Institutul Naional de Statistică Revista Română Revista ... · plat ă a monedei naționale,...

Revista Română de Statistică

Supliment

Romanian Statistical Review Supplement

11/2016

Institutul Naţional de StatisticăNational Institute of Statistics

www.revistadestatistică.ro/supliment

INSTITUTUL NAŢIONAL DE STATISTICĂRevista Română de StatisticăB-dul Libertăţii, nr. 16, sector 5,BucureştiTelefon/fax: 0213171110e-mail: [email protected]ă.ro/suplimentISSN 2359 – 8972

Revista Română de Statistică Supliment, indexată în bazele de date internaţionaleCOLEGIUL ŞTIINŢIFIC

Research Papers in Economics

Index Copernicus International

EMILIAN DOBRESCU - academician, Academia Română

AUREL IANCU - academician, Academia Română

MARIUS IOSIFESCU - academician, Academia Română

LUCIAN ALBU - academician, Academia Română

GHEORGHE ZAMAN – Prof. univ. dr., membru corespondent al Academiei Române

TUDOREL ANDREI - Prof. univ. dr., Academia de Studii Economice

DAN GHERGUŢ - Lect. univ. dr. , Universitatea Titu Maiorescu, Bucureşti

KONRAD PASENDORFER – PhD, Director General al Statistics Austria

MARIANA MIHAILOVA KOTZEVA - EUROSTAT

CONSTANTIN MITRUŢ – Prof. univ. dr., Preşedinte al Societăţii Române de Statistică

CONSTANTIN ANGHELACHE – Prof. univ. dr., Vicepreşedinte al Societăţii Române de Statistică

NICOLAE ISTUDOR – Prof. univ. dr., Rector al Academiei de Studii Economice, Bucureşti

VERGIL VOINEAGU – Prof. univ. dr., Academia de Studii Economice, Bucureşti

TIBERIU POSTELNICU – Prof. univ. dr., Institutul “Gheorghe Mihoc-Caius Iacob”

BOGDAN OANCEA – Prof. univ. dr., Universitatea Bucureşti

GHEORGHE SĂVOIU - Conf. univ. dr., Universitatea Piteşti

IRINA-VIRGINIA DRAGULANESCU - Prof. univ. dr., University Messina, Italia

DANIELA ELENA ŞTEFĂNESCU - Conf. univ. dr., Institutul Naţional de Statistică

ELISABETA JABA – Prof. univ. dr., Universitatea “Alexandru Ioan Cuza” University

EUGENIA HARJA - Prof. univ. dr., Universitatea Vasile Alecsandri, Bacău

ŞTEFAN-ALEXANDRU IONESCU - Lect. univ. dr. Universitatea Româno-Americană

CLAUDIU HERŢELIU - Prof. univ. dr., Academia de Studii Economice

ION GHIZDEANU - Dr., cercetător ştiinţifi c gradul I, Comisia Naţională de Prognoză

ILIE DUMITRESCU - Institutul Naţional de Statistică

SILVIA PISICĂ - Dr., Institutul Naţional de Statistică

ADRIANA CIUCHEA - Institutul Naţional de Statistică

Coordonatori

Gheorghe VAIDA-MUNTEAN

Vitty-Cristian CHIRAN

Pre-press

Laurenţiu MUNTEANU

Tiraj: 16 exemplare

NATIONAL INSTITUTE OF STATISTICS

Vitty-Cristian CHIRAN

Revista Română de Statistică - Supliment nr. 11 / 2016

SUMAR / CONTENTS 11/2016REVISTA ROMÂNĂ DE STATISTICĂ SUPLIMENT

MODUL DE DETERMINARE STATISTICĂ A INFLAŢIE. - PROCEDURA DE CALUL A ”INDICELUI GENERAL AL INFLAŢIEI” (IGI) - 3Dr. Vasile V. DUMITRESCUDr. Gheorghe SĂVOIU

UNELE STATISTICI ISTORICE RELEVANTE DESPRE GERMANIA TRANSNAŢIONALĂ ANTEBELICĂ: O EXPLICAŢIE BAZATĂ PE PRESTIGIU, CONFERITĂ DE DATE ŞI REALITĂŢI 12Dr. Silviu PETRE Dr. habil. Gheorghe SĂVOIU

EVOLUŢIA PIEŢEI ASIGURĂRILOR DIN ROMÂNIA 23Prof. univ. dr. Gabriela ANGHELACHEProf. univ. dr. Alexandru MANOLELector univ. dr. Mugurel POPOVICI

ELEMENTELE CARACTERISTICE ALE PIEŢEI DE CAPITAL DIN ROMÂNIA 34Prof. univ. dr. Gabriela ANGHELACHEProf. univ. dr. Constantin ANGHELACHE

TENDINŢE ÎN EVOLUŢIA SISTEMULUI DE PENSII PRIVATE DIN ROMÂNIA 46Prof. univ. dr. Gabriela ANGHELACHEProf. univ. dr. Alexandru MANOLELector univ. dr. Ana CARPDr. Cristina SACALĂ

NOŢIUNI TEORETICE PRIVIND ESTIMAREA STATISTICĂ 57Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHEConf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHELDrd. Ihab Jweida S J JWEIDADrd. Marius PopoviciDrd. Emilia Stanciu

NOŢIUNI TEORETICE GENERALE PRIVIND REGRESIA UNIVARIATĂ 65Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHEProf. univ. dr. Ion PARTACHIConf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHELDrd. Gyorgy BODODrd. Radu STOIAN

www.revistadestatistica.ro/supliment

Romanian Statistical Review - Supplement nr. 11 / 20162

PRINCIPALELE ASPECTE PRIVIND IPOTEZELE ŞI ESTIMATORII ÎN REGRESIA UNIVARIATĂ 74Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHEConf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHELConf. univ. dr. Aurel DIACONU PhdDrd. Georgiana NIȚĂDrd. Alexandru BADIU

MODEL STATISTICO-ECONOMETRIC UTILIZAT ÎN ANALIZA CORELAŢIEI DINTRE PRODUSUL INTERN BRUT ŞI PRODUCTIVITATEA MUNCII 87Conf. univ.dr. Mirela PANAITDrd. Andreea – Ioana MARINESCU

SISTEMUL DE INDICATORI DE PERFORMANŢĂ UTILIZAŢI PE PIAŢA PENSIILOR PRIVATE 97Prof. univ. dr. Gabriela ANGHELACHEProf. univ. dr. Alexandru MANOLE

Revista Română de Statistică - Supliment nr. 11 / 2016 3

Modul de determinare statistică a infl aţie- Procedura de calul a ”indicelui general al

infl aţiei” (IGI) -

Dr. Vasile V. DUMITRESCU Dr. Gheorghe SĂVOIU

Rezumat Cuantifi carea concretă a infl ației valorifi când un indice general (IGI) poate fi realizată cu ajutorul unui indice agregat de tip Laspeyres care să valorifi ce un set de șase indici specifi ci în cadrul cărora indicele general al prețurilor bunurilor de consum (IPC) să dețină o pondere importantă dar nu și unică, transformând această construcție statistică într-un indice interpret cu un areal de acoperire mult mai larg și axat pe coefi cienți de agregare riguros determinați anterior. Aceasta este tema și implicit soluția oferită în cadrul acestui articol pentru a comensura infl ația într-o manieră statistică exhaustivă ca acoperire și pornind de la veniturile brute ale populației (VBTP). Alternativa defi nește un proiect comun al autorilor, descris teoretic într-un alt articol publicat tot în această revistă (RRS Supliment nr. 10/2016) despre necesitatea unui indice general al infl ației (IGI). Cuvinte cheie: indice agregat, indice interpret, indice al prețurilor bunurilor de consum (IPC), indice general al infl ației (IGI), indice Laspeyres, ponderi, sistem de ponderare, coefi cienți de ponderare.

1. Introducere În cercetarea economiei de piață contemporane o temă care necesită o atenție deosebită o constituie cercetarea infl ației cu scopuri cognitive și delimitative majore în contexte ciclice evolutive regionale. Acest tip de investigație inițial dominant teoretică și în perspectivă semnifi cativ pragmatică oferă o paleta largă de aspecte privind: a) defi nirea clară si completa a conceptului; b) depistarea cauzelor multiple care provoacă fenomenul; c) studierea și analiza politicilor economice aplicate în sistemul macroeconomic investigat; d) infl uențele externe si alți factori perturbatori ai infl ației; e) modul de stabilire a evoluției, variației, cuantifi cării sau comensurării infl ației; f) elaborarea de măsuri și soluții pentru diminuarea și combaterea unor tendințe galopante etc. In cadrul unei astfel de cercetări un rol important il deține modul de determinare statistică a infl ației, care stă în fapt la baza întregii investigații: Cuantifi carea corectă a unui indice agregat al infl ației impune o analiza exhaustivă de ameliorare, dar și de perfecționare și de crearea de noi soluții metodologice de calcul a indicatorilor care să exprime cuprinzător și cât mai realist nivelul și evoluția infl ației la un moment dat, precum și aplicarea de metode și procedee tehnice de elaborare a nomenclatoarelor, selectarea, observarea, culegerea, transmiterea, prelucrarea și diseminarea datelor și informțiilor statistice către destinatari multipli, de la opinia publică, până la instituții publice și entități economice interesate.

2. O procedură concretă de calul a Indicelui General al Infl ației (IGI) Cercetarea în domeniul determinării nivelului infl ației are la baza gândirea specifi că metodei indicilor și științei statistice în general, care impune o abordare sistemică, cuprinzătoare sau de cunoaștere de tip exhaustiv sau a tuturor problemelor, termenilor și


elementelor cu care se operează în elaborarea și construirea indicatorilor în economie. Nu poate fi nicicând omisă difi cultatea gândirii statistică așa cum arăta profesorul Daniel Kahneman, devenit în anul 2002 laureat al Premiului Nobel în economie: “… de ce este atat de difi cil pentru noi să gândim statistic? Ne vine ușor să gândim asociativ, metaforic, cauzal, dar statistica necesită să gândim multe lucruri deodată ...” (Kahneman, 2012, p. 30) abordare sistemică sau complexă ce permite obținerea de rezultate realiste, rezistând ispitelor retrospectivei și iluziilor incertitudinii, fără a exagera încrederea în ceea ce se știe, se realizează, se instrumentează sau deja se cuantifi că statistic. Altfel spus, în economie există mereu resurse pentru o evaluare statistică mai bună cât timp nu se subestimează șansa de a gândi și de a inova metode, modele și instrumente considerate sufi cient de precise... Procesul de determinare statistică a infl ației are drept scop stabilirea efectului prețurilor, tarifelor practicate, ce conduc la diminuarea puterii de cumpărare a unei monede naționale. Firesc ar fi să gândim ceva mai amplu puterea de cumpărare ca o putere de plată a monedei naționale sau mai corect a tuturor tipurilor de venituri dintr-o economie națională. De exemplu, pentru a putea realiza coerent și sistemic acest lucru, în spiritul gândirii statistice, lipsește de aici un element major care poate fi denumit simplu cotă din venituri, devenită concret reținere din venitul brut sub forma standardizată deja în economie de impozit, contribuție la asigurări sociale, asigurări de sănătate, șomaj etc., și care revine sau însoțește toate sumele defi nite drept venituri brute ale populației. O astfel de abordare îmbunătățită ar putea delimita deja ceva mai clar capacitatea de plată a monedei naționale, contribuind la o exprimare mai corectă a cuantifi cării infl ației printr-un nou indice exprimat sintetic de Indicele General al Infl ației (IGI). Nevoia de a reconstrui un instrument de calcul al infl ației sub denumirea de Indice General al Infl ației (IGI) rezultă din abordarea supraevaluatoare sau excesivă a prezentului, unde se consideră ca infl aţia este exprimată precis subestimând inovarea instrumentală prin Indicele Prețurilor (bunurilor) de Consum (IPC) si ca atare se pot determina foarte clar și mai ales în termeni reali veniturile brute/nete ale populației, respectiv salariile, pensiile, ajutoarele de șomaj etc. Astfel cititorul sau mai corect consumatorul poate singur constata că cei doi indicatori nu pot fi și nici nu sunt comparabili din punct de vedere al conținutului, structurii și sferei de cuprindere. Infl ația este un proces complex de creștere generală a prețurilor tarifelor și cotelor, proces ce se derulează uneori mai accelerat, alteori mai lent, la limită galopant ori hipertrofi at sau chiar în sensul opus când se transformă în defl ație denumită tot mai fecvent contemporan infl ație negativă, conform efectului propagat al creșterii prețurilor bunurilor de consum și de folosinta indelungata, al tarifelor serviciilor utilizate de populație, dar și al cotelor practicate, care erodează,/diminuează, în timp puterea cumpărare a unor venituri nete dar și puterea de plata a monedei naționale, cu impact puternic și direct, în aceeași masură, asupra veniturilor brute ale populației. Elemente componente ale determinării infl ației reunesc moneda ca mijloc de cumparare (IPC) sau de plată (IGI), veniturile nete (IPC) dar mai ales brute (IGI), precum și prețurile și tarifele (IPC) inluzând generic și cotele (IGI) și alte diminuări de venituri brute ale populației suportate ca atare de o manieră mai mult sau mai puțin independentă de voința acesteia. Stabilirea în mod științifi c a echilibrului și corelației directe, între conținutul, structura și sfera de cuprindere, a scăderii puterii de cumpărare sau de plată a monedei naționale, a veniturilor brute ale populatiei și a creșterii prețurilor, tarifelor și cotelor practicate, impune cunoașterea elementelor care stau la baza indicatorilor statistici care exprimă infl ația contemporană într-un sens mai larg:


a) moneda reprezintă un mijloc cumpărare sau de plată, de schimb, de acumulare, de economisire și de creștere a bunăstării (înavuțirii), de evaluare și exprimare valorică a bunurilor și serviciilor prin intermediul unor indicatorilor statistici valorici sau fi nanciari (exprimând un caracter economic ineluctabil) mijloc care nu poate deține o valoare constantă sau plasată etern la același nivel intr-un sistem plurimonetar, și care de regulă își pierde în timp puterea de plată sau de cumparare (ceea ce a generat în istoia acesteia o nevoie de a o denomina sau chiar reforma cu scop declarat de întărire, din dorința de a o face sa fi e mai puternică atât pe piața internă, cât și pe piața externă (aceasta s-a realizat apelând la metode, procedee și tehnici statistice care oferă date si informații privind stabilirea nivelului scăderii și care permit elaborarea unor măsuri de corecție care ce se impuneau istoric); b) veniturile brute ale populației cuprind toate sumele de bani cuvenite, primite în numerar, sub formă tot mai variată, de la salarii, la pensii, indemnizații, sporuri, prime, inclusiv rețineri sub formă de impozite, contribuții la asigurări sociale, asigurări de sănătate, somaj, care revin sumelor respective, ajutoare sociale sau de somaj, alocații, dividende, dobânzi, bonusuri, redevențe viajere, valoarea tichetelor cadou de Paște sau de Crăciun, valoarea diverselor tipuri de vouchere și tichete de masă, venituri obtinute din vânzarea unor bunuri, din chirii, jocuri de noroc, Loto, pariuri, venituri atrase cum sunt credite bancare de consum și/sau de investiții pentru locuințe sau pentru alte bunuri, sume primite de la anumite persoane din țară sau străinatate și alte venituri primite sub orice formă. c) prețurile, tarifele si cotele practicate și suportate de consumatori, utilizatori si plătitori fi nali, declanşează procesul și în fi nal determină nivelul infl aționist și afecteaza puterea de cumpărare sau de plată a monedei naționale sau a veniturilor brute ale populației, fi ind infl uențate la rândul lor de universul categoriilor de prețuri, tarife și cote care se practică în sistemul relațiilor complexe de schimb, de plată, de interferență și interconexiune, ce se crează și se formează în desfășurarea fl uxului de accesare a energiei, materiilor prime, materialelor – producția și/sau prestarea de servicii - consumul intermediar – vânzarea sau prestarea efectivă prin transferul de proprietate - consumul fi nal, inclusiv în fl uxuri de export-import, multiple și variate, care fl uctuează în timp, fi ind diferite ca nivel atât între entitățile de același profi l, cât și sectorial teritorial și pe tipuri de activități, în functie de practicile si politicile economice aplicate, în cadrul hipersistemului specifi c unei economii naționale. Prețurile și tarifele bunurilor și serviciilor de cumparate sau utilizate, de către entitățile economice/persoanele juridice sunt cuprinse în costurile de lor de producție, fi ind ulterior în mod agregat acoperite prin prețuri și tarife ale produselor fabricate și serviciilor prestate. Între cele trei componente descrise anterior există o asociere calitativă certă, directă și intensă, care se constată mult mai ușor în condiții de stabilitate realtivă a veniturilor brute, respectiv a monedei (puterii de cumpărare sau plată a acesteia), cea ce crează o presiune asupra prețurilor, tarifelor și cotelor practicate în plati fi nale, ceea ce descrie concret un “efect al echilibrului” și orice creștere de venituri trebuie să fi e bazată pe o creștere de performanță, de productivitate, în contextul general al dezvoltării generala a economiei țării, care să conducă la întărirea monedei naționale și la o redistribuire a bunăstării populației, orice majorare nejustifi cată sau nesustenabilă conducând la o creștere automată a infl ației, la o diminuare a puterii de cumpărare a monedei nationale, respectiv a veniturilor brute ale populaţiei.


