caiete de studii, nr. 45

Caiete de studii Nr. 45

R.E.M. 2.0 Model DSGE cu euroizare parțială estimat pentru România

Mihai Copaciu ▪ Valeriu Nalban ▪ Cristian Bulete

Septembrie 2016

CAIETE DE STUDII

Nr. 45

NOTĂ

Opiniile prezentate în această lucrare aparțin

în întregime autorilor şi nu implică sau angajează în vreun fel

Banca Națională a României.

Toate drepturile rezervate. Reproducerea informațiilor în scopuri

educative şi necomerciale este permisă numai cu indicarea sursei.

ISSN 1584-0883 (versiune online)

ISSN 1584-0883 (versiune e-Pub)


Mihai Copaciu

Valeriu Nalban

Cristian Bulete

Opiniile prezentate în această lucrare aparțin în întregime autorilor şi nu reflectă neapărat opiniile Băncii Naționale a României. Autorii mulțumesc lui Cezar Boțel, Lucian Croitoru şi Cristian Popa pentru suport. Sugestiile valoroase ale lui Lawrence Christiano şi Cosmin Iluț sunt recunoscute. Lucrarea a beneficiat de comentariile participanților la Ediția a 8-a a Colocviilor de politică monetară, Grupul de lucru Financial Assumptions din cadrul BCE, Conferința ERMAS 2015 din Cluj-Napoca, Ediția a 11-a a Conferinței Dynare din Bruxelles, Ediția a 9-a a Seminarului regional anual pe probleme de stabilitate financiară din Sinaia. Mihai Copaciu îşi exprimă mulțumirile Comisiei Fulbright şi lui Lawrence Christiano pentru suportul oferit în cercetarea pe care acesta a efectuat-o în cadrul Departamentului de Economie, Universitatea Northwestern. Autor corespondent: Mihai Copaciu, [email protected].

Rezumat 7

Sumar non-tehnic 9

1. Modelul 11

1.1. Structura modelului – prezentare de ansamblu 111.2. Sectorul de producție 141.3. Băncile 261.4. Antreprenorii 271.5. Gospodăriile 341.6. Autoritatea monetară şi cea fiscală 361.7. Sectorul extern 371.8. Constrângerile la nivel agregat, PIB şi deflatorul PIB consistente cu Conturile Naționale 381.9. Exporturile nete, contul curent, activele externe nete şi prima de risc suveran 41

2. Estimarea 44

2.1. Seriile de date folosite în estimare 442.2. Parametrii calibrați 472.3. Distribuții a priori 532.4. Şocurile şi erorile de măsură 562.5. Rezultatele estimării 58

3. Concluzii 85

Bibliografie 88

Anexă 94

A. Rolul fricțiunilor la nivelul pieței muncii 94B. Condiții de echilibru 98C. Ecuațiile de măsură şi filtrarea consistentă a modelului 101D. Estimarea sectorului extern 109E. Parametrii estimați – trenduri excedentare 113F. Distribuțiile a priori şi a posteriori 114G. Funcțiile de răspuns la impuls 125H. Modele alternative 146

Cuprins

BANCA NAȚIONALĂ A ROMÂNIEI 7

RezumatLucrarea de față descrie structura teoretică şi rezultatele estimării pentru un model DSGE cu euroizare parțială dezvoltat pentru economia României. Având la bază modelul pentru o economie mică şi deschisă augmentat cu fricțiuni financiare şi la nivelul pieței muncii al lui Christiano et al. (2011), mecanismele suplimentare pe care le introducem se referă la euroizarea parțială a sectorului financiar şi la extensia sectorului extern către un model semistructural pentru două economii. În cazul unei deprecieri a monedei domestice induse de un şoc de primă de risc suveran PIB scade din cauza unui efect de bilanț contracționist mai puternic (deoarece o parte dintre antreprenori sunt expuşi la riscul de curs de schimb) relativ la impactul expansionist indus prin intermediul canalului exportului net. Având în vedere că tranzacțiile financiare în monedă străină sunt derulate în EUR, iar comerțul cu bunuri şi servicii este derulat în EUR şi USD, şocurile externe au efecte diferite asupra economiei domestice, în funcție de origine (zona euro sau SUA). Astfel, este posibilă evaluarea impactului politicilor monetare divergente ale BCE şi Fed asupra economiilor emergente atât prin canalul financiar, cât şi prin cel comercial.

Cuvinte-cheie: model DSGE, fricțiuni financiare, euroizare parțială, fricțiuni pe piața muncii, economie mică şi deschisă, estimare Bayesiană

Coduri de clasificare JEL: E0, E3, F0, F4, G0, G1, J6


Sumar non-tehnicÎn această lucrare descriem un model DSGE cu structura teoretică concepută şi implementată pentru România (R.E.M. 2.0 – Romania’s Economic Model). Modelul neokeynesist pentru o economie mică şi deschisă al lui Christiano et al. (2011), care include şi fricțiuni financiare şi la nivelul pieței muncii, a fost extins în câteva direcții cu scopul de a acomoda anumite trăsături specifice ale economiei României şi, în acelaşi timp, a îndeplini cerințele exercițiilor regulate de prognoză desfăşurate în contextul regimului de țintire a inflației.

Pentru a acomoda existența unei proporții semnificative a creditelor denominate în monedă străină (EUR) în economia locală (aproximativ 45 la sută din creditele noi acordate societăților nefinanciare), sectorul financiar al modelului a fost adaptat prin introducerea a două tipuri de antreprenori, în funcție de moneda în care aceştia se împrumută. Ponderea relativă a acestora este calibrată pentru a aproxima raportul empiric dintre creditele denominate în monedă domestică şi cele în monedă străină acordate societăților nefinanciare care operează în România pe parcursul perioadei analizate (2005-2014). Având în vedere că o parte dintre antreprenori sunt expuşi riscului de curs de schimb, această extensie introduce efecte de bilanț în cadrul modelului. Astfel, o depreciere a monedei naționale are şi efecte contracționiste asupra producției (prin intermediul unei reduceri a investițiilor), în afară de efectul expansionist prin intermediul canalului exportului net. Efectul contracționist este mai puternic cu cât gradul de euroizare este mai mare (ponderea antreprenorilor finanțați în monedă străină în total antreprenori).

Suplimentar introducerii petrolului importat ca factor de producție a bunurilor intermediare domestice, dimensiunea externă a modelului a fost modificată prin specificarea sectorului extern ca un model semistructural neokeynesist pentru două economii deschise (zona euro şi SUA/restul lumii), utilizând structura pe monede a comerțului exterior cu bunuri şi servicii al României (aproximativ 75 la sută în EUR şi 25 la sută în USD). Având în vedere că tranzacțiile financiare în monedă străină se derulează doar în EUR, şocurile externe au efecte diferite asupra economiei domestice, în funcție de țara de origine. Astfel, este posibilă evaluarea impactului politicilor monetare divergente ale BCE şi Fed asupra economiilor emergente atât prin canalul financiar, cât şi prin cel comercial.

Sectorul de producție a fost adaptat pentru a ține cont de prezența unei proporții semnificative a bunurilor şi serviciilor cu prețuri administrate în cadrul coşului de consum (aproximativ o cincime pentru România), urmând abordarea utilizată de De Castro et al. (2011). Aceste produse au fost introduse în model presupunând că o fracție din producătorii de bunuri finale de consum nu poate să-şi optimizeze prețurile, fiind obligați să urmeze o regulă exogenă de indexare.

În procesul de estimare a modelului am ținut seama de o serie de aspecte tehnice necesare pentru a maximiza performanța empirică a modelului estimat pentru economia României. În primul rând, pentru a reconcilia ratele medii de creştere specifice ale variabilelor observabile cu traiectoria de creştere echilibrată (balanced growth path) din model, am urmat abordarea din Argov et al. (2012) pentru filtrarea

BANCA NAȚIONALĂ A ROMÂNIEI10

Caiete de studii ■ Nr. 45

consistentă a modelului. În al doilea rând, am definit volumul PIB şi deflatorul PIB într-o manieră consistentă cu măsurile corespunzătoare din Conturile Naționale. În plus, când estimăm modelul utilizăm distribuții a priori endogene propuse în Christiano et al. (2011), dar modificăm procedura pentru a permite aproximarea anumitor momente empirice doar pentru un subset de variabile observabile. Nu în ultimul rând, sectorul extern aferent celor două economii străine este estimat în afara modelului principal, utilizând de asemenea procedurile menționate mai sus.

Pentru estimarea modelului am utilizat 29 de serii observabile (8 dintre acestea descriind sectorului extern) aferente perioadei T3 2005 – T3 2014. Eşantionul de lungime relativ redusă reflectă o serie de probleme specifice economiilor emergente, precum disponibilitatea datelor, rupturile structurale sau modificările regimului de politică monetară. Unii coeficienți au fost calibrați din cauza problemelor de identificare sau pentru a genera la echilibru anumite măsuri implicite ale modelului consistente cu corespondentul acestora din date (cum ar fi raportul investiții-PIB sau raportul dintre creditele acordate în monedă străină şi cele acordate în monedă domestică).

Setul de proceduri de evaluare a modelului constă din diferite practici standard care au fost realizate utilizând valorile medii ale distribuțiilor a posteriori ale parametrilor estimați. Funcțiile de răspuns la impuls au relevat importanța fenomenului de substituție între monede, surprins prin modelarea a două tipuri distincte de antreprenori (definite în raport cu moneda în care se împrumută). Dat fiind nivelul de euroizare a României, în urma unei deprecieri a monedei domestice induse de un şoc de primă de risc suveran, PIB scade din cauza unui efect de bilanț contracționist mai puternic relativ la impactul expansionist prin intermediul exportului net.

Impactul evoluțiilor divergente ale politicilor monetare implementate în zona euro şi SUA este evaluat prin simularea reacției variabilelor endogene la o creştere a ratei dobânzii în SUA simultană cu o reducere a ratei dobânzii în zone euro, pentru diferite niveluri de euroizare. Aşa cum am menționat anterior, modificările variabilelor externe afectează economia domestică prin canale diferite. În timp ce un şoc provenind din economia SUA influențează direct variabilele domestice doar prin canalul exportului net, un şoc din economia zonei euro are un impact direct suplimentar prin efecte de bilanț, dată fiind denominarea în EUR a creditelor acordate în monedă străină. Astfel, creşterea investițiilor ca urmare a reducerii ratei dobânzii EURIBOR conduce la o creştere mai puternică a PIB atunci când nivelul de euroizare este mai mare. Dacă creditele acordate în monedă străină ar fi fost denominate în USD, creşterea ratei dobânzii în SUA ar fi condus la o reducere mai accentuată a producției într-o economie mai puternic dolarizată.

Modelul DSGE estimat a fost capabil să aproximeze eficient momentele de ordinul unu şi doi aferente datelor. Acest rezultat a fost favorizat de abordările tehnice implementate în procesul de estimare: trendurile excedentare implementate folosind o procedură similară celei descrise în Argov et al. (2012) au permis o aproximare perfectă a mediilor, iar distribuțiile a priori endogene dezvoltate de Christiano et al. (2011) au îmbunătățit aproximarea abaterilor standard. De asemenea, unele variabile neobservabile recuperate cu ajutorul filtrului Kalman aproximează suficient de bine dinamica datelor corespunzătoare, precum ratele de faliment, numărul de locuri de muncă vacante sau prima de risc suveran (aproximată empiric prin credit default swap sau option-adjusted spread).


Septembrie 2016

Analiza descompunerii varianței la un orizont de timp relevant pentru politica monetară (8 trimestre) a relevat contribuțiile importante ale şocurilor aferente sectorului financiar (şocul de primă de risc suveran şi cele asupra avuțiilor nete ale celor două tipuri de antreprenori) şi sectorului importatorilor-exportatorilor (asupra marjelor comerciale ale exportatorilor şi importatorilor de bunuri destinate exportului). Aceste rezultate subliniază importanța fricțiunilor financiare şi a particularității de economie mică şi deschisă ale modelului. În acelaşi timp, efectele fricțiunilor la nivelul pieței forței de muncă apar a avea o semnificație relativ redusă. Descompunerea istorică a variabilelor endogene în contribuții individuale ale şocurilor structurale pe parcursul perioadei analizate a oferit concluzii relevante privind importanța unor inovații particulare în anumite trimestre. Şocuri de natura cererii apar ca fiind surse importante pentru dinamica PIB şi a consumului privat, în timp ce şocurile aferente sectorului financiar (inclusiv asupra primei de risc suveran) explică cea mai mare parte a fluctuațiilor investițiilor, spread-urilor ratelor dobânzii şi cursului de schimb. Variabilele legate de sectorul comerțului exterior (importuri, exporturi, cont curent) apar a fi determinate de şocurile specifice de marjă, precum şi de inovații în prima de risc suveran.

Acuratețea prognozelor (univariate şi multivariate) în cadrul eşantionului realizate cu ajutorul modelului DSGE estimat este comparabilă cu cea aferentă metodelor univariate simple (precum random walk şi auto-regresiile), dar este în general dominată de cea aferentă modelelor VAR Bayesiene.

1. ModelulModelul teoretic este o extensie a Christiano et al. (2011), suplimentat cu: utilizarea petrolului ca factor de producție a bunurilor domestice, creditarea antreprenorilor în monedă domestică şi monedă străină, dezagregarea prețurilor de consum în CORE1 şi componenta cu prețuri administrate şi extinderea sectorului extern la o structură cu două economii. În prezentarea modelului din secțiunile următoare, acolo unde este necesar vom urmări îndeaproape Christiano et al. (2011).

1.1. STRUCTURA MODELULUI – PREZENTARE DE ANSAMBLU

Structura modelului este prezentată în Figura 1. Sectorul de producție conține producătorii de bunuri intermediare, producătorii de bunuri de capital, importatorii şi producătorii de bunuri finale.

Retailerii de bunuri intermediare domestice agregă oferta de astfel de bunuri primită din partea unui continuum de producători care operează într-un mediu cu competiție monopolistică. Fiecare dintre cei din urmă utilizează o funcție de producție care combină petrolul importat, serviciile de capital (furnizate de antreprenori care împrumută fonduri denominate în monedă domestică şi, respectiv, monedă străină)



şi munca, cu combinația ultimilor doi factori reprezentând valoarea adăugată (VA) în economie. În cadrul producției bunurilor intermediare, şocuri tehnologice permanente şi temporare afectează productivitatea. Sectorul importurilor constă în patru tipuri de importatori care cumpără un bun omogen de pe piețele străine şi îl diferențiază în bunuri de consum, de investiții, de export sau petrol.

Figura 1. Structura modelului

Pentru fiecare dintre categoriile menționate anterior, evoluția ratei inflației este descrisă de o curbă Phillips neokeynesistă, rezultată din presupunerea unui cadru cu competiție monopolistică Dixit-Stiglitz şi a rigidității prețurilor nominale (în monedă locală), cu şocuri de marjă afectând costurile marginale. Suplimentar, pentru fiecare categorie, cu excepția importatorilor de petrol, este prezent canalul capitalului de lucru (working capital channel – firmele îşi finanțează în avans o parte din costurile de producție prin credite luate în fiecare perioadă). Astfel, în afară de şocurile de inflație străină şi prețul petrolului, există şi un impact al ratelor dobânzii1 asupra costului marginal al firmelor.

1 Rata dobânzii domestice pentru producătorii de bunuri intermediare domestice şi rata dobânzii străine pentru importatori.

Deponenți străini

Gospodării

Depozite FC Consum

Ofertă muncăDepozite DC

Petrol Valoare adăugată

Producători bunuri intermed. domestice

Producători bunuri �nale

Bunuri consum CORE1 și

cu prețuri administrate

Bunuri consum guvernamental

Bunuri export

Bunuri investiții și variația stocurilor

Antreprenori DCAntreprenori FC

Bănci DC Bănci FC

Credite

Producători bunuri capital

Capital

RATA VARIABILĂ DE UTILIZARE A CAPITALULUI

FRICȚIUNI FINANCIARE

COSTURI AJUSTARE INVESTIȚII

șoc prima de risc

PRIMA DE RISC

șoc e�ciență marginală investiții

PREȚURI RIGIDEFRICȚIUNI

SEARCH & MATCHING

OBIȘNUINȚĂ ÎN CONSUM

șoc tehn. speci�c investițiilor

șocuri permanente și temporare productivitate

șocuri marjă

șoc preferință consum

șocuri marjă

CANAL CAPITAL DE LUCRU, PREȚURI RIGIDE

șoc dizutilitate muncă

Guvern

șoc consum guvernamental

Banca centrală

Rata dobânzii

șocuri politică monetară

șocuri avuție antreprenorială

șocuri petrol, in�ația externă

șoc cerere externășocuri externe de politică monetară

EUROIZARE PARȚIALĂ DEFLATAREA DATORIEI

CANAL CAPITAL DE LUCRU

Retailer export

Agent domestic

RIGIDITATE/MECANISM ECONOMIC SPECIFIC

Legendă

�ux

FC – monedă străină (foreign currency)

DC – monedă domestic (domestic currency)

șoc

Agent străin

Variabilă

Variabilă - continuum monopoliști

Continuum monopoliști

Bunuri intermediare domestice

Bun intermediar omogenRetailer

domestic

Retailer consum

șocuri marjă

Sectorul extern

Consum

Export

Investiții

Petrol

Consum

Export

Investiții

Petrol

Retaileri import

Cererea externă

Oferta externă

Importatori

Transferuri

Servicii capital

Inve

stiți

i


Septembrie 2016

Bunurile intermediare domestice şi cele importate sunt utilizate în următoarea etapă de către producătorii de bunuri finale (cu funcții de producție cu elasticitate de substituție constantă – constant elasticity of substitution, CES), rezultând bunuri finale de consum (CORE1 şi cele cu prețuri administrate), de investiții, de export şi guvernamentale, acestea din urmă având un conținut nul de importuri. Singura excepție este reprezentată de petrol, care, aşa cum am menționat mai sus, este utilizat doar în producția de bunuri intermediare domestice. Cererea pentru bunurile finale vine din partea: gospodăriilor pentru bunurile finale de consum, autorității fiscale pentru bunurile finale de consum guvernamental, producătorilor de bunuri de capital pentru bunurile de investiții, în timp ce cererea pentru exporturi provine din exterior.

Spre deosebire de tranzacțiile financiare în monedă străină, care se desfăşoară doar în EUR, comerțul exterior cu bunuri şi servicii are loc atât în EUR, cât şi în USD, acestea fiind monedele în care sunt denominate peste 90 la sută dintre tranzacțiile de comerț internațional cu unul dintre parteneri entitate românească. Cererea externă pentru bunuri domestice aferentă exportatorilor este influențată şi de şocuri de cerere externă.

Gospodăriile cumpără bunuri de consum de la producătorii de bunuri finale şi oferă servicii de muncă producătorilor de bunuri intermediare domestice. Procesul de economisire are loc prin constituirea de depozite în monedă domestică şi străină. Când îşi maximizează utilitatea, gospodăriile țin cont de obişnuința în consum, iar şocurile de preferințe în consum şi de dizutilitate a muncii afectează deciziile optime.

Oferind servicii de muncă, gospodăriile se confruntă cu fricțiuni specifice (search & matching), membrii acestora alternând între statutul de angajat şi cel de şomer. Adăugarea acestor fricțiuni în model se realizează pentru a surprinde atât latura extensivă a ofertei forței de muncă, cât şi pe cea intensivă, dat fiind faptul că datele indică o variație a numărului de ore lucrate provenind din variația ambelor laturi. Similar Christiano et al. (2011), atunci când sunt angajați, muncitorii sunt separați de angajator în mod exogen sau endogen (dacă productivitatea individuală a acestora este sub un nivel limită determinat endogen), în timp ce dacă sunt şomeri ei sunt antrenați într-un proces de căutare fără a putea să-şi direcționeze efortul (undirected search). Salariile sunt renegociate periodic prin negociere atomistică de tip Nash. Deciziile agenților în prezența fricțiunilor search & matching sunt influențate şi de şocuri asupra puterii de negociere a muncitorilor, a eficienței cu care locurile de muncă şi şomerii se potrivesc şi a dispersiei productivității individuale.

Producătorii de bunuri de investiții satisfac cererea venită din partea producătorilor de bunuri de capital, prețul relativ al bunurilor de investiții fiind influențat de un şoc tehnologic permanent specific. Producătorii de bunuri de capital folosesc investițiile pentru a spori stocul (nedepreciat) de capital, înainte de a-l furniza către antreprenori. În procesul de transformare a investițiilor în capital, aceştia suportă costuri de ajustare a investițiilor, în timp ce decizia optimă este influențată de şocul asupra eficienței marginale a investițiilor (marginal efficiency of investment – MEI).

Antreprenorii cumpără capitalul de la producătorii de bunuri de capital, îi stabilesc rata de utilizare şi închiriază serviciile de capital către producătorii de bunuri intermediare. Antreprenorii accesează credite pentru a-şi finanța partea din costul



cu achiziția de capital care depăşeşte resursele proprii. Fricțiunile financiare dintre antreprenori şi bănci apar în model prin prezența asimetriei informaționale şi a unei tehnologii costisitoare de verificare a stării (costly state verification). Există două tipuri de antreprenori în funcție de moneda în care se finanțează: străină (EUR în cazul nostru) sau domestică. Prezența finanțării în monedă străină generează efecte de bilanț. Deciziile optime ale antreprenorilor sunt influențate şi de două şocuri specifice acestui sector: un şoc asupra avuției nete a antreprenorilor şi unul care influențează productivitatea idiosincratică a acestora (risk shock).

Creditarea antreprenorilor este realizată prin intermediul băncilor. Există două tipuri de bănci: unul corespunde antreprenorilor care se împrumută în monedă domestică, iar celălalt oferă fonduri antreprenorilor care se împrumută în monedă străină. Sursele acestor fonduri sunt reprezentate de depozitele atrase, cele în monedă domestică fiind furnizate de gospodării, în timp ce depozitele în monedă străină provin atât de la gospodării, cât şi din străinătate. Pentru acest din urmă tip de depozite o primă de risc suveran, influențată de şocuri exogene, este plătită suplimentar ratei dobânzii externe.

Banca centrală stabileşte rata dobânzii de politică monetară pe baza unei reguli de tip Taylor. Autoritatea fiscală colectează impozite, cumpără bunuri de consum guvernamental de la producătorii aferenți şi transferă/colectează fonduri în sumă fixă (lump sum) în relația cu gospodăriile în vederea menținerii echilibrului bugetar.

Sectorul extern este modelat în cadrul unui model neokeynesist semistructural pentru două economii deschise (zona euro şi SUA), cu prețul petrolului în USD descris de un proces exogen.

1.2. SECTORUL DE PRODUCȚIE

Bunurile intermediare domestice, produse folosind servicii de capital (furnizate de antreprenori finanțați în monedă domestică şi străină), servicii de muncă furnizate de gospodării şi petrol importat, sunt combinate cu diferite bunuri importate, altele decât petrol, pentru a obține bunuri finale de consum (privat şi guvernamental), investiții şi export, care sunt ulterior cumpărate de gospodării, guvern, producătorii de capital şi exportatori. Cadrul competitiv monopolistic de tip Dixit-Stiglitz este folosit pentru a introduce rigiditate la nivelul prețurilor bunurilor importate, intermediare domestice, de consum şi de export.

1.2.1. Producătorii domestici

O firmă reprezentativă, operând într-un mediu cu competiție perfectă şi considerând date prețul output-ului şi al input-urilor , combină bunuri domestice cu substituție imperfectă într-un bun omogen domestic2, folosind o tehnologie cu elasticitate de substituție constantă:

2 Pentru simplificare, ne vom referi în continuare la acest tip de bun ca fiind bun domestic (intermediar), deşi la producerea lui se folosesc petrol importat şi capital finanțat parțial prin credite în monedă străină.


Septembrie 2016

(1)

unde este marja comercială pe piața domestică. Problema de maximizare a profitului firmei domestice reprezentative (retailer) este:

(2)

Soluția problemei conduce la următoarea funcție de cerere pentru bunul domestic intermediar individual

(3)

unde este cantitatea de bun intermediar agregat. Date fiind funcția de cerere derivată mai sus, precum şi mediul de competiție perfectă pentru bunul agregat, rezultă următoare relație între prețul bunului agregat şi prețurile bunurilor domestice individuale:

(4)

Fiecare bun intermediar individual este produs de către un producător monopolist indexat cu următoarea funcție de producție:

(5)

cu

(6)

şi

(7)

unde:

▪ este valoarea adăugată în economie, având proporția în output-ul brut

▪ este petrolul importat folosit în producția de bunuri intermediare, având proporția

▪ este elasticitatea de substituție între petrolul importat şi valoarea adăugată;

▪ reprezintă serviciile omogene de muncă folosite de firma cu ponderea în valoarea adăugată totală;

▪ sunt serviciile de capital agregate, închiriate de la antreprenori, cu ponderea în valoarea adăugată;



– sunt serviciile de capital închiriate de la antreprenorii care se împrumută în monedă domestică ( – domestic currency), cu reprezentând masa acestora în producția agregată de servicii de capital;

– sunt serviciile de capital închiriate de la antreprenorii care se împrumută în monedă străină ( – foreign currency), cu reprezentând masa acestora în producția agregată de servicii de capital;

– reprezintă elasticitatea de substituție dintre categoriile de servicii de capital3;

▪ este un şoc staționar de productivitate;

▪ este un şoc tehnologic agregat, reprezentând o combinație între şocul tehnologic specific investițiilor şi şocul neutru nestaționar : ;

▪ este un cost fix care creşte cu aceeaşi rată ca şi tehnologia agregată şi asigură impunerea unor profituri nule în echilibru, fiind astfel consistent cu ipoteza de lipsă a liberei intrări/ieşiri de pe piață.

Fiecare producător de bunuri intermediari activează pe o piață competitivă a factorilor de producție, rezolvând problema de minimizare a costurilor:

(8)

cu constrângerile (5), (6) şi (7), unde:

▪ reprezintă costurile cu forța de muncă, ajustate cu , care reflectă prezența unui canal al capitalului de lucru, conform căruia firmele îşi finanțează în avans o parte din costurile cu salariile prin credite, cu , unde este rata brută nominală a dobânzii şi este proporția costurilor finanțate în avans4;

▪ sunt costurile cu serviciile de capital închiriate, unde este rata reală de închiriere (rata nominală brută de închiriere ajustată cu ), pentru

▪ este costul aferent petrolului.

Condițiile de ordinul I asociate problemei de optimizare de mai sus sunt:

(9)

3 Întrucât toți antreprenorii sunt identici în echilibru, şi 4 Similar Christiano et al. (2005), prezența canalului capitalului de lucru este necesară pentru a ține seama de evidențele

empirice care indică posibilitatea creşterii prețurilor după o majorare a ratei dobânzii de politică monetară, întrucât firmele îşi finanțează o parte din costurile variabile prin împrumuturi pe termen scurt.


Septembrie 2016

(10)

(11)

(12)

plus funcția de producție asociată condiției de ordinul I aferente multiplicatorului Lagrange.

În expresiile de mai sus, reprezintă costul marginal real (iar este costul marginal nominal şi, de asemenea, multiplicatorul Lagrange asociat). Rezolvând aceste ecuații pentru rezultă:

(13)

unde este definit ca:

(14)

unde, aşa cum indică Christiano et al. (2011), este un şoc care acționează ca o taxă (şoc de marjă în versiunea liniarizată a modelului) care nu este prezent în funcția de producție.

Fiecare firmă îşi exercită puterea de monopolist asupra produsului propriu, dată fiind cererea din partea firmei agregatoare. Setarea prețurilor la nivelul firmelor este modelată ca un proces dependent de timp, respectiv mecanismul Calvo. Astfel, cu probabilitatea fiecare firmă îşi poate reoptimiza prețul, cu durata implicită de menținere constantă a prețului de Cu probabilitatea complementară firmele nu pot reoptimiza şi îşi indexează prețul cu o combinație dintre rata inflației din perioada anterioară şi ținta de inflație a băncii centrale din perioada curentă:

(15)

unde măsoară gradul de indexare cu rata inflației din perioada anterioară iar probabilitatea complementară reflectă indexarea cu ținta de inflație curentă

Firmele care îşi reoptimizează prețurile aleg noul preț prin maximizarea valorii prezente actualizate a profiturilor, adică:



(16)

cu restricția dată de funcția de cerere (3), unde este multiplicatorul Lagrange din problema de optimizare a gospodăriilor, reflectând astfel deținerea de către acestea a firmelor5.

Bunurile omogene domestice sunt utilizate în producția bunurilor finale pentru guvern, de consum, de investiții şi de export. Este important să menționăm faptul că în modelele în care petrolul nu intră în producția de bunuri intermediare domestice,

este de obicei considerat un proxy pentru Produsul Intern Brut. În cazul nostru, reprezintă valoarea adăugată brută, iar o definiție a PIB consistentă cu Conturile

Naționale este prezentată în Secțiunea 1.8.2.

1.2.2 Importatorii

Sectorul importatorilor cuprinde patru tipuri de firme. Acestea cumpără un bun omogen de pe piețele externe şi îl diferențiază în bunuri de consum, bunuri de investiții destinate producătorilor de capital, şi bunuri de export, înainte de a le furniza agenților agregatori aferenți (retaileri), ultimii operând într-un mediu cu competiție perfectă. În cazul petrolului importat, utilizat în etapa finală de către producătorii de bunuri intermediare domestice, prețul bunului omogen este setat în USD. În continuare descriem problema generală pentru o firmă aparținând categoriei

unde

Funcția de producție a unui retailer domestic de bunuri importate care operează într-un mediu cu competiție perfectă este prezentată în (17), iar funcția de cerere pentru fiecare bun individual importat rezultată din problema de optimizare este prezentată în (18).

(17)

(18)

Costul marginal asociat al firmei individuale care importă cantitatea este:

(19)

unde se comportă ca un şoc de marjă care nu apare în funcția de producție; este cursul de schimb nominal efectiv6; este nivelul efectiv al prețurilor străine şi

reprezintă rata nominală efectivă a dobânzii plătită de firme în cadrul canalului capitalului de lucru. Expresia pentru este dată de:

(20)

5 Derivarea detaliată a problemei de setare a prețului şi condițiile de ordinul I asociate sunt prezentate în Anexa din Christiano et al. (2011).

6 Variabilele efective sunt o combinație a variabilelor corespunzătoare exprimate în EUR şi USD, aşa cum sunt definite în Anexă.


Septembrie 2016

unde este rata nominală efectivă a dobânzii şi este proporția input-urilor care sunt finanțate în avans prin credite luate în monedă străină. Pentru produsele din petrol importat, este presupus a fi zero, în timp ce prețul acestora este setat în dolari SUA. Astfel, costul marginal asociat este dat de:

(21)

Valoarea totală a importurilor firmelor aparținând categoriei este:

(22)

cu cantitatea similară de petrol definită ca:

(23)

Problemele de setare a prețurilor pentru firmele importatoare sunt similare celor ale producătorilor de bunuri intermediare. Astfel, fiecare firmă care produce bunul exercită putere monopolistică asupra produsului său, dată fiind cererea din partea retailerului domestic de bunuri importate. Firmele care nu pot să-şi reoptimizeze prețul îl indexează cu o combinație între rata inflației din perioada anterioară şi ținta de inflație a băncii centrale din perioada curentă dată de:

(24)

unde măsoară gradul de indexare cu rata inflației din perioada anterioară cu probabilitatea complementară reflectând indexarea cu ținta de inflație

Cu probabilitatea fiecare firmă poate să-şi reoptimizeze prețul prin maximizarea valorii prezente actualizate a profiturilor:

(25)

cu restricția aferentă funcției de cerere (18), unde este multiplicatorul Lagrange din problema de optimizare a gospodăriilor şi reflectă deținerea firmelor importatoare de către acestea. Condițiile de ordinul I asociate problemei de setare a prețului sunt prezentate în Anexa din Christiano et al. (2011). Precizăm din nou că, acolo unde este cazul, problema aferentă petrolului importat ține cont de faptul că moneda străină asociată este dolarul SUA şi canalul capitalului de lucru este absent.

Se impune o mențiune importantă cu privire la moneda în care sunt stabilite prețurile importurilor şi exporturilor. Abordarea prezentată în studiul de față are în vedere, atât pentru exporturi, cât şi pentru importuri, ipoteza stabilirii prețurilor în moneda pieței pe care bunurile sunt desfăcute (local currency pricing) şi nu ipoteza alternativă de stabilire a prețurilor în moneda producătorului (producer currency pricing). Această abordare, suprapusă cu rigiditatea prețurilor într-un mediu cu competiție monopolistică, generează o transmitere incompletă a variațiilor (curente şi aşteptate) ale cursului de schimb nominal în prețuri (incomplete exchange rate pass-through), cu accentuarea rigidității prețurilor influențând în sens invers gradul



de transmitere a variațiilor cursului nominal în prețurile importurilor şi exporturilor, prin impactul asupra costului marginal7.

Cu excepția petrolului importat folosit ca factor de producție a bunurilor intermediare domestice, conform descrierii din Secțiunea 2.1.1, următoarea etapă a procesului de producție presupune combinarea bunului domestic omogen cu bunurile importate în vederea obținerii bunurilor finale. Acest proces este realizat de firme care operează într-un mediu cu concurență perfectă în sectorul investițiilor. Oferta de bunuri finale îşi găseşte contrapartidă în cererea provenind din partea producătorilor de capital. În ceea ce priveşte bunurile importate destinate producției de bunuri de consum şi de export, acestea sunt furnizate de retaileri unor continuumuri de producători de bunuri finale, aşa cum este descris în secțiunile următoare.

1.2.3. Producătorii de bunuri de consum

În dezvoltarea sectorului bunurilor de consum, deviem de la Christiano et al. (2011) prin introducerea a două etape de producție, față de structura inițială în care bunul final de consum este produs de o firmă reprezentativă care operează pe o piață cu concurență perfectă prin combinarea bunurilor intermediare domestice şi a bunurilor omogene din import destinate consumului, utilizând o tehnologie CES8. Am adoptat această structură, urmând îndeaproape de Castro et al. (2011), cu scopul de a acomoda o particularitate a economiei României, mai precis existența unei ponderi relativ înalte în coşul de consum a produselor şi serviciilor cu prețuri administrate. Acestea includ energia electrică, gazele naturale, energia termică, unele produse farmaceutice şi constituie aproximativ o cincime din coşul de consum. România a convenit cu Comisia Europeană să liberalizeze gradual prețurile la electricitate şi gaze naturale în anii următori. Astfel, calendarul de liberalizare oferă informații utile privind evoluția viitoare a prețurilor administrate. Introducerea prețurilor administrate oferă şi un avantaj tehnic în vederea utilizării modelului pentru prognoze, făcând posibilă condiționarea prognozelor de informațiile din calendarele de liberalizare.

În prima etapă a producției, un continuum de producători indexați cu combină bunurile omogene intermediare domestice şi bunurile omogene importate destinate consumului utilizând o tehnologie CES, rezultând o gamă de bunuri de consum diferențiate

(26)

unde este ponderea bunurilor de consum importate şi este elasticitatea de substituție între input-uri. Problema de minimizare a costurilor rezultă în funcțiile de cerere pentru input-uri astfel:

(27)

7 Deşi evidențe empirice indică o rigiditate mai mare a prețurilor în economiile dezvoltate comparativ cu cele emergente, Ca’ Zorzi et al. (2007) nu au detectat diferențe semnificative în gradul de transmisie a variațiilor cursului de schimb în prețurile de import şi de consum între aceste grupe de țări.

8 Cele două etape ale producției sunt prezentate în Christiano et al. (2011) pentru sectorul exporturilor, aşa cum este explicat în Secțiunea 1.2.6.


Septembrie 2016

(28)

Din nou, este costul marginal nominal, iar cel exprimat în termeni reali este dat de:

(29)

În a doua etapă, bunurile de consum finale sunt produse de un retailer reprezentativ şi competitiv utilizând bunurile de consum diferențiate

(30)

Problema de optimizare a retailerului rezultă în funcția de cerere pentru bunurile de consum individuale şi în nivelul agregat al prețului de consum:

(31)

(32)

În continuare, cu scopul de a ține cont de existența prețurilor administrate, am urmat de Castro et al. (2011) şi am considerat două tipuri de producători individuali de bunuri de consum, cu fracțiunile şi care diferă doar în privința comportamentului de setare a prețului. Urmând terminologia BNR, ne referim la prețurile non-administrate ca fiind prețuri CORE1, cu ponderea în coşul de consum, şi la producătorii aferenți ca producători CORE1, indexați cu Aceştia exercită putere monopolistică asupra produselor proprii, dată fiind cererea venită din partea retailerului.

Procesul de setare a prețului este modelat într-un cadru à la Calvo, cu reprezentând probabilitatea ca firmele să nu-şi poată reoptimiza prețurile. În acest caz, fiecare producător indexează prețul din perioada anterioară cu o medie ponderată între inflația din perioada anterioară şi ținta de inflație a băncii centrale din perioada curentă:

(33)

Fiecare firmă care are posibilitatea să reseteze prețul alege noul preț astfel încât să-şi maximizeze valoarea prezentă actualizată a profiturilor, dată de:

(34)

cu constrângerea dată de funcția de cerere (31), unde este multiplicatorul Lagrange din problema de optimizare a gospodăriilor, reflectând deținerea firmelor de către acestea. Condițiile de ordinul I asociate problemei de setare a prețului sunt analoage celor aferente producătorilor de bunuri intermediare domestice şi de bunuri importate.

