Do modelowania poziomego stopy procentowe w statystyce stosuje się różnego rodzaju równania, w tym wielomiany różnego stopnia, wykładnicze, krzywe logiczne i inne rodzaje funkcji.

Podczas modelowania poziomów stóp procentowych głównym zadaniem jest wybór rodzaju funkcji, która najdokładniej opisuje trend rozwojowy badanego wskaźnika. Mechanizm wyznaczania funkcji jest podobny do wyboru rodzaju równania przy konstruowaniu modeli trendu. W praktyce do rozwiązania tego problemu stosuje się następujące zasady.

1) Jeżeli szereg dynamiki ma tendencję do monotonicznego wzrostu lub spadku, wówczas wskazane jest zastosowanie funkcji: liniowej, parabolicznej, potęgowej, wykładniczej, hiperbolicznej lub kombinacji tych typów.

2) Jeżeli szereg ma tendencję do szybkiego wzrostu wskaźnika na początku okresu i spadku pod koniec okresu, wówczas wskazane jest zastosowanie krzywych logistycznych.

3) Jeżeli szereg dynamiki charakteryzuje się występowaniem wartości ekstremalnych, wówczas wskazane jest wybranie jako modelu jednego z wariantów krzywej Gompertza.

W procesie modelowania poziomów stóp procentowych bardzo ważne wymaga starannego doboru rodzaju funkcji analitycznej. Tłumaczy się to tym, że trafny opis przebiegu rozwoju wskaźnika zidentyfikowanego w przeszłości decyduje o wiarygodności prognozy jego rozwoju w przyszłości.

Podstawy teoretyczne metodami statystycznymi stosowanymi w prognozowaniu jest właściwość bezwładności wskaźników, która opiera się na założeniu, że istniejący w przeszłości wzorzec rozwoju będzie kontynuowany w przewidywanej przyszłości. Główną metodą prognozowania statystycznego jest ekstrapolacja danych. Istnieją dwa rodzaje ekstrapolacji: prospektywna, przeprowadzana w przyszłość i retrospektywna, przeprowadzana w przeszłość.

Ekstrapolację należy ocenić jako pierwszy krok w tworzeniu ostatecznych prognoz. Stosując go, należy wziąć pod uwagę wszystkie znane czynniki i hipotezy dotyczące badanego wskaźnika. Dodatkowo należy wziąć pod uwagę, że im krótszy okres ekstrapolacji, tym większy dokładna prognoza pogody dostępny.

W ogólna perspektywa ekstrapolację można opisać następującą funkcją:

y ja + T = ƒ (y ja , T, za n), (26)

gdzie y i + T – poziom przewidywany;

y i – aktualny poziom przewidywanego szeregu;

T – okres ekstrapolacji;

oraz n jest parametrem równania trendu.

Przykład 3’’. Na podstawie danych z przykładu 3 dokonamy ekstrapolacji na pierwszą połowę 2001 roku. Równanie trendu wygląda następująco: y^ t = 10,1-1,04t.

y8 = 10,1-1,04*8 = 1,78;

y9 = 10,1-1,04*9 = 0,78.

W wyniku ekstrapolacji danych otrzymujemy punktowe wartości prognoz. Zbieżność danych rzeczywistych dla przyszłych okresów z danymi uzyskanymi w drodze ekstrapolacji jest mało prawdopodobna z następujących powodów: funkcja wykorzystywana w prognozowaniu nie jest jedyną funkcją opisującą rozwój zjawiska; prognoza realizowana jest w oparciu o ograniczoną bazę informacyjną, a na wynik prognozy miały wpływ składowe losowe, nieodłącznie związane z poziomami danych początkowych; nieprzewidziane wydarzenia w życiu politycznym i gospodarczym społeczeństwa w przyszłości mogą znacząco zmienić przewidywany trend rozwojowy badanego wskaźnika.

