Proiect la Econometrie

Influena populaiei ocupate i a inflaiei asupra consumului

Studente: chiopu Diana Teodora Surdu Corina Elena erban Diana Mihaela1

Prof. Confereniar univ.dr Costea Adrian

Introducere Am ales s studiem n cadrul acestui proiect un model de regresie care s explice reprezentarea dependenei ntre populaia ocupat, nivelul inflaiei i consumul gospodriilor, plecnd de la informaiile legate de Frana n perioada 1992-2009. Pentru a putea aprofunda mai bine acest caz am ales un model din literatura de specialitate similar celui prezentat de noi. Este vorba despre un model cules din datele oferite de BNR, care explic principalele cauze ale inflaiei n Romnia(studiu fcut pe o perioad mai scurt, 1997-2001), fiind o analiz bazat pe vectorul autoregresiv structural. Vom vedea astfel n acest studiu care sunt principalii factori care influeneaz inflaia n Romnia, dup care vom analiza modelul de regresie care explic relaia dintre inflaie, consum i populaie n Frana.

Inflaia n Romnia (studiu BNR) n rndul economiilor n tranziie din Europa, Romnia este n prezent ara cu cel mai nalt nivel al inflaiei. Numeroase studii elaborate n cadrul BNR au examinat n detaliu i au identificat cauzele iniiale ale inflaiei, precum i pe cele ale persistenei acesteia n Romnia. Oricum, pentru adoptarea unor decizii de politic monetar corect fundamentate, identificarea cauzelor inflaiei nu este suficient. O alt condiie necesar este ierarhizarea diverselor cauze n ordinea importanei, pentru a selecta obiectivele prioritare ale politicii monetare i instrumentele adecvate de intervenie. Acest demers implic folosirea modelelor econometrice. Studiul de fa utilizeaz tehnica vectorului autoregresiv structural (VARS), propus de Sims ( 1986) i Bernake (1986), pentru a evalua importana relativ a potenialilor factori inflaioniti n economia Romniei n perioada iunie 1997 - august 2001. Sunt examinate efectele asupra preurilor exercitate de o serie de factori incluznd masa monetar, cursul nominal de schimb, salariile i producia industrial . n plus, studiul utilizeaz decompoziia masei monetare (M2) n bani exteriori (baza monetar) i bani interiori (multiplicatorul bazei monetare). Aceast metodologie permite aproximarea aciunilor de politic monetar cu inovaii n baza monetar i localizarea mai precis a cauzelor inflaiei, comparativ cu metodologia utilizat n mod obinuit n literatur . Obiectivul imediat al acestui studiu este evaluarea importanei relative a factorilor cu potenial inflaionist n economia Romniei. Un alt obiectiv, general, este cel de a nelege relaiile i interdependenele dintre variabilele macroeconomice de interes pentru conducerea politicii monetare. Metodologia econometric utilizat n acest studiu este cea a vectorului autoregresiv (VAR). Alegerea metodologiei este justificat de natura investigaiei. Fenomenele macroeconomice se manifest ca sisteme dinamice complexe, cu feed-back i cauzalitate reciproc. n consecin , numai analizele de tip sistem (ecuaii simultane) sunt n msur s surprind interconexiunile dintre variabilele macroeconomice.2

