nominal, prin intermediul utilizării instrumentelor proprii ce vizează modificări la nivelul ratei dobânzii. Țările ce pot adopta o astfel de strategie trebuie să aibă în vedere că nivelul rezervelor internaționale trebuie să fie suficiente cât să permită intervenții promte pe piața valutară și să mențină o credibilitate externă a țării, inclusiv a stabilității politice și a cadrului instituțional și legislativ.

Forma cea mai simplă a acestei strategii o constituie “ancorarea” cursului valutar al monedei naționale de una sau mai multe monede ce aparțin țărilor cu un nivel redus al ratei inflație și care să contribuie la diminuarea inflației și în țara care a adoptat această strategie.

O alternativă extremă este reprezentată de “consiliul monetar” în baza căruia moneda națională este pusă în circulație numai dacă sunt rezerve valutare disponibile, stabilindu-se un curs valutar fix față de o monedă de referință, curs valutar care trebuie menținut la nivelul stabilit inițial.

Țintirea directă a inflației

Țintirea directă a inflație este legată de Noua Zeelandă care, a adoptat pentru prima oară o asemenea strategie începând cu 1988.

Această strategie presupune stabilirea unei ținte pentru nivelul ratei inflației, pe o anumită perioadă de timp, țintă ce trebuie atinsă prin aplicarea măsurilor de politică monetară, atfel încât să se asigure stabilitatea prețurilor.

Țintirea directă a inflației impune 8 componente care asigură o bună implementare a ei:

Independența băncii centrale;

Transparență și responsabilitate;

Lipsa dominanței fiscale;

Stabilitate externă;

Stabilitatea și dezvoltarea sistemului financiar;

Alegerea unui indice de preț adecvat;

Stabilirea explicită a unei ținte cantitative, a intervalului de fluctuație acceptat și a orizontului de timp în care se urmărește atingerea obiectivului;

Capacitatea de a prognoza inflația.

Pe seama acestor componente în practică s-a observant că adoptarea țintirii directe a inflației poate fi eficientă în condițiile în care banca centrală reușește să asigure stabilitatea procesului deflaționist, stabilitatea sistemului financiar fiind o condiție suplimentară în acest scop.

“Just do it”

Strategia “just do it” sau folosirea unei ancore nominale implicite este folosită de către Fed. În cadrul acestei strategii, banca centrală nu definește nicio ancoră ca țintă intermediară, ci doar aduce politica monetară din condei pentru a aduce stabilitatea prețurilor. Cu toate că în trecut Fed-ul țintea agregatele monetare, în prezent poltica dusă de ei prezintă urme de țintire directă a inflației, cu toate aceste strategia lor este proprie și nu poate fi încadrată la niciuna dintre ele.

Se pare care această strategie a avut succes în atingerea obiectivului de stabilitate macroeconomică și cu toate că se poate pune problema unei transparențe reduse, regândirea acestei strategii va depinde de evoluțiile ei viitoare; dacă ceva merge nu trebuie schimbat doar de dragul schimbării.

Sumarul acestor regimuri de politică monetară se prezintă în cadrul tabelului 1.

Tabel 1. Avantajele și dezavantajele strategiilor de țintire a inflației

Sursa: Costică, I., Țintirea inflației versus țintirea agregatelor monetare. Strategii de politică monetară alternative în perspectiva aderării la Uniunea Europeană, Editura ASE, 2005; Mishkin ,Frederic S., The Economics Of Money, Banking, And Financial Markets (7th Ed)

Figura 1 Evoluția inflației pe diferite regimuri de politică monetară

Sursa: Banca Mondială, calcule proprii

Exemplificare regimurilor de politică monetară pe diferite țări

Existând corelații puternice, de relație directă între rata inflației și masa monetară, Japonia a trecut la țintirea masei monetare în jurul anilor 70. De-a lungul istoriei, rata inflației nu a avut tendințe de hiperinflație, ci mai degrabă o inflație galopantă de 2 cifre maxim.

Efectul a fost de calmare a inflației și de relansare economică. Trebuie remarcat faptul că Japonia a experimentat și încă prezintă perioade de deflație.

Din aceste considerente, Japonia pe termen de 40 de ani a avut în linii mari stabilitate a prețurilor după cum reiese din graficul 1.