Z uwagi na fakt, że każda prognoza ma charakter względny i przybliżony, przy ekstrapolacji poziomów stóp procentowych celowe jest określenie granic przedziałów ufności prognozy dla każdej wartości y i + T. Granice przedziału ufności pokażą amplitudę wahań rzeczywistych danych przyszłego okresu od przewidywanych. Ogólnie rzecz biorąc, granice przedziałów ufności można wyznaczyć za pomocą następującego wzoru:

y t ±t α *σ yt , (27)

gdzie y t jest przewidywaną wartością poziomu;

t α – wartość ufności wyznaczona na podstawie testu t-Studenta;

σ yt – pierwiastek średniokwadratowy błędu trendu.

Oprócz ekstrapolacji opartej na uporządkowaniu szeregów według funkcji analitycznej, prognozę można przeprowadzić metodą ekstrapolacji w oparciu o średni bezwzględny wzrost i średnią stopę wzrostu.

Pierwsza metoda opiera się na założeniu, że Ogólny trend rozwój poziomów stóp procentowych wyrażonych funkcja liniowa, tj. następuje jednolita zmiana wskaźnika. Aby określić przewidywany poziom oprocentowania kredytu dla dowolnej daty t, należy obliczyć średni bezwzględny wzrost i zsumować sekwencyjnie o ostatni poziom szeregu dynamiki tyle razy, ile okresów, na które szereg jest ekstrapolowany.

y ja + T = y ja + ∆¯*t, (28)

Gdzie ja - ostatni poziom badany okres, dla którego oblicza się ∆¯;

t – okres prognozy;

∆¯ - średni bezwzględny wzrost.

Drugą metodę stosuje się, jeśli zakłada się, że ogólny trend rozwojowy jest determinowany przez funkcja wykładnicza. Prognozowanie odbywa się poprzez obliczenie średniego tempa wzrostu podniesionego do potęgi równej okresowi ekstrapolacji.

Aby wyniki rynku obligacji były lepsze od średniej rynkowej, nie wystarczy sam zakup obligacji o najwyższej rentowności do terminu zapadalności. Aby działać lepiej niż rynek, trzeba wiedzieć, jak zmieni się oczekiwana przez inwestorów rentowność z danej emisji obligacji (oczekiwana zmiana poziomu płynności i jakości kredytowej emisji), a co ważniejsze, co ogólnie będzie wyglądała sytuacja z poziomem stóp procentowych w gospodarce.

Dzięki temu będziesz mógł trzymać w swoim portfelu głównie krótkoterminowe papiery wartościowe w oczekiwaniu na wzrost stóp procentowych (spadek ich wartości będzie mniejszy niż w przypadku długoterminowych). W przypadku oczekiwanego spadku poziomu stóp procentowych w portfelu przeważać będą obligacje o dłuższym terminie zapadalności (wzrost ich wartości będzie większy niż w przypadku obligacji krótkoterminowych).

W celu wyznaczenia wektora poziomu stóp procentowych w całej gospodarce Arsagera Management Company wykorzystuje 5 modeli. Wszystkie te modele opierają się na zasadzie arbitrażu.

Wektor poziomu stóp procentowych

Aby określić, jaki będzie poziom stóp procentowych w przyszłości, Arsagera Management Company wykorzystuje kilka modeli ekonomicznych, z których każdy opisuje zachowanie różnych grup podmiotów gospodarczych w określonych warunkach gospodarczych.

Model inflacji

Model inflacji uwzględnia zachowania inwestorów krajowych. W ramach tego modelu poziom stóp procentowych w danym kraju porównywany jest z poziomem inflacji w tym samym kraju (prognoza inflacji dla Rosji opiera się na prognozach Ministerstwa Rozwoju Gospodarczego i Handlu). Podstawowym założeniem tego modelu jest to, że inwestorzy różne kraje Koncentrują się na tym samym poziomie realnego zwrotu (zysku pomniejszonego o stopę inflacji w kraju) przy inwestowaniu w instrumenty o tym samym poziomie ryzyka. Zatem wiedząc, jakiej realnej rentowności oczekują inwestorzy różne kraje z inwestycji o określonym poziomie ryzyka, prognozując poziom inflacji w Rosji, możemy powiedzieć, jaka powinna być rentowność poszczególnych instrumentów, aby inwestorzy byli zainteresowani inwestowaniem w kraju, a nie poza jego granicami.

