OeconomiA copernicana. Adam Waszkowski Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie



Podobne dokumenty
ŹRÓDŁA FLUKTUACJI REALNEGO EFEKTYWNEGO KURSU EUR/ PLN

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

KURS EKONOMETRIA. Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego ZADANIE DOMOWE. Strona 1

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

Mechanizm transmisji polityki pieniężnej-współczesne ramy teoretyczne, nowe wyniki empiryczne dla Polski

Parytet stóp procentowych a premia za ryzyko na przykładzie kursu EURUSD

Metody badania wpływu zmian kursu walutowego na wskaźnik inflacji

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 3. Dynamiczny model DAD/DAS, część 2. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

Nowokeynesowski model gospodarki

Wykład 3 POLITYKA PIENIĘŻNA POLITYKA FISKALNA

POWIĄZANIA POMIĘDZY KRÓTKOOKRESOWYMI I DŁUGOOKRESOWYMI STOPAMI PROCENTOWYMI W POLSCE

Ewa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Analiza wrażliwości modelu wyceny opcji złożonych

SOE PL 2009 Model DSGE

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

Ocena efektywności procedury Congruent Specyfication dla małych prób

dr Bartłomiej Rokicki Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW

Niestacjonarne zmienne czasowe własności i testowanie

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 4-5. Dynamiczny model DAD/DAS, część 3. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

E k o n o m e t r i a S t r o n a 1. Nieliniowy model ekonometryczny

Wykład 5. Kryzysy walutowe. Plan wykładu. 1. Spekulacje walutowe 2. Kryzysy I generacji 3. Kryzysy II generacji 4. Kryzysy III generacji

Estymacja stopy NAIRU dla Polski *

EKONOMETRIA wykład 2. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.

EFEKT DŹWIGNI NA GPW W WARSZAWIE WPROWADZENIE

DYNAMIKA KONSTRUKCJI

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 4-5. Dynamiczny model DAD/DAS, część 3. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

Dynamiczne stochastyczne modele równowagi ogólnej

Jacek Kwiatkowski Magdalena Osińska. Procesy zawierające stochastyczne pierwiastki jednostkowe identyfikacja i zastosowanie.

Równania różniczkowe. Lista nr 2. Literatura: N.M. Matwiejew, Metody całkowania równań różniczkowych zwyczajnych.

Czy prowadzona polityka pieniężna jest skuteczna? Jaki ma wpływ na procesy

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński

Postęp techniczny. Model lidera-naśladowcy. Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak

Pobieranie próby. Rozkład χ 2

specyfikacji i estymacji modelu regresji progowej (ang. threshold regression).

METODY STATYSTYCZNE W FINANSACH

1. Szereg niesezonowy 1.1. Opis szeregu

MODELOWANIE STRUKTURY TERMINOWEJ STÓP PROCENTOWYCH WYZWANIE DLA EKONOMETRII

Kombinowanie prognoz. - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz. - podstawowe metody kombinowania prognoz

Jerzy Czesław Ossowski Politechnika Gdańska. Dynamika wzrostu gospodarczego a stopy procentowe w Polsce w latach

Stały czy płynny? Model PVEC realnego kursu walutowego dla krajów Europy Środkowo-Wschodniej implikacje dla Polski

Zerowe stopy procentowe nie muszą być dobrą odpowiedzią na kryzys Andrzej Rzońca NBP, SGH, FOR

Przyczyny wahań realnego kursu walutowego w Polsce wyniki badań z wykorzystaniem bayesowskich strukturalnych modeli VAR

INWESTYCJE. Makroekonomia II Dr Dagmara Mycielska Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak

MODELOWANIE KURSÓW WALUTOWYCH NA PRZYKŁADZIE MODELI KURSÓW RÓWNOWAGI ORAZ ZMIENNOŚCI NA RYNKU FOREX

Inwestycje. Makroekonomia II Dr hab. Joanna Siwińska-Gorzelak

Wyzwania praktyczne w modelowaniu wielowymiarowych procesów GARCH

Transakcje insiderów a ceny akcji spółek notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie S.A.