Impactul similar și cumulativ depreciativ în venituri al creșterii prețurilor și tarifelor comparativ și simultan cu majorarea cotelor

Figura nr. 1

Sursa: Realizată de autori pentru tendința de creștere a salariilor, tarifelor și cotelor

Crearea și organizarea bazelor de date statistice sunt cerințe absolut necesare construcției unui indice interpret sau unui indice care evaluează în timp evoluția prețurilor, tarifelo și cotelor, respectiv a infl ației generale. Determinarea infl ației se bazează pe dezvoltarea sistemul informațional statistic existent, pentru a se asigura astfel volumul complet, ordonat, structurat și detailat la nivelul necesar de date și informații după principii și criterii bine stabilite în instrucțiuni și norme care permit culegerea și înregistrarea într-un mod organizat, operativ și corect atât despre prețuri și tarife, cât și despre cote. Sistemul informațional trebuie să fi e integrat pentru a oferi elemente de calcul și analiză utile în caracterizarea nivelului de bunăstare al populației, precum și date reale, necesare construirii indicilor privind evoluția și variatia prețurilor bunurilor de consum, a prețurilor bunurilor de folosință îndelungată, tarifelor serviciilor destinate și prestate populației pentru nevoi personale, precum și a cotelor practicate. Datele și informațiile statistice privind construirea indicatorilor care exprimă infl ația generală (IGI), necesită o prezentare mai detaliată față de soluțiile prezentate anterior, descrise sintetic astfel: I. Veniturile brute totale ale populației, structurare și agregate pe destinații de cheltuieli în funcție de conținutul, structura elementelor, natura și omogenitatea lor, pentru cumpărarea de bunuri de consum, utilizarea de servicii pentru nevoi personale, plata cu caracter obligatoriu (cotelor), pentru investiții, cumpărarea de valută și acțiuni bursiere, care să permită stabilirea coefi cienților de ponderare a prețurilor, tarifelor și nu în ultimul rând a cotelor etc. Veniturile brute totale ale populatiei defalcate pe destinatii se pot obține prin Anchete de tip bugete de venituri și cheltuieli ale familiilor (ABF fostă AIG), unde se cuprind veniturile, din perioada de observare și raportare, prezentate mai sus, destructurate sau dezagregate după: a) modul de obținere: i) salarii brute, inclusiv sporuri, indemnizații, prime ș.a. obținute din desfășurarea de activități diverse; ii) pensii brute; iii) ajutoare sociale; iv) alte venituri.


b) modul de plată: i) prin numerar; ii) cu alte mijloace de plată. c) destinația fi nală: i) destinate cheltuielilor; ii) destinate plății cotelor (cu caracter obligatoriu); iii) destinate investițiilor; iv) destinate cumpărării de valută; v) destinate cumpărării de acțiuni; vi) economisirii. Aceste venituri prin agregarea lor în raport cu destinația fi nală conduc la determinarea unor coefi cenți de ponderare distinctivi pentru construcția unor indici Veniturile destinate cheltuielilor prin agregare generează coefi cientul de ponderare ce însoțește “Indicele prețurilor (bunurilor) de consum” (IPC) și se caracterizează prin cumpărarea de bunuri de consum și utilizarea de servicii pentru satisfacerea nevoilor personale, de strictă necesitate, destructurate pe categorii de bunuri alimentare, bunuri nealimentare și servicii. Conținutul și structura bunurilor și serviciilor cumpărate sau utilizate de populație constituie baza pentru stabilirea “coșului lunar de cheltuieli”, a nomenclatorului utilizat la costruirea IPC, care prin detalierea pe grupe, posturi de cheltuieli și sortimente cu pondere în consum sau utilizare, devin defi nitorii și permit ulterior cercetări statistice de stabilire a sortimentelor/varietăților reprezentative, în special, la confecții, tricotaje, încălțăminte, medicamente, electrotehnice, servicii de sănătate și turism, servicii de transport și comunicații etc. Veniturile destinate plăților cu caracter obligatoriu (cotelor) de catre persoanele fi zice, la instituții de stat sau entități private prin agregare generează coefi cientul de ponderare ce însoțește “Indicele variației veniturilor destinate cotelor plăților (cotelor) cu caracter obligatoriu ale populației (IVVDPOP)”, ce necesita o noua abordare de cercetare in introducerea in sistemul informational statistic, el avand o infl uenta semnifi cativa asupra nivelului infl ației, datorita volumului, continutului, diversitatii si specifi citatii, fi ind omogen prin natura si caracterul sau unic, ele sunt obligatorii si prin faptul ca veniturile, respectiv cheltuielile trebuie sa se detalieze in mod diferit pe categori de cote, in fuctie de cum se practica: în procente (%) ca de exemplu impozitele directe, contributiile, dobânziile la creditele bancare; sau cote valorice cum sunt taxele care au la baza anumite criterii de stabilire a nivelului, ca de exemplu: stabilirea valorii politelor de asigurare in cazul Raspunderii civile auto (RCA), unde se tine seama de capacitatea cilindrica a motorului si de varsta asiguratului, sau sunt cote valorice nominale stabilite arbitrar in functie de nevoile bugetare, fi scale sau de anumite conditii locale. Veniturile destinate investițiilor efectuate de persoane fi zice, inclusiv creditele bancare luate în acest scop prin agregare generează coefi cientul de ponderare ce însoțește „Indicele Prețurilor Investițiilor (IPI)” și trebuie structurate în functie de componența achizițiilor făcute pentru locuinte, alte construcții, terenuri, mașini, animale, obiecte de valoare și alte bunuri. Acest indice necesita o noua abordare privind sfera de cuprindere și introducerea in sistem a elementelor de evaluare și de calcul a componentelor care produc modifi cari de prețuri. Veniturile destinate cumpărării de valută de către persoane fi zice atat pentru plata ratelor la creditele bancare, cat si pentru plata pachetelor turistice sau altor servicii nevoi personale prin agregare generează coefi cientul de ponderare ce însoțește „Indicele Cursului Valutar (ICV)”. Detalierea și agregarea acestor venituri trebuie să se concretizeze în practica statistică, fi ind un domeniu tot mai activ care poate sa ofere date și informații în ceea ce privește exprimarea variației și evoluției medii a monedei naționale față de euro (dolar sau alte valuteexistente pe piata), valuta cumpărându-se respectiv vânzându-se de bănci sau fi rme specializate în activitatea caselor de schimb valutar, în perioada de calcul de referință (luna, trimestru, semestru, an).


Veniturile destinate cumpărării de către persoanele fi zice de acțiuni din piața bursieră sau de la Bursa de Valori, constituind o formă specifi că de investire a banilor sau de economisire a lor, care se modifi că în timp și prin agregare generează coefi cientul de ponderare ce însoțește „Indicele Cotațiilor Bursiere (ICB)”. Indicele este specifi c pieței bursiere și are o anumită sferă de cuprindere care exprimă concret evoluția cotațiilor acțiunilor bursiere pentru o anumită categorie de unități listate la Bursă. ICB reprezintă o componentă a infl ației, ceea ce impune introducerea în sistemul informațional statistic a urmăririi acestor cotații care aduc un plus de precizie și realism în determinarea nivelului creșterii generalizate a prețurilor, tarifelor și cotelor, dar în aceeași măsură și a pierderii din puterea de cumpărare a veniturilor brute ale populației sau a monedei naționale. Indicele Cursului Valutar (ICV) și Indicele Cotațiilor Bursiere (ICB) dețin o specifi citate aparte iar prin conținutul lor cuprind cheltuielile efectuate de persoanele fi zice. Determinarea ICV și ICB poate valorifi ca mai ales cotații medii ponderate, la nivel de poziție nominală a modifi cărilor cu efect infl aționist. Veniturile care nu s-au incadrat dupa natura lor in nici una din cele cinci destinații cum sunt pentru exemplifi care economiile in depozite la bănci, in titluri de stat, polițe de asigurari facultative ori simple economii casnice se pot considera o forma de economisire, care nu deține un caracter infl aționist, dar care pot fi afectate de infl ație (caz în care se poate opta pentru un indice de însoțire a lor strict staționar IS = 100% sau pentru un indice al puterii de cumpărare a monedei naționale din luna precedentă – IPCMN din luna t-1) și prin agregare generează un coefi cient de ponderare ce însoțește indicele fi nal pentru care s-a optat efectiv (IS = 100% sau IPCMN din luna t-1). II. Prețurile și tarifele fi nale, precum și cotele suportate de către consumatori, utilizatori și plătitori fi nali, care stau la baza construirii indiciilor interpret specifi ci, parțiali, componenți ai Indicelui General al Infl ației (IGI) se pot obține prin extinderea și adaptarea sistemului informational statistic actual pentru obținerea datelor respective, prin organizarea elaborării de nomenclatoare detaliate până la nivelul elementar de sortiment, varietate, preț, tarif, cota nominală, care sa fi e reprezentativă și/sau caracteristică, având la bază norme și instrucțiuni clare de observare, culegere, transmitere și prelucrare, în domeniile: fi nanciar, bugetar, fi scal, bancar, asigurări, investiții, curs valutar, cotații bursiere, precum si pentru elaborarea de metodologii de construire a indicilor respectivi care exprimă nivelul infl ației. III. Indicele general al infl ației (IGI) construit exprimă efectul reducerii puterii de cumpărare a populației sau de plată a monedei naționale, respectiv a veniturilor brute totale ale populației. IGI cuprinde în calcul cinci indici interpret specifi ci, parțiali, stabiliți după natura elementelor componente, având un continut omogen si unitar, determinati prin aplicarea coefi cientilor de ponderare a veniturilor destinate cheltuielilor efective, la preturile, tarifele si cotele practicate in cadrul sistemului economic national, ce reda in fi nal evolutia, variatia și nivelul infl ației. Abordarea sistemică în stabilirea infl ației și cuantifi carea nivelului reducerii puterii de cumpărare a veniturilor totale ale populației sau diminuării puterii de plată a monedei naționale constă în aceea că se lărgește sfera de cuprindere a elementelor componente care se iau în calcul, ținându-se seama de efectul pe care îl au toate prețurile, tarifele, cotele și cotațiile practicate, care sunt plătite, suportate de populație din veniturile proprii pentru bunurile de consum sau de folosință îndelungată, pentru utilizarea de servicii și pentru plata plățile cu caracter obligatoriu (cote), procurarea de valută și acțiuni, obținute în faza fi nală.


Pentru realizarea in bune condiții a cerintelor repective, este necesar să existe o strânsă colaborare între specialiștii din domenilui statisticii calității vieții sau nivelului de bunăstare si cei din domeniul statisticii metodologice a construirii indicilor, pentru a se putea stabili o corelație cu acoperire integrală între conținutul și structura capitolului privind veniturile brute totale ale populației și nomenclatoarele care stau la baza urmăririi prețurilor, tarifelor și plăților cu caracter obligatoriu (cotelor), observate (culese și înregistrate) pentru construirea indicilor menționați. De asemenea, un rol foarte important îl au statisticienii, operatorii de interviu în cadrul anchetelor Bugetelor de Familie (ABF) care trebuie să urmărească modul de completare în mod permanent la gospodariile care fac parte din esantion, monitorizând corectitudinea și promptitudinea (zilnică) a înregistrărilor pentru a se putea obține datele și informațiile statistice reale și complete necesare. Indicele General al Infl ației (IGI) este un indicator statistic de maximă sinteză economică, care exprimă nivelul reducerii puterii de cumpărare a veniturilor brute totale sau nivelul reducerii puterii de plată a monedei naționale, fi ind redat de sdiminuarea în aceeași măsură a veniturilor brute totale ale populației, afectate de creșterea prețurilor, tarifelor și cotelor suportate de consumatorul, utilizatorul și plătitorul fi nal. Complexitatea acestui indice impune utilizarea în constructia lui a unei formule de tip polinominal, care are la baza o sfera largă de cuprindere a efectului celor cinci indici interpret specifi ci și parțiali la care se aduagă în prima lună un al șaselea indice staționar (IS = 100%) ulterior înlocuit de un indice decalat la momentul t-1 al puterii de cumpărare a monedei naționale (IPCMN), construcția astfel agregată exprimând mult mai clar nivelul total al infl ației. În esență se pleacă de la o formulă de tip Laspeyres (pentru asigurarea principiului unitar al cuantifi cării statistice, IPC fi ind determinat actual ca indice tot de tip Laspeyres, dar și din motive practice legate de decalajul necesar realizării și verifi cării calculelor) valorifi când un artifi ciu de calcul uzual:use of a usual artifice of calculation:

n

i

pn

i

n

i

n

i

n

i

n

i

n

i

n

i

qp

iqp

qp

p

pqp

qp

p

pqp

qp

qp

IGI

1

0i0i

0/1

1

0i0i

1

0i0i

i0

1i

1

0i0i

1

0i0i

i0

i0

1

0i1i

1

0i0i

1

0i1i )(

where, if the weighting coefficient of the income groups is noted by W, as determined by the

(1)

unde, dacă se notează coefi cientul de ponderare a grupelor de venituri cu W, determinat conform relației:

W = n

i

qp

qp

1

0i0i

0i0i )( (2) (2)

atunci formula indicelui polinominal (IGI) se prezintă ca medie a colectivitatii generale, unde ultimul termen este cuantifi cat, exclusiv în primul an, ca IS=100% adică diferit de IPCMNt-1

from IPCMN

IGI = n

i

IspecificW1

0i

(3)

sau în mod concret apelând la cei cinci indici specifi ci devine:IGI = W0IPC×IPC+W0IVVDPOP×IVVDPOP+W0IPI×IPI+W0ICV×ICV+W0ICB×ICB+W×IPCMNt-1 (4)


unde : în primul an de calcul IPCMN = IS = 100% iar în ceilalți ani IPCMNt-1 = IGI t-1

Indicele general al infl ației, constituit din indicii interpret specifi ci, parțiali, se calculează practic în două etape: a) în prima etapa se construiesc cei cinci indici interpret specifi ci, parțiali, unde: W0i = coefi cienții de ponderare din perioada de bază (anterioară) stabiliți pe structura celor cinci indici ai veniturilor de tip interpret specifi ci, parțiali, respectiv a cheltuielilor efectuate din perioada de bază sau precedentă de comparare, detaliați până la nivel de indice elementar, I1/0i = indicii individuali/elementari de preturi, tarife, plăți obligatorii (cote), specifi ce la nivel de sortiment/varietate, din cadrul celor cinci indici interpret specifi ci, parțiali; IP, IVVDPOP, IPI, ICV și ICB = indicii specifi ci, partiali interpret pentru cele cinci destinatii; b) In a doua etapa se stabilesc coefi cientii de ponderare a indicilor specifi ci, parțiali interpreti, pe baza poderii veniturile brute totale destinate, atribuite celor cinci indici: Suma coefi cienților W0i a celor șase indici interpret specifi ci parțiali stabiliți pe baza destinațiilor veniturilor brute totale respective a celtuielilor efectuate este egală cu 1: WIPC + WIVVDPOP + WIPI + WICV + WICB + WIPCMNt-1 = 1 (5)

În fi nal prin ponderarea indicilor interpret specifi ci, parțiali cu coefi cienții de ponderare (W0i) stabiliți pentru cele șase destinații se obține Indicele general al infl ației (IGI). Suma agregărilor succesive ale indicilor interpret specifi ci de prețuri, tarife și plăți obligatori (cote), reprezintă Indicele General al Infl ației (IGI), construcție statistică adaptată realității economiei de piață contemporane și asigură o acoperire completă a veniturilor brute ale populației, ceea ce conferă instrumental calitatea de exprimare reala a nivelului de infl ație și corespunde diminuării puterii cumpărare a veniturilor brute toale sau puterii de plată a monedei naționale, înregistrată în perioada de calcul. Se poate estimsa că Indicele General al Infl ației (IGI) are o sferă de cuprindere a peste 80% din Produsul Intern Brut (PIB), calculat dupa metoda cosumurilor sau cheltuielilor fi nale, dar nu refl ectă evoluția prețurilor și tarifelor practicate pentru achiziționarea de bunuri, utilizarea de servicii, de către instituțiile bugetare de stat sau de persoanele juridice pentru formarea brută de capital și a prețurilor mărfurilor exportate în cazul unei Balanțe comerciale excedentare.

3. Concluzii Abordarea sistemica a cercetării infl ației bazată pe o gândire statistică permite cuprinderea într-un singur indicator a evolutiei pricipalelor categorii de prețuri, tarife și plăți obligatorii (cote) suportate de populație, în calitate de consumator, utilizator și contribuabil, în faza fi nala, ceea ce oferă celor interesați de această problemă șansa de a analiza complet infl uența totală și pe fi ecare componentă în parte in modifi carea reală (creșterea sau reducerea reală) a veniturilor brute, respectiv în creșterea sau scăderea puterii de cumpărare a acestor venituri brute totale sau în variația puteeii de plată a


monedei naționale. Autorii își propun fi nalizarea proiectului acestei noi construcții statistice într-un articol viitor prin cuantifi carea concretă a unui Indicator General al Infl ației (IGI) în economia României pe care să-l supună unei confruntări statistice cu actuala construcție a indicelui prețurilor bunurilor de consum (IPC), relevându-i concret valențele și utilizările practice mult îmbunătățite.

BIBLIOGRAFIE

1. Dumitrescu, V.V., (1995). Importanța ponderilor în construirea Indicelui Prețurilor

la Consumator, (IPC) Revista Tribuna Economica, nr. 42, 1995.

2. Dumitrescu, V.V., (1996). Indicele Laspeyres în lanț, Revista Economistul, nr. 859,

1996.

3. Dumitrescu, V.V., (2012). Un nou indicator economic, Revista Economistul, Nr.

33-34, (83-84), 10-23 septembrie, 2012.

4. Kahneman, D., (2012). Gândirea rapidă, gândirea lentă, București: Editura

Publica. [on line] available at: https://issuu.com/editurapublica/docs/gandirea_

rapida__gandire_lenta_lookinside, [Accesed on 20 June 2016]

5. Kirițescu, C., (1976). Relațiile valutar-fi nanciare internaționale, București: Editura

șiințifi că și Enciclopedică.

6. Săvoiu G., (2001).Universul preţurilor şi indicii interpret, Pitești: Editura

Independenţa economică.

7. Săvoiu G., (2013). Situații statistice fi nanciar-contabile și sisteme de indicatori

statistici derivați. București: Editura Universitară.

8. Trebici, V., (1985. Mica enciclopedie de statistică, București: Editura științifi că și

enciclopedică.

9. *** Colecția Anuarul Statistic al României, 1991-2016, București: Ed. INS.

10. *** Colecția Buletin statistic de prețuri, 1991-2016, București: Ed. INS.


Unele statistici istorice relevante despre Germania transnaţională antebelică: o explicaţie bazată pe prestigiu, conferită de date şi realităţi

Dr. Silviu PETRE Dr. habil. Gheorghe SĂVOIU

Rezumat Decizia Germaniei de a intra în primul război mondial a fost intens dezbătută un secol, cele mai multe explicații înclinând spre mentalitatea realpolitik-ului și capacitățile materiale. Fara a neglija nici o perspectivă anterioară, autorii acestui articol subliniază rolul prestigiului în mentalitatea factorilor de decizie politico-militară din Berlin. Spre deosebire de cunoașterea comună, care defi nește puterea hard și soft în termeni de exclusivitate, originalitatea articolului este dată de problematizarea modului în care cea din urmă este importantă pentru succesul celei dintâi. Autorii folosesc informații statistice din diferite domenii dar mai ales din statistica socială pentru a sublinia ideile lor. Acest articol arată rolul cel mai important al Germaniei în știință, cultură și educație, dincolo de granițele europene și dezbate modul în care aceste trei domenii i-au insufl at supraaprecierea și au alimentat aspirațiile imperiale care au dus la un gambit dramatic în vara lui 1914. O introducere inițială bazată pe ipoteze clasice este urmată de o secțiune statistică și împreună oferă unele elemente și date de bază pentru o mai bună analiză a explicației bazată pe un prestigiu relativ, dar agresiv, conferit de fapte și realități în principal, culturale, educaționale, demografi ce, sociale și economic. Cuvinte cheie: statistici economice și militare, statistici despre educație și cultură, prestigiu, Primul Război Mondial, statistici ale premiului Nobel.

