Buleti de a aliză al Ce trului de Cercetări Financiar-Monetare Nr.10/ decembrie 2015 Serie coordo ată de: Prof.univ.dr. Andreea Stoian Departa e tul de Fi a țe și CEFIMO ASE Bu urești Elaborat de: Gabriel Stavre Asistent de cercetare CEFIMO NOTĂ Reprodu erea pu li aţiei este i terzisă, iar utilizarea i for aţiilor î diferite lu rări este per isă u ai u i di area sursei ISSN 2359 – 9014 ISSN–L 2359 – 9014 Centrul de Cercetari Financiar Monetare www.cefimo.ro Ce trul de Cer etări Fi a iar Mo etare a i de ți tire directă a i flației: odele de prog oză și acuratețea acestora1 Luna august a anului 2015 marchează un deceniu de intire directă a infla iei (engl. inflation targeting – IT) în România, motiv pentru care dorim să dedicăm acest buletin problematicii acestui regim de politică monetară. Provocarea principală a acestuia o reprezintă dezvoltarea unui model de prognoză în baza căruia pot fi fundamentate deciziile privind ac iunile Băncii Na ionale a României (BNR). IT este o metodă de management a politicii monetare care, spre deosebire de alte regimuri, este focusată pe îndeplinirea obiectivului primar (cel de stabilitate a pre urilor), fără a include în mecanism inte intermediare (alte variabile economice – e.g.: curs de schimb, masă monetară etc.). Prognoza infla iei i a altor variabile economice reprezintă fundamentul IT. Pe măsură ce acurate ea cre te, mandatul Băncii Na ionale este valorificat mai bine, cu scopul final de a reduce pierderile sociale i economice asociate infla iei. Pentru a în elege amploarea pe care infla ia o poate avea i cum acest fenomen poate distorsiona atât economia, cât i traiul individual, este ilustrativ să ne amintim de situa ia hiperinfla ionistă a Germaniei de după primul război mondial: (anecdotele cu privire la negocierea preliminară purtată de cetă eni cu ospătarii în legătură cu suma ce era achitată pentru masă – deoarece, pre urile se modificau de-a lungul zilei sau faptul că banii erau eroda i până în punctul în care au fost înlocui i de alte bunuri – spre exemplu igările, unt, ouă)2. Pentru a răspunde la aceste cerin e, autorită ile monetare au primit sarcina de a asigura stabilitatea pre urilor – aceea situa ie în care puterea de cumpărare rămâne neschimbată de la o perioadă la alta sau în care infla ia excesivă i defla ia nu sunt prezente la nivelul economiei. Cu toată simplitatea pe care o comportă, cel pu in în ceea ce prive te specificarea ancorei nominale, respectiv inta de infla ie, IT este definit de 5 elemente esen iale (Hammond (2012)): (i) stabilitatea pre urilor este explicit recunoscută ca fiind obiectivul principal al Băncii Centrale, în acest context este nevoie de (ii) anun area publică a unei inte cantitative pentru nivelul infla iei, în timp ce (iii) deciziile de politică monetară sunt formulate în baza unui set complex de informa ii, inclusiv o prognoză a infla iei; toate aspectele privind procesul decizional i eventualele devia ii de la inta propusă sunt luate într-un (iv) cadru transparent i cu (v) asumarea responsabilită ii. Din aceste 5 caracteristici se deduc o serie de cerin e institu ionale (independen a Băncii Centrale, transparen ă i responsabilitate etc.) i tehnice (capacitatea de a prognoza infla ia etc.) care au scopul de a furniza un ghid pentru coeren a implementării. Pentru România, primele men iuni privind un model de prognoză a infla iei sunt atribuite lui Popa et al. (2002) i Bo el (2002). Ambii autori folosesc modele VAR pentru a descrie evolu ia infla iei (totale sau a măsurii de bază). Popa et al. (2002) descriu regimul de intire directă a infla iei Prezentul buletinul reprezintă o sinteză a unei lucrări mai ample (versiunea completă fiind disponibilă pe site-ul personal). Autorul dore te să-i mul umească domnului profesor Bogdan Octavian Cozmâncă pentru sfaturi, exemple concrete i coordonarea lucrării; toate celelalte erori, omisiuni, opinii sunt responsabilitatea personală. 2 Desigur, solu ia a presupun crearea unei monede noi, iar după cel de-al doilea război mondial, înfiin area unei noi institu ii: (Deutsche) Bundesbank – de altfel, cea mai virtuoasă bancă din lume în lupta împotriva infla iei din zilele noastre. 