MODELOWANIE EFEKTU DŹWIGNI W FINANSOWYCH SZEREGACH CZASOWYCH

PREDYKCJA KURSU EURO/DOLAR Z WYKORZYSTANIEM PROGNOZ INDEKSU GIEŁDOWEGO: WYBRANE MODELE EKONOMETRYCZNE I PERCEPTRON WIELOWARSTWOWY

Stare Jabłonki,

Reakcja banków centralnych na kryzys

Modele wielorownaniowe

ROZDZIAŁ 18 CHARAKTERYSTYKA TRANSMISJI POLITYKI MONETARNEJ W POLSCE

Rola naturalnej stopy procentowej w polskiej polityce pieniężnej

Makroekonomia 1 Wykład 14 Inflacja jako zjawisko monetarne: długookresowa krzywa Phillipsa

WPŁYW PUBLIKACJI DANYCH MAKROEKONOMICZNYCH NA KURS EUR/PLN W KONTEKŚCIE BADANIA MIKROSTRUKTURY RYNKU

i 0,T F T F 0 Zatem: oprocentowanie proste (kapitalizacja na koniec okresu umownego 0;N, tj. w momencie t N : F t F 0 t 0;N, F 0

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki

Zarządzanie ryzykiem. Lista 3

MODELE AUTOREGRESYJNE JAKO INSTRUMENT ZARZĄDZANIA ZAPASAMI NA PRZYKŁADZIE ELEKTROWNI CIEPLNEJ

ROZDZIAŁ 8 DYSKUSJA NAD NEO-KEYNESOWSKĄ KRZYWĄ PHILLIPSA WNIOSKI DLA POLSKI

Politechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych

Prognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD

Krzysztof Piontek Weryfikacja modeli Blacka-Scholesa dla opcji na WIG20

Strukturalne podejście w prognozowaniu produktu krajowego brutto w ujęciu regionalnym

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL AUTOR: ŻANETA PRUSKA

Ruch płaski. Bryła w ruchu płaskim. (płaszczyzna kierująca) Punkty bryły o jednakowych prędkościach i przyspieszeniach. Prof.

C d u. Po podstawieniu prądu z pierwszego równania do równania drugiego i uporządkowaniu składników lewej strony uzyskuje się:

licencjat Pytania teoretyczne:

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK

Makroekonomia 1 Wykład 15 Inflacja jako zjawisko monetarne: długookresowa krzywa Phillipsa

Analiza rynku projekt

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 4

Makroekonomia II. Plan

A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XLIII nr 2 (2012)

ROZDZIAŁ 10 WPŁYW DYSKRECJONALNYCH INSTRUMENTÓW POLITYKI FISKALNEJ NA ZMIANY AKTYWNOŚCI GOSPODARCZEJ

DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

Europejska opcja kupna akcji calloption

Modelowanie i analiza szeregów czasowych

EFEKTYWNOŚĆ INWESTYCJI MODERNIZACYJNYCH. dr inż. Robert Stachniewicz

Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN Nr

ZARZĄDZANIE KOSZTAMI UTRZYMANIA GOTÓWKI W ODDZIAŁACH BANKU KOMERCYJNEGO

Magdalena Sokalska Szkoła Główna Handlowa. Modelowanie zmienności stóp zwrotu danych finansowych o wysokiej częstotliwości

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 20 marca 2006 r.

2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego. = f(x, t) dla x R, t > 0, (2.1)

z graniczną technologią

TESTOWANIE EGZOGENICZNOŚCI ZMIENNYCH W MODELACH EKONOMETRYCZNYCH

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( )

ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1

Krzysztof Piontek MODELOWANIE ZMIENNOŚCI STÓP PROCENTOWYCH NA PRZYKŁADZIE STOPY WIBOR

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 3

ZASTOSOWANIE TESTU PERRONA DO BADANIA PUNKTÓW ZWROTNYCH INDEKSÓW GIEŁDOWYCH: WIG, WIG20, MIDWIG I TECHWIG

Wykład 5 Elementy teorii układów liniowych stacjonarnych odpowiedź na dowolne wymuszenie

O PEWNYCH KRYTERIACH INWESTOWANIA W OPCJE NA AKCJE

Transkrypt:

OeconomiA copernicana 2012 Nr 3 ISSN 2083-1277 Adam Waszkowski Szkoła Główna Gospodarswa Wiejskiego w Warszawie MECHANIZM TRANSMISJI IMPULSÓW POLITYKI MONETARNEJ DLA POLSKIEJ GOSPODARKI Klasyfikacja JEL: E43, E52, E58 Słowa kluczowe: mechanizm ransmisji monearnej, modele wekorowej auoregresji, funkcje reakcji na impuls Absrak: Celem arykułu jes zdefiniowanie mechanizmu ransmisji impulsów poliyki monearnej dla polskiej gospodarki oraz określenie wpływu szoków z obszaru ej poliyki na indykaory makroekonomiczne jak poziom cen czy PKB. W ym celu wykorzysano aeoreyczny model wekorowej auoregresji oraz przeprowadzono jego srukuralizację rekursywną zaproponowaną przez Simsa (1980) wykorzysując przy ym dekompozycję Choleskyego. Pozwoliło o na wyodrębnienie wpływu szoków: podażowego, popyowego, monearnego oraz kursowego na warość oraz empo wzrosu produkcji, inflacji oraz kursu waluowego. Uwidoczniono w en sposób isnienie w polskiej gospodarce zjawiska oupu oraz price puzzle. Copyrigh Polskie Towarzyswo Ekonomiczne Oddział w Toruniu. Teks wpłynął 31 marca 2012, zosał zaakcepowany do publikacji 22 lipca 2012. Dane konakowe auora: adam_waszkowski@sggw.pl, Szkoła Główna Gospodarswa Wiejskiego w Warszawie, Wydział Nauk Ekonomicznych, ul. Nowoursynowska 166, blok 5, 02-787 Warszawa.

22 Adam Waszkowski THE MONETARY TRANSMISSION MECHANISM IN POLISH ECONOMY JEL Classificaion: : E43, E52, E58 Keywords: moneary ransmission mechanism, vecor auoregression, impulse response funcion Absrac: The aim of his aricle is o define he moneary ransmission mechanism of he Polish economy and o idenify he impac of shocks from he moneary policy on macroeconomic indicaors such as price levels or GDP. In his regard here were used a heoreical vecor auoregression model and conduced is recursive srucure proposed by Sims (1980) using Cholesky decomposiion. This allowed o isolae he impac of shocks: a supply, a demand, moneary and exchange rae on he value and oupu growh, inflaion and exchange rae. Thanks o his i was visualized in he Polish economy a phenomenon of oupu and price puzzle. WPROWADZENIE Mechanizm ransmisji prezenuje drogę impulsów wynikających z prowadzonej poliyki monearnej, od zmiany insrumenu jakim jes najczęściej sopa procenowa do reakcji wskaźników makroekonomicznych akich jak np. poziom produkcji czy eż jego dynamika. Drogi wskazanego oddziaływania wywołane decyzjami pochodzącymi z obszaru poliyki pieniężnej określane są w lieraurze przedmiou jako kanały ransmisji. Mianem impulsów monearnych definiuje się zmiany cen insrumenów finansowych, jak przykładowo sóp procenowych, kursów waluowych czy kursów papierów warościowych a akże samej ich podaży, w ym również podaży pieniądza. Impulsy e mogą być wywołane przez każdy podmio alokujący zasoby np. wskuek zmian srukury porfela akywów, choć w skali makroekonomicznej kluczową rolę odgrywają w ym obszarze banki cenralne i generowane przez nie impulsy. W świele pieniądza kredyowego zmiany sóp procenowych są więc kluczowymi impulsami monearnymi.

Mechanizm ransmisji impulsów poliyki monearnej 23 MAKROEKONOMICZNE RAMY MECHANIZMU TRANSMISJI IMPULSÓW POLITYKI MONETARNEJ Podejście do konsrukcji mechanizmów poliyki pieniężnej zaczęło rozwijać się w II połowie la 90. w pracach amerykańskich ekonomisów. Nur en określany jes mianem nowej ekonomii keynesowskiej (Clarida i inni 1999) czy eż synezą neoklasyczną (Goodfried, King 1998). Począkowo ekonomiści analizie poddawali ylko gospodarkę zamknięą. Najważniejsze relacje pozwalające określić kierunki zależności w modelu poliyki pieniężnej związane są z przedsawionymi poniżej założeniami (por. Kokoszczyński i inni 2002): ceny bieżące rakowane są jako średnia ważona cen hisorycznych i cen właśnie zmienionych, kóre podlegają wahaniom w danym okresie, co jes jednoznaczne ze swierdzeniem, że poziom inflacji zależy od oczekiwań przedsiębiorców co do przyszłego poziomu cen oraz od różnicy między realnym bieżącym koszem krańcowym a poziomem ego koszu w sanie długookresowej równowagi. Różnica między koszami krańcowymi jes odzwierciedleniem zależności między poziomem bieżącego produku a jego opymalną wielkością w syuacji doskonale elasycznych cen, co określane jes mianem luki popyowej. Sformułowany w en sposób pakie zależności nazywany jes nową keynesowską krzywą Phillipsa: π = βe π + ) + ϕx, (1) T ( 1 gdzie: π - inflacja w okresie, E warość oczekiwana, x luka popyowa, β, ϕ szacowane paramery modelu; podmioy gospodarcze dokonują opymalizacji w skuek czego zależność między wielkością produkcji a sopą procenową określona jes nasępującym równaniem dynamicznej krzywej IS posaci: IS 1 D : y = σ ( i E ( π + 1) ρ) + E ( y+ 1) + ε, (2) D gdzie: y logarym produkcji, ε szok popyowy, i nominalna sopa procenowa, ρ sopa dyskonowa odpowiadająca realnej sopie