În anul 1997, Bulgaria experimenta o inflație uriașă (rata inflației se situa la valoare de peste 1000 de puncte procentuale) și a adoptat o particularitate a regimului de curs de schimb, respectiv un Consiliu monetar. Astfel, leva a fost legată de marcă în primă fază, ulterior fiind legată de euro.

Efectul a fost instantaneu. Rata inflației a scăzut dramatic, la valori de aproximativ 60 de ori mai mici (vezi graficul 2)

După momentul 1997, inflația a avut 2 momente de creșteri rapide, 2000, respectiv 2008 după cum reiese din graficul 3. Atlfel, valorile inregistrate au fost de o singură cifră.

Prima țară care a adoptat regimul de țintire a fost Noua Zeelandă. Banca centrală experimentase numeroase episoade de creștere rapidă a inflației, iar opțiunile începeau să se repete și nu mai își dovedeau eficiența.

Ca o ultima soluție, banca centrală a adoptat regimul de țintire directă a inflației și a avut succes. Inflația a fost adusă sub control și a lansat un nou trend în termeni de politică monetară.

Cea mai controversată strategie de politică monetară, în care nu este precizată nicio ancoră nominală se pare ca are parte de stabilitate a prețurilor și creștere economică.

Singurele momente în care au existat scăpări au fost în perioada anilor 70 – 80. Însă șocurile au fost de natură externă, respectiv cele 2 crize ale petrolului din anul 1973, respectiv 1979 ( vezi graficul 5).

Făcând abstracție de la acele momente care au afectat economia globală, strategia Fed-ului are efecte vizibile (se pune întrebarea de ce să faci schimbări de dragul schimbării?).

Cum s-a manisfestat regimul de politică monetară în România?

Începând cu 1990 și până în 2005, BNR a adoptat regimul de țintire al agregatelor monetare, combinat cu o flotare a cursului de schimb. În acest sens, agregatul monetar M0 era folosit în scop operațional, iar pentru ținta intermediară era folosit agregatul M2. Cu toate că inflația a fost menținută în limite normale, această strategie nu returna randament asemănător regimului de țintire directă al inflației, pe care țările Europei Centrale și de Est îl adoptaseră. Graficul 6 prezintă această evoluție.

Făcând abstracție de rezultatele obținute, relația fundamentală pe care se bazează regimul de țintire al agregatelor, respectiv teoria cantivativă a banilor, nu se mai verifica în practică (vezi graficul 7). De asemenea, politica monetară trebuia calibrată pentru o țintă a inflației și nu pentru o țintă intermediară, deoarece aceasta din urmă nu se translata printr-un interval precis al inflație și nu puteai să generezi credibilitate. Astfel, regimul de țintire al inflației avea toate premisele să aducă stabilitatea prețurilor la nivelul economiei noastre, după cum vom vedea.

În România rata inflației a fost un indicator nefavorabil pentru economie, având fluctuații considerabile imediat după perioada comunistă. Mai exact, în 1993 rata inflației a atins valoarea maxima pentru istoria țării, de 256%. Un tred dezinflaționist a apărut în anii imediat anteriori, pentru ca mai apoi, să atingă o alta valoare extremă în anul 1997 de 155% (vezi graficul 6).

Din anul 2000 a început procesul dezinflaționist, astfel indicele prețurilor de consum nu a mai atins valori hiperinflaționiste, ci dimpotrivă ameliorarea instabilitații prețurilor a fost susținută de trecerea la regimul de țintire directă a inflației de către banca centrală a României, la 1 august 2005 (graficul 8).

Din graficul 9 se observă faptul că rata inflației a atins ținta multianuală stabilită de BNR în anul 2012. Cel mai important factor ce a determinat împiedicarea stabilitații prețurilor și menținerea ratei inflației în intervalul de variație al țintei stabilite de BNR a fost cadrul crizei mondiale.

Corelația dintre rata inflației, ROBID 3 luni și ROBOR 3 luni este puternică iar pe măsură ce rata inflației scade, ROBID si ROBOR se comportă la fel. De asemenea, variațiile extreme ale ROBID și ROBOR la 3 luni au fost înfrânate începând cu anul 2000, singura fluctuație esențială în ultima perioadă este explicată de criza de lichiditate apărută în sistemul banca pe fondul crizei economice. După cum reiese din graficul 10.