Similar abordării din de Castro et al. (2011), fracțiunea a producătorilor de bunuri de consum, indexați cu nu poate să-şi seteze prețul într-un mod optim,



urmând o politică de preț exogenă. În fiecare perioadă, cu probabilitatea firmele cu prețuri administrate îşi indexează prețul cu ținta de inflație a băncii centrale din perioada curentă:

(35)

iar cu probabilitatea complementară aceştia îşi ajustează prețurile cu următorul factor de indexare:

(36)

unde este rata anuală a inflației, este modificarea anuală a cursului de schimb real efectiv, este modificarea anuală a costului marginal real al producătorilor de bunurilor de consum, este prețul relativ al bunurilor CORE1 în termeni de preț de consum. este un proces AR(1) care surprinde modificările neaşteptate ale prețurilor administrate, iar sunt parametrii care guvernează regula de indexare. Specificația acestei reguli este menită să surprindă caracterul adaptiv (backward-looking) al dinamicii prețurilor administrate şi în acelaşi timp să permită influențe din partea cursului de schimb real şi a costului marginal real.

Indicele prețurilor administrate este definit ca:

(37)

Această expresie rezultă mai departe în ecuația pentru rata inflației prețurilor administrate:

(38)

Dată fiind relația (32), exprimăm indicele agregat al prețurilor de consum (IPC) ca o medie ponderată între indicele prețurilor CORE1 şi indicele prețurilor administrate:

(39)

cu rata aferentă a inflației fiind definită ca , unde este indicele agregat al prețurilor CORE1.

1.2.4. Producătorii de bunuri de investiții

Funcția de producție pentru bunurile de investiții folosită de o firmă reprezentativă competitivă este dată de:

(40)


Septembrie 2016

cu funcțiile de cerere pentru factori:

(41)

(42)

unde: este ponderea bunurilor de investiții importate; este elasticitatea de substituție dintre input-uri.

Investițiile totale constau în:

▪ – bunuri de investiții achiziționate pentru creşterea stocului de capital fizic;

▪ – variația stocurilor;

▪ – bunuri folosite pentru mentenanța capitalului fizic ( şi ).

Introducerea termenului este motivată de necesitatea de a reconcilia constrângerile modelului cu datele PIB din Conturile Naționale. Acesta este determinat exogen, presupunând că ponderea variației stocurilor în adică urmează un proces AR(1).

(43)

Christiano et al. (2011) introduc un şoc nestaționar (cu rădăcină unitară), pentru a surprinde declinul în prețul relativ al bunurilor de investiții. Pentru a genera o rată de creştere constantă (în termeni nominali) la echilibru (balanced growth path), este necesar ca declinul în prețul relativ al investițiilor să fie contrabalansat de ipoteza unei rate de creştere în termeni reali a investițiilor superioară celei aferente componentelor (definite prin metoda cheltuielilor) PIB ( ) cu exact rata de creştere a adică De asemenea, rata de utilizare a capitalului, este definită ca în timp ce reprezintă funcția de cost generat de utilizarea capitalului, descrisă în Secțiunea 1.4, cu

Prin înlocuirea funcțiilor de cerere pentru factori în funcția de producție se obține următoarea relație între prețuri:

(44)

cu rata inflației aferentă definită ca:

1.2.5. Producătorii de bunuri de capital

Se presupune existența în număr mare, constant, a producătorilor de bunuri de capital, considerați identici şi operând pe o piața cu concurență perfectă. Aceştia combină bunuri de investiții şi capital deja instalat pentru a produce capital fizic nou-instalat, folosind următoarea tehnologie:



(45)

unde este un şoc asupra eficienței marginale a investițiilor (marginal efficiency of investment, MEI) similar celui introdus în Justiniano et al. (2011), iar este o funcție de cost al ajustării investițiilor, similar Christiano et al. (2005). Având în vedere că prețul capitalului deja instalat şi al celui nou-instalat sunt identice, dată fiind valoarea unitară a ratei tehnice de substituție, profitul la momentul pentru producătorii de capital este:

(46 )

Fiecare producător rezolva următoarea problemă de optimizare:

(47)

unde este operatorul de medie condiționată de informația disponibilă la momentul , este multiplicatorul aferent constrângerii bugetare a gospodăriilor. Stabilirea

în problema de optimizare de mai sus este consistentă cu maximizarea profitului (de altfel orice valoare a lui maximizează profitul) şi echilibrul pieței, rezultând următoarea condiție de optim ce face legătura între prețul capitalului instalat şi prețul bunului de investiții:

(48)

cu stocul agregat de capital fizic respectând următoarea ecuație de acumulare:

(49)

unde este capitalul fizic agregat cerut de antreprenorii care se finanțează în monedă domestică, iar este măsura analoagă pentru antreprenorii finanțați în monedă străină.

1.2.6. Exportatorii

Similar producătorilor de bunuri de consum, se presupun două etape în producția exporturilor. Mai întâi producători monopolişti dezvoltă o gamă de bunuri diferențiate combinând bunuri intermediare domestice cu bunuri din import destinate exporturilor. Deşi consideră date prețurile factorilor, aceşti producători exercită putere monopolistică la vânzarea bunului rezultat, dată fiind cererea provenită din partea agentului agregator exportator (retailer). În a doua etapă, retailerul combină bunurile de export individuale într-un bun de export omogen satisfăcând cererea externă. Expresia pentru aceasta din urmă este dată de:

(50)


Septembrie 2016

unde: este indicele prețului extern efectiv pentru bunurile omogene; este PIB extern efectiv; este indicele prețului efectiv (în monedă străină) al exporturilor, iar

reprezintă elasticitatea cererii externe la prețul exporturilor domestice.

Retailerul operează pe o piața cu concurență perfectă, combinând bunurile individuale pe baza agregatorului Dixit-Stiglitz:

(51)

cu expresiile pentru funcțiile de cerere pentru bunurile individuale şi pentru prețul bunului agregat fiind:

(52)

(53)

Funcția de producție pentru producătorul individual indexat este dată de expresia:

(54)

cu următoarele funcții de cerere pentru factori, derivate din problema de minimizare a costurilor:

(55)

(56)

unde este echivalentului unui şoc de marjă comercială care nu apare în funcția de producție; este ponderea componentei importate folosite în producția bunului individual de export reprezintă rata nominală a dobânzii efective aplicată firmelor exportatoare în prezența canalului capitalului de lucru. Expresia pentru este dată de:

(57)

unde este rata nominală a dobânzii interne, iar este proporția costurilor finanțate în avans prin contractarea de credite în monedă locală.

reprezintă costul marginal nominal din problema de minimizare a costurilor, analogul în termeni reali fiind definit ca şi având următoarea expresie:

(58)

Integrând (55) şi (56) peste intervalul (0,1) pe care sunt indexați exportatorii individuali, rezultă expresii pentru cererea agregată de bunuri intermediare şi de import provenită din partea sectorului exportator.



Fiecare exportator individual exercită putere monopolistică, dată fiind cererea din partea retailerului. Din nou, stabilirea prețurilor (în moneda locală a pieței de desfacere) este modelată pe baza mecanismului Calvo, cu reprezentând probabilitatea ca o firmă să nu îşi poată reoptimiza prețul. În acest caz, prețul din perioada anterioară este indexat cu o medie ponderată între rata inflației din perioada anterioară şi valoarea de echilibru a variației prețurilor exporturilor ( presupusă egală cu valoarea de echilibru a inflației externe, dat fiind că prețurile sunt stabilite în monedă străină), având expresia:

(59)

Cu probabilitatea exportatorul îşi poate reoptimiza prețul, decizia optimă fiind luată pentru a maximiza valoarea prezentă a profiturilor aşteptate:

(60)

sub constrângerea impusă de funcția de cerere (52).

1.3. BĂNCILE

Băncile sunt importante în cadrul modelului, acestea reprezentând intermediarii care asigură tranzacțiile financiare dintre agenți. În modelarea sectorului financiar, deviem de la Christiano et al. (2011) în următoarele două dimensiuni:

▪ în primul rând, presupunem existența a două tipuri de antreprenori, conform monedei în care este denominat creditul pe care aceştia îl iau de la bănci: cei care se împrumută în monedă națională (domestic currency, DC) reprezintă o fracțiune din populația totală a antreprenorilor şi cei care se împrumută în monedă străină (foreign currency, FC) reprezintă fracțiunea rămasă, Toate tranzacțiile în monedă străină care au loc în cadrul sectorului financiar sunt presupuse a se derula în euro. De asemenea, presupunem că fiecare tip de antreprenor desfăşoară afaceri cu o bancă specifică şi că nu există tranziție de la un tip la celălalt nici pentru antreprenori, nici pentru bănci;

▪ în al doilea rând, există două tipuri de bănci (la nivel consolidat): un tip operează utilizând doar monedă domestică, iar celălalt tip foloseşte doar produse denominate în monedă străină. Din cadrul celor din urmă, unități oferă credite riscante către antreprenorii care se împrumută în monedă străină, iar cele unități rămase desfăşoară afaceri cu antreprenorii care se împrumută în monedă domestică, fiecare tip utilizând un contract financiar descris în Secțiunea 1.4. Băncile care operează în monedă domestică obțin depozite de la gospodăriile domestice şi canalizează fondurile către antreprenorii corespunzători. De cealaltă parte, băncile care operează cu fonduri în monedă străină atrag depozite în euro de la gospodăriile domestice şi din exterior9 şi canalizează fondurile către antreprenorii ce se împrumută în monedă

9 Împrumuturile din exterior pot fi interpretate aici în termeni de pasive externe nete.


Septembrie 2016

străină. Economiile în monedă domestică ale gospodăriilor sunt remunerate la rata dobânzii la depozite (presupusă aici, în absența altor fricțiuni, egală cu rata dobânzii de pe piața interbancară10). În ceea ce priveşte fondurile în monedă străină, acestea sunt remunerate la o rată a dobânzii indexată cu prima de risc.

Un mediu cu competiție perfectă este presupus pentru bănci. La momentul banca operând cu fonduri în monedă domestică atrage depozite de la gospodăriile domestice la costul şi le direcționează către antreprenorii corespunzători sub formă de credit Analog, fiecare bancă operând cu fonduri denominate în monedă străină atrage depozite din exterior şi de la gospodăriile domestice la costul (unde este prima de risc suveran), împrumutând apoi fondurile antreprenorilor corespunzători. Atunci când atrag fonduri denominate în monedă străină, băncile plătesc o rată a dobânzii ajustată cu prima de risc suveran. În această structură simplificată, finanțarea în monedă străină din exterior şi cea de la gospodăriile domestice sunt presupuse a fi perfect substituibile

Cu toate acestea, asta nu înseamnă că cele două componente nu sunt identificabile. Depozitele totale în monedă străină rezultă din problema de optimizare a antreprenorilor corespunzători, în timp ce finanțarea din exterior

reprezintă datoriile externe ale economiei naționale, având o lege de mişcare derivată din identitatea aferentă balanței de plăți. Depozitele în monedă străină ale gospodăriilor sunt recuperate ca reziduu.

Contractele financiare de tipul celor din Bernanke et al. (1999) între unitățile de credite şi antreprenori pentru împrumuturile denominate în monedă domestică şi în monedă străină sunt descrise în detaliu în Secțiunea 1.4.

Anumite ipoteze simplificatoare pot fi relaxate/modificate în vederea unei dezvoltări adiționale a sectorului bancar al modelului. Acestea includ competiția imperfectă pentru bănci şi un rol activ pentru capitalul bancar, similar dezvoltărilor prezentate în Gerali et al. (2010), şi rezerve minime obligatorii, atât pentru depozitele în monedă domestică, cât şi pentru cele în monedă străină, într-o abordare similară celei prezentate în Glocker şi Towbin (2012).

1.4. ANTREPRENORII

Christiano et al. (2011) introduc fricțiunile financiare folosind modelul bazat pe asimetria informațională şi pe existența unei tehnologii costisitoare de verificare a stării (costly state verification) dezvoltat de Bernanke et al. (1999), aşa cum a fost implementat de Christiano et al. (2003). Având în vedere existența asimetriei informaționale (i.e. antreprenorul observă randamentul proiectului său odată ce a fost implementat, în timp ce banca nu îl observă), un concept clasic de echilibru nu poate fi definit, întrucât cererea de împrumuturi ar fi infinită pentru orice rată a dobânzii. Astfel, trebuie apelat la un concept de echilibru bazat pe un contract standard cu

10 În absența altor fricțiuni, presupunem că autoritatea monetară gestionează lichiditatea de pe piața interbancară astfel încât rata dobânzii de pe piața interbancară să fie egală cu rata dobânzii de politică monetară.



datoria exprimată în termeni nominali (standard nominal debt contract) între bănci şi antreprenori, contract care specifică atât o rată nominală a dobânzii, cât şi valoarea împrumutului.

Diferența principală față de abordarea prezentată în Christiano et al. (2011) este faptul că noi presupunem existența a două tipuri de antreprenori, în concordanță cu moneda de denominare a împrumutului pe care aceştia îl iau de la bănci: cei care se împrumută în monedă domestică (DC) reprezintă o fracțiune a populației totale de antreprenori şi cei care se împrumută în monedă străină (FC, euro în cazul de față), reprezentând fracțiunea rămasă Unsal (2003) evaluează impactul politicilor macroprudențiale11 într-un model calibrat specificat pentru două state în care antreprenorii din economia mai mică se împrumută în monedă locală sau străină. Însă, relativ la abordarea noastră, raportul dintre antreprenorii care se împrumută în monedă domestică şi cei care se împrumută în monedă străină este nedeterminat în cadrul modelului, iar în modelul nostru acesta este calibrat astfel încât să aproximeze raportul empiric observat dintre creditele noi în lei şi cele în monedă străină acordate societăților nefinanciare. Mai mult, autorul nu ține cont de substituția imperfectă între capitalul (serviciile de capital) furnizat de antreprenori producătorilor de bunuri intermediare domestice. Referitor la acest ultim aspect, abordarea noastră este similară celei din Verona et al. (2011), care extinde modelul lui Christiano et al. (2011) cu un sistem bancar paralel (shadow banking).

Aşa cum am menționat anterior, se presupune că fiecare tip de antreprenori relaționează cu bănci specifice şi că nu există tranziție de la un tip la celălalt nici pentru antreprenori, nici pentru bănci. În cadrul fiecărui tip (DC sau FC), la fiecare moment în timp, există antreprenori cu diverse niveluri ale avuției nete (averii nete), şi pentru fiecare nivel al averii nete există o masă suficient de mare de antreprenori care experimentează un şoc specific asupra productivității şi au o relație contractuală cu o anume bancă. Aşa cum am menționat, băncile operează într-un mediu perfect competitiv şi împrumută fonduri de la gospodării (cele domestice pentru unitățile de depozite care operează cu antreprenori ce se împrumută în monedă domestică; cele domestice şi cele străine12 pentru cei care se împrumută în monedă străină) la o rată nominală fixă a dobânzii. Intrarea pe piață este liberă şi nu există risc pentru fiecare tip de bănci, deci nu există probleme privind neplata a sau către deponenți, deoarece există presupunerea că, pentru fiecare tip de bănci, deşi nu se ştie exact care dintre antreprenori vor da faliment şi care nu, numărul acestora este îndeajuns de mare încât să permită diversificarea completă a riscului. Deşi băncile observă valoarea medie a randamentului în rândul antreprenorilor, pentru observarea ex-post a randamentului unui anume proiect trebuie să plătească un cost de monitorizare care este proporțional cu activele pe care antreprenorul falimentar le mai posedă odată ce şocul specific asupra productivității sale a fost realizat13. Prezența tehnologiei

11 Autorul introduce în expresia spread-ul aferent antreprenorilor o componentă care reflectă impactul reglementărilor (macroprudențiale). Suplimentar, modelul este evaluat cu diferite reguli Taylor, unele dintre acestea încorporând variabile financiare (e.g. deviația creditului de la valoarea de echilibru).

12 Aici presupunem că sursa primară a acestor fonduri sunt gospodăriile străine. Însă aceasta poate fi reprezentată de băncile străine, fondurile mutuale etc., fără a crea un impact diferit asupra comportamentului modelului.

13 O altă modalitate de introducere a costurilor de monitorizare, care în modelul de față pot fi privite ca reflectând costurile de lichidare a antreprenorilor falimentari, presupune că acestea sunt proporționale cu activele antreprenorului înainte ca şocul idiosincratic să se fi produs.


Septembrie 2016

costisitoare de verificare a stării (costly state verification) implică de asemenea că antreprenorii care nu pot returna împrumuturile recunosc acest aspect14 şi cedează toate resursele proprii unităților bancare.

1.4.1. Antreprenorul individual

Figura 2, adaptată din Christiano et al. (2011), prezintă cronologia desfăşurării evenimentelor în cadrul unei perioade pentru un antreprenor aparținând unei clase cu un anumit nivel al averii nete , aferent unuia din cele două tipuri presupuse,

Figura 2. Activitatea unui antreprenor cu averea netă j în cadrul unei perioade

Pentru fiecare tip de antreprenori, la sfârşitul perioadei antreprenorii din clasa cu un anumit nivel al averii nete, sau cumpără capital fizic nou de la producătorii de bunuri de capital pe o piață competitivă la prețul Antreprenorii accesează credite pentru a acoperi partea din costurile de achiziție a capitalului care nu poate fi finanțată din sursele proprii, cu valoare totală a cererii de credite dată de:

(61)

unde: sunt credite în moneda domestică; sunt creditele în monedă străină, exprimate în monedă domestică. Cum se poate observa din ultima

14 Nu există motivație pentru antreprenori să nu raporteze realizarea adevărată a şocului idiosincratic de productivitate, deoarece raportarea este irelevantă când realizarea este peste nivelul limită, în timp ce resursele cedate când productivitatea este sub nivelul limită sunt mai mici în valoare decât plățile cu dobânda necesare în cazul raportării unei realizări individuale a productivității peste nivelul limită.

* Adaptat pe baza Christiano et al. (2011)

Perioada t Perioada t+1

* Folosind avuția netă Nj

t+1 și creditul Ljt+1,

antreprenorul cumpără capital �zic nou-instalat.

Capitalul nedepreciat este vândut producătorilor de bunuri de capital.

O fracție (1-γjt+1) din antreprenori

ies din economie, restul γjt+1 rămân.

O parte importantă a avuției nete aferente celor care ies este transferată către gospodării, în timp ce restul este consumat de cei care ies.

Are loc agregarea pentru antreprenorii cu aceeași avuție netă, ft+1(N).

Șocul idiosincratic de productivitate

are loc.

Rata de utilizare a capitalului este stabilită.

Șocurile asupra avuției

antreprenoriale (γj

t+1) sunt realizate.

Antreprenorii închiriază servicii de capital.

Împrumuturile bancare sunt returnate (dacă șocul este peste valoarea limită) sau banca își însușește toate resursele (dacă șocul de productivitate este sub valoarea limită). Avuția netă individuală este determinată.

Intră în economie o fracție (1-γj

t+1) de antreprenori noi.

Antreprenorii care supraviețuiesc merg la *.

Avuția netă pentru antreprenorii care au supraviețuit și cei care intră în perioada curentă este majorată cu transferuri mici, deoarece ieșirea este exogenă.



ecuație, antreprenorii care se împrumută în monedă străină sunt expuşi riscului de curs de schimb, fluctuațiile acestuia inducând efecte de bilanț în model. Ca şi în Christiano et al. (2011), se presupune că antreprenorii nu împrumută resurse de la băncile (la nivel consolidat) care sunt în relație cu gospodăriile din care aceştia fac parte.

După ce împrumutul a fost contractat, fiecare antreprenor este afectat de un şoc idiosincratic de productivitate care transformă capitalul fizic în unități efective, respectiv , unde: şi sunt şocuri idiosincratice de productivitate cu media egală cu 1, distribuite log-normal cu

pentru Christiano et al. (2013) denumesc dispersia variabilă în timp a şi , i.e. şi şocuri de risc (risk shocks).

Alegerea ratei de utilizare este independentă de averea netă a antreprenorilor15. Fiecare antreprenor din fiecare categorie setează rata de utilizare a capitalului

după ce observă randamentele şi prețurile la nivel agregat, ținând cont de funcția de cost al utilizării, adică închiriind apoi servicii de capital (i.e. ) pe o piață competitivă la rata nominală a închirierii capitalului

Operarea unei unități de capital fizic la rata necesită utilizarea a unități de bunuri de investiții produse domestic pentru cheltuieli de întreținere. Funcția care descrie costurile cu utilizarea capitalului, este crescătoare şi convexă, cu următoarea formă funcțională adoptată:

unde sunt parametri, iar funcția are următoarele proprietăți: cu Condiția de ordinul I asociată

utilizării capitalului este:

(62)

Partea nedepreciată a capitalului, este apoi revândută producătorilor de capital, pe o piață competitivă.

Astfel, randamentul mediu (la nivelul fiecărui tip de antreprenori) asociat capitalului fizic la momentul este definit ca16:

(63)

cu reprezintă prețul unei unități de capital fizic nou-instalat care operează în momentul exprimat în monedă domestică. Similar Christiano et al. (2011), cheltuielile ocazionate de utilizarea capitalului sunt deductibile din impozitul pe veniturile din capital în timp ce deprecierea fizică este deductibilă la costul istoric.

15 Astfel, indicii asociați clasei de care aparțin antreprenorii, i.e. şi , au fost eliminați.16 Randamentul individual, după impozitare, câştigat de fiecare antreprenor care experimentează un şoc individual de

productivitate este cu


Septembrie 2016

După ce antreprenorii revând capitalul nedepreciat producătorilor de capital, are loc achitarea creditelor bancare. Resursele disponibile pentru antreprenorii din clasa

care au experimentat un şoc de productivitate sunt cu Valorile prag ale şocurilor idiosincratice de productivitate, şi

sunt definite ca valorile peste care antreprenorul reține suma care depăşeşte plățile către unitățile de credite, dar sub care falimentul are loc şi banca ia activele rămase:

(64)

(65)

unde şi sunt ratele dobânzii asociate creditelor obținute de antreprenorii care se împrumută în monedă domestică şi, respectiv, străină. Condiția pentru profituri nule în fiecare perioadă pentru fiecare tip de bănci este dată de:

(66)

(67)

Cu şi reprezentând levierul la nivelul fiecărui sector, independent de nivelurile averii nete, expresiile de mai sus se pot rescrie ca:

(68)

(69)

unde: şi sunt parametrii care reflectă costurile de monitorizare; este prima de risc (de țară, suveran); reprezintă valoarea medie a şocului idiosincratic pentru antreprenorii falimentari, cu fiind distribuția cumulativă de probabilitate a lui este ponderea din profitul brut destinată băncii, cu

Se impune o mențiune referitoare la costul fondurilor în monedă străină. Mai precis, se presupune că băncile (atât unitățile de credite cu fondurile atrase de la unitățile de depozite, precum şi unitățile de depozite cu fondurile atrase prin depozite în monedă străină constituite de gospodării) plătesc o rată a dobânzii ajustată cu valoarea primei de risc. Aici presupunem în mod implicit că costurile asociate cu modificările primei de risc sunt transferate în totalitate de bănci17 către antreprenorii care se împrumută în monedă străină. Definiția primei de risc este prezentată în Secțiunea 1.9.1.

Utilitățile aşteptate ale antreprenorilor, normalizate cu valoarea care ar fi obținută dacă averea netă ar fi depozitată la bancă, sunt date de:

17 Dat fiind modul de reprezentare a băncilor în model, nu există nepotrivire (mismatch) la nivel de valute în bilanțurile acestora.



(70)

(71)

Folosind relațiile de mai sus pentru a elimina levierul, următoarele expresii rezultă:

(72)

(73)

Condițiile de optim de ordinul I rezultate din maximizarea (logaritmului) utilităților antreprenoriale aşteptate de mai sus sunt date de:

(74)

(75)

Primul termen din condiția de ordinul I prezentată aici reprezintă elasticitatea aşteptată a randamentului la în timp ce al doilea este elasticitatea levierului la Odată fiind obținută valoarea pentru levierul poate fi recuperat din condiția pentru profituri nule pentru bănci. Dată fiind expresia pentru valoarea prag, ratele dobânzii asociate cu împrumuturile primite de antreprenori pot fi recuperate ca:

(76)

pentru creditele în monedă domestică şi

(77)

pentru creditele în monedă străină. Similar Christiano et al. (2011), spread-ul ratelor dobânzii pentru antreprenorii care se împrumută în monedă domestică este definit ca

(78)


Septembrie 2016

iar pentru cei care se împrumută în monedă străină acesta este

(79)

1.4.2. Agregarea avuțiilor nete

Avuția netă a unui antreprenor care în perioada a avut o avere netă după ce achită creditul acordat de bancă în perioada este dată de:

(80)

Legea de mişcare a averii nete medii la nivelul tuturor antreprenorilor care se împrumută în monedă domestică este:

(81)

Pentru acei antreprenori care se împrumută în monedă străină, variabilele similare sunt definite ca:

(82)

(83)

Averea netă medie pentru fiecare tip de antreprenori reprezintă suma veniturilor acestora, din care sunt deduse plățile aferente împrumutului bancar din perioada anterioară, inclusiv cheltuielile cu dobânzile, şi costurile de monitorizare, ponderate cu probabilitatea de a continua activitatea, interpretată aici ca un şoc asupra averii nete, plus transferurile primite de la gospodării, Transferurile sunt primite atât de antreprenorii care îşi continuă activitatea, cât şi de cei care intră pe piață în perioada respectivă, având în vedere că cea din urmă categorie şi antreprenorii care sunt falimentari, dar îşi continuă activitatea (deoarece ieşirea de pe piață este exogenă), au avere netă nulă.

Trebuie menționat un aspect privind agregarea avuției nete la nivelul antreprenorilor. Aşa cum subliniază Christiano et al. (2011), agregarea poate fi îngreunată de istoricul experiențelor trecute ale fiecărui antreprenor. Astfel, ar fi de aşteptat ca densitatea de probabilitate a antreprenorilor cu un anumit nivel al averii nete să conteze în procesul de agregare. Însă, în modelul de față acest aspect este evitat, dat fiind că, aşa cum am menționat anterior, levierul şi rata dobânzii sunt independente de un nivel anume al avuției nete, acest din urmă aspect rezultând din formele funcționale alese în model, respectiv că antreprenorii operează cu o tehnologie cu randamente (locale) constante de scară şi au o funcție de utilitate cu randamente constante.



Suplimentar, aşa cum am menționat mai sus, antreprenorii care se împrumută în monedă domestică (antreprenorii de tipul DC) reprezintă o fracție din populația totală, iar fracția rămasă este reprezentată de antreprenorii care se împrumută în monedă străină (antreprenorii de tipul FC).

1.5. GOSPODĂRIILE

În modelul neokeynesist de bază cu salarii rigide, setarea salariilor este implementată urmând abordarea lui Erceg et al. (2000) (i.e. gospodăriile îşi determină salariile oferindu-şi serviciile de muncă în cadrul unui mediu monopolistic către un agent care le agregă şi satisface cererea de muncă provenită din partea producătorilor de bunuri intermediare domestice). Introducerea fricțiunilor la nivelul pieței muncii implică faptul că oferta de muncă către producătorii de bunuri intermediare provine de la agențiile de plasare a forței de muncă, care negociază cu fiecare angajat salariul corespunzător. Utilitatea unei gospodării este dată de:

(84)

cu: este indexul aferent cohortei din care face parte agenția de plasare a forței de muncă, cu agențiile aferente cohortei renegociind salariile în perioada curentă, în timp ce valori mai ridicate ale indexului corespund rundelor de renegociere a salariilor din ce în ce mai îndepărtate; este nivelul consumului;

este nivelul agregat al consumului; şi sunt şocuri asupra preferinței pentru consum şi asupra dizutilității produse de muncă; este gradul de obişnuință (externă) în consum, iar este inversul elasticității de tip Frisch.

Numărul de angajați aferenți unei agenții de plasare a forței de muncă la momentul care supraviețuiesc procesului de separare endogenă este dat de:

(85)

unde măsoară numărul de angajați dintr-o agenție din cohorta care sunt separați în mod endogen, având în vedere că experimentează un şoc idiosincratic de productivitate, sub o anumită valoare limită determinată endogen

Şocul are medie unitară, urmează o distribuție log-normală cu şi distribuție cumulativă de probabilitate Presupunerea unei gospodării suficient de numeroase garantează că atât proporția totală de muncitori angajați, dată de (86), cât şi alocarea între cohorte, definită în (85), sunt similare pentru fiecare gospodărie.

(86)

Veniturile încasate de o anumită gospodărie din participarea pe piața muncii sunt date de:


Septembrie 2016

(87)

În oricare perioadă constrângerea bugetară a gospodăriei, în termeni nominali, exprimată în monedă domestică, este dată de:

(88)

unde:

▪ cheltuielile sunt date de:

– sunt cheltuielile cu bunurile de consum, cu reprezentând rata de taxare aferentă acestui tip de bunuri;

– sunt depozite în monedă domestică constituite la momentul în cadrul unităților bancare corespunzătoare şi care sunt remunerate la o rată a dobânzii fixă

în perioada

– sunt depozite în monedă străină (euro în cazul de față) constituite în perioada , convertite în monedă domestică;

▪ resursele sunt reprezentate de:

– veniturile obținute pe piața muncii şi definite în (87);

– transferurile în cuantum fix din partea guvernului

– transferuri primite din străinătate e.g. remitențe;

– profiturile primite de la firmele deținute de gospodării

– câştigurile din perioada provenite din depozitele în monedă domestică constituite în perioada ajustate cu impozitul plătit pentru veniturile nominale din dobânzi ( ), cu fiind rata de impozitare aferentă;

– sunt câştigurile din perioada provenite din constituirea de depozite în monedă străină în perioada exprimate în monedă locală şi ajustate cu impozitul plătit pentru veniturile nominale din dobânzi, unde este rata de impozitare aferentă şi reprezintă prima de risc pentru depozitele în monedă străină.



Următoarele condiții de optim în raport cu consumul şi depozitele (atât în monedă domestică, cât şi în monedă străină) sunt derivate18:

(89)

(90)

(91)

Anexa A conține descrierea procesului de introducere a fricțiunilor la nivelul pieței muncii şi urmează îndeaproape Christiano et al. (2011). Adăugarea acestor fricțiuni în model este menită să surprindă atât latura extensivă, cât şi cea intensivă ale ofertei de muncă, având în vedere că datele indică către variații ale numărului total de ore lucrate ca provenind din variațiile în ambele laturi. În comparație cu alte abordări din literatura de specialitate, cum ar fi Gertler et al. (2008), noutatea dezvoltată de Christiano et al. (2011) se referă la introducerea separărilor endogene ale muncitorilor de locurile de muncă, modelate într-un mod asemănător cu procesul descris la nivelul antreprenorilor.

1.6. AUTORITATEA MONETARĂ ŞI CEA FISCALĂ

Similar cu Christiano et al. (2011), estimăm modelul folosind o funcție de reacție de tip Taylor pentru autoritatea monetară, în care rata dobânzii de politică monetară reacționează la deviația curentă de la țintă a ratei inflației şi la deviația curentă a PIB de la nivelul său de echilibru, respectiv:

(92)

Dat fiind faptul că ținta de inflație nu este constantă pe parcursul eşantionului utilizat pentru estimare, presupunem că aceasta urmează un proces cu revenire la medie:

(93)

Modelul presupune un buget care e întotdeauna echilibrat prin intermediul transferurilor de sume fixe. Cheltuielile publice, în forma lor staționară, urmează un proces autoregresiv de ordinul I, respectiv:

(94)

unde măsoară raportul în termeni reali dintre cheltuielile guvernamentale şi valoarea adăugată brută la echilibru. Deoarece ponderile în PIB ale consumului

18 Aici am presupus un mecanism de obişnuință externă în consum. Dacă am fi utilizat o specificație cu obişnuință internă în consum, condiția de optim de ordinul I în raport cu consumul ar avea forma


Septembrie 2016

guvernamental în termeni reali şi în termeni nominali nu sunt egale în date, deviem de la Christiano et al. (2011) şi presupunem că prețul bunului de consum guvernamental este diferit de prețul bunului final, primul evoluând conform

(95)

unde valoarea de echilibru este calibrată astfel încât să aproximeze discrepanțele dintre ponderile nominale şi reale observate în date.

În ceea ce priveşte taxele, acestea sunt de şase tipuri şi sunt presupuse constante:

1.7. SECTORUL EXTERN

În acest model, comerțul cu produse financiare denominate în monedă străină are loc în euro, fapt consistent cu evidențele empirice pentru România. Însă, atunci când modelăm comerțul exterior cu bunuri şi servicii, trebuie să ținem cont de faptul că aproximativ un sfert din acesta este denominat în dolari SUA. Astfel, suplimentăm modelul cu un sector extern specificat ca un model semistructural neokeynesist pentru două economii deschise (zona euro şi SUA), similar cu Pedersen şi Ravn (2013). În plus, evoluția prețului petrolului este inclusă ca un proces exogen. Modelarea sectorului extern este similară celei din Juillard et al. (2008).

1.7.1. Structura economiilor externe

Structura simplificată a modelului pentru sectorul extern este expusă în Figura 3. Ecuațiile aferente sunt prezentate în Secțiunea B.4 din Anexă.

Pentru fiecare partener străin există o curbă de cerere agregată, conform căreia deviația output-ului domestic de la valoarea acestuia de echilibru depinde pozitiv de output gap-ul aşteptat şi cel din perioada anterioară, negativ de rata reală a dobânzii aşteptată, negativ/pozitiv pentru zona euro/SUA de deviația din perioada anterioară a cursului real USD/EUR de la nivelul de echilibru19 şi pozitiv de output gap-ul străin înregistrat în perioada trecută, ultimul reprezentând un proxy pentru cererea externă.

Deviația ratei inflației de la nivelul de echilibru este aproximată pentru fiecare partener străin printr-o curbă Phillips, având ca determinanți, aşa cum este prezentat în ecuațiile (B.17) şi (B.18) din Anexă, deviațiile trecută şi viitoare ale inflației de la țintă, output gap-ul curent, deviația curentă a variației cursului real de schimb de la nivelul de echilibru20 şi deviațiile curentă şi trecută ale prețului real al petrolului, exprimat în monedă domestică, de la valoarea de echilibru al acestuia.

19 O depreciere a cursului de schimb real peste nivelul de echilibru (i.e. o depreciere a USD față de EUR în termeni reali) implică o scădere/creştere a deviației output-ului de la echilibru pentru economia zonei euro/SUA.

20 O depreciere a cursului de schimb real peste valoarea de echilibru implică o reducere/creştere a deviației inflației de la țintă pentru economia zonei euro/SUA.



Figura 3. Structura sectorului extern al modelului

Conduita politicii monetare pentru fiecare economie este aproximată cu câte o regulă Taylor, conform căreia autoritatea monetară reacționează cu o anumită inerție la deviația curentă a ratei inflației de la țintă şi output gap-ul curent, aşa cum este prezentat în ecuațiile (B.19) şi (B.20) din Anexă.

Cursul de schimb USD/EUR este determinat conform condiției (modificată) de paritate neacoperită a ratelor dobânzilor (UIP, uncovered interest rate parity) (ecuația B.21). Această formă a condiției UIP este similară celei care poate fi derivată într-un model structural presupunând o primă de risc care depinde de variația aşteptată a cursului de schimb, ca în Adolfson et al. (2007a). Prețul real al petrolului, exprimat în dolari SUA, este modelat ca un proces exogen.

1.8. CONSTRÂNGERILE LA NIVEL AGREGAT, PIB ŞI DEFLATORUL PIB CONSISTENTE CU CONTURILE NAȚIONALE

1.8.1. Constrângerile la nivel agregat

În absența dispersiei prețurilor la echilibru, următoarea constrângere la nivel agregat trebuie satisfăcută într-un echilibru simetric:

Curba Phillips: In�ația

Exportatori străini

Exportatori străini

Importatori străini

Deponenți străini

Importatori străini

Curba Phillips: In�ația

Exogen:Preț petrol

(USD)

Curba cererii: Deviația PIB

Curba cererii: Deviația PIB

Regula Taylor: Dobânda

UIP:EUR USD

Regula Taylor: Dobânda

Zona euro

Economia domestică

SUA(proxy pentru restul lumii)

Importuri ImporturiExporturi Exportu

ri

Depozite FC


Septembrie 2016

(96)

Folosind (1), (5), (55), (50), (27) şi (31) , aceasta poate fi rescrisă ca21:

(97)

Într-un model fără petrol importat în funcția de producție a bunurilor intermediare domestice, Christiano et al. (2011) scad costurile de monitorizare, de angajare şi cele aferente utilizării capitalului din atunci când aproximează PIB din date. Măsura corespunzătoare a output-ului domestic în modelul nostru este Dacă considerăm această măsură, ajustată cu costurile menționate mai sus, ca fiind corespondentul PIB din date, utilizarea ca măsura din model corespondentă deflatorului PIB din date ar fi incorectă, dată fiind prezența bunurilor importate (i.e. petrol în cazul de față) în definiția acestuia. O măsură mai potrivită ar fi reprezentată de care este o componentă a costului marginal al producătorilor de bunuri intermediare şi care nu reflectă influența petrolului importat. Însă, utilizarea în practică a acestei măsuri pentru aproximarea deflatorului PIB din date este nepotrivită, date fiind următoarele motive: în timp ce este rigid, nu este rigid22; anumite regularități empirice referitoare la comportamentul deflatorului PIB nu se pot obține atunci când analizăm funcțiile de răspuns la impuls ale modificărilor ca rezultat al aplicării diferitor şocuri prezente în model (efectul şocului se disipă foarte rapid, semnele sunt inconsistente). Date fiind cel puțin ultimele două observații, utilizând ca deflatorul PIB ar fi rezultat în deflatarea costurilor de monitorizare, de angajare şi cu utilizarea capitalului cu acesta, cu modificări relativ importante în comportamentul PIB real din date.

O măsură alternativă utilizată în literatură (e.g. Adjemian şi Darracq Paries (2008)) pentru atenuarea unora dintre dezavantajele menționate anterior este dată de următoarea definiție a deflatorului PIB:

21 Deşi în producția lui sunt utilizate doar bunuri intermediare domestice, prezența termenului este justificată de intenția de a aproxima discrepanțele din date între ponderile în termeni nominali şi reali ale consumului guvernamental în PIB.