24 Adam Waszkowski procenowej w sanie długookresowej równowagi pomijającym rwały wzros gospodarczy, σ paramer modelu. Krzywa IS prezenowana w kaegoriach luki popyowej przyjmuje posać daną równaniem: IS 1 : x = ( i E ( π + 1) ρ) + E ( x+ 1 σ ) + ε D (3) Równania (1) oraz (3) sanowią srukuralny zagregowany obraz mechanizmu ransmisji dla małej gospodarki zamknięej. Dla celów dynamicznych symulacji równania e uzupełniane są najczęściej o zależności łączące sopę procenową, lukę popyową czy eż inflację. Owarcie gospodarki skukuje koniecznością uzupełnienia powyższych zależności. Zakładając, że dobra imporowane są dobrami finalnymi, zmianie podlega przede wszyskim koszyk wyznaczający poziom cen a równanie inflacji przyjmie wówczas posać: π = π H, q + α, (4) 1 α gdzie: π H, inflacja krajowa opisana krzywą o równaniu analogicznym do (1) ze współczynnikiem sojącym przy x zależnym od paramerów α, q realny kurs waluowy, α sopień owarości gospodarki. Krzywa IS dla gospodarki owarej w kaegorii luki popyowej wyraża poniższa równość (Kokoszczyński i in., 2002): IS : x = α + 1 α + 1 + 1 1 * σ ϖ ( i E ( π ) ρ) + f E ( Y ) + E ( x ), (5) gdzie paramery modelu (5) z subskrypem α uzależnione są od sopnia owarości gospodarki, naomias Y +1 * doyczy zagranicy. Do opisu wariancji kursu waluowego wykorzysywane jes najczęściej równanie niezabezpieczonego paryeu sóp procenowych, co sprawia, że

Mechanizm ransmisji impulsów poliyki monearnej 25 zmiany kursu zależą funkcyjnie od bieżących oraz oczekiwanych różnic w sopach procenowych między analizowaną gospodarką owarą i zamknięą. Kszał mechanizmu ransmisji impulsów poliyki monearnej prezenowany jes w lieraurze przedmiou w rozmaiy sposób. Sam sposób prezenacji uzależniony jes od narzędzia jakim posługiwali się badacze, a jednym z podsawowych jes srukuralny model wekorowej auoregresji. Modele e zosały wykorzysane między innymi w projekach badawczych prowadzonych w Narodowym Banku Polskim. Ich użyeczność w opisie mechanizmu ransmisji impulsów monearnych można odnaleźć w zbiorczej analizie porównawczej Kokoszczyńskiego (Kokoszczyński i inni 2000, 2002, 2008) czy w pracy Brzozy-Brzeziny (2000). Sysemy wekorowej auoregresji przedsawia również projek Europejskiego Banku Cenralnego (Peersman i Smes 2001) oraz praca Hericoura (2006) czy Peersmana i Mojona (2001). Odmienne podejście w modelowaniu wykorzysanie modeli srukuralnych oraz konsrukcja sysemu ECMOD, przedsawiają badania Fic i in. (2005). MODEL WEKTOROWEJ AUTOREGRESJI I JEGO STRUKTURALNA POSTAĆ Modele wekorowej auoregresji wykorzysywane do opisu mechanizmu ransmisji impulsów poliyki monearnej mogą uwzględniać w zesawie swoich zmiennych endogenicznych najważniejsze indykaory służące do opisu poliyki monearnej, akie jak: PKB, poziom cen, kurs waluowy, sopa procenowa czy agregay pieniężne. Modele VAR nie narzucają apriorycznie posaci dynamicznej esymowanego sysemu oraz nie wymagają arbiralnego podziału zmiennych na endo- oraz egzogeniczne. Nie są jednak pozbawione wad. Proces idenyfikacji modeli VAR nie pozwala przykładowo odpowiedzieć na pyania doyczące wagi poszczególnych kanałów ransmisji. Częso rakowane są akże jako czyso saysyczne narzędzie służące do przedsawienia prognozy. Sąd eż koniecznym jes odniesienie wyników uzyskiwanych z wykorzysaniem modeli VAR do eorii ekonomii przez ich srukuralizację. Po raz pierwszy przedsawił o w swojej pracy Sims (1980). ' Dla wekora N-zmiennych makroekonomicznych Y = [ Y1, Y2,..., YN ] między kórymi isnieje zależność określana przez eorię ekonomii, model wekorowej auoregresji VAR(P) rzędu P można przedsawić jako (Lükepohl, Krazig 2004):