1. INTRODUCERE Fascinația variabilei istorice se insinuează frecvent în viziunea gândirii statistice, respectiv analiza continuă a variabilității de ansamblu devine incertă sau chiar copleșitoare prin multiplele incidențe factoriale temporale politice, economice, sociale (destructurate și ele demografi c, cultural, educațional, științifi c etc.). Din acest punct de vedere accentul cauzal sau explicativ se mută în acest articol rânduri pe dinamicile sociale și cu precădere pe cele inițial demografi ce și ulterior educaționale și mai ales științifi ce și culturale. Această fascinație a istoriei în mișcare poate identifi ca prestigiul științifi c și cultural dincolo chiar de cel tehnologic drept o explicație pertinentă a primului confl ict militar mondial. Timeline-ul declanșării primului război mondial nu poate fi redus statistic la o serie cronologică de evenimente evident corelate pe parcursul a mai puțin de două luni (în mod precis 44 de zile incandescente) ale anului 1914: (28 iunie) Asasinarea lui Franz Ferdinand la Sarajevo (23 iulie) Ultimatumul Austro - Ungariei către Serbia (28 iulie) Austro - Ungaria declară război Serbiei (1 august) Germania declară război Rusiei (3 august) Germania declară război Franței și invadează Belgia (4 august) Marea Britanie declară război Germaniei… (10 august) Austro - Ungaria invadează Rusia etc.


În profunzimea variabilei istorice coexistă evenimente importante din deceniile anterioare cu efect cauzal sau anticipativ considerabil, începând mai ales cu anul 1894, prin Dubla Alianță între Rusia și Franța, urmată de Prima lege a Marinei Germaniei din 1898 dată de Tirpitz, apoi de Antanta anglo-franceză din 1904, Antanta anglo-rusă din 1907 (consemnând practic alcătuirea Triplei Antante), valorifi când crize și confl icte de tipul crizei Agadir din 1911 sau războaiele balcanice din 1912-1913 etc. tot așa cum apar infl uențe majore în deceniile ulterioare interbelice. Puterile centrale reprezentate de Germania, Austro-Ungaria și Turcia au manifestat un pesimism vizibil cu privire la puterea lor reală pe termen lung fără modifi cări ale sferelor de infl uență și au pregătit educațional și cultural populația lor civilă pentru mobilizarea la efortul de război, accelerând astfel starea confl ictuală preexistentă. Istoria și variabila ei caracteristică se concretizează prin variabile statistice diverse care îi închid incidența și o delimitează. Retrospectiv totul prezintă o corelare și o asociere inevitabilă, statistica sau istoria în repaos conturând în timp varianta istorică fi nală. La rândul ei variabila istorică a delimitat și izolat relativ câteva cauze ale primei confl agrații mondiale și le-a transformat în diverse întrebări și ample inițial devenite succcinte vinovății la fi nal, exemplul excesului specifi c al învingătorului în izolarea Germaniei (unica supraviețuitoare a celor trei imperii declanșatoare ale dezastrului, în paralel cu dezagregarea imperiului austro – ungar și a diminuarea drastică a puterii imperiului otoman). Care sunt cauzele confl ictului între Franța și Germania, Rusia și Germania, dar mai ales Marea Britanie și Germania? Care sunt factorii esențiali generatori ai confl ictului? În mod concret, ce variabile explică de ce evenimentele au evoluat tot mai confuz și nu a mai existat cale de întoarcere? Sau mai simplu, ce anume a mers prost și cine au fost vinovații în declanșarea confl ictului mondial în 1914? Rolul total nociv al Kaiserului poate constitui unica explicație la sfârșitul războiului defi nind vinovăția unică a Germaniei într-un război criminal de dimensiuni planetare? Poate fi negat adevărul istoric conform căruia Germania a optat pentru război, cu mult înainte de începerea efectivă a acestuia (exemple de argumente sunt legate de armatele pregătite, canalul Kiel deja lărgit și navigabil, orarul optimizat al căilor ferate care a facilitat transportul unor “batalioane-vagoane și regimente-trenuri” în fl ux continuu către Belgia)? Ar putea rivalitatea navală anglo-germană să explice de o manieră unică de ce Anglia a declarat război Germaniei? Ce altceva mai ascunde această rivalitate, dincolo de imense profi turi și nemăsurate orgolii, în paralel cu temerile pierderii unui prestigiu recunoscut sau pe cale de a fi total substituit istoric? În cazul unui confl ict mondial, nu știau oare chiar nimic despre viitorii lor dușmani monarhii Marii Britanii, Germaniei și Rusiei, respectiv regele George V, Kaiserul Wilhelm al II-lea și țarul Nicolae al II-lea, care erau veri și se cunoșteau foarte bine unul pe celălalt (ceea ce deschidea oricând porțile unui dialog pacifi st), dar au preferat să ajungă la război ca veritabili “somnambuli pas cu pas în direcția unui lift cu ușile deschise”? (Carter 2009; Richard Hines, 2009). Educația monarhică britanică, recunoscut fi ind faptul că regele George V a avut din păcate “o proastă educație” (încheiată cu o sănătatea spulberată la sfârșitul războiului), alături de“imaturitatea emoțională și o judecată puerilă, accelerat impulsive” caracteristice Kaiserului (de altfel acesta a și fugit în exil la fi nalul confl ictului), precum și educația cel puțin “caducă” a țarului Rusiei Nicolae al II-lea (împușcat împreună cu copiii în războiul civil ce a urmat confl agrației) pot constitui explicații sufi ciente care să justifi ce un confl ict încheiat cu peste 15 milioane de morți? (Carter, 2009) Originalitatea acestui articol este conferită de o interogație, legată de efectele dezastruoase și impactul devastator al unui prestigiu științifi c și cultural gernman cu rădăcini educaționale pozitive și fi nalități tehnologice remarcabile, vizibil ascendent dar și încărcat de


o certă agresivitate globală pe fondul unui militarism dominant. O dovadă în acest sens poate fi afi rmația ministrului de război britanic R.B. Haldane, care constata, în această tumultoasă perioadă, că nu s-a simțit de loc singur în Germania, recunoscând-o drept „casa lui spirituală”, ceea ce refl ecta se pare opinia unei mari părți a unei generații de englezi, dintre care mulți au împărtășit entuziasmul pentru cultura și fi lozofi a germană, pentru învățământul secundar și terțiar german, perceput corect ca fi ind plasat cu zeci de ani înaintea celui din Marea Britanie, în special în domeniul științei și tehnologiei, fi ind de altfel dominat de seminarul pragmatic sau aplicativ în universitățile germane și contrastând cu dialogul restrâns la specifi c în Oxford și Cambridge (Oxbridge) ca fenomen dominant în Anglia (Wilkinson, 2002). După a doua tentativă eşuată a Germaniei de a domina Europa, comunitatea internaţională a istoricilor a încercat să înţeleagă în profunzime cauzele aparent speciale care stau la baza drumului special al Berlinului (Sonderweg) care a provocat atât de mult haos. Acest articol a luptat în special cu vechea şi frecventa întrebare: de ce Germania wilhelmiană s-a supus unui astfel de risc împotriva unei coaliţii de inamici superiori? Teoreticienii relaţiilor internaţionale, mai mult decât istoricii instruiţi clasic, sunt mai reticenţi în a da vina numai pe factorul german și subliniază structura sistemului internaţional de la începutul secolului XX care ar fi declanşat ceea ce a urmat şi a dus la decizia de război. Multipolaritatea, dilema de securitate infl amată de suspiciunile mutuale, cursa nestăpânită a înarmărilor în cadrul tuturor participanţilor sau darwinism-ul social ca ideologie folosită pentru a justifi ca rasismului, imperialismul şi, în fi nal, un confl ict este enumerat rar atunci când unul încearcă să găsească o explicaţie. În acest articol autorii argumentează că neînfrânata credinţă a Germaniei în sine (elitele politico-militare aliniate la marea masă a populaţiei) a fost inspirată de prezenţa a două instrumente: diaspora germană şi ideile germane, ambele apreciate dincolo de frontierele celui de-al doilea Reich. Cum a fost atunci posibil ca o educație generalizată, o dezvoltare științifi că și culturală fără precedent în istorie a unei națiuni, ca în cazul celei germane pe parcursul aproape a unei jumătăți de veac înainte de 1914 să dea naștere unui complex de superioritate inacceptabil prin agresivitate și impact negativ în istorie? O ipoteză nouă pe care o expune analizei acest articol ar fi aceea că prestigiul dovedit de date statistice și asumat ca o realitate a fost pentru prima data în istorie deturnat din spațiul său educațional, științifi c și cultural către o dimensiune istorică antieducațională, antiștiințifi că și anticulturală, sub mantia agresivității extreme și globale. Prestigiul educational, științifi c și cultural nu s-a mai cerut niciodată compensat în mod atât de agresiv, ca în cazul Germaniei la început de secol XX! Împreună cu un set de explicații considerate clasic deterministe și general valabile în epocă, așa cum sunt rivalitatea economică, violența naționalismului, impactul schimbărilor tehnologice, coexistă în opinia autorilor și un set de ipoteze istorice contrastante și complementare în același timp referitoare la prestigiul Germaniei. Prestigiul german educațional, științifi c și cultural pare a fi până la urmă și explicația cea mai rezonabilă a alegerii greșite a propriilor dușmani și implicit aliați în confl ictul generalizat dintre anii 1914 și 1918.

2. UNELE STATISTICI ISTORICE RELEVANTE DESPRE GERMANIA TRANSNAȚIONALĂ ANTEBELICĂ

Pentru mai mult de opt sute de ani, Germania a fost un mănunchi de principate locale afl ate sub conducerea simbolică a unui împărat, totul formând o structură numită Sfântul Imperiu Romano-Germanic, despre care Voltaire spunea ironic că nu era “nici sfânt, nici roman şi nici un imperiu”. După înfrângerea Prusiei la Jena (14 octombrie 1806) de către armatele napoleoniene, Sfântul Imperiu s-a lăsat înlocuit de Confederaţia


Rinului formată din 38 / 39 de principate de minereu (căzute la aproape 400 în Evul Mediu). Imediat, Prusia a apărut ca primus inter pares datorită priceperii sale economice şi militare. După 1848-1851, monarhia prusacă sub Cancelarul Otto von Bismarck a construit un alt imperiu după ce a învins Danemarca, Austria şi Franţa lui Napoleon al III-lea. Proaspăt apărut pe harta Europei Centrale, al doilea Reich a prezidat asupra unui miracol economic care ar destabiliza balanţa de putere de pe continent şi hrăni ambiţii expansioniste mult peste binele poporului german. Alături de dinamici economice importante care au adus Germania în poziția a doua ca evoluție industrială după SUA în 1914 (statele germane plasându-se ca exemplu înaintea Franței în producția de oțel și în construcția de cale ferată, iar producția lor de cărbune a crescut de la 29,3 milioane de tone metrice la 191,5 între 1871 și 1913, dublându-se numai între 1890 și 1915), există multe alte evoluții detaliate (volum, indici sau ritmuri, structuri etc.) care explică o anumită tendință generală de creștere a importanței economice a Germaniei în plan european și internațional, anterior perioadei 1914-1918 (tabel 1, 2 și 3):

Producţia de cărbune şi oţel în Germania (în milioane de tone metrice)Tabel nr. 1

Anul Cărbune Oțel1871 29,4 0,21890 109,3 2,21913 191,5 17,9

Sursa: Jee, S. J., (1999). Imperial Germany 1871-1918, Routledge, London/New York, p. 95

Evoluții valorice în structura economiei Germaniei (1871-1913)Tabel nr. 2

Sector 1875 1885 1895 1905 1913Agricultura 9230 9700 9788 9926 10701Extracție 286 345 432 665 863Industrie 5153 6005 7424 9572 10857Transport 349 461 620 901 1174Sursa: Jee, S. J., (1999). Imperial Germany 1871-1918, Routledge, London/New York, p.96

Indicele volumului exporturilor și importurilor GermanieiTabel nr. 3

(1913 = 100)Anul Exporturi Importuri1880 22,4 25,51885 25,9 31,81890 29,8 44,01895 31,7 52,01900 44,7 63,21905 58,2 75,11910 77,4 88,31913 100,0 100,0

Sursa: Jee, S. J., (1999). Imperial Germany 1871-1918, Routledge, London/New York, p.96

În anul anterior al declanșării primului război mondial, Germania trece în poziția a doua mondială ca nivel al PIB-ului cu 8,7% după SUA cu 18,9%, dar inaintea Angliei cu 8,2% și a Franței cu 5,3% (Maddison, 2006, p. 641). În producția de automobile, Germania se afl ă pe poziția a IV-a cu o producție de 23 mii de


autoturisme, după Anglia cu 34, Franța cu 45 și SUA cu 485, într-o competiție în care cu șapte ani înainte SUA și Franța dominau piața mondială, fi ecare cu 25 de mii de automobile la mare distanță de toate celelalte economii naționale (Attali, 2016, p. 87). Cheltuielile militare generează categoria de statistici cele mai expresive privind opțiunea preconturată a Germaniei pentru declanșarea unui război, comparând evoluția acestora cu celelalte mari puteri din Europa începutului de secol XX (Tabel nr. 4a și 4b)

Cheltuieli militare în 1904-1913 (în milioane de lire sterline, prețuri curente, cu o dinamică exprimată în indici cu bază fi xă pentru a releva variațiile

procentuale)Tabel nr. 4a

Anul Germania Austro- Ungaria Italia Turcia1904 36,6 = 100 17,6 = 100 9,7 = 100 7,1 = 1001905 39,7 = 108 17,4 = 98,9 10,1 = 1041906 41,5 = 114 17,4 = 98,9 10,1 = 1041907 46,0 = 126 18,5 = 105 10,3 = 1061908 47,0 = 128 21,1 = 120 10,9 = 1121909 49,0 = 134 27,4 = 156 12,0 = 1241910 47,3 = 129 24,2 = 138 13,5 = 139 13,3 = 1871911 46,9 = 128 22,4 = 127 14,7 = 1521912 52,1 = 142 25.4 = 144 18.7 = 1931913 78,3 = 214 34,4 = 195 25,3 = 250

Sursa: Erickson, Edward J.: The Near East and the First World War. Turkey Prepares for War 1913-1914, in: Relevance 9/2 (2000), pp. 3-11; Hermann, Arming of Europe 1996, p. 234; Stevenson, Armaments 1996, p. 8. Table 7: Army Expenditures (in Millions of Pounds Sterling, Current Prices, with Index Numbers to show percentage changes), 1904–1913.

Cheltuieli militare în 1904-1913 (în milioane de lire sterline, prețuri curente, cu o dinamică exprimată în indici cu bază fi xă pentru a releva variațiile

procentuale) Tabel nr. 4b

Anul Anglia Franța Rusia1904 29,2 = 100 28,0 = 100 39,4 = 1001905 28,9 = 99,0 28,5 = 102 40,0 = 1021906 27,8 = 95,2 34,2 = 120 41,5 = 1051907 27,1 = 93,0 32,7 = 117 42,9 = 1091908 26,8 = 92,0 33,3 = 119 54,4 = 1381909 27,2 = 93,2 34,7 = 124 57,0 = 1451910 27,4 = 93,8 36,4 = 130 56,6 = 1441911 27,6 = 94,5 40,5 = 145 58,1 = 1471912 28,1 = 96,2 43,4 = 155 67,6 = 1721913 28,3 = 96,9 44,2 = 158 75,8 = 192Sursa: Herrmann, Arming of Europe, p. 234; Paul Kennedy, The Rise and Fall of the Great Powers, New York 1989, p. 203; Stevenson, Armaments, 8. Table 8: Army Expenditures (in Millions of Pounds Sterling, Current Prices, with Index Numbers to show percentage changes), 1904–1913. Ritmul mediu al creșterii economice în perioada 1900-1914 este de 4,5% în timp ce ritmul mediu al creșterii cheltuielor militare este de 7,9% între 2004 și 2013 și asta în timp ce Anglia scade cheltuielile sale militare, iar Rusia și Franța majorează aceleași cheltuieli într-un ritm de 6,8% și respectiv 4,7%. Multe statistici militare detaliate sunt la fel de relevante (ex: Tabel nr. 5)


Puterea armată și navală în 1914Tabel nr. 5

Ţara Numărul trupelorCheltuieli militare (în milioane de lire

sterline, preţuri curente)Germania 606 866 36,6Austria-Ungaria 361 770 17,6Italia 221 085 9,7Franţa 575 000 28,0Rusia 1 100 000 39,4Anglia 209 460 29,2Turcia 280 000 7,8

ŢaraNave de luptă terminate şi

lansate la apăCheltuieli navale (în milioane de lire

sterline, preţuri curente)Germania 24 10,7Austria-Ungaria 7 2,3Italia 3 4,7Franţa 17 11,7Rusia 22 11,9Anglia 39 36,8Turcia 1 0,5


După cum se poate observa, la momentul 1914 Imperiului German era sufi cient de puternic pentru a învinge pe oricare dintre vecinii săi luaţi individual (se exclude din ecuaţie efortul depărtării de propriile graniţe), dar nu ar fi fost capabil de a birui o coaliţie întreagă, chiar şi ajutat de Austro-Ungaria, după cum au demonstrat-o cele două confl icte mondiale. Prin urmare, ne întrebăm: de ce strategii germani de la von Schlieffen până la cei afl aţi pe funcţii în ajunul mobilizării au jucat totul pe o singură carte şi au renunţat la prietenia cu Rusia? De unde credinţa că se putea susţine cu succes un dublu front? Şcoala realistă subliniază dilema de securitate care prevede că guvernele şi personalul comun nu pot cunoaște cu adevărat capacităţile şi intenţiile adversarilor lor astfel încât acestea sunt predispuse să atace chiar cu riscul greşelilor ireversibile. Astfel de premise nu se susţin dacă ne gândim că nu numai economiile, dar şi forţele armate de dinaintea Primului Război Mondial erau interdependente şi întreţineau o veritabilă diplomaţie militară, aşa după cum demonstrează studiul lui James Louis Hevia, bazat pe arhive. (Hevia, 2015).

Evoluția demografi că a Germaniei între 1900 și 1920, în mii locuitoriTabel nr. 6

Anul Populația Anul Populația Anul Populația1900 56356 1907 62010 1914 671801901 56870 1908 62860 1915 678491902 57770 1909 63720 1916 675801903 58630 1910 64926 1917 671551904 59470 1911 65360 1918 645651905 60642 1912 66150 1919 603251906 61150 1913 66980 1920 62126

Sursa: http://www.populstat.info/Europe/germanyc.htm

Structura religioasă și etnică a populației denotă o omogenitate clară, demonstrată prin 63% protestanți și 36% romano-catolici, religia evreilor reunind mai puțin de un procent din populație, iar minoritățile poloneză daneză și franceză fi ind de dimensiuni mai mult decât modeste. Două treimi din locuitorii Germaniei în același an 1914 locuiau în urban și numai o treime în rural.