Ca și ancoră nominală, rata dobânzii de politică monetară, este corelată cu rata inflației, efectul modificării ratei de dobânda fiind resimțit asupra indicelui de preț cu un anumit decalaj (vezi graficul 11).

Începând cu ianuarie 2012 rata dobânzii de politică monetară practica un regim de relaxare monetară, având valoarea de 5,75% iar începând cu luna următoare a scăzut treptat la 5,5% și mai apoi la 5,25% valoare ce a rămas constantă, mai bine de 1 an, din martie 2012 pâna în iunie 2013. În prezent contextul economic, lichiditatea de la nivel intern și extern, valoarea moderată a indicelui de preț încurajază relaxarea politicii monetare și menținerea ratei de dobândă la minimul istoric (3,5%), aceeași strategie fiind adoptată si de către Banca Centrală Europeană (0,25%).

Cursul leu/ euro și leu/ dolar american nu au suferit variații, ci au înregistrat valori constante per ansamblu, cursul leu/euro fiind cel mai stabil. Cu toate acestea, IPC-ul nu a fost influențat de modificările suferite de cursurile de schimb. Ritmul de creștere ale cursurilor leu/euro, leu/ dolar american au fost relativ constante (graficul 12).

Figura 2. Evoluția inflației, corelația cu masa monetară și încadrarea în țintele anuale

Figura 3. Evoluția inflației și a principalelor variabile macroeconomice

Care sunt perspectivele acestui regim de politică monetară?

Banca Centrală Europeană definește stabilitatea prețurilor ca fiind o creștere a prețurilor de până la 2% pe termen mediu.

În aceste condiții vom analiza evoluția Indicelui Armonizat al Prețurilor de Consum (IAPC), în ultimele 12 luni, pe țările care au adoptat regimul de țintire directă a inflației și pe media Uniunii Europene, așa cum reiese din graficul 13.

După cum se observă Cehia, Ungaria și Polonia s-au încadrat în limita de 2 puncte procentuale pentru o bună parte a anului, în timp ce România a intrat în țintă după luna septembrie a anului 2013; media UE se află în zona stabilității cantitative.

Minimul seriei în schimb o deține Polonia. În luna iunie a atins valoare de 0,2 %, urmând apoi o ușoară creștere.

România a făcut eforturi pentru a reduce rata inflației, iar inceputul de an a adus o temperare a creșterii, evoluțiile fiind relativ stabile.

Modele de prognoză a inflației

Capacitatea băncii centrale de a prognoza eficient inflația este o cerință obligatorie a regimului de politică monetară adoptat de țara noastră. În acest sens, autoritatea monetară a țării respective poate urmării țintirea unui interval în jurul țintei anunțate, pentru a putea genera încredere sau poate urmării exact ținta propusă, astfel se merge pe o țintire a inflației restrictive. De asemenea, banca centrală se poate axa pe țintirea unui indice al prețurilor general sau pe o inflație de bază, având în ultimul caz mai puține motive de exonerare pentru ratarea țintei.

În cadrul acestei secțiuni vom detalia 2 modele de prognoză a inflației pentru România, respectiv un model ARMA fundamentat pe seria inflației CORE2 și o funcție de reacție a politicii monetare (FRPM), construită pentru măsurarea și cuantificarea a trei șocuri economice: în oferta agregată, în cererea agregată și în rata dobânzii.

Model ARMA

Modele autoregresive de medie mobilă (ARMA) sunt modele univariate, modele prin care variabila dependentă este modelată în funcție de propriile observații; ARMA combină două tipuri de procese, respectiv procese autoregresive (AR) și procese de medie mobilă (MA).

Modelul nostru de prognoză a fost constuit pe inflația CORE2 indice anual, seria de date are frecvență trimestrială și cuprinde perioada 2001Q1 – 2013Q4, pornind de la serii lunare. Am considerat că această abordare este mai benefică, pentru că simulează frecvența Raportului asupra inflației publicat de BNR și pentru că ne interesează o prognoză pe termen mediu (de la 4 trimestre la 12 trimestre).

S-a ales această măsură a inflației de bază, deoarece s-a dovedit (prin teste de staționaritate) o serie mai omogenă decât IPC. IPC-ul a avut variații mari de o perioadă la alta și a influențat într-o măsură mare eroarea noastră de prognoză. De asemenea, inflația de bază are o anumită inerție a sa și nu se modifică semnificativ pe o perioadă mare de timp, având consistența necesară acestei abordări.