Przykład.Średnia rentowność najbardziej wiarygodnych obligacji korporacyjnych w Rosji wynosi 7,5%. Oczekuje się, że w nadchodzącym roku stopa inflacji wyniesie 9,9%. W USA średnia rentowność najbardziej wiarygodnych obligacji korporacyjnych wynosi 5%, a oczekiwana inflacja wynosi 2,2%. Okazuje się zatem, że w Rosji realny zwrot z inwestycji wyniesie -2,4%, a w USA - +2,8%. Widzimy, że inwestorzy są bardziej zainteresowani inwestowaniem na rynku amerykańskim do czasu, gdy realne zwroty z instrumentów o tym samym poziomie ryzyka się wyrównają. Wektor poziomu stóp procentowych w Rosji według tego modelu wynosi +520 punktów procentowych.

Model parytetu stóp procentowych

Model ten uwzględnia zachowania globalnych graczy zaangażowanych w transgraniczne inwestowanie kapitału. Ponieważ inwestowanie środków na rynkach zagranicznych (w stosunku do takiego inwestora) wiąże się z transferem środków na walutę innego kraju, na ostateczny zwrot, jakiego oczekuje taki inwestor, wpływa oczekiwana zmiana kurs wymiany. Dostępność duża liczba inwestorów zaangażowanych w inwestycje transgraniczne prowadzi do wyrównania (w skali globalnej) zwrotów z instrumentów o tym samym poziomie ryzyka.

Zatem mając prognozę przyszłego kursu walut i znając poziom stóp procentowych w jednym z tych krajów, możemy powiedzieć, jakiego poziomu stóp procentowych spodziewają się inwestorzy w drugim kraju.

Przykład. Załóżmy, że aktualny kurs wymiany rubla na dolara amerykańskiego wynosi 50 rubli za dolara. Oczekiwana stopa w skali roku wynosi 55. Jeżeli zatem bieżąca stopa zwrotu z instrumentów o określonym poziomie ryzyka w USA wynosi 10% w skali roku, to stopa zwrotu oczekiwana przez inwestorów Instrumenty rosyjskie przy tym samym poziomie ryzyka w ciągu roku wynosi 21% rocznie (w celu zrekompensowania oczekiwanej deprecjacji rubla). Ponieważ prognozowane wartości kursów walut ogłaszane są nie tylko przez Ministerstwo Rozwoju Gospodarczego, ale także przez wiodące instytucje inwestycyjne na Zachodzie, możemy obliczyć, jakiej rentowności oczekują od rosyjskich aktywów.

Model kredytowo-depozytowy

Model kredytu i depozytu składa się z trzech podmodeli. Modele te uwzględniają zachowania różnych grup inwestorów krajowych:

• Kredytobiorcy ( osoby prawne) którzy wybierają sposób pozyskiwania środków na rozwój przedsiębiorstwa.

Przedsiębiorstwo ma do wyboru dwie możliwości: albo pozyskać środki w drodze emisji obligacji, albo zaciągnąć kredyt w banku. „Tańsza” metoda będzie bardziej poszukiwana i z biegiem czasu stopy (biorąc pod uwagę wszystkie koszty) na obu rynkach – obligacji i kredytu – ustabilizują się.

• Banki wybór takiego sposobu inwestowania środków, który zapewni im większą rentowność.

Lokując środki, banki wybierają pomiędzy udzieleniem kredytu przedsiębiorstwu a zakupem obligacji korporacyjnych. Rozbieżność rentowności na tych rynkach nieuchronnie doprowadzi do przepływu kapitału, a rentowności ustabilizują się. Jednocześnie różna jest płynność kredytu bankowego i obligacji, co również jest uwzględniane w modelu w formie premii za płynność.