Premiza raţionalităţii statelor, împărtăşită deopotrivă de realism cât şi de liberalism trebuie să fi e completată printr-un raţionament symbolic. De multe ori în existenţa umană, fi e că vorbim despre persoane fi zice, fi rme, organizaţii, mergând până la nivelul de complexitate al naţiunilor, acţionează în funcţie de valorile simbolice. În plus trebuie să angajăm un cadru explicativ bazat pe spaţiu, în mare măsură inspirat de scrierile geografi ce ale unor autori precum Aharon Kellerman (1989) și Doreen Massey (2005). Potrivit lui Massey, spaţiul este o chestiune de relaţii. Ne mutăm şi reuşim să ajungem într-un loc sau altul deoarece atribuim sens diferitelor obiecte. Bazându-ne pe logica ilustrată mai sus putem afi rma că persoanele afl ate în funcţii manageriale sunt puternic infl uenţate de un sentiment de apartenenţă, plasat într-o anumită dispoziţie spaţială. Mai simplu spus, te simţi mai obligat să acţionezi într-o anumită manieră dacă oamenii şi spaţiul din jurul tău au o semnifi caţie mai profundă. Cu cât este mai înrădăcinat cineva într-o anumită comunitate dintr-o suprafaţă geografi că, cu atât acea persoană e mai dispusă să lucreze, să lupte, să apere şi chiar să se sacrifi ce în numele acelor parametri, adică acelei comunităţi geografi ce. Însumând toate cele de mai sus, vom afi rma ulterior că o diaspora poate spori încrederea colectivă a unei naţiuni. Sentimentul că are o rețea de puncte prietenoase dincolo de graniţele sale (judecăm naţiunea atât ca sumă de indivizi cât şi ca un tot unitar) poate genera o rezistenţă şi îndrăzneală deosebite în faţa adversităţilor. Pentru nevoile acestui articol se poate numi această conceptualizare complexă modelul imago-diasporic (Petre, 2015). El se poate aplica şi pentru studiul de caz german din două puncte de vedere: a) Imperiul German avea o diasporă globală cu ramifi caţii pe aproape toate continentele; b) modelul cultural-ştiinţifi c german era râvnit şi emulat în întreaga lume.

Modelul imago-diasporic aplicat în cazul Germaniei Imperiale 1914-1918Figura nr. 1

Sursa: Realizată de autorii articolului.

Factorii de decizie politico-militari din Berlin împreună cu intelectualitatea sau analiştii au încercat să folosească potenţialul diasporei globale în benefi ciul Reichului. În cuvintele lui Stefan Manz (Geiser, 1906): „Ideea că germanii de peste graniţe reprezentau o resursă infi nită a început să domine treptat spaţiul public. Ea a fost susţinută cu argumente convingătoare de natură ştiinţifi că şi cu un limbaj percutant care include din plin neologisme şi metafore.” Conform aceluiași Alfred Geisser (1906) la începutul


secolului XX erau 9.516.700 germani în lume, din care 81.261.000 în Europa, 13.069.000 în SUA, 132.000 în Asia, 592.000 în Africa, 113.000 în Australia. Panikos Panayi ne invită să ne gândim la diaspora internaţională germană, atât ca o realitate de fapt, statistică, precum şi ca ceva aparţinând minţii, cu fi ecare comunitate adăugându-se până la Heimat, patria: „Mitul consta în construirea unei germanităţi globale (Deutschum) ca urmare a creşterii naţionalismului german în timpul secolului XIX care îi privea pe cei de origine germană ca parte a unui Imperiu German mai mare.” (Panayi, 2014). Desigur, diaspora germană era una eterogenă, cu oameni separaţi prin particularităţile regionale, credinţă (protestanți sau catolici), nivelul de educaţie, clasa socială şi aşa mai departe. Dar, cu toate acestea, mulţi dintre ei se manifestau ca adevăraţi patrioţi, riscând dezaprobarea ţărilor lor adoptive. Colaborator la un volum colectiv, Jurgen Buchenau vorbeşte despre emigrarea germanilor la începutul secolului XX în Mexic, unde s-au implicat în tot felul de afaceri. Între ei şi Germania de origine s-a dezvoltat curând o relaţie de sprijin reciproc. Mai mult, preşedintele mexican, Venustiano Carranza îşi exprima sentimentele pro-germane în aşa măsură încât atât ambasadorii americani şi germani în Ciudad de Mexico au crezut într-o alianţă mexicano-teutonă impregnată în curând (Buchenau, 2005). După ce războiul s-a încheiat cu căderea Reich-ului, noi migranţi germani cu înclinaţii antreprenoriale au venit să continue o cale deja stabilită şi să creeze noi afaceri. Potrivit unui studiu din 1922, al lui Matthias Schulze, 80 % din emigranţii germani ajunși în Mexic şi-au exprimat preferinţele pentru steagul imperial împotriva celui recent adoptat de Republica Weimar. Reciproc, ţările şi societăţile de adopţie tindeau să-i considere pe germanii afl aţi drept supuşi ai Germaniei şi, odată cu sosirea Primului Război Mondial, neloiali pentru ei (Canada, Statele Unite şi Brazilia). În Buenos Aires (Argentina), imigranţii germani în special, alături de italieni etc. au insufl at metropolei un stil eterogen cu accent predominant european. În Brazilia, o diasporă puternică germană de 400.000 de oameni a avut un impact profund şi chiar a fost sacrifi cată din cauza atitudinii anti-germane a locanicilor după ce războiul submarin nerestricţionat a distrus un vapor brazilian care mergea spre Europa în 1917 (Ritz-Deutch, Fric, 2008) Din punct de vedere geografi c, statele germane dețineau în 1914 o suprafață de 540,8 mii km2 relativ comparabilă cu a Franței (circa 536 mii), cu o populație plasată într-un ritm global accelerat de creștere de aproape 19,2%, de la 56,4 milioane, la 67,2 milioane de locuitori între 1900 și 1914 pentru a scădea la fi nalul primei confl agrații mondiale la 60,3 milioane (Tabel nr.6). O comparație pe o perioadă mai îndelungată arată că între 1871 și 1914 populația Germaniei crește de la 39 milioane la 67, 2 milioane locuitori, în timp ce Franța își majorează numărul de locuitori de la 38 la numai 40 de milioane iar Anglia de la 35 la 45 (Boia, 2010). Ipoteza articolului subliniază însă că prestigiul Germaniei a fost datorat educației, contribuției sale în domeniile stiinței și culturii așa cum îl identifi că și localizează statisticile inspirate din realitatea primelor două decenii ale secolului XX. Un proces de alfabetizare și integrare a populației în sistemul educațional o poziționa pe primul loc în plan european și internațional. Alfabetizare a fost teoretic și practic apropiată de limita universală de 100%, iar cauza sau factorul favorabil în acest proces a fost dat de legislația învățământului obligatoriu, datând din anii 1820 și 1830. Universitățile germane au benefi ciat de o recunoaștere în creștere deceniu după deceniu și dețineau cea mai bună reputație în epocă (Tabel nr. 7).


Număr de studenţi în învățământul universitar din GermaniaTabel nr. 7

Anul Universități Universități tehnice1891 27398 42091902 35857 131511912 56830 11349


Argumentele seriilor de date statistice pot constitui o construcție mai echilibrată a ipotezei formulate în introducere referitoare la existența unui prestigiu german real științifi c și cultural. Producția de carte a plasat Germania constant și sigur pe primul loc în lume, după ce în 1870 depășise 10 mii de titluri, în 1880 și 1890 prezenta o creștere anuală în medie cu 4 mii de titluri anual, pentru a se instala în 1900 la un nivel de neegalat de 25 de mii de titluri. Germania a deveni astfel un centru mondial de publicitate, tipografi e și de producție de carte modernă pe care l-a menținut între 1900 -1914 și chiar dincolo de acești ani fatidici până prin 1933. Cel mai edifi cator indicator statistic în domeniul științei și mai ales al cercetării științifi ce rămâne numărul premiilor Nobel câștigate de către Germania între 1900-1918 în domeniile științifi ce de vârf ca fi zică, chimia, medicină (Tabel nr. 8).

Lista premiilor Nobel între 1900 și 1918 în fi zică, chimie și medicinăTabel nr. 8

Țara care a dobândit prin

reprezentanți premii NobelFizică Chimie Medicină TOTAL

Germania 6 7 4 17Franța 2 3 3 8Anglia 4 2 1 7Olanda 3 1 - 4Suedia 1 1 1 3SUA 1 1 - 2Italia 1 - 1 2Elveția - 1 1 2Rusia - - 2 2Sursa: All Nobel Prizes [on line] available at: https://www.nobelprize.org/nobel_prizes/lists/all/

Pornind de la un grafi c sugestiv derivat din utilizarea limbii în domeniul științifi c și cultural Michael Gordin (2015) subliniază impactul limbii germane între anii 1910 și 1920 când depășește ca procent global de utilizatori limba engleză. Procesele statistice specifi ce și distinctive ale noii Germanii în primele două decenii în secolul XX au fost concentrarea pe domenii fundamentale ca educație, știință și cultură și diversifi carea activităților și produselor, dar mai ales a tehnologiilor. Acestea erau derivate economice ale procese de cartelare și control, standardizare, elitism și formarea de alianțe (antidemocratizare socială, antiliberalizare politică etc.). Concentrarea a fost refl ectată profund și în urbanizarea Germaniei. Orașele care depășeau deja o sută de mii de locuitori dețineau peste 20% din populație în 1914 și economia Germaniei ajunsese să domine toate piețele majore continentale sau Europa continentală în ansamblu, cu excepția Franței.


3. CONCLUZII Jan Bloch a anticipat apariția unui confl ict European cu impact mondial din 1898, într-o carte apărută în șase volume și publicată la Paris, ulterior retipărită într-un singur volum în limba engleză în 1899, sub titlul “Is War Now Impossible?” război amânat între Franța și Germania pentru Alsacia și Lorena. Dar soluția sa prin care arbitrajul să înlocuiască războiul ca modalitate de soluționare a litigiilor nu a fost acceptată de niciuna dintre marile puteri. Prestigiul cultural în direcția unui naționalism manifest a născut concepția despre un război inevitabil și rapid a germanilor. Dintre cele două abordări politice și economice de tipul naționalismului și internaționalismului care dețineau în prealabil o sămânță culturală și educațională cu efecte extreme în Germania “a învins cel dintâi, oprind pacea lumii” (Boia Lucian, 2014, p.25). Winston Churchill a exprimat poate cel mai plastic în memoriile sale paradoxul existential al prestigiului educațional, științifi c și cultural german printr-o subtilă dezaprobare a supremației tehnologiei submarinelor (războiul U-boat introdus de germani în ianuarie 1917): “Eu nu cred că acest lucru s-ar fi putut realiza vreodată de o putere civilizată”. Ce se intâmplă atunci cu bomba atomică? Cum a fost posibil ca o evoluție educațională și culturală atât de surprinzătoare și de efi cientă să ducă la o agresivitate “ineluctabilă și necesară” cum apare retrospectiv Primul război mondial în opinia administrației și monarhie germane? Ce valoare umană mai poate avea în plan internațional un prestigiu cultural, științifi c și educațional structurat pe excesul concentrării ca mentalitate și pe un naționalism excesiv ca politică? Cum s-a ajuns la stări de spirit contagioase de tipul celei descrise de actrița Tilla Durieux în 1914, într-un Berlin devenit treptat un oraș imens, al paradelor și cladirilor uriașe dar de o imensă urâțenie, astfel încât izbucnirea primului război să-i încânte alarmant și de la bun început locuitorii:“Grupuri de oameni pretutindeni și în plus, soldați plecând în marș din oraș, întâmpinați cu fl ori și numai fețe care par fericite exclamând: Avem război!” (Norwitch, 2009, p. 250)?

BIBLIOGRAPHY 1. Attali Jaques (2016), Scurta istorie a viitorului, Iași: Editura Polirom, p.87. 2. Berghahn, Volker R. (1973). Germany and the approach of war in 1914, New York 1973: St.

Martin’s Press. 3. Boia Lucian, (2010). Tragedia Germaniei 1914-1945. București: Editura Humanitas. 4. Boia Lucian, (2014). Primul război mondial. Controverse, paradoxuri, reinterpretări.

București: Editura Humanitas. 5. Brose, Eric (2010). A history of the Great War. World War One and the international crisis of

the early twentieth century, New York: Oxford University Press. 6. Brose, Eric (2014). Arms Race prior to 1914, Armament Policy, In Ute Daniel, Peter Gatrell,

Janz, O., Jones, H., Keene, J., Kramer, A., and Nasson B., (eds.) (2015) 1914-1918-International Encyclopedia of the Fisrt World War, Berlin: Freie Universitat Berlin [on line] available at:http://encyclopedia.1914-1918-online.net/article/arms_race_prior_to_1914 _armament _policy

7. Dumitrescu Doru, Popescu Mirela, Manea Mihai, (2014). Mică enciclopedie a Marelui Război (1914-1918), Bucuresti: Editura Corint Educațional.

8. Geiser, Alfred (2014). Deutsches Reich und volk ein nationales Handbuch, Munchen, Lemna, 1906, pp.215-217 in Stefan Manz, Constructing German Diaspora: the Greater German Empire, 1871-1918, Routledge, New York.

9. Hart – Davies, Adam (ed.) (2007). History. The defi nitive Visual Guide. London: Dorling Kindersley Ltd. [on line] available at: http://www.historytoday.com/richard-hines/three-emperors-three-cousins-three-empires-and-road-world-war-one

10. Hevia, James Louis (2012) The Imperial Security State: British Colonial Knowledge and


Empire-Building in Asia, Cambridge University Press. 11. Jurgen Buchenau, (2005). Blond and Blue Eyed in Mexico City, 1821 to 1975 in K.Molly

O’Donnell, Renate Bridenthal, Nancy Reagin (ed), The Heimat abroad: the Boundaried of Germanness, University Press of Michigan, Michigan, 2005, pp.84

12. Kellerman, Aharon, (1989). Time, space and society. Geographical societal perspectives, Kluwer Academic Publishers, Doredrecht: Olanda.

13. MacLean, Rory (2014). Berlin: Imagine a City, UK London: Weidenfeld & Nicolson. 14. Maddison Angus (2006). The World Economy, vol II, Historical Statistics, OECD, p.641. 15. Michael Gordin (2015). Scientifi c Babel: How Science Was Done Before and After Global

English. Chicago: University of Chicago Press 16. Michael Gordin (2015). Scientifi c Babel: How Science Was Done Before and After Global

English [on line] available at: http://toynbeeprize.org/global-history-forum/monoglot-empire-tracing-the-journey-from-scientifi c-babel-to-global-english-with-michael-gordin/

17. Miranda Carter (2009).The Three Emperors Three Cousins, Three Empires and the Road to World War One, Fig Tree/Penguin

18. Norwitch John Julius (ed.) (2009). The Great Cities of History, London: Thames & Hudson Ltd.

19. Panikos Panayi (2014), Germans as minorities during the First World War: A global comparative, Farnham: Ashgate.

20. Paredes, X.M. and da Silva Mendes, S. (2002). The Geography of Languages: a strictly geopolitical issue? The case of ‘international English’. Chimera, no. 17, University College Cork, pp. 104-112 [on line] available at: https://milesio.fi les.wordpress.com/2015/06/ geolinguistics.pdf

21. Petre, S., (2015), Grecia, India şi transferurile de armament, Exerciţiu comparativ de geografi e umană, Monitor Strategic, Nr.3-4, pp.83-102.

22. Richard Hines, (2009). The Three Emperors, Published in History Today Volume 59 Issue 11 November 2009, [on line] available at: http://www.historytoday.com/richard-hines/three-emperors-three-cousins-three-empires-and-road-world-war-one

23. Schulze Matthias, (1922), German Diasporic Experiences: Identity, Migration, and Loss, pp. 108-111.

24. Ute Ritz-Deutch, Alberto Vojtech Fric, (2008). The German Diaspora, and Indian Protection in Southern Brazil, 1900--1920: A Transatlantic Ethno-historical Case Study, Dizertaţie, Universitatea Binghamton, Universitatea de Stat din New York.

25. Wilkinson, R. (2002). Germany, Britain & the Comig of War in 1914, History Review, Issue 42 March 2002, [on line] available at: http://www.historytoday.com/richard-wilkinson/germany-britain-coming-war-1914


Evoluţia pieţei asigurărilor din RomâniaProf. univ. dr. Gabriela ANGHELACHEAcademia de Studii Economice din BucureștiProf. univ. dr. Alexandru MANOLEUniversitatea „Artifex„ din BucureștiLector univ. dr. Mugurel POPOVICIUniversitatea „Artifex„ din București

Abstract În acest articol, autorii se preocupă de evoluţia pieţei asigurărilor din România. Analiza se concentrează pe evoluţia parametrilor cheie, precum activele sectorului fi nanciar incluse în Produsul Intern Brut, densitatea asigurărilor, gradul de penetrare, primele subscrise, structura pe tipuri/segmente de asigurare, situaţia asigurărilor de viaţă şi de locuinţă, ca tipuri particulare de asigurare. Autorii utilizează tabele şi grafi ce pentru prezentarea datelor, iar analizele sunt realizate pe baza acestor date. Cuvinte cheie: asigurare, primă, piaţă, trend, mediu

Introducere Anul 2015 şi primul semestru al anului 2016 au marcat evoluţii pozitive pe pieţele fi nanciare nebancare din România, pe fondul unei creşteri economice superioare celei înregistrate ca medie în Uniunea Europeană. În primele şase luni ale anului 2016, economia europeană a avansat cu un ritm anual de 1,8%, în timp ce creşterea economică a României a reprezentat 5,0%, depăşind celelalte ţări ale Uniunii Europene. Contextul economic favorabil nu a fost translatat către pieţele fi nanciare care, pe plan internaţional, au fost caracterizate de volatilitate crescută, mai ales în lunile ianuarie şi februarie 2016, când evoluţia pieţelor fi nanciare din China a infl uenţat bursele internaţionale, precum şi în luna iunie din cauza incertitudinii privind ieşirea Marii Britanii din Uniunea Europeană.

Literature review Anghelache, Anghel, Popovici şi Dumitrescu, (2015) se preocupă de utilizarea modelelor econometrice în analiza coasigurării, iar Anghelache, Anghel, Niţă şi Ursache (2015) au tratat modelul optim de coasigurare. Lucrarea lui Anghelache (2011) reprezintă un studio comprehensiv asupra analizei actuariale în asigurări, o lucrare anterioară a lui Anghelache, Pârţachi, Vintilă şi Popescu – Cruceru (2008) a tratat analiza actuarială în asigurările generale. Anghelache, Anghelache, Armeanu şi Anton-Carp (2011) au prezentat un model de asigurare utilizat în sistemul public de pensii. Bostan (2011) tratează evaluarea companiilor de asigurare sub imperiul directivelor europene. Hanson şi Stein (2015) se preocupă de corelarea dintre politica monetară şi rata reală pe termen lung. Jordà, Schularick şi Taylor (2013) analizează dezavantajele creditelor. Kelly şi Pruitt (2013) au în vedere aşteptările pieţei.. Moldovan (2012) analizează rolul sistemului fi nanciar în economia de piaţă. Rolsky, Schmidli, Schmidt şi Teugels (2009) studiază procesele stochastice în asigurări.