1 Centrul de Cercetari Financiar Monetare www.cefimo.ro ca pe o alternativă viabilă i folosesc modele VAR nerestric ionate, în timp ce Bo el (2002) impune restric ii pentru structura modelului VAR (i.e. VAR structural). Rezultatele fiind neconcludente, printre cauze: numărul restrâns de observa ii, transformarea structurală a economiei etc. Începând cu august 2005, BNR î i fundamentează prognozele i deciziile, în baza MAPM (Model de Analiză i Previziune pe termen Mediu). Modelul este semi-structural, liniarizat, cu elemente neokeynesiste i calibrat (în baza eviden elor empirice furnizate de modele VAR). În modul în care este specificat, se fructifică 4 canale de ac iune: a ratelor dobânzii, a cursului de schimb, a anticipa iilor i a efectelor de avu ie i bilan (BNR (2007)). Întregul set de ecua ii urmăre te dinamica infla iei de bază (i.e. CORE2), celelalte componente ale Indicelui Pre urilor de Consum (IPC) fiind furnizate în afara modelului. Cel mai recent articol descrie rezultatele unui model DSGE cu fric iuni financiare (respectiv ”euroizare” par ială3), construit de către o echipă a BNR (Copaciu, Nalban & Bulete (2015)). Ne propunem implementarea unui set de modele caracteristic regimului de intire directă a infla iei i evaluarea acestora în prognozarea indicelui de infla ie CORE24. Se dore te fundamentarea prognozei pe seria infla iei de bază, deoarece pe de o parte politica monetară nu poate cuprinde toate interac iuni pie ei i toate deciziile ce pot fi strict administrative sau conjuncturale, iar pe de altă parte, seria este persistentă i de altfel mai stabilă. Pentru realizarea previziunilor vom folosi un model semi-structural de tip neo-keynesist, modele de referin ă (benchmark) i modele statistice, atât univariate (ARMA), cât i multivariate (VAR). Evaluarea presupune calculul unor indicatori de eficien ă în prognoză între seria istorică i cea previzionată, pentru fiecare orizont de previziune (vom alege spre prezentare RMSE – Root mean of squared error i Theil IC – Theil Inequality Coeffcient, acesta din urmă are scala de varia ie cuprinsă între 0 i 1). Denotă impactul ponderii relative a creditului în valuta EUR (pentru perioada considerată ponderea creditului acordat firmelor este de 45%). 3 Centrul de Cercetari Financiar Monetare Figura 1. Prognoze recursive pentru orizontul de 1Q (modele selec ionate) ARIMA4 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 0 0 2011Q1 2012Q2 2013Q3 2014Q4 VAR4 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 0 0 2011Q1 2012Q2 2013Q3 2014Q4 Model (GMM) 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 0 0 2011Q1 2012Q2 2013Q3 2014Q4 Sursa: Calcule proprii Orizontul de prognoză este de 1, 4, respectiv 8 trimestre i este realizat în mod recursiv pe un Din IPC se izolează pre urile administrate i componentele volatile (infla ia LFO – pre uri la legume, fructe, ouă i infla ia pre urilor la combustibili). 4 www.cefimo.ro e antion de evaluare. E antionul complet (date trimestriale ce acoperă perioada 2001 – 2014) este împăr it în 2: perioada 2001Q1:2011Q4 este folosită pentru estimarea modelelor statistice i a coeficien ilor modelului semi-structural, iar perioda rămasă este folosită pentru evaluarea modelor (2012Q1:2014Q4). Procedura recursivă se va desfă ura astfel: pe e antionul 2001Q1:2011Q4 modelul este estimat i se realizează o prognoză out-of-sample pe un orizont de 1, 4 i 8 trimestre, seriile sunt salvate i e antionul de estimare este prelungit cu o observa ie, toate modele sunt reestimate i este efectuat un nou set de prognoze; procedura se repetă până la terminarea e antionului de evaluare. La final, vom extrage cele mai performante 3 modele pentru fiecare orizont de prognoză. Banca Angliei a realizat un studiu pe 21 de ări care au adoptat intirea directă a infla iei (inclusiv România) i a relevat că toate folosesc o formă de model structural (fie că este de tip gap, model macroeconomic general sau model general de echilibru stocastic – DSGE), alături de o suită de modele