• Przedsiębiorstwa i ludność którzy próbują lokować tymczasowo wolne środki z najwyższym zyskiem.

Lokując tymczasowo dostępne środki, przedsiębiorstwa i gospodarstwa domowe wybierają pomiędzy zakupem obligacji a otwarciem lokaty w banku. Podobnie jak w poprzednim modelu, działania uczestników dążące do maksymalizacji zysków zrównają zyski na tych rynkach.

Opisane powyżej modele pozwalają zrozumieć, jakich narzędzi każda z omawianych grup będzie używać do osiągnięcia swoich celów i jak wpłynie to na poziom stóp procentowych na poszczególnych rynkach. Wyniki wszystkich opisanych powyżej modeli są ważone w zależności od znaczenia grupy podmiotów gospodarczych skupiających się na danym modelu.

Otrzymawszy wektor stóp procentowych, możemy powiedzieć, z jaką rentownością inwestorzy za rok będą skłonni kupić którąkolwiek z emisji obligacji znajdujących się obecnie na rynku. Następnie dyskontując płatności kuponowe i płatności korpusu obligacji według stopy, jakiej będą żądać inwestorzy w ciągu roku od inwestycji w takie papiery wartościowe, obliczamy przyszłą wartość obligacji.

Na przykład wyniki obliczeń modelowych wskazują, że w nadchodzącym roku średni poziom wymaganej przez inwestorów stopy zwrotu wzrośnie o 0,5% w porównaniu do poziomu obecnego. W takim przypadku musimy wybrać, którą z dwóch emisji obligacji wykupimy:

• Firma-1 – czas trwania 1 rok, stopa kuponu 10%, płatności dokonywane kwartalnie;
• Firma-5 - czas trwania 5 lat, stopa kuponu 10%, płatności dokonywane kwartalnie.

Jeśli w ciągu pięciu lat stopy procentowe i w konsekwencji oczekiwana przez inwestorów stopa zwrotu utrzymają się na obecnym poziomie, wówczas będzie można kupić jedną z dwóch emisji obligacji. Zwrot z obu inwestycji będzie taki sam i wyniesie 10% w skali roku.

W rozpatrywanym przypadku, gdy spodziewamy się podwyżki stóp procentowych o 0,5%, zły wybór może znacząco obniżyć efektywność inwestycji.

W przypadku emisji Spółki-1, pomimo iż wymagana rentowność tych obligacji wyniesie 10,5% w skali roku, natomiast płatności kuponowe z tych obligacji wyniosą 10% w skali roku, inwestor po wykupieniu obligacji emisji, otrzyma cenę w pełnej wartości nominalnej. Otrzymane środki będzie mógł zainwestować w obligacje spółki o tej samej jakości kredytowej i płynności, ale oprocentowanie ich będzie już wynosić 10,5%.

Jeżeli środki inwestora zostaną zainwestowane w obligacje Spółki-5, których spłata nastąpi dopiero za pięć lat, wówczas zwrot z jego inwestycji będzie niższy.

Powyższy przykład pokazuje, jak ważne przy wyborze obligacji jest prawidłowe prognozowanie poziomu stóp procentowych.

Płatności kuponowe wynoszą 10% rocznie, natomiast wymagany zwrot z inwestycji w obligacje o tej samej jakości kredytowej i płynności wyniósłby 10,5% rocznie.

Aby przewidzieć dalszą dynamikę pary walutowej, opracowano ogromną liczbę metod. Ilość nie przełożyła się jednak na jakość, a uzyskanie w miarę skutecznej prognozy nie należy do najłatwiejszych zadań. Przyjrzyjmy się czterem najczęstszym metodom prognozowania kursów par walutowych.

Teoria parytetu siły nabywczej (PPP).

Prawdopodobnie najpopularniejszą metodą jest parytet siły nabywczej (PPP). W podręcznikach ekonomii jest ona wymieniana częściej niż inne. Teoria PPP opiera się na zasadzie „prawa jednej ceny”, które głosi, że koszt identycznych towarów w różnych krajach powinien być taki sam.