Pentru a modela această serie de timp într-un proces ARMA s-a folosit metodologia Box – Jenkins. În primă fază seria a fost logaritmată și s-a analizat sezonalitatea: dacă analizăm figura 4 , seria noastră nu prezintă modificări substanțiale de o perioadă la alta, deci nu este afectată de sezonalitate.

Din analiza grafică nu rezultă staționaritatea seriei, însă după aplicarea testelor Augmented Dickey – Fuller (ADF) și Phillips – Perron (PP), ne rezultă că seria nu are o rădăcină unitate, deci este staționară. Probabilitatea asociată celor 2 teste (0.0000 pentru ADF și 0.0005 pentru PP) este mai mică decât pragul de relevanță de 1%.

Analizând corelograma seriei obervăm că primele 14 valori ale funcției de autocorelație (AC) sunt pozitive și descresc exponențial, iar funcția de autocorelare parțială (PAC) are prima valoare diferită semnificativ de zero, celelalte fiind negative sau având valori foarte mici. Astfel, corelograma se prezintă ca un proces AR(1) clasic, însă trebuie testate mai multe modele pentru a construi o imagine cât mai fidelă a fenomenului. Mergând pe această idee, au fost testate un număr de 12 modele, din care au fost validate 8; criteriul de departajare a fost testul White pentru heteroscedasticitate.

Criteriile de departajare, pentru a alege cel mai bun model au fost: raportul de determinare ajustat, criteriile informaționale Akaike info criterion (AIC) și Schwarz criterion (SC) și testul LM, cu mențiunea că toți parametrii testați au fost semnificativ statistic diferiți de zero pentru un prag de 1%.

Cu toate că modelul numărul 8 are criteriile informaționale mici, prezintă fenomenul de autocorelare al reziduriilor, la fel și modelul numărul 1, 2, 7 și 6. Avem de ales între modelele 3, 4 și 5.

Potrivit tuturor criteriilor selecționate, modelul ales pentru prognoză este modelul numărul 5, care admite o reprezentare ARMA (1,2) de forma:

Pentru a testa eficiența modelului am realizat o prognoză statică pe aceeași perioadă pentru care avem datele disponibile (perioada 2001Q1 – 2013Q4) și ne-a rezultat graficul 14.

Sursa: Calcule proprii

Se poate observa că eroriile se află în intervalul -3 și 3 puncte procentuale, ceea ce înseamnă că inflația prognozată nu se abate foarte mult de la valoare efectiv înregistrată. În baza acestor rezultate putem face o prognoză pe următoarele 12 trimestre (vezi graficul 15).

Sursa: Calcule proprii

Inflația va scădea spre sfârșitul trimestrului al doilea din anul 2014, atingând o valoare negativă, urmând apoi un trend ascendent până la sfârșitul perioadei pentru care s-a facut prognoza.

Funcția de reacție a politicii monetare

În secțiunea anterioară am văzut o metodă eficientă de prognoză a inflației, însă această abordare este foarte rigidă din mai multe motive:

A fost folosit un indice care nu încorporează toata informația inflației;

Variabilele macroeconomice nu au fost luate în calcul;

Modelul nu poate fi ajustat în funcție de abordările băncii centrale;

Capacitatea de a prognoza inflația se rezumă la o acțiune pasivă, de observare din partea băncii centrale.

Autoritatea monetară este interesată de acțiunea tuturor factorilor asupra inflației: ce factori acționează, cum acționează acei factori, pot fi influențați, au efecte temporare care se pot anula reciproc sau prezintă persistență etc. Pe lângă aceste observații, banca centrală are intrumente pe care le folosește, în principal rata dobânzii de politică monetară și este direct interesată de a urmării canalele de transmisie a politicii monetare, obiectivul final fiind stabilitatea prețurilor.

O abordare eficientă, prin care acești factori macroeconomici sunt urmăriți, este construirea unei funcții de reacție. Astfel, vom contrui, pe lângă această funcție, o estimare a cererii agregate și a ofertei agregate, prin ecuații care urmăresc cele mai importante (și concentrate) variabile macroeconomice: rata dobânzii, PIB-ul, cursul de schimb, rata inflației.

