Veaceslav Grigora

Banca Naional a Romniei

Direcia Modelare i Prognoze Macroeconomice

Noiembrie 2013

Identificarea i analiza ciclurilor de afaceri n Romnia

Cuprins

1. Motivaie

2. Definiii i noiuni introductive

3. Analiza univariat

4. Analiza multivariat

5. Interpretarea ciclurilor de afaceri prin prisma modelelor econometrice

6. Concluzii

1. Motivaie

Perioadele de expansiune i declin au o influen semnificativ asupra economiei obinerea unor informaii privind identificarea acestora reprezint o arie de interes;

Posibilitatea identificrii punctelor de cotitur i analiza strii curente a economiei;

Studiul ciclurilor specifice altor serii de date;

Identificarea ocurilor cu cel mai mare impact asupra ciclului de afaceri.

Referine: Artis et. Al (1997), Artis i Zhang (1997, 1999), Chauvet i Piger (2003, US), Marcellino et. al (2004, EA), Krolzig, H.M. i Toro (2004), Giannone et al (2009) ,Isrescu (2013).

2. Definiii i noiuni introductive (1) Ciclurile de afaceri sunt un tip de fluctuaii care au loc la nivelul activitii economice agregate a naiunilor un ciclu constnd n expansiuni simultane ale mai multor sectoare ale economiei, urmate, n mod similar, de contracii generalizate (Burns i Mitchell 1946)

Cum msurm activitatea economic agregat? PIB este cea mai bun msur a activitii economice

agregate; Cte serii de date ar trebui analizate?

n cazul n care PIB nu este disponibil se pot folosi i alte serii (producia industrial, numrul de angajai etc.);

Cum segmentm istoria n perioade de expansiuni i contracii? Identificarea punctelor de cotitur (NBER judeci expert

Bry i Boschan (BB) 1971 Harding i Pagan (BBQ) 2002).

NOT: n identificarea ciclurilor de afaceri analiza este realizat pe nivelul seriilor deoarece trendul joac un rol esenial n cadrul dinamicii acestora. Definiia tehnic a recesiunii implic dou rate trimestriale consecutive de cretere negativ a nivelului PIB.

2. Definiii i noiuni introductive (2) Metoda datrii ciclurilor de afaceri presupune:

1. Identificare punctelor de extrem local (poteniale puncte de cotitur);

2. Asigurarea alternanei punctelor de minim (troughs, T) i maxim (peaks, P);

3. Un set de reguli care triaz punctele de cotitur n funcie de criterii suplimentare (durata minim a fazelor, durata minim a unui ciclu complet, amplitudine etc.).

Parametrii algoritmului BBQ Limea ferestrei de analiz, K=2; Lungimea minim a unei faze, L=2; Lungimea minim a unui ciclu complet, C=5; Prag, U=10%. n cazul n care dinamica trimestrial a seriei depete U n termeni absolui, se ignor parametrul L.

Rezult seria care indic starea: = 1, ()

0, ()

2. Definiii i noiuni introductive (3)

Ciclurile de afaceri pot fi caracterizate prin: Amplitudine (BC);

Durat (AB);

Pant (BC/AB);

Traiectoria efectiv n funcie de care se calculeaz ctigul/pierderea cumulat (S1+S2) i excesul (S2/S1) (Harding i Pagan, 2002).

10

0*l

og

PIB (oct. 2013)

2000:1 2002:1 2004:1 2006:1 2008:1 2010:1 2012:1990

1000

1010

1020

1030

1040

1050

PIB

Maxim

Minim

3. Analiza univariat (1) Puncte de cotitur :

1. T: 2000:3

2. P: 2008:3

3. T: 2010:3

4. P: 2011:3

5. T: 2012:1

Indicator E D

Amplitudine (%) 51,9 -9,7

Durata (trim.) 32 8

Ctig/Pierdere (%) 791,8 -58,1

Exces (%) -4,6 49,9

Panta 1,6 -1,2

D

E

E 2000:4 2008:3

D 2008:4 2010:3

3. Analiza univariat (2) PIB iul. 2012

2008:1 2009:1 2010:1 2011:1 2012:1 2013:11030

1035

1040

1045PIB oct. 2012

2008:1 2009:1 2010:1 2011:1 2012:1 2013:11030

1035

1040

1045PIB ian. 2013

2008:1 2009:1 2010:1 2011:1 2012:1 2013:11030

1035

1040

1045

PIB apr. 2013

2008:1 2009:1 2010:1 2011:1 2012:1 2013:11030

1035

1040

1045PIB iul. 2013

2008:1 2009:1 2010:1 2011:1 2012:1 2013:11030

1035

1040

1045PIB oct. 2013

2008:1 2009:1 2010:1 2011:1 2012:1 2013:11030

1035

1040

1045

4. Analiza multivariat

2000:1

2000:3

2001:1

2001:3

2002:1

2002:3

2003:1

2003:3

2004:1

2004:3

2005:1

2005:3

2006:1

2006:3

2007:1

2007:3

2008:1

2008:3

2009:1

2009:3

2010:1

2010:3

2011:1

2011:3

2012:1

2012:3

2013:1

PIB

Consum

FBCF

Export

Import

Exp. b.&serv. (BOP)

Imp. b.&serv. (BOP)

Exp. mat. prime

Exp. b. interm.

Imp. mat. prime

Imp. b. interm.

Imp. b. capital

Imp. b. consum

Prod. ind.