Przykładowo cena szafki w Kanadzie powinna być zbliżona do ceny tej samej szafki w Stanach Zjednoczonych, biorąc pod uwagę kurs wymiany i bez kosztów wysyłki i wymiany. Oznacza to, że nie powinno być powodu do spekulacji, aby kupować tanio w jednym kraju i sprzedawać drożej w innym.

Zgodnie z teorią PPP zmiany kursu walutowego powinny kompensować . Na przykład w W tym roku ceny w USA powinny wzrosnąć o 4%, w Kanadzie w tym samym okresie – o 2%. Zatem różnica inflacji wynosi: 4% - 2% = 2%.

W związku z tym ceny w USA będą rosły szybciej niż w Kanadzie. Według teorii PPP dolar amerykański musi stracić około 2% na wartości, aby cena tego samego dobra w dwóch krajach pozostała mniej więcej taka sama. Przykładowo, jeśli kurs wymiany wynosił 1 CAD = 0,9 USD, to zgodnie z teorią PPP przewidywany kurs oblicza się w następujący sposób:

(1 + 0,02) x (0,90 USD za 1 CAD) = 0,918 USD za 1 CAD

Oznacza to, że aby zachować zgodność z PPP, cena dolara kanadyjskiego musi wzrosnąć do 91,8 centów amerykańskich.

Najczęstszym przykładem zastosowania zasady PPP jest indeks Big Mac, który opiera się na porównaniu jej ceny w różnych krajach i pokazuje poziom niedowartościowania i przewartościowania waluty.

Zasada względnej stabilności gospodarczej

Sposób tej wędrówki opisano już w samej nazwie. Za podstawę przyjmuje się tempo wzrostu gospodarczego różnych krajów, co pozwala przewidzieć dynamikę kursu walutowego. Logiczne jest założenie, że stabilny wzrost gospodarczy i zdrowy klimat biznesowy przyciągną więcej inwestycji zagranicznych. Aby inwestować, należy zakupić walutę krajową, co w związku z tym prowadzi do wzrostu popytu waluta narodowa i jego późniejsze wzmocnienie.

Metoda ta nadaje się nie tylko do porównywania stanu gospodarki dwóch krajów. Za jego pomocą można wyrobić sobie opinię na temat obecności i intensywności przepływów inwestycyjnych. Na przykład inwestorów przyciągają wyższe stopy procentowe, aby zmaksymalizować zwrot z inwestycji. W związku z tym popyt na walutę krajową ponownie rośnie i wzmacnia się.

Niskie stopy procentowe mogą ograniczyć napływ inwestycji zagranicznych i pobudzić akcję kredytową w kraju. Tak jest w Japonii, gdzie stopy procentowe zostały obniżone do rekordowo niskiego poziomu. Istnieje strategia handlowa oparta na różnicy stóp procentowych.

Różnica między zasadą względności stabilność ekonomiczna Z teorii PPP wynika, że ​​przy jej pomocy nie da się prognozować wielkości kursu walutowego. Daje tylko inwestorowi główny pomysł o perspektywach wzmocnienia lub osłabienia waluty i sile impulsu. Aby uzyskać więcej Pełne zdjęcie, zasadę względnej stabilności gospodarczej łączy się z innymi metodami prognozowania.

Budowa modelu ekonometrycznego

Bardzo popularną metodą prognozowania kursów walut jest metoda tworzenia modelu opisującego zależność pomiędzy kursem waluty a czynnikami, które w opinii inwestora lub tradera wpływają na jego kształtowanie się. Przy kompilowaniu modelu ekonometrycznego z reguły wykorzystuje się wartości z teorii ekonomii, ale w obliczeniach można wykorzystać dowolne inne zmienne, które mają istotny wpływ na kurs walutowy.