22 Chiar dacă acesta moşteneşte indirect rigiditatea aferentă salariilor.



(98)

Măsura de mai sus are avantajul că moşteneşte rigiditatea lui (şi excluzând totodată efectele bunurilor petroliere importate. În modelul de față, folosim o măsură alternativă, consistentă cu Conturile Naționale, pentru PIB nominal şi o definiție alternativă a deflatorului PIB. Următoarele două subsecțiuni descriu aceste măsuri.

1.8.2. PIB consistent cu Conturile Naționale

Atunci când relaționăm măsura din model a PIB cu cea din date, vrem să fim siguri că aceasta reflectă conceptul corespunzător din Conturile Naționale. Pe baza metodologiei Conturilor Naționale, două măsuri identice pentru PIB nominal sunt derivate, pornind de la constrângerea la nivel agregat prezentată anterior în ecuația (97).

Astfel, definim PIB nominal din model folosind metoda cheltuielilor, la prețurile pieței (prin adăugarea taxei pe valoare adăugată), ca:

(99)

unde reprezintă discrepanța statistică aferentă datelor dintre PIB şi suma componentelor acestuia. În timp ce pentru PIB nominal aceasta reflectă doar efectul metodei de ajustare sezonieră directă utilizate de Institutul Național de Statistică, prezența acestuia în măsura PIB real reflectă şi lipsa aditivității volumelor trimestriale la PIB real utilizând date obținute prin înlănțuirea indicilor de volum. Discrepanța statistică este determinată exogen presupunând că ponderea acesteia în PIB, urmează un proces AR(1):

(100)

Măsura echivalentă a PIB nominal din model utilizând metoda veniturilor este dată de:


Septembrie 2016

(101)

Aşa cum se poate observa din ecuația de mai sus, principala sursă a PIB din model este reprezentată de valoarea adăugată de serviciile muncă şi de capital, completate de profiturile monopolistice ale retailerilor care agregă bunurile corespunzătoare. Trebuie menționat de asemenea că, dată fiind structura modelului, unele bunuri sunt expuse marjelor multiple aplicate secvențial până ajung la utilizatorul final. Acesta este cazul petrolului importat, bunurilor de consum şi de export şi bunurilor intermediare folosite pentru consum şi exporturi. Nu în ultimul rând, costurile de monitorizare, de angajare şi cu utilizarea capitalului sunt eliminate din definiția PIB din model pentru a aproxima echivalentul acestuia din date.

1.8.3. Deflatorul PIB

Ecuațiile pentru PIB prezentate în subsecțiunea anterioară definesc PIB nominal consistent cu metodologia Conturilor Naționale. Însă nici PIB real, nici deflatorul PIB nu sunt definite în cadrul modelului. Astfel, avem nevoie de o ecuație suplimentară care să determine evoluția deflatorului PIB. În acest sens, urmăm abordarea din De Castro et al. (2011) şi definim deflatorul PIB astfel încât modificările în PIB real să fie construite utilizând ponderi constante (i.e. variațiile prețurilor relativ la deflatorul PIB să nu joace niciun rol în dinamica PIB real).

(102)

unde ponderile sunt egale cu raportul în termeni nominali la echilibru dintre componenta şi PIB:

şi

Rata corespunzătoare a inflației este definită ca:

(103)

1.9. EXPORTURILE NETE, CONTUL CURENT, ACTIVELE EXTERNE NETE ŞI PRIMA DE RISC SUVERAN

Ponderea în PIB nominal a balanței comerciale de bunuri şi servicii este construită împărțind valoarea în monedă domestică a exporturilor minus valoarea corespunzătoare a importurilor la PIB nominal:



(104)

Balanța contului curent este construită prin însumarea balanței comerciale, a plăților cu dobânda (nete de eventuale taxe) aferente stocului de active externe nete (NFA, net foreign assets) (acestea sunt parte a secțiunii de debit a balanței veniturilor) şi a balanței transferurilor. Această din urmă componentă este importantă în cazul economiilor emergente, reflectând de obicei impactul semnificativ al remitențelor cetățenilor care lucrează în străinătate.

(105)

Este important de menționat că ecuația de mai sus surprinde şi ajustările de reevaluare aferente modificărilor de curs de schimb, incluse aici în scopul simplificării, în balanța veniturilor a contului curent.

Ecuația care descrie evoluția (în unități de monedă domestică) poziției curente a activelor externe nete în funcție de exporturile nete şi plățile cu dobânda din perioada anterioară, ajustate cu prima de risc, este:

(106)

cu stocul activelor externe nete definit ca:

(107)

care poate fi rescris în termeni de variabile staționare ca:

(108)

Aşa cum se poate observa din relația de mai sus, în acest model economia este de fapt un debitor net față de restul lumii, dat fiind că acumulează datorii, reflectate în depozitele băncilor care operează în monedă străină. Dată fiind identitatea din Conturile Naționale, conform căreia contul curent reprezintă variația activelor externe nete (ajustate cu variațiile cursului de schimb), o formulă echivalentă pentru contul curent este dată de:

(109)

Transferurile din străinătate sunt determinate exogen presupunând că ponderea acestora (exprimate în monedă domestică) în PIB nominal, urmează un proces AR(1):

(110)


Septembrie 2016

Se impun câteva mențiuni importante referitoare la aspectele prezentate mai sus. În primul rând, aşa cum am remarcat anterior, structura pe valute a fluxurilor contului curent ține cont de faptul că comerțul exterior cu bunuri şi servicii se desfăşoară în EUR şi USD (cu fiind ponderea comerțului exterior realizat de agenții domestici în EUR şi cea aferentă tranzacțiilor în USD), în timp ce fluxurile financiare se desfăşoară în exclusivitate în EUR. Să presupunem că USD se apreciază în raport cu EUR, iar cursul RON/EUR, singurul determinat pe piața internă, rămâne neschimbat. Ca rezultat, moneda locală (RON) se depreciază față de USD. În acest scenariu, în modelul nostru, ceteris paribus, nu există un efect direct asupra fluxurilor financiare, deoarece acestea se desfăşoară în EUR, iar impactul asupra comerțului exterior este net pozitiv datorită fracțiunii acestuia care se desfăşoară în USD.

În al doilea rând, dat fiind faptul că în echilibru economia națională acumulează datorii externe, versiunea aferentă ecuației (106) care descrie evoluția activelor externe nete, evaluată la echilibru şi exprimată în variabile staționare, implică o valoare pozitivă, de obicei minoră, pentru balanța comercială cu bunuri şi servicii şi transferurile din străinătate, i.e. 23. Dat fiind faptul că pe parcursul perioadei analizate balanța transferurilor a fost pozitivă şi semnificativă (în jur de 3,5 la sută din PIB), putem acomoda existența unui deficit al balanței comerciale în echilibru, în linie cu evidențele empirice24.

1.9.1. Prima de risc suveran

Băncile care se împrumută în monedă străină trebuie să plătească o rată a dobânzii ajustată cu prima de risc suveran, un cost care este transferat mai departe antreprenorilor corespunzători.

Deşi din punct de vedere tehnic prezența primei de risc suveran este necesară pentru a obține o valoare de echilibru unică pentru activele externe nete care să fie independentă de poziția inițială a acestora (Schmitt-Grohe şi Uribe (2003)), forma funcțională exactă poate să difere. Modificările sunt de obicei motivate de evidențele empirice care sugerează o suprareacție întârziată (delayed overshooting) a cursului de schimb la un şoc de politică monetară. Christiano et al. (2011) modifică specificația primei de risc prin adăugarea diferențialului ratelor dobânzii pentru a genera suprareacția întârziată a cursului de schimb la un şoc de politică monetară şi pentru a replica în cadrul modelului evidențele empirice pentru Suedia conform cărora există o covarianță negativă între variația aşteptată a cursului de schimb şi diferențialul ratelor dobânzilor. O altă formă este introdusă de Adolfson et al. (2007a), cu variația aşteptată a cursului de schimb fiind o componentă a primei de risc. Însă, evidențele din Bansal şi Dahlquist (2000) sugerează că fenomenul de suprareacție întârziată poate să fie absent în cazul economiilor emergente.

23 Într-un model de bază pentru o economie mică şi deschisă, în echilibru se presupune de obicei o balanță comercială echilibrată, rezultând o poziție nulă pentru NFA în echilibru ca fiind singura soluție. În acest model, cantitatea de credite în monedă străină este pozitivă în echilibru. Dacă se doreşte o poziție agregată nulă a NFA (şi implicit o balanță echilibrată pentru comerțul cu bunuri şi servicii şi transferurile din străinătate), atunci gospodăriile domestice ar fi nevoite să economisească în echilibru pentru a putea satisface cererea totală de depozite în monedă străină.

24 În echilibru, deficitul recuperat al balanței comerciale este apropiat, dar uşor inferior în valoare absolută, surplusului aferent balanței transferurilor, dată fiind existența unor datorii externe nete în echilibru. Astfel, deoarece suma dintre balanța comercială şi cea a transferurilor este aproape nulă în echilibru, deficitul contului curent este determinat în mare parte de secțiunea de debit a balanței veniturilor (plăți cu dobânda aferentă datoriei externe), un rezultat care nu este neapărat susținut de evidențele din date.



Deşi am testat formal versiunile alternative pentru specificația primei de risc (e.g. cea din Christiano et al. (2011) sau din Adolfson et al. (2007a)), am ales forma clasică, aşa cum a fost sugerată de Schmitt-Grohe şi Uribe (2003), conform căreia prima de risc suveran variază negativ cu deviația de la valoarea de echilibru a activelor externe nete ale economiei:

(111)

unde şi este un şoc AR(1) asupra primei de risc suveran.

2. EstimareaModelul este estimat25 folosind metodologia propusă de Christiano et al. (2011) care încorporează distribuții a priori endogene. Această procedură este însă modificată pentru a aproxima momentele empirice doar pentru un subset de variabile observate. Sectorul extern este estimat exogen, folosind de asemenea metodologia menționată anterior. Implicit, când estimăm blocul aferent sectorului intern, deşi includem variabilele externe ca observabile, excludem deviația standard a acestora din setul de momente considerate. Rezultatele estimării pentru sectorul extern sunt disponibile în Anexa E.

2.1. SERIILE DE DATE FOLOSITE ÎN ESTIMARE

Pentru estimarea modelului am folosit 29 de serii de date26, un număr relativ mai mare decât cel întâlnit în estimarea unor modele DSGE asemănătoare, dar care este necesar pentru a surprinde cât mai bine caracteristicile specifice prezente în structura teoretică a modelului, precum fenomenul de substituție între monede, dezagregarea ratei inflației IPC în subcomponente, structura detaliată a sectorului extern etc. Trebuie menționat că un număr de 8 serii observabile din total sunt aferente sectorului extern, estimat exogen (în plus, acestea acoperă o perioadă mai îndelungată, i.e. T2 1995 – T3 2014 ). Setul de date pentru blocul aferent sectorului intern cuprinde perioada T3 2005 – T3 2014, fiind prezentat şi descris în Tabelul 1, precum şi în Figura 4 (cu excepția țintei de inflație).

Folosirea unui set de date care acoperă un interval relativ redus de timp este motivată de o serie de aspecte specifice de altfel economiilor emergente: criza din perioada 1997-1999 şi consecințele extreme asupra economiei româneşti, valori ale ratei inflației relativ ridicate în perioadele anterioare celei considerate, lipsa seriilor de date (e.g. spread-urile la credite) şi/sau rupturi structurale pentru anumite serii în prima

25 În procesul de estimare a modelului a fost folosit (o versiune substanțial diferită) pachetul de coduri utilizat de Christiano et al. (2011) disponibil la: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165188911001710.

26 Setul de date aşa cum a fost disponibil în 14 ianuarie 2015.

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165188911001710


Septembrie 2016

parte a anilor 2000 şi un regim de politică monetară diferit. În ceea ce priveşte acest ultim aspect, intervalul de timp considerat pentru analiză include doar regimul de țintire a inflației, implementat de facto începând cu a doua parte a anului 2005.

Variabilele luate în considerare prezintă diferențe semnificative la nivelul mediilor pentru perioada analizată, astfel încât conceptul de echilibru bazat pe egalitatea ratelor de creştere a variabilelor în echilibru (balanced growth path) este inaplicabil. Pentru a rezolva acest aspect, folosim procedura trendurilor excedentare propusă de Argov et al. (2012) şi descrisă în Secțiunea C din Anexă.

Tabel 1. Serii de date folosite în estimare, T3 2005 – T3 2014

Descriere Detalii

Rate trimestriale anualizate

Inflația domestică Deflatorul PIB

Inflația prețurilor de consum Inflația IPC

Inflația CORE1 Inflația CORE1

Inflația prețurilor administrate Inflația prețurilor administrate

Inflația prețurilor investițiilor Deflatorul FBCF

Inflația prețurilor de export Deflatorul exporturilor

Inflația prețurilor de import Deflatorul importurilor

Ținta de inflație Ținta de inflație

Rata nominală a dobânzii Rata dobânzii de politică monetară

Rate de creştere per capita (termeni reali, diferențe logaritmice)

Rata de creştere PIB Produsul Intern Brut

Rata de creştere consum privat Cheltuielile pentru consum final ale gospodăriilor şi IFSL

Rata de creştere investiții Formarea brută de capital fix (FBCF)

Rata de creştere exporturi Exporturi, bunuri şi servicii

Rata de creştere importuri Importuri, bunuri şi servicii

Abatere de la medie, rate de creştere per capita (diferențe logaritmice)

Ore lucrate Numărul mediu de ore lucrate săptămânal

Salariile nominale Salariile nominale, sectorul privat

Abatere de la medie (diferențe logaritmice)

Curs de schimb nominal RON/EUR Curs nominal de schimb RON/EUR

Rata şomajului 15-74 de ani

Abatere de la medie, primă diferență

Spread-uri credite societăți nefinanciare

Diferența între rata dobânzii la creditele noi acordate în RON/EUR şi rata dobânzii corespunzătoare de pe piața interbancară

Abatere de la medie, primă diferență, % în PIB nominal

Balanța transferurilor Balanța transferurilor private, cont curent



Figura 4. Seriile observabile folosite în estimare, T3 2005 – T3 2014

2006 2008 2010 2012 2014

-4

-2

0

2

2006 2008 2010 2012 2014

-10

0

10

20

2006 2008 2010 2012 20140

5

10

2006 2008 2010 2012 2014

-20

0

20

2006 2008 2010 2012 2014-6

-4

-2

0

2

4

2006 2008 2010 2012 2014

-20

-10

0

10

2006 2008 2010 2012 2014

-10

-5

0

5

10

2006 2008 2010 2012 2014

0

5

10

2006 2008 2010 2012 20140

5

10

15

2006 2008 2010 2012 2014-20

0

20

40

60

2006 2008 2010 2012 2014

-20

0

20

2006 2008 2010 2012 20144

6

8

10

12

14

2006 2008 2010 2012 2014

0

5

10

2006 2008 2010 2012 2014

-20

0

20

2006 2008 2010 2012 2014

-10

0

10

2006 2008 2010 2012 2014-40

-20

0

20

40

2006 2008 2010 2012 2014-20

-10

0

10

20

2006 2008 2010 2012 2014

-2

0

2

4

2006 2008 2010 2012 2014

-2

0

2

2006 2008 2010 2012 2014

-10

-5

0

5

ΔGDP

π G D P π c π i

Δc Δi Δx

π c o r e 1 π a d mπ x π m

R Δlog( S R O N / E U R) Δftr

Δm

Δspread DC

Δspread FC Δw ΔH Δu


Septembrie 2016

2.2. PARAMETRII CALIBRAȚI

2.2.1. Sectorul intern

O parte a parametrilor au fost calibrați, valorile lor fiind astfel menținute constante în procesul de estimare. Tabelul 2 prezintă valorile pentru aceşti parametri. În plus, similar Christiano et al. (2011), pentru a surprinde valorile empirice înregistrate de şapte momente/ponderi, o serie de şapte parametri sunt recalibrați pe parcursul procesului de estimare. Aceste momente şi valorile medii a posteriori pentru parametrii corespunzători sunt prezentate în Tabelul 3.

Valoarea de echilibru pentru rata de creştere a progresului tehnologic agregat este calibrată la 0,7 la sută (aproximativ 2,8 la sută în termeni anuali), aproximând astfel rata medie de creştere a PIB real per capita pentru perioada considerată. Această valoare reprezintă o medie ponderată a ratelor de creştere pentru progresul tehnologic specific investițiilor şi cel neutru. În procesul de estimare însă, rata de creştere a progresului tehnologic specific investițiilor este calibrată la 0 la sută. Astfel, valoarea de echilibru pentru rata de creştere a progresului tehnologic este asociată doar ratei de creştere aferente progresului tehnologic neutru . Există câteva argumente care justifică calibrarea ratei de creştere a progresului tehnologic specific investițiilor la 0 la sută. În primul rând, analiza setului de date disponibile la momentul estimării nu indică o contribuție pozitivă la creştere atribuibilă progresului tehnologic specific investițiilor. Recuperarea acesteia folosind prețurile relative sugerează o rată de creştere nulă, în timp ce utilizarea datelor de volum indică, pentru perioada analizată, o rată trimestrială medie de creştere a formării brute de capital inferioară celei a PIB real (i.e. 0,5 la sută versus 0,7 la sută). În al doilea rând, aşa cum este detaliat în secțiunea C.4 din Anexă, la nivelul datelor trimestriale ajustate sezonier din conturile naționale există revizuiri între două comunicate succesive. Aceste revizuiri sunt substanțiale mai ales în cazul prețurilor investițiilor, aşa cum este aproximat de deflatorul formării brute de capital fix27.

Dată fiind rata de creştere a economiei în echilibru, factorul de discount şi rata de taxare a câştigurilor din dobânzile aferente depozitelor în lei sunt calibrate pentru a egala în echilibru valoarea medie empirică a ratei dobânzii. Ținta de inflație este variabilă, valoarea de echilibru asumată fiind de 2,5 la sută în termeni anuali, i.e. ținta staționară de inflație adoptată de BNR începând cu 2013.

Datele cu frecvență anuală privind ratele implicite de taxare a consumului şi muncii pentru perioada 2005-2012 sunt furnizate de Eurostat (2014) pentru fiecare țară membră a UE în raportul anual Taxation Trends in the European Union. Astfel, valorile celorlalte rate de taxare decât cele menționate ulterior sunt calibrate folosind valorile

27 În estimarea pentru România a modelului propus de Christiano et al. (2011), Copaciu (2012), folosind setul de date disponibil la 11 aprilie 2012, pentru perioada T1 2003 – T4 2011, a calibrat rata de creştere la echilibru a trendului specific investițiilor

la 0,47 la sută (aproximativ 1,88 la sută în termeni anuali) ca o măsură rezultată din evoluția prețurilor relative. Astfel, ponderea creşterii economică la echilibru asociată evoluției trendului specific investițiilor este de aproximativ 40 la sută, valoare similară celei propuse de Justiniano et al. (2011) pentru economia SUA pentru un interval relativ mai îndelungat de timp (i.e. 1983-2008). În afara unor eşantioane care acoperă intervale de timp uşor diferite, diferențele între studiile efectuate în cazul României relevă importanța ridicată a revizuirilor datelor.



medii ale taxelor efective pentru perioada 2005-201228, respectiv: 18,05 la sută pentru rata de taxare a consumului şi 29,4 la sută pentru rata de taxare a muncii 29.

Ponderea serviciilor de capital în procesul de producție a bunurilor intermediare domestice, este calibrată la o valoare relativ mai ridicată decât cele întâlnite de obicei în literatura de specialitate, respectiv 0,55. O serie de motive justifică valoarea aleasă.

În primul rând, pe parcursul eşantionului de date investigat, datele din Conturile Naționale indică o contribuție medie a factorului muncă (i.e. ) de 0,55, respectiv 0,5 pentru valorile înregistrate începând cu 2010. În al doilea rând, valori ale lui peste 0,4 sunt des întâlnite în modelele DSGE (în general fără fricțiuni financiare) implementate atât pentru economiile emergente, cât şi pentru cele dezvoltate. De exemplu, de Castro et al. (2011) utilizează o pondere a capitalului în PIB de 0,45 pentru Brazilia, Gelain şi Kulikov (2011) adoptă valoarea de 0,46 pentru Estonia, 0,5 este valoarea folosită de Zeman şi Senaj (2009) pentru Slovacia, în timp ce în cazul Lituaniei valoarea utilizată este 0,5 (Pusinskaite şi Vetlov (2013)). În cazul Finlandei, Kilponen şi Ripatti (2006) folosesc o pondere de aproximativ 0,45, 0,48 fiind valoarea utilizată de Lafourcade şi de Wind (2012) pentru Olanda.

Nu în ultimul rând, o valoare relativ mai ridicată este aleasă pentru a genera a priori o pondere, în termeni nominali, a capitalului în PIB de aproximativ 1,5, în condițiile existenței unor spread-uri relativ ridicate. În termeni reali, măsura echivalentă înregistrează o valoare de 2,75. Exprimată în termeni nominali, ponderea serviciilor de capital în PIB este relativ mai scăzută decât valorile estimate în alte lucrări pentru economia românească. Gălățescu et al. (2007) şi Altăr et al. (2009) estimează această pondere ca fiind aproximativ 2,3. Având în vedere acuratețea scăzută a datelor referitoare la stocul de capital, precum şi faptul că metodologiile folosite pornesc de la o valoare arbitrară a ponderii stocului de capital în PIB la începutul perioadei de tranziție, se poate argumenta că aceste valori de început sunt relativ înalte dată fiind uzura ridicată a majorității stocului de capital moştenit din perioada socialistă. În plus, în lucrările menționate anterior nu există un rol atribuibil prețului capitalului. Astfel, compararea ponderilor exprimate în termeni reali este mai relevantă. O estimare cu caracter periodic a ponderii capitalului în PIB pentru România este realizată de Comisia Europeană în cadrul exercițiilor de prognoză cu caracter regulat. Şi în acest caz însă există eterogenitate între rezultatele prezentate în diverse runde de prognoză privind valorile înregistrate de ponderea menționată pentru perioada 2005-2014. Spre exemplu, în timp ce valoarea medie pentru runda de prognoză Iarnă 2015 este 2, aceeaşi pondere înregistrează o valoare de 1.8 în runda Toamnă 2013.

28 Ar putea fi argumentată necesitatea unor rate de taxare variabile în cadrul modelului, date fiind schimbările de ordin fiscal în perioada analizată. Există însă câteva motive care justifică utilizarea unor rate constante de taxare. În primul rând, dat fiind ca nicio variabilă de natură fiscală nu este cuprinsă în setul de variabile observabile, impactul unor rate variabile ar fi în continuare limitat. În plus, natura ricardiană a agenților din model sporeşte relevanța caracterului limitat al ratelor de taxare. În al treilea rând, modificările la nivelul TVA au survenit spre finalul perioadei investigate. Nu în ultimul rând, eşantionul relativ limitat şi numărul deja mare de parametri de estimat reprezintă motive adiționale pentru a păstra ratele de taxare la nivel constant.

29 Presupunând o rată de taxare a venitului individual de 16 la sută existentă pe toată durata perioadei analizate, rezultă într-o rată de taxare aferentă contribuțiilor sociale de aproximativ 19 la sută. Rata de taxare a capitalului, este calibrată la 0 în versiunea estimată a modelului.


Septembrie 2016

Pe baza metodologiei prezentate de Bussiere et al. (2011), ponderile bunurilor importate în producția celor finale sunt recuperate din tabelele de tip Leontief (“Input-Output”) furnizate de Eurostat pentru 2005, 2006, 2008 şi 2010, încorporând atât contribuția directă, cât şi cea indirectă a importurilor în producerea bunurilor finale, dar excluzând ponderea importurilor de petrol/produse energetice. Valorile medii calibrate luând în considerare disponibilitatea datelor sunt: 23,2 la sută pentru

46,5 la sută pentru şi 28,1 la sută pentru Ponderea petrolului importat în valoarea adăugată brută este de 2 la sută, o valoarea similară celei folosite de Zeman şi Senaj (2009) pentru Slovacia, dar mai mare decât cea folosită de Cuche-Curti et al. (2009) pentru Elveția, respectiv 1 la sută. În ceea ce priveşte moneda în care sunt realizate/facturate la graniță exporturile şi importurile, calibrăm la 72,6 la sută, valoarea medie a comerțului exterior cu bunuri şi servicii desfăşurat în euro pentru perioada 2006-2014. Ponderea bunurilor cu prețuri administrate în total bunuri de consum aferente IPC, , este 18 la sută, valoare medie înregistrată pentru eşantionul considerat. Similar De Castro et al. (2011), unul dintre parametri aferenți regulii de indexare a prețurilor administrate, este fixat la 0,8.

Valorile pentru o serie de parametri sunt similare celor folosite în literatura de specialitate (i.e. Christiano et al. (2011), Adolfson et al. (2007a)): elasticitatea primei de risc suveran în raport cu activele externe nete este fixată la 0,01; majoritatea marjelor comerciale brute, , sunt fixate la 1,2, cu cu excepția

şi care sunt calibrate la 1,05 pentru a evita impactul aplicării unor marje multiple; de asemenea se presupune indexarea salariilor reale la creşterea productivității în echilibru în timp ce prețurile sunt indexate luând în considerare atât rata inflației din perioada anterioară, precum şi ținta de inflație a băncii centrale.

În echilibru, valorile trimestriale ale ratelor de faliment, şi sunt stabilite la valorile medii înregistrate în intervalul analizat pentru societățile nefinanciare care au avut majoritatea creditelor contractate în monedă domestică sau străină, respectiv 1,63 la sută şi 1,77 la sută30. În ceea ce priveşte transferurile către antreprenori,

sunt presupuse a reprezenta, pentru fiecare categorie , 0,05 la sută din valoarea adăugată brută în termeni nominali.

Rata şomajului în echilibru este calibrată la valoarea medie înregistrată în perioada T3 2005 – T3 2014, respectiv 6,7 la sută, fiind apropiată valorii medii a NAIRU determinate de Comisia Europeană pentru acelaşi interval în exercițiul de prognoză Iarnă 2015, respectiv 6,8 la sută. Consistent cu evidențele empirice prezentate de Copaciu et al. (2010) şi Iordache şi Pandioniu (2015) pentru România, salariile sunt presupus a fi renegociate cu frecvență anuală Similar Christiano et al. (2011), forma costurilor cu angajarea este pătratică (i.e. ).

Ponderea şomajului în tehnologia de potrivire (matching technology), este fixată la 0,5, implicând o pondere egală în generarea potrivirilor (matches) pentru şomeri şi numărul de locuri vacante, în concordanță cu evidența empirică prezentată de Petrongolo şi Pissarides (2001), dar şi cu cea specifică României potrivit Comisiei Europene (2013).

30 Mulțumim colegilor din cadrul Direcției Stabilitate Financiară pentru furnizarea seriilor de date aferente ratelor de faliment pentru companiile cu majoritatea creditelor în monedă domestică, respectiv străină.



Parametrul de nivel în funcția de potrivire, este calibrat la 0,482, în timp ce, similar cu Christiano et al. (2011), presupunem existența unor costuri de angajare şi nu a unor costuri cu căutarea angajaților (i.e. ). Rata exogenă de supraviețuire a unei potriviri,

este calibrată la 0,982. Luând în considerare valorile de echilibru pentru parametrii a priori, rezultă o probabilitate de ocupare a unui loc de muncă vacant într-un trimestru de 0,83, a rată a locurilor de muncă vacante de 2,2 la sută31 şi o durată medie a perioadei de şomaj în jur de 11 luni. În ceea ce priveşte acest din urmă aspect, evidența empirică disponibilă până la acest moment pentru România este, conform informațiilor aflate în posesia noastră, relativ limitată şi/sau nu acoperă perioada analizată. Potrivit lui Earle şi Pauna (1996), durata medie a perioadei de şomaj în România în 1993 a fost de 8,6 luni, în timp ce Ciuca şi Matei (2011) raportează o durată medie de aproximativ 6 luni pentru un grup de județe pentru perioada 2007-2009. Estimările acestea prezintă însă un grad ridicat de incertitudine, având în vedere abaterile standard ridicate asociate. Datele Eurostat privind durata şomajului pentru perioada considerată în această lucrare indică o valoare minimă de aproximativ 11 luni. Hobijn şi Sahin (2009), investigând ratele de identificare a oportunităților de angajare pentru țările OCDE, raportează durate similare sau uşor mai lungi decât 11 luni pentru Republica Cehă, Ungaria şi Polonia.

Tabel 2. Parametri calibrați

Parametru Descriere Valoare

Rata de creştere a progresului tehnologic agregat în echilibru 1,007

Rata de creştere a progresului tehnologic neutru în echilibru 1,007

Rata de creştere a progresului tehnologic specific investițiilor 1

Ținta de inflație în echilibru 1,00625

Ponderea capitalului în producerea bunurilor domestice 0,55

Factorul de discount 0,9963

Rata de taxare a depozitelor 0

Rata de taxare a capitalului (%) 0

Rata de taxare a consumului (%) 18,05

Rata de taxare – contribuții sociale (%) 18,96

Impozit pe venit (%) 16

Ponderea importurilor în bunuri de consum 0,232

Ponderea importurilor în bunuri de investiții 0,465

Ponderea importurilor în bunuri de export 0,281

Pondere petrol în producția de bunuri omogene domestice 0,02

Pondere comerț în euro în total comerț 0,726

Pondere bunuri cu prețuri administrate în coşul de consum 0,18

Factor de indexare prețuri administrate 0,8

Elasticitatea primei de risc suveran la NFA 0,01

Marje comerciale pentru 1,2

Marje comerciale pentru 1,05

Grad de indexare a salariilor la creşterea productivității în echilibru 1

Rata de faliment în echilibru, antreprenori de tipul DC 0,0163

Rata de faliment în echilibru, antreprenori de tipul FC 0,0177

31 Această valoare este marginal superioară celei empirice pentru perioada investigată, respectiv 1,1 la sută, fiind mai apropiată de valoarea înregistrată în perioada anterioară crizei (până la sfârşitul lui 2008), respectiv 1,9 la sută.


Septembrie 2016

Parametru Descriere Valoare

Transferuri către antreprenori de tipul 0,05

Gradul de ocupare, valoare de echilibru 1-0,067

Numărul de cohorte 4

Curbura costurilor de angajare 2

Rata exogenă de supraviețuire a unei potriviri 0,982

Ponderea şomajului în funcția de potrivire 0,5

Parametrul de nivel în funcția de potrivire 0,482

Costuri de ajustare a angajărilor 1

Ponderea cheltuielilor guvernamentale în PIB, termeni reali 0,13

Ponderea cheltuielilor guvernamentale în PIB, termeni nominali 0,19

Coeficient de persistență, cheltuieli guvernamentale, termeni reali 0,5

Abatere standard, şoc asupra cheltuielilor guvernamentale 0,3

Ponderea transferurilor (private, nete) în PIB nominal 0,03

Ponderea discrepanței statistice în PIB nominal 0,01

Ponderea variației stocurilor în FBCF -0,014

Coeficient de persistență, ponderea variației stocurilor în FBCF 0,5

Abatere standard, şoc aferent variației stocurilor 0,3

Ponderea bunurilor guvernamentale în valoarea adăugată brută în termeni nominali, este calibrată pentru a aproxima ponderea în PIB a cheltuielilor guvernamentale

în termeni nominali (i.e. 16 la sută), în timp ce este fixat în apropierea valorii sale empirice în termeni reali. Prețul bunurilor guvernamentale relativ la prețul valorii adăugate brute este recuperat ca . Deoarece seria de cheltuieli guvernamentale nu este inclusă în setul de variabile observabile, parametrul de persistență a seriei prezente în model, aproximată printr-un proces AR(1), este calibrat la 0,5, iar abaterea standard a şocului corespunzător, la 0,3. Valorile de echilibru ale ponderilor rămase sunt calibrate la valorile empirice din Conturile Naționale, în termeni nominali: ponderea discrepanței statistice în PIB, la 1 la sută; ponderea variației stocurilor în formarea brută de capital fix, la -1,4 la sută. În ceea ce priveşte această ultimă variabilă, coeficientul de persistență aferent procesului AR(1),

, este calibrat la 0,5, iar deviația standard a şocului corespunzător, la 0,3. De asemenea, ponderea transferurilor externe nete (private) în PIB, , este calibrată la valoarea medie istorică în perioada analizată, respectiv 3 la sută.

Similar cu Christiano et al. (2011), pe parcursul procesului de estimare a modelului, 7 parametri sunt recalibrați pentru ca în echilibru 7 ponderi să înregistreze aceleaşi valori ca şi cele empirice (a se vedea Tabelul 3):

▪ nivelul de echilibru al cursului de schimb real efectiv, pentru a surprinde ponderea exporturilor în PIB, în termeni nominali;

▪ parametrul care scalează dizutilitatea muncii, pentru a aproxima ponderea medie de timp alocat muncii de un individ32;

32 Ponderea timpului alocat muncii este calculată ca:

- continuare -



▪ rata de depreciere a stocului de capital pentru a aproxima ponderea formării brute de capital fix în PIB, în termeni nominali;

▪ valorile de echilibru ale probabilităților de a continua activitatea în perioada următoare în cazul antreprenorilor, şi pentru a aproxima în medie, pentru perioada analizată, valoarea ponderii averii nete în total active pentru antreprenorii care au contractat credite denominate preponderent în monedă domestică, respectiv străină33;

▪ parametrul care determină ponderea antreprenorilor cu credite în monedă domestică, pentru a aproxima pentru perioada analizată valoarea medie a raportului dintre

creditele noi acordate societăților nefinanciare în monedă străină şi cele în monedă domestică;

▪ valoarea de echilibru a prețului petrolului exprimat în dolari SUA pentru a aproxima ponderea petrolului în PIB, în termeni nominali.

Valorile medii a posteriori ale parametrilor menționați sunt prezentate în Tabelul 3.

Tabel 3. Momente empirice aproximate şi parametrii corespunzători

Parametru Descriere Medie a posteriori Moment Valoare moment

Curs de schimb real efectiv

0,357 35,7%

Scalare dizutilitate muncă

184715 22,7%

Rata de depreciere a capitalului

0,049 25%

Probabilitatea de supraviețuire a antreprenorilor

0,932 0,4

Probabilitatea de supraviețuire a antreprenorilor

0,892 0,4

Ponderea antreprenorilor cu credite în monedă domestică

0,407 45%

Prețul petrolului, exprimat în USD 2,990 2%

2.2.2. Valorile de echilibru pentru parametrii aferenți trendurilor excedentare

Aşa cum este explicat pe larg în Anexa C, seriile observabile prezintă rate de creştere eterogene, inconsistente cu principiul traiectoriei de creştere echilibrată (balanced growth path). Pentru a rezolva acest aspect folosim în estimarea modelului procedura trendurilor excedentare propusă de Argov et al. (2012), respectiv izolarea trendurilor excedentare specifice relativ la rata de creştere de echilibru existentă în model. Tabelul 4 prezintă valorile de echilibru ale trendurilor excedentare rezultate din luarea în

33 Datele trimestriale furnizate de Direcția Stabilitate Financiară nu indică o diferență semnificativă în raportul avuție/active între companiile cu majoritatea creditelor în lei relativ la cele cu majoritatea creditelor în monedă străină.


Septembrie 2016

considerare a mediilor istorice pentru perioada analizată. Aşa cum a fost menționat anterior, pentru ratele de inflație, altele decât ținta de inflație, trendurile excedentare reprezintă suma trendului excedentar specific țintei de inflație şi un trend excedentar specific respectivei rate, acesta din urmă având rolul de a explica diferența dintre media istorică a variabilei considerate şi media istorică a țintei de inflație. Singura excepție este reprezentată de rata inflației aferentă bunurilor cu prețuri administrate, pentru care valoarea de echilibru a trendului excedentar este recuperată pe baza valorilor similare pentru ratele inflației IPC şi CORE1. În cazul seriilor de volum altele decât cea aferentă PIB, valorile de echilibru pentru trendurile excedentare sunt specificate ca diferență între valorile medii istorice şi rata medie de creştere a PIB Excepția este reprezentată de consumul guvernamental, al cărui trend excedentar este recuperat rezidual, astfel încât suma (ponderată) a ratelor de creştere a trendurilor excedentare relativ la rata de creştere a PIB în echilibru să fie zero.

Tabel 4. Valori de echilibru pentru trendurile excedentare

Parametru Descriere Valoare(%)

Trend excedentar țintă de inflație 3,6-2,5 1,1

Trend excedentar deflator PIB 6,9-3,6 3,3

Trend excedentar inflație IPC 4,8-3,6 1,2

Trend excedentar inflație CORE1 4,4-3,6 0,8

Trend excedentar inflație prețuri administrate 6,6-3,6 3

Trend excedentar inflație investiții 6,9-3,6-0 3,3

Trend excedentar inflație exporturi 5,2-3,6 1,6

Trend excedentar inflație importuri 2,8-3,6 -0,8

Trend excedentar consum privat 0,9-0,7 0,2

Trend excedentar investiții 0,5-0,7-0 -0,2

Trend excedentar consum guvernamental 0,1-0,7 -0,6

Trend excedentar exporturi 1,7-0,7 1

Trend excedentar importuri 1,6-0,7 0,9

2.3. DISTRIBUȚII A PRIORI

În general, importanța relativă asociată distribuțiilor a priori este ridicată, dată fiind dimensiunea temporală redusă a eşantionului de date. În plus, pentru acelea pentru care evidența empirică la nivelul economiei româneşti lipseşte, valorile sunt preluate dintre cele utilizate în estimarea altor modele. Distribuțiile a priori pentru parametrii structurali sunt prezentate în Tabelul 5.

