Efekty zaokrągleń cen w Polsce po wprowadzeniu euro do obiegu gotówkowego

Efekty zaokrągleń cen w Polsce po wprowadzeniu euro do obiegu gotówkowego Jarosław T Jakubik NBP, Instytut Ekonomiczny Karolina Konopczak NBP, Biuro ds Integracji ze Strefą Euro Marek Rozkrut NBP, Biuro ds Integracji ze Strefą Euro Seminarium końcowe, lipca 28

Plan prezentacji Efekty cenowe wprowadzenia euro do obiegu gotówkowego a opinie społeczeństwa 2 3 4 5

Obawy społeczne dotyczące efektów cenowych po wprowadzeniu euro w Polsce Wprowadzenie euro w Polsce przyczyni się do 8% 4% 8% 8% wzrostu ogólnego poziomu cen spadku ogólnego poziomu cen pozostanie neutralne względem poziomu cen trudno powiedzieć Introduction of the Euro in the New Member States (Flash Eurobarometer 24, November 27)

Determinanty efektów cenowych przeniesienie kosztów wymiany waluty na konsumentów lepkość cen, szczególnie w niektórych sektorach (hipoteza kosztów menu ) koordynacja oczekiwań przedsiębiorców dotyczących zachowania konsumentów w warunkach spadku przejrzystości cen na rynku wewnętrznym zaokrąglanie do cen atrakcyjnych

Efekty cenowe wprowadzenia euro do obiegu gotówkowego wg Eurostatu, nieznaczny wpływ wprowadzenia euro do obiegu gotówkowego na wzrost ogólnego poziomu cen w strefie euro: dodatkowy wzrost inflacji o,2,2 pkt proc w 22 roku (Eurostat, 23) wzrost cen, który można przypisać wprowadzeniu euro, skoncentrowany w pewnych sektorach: usługi (sektor gastronomiczny, usługi fryzjerskie, rekreacja i kultura) do pewnego stopnia dobra najczęściej nabywane (żywność) wzrost postrzeganej inflacji nieproporcjonalny w stosunku do oficjalnego wskaźnika dynamiki cen

Odczucia społeczne odnośnie do inflacyjnych konsekwencji wprowadzenia wspólnej waluty (strefa euro 22) Zmiana cen związana z wymianą waluty została przeprowadzona % 2% 3% 84% na korzyść konsumentów na niekorzyść konsumentów w sposób neutralny dla konsumentów trudno powiedzieć The euro, one year later (Flash Eurobarometer 3, November 22)

Tempo wzrostu cen vs percepcja inflacji 2 3 4 5 6-2 3 4 5 6 7 8 7 2 2 7 3 3 7 4 4 7 5 5 7 6 6 7 7 7 7 8 8 7 7 2 2 7 2 2 7 2 2 2 2 7 2 3 2 3 7 2 4 2 4 7 2 5 2 5 7 2 6 2 6 7 2 7 2 7 7 2 8 Indeks postrzeganej inflacji (balance statistics) - lewa oś HICP - prawa oś Opracowanie własne na podstawie danych EBC

Determinanty rozbieżności między oficjalną inflacją i jej percepcją mechanizmy psychologiczne i socjologiczne (jako warunek konieczny) trudności z przywyknięciem do nowego nominalnego poziomu cen nawyk przeliczania cen w euro na ceny wyrażone w walutach narodowych zakotwiczenie punktu odniesienia do porównań cenowych w okresie sprzed wielu lat obciążenie zapamiętanej ceny odniesienia stosowanie do przeliczeń cen przybliżonego kursu konwersji zamiast oficjalnego zdolność społeczeństwa do adaptacji