Metodologie și date Activele sectorului fi nanciar ca pondere în PIB au avut evoluţia prezentată în fi gura următoare, din care rezultă creşterea activelor sectorului fi nanciar de la 9,35% la 12,25% din PIB în perioada 2010-2015.

Activele sectorului fi nanciar raportate la PIB

Sursa: ASF, Raport anual 2015.

Ponderea activelor totale în PIB pe componente ale sectorului fi nanciar nebancar evidențiază cea mai mare creştere în cazul fondurilor de pensii private.

Ponderea sectorului fi nanciar în PIB


Evoluţiile recente înregistrate de cele trei pieţe nebancare din România (piaţa asigurărilor, piaţa de capital şi piaţa pensiilor private sunt prezentate în cele ce urmează.


Piața asigurărilor Aspecte generale Pe fondul tendințelor de pe piața internațională, dar mai ales ca rezultat al mediului economic din România, în anul 2015 a continuat tendința de reducere a gradului de penetrare a asigurărilor în economia țării noastre. Ca pondere în produsul intern brut, asigurările dețin 2,83%. Densitatea asigurărilor, calculată ca raport între valoarea primelor brute subscrise şi numărul populaţiei, a fost în scădere până la începutul anului 2015, după care a evoluat în sensul creşterii. Valoarea primelor brute subscrise pe locuitor a crescut în 2015 la 440 lei, faţă de 406 în 2014.

Densitatea asigurărilor


Indicatorul denumit ”grad de penetrare” reprezintă raportul dintre primele brute subscrise (pentru asigurările generale și de viață) și produsul intern brut. Acest indicator a înregistrat o creştere la 1,23% în 2015, inversând trendul descendent înregistrat în perioada 2011-2014. Dimensiunea pieţei asigurărilor este dată, în principal, de valoarea primelor brute subscrise, care a crescut în anul 2015 atât în valoare absolută, cât şi ca pondere în PIB.

Evoluţia primelor brute subscrise pe piaţa asigurărilor



Se constată nivelul ridicat al primelor brute subscrise la asigurările generale, comparativ cu asigurările de viaţă. Această caracteristică diferenţiază piaţa asigurărilor din România de media Uniunii Europene, unde accentul se pune pe asigurările de viaţă. Pe piaţa asigurărilor din România activau la data de 30 iunie 2016 33 de societăţi de asigurare, din care 19 prestau doar activitate de asigurări generale (AG), 7 activitate de asigurări de viață (AV) şi 7 societăţi au practicat activitate compozită. Valoarea primelor brute subscrise de către societăţile de asigurare şi de sucursalele pe teritoriul României a crescut cu 13% în primele şase luni ale anului 2016, comparativ cu prima jumătate a anului 2015. Repartizarea pe segmente de asigurare a primelor brute subscrise evidenţiază poziţia dominantă a asigurărilor generale şi în cadrul acestora a celor auto.

Dinamica repartizării pe segmente de asigurare în perioada 2012 - 2016

Sursa: ASF, Raport piețe supravegheate de ASF în sem. I 2016.

Societăţile cu cele mai mari volume de prime brute subscrise sunt prezentate în fi gura următoare.

Dinamica repartizării pe segmente de asigurare în perioada 2012 - 2016


Primele 10 societăţi de asigurare deţin 95% din totalul asigurărilor generale, în cadrul cărora cele mai mari ponderi deţin clasa A10 – Răspundere civilă pentru utilizarea vehiculelor terestre; clasa A3 – Vehicule terestre, exclusiv materialul feroviar rulant şi clasa A8 – Incendiu şi calamităţi naturale. Ponderea acestor trei clase a fost de 89% din totalul primelor brute subscrise la asigurările generale în primele luni ale anului 2016. În cazul asigurărilor de viaţă, primele brute subscrise au înregistrat o creştere cu 9% în 2016 faţă de aceeaşi perioadă a anului anterior.


Din totalul acestor prime brute, 52% aparţin la două societăţi, respectiv NN Asigurări de Viaţă SA şi BCR Asigurări de Viaţă Vienna Insurance Group SA. Din totalul primelor brute subscrise pentru asigurările de viaţă, cele mai mari ponderi le deţin clasele C1 – Asigurări de viaţă şi anuităţi legate de fonduri de investiţii. Împreună cele două clase reprezintă 95% din totalul primelor brute subscrise la asigurările de viaţă.

Evoluția volumului de prime brute subscrise pe clase de asigurări de viață (milioane lei)


Evoluţia indemnizaţiilor brute plătite de către societăţile de asigurare în perioada 2012-2016 este prezentată în fi gura următoare.

Evoluția volumului de indemnizații brute plătite inclusiv maturitățiși răscumpărări pentru asigurări generale și de viață (lei)



Ponderi semnifi cative de 94% din indemnizaţiile brute plătite au fost înregistrate la aceleaşi clase A10, A3 şi A8, care au atras cele mai mari prime brute. La asigurările de viaţă, valoarea indemnizaţiilor brute, a maturităţilor şi răscumpărărilor plătite a înregistrat o creştere cu 1% în prima jumătate a anului 2016, comparativ cu aceeaşi perioadă a anului 2015. Cele mai importante ponderi au fost înregistrate de clasele C1 şi C3. Dacă se analizează, pe intervalul 2014-2016, rata daunei la asigurările CASCO şi RCA, se constată că pentru prima dată în 2016, rata considerată este foarte apropiată de 100%.

Evoluția trimestrială a ratei daunei și a ratei combinate a daunei pentru principalele clase de asigurări generale în perioada2014 – 2016


Anul 2016 marchează o creştere pe ansamblul pieţei asigurărilor de locuinţe (obligatorii şi facultative). Asigurările obligatorii de locuinţe sunt ilustrate de rezultatele Pool-ului de Asigurare împotriva Dezastrelor (PAID). Numărul de contracte a crescut cu 15% faţă de anul anterior, iar primele brute subscrise au fost mai mari cu 24% .

Evoluția asigurărilor obligatorii de locuințe


Asigurările facultative de locuinţe au continuat trendul crescător în anul 2016, primele brute subscrise fi ind mai mari cu 5% faţă de aceeaşi perioadă a anului 2015.


Dinamica numărului de contracte și a volumului de prime brute subscrise pentru asigurările facultative de locuințe în perioada 2012 - 2016 (trimestrial)


Evoluţia asigurărilor de locuinţe obligatorii şi facultative în perioada 2012-2016 este prezentată în grafi cul din fi gura următoare.

Evoluția asigurărilor de locuințe (obligatorii și facultative)


Activitatea de reasigurare Caracteristic pentru anul 2016 este faptul că s-a înregistrat cel mai ridicat grad de cedare în reasigurare a riscurilor din ultimii cinci ani. Din totalul primelor brute subscrise la categoria asigurărilor generale, au fost cedate în reasigurare 32%. Evoluţia primelor brute subscrise şi a primelor nete de asigurare este prezentată în fi gura următoare.

Evoluția PBS și a primelor nete de reasigurare în perioada 2012-2016 pentru AG


Faţă de indemnizaţiile brute plătite în trimestrul II al anului 2016, aproximativ 29% a reprezentat efortul fi nanciar al societăţilor de asigurare, restul fi ind sume recuperate de la reasiguratori. Referitor la cedarea în reasigurare, există


diferenţe semnifi cative ale asigurărilor de viaţă faţă de cele generale. Astfel, primele de asigurare sunt în general anticipate, iar despăgubirile la asigurările de viaţă sunt mai predictibile, ceea ce face ca societăţile de asigurare să preia cea mai mare parte a riscului, iar cedările în reasigurare să fi e reduse. Gradul de cedare în reasigurare a fost sub 4% în ultimii cinci ani. Evoluţia primelor brute de asigurare şi a primelor nete de reasigurare pe segmentul asigurărilor de viaţă, în perioada 2012-2016 sunt prezentate în tabelul din fi gura următoare.

Evoluția PBS și a primelor nete de reasigurare în perioada 2012-2016 pentru AV


Lichiditatea și regimul actual de solvabilitate pe piaţa asigurărilor În contextul supravegherii prudențiale, societățile de asigurare sunt supravegheate pentru a asigura onorarea obligațiilor față de asigurați și pentru a respecta cerința de solvabilitate. Coefi cientul de lichiditate reprezintă raportul dintre activele lichide și obligațiile pe termen scurt, ale asigurătorilor faţă de asiguraţi, coefi cient care, potrivit normelor privind prudențialitatea trebuie să fi e supraunitar. Coefi cientul de lichiditate pentru cele două categorii de asigurări la data de 30.06.2016 este prezentat în fi gura următoare.

Coefi cientul de lichiditate pe fi ecare dintre categoriile de asigurări la 30 iunie 2016


Coefi cientul de lichiditate a înregistrat, în cazul asigurărilor de viață, valori mai mari, 5,01 faţă de 2,01 la asigurările generale. Nivelul coefi cientului de lichiditate a crescut pe seama plasamentelor realizate de societăţile de asigurare în active uşor lichidabile. Regimul de solvabilitate este structurat pe trei piloni: cerinţe fi nanciare, guvernanţă şi supraveghere, raportare şi transparenţă. Cerinţele fi nanciare prezintă o importanţă deosebită, impunând două praguri: cerinţa de capital de solvabilitate (SCR) şi cerinţa minimă de capital (MCR). Etapa de pregătire a aplicării acestor cerinţe s-a realizat în perioada 2013-2015, când societăţile de asigurare au procedat la majorarea capitalului social.


Cerinţele de capital sunt mai ridicate, fi ind în concordanţă cu riscurile asumate de societăţile de asigurare. Prin trecerea de la Solvency I la Solvency II rezultă o cerinţă suplimentară la nivelul pieţei asigurărilor de 1,26 miliarde lei, ceea ce reprezintă 16% din totalul primelor brute subscrise în anul 2015.

Cerința suplimentară de capitalizare în urma trecerii la SII

Sursa: ASF, Raport piețe supravegheate de ASF în sem. I 2016. În primul semestru al anului 2016, atât valoarea activelor, cât şi cea a obligaţiilor societăţilor de asigurare, au crescut comparativ cu prima zi de aplicare a regimului Solvency II.

Evoluția activelor și datoriilor totale ale societăților de asigurare


Excedentul activelor faţă de datorii era de 3,96 miliarde lei la data de 30 iunie 2016. Valoarea agregată a fondurilor proprii eligibile să acopere cerinţa de capital de solvabilitate a fost în creştere cu 6% la 30 iunie 2016 faţă de prima zi de aplicare a regimului Solvency II.


Evoluția fondurilor proprii eligibile să acopere cerința de capital de solvabilitate


Fondurile proprii eligibile au atins valoarea de 4,21 miliarde lei, iar în ceea ce priveşte structura acestora, elementele de rang 1 fără restricţii au o pondere de 94%. Aceasta indică faptul că la nivelul pieţei, capitalul obţinut de societăţile de asigurare este de foarte bună calitate, fi ind preponderent capitalul propriu.

Concluzii Piaţa valutară şi bursieră din România au înregistrat o volatilitate redusă, comparativ cu alte pieţe emergente din Europa Centrală şi de Sud-Est, dar chiar şi faţă de unele pieţe mature. Pe pieţele fi nanciare nebancare din România, s-a înregistrat o volatilitate mai redusă decât cea constatată în legătură cu alte fenomene de turbulenţă din trecut (evenimentele din China de la jumătatea anului 2015, sau perioada crizei fi nanciare). În România domină asigurările generale (79% din total), iar în cadrul acestora 47% reprezintă asigurările de răspundere civilă (RCA). În zona Euro activitatea de asigurare este axată pe asigurările de viaţă. Asiguratorii încheie contracte de cedare în reasigurare pentru o parte importantă a produselor specifi ce asigurărilor generale, cum sunt: asigurările de catastrofă şi asigurările de răspundere civilă. Cedarea în reasigurare permite limitarea daunei la un nivel maxim suportabil în cazul apariţiei unor evenimente asigurate cu impact fi nanciar important. Regimul actual de solvabilitate este un regim prudenţial bazat pe riscuri. Aplicarea regimului de solvabilitate Solvency II de la 1 ianuarie 2016 încurajează gestionarea efi cientă a activelor şi sporeşte protecţia consumatorilor de produse de asigurare. Asigurătorii bine capitalizaţi vor permite pieţei de asigurări să reziste la şocuri.

Bibliografi e 1. Anghelache, C., Anghel, M.G., Popovici, M., Dumitrescu, D. (2015). Utilizarea modelelor

econometrice în analiza comparativă în domeniul coasigurării, ART ECO - Review of Economic Studies and Research, Vol. 6/No. 3, pp. 75-80

2. Anghelache, C., Anghel, M.G., Niţă, G., Ursache, A. (2015). Unele aspecte privind modelul de coasigurare optimă, ART ECO - Review of Economic Studies and Research, Vol. 6/No. 3, pp. 40-47

3. Anghelache, C. (2011). Analiză actuarială în asigurări. Note de curs, Editura Artifex, Bucureşti

4. Anghelache, G.V., Anghelache, C., Armeanu, D., Anton-Carp, A. (2011). Model de asigurări utilizat în Sistemul Public de Pensii, Romanian Statistical Review, Supplement, Trim. 3/2011, pp. 180-190

5. Anghelache, C., Pârţachi, I., Vintilă, G., Popescu – Cruceru, A.(2008). Elemente de analiză actuarială în asigurări generale, Romanian Statistical Review, Supplement, nr. 5/2008, pp. 150-161


6. Bostan, I. (2011). Implications of European Directives in the Assessment of Insurance Companies, Theoretical and Applied Economics Volume XVIII (2011), No. 3(556), pp. 131-140

7. Hanson, S., Stein, J. (2015). Monetary Policy and Long-Term Real Rates, Journal of Financial Economics, 115(3), pp. 429-448

8. Jordà, Ò., Schularick, M., Taylor, A.M. (2013). When Credit Bites Back: Leverage, Business Cycles, and Crises, Journal of Money, Credit, and Banking, Vol 45(2), pp. 3-28

9. Kelly, B. and S. Pruitt (2013). Market expectations in the cross-section of present values, The Journal of Finance 68 (5), pp. 1721–1756

10. Moldovan, I.A. (2012). Sistemul fi nanciar, factor mobilizator sau inhibitor in economia de piata?, Editura ASE, București

11. Rolsky, T., Schmidli, H., Schmidt, V., Teugels, J. (2009). Stochastic Processes for Insurance and Finance, John Wiley & Sons


Elementele caracteristice ale pieţei de capital din România

Prof. univ. dr. Gabriela ANGHELACHEAcademia de Studii Economice din BucureștiConf. univ. dr. Mirela PANAITUniversitatea "Petrol-Gaze" din Ploieşti

Abstract Autorii studiază evoluţia pieţei de capital din România în perioada recentă. Analiza acoperă toate componentele majore ale pieţei, respectiv Bursa de Valori Bucureşti, RASDAQ şi SIBEX şi abordează indicatori precum capitalizarea, structura tranzacţiilor, produsele structurate listate pe piaţă, indicia, evoluţia tranzacţiilor, numeric şi valoric, tranzacţiile cu futures, organismele de plasament colectiv, companiile de management şi activele gestionate. Cuvinte cheie capital, piaţă, analiză, bursă, cotare

Introducere Piaţa de capital a cunoscut un curs ascendent în cei peste 20 de ani de la înfi inţare, înregistrând un salt calitativ după aderarea României la Uniunea Europeană. Acesta a fost un moment important în evoluţia pieţei de capital, atât din punctul de vedere al deschiderii faţă de investitorii străini, cât mai ales prin aplicarea standardelor europene de către toate entităţile reglementate specifi ce pieţei. Prin intermediul pieţei de capital se asigură circuitul fl uxurilor băneşti în procesul de economisire-investire, transformând activele fi nanciare pe termen scurt în capitaluri disponibile pe termen lung. Emitenţii atrag capitalurile disponibile prin intermediul operaţiunilor de piaţă, cu respectarea standardelor şi practicilor Uniunii Europene. La rândul lor, investitorii, exponenţi ai ofertei de capital, benefi ciază de condiţii de transparenţă şi de protecţie a propriilor investiţii. Piaţa de capital este o piaţă intermediată, legătura dintre emitenţi şi investitori nu este directă, realizându-se prin intermediul societăţilor de investiţii fi nanciare (S.S.I.F.) şi a instituţiilor de credit care desfăşoară activitate directă de intermediere pe piaţa de capital. Intermediarii, la rândul lor, prestează servicii de investiţii fi nanciare numai dacă sunt îndeplinite cerinţele de capital, în conformitate cu directivele Uniunii Europene. Aceştia au obligaţia de a respecta regulile de prudenţialitate şi de conduită, precum şi cerinţele de adecvare a capitalului, conform cu legislaţia comunitară. Instrumentele fi nanciare se tranzacţionează pe pieţe reglementate, pe platforme multilaterale de tranzacţionare sau în cadrul sistemelor alternative de tranzacţionare.

Literature review Anghelache şi Anghel (2015) au dezvoltat un model pentru analiza pieţei de capital româneşti. Anghelache, Manole şi Anghel (2015) evidenţiază utilitatea depozitelor de date în decizia pe piaţa de capital, în timp ce Anghel (2014) se


concentrează pe modele econometrice, o abordare similară poate fi considerată Anghelache, Manole, Anghel (2014). Anghel (2013) descrie structura pieţei de capital din România. Anghelache (2009) este o lucrare de referinţă în studiul pieţei de capital. Anghelache şi Radu (2009) se preocupă de riscul de piaţă. Coibion şi Gorodnichenko (2012) aprofundează asupra modifi cărilor ratei dobânzii ţintă, Gorodnichenko şi Weber (2016) tratează costul preţurilor constante. Manole şi Anghel (2013) analizează piaţa de capital prin metoda SWOT. Mitruț, Șerban şi Vasilache (2015) evaluează corelaţia dintre expunerea în mass-media şi preţul acţiunilor. Savor şi Wilson (2013) au în vedere comportamentul investitorilor faţă de riscul macroeconomic, Tetlock (2011) analizează atitudinea investitorilor faţă de informaţiile ne-actuale.