Modelând astfel inflația, putem urmării cum se manisfestă 3 șocuri economice: de cerere agregată, de ofertă agregată și de rata dobânzii; fiecare din aceste variabile având influență asupra celorlalte.

Ecuația ofertei agregate este construită pe o curbă de tip Lucas Phillips, astfel variabila dependentă este o măsură a inflației, iar pentru influențe folosim o măsură a inflației interne, a inflației externe și output gap-ul; curba Phillips este descrisă în ecuația 1:

(1)

e

Ecuația cererii agregate prezintă măsura output gap-ului și încorporează informații de la momentul anterior pentru cele 3 variabile folosite în ecuația 2. Astfel, prin această ecuație se urmărește influența ratei de dobândă reală, a cursului real de schimb, dar și a deviației output-ului anterior.

(2)

Modul în care banca centrală acționează, se fundamentează pe reguli de politică monetară, practic avem un set de informații care ajută decidenții să înțeleagă dezechilibrele de la nivelul variabileleor urmărite și să explice decizia pe care au luat-o sau urmează să o ia, în ceea ce privește modificarea instrumentului folosit. Astfel, modelul trebuie să încorporeze cele mai disponibile și relevante informații până la momentul cel apropriat deciziei.

Funcția de reacție nu prezintă o formă (template) unanim acceptată de către toate bănciile centrale sau de către toți economiștii, ea este contruită pe regulile de politică monetară care la rândul lor defines canalele de transmisie a politicii monetare în fiecare țară. Este irelevant să încorporăm informații despre un anumit canal dacă acesta nu prezintă informații relevante sau, în cazul mai rău, nu funcționează la nivelul teoretic specificat. De asemenea, în funcție de comportamentul băncii centrale, se poate definii o particularitate a regimului de țintire al inflației, astfel putem avea o țintire strictă (în model este inclusă doar inflația) sau alternativa flexibilă (alături de inflație urmărim și excesul de cerere sau cursul de schimb).

În aceste condiții plecăm de la o familie de funcții de reacție, identificăm rețeaua de informații și adaptăm reguliile specifice economiei noastre. Ecuația 3 specifică o funcție de reacție care încorporează informații despre rata dobânzii, deviația inflației, deviația ratei de dobândă și output gap:

(3)

Variabilele celor 3 ecuații sunt explicate în tabelul 5, iar explicitarea coeficienților se face în tabelul 6 din Anexa 3.

După ce am definit modelul, bazat pe cele 3 ecuații, putem urmării modul (într-o formă minimală) în care se ajustează șocuri de natura cererii agregate, a ofertei agregate sau a ratei de dobândă.

Pentru exemplificare vom presupune un șoc pozitiv în cererea agregată, ce determină o creștere a output-ului peste nivelul său potențial; se generează astfel un decalaj inflaționist. În consecință, PIB-ul de abate de valoarea potențială în sens pozitiv, deci output gap-ul crește, acest lucru determină, cu întârzierea de o perioadă, creșterea inflaței. Politica monetară răspunde prin creșterea ratei de dobândă, ceea ce implică reducerea output gap-ului și în final reducerea ratei inflației. Modul în care crește rata dobânzii este determinată de mărimea coefientului. Cu cât este mai mare, cu atât răspunsul se translatează într-o dobândă mai ridicată și definește agresivitatea politicii monetare față de inflație.

Pentru a putea estima aceste 3 ecuații, s-au extras variabile economice reprezentative pentru perioada 2005 – 2013, date cu frecvență trimestrială. Metoda folosită a fost metoda generalizată a momentelor (GMM), folosind ca variabile intrumentale lag-uri ale variabilelor folosite; s-a apelat la această metodă, deoarece în cadrul acestui model, format din sistemul celor 3 ecuții, niciuna dintre variabile nu este exogenă și sunt influențate în mod reciproc.

Pentru a determina componentele neobservabile, în speță trendul și gap-ul, a fost folosit un filtru Hodrick – Prescott (HP); după eliminarea trendului din serie, ne-a rezultat un ciclu, pe care îl considerăm gap sau deviație. De asemenea, pentru determinarea așteptărilor inflaționiste s-a apelat la metoda ajustată Carlson – Parkin.

În urma estimărilor ne-au rezultat valori care nu respectă teoria economică din spatele modelului. Valorile coeficienților, deși diferă statistic de zero, nu au valoarea indicată în precizările noastre. Putem considera că cele 3 ecuații estimate constituie, într-o formă simplificată, imaginea economiei noastre, iar funcție de reacție, alături de curba Phillips și ecuația cererii agregate sunt particularizate, dar nu reflectă consistență economică.