statistice (Hammond (2012)). Tendin a generală este către modele DSGE, deoarece au o structură microeconomică semnificativ detaliată (fa ă de cel neo-keynesist) i reprezintă un instrument mai puternic atât pentru fundamentarea unei decizii, cât i pentru prognoză. Clasa de modele statistice folosite cuprind ARMA (Autoregresiv de Medie Mobilă), determinate în baza metodologiei propuse de Box & Jenkins (1796) i modele VAR (Vector Autoregresiv), în care vor fi incluse maxim 5 variabile (inclusiv CORE2) selec ionate dintr-un set de peste 30 de serii statistice (printre care: curs de schimb, consum final real, infla ia din zona euro, pre ul petrolului, o măsură de a teptări de infla ie etc.). Figura 2. Prognoze recursive pentru orizontul de 4Q (modele selec ionate) Model (Calibrat) 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 0 0 2011Q1 2012Q2 2013Q3 2014Q4 Model (GMM) 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 0 0 2011Q1 2012Q2 2013Q3 2014Q4 Model (OLS) 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 0 0 2011Q1 2012Q2 2013Q3 2014Q4 Sursa: Calcule proprii În ceea ce prive te fundamentarea economică a unui model regăsim modele structurale de tip neokeynesiste, care sunt constituite în baza unor probleme de optimizare a agen iilor reprezentativi dintr-o economie. Potrivit lui Szilágyi et al. (2013) un model neo-keynesist al unei economii mici i Centrul de Cercetari Financiar Monetare www.cefimo.ro deschise, în forma cea mai simplă, poate fi descris de următoarele 4 rela ii:  Pe termen scurt, cre terea infla iei este determinată de excesul de cerere (i.e. Curba Phillips neo-keynesistă);  Cererea agregată este influen ată negativ de nivelul real al ratelor dobânzii (i.e. Curba IS din modelul IS-LM);  Banca Centrală î i setează instrumentele de politică monetară pentru a stabiliza infla ia în jurul intei (i.e. regula Taylor);  Determinan ii cursului de schimb sunt valori viitoare i trecute ale diferen ialului de dobânzi, ajustate cu prima de risc (i.e. UIP – Uncovered Interest Parity). Toate elementele mai sus men ionate descriu economia brută, iar recomandarea este de a adăuga elemente care descriu interac iunile specifice, astfel încât mecanismele de transmisie a politicii monetare, care i-au dovedit existen a să poate fi integrate. Parametrii modelului semi-structural vor fi determina i prin 2 tehnici de estimare (metoda celor mai mici pătrate – OLS i metoda generalizată a momentelor – GMM) i prin calibrare în concordan ă cu literatura de specialitate, respectiv cu valorile furnizate de către Christou, Klemm & Tiffin (2007) i Cozmâncă (2008). selec ionate sunt prezentate în tabelul 1, 2 i figura 1, 2, 3)5. Figura 3. Prognoze recursive pentru orizontul de 8Q (modele selec ionate) Model (Calibrat) 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 0 0 2011Q1 2012Q2 2013Q3 2014Q4 ARIMA2 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 0 0 În ceea ce prive te tehnicile de estimare, vom folosi o metodă foarte simplă, respectiv OLS i metoda avansată, preferată de către literatura de specialitate, respectiv GMM. Avantajele GMM rezidă în faptul că problema endogeneită ii este rezolvată, este corectată autocorelarea i heteroskedasticitatea (Rummel (2008)). Pe termen scurt (1Q) cel mai performant model este ARIMA4, urmat de VAR4, pe termen mediu (4Q) modelul calibrat, urmat de variantele sale estimate, iar pe termen mediu spre lung (8Q) modelul calibrat este din nou cel mai performant în prognoză, urmat de ARIMA2 (descrierea modelelor, valorile indicatorilor de acurate e în prognoză i estimările recursive pentru modele 2011Q1 2012Q2 2013Q3 2014Q4 VAR2 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 0 0 2011Q1 2012Q2 2013Q3 2014Q4 Sursa: Calcule proprii Linia albastră simbolizează rata infla iei CORE2, linia ro ie reprezintă prognoza din fiecare punct i punctul verde denotă începutul perioadei de evaluare a modelului. 