Modelele VAR se concentreaz pe analiza ocurilor asupra variabilelor studiate. ocurile sau inovaiile reprezint acea parte din nivelul unei variabile care nu poate fi explicat de istoria (valorile trecute ale) acelei variabile sau a altor variabile din sistem. O inovaie apare astfel ca termen eroare (rezidual) n ecuaia stochastic a sistemului. Funcia de rspuns la oc (FRS) descrie efectul unui oc administrat unei variabile asupra valorilor viitoare ale fiecrei variabile din sistem. FRS urmrete traiectoria acestui efect n timp, la diferite orizonturi. Descompunerea variaiei (DV), pe de alt parte, ofer informaii cu privire la importana relativ a fiecrui oc n ierarhia efectelor asupra variabilelor din sistem. Deoarece inovaiile sunt, prin definiie, impredictibile, orice inovaie provoac variaii neanticipate (sau erori de prognoz ) n variabilele de interes. Analiza modelului Seriile de date sunt obinute din baza de date a Direciei Studii i Publicaii din BNR. n total sunt estimate ase sub-modele VAR, n care variabilele sunt selectate dup cum urmeaz: Model (A. ): Y, CPI, M2, SN, E Model (A.2): Y, PPI, M2, SB, E Model (A.3): Y, CORE, M2, SN, E Model (B. ): BM, MM, SN, E, CPI Model (B.2): BM, MM, SB, E, PPI Model (B.3): BM, MM, SN, E, CORE. Pentru c rezultatele finale ale investigaiei s fie relevante, este strict necesar ca modelul econometric s fie supus, la fiecare etap a modelrii, analizelor de tip diagnostic pentru testarea proprietilor statistice. Principalele etape ale modelrii sunt: testarea ordinului de integrare al variabilelor de interes, selecia numrului de lag-uri ale VAR, test pentru existena cointegrrii, testarea stabilitii VAR, testarea calitilor de zgomot alb (white noise) a termenilor stochastici (reziduali) ai ecuaiilor VAR, identificarea i testarea restriciilor supraidentificatoare, testarea stabilitii coeficienilor modelului. Pentru cele zece variabile incluse n studiu testarea a fost fcut prin dou proceduri: testul Dickey-Fuller augmentat (Dickey i Fuller, 1979), i testul Phillips-Perron (Phillips i Perron, 1988). Rezultatele testelor arat c toate cele zece variabile sunt non-staionare. Testarea stabilitii VAR. Un VAR este stabil (staionar) dac efectele ocurilor asupra variabilelor din sistem se diminueaz pn la epuizare, dup o perioad de timp. Dac VAR nu este stabil (i.e. dac este exploziv), atunci intervalele de ncredere (confidence intervals) pentru funciile de rspuns la oc (FRS) nu pot fi construite, pentru c erorile standard nu pot fi calculate cu metodele obinuite.3

Sunt prezentate mai jos rezultatele testrii, indicndu-se probabilitatea (p-value), i.e. nivelul semnificativ maxim la care ipoteza testat nu poate fi respins . Pentru acest test, ipoteza este c restriciile-zero impuse matricei A sunt consistente cu datele. Model AA-2 A-3 BB-2 B-3 Probabilitate (p-value) 0,644 0,830 0,862 0,308 0,64 0,4482

Se poate observa c , la nici unul din nivelurile semnificative convenionale, pentru nici unul dintre modele, ipoteza c restriciile sunt valide nu poate fi respins . Concluzii Concluziile la care s-a ajuns n urma acestui studiu sunt: n perioada analizat , evoluia preurilor administrate nu a reprezentat un factor inflaionist de prim mrime. Nici ocurile ofertei agregate (aproximate n model prin ocurile provenind de la producia industrial ) nu au exercitat o influen relevant asupra preurilor. Principalele cauze ale creterii preurilor au fost factorii monetari, deprecierea leului n raport cu dolarul SUA i ineria anticiprilor. BK gsesc c preurile importurilor i ineria anticiprilor au fost factorii determinani n CPU. n schimb, n CPU contribuia factorilor monetari la inflaie a fost foarte sczut . Factorii monetari au o influen mai puternic dect cea a cursului de schimb asupra preurilor de consum. n cazul preurilor de producie, cursul este mai important dect factorii monetari. Acest rezultat este consistent cu o elasticitate mai mare a cererii de importuri pentru consum dect cea a cererii de importuri pentru producie i cu un grad sczut de concuren n economie. Dintre cei doi factori de natur monetar , i.e. baza monetar i multiplicatorul, aproape ntreaga influen asupra variabilelor nominale (preuri, curs, salarii) este imputabil multiplicatorului, care reflect intensitatea crerii banilor de ctre sistemul bncilor comerciale. Localizarea cauzelor monetare la nivelul multiplicatorului sugereaz c, n ultim instan , cauzele primordiale ale inflaiei provin din sectorul real al economiei. Analiza arat c n Romnia, factorii monetari explic att salariile, ct i4