Metodologie şi date Evoluţia pieţei de capital este determinată de modifi cările legislative care pot fi considerate ca un proces continuu de adaptare la cerinţele pieţei unice europene, precum şi de diversifi carea produselor fi nanciare, a tipurilor de operaţiuni, a numărului de investitori şi de emitenţi, a valorii tranzacţiilor şi a modalităţilor de acces la piaţă. Piaţa instrumentelor fi nanciare s-a extins, cuprinzând nu numai instrumentele fi nanciare care în mod tradiţional se tranzacţionează la bursă, dar şi instrumentele specifi ce pieţei monetare. Dezvoltarea pieţei internaţionale, fenomenele de criză specifi ce pieţei fi nanciare, diversifi carea riscurilor sunt tot atâtea motive care au condus la introducerea pe piaţa de capital a României a unor instrumente fi nanciare noi, cum sunt: derivative având ca suport indici bursieri, contracte pentru diferenţă, opţiuni binare, produse structurate şi altele. De asemenea, la bursă se tranzacţionează şi titluri de participare ale organismelor de plasament colectiv. Organismele de plasament colectiv sunt reprezentate prin fonduri închise de investiţii emitente de acţiuni (cele 5 SIF-uri şi Fondul Proprietatea), precum şi fonduri deschise de investiţii cu emisiune şi răscumpărare continuă al căror activ net este împărţit în unităţi de fond, fi ecare investitor deţinând unităţi de fond potrivit subscrierii sale.

Bursa de Valori Bucureşti În cei 21 de ani de la reînfi inţare, Bursa de Valori Bucureşti a înregistrat evoluţii pozitive prin diversifi carea instrumentelor fi nanciare tranzacţionate, a tipurilor de operaţiuni, prin atragerea unor emitenţi cu potenţial de dezvoltare pe termen mediu şi lung, prin crearea unei structuri organizatorice fl exibile incluzând mai multe segmente şi tipuri de piaţă, prin perfecţionarea sistemului de tranzacţionare astfel încât să devină compatibil cu cel al burselor dezvoltate şi să ofere investitorilor străini condiţii de tranzacţionare similare celor de pe alte pieţe. Societatea comercială BVB SA este autorizată ca operator de piaţă şi de sistem. Piaţa reglementată a BVB funcţionează ca piaţă spot. În calitate de operator de sistem, BVB administrează sisteme alternative de tranzacţionare: ATS – AeRO şi ATS – International. Valoarea tranzacţiilor a avut o evoluţie similară cu cea a economiei reale, dar şi cu tendinţele pieţei internaţionale. Evoluţia pieţei bursiere este caracterizată prin indicatorul capitalizare bursieră.


Într-un context internaţional destul de volatil, capitalizarea totală a BVB (piaţa principală şi sistemele alternative de tranzacţionare) a avut o tendinţă de creştere, ajungând la sfârşitul anului 2015 să reprezinte 10,6% din PIB faţă de 7% în anul 2009.

Capitalizarea bursieră în PIB

Capitalizarea bursieră a companiilor româneşti ale căror acţiuni sunt tranzacţionate pe piaţa principală reprezintă 59% din capitalizarea bursieră totală a BVB. Trebuie precizat şi faptul că pe fondul creşterii PIB în anul 2015 faţă de 2014, capitalizarea bursieră a companiilor româneşti ca pondere în PIB a scăzut. Aceeaşi evoluţie, constând în diminuarea ponderii în PIB a companiilor locale, s-a înregistrat şi în alte ţări, cum sunt: Polonia, Republica Cehă, Bulgaria şi Grecia. O analiză a capitalizării bursiere pe un segment de timp îndelungat evidenţiază evoluţia ascendentă a acestui indicator de la 1,37% în anul 2000 la peste 20% în anul 2007, pentru ca, în perioada supusă analizei în această lucrare, criza economică să îşi pună amprenta asupra evoluţiei ponderii capitalizării în PIB în sensul scăderii la 4,63% în anul 2008 şi creşterii treptate până la 12,4% în anul 2013. Apreciem că aceeaşi tendinţă în evoluţia capitalizării bursiere s-a manifestat şi în alte ţări din regiune. Exceptând Polonia, unde ponderea capitalizării în PIB este în jur de 30%, celelalte ţări cum ar fi Ungaria, Republica Cehă şi Bulgaria prezintă o evoluţie similară cu cea din România, ponderea capitalizării în PIB în anul 2015 situându-se sub 15%. Structura tranzacţiilor derulate la BVB în anul 2016 comparativ cu 2015 este prezentată în fi gura următoare.

Structura tranzacțiilor derulate la BVB (Piața principală și ATS) în primul semestru al anului 2016, după valoarea corespunzătoare fi ecărui tip de

instrument



În primul semestru al anului 2016 faţă de perioada corespunzătoare a anului 2015, valoarea totală a tranzacţiilor a scăzut cu peste 27% pe fondul unor tranzacţii mult diminuate cu obligaţiuni municipale şi cu titluri de stat. Valoarea tranzacţiilor cu acţiuni a crescut cu 6,54%, ceea ce indică creşterea preţurilor de piaţă ale acţiunilor tranzacţionate, deşi numărul tranzacţiilor s-a redus. Structura tranzacţiilor după valoarea fi ecărui tip de instrument fi nanciar indică ponderea covârşitoare de 89,34% a valorii tranzacţiilor cu acțiuni. Tranzacţiile cu titluri de credit deţin o pondere redusă în totalul valorii tranzacţiilor la BVB. Scăderea valorii tranzacţiilor cu titluri de credit la BVB în semestrul I al anului 2016 faţă de anul 2015 este semnifi cativă mai ales prin numărul mic de tranzacţii: 196 faţă de 2042 în anul 2015. Este de menţionat că în semestrul I 2015 a avut loc emisiunea de obligaţiuni în valoare de 22,2 miliarde lei realizată de Primăria Municipiului Bucureşti. În anul 2015 a avut loc prima emisiune de titluri de stat destinată exclusiv investitorilor persoane fi zice, realizată la Bursa de Valori Bucureşti cu succes, în sensul epuizării rapide a întregii emisiuni prin vânzare către publicul investitor. Produsele structurate, ca instrumente de investiţie sintetice, au avut o valoare în creştere cu 11,22% faţă de semestrul I al anului 2015. Acestea indică un interes sporit al investitorilor pentru tranzacţiile cu instrumente fi nanciare noi. Pe piaţa reglementată a BVB, în primul semestru al anului 2016, s-au derulat trei oferte publice de vânzare primare cu acţiuni ale companiilor DUCATEX SA Jilava, IFMA SA Mogoşoaia şi CARMECO SA Constanţa. Alte evenimente corporative derulate în anul 2016 se referă la trei oferte publice de preluare şi două oferte publice de cumpărare de acţiuni, 18 modifi cări de capital social, două noi emisiuni de obligaţiuni, o emisiune de titluri de stat şi introducerea la tranzacţionare a unui număr de 93 de produse structurate. Produsele structurate, ca instrumente de investiţie sintetice, bazate pe un coş de active, au ca emitenţi instituţii fi nanciare. În primul semestru al anului 2016, valoarea totală a tranzacţiilor cu produse structurate a reprezentat 232 milioane lei, în cadrul căreia ponderea cea mai ridicată au avut-o instrumentele, având ca suport indici bursieri şi petrol, aşa cum se poate observa din fi gura următoare.


Structura tranzacțiilor cu produse structurate derulate pe secțiunea BVB în semestrul I 2016, în funcție de activul suport


Activitatea burselor de valori este apreciată prin intermediul indicilor bursieri, consideraţi a fi barometre ale pieţei. Bursa de Valori Bucureşti a creat succesiv, începând din anul 1997, familia de indici BET, completată şi cu indicele ROTX, pentru o vizibilitate mai bună pe piaţa internaţională. Anul 2014 a adus o noutate în sensul introducerii a doi noi indici: BET – TR, care refl ectă randamentul total al BVB şi indicele BET-Plus care include în structură emitenţii ce îndeplinesc cerinţe minime de eligibilitate. La jumătatea anului 2014 s-a renunţat la calcularea indicelui BET-C care includea şi companiile listate pe RASDAQ. În familia indicilor BET s-au adăugat alţi indici, cum ar fi BET-BK lansat în anul 2012, ca un „benchmark index”, care include în structură acţiuni româneşti şi străine. În anul 2015 a fost construit indicele BET-XT-TR (trading extended, total return) folosit ca activ suport pentru instrumente derivate şi produse structurate. Dintre indicii calculaţi de BVB, doi sunt indici sectoriali, ceilalţi fi ind indici generali ai pieţei. Indicii sectoriali sunt BET-FI pentru fonduri de investiţii şi BET-NG în structura căruia intră acţiuni din domeniul energiei. Evoluţia indicilor BVB este prezentată în fi gura de mai jos:


Evoluţia indicilor BVB

Sursa: ASF, Raport anual 2015 În primul semestru al anului 2016, tendinţa de scădere, înregistrată de pieţele fi nanciare internaţionale, a afectat şi evoluţia indicilor BVB.

Evoluția indicilor Bursei de Valori București în semestrul I 2016


Cea mai mare reducere a numărului de puncte de indice la 12.313,7 faţă de 14.012,71 la sfârşitul anului 2015, a înregistrat-o indicele ROTX, indice dezvoltat de BVB împreună cu Bursa de la Viena. Piaţa RASDAQ, înfi inţată în anul 1996, nu mai corespundea, din punct de vedere al cerinţelor pieţelor reglementate, standardelor europene în vigoare. Legea nr. 151/2014 privind clarifi carea statutului juridic al acţiunilor care se tranzacţionează pe piaţa RASDAQ sau pe piaţa valorilor mobiliare necotate a impus rezolvarea problemelor pieţei RASDAQ până la sfârşitul anului 2015. Majoritatea societăţilor ale căror acţiuni se tranzacţionează pe secţiunea RASDAQ a BVB nu îndeplineau cerinţele de piaţă reglementată. Aplicarea prevederilor Legii nr. 151/2014 până la sfârşitul anului 2015 a avut drept rezultat identifi carea societăţilor care îndeplinesc cerinţele de piaţă reglementată, şi posibilitatea tranzacţionării lor pe piaţa principală a BVB, acţiunile


celorlalte societăţi putând fi tranzacţionate pe un sistem alternativ de tranzacţionare. Emitenţii de acţiuni au respectat procedura impusă de lege, astfel încât a fost fi nalizată restructurarea pieţei RASDAQ, după cum urmează: 5 societăţi au migrat pe piaţa reglementată administrată de BVB, 271 pe sistemul alternativ de tranzacţionare al BVB şi 35 pe sistemul alternativ de tranzacționare administrat de SIBEX. Activitatea pieţei RASDAQ şi a pieţei valorilor mobiliare necotate a încetat de drept la data de 27 octombrie 2015. Bursa de Valori Bucureşti, ca operator de sistem, gestionează sistemul alternativ de tranzacţionare ATS-Intl pe care se tranzacţionează acţiuni ale companiilor străine precum şi sistemul AeRO pe care se tranzacţionează companii româneşti, atât cele cu vizibilitate sporită care caută fi nanţare prin piaţa de capital, cât şi companiile care au migrat de pe RASDAQ. Evoluţia lunară a valorii şi numărului tranzacţiilor derulate pe secţiunea ATS a BVB în anul 2015 este prezentată în grafi cul de mai jos. În februarie 2016, s-a realizat segmentarea pieţei AeRO pe două categorii: premium şi standard. La categoria premium sunt tranzacţionate 23 de companii, celelalte fi ind înscrise la categoria standard. Evoluţia valorii şi a numărului tranzacţiilor derulate pe ATS în perioada ianuarie 2015-iunie 2016 este prezentată în fi gura următoare:

Evoluția lunară a valorii și numărului tranzacțiilor derulate pe ATS în perioada ianuarie 2015 – iunie 2016


Sibiu Stock Exchange (SIBEX) Bursa de la Sibiu a luat fi inţă în anul 1997, ca piaţă la termen pe care se tranzacţionează instrumente fi nanciare derivate. În prezent, este autorizată şi funcţionează atât ca piaţă reglementată spot şi la termen, cât şi ca operator de sistem alternativ de tranzacţionare. Piaţa reglementată la vedere a fost autorizată în anul 2010, singura companie listată fi ind Sibiu Stock Exchange SA cu propriile acţiuni, simbolizate SBX. Numărul tranzacţiilor este mic, iar valoarea nesemnifi cativă. Sistemul alternativ de tranzacţionare, denumit Start, a luat fi inţă tot în anul 2010, unicul emitent tranzacţionat în perioada 2010-2013 fi ind Prodplast Imobiliare SA. Numărul emitenţilor a sporit în anul 2015, prin transferul celor de pe RASDAQ.


Evoluţia valorii şi a numărului tranzacţiilor derulate pe ATS Sibex, în perioada ianuarie 2015-iunie 2016 se prezintă în cele ce urmează:

Evoluția lunară a valorii și numărului tranzacțiilor derulate pe ATS SIBEX în perioada ianuarie 2015 –iunie 2016


Se constată fl uctuaţia semnifi cativă a valorii tranzacţiilor de la o lună la alta. Bursa de la Sibiu este recunoscută ca piaţă la termen. De la înfi inţare până în perioada 2012-2013, au fost tranzacţionate instrumente diversifi cate, ca de exemplu: opţiuni, contracte fi nanciare pentru diferenţă, contracte futures etc. Instrumentele tranzacţionate în prezent sunt contractele futures, având ca activ suport: acţiuni româneşti, alte acţiuni europene, acţiuni americane, perechi valutare, indicele Dow Jones şi aur. Tranzacţiile cu contracte futures pe Dow Jones reprezintă aproape 80% din valoarea totală tranzacţionată în semestrul 1 2016.Evoluţia lunară a valorii tranzacţiilor cu contracte futures este redată în grafi cul din fi gura următoare:

Evoluția lunară a valorii noționale a tranzacțiilor futures la Sibex



Din punctul de vedere al suportului, structura tranzacţiilor cu contracte futures este prezentată în fi gura următoare:

Structura tranzacțiilor cu contracte futures, derulate pe Sibex în semestrul I 2016, după valoarea corespunzătoare fi ecărui tip de activ suport


Tranzacţiile cu opţiuni sau cu alte instrumente derivate sunt, în prezent, suspendate de la tranzacţionare la SIBEX.

Organismele de plasament colectiv Entităţi cu sau fără personalitate juridică, organismele de plasament colectiv (OPC) sunt destinate atragerii economiilor individuale (prin apel public sau privat) şi în scopul investiţiei colective a acestora. În anul 2016, entităţile care îşi desfăşoară activitatea în sectorul organismelor de plasament colectiv sunt cele prezentate în tabelul următor:

Evoluţia numărului de OPC şi SAI; depozitarii activelor SAI



În calitate de depozitari ai activelor organismelor, de plasament colectiv se regăsesc numai instituţii de credit autorizate în acest scop. Administrarea organismelor de plasament colectiv revine unor entităţi expres autorizate în calitate de societăţi de administrare a investiţiilor (SAI). Cele mai importante SAI-uri şi mărimea activelor administrate sunt prezentate mai jos:

Principalele societăți de administrare a investițiilor și activele administrate


Se poate constata că SAI-urile care administrează cel mai mare volum al activelor sunt entităţi afi liate sistemului bancar. SAI-urile pot administra atât fonduri închise de investiţii (cele 5 SIF-uri plus Fondul Proprietatea), cât şi fonduri deschise, care sunt mai numeroase şi cumulează active de valoare mare. Evoluţia activelor organismelor de plasament colectiv în primul semestru al acestui an este prezentată în următoarea fi gura:

Evoluția activelor totale pe categorii de OPC


Faţă de sfârşitul anului 2015, în cazul fondurilor deschise, s-a înregistrat o creştere a activelor, cea mai mare scădere a activelor înregistrându-se la nivelul SIF-urilor. Activul total al Fondului Proprietatea a scăzut cu peste 5% ca urmare a derulării programelor de răscumpărare şi anulare a propriilor acţiuni. Structura portofoliilor investiţionale este prezentată în fi gura următoare:


Structura portofoliilor investiționale pe categorii de OPC și pe clase de active (mil. lei)


Fondurile deschise investesc preponderent în instrumente cu venit fi x, în timp ce SIF-urile, FP şi fondurile închise investesc în acţiuni, acestea având randamente mai ridicate, dar şi un grad mare de risc.

Concluzii Numărul emitenţilor ale căror acţiuni se tranzacţionează la BVB a crescut de la 59 de societăţi emitente în anul 2007 la 85 de societăţi în 2015, din care 83 acţiuni sunt emise de societăţi comerciale din România şi două acţiuni străine emise de Erste Group Bank şi NEPI. În prezent, cele mai tranzacţionate acţiuni la BVB sunt emise de: Fondul Proprietatea, Romgaz, OMV Petrom, BRD – Groupe Societe Generale, Transgaz, Electrica, Erste Group Bank, SIF Moldova şi Electroargeş). Bursa de Valori Bucureşti continuă să rămână, în mod preponderent, o piaţă a acţiunilor, care deţine peste 90% în totalul valorii de tranzacţionare. Produsele structurate, din momentul lansării lor pe piaţă în anul 2010 până în prezent, au avut o evoluţie pozitivă atât prin emisiuni de noi certifi cate, cât şi prin creşterea volumului tranzacţiilor. Scăderea pieţei petrolului şi turbulenţele de pe pieţele de capital internaţionale au infl uenţat evoluţia tuturor indicatorilor bursieri ai BVB în sensul scăderii acestora. Gradul de concentrare al activelor fondurilor deschise este mare, ceea ce se explică prin faptul că primele trei SAI-uri (Erste, Raiffeisen şi BRD) deţin o cotă de piaţă de 81,32%.

Bibliografi e 1. Anghelache, C., Anghel, M.G. (2015). Analysis Model of the Capital Market in Romania,

Knowledge Horizons - Economics, Volume 7, No. 3, pg. 65 – 73 2. Anghelache, C., Manole, A., Anghel, M.G. (2015). Data Warehouse Software Used in

the Decisional Process on the Capital Market, International Conference XXII Mountain School of Polish Association of Information Society „IT System’s Application in Business and Industry Practice”, Czestochowa University of Tehnology, Poland, 22 – 24 June 2015, publicat în Applied Mechanics and Materials, Volume 795, October 2015, pp. 1-8, Trans Tech Publication Switzerland

3. Anghel, M.G. (2014). Econometric model used in the capital market analysis, Theoretical and Applied Economics, Volume XXI, No.10, pp. 59-70

4. Anghel, M.G. (2013). The Structure of the Capital Market in Romania, Romanian Statistical Review Supplement, Trim IV, pp. 53-57

5. Anghelache, G.V., Manole, A., Anghel, M.G. (2014). Regression Models Applied in the Analysis of the Romanian Capital Market, Procedia Economics and Finance, Volume 10, pp. 343-347

6. Anghelache, G. (2009). Piaţa de capital în context european, Editura Economică, Bucureşti 7. Anghelache, G.V., Radu, A.N. (2009). Market risk methods and quantifi cation models and

volatility forecast, Metalurgia Internaţional, Vol. XIV, nr. 12, pp. 198-203


8. Coibion, O. and Y. Gorodnichenko (2012). Why are target interest rate changes so persistent?, American Economic Journal: Macroeconomics 4 (4), pp. 126–162

9. Gorodnichenko, Y., Weber, M. (2016). Are sticky prices costly? Evidence from the stock market, American Economic Review 106 (1), 165–199

10. Manole, A., Anghel, M.G. (2013). Signifi cant Aspects Concerning the SWOT Analysis of the Capital Market, Romanian Statistical Review Supplement, Trim III, pp. 167-170

11. Mitruț, C., Șerban, D., Vasilache, S. (2015). Media exposure infl uence on the share prices of stock exchange listed companies, Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, Volume 49, no. 2

12. Savor, P. and M. Wilson (2013). How much do investors care about macroeconomic risk? Evidence from scheduled economic announcements, Journal of Financial and Quantitative Analysis 48 (2), 343–375.