5 Centrul de Cercetari Financiar Monetare www.cefimo.ro La orizonturi apropiate, modelul statistic este superior, dar pe măsură ce orizontul devine mai mare, abordarea structurală prezintă avantaj, nu doar ca valoare absolută a prognozei, ci i ca determinarea factorilor care au contribuit la evolu ia infla iei. Ceea ce trebuie remarcat este faptul că modelul de prognoză este un instrument util pentru fiecare orizont de prognoză, iar calibrarea lui în spiritul legăturilor economice poate replica foarte fidel rata infla iei de bază. Concluziile sunt axate pe cele 2 direc ii ale lucrării; astfel, introducerea IT a adus un cadru coerent i complet de analiză pentru fundamentarea deciziilor sau recomandărilor în materie de politică monetară. Pe de altă parte, acurate ea în prognoză trebuie interpretată din punct de vedere al orizontului de interes, deoarece natura unui model depinde de perioada pentru care poate furniza informa ii relevante. Putem judeca determinan ii infla iei de bază pe fiecare orizont, prin prisma modelelor VAR cu performan e apropiate, astfel: economia pe termen scurt reac ionează la nivelul pre urilor administrate, a pre urilor produc iei industriale, devia iei cursului de schimb real. Pe 4Q modelul structural explică cele mai multe mi cări, dar mai contribuie i nivelul infla iei de bază din Zona Euro i a pre ului interna ional la energie i combustibili. Ultimul orizont, cel de 8Q este influen at de curs de schimb i exces de cerere, elemente care se regăsesc de altfel în modelul semi-structural. Centrul de Cercetari Financiar Monetare Anexă Tabel 1. Indicatori de acurate e în prognoză (selec ie) RMSE Theil IC 1Q ARIMA4 VAR4 Model (GMM) 0,4704 0,4655 0,4348 Model (calibrat) Model (OLS) Model (GMM) 0,8018 0,8853 0,9479 Model (calibrat) ARIMA2 VAR2 0,8712 1,0487 1,0728 0,1411 0,1509 0,1587 4Q 0,2140 0,2218 0,2390 8Q 0,2037 0,2398 0,2432 Tabel 2. Descrierea modelelor (selec ie) ARIMA4 ARIMA2 VAR2 VAR4 Model (calibrat) Model (GMM) Model (OLS) Descriere Proces cu 5 lag-uri AR, 6 lag-uri MA incluse. Proces cu 1 lag AR, lag-ul 2 i 4 MA incluse. Variabile incluse: CORE2, infla ia LFO (legume, fructe, ouă), infla ia pre urilor administrate, cursul de schimb EUR/ RON, devia ia PIB de la nivelul poten ial. Lag-uri incluse: 1. Variabile incluse: CORE2, infla ia pre urilor produc iei industriale, indicele valorii unitare (pentru importuri), devia ia cursului de schimb real EUR/ RON de la nivelul de echilibru. Lag-uri incluse: 4. Model semi-structural cu coeficien i calibra i Model semi-structural cu coeficien i estima i prin GMM Model semi-structural cu coeficien i estima i prin OLS www.cefimo.ro Bibliografie selectivă: 1)Belke, A., & Polleit, T. (2009). Monetary Economics in Globalised Financial Markets. Berlin: Springer. 2)BNR. (2007). Aspecte privind procesul de prognoza in cadrul BNR si modelul de analiza si previziune pe termen mediu. Prognoză pe termen scurt privind rata infla iei i PIB. 3)Bo el, C. (2002). Cauzele infla iei în România, iunie 1997 - august 2001. Analiză bazată pe vectorul autoregresiv structural. BNR Caiete de Studii(11). 4)Box, G. E., & Jenkins, G. M. (1796). Time series analysis: forecasting and control. San Francisco: Holden-Day. 5)Christou, C., Klemm, A., & Tiffin, A. (2007). Romania: Selected Issues. IMF Country Report(220). 6)Copaciu, M., Nalban, V., & Bulete, C. (2015). R.E.M. 2.0 - Model DSGE cu euroizare par ială. Colocviile de politică monetară, VIII. 7)Cozmâncă, B.-O. (2008). Modele pentru fundamentarea politicilor monetare i valutare. Bucure ti: Editura Economică. 8)Hammond, G. (2012). State of the art of inflation targeting. Bank of England CCBS Handbook(29). 9)Handa, J. (2009). Monetary Economics (ed. 2nd). New York: Routledge. 10)Popa, C., Rosentuler, S., Iorga, E., Salater, W., Sasu, D. R., Ț Codîrla u, A. I. (2002). intirea directă a infla iei: O nouă strategie de politică monetară (Cazul României). Caiete de Studii BNR(10). 11)Rummel, O. (2008). Estimating models using the Generalised Methods of Moments (GMM). Centre for Central Banking Studies - Bank of England. 12)Szilágyi, K., Baksa, D., Benes, J., Horváth, Á., Köber, C., & D. Soós, G. (2013). The Hungarian Monetary Policy Model. MNB Working Papers(1). Centrul de Cercetari Financiar Monetare www.cefimo.ro