Weźmy na przykład prognozę na nadchodzący rok dla pary USD/CAD. Wybieramy kluczowe czynniki dynamiki pary: różnicę (różnicę) między stopami procentowymi w USA i Kanadzie (INT), różnicę i różnicę między stopami wzrostu dochodów osobistych w USA i Kanadzie (IGR ). Model ekonometryczny w tym przypadku będzie miał postać:

USD/CAD (1 rok) = z + a(INT) + b(PKB) + c(IGR)

Współczynniki a, b i c mogą być ujemne lub dodatnie i pokazują, jak silny jest wpływ odpowiedniego czynnika. Warto zaznaczyć, że metoda jest dość złożona, jednak jeśli dysponuje się gotowym modelem, aby otrzymać prognozę wystarczy po prostu zastąpić nowe dane.

Analiza szeregów czasowych

Metoda analizy szeregów czasowych ma charakter czysto techniczny i nie uwzględnia teoria ekonomiczna. Najpopularniejszym modelem w analizie szeregów czasowych jest model autoregresyjnej średniej kroczącej (ARMA). Metoda opiera się na zasadzie przewidywania wzorców cen pary walutowej w oparciu o przeszłą dynamikę. Obliczenia przeprowadzane są przez specjalnego program komputerowy na podstawie wprowadzonych parametrów szeregu czasowego, efektem czego jest stworzenie indywidualnego modelu cenowego dla konkretnej pary walutowej.

Nie ulega wątpliwości, że prognozowanie kursów walut jest zadaniem niezwykle trudnym. Wielu inwestorów po prostu woli zabezpieczać ryzyko walutowe. Inni inwestorzy dostrzegają znaczenie prognozowania kursów walut i starają się zrozumieć czynniki na nie wpływające. Powyższe metody mogą być dobra pomoc specjalnie dla takich uczestników rynku.

Z wiadomości finansowych. Prognozowanie stóp procentowych

Przewidywanie stóp procentowych to zawód o długiej tradycji. Ekonomiści są zatrudniani (czasami za bardzo wysokie opłaty) do prognozowania zmian stóp procentowych, ponieważ firmy muszą wiedzieć, jak planować swoje przyszłe wydatki, podczas gdy banki i inwestorzy potrzebują prognoz stóp procentowych, aby wiedzieć, jakie aktywa kupić. Prognozy stóp procentowych szacują, co stanie się z czynnikami wpływającymi na podaż i popyt na obligacje i pieniądz, takimi jak stan gospodarki, opłacalność możliwości inwestycyjnych, oczekiwana stopa inflacji, wielkość deficytu budżetu państwa , dostępność pożyczek i tym podobne. Prognozy następnie korzystają z narzędzi podaży i popytu opisanych w Ogólny zarys w tej sekcji.

Dwa razy w roku (na początku stycznia i lipca) w dziale „Gospodarka” lub w dziale „Rynki kredytowe” dziennik „Wall Street Journal” publikuje prognozy stóp procentowych czołowych prognostów, które na co dzień dostarczają informacji o stanie rynku obligacji . Prognozy stóp procentowych są sprawą niepewną. Niestety, nawet przewidywania najlepszych prognostów często są dalekie od faktycznego rozwoju wydarzeń.

Załóżmy, że dzisiaj następuje jednorazowy wzrost podaży pieniądza, który powoduje wzrost cen, czyli do najwyższego poziomu w przyszłym roku. W miarę wzrostu poziomu cen w danym roku, stopy procentowe będą rosły ze względu na efekt poziomu cen. Dopiero pod koniec tego roku, gdy wzrost cen osiągnie maksimum, efekt poziomu cen będzie największy.