preurile. Luate mpreun , aceste rezultate restabilesc cauzalitatea dintre salarii i preuri. Mai precis, ele sugereaz c influena salariilor asupra preurilor se concretizeaz prin acomodare monetar a revendicrilor salariale.

5

Reprezentarea dependenei ntre populaia ocupat i nivelul inflaiei i consumul gospodriilor Doi dintre factorii care influeneaz nivelul consumului n sectorul gospodriilor sunt populaia ocupat ca numr de indivizi si procentul de scumpire al preurilor exprimat prin inflaie. Am ncercat evidenierea acestei dependene pe baza datelor despre Frana, pe un interval de 18 ani, 1992-2009. Pentru demonstrarea acestui lucru am elaborat un model econometric multifactorial pe baza datelor din tabelul urmtor: consumgosp (consum final gospodrii-mil euro) 569319.40 590928.70 629551.50 653251.00 675423.90 692861.90 712135.20 739334.80 766605.00 803716.00 835497.00 862602.00 901106.00 941989.00 981435.00 1027303.00 1053680.00 1090638.50 popocupata (populaia ocupat-mii indivizi) 21969.70 21803.30 21785.10 22017.40 22057.30 22101.80 22345.30 22738.20 23331.20 23755.60 23943.60 24695.90 24799.70 24976.60 25132.20 25563.80 25911.80 25704.40

Anul 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Inflatie (%) 2.4 2.1 1.7 1.8 2 1.2 0.6 0.5 1.7 1.6 1.9 2.1 2.1 1.7 1.7 1.5 2.8 0.1

6

Modelul elaborat pe baza acestor date este de forma: Yt=0+1X1t+2X2t+t unde Yt = consumgosp, X1t = popocupata, X2t = inflaie, t = variabila rezidual; sau de form matriceal Y=X+, unde Y(t,1), X(t,3), (3,1), (t,1). Pentru verificarea validitii datelor pentru modelul nostru am parcurs urmtorii pai: 1. Am reprezentat grafic dependenele dintre variabilele cauz i variabila efect1100000 1000000

CONSUMGOSP

900000 800000 700000 600000 500000 21000 22000 23000 24000 25000 26000 POPOCUPATA

1100000 1000000

CONSUMGOSP

900000 800000 700000 600000 500000 0.0

0.5

1.0

1.5 INFLATIE

2.0

2.5

3.0

7

Observm dependena liniar direct ntre mrimea populaiei ocupate i consum, precum i fluctuaiile acestuia n relaie cu rata inflaiei.

2. Folosind Eviews obinem urmtorul output pentru estimarea parametrilor:

Variable POP OCUPATA INFLATIE C R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficien t Std. Error 105.5659 4.174273 -34862.87 9398.358 -1626163. 99490.60 0.977414 0.974403 26177.67 1.03E+10 -207.0079 0.977387

t-Statistic 25.28966 -3.709464 -16.34489

Prob. 0.0000 0.0021 0.0000 807076.6 163619.0 23.33421 23.48261 324.5661 0.000000

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

De unde rezult urmtoarele valori pentru parametrii estimai: 0=-1626163, 1=105,5659, 2=-34862,87. 3. Pentru testarea parametrilor folosim testul t-Student folosind aceeai procedur pentru fiecare dintre acetia, astfel: i. Specificm ipotezele de lucru H0: =0 H1: 0 ii. Construim statistica t^=^/^ ~Studentn-2 iii. Alegem un prag de semnificaie =5% corespunztor valorii t/2;n-2 iv. Decizia testului Dac valoarea lui |t^|> t/2;n-2 se respinge H0; Dac valoarea lui |t^|< t/2;n-2 se accept H0.