Pentru parametrii care cuantifică gradul de rigiditate a prețurilor în cazul bunurilor exportate, importate pentru consum şi investiții şi a bunurilor finale de consum s-au stabilit valori medii a priori de 0,667, corespunzătoare unei durate medii de menținere



neschimbată a prețurilor de trei trimestre. Aceste valori sunt marginal superioare celor rezultate din sondaje efectuate în rândul firmelor şi prezentate de Copaciu et al. (2010) şi Iordache şi Pandioniu (2015). În timp ce pentru bunurile ale căror prețuri sunt administrate utilizăm tiparele observate şi stabilim o valoare medie a priori pentru

de 0,75, consistentă cu o durată medie de menținere neschimbată a prețurilor de un an, pentru bunurile intermediare domestice, cele importate pentru producerea bunurilor finale de export şi bunurile petroliere importate valorile medii a priori sunt fixate la 0,5, implicând o durată medie de menținere constantă a prețurilor de două trimestre. Incertitudinea asociată valorilor a priori este relativ scăzută, respectiv 0,075 (cu excepția bunurilor intermediare domestice pentru care aceasta este stabilită la 0,0534). Valorile medii a priori pentru parametrii care cuantifică gradul de indexare a prețurilor la inflația din perioada anterioară sunt fixate la 0,5, cu o abatere standard asociată de 0,1. Valorile a priori aferente canalului capitalului de lucru, presupuse, similar Christiano et al. (2011), a fi egale între sectoare, sunt stabilite la 0,2, cu o abatere standard asociată de 0,075. Parametrii care guvernează regula de stabilire a prețurilor administrate sunt stabiliți la valori similare celor utilizate de de Castro et al. (2011), respectiv 0,05 pentru (coeficientul aferent cursului de schimb) şi 0,2 pentru (coeficientul aferent costului marginal), cu abateri standard asociate de 0,03 şi 0,05.

Similar Christiano et al. (2011), valoarea medie a priori pentru inversa elasticității de tip Frisch este fixată la 7,5, cu o abatere standard de 0,5. Valoarea astfel rezultată pentru elasticitatea ofertei de muncă de tip Frisch, respectiv 0,13, este similară estimărilor rezultate de obicei din studiile care utilizează date dezagregate la nivel microeconomic35. Valoarea medie a priori pentru parametrul care reflectă obişnuința în consum a gospodăriilor este stabilită la 0,65, o valoare utilizată de obicei în literatura de specialitate. În cazul costurilor de ajustare a investițiilor, valoarea a priori este similară celei folosite anterior de Christiano et al. (2005) şi Smets şi Wouters (2007), respectiv 4, cu o abatere standard de 1,5, în timp ce valoarea pentru parametrul aferent utilizării variabile a capitalului este cea folosită de Smets şi Wouters (2007), centrată la 0,5, cu o abatere standard asociată de 0,15.

Valorile a priori pentru parametrii din funcția de reacție a băncii centrale sunt centrați în apropierea celor folosite de Christiano et al. (2011), în timp ce abaterile standard asociate sunt mai reduse. Astfel, valoarea medie a priori pentru coeficientul care măsoară gradul de persistență a ratei nominale a dobânzii de politică monetară este stabilită la 0,8 (cu o abatere standard asociată de 0,05), cea aferentă parametrului care cuantifică reacția ratei dobânzii la rata inflației la 1,7 (cu o abatere standard asociată de 0,1), în timp ce pentru parametrul care controlează răspunsul ratei dobânzii la deviația PIB de la nivelul său de echilibru impunem o valoare a priori cu grad redus de incertitudine (centrată la 0,15, cu o abatere standard asociată de 0,01).

34 O valoare a priori relativ diminuată şi cu un grad de incertitudine redus pentru a fost necesară pentru a obține convergența valorilor a posteriori medii la cele modale, precum şi un răspuns pozitiv al investițiilor la un şoc tehnologic temporar, dată fiind valoarea estimată redusă a parametrului care controlează costurile de ajustare a investițiilor (necesară de altfel pentru a genera în model investiții cu o volatilitate apropiată de cea înregistrată de seria empirică).

35 Pencavel (1987) prezintă un sumar al valorilor estimate pentru SUA, raportând valori cuprinse între 0 şi 0,45, valoarea medie înregistrată fiind de aproximativ 0,2. Estimările mai recente indică însă valori în general mai ridicate: corectând pentru lungimea scurtă a eşantionului, Lee (2001) indică valori centrate la 0,5, valoare similară celei raportate de Ziliak şi Kniesner (2005).


Septembrie 2016

Pe baza valorilor estimate anterior în literatura de specialitate, valorile a priori pentru elasticitățile de substituție sunt centrate la 1,5, cu abateri standard asociate de 0,1, cu două excepții: elasticitatea de substituție dintre cele două tipuri de servicii de capital,

pentru care valoarea a priori este centrată la 2,5, cu o abatere standard asociată de 0,5, respectiv elasticitatea de substituție dintre petrolul importat şi valoarea adăugată brută, cu o valoare a priori de 0,1 (abatere standard de 0,05).

În cazul parametrilor care cuantifică costurile de monitorizare, valorile a priori sunt centrate la 0,4 şi 0,3 pentru antreprenorii care au credite în monedă domestică respectiv euro, cu abateri standard asociate de 0,075.

În alegerea valorii medii a priori pentru parametrul care aproximează utilitatea relativă a unui şomer față de cea a unui angajat, evidența empirică pentru România privind rata netă de înlocuire este relativ mixtă: în timp ce van Vilet şi Caminada (2012) raportează pentru perioada 2003-2009 valori de aproximativ 60 la sută, datele OCDE36 pentru 2008-2010 indică o valoare medie semnificativ mai redusă (i.e. 32 la sută), chiar şi când comparația este realizată doar pentru intervalul de timp comun. Diferențele rezultă din metodologiile utilizate, principalele, în ordinea importanței, fiind: primul studiu menționat se concentrează asupra perioadei inițiale a şomajului, durata medie asumată a acestuia fiind de 6 luni, în timp ce datele OCDE rezultă din luarea în calcul a beneficiilor primite de persoanele aflate în şomaj pentru o perioadă îndelungată (i.e. aflate în şomaj de 60 de luni); în cel de-al doilea rând, în timp ce datele OCDE iau în considerare două niveluri medii ale veniturilor şi trei tipuri de familie, van Vilet şi Caminada (2012) acoperă două tipuri de familie şi doar un nivel al veniturilor. Pe baza evidențelor prezentate şi, dat fiind că în această lucrare presupunem o durată medie a perioadei de şomaj de 11 luni, stabilim valoarea a priori pentru parametrul menționat la 0,5, cu o abatere standard scăzută, respectiv 0,05. Valoarea a priori pentru rata de separare endogenă, este de 0,2 la sută, reprezentând 10 la sută din rata totală de separare. Ponderea costurilor cu angajarea în PIB, este similară celei presupuse de Christiano et al. (2011), respectiv 0,1 la sută, cu o abatere standard asociată de 0,05.

Valorile a priori pentru coeficienții care cuantifică gradul de persistență a şocurilor structurale şi deviațiile standard ale acestora sunt prezentate în Tabelul 6. Pentru coeficienții de persistență aferenți şocurilor de marjă şi transferurilor valorile a priori sunt stabilite la 0,5, iar deviația standard asociată la 0,1. Coeficientul a priori pentru persistența țintei de inflație este 0,84, valoare rezultată dintr-o regresie univariată de tip AR(1), cu o abatere standard asociată de 0,05. Gradul de incertitudine asociat coeficientului de persistență asociat şocului permanent de productivitate este redus, valoarea centrată fiind de 0,95 cu o abatere standard asociată de 0,01. În cazul celorlalte şocuri din blocul economiei domestice, valorile medii a priori sunt stabilite la 0,75 (deviație standard asociată de 0,075).

Preferăm a acorda un grad de persistență redus în ecuațiile trendurilor excedentare, valorile medii a priori fiind stabilite la 0,15 (abatere standard de 0,05), cu excepția ecuației aferente trendului excedentar pentru ținta de inflație pentru care o valoare medie a priori mai redusă este selectată, respectiv 0,1 (cu o deviație standard asociată de 0,025). Aceşti parametri sunt prezentați în Tabelul E.1 din Anexă.

36 Disponibil la: http://www.oecd.org/dataoecd/60/8/49971171.xlsx.

http://www.oecd.org/dataoecd/60/8/49971171.xlsx



2.4. ŞOCURILE ŞI ERORILE DE MĂSURĂ

Din setul de şocuri potențiale incluse în model le anulăm în procesul estimării pe cele cu efecte limitate în cadrul unor estimări preliminare sau pe cele dovedite a fi irelevante date fiind direcțiile de modelare urmate. Similar Christiano et al. (2011), ratele taxării sunt considerate a fi constante. Suplimentar, excludem din estimare: şocurile de risc idiosincratic la nivelul antreprenorilor ( şi ), deoarece acestea au avut un efect extrem de limitat în cadrul estimărilor preliminare37; şocul care afectează deviația standard a productivității muncitorilor şocul asupra puterii de negociere

şi şocul din tehnologia de potrivire deoarece nu observăm locurile de muncă vacante. Similar, consistent cu calibrarea lui (vezi Subsecțiunea 2.2), şocul tehnologic specific investițiilor a fost anulat. Alte şocuri anulate sau calibrate au fost

, care corespund variabilelor neincluse în setul de date observabile: consumul guvernamental (volum şi prețuri), discrepanța statistică şi variația stocurilor. Abordarea descrisă rezultă într-un total de 18 şocuri structurale aferente estimării modelului economiei domestice. Şocurile sunt presupuse a urma procese AR(1), cu excepția şocurilor de politică monetară celui aferent transferurilor din străinătate

şi inovației aplicate țintei de inflație

▪ Tehnologic staționar neutru,

▪ Tehnologic permanent neutru,

▪ Eficiența marginală a investițiilor,

▪ Preferințe de consum,

▪ Dizutilitate muncă,

▪ Prima de risc suveran,

▪ Politică monetară,

▪ Avere antreprenorială DC,

▪ Avere antreprenorială FC,

▪ Marjă, producători bunuri intermediare domestice,

▪ Marjă, exportatori,

▪ Marjă, importatori bunuri de consum,

▪ Marjă, importatori bunuri de investiții,

▪ Marjă, importatori bunuri de export,

▪ Marjă, importatori petrol,

37 Există o problemă în identificarea efectelor acestor şocuri, deoarece au efecte asemănătoare celor aferente averii nete antreprenoriale pentru fiecare tip de antreprenori, ceea ce poate explica de ce prezintă efecte limitate în cadrul estimărilor. Suplimentar, nu observăm averea netă, nici ca măsură agregată, nici pentru fiecare tip de antreprenori.


Septembrie 2016

▪ Prețuri administrate,

▪ Transferuri din străinătate,

▪ Ținta de inflație,

Suplimentar, modelul aferent sectorului extern include 8 şocuri structurale, presupuse a fi procese i.i.d.:

▪ Cerere agregată zona euro,

▪ Cerere agregată SUA,

▪ Curba Phillips zona euro,

▪ Curba Phillips SUA,

▪ Politică monetară zona euro,

▪ Politică monetară SUA,

▪ Paritatea neacoperită a ratelor dobânzii USD/EUR,

▪ Prețul real al petrolului USD,

Suplimentar, urmăm practica standard aferentă estimării Bayesiene a modelelor DSGE şi includem erori de măsură/trenduri excedentare atunci când specificăm ecuațiile care relaționează datele observate cu variabilele endogene din model. Enumerăm câteva motive tehnice în favoarea utilizării erorilor de măsură. Pe de o parte, erorile de măsură pot să țină cont de erorile în specificare (misspecification) ale modelului, dacă restricțiile implicite ale ecuațiilor modelului nu se potrivesc cu datele (Del Negro şi Schorfheide, 2009). Pe de altă parte, erorile de măsură pot soluționa problemele de singularitate stohastică, atunci când numărul variabilelor observabile depăşeşte numărul de şocuri structurale. Cu toate acestea, motivul principal pentru utilizarea erorilor de măsură este zgomotul considerabil cu care sunt măsurate seriile de timp macroeconomice.

În Anexa C.4 ilustrăm incertitudinea asociată variabilelor observate analizând magnitudinile revizuirilor operate de Institutul Național de Statistică (INS) asupra datelor trimestriale ajustate sezonier din Conturile Naționale.

Atât pentru trendurile excedentare, cât şi pentru erorile de măsură de tip zgomot alb, distribuțiile a priori pentru abaterile standard ale acestora sunt specificate ca distribuții inverse gamma cu mediile egale cu 10 la sută din varianța seriei observate corespunzătoare şi 100 de grade de libertate.



2.5. REZULTATELE ESTIMĂRII

2.5.1 Valorile a posteriori ale parametrilor

Valorile a posteriori pentru parametri şi deviații standard sunt prezentate în Tabelele 5-6. În absența precizărilor, rezultatele estimării descrise în continuare sunt bazate pe valorile medii ale celor 400 000 de simulări Metropolis Hastings ale distribuțiilor a posteriori (din cele 600 000 de trageri am înlăturat primele 200 000). În general, rezultatele arată un grad de incertitudine relativ înalt al valorilor medii a posteriori, indicat de percentilele de 10 la sută şi 90 la sută. Acesta este asociat eşantionului redus de date (specific economiilor emergente) şi numărului însemnat de parametri estimați.

Rigiditatea cea mai ridicată este înregistrată de prețurile bunurilor importate pentru consum şi investiții şi de cele administrate. Restul parametrilor Calvo indică o flexibilitate mare a prețurilor. Acest rezultat este consistent cu evidențele empirice bazate pe sondaje referitoare la procesul de formare a prețurilor firmelor româneşti, raportate în studiile Copaciu et al. (2010) şi Iordache şi Pandioniu (2015). În plus, acest rezultat era anticipat şi de volatilitatea ridicată a seriilor de date ale ratelor inflației. Comparativ cu valorile estimate în studii pentru alte țări, cele raportate aici sunt mai mici decât cele obținute pentru economii dezvoltate, dar similare rezultatelor pentru economii emergente: Elekdag şi Alp (2011) raportează valori mediane pentru între 0,3 şi 0,56 pentru Turcia, Ajevskis şi Vitola (2011) obțin o valoare de 0,53 pentru Letonia, iar Grabek et al. (2011) prezintă valori uşor mai ridicate, între 0,53 şi 0,8, pentru Polonia. Există şi studii pentru economii dezvolte care obțin valori similare pentru gradul de rigiditate a prețurilor: pentru Israel, Argov et al. (2012) indică intervalul 0,43-0,6, Pedersen şi Ravn (2013) raportează 0,48 pentru Danemarca, Elekdag et al. (2006) obțin o valoare mediană de 0,51 pentru Coreea de Sud, iar pentru Taiwan, Teo (2006) a estimat valori între 0,48 şi 0,7.

Valorile medii pentru parametrii care guvernează gradul de indexare a prețurilor la inflația trecută sunt uşor inferioare valorii a priori de 0,5, însă trebuie menționat că pentru majoritatea acestor parametri setul statistic de date este mai degrabă neinformativ. Această caracteristică este prezentă şi pentru parametrii ce guvernează formarea prețurilor administrate, pentru majoritatea elasticităților de substituție şi ponderea capitalului de lucru.

Valoarea medie estimată pentru parametrul aferent obişnuinței în consum, este 0,38, joasă comparativ cu cele raportate pentru alte economii, dar justificată de volatilitatea relativ ridicată observată la seria consumului privat pe care procedura distribuțiilor a priori endogene încearcă să o genereze38. Valoarea estimată pentru curbura ofertei de muncă, este apropiată de valoarea a priori, implicând un nivel de aproximativ 0,13 pentru elasticitatea Frisch a ofertei de muncă. Acest nivel este situat în partea inferioară a plajei de valori estimate în literatură pe baza seturilor de date microeconomice şi consistent cu valorile estimate în modele DSGE cu fricțiuni pe piața muncii39.

38 În cazul estimării modelului fără procedura distribuțiilor a priori endogene, valoarea medie a parametrului obişnuinței în consum este 0,64, foarte apropiată de valoarea a priori de 0,65.

39 Christiano et al. (2011) obțin o valoare de 0,13 pentru Suedia, iar Gertler et al. (2008) şi Gali et al. (2011) estimează valori apropiate de 0,25 pentru SUA.


Septembrie 2016

Tabel 5. Valorile estimate ale parametrilor structurali*

Parametru DescriereA priori A posteriori

Distr. Medie s.d. Medie s.d. 10% 90%

Calvo, domestic 0,5 0,05 0,464 0,054 0,374 0,550

Calvo, export 0,667 0,075 0,336 0,043 0,265 0,406

Calvo, cons. imp. 0,667 0,075 0,604 0,093 0,450 0,754

Calvo, inv. imp. 0,667 0,075 0,730 0,060 0,635 0,829

Calvo, exp. imp. 0,5 0,075 0,372 0,058 0,275 0,469

Calvo, petrol imp. 0,5 0,075 0,484 0,075 0,361 0,608

Calvo, cons. CORE1 0,667 0,075 0,465 0,053 0,380 0,552

Calvo, cons. adm. 0,75 0,075 0,740 0,042 0,670 0,807

Indexare, domestic 0,5 0,1 0,363 0,091 0,215 0,513

Indexare, export 0,5 0,1 0,415 0,094 0,263 0,571

Indexare, cons. imp. 0,5 0,1 0,466 0,102 0,296 0,623

Indexare, inv. imp. 0,5 0,1 0,494 0,100 0,329 0,656

Indexare, exp. imp. 0,5 0,1 0,425 0,095 0,273 0,585

Indexare, petrol imp. 0,5 0,1 0,498 0,101 0,334 0,668

Indexare, cons. CORE1 0,5 0,1 0,242 0,070 0,127 0,352

Indexare salarii 0,5 0,1 0,412 0,093 0,257 0,565

Pondere cap. de lucru 0,2 0,075 0,192 0,074 0,074 0,310

Elasticitate Frisch inversă 7,5 1,5 7,822 1,276 5,692 9,836

Obişnuință în consum 0,65 0,1 0,380 0,063 0,275 0,483

Cost ajust. investiții 4 1,5 0,251 0,048 0,173 0,328

Util. variabilă capital DC 0,5 0,15 0,598 0,139 0,375 0,822

Util. variabilă capital FC 0,5 0,15 0,371 0,088 0,229 0,508

Taylor, persistență 0,8 0,05 0,787 0,019 0,757 0,819

Taylor, inflație 1,7 0,1 2,112 0,080 1,982 2,246

Taylor, deviație PIB 0,15 0,01 0,118 0,01 0,102 0,135

Elast. subst., export 1,5 0,1 1,399 0,087 1,253 1,538

Elast. subst., consum 1,5 0,1 1,312 0,082 1,179 1,446

Elast. subst., investiții 1,5 0,1 1,517 0,093 1,365 1,672

Elast. subst., extern 1,5 0,1 1,729 0,087 1,584 1,869

Elast. subst., servicii capital 2,5 0,5 2,595 0,498 1,746 3,359

Elast. subst., petrol 0,1 0,05 0,095 0,051 0,019 0,169

Cost monitorizare DC 0,4 0,075 0,371 0,039 0,307 0,435

Cost monitorizare FC 0,3 0,075 0,581 0,059 0,484 0,676

Cost angajare, pondere PIB 0,1 0,05 0,129 0,022 0,093 0,164

Utilitate şomer 0,5 0,05 0,493 0,049 0,413 0,575

Rata separare endogenă 0,2 0,05 0,147 0,033 0,092 0,201

Preț adm., curs de schimb real 0,05 0,03 0,057 0,033 0,008 0,106

Preț adm., cost marginal 0,2 0,05 0,021 0,049 0,122 0,283

* Pe baza unui lanț Metropolis cu 400 000 trageri, după eliminarea a 200 000 trageri inițiale.



Valoarea medie estimată pentru parametrul costurilor de ajustare a investițiilor este foarte joasă (i.e. 0,25), în timp ce valorile pentru parametrii utilizării capitalului,

şi sunt 0,60 şi respectiv 0,37. Intuitiv, aceste valori sunt generate de nevoia modelului de a acomoda seria de date extrem de volatilă a investițiilor cu seria mult mai puțin volatilă a PIB.

În privința parametrilor regulii Taylor, persistența ratei dobânzii este estimată la valoarea de 0,78, similar valorilor raportate de alte studii. Reacția la deviația inflației de la țintă are o valoare medie de 2,11, asemănător cu cea obținută de Elekdag et al. (2006) pentru Coreea de Sud. O valoare mai ridicată (i.e. 2,66) a fost obținută de Argov et al. (2012) pentru Israel, în timp ce Elekdag şi Alp (2011) raportează o valoare mai mică pentru Turcia. În ceea ce priveşte răspunsul ratei dobânzii de politică monetară la deviația PIB de la echilibru, acesta este estimat la 0,12, apropiat de valoarea a priori (cu incertitudine foarte scăzută ) pe care am presupus-o.

Valorile medii estimate pentru parametrii costurilor de monitorizare, şi sunt 0,37 şi 0,58. Valorile de echilibru (steady state) pentru spread-urile dobânzilor corespunzătoare mediilor a posteriori ale parametrilor sunt 2,8 şi respectiv 4,5 puncte procentuale. Dacă cea din urmă este apropiată de valoarea observată în date (i.e. valoarea medie pentru spread-ul aferent creditelor noi acordate societăților nefinanciare în euro este de 4 puncte procentuale în perioada analizată), spread-ul aferent echilibrului modelului pentru credite în monedă locală este mai mic decât valoarea observată în date (i.e. 5 puncte procentuale). Aşadar, pornind de la valori a priori consistente cu datele, respectiv spread mai mare pentru creditele în monedă locală decât pentru creditele în monedă străină, estimarea parametrilor costurilor de monitorizare generează o valoare mai ridicată pentru spread-ul creditelor în euro. Totuşi, rezultatul este consistent cu volatilitatea variației spread-urilor. Concret, în seriile de date observate, volatilitatea variației spread-ului pentru credite în monedă locală este substanțial mai ridicată decât cea aferentă creditelor în euro, după cum se poate vedea în Tabelul 7. Utilizând procedura distribuțiilor a priori endogene, este nevoie de costuri de monitorizare mai ridicate pentru creditele în monedă străină pentru a genera o serie relativ mai puțin volatilă, precum în date.

Dacă s-ar face abstracție de relația menționată între volatilitatea spread-urilor şi costurile de monitorizare, valorile estimate pentru parametrii acestora din urmă pot părea ridicate comparativ cu cele obținute în alte studii. Totuşi, ratele de recuperare40 pentru România, raportate de Banca Mondială în cadrul proiectului Doing Business41, sunt relativ scăzute (i.e. 30,7 cenți pentru un dolar). Dacă le considerăm proxy pentru

valoarea corespunzătoare pentru este 0,693, chiar mai mare decât estimarea noastră. Ratele de recuperare sunt mult mai mari (şi implicit mai mic) pentru SUA (80,4 cenți pentru un dolar) sau Suedia (76,1 cenți pentru un dolar), în timp ce pentru Ungaria este raportată o valoare de 40,2 cenți pentru un dolar.

40 Rata de recuperare ”calculates how many cents on the dollar secured creditors recover from an insolvent firm at the end of insolvency proceedings” (Banca Mondială).

41 Proiectul măsoară şi compară reglementări relevante pentru ciclul de viață al întreprinderilor mici şi mijlocii în 189 de țări. Datele menționate aici sunt preluate din ediția din iunie 2014.


Septembrie 2016

Tabel 6. Estimațiile coeficienților autoregresivi şi ale deviațiilor standard – şocuri structurale*


Distr. Medie s.d. Medie s.d. 10% 90%

Pers., tehn. perm. 0.95 0.01 0.906 0.0124 0.886 0.926

Pers., tehn. temp. 0.75 0.075 0.648 0.069 0.538 0.761

Pers., MEI 0.75 0.075 0.638 0.068 0.529 0.752

Pers., pref. cons. 0.75 0.075 0.628 0.053 0.545 0.715

Pers., pref. muncă 0.75 0.075 0.752 0.065 0.649 0.860

Pers., primă risc 0.75 0.075 0.721 0.053 0.635 0.808

Pers., avuție DC 0.75 0.075 0.715 0.057 0.624 0.810

Pers., avuție FC 0.75 0.075 0.726 0.070 0.618 0.845

Pers., marjă exp. 0.5 0.1 0.391 0.093 0.241 0.545

Pers., marjă cons. imp. 0.5 0.1 0.438 0.099 0.274 0.596

Pers., marjă inv. imp. 0.5 0.1 0.458 0.096 0.298 0.616

Pers., marjă exp. imp. 0.5 0.1 0.393 0.083 0.258 0.529

Pers., interm. domestic 0.5 0.1 0.358 0.100 0.198 0.512

Pers., marjă petrol imp. 0.5 0.1 0.531 0.116 0.333 0.716

Pers., marjă adm. 0.5 0.1 0.295 0.066 0.185 0.401

Pers., țintă inflație 0.84 0.05 0.910 0.025 0.869 0.950

Pers., transferuri 0.5 0.1 0.479 0.092 0.332 0.635


Distr. Medie d.o.f. Medie s.d. 10% 90%

Tehn. perm. Inv- 0.3 2 0.100 0.019 0.069 0.131

Tehn. temp. Inv- 0.65 2 0.731 0.099 0.568 0.891

MEI Inv- 0.3 2 0.100 0.014 0.078 0.122

Pref. consum Inv- 0.3 2 0.336 0.037 0.276 0.396

Pref. muncă Inv- 0.3 2 0.639 0.113 0.454 0.818

Primă risc suveran Inv- 0.3 2 0.409 0.067 0.297 0.515

Politică monetară Inv- 0.3 2 0.273 0.024 0.234 0.313

Țintă inflație Inv- 0.5 2 1.429 0.220 1.054 1.775

Marjă, domestic Inv- 0.65 2 0.383 0.077 0.261 0.510

Marjă, export Inv- 0.65 2 0.360 0.081 0.230 0.488

Marjă, cons. imp. Inv- 0.65 2 0.446 0.183 0.175 0.724

Marjă, inv. imp. Inv- 0.65 2 0.261 0.079 0.147 0.374

Marjă, exp. imp. Inv- 0.65 2 1.586 0.313 1.072 2.064

Marjă, adm. Inv- 0.65 2 0.073 0.005 0.065 0.082

Marjă, petrol imp. Inv- 0.65 2 2.572 2.637 0.145 6.697

Avuție DC Inv- 0.65 2 1.418 0.176 1.132 1.711

Avuție FC Inv- 0.65 2 0.411 0.181 0.157 0.686

(Transferuri/PIB) Inv- 0.3 2 0.308 0.027 0.265 0.351

* Pe baza unui lanț Metropolis cu 400 000 trageri, după eliminarea a 200 000 trageri inițiale.

Costurile cu angajarea, reprezintă 0,13 la sută din PIB, în condițiile unui set de date relativ neinformative în privința utilității unui şomer comparativ cu un angajat parametru estimat la o valoare medie apropiată de cea a priori,



respectiv 0,49. Valoarea estimată a ratei de separare endogenă, implică faptul că aproximativ o zecime din separări sunt endogene.

Estimațiile pentru deviațiile standard ale şocurilor şi parametrii autoregresivi aferenți sunt prezentate în Tabelul 6, în timp ce valorile analoage pentru trendurile excedentare se găsesc în Tabelul E.1 din Anexă.

Aşa cum am menționat anterior, am ales să generăm şapte ponderi observate prin recalibrarea parametrilor aferenți la fiecare tragere, valorile pentru mediile a posteriori ale parametrilor fiind prezentate în Tabelul 3.

Valoarea medie pentru rata de depreciere a capitalului este 4,9 la sută pe trimestru, relativ ridicată comparativ cu valorile calibrate din alte studii, de obicei aproximativ 2,5 la sută. Explicația rezidă în existența unor spread-uri relativ ridicate în model, care afectează negativ stocul de capital42, în timp ce ponderea investițiilor în PIB pe care o generăm este relativ ridicată.

Valorile medii calibrate pentru ratele de supraviețuire (non-faliment) a antreprenorilor sunt relativ joase, reflectând şi ratele de faliment ridicate observate empiric şi pe care le impunem în model.

Valoarea medie a ponderii antreprenorilor care se împrumută în monedă locală, este 0,4 (i.e. 40 la sută), mai puțin de jumătate. Această valoare poate părea

surprinzătoare dat fiind că valorile a priori indică un spread mai mare pentru antreprenorii care se finanțează în monedă locală şi, implicit, un capital propriu per antreprenor mai redus comparativ cu cei care se finanțează în monedă străină. În plus, întrucât generăm un raport între creditul în monedă locală şi cel în monedă străină de aproximativ 1,2, o valoare mai mare de 0,5 pentru era de aşteptat (i.e. mai mulți antreprenori care se împrumută, fiecare relativ mai puțin, în monedă locală). Totuşi, având în vedere motivele descrise anterior, estimarea parametrilor costurilor de monitorizare conduce la valori a posteriori ale spread-urilor în euro mai mari decât cele pentru lei. Implicit, capitalul unui antreprenor finanțat în monedă locală este mai mare decât al unui antreprenor care se finanțează în euro. În consecință, pentru a acomoda un raport, pentru toți antreprenorii, între creditul în monedă locală şi cel în monedă străină de aproximativ 1,2, este necesar ca ponderea antreprenorilor care iau credite în monedă locală să fie mai mică decât 0,5.

2.5.2. Funcții de impuls la răspuns

Analiza funcțiilor de impuls la răspuns (impulse response functions – IRF) este o procedură standard pentru evaluarea consistenței specificației modelului cu teoria economică, pe baza comportamentului variabilelor în urma şocurilor (presupuse a se manifesta individual). În acelaşi timp, IRF constituie exerciții preliminare în vederea folosirii modelului pentru simulări şi analize economice mai complexe.

42 În echilibru, raportul dintre capital şi PIB pentru valorile medii a posteriori ale parametrilor, exprimat în termeni nominali, este scăzut (i.e. 1,2), măsura echivalentă în termeni reali fiind 2,4.


Septembrie 2016

În această secțiune analizăm răspunsurile pentru un număr limitat de şocuri, mai exact de politică monetară, tehnologic temporar, şoc de primă de risc suveran şi asupra avuției antreprenoriale, restul IRF fiind prezentate în Anexă. Şocurile au o magnitudine de o deviație standard (a se vedea Tabelul 6 pentru valorile estimate), iar variabilele sunt prezentate ca deviații procentuale de la echilibru, unitățile de măsură fiind puncte de bază anualizate (PBA), procente (dev. la sută), sau deviație a nivelului (dev. niv.). Suprafețele haşurate reprezintă densitățile a posteriori de 40 la sută (a 30-a şi a 70-a percentilă) şi de 80 la sută (a 10-a şi a 90-a percentilă), reflectând incertitudinea asociată atât valorilor parametrilor, cât şi magnitudinii şocurilor43.

Figura 5. IRF pentru şocul de politică monetară

Figura 5 ilustrează IRF pentru şocul de politică monetară care induce o creştere inițială de 75 de puncte de bază a ratei dobânzii BNR. Aşa cum s-a menționat, acest şoc nu este specificat ca proces AR(1), revenind la zero după prima perioadă (zgomot

43 Deviațiile standard ale şocurilor sunt parametri estimați, având distribuții de probabilitate a posteriori, de unde şi incertitudinea asociată magnitudinii şocurilor.

5 10 15 20

-0,3

-0,2

-0,1

0

5 10 15 20

-0,2-0,1

00,1

5 10 15 20

-2

-1

0

5 10 15 20

0

0,2

0,4

5 10 15 20

-80-60-40-20

0

5 10 15 20

-80-60-40-20

0

5 10 15 20

020406080

5 10 15 20

-0,5

0

5 10 15 20

-1

-0,5

0

5 10 15 20

-0,1

0

0,1

0,2

5 10 15 20

-0,1

0

5 10 15 200

0,05

0,1

5 10 15 200

5

10

5 10 15 20-20246

5 10 15 20

-1,5

-1

-0,5

0

5 10 15 20-0,2

00,20,40,6

5 10 15 200

2

5 10 15 20

0

0,5

1

5 10 15 20

-1

-0,5

0

5 10 15 20

-15

-10

-5

0

PIB (dev. %) Consum privat (dev. %) Investiții (dev. %) Export net/PIB, nom. (dev. %)

De�ator PIB (PBA) In�ația IPC (PBA) Rata dobânzii (PBA) Curs real efectiv (dev. %)

Salariu, productiv. mg. muncii (dev. %) Salariu Nash (dev. %) Ore lucrate (dev. %) Rata șomajului (dev. niv.)

Spread dobânzi DC (PBA) Spread dobânzi FC (PBA) Avuție antrepr. DC (dev. %) Avuție antrepr. FC (dev. %)

Rată faliment DC (dev. %) Rată faliment FC (dev. %) Avuție antrepr., total (dev. %) Primă de risc suveran (PBA)



alb). Rata dobânzii are o persistență limitată, revenind la echilibru după 3 perioade, în pofida coeficientului autoregresiv relativ ridicat din regula Taylor (0,8); această dinamică este indusă de răspunsul la deviația inflației şi a PIB de la echilibru. Inflația IPC coboară sub nivelul de echilibru în prima perioadă, cu aproximativ 75 puncte de bază, impactul şocului disipându-se aproape în totalitate după un an. Dinamica inflației este determinată de un declin la nivelul costului marginal real atât pentru bunurile produse intern, cât şi pentru bunurile de consum importate. Acesta din urmă este influențat de aprecierea monedei locale, în timp ce costul marginal real pentru producătorii de bunuri intermediare domestice se reduce pe fondul scăderii ratei de închiriere a capitalului şi a salariilor.

În privința răspunsului componentelor PIB real, o trăsătură comună simulărilor este reacția puternică a investițiilor. După cum s-a menționat în Secțiunea 2.5.1, costurile de ajustare a investițiilor sunt joase, permițând acestora să răspundă substanțial la şocuri. Principalul determinant al contracției investițiilor este creşterea ratei dobânzii, care afectează volumul creditelor acordate în monedă locală, date fiind fricțiunile financiare implementate în modelul nostru. Avuția antreprenorială netă este afectată de reducerea prețului capitalului, o influență suplimentară provenind prin canalul deflatării datoriei, întrucât scăderea inflației amplifică valoarea reală a creditelor contractate. În timp ce pentru antreprenorii finanțați în monedă străină efectul deflatării datoriei este contrabalansat de aprecierea nominală şi de îmbunătățirea primei de risc suveran (împreună cu poziția activelor externe nete), efectul asupra antreprenorilor finanțați în monedă locală este mai puternic, conducând la o reducere a avuției nete totale, precum şi la o majorare a spread-ului corespunzător.

Dat fiind conținutul importat semnificativ al investițiilor (46,5 la sută), importurile totale şi, într-o măsură mai mică, exporturile nete sunt influențate semnificativ de investiții. Consumul scade, întrucât creşterea dobânzii stimulează gospodăriile să economisească. În consecință PIB se contractă, revenind la nivelul de echilibru după aproximativ doi ani; impactul în prima perioadă este de circa 0,3 procente. Orele totale lucrate scad, atât pe baza laturii intensive, cât şi a celei extensive (i.e. ore per angajat şi număr de angajați), rata şomajului crescând temporar cu 0,1 puncte procentuale peste echilibru.

Funcțiile de impuls la răspuns pentru şocul tehnologic temporar sunt prezentate în Figura 6. Acesta este un şoc pozitiv de ofertă clasic, cu efecte favorabile asupra PIB şi inflației. La impact, PIB creşte cu aproximativ 0,5 procente, în continuare revenind gradual către echilibru. Dinamica acestuia este determinată atât de absorbția internă (consum privat şi investiții), cât şi de exportul net. Dat fiind că şocul afectează direct costul marginal real pentru producătorii domestici de bunuri intermediare, acesta se reflectă într-o scădere a inflației interne şi, într-o măsură mai mică din cauza componentei importate, în inflația IPC; banca centrală răspunde, reducând rata dobânzii. În pofida acesteia, spread-ul pentru antreprenori creşte din cauza efectului de deflatare a datoriei generat de dezinflație, iar avuția antreprenorială netă scade în prima perioadă. Pe fondul efectelor adiționale din partea deprecierii monedei, avuția netă a antreprenorilor finanțați în monedă străină înregistrează o scădere mai accentuată comparativ cu cea aferentă antreprenorilor care se finanțează în


Septembrie 2016

lei. Productivitatea crescută generează o creştere a salariilor şi induce o scădere a timpului lucrat, în principal pe baza laturii intensive (ore per angajat). Acest rezultat este determinat de efectul de venit care domină efectul de substituție, dată fiind creşterea salariilor (gospodăriile preferă să consume mai mult timp liber, chiar dată este relativ mai scump). Dinamica şomajului este diferită de cea din Christiano et al. (2011), dar similară cu cea din versiunea modelului implementată la Departamentul de Politică Monetară al Riksbank de Adolfson et al. (2013). Aceştia din urmă argumentează că dinamica este indusă de corelația pozitivă dintre producție şi ocupare observată în date.

Figura 6. IRF pentru şocul tehnologic temporar

Un şoc asupra primei de risc suveran generează o scădere a PIB şi o creştere a inflației, reacții prezentate în Figura 7. În cadrul modelelor DSGE standard pentru economii mici şi deschise producția este stimulată în urma unui şoc asupra primei, pe fondul evoluției pozitive a exportului net ca urmare a deprecierii monedei. În cazul economiilor emergente însă, în prezența semnificativă a creditării în monedă străină, efectele de avuție şi bilanț pot contrabalansa efectul deprecierii asupra exportului

5 10 15 20

-100

-50

0

5 10 15 20

-60-40-20

0

5 10 15 20

-40

-20

0

5 10 15 20

0

0,1

0,2

0,3

5 10 15 20

-0,5

0

0,5

5 10 15 200

0,5

5 10 15 20-0,2

-0,1

0

5 10 15 20

-0,04-0,02

00,02

5 10 15 2002468

5 10 15 2002468

5 10 15 20

-0,2

0

0,2

5 10 15 20-0,3-0,2-0,1

0

5 10 15 200

1

2

3

5 10 15 200

1

2

5 10 15 20

-0,2-0,1

00,1

5 10 15 20

-202468

5 10 15 200

0,5

5 10 15 200

0,2

0,4

5 10 15 20

00,20,40,6

5 10 15 20

0

0,1

0,2

0,3PIB (dev. %) Consum privat (dev. %) Investiții (dev. %) Export net/PIB, nom. (dev. %)







net, conducând la contracția PIB. Această observație stilizată este acomodată în mod natural de dezvoltarea modelului Christiano et al. (2011) prezentată aici, prin introducerea unor antreprenori care se împrumută în monedă străină.