Rosnący poziom cen spowoduje również podniesienie stóp procentowych poprzez „oczekiwany efekt inflacji”, ponieważ ludzie będą wierzyć, że inflacja będzie wyższa w tym roku. Jeżeli jednak w przyszłym roku poziom cen przestanie rosnąć, stopa inflacji i oczekiwana inflacja spadną do zera, a ewentualna podwyżka stóp procentowych wynikająca z wcześniejszego wzrostu oczekiwanej inflacji zostanie zniwelowana. Widzimy zatem, że w przeciwieństwie do efektu poziomu cen, który osiągnie swój największy wpływ w następnym roku, oczekiwany efekt inflacji będzie miał najmniejszy wpływ (tj. zerowy) w następnym roku. Główna różnica między tymi dwoma efektami polega na tym, że efekt poziomu cen utrzymuje się nawet po ustaniu wzrostu cen, podczas gdy oczekiwany efekt inflacji już nie.

Co ważne, efekt oczekiwanej inflacji będzie się utrzymywał tak długo, jak ceny będą rosły. Jak zobaczymy w analizie teorii monetarnej w kolejnych podrozdziałach, jednorazowy wzrost podaży pieniądza nie powoduje stałego wzrostu poziomu cen. Poziom ten powoduje jedynie wyższą stopę wzrostu podaży pieniądza, dlatego aby „oczekiwany efekt inflacji” mógł nadal działać, konieczne jest wyższe tempo wzrostu podaży pieniądza.

A może wyższa stopa wzrostu podaży pieniądza powoduje obniżenie stóp procentowych?

Możemy teraz zebrać wszystkie przeanalizowane przez nas efekty, co pomoże nam rozwiązać problem; nasza analiza poprze stanowisko decydentów, którzy opowiadają się za wyższą dynamiką wzrostu podaży pieniądza, gdy uważają, że stopy procentowe są zbyt wysokie. Spośród wszystkich efektów jedynie efekt płynności pokazuje, że im wyższa stopa wzrostu pieniądza, powoduje spadek stóp procentowych. Natomiast wpływ dochodów, poziomu cen i oczekiwanej inflacji sugerują, że stopy procentowe wzrosną, gdy wzrost ilości pieniądza stanie się większy. Który z tych efektów ma największy wpływ i jak szybko działają? Odpowiedź na to pytanie ma kluczowe znaczenie przy ustalaniu, czy stopy procentowe wzrosną, czy spadną, gdy wzrośnie stopa podaży pieniądza

Efekt płynnościowy wyższego tempa wzrostu ilości pieniądza ma na ogół skutek natychmiastowy; rosnąca podaż pieniądza prowadzi do natychmiastowego spadku równowagi stopy procentowej. Efekty

Wykres 6.13.

dochody i poziom cen wymagają czasu, ponieważ rosnąca podaż pieniądza wymaga czasu, aby podnieść poziom cen i dochodów, co z kolei podnosi stopy procentowe. Oczekiwany efekt inflacji, który powoduje również podniesienie stóp procentowych, może działać powoli lub szybko, w zależności od tego, czy ludzie dostosowują swoje prognozy stopy inflacji powoli czy szybko, gdy wzrasta tempo wzrostu podaży pieniądza.

Wykres 6.13 przedstawia trzy możliwości, z których każda pokazuje, jak stopy procentowe reagują w czasie na zwiększoną stopę wzrostu podaży pieniądza, począwszy od chwili T. Część (a) wykresu przedstawia przypadek, w którym efekt płynności dominuje nad pozostałymi efektami, a więc stopa procentowa stopa spada z u1 w chwili T do końcowego poziomu r2. Efekt płynności działa szybko, obniżając stopy procentowe, ale z biegiem czasu inne czynniki zaczynają działać w przeciwnym kierunku, co stymuluje spadek.I choć wpływ efektu płynności jest silniejszy niż innych efektów, to jednak stopa procentowa nigdy nie powraca do pierwotnego poziomu.

Część (b) wykresu jest słaba; drugi efekt płynnościowy, z oczekiwanym efektem inflacji, działa powoli, ponieważ prognozy inflacji są korygowane powoli. Początkowo efekt płynności powoduje obniżenie stopy procentowej. Zatem wpływ dochodów, poziomu cen i oczekiwanej inflacji zaczną powodować wzrost tej stopy. Ponieważ te efekty przeważają, stopa procentowa ostatecznie wzrasta powyżej poziomu produkcji do u2. W krótkoterminowe niższe stopy procentowe są konsekwencją zwiększonego tempa wzrostu ilości pieniądza, ale w rzeczywistości przestają rosnąć powyżej pierwotnego poziomu.

