Strona główna

Mgr Marcin Gajewski Katedra Ekonometrii, UŁ


Pobieranie 22.96 Kb.
Data18.06.2016
Rozmiar22.96 Kb.


mgr Marcin Gajewski
Katedra Ekonometrii, UŁ

MODEL NIEZABEZPIECZONEGO PARYTETU STÓP PROCENTOWYCH NA PRZYKŁADZIE KURSU DOLAR-EURO - STRESZCZENIE

Najbardziej dominującą walutą w XX wieku był dolar amerykański (usd), zwany Eurodolarem dla podkreślenia faktu, że obraca się nim na rynku międzynarodowym,. W 1999 roku, w wyniku zawiązania Europejskiej Unii Gospodarczej i Walutowej, pojawiła się nowa waluta – euro. Wykreowanie euro na pieniądz międzynarodowy, obok dominującego dolara amerykańskiego, otworzyło nowe możliwości rozwoju gospodarki światowej. Dotychczas kraje korzystające z amerykańskiej waluty finansowały wzrost gospodarczy, konsumpcję wewnętrzną oraz politykę militarną USA. Przyjęcie euro jako pieniądza międzynarodowego przejawia się wzrostem udziału waluty europejskiej w światowych rezerwach walutowych ponad poziom osiągnięty przez markę niemiecką.

Zaufanie do obu walut opiera się na wiarygodności gospodarek: europejskiej oraz amerykańskiej, które należą do najbardziej rozwiniętych, a przy tym wykazują względem siebie dużą niezależność. Wymiana handlowa z zagranicą, zarówno w USA, jak i w Unii Europejskiej, stanowi poniżej 25% ich produktu krajowego brutto. Cele polityki monetarnej są inne na obu obszarach (ograniczenie inflacji w Europie, wspieranie wzrostu gospodarczego w USA). Występują również różnice w systemach prawnych oraz typowych sposobach kredytowania inwestycji – w systemie amerykańskim przez pozyskanie kapitału z rynku finansowego, w systemie europejskim z sektora bankowego. Silnym łącznikiem usd i euro jest międzynarodowy rynek walutowy, na którym obie waluty są bardzo popularne, co zapewnia im wysoką płynność.

Zgodnie z teorią UIP na bieżący kurs walutowy wpływ mają kursy zaobserwowane w przeszłości i historyczne poziomy oprocentowania kredytów, które mają zostać spłacone w bieżącym okresie. Na międzybankowym rynku w Londynie jest piętnaście standardowych okresów kredytowania. Największe obroty notuje się dla transakcji o horyzoncie jednego miesiąca. We wszystkie dni robocze, dla każdego okresu kredytowania podawana jest jedna dzienna stawka referencyjna, co w ciągu miesiąca pozwala obserwować nie jedną wartość, ale tyle, ile jest dni roboczych, zaś każda z nich odnosi się do transakcji trwającej jeden miesiąc. Porównanie dochodowości z miesięcznych transakcji wymiany walut w kolejnych dniach prowadzi do nałożenia się obserwacji. Zaletą stosowania danych wykazywanych każdego dnia, jest możliwość zaobserwowania krótkoterminowych wahań, niewidocznych w danych zagregowanych1: miesięcznych, kwartalnych czy rocznych.

Dotychczasowe badania2 wskazują, że siła oddziaływania realnych czynników ekonomicznych, takich jak inflacja czy stopy procentowe, na przyrost kursu walutowego jest bardzo mała. Często wpływ ten jest słabszy niż postulowany w teorii ekonomii, co w literaturze zostało opisane jako zagadki (zagadka zmienności kursu walutowego, ang. exchange rate volatility puzzle, zagadka niezależności kursu walutowego, ang. exchange rate disconnect puzzle). Jako rozwiązanie, wielu autorów3 proponuje nieliniowy opis wpływu czynników fundamentalnych na kurs.