26 Adam Waszkowski Y = A0 + A1 y 1 + A2 y 2 +... + AP y P +, (6) ε gdzie: ε N-wymiarowy proces białego szumu o warości oczekiwanej równej 0 oraz macierzy kowariancji Σ, macierz A 0 o wymiarach Nx1 jes macierzą zawierającą wyrazy wolne dla poszczególnych równań, a macierze A P : p = 1, 2,, P o wymiarach NxN przedsawiają wpływ p-ego opóźnienia zmiennej zależnej na jej bieżącą warość. Pożądaną cechą modelu VAR(P) jes jego sacjonarność, kórą można opisać jako wygasanie wpływu szoku ε na warości wekora zmiennych zależnych: Y lim + k k = 0. (7) ε Jedynym źródłem szoku w modelu VAR(P) są więc składniki losowe a spełnienie warunku sacjonarności jes równoznaczne z isnieniem długookresowej warości µ dla Y, do kórej proces powraca: µ = A. (8) 1 ( 1) A0 Tempo ego powrou określają pierwiaski równania charakerysycznego: A ( z) = 0, (9) kórych liczba jes równa iloczynowi PN. Proces opisany równaniem (6) jes więc sacjonarny, jeżeli wszyskie pierwiaski równania (9) znajdują się poza kołem jednoskowym { z k > 1, k = 1,2,..., PN}. Z punku widzenia specyfikacji modelu VAR(P) isonym jes usalenie rzędu opóźnień P. Ponieważ eoria ekonomii nie dosarcza informacji na ema dynamicznych zależności między zmiennymi, do ich usalenia wykorzysuje się kryeria informacyjne akie, jak: Akaike a AIC, Hannana- Quinna HQ, bayesowskie Schwarza BIC czy Final Predicion Error FPE.

Mechanizm ransmisji impulsów poliyki monearnej 27 Wskazówką przy doborze maksymalnego opóźnienia może być również es isoności kolejnych opóźnień modelu VAR. Weryfikacji hipoezy zerowej: H 0 : A P = 0 dokonuje się w oparciu o es ilorazu funkcji wiarygodności, kórego saysyka określona jes wzorem: LR = T(ln Σˆ ln Σˆ ), (10) re ur gdzie Σˆ re oraz Σˆ ur macierze kowariancji dla składników losowych dla modelu VAR z resrykcjami oraz bez resrykcji. Przy prawdziwości 2 2 hipoezy zerowej saysyka LR ma asympoyczny rozkład χ o N sopniach swobody, j. liczbie paramerów na kóre zosała nałożona resrykcja zerowa. Nadawanie inerpreacji ekonomicznej modelom VAR odbywa się poprzez ich srukuralizację (Roberson, Tallman 1999). Srukuralny model wekorowej auoregresji (SVAR) można zapisać w posaci: Ay = C0 + C1 y 1 + C2 y 2 +... + CP y P + B, (11) η gdzie składniki losowe poszczególnych równań mają rozkład normalny i są względem siebie orogonalne, macierze: A, B określają jednoczesne zależności między zmiennymi wchodzącymi w skład wekora zmiennej zależnej, macierze C określają właściwości dynamiczne modelu. Paramery modelu SVAR uzyskuje się szacując model wekorowej auoregresji a nasępnie przedsawiając jego srukuralizację. Ponieważ składniki losowe są względem siebie niezależne, nadaje się im inerpreację ekonomiczną określając je jako szoki srukuralne, j. szok popyowy, podażowy, monearny czy kursowy. Analiza dynamicznych reakcji zmiennych endogenicznych { y i : i = 1, 2,, N } na bodźce w posaci szoków srukuralnych {η j = 1, 2,, N } opisywana jes przez funkcję reakcji na impuls (ang. impulse-response funcion, IRF), a jej warość po upływie k-okresów opisuje zależność: j :