Prod. ind. prelucr.

Prod. ind. b. interm.

Perm. de constr.

Incredere RO

BET-C

- Prima

ISD non r.

- Somaj inreg.

Nr. angaj. econ.

CA com. aman.

CA auto

CA comb

CA serv. pop.

CA b. alim.

CA b. nealim.

Pret petrol brent

Incredere EU

Prod. ind. EA 17

Importurile UE

Cererea ext. efectiva

Referine:Harding i Pagan (2006), Stock i Watson (2010 )

Expansiune

Declin

5. Interpretarea ciclurilor de afaceri prin prisma modelelor econometrice modelul VAR

Model de tip vector autoregresiv structural de ordin 1 SVAR(1);

Variabile incluse: Creterea PIB real din zona euro (aproximeaz cererea extern);

Creterea PIB real a Romniei;

Rata inflaiei (trimestrial);

Rata dobnzii ROBOR3M;

Cursul de schimb nominal EURRON.

Eantion de estimare: 2000T2 2013T2;

Identificarea modelului structural i a ocurilor structurale cu ajutorul unei scheme recursive (Cholesky).

5. Interpretarea ciclurilor de afaceri prin prisma modelelor econometrice rezultatele simulrilor

Numrul de simulri: 50 000.

ocurile identificate sunt presupuse a fi distribuite normal;

n vederea identificrii importanei unor ocuri n determinarea caracteristicilor ciclurilor de afaceri au fost realizate simulri alternative n care aceste ocuri au fost anulate.

Indicator Date observate Date simulate (toate ocurile)

Date simulate (fr ocuri de cerere extern)

Date simulate (fr ocuri de cerere intern)

Date simulate (fr ocuri de

ofert)

E D E D E D E D E D

Amplitudine (%) 51,9 -9,7 15,6 -4,2 14,5 -2,0 14,5 -3,2 15,5 -4,1

Durata (trim.) 32 8 11 4 13 3 12 5 11 4

Panta 1,6 -1,2 1,4 -1 1,2 -0,7 1,1 -0,7 1,4 -1

6. Concluzii Analizei ciclurilor de afaceri a identificat dou perioade de referin:

O expansiune care a debutat n trimestrul IV 2000 i s-a ncheiat n trimestrul III 2008;

Un declin care a nceput n trimestrul IV 2008 i s-a sfrit n trimestrul III 2010.

Revenirea economic recent este marcat de elemente de fragilitate;

Analiza multivariat confirm n cea mai mare msur datarea obinut pe baza analizei univariate a PIB;

Analiza ciclului de afaceri prin prisma modelului SVAR arat c:

Duratele medii ale recesiunilor i ale expansiunilor simulate sunt mult mai mici dect cele observate n date (datorit liniaritii modelului acestea tind s fie egale ntre ele);

ocurile de cerere, att cerere intern ct i cererea extern, sunt importante pentru explicarea ciclului de afaceri.

Importana rolului ocurilor de cerere n dinamica ciclului de afaceri i natura lor impredictibil limiteaz posibilitatea de a prezice recesiunile;

Recesiunea din 2009-2010 a fost prima recesiune de natur ciclic din istoria post 1989 a Romniei. Punctul de pornire al acesteia a fost concertarea fazei descendente a ciclului pe plan internaional.

Referine bibliografice Artis M.J. i W. Zhang, 1997. International Business Cycles and the ERM. International Journal of Finance and

Economics, 2,1, January;

Artis M.J. i W. Zhang, 1999. Further Evidence on International Business Cycle and the ERM: is there a European Business Cycle? Oxford Economic Papers, 51, 120-32;

Artis, M.J., Z.G., Kontolemis i D.R. Osborn (1997), Business Cycles for G7 and European Countries. Journal of Business, 70, 249-279.

Bry, G. i C. Boschan (1971) Cyclical Analysis of Time Series: Selected Procedures and Computer Programs, New York, NBER;

Burns, A.F. i W.C. Mitchell (1946) Measuring Business Cycles, New York, NBER;

Chauvet, M. i J.M. Piger (2003), "Identifying Business Cycle Turning Points in Real Time", Federal Reserve Bank of St Louis Review, March/April, 47-62.

Harding, D. i A. Pagan (2002) Dissecting the cycle: a methodological investigation, Journal of Monetary Economics 49 (2002), pg. 365-381;

Harding, D. i A. R. Pagan (2006) Synchronization of Cycles, Journal of Econometrics, 132, 59-79;

Isrescu, M. (2013) Ciclurile Economice, Disertaie cu ocazia decernrii titlului de Doctor Honoris Causa al Universitii Politehnice Bucureti, 18 octombrie 2013;

Giannone, D., Lenza M. and Reichlin L., (2009), Business cycles in the euro area, ECB working paper No 1010/2009;

Krolzig, H.-M. i Toro, J. (2004). Classical and Modern Business Cycle Measurement: The European Case, Spanish Economic Review, 1-21

Marcellino, M.G., M.J. Artis i T. Proietti, (2004), "Dating the Euro Area Business Cycle: A Methodological Contribution with an Application to the Euro Area", Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 66, 537-565;

Stock, J.H. i M.W. Watson, (2010) ,"Estimating Turning Points Using Large Data Sets" NBER Working Paper 16532

Business Cycle Dating Committee of the NBER, The NBERs Recession Dating Procedure, http://www.nber.org/cycles/recessions.html.