Şocul induce o depreciere abruptă, dar temporară a monedei locale, evoluție reflectată şi la nivelul exportului net. Creşterea primei afectează semnificativ antreprenorii care se finanțează în monedă străină: spread-ul şi plățile cu dobânzile se majorează, conducând la reducerea avuției nete şi la creşterea ratei falimentului. În urmă reacției băncii centrale la inflația generată de depreciere, se induc şi la nivelul antreprenorilor finanțați în monedă locală creşteri ale spread-ului dobânzii şi ratei falimentului. Ca urmare, investițiile sunt afectate puternic, diminuându-se cu 3 procente sub nivelul de echilibru. Consumul privat înregistrează o reducere graduală şi persistentă, întrucât creşterea ratei dobânzii stimulează economisirea, iar inflația afectează puterea de cumpărare. O traiectorie similară este observată şi pentru PIB, în timp ce investițiile şi exportul net converg mai rapid către echilibru.

Figura 7. IRF pentru şocul asupra primei de risc suveran

5 10 15 20

-0,4

-0,2

0

5 10 15 20

-0,5

0

5 10 15 20

-3

-2

-1

0

5 10 15 20

0

0,2

0,4

0,6

5 10 15 20

-200

2040

5 10 15 200

50

5 10 15 200

20

5 10 15 20

0

0,5

1

5 10 15 20

-0,2

0

0,2

0,4

5 10 15 20

-0,2

-0,1

0

5 10 15 20

0

0,05

0,1

5 10 15 20

-0,010

0,010,020,03

5 10 15 20

05

1015

5 10 15 200

10

20

5 10 15 20-0,4-0,2

00,2

5 10 15 20

-2

-1

0

5 10 15 20

0

2

4

5 10 15 20

0

2

4

5 10 15 20

-1

-0,5

0

5 10 15 200

100

200







Septembrie 2016

Un şoc pozitiv asupra avuției nete a antreprenorilor care se finanțează în monedă locală generează un răspuns gradual şi persistent la nivelul variabilei aferente, cu o deviație maximă față de echilibru de aproximativ 3,5 procente, urmată de o disipare treptată pe intervalul simulării. Avuția netă a antreprenorilor finanțați în monedă străină creşte inițial, ulterior înregistrând o contracție persistentă ce reflectă o substituție puternică între fondurile în monedă străină şi cele în monedă domestică (alocate cererii de capital şi implicit investiții). Totuşi, avuția netă totală creşte pe tot intervalul simulării. Spread-urile dobânzilor se reduc într-o manieră asemănătoare cu peste 20 PBA, în condițiile efectului de bilanț favorabil inițial. Ca urmare, ratele de faliment se diminuează, însă impactul asupra celei asociate antreprenorilor direct afectați de şoc este de două ori mai pronunțat.

Figura 8. IRF pentru şocul asupra avuției nete, antreprenori finanțați în DC

Şocul poate fi identificat ca unul clasic de cerere, date fiind efectele asupra producției şi prețurilor. PIB real este mai mare cu 0,2 procente la impact, ajungând la 0,35 procente peste 4 trimestre, înainte de a reveni gradual către nivelul de echilibru. Creşterea PIB este indusă de investițiile robuste (4 procente peste echilibru în primele trimestre), în

5 10 15 200

0.2

0.4

5 10 15 20

-0.4

-0.2

0

5 10 15 20

0

2

4

5 10 15 20

-0.4-0.2

00.2

5 10 15 20-20

0

20

5 10 15 20

-100

102030

5 10 15 20

0102030

5 10 15 200

0.2

5 10 15 200

0.2

5 10 15 20

-0.050

0.050.1

5 10 15 20

0

0.05

0.1

0.15

5 10 15 20

-0.04

-0.02

0

5 10 15 20

-20

-10

0

5 10 15 20

-20

-10

0

5 10 15 200

2

4

5 10 15 20-1

-0.50

0.5

5 10 15 20-10

-5

0

5 10 15 20

-4

-2

0

5 10 15 200

1

2

5 10 15 200

10

20

30








timp ce consumul şi exportul net se plasează sub echilibru. Evoluția acestuia din urmă (exportul net) este determinată în principal de cererea amplificată pentru importuri necesare bunurilor de investiții, care contrabalansează impactul deprecierii monedei în termeni reali. Atât deflatorul PIB, cât şi inflația IPC cresc cu 20 PBA, şi respectiv 30 PBA la impactul şocului, generând, concomitent cu evoluția PIB, o reacție graduală şi persistentă a ratei dobânzii de politică monetară. Numărul total de ore lucrate înregistrează o creştere datorată atât laturii intensive, cât şi celei extensive.

2.5.3. Momentele teoretice în model şi descompunerea varianței

Tabelul 7 prezintă pentru variabilele observabile momentele teoretice în cadrul modelului44, respectiv media şi deviația standard versus valorile observate empiric.

Înainte de a analiza capacitatea modelului de a genera deviații standard teoretice similare celor empirice sunt necesare două observații. În primul rând, pentru componentele PIB şi inflații introducerea trendurilor specifice generează implicit medii teoretice egale cu cele empirice, cu o excepție: rata inflației prețurilor administrate este recuperată ca rezidual pentru ca trendul excedentar al acesteia şi cel al inflației CORE1 să se însumeze la inflația IPC (discrepanța minoră rezultată este cauzată de presupunerea unei ponderi constante a prețurilor administrate în model, în timp ce în date aceasta variază uşor). În al doilea rând, celelalte variabile (ore lucrate, cursul de schimb nominal, salariul nominal, rata şomajului, spread-uri, transferuri private din străinătate) au fost introduse în model prin eliminarea mediilor, întrucât acestea nu erau consistente cu valorile de echilibru din model.

În privința mediilor pentru orele lucrate, rata şomajului, spread-ul dobânzii străine şi cursul de schimb nominal (variabile fără trenduri specifice excedentare), intervalele de încredere45 de 90 la sută corespunzând datelor cu medie înlăturată includ mediile empirice, sugerând că acestea ar putea fi folosite şi în nivel fără implicații majore asupra consistenței abordării. Celelalte medii se situează în afara intervalelor de încredere teoretice (aferente modelului), justificând eliminarea lor.

Întrucât am folosit procedura distribuțiilor a priori endogene, o parte din informația privind momentele de ordinul doi este furnizată direct în estimarea modelului, permițând a posteriori o consistență sporită între variabilitatea teoretică (i.e. generată în cadrul modelului) şi cea empirică. Totuşi, se observă că modelul subestimează volatilitatea ratei de creştere a PIB, a investițiilor şi importurilor, o supraestimează pe cea a exporturilor, în timp ce pentru consumul privat măsura teoretică coincide cu cea empirică. Intervalele de încredere asociate indică însă că doar deviația standard teoretică a ratei de creştere a PIB este semnificativ diferită de cea din date. Pentru ratele inflației, în pofida magnitudinilor ridicate, modelul generează volatilități apropiate de cele empirice. În schimb, modelul nu surprinde volatilitățile ridicate din date ale deflatorilor investițiilor şi importurilor şi nici variabilitatea scăzută a inflației prețurilor administrate.

44 Ratele inflației, ținta şi rata dobânzii sunt prezentate în termeni anualizați, celelalte variabile fiind sub forma ratelor de creştere trimestriale.

45 Concret, am tras 10 000 de serii independente de 37 de observații (numărul de observații din eşantionul disponibil) pentru fiecare variabilă endogenă şi am calculat intervale de încredere de 90 la sută pentru medii şi deviații standard.


Septembrie 2016

Tabel 7. Momente teoretice şi empirice (procente)

România, T3 2005 – T3 2014 (date disponibile în ianuarie 2015)

Variabilă Descriere Medie Dev. std. Interv. încredere 90%

Date Model Date Model Incerti-tudinea asociată

măsurării

Medie Dev. std.

Total, din care:

BGP Tnd. exc.

100* Variație PIB 0,7 0,7 0,7 - 1,6 1,2 1,2 (0,4;1,0) (1,0;1,5)

100* Variație consum 0,9 0,9 0,7 0,2 2,1 2,2 1,9 (0,5;1,3) (1,7;2,6)

100* Variație investiții 0,5 0,5 0,7 -0,2 7,7 6,6 35,0 (-0,7;1,7) (5,2;8,1)

100* Variație export 1,7 1,7 0,7 1,0 4,4 5,1 5,9 (0,9;2,5) (4,1;6,3)

100* Variație import 1,6 1,6 0,7 0,9 5,5 5,0 10,7 (0,8;2,3) (4,0;6,1)

400* Țintă inflație 3,6 3,6 2,5 1,1 1,1 1,4 0,6 (2,1;5,1) (0,7;1,7)

400* Deflator PIB 6,9 6,9 2,5 1,1+3,3 7,1 6,6 12,7 (3,9;9,9) (5,2;7,8)

400* Deflator investiții 6,9 6,9 2,5 1,1+3,3 18,3 13,9 66,7 (2,2;11,6) (11,0;16,4)

400* Deflator export 5,2 5,2 2,5 1,1+1,6 14,4 13,3 81,6 (1,9;8,6) (10,6;16,1)

400* Deflator import 2,8 2,8 2,5 1,1-0,8 13,6 10,6 54,7 (-0,4;6,0) (8,4;12,8)

400* Inflație IPC 4,8 4,8 2,5 1,1+1,2 3,0 3,0 2,3 (2,1;7,5) (1,9;3,3)

400* Inflație CORE1 4,4 4,4 2,5 1,1+0,8 3,3 3,3 2,7 (1,7;7,1) (2,2;3,7)

400* Inflație prețuri adm. 6,5 6,6 2,5 1,1+3,0 4,9 7,2 4,9 (3,0;10,1) (5,6;8,4)

400* Dobândă nominală 6,8 6,8 6,8 - 2,3 2,8 2,0 (3,7;10,0) (1,3;2,9)

100* Total ore lucrate 0,04 0 0 - 1,1 1,0 0,4 (-0,1;0,1) (0,8;1,2)

100* Variație salariu nom. 2,6 1,33 1,33 - 2,0 1,3 1,1 (-0,8;0,8) (1,0;1,5)

100* Variație rată şomaj -0,3 0 0 - 4,1 3,8 5,1 (-0,6;0,6) (3,0;4,8)

100* Variație spread DC -3,5 0 0 - 17,8 16,6 98,7 (-2,7;2,6) (13,5;19,9)

100* Variație spread FC 0,3 0 0 - 8,4 10,0 30,0 (-1,2;1,2) (8,1;12,0)

100* Curs de schimb nominal 0,5 0 0 - 3,2 2,4 3,7 (-0,8;0,8) (1,9;2,8)

100* Sold FTR în PIB 0 0 0 - 13,8 12,9 45,7 (-1,7;1,6) (10,4;15,6)

Cu excepția salariilor şi a cursului de schimb nominal (pentru care intervalele de încredere de 90 la sută ale deviațiilor standard teoretice sunt inferioare măsurilor empirice), pentru celelalte variabile modelul generează volatilități similare celor observate în date, inclusiv pentru spread-uri şi transferuri private din străinătate (variabilitate foarte ridicată). În ansamblu, ținând cont de dimensiunile structurii teoretice, eşantionul redus al variabilelor observabile, precum şi incertitudinea asociată măsurării unora dintre ele, considerăm că modelul performează satisfăcător în privința generării momentelor teoretice apropiate de cele empirice.

Descompunerea varianței teoretice a variabilelor observabile pe un orizont de 8 trimestre este prezentată în Tabelul 8. În continuare vom analiza rezultatele pentru fiecare grup de şocuri, subliniindu-le pe cele mai importante 3 pentru fiecare variabilă.



Tabel 8. Descompunerea varianței (procent) la orizontul de 8 trimestre pentru variabilele observate (cifrele îngroşate indică primele 3 şocuri care au cele mai mari contribuții pentru fiecare variabilă)

Şoc

Des

crie

re

Tehn. perm. 2,1 1,9 0,5 0,1 0,8 0,4 1,7 1,6 0,1 0,1 0,1 0,1 3,8 0,0 0,8 0,7 5,0 0,1 1,4

Tehn. temp. 19,5 1,4 0,5 0,9 2,8 4,3 9,8 10,7 0,5 0,4 0,5 0,3 9,1 0,6 4,0 3,6 0,7 5,9 3,7

MEI 0,2 0,2 7,2 0,0 4,0 0,4 1,2 1,3 0,1 0,1 0,1 0,1 1,3 0,1 14,8 12,2 0,8 1,4 1,5

Pref. cons. 21,2 73,7 0,7 0,3 6,7 1,6 4,6 4,9 0,3 0,2 0,2 0,3 15,1 0,5 2,1 1,9 2,0 7,3 5,1

Dizutil. muncă 3,6 0,3 0,1 0,2 0,5 0,9 2,1 2,2 0,1 0,1 0,1 0,1 2,3 0,2 0,9 0,8 3,1 43,3 5,2

Politică monetară 6,9 2,2 11,6 1,0 11,1 2,5 17,3 18,2 1,2 0,8 4,8 1,9 13,0 18,4 1,8 4,0 6,2 3,0 11,3

Țintă inflație 1,0 0,2 2,0 0,1 1,6 3,0 18,2 12,7 5,2 0,7 1,3 1,4 11,8 3,6 0,6 0,9 4,9 0,3 1,3

Primă risc 3,5 2,3 13,1 3,1 4,1 2,0 8,3 8,1 0,6 0,4 7,8 2,8 12,0 33,8 26,9 13,9 1,0 1,9 1,2

Avuție netă FC 0,4 0,1 1,9 0,0 0,6 0,0 0,2 0,2 0,0 0,0 0,0 0,0 0,4 0,1 2,1 1,6 0,1 0,1 0,1

Avuție netă DC 3,6 2,9 29,7 0,2 7,8 0,5 3,3 3,6 0,2 0,2 0,6 0,5 9,7 2,1 23,7 29,1 1,2 1,7 1,5

Marjă, domestic 11,1 0,8 9,7 3,3 8,5 11,3 12,6 14,8 0,4 1,0 0,7 0,3 7,1 3,9 1,0 0,5 13,2 16,2 42,1

Marjă, export 8,7 0,7 0,2 34,4 9,1 9,0 1,7 2,0 0,1 0,1 33,4 0,1 3,0 0,6 2,3 1,8 1,3 4,6 4,8

Marjă, exp. imp. 2,6 0,8 0,5 42,8 23,6 18,4 0,8 0,8 0,1 0,1 29,7 67,3 2,1 0,7 1,0 0,7 0,1 1,1 1,0

Marjă, altele 1,1 0,6 2,0 0,4 2,3 1,0 5,3 7,7 18,8 0,4 0,6 3,1 5,4 2,9 5,1 4,4 1,0 0,4 1,5

Şocuri externe* 1,3 0,6 1,3 2,5 1,0 2,4 2,4 2,5 0,2 0,1 2,7 1,8 3,9 2,5 3,8 2,9 0,3 0,7 0,7

EXT/ME 13,2 11,3 19,2 10,7 15,5 42,4 10,7 8,5 72,3 95,5 17,6 20,1 0,0 29,9 9,1 21,2 59,0 12,0 17,7

* Includ şocurile din ecuațiile cererii agregate, curbele Phillips şi regulile Taylor atât pentru zona euro, cât şi SUA, relația UIP pentru USD/EUR, şocul asupra prețului petrolului în USD, asupra transferurilor private din străinătate şi variației stocurilor.

Şocul asupra avuției nete a antreprenorilor care se împrumută în monedă locală explică mare parte din variația investițiilor (o treime), a spread-urilor dobânzilor

(aproximativ o pătrime pentru fiecare), a importurilor şi ratei dobânzii (circa 10 la sută pentru fiecare). Pe de altă parte, şocul analog antreprenorilor finanțați în monedă străină

nu este important în model (mai puțin de 1 la sută pentru toate variabilele, cu excepția investițiilor). Totuşi, o privire mai atentă relevă preluarea influenței acestui şoc de către şocul asupra primei de risc suveran care explică mare parte din dinamica spread-urilor: aproximat 25 la sută pentru cel în monedă străină şi respectiv 15 la sută pentru cel în monedă locală. Întrucât prima de risc apare direct doar în problema de maximizare a antreprenorilor care iau credite în euro, şocul este relativ mai important pentru acest tip de agenți. De asemenea, este responsabil pentru mare parte din volatilitatea cursului de schimb nominal (o treime) şi pentru aproximativ o zecime din cea a investițiilor şi a ratelor inflației IPC şi CORE1. În ansamblu, şocurile financiare (inclusiv cel de primă) determină în mare parte evoluția investițiilor, a spread-urilor dobânzilor şi cursului de schimb nominal, similar rezultatelor raportate de Christiano et al. (2011). Spre deosebire de aceştia, obținem o contribuție cumulată mult mai mică a şocurilor financiare la variabilitatea creşterii PIB, aproximativ 8 la sută.


Septembrie 2016

Modelul conține trei şocuri tehnologice. Cel permanent are o influență limitată asupra variabilelor observabile. În condițiile volatilității ridicate observate în seriile de date, modelul alocă o importanță mai mare influențelor tranzitorii în detrimentul celor permanente: şocul tehnologic temporar este corespunzător pentru o parte semnificativă din variabilitatea creşterii PIB (20 la sută) şi pentru o zecime din cea a inflațiilor IPC şi CORE1. Consistent cu intuiția, şocul asupra eficienței marginale a investițiilor (MEI), , are un impact însemnat asupra investițiilor şi variabilelor corelate, respectiv cele două spread-uri.

Şocul asupra preferinței în consum explică trei pătrimi din variabilitatea creşterii consumului privat. De asemenea, are o influență notabilă asupra creşterii PIB (peste 20 la sută), sugerând importanța factorilor de cerere în cadrul ciclului economic în România. Alte variabile afectate de acest şoc sunt rata dobânzii, variabilele aferente pieței muncii, importurile şi inflația IPC. Şocul asupra dizutilității muncii este important doar pentru orele lucrate, transmisia de la piața muncii la celelalte sectoare din model fiind relativ limitată. De menționat aici faptul că în cadrul estimării am dezactivat o parte din şocurile specifice pieței muncii (prin calibrarea la zero a deviației standard), întrucât nu avem disponibile suficiente serii aferente acestui sector (doar rata şomajului şi orele lucrate) pentru a identifica respectivele şocuri.

Şocul de politică monetară influențează ratele inflației, în special IPC şi CORE1 (explică peste 15 la sută din varianța fiecăreia). Consistent cu motivația descrisă anterior la secțiunea privind producătorii de bunuri de consum, prețurile administrate nu sunt influențate de acțiunile politicii monetare. Inovațiile din regula Taylor sunt importante şi pentru dinamica investițiilor, a importurilor şi mai ales a cursului de schimb (aproximativ 20 la sută din varianța explicată). Întrucât ținta de inflație nu a fost constantă, ci a variat, şocul corespunzător are rol în explicarea ratei dobânzii şi inflației IPC şi CORE1.

În privința şocurilor asupra marjelor comerciale, doar trei dintre acestea sunt importante pentru descompunerea variabilelor endogene. Inovația asupra marjei producătorilor de bunuri intermediare domestice explică aproximativ 10 la sută din varianța creşterii PIB, a investițiilor, importurilor, a deflatorului PIB, a inflației IPC şi CORE1. De asemenea, stă şi în spatele evoluțiilor pe piața muncii, justificând peste 40 la sută din dinamica şomajului. Celelalte două şocuri de marjă importante, la nivelul exportatorilor şi al importatorilor de bunuri pentru export sunt deosebit de relevante pentru importurile şi exporturile reale şi deflatorii aferenți. Dintre restul şocurilor de marjă este notabil doar cel aferent inflației prețurilor administrate, datorită corespondenței directe

Şocurile aferente sectorului extern contribuie într-o măsură mică la explicarea varianței variabilelor domestice, însă cumulat, efectele asupra exporturilor, ratei dobânzii, cursului de schimb nominal şi spread-urilor sunt mai pronunțate.

În condițiile volatilității accentuate a seriilor de date, am optat pentru introducerea unor erori de măsură, în special folosind abordarea bazată pe trenduri specifice excedentare din Argov et al. (2012). Expost, aceste erori de măsură explică între 10 la sută şi 20 la sută din variabilitatea celor mai multe serii observabile, în linie



cu deviația standard a priori, dar cu contribuții semnificativ mai mari în cazul deflatorilor (în special pentru investiții şi PIB), al prețurilor administrate şi al ratei de creştere a salariilor (influențate de variabilitatea deflatorului PIB). Am decis să păstrăm totuşi aceste serii în setul variabilelor observabile întrucât ajută la generarea unor deviații standard teoretice mai apropiate de cele empirice pentru unele variabile (de exemplu, includerea deflatorului investițiilor ajută la aproximarea deviațiilor standard ale spread-urilor, în timp ce includerea inflației prețurilor administrate contribuie la generarea unei deviații standard pentru inflația IPC apropiată de cea din date).

În ansamblu, descompunerea varianței relevă importanța şocurilor financiare (asupra avuției nete şi a primei de risc) pentru investiții, cursul de schimb şi spread-urile dobânzilor. Contribuția semnificativă a şocului asupra preferinței pentru consum la explicarea dinamicii PIB şi a consumului privat subliniază importanța factorilor de cerere.

Şocurile asupra marjelor comerciale aferente sectorului exportatorilor ( şi ) explică aproape complet dinamicile volumelor şi prețurilor importurilor şi exporturilor, în timp ce inovațiile din regula Taylor, împreună cu şocul asupra marjei producătorilor intermediari domestici explică într-o măsură importantă inflația IPC şi cea CORE1. Rata dobânzii de politică monetară şi cursul de schimb nominal RON/EUR sunt în principal influențate de prima de risc suveran şi de şocurile de politică monetară, în timp ce variabilele aferente pieței muncii sunt explicate de şocul asupra dizutilității muncii.

Contribuțiile ridicate ale şocurilor provenind din sectorul financiar şi cel al exportatorilor indică relevanța sporită atât a fricțiunilor financiare, cât şi a caracterului de economie deschisă. În acelaşi timp, efectele fricțiunilor la nivelul pieței muncii apar a fi limitate.

2.5.4. Valorile netezite ale şocurilor şi descompunerea istorică

În Figura 9 sunt ilustrate valorile netezite ale proceselor exogene, recuperate de filtrul bidirecțional Kalman (Kalman smoother), linia roşie marcând valoarea corespunzătoare de echilibru. Fazele distincte ale ciclului economic din perioada analizată sunt vizibile în dinamica mai multor şocuri. Date fiind specificarea ca procese AR(1) şi valoarea relativ ridicată a coeficienților autoregresivi, şocul tehnologic permanent şi, într-o măsură mai mică, şocul de preferință pentru consum şi cel asupra avuției nete a antreprenorilor finanțați în monedă locală prezintă un grad ridicat de persistență. Valorile consecutive pozitive ale inovațiilor în perioada de expansiune au fost reversate abrupt odată ce criza financiară globală s-a resimțit în economia internă. Revenirea lentă a economiei este sugerată de poziționarea acestor şocuri sub nivelurile de echilibru la finalul perioadei analizate. Şocul temporar de productivitate, deşi mai volatil, prezintă o traiectorie asemănătoare cu cel permanent, situându-se însă peste nivelul de echilibru la finele eşantionului.


Septembrie 2016

Figura 9. Valorile netezite ale şocurilor

2006 2010 2014

1,002

1,004

1,006

1,008

1,01

1,012

2006 2010 2014

0,99

1

1,01

1,02

2006 2010 20140,97

0,98

0,99

1

1,01

1,02

1,03

2006 2010 2014

0,95

1

1,05

1,1

1,15

2006 2010 20140,96

0,98

1

1,02

1,04

1,06

2006 2010 2014

0,95

1

1,05

2006 2010 2014

0,98

0,99

1

1,01

1,02

2006 2010 2014

0,8

1

1,2

1,4

2006 2010 2014

0,996

0,998

1

1,002

1,004

1,006

2006 2010 20140,1283

0,1284

0,1285

0,1285

2006 2010 2014

-0,0146

-0,0144

-0,0142

-0,014

-0,0138

-0,0136

2006 2010 2014

0,024

0,026

0,028

0,03

0,032

0,034

0,036

2006 2010 2014

0,9

1

1,1

1,2

2006 2010 2014

0,9

0,92

0,94

0,96

2006 2010 2014

0,888

0,89

0,892

0,894

2006 2010 2014

-0,02

-0,01

0

0,01

2006 2010 2014

0,8

0,9

1

1,1

1,2

2006 2010 20140,95

1

1,05

1,1

2006 2010 2014

-0,5

0

0,5

1

2006 2010 2014

1,004

1,006

1,008

1,01

1,012

1,014

Tehnologic permanent

Marjă, importuri pt. export

Prețuri administrate

Dizutilitate muncă

Politică monetară

Tehnologic temporar E�ciență marginală investiții Preferințe consum

Marjă, importuript. consum

Marjă, importuript. investiții Marjă, exporturi

Consum guvernamental Variația stocurilor Transferuri din străinătate

Avuție antreprenori DC Avuție antreprenori FC Primă risc suveran

Marjă, petrol importat Marjă, domestic intermed.Țintă in�ație



Magnitudinea unor şocuri este redusă din cauza identificării deficitare şi/sau a preluării de către ale şocuri a influenței acestora. Un exemplu este şocul asupra marjei comerciale a importatorilor de bunuri destinate investițiilor, în condițiile erorii de măsură semnificative asociate deflatorului investițiilor. De asemenea, influența şocului aferent prețurilor administrate este preluată de şocurile de marjă a producătorilor de bunuri intermediare domestice şi a importatorilor de bunuri de consum. Similar, impactul şocului asupra avuției nete a antreprenorilor finanțați în monedă străină este neglijabil, fiind cel mai probabil preluat de şocul asupra primei de risc suveran, dat fiind că ambele acționează la nivelul antreprenorilor menționați, însă acesta din urmă este relaționat cu mai multe variabile observabile (exporturi nete, transferuri din străinătate) prin ecuația activelor externe nete. Şocul asupra primei de risc a atins un minim în T3 2007, dar a crescut abrupt ulterior declanşării crizei financiare globale, până în T1 2009, menținându-se apoi în apropierea valorii de echilibru.

Prin structura modelului, inflația IPC este afectată de şocurile de marjă comerciale atât la nivelul producătorilor de bunuri intermediare domestice, cât şi al importatorilor de bunuri pentru consum. Magnitudinea relativă sugerează că acesta din urmă a fost mai puțin important decât cel asociat producătorilor domestici (a se vedea şi Secțiunea 2.5.3 referitoare la descompunerea varianței). Totuşi, dat fiind că în unele estimări preliminare magnitudinea relativă a acestor două şocuri era inversă, nu excludem posibilitatea ca ele să nu fie identificate adecvat, iar cel aferent importatorilor de bunuri de consum să fie suprimat (crowded out). De menționat faptul că valoarea ridicată a şocului asupra marjei producătorilor domestici în T3 2010 reflectă majorarea taxei pe valoarea adăugată, presupusă constantă în model, dar vizibilă în seriile statistice.

În Figura 10 prezentăm valorile estimate ale unor variabile neobservabile, recuperate cu ajutorul filtrului Kalman bidirecțional, versus unele serii corespondente disponibile. Pentru comparabilitate am armonizat magnitudinile, standardizând variabilele prin extragerea mediei şi raportarea la deviația standard. Ratele falimentului din model pentru cele două tipuri de antreprenori prezintă evoluții similare cu măsurile analoage din date (pentru societăți nefinanciare care se împrumută preponderent în monedă locală sau străină). De asemenea, modelul surprinde relativ bine modificările din seriile observabile asociate primei de risc, aproximată prin credit default swaps (CDS) şi option-adjusted spread (OAS), dar are o acuratețe mai redusă pentru numărul de locuri de muncă vacante, supraestimând volatilitatea acestui indicator. Evoluția avuției antreprenoriale nete este de obicei relaționată cu indici bursieri. Putem observa în Figura 10 că indicele bursier BET este corelat cu avuția netă totală a antreprenorilor.

În continuare descriem descompunerea istorică atât pentru variabile observabile, cât şi neobservabile recuperate în model, evaluarea fiind realizată pe baza valorilor medii ale distribuțiilor a posteriori ale parametrilor. Pornind de la reprezentarea sub forma mediei mobile a modelului (moving-average representation), orice variabilă (observabilă sau neobservabilă) poate fi descompusă în contribuții ale şocurilor curente şi anterioare, ponderile asociate celor anterioare reducându-se gradual. Ne vom concentra pe cele mai importante 7 şocuri pentru fiecare variabilă, clasificate


Septembrie 2016

pe baza contribuției absolute medii, şi vom grupa celelalte contribuții în componenta „Alte”. Trebuie menționat că, dată fiind inițializarea stohastică a filtrului Kalman, apare şi o categorie distinctă, „Valori inițiale”, ale cărei contribuții sunt relativ mai importante la începutul eşantionului, diminuându-se treptat.

Figura 10. Variabile neobservabile recuperate în model versus măsuri analoage din date

Pe lângă concluziile similare celor decelate din analiza descompunerii varianței, descompunerea istorică oferă informații adiționale referitoare la perioadele în care şocurile s-au manifestat cu precădere.

În Figura 11 prezentăm deviația de la echilibru a dinamicii observate a PIB, a componentelor sale şi a ponderii în PIB a soldului contului curent. Pentru creşterea PIB real majoritatea şocurilor au avut efecte favorabile în perioada de expansiune (2005-2008), remarcându-se contribuțiile pozitive ale şocului tehnologic temporar şi ale celui permanent, ale celui asupra preferinței pentru consum şi a primei de risc suveran. Impactul crizei în 2008-2010 este explicat de reversarea efectelor şocurilor menționate, contribuții mai pronunțate provenind din partea şocului tehnologic temporar şi a celui asupra preferinței pentru consum. Ulterior, în etapa de revenire a economiei se disting contribuții alternante ale şocurilor (excepție făcând aportul sistematic negativ al şocului tehnologic permanent, situat încă sub echilibru – Figura 9), în concordanță cu evoluția observată a creşterii PIB.

05T3 07T1 08T3 10T1 11T3 13T1 14T3

-1

0

1

2

Rată faliment, DC

Date (standardizat)Model (standardizat)

05T3 07T1 08T3 10T1 11T3 13T1 14T3

-1

0

1

Rată faliment, FC


05T3 07T1 08T3 10T1 11T3 13T1 14T3

-1

0

1

2Număr locuri de muncă vacante


05T3 07T1 08T3 10T1 11T3 13T1 14T3

-2

-1

0

1

2

Primă de risc suveran

Date OAS (standardizat)Model (standardizat)Date CDS (standardizat)

05T3 07T1 08T3 10T1 11T3 13T1 14T3-2

-1

0

1

2

Avuție antreprenori

Date indice bursier (standardizat)Avuție antrep. model (standardizat)



Figura 11. Descompunerea istorică (1)

Evoluția variației consumului privat ilustrează importanța şocurilor de cerere. Preferința pentru consum este dominantă, având contribuții favorabile anterior crizei şi în general negative începând din 2009. Şocul asupra primei de risc suveran a stimulat creşterea consumului în faza de expansiune, dar şi-a reversat influența din T4 2008, pe măsură ce efectele crizei s-au resimțit în economia locală. Substituția între investiții şi consum este reflectată de şocul asupra avuției nete a antreprenorilor finanțați în lei, acesta având contribuții contraciclice atât pentru ratele de creştere, cât şi pentru deviațiile de la echilibru ale variabilelor. Principalele

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014-8

-6

-4

-2

0

2

4

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014-10

-5

0

5PIB (% trim.) Consum privat (% trim.)

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014-40

-30

-20

-10

0

10

20

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014-30

-25

-20

-15

-10

-5

0

5

10

Investiții (% trim.) Exporturi (% trim.)

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014-30

-25

-20

-15

-10

-5

0

5

10

15

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014-0,12

-0,10

-0,08

-0,06

-0,04

-0,02

0

0,02

0,04

0,06

Importuri (% trim.) Cont curent/PIB (% dev. SS)

Avuție DCPrimă riscEXT/EMEf. invest.Marjă dom.Pref. cons.Tehn. temp.AlteValori init.

Pref. cons.EXT/EMPrimă riscAvuție DCTehn. perm.Tehn. temp.Marjă imp. exp.AlteValori init.

Alte

Avuție DCPrimă riscEXT/EMEf. invest.Marjă dom.Pref. cons.Tehn. temp.

Valori init.

Marjă imp. exp.Marjă exportEXT/EMPrimă riscMarjă dom.Tehn. temp.Tehn. perm.AlteValori init.

Marjă imp. exp.EXT/EMAvuție DCPrimă riscMarjă dom.Marjă exportEf. invest.AlteValori init.

Primă riscTehn. perm.Avuție DCPref. cons.Ef. invest.Marjă imp. exp.Marjă dom.AlteValori init.


Septembrie 2016

şocuri care au indus dinamica investițiilor sunt cele asupra primei de risc, avuției nete şi cel aferent trendului specific excedentar. Aşa cum am menționat anterior, şocul asupra primei de risc suprimă în mare parte efectele şocului asupra avuției nete a antreprenorilor finanțați în euro, astfel că acesta din urmă nu se evidențiază în descompunerea istorică. Nici şocurile tehnologice vizibile în cazul PIB şi al consumului privat, respectiv cel permanent şi cel temporar, nu sunt relevante pentru investiții, factorii de ofertă fiind în schimb reprezentați de şocul asupra eficienței marginale a investițiilor (MEI).

Rata de creştere a exporturilor este explicată de şocurile asupra marjelor comerciale pentru exportatori şi pentru importatorii de bunuri destinate exporturilor. Relevanța celui din urmă este justificată în special de conținutul importat ridicat al bunurilor exportate. Acelaşi şoc este principalul determinant şi pentru creşterea reală a importurilor, contribuțiile alternante reflectându-se la nivelul seriei observate (similar şi pentru inovațiile aferente trendului specific excedentar). Şocurile asupra avuției nete şi primei de risc suveran au fost importante la rândul lor, pentru cel din urmă fiind vizibile influențe sistematice (pozitive anterior crizei, negative între 2008-2009 şi în general pozitive începând cu 2010). Soldul contului curent exprimat ca pondere în PIB a fost influențat cu precădere de şocuri asociate cererii, respectiv cele asupra primei de risc, avuției nete şi preferinței pentru consum. Evoluțiile acestora explică deficitele comerciale şi de cont curent pronunțate înainte de 2009, dar după debutul crizei financiare acestea au fost reversate, susținând astfel diminuarea (observată) a deficitelor menționate.

Descompunerea istorică a variabilelor aferente pieței muncii şi sectorului financiar este prezentată în Figura 12. Şocul tehnologic permanent a contribuit la dinamica robustă a salariilor în perioada de expansiune, având însă contribuții negative începând cu 2009, pe fondul situării creşterii productivității sub nivelul de echilibru. De asemenea, relevant este şi şocul asupra marjei producătorilor de bunuri intermediare domestice, dat fiind că folosim ca variabilă observabilă creşterea nominală a salariilor (din sectorul privat). Şocurile asupra dizutilității muncii şi preferinței pentru consum, care apar direct în utilitatea gospodăriei, au şi ele un aport notabil. Demn de menționat este şi faptul că, pe fondul volatilității ridicate a seriilor observabile, o contribuție însemnată provine din partea erorilor de măsură. Variația ratei şomajului reflectă evoluții alternante ale şocurilor asupra trendului specific excedentar, marjei producătorilor domestici şi productivității temporare.

Ambele tipuri de spread-uri existente în model sunt influențate în principal de şocurile asupra avuției nete şi primei de risc suveran (primul este mai important pentru antreprenorii finanțați în monedă locală, al doilea pentru cei ce se împrumută în euro). Întrucât antreprenorii sunt responsabili pentru alocările de investiții, şi şocul asupra eficienței marginale a investițiilor are un aport accentuat. Descompunerea istorică relevă şi importanța şocului asupra primei de risc pentru variațiile cursului de schimb RON/EUR.



Figura 12. Descompunerea istorică (2)

Figura 12 ilustrează descompunerea pe şocuri a deviației inflației anuale IPC de la țintă. În cadrul acesteia se remarcă o distribuire echilibrată între şocurile de ofertă (tehnologice temporare şi permanent, marjă comercială a producătorilor domestici) şi cele de cerere (primă de risc, preferință pentru consum şi avuție netă a antreprenorilor finanțați în lei).

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014-4

-2

0

2

4

6

8

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014-20

-15

-10

-5

0

5

10

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014-60

-40

-20

0

20

40

60

80

100

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

2006

Salarii private (% trim.) Rata somajului (variație trim.)

Spread dobânzi DC (variație trim.) Spread dobânzi FC (variație trim.)

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

-5

0

5

10

15

20

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014-4

-2

0

2

4

6

8

Curs de schimb EUR/RON (% trim.) In�ația anuală IPC (% dev. țintă)

EXT/EMTehn. perm.Marjă dom.Ținta in�.Dizut. muncăPref. cons.Primă riscAlteValori init.

EXT/EMMarjă dom.Tehn. temp.Dizut. muncăPref. cons.Avuție DCPrimă riscAlteValori init.

EXT/EMAvuție DCPrimă riscEf. invest.Tehn. temp.Pref. cons.UIP USD/EURAlteValori init.