28 Adam Waszkowski Yi, + k IRFk ( i, j) = (12) η j MODEL DLA POLSKIEJ GOSPODARKI W celu dokonania inerpreacji modelu VAR należy dokonać jego srukuralizacji. W lieraurze przedmiou wyróżnia się srukuralizacje rekursywne, nierekursywne oraz długookresowe. W niniejszej pracy uwaga zosanie skupiona na srukuralizacji rekursywnej. Resrykcje dla macierzy A oraz B równania (11) zaproponował Sims (1980). Ogólnie można zapisać je w nasępujący sposób: 1 0 M 0 * 1 M 0 A =, L L O L * * L 1 * 0 M 0 0 * M 0 B =. (13) L L O L 0 0 L * W przypadku gdzie określone są resrykcje posaci (13), paramery oznaczone (*) w macierzy A oraz B można uzyskać rozwiązując układ nieliniowy posaci: Σ = 1 ' 1 ' A BB ( A ). (14) Rozwiązanie równania (14) uzyskuje się najczęściej przez wykorzysanie zw. dekompozycji Choleskyego. Każdą dodanio określoną symeryczną macierz Σ można przedsawić jako iloczyn: Σ = PP, gdzie ma- ' cierz P jes macierzą nieosobliwą rójkąną dolna. Wyznaczenie macierzy A oraz B sprowadza się do rozwiązania równania:

Mechanizm ransmisji impulsów poliyki monearnej 29 1 A B = P (15) Najczęsszym rozwiązaniem z zasosowaniem resrykcji rekursywnych jes zespół równości: A = I oraz B = P. Jeśli w konekście poliyki pieniężnej rozważymy syuację, w kórej banki cenralne korzysają z akualnych informacji na ema produkcji i cen oraz opóźnionych warości kursu waluowego, o resrykcje dla analizowanego modelu VAR przyjmą nasępującą posać: ' Y = [ y, p, i, e ], 1 0 0 0 a21 1 0 0 A =, (16) a 1 0 31 a32 a41 a42 a43 1 gdzie: y produkcja, p poziom cen, i krókoerminowa sopa procenowa, e nominalny efekywny kurs waluowy. Resrykcje (16) zaprezenowane zosały w pracy Chrisiano, Eichenbaum i Evansa (2000), Peersmana i Smesa w ramach projeku EBC (2001) oraz w pracy Kokoszczyńskiego i in. (2002). Do opracowania modelu obrazującego mechanizm ransmisji impulsów monearnych zebrano dane kwaralne z okresu 1995:Q1 2011:Q4 dla polskiej gospodarki. Wszyskie dane pochodziły z bazy OECD MEI. Wykorzysano nasępujące szeregi czasowe: logarymiczne empo wzrosu PKB (dy), logarymiczne empo wzrosu CPI (dp), krókookresowa sopa procenowa (i) oraz logarymiczne empo wzrosu kursu waluowego PLN względem EUR (de). Dynamika modelu VAR dla układu czerech równań usalona zosała w oparciu o kryeria informacyjne: AIC, FPE, HQ: OPTIMAL ENDOGENOUS LAGS FROM INFORMATION CRITERIA endogenous variables: dy dp i de deerminisic variables: CONST opimal number of lags: Akaike Info Crierion: 10 Final Predicion Error: 2 Hannan-Quinn Crierion: 1 Schwarz Crierion: 1