Część (c) wykresu pokazuje wpływ oczekiwanej inflacji, która dominuje nad pozostałymi, działa również szybko, ponieważ oczekiwania ludzi co do inflacji szybko rosną wraz ze wzrostem tempa wzrostu ilości pieniądza. Efekt oczekiwanej inflacji zaczyna natychmiast przeważać efekt płynności, więc stopa procentowa natychmiast zaczyna pełzać w górę. Z biegiem czasu, gdy zaczynają się efekty dochodowe i cenowe, stopa procentowa rośnie jeszcze szybciej, a ostateczny wynik będzie taki, że oprocentowanie będzie znacząco wyższe od pierwotnego. Wynik ten wyraźnie pokazuje, że zwiększenie tempa wzrostu podaży pieniądza nie jest reakcją na spadek stóp procentowych, ale raczej należy ograniczyć wzrost ilości pieniądza w celu obniżenia stóp procentowych.

Ważnym pytaniem dla decydentów gospodarczych jest to, który z trzech scenariuszy jest najbliższy prawdziwa sytuacja od rzeczy. Jeśli chcą obniżyć stopy procentowe, to konieczne jest zwiększenie tempa wzrostu podaży pieniądza, ponieważ efekt płynności dominuje nad innymi efektami (część a). Zmniejszenie tempa wzrostu ilości pieniądza jest odpowiednie, jeśli przeważają inne efekty, efekt płynności i inflacja

Wykres 6.14.

duże nadzieje szybko się rozwiązują (część c). Jeśli w efekcie płynności dominują inne efekty, ale oczekiwania inflacyjne dostosowują się powoli (część b), wówczas chęć zwiększenia lub zmniejszenia wzrostu pieniądza zależy od tego, czy bardziej przejmujesz się tym, co dzieje się w krótkim okresie, czy tym, co dzieje się w długim okresie

Czy scenariusz jest poparty dowodami? Zależność stóp procentowych od wzrostu pieniądza w latach 1951–1990 przedstawia wykres 6.14. Kiedy w połowie lat sześćdziesiątych XX wieku tempo wzrostu podaży pieniądza uległo przyspieszeniu, stopy procentowe wzrosły, co wskazywało, że efekt płynności zdominował wpływ cen, dochodów i oczekiwanej inflacji. Do lat 70. XX w. wraz ze wzrostem podaży pieniądza stopy procentowe osiągnęły poziom niespotykany w okresie po II wojnie światowej.

Scenariusz opisany w (a) wydaje się wątpliwy, a przypadek spadku stóp procentowych w związku ze wzrostem tempa wzrostu ilości pieniądza jest wysoce nieprawdopodobny. Wracając do wykresu 6.6, który pokazuje zależność stóp procentowych od oczekiwanej inflacji, zdasz sobie sprawę, że nie jest to zbyt dziwne. Wzrost tempa wzrostu podaży pieniądza w latach 60. i 70. XX w. został zrównoważony przez duży wzrost oczekiwanej inflacji, co doprowadziło do przewidywania, że ​​wpływ oczekiwanej inflacji będzie dominujący. Jest to najbardziej prawdopodobne wyjaśnienie, dlaczego stopy procentowe wzrosły pomimo wyższego tempa wzrostu ilości pieniądza. Jednakże z wykresu 6.11 faktycznie wynika, który z tych dwóch scenariuszy częściowych (b) i (c) wykresu 6.13 jest dokładny. To zależy od decydujący stopień zależy od tego, jak szybko dostosują się nadzieje ludzi dotyczące inflacji. Jak powstają oczekiwania i jak szybko się je dostosowuje? Jest to ważna kwestia, która jest obecnie aktywnie badana przez ekonomistów i jest analizowana w rozdziale 29.