Primă riscAvuție DCEf. invest.EXT/EMTehn. temp.Pref. cons.UIP USD/EURAlteValori init.

EXT/EMPrimă riscMarjă dom.Avuție DCTehn. perm.Ținta in�.Marjă imp. cons.AlteValori init.

Tehn. perm.Primă riscTehn. temp.Pref. cons.Avuție DCMarjă dom.EXT/EMAlteValori init.


Septembrie 2016

2.5.5. Performanța predictivă relativă

În perioadele recente literatura de specialitate a consemnat eforturi însemnate în direcția folosirii modelelor DSGE pentru realizarea de prognoze. Pentru decidenții de politici economice, dat fiind intervalul de transmisie a măsurilor de politică monetară (transmission lag) şi nevoia unor acțiuni fundamentate în perspectivă, performanța predictivă are o importanță crucială. Având în vedere avantajele consistenței teoretice sporite a cadrului de modelare de echilibru general dinamic, acuratețea predictivă ar conferi modelelor DSGE un grad sporit de atractivitate. Smets şi Wouters (2004, 2007), Adolfson et al. (2007b), Christoffel et al. (2010), Del Negro şi Schorfheide (2013) au argumentat că performanța predictivă în afara eşantionului (out-of-sample) a modelelor DSGE este comparabilă cu cea a modelelor în formă redusă (precum VAR-uri clasice şi Bayesiene, modele univariate sau random walk) şi a prognozelor entităților specializate şi adeseori superioară pentru orizonturi mai îndepărtate. Această performanță în general favorabilă este cu atât mai importantă, dată fiind structura nerestricționată şi estimarea determinată de date a modelelor în formă redusă (spre deosebire de modelele DSGE, care includ restricții multiple provenind din problemele de optimizare ale agenților).

În această secțiune vom compara acuratețea prognozelor modelului DSGE estimat cu cea a unor modele ateoretice: random walk, regresii univariate şi VAR-uri Bayesiene (BVAR). Întrucât eşantionul folosit la estimare este relativ scurt, o procedură standard de prognoză în afara eşantionului, care implică reestimarea modelului pe subeşantioane, nu este fezabilă. În plus, întrucât unii parametri sunt calibrați pe baza mediilor variabilelor observabile, estimarea pe un alt eşantion ar necesita respecificări adiționale în structura modelului46. De aceea, am ales să realizăm o evaluare a prognozei necondiționate în interiorul eşantionului (in-sample unconditional point forecasting exercise) folosind mediile distribuțiilor a posteriori ale parametrilor. Deşi suntem conştienți că nu este în totalitate recomandabilă, această strategie poate aduce indicii cu privire la acuratețea predictivă a modelului. Pentru comparabilitate, adoptăm strategia şi pentru modelele concurente, i.e. folosim coeficienții estimați pe baza eşantionului complet, neestimând modelele individuale la fiecare rundă de prognoză. Intervalul reținut pentru evaluarea prognozelor (hold-out sample) a fost considerat T1 2010 – T3 2014, astfel că prima rundă de prognoză conține datele până în T4 2009 inclusiv, iar orizontul de prognoză maxim a fost stabilit la opt trimestre.

În continuare descriem pe scurt modelele concurente. Modelul random walk (RW) presupune prognoze constante la fiecare moment. Acesta este aşteptat să performeze bine în cazul ratei dobânzii BNR, întrucât au existat perioade îndelungate în care aceasta a fost menținută neschimbată. Modelul autoregresiv univariat de ordin unu, AR(1), este considerat ca punct de referință în exercițiile de performanță predictivă relativă, acesta neexploatând interconexiunile dintre variabile.

Performanța predictivă a modelelor VAR Bayesiene este documentată pe larg în literatură şi rezumată în studiul lui Karlsson (2013). Similar cu Adolfson et al. (2007b) şi Christoffel et al. (2010), am folosit 4 lag-uri şi distribuții a priori Minnesota pentru

46 Christoffel et al. (2010) argumentează că traiectoria de creştere echilibrată (BGP, balanced growth path) implicită în modelele DSGE nu este consistentă cu ratele de creştere observate în date, conducând la erori de prognoză sistematice. Utilizarea trendurilor specifice excedentare evită această problemă.



coeficienți şi neinformative (diffuse) pentru matricea de varianță-covarianță a reziduurilor; pentru aproximarea distribuțiilor a posteriori, întrucât o soluție analitică nu este disponibilă, am aplicat versiunea algoritmului Gibbs descrisă în Karlsson (2013) cu 150 000 trageri, din care primele 50 000 sunt eliminate. Pentru procedura de prognoză în interiorul eşantionului am folosit mediile distribuțiilor a posteriori ale coeficienților. Am adoptat distribuții a priori cu medie 0,5, pentru a induce persistență (a priori) variabilelor endogene, în timp ce coeficientul de încredere de ansamblu (overall tightness) este setat la 0,3, cel pentru lag-urile celorlalte variabile (foreign lags tightness) la 0,2, iar hiperparametrul pentru disiparea lag-urilor la 1, similar Adolfson et al. (2007b)47.

Pentru a distinge contribuția caracteristicii de economie deschisă şi a variabilelor aferente pieței financiare şi a muncii, am estimat două modele BVAR care diferă doar prin seturile de date. Modelul mai mic (BVAR3) conține doar trei variabile: creşterea PIB, inflația IPC şi rata dobânzii. Modelul mai mare (BVAR6) include trei serii adiționale: dinamica şomajului, cursul nominal RON/EUR şi spread-ul ratei dobânzii interne. Variabilele sunt folosite în forma în care intră şi în modelul DSGE.

Pe lângă rădăcina erorii medii pătratice (root mean squared error - RMSE) obținută pentru fiecare variabilă, am calculat doi indicatori multivariați ai performanței predictive. Aceştia sunt bazați pe matricea scalată a mediilor pătratelor erorilor (matricea MSE, mean square error)48 la orizontul de h trimestre, luând în considerare structura corelațiilor erorilor de prognoză pentru fiecare variabilă. Logaritmul determinantului şi urma matricei MSE au fost calculați şi utilizați ca măsuri scalare pentru performanța predictivă multivariată. Similar Adolfson et al. (2007b) şi Christoffel et al. (2010), subliniem că urma este determinată predominant de valoarea proprie maximă a matricei MSE, reprezentând dimensiunea în care modelul este cel mai puțin predictibil, în timp ce logaritmul determinantului este determinat de valoarea proprie minimă sau de dimensiunea cea mai predictibilă. Astfel, aceste statistici sunt expuse riscului de a fi dominate de o singură variabilă (pentru care prognozele sunt ori foarte exacte, ori foarte imprecise).

Statisticile RMSE relative la modelului DSGE sunt prezentate în Tabelul 9. O valoare supraunitară indică o performanță superioară a modelului DSGE pentru acea variabilă şi acel orizont de prognoză. Modelul DSGE este cel mai precis în cazul prognozelor cursului nominal de schimb, cedând doar în fața BVAR6 la orizontul de prognoză de 1 trimestru. Acuratețea în interiorul eşantionului pentru PIB, rata şomajului şi spread-ul ratei dobânzii este inferioară în raport cu modelele în formă redusă (mai ales BVAR cu 6 variabile), dar este per total satisfăcătoare, mai ales pentru orizonturi de prognoză mai îndepărtate. Acest ultim rezultat este compatibil cu cele aferente altor lucrări la care ne-am referit mai sus. Prognozele modelului DSGE pentru rata dobânzii sunt cele mai imprecise, mai ales în comparație cu modelele BVAR. În ansamblu, modelul DSGE performează de obicei mai bine decât modelul RW şi similar cu modelul AR(1), dar este în general inferior celor două BVAR (cu excepția prognozelor pentru cursul

47 A se vedea Litterman (1986) pentru o descriere a distribuției a priori Minnesota.48 Similar cu Adolfson et al. (2007b) şi Christoffel et al. (2010), scalarea a fost realizată utilizând o matrice diagonală, cu varianțele

fiecărei serii observabile ca elemente.


Septembrie 2016

de schimb). Rezultatele consemnate în Smets şi Wouters (2004), Smets şi Wouters (2007), Adolfson et al. (2007b), Christoffel et al. (2010) sugerează că prognozele în afara eşantionului cu modele DSGE sunt de obicei la fel de precise ca şi cele aferente BVAR, iar uneori chiar superioare. Rezultatele prezentate în această secțiune nu sunt în totalitate consistente cu evidențele menționate, dar este important să ținem cont de faptul că din cauza eşantionului redus am realizat doar un exercițiu de prognoză în interiorul eşantionului utilizând valorile medii a posteriori (pentru toate modelele concurente). Suplimentar, atunci când utilizăm regulat modelul DSGE, procedura de prognoză ar fi aplicată pe date în timp real şi (posibil) condiționată de anumite traiectorii determinate exogen pentru unele variabile (cum ar fi rata dobânzii sau variabilele aferente sectorului extern), aşa cum este prezentat în Del Negro şi Schorfheide (2013).

Tabel 9. Performanța predictivă relativă (la orizonturi de prognoză selective).

RMSE Statistici multivariate

Creşterea PIB

InflațiaIPC

Ratadobânzii

Rataşomajului

Curs deschimb

SpreadDC

set 3 variabile set 6 variabile

Log det. Urma Log det. Urma

1 trim.

RW 1,23 1,22 0,94 0,96 1,45 1,20 0,99 0,83 1,97 1,47

AR(1) 0,98 1,00 0,88 0,70 1,05 0,92 -0,05 -0,07 -1,07 -0,43

BVAR3 0,94 0,69 0,54 – – – -2,05 -0,90 – –

BVAR6 0,65 0,57 0,45 0,59 0,88 0,76 -3,82 -1,32 -6,21 -2,07

2 trim.

RW 1,09 1,21 1,09 1,05 1,82 1,52 0,93 0,74 2,69 2,29

AR(1) 0,83 1,03 1,00 0,72 1,03 1,01 -0,24 -0,04 -0,63 -0,24

BVAR3 0,83 0,66 0,55 – – – -2,38 -1,07 – –

BVAR6 0,85 0,61 0,52 0,62 1,10 0,83 -3,43 -1,16 -4,51 -1,60

4 trim.

RW 1,69 1,64 0,93 1,49 1,46 1,94 3,04 2,56 4,91 4,45

AR(1) 1,02 0,91 0,92 0,89 1,06 1,04 0,67 -0,26 0,36 -0,26

BVAR3 1,06 0,60 0,65 – – – -0,90 -0,97 – –

BVAR6 0,95 0,57 0,71 0,86 1,04 0,92 -1,41 -1,06 -2,08 -1,20

8 trim.

RW 1,44 1,04 0,65 1,10 1,39 2,16 0,34 -0,27 2,67 1,46

AR(1) 0,95 0,89 0,65 1,07 1,01 0,98 -1,08 -1,04 -1,03 -1,02

BVAR3 0,86 0,63 0,46 – – – -2,05 -1,87 – –

BVAR6 0,89 0,64 0,48 1,03 1,04 0,85 -2,25 -1,82 -3,04 -1,90

Note: RMSE sunt exprimate în raport cu RMSE aferentă DSGE; logaritmul determinantului şi urma matricei MSE sunt exprimate ca diferență față de statisticile aferente DSGE. Cazurile pentru care modelul DSGE este superior sunt subliniate.

Indicatorii pentru performanța predictivă multivariată sunt prezentați tot în Tabelul 9, în raport cu seturile de variabile aferente BVAR3 şi BVAR6, aşa cum e descris mai sus. Similar, acestea sunt declarate ca diferențe față de modelul DSGE, astfel încât o valoare pozitivă implică prognoze superioare aferente modelului structural. Aşa cum a rezultat din analiza pe baza RMSE de mai sus, logaritmul determinantului şi urma confirmă superioritatea DSGE în fața modelului RW şi asemănarea acestuia cu modelul AR(1). Față de BVAR3 şi BVAR6, acesta performează



relativ mai modest, dar statisticile sugerează că diferențele în favoarea modelelor ateoretice nu sunt la fel de impresionante la orizonturi de prognoză îndepărtate (începând cu 4 trimestre în față).

Figura 13. Descompunerea valorilor proprii ale matricei MSE

Similar Adolfson et al. (2007b), încercăm să analizăm matricea MSE a modelului DSGE asociată setului de 6 variabile în cadrul unei descompuneri în valori singulare (singular value decomposition). Mai precis, descompunem valorile proprii maximă şi minimă, care determină combinațiile liniare de variabile cea mai puțin predictibilă şi, respectiv, cea mai predictibilă, în contribuții aferente erorilor de prognoză pentru fiecare variabilă, aşa cum rezultă din vectorii proprii asociați. Figura 13 prezintă aceste descompuneri pentru matricele MSE aferente orizonturilor de prognoză între unu şi opt trimestre. Dimensiunea cea mai puțin predictibilă (secțiunea din stânga) este dominată la orizonturi de prognoză apropiate de erorile de prognoză largi pentru rata şomajului şi rata dobânzii, în timp ce orizonturile mai îndepărtate sunt explicate preponderent doar de rata dobânzii. Astfel, modelul DSGE este în general mai puțin performant în prognozarea acestor două variabile (relativ la celelalte variabile). De asemenea, este remarcabilă ponderea aproape inexistentă a cursului de schimb, evidență susținută şi de RMSE favorabile de mai sus, şi performanța bună în cazul predicției creşterii PIB şi spread-ului. Cele două figuri nu sunt în totalitate opuse, aşa cum se poate aştepta (abilitatea redusă de o prognoza o anumită variabilă ar trebui să rezulte într-o suprafață mai mare în figura din stânga şi o suprafață redusă în figura din dreapta), însă concluziile generale sunt relativ consistente cu indicatorii univariați şi multivariați analizați mai sus.

1 2 3 4 5 6 7 80

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

Valoarea proprie cea mai mare(dimensiunea cea mai puțin predictibilă)

1 2 3 4 5 6 7 80

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

Valoarea proprie cea mai mică(dimensiunea cea mai predictibilă)

Creșterea PIB

In�ația IPC

Rata dobânzii

Rata șomajului

Variația EUR/RON

Spread dobânzi DC


Septembrie 2016

2.5.6. Politici monetare globale: când BCE şi FED acționează în sensuri diferite

Această subsecțiune prezintă rezultatele unui scenariu simulat în care dobânda Euribor evoluează în sens invers dobânzii-cheie a Rezervei Federale (Federal Funds Rate – FFR). Concret, simulăm o scădere neanticipată de 25 puncte de bază (1 punct procentual în termeni anualizați) a dobânzii Euribor, simultan cu o majorare de magnitudine similară a FFR. Deşi punctul inițial al simulării este echilibrul modelului, aceasta încearcă să replice impactul evoluțiilor anticipate în viitorul apropiat pentru dobânzile globale49.

Aşa cum am menționat anterior, structura sectorului extern presupune următoarele:

▪ comerțul cu bunuri şi servicii are loc atât în EUR, cât şi în USD. În cazul României, ponderea tranzacțiilor efectuate în EUR pentru perioada 2006-2014 este reflectată de parametrul cu reprezentând ponderea complementară a tranzacțiilor denominate în USD;

▪ tranzacțiile financiare în monedă străină (i.e. credite acordate antreprenorilor care se finanțează în monedă străină) au loc doar în EUR, cu o pondere de a antreprenorilor de acest tip.

De aceea, evoluțiile la nivelul sectorului extern afectează economia domestică prin canale diferite: şocurile manifestate la nivelul economiei SUA influențează direct variabile interne prin canalul exporturilor nete, în timp ce şocurile aferente zonei euro au un impact direct atât prin intermediul canalului exporturilor nete, cât şi prin efectul de bilanț (prin creditele în EUR contractate de antreprenori).

În cadrul simulării ne aşteptăm ca importanța efectului de bilanț să depindă direct de gradul de euroizare al economiei. Pentru a ilustra această relație, vom varia în exercițiu gradul de euroizare, măsurat prin raportul dintre credite în monedă străină şi cele în monedă locală. Valoarea de referință folosită în model pentru România este 0,846 (i.e. aproximativ 45 la sută din credite sunt în EUR), iar valorile alternative corespund unui grad scăzut (i.e. aproximat 10 la sută din credite în EUR) şi unui ridicat (i.e. aproximativ 90 la sută din credite în EUR) de euroizare. Întrucât calibrăm ponderea antreprenorilor finanțați în monedă locală (şi implicit a celor finanțați în EUR) pentru a genera raportul din model dintre creditele în euro şi cele în lei similar cu cel empiric, prin folosirea de valori alternative pentru acest raport implicit modificăm şi ponderile celor două tipuri de antreprenori (i.e. modificăm ). Rezultatele sunt prezentate în Figura 14.

Şocurile asupra dobânzilor externe (reducerea Euribor simultan cu majorarea FFR) induc o depreciere a EUR față de USD. PIB şi inflația scad în SUA, sub impulsul generat de majorarea dobânzii FFR. În zona euro, în timp ce inflația creşte după reducerea Euribor, PIB se contractă ca urmare a reducerii cererii externe (deprecierea EUR şi reducerea ratei reale a dobânzii sunt contrabalansate de efectul reducerii cererii

49 Deşi dobânzile din zone euro sunt apropiate de teritoriul negativ (zero lower bound), aproximăm prin reducerea dobânzii măsurile de relaxare cantitativă ale BCE.



externe provenind din SUA)50. În consecință, PIB extern efectiv, variabila care intră în ecuația ce reflectă cererea externă pentru bunuri interne (exporturile României), înregistrează un declin. Similar, se observă o reducere a inflației externe efective, dată fiind scăderea pronunțată a indicatorului aferent SUA.

Figura 14. Funcții de impuls la răspuns

La nivelul economiei locale, moneda se apreciază în termeni reali efectivi, efectul de preț asupra exporturilor nete fiind suprapus efectului de volum (reducerea cererii externe efective). Impactul prin canalul comercial este reflectat de o reducere a exporturilor nete (ca pondere în PIB) care este mai pronunțată pentru un grad de

50 Impactul estimat al cererii externe (i.e. SUA în acest caz) asupra PIB din zona euro este semnificativ mai puternic decât efectul analog al cererii SUA pentru exporturile zonei euro, după cum se poate vedea în Tabelul D.3 din Anexă cu valorile estimate ale parametrilor.

5 10 15 20-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

5 10 15 20-2

0

2

4

6

8

5 10 15 20-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

5 10 15 20-1,5

-1

-0,5

0

0,5

5 10 15 20-60

-40

-20

0

20

5 10 15 20-60

-40

-20

0

20

5 10 15 20-1,5

-1

-0,5

0

0,5

5 10 15 200

1

2

3

4

5 10 15 20-80

-60

-40

-20

0

20

5 10 15 20-80

-60

-40

-20

0

20

5 10 15 20-30

-20

-10

0

10

5 10 15 20-20

-15

-10

-5

0

5

FC_to_DC=0,846 (România) FC_to_DC=0,1 (euroizare scăzută) FC_to_DC=10 (euroizare ridicată)

PIB (dev. %) Investiții (dev. %) Consum privat (dev. %)

Export net/PIB, nom. (dev. %) In�ația IPC (PBA) Rata dobânzii (PBA)

Curs real efectiv (dev. %) Avuție antrepr., total (dev. %) Spread dobânzi DC (PBA)

Spread dobânzi FC (PBA) Rată faliment DC (dev. %) Rată faliment FC (dev. %)


Septembrie 2016

euroizare a economiei mai accentuat. Acest aspect este rezultatul cererii mai mari pentru bunuri importate pentru investiții în cazul euroizării mai mari.

Reducerea Euribor conduce la efecte de bilanț substanțial mai puternice, reflectate în investiții mai mari şi o creştere a PIB proporțională cu gradul de euroizare. Efectul reducerii dobânzii externe contrabalansează impactul negativ al deprecierii nominale față de EUR care are loc după aprecierea inițială.

Urmare a reducerii prețurilor de import, mai pronunțată în economia mai euroizată, inflația IPC se reduce. Aceasta induce o reducere a dobânzii nominale interne, dată fiind reacția mult mai puternică a politicii monetare la inflație decât la PIB, cu impact pozitiv asupra consumului.

Efectele acceleratorului financiar, influențat de reducerile dobânzii interne şi Euribor, domină efectul advers propagat prin canalul deflatării datoriei. Ratele de faliment diminuate se reflectă în spread-uri mai mici pentru creditele antreprenorilor, contribuind la creşterea avuției nete. Din nou, efectele sunt cu atât mai puternice cu cât economia este mai euroizată.

3. ConcluziiÎn această lucrare am descris un model DSGE dezvoltat şi estimat pentru România. Punctul de pornire a fost modelul din Christiano et al. (2011) care încorpora, într-un cadru neokeynesist pentru o economie mică şi deschisă, fricțiuni financiare şi la nivelul pieței muncii ca elemente considerate necesare pentru înțelegerea ciclului economic după criza financiară globală recentă. Mai mult, modelul a fost extins în câteva direcții cu scopul de a acomoda anumite trăsături specifice ale economiei României.

Astfel, pentru a acomoda existența unei proporții semnificative a creditelor denominate în monedă străină (EUR) în economia locală, am adaptat sectorul financiar al modelului prin introducerea a două tipuri de antreprenori, în funcție de moneda în care aceştia se împrumută. Această extensie permite surprinderea mai fidelă a efectelor cursului de schimb asupra PIB: în afară de efectul expansionist prin intermediul canalului exportului net, o depreciere față de EUR induce efecte de bilanț cu atât mai pronunțate cu cât gradul de euroizare este mai ridicat (i.e. ponderea mai mare a antreprenorilor care se finanțează în EUR relativ la cei care se împrumută în monedă locală).

O altă extensie a vizat introducerea petrolului importat ca factor de producție a bunurilor intermediare domestice. De asemenea, am dezagregat prețurile de consum în prețuri CORE1 şi prețuri administrate, motivați de prezența unei proporții semnificative a bunurilor şi serviciilor cu prețuri administrate în cadrul coşului de consum. Dimensiunea externă a modelului a fost îmbogățită prin specificarea sectorului extern ca un model semistructural neokeynesist pentru două economii



deschise (zona euro şi SUA/restul lumii), utilizând structura pe monede a comerțului exterior cu bunuri şi servicii al României (aproximativ 75 la sută în EUR şi 25 la sută în USD). Având în vedere că tranzacțiile financiare în monedă străină se derulează doar în EUR, şocurile externe au efecte diferite asupra economiei domestice în funcție de țara de origine.

Câteva mențiuni sunt necesare în privința procesului de estimare a modelului. În primul rând, pentru a reconcilia ratele de creştere specifice ale variabilelor observabile cu creşterea constantă la echilibru din model (balanced growth path), am urmat abordarea din Argov et al. (2012) pentru filtrarea consistentă a modelului. În al doilea rând, am definit volumul PIB şi deflatorul PIB într-o manieră consistentă cu măsurile corespunzătoare din Conturile Naționale.

Pentru estimarea modelului am utilizat 29 de serii observabile, folosind procedura distribuțiilor a priori endogene propusă în Christiano et al. (2011), dar modificată pentru a permite aproximarea anumitor momente doar pentru un subset de variabile observabile. Constrânşi de disponibilitatea datelor şi de modificările regimului de politică monetară, eşantionul folosit a acoperit perioada T3 2005 – T3 2014.

Analiza funcțiilor de răspuns la impuls a relevat consensul cu teoria economică în ceea ce priveşte propagarea şocurilor, dar şi importanța efectelor de avuție şi bilanț, surprinse prin modelarea a două tipuri distincte de antreprenori (în funcție de moneda în care se împrumută). Concret, moneda în care se realizează tranzacțiile financiare (EUR în acest caz) şi gradul de euroizare (ponderile relative ale celor două tipuri de antreprenori) contează pentru reacția variabilelor endogene. Spre deosebire de majoritatea modelelor DSGE pentru economii mici şi deschise, în modelul nostru, în urma unei deprecieri a monedei domestice induse de un şoc de primă de risc suveran, PIB scade datorită unui efect de bilanț contracționist relativ puternic.

În plus, introducerea trendurilor specifice excedentare a permis o țintire perfectă a mediilor variabilelor observate. Aplicarea procedurii distribuțiilor a priori endogene a condus la îmbunătățirea cadrării abaterilor standard, în pofida unei structuri teoretice complexe a modelului, eşantionului redus de date şi incertitudinii ridicate asociate datelor măsurate.

Analiza descompunerii varianței a relevat contribuțiile importante ale şocurilor originate în sectorul financiar (inclusiv asupra primei de risc suveran) şi a sectorului importatorilor-exportatorilor, rezultate ce subliniază importanța fricțiunilor financiare şi a particularității de economie mică şi deschisă ale modelului. În acelaşi timp, efectele fricțiunilor la nivelul pieței forței de muncă apar a avea o semnificație redusă. Unele variabile neobservabile recuperate de filtrul Kalman bidirecțional surprind evoluțiile aferente unor serii statistice corespondente, precum ratele de faliment, rata locurilor de muncă vacante şi prima de risc. În plus, descompunerea istorică a variabilelor endogene a oferit concluzii relevante privind importanța unor inovații particulare în anumite trimestre. Şocuri de natura cererii apar ca fiind surse importante pentru dinamica PIB şi a consumului privat, în timp ce şocurile aferente sectorului financiar (inclusiv de primă de risc) explică cea mai mare parte a fluctuațiilor investițiilor, spread-urilor ratelor dobânzii şi cursului de schimb.


Septembrie 2016

În privința acurateței predictive în interiorul eşantionului a modelului, aceasta este comparabilă cu cea aferentă metodelor univariate simple (precum random walk şi auto-regresiile), dar este în general dominată de cea aferentă predicțiilor cu modele VAR Bayesiene.

Modelul estimat a permis simularea şi evaluarea unui scenariu mai complex, care a vizat reacțiile variabilelor endogene la o creştere a ratei dobânzii în SUA simultană cu o reducere a ratei dobânzii în zone euro, pentru diferite niveluri de euroizare. În timp ce un şoc originând în economia SUA influențează direct variabilele domestice doar prin canalul exportului net, un şoc din economia zonei euro are un impact direct suplimentar prin efecte de bilanț, dată fiind denominarea în EUR a creditelor acordate în monedă străină. Importanța efectului de bilanț depinde pozitiv de gradul de euroizare a economiei. Astfel, creşterea investițiilor ca urmare a reducerii ratei dobânzii Euribor conduce la o creştere mai puternică a PIB atunci când nivelul de euroizare este mai mare. Dacă creditele acordate în monedă străină ar fi fost denominate în USD, creşterea ratei dobânzii în SUA ar fi condus la o reducere mai aspră a producției într-o economie mai puternic dolarizată.



Bibliografie

Adjemian, S.,Darracq Paries, M.

Optimal Monetary Policy and the Transmission of Oil-Supply Shocks to the Euro Area Under Rational Expectations, European Central Bank, Working Paper Series 0962, 2008

Adolfson, M., Laseen, S., Christiano, L. J., Trabandt, M., Walentin, K.

Ramses II - Model Description, Sveriges Riksbank (Central Bank of Sweden), Occasional Paper Series 12, 2013

Adolfson, M., Laseen, S.,Linde, J.,Villani, M.

Bayesian Estimation of an Open Economy DSGE Model with Incomplete Pass-Through, Journal of International Economics, 72, pp. 481–511, 2007a

Adolfson, M., Linde, J.,Villani, M.

Forecasting Performance of an Open Economy DSGE Model, Econometric Reviews, 26, pp. 289–328, 2007b

Ajevskis, V., Vitola, K.

Housing and Banking in a Small Open Economy DSGE Model, Latvijas Banka, Working Papers 2011/03, 2011

Altar, M.,Necula, C.,Bobeică, G.

A Robust Assessment of the Romanian Business Cycle, Advances in Economic and Financial Research - DOFIN Working Paper Series 28, Center for Advanced Research in Finance and Banking – CARFIB, 2009

Argov, E.,Barnea, E.,Binyamini, A.,Borenstein, E.,Elkayam, D., Rozenshtrom, I.

MOISE: A DSGE Model for the Israeli Economy, Bank of Israel, Working Papers 12-06, 2012

Bansal, R.,Dahlquist, M.

The Forward Premium Puzzle: Different Tales from Developed and Emerging Economies, Journal of International Economics, 51, pp. 115–144, 2000

Bernanke, B. S.,Gertler, M.,Gilchrist, S.

The Financial Accelerator in a Quantitative Business Cycle Framework, in Handbook of Macroeconomics, ed. by J. B. Taylor and M. Woodford, Elsevier, vol. 1, pp. 1341–1393, 1999


Septembrie 2016

Bussiere, M.,Callegari, G.,Ghironi, F.,Sestieri, G.,Yamano, N.

Estimating Trade Elasticities: Demand Composition and the Trade Collapse of 2008-09, National Bureau of Economic Research, Working Papers 17712, 2011

Ca’ Zorzi, M.,Hahn, E.,Sanchez, M.

Exchange Rate Pass-Through in Emerging Markets, European Central Bank, Working Paper Series 0739, 2007

Christiano, L. J.,Motto, R.,Rostagno, M.

The Great Depression and the Friedman-Schwartz Hypothesis, Journal of Money, Credit and Banking, 35, pp. 1119–1198, 2003

Financial Factors in Economic Fluctuations, European Central Bank, Working Paper Series 1192, 2010

Risk Shocks, National Bureau of Economic Research, NBER Working Papers 18682, 2013

Christiano, L. J.,Eichenbaum, M.,Evans, C. L.

Nominal Rigidities and the Dynamic Effects of a Shock to Monetary Policy, Journal of Political Economy, 113, pp. 1–45, 2005

Christiano, L. J.,Trabandt, M.,Walentin, K.

Introducing Financial Frictions and Unemployment Into a Small Open Economy Model, Journal of Economic Dynamics and Control, 35, pp. 1999–2041, 2011

Christoffel, K.,Warne, A.,Coenen, G.

Forecasting with DSGE Models, European Central Bank, Working Paper Series 1185, 2010

Ciuca, V.,Matei, M.

Survival Rates in Unemployment, International Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, 5, pp. 362–370, 2011

Comisia Europeană Labour Market Developments in Europe 2013, European Economy Series 6, 2013

Copaciu, M. Estimation of an Open Economy DSGE Model with Financial and Employment Frictions for Romania, manuscript, 2012

Copaciu, M., Neagu, F.,Braun-Erdei, H.

Survey Evidence on Price-Setting Patterns of Romanian Firms, Managerial and Decision Economics, 31, pp. 235–247, 2010



Cuche-Curti, N. A.,Dellas, H.,Natal, J.-M.

A Dynamic Stochastic General Equilibrium Model for Switzerland, Swiss National Bank, Economic Studies 2009-05, 2009

De Castro, M. R.,Gouvea, S. N.,Minella, A.,Dos Santos, R. C.,Souza- Sobrinho, N. F.

SAMBA: Stochastic Analytical Model with a Bayesian Approach, Central Bank of Brazil, Research Department, Working Papers Series 239, 2011

Del Negro, M.,Schorfheide, F.

Monetary Policy Analysis with Potentially Misspecified Models, American Economic Review, 99, pp. 1415–1450, 2009

DSGE Model-Based Forecasting, in Handbook of Economic Forecasting, ed. by G. Elliott and A. Timmermann, Elsevier, vol. 2A, pp. 57–140, 2013

Earle, J. S.,Pauna, C.

Incidence and Duration of Unemployment in Romania, European Economic Review, 40, pp. 829–837, 1996

Elekdag, S.,Alp, H.

The Role of Monetary Policy in Turkey during the Global Financial Crisis, IMF Working Papers 11/150, International Monetary Fund, 2011

Elekdag, S.,Justiniano, A.,Tchakarov, I.

An Estimated Small Open Economy Model of the Financial Accelerator, IMF Staff Papers, 53, 2, 2006

Erceg, C. J.,Henderson, D. W.,Levin, A. T.

Optimal Monetary Policy with Staggered Wage and Price Contracts, Journal of Monetary Economics, 46, pp. 281–313, 2000

Eurostat Taxation Trends in the European Union, Tech. rep., 2014

Gali, J.,Smets, F.,Wouters, R.

Unemployment in an Estimated New Keynesian Model, National Bureau of Economic Research, Macroeconomics Annual 2011, Volume 26, NBER Chapters, 2011

Gelain, P.,Kulikov, D.

An Estimated Dynamic Stochastic General Equilibrium Model with Financial Frictions for Estonia, Eastern European Economics, 49, pp. 97–120, 2011

Gerali, A.,Neri, S.,Sessa, L., Signoretti, F. M.

Credit and Banking in a DSGE Model of the Euro Area, Journal of Money, Credit and Banking No. 42, pp. 107–141, 2010


Septembrie 2016

Gertler, M.,Sala, L.,Trigari, A.

An Estimated Monetary DSGE Model with Unemployment and Staggered Nominal Wage Bargaining, Journal of Money, Credit and Banking No. 40, pp. 1713–1764, 2008

Glocker, C.,Towbin, P.

Reserve Requirements for Price and Financial Stability: When Are They Effective? , International Journal of Central Banking, 8, pp. 65–114, 2012

Grabek, G.,Klos, B.,Koloch, G.

SOEPL 2009 An Estimated Dynamic Stochastic General Equilibrium Model for Policy Analysis and Forecasting, National Bank of Poland, Working Paper No.83, 2011

Gălățescu, A. A.,Rădulescu, B.,Copaciu, M.

Potential GDP Estimation for Romania, National Bank of Romania, Occasional Papers No. 6, 2007

Hobijn, B.,Sahin, A.

Job-Finding and Separation Rates in the OECD, Economics Letters, 104, pp. 107–111, 2009

Iordache, S. C.,Pandioniu, M. L.,

The Price-setting Behaviour of Romanian Firms, National Bank of Romania, Occasional Papers No. 10, 2015

Juillard, M.,Freedman, C.,Korshunov, D.,Laxton, D.,Kamenik, O.,Carabenciov, I.,Ermolaev, I.,Laxton, J.

A Small Quarterly Multi-Country Projection Model with Financial-Real Linkages and Oil Prices, International Monetary Fund, Working Papers 08/280, 2008

Justiniano, A.,Primiceri, G.,Tambalotti, A.

Investment Shocks and the Relative Price of Investment, Review of Economic Dynamics, 14, pp. 101–121, 2011

Karlsson, S. Forecasting with Bayesian Vector Autoregression, in Handbook of Economic Forecasting, ed. by G. Elliott and A. Timmermann, Elsevier, vol. 2B, pp. 791–897, 2013

Kilponen, J.,Ripatti, A.

Labour and Product Market Competition in a Small Open Economy, Simulation Results Using a DGE Model of the Finnish Economy, Bank of Finland, Research Discussion Papers 5/2006, 2006



Lafourcade, P.,De Wind, J.

Taking Trends Seriously in DSGE Models: An Application to the Dutch Economy, DNB Working Papers 345, Netherlands Central Bank, Research Department, 2012

Lee, C.-I. Finite Sample Bias in Iv Estimation of Intertemporal Labor Supply Models: Is The Intertemporal Substitution Elasticity Really Small? , The Review of Economics and Statistics, 83, pp. 638–646, 2001

Litterman, R. B. Forecasting with Bayesian Vector Autoregressions-Five Years of Experience, Journal of Business & Economic Statistics, 4, pp. 25–38, 1986

Nalban, V. Modelling Statistical Data Uncertainty in the Context of Historical Revisions, National Bank of Romania, Occasional Papers No. 11, 2015

Pedersen, J.,Ravn, S. H.

What Drives the Business Cycle in a Small Open Economy? Evidence from an Estimated DSGE Model of the Danish Economy, Danmarks Nationalbank, Working Papers 88, 2013

Pencavel, J. Labor Supply of Men: a Survey, in Handbook of Labor Economics, ed. by O. Ashenfelter and R. Layard, Elsevier, vol. 1, pp. 3–102, 1987

Petrongolo, B.,Pissarides, C. A.

Looking into the Black Box: A Survey of the Matching Function, Journal of Economic Literature No. 39, pp. 390–431, 2001

Pusinskaite, R.,Vetlov, I.

An Estimated DSGE Model of Lithuanian Economy: Model Set-up and Applications, manuscript, Bank of Lithuania, 2013

Schmitt-Grohe, S.,Uribe, M.

Closing Small Open Economy Models, Journal of International Economics No. 61, pp. 163–185, 2003

Smets, F.,Wouters, R.

Forecasting with a Bayesian DSGE Model: an Application to the Euro Area, European Central Bank, Working Paper Series 0389, 2004

Shocks and Frictions in US Business Cycles: A Bayesian DSGE Approach, American Economic Review No. 97, pp. 586–606, 2007

Teo, W. L. An Estimated Dynamic Stochastic General Equilibrium Model of Taiwanese Economy, Society for Computational Economics, Computing in Economics and Finance 334, 2006

Unsal, D. F. Capital Flows and Financial Stability: Monetary Policy and Macroprudential Responses, International Journal of Central Banking No. 9, pp. 233–285, 2013


Septembrie 2016

Van Vliet, O.,Caminada, K.

Unemployment Replacement Rates Dataset Among 34 Welfare States 1971-2009: an Update, Extension and Modification of the Scruggs´ Welfare State Entitlements Data Set, Leiden University, NEUJOBS Special Report 2, 2012

Verona, F.,Martins, M. M. F.,Drumond, I.

Monetary Policy Shocks in a DSGE Model with a Shadow Banking System, Universidade do Porto, Faculdade de Economia do Porto, CEF.UP Working Papers 1101, 2011

Zeman, J.,Senaj, M.

DSGE Model-Slovakia, National Bank of Slovakia, Research Department, Working and Discussion Papers WP 3/2009, 2009

Ziliak, J. P.,Kniesner, T. J.

The Effect of Income Taxation on Consumption and Labor Supply, Journal of Labor Economics, 23, pp. 769–796, 2005.