Badanie empiryczne opiera się głównie na danych pochodzących z międzybankowego rynku w Londynie. Przy porównywalnym ryzyku, wysokie oprocentowanie przyciąga kapitał, co powoduje tymczasowe umocnienie waluty w czasie, napływu kapitału, a następnie osłabienie, gdy kapitał odpływa. Skutkiem ubocznym dużego ruchu kapitału jest znaczna fluktuacja kursu walutowego. Takie zachowanie prowadzi też do zaobserwowanego odmiennego wpływu stóp procentowych na zmiany kursu niż wynikającego z teorii UIP, kluczowym staje się porównanie poziomu ryzyka.

Rynek jest efektywny, jeśli zgodnie ze słabą wersją teorii informacyjnej efektywności rynku (ang. efficient market hypothesis, EMH) w sensie E. Famy [1991], w cenie zawarte są ogólnie dostępne informacje i nie można prognozować zmiany kursu przy pomocy zmian historycznych. W celu potwierdzenia tej teorii budowane są proste modele autoregresyjne lub modele autoregresyjne z dodatkowymi zmiennymi objaśniającymi. Wśród proponowanych determinant kursu można znaleźć indeksy giełdowe, ceny surowców oraz stopy procentowe, przez co model EMH przybliża się do modelu UIP.

Naszym podstawowym celem jest wprowadzenie takich modyfikacji do formuły niezabezpieczonego parytetu stóp procentowych (UIP), które zapewnią lepszy opis zmian kursu walutowego. W wyniku przedstawionych powyżej rozważań stawiamy główną hipotezę badawczą:

Zmiany kursu dolara amerykańskiego do euro są kształtowane przez zmodyfikowany niezabezpieczony parytet stóp procentowych.

Zaproponowane zmiany polegały na uwzględnieniu możliwej nieefektywności rynku walutowego (autoregresji), nałożeniu wpływu stóp jednodniowych, miesięcznych i rocznych oraz zaproponowaniu aproksymant oczekiwanej premii za ryzyko (stóp wzrostu cen złota, srebra i ropy naftowej):


  1. Oczekiwaną premię za ryzyko można przybliżyć przez stopę wzrostu dolarowych cen surowców (ropy naftowej, złota, srebra). Wzrost cen surowców powoduje osłabienie dolara.

  2. Oczekiwaną premię za ryzyko można przybliżyć przez przeszłe zmiany kursu walutowego, co czyni rynek walutowy informacyjnie nieefektywnym w sensie Famy.

  3. Na przyszłe zmiany kursu walutowego wpływają jednocześnie dzienne, miesięczne i roczne stopy procentowe.

  4. Dyskontowanie przyszłości w bieżącej cenie prowadzi do nadreakcji kursu na zmiany stóp procentowych.

Jeżeli postawione tezy uda się potwierdzić, to otrzymane modele zmian kursu walutowego powinny dokładniej odwzorowywać kurs walutowy niż proponowany w literaturze model błądzenia losowego czy też model niezabezpieczonego parytetu stóp procentowych w klasycznej postaci. Równoczesne wykorzystanie stóp procentowych dla lokat jednodniowych, miesięcznych i rocznych, pozwoli pogłębić badanie ich wpływu na kurs walutowy w krótkim i średnim okresie.

Analizie poddany został międzybankowy rynek w Londynie na przestrzeni lat 1995 – 2010. Rozważaliśmy kilka wariantów różniących się okresem analizy, postacią funkcyjną oraz zmiennymi zaproponowanymi jako aproksymanty oczekiwanej premii za ryzyko. W tym celu spośród alternatywnych form lokowania kapitału wybrano: inwestycje w surowce. Obie te formy różnią się od lokat bankowych wyższym ryzykiem poniesienia straty.