Acest impediment contituie un punct de plecare pentru restimarea celor 3 ecuații într-o lucrare viitoare, prin diferite variabile abordate sau prin alte metode.

Concluzii

Obiectivul principal, și de altfel natural, al unei bănci centrale este de a menține prețurile stabile.

Stabilitatea prețurilor este definită ca fiind un ritm anual de creștere a indicelui armonizat al prețurilor de consum pentru zona euro, inferior nivelului de 2%.

Banca urmărește atingerea obiectivului său prin influența exercitată asupra dobânzilor din piață, respectiv prin rata dobânzii de politică monetară.

Orice regim de politică monetară se fundamentează în jurul unei ancore nominale, definită ca fiind țintă intermediară pentru atingerea obiectului specific.

Fiecare economie este construită în felul ei, cu obiceiurile ei, iar politica monetară trebuie să se muleze pe aceste caracteristici, altfel riscă să devină inutilă.

Nu există regim universal dovedit eficient, fiecare regim are avantajele și dezavantajele lui, trebuie ținut cont de oportunitatea situației.

Independența și transparența față de public, a unei bănci centrale sunt elemente esențiale pentru succesul oricărui regim de politică monetară.

Politica monetară trebuie construită pe seama unui mix de politici, însă nu înseamnă că urmărește simultan mai multe ancore, deoarece ce câștigă pe o parte, în mare pierde pe cealaltă.

Abordarea inflației, din perspectiva metodologiei Box – Jenkins poate fi considerată o abordare eficientă, însă doar pentru acele autorități monetare care țintesc inflația de bază, pentru un indice general de prețuri este nevoie de un set mult mai complex de analize și prognoze. Una dintre ele fiind abordarea funcției de reacție, în forma minimală, deoarece transmite informații de la nivelul tuturor variabilelor macroeconomice, nu doar influența istorică a acelei variabile.

Bibliografie

Adrian Codirlașu (2008): Econometrie aplicată utilizând EViews 5.1, note de curs Managementul Sistemelor Bancare

Bogdan – Octavian Cozmâncă (2008): Modele pentru fundamentarea politicilor monetare și valuare, Editura Economică, colecția”Instantia Crucia”, București

Costică, I. (2005): Țintirea inflației versus țintirea agregatelor monetare. Strategii de politică monetară alternative în perspectiva aderării la Uniunea Europeană, Editura ASE

Elena Bojeșteanu, Ana Simona Manu, Răzvan Victor Stanca (2011): Așteptările inflaționiste ale consumatorilor – anticipative sau adaptive?, prezentare BNR, Direcția Studii Economice

Ette Harrison Etuk, Atto Asuquo & Isaac Didi Essi: A Seasonal Box-Jenkins Model for Nigerian Inflation Rate Series

Fahim Faisal: Forecasting Bangladesh's Inflation Using Time Series ARIMA Models

Gordon de Brouwer (1998): Estimating output gaps, Research Discussion Paper 9809, Economic Research Department, Reserve Bank of Australia

Henry Rotich, Musa Kathanje & Isaya Maana (2007): A monetary policy reaction function for Kenya

Ion Dobre, Adriana Ana-Maria Alexandru (2008): Modelling unemployment rate using Box-Jenkins procedure

Kanlapat Mahipan, Nipaporn Chutiman & Bungon Kumphon (2013): A Forecasting Model for Thailand’s Unemployment Rate

Mishkin ,Frederic S. (2007): Monetary Policy Strategy, The MIT Press

Mishkin ,Frederic S. (2007): The Economics Of Money, Banking, And Financial Markets (7th Ed), Pearson Addison Wesley

Nicolae Dardac, Teodora Barbu (2005): Moneda, Editura ASE, București

Nicolae Dardac, Teodora Barbu (2012): Instituții de credit, Editura ASE, București

Stelian Stancu (2008): Econometrie. Teorie și aplicații utilizând Eviews, editura ASE, București

Stoian Anca (2010): Determinarea nivelului asteptarilor de inflatie

T. Andrei, R. Bourbonnais (2008): Econometrie,editura Economică

Tudorel Andrei (2008): Introducere în econometrie utilizând Eviews, editura Economică