Anexă

A. ROLUL FRICȚIUNILOR LA NIVELUL PIEȚEI MUNCII

Serviciile de muncă sunt oferite producătorilor domestici de bunuri intermediare de către agențiile de plasare a forței de muncă, în interiorul cărora se iau deciziile specifice pieței muncii. Forța de muncă conține muncitori, oricare gospodărie având un număr suficient de mare de muncitori. Fiecare dintre aceştia începe perioada ca fiind angajat sau şomer în cadrul unei agenții, alternând între aceste două stări, dar rămânând parte a aceleiaşi agenții. Cele din urmă sunt distribuite uniform şi permanent între cohorte. Cât timp sunt şomeri, muncitorii nu îşi direcționează eforturile de căutare (undirected search), în timp ce angajații sunt separați de agenții exogen sau endogen (i.e. dacă productivitatea lor individuală este sub un anumit prag determinat endogen).

Figura A.1. O perioadă din activitatea unei agenții de plasare a forței de muncă

Figura A.1 prezintă evenimentele care au loc în perioada în cadrul unei agenții de plasare a forței de muncă care aparține cohortei cu Pentru a simplifica expunerea, figura este realizată pe baza ipotezei că agențiile aparținând cohortei renegociază salariile în perioada Dat fiind stocul de muncitori din perioada anterioară, noile angajări, ca urmare a recrutării de noi muncitori în perioada anterioară, şi separarea exogenă au loc la începutul perioadei Apoi, se produc şocurile agregate. Dacă agenția aparține cohortei salariul nou este determinat prin negociere atomistică de tip Nash în interiorul celor firme pentru

Este realizat stocul de muncitori din cadrul agenției pentru perioada următoare.

Angajați noi.Are loc separarea exogenă.

Şocurile agregate sunt

realizate.

Noul salariu este stabilit prin negociere de tip Nash în cadrul �rmelor aparținând 1/N agenții pentru următoarele N-1 perioade.

Şocurile idiosincratice

de productivitate sunt realizate.

Nivelul limită al productivității

este stabilit.

Au loc concedieri pentru angajații cu productivitate sub nivelul limită.

Posturile vacante sunt a�şate: are loc recrutarea de noi angajați pentru perioada t+1.

Latura intensivă este determinată.

Pe piața forței de muncă omogenă, oferta de forță de muncă întâlneşte cererea producătorilor de bunuri intermediare domestice.

Agenția de plasare a forței de muncă aparține cohortei j:

Salariile sunt indexate pentru muncitorii aparținând celor N-1 cohorte rămase.

nu

Perioada tCohorta j

j: 0, ..., N-1.

Perioada t-1

da

Posturile vacante sunt a�şate: are loc recrutarea de noi angajați pentru perioada t.

Perioada t+1

Adaptat pe baza Christiano et al. (2011)


Septembrie 2016

următoarele perioade. În caz contrar, în fiecare perioadă salariile pentru muncitorii aparținând celor cohorte rămase sunt indexate cu o combinație dintre rata inflației prețurilor de consum din perioada anterioară, ținta de inflație curentă şi (parțial) cu rata de creştere economică de echilibru. Odată setate salariile, şocurile idiosincratice de productivitate sunt realizate. Angajații cu productivitatea inferioară pragului determinat endogen sunt separați de agenții, în timp ce restul îşi continuă activitatea. La pasul următor, agențiile postează locurile vacante şi recrutează muncitori pentru perioada Ulterior, latura intensivă a ofertei de muncă este determinată în raport cu cererea provenită din partea producătorilor de bunuri intermediare domestice pe piața forței de muncă. În continuare, similar Christiano et al. (2011), evenimentele sunt prezentate în ordine inversă, deoarece problema de negociere internalizează evenimentele viitoare care au loc în cadrul perioadei.

Latura intensivă este determinată prin egalizarea pentru fiecare angajat a dizutilității induse de muncă, exprimată în termeni monetari (membrul drept al ecuației prezentate mai jos), cu beneficiul marginal revenit agenției (membrul stâng al ecuației prezentate mai jos), când orele prestate de un angajat cresc cu o unitate.

(A.1)

unde: este remunerația plătită de producătorii de bunuri intermediare domestice către agenție pentru o unitate de muncă; reprezintă numărul de ore lucrate la momentul de către un muncitor din cohorta

este productivitatea aşteptată a unui muncitor condiționată de faptul că acesta rămâne angajat ca urmare a procesului de separare endogenă.

La pasul anterior, pentru fiecare cohortă posturile vacante (sau o transformare monotonă a acestora) sunt alese astfel încât funcțiile valoare (value functions) aferente agențiilor sunt maximizate. Ecuația (A.2) de mai jos prezintă funcția valoare pentru o agenție de muncă din cohorta care renegociază salariul în perioada cu forța de muncă ulterioară separării exogene şi venirii noilor angajați după ce salariul a fost setat (i.e. este o valoare arbitrară a salariului).

(A.2)

unde: este un factor de indexare dat de ecuația (A.3); este o transformare monotonă a posturilor vacante dată de (A.4); este forța de muncă aferentă agenției la momentul care evoluează conform (A.6); sunt costurile de ajustare per post vacant; este salariul Nash corespunzător următoarei runde de negociere care va avea loc la momentul considerat ca fiind dat la momentul



(A.3)

(A.4)

unde: este probabilitatea ca un post vacant să fie ocupat; este un parametru care guvernează existența costurilor interne firmei sau de căutare aferente ajustării numărului de muncitori. Factorul de indexare este un produs al indexărilor anterioare cu o combinație dintre rata inflației prețurilor de consum din perioada anterioară, ținta de inflație curentă şi (parțial) cu rata de creştere economică de echilibru, cu:

(A.5)

De asemenea, forța de muncă pentru cohorta evoluează potrivit:

(A.6)

În ecuația (A.6), este rata de angajare a unei agenții care depinde de posturile vacante conform , iar este probabilitatea ca un muncitor dintr-o anumită agenție să îşi păstreze locul de muncă ca urmare a procesului de separare exogenă.

Ecuația (A.7) de mai jos reprezintă funcția valoare pentru un muncitor care a rămas angajat după ce a fost expus procesului de separare endogenă. Astfel, la momentul valoarea asociată poziției de muncitor dintr-o anumită agenție din cohorta este egală cu salariul primit la momentul minus dizutilitatea produsă de muncă (exprimată în termeni monetari) plus valoarea prezentă actualizată a funcției valoare din perioada următoare. Acest din urmă termen reprezintă suma ponderată a funcției valoare în caz că angajatul îşi păstrează postul ca urmare a procesului de separare endogenă, cât şi a celui de separare exogenă în perioada

şi a utilității derivate din calitatea de şomer, dacă acest fapt rezultă ca urmare a procesului de separare exogenă sau endogenă.

(A.7)

Funcția valoare aferentă şomajului este prezentată în ecuația (A.8). Aceasta reprezintă suma beneficiilor primite în calitate de şomer exprimate în termeni monetari, ajustate pentru eventualele taxe pe venit, şi valoarea prezentă actualizată a funcției valoare din perioada viitoare. Aceasta din urmă este suma, ponderată cu probabilitățile aferente, a utilității derivate din rămânerea în şomaj şi în perioada şi funcția valoare în caz că respectivul şomer îşi găseşte un loc de muncă cu o anumită agenție,

Acest din urmă termen, prezentat în ecuația (A.9), este suma funcțiilor


Septembrie 2016

valoare ale angajaților, (înainte de a fi separați în mod endogen), ajustate cu probabilitățile specifice cohortelor de a se potrivi cu o anumită agenție.

(A.8)

(A.9)

unde numărul total de potriviri (matches) este dat de şi evoluează conform (A.10).

(A.10)

Procesul de separare endogenă este modelat de Christiano et al. (2011) într-o manieră similară celei aferente antreprenorilor în cazul introducerii fricțiunilor financiar în modelul de bază. Astfel, fiecare angajat care face parte din forța de muncă aparținând unei agenții din cohorta experimentează un şoc de productivitate, extras din distribuția Dacă şocul este sub un anumit nivel limită, separarea se produce, angajatul rămânând cu agenția dacă şocul este peste nivelul limită.

Christiano et al. (2011) prezintă multiple moduri de determinare a valorii limită în cadrul unei agenții, bazate pe ponderi diferite acordate surplusurilor agenției şi angajaților din cadrul acesteia, în procesul de negociere. Deoarece am estimat modelul acordând ponderea totală surplusului aferent agenției, doar această variantă este prezentată aici, cititorul fiind îndrumat să consulte Christiano et al. (2011) pentru detalii.

Surplusul agenției, definit de ecuația (A.2) , este liniar în raport cu forța de muncă asociată acesteia, cea din urmă fiind presupusă, din motive simplificatoare, a aparține cohortei 0. poate fi rescrisă ca unde reprezintă surplusul per angajat şi este dat de:

(A.11)

unde:

(A.12)

Astfel, pentru cohorta 0, când doar surplusul angajatorului este luat în considerare, este ales să maximizeze , care, date fiind ecuațiile anterioare, poate fi

rescris ca:

(A.13)

cu condiția de ordinul I asociată

(A.14)



Problema de negociere de tip Nash, al doilea pas în procesul descris în Figura A.1, după ce procesul de separare exogenă şi noile recrutări au avut loc, este rezolvată prin maximizarea surplusurilor agențiilor şi a angajaților, ponderate cu puterea lor de negociere, cu reprezentând salariul rezultat.

(A.15)

unde este puterea de negociere a muncitorului şi este cea a agenției. Probleme similare celei prezentate mai sus sunt valide şi pentru agențiile şi muncitorii acestora care aparțin altor cohorte decât cea considerată aici (0).

Relativ la modelul standard pentru o economie mică şi deschisă, constrângerea agregată de resurse prezentată în Secțiunea 1.8 este modificată pentru a reflecta prezența costurilor de plasare a posturilor vacante, exprimate în termeni de bunuri intermediare domestice.

B. CONDIȚII DE ECHILIBRU

B.1. Echilibrul sectorului financiar

Condițiile de echilibru pentru depozite:

(B.1)

(B.2)

Condițiile de echilibru pentru creditele luate de antreprenori de la bănci:

B.2. Variabilele agregate și alte condiții de echilibru

Avuția netă agregată este definită ca:

(B.3)

iar creditele totale către antreprenori, exprimate în monedă domestică, sunt date de:


Septembrie 2016

(B.4)

Stocul total de capital fizic este definit ca:

(B.5)

Levierul la nivel agregat este dat de:

(B.6)

Echilibrul de pe piața capitalului închiriat implică

(B.7)

şi

(B.8)

Transferurile totale de la gospodării către cele două tipuri de antreprenori sunt date de:

B.3. Variabilele externe agregate şi cursul de schimb

Dată fiind forma modelată a sectorului extern, următoarele variabile trebuie specificate, fiind ponderea comerțului exterior cu bunuri şi servicii realizat de agenții domestici în EUR şi în USD:

▪ output-ul extern efectiv, variabilă care apare în ecuația aferentă cererii externe pentru exporturile domestice (ale României) de bunuri şi servicii, adică relația (50):

(B.9)

▪ rata inflației străine efective, definită ca:

(B.10)

▪ rata dobânzii străine efective:

(B.11)

▪ cursul de schimb real efectiv:

(B.12)



În modelul de față, comerțul cu active şi/sau datorii financiare se desfăşoară exclusiv în monedă domestică şi EUR. Implicit, ecuația parității neacoperite a ratelor dobânzii pentru economia domestică este exprimată în termenii acestor două monede. Cursul de schimb USD/EUR este determinat în afara economiei domestice, aşa cum am arătat mai sus. Implicit, cursul de schimb al monedei locale în raport cu USD este determinat din cotațiile încrucişate (cross).

B.4. Sectorul extern

Curbele de cerere agregată:

(B.13)

(B.14)

Curbele Phillips:

(B.15)

(B.16)

Regulile de tip Taylor:

(B.17)

(B.18)


Septembrie 2016

Paritatea neacoperită a ratelor dobânzilor (UIP, uncovered interest rate parity):

(B.19)

Cursul de schimb real USD/EUR este definit ca:

(B.20)

Prețul petrolului în termeni reali:

(B.21)

unde:

(B.22)

C. ECUAȚIILE DE MĂSURĂ ŞI FILTRAREA CONSISTENTĂ A MODELULUI

Traiectoria de creştere echilibrată (BGP, balanced growth path) a modelului este asigurată de trendul agregat , care este o combinație între tehnologia specifică investițiilor şi cea neutră (vezi Subsecțiunea C.3). Însă, în cazul economiilor emergente variabilele observabile prezintă de obicei rate de creştere specifice, astfel încât abordarea pe baza traiectoriei de creştere echilibrată este inconsistentă, atât în termeni nominal, cât şi reali, cu datele actuale. Pentru a implementa trenduri diferite în cadrul modelului, urmăm abordarea din Argov et al. (2012) pentru filtrarea consistentă a modelului, utilizată în construcția MOISE, modelul DSGE dezvoltat pentru economia Israelului. Procedura multivariată nu necesită o filtrare prealabilă a datelor (e.g. scăderea mediei), iar trendurile excedentare ale fiecărei variabile în raport cu trendul comun implicit modelului sunt extrase într-un mod consistent în procesul de estimare a modelului. Trendurile excedentare sunt specificate în ecuațiile de măsură care relaționează variabilele endogene cu cele observabile. Din punct de vedere tehnic, aceste componente pot fi interpretate ca erori de măsură de medie nenulă şi autocorelate. Pentru variabilele observabile fără trenduri excedentare, specificăm erori de măsură standard care urmează procese de tip zgomot alb.

C.1. Variabilele domestice

Ecuația de măsură pentru ținta de inflație şi trendul excedentar corespunzător sunt:

(C.1)

(C.2)



Trendul excedentar urmează un proces autoregresiv de ordinul I, determinând o valoare la echilibru egală cu deviația mediei din date a țintei de inflație de la echilibrul implicit al modelului . În cele ce urmează, sunt interpretate ca inovații aplicate componentelor de trenduri excedentare (sau, din punct de vedere tehnic, ca inovații aplicate erorilor de măsură).

Trendurile excedentare ale celorlalte rate ale inflației observabile față de cele implicite ale modelului sunt specificate ca sumă dintre trendul excedentar al țintei de inflație şi un trend excedentar specific, ultimul explicând diferența dintre media din date a fiecărei variabile şi media aferentă țintei de inflație.

Inflația deflatorului PIB este relaționată cu corespondentul acesteia din model utilizând următoarea specificație:

(C.3)

(C.4)

Trendul inflației deflatorului PIB are două componente, şi anume trendul excedentar al țintei de inflație din (C.2) şi un termen specific prezentat în (C.4), ultimul fiind dat la echilibru de diferența dintre media din date a inflației deflatorului şi media din date a țintei Ecuațiile corespunzătoare aferente celorlalți indici de preț sunt similare:

(C.5)

(C.6)

unde Sunt trei excepţii de la expresiile de mai sus, motivate de anumite particularităţi descrise în continuare. În primul rând, pentru preţurile administrate construim trendul excedentar ca reziduu, date fiind trendurile specifice ale ratelor inflaţiei aferente consumului total şi consumului CORE1:

(C.7)

În al doilea rând, ecuația de măsură a ratei inflației pentru bunurile exportate este uşor diferită de celelalte, dată fiind ipoteza stabilirii prețurilor în moneda pieței pe care bunurile sunt desfăcute (local currency pricing) (în model prețurile de export sunt exprimate în monedă străină, în timp ce deflatorul măsurat în date este exprimat în monedă locală):

(C.8)


Septembrie 2016

În al treilea rând, rata inflației prețurilor bunurilor de investiții procurate pentru majorarea stocului de capital fizic (componenta de formare brută de capital fix a PIB,

) este afectată de prezența trendului specific investițiilor51:

(C.9)

Ecuațiile de măsură şi trendurile specifice pentru cantitățile reale sunt definite echivalent. Trendul comun determinat de traiectoria de creştere echilibrată, este relaționat cu datele aferente PIB real:

(C.10)

Componentele PIB conțin trenduri specifice excedentare peste sau sub trendul aferent PIB, Trendurile specifice sunt modelate ca procese AR(1) cu echilibrul calibrat la deviația ratei medii de creştere a componentei de la cea a PIB Deoarece volumul investițiilor este afectat şi de şocul specific ecuația de măsură şi cea pentru trendul excedentar sunt:

(C.11)

(C.12)

Pentru celelalte componente relațiile corespunzătoare sunt date de:

(C.13)

(C.14)

unde Este important de notat că trendul specific este comun celor trei tipuri de importuri, deoarece în termeni de volume observăm doar importurile agregate. Singura excepție de la formulele de mai sus se referă la trendul excedentar al consumului guvernamental care este calculat ca reziduu, astfel încât suma ponderată a trendurilor excedentare ale componentelor PIB să fie nulă, similar Argov et al. (2012):

(C.15)

unde ponderile sunt egale cu ponderile nominale la echilibru ale componentei în PIB, similar ecuației (102).

Ecuațiile de măsură rămase nu conțin trenduri specifice şi sunt prezentate în continuare. Datele observabile pentru ponderea discrepanței statistice în PIB, ponderea variației stocurilor în formarea brută de capital fix şi ponderea în PIB a transferurilor din străinătate (deviații de la medie) sunt relaționate cu măsurile corespunzătoare din model astfel:

51 Şocul cu rădăcină unitară (cu drift) care surprinde declinul prețurilor relative ale bunurilor de investiții, poate face redundantă introducerea conceptului de trend excedentar în cazul volumului şi ratei inflației aferente investițiilor atunci când modelul este relaționat la date observabile. Acest element necesită atenție sporită în cadrul estimării modelului.



(C.16)

unde

Ecuațiile de măsură pentru variabilele financiare, care sunt toate exprimate în deviații de la medii, cu excepția ratei dobânzii, sunt:

(C.17)

(C.18)

(C.19)

(C.20)

unde ecuațiile din model pentru spread-uri sunt definite în (78) şi (79), şi reprezintă variația logaritmică a cursului de schimb nominal RON/EUR. Singura variabilă pentru care nu folosim eroare de măsură este rata dobânzii de politică monetară.

În ceea ce priveşte orele lucrate şi rata şomajului, folosim date observate exprimate în prima diferența şi în deviații de la medii:

(C.21)

(C.22)

Variația observată (deviații de la medie) a salariului nominal este pusă în relație cu salariul Nash negociat calculat ca medie ponderată cu nivelul ocupării între cohorte,

(C.23)

Există un set suplimentar de serii de date (eventual exprimate în deviații de la medii) referitoare la piața financiară şi piața muncii care pot fi folosite ca variabile observabile pentru estimarea modelului. Printre acestea menționăm: variația locurilor de muncă vacante, variația averii nete reale, variația volumului de credite noi acordate societăților nefinanciare în monedă domestică exprimate în termeni reali şi variația volumului de credite noi acordate societăților nefinanciare în monedă străină exprimate în monedă domestică şi în termeni reali52.

(C.24)

(C.25)

52 În alegerea corespondentului din model pentru creditele noi acordate societăților nefinanciare, doar împrumuturile cerute de antreprenori sunt considerate. O versiune alternativă ar fi să se adauge la creditele luate de antreprenori în monedă domestică şi creditele luate de producătorii de bunuri intermediare şi exportatori în cadrul canalului capitalului de lucru, iar cele luate de importatorii de bunuri de consum, de investiții şi de export ar fi adăugate la volumul de credite luate în monedă străină.


Septembrie 2016

(C.26)

(C.27)

unde reprezintă măsura din model pentru locurile de muncă vacante la nivelul tuturor cohortelor. Pentru lista variabilelor observabile folosite în estimare, a se vedea Tabelul 1.

C.2. Variabilele externe

Având în vedere atât caracterul exogen al blocului aferent sectorului extern relativ la cel al economiei domestice, cât şi faptul că abordarea cu trenduri specifice magnifică dimensiunea şi aşa sporită a vectorului de parametri estimați, în contextul unui eşantion de date relativ scurt, am ales să estimăm sectorul extern în afara modelului principal. Ținând cont de faptul că în date variabilele externe au rate de creştere diferite de cele implicite ale modelului, extindem procedura de trenduri specifice şi la nivelul acestor variabile, incluzându-le în estimarea sectorului extern.

Ecuațiile de măsură şi cele pentru trendurile excedentare ale ratelor inflației şi ratelor dobânzii din zona euro şi SUA sunt:

(C.28)

(C.29)

(C.30)

(C.31)

unde Din nou, trendurile excedentare țin cont de valorile de echilibru din cadrul modelului ( şi ; acestea sunt egale pentru cele două economii străine) mai mari decât mediile din date ( şi ). Cursul de schimb nominal USD/EUR şi prețului petrolului în USD sunt relaționate cu modelul utilizând:

(C.32)

(C.33)

(C.34)

(C.35)

În cazul output-ului pentru economiile străine (zona euro şi SUA, ultima fiind proxy pentru restul lumii) folosim o abordare diferită. Atunci când estimăm separat modelul



extern avem nevoie de deviațiile PIB (output gap). Astfel, am folosit deviațiile PIB real (interpolate la frecvență trimestrială) pentru zona euro şi SUA rezultate din Prognoza de Toamnă 2014 a Comisiei Europene. Ecuațiile de măsură pentru PIB străine folosite în estimarea sectorului extern în afara modelului principal sunt:

(C.36)

unde

C.3. Staționarizarea variabilelor

Scalarea variabilelor în prezența unui şoc tehnologic neutru şi a unui şoc cu rădăcină unitară specific investițiilor este descrisă mai jos. Similar Christiano et al. (2011), şocul tehnologic neutru este şi rata de creştere a acestuia este

(C.37)

De asemenea, există un şoc tehnologic specific investițiilor, care este un şoc cu rădăcină unitară (cu drift) utilizat în acumularea capitalului fizic cumpărat de fiecare tip de antreprenori.

Trendul agregat este definit ca o combinație dintre şocurile tehnologice neutru şi cel specific investițiilor:

(C.38)

(C.39)

Date fiind definițiile de mai sus, staționarizarea variabilelor (în principal a celor afectate de introducerea unui trend suplimentar specific investițiilor) este prezentată mai jos. Pentru cele care nu sunt menționate, staționarizarea este identică celei din Christiano et al. (2011).

C.4. Revizuirile datelor

Incertitudinea asociată variabilelor observabile devine evidentă atunci când se analizează magnitudinile revizuirilor operate de Institutul Național de Statistică (INS) asupra datelor trimestriale ajustate sezonier din Conturile Naționale. În Figura C.1 (volume) şi C.2 (deflatori) prezentăm seriile aferente a trei comunicate (octombrie


Septembrie 2016

2014, octombrie 2013 şi octombrie 2012) pentru datele PIB şi componentele PIB. Revizuirile considerabile, în particular pentru perioada crizei, sugerează o încredere redusă a seriilor publicate şi nevoia utilizării erorilor de măsură în vederea modelării datelor din Conturile Naționale.

Figura C.1. Revizuirile datelor pentru trei comunicate, variații trimestriale, procente, volume

2007:1 2008:1 2009:1 2010:1 2011:1 2012:1 2013:1 2014:1

-4

-2

0

2

PIB

2007:1 2008:1 2009:1 2010:1 2011:1 2012:1 2013:1 2014:1

-10

-5

0

5

Consum privat

2007:1 2008:1 2009:1 2010:1 2011:1 2012:1 2013:1 2014:1

-30

-20

-10

0

FBCF

2007:1 2008:1 2009:1 2010:1 2011:1 2012:1 2013:1 2014:1

-20

0

20

40

Consum guvernamental

2007:1 2008:1 2009:1 2010:1 2011:1 2012:1 2013:1 2014:1

-10

-5

0

5

10

Exporturi

2007:1 2008:1 2009:1 2010:1 2011:1 2012:1 2013:1 2014:1

-10

-5

0

5

10

Importuri

OCT 2014 OCT 2013 OCT 2012



Figura C.2. Revizuirile datelor pentru trei comunicate, variații trimestriale anualizate, procente, deflatori

Nalban (2015) analizează tiparul revizuirilor trecute pentru a cuantifica PIB „adevărat“ (net de potențiale revizuiri) şi incertitudinea asociată acestuia. Rezultatele arată că tiparul revizuirilor seriilor aferente economiei României nu respectă întotdeauna ipotezele modelului, deoarece uneori sunt revizuite şi observațiile din trecutul mai îndepărtat, nu doar cele recente (aşa cum se vede şi în figurile C.1 şi C.2). Mai mult, revizuirile prezintă efecte zgomot (noise effects), semnalând evidențe semnificative în favoarea ipotezei privind prezența erorilor de măsură aleatoare în comunicatele oficiale. Chiar dacă existența erorilor sistematice nu a fost semnalată (i.e. în medie

2007:1 2008:1 2009:1 2010:1 2011:1 2012:1 2013:1 2014:1

-30

-20

-10

0

10

20De�ator PIB

2007:1 2008:1 2009:1 2010:1 2011:1 2012:1 2013:1 2014:1

-20

0

20

De�ator consum privat

2007:1 2008:1 2009:1 2010:1 2011:1 2012:1 2013:1 2014:1

-40

-20

0

20

De�ator FBCF

2007:1 2008:1 2009:1 2010:1 2011:1 2012:1 2013:1 2014:1

-40

-20

0

20

40

60

80

De�ator consum guvernamental

2007:1 2008:1 2009:1 2010:1 2011:1 2012:1 2013:1 2014:1

-20

0

20

40

De�ator exporturi

2007:1 2008:1 2009:1 2010:1 2011:1 2012:1 2013:1 2014:1

-20

0

20

40

De�ator importuri

OCT 2014 OCT 2013 OCT 2012


Septembrie 2016

revizuirile sunt nule), varianța estimată a erorii de măsură este de trei ori mai mare relativ la datele pentru Marea Britania şi SUA, sugerând o incertitudine sporită asociată seriilor de timp pentru România.

D. ESTIMAREA SECTORULUI EXTERN

Aşa cum am menționat anterior şi am descris detaliat în Secțiunea 1.7, estimarea sectorului extern este realizată în afara modelului principal. Având în vedere acest ultim aspect, caracterul semistructural al modelului pentru sectorul extern şi, implicit, numărul relativ ridicat de parametri de estimat, am decis să utilizăm un eşantion care cuprinde un interval de timp mai lung comparativ cu cel utilizat pentru economia României, ținând cont şi de disponibilitatea datelor pentru zona euro şi SUA. Seriile de timp folosite în estimare cuprind perioada T2 1995 – T3 2014 şi sunt descrise în Tabelul D.2 şi reprezentate grafic în Figura D.1.

Atunci când relaționăm datele statistice cu structura modelului extern, ținem cont de faptul că seriile observabile au rate de creştere diferite de cele aferente modelului domestic. Astfel, extindem abordarea cu trendurile specifice şi în cazul variabilelor externe. Ecuațiile de măsură utilizate sunt cele prezentate în Secțiunea C.2.

Parametrii estimați şi abaterile standard ale şocurilor sunt prezentate în tabelele D.3 şi D.4.

Similar modelului principal, am folosit procedura de distribuții a priori endogene dezvoltată în Christiano et al. (2011) în procesul de estimare a modelului extern. Tabelul D.1 prezintă mediile şi abaterile standard din date, precum şi cele generate de model. În timp ce trendurile specifice asigură o aproximare perfectă a mediilor seriilor utilizate (cu excepția deviațiilor PIB, pentru care componentele de trenduri excedentare nu sunt specificate), distribuțiile a priori endogene contribuie într-un mod remarcabil la aproximarea variabilității seriilor, măsurată prin intermediul abaterilor standard (inclusiv a prețului petrolului, pentru care menționăm o incertitudine ridicată asociată măsurării).

Tabel D.1. Sectorul extern: momentele din date şi din model (procente)

Sectorul extern: T2 1995 - T3 2014

Variabila Explicația Medii Dev. std. Incertitudinea

asociată eşantionuluiDate Model Date Model

Zona euro

100* Deviația PIB -0,2 0 1,8 1,5 0,6

400* Inflația 1,9 1,9 1,2 1,2 0,3

400* Rata dobânzii 2,9 2,9 1,8 1,5 0,6

SUA

100* Deviația PIB -0,2 0 1,4 1,3 0,5

400* Inflația 2,3 2,3 2,0 2,1 2,0

400* Rata dobânzii 2,9 2,9 2,3 2,0 0,6

100* Cursul de schimb USD/EUR 0,1 0,1 4,1 3,9 2,6

400* Inflația prețului petrolului 8,9 8,9 53,9 49,0 1 021,9



Tabel D.2. Seriile folosite în estimarea sectorului extern: T2 1995- T3 2014

Descriere Detalii Sursa datelor

primare

Rata inflației, zona euro IAPC, rată trimestrială BCE

Rata inflației, SUA IPC, rată trimestrială FRED

Rata dobânzii, zona euro Euribor 3M Eurostat

Rata dobânzii, SUA Rata dobânzii fondurilor federale FRED

Diferență logaritmică

Cursul de schimb nominal USD/EUR Cursul de schimb nominal USD/EUR BNR

Variația prețului petrolului Prețul petrolului Brent, USD/baril EIANiveluri logaritmice filtrate (deviații PIB)

PIB, zona euro Interpolat din date anuale CE

PIB, SUA Interpolat din date anuale CE

Figura D.1. Seriile observate şi trendurile estimate în cadrul modelului: sectorul extern

T1 20

00

T1 20

05

T1 20

10

T1 20

00

T1 20

05

T1 20

10

T1 19

95

T1 19

95

-6

-4

-2

0

2

4Deviație PIB ZE

Gap HP Gap HP �ltrat-6

-4

-2

0

2

4Deviație PIB SUA

Gap HP Gap HP �ltrat

T1 20

00

T1 20

05

T1 20

10

T1 20

00

T1 20

05

T1 20

10

-2

0

2

4In�ație ZE

-5

0

5In�ație SUA

DateTrend model

DateTrend model

T1 20

00

T1 20

05

T1 20

10

T1 20

00

T1 20

05

T1 20

10

DateTrend model

DateTrend model

2

4

6

Rata dobânzii ZE

0

2

4

6Rata dobânzii SUA

T1 20

00

T1 20

05

T1 20

10

T1 20

00

T1 20

05

T1 20

10

DateTrend model

DateTrend model

-200

-100

0

100In�ație petrol

-10

-5

0

5

Curs USD/EUR


Septembrie 2016

Tabel D.3. Parametrii estimați: sectorul extern*

Parametru A priori A posteriori

Distr. Medie d.s./d.o.f. Medie d.s.

Curba cererii agregate, zona euro

0,4 0,05 0,504 0,025

0,1 0,025 0,095 0,024

0,05 0,01 0,020 0,004

0,025 0,01 0,078 0,012

Inv- 0,25 2 0,262 0,036

Curba Phillips, zona euro

0,3 0,1 0,052 0,020

0,1 0,015 0,047 0,006

0,025 0,015 0,012 0,005

0,005 0,001 0,004 0,001

0,005 0,001 0,003 0,001

Inv- 0,25 2 0,143 0,017

Regula Taylor, zona euro

0,7 0,01 0,845 0,024

0,125 0,05 0,127 0,035

1,7 0,15 1,690 0,148

Inv- 1,5 2 0,485 0,100

Curba cererii agregate, SUA

0,4 0,05 0,432 0,030

0,1 0,025 0,120 0,027

0,025 0,01 0,016 0,004

0,01 0,005 0,009 0,004

Inv- 0,25 2 0,215 0,040

Curba Phillips, SUA

0,3 0,1 0,072 0,026

0,1 0,015 0,078 0,011

0,05 0,015 0,054 0,012

0,005 0,001 0,006 0,001

0,005 0,001 0,004 0,001

Inv- 0,5 2 0,322 0,036

Regula Taylor, SUA

0,7 0,1 0,912 0,018

0,125 0,05 0,166 0,053

1,5 0,15 1,432 0,143

Inv- 2,5 2 0,666 0,116

Paritatea neacoperită a ratelor dobânzii

0,65 0,1 0,427 0,038

Inv- 1 2 1,944 0,133

Prețul petrolului în USD

0,7 0,15 0,313 0,075

0 0,1 0,335 0,078

Inv- 0,5 2 0,821 0,077

* Pe baza unui lanț Metropolis de 400 000 simulări, după eliminarea a 200 000 simulări



Tabel D.4. Parametrii estimați: sectorul extern, trenduri excedentare*

Parametru A priori A posteriori

Distr. Medie d.s./d.o.f. Medie d.s.