Otrzymane wyniki zbudowanych modeli pokazują, że w całej próbie stopy wzrostu kursu euro do dolara amerykańskiego były kształtowane przez różnicę stóp procentowych w sposób zróżnicowany. W modelach obejmujących dane do 2004 roku, podobnie jak przedstawia się w literaturze przedmiotu, parametry były nieakceptowalne ekonomicznie: wzrost stóp Libor dolarowych powodował umocnienie dolara, co oznacza, iż obserwowany wpływ był przeciwny do postulowanego w teorii niezabezpieczonego parytetu stóp procentowych. Rezultaty te zostały opisane w literaturze pod nazwą zagadki premii forwardowej.

Dla badanego okresu od 3.1.2005 do 29.10.2010 roku otrzymane kierunki zależności między różnicą stóp procentowych a zmianą kursu są zgodne z postulowanymi w klasycznej teorii niezabezpieczonego parytetu stóp procentowych tzn. wzrost stopy procentowej osłabia walutę kraju, w którym ten wzrost następuje. Oszacowania modeli jednodniowych wskazują, że czynniki niezawarte w modelach (tj. spekulacyjne, psychologiczne i losowe) mają - w krótkim okresie - większy wpływ na zmianę kursu niż informacje o charakterze fundamentalnym reprezentowane przez stopy procentowe.

W najlepszych uzyskanych wariantach jednodniowego modelu zmodyfikowanego niezabezpieczonego parytetu stóp procentowych, pojawiły się następujące dodatkowe determinanty: jednodniowe opóźnione stopy wzrostu kursu walutowego w postaci liniowej i nieliniowej, stopy wzrostu cen złota (au) i ropy naftowej (oil). Głównym celem wprowadzenia tych dodatkowych zmiennych było aproksymowanie nieobserwowalnej oczekiwanej premii za ryzyko, która jest zmienna w czasie, średnio równa zero i nie ma cech składnika losowego. Jednocześnie, jak zostało to wcześniej zapisane, jest ona ważnym czynnikiem objaśniającym przyrosty kursu walutowego.

Rozszerzenie zbioru zmiennych objaśniających w modelach jednodniowych spowodowało osłabienie mechanizmu GARCH w porównaniu do klasycznego modelu UIP, co jest zgodne z sugestią J. Brzeszczyńskiego i R. Kelma [2002], że istnienie efektu ARCH można interpretować jako dowód pominięcia zmiennych w modelu.

Modele były estymowane na próbie obejmującej kryzys na międzynarodowym rynku finansowym. W okresie rocznym (261 dni roboczych) – obserwowany wpływ stóp procentowych jest najsilniejszy. Wynika to z agregacji w czasie, dzięki której obserwujemy istotny wpływ zmiennych fundamentalnych na kurs, a błędy pomiarów znoszą się. Jednocześnie żadna z zaproponowanych aproksymant oczekiwanej premii za ryzyko nie okazała znaczącego wpływu na roczne zmiany kursu walutowego.

Natomiast w krótkim okresie (jednego dnia, jednego miesiąca – 21 notowań) wpływ oprocentowania na rynku międzybankowym na zmiany kursu jest bardzo mały, co objawia się niskim poziomem objaśnienia modelu. Łączny wpływ stóp procentowych, jednodniowych i miesięcznych, na stopy wzrostu kursu walutowego EUR/USD w modelach jednodniowych był dodatni, tzn. wzrost stóp dolarowych (lub spadek oprocentowania depozytów w euro) powodowały umocnienie euro. Zaproponowane aproksymanty oczekiwanej premii okazały się skuteczne w objaśnianiu zmienności kursu walutowego.

Zależność ekonomiczna, którą wykorzystuje się do obliczenia stopy wzrostu kursu walutowego objaśnia zaledwie kilka procent obserwowanej dynamiki zmian kursu, zwłaszcza w okresie jednego dnia. Wydaje się, że rynek walutowy jest informacyjnie efektywny i z tego powodu zbudowanie dobrego krótkookresowego modelu kursu walutowego - jedynie w oparciu o dysparytet stóp procentowych jest bardzo trudne.