13. Tetlock, P. C. (2011). All the News that’s Fit to Reprint: Do Investors React to Stale Information?, Review of Financial Studies 24, pp. 1481-1512

14. *** ASF, Raportul anual ASF 2015 15. *** ASF, Raport piețe supravegheate de ASF în sem. I 2016


Tendinţe în evoluţia sistemului de pensii private din România

Prof. univ. dr. Gabriela ANGHELACHEAcademia de Studii Economice din BucureștiProf. univ. dr. Alexandru MANOLEUniversitatea „Artifex„ din BucureștiLector univ. dr. Ana CARPUniversitatea „Artifex„ din BucureștiDr. Cristina SACALĂInstitutul Naţional de Statistică, Bucureşti

Abstract În acest articol, autorii prezintă trendul în sistemul pensiilor private din România. Principalele aspect analizate sunt cei doi piloni ai sistemului, (Pilonul II şi Pilonul III), volumul contribuţiilor, activele fondurilor de pensii evoluţia activelor totale. De asemenea, analiza pe baza grupelor de vârstă a oferit concluzii utile, ca şi studiul structural al distribuţiei valutare. O secţiune a articolului este dedicată indicatorilor de performanţă de pe piaţa pensiilor private, parametri cheie care permit tuturor celor interesaţi în evaluarae unui anumit fond, sau în analize comparative ale pieţei. Cuvinte cheie: privat, pensie, performanţă, participant, venit

Introducere Sistemul fondurilor de pensii private, prin componentele sale - pensiile private obligatorii (Pilonul II) și pensiile facultative (Pilonul III), completează sistemul de pensii din România, vizând asigurarea unei pensii private, distincte, care suplimentează pensia acordată de sistemul public. Implementarea sistemului de pensii private este o etapă importantă în reforma pensiilor care vizează înlăturarea presiunii asupra sistemului public de pensii, presiune generată de evoluția demografi că prognozată: îmbătrânirea populației în viitor, scăderea natalității și scăderea ponderii forței de muncă active. Conform prognozelor, se așteaptă o majorare substanțială a numărului de pensionari, concomitent cu reducerea efectivului de salariați, ceea ce înseamnă că sumele care pot fi încasate de la angajați vor avea o tendință de scădere, în timp ce sumele care trebuie plătite pensionarilor vor crește. În același timp, speranța de viață este estimată a crește datorită progreselor înregistrate de medicină și a dezvoltării tehnologice, responsabilizând și mai mult statele pentru a găsi soluții sustenabile astfel încât să asigure standarde de viață decente populației după pensionare.

Literature review Anghelache şi Diaconu (2016) analizează evoluţia pensiilor şi a numărului de benefi ciari. Anghelache, Voineagu şi Anton-Carp (2011) explică algoritmul de calcul al pensiilor. Antolín şi Stewart (2009) tratează pensiile private şi reacţiile la efectele crizei. Chernenko şi Sunderam (2014) au în vedere sistemul bancar „shadow”. Eekhoudt, Gollier, şi Schlesinger (2005) consideră dimensiunea de risc a procesului decizional economico-


fi nanciar. Frunzaru (2007) analizează sistemul românesc de pensii din perspectiva europeană. Kacperczyk şi Schnabl (2013) cercetează securitatea fondurilor de piaţă. McLean, Zhang şi Zhao (2012) se preocupă de protecţia investitorului. Orenstein (2008) are în vedere privatizarea sistemelor de pensii în Europa Centrală şi de Est. Pirtea, Iovu şi Milos (2008) evidenţiază importanţa pieţelor de capital şi alor instituţii nebancare în România. Robu şi Sandu (2011) studiază performanţa fondurilor de pensii private, în funcţie de mărimea acestora. Rowlingson (2002) se preocupă de planifi care în sistemele de pensii private.

Metodologie și date Sistemul de pensii private din România este unul de tip contribuții defi nite, ceea ce determină ca nivelul pensiei la care vor avea dreptul participanții să depindă de rezultatul obținut de administratori, participanții fi ind în cele din urmă cei care suportă riscul investițional, specifi c mediului fi nanciar. Pentru a preveni deteriorarea activelor fondurilor de pensii private, legiuitorul a stabilit limite investiționale și cerințe de ordin calitativ pentru active, iar pentru a proteja activul personal net, au fost stabilite garanții relative și absolute. Sistemele din alte state europene cuprind și planuri de pensii ocupaționale, care completează schemele de pensii existente. În același timp, în contextul liberei circulații a persoanelor din Uniunea Europeană, trebuie reglementat și implementat modul de stabilire a dreptului la pensie al persoanelor care lucrează atât în România cât și în alte state. La sfârşitul anului 2015, în sectorul pensiilor private erau înregistrate 6,56 milioane de participanţi în Pilonul II şi 382.318 participanţi în Pilonul III. În anul 2015 a crescut valoarea activelor totale, menţinându-se trendul pozitiv înregistrat în anii anteriori, înregistrând o pondere de 3,64% în PIB, comparativ cu 3% în 2014 şi 2,3% la sfârşitul anului 2013 (conform datelor publicate de Institutul Naţional de Statistică). În cadrul Pilonului II s-a înregistrat un ritm anual de creştere superior, caracteristic celor opt ani de funcţionare, respectiv 29,06% comparativ cu 20,43% în Pilonul III. Valoarea medie a unui cont pentru cei 3,19 milioane de participanţi la Pilonul II a fost de aproximativ 1200 euro, faţă de 724 euro a unui cont în Pilonul III. Evoluţia contribuţiilor brute în anul 2015 la Pilonul II este prezentată în fi gura următoare:

Evoluţia contribuţiilor la sistemul de pensii private – Pilon II

Sursa: ASF, Raport anual 2015


Structura activelor fondurilor de pensii Pilon II la sfârşitul anului 2015 este ilustrată în Figura următoare:

Activele fondurilor de pensii – Pilon II

Sursa: ASF, Raport anual 2015

În ceea ce priveşte alocarea resurselor pe diferite clase de active, ponderile cele mai mari sunt aferente depozitelor bancare, obligaţiunilor municipale, acţiunilor şi titlurilor de stat. Valoarea activelor totale s-a înscris în acelaşi trend pozitiv ca şi în anul2015, atingând în primul semestru a anului 2016 28,95 miliarde lei la nivelul întregului sistem de pensii private, ceea ce reprezintă 3,85% din PIB. Activele pe total şi distinct, pentru Pilonul II şi III, sunt evidenţiate în grafi cul din fi gura următoare:


Evoluţia activelor totale în perioada iunie 2015 - iunie 2016


Structura pe vârstă a participanţilor la Pilonul II s-a modifi cat în favoarea persoanelor cu vârsta de peste 35 de ani, pe fondul maturizării sistemului de pensii private.

Pilon II Evoluție structură pe grupe de vârstă iunie 2015 – iunie 2016


În ceea ce priveşte pilonul dedicat pensiilor facultative, raportul s-a modifi cat în defavoarea persoanelor cu vârstă de până la 45 de ani. La data de 30 iunie 2016, raportul participanţilor a fost de 19,08% participanţi cu vârstă de până la 35 de ani şi 80,92% cei peste 35 de ani. În ceea ce prieşte evoluţia numărului de participanţi la Pilonul III – pensii facultative, s-au înregistrat scăderi faţă de 2015, precum şi fl uctuaţii de la o lună la alta.


În primele şase luni ale anului 2016, au intrat în sistem 19.557 persoane, cu 7,20% mai puţin decât în perioada similară a anului anterior. Numărul participanţilor nou intraţi a fl uctuat în sensul că, la sfârşitul anului 2015 intrările au fost mari, în iunie 2016 s-a înregistrat cel mai mic număr de intrări. Această fl uctuaţie poate avea drept explicaţie faptul că la sfârşitul anului se acordă bonusuri materializate în participare la sistemul de pensii facultative, suportate total sau parţial de către angajatori. Activele sistemului de pensii private au fost investite în proporţie de 93,68% pe teritoriul României şi 6,32% în Uniunea Europeană şi în Spaţiul Economic European. Astfel, administratorii de pensii private investesc în instrumente fi nanciare româneşti de natura titlurilor de stat, a depozitelor, obligaţiunilor, titlurilor de participare la organismele de plasament colectiv şi a acţiunilor tranzacţionate pe piaţa reglementată. Activele străine în care se investeşte sunt instrumente fi nanciare de tipul obligaţiunilor supranaţionale (BERD, BEI), obligaţiuni corporative ale unor emitenţi din Marea Britanie, Germania, Italia, Austria etc. şi obligaţiuni ale administraţiilor publice locale. Structura plasamentelor s-a modifi cat faţă de anii precedenţi, în sensul că s-a redus ponderea depozitelor bancare, pe fondul creşterii plasamentelor în instrumente cu venit fi x (titluri de stat, obligaţiuni corporative, municipale și supranaționale) şi a scăderii dobânzilor la depozite. De asemenea, administratorii de fonduri au sporit expunerea pe acţiuni, investindu-se în acţiuni ale emitenţilor români cu lichiditate crescută. Structura pe valute a fondurilor de pensii private indică faptul că aproximativ 88% din activele fondurilor de pensii private sunt denominate în lei, iar restul sunt plasamente în valută, aşa cum se poate observa din fi gura următoare.

Structura pe valute a fondurilor de pensii private la 30 iunie 2016



În totalul plasamentelor în valută, ponderea cea mai mare, 10,75%, este deţinută de moneda euro. Administratorii de fonduri au adoptat o gestiune prudentă, utilizând instrumente de acoperire a riscurilor pentru plasamentele în euro şi lira turcească. Structura portofoliilor fondurilor de pensii administrate privat la data de 30 iunie 2016 comparativ cu iunie 2015 evidenţiază aceeaşi tendinţă de plasamente în instrumente cu risc scăzut, cum sunt titlurile de stat şi obligaţiunile.

Structura investiţiilor în iunie 2016 comparativ cu iunie 2015


În ceea ce priveşte Pilonul III, pensii facultative, activele nete ale acestor fonduri provin din contribuţiile facultative plătite de angajatori (50,79%), de angajatori împreună cu participanţii la Pilonul III (11,26%) şi de către participanţi din resurse proprii (37,95%). Participarea la plata contribuţiilor pentru Pilonul III – pensii facultative este prezentată în fi gura următoare.

Pilon III Participarea la plata contribuțiilor –iunie 2016



În funcţie de locul unde îşi desfăşoară activitatea angajatorul, în iunie 2016 distribuţia participanţilor a fost: 81,78% în mediul urban şi 18,22% în mediul rural. Alocarea resurselor fondurilor de pensii facultative pe clase de active este prezentată în fi gura următoare.

Structura investiţiilor Pilon III în iunie 2016 faţă de iunie 2015


La sfârşitul lunii iunie 2016, faţă de perioada similară a anului 2015, s-au înregistrat creşteri ale plasamentelor în depozite bancare, titluri de stat, obligaţiuni corporative şi titluri de participare la organismele de plasament colectiv în valori mobiliare, în timp ce s-au înregistrat scăderi la celelalte clase de active.

Indicatori de performanţă pe piaţa pensiilor private Performanța plasamentelor realizate de către fondurile de pensii administrate privat se măsoară cu ajutorul indicatorilor ce refl ectă rata de rentabilitate a fondurilor de pensii calculată anual în funcție de gradul de risc al respectivelor investiții. În anul 2016 toți administratorii au obținut creșteri stabile ale valorii unitare a activului net al fondurilor de pensii administrate privat și rate reale de rentabilitate pozitive, în contextul în care rata infl ației anuală a fost în scădere.


Rata medie ponderată de rentabilitate Pilon II, iunie 2016 faţă de iunie 2015


Rata de rentabilitate analizată diferă în funcție de plasamentele fi ecărui fond, așa cum rezultă din grafi cul comparativ între cota de piață, activele nete și ratele de rentabilitate analizate în iunie 2016.

Cota de piaţă, active nete şi rate de rentabilitate / Pilon II



Fondurile care au înregistrat rentabilitatea de peste 10% au un management performant în condițiile unor dobânzi la depozite în scădere și într-un an cu o infl ație redusă. Trebuie menționat că rata de rentabilitate medie ponderată a tuturor fondurilor de pensii administrate privat în Pilonul II în perioada iunie 2014-iunie 2016 a fost de 3,8855%. Fondurile considerate cu risc ridicat au obţinut cele mai mari rentabilităţi. Rata de rentabilitate minimă de -0,0669% a fost realizată de fonduri de pensii cu grad de risc mediu. Fondurile de pensii facultative (Pilon III) au înregistrat ratele medii de rentabilitate, în perioada iunie 2015 – iunie 2016, prezentate în Figura următoare.

Rate medii de rentabilitate / Pilon III


Rata medie ponderată de rentabilitate a tuturor fondurilor de pensii facultative cu grad ridicat de risc a fost de 2,5552%. Ca şi în cazul fondurilor din Pilonul II, rentabilitatea fondurilor cu grad de risc mediu a fost negativă, respectiv -1,1634% ca rată minimă înregistrată în perioada iunie 2015-iunie 2016. Pentru comparaţie, prezentăm cotele de piaţă, activele nete şi ratele de rentabilitate, analizate la 30 iunie 2016, pentru Pilonul III, în fi gura următoare.


Cotă de piață – active nete și rate de rentabilitate – Pilon III


În contextul unei gestiuni efi ciente, ratele de rentabilitate trebuie comparate cu cerinţa minimă de rentabilitate. Dacă rezultatul acestei comparaţii este favorabil pentru perioada analizată până în iunie 2016, totuşi se remarcă aportul mare la realizarea unei rate medii de rentabilitate a fondurilor cu grad de risc ridicat.

Concluzii Din analiza situației veniturilor și a cheltuielilor medii în România, rezultă că, raportat la întreaga populație (din mediul urban și rural), acestea rămân în continuare scăzute. Prin urmare, este de înțeles lipsa înclinaţiei pentru investire sau a planifi cării fi nanciare pe termen lung. Considerăm că persoanele care aleg o pensie facultativă au venituri mai ridicate, de multe ori aceasta este o facilitate oferită de angajator, iar contribuțiile acumulate în medie în conturile participanților au crescut. Pe lângă rolul social important al sistemului de pensii din România, un benefi ciu suplimentar al mecanismului este reprezentat de formarea de capital autohton și investirea acestuia în economia națională. Sistemul de pensii private se afl ă într-o perioadă de acumulare, în care numărul de participanți este în creștere, iar ieșirile din sistem sunt rare. Administratorii de fonduri trebuie să asigure şi o gestiune prudentă a activelor, fapt pentru care prezintă importanţă structura plasamentelor în instrumente fi nanciare uşor lichidabile, cu grad ridicat de rentabilitate şi în condiţiile unor riscuri previzibile.


Bibliografi e 1. Anghelache, C., Diaconu, A. (2016). Consideraţii privind evoluţia numărului de pensionari

şi a pensiilor / Considerations on the evolution of the number of pensioners and pensions, Romanian Statistical Review Supplement, Issue 4/2016, pp. 134-139 /140-145

2. Anghelache, C., Voineagu, V., Anton-Carp, A. (2011). Elemente teoretice şi practice privind algoritmul de calcul al pensiilor, Romanian Statistical Review Supplement, Trim. 3/2011, pp. 107-119

3. Antolín, P., Stewart, F. (2009). Private Pensions and Policy Responses to the Financial and Economic Crisis, OECD Working Papers on Insurance and Private Pensions, No. 36, OECD Publishing

4. Chernenko, S. Sunderam, A. (2014). Frictions in Shadow Banking: Evidence from the Lending Behavior of Money Market Funds, Review of Financial Studies, 27(6), pp. 1717-1750

5. Eekhoudt, L., Gollier, C., Schlesinger, H. (2005). Economic and fi nancial Decisions under Risk, Princeton University Press

6. Frunzaru, V. (2007). Sistemul de pensii românesc: o evaluare din perspectivă europeană, Editura Economică, București

7. Kacperczyk, M. and P. Schnabl (2013). Are Money Market Funds Safe?, Quarterly Journal of Economics, 128(3), pp. 1073-1122

8. McLean, R.D., Zhang, T., Zhao, M. (2012) Why Does the Law Matter? Investor Protection and Its Effects on Investment, Finance, and Growth, The Journal of Finance 67, pp. 313-350

9. Orenstein, M. (2008). Out-liberalizing the EU: pension privatization in Central and Eastern Europe, Journal of European Public Policy, Volume 15, Issue 6, pp. 899-917

10. Pirtea, M., Iovu, L.R., Milos, M.C. (2008). Importance of Non-banking Financial Institutions and of the Capital Markets in the Economy. The Case of Romania, Theoretical and Applied Economics, No. 5 (522), pp. 3-10

11. Robu, V., Sandu, M.I. (2011). An Analysis of the Correlation between Size and Performance of Private Pension Funds, Theoretical and Applied Economics Volume XVIII (2011), No. 3(556), pp. 107-116

12. Rowlingson, K. (2002). Private Pension Planning: The Rhetoric of Responsibility, The Reality of Insecurity, Journal of Social Policy, Volume 31, Issue 4, October, pp. 623-642


Noţiuni teoretice privind estimarea statisticăProf. univ. dr. Constantin ANGHELACHEAcademia de Studii Economice din București/Universitatea „Artifex„ din BucureștiConf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHELUniversitatea „Artifex„ din BucureștiDrd. Ihab Jweida S J JWEIDADrd. Marius PopoviciDrd. Emilia StanciuAcademia de Studii Economice din București

Abstract În acest articol vom aborda metodele de estimare tradiţională, precum probabilitatea maximă, utila atunci cand este cunoscuta. În mod contrar, când nu este cunoscută, putem utiliza metodele neparametrice specifi ce ce exploatează proprietatea conform căreia este necesara implicarea unei funcţii de distribuţie. Modele cu variabile discrete şi modele parţial observate sunt estimate de regula prin metoda probabilităţii maxime. Vom aborda si unele modele prezentate în prima secţiune a acestui capitol şi vom utiliza prezentarea lor tradiţională, sub forma unui model de indici parametrici. Vom aborda teoria regresiei observaţiei pozitive si utilizarea estimatorului asimptotic imparţial analizand efi cienta acestora. Vom analiza in continuare si tipurile de erori generate din regresie si care sunt heteroscedastice. Cuvinte cheie: metode de estimare traditionale, functii de distributie, indici parametrici, probabilitati logaritmice, modelul selectiei binare

Introducere. Literature review In articolul urmator vom aplica ideea modelelor dihotomice. In acest sens, vom aplica modelul selecţiei binare ce poate lua forma unui model cu indici liniari. Se va utiliza maximizarea probabilităţii logaritmice ca si Regresie ne-parametrică iar altă procedură de estimare se va baza pe minimalizarea. Vom analiza utilizarea modelul „tobit” unde vom presupunem ca resturile sunt repartizate normal. De asemenea vom aborda formele probabilitatii logaritmice, ne-standard daca avem un amestec de distribuţii discrete şi continue, dar poate fi si maximizată folosind o metodă recurentă uzuală pentru obţinerea MLE. Anghelache şi Anghel (2016, 2015), Anghelache (2008), Newbold, Karlson şi Thorne (2010) reprezintă lucrări de referinţă pentru studii statistice teoretice şi practice, Dodge (2006) prezintă un dicţionar de noţiuni statistice. Müller (2007) teoretizează asupra estimării varianţei pe termen lung. Newey şi Powell (2003) se concentrează pe estimarea în cazul modelelor nonparametrice. Anghelache şi Marinescu (2010) abordează estimarea momentului. Anghelache, Marinescu şi Manole (2009) se preocupă de estimarea modelelor de regresie. Arcidiacono şi Miller (2011) analizează probabilitatea estimărilor pentru anumite modele. Lucrarea lui Bosq (2012) vizează estimarea parametrilor pentru procese stochastice. Campbell şi Thompson (2008) dezvoltă asupra predicţiilor pentru venituri din acţiuni.