30 Adam Waszkowski Ponieważ kryeria informacyjne nie dały jednoznacznej odpowiedzi co do rzędu opóźnień modelu VAR, założono wsępnie że oszacowany model będzie klasy VAR(2) mając na uwadze fak, że jedno opóźnienie może nie oddać dynamiki i złożoności zjawiska ransmisji impulsów monearnych. Saysyczną isoność drugiego opóźnienia sprawdzono również formalnie wykorzysując es ilorazu wiarygodności posaci (10): LR-es (H1: unresriced model: 16.3214 p-value (chi^2): 0.0191 Saysyka esowa LR równa 16,32 z warością p na poziomie 0,0191 wskazują na konieczność odrzucenie hipoezy zerowej na poziomie 5% o braku saysycznej isoności drugiego opóźnienia. Esymowany zaem model będzie posaci VAR(2). Esymacji modelu VAR(2) ze specyfikacją zaproponowana przez Chrisiano, Eichenbauma i Evansa dokonano za pomocą Meody Najmniejszych Kwadraów. Orzymano nasępujące oszacowania paramerów oraz posać modelu VAR(2): dy 013 dp = 4,13 i 14,4 de 0,16 0,007 0,4 0,34 0,003 0,003 0,025 1,414 0,006 0,01 dy 1,73 dp 1,57 i 0,21 de 1 1 1 1 + 0,03 3,8 + 13,2 0,13 0,002 0,07 0,07 0,012 0,003 0,032 0,45 0,006 0,047 dy 0,221 dp 4,25 i 0,176 de 2 2 2 2 0,01 e 0,005 + e + 0,035 e 0,04 e 1 2 3 4. Pożądaną cechą modeli wekorowej auoregresji jes ich sacjonarność, kórą można zdefiniować zarówno w kaegorii isnienia długookresowej warości, do kórej proces powraca (8) oraz empa ego powrou poprzez rozwiązanie równania (9). Pierwiaski ego równania w przypadku oszacowanego modelu VAR(2) znajdują się poza kołem jednoskowym, a ich warości co do modułu przedsawia poniższy wydruk:

Mechanizm ransmisji impulsów poliyki monearnej 31 modulus of he eigenvalues of he reverse characerisic polynomial: z =(1.078 3.412 2.393 2.393 2.060 3.495 3.495 32.364) Model VAR(2) jes więc modelem sacjonarnym. Jak wspomniano, inerpreacja modeli srukuralnych odbywa się przez analizę funkcji reakcji na impuls. Wekorowi zmiennych endogenicznych ' Y = dy, dp, i, de ] odpowiada wekor szoków srukuralnych [ S D i e ' η = [ η, η, η, η ], gdzie szoki e określane są odpowiednio jako szoki: podażowe, popyowe, monearne oraz kursowe. Z punku widzenia mechanizmu ransmisji impulsów poliyki pieniężnej kluczową rolę odgrywa szok monearny. Wykres 1 przedsawia funkcje reakcji indykaorów makroekonomicznych na impuls w posaci szoku monearnego. Wykres 1. Funkcje reakcji na impuls dla modelu SVAR specyfikacji Chrisiano, Eichenbauma i Evansa reakcja y na szok i reakcja dy na szok i

32 Adam Waszkowski Ciąg dalszy wykresu 1 Na podsawie eorii ekonomii oczekiwać należałoby, że w wyniku zaosrzenia poliyki pieniężnej i wzrosu sopy procenowej, wolumen produkcji krajowej zmniejszy się. Można przypuszczać również, że spadkiem zareaguje, choć z pewnym opóźnieniem, poziom cen oraz inflacja. Orzymane wyniki nie do końca powierdzają powyższe hipoezy. Reakcja empa wzrosu PKB oraz jego poziomu w odpowiedzi na szok monearny jes odmienna. Produk krajowy, po zaosrzeniu poliyki pieniężnej, wzrasa. Zjawisko akie określane jes w lieraurze przedmiou (m. in. Kokoszczyński i inni 2002) jako oupu puzzle. Syuacja aka może być spowodowana zmianami insyucjonalnymi oraz silnymi wsrząsami podażowymi. Poreakcja p na szok i reakcja dp na szok i reakcja e na szok i reakcja i na szok i Źródło: obliczenia własne.