Coeficienții autoregresivi

0,8 0,05 0,889 0,026

0,8 0,05 0,928 0,011

0,8 0,05 0,754 0,049

0,8 0,05 0,758 0,052

0,5 0,15 0,725 0,063

0,5 0,15 0,741 0,079

Deviațiile standard

Inv- 10 0,533 0,014

Inv- 10 0,719 0,019

Inv- 10 0,285 0,044

Inv- 10 0,513 0,085

Inv- 10 1,321 0,038

Inv- 10 17,661 0,523

Inv- 10 0,165 0,029

Inv- 10 0,194 0,039



Septembrie 2016

E. PARAMETRII ESTIMAȚI – TRENDURI EXCEDENTARE

Tabel E.1. Parametrii autoregresivi şi deviațiile standard – trenduri excedentare*

ParametruA priori A posteriori

Distr. Medie d.s. Medie d.s. 10% 90%

0,1 0,025 0,104 0,026 0,060 0,144

0,15 0,05 0,103 0,035 0,046 0,159

0,15 0,05 0,112 0,037 0,050 0,169

0,15 0,05 0,112 0,037 0,052 0,169

0,15 0,05 0,106 0,037 0,045 0,164

0,15 0,05 0,130 0,043 0,059 0,197

0,15 0,05 0,136 0,045 0,063 0,208

0,15 0,05 0,142 0,048 0,066 0,221

0,15 0,05 0,160 0,052 0,074 0,241

0,15 0,05 0,173 0,056 0,081 0,263

0,15 0,05 0,131 0,043 0,062 0,198

ParametruA priori A posteriori

Distr. Medie d.o.f. Medie d.s. 10% 90%

Inv- 0,35 100 0,338 0,023 0,299 0,375

Inv- 2,25 100 4,197 0,254 3,784 4,624

Inv- 0,96 100 0,797 0,036 0,740 0,856

Inv- 1,05 100 0,803 0,034 0,750 0,860

Inv- 1,55 100 1,533 0,087 1,393 1,675

Inv- 5,78 100 13,40 1,026 11,66 15,04

Inv- 4,56 100 5,488 0,425 4,769 6,171

Inv- 4,29 100 4,652 0,370 4,044 5,255

Inv- 0,36 100 0,440 0,041 0,374 0,506

Inv- 0,68 100 0,716 0,056 0,625 0,806

Inv- 2,45 100 2,831 0,218 2,472 3,184

Inv- 1,90 100 1,651 0,148 1,410 1,890

Inv- 1,38 100 1,928 0,146 1,689 2,164

Inv- 4,36 100 4,694 1,185 2,870 6,469

Inv- 5,62 100 7,602 0,590 6,635 8,585

Inv- 2,65 100 3,001 0,276 2,541 3,440

Inv- 1,00 100 1,295 0,103 1,128 1,469

Inv- 0,35 100 0,344 0,024 0,306 0,382

Inv- 1,31 100 1,608 0,138 1,376 1,828

Inv- 0,62 100 0,969 0,078 0,841 1,091




F. DISTRIBUȚIILE A PRIORI ŞI A POSTERIORI53

F.1. Sectorul domestic

53 Roz: distribuții a priori, albastru: distribuții a posteriori, verde punctat: modul a posteriori.

0,2 0,4 0,60

5

10

15

SE_data_ydi�U_eps

0,4 0,6 0,8 10

2

4

6

8

SE_data_cdi�U_eps

2 3 40

1

2

SE_data_idi�U_eps

1 1,5 2 2,50

1

2

3

4

SE_data_xdi�U_eps

1,5 2 2,5 30

1

2

3

SE_data_impdi�U_eps

0 5 100

0,1

0,2

0,3

0,4

SE_data_ft_gdpU_eps

0,3 0,4 0,50

5

10

15

SE_data_dlcpitarU_eps

2 3 4 50

1

2

SE_data_pidU_eps

0,6 0,8 10

5

10

SE_data_picU_eps

5 10 15 200

0,5

1

SE_data_piiU_eps

3 4 5 6 70

0,5

1

SE_data_pimU_eps

4 6 80

0,5

1

SE_data_pixU_eps

0,6 0,8 1 1,20

5

10

SE_data_picore1U_eps

1,2 1,4 1,6 1,8 20

1

2

3

4

SE_data_piadmU_eps

1 1,5 20

2

4

6

SE_data_sleveldi�U_eps


Septembrie 2016

0,5 1 1,50

5

10

15

SE_ft_eps

0 1 2 30

2

4

SE_taud_eps

0 1 2 30

2

4

SE_taux_eps

0 1 2 30

1

2

SE_taumc_eps

0 1 2 30

2

4

6

SE_taumi_eps

1 2 30

0,5

1

1,5

2

SE_taumx_eps

0 5 100

0,5

1

1,5

2

SE_taumoil_eps

1 2 30

20

40

60

80SE_adm_eps

0 1 2 30

1

2

3

SE_gamma_eps_FC

5 10 15 200

0,5

1

SE_data_piiU_eps

3 4 5 6 70

0,5

1

SE_data_pimU_eps

4 6 80

0,5

1

SE_data_pixU_eps

0,6 0,8 1 1,20

5

10

SE_data_picore1U_eps

1,2 1,4 1,6 1,8 20

1

2

3

4

SE_data_piadmU_eps

1 1,5 20

2

4

6

SE_data_sleveldi�U_eps

4 6 8 100

0,5

1

SE_data_spreaddi�U_eps_DC

2 3 40

0,5

1

1,5

2

SE_data_spreaddi�U_eps_FC

0,5 1 1,50

5

10SE_data_wdi�U_eps

0,3 0,4 0,50

5

10

15

SE_data_Hdi�U_eps

1 1,5 2 2,50

1

2

3

4

SE_data_unempdi�U_eps

0 0,5 1 1,50

5

10

15

20

SE_muz_eps

1 2 30

1

2

3

4

SE_epsilon_eps

0,5 1 1,50

10

20

30

SE_Upsilon_eps

0,5 1 1,50

5

10

SE_zetac_eps

0 0,5 1 1,50

2

4

SE_zetah_eps

0,5 1 1,50

2

4

6

SE_phitilde_eps

0,5 1 1,50

5

10

15

SE_epsR_eps



1 2 30

1

2

0,5 1 1,5 2 2,50

1

2

3

SE_pitarget_eps

0,2 0,4 0,6 0,80

2

4

6

8

0,2 0,4 0,6 0,80

5

10

0,2 0,4 0,6 0,8 10

2

4

ximc

0,4 0,6 0,8 10

2

4

6

0,2 0,4 0,60

2

4

6

SE_gamma_eps_DC

xix

ximx

0 0,5 10

2

4

xioil

0,2 0,4 0,6 0,80

2

4

6

xid

ximi

xic

0,5 1 1,50

5

10

15

SE_ft_eps

0 1 2 30

2

4

SE_taud_eps

0 1 2 30

2

4

SE_taux_eps

0 1 2 30

1

2

SE_taumc_eps

0 1 2 30

2

4

6

SE_taumi_eps

1 2 30

0,5

1

1,5

2

SE_taumx_eps

0 5 100

0,5

1

1,5

2

SE_taumoil_eps

1 2 30

20

40

60

80SE_adm_eps

0 1 2 30

1

2

3

SE_gamma_eps_FC


Septembrie 2016

0 0,2 0,4 0,60

2

4

6

work_cap_para

0 0,1 0,20

5

10

15

v1adm

0 0,2 0,40

2

4

6

8

v2adm

0 0,5 1 1,50

1

2

3

sigmaLScaled

0 0,2 0,4 0,6 0,80

2

4

6

b

0 0,2 0,4 0,6 0,80

20

40

60

80

SppScaled

0 0,5 1 1,50

1

2

3

sigmaa_DC

0 0,5 10

2

4

sigmaa_FC

0,7 0,8 0,90

5

10

15

20

rhoR

0,6 0,8 10

5

10

xiadm

0 0,2 0,4 0,6 0,80

1

2

3

4

kappad

0 0,5 10

1

2

3

4

kappax

0 0,5 10

1

2

3

4

kappamc

0 0,5 10

1

2

3

4

kappami

0 0,5 10

1

2

3

4

kappamx

0 0,5 10

1

2

3

4

kappaoil

0 0,2 0,4 0,60

2

4

6

kappac

0 0,2 0,4 0,6 0,80

1

2

3

4

kappaw



1,5 2 2,50

2

4

rpi

0,05 0,1 0,150

10

20

30

40

ry

1 1,5 20

2

4

etax

1 1,2 1,4 1,6 1,80

2

4

etac

1 1,5 20

1

2

3

4

etai

1,2 1,4 1,6 1,8 2 2,20

1

2

3

4

etaf

0 2 4 60

0,2

0,4

0,6

0,8

eta_k

0 0,2 0,40

5

10eta_o

0,2 0,4 0,60

5

10

mu_DC

0 0,2 0,4 0,60

2

4

6

work_cap_para

0 0,1 0,20

5

10

15

v1adm

0 0,2 0,40

2

4

6

8

v2adm

0 0,5 1 1,50

1

2

3

sigmaLScaled

0 0,2 0,4 0,6 0,80

2

4

6

b

0 0,2 0,4 0,6 0,80

20

40

60

80

SppScaled

0 0,5 1 1,50

1

2

3

sigmaa_DC

0 0,5 10

2

4

sigmaa_FC

0,7 0,8 0,90

5

10

15

20

rhoR

0,2 0,4 0,6 0,80

2

4

6

mu_FC

0,1 0,2 0,30

5

10

15

20

0,2 0,4 0,6 0,80

2

4

6

8

bshare

0 0,1 0,2 0,30

5

10

BigFPercent

0,85 0,9 0,950

10

20

30

40

0,2 0,4 0,6 0,8 10

2

4

6

rhoepsilon

0,2 0,4 0,6 0,8 10

2

4

6

rhoUpsilon

0,4 0,6 0,80

2

4

6

8

recruitsharePercent

rhomuz

rhozetac

0,4 0,6 0,8 10

2

4

6

rhozetah


Septembrie 2016

0,2 0,4 0,6 0,80

2

4

6

mu_FC

0,1 0,2 0,30

5

10

15

20

0,2 0,4 0,6 0,80

2

4

6

8

bshare

0 0,1 0,2 0,30

5

10

BigFPercent

0,85 0,9 0,950

10

20

30

40

0,2 0,4 0,6 0,8 10

2

4

6

rhoepsilon

0,2 0,4 0,6 0,8 10

2

4

6

rhoUpsilon

0,4 0,6 0,80

2

4

6

8

recruitsharePercent

rhomuz

rhozetac

0,4 0,6 0,8 10

2

4

6

rhozetah

0,4 0,6 0,8 10

2

4

6

8

rhophitilde

0,2 0,4 0,6 0,8 10

2

4

6

rhogamma_FC

0,4 0,6 0,8 10

2

4

6

rhogamma_DC

0 0,2 0,4 0,6 0,80

1

2

3

4

rhotaux

0 0,5 10

1

2

3

4

rhotaumc

0 0,5 10

1

2

3

4

rhotaumi

0 0,2 0,4 0,6 0,80

2

4

rhotaumx

0 0,5 10

1

2

3

4

rhotaud

0 0,5 10

1

2

3

4

rhotaumoil



0 0,1 0,2 0,30

5

10

rho_pic_ME

0 0,1 0,2 0,30

5

10

rho_pii_ME

0 0,2 0,40

5

10rho_pix_ME

0 0,2 0,40

2

4

6

8

rho_pim_ME

0 0,1 0,2 0,30

5

10

rho_picore1_ME

0 0,2 0,4 0,60

2

4

6

rhoadmshock

0,7 0,8 0,9 10

5

10

15

rhopi

0 0,5 10

1

2

3

4

rho_ft

0 0,2 0,40

2

4

6

8

rho_cdi�_ME

0 0,2 0,40

2

4

6

8

rho_idi�_ME

0 0,2 0,40

2

4

6

8

rho_xdi�_ME

0 0,2 0,40

5

10

rho_impdi�_ME

0 0,1 0,2 0,30

5

10

15

rho_dlcpitar_ME

0 0,1 0,2 0,30

5

10

rho_pid_ME


Septembrie 2016

F.2. Sectorul extern

0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,40

5

10

SE_ystar_eur_eps

0

10

20

SE_pistar_eur_eps

0

1

2

3

4

SE_Rstar_eur_eps

0

5

10

SE_ystar_usd_eps

0

5

10

SE_pistar_usd_eps

0

1

2

3

SE_Rstar_usd_eps

0

1

2

3

SE_uip_eps

0

2

4

SE_poil_usd_eps

0

5

10

15

SE_data_ystar_eur_eps

0 2 4 6 8

0 0,5 1

1 2 3 4 5 0,5 1 1,5 2 2,5 0 0,2 0,4

0,5 1 1,5 2 2,5 2 4 6 8 10 12 14

0

5

10

15

20

SE_data_Rstar_usd_eps

0

5

10

15

is1_bl

0

5

10

15

is1_r

0,6 0,7 0,8 0,3 0,4 0,5 0,6 0 0,1 0,2

0

5

10

SE_data_slevel_usdeur_eps

0

0,2

0,4

0,6

0,8

SE_data_pioil_usd_eps

0

10

20

30

SE_data_Rstar_eur_eps

1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 16 18 20 0,45 0,5 0,55 0,6

0

5

10

SE_data_pistar_eur_eps

0

5

10

SE_data_ystar_usd_eps

0

2

4

SE_data_pistar_usd_eps

0,2 0,4 0,6 0 0,2 0,4 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2



0

5

10

15

20

SE_data_Rstar_usd_eps

0

5

10

15

is1_bl

0

5

10

15

is1_r

0,6 0,7 0,8 0,3 0,4 0,5 0,6 0 0,1 0,2

0

5

10

SE_data_slevel_usdeur_eps

0

0,2

0,4

0,6

0,8

SE_data_pioil_usd_eps

0

10

20

30

SE_data_Rstar_eur_eps

1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 16 18 20 0,45 0,5 0,55 0,6

0

5

10

SE_data_pistar_eur_eps

0

5

10

SE_data_ystar_usd_eps

0

2

4

SE_data_pistar_usd_eps

0,2 0,4 0,6 0 0,2 0,4 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2

2 4 6 80 0,02 0,04 0,06 0,08

0 0,1 0,2 0,30,4 0,6 0,8

0

50

100

is1_q

0

20

40

is1_yf

0

10

20

pc1_bl

0

20

40

60

pc1_mc

0

20

40

60

80pc1_q

x10-3

x10-3

0

200

400

600pc1_oil

0

200

400

600

800

pc1_oil2

0

5

10

15

tr1_bl

0

5

10

tr1_y

0 0,02 0,04 0,06 0,08 0 0,05 0,1 0,15 0 0,2 0,4 0,6

0 2 4 6 8

0,05 0,1 0,15

0 5 100,05 0,1 0,15 0 0,05 0,1

0 0,2 0,4 0,60 0,02 0,04 0,06 0 0,02 0,04

0 0,1 0,2 0,30

1

2

tr1_pi

0

5

10

is2_bl

0

5

10

15

is2_r

0

50

100

is2_q

0

50

100

is2_yf

0

5

10

15

pc2_bl

0

10

20

30

40

pc2_mc

0

10

20

30

pc2_q

0

100

200

300

400

pc2_oil

1 1,5 2 2,5 0,3 0,4 0,5 0,6

x10-3


Septembrie 2016

x10-3

0

200

400

600pc2_oil2

0

10

20

tr2_bl

0

2

4

6

8

tr2_y

0

1

2

3tr2_pi

0

5

10

uip_bl

0

2

4

oil_ar1

0

2

4

oil_ar2

0

2

4

6

8

rho_pistar_eur_ME

0

5

10

15

rho_Rstar_eur_ME

0 2 4 6 8 0,4 0,6 0,8 1 0 0,2 0,4 0,6

0,5 1 1,5 2 2,5 0,2 0,4 0,6 0,8 0 0,2 0,4 0,6 0,8

-0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8 0,4 0,6 0,8 1 0,7 0,8 0,9 1

0 5 100,05 0,1 0,15 0 0,05 0,1

0 0,2 0,4 0,60 0,02 0,04 0,06 0 0,02 0,04

0 0,1 0,2 0,30

1

2

tr1_pi

0

5

10

is2_bl

0

5

10

15

is2_r

0

50

100

is2_q

0

50

100

is2_yf

0

5

10

15

pc2_bl

0

10

20

30

40

pc2_mc

0

10

20

30

pc2_q

0

100

200

300

400

pc2_oil

1 1,5 2 2,5 0,3 0,4 0,5 0,6

x10-3



0

2

4

6

8

rho_pistar_usd_ME

0

10

20

30

40

rho_Rstar_usd_ME

0

2

4

6

rho_slevel_usdeur_ME

0

2

4

rho_pioil_usd_ME

0,6 0,8 1 0,7 0,8 0,9 0,2 0,4 0,6 0,8 1

0,2 0,4 0,6 0,8 1


Septembrie 2016

G. FUNCȚIILE DE RĂSPUNS LA IMPULS54

Figura G.1. Şoc tehnologic neutru cu rădăcină unitară

54 Şocurile au magnitudinea egală cu o deviație standard şi variabilele sunt exprimate în deviații de la echilibru, cu următoarele unități de măsură: puncte de bază anualizate (PBA), deviații procentuale (dev. %), deviații nivel (dev. niv.). Suprafețele haşurate reprezintă intervalele de incertitudine de 40% (percentilele 30 şi 70) şi 80% (percentilele 10 şi 90).

5 10 15 200

0,5

1

5 10 15 200

0,5

1

5 10 15 200

0,5

1

5 10 15 20

-0,15-0,1

-0,050

5 10 15 200

20

5 10 15 200

10

5 10 15 200

10

20

5 10 15 20

-0,15

-0,1

-0,05

0

5 10 15 200

0,5

1

5 10 15 200

0,5

1

5 10 15 20

0

0,02

0,04

5 10 15 20

-0,04

-0,02

0

5 10 15 20

-4

-2

0

5 10 15 20

-4

-2

0

5 10 15 20

0

0,5

1

5 10 15 20

0

0,5

1

5 10 15 20-1,5

-1

-0,5

0

5 10 15 20-1

-0,5

0

5 10 15 20

0

0,5

1

5 10 15 20

-2

0

2

4

PIB (dev. %) Consum privat (dev. %) Investiții (dev. %)Export net/PIB, nom.

(dev. %)



Spread dobânzi DC (PBA) Spread dobânzi FC (PBA)Avuție antrepr. DC

(dev. %)Avuție antrepr. FC

(dev. %)

Rată faliment DC (dev. %) Rată faliment FC (dev. %)Avuție antrepr., total

(dev. %)Primă de risc suveran

(PBA)



Figura G.2. Şoc eficiență marginală a investițiilor

5 10 15 20

0

0,05

0,1

5 10 15 20

-0,1

0

0,1

5 10 15 20

00,5

11,5

5 10 15 20

-0,3-0,2-0,1

00,1

5 10 15 20

-100

102030

5 10 15 20

0

10

20

5 10 15 20

05

1015

5 10 15 200

0,05

0,1

5 10 15 200

0,5

5 10 15 20-0,1

-0,050

0,05

5 10 15 20

0

0,05

0,1

5 10 15 20

-0,03-0,02-0,01

0

5 10 15 2005

1015

5 10 15 2005

1015

5 10 15 20-1,5

-1

-0,5

0

5 10 15 20

-1,5-1

-0,50

5 10 15 200

2

4

6

5 10 15 200

2

4

5 10 15 20-1,5

-1-0,5

0

5 10 15 200

5

10


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)


Septembrie 2016

Figura G.3. Şoc dizutilitate muncă

5 10 15 20

-0,2

-0,1

0

5 10 15 20-0,2

-0,1

0

5 10 15 20

-0,2

-0,1

0

5 10 15 20

-0,1

-0,05

0

5 10 15 20

0

20

40

60

5 10 15 200

20

5 10 15 200

10

5 10 15 20

-0,15-0,1

-0,050

5 10 15 200

0,5

1

5 10 15 20-0,1

0

0,1

0,2

5 10 15 20

-0,6

-0,4

-0,2

0

5 10 15 20

-0,06-0,04-0,02

0

5 10 15 20

-4

-2

0

5 10 15 20

-4

-2

0

5 10 15 20

-0,050

0,050,1

5 10 15 20

00,05

0,10,15

5 10 15 20

-1,5

-1

-0,5

0

5 10 15 20-1

-0,5

0

5 10 15 20-0,05

00,05

0,1

5 10 15 20-4

-2

0


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)



Figura G.4. Şoc cheltuieli guvernamentale

5 10 15 20

x10-3 x10-3 x10-3

05

1015

5 10 15 20

-0,015

-0,01

-0,005

5 10 15 20

-20

-10

0

5 10 15 20

-15-10

-50

x10-3

5 10 15 20

0

2

4

5 10 15 20

0

1

2

5 10 15 200

1

5 10 15 20

-8-6-4-202

x10-3 x10-3 x10-3

5 10 15 20

00,020,040,06

5 10 15 20

-15-10

-50

5 10 15 200

5

10

15

5 10 15 20-3-2-101

x10-3 x10-3

5 10 15 20-0,4

-0,2

0

5 10 15 20

-0,4

-0,2

0

5 10 15 20

0

5

10

5 10 15 20

0

5

10

x10-3

5 10 15 20

-0,1

-0,05

0

5 10 15 20

-0,08-0,06-0,04-0,02

0

5 10 15 20

0

5

10

5 10 15 20-0,2

0

0,2


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)


Septembrie 2016

Figura G.5. Şoc preferințe consum

5 10 15 20

0

0,2

0,4

5 10 15 20

00,5

11,5

5 10 15 20

-1

-0,5

0

5 10 15 20

-0,4

-0,2

0

5 10 15 20

020406080

5 10 15 200

20

40

5 10 15 200

20

40

5 10 15 20

-0,15-0,1

-0,050

0,05

5 10 15 20

00,20,40,60,8

5 10 15 20-0,2

-0,1

0

5 10 15 200

0,1

0,2

5 10 15 20

-0,06-0,04-0,02

0

5 10 15 20

-6

-4

-2

0

5 10 15 20

-6

-4

-2

0

5 10 15 20

-0,2

0

0,2

5 10 15 20

-0,2

0

0,2

5 10 15 20

-2

-1

0

5 10 15 20

-1,5

-1

-0,5

0

5 10 15 20

-0,2

0

0,2

5 10 15 20

0

5

10


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)



Figura G.6. Şoc marjă producători bunuri intermediare domestice

5 10 15 20

-0,4

-0,2

0

5 10 15 20

-0,2

-0,1

0

5 10 15 20-2

-1

0

5 10 15 20-0,2

0

0,2

5 10 15 20

0

100

200

5 10 15 20

0

50

100

5 10 15 20

0

20

40

5 10 15 20

-0,5

0

5 10 15 20

-3

-2

-1

0

5 10 15 20

-1

-0,5

0

5 10 15 20

-0,4

-0,2

0

5 10 15 200

0,1

0,2

5 10 15 20

-4

-2

0

2

5 10 15 20-6

-4

-2

0

5 10 15 20

-1

-0,5

0

5 10 15 20

-0,6-0,4-0,2

00,2

5 10 15 20

-1,5-1

-0,50

0,5

5 10 15 20

-1

-0,5

0

5 10 15 20

-1

-0,5

0

5 10 15 20-30

-20

-10

0


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)


Septembrie 2016

Figura G.7. Şoc marjă exportatori

5 10 15 20

-0,3

-0,2-0,1

0

5 10 15 200

0,1

0,2

5 10 15 20

-0,2

0

0,2

5 10 15 20

0

0,05

0,1

5 10 15 20

0

100

200

5 10 15 20

-30-20-10

0

5 10 15 20

-20

-10

0

5 10 15 20

0

0,1

0,2

5 10 15 20

-0,8-0,6-0,4-0,2

0

5 10 15 20

-0,050

0,050,1

0,15

5 10 15 20-0,2

-0,1

0

5 10 15 20

00,020,040,06

5 10 15 200

2

4

6

5 10 15 200

5

5 10 15 20

-0,1

0

0,1

5 10 15 20

-0,3-0,2-0,1

0

5 10 15 200

1

2

5 10 15 200

1

5 10 15 20

-0,2

-0,1

0

5 10 15 20-20246


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)



Figura G.8. Şoc marjă importatori de bunuri destinate consumului

5 10 15 20

-0,05

0

0,05

5 10 15 20-0,2

-0,1

0

0,1

5 10 15 20

-0,5

0

0,5

5 10 15 20

-0,10

0,10,2

5 10 15 20

0204060

5 10 15 20

0204060

5 10 15 20

0

20

40

5 10 15 20

-0,5

0

5 10 15 20-0,15

-0,1-0,05

00,05

5 10 15 20

00,020,040,060,08

5 10 15 20

-0,04

-0,02

0

5 10 15 20-0,01

0

0,01

0,02

5 10 15 20

-1

0

1

5 10 15 20-3-2-10

5 10 15 20

-0,4

-0,2

0

5 10 15 200

0,2

5 10 15 20-0,5

0

0,5

5 10 15 20-0,6-0,4-0,2

0

5 10 15 20

-0,1

0

0,1

5 10 15 20

-10

-5

0


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)


Septembrie 2016

Figura G.9. Şoc marjă importatori de bunuri destinate investițiilor

5 10 15 20-0,02

00,020,040,060,08

5 10 15 200

0,05

5 10 15 20

-0,5

0

0,5

5 10 15 20

-0,050

0,050,1

5 10 15 20

-100

102030

5 10 15 20-4

-2

0

5 10 15 20

-4

-2

0

5 10 15 20

-0,1

0

5 10 15 20

-0,1

-0,05

0

5 10 15 20-0,1

-0,05

0

5 10 15 20

-0,03-0,02-0,01

0

5 10 15 20

0

5

10

5 10 15 20

-10

-5

0

5 10 15 20

-10

-5

0

5 10 15 20

00,20,40,60,8

5 10 15 200

0,5

1

5 10 15 20

-4

-2

0

5 10 15 20

-2

-1

0

5 10 15 200

0,5

1

5 10 15 20

-5

0

x10-3


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)



Figura G.10. Şoc marjă importatori de bunuri destinate exportului

5 10 15 20

-0,1

0

0,1

5 10 15 200

0,2

5 10 15 200

0,5

1

5 10 15 20

-0,10

0,10,20,3

5 10 15 20

-100

0

100

200

5 10 15 20-15-10

-50

5 10 15 20

-15

-10

-5

0

5 10 15 20

-0,2

-0,1

0

5 10 15 20

00,20,40,6

5 10 15 20

-0,050

0,050,1

5 10 15 20

-0,05

0

0,05

5 10 15 20-0,02-0,01

00,01

5 10 15 20

-4

-2

0

5 10 15 20

-4

-2

0

5 10 15 20

-0,050

0,050,1

5 10 15 200

0,2

5 10 15 20-1,5

-1-0,5

00,5

5 10 15 20

-1

-0,5

0

5 10 15 200

0,1

0,2

5 10 15 20

-10

-5

0


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)


Septembrie 2016

Figura G.11. Şoc marjă petrol importat

5 10 15 20

-0,15-0,1

-0,050

5 10 15 20

-0,04-0,02

00,020,04

5 10 15 20

-0,6-0,4-0,2

00,2

5 10 15 20

-0,050

0,050,1

5 10 15 20

0

20

40

5 10 15 20

05

1015

5 10 15 20

0

5

10

5 10 15 20

-0,2

0

5 10 15 20

-0,8-0,6-0,4-0,2

0

5 10 15 20

-0,4

-0,2

0

5 10 15 20

-0,1

0

5 10 15 200

0,020,040,060,08

5 10 15 20

-2

-1

0

1

5 10 15 20

-3-2-10

5 10 15 20

-0,4

-0,2

0

5 10 15 20

0

0,1

0,2

5 10 15 20

-0,8-0,6-0,4-0,2

00,2

5 10 15 20

-0,6-0,4-0,2

0

5 10 15 20

-0,2

-0,1

0

5 10 15 20

-10

-5

0


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)



Figura G.12. Şoc avere netă antreprenori FC

5 10 15 200

0,1

0,2

5 10 15 20

-0,1

0

0,1

5 10 15 200

0,5

1

1,5

5 10 15 20

-0,15-0,1

-0,050

0,05

5 10 15 20

-5

0

5

5 10 15 20

-5

0

5

5 10 15 20

-5

0

5

10

5 10 15 20

0

0,05

0,1

5 10 15 200

0,05

0,1

5 10 15 20

-0,020

0,020,040,06

5 10 15 20

0

0,02

0,04

5 10 15 20

-10

-5

0

5 10 15 20-8-6-4-20

5 10 15 20

-5

0

5 10 15 20-0,2

0

0,2

0,4

5 10 15 200

0,5

1

5 10 15 20

-2

-1

0

5 10 15 20

-2

-1

0

5 10 15 200

0,5

5 10 15 20

0

5

10

x10-3


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)


Septembrie 2016

Figura G.13. Şoc PIB zona euro

5 10 15 20

-0,02

0

0,02

5 10 15 20

-0,06-0,04-0,02

0

5 10 15 20

-0,4

-0,2

0

5 10 15 20-0,05

0

0,05

0,1

5 10 15 20

0

5

10

5 10 15 200

5

10

5 10 15 20

02468

5 10 15 20

-0,020

0,020,040,060,08

5 10 15 20

0

0,05

0,1

5 10 15 20

-0,03-0,02-0,01

0

5 10 15 200

0,010,020,03

5 10 15 20

-8-6-4-20

5 10 15 20-1

-0,5

0

0,5

5 10 15 20

-0,50

0,51

5 10 15 20-0,04

-0,02

0

0,02

5 10 15 20

-0,1

0

5 10 15 20

-0,2

0

0,2

5 10 15 20

-0,10

0,10,2

5 10 15 20-0,1

-0,05

0

5 10 15 20

-4

-2

0

x10-3


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)



Figura G.14. Şoc PIB SUA

5 10 15 20

-0,010

0,010,02

5 10 15 20-0,04

-0,02

0

0,02

5 10 15 20

-0,2

-0,1

0

0,1

5 10 15 20-0,04-0,02

00,020,040,06

5 10 15 20

0

2

4

5 10 15 20

0246

5 10 15 20

0246

5 10 15 20

-0,02

0

0,02

5 10 15 20

0

0,02

0,04

5 10 15 20

-15-10

-505

5 10 15 20

05

1015

5 10 15 20-6

-4

-2

0

5 10 15 20

-0,8-0,6-0,4-0,2

00,2

5 10 15 20

-0,8-0,6-0,4-0,2

00,2

5 10 15 20-0,04-0,02

00,020,040,06

5 10 15 20-0,05

0

0,05

5 10 15 20

-0,3-0,2-0,1

00,1

5 10 15 20

-0,2

-0,1

0

5 10 15 20-0,04-0,02

00,020,040,06

5 10 15 20-4

-2

0

x10-3x10-3 x10-3


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)


Septembrie 2016

Figura G.15. Şoc rata inflației zona euro

5 10 15 20

-505

10

5 10 15 20

-8-6-4-202

5 10 15 20

-0,05

0

0,05

5 10 15 20-15-10

-505

5 10 15 20

-5

0

5

5 10 15 20

-1

0

1

2

5 10 15 20

-0,50

0,51

5 10 15 20

00,020,040,06

5 10 15 20

0

0,02

0,04

5 10 15 20

-10

-5

0

5 10 15 20-4-202468

5 10 15 20

-1012

5 10 15 20

-0,1

0

0,1

5 10 15 20

0

0,1

0,2

5 10 15 20

-505

10

5 10 15 20

-0,02

-0,01

0

5 10 15 20

-0,04-0,02

00,020,04

5 10 15 20

-0,02

0

0,02

5 10 15 20-15-10

-505

5 10 15 200

0,20,40,60,8

x10-3 x10-3 x10-3

x10-3 x10-3

x10-3

x10-3

x10-3


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)



Figura G.16. Şoc rata inflației SUA

5 10 15 20

05

1015

5 10 15 20

-0,010

0,010,02

5 10 15 20

-0,050

0,050,1

0,15

5 10 15 20

-0,04-0,02

00,02

5 10 15 20

-8-6-4-202

5 10 15 20-3-2-10

5 10 15 20

-3-2-10

5 10 15 200

0,02

0,04

5 10 15 20

-0,01

0

0,01

5 10 15 20

-10

-5

0

5 10 15 20

-10

-5

0

5 10 15 20

0

2

4

5 10 15 20

-1

-0,5

0

5 10 15 20-1,5

-1

-0,5

0

5 10 15 20

-0,010

0,010,020,03

5 10 15 200

0,05

0,1

5 10 15 20

-0,4

-0,2

0

5 10 15 20

-0,3-0,2-0,1

0

5 10 15 20

00,020,040,060,08

5 10 15 20-10123

x10-3

x10-3 x10-3x10-3


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)


Septembrie 2016

Figura G.17. Şoc politică monetară zona euro

5 10 15 20

-0,05

0

5 10 15 20

-0,05

0

5 10 15 20-0,5

0

5 10 15 20

00,020,040,06

5 10 15 20

-5

0

5

5 10 15 200

5

5 10 15 200

2

5 10 15 200

0,05

0,1

0,15

5 10 15 20-0,04-0,02

00,020,040,06

5 10 15 20-0,03

-0,02

-0,01

5 10 15 20-505

1015

5 10 15 20

0

2

4

5 10 15 200123

5 10 15 200

2

4

5 10 15 20

-0,1

-0,05

0

0,05

5 10 15 20

-0,4

-0,2

0

5 10 15 20

0

0,5

1

5 10 15 200

0,5

5 10 15 20

-0,2

-0,1

0

5 10 15 200

2

x10-3 x10-3


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)



Figura G.18. Şoc politică monetară SUA

5 10 15 20

0

0,01

0,02

5 10 15 20-0,02

0

0,02

0,04

5 10 15 20

-0,10

0,10,2

5 10 15 20-0,08-0,06-0,04-0,02

00,020,04

5 10 15 20-6-4-20

5 10 15 20-4

-2

0

5 10 15 20

-4

-2

0

5 10 15 20

-0,010

0,010,020,03

5 10 15 20

-0,03

-0,02

-0,01

0

5 10 15 20

-10-505

5 10 15 20

-10

-5

0

5 10 15 20

0

2

4

5 10 15 20

-0,5

0

0,5

5 10 15 20

-1

-0,5

0

5 10 15 20-0,02

0

0,02

0,04

5 10 15 200

0,05

0,1

5 10 15 20

-0,2

0

0,2

5 10 15 20

-0,2-0,1

00,1

5 10 15 20

00,020,040,06

5 10 15 20

0

2

4

x10-3 x10-3 x10-3


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)


Septembrie 2016

Figura G.19. Şoc paritatea neacoperită a ratelor dobânzii USD/EUR

5 10 15 20

-0,08-0,06-0,04-0,02

00,020,04

5 10 15 20

0

0,05

0,1

5 10 15 20

-0,20

0,20,4

5 10 15 20

-0,1-0,05

00,05

5 10 15 20

-20

0

20

5 10 15 20

-20

-10

0

5 10 15 20

-15-10

-50

5 10 15 20

-0,6

-0,4

-0,2

0

5 10 15 20

-0,1

0

0,1

5 10 15 20

0

0,05

0,1

5 10 15 20-0,04

-0,02

0

0,02

5 10 15 20

-0,01

0

0,01

5 10 15 20

0246

5 10 15 200246

5 10 15 20

-0,3-0,2-0,1

00,1

5 10 15 20

-0,5

0

5 10 15 20

0

1

2

5 10 15 200

0,5

1

1,5

5 10 15 20

-0,4

-0,2

0

5 10 15 200

5


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)



Figura G.20. Şoc prețul petrolului

5 10 15 20

-0,04

-0,02

0

5 10 15 20

-0,05

0

5 10 15 20

-0,2-0,1

00,1

5 10 15 20

-0,1

-0,05

0

5 10 15 20

-60-40-20

02040

5 10 15 20-4-202468

5 10 15 20

0246

5 10 15 20

00,05

0,10,15

5 10 15 20

-0,1

-0,05

0

5 10 15 20

-0,05

0

5 10 15 20

-0,02-0,01

00,01

5 10 15 20

0

5

10

5 10 15 20-0,8-0,6-0,4-0,2

00,2

5 10 15 20

-0,6-0,4-0,2

00,2

5 10 15 20

-0,020

0,02

5 10 15 20

-0,04-0,02

00,02

5 10 15 20-0,3-0,2-0,1

0

5 10 15 20

-0,15-0,1

-0,050

0,05

5 10 15 20

-0,04

-0,02

0

0,02

5 10 15 200

2

x10-3


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)


Septembrie 2016

Figura G.21. Şoc prețuri administrate

5 10 15 20

-0,02

-0,01

0

5 10 15 20

-0,04

-0,02

0

5 10 15 20

-0,1

-0,05

0

5 10 15 20

-0,010

0,010,020,03

5 10 15 20

05

1015

5 10 15 20

0

10

20

5 10 15 200

5

10

5 10 15 20-0,1

-0,05

0

5 10 15 20

-0,06-0,04-0,02

0

5 10 15 20

0

0,01

0,02

5 10 15 20-15

-10

-5

0

5 10 15 20

0246

5 10 15 200

0,5

5 10 15 200

0,2

0,4

5 10 15 20-0,1

-0,05

0

5 10 15 20

-0,02

0

0,02

5 10 15 200

0,1

0,2

5 10 15 200

0,05

0,1

5 10 15 20

-0,06-0,04-0,02

0

5 10 15 20

-0,5

0

x10-3 x10-3


(dev. %)





(dev. %)



(PBA)



H. MODELE ALTERNATIVE

În această secțiune comparăm modelul de bază cu două specificații alternative: prima (Alternativ 1) este reprezentată de modelul de bază estimat fără distribuții a priori endogene, iar a doua (Alternativ 2) diferă doar în privința formei utilizate a regulii Taylor. Mai precis, specificăm o regulă Taylor conform căreia autoritatea monetară, pe lângă deviația curentă de la valoarea de echilibru a PIB, răspunde la deviația de la ținta asociată a ratei anuale a inflației aşteptată peste patru trimestre (i.e. ). În estimarea tuturor modelelor, pentru sectorul extern exogen folosim rezultatele aferente estimării cu specificarea aferentă modelului de bază55.

Când analizăm diferențele, ne concentrăm pe următoarele două dimensiuni: aproximarea deviațiilor standard aferente datelor observabile şi funcțiile de răspuns la impuls. Remarcăm următoarele rezultate:

▪ Există o tendință a modelului fără distribuții a priori endogene să genereze deviații standard ale variabilelor observabile mai mari relativ la cele observate în date (vezi Tabelul H.1). Acesta este mai ales cazul ratelor inflației, ratei nominale a dobânzii, variației salariilor nominale şi variației spread-urilor. Aceleaşi concluzii se obțin şi dacă folosim modelul de bază ca punct de referință, cu excepția variației PIB, pentru care Alternativ 1 generează o volatilitate mai apropiată de cea prezentă în date.

▪ Modelul Alternativ 2, care utilizează o regulă Taylor modificată, are o performanță relativ similară cu modelul de bază în termeni de aproximare a deviațiilor standard ale datelor observabile (cu atât mai mult dacă ținem cont de incertitudinea asociată măsurării). Însă modelul de bază este preferat, în condițiile în care: aproximează (marginal) mai bine volatilitatea ratei inflației IPC şi a CORE1 şi generează traiectorii ale funcțiilor de răspuns la un şoc tehnologic temporar, aşa cum este ilustrat în Figura H.1, mai consistente cu intuiția economică. Referitor la aspectul din urmă, în modelul Alternativ 2 investițiile scad ca urmare a unui şoc tehnologic temporar, în timp ce acestea cresc în modelul de bază. Motivul scăderii investițiilor este similar cu cel menționat în Christiano et al. (2011) când este folosită o regulă Taylor în care rata dobânzii răspunde la inflația din perioada trecută, în prezența unor contracte nominale de datorie pentru antreprenori. Mai precis, în modelul Alternativ 2, cu excepția primului trimestru, declinul ratei inflației este mai puternic şi mai persistent, deoarece politica monetară reacționează în fiecare perioadă la rata anuală a inflației aşteptată peste patru trimestre care, dată fiind revenirea ratei inflației către echilibru de la valori inferioare, este mai mică decât rata inflației din perioada curentă. Astfel, în modelul Alternativ 2 reacția inițială a ratei dobânzii nu este suficient de puternică pentru a contrabalansa dezinflația neaşteptată care afectează investițiile prin canalul deflatării datoriei.

55 Rezultatele prezentate au la bază, pentru fiecare model, valorile medii ale parametrilor rezultați dintr-un lanț Metropolis de 400 000 simulări, după eliminarea a 200 000 simulări. Rata de acceptare a fost de 0,2368 pentru Alternativ 1, 0,2487 pentru Alternativ 2 şi 0,2389 pentru modelul de bază.


Septembrie 2016

Tabel H.1. Datele şi momentele (%) – modelul de bază şi cele alternative

România, T3 2005 - T3 2014

Variabilă Explicație

Deviații standard Incert.

asociată eşantionDate

Modelde

bază

Alternativ 1Fără distr. a

priori endog.

Alternativ 2Regula Taylor

modificată

100* Variație PIB 1,6 1,2 1,5 1,2 1,2

100* Variație consum 2,1 2,2 2,1 2,2 1,9

100* Variație investiții 7,7 6,6 8,2 6,0 35,0

100* Variație export 4,4 5,1 5,8 5,6 5,9

100* Variație import 5,5 5,0 5,8 5,3 10,7

400* Țintă inflație 1,1 1,4 0,9 1,4 0,6

400* Deflator PIB 7,1 6,6 13,4 6,9 12,7

400* Deflator investiții 18,3 13,9 16,2 13,9 66,7

400* Deflator export 14,4 13,3 21,0 14,8 81,6

400* Deflator import 13,6 10,6 21,6 11,8 54,7

400* Inflație IPC 3,0 3,0 12,0 3,5 2,3

400* Inflație CORE1 3,3 3,3 12,5 3,9 2,7

400* Inflație prețuri adm. 4,9 7,2 14,7 7,3 4,9

400* Dobândă nominală 2,3 2,8 13,6 2,8 2,0

100* Variație total ore lucrate 1,1 1,0 1,3 1,0 0,4

100* Variație salariu nom. 2,0 1,3 3,8 1,5 1,1

100* Variație rată şomaj 4,1 3,8 6,6 4,0 5,1

100* Variație spread DC 17,8 16,6 32,4 16,2 98,7

100* Variație spread FC 8,4 10,0 13,9 10,0 30,0

100* Variație curs nominal 3,2 2,4 4,8 2,6 3,7

100* Sold FTR în PIB 13,8 12,9 13,9 13,5 45,7

Figura H.1. Funcțiile de răspuns la impuls în modelul de bază şi în cele alternative

5 10 15 20-0,4

-0,3

-0,2

-0,1

0

0,1

5 10 15 20-2,5

-2

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

5 10 15 200

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

5 10 15 20-0,5

0

0,5

Șoc

polit

ică

mon

etar

ă

PIB (dev. %) Investiții (% dev.)

Șoc

tehn

olog

ic te

mpo

rar

Model de bază Alternativ 1 (fără dist. a priori endogene) Alternativ 2 (regula Taylor modi�cată)

Caiete de studii Nr. 45


Mihai Copaciu ▪ Valeriu Nalban ▪ Cristian Bulete

caiete de studii, nr. 45

Documents