Veaceslav Grigoras: Studiu privind inflatia asteptata

Rapoarte lunare BNR

http://ec.europa.eu/dgs/economy_finance – Site-ul Direcției Generale pentru Afaceri economice și financiare

http://epp.eurostat.ec.europa.eu/ – Site-ul Eurostat, baza de date a Comisiei Europene

http://www.worldbank.org/ – Site-ul Băncii Mondiale

www.bnr.ro – Site-ul Băncii Naționale a României

www.insse.ro – Site-ul Institutului Național de Statistica

Anexe

Anexa 1. Etapele metodologiei Box – Jenkins și calcule aferente modelului ARMA

Procedura Box – Jenkins constă în parcurgerea unor etape pentru a identifica cel mai potrivit model autoregresiv pentru analiza unei serii de timp. Etapele acestui proces sunt următoarele:

se verifică dacă seria este staționară prin intermediul FAC și FACP și a testelor de staționaritate. Dacă seria este staționară se trece la pasul 3, altfel urmăm pasul următor;

se staționarizează seria prin logaritmare, diferențiere sau prin transformare Box – Cox;

se indentifică o primă forma a modelului din analiza corelogramei;

se estimează paremetrii modelelor

se testează caracteristicile modelelor: se verifică dacă parametrii diferă statistic de zero, dacă ipotezele de heteroscedasticitate, autocorelare, repartizare normală a reziduurilor sunt verificate. Dacă niciun model nu este valid se reiau specificațiile, dacă unul singur este valid se trece la etapa 7, iar sunt valide mai multe modele trecem la următorul pas;

se alege cel mai performant model în funcție de o serie de indicatori (raport de determinare ajustat mai mare, criteriu informațional minim etc.)

se realizează prognoze

Figura 4. Evoluția CORE2, corelograma și prognoza pe CORE2 logaritmat

Figura 5. Testul PP și ADF

Tabelul 2. Rezultatele modelelor ARMA estimate pentru l_core2

Sursa: calcule proprii

Anexa 2. Metoda ajustată Carlson – Parkin și calcule aferente

Metoda ajustată Carlson – Parkin este o metoda probalilistică folosită pentru a extrage rezultate cantitative privind anticipațiile inflaționiste ale agenților din economie. Sondajul este realizat de către DG – ECFIN, în numele Comisiei Europene, lunar, pe un eșantion de 1000 de persoane și presupune întrebări, realizate într-un mod calitativ, privind evoluția inflației; astfel, respondenții nu pot admite un răspuns exact, ci doar direcția prețurilor percepută și așteptată.

Întrebăriile la care răspuns sunt descrise în tabelul 3, iar soldul opiniilor pentru cele 2 întrebări este reprezentat în graficele 16 și 17. Perioadă analizată este mai 2001 – martie 2013.

Metoda presupune că distribuția agregată a așteptărilor privind inflația, la nivelul întregii populații, urmează o distribuție normală. În continuare se notează procentele aferente răspunsurilor cu litere de a la e (răspunsul f este distribuit către celelalte procente) pentru întrebarea Q6. Figura 6 descrie funcție de distribuție a probabilităților privind inflația așteptată.

Figura 6. Funcția de distribuție a probabilitățiilor privind inflația așteptată

Pentru inflația percepută considerăm noi notații aferente ponderilor din întrebarea Q5 cu ap, bp, cp, dp, ep. Se explică aceste procente funcție de probabilitățiile distribuției (figura 7). Din înlocuiri algebrice se determină mp, iar apoi determinăm inflația percepută și așteptată.

Notă: notațiile aferente din figura 6 și 7 sunt explicitate în tabelul 4.

Rezultatele aplicării acestei metodologii sunt prezentate în graficul 18.

Figura 7. Funcția de distribuție a probabilitățiilor privind inflația percepută

Sursa: DG – ECFIN

Graficul 16 și 17. Soldul opiniilor privind întrebarea Q5 și Q6 din sondaj

Sursa: DG – ECFIN, calcule proprii

Sursa: BNR, calcule proprii

Anexa 3. Aplicația funcției de reacție

Figura 8. Variabile utilizate în aplicatia funcției de reacție și variabilele filtrate

Sursa: EUROSTAT, BNR, INS, calcule proprii

Sursa: calcule proprii