Metodologie și date În practica econometrică pot fi folosite diverse metode de estimare. În primul rând, studiem estimările ne-parametrice ale modelelor reprezentate de modelele indicilor fără nici o presupunere a funcţiei indicilor. În al doilea rând studiem estimarea semi-parametrică presupunând unele forme ale funcţiei indicilor. În cele din urmă, discutăm estimarea probabilităţii maxime. • Estimarea neparametrică Modelele prezentate pot fi scrise ca modele de indici:

unde ψ este o funcţie din ℜ pe ℜ şi iz'λ , este o combinaţie liniară de elemente

din iz . Presupunem că ψ este diferit şi că iz , are o densitate continuă. În plus, pentru a rezolva problema neidentifi cării perechii ( λψ , ), aducem λ la forma normală setând 11 =λ . Mai mult decât atât, vom utiliza aici unele dintre rezultatele sale. De la condiţia aducerii la forma normală şi din egalitatea

pentru toate j = 1,... q, rezult c pentru toate j = 1,... q, rezultă că

pentru toate j = 1,... q, rezult

Folosind acest rezultat, estimarea este determinată de următorii paşi: - Estimaţi φ cu ajutorul nucleului estimator nϕ .

- Estimaţi jλ pe

- Regresia ne-parametrică y pe zn 'λ unde nλ este un vector din 'ˆjnλ , ce dă

O altă procedură de estimare este bazată pe minimalizarea( ) ( )( ) ]'[ 2

zzE λψϕ − respectând ψ şi λ . Este descrisă după cum urmează:

- Găsiţi o estimare a ψ


- Estimaţi λ prin

i prin

Un estimator ˆ este ob inut prin înlocuirea cu ˆ în (11.21). - Un estimator nψ este obţinut prin înlocuirea λ cu nλ în (11.21). Poate fi arătat ca aceste estimări ale λ sunt î n concordanţă cu rata n şi normale asimptotic şi că acest test poate fi implementat. Astfel,

pentru a testa ipoteza nulă 00 : rRH =λ , relaţia Wald

X urmează asimptotic 2X , unde nλ şi sunt, respectiv, estimatori consecvenţi ai λ şi ai matricei covariantelor asimptotice λ∑ .

• Estimarea semi-parametrică cu probabilitate maximă În unele cazuri, cum ar fi modelele de selecţie binară, modelul indicilor

este astfel încât funcţia ψ are proprietatea unei funcţii de distribuţie. Când ψ sunt cunoscute, ar trebui folosite metode de estimare tradiţională, precum

probabilitatea maximă. În mod contrar, când ψ este necunoscută, ne întoarcem la metodele neparametrice specifi ce ce exploatează proprietatea conform căreia ψ este o funcţie de distribuţie. Aplicăm aceasta idee modelelor dihotomice din exemplul următor: • Ne întoarcem la modelul selecţiei binare (11.2) ce ia forma unui model cu indici liniari

unde ψ are toate proprietăţile unei funcţii de distribuţie. Dacă ψ ar fi cunoscută, λ poate fi estimat prin maximizarea probabilităţii logaritmice: estimat prin maximizarea probabilit ii logaritmice:

De vreme ce este necunoscută, înlocuim ψ printr-un estimator ne-parametric printr-un estimator ne-parametric ni

ˆ


cu

unde

şi B este o mulţime compactă a tuturor variantelor λ s. Prin urmare, maximizăm

Ce conţine estimatorul nλ din λ . Poate fi arătat că acest estimator este consistent şi asimptotic normal.

• Estimarea probabilităţii maxime Modele cu variabile discrete şi modele parţial observate sunt estimate de obicei prin metoda probabilităţii maxime. Ne întoarcem la unele modele prezentate în prima secţiune a acestui capitol şi folosim prezentarea lor tradiţională, adică, nu sub forma unui model de indici ne-parametrici. Consideraţi reprezentarea tradiţională a unui model dihotomic, unde se presupune că vari abila iy ia două valori ( iy = 0 sau 1) astfel încât

Prin urmare

Consideraţi modelul „tobit” defi nit de (11.6) şi (11.7) şi presupunem ca resturile sunt repartizate normal. Probabilitatea logaritmică este

(11.24)

unde 1n este un număr pozitiv iy . Probabilitatea logaritmică are o formă


ne-standard deoarece avem un amestec de distribuţii discrete şi continue, dar poate fi maximizată folosind o metodă recurentă uzuală pentru obţinerea MLE. De obicei, o

versiune neparametrizată a (11.24) este studiată cu σλ

γ = şi σ

δ1

= adică,

Întoarceţi-vă la modelul de dezechilibru reprezentat de ecuaţia (11.16). Considerăm de exemplu cazul în care variaţia de preţ este defi nită de

Două cazuri sunt posibile. Dacă D

t

S

t yy > ,atunci 0* <∆ tz din (11.15), şi ( )S

ttt yyz −=∆ ∆2* λ (întrucât S

tt yy = ). În acest caz, asumând normalitatea resturilor D

tu şi S

tu în (11.13), putem scrie

şi

Similar, în cazul în care D

t

S

t yy ≤ , avem:

şi

Indicat de 1S mulţimea de 1n observaţii astfel încât 0* <∆ tz , şi prin S2 mulţimea de n2 alte observaţii ( nnn =+ 21 ). Probabilitatea logaritmică este:

21

Modelele de selectare a e antioanelor pleac de la ecua

Modelele de selectare a eşantioanelor pleacă de la ecuaţiile (11.17), (11.18), si (11.19):


cu

şi

Mai mult decât atât, presupunem că:

Funcţia probabilităţii este dată de:Func ia probabilit ii este dat de:

De vreme ce perechea ( )( )11 ,σλ nu este identifi cată, facem schimbarea

parametrilor:

şi Prin urmare

Probabilitatea poate fi maximizată prin metodele obişnuite. Dar observăm că este de asemenea posibilă folosirea unei proceduri de estimare în două etape: - Considerăm modelul „probit” asociat cu modelul precedent

atunci

Prin urmare, este posibil s estimam c prin c .


Prin urmare, este posibil să estimam 1c prin nc1ˆ . - Acum considerăm iy pozitiv:

i

Prin urmare:Prin urmare:

Fie:

Regresia observaţiei pozitive a iy pe )0(

iz şi inδ duce la estimatorul asimptotic imparţial al )0(

iλ şi i 0 , dar ace, dar aceştia nu sunt efi cienţi.

Într-adevăr, poate fi arătat că erorile din regresie sunt heteroscedastice. În fi nal, pentru estimarea 0σ , considerăm resturile estimate ale fostei regresii

Întrucât:

Putem estima 2

0σ prin:


unde 1n este numărul iy diferit de zero. Astfel vom obţine estimatori consistenţi şi asimptotici normali.

Concluzii: In acesta lucrare s-au analizat metodele de estimare tradiţională, precum probabilitatea maximă, utila atunci cand este cunoscuta dar s-a observat ca in mod contrar, când nu este cunoscută, a putut fi utilizata cu succes metoda neparametrica specifi ca ce exploatează proprietatea conform căreia este necesara implicarea unei funcţii de distribuţie. S-a validat utilizarea metodelor dihotomice aplicata spetei de fata si s-a verifi cat aplicarea modelului selecţiei binare ce poate lua forma unui model cu indici liniari. S-a utilizat maximizarea probabilităţii logaritmice ca si regresie ne-parametrică iar altă procedură de estimare se va baza pe minimalizarea. De asemenea, am vazut cum putem utiliza modelul „tobit” unde am presuspus ca resturile sunt repartizate normal. De asemenea s-au abordat formele probabilitatii logaritmice, ne-standard daca avem un amestec de distribuţii discrete şi continue, dar poate fi si maximizată folosind o metodă recurentă uzuală pentru obţinerea MLE. Modele cu variabile discrete şi modelele parţial observate au fost estimate de regula prin metoda probabilităţii maxime.

Bibliografi e

1. Anghelache, C., Anghel, M.G. (2016). Bazele statisticii economice. Concepte teoretice şi studii de caz, Editura Economică, Bucureşti

2. Anghelache, C., Anghel, M.G. (2015). Statistică. Teorie, concepte, indicatori şi studii ce caz, Editura Artifex, Bucureşti

3. Anghelache, C., Marinescu, R.T. (2010). Estimation of the Moment Through the Perturbation Parameters, Metalurgia International, nr. 4/2010, pp. 131-133

4. Anghelache, C., Marinescu, R.T., Manole M. (2009). Estimarea şi utilizarea funcţiei de regresie prin nucleu, Supliment al Revistei Române de Statistică, nr. 12/2009, pp. 103-106

5. Anghelache, C. (2008). Tratat de statistică teoretică şi economică, Editura Economică, Bucureşti

6. Arcidiacono, P., Miller, R.A. (2011). Conditional Choice Probability Estimation of Dynamic Discrete Choice Models with Unobserved Heterogeneity, Econometrica 79 (November 2011), pp.1823–1867

7. Bosq, D. (2012). Nonparametric Statistics for Stochastic Processes: Estimation and Prediction, Springer Science & Business Media

8. Campbell, J.Y., Thompson, S.B. (2008). Predicting excess stock returns out of sample: Can anything beat the historical average?, Review of Financial Studies 21 (4), pp. 1509–1531

9. Dodge, Y. (editor) (2006). The Oxford dictionary of statistical terms, Oxford University Press 10. Müller, U.K. (2007). A Theory of Robust Long-Run Variance Estimation, Journal of

Econometrics, 141, pp. 1331—1352. 11. Newbold, P., Karlson, L.W., Thorne, B. (2010). Statistics for Business and Economics, 7th

ed., Pearson Global Edition, Columbia, U.S 12. Newey, W., Powell, J. (2003). Instrumental variable estimation of nonparametric models,

Econometrica, pp. 1565–1578


Noţiuni teoretice generale privind regresia univariată

Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHEAcademia de Studii Economice din București/Universitatea „Artifex„ din BucureștiProf. univ. dr. Ion PARTACHIAcademia de Studii Economice a Moldovei, ChisinauConf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHELUniversitatea „Artifex„ din BucureștiDrd. Gyorgy BODODrd. Radu STOIANAcademia de Studii Economice din București

Abstract În acest articol, autorii au pornit de la faptul că, în general, noţiunile de probabilitate condiţională şi probabilitate condiţională liniară, în termeni de proiecţie ortogonală, sunt comune mulţimii funcţiilor liniare. Pe acest fond, s-a efectuat o prezentare a principalelor condiţionări pe care le presupune regresia univariată. Astfel, sunt prezentate şi demonstrate condiţiile de liniaritate, necoliniaritate şi cea a normalităţii condiţionale. Totodată, se evidenţiază condiţionarea de homoscedasticitate. În continuare, în prezentarea condiţionărilor de liniaritate şi homoscedasticitate, se pleacă de la evidenţierea conceptului de eroare care trebuie considerată în cazul regresiei univariată. În continuare, se subliniază că estimarea se efectuează prin metoda celor celor mai mici pătrate care se reduce la estimarea parametrului beta. Un alt element avut în vedere şi clarifi cat se referă la înlocuirea probabilităţii prin distribuţia probabilităţii de eşantionare, care se supune criteriului de minimizare. În fi nal, se evidenţiază faptul că estimatorul celor mai mici pătrate ordinare

, al lui β are o variaţie minimă în familia tuturor estimatorilor liniari imparţiali ai lui β’. Cuvinte cheie: probabilitate condiţională, funcţie integrabilă, variabilă exogenă, regresie univariată, proiecţie ortogonală

Introducere În general, sunt comune noţiunile de probabilitate condiţională şi probabilitatea condiţională liniară – sau regresie liniară – în termini de proiecţii ortogonale în sensul normei L2, pe mulţimea funcţiilor integrabile ale unui vector oarecare z, indicat de L2(z), şi pe mulţimea funcţiilor liniare ale lui z, indicată de L2(z). Vom aplica conceptul de regresie şi regresie liniară modelelor specifi ce, pentru a studia probleme de estimare şi testare. Vom aminti câteva noţiuni generale ale regresiei lineare. Să considerăm

un model statistic { }θn

nn PXM ,,Θ= unde nmnX ℜ⊂ este domeniul eşantion

de dimensiunea Θ,n este domeniul parametru, şi θnP este familia distribuţiilor

de eşantionare. Fie nXx ∈ un şir fi nit niix ,...,1)( = cu )',( iii zyx = unde

1,, −=ℜ∈ℜ∈ mqzy qii . Considerăm doar cazul în care dimensiunea p a lui


iy , este egală cu unu. Observaţiile nxx ,...,1 sunt independente în sensul distribuţiei θ

nP pentru toate θ şi distribuite în funcţie de aceeaşi distribuţie a probabilităţii n

n QPQ ⊗= ][: θθθ . Mai mult chiar, presupunem că pentru toate iyn,,...,1 şi ijz pentru j=1,…, q sunt variabile aleatorii pătratice integrabile, de ex. aparţin lui L2(z). Prezentarea modelul regresiei în termeni de probabilităţi, este, în cazul liniar, identic cu cel al lui Spanos (1986), care îl denumeşte model de regresie liniară în contrast cu modelul liniar al lui Gauss, defi nit de ecuaţia obişnuită uXy += β . Pentru cel din urmă, variabilele exogene par hotărâtoare. Într-adevăr, modelul regresiei liniare este bazat pe argumente generale probabilistice şi modelul liniar gaussian este doar un caz particular. În această prezentare, mai degrabă generală a modelului regresiei, putem adânci studiul în lucrările aceluiaşi autor.

Literature review În ceea ce priveşte modelul regresiei liniare, o dovadă mai riguroasă a echivalenţei OLS şi metoda momentelor pot fi găsite în Gouriéroux şi Mon-Fort (1996a). Modelul restricţionat de regresie a fost studiat de numeroşi autori, în special Gouriéroux şi Monfort (1996a, Volumul 2), Greene (1990), Spanos (1986), Judge, Griffi ths, Hill, Lutkepohl, şi Lee (1985), şi Judge, Hill, Griffi ths, Lutkepohl, şi Lee (1988). Pentru a arăta că

*ˆnβ este BLUE, pot fi consultaţi în special Judge, Hill,

Griffi ths, Lutkepohl, şi Lee (1988). Pentru o estimare, puteţi consulta Spanos (1986), Greene (1990), şi Judge Hill, Griffi ths, Lutkepohl, şi Lee (1988). Principalele aspecte pentru modelul logaritmic liniar se regăsesc în lucrarea lui Greene (1990). Pentru a demonstra convergenţa lui 2ˆ

nσ la 2σ , se poate consulta Monfort (1982). În analiza

unei comparaţii a procedurilor de test în Wald, Rao, şi LR pentru cazul în care ipoteza nulă poate fi exprimată în forma rR =β , se poate adânci studiul autorilor Judge, Griffi ths, Hill. Lutkepohl, şi Lee (1985) şi Spanos (1986). În cazul regresiei parametrice neliniare, indicăm spre studiu suplimentar Bierens (1994), Gouriéroux şi Monfort (1996a, Volumul I), Greene (1990, Capitolul 11), Spanos (1986); iar pentru testul restricţiilor liniare - Bierens (1994). Partea privitoare la modele specifi cate eronat poate fi adâncită prin studiul lucrărilor lui White (1980), Florens, Ivaldi şi Larribeau (1996), Gallant şi White (1988), şi White (1994).

Metodologie și date Suntem interesaţi de probabilitatea condiţională de forma

Pentru toate i, unde β este o funcţie a θ care presupunem că este fi nită. Considerăm problema estimării acestui vector de parametru β, presupunând că g este cunoscut. Defi nind vectorul aleatoriu u în domeniul pℜ şi )',...,( 1 nuuu = pentru toate i, obţinem:

(1)

Proprietăţile care vor duce la următorul model:


(2)

Alegerea lui g , sau mai general alegerea domeniului de condiţionare sau proiectare determină tipul de model luat în considerare. În acest mod, dacă domeniul este restricţionat la mulţimea L*2(z). În domeniul funcţiilor liniare ale lui z, obţinem:

Regresia liniară În primul rând, luăm în considerare presupunerile care ne permit să specifi căm ceea ce denumim model de regresie liniară. Să ne amintim că ℜ∈iy şi )',...,( iqii zzz = pentru toate i=1,…, n cu proprietatea că 1=iz , la care vom reveni ulterior. Mai întâi vom presupune condiţia de liniaritate • Pentru toate i=1, . . . , n, avem:

, cu

, cu

)',...,( 1 qβββ = , în plus )'( ii zzEθ este inversabil.

Putem să deducem din această presupunere forma generală a ecuaţiei regresiei liniare, folosind expresia pentru termenul oarecare iu rezultând din relaţia (1), astfel:

Definim vectorii n x 1 - y i u de c tre )'(yy Defi nim vectorii n x 1 - y şi u de către )',...,( 1 nyyy = şi )',...,( 1 nuuu =şi matricea Z n x q