Determinanty rozbieżności między oficjalną inflacją i jej percepcją czynniki ekonomiczne (jako warunek wystarczający katalizator iluzji euro ) największy wzrost cen w kategorii dóbr i usług najczęściej nabywanych od grudnia 2 do stycznia 22 o,5 pp(z 2,5% do 4%) ponadproporcjonalny w stosunku do udziału w przeciętnych wydatkach konsumpcyjnych wpływ tej kategorii na postrzeganą inflację nabywane za gotówkę (indeks out-of-pocket ) rola częstości zakupów dostosowania cen średnio częstsze niż w okresie poprzedzającym wymianę (teoria perspektywy)

Cenowe efekty zaokrągleń wymiana waluty związana jest ze zmianą struktury cen, w związku z czym dominującą kategorią przestają być ceny atrakcyjne ze względu na istotną rolę cen atrakcyjnych w gospodarce można spodziewać się, iż po pewnym czasie typowa struktura zostanie przywrócona pytanie: czy dostosowania cenowe, związane z zaokrąglaniem do cen atrakcyjnych będą oznaczały wzrost ogólnego poziomu cen? wpływ zaokrąglania cen może być przy danym scenariuszu ex ante obiektywnie skwantyfikowany w przeciwieństwie do innych efektów cenowych

Zmiana struktury cen w wyniku wymiany waluty Z marki niemieckiej na euro

Wyniki wcześniejszych badań ex ante dla Holandii: Folkertsma (2) górna granica wielkości wpływu zaokrąglania na CPI: około,7% Belgii: Aucremanne i Cornille (2) górna granica:,72% Hiszpanii: Alvarez i Jareno (2) górna granica:,7% Portugalii: Santos i in (2) górna granica:,23% Włoch: Del Giovane i Sabbatini (28) górna granica: %

Wartość dodana w stosunku do wcześniejszych badań analiza przeprowadzona dla różnych poziomów kursu konwersji waluty krajowej na euro wyłącznie empiryczne wyodrębnienie cen atrakcyjnych (we wcześniejszych badaniach ceny niezgodne z teorią, np 444, były odrzucane) sformalizowana procedura identyfikacji szeregu cen ułamkowych analiza efektów cenowych w podziale na kategorie CPI analiza efektów cenowych w podziale na różne grupy gospodarstw domowych największa w stosunku do innych prac część koszyka CPI objęta badaniem

Plan prezentacji Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce Efekty cenowe wprowadzenia euro do obiegu gotówkowego a opinie społeczeństwa 2 3 4 5

Dane wykorzystane do analizy empirycznej Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce baza danych poziomów cen detalicznych (w PLN) używana przez GUS do obliczania CPI dane z notowań cen w październiku 27 r w 2 rejonach notowań na terenie kraju w Centrali dla cen jednolitych zbiór ok 8 cen reprezentantów łącznie ponad 27 tys rekordów zgrupowane w ramach 3 grup elementarnych najniższy poziom agregacji wskaźnika CPI pokrywa ok 6,8% koszyka CPI

Dane wykorzystane do analizy empirycznej Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce badanie budżetów gospodarstw domowych w 26 r wykorzystywane do uzyskania systemu wag używanego w 27 r do obliczania CPI ponad 37 tys badanych gospodarstw domowych baza wydatków konsumpcyjnych 2,7 mln rekordów

Ceny atrakcyjne Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce rola sygnalna w przypadku wielu kategorii dóbr i usług istnieje atrakcyjna cena modalna, co obniża koszt ponoszony przez konsumentów na rozeznanie się w strukturze cen i porównania cenowe wpływ na percepcję konsumentów dobra wydają się tańsze niż to jest w rzeczywistości (ceny psychologiczne) wpływ na szybkość przeprowadzania transakcji do uiszczenia płatności lub wydania reszty potrzebna jest niewielka liczba monet lub np banknot (ceny ułamkowe i okrągłe)

Identyfikacja cen atrakcyjnych Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce podejście heurystyczne ceny psychologiczne ( ostatnią cyfrą znaczącą) ceny ułamkowe (fractional prices) - łatwe do zapłacenia ceny okrągłe (round prices) - stosowane w przypadku wysokich poziomów cen formalna procedura wyodrębniania cen atrakcyjnych identyfikacja cen, które występują w gospodarce istotnie częściej niż sąsiednie (Folkertsma, 2)