Mechanizm ransmisji impulsów poliyki monearnej 33 dobne wyniki orzymał również Angeloni i in. (2000), kóry wzros PKB w wyniku zaosrzenia poliyki monearnej odnoował dla Holandii oraz Irlandii. W przypadku poziomu produkcji impuls monearny powoduje jej wzros w pierwszych czerech kwarałach a nasępnie sabilizację na wyższym poziomie. Z kolei empo wzrosu PKB powraca do sanu równowagi po czerech kwarałach. Wykres 1 przedsawia również począkowy wzros poziomu cen (do drugiego kwarału) w wyniku wzrosu sopy procenowej, a nasępnie jego spadek (do szósego kwarału). Jes o zjawisko również częso wskazywane w pracach wykorzysujących mechanizm wekorowej auoregresji w konekście poliyki monearnej i określane jes jako price puzzle. Powolny powró do linii określającej ścieżkę bazową (based line) nasępuje po upływie około dwudziesu kwarałów. Wskaźnik CPI w odpowiedzi na szok monearny zareagował z opóźnieniem rwałych spadkiem, co jes zgodne z eorią ekonomii. Podobny efek uzyskali w swojej pracy Peersman i Smes (2001). Szok monearny powoduje akże naychmiasową aprecjację złoówki względem euro (do czwarego kwarału), nasępnie deprecjację (do ósmego kwarału) i powolny powró kursu waluowego do poziomu wyjściowego. ZAKOŃCZENIE Celem niniejszej pracy było zdefiniowanie pojęcia mechanizmu ransmisji impulsów poliyki pieniężnej oraz z wykorzysaniem narzędzi ilościowej analizy, pokazanie wpływu decyzji podejmowanych w ramach poliyki monearnej na gospodarkę oraz jej indykaory. Korzysając z modeli wekorowej auoregresji oraz ich srukuralizacji zaczerpnięej z pracy Chrisiano, Eichenbauma i Evansa pokazano, jak impulsy monearne wpływają na podsawowe wielkości makroekonomiczne. Orzymane wyniki badań co do zasady nie odbiegają od eorii ekonomii oraz badań innych auorów, kórzy podjęli się zadania zobrazowania mechanizmów ransmisji. Zwrócić należy jednak uwagę na akie zjawisko jak oupu puzzle, kóre wskazuje, że w pierwszych momenach po zaciśnięciu poliyki pieniężnej mamy do czynienia ze wzrosem produkcji. Niniejsza praca niemniej nie wyczerpuje emau mechanizmu ransmisji lecz może służyć jako bodziec do konsrukcji modeli srukuralnych, ypu DSGE, boosrapowania czy podejścia bayesowskiego do opisu zjawisk zachodzących w poliyce pieniężnej.

34 Adam Waszkowski LITERATURA Angeloni I., Kashyap A., Mojon B. (2003), Moneary Policy Transmission In The Euro Area, Cambridge Universiy Press, Cambridge. Brzoza-Brzezina M. (2000), Neuralność pieniądza a badanie mechanizmów ransmisji monearnej w Polsce, Bank i Kredy, Nr 32(3). Chrisiano L., Eichenbaum M., Evans C. (2000), Moneary Policy Shocks: Wha Have We Learned And To Wha End? Handbook of Macroeconomics, Norh Holland. Amserdam. Clarida R., Gali J., Gerler M. (1999), The Science of Moneary Policy: A New Keynesian Perspecive, Journal of Economic Lieraure, Vol. 38,. Fic T., Kolasa M., Ko A., Murawski K., Rubaszek M., Tarnicka M. (2005), ECMOD- Model of he Polish Economy, Maeriały i Sudia Nr. 36, Narodowy Bank Polski. Goodfried M., King R. (1998), The new neoclassical synhesis and he role of moneary policy, Working Paper Vol. 98-05, Federal Reserve Bank of Richmond. Hericour J. (2006), Moneary Policy Transmission in he CEECs: a comprehensive analysis, Economic and Business Review, Vol. 8, No. 1. Kokoszczyński R., Łyziak T., Pawłowska M., Przysupa J., Wróbel E. (2002), Mechanizm ransmisji poliyki pieniężnej współczesne ramy eoreyczne, nowe wyniki empiryczne dla Polski, Maeriały i Sudia Nr 151, Narodowy Bank Polski. Kokoszczyński R., Łyziak T., Wróbel E. (2000), Czynniki srukuralne we współczesnych eoriach mechanizmów ransmisji poliyki pieniężnej. Bank i Kredy, Nr 11-12. Kokoszczyński R., Grabek G., Kłos B., Łyziak T., Przysupa J., Wróbel E. (2008), Porównanie podsawowych cech mechanizmu ransmisji monearnej w Polsce i srefie euro, Maeriały i Sudia Nr 151, Narodowy Bank Polski. Lükepohl H., Krazig M. (2004), Applied Time Series Economerics, Cambridge Universiy Press. Cambridge. Peersman G., Mojon B. (2001), A VAR descripion of he effecs of he moneary policy in he individual counries of he euro area, Working Paper Series Vol. 92, European Cenral Bank. Peersman G., Smes F. (2001), The Moneary Transmission Mechanism in he Euro Area: More Evidence From VAR Analysis, Working Paper Series, Vol. 91, European Cenral Bank.

Mechanizm ransmisji impulsów poliyki monearnej 35 Roberson J.C., Tallman E. W. (1999), Vecor Auoregressions: Forecasing and Realiy, Federal Reserve Bank of Alana Economic Review, No. Q1. Sims C.A. (1980), Macroeconomica and realiy, Economerica, Vol. 48.