Spośród wykorzystanych w badaniu determinant zmian kursu, największy wpływ na objaśniane stopy wzrostu kursu walutowego miały wartości dysparytetu stóp procentowych. Kurs euro do dolara cechował się nadreakcją na zmiany oprocentowanie depozytów euro lub dolara amerykańskiego. W dalszej kolejności istotny statystycznie wpływ mają stopy wzrostu cen surowców, spośród nich największy - ceny złota, najmniejszy4 - ceny ropy naftowej. Może to być wynikiem głębokiego zaufania do złota, co jest „spadkiem” po systemie z Bretton Woods, ale również, łatwiejszego obrotu metalami szlachetnymi niż ropą naftową.

Jak pokazuje nasze badanie kluczem do zagadki jest odpowiednia aproksymacja oczekiwanej premii za ryzyko. Zaproponowane przez nas zmienne aproksymujące nie były skuteczne dla prób do 2004 roku. Mnogość statystycznie istotnych zmiennych objaśniających kurs – takich jak stopy procentowe, ceny metali szlachetnych, ropy naftowej - świadczy o złożoności procesu generującego kurs walutowy. Dlatego kierunkiem przyszłych badań będzie rozszerzenie analizy o dodatkowe zmienne objaśniające oraz dołączenie równań opisujących możliwy wpływ kursu walutowego na te wartości.

Możliwość rozwinięcia badań pojawi się wraz z napływem aktualnych danych z rynku i umożliwi sprawdzenie czy zaobserwowany w naszym badaniu kierunek wpływu stóp procentowych na zmiany kursu walutowego jest trwały. Pozwoli też na estymacje modeli nie wykorzystujących nakładania obserwacji. Jeżeli przyjąć, że przedstawione w niniejszej pracy rozważania są poprawne, to otrzymane wyniki należą do wyjątkowych, gdyż potwierdzają, że od 2005 roku kurs walutowy dolara amerykańskiego do euro podąża w kierunku przewidzianym w teorii UIP.



Literatura


Brzeszczyński J., Kelm R. [2002], Ekonometryczne modele rynków finansowych. Modele kursów giełdowych i kursów walutowych, WIG-Press, Warszawa.

Devereux M. B., Engel C. [2002], Exchange Rate Pass-Through, Exchange Rate Volatility and Exchange Rate Disconnect, „NBER Working Paper”, No. 8858, www.nber.org/papers/w8858.

Fama E.F. [1991], Efficient Capital Markets: II, „Journal of Finance”, No. 5, ss. 1575–1617.

Kilian L., Taylor M.P. [2003], Why is it so Difficult to Beat the Random Walk Forecast of Exchange Rates, „Journal of International Economics”, No. 60, ss. 85-107.

Lewis K.K. [1995], Puzzles in International Financial Markets, [w:] Grossman G.M., Rogoff K. (red.) Handbook of International Economics, cz. 3, North-Holland, Amsterdam.

Sarno L., Taylor M.P. [2002], The Economics of Exchange Rates, Cambridge University Press, Cambridge.

Sarno L., Valente G., Leon H. [2006], Nonlinearity in Deviations from Uncovered Interest Parity: An Explanation of the Forward Bias Puzzle, „Review of Finance”, No. 10, ss. 443-482.

Silvestrini A., Veredas D. [2008], Temporal Aggregation of Univariate and Multivariate Linear Time Series Models: A Survey, „Journal of Economic Surveys”, No. 3, ss. 458 497.




1 L. Sarno i M.P. Taylor [2002], przegląd badań w A. Silvestrini i D. Veredas [2008].

2 Porównaj M.B. Devereux, C. Engel [2002], K.K. Lewis [1995].

3 Między innymi: L. Kilian, M.P. Taylor [2003], L. Sarno, G. Valente, H. Leon [2006].

4 Wpływ opóźnionych stóp wzrostu cen srebra na stopy wzrostu kursu walutowego był w części oszacowań nieistotny statystycznie.



©snauka.pl 2016
wyślij wiadomość