8

Pentru parametrii estimai n modelul considerat am obinut urmtoarele valori: Pentru 0^, t=-16,34489 care n valoare absolut este mai mare dect t/2;n-2 =2,12 din tabelul cuartilelor repartiiei Student pentru =0,05 i n=18, deci respingem H0 i acceptm H1 aceasta nsemnnd c parametrul estimat este semnificativ diferit de 0. La fel pentru 1^ i 2^ care n urma testrii rezult a fi semnificativ diferii de 0. 4. Interpretm semnificaia parametrilor Pentru valoarea lui 0^=-1626163 se consider c n condiiile n care valoarea inflaiei i nivelul populaiei ocupate sunt 0, consumul gospodriilor este de -1626163 milioane de euro. Pentru valoarea lui 1^=105,5659 se deduce c atunci cnd populaia ocupat crete cu 1000 de indivizi, consumul gospodriilor va crete deasemenea cu 105,5659 milioane de euro, n condiiile meninerii constante a ratei inflaiei. Iar pentru valoarea lui 2^=-34862,87 se consider c atunci cnd nivelul inflaiei crete cu un procent, consumul gospodriilor scade cu 34862,87 milioane de euro, cnd populaia ocupat rmne constant. 5. Verificm ipotezele pe baza crora se definete modelul de regresie Heteroscedasticitate Pentru a verifica dac variabilele reziduale sunt heteroscedastice folosim testul White cu ajutorul Eviews pentru ipoteza fr factori ncruciai i obinem:

9

White Heteroskedasticity Test: F-statistic Obs*R-squared 2.819233 8.361221 Probability Probability 0.069347 0.079207

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Sample: 1 18 Included observations: 18 Variable C POPOCUPATA POPOCUPATA^2 INFLATIE INFLATIE^2 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficie nt Std. Error 2.36E+10 2131521. 46.88839 1.10E+09 6.07E+08 0.464512 0.299747 5.94E+08 4.59E+18 386.2659 2.474985 6.53E+10 5565351. 117.7339 8.87E+08 3.17E+08 t-Statistic -0.361250 0.382998 -0.398257 -1.240403 1.917215 Prob. 0.7237 0.7079 0.6969 0.2367 0.0775 5.71E+08 7.10E+08 43.47399 43.72131 2.819233 0.069347

Observm

c

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

R2=0,464512 i definim astfel statistica testului pe baza relaiei W=n*R2 care urmeaz o repartiie 2 n-p . Rezult o valoare W=18*0,464512=8,361221 care este mai mare dect valoarea cuartilei din tabelul repartiiei 2 pentru un prag de semnificaie de 5% i n-p adic 18-2 grade de libertate cu valoarea 7,962 aadar respingem ipoteza H0 , adic variabilele reziduale sunt heteroscedastice, deci nu au variana constant.

10

60000 40000 20000 0 -20000 -40000 -60000 2 4 6 8 10 12 14 16 18

CONSUMGOSP Residuals

n acest caz estimatorii parametrilor modelului nu mai sunt eficieni , variana estimatorilor nu mai este minim. Este nevoie deci de o nou estimare a parametrilor folosind o alta metod dect cea a celor mai mici ptrate.

Autocorelarea erorilor Pentru analiza existenei autocorelrii erorilor folosim mai nti testul Durbin-Watson. Valoarea statisticii acestui test o gsim n output-ul ce cuprinde estimarea parametrilor i aceasta este 0,977. Pentru numrul de observaii n=18, numrul de variabile exogene p=2 i un prag de semnificaie =5% se determin valorile dl=1,05 i dL=1,53. Deoarece valoarea calculat DW=0,977