Podział cen atrakcyjnych Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce Podział cen Ceny atrakcyjne Ceny zwykłe Ceny ułamkowe Ceny psychologiczne (w tym ceny okrągłe )

Rozkład częstości cen Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce,2%,%,8%,6%,4%,2%,% 2 3 4 5 6 7 8 2 3 4 5 6 7 8 2 2 22 23 24 25 26 27 28 2 3

Skumulowany rozkład częstości cen Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce % % 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% % % 2 58 87 6 45 74 23 232 26 2 3 348 377 46 435 464 43 522 55 58 6 638 667 66 725 754 783 82 84 87 8 28 57 86

Skumulowany rozkład częstości cen Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce 25% 5% 75% % Ważone 2 zł 76 zł 33 zł 225 zł Nieważone 4 zł zł 5 zł 22 zł dominują ceny niskie 5% wydatków konsumpcyjnych przeciętnego gospodarstwa domowego jest ponoszonych na dobra i usługi, których cena jednostkowa nie przewyższa 7,6 zł zwykłe wytypowanie cen, które w całym zbiorze mają największą częstość, byłoby procedurą niewłaściwą, ponieważ ceny niskie charakteryzują się ogólnie wyższą częstością niż ceny wysokie

Identyfikacja cen atrakcyjnych Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce Procedura zaproponowana przez Folkertsma (2) (rolling 75% percentile): dla kolejnych przedziałów uporządkowanych rosnąco cen (rolling window) wyliczana jest: cena medianowa siedemdziesiąty piąty percentyl rozkładu częstości cen identyfikacja cen atrakcyjnych polega na sprawdzeniu, czy mediana należy do 25% najczęściej obserwowanych cen w ten sposób wybierane są ceny, które pojawiają się istotnie częściej niż ceny sąsiednie

Identyfikacja cen atrakcyjnych Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce

Ceny psychologiczne Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce gdy ostatnia cyfra znacząca ceny (tzn ostatnia cyfra różna od zera) wynosi, np:,7 zł,, zł,, zł,, zł gdy cena kończy się na 5 pozostałe ceny atrakcyjne, które nie zostały przez procedurę identyfikacji zakwalifikowane jako ceny ułamkowe (zobacz dalej) w badaniach Folkertsma (2) oraz Aucremanne i Cornille (2) traktowane jako ceny zwykłe

Końcówki w groszach - rozkład częstości Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce % % 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% % % 2 7 3 5 24 26 28 3 34 3 43 47 5 56 6 64 66 68 7 75 78 8 83 85 87 8 6

Końcówki w groszach - rozkład częstości Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce,4%,2%,%,8%,6%,4%,2%,% 5 5 35 45 55 65 85 5

Empiryczna identyfikacja cen ułamkowych Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce procedurą objęte są ceny atrakcyjne z wyłączeniem cen uznanych na gruncie teorii za psychologiczne przyjęte kroki dla cen ułamkowych: 5gr, gr, 25gr, 5gr, zł, 5zł, zł, 5zł, zł, 5zł, zł począwszy od największego kroku (czyli zł) tworzony jest szereg teoretyczny obserwacji, czyli: zł 2zł 8zł zł

Empiryczna identyfikacja cen ułamkowych Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce następnie szereg obserwacji empirycznych podzielnych przez dany krok porównywany jest z szeregiem teoretycznym gdy od pewnego momentu ceny teoretyczne przestają mieć regularne odpowiedniki empiryczne, to za ostatnią cenę ułamkową uznawana jest ta, na której skończył się pełen szereg empiryczny w kolejnej iteracji procedura powtarzana jest dla mniejszego kroku (5zł) tym razem szereg teoretyczny składa się ze wszystkich cen atrakcyjnych bez cen psychologicznych i bez cen podzielnych przez zł

Empiryczna identyfikacja cen ułamkowych Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce powtórzenie procedury dla wszystkich kroków pozwala na wyodrębnienie przedziałów cen, w ramach których ceny ułamkowe pojawiają się co pewien krok wyodrębnienie cen nie ma charakteru arbitralnego procedura pozwala na identyfikację szeregu cen ułamkowych, do których zaokrąglane będą ceny wyrażone w euro pozostałe ceny atrakcyjne, które nie zostały zidentyfikowane jako ułamkowe uznane zostają za psychologiczne pełny opis sformalizowanej procedury w artykule

Empiryczna identyfikacja cen ułamkowych Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce Podzielne przez zł, 2, 8, Pozostałe podzielne przez 5 zł 5, 5, 65, 25, 75, 25, 675, Pozostałe podzielne przez 25 zł,,2,3 2,8 Pozostałe podzielne przez gr,5,5,35,65 Pozostałe podzielne przez 5 gr

Struktura cen w Polsce Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce Dominacja cen atrakcyjnych Kategoria cen Liczba różnych obserwacji Liczba rekordów Udział ważony nieważony Atrakcyjne 42 22422 7266% 853% w tym: Psychologiczne 754 766 272% 2752% Ułamkowe 675 4762 4545% 53% Zwykłe 88 5427 2734% 47%

Scenariusze Efekty cenowe a opinia społeczeństwa Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce Scenariusz I - wszystkie ceny, bez względu na ich typ, zaokrąglane są do najbliższego eurocenta w górę Scenariusz II ( pesymistyczny ) - ceny atrakcyjne są zaokrąglane do najbliższej ceny atrakcyjnej (bez względu na kategorię) w górę, a ceny zwykłe do najbliższego eurocenta w górę Scenariusz III ( najczarniejszy ) - ceny atrakcyjne zaokrąglane są w górę do najbliższej ceny atrakcyjnej z ich kategorii (tj psychologiczne do psychologicznych, a ułamkowe do ułamkowych), a ceny zwykłe do najbliższego eurocenta w górę Scenariusz IV ( symetryczny ) - ceny atrakcyjne zaokrąglane są w górę lub w dół do najbliższej ceny atrakcyjnej z ich kategorii, a ceny zwykłe do najbliższego eurocenta (w górę lub w dół)

Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce Sposób zaokrąglania w scenariuszu III - przykłady np dla EUR = 3,38 PLN cena psychologiczna 7,4 PLN = 2,22 EUR 2,2 EUR cena ułamkowa (tu okrągła) 2 PLN = 5,2 EUR 6, EUR cena zwykła 73,57 PLN = 5,3527 EUR 5,36 EUR

Dane Ceny atrakcyjne i ich identyfikacja Scenariusze Wpływ zaokrągleń cenowych na wskaźnik CPI w Polsce Obliczanie wpływu efektów zaokrągleń na wskaźnik CPI zgodnie z metodologią GUS stosowaną do obliczania wskaźnika CPI na poziomie cen reprezentantów średnie geometryczne po zmianach cen reprezentantów dynamika grupy elementarnej w danym rejonie notowań średnie geometryczne po rejonach notowań dynamika grupy w skali całego kraju na poziomie grup elementarnych średnia arytmetyczna ważona strukturą konsumpcji gospodarstw domowych (indeks Laspeyres a)

Plan prezentacji Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych Efekty cenowe wprowadzenia euro do obiegu gotówkowego a opinie społeczeństwa 2 3 4 5

Wyniki symulacji Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych czyli NIE CO BĘDZIE, ale CO BY BYŁO, GDYBY

Scenariusz I - kurs konwersji a efekty cenowe Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych,7%,6%,5%,4%,3%,2%,%,% 3, 3,4 3,8 3,2 3,6 3,2 3,24 3,28 3,32 3,36 3,4 3,44 3,48 3,52 3,56 3,6 3,64 3,68 3,72 3,76 3,8 3,84 3,88 3,2 3,6 4,

Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych Scenariusz II ( pesymistyczny ) - kurs konwersji a efekty cenowe 2,4% 2,2% 2,%,8%,6%,4%,2%,%,8%,6%,4%,2%,% 3, 3,4 3,8 3,2 3,6 3,2 3,24 3,28 3,32 3,36 3,4 3,44 3,48 3,52 3,56 3,6 3,64 3,68 3,72 3,76 3,8 3,84 3,88 3,2 3,6 4,

Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych Scenariusz III ( najczarniejszy ) - kurs konwersji a efekty cenowe 3,4% 3,2% 3,% 2,8% 2,6% 2,4% 2,2% 2,%,8%,6%,4%,2%,%,8%,6%,4%,2%,% 3, 3,4 3,8 3,2 3,6 3,2 3,24 3,28 3,32 3,36 3,4 3,44 3,48 3,52 3,56 3,6 3,64 3,68 3,72 3,76 3,8 3,84 3,88 3,2 3,6 4,

Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych Scenariusz IV (symetryczny) - kurs konwersji a efekty cenowe,5%,4%,3%,2%,%,% -,% -,2% 3, 3,4 3,8 3,2 3,6 3,2 3,24 3,28 3,32 3,36 3,4 3,44 3,48 3,52 3,56 3,6 3,64 3,68 3,72 3,76 3,8 3,84 3,88 3,2 3,6 4,

Kurs konwersji a efekty cenowe Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych Efekt cenowy zaokrągleń w znacznym stopniu zależy od przyjętego kursu konwersji złotego do euro

Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych Wzrost cen w podziale na kategorie CPI - Scenariusz I Wzrost cen w kategoriach Mediana Max Min CPI 53% 6% 3% Żywność i napoje bezalkoholowe 67% 82% 3% Napoje alkoholowe i wyroby tytoniowe 32% 38% % Odzież i obuwie 6% 7% 2% Użytkowanie mieszkania lub domu i nośniki energii 48% 57% 27% Wyposażenie mieszkania i prowadzenie gosp domowego 7% 2% % Zdrowie 27% 33% 6% Transport 2% 3% 7% Łączność % 34% 73% Rekreacja i kultura 43% 6% 26% Edukacja 7% % 3% Restauracje i hotele 52% 8% 28% Inne towary i usługi 67% 87% 4%

Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych Wzrost cen w podziale na kategorie CPI - Scenariusz II ( pesymistyczny ) Wzrost cen w kategoriach Mediana Max Min CPI 75% 222% % Żywność i napoje bezalkoholowe 23% 32% 3% Napoje alkoholowe i wyroby tytoniowe 33% 77% 66% Odzież i obuwie 45% 66% % Użytkowanie mieszkania lub domu i nośniki energii 64% 8% 36% Wyposażenie mieszkania i prowadzenie gosp domowego 8% 24% 47% Zdrowie % 4% 6% Transport 5% % 33% Łączność 747% 72% 2% Rekreacja i kultura 5% 235% 85% Edukacja 56% 6% 2% Restauracje i hotele 25% 383% 5% Inne towary i usługi 74% 237% 7%

Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych Wzrost cen w podziale na kategorie CPI - Scenariusz III ( najczarniejszy ) Wzrost cen w kategoriach Mediana Max Min CPI 256% 32% 62% Żywność i napoje bezalkoholowe 354% 473% 274% Napoje alkoholowe i wyroby tytoniowe 248% 324% 38% Odzież i obuwie 88% 7% 5% Użytkowanie mieszkania lub domu i nośniki energii 77% 2% 48% Wyposażenie mieszkania i prowadzenie gosp domowego 55% 25% 22% Zdrowie 5% 22% 5% Transport 78% 7% 42% Łączność 53% 4% 434% Rekreacja i kultura 228% 35% 38% Edukacja 4% 46% 52% Restauracje i hotele 33% 55% 3% Inne towary i usługi 254% 343% 7%

Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych Wzrost cen w podziale na kategorie CPI - Scenariusz IV (symetryczny) Wzrost cen w kategoriach Mediana Max Min CPI 4% 48% -8% Żywność i napoje bezalkoholowe % 6% -5% Napoje alkoholowe i wyroby tytoniowe 2% 63% -28% Odzież i obuwie 2% 4% -% Użytkowanie mieszkania lub domu i nośniki energii % 24% -4% Wyposażenie mieszkania i prowadzenie gosp domowego 5% 26% -% Zdrowie 8% 27% -8% Transport % 5% -2% Łączność -64% 25% -35% Rekreacja i kultura 4% 73% -3% Edukacja % 22% -% Restauracje i hotele 8% 6% -78% Inne towary i usługi 28% 74% 8%

Wyniki symulacji Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych w zależności od przyjętego scenariusza, wzrost cen w wyniku zaokrągleń (mediana) od,4% do 2,56% Skrajne warianty: spadek cen o,8% vs wzrost cen o 3,2% największy wzrost cen w grupach: łączność (SMS-y ) żywność restauracje i hotele maksymalne wyniki symulacji vs szacunki Eurostatu - sprzeczność? niekoniecznie, gdyż scenariusze II i III są bardzo mało prawdopodobne

Prawdopodobieństwo scenariuszy Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych Scenariusze II ( pesymistyczny ) i III ( najczarniejszy ) bardzo mało prawdopodobne, gdyż: konkurencja (zmiana cen relatywnych) faza cyklu wyczulenie konsumentów działania administracyjne dystans między kolejnymi cenami psychologicznymi (ułamkowymi, zwykłymi) w euro jest co do wartości znacznie większy niż w złotych prawdopodobne przeszacowanie

Prawdopodobieństwo scenariuszy - przykłady Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych EUR = 3,38 PLN cena produktu w sklepie A: 43 PLN i takiego samego produktu, ale w sklepie B: 444 PLN (tj o 5 PLN lub o,% drożej) Obie ceny są psychologiczne: A: 43 PLN = 2,88 EUR 2, EUR B: 444 PLN = 3,36 EUR 3, EUR (drożej o, EUR, tj aż o 7% niż w sklepie A) zdecydowany wzrost cen w relacji do sklepu A vs konkurencja?

Prawdopodobieństwo scenariuszy - przykłady Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych dystans między 6, a 7 (kolejne dwie ceny psychologiczne): w PLN (7-6, =, PLN) znacznie mniejszy co do wartości niż w EUR (np przy kursie EUR = 4 PLN, dystans ten wynosi:, x 4, = 36,4 PLN) więcej cen psychologicznych w EUR?

Prawdopodobieństwo scenariuszy Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych EUR = 3, PLN 2 gr (cena ułamkowa ) =,525 EUR, EUR (wzrost ceny aż o,5%???) ponadto najgorszy kurs konwersji: EUR = 3, PLN obecnie mało prawdopodobny w świetle znacznie silniejszego bieżącego kursu złotego

Prawdopodobieństwo scenariuszy Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych scenariusze II i III zbyt pesymistyczne: wyniki badań ex post dla krajów strefy euro wskazują na znacznie mniejszy wzrost cen niż w pesymistycznym wariancie ex ante dlaczego ludzie myślą inaczej? ( efekt cappuccino, efekt bagietki ) ale z kolei scenariusze I i IV mogą się wydawać zbyt optymistyczne najbardziej prawdopodobny wariant pośredni???

Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych Średni wzrost cen w wybranych przedziałach cenowych Przedział cen Scenariusz I II III min max min max min max do zł 25% 68% 833% 582% 37% 26% do 5 zł 63% 42% 223% 448% 33% 686% do zł 47% 4% 7% 365% 282% 546% do 5 zł 3% 6% 5% 26% 8% 385% największy wzrost cen w grupie cen niskich w tej grupie cen znajdują się zazwyczaj towary najczęściej nabywane w 3 z 4 kategorii dóbr najczęściej nabywanych wzrost cen w wyniku zaokrągleń znacząco przewyższa przeciętny wzrost cen w całym koszyku CPI możliwość silniejszego wpływu efektu zaokrągleń na percepcję inflacji niż na faktyczny wzrost cen (por Łyziak 28)

Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych Największy wzrost cen w grupie cen niskich - przykład Kurs: EUR = 3 PLN Scenariusz I (zaokrąglenie do najbliższego eurocenta w górę) Cena produktu A =, PLN =,633 EUR,7 EUR =,2 PLN Wzrost ceny o,2 PLN, tj o,5% Cena produktu B = PLN = 33,3333 EUR 33,34 EUR =,2 PLN Wzrost ceny o,2 PLN (o tyle samo, co produkt A), tj o,2%

Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych Efekty cenowe w podziale na grupy społeczno-ekonomiczne pracowników rolników Grupy społeczno-ekonomiczne pracujących na własny rachunek emerytów i rencistów utrzymujących się z niezarobkowych źródeł Scenariusz I Mediana 53% 46% 5% 53% 58% 53% MAX 6% 6% 67% 68% 74% 6% MIN 3% 26% 28% 3% 32% 3% Scenariusz II Mediana 7% 6% 74% 7% 3% 75% MAX 222% 2% 26% 22% 24% 222% MIN 2% 83% 88% % % % Scenariusz III Mediana 257% 24% 248% 25% 28% 256% MAX 32% 34% 3% 33% 358% 32% MIN 63% 53% 56% 65% 8% 62% Scenariusz IV Mediana 2% 5% 2% 6% 3% 4% MAX 4% 43% 47% 47% 55% 48% MIN -% -6% -2% -6% -% -8% CPI

Efekty cenowe a miejsce zamieszkania Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych Klasa miejscowości 5 tys mieszk i więcej 2-5 tys - 2 tys 2 - tys mieszk mieszk mieszk poniżej 2 tys mieszk wieś CPI Scenariusz I Mediana 55% 56% 57% 55% 53% 6% 53% MAX 7% 73% 74% 7% 6% 78% 6% MIN 3% 32% 32% 3% 3% 34% 3% Scenariusz II Mediana 74% 7% 82% 8% 78% 7% 75% MAX 22% 228% 23% 226% 223% 24% 222% MIN % 3% 4% 3% 2% 8% % Scenariusz III Mediana 24% 25% 262% 26% 26% 253% 256% MAX 32% 334% 33% 335% 333% 323% 32% MIN 55% 63% 67% 66% 66% 63% 62% Scenariusz IV Mediana 4% 4% 3% 3% 4% 5% 4% MAX 48% 5% 5% 4% 4% 47% 48% MIN -% -% -% -% -% -6% -8%

Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych Efekty cenowe wg liczby osób w gospodarstwie domowym Liczba osób w gospodarstwie domowym 2 3 4 5 6 i więcej CPI Scenariusz I Mediana 55% 52% 53% 52% 52% 52% 53% MAX 7% 68% 68% 68% 68% 67% 6% MIN 32% 3% 2% 2% 2% 2% 3% Scenariusz II Mediana 72% 7% 77% 77% 7% 8% 75% MAX 222% 27% 22% 222% 223% 225% 222% MIN % 8% % % 2% 3% % Scenariusz III Mediana 24% 248% 254% 256% 262% 266% 256% MAX 328% 323% 327% 33% 334% 338% 32% MIN 6% 5% 62% 64% 67% 7% 62% Scenariusz IV Mediana 6% 5% 3% 3% 3% 4% 4% MAX 47% 47% 4% 4% 4% 5% 48% MIN -8% -7% -8% -% -8% -6% -8%

Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych Efekty cenowe w zależności od wielkości wydatków konsumpcyjnych Grupa wydatkowa poniżej 25% pomiędzy powyżej 25% i 75% 75% CPI Scenariusz I Mediana 63% 58% 46% 53% MAX 8% 74% 6% 6% MIN 36% 32% 26% 3% Scenariusz II Mediana 2% % 57% 75% MAX 255% 238% 8% 222% MIN 6% 8% 8% % Scenariusz III Mediana 22% 277% 228% 256% MAX 382% 354% 23% 32% MIN % 76% 45% 62% Scenariusz IV Mediana 5% 4% 3% 4% MAX 54% 52% 44% 48% MIN -2% -2% -5% -8%

Kurs konwersji a efekty cenowe - wyniki symulacji Prawdopodobieństwo scenariuszy Efekty cenowe w podziale na grupy gospodarstw domowych Hipotetyczny wzrost kosztów utrzymania w skali roku (w PLN) Grupy społeczno-ekonomiczne pracowników rolników pracujących na własny rachunek emerytów i rencistów Scenariusz I Mediana 486 3237 6475 54 MAX 6323 4242 854 657 MIN 272 823 3576 24 Scenariusz II Mediana 6365 24 22 6288 MAX 2365 425 27268 275 MIN 8387 5842 33 878 Scenariusz III Mediana 2358 74 338 2448 MAX 35 254 428 377 MIN 44 83 652 5783 Scenariusz IV Mediana 224 328 275 56 MAX 452 34 546 4462 MIN -77-7 -256-562 O tyle w skali roku, ceteris paribus, mogłyby nominalnie wzrosnąć (spaść) wydatki poszczególnych grup społeczno-ekonomicznych na dobra i usługi konsumpcyjne

() w rozkładzie cen detalicznych towarów i usług konsumpcyjnych dominują ceny jednostkowe o niskiej wartości nominalnej w zależności od przyjętego scenariusza, wzrost cen w wyniku zaokrągleń (mediana) od,4% do 2,56% Skrajne warianty: spadek cen o,8% vs wzrost cen o 3,2% efekt cenowy zaokrągleń w znacznym stopniu zależy od przyjętego kursu zamiany złotego na euro

(2) nieznaczne zróżnicowanie efektu pomiędzy poszczególnymi grupami gospodarstw domowych największy wzrost cen w grupie cen niskich w grupie towarów najczęściej nabywanych wzrost cen zazwyczaj wyższy niż przeciętnie w całym koszyku CPI możliwość silniejszego wpływu efektu zaokrągleń na percepcję inflacji niż na faktyczny wzrost cen w tym kontekście szczególną rolę powinny pełnić: komunikacja ze społeczeństwem działania administracyjne przeciwdziałające nieuzasadnionemu wzrostowi cen

(3) ograniczenia przeprowadzonej analizy: niepewność dotycząca przyszłego poziomu kursu konwersji rozkład cen atrakcyjnych wyrażonych w euro inny niż w złotych nie uwzględnia innych czynników ekonomicznych: konkurencja faza cyklu wyczulenie konsumentów działania administracyjne

Co dalej? czy wprowadzenie euro do obiegu gotówkowego rzeczywiście przyczyniło się do wzrostu cen? czy ewentualny wzrost cen był trwały? jakie czynniki miały wpływ na skalę tego efektu? odpowiedź: Jakubik, Konopczak, Rozkrut = prezentacja wyników badania 22 lipca 28 r

Wyniki pojedynczego projektu badawczego nie determinują wyników całego Raportu na temat pełnego uczestnictwa Rzeczypospolitej Polskiej w trzecim etapie Unii Gospodarczej i Walutowej Projekty badawcze mają charakter dokumentów wspierających Przedstawione w Raporcie wyniki będą bowiem stanowiły podsumowanie ponad 5 projektów, realizowanych zarówno przez pracowników NBP, jak też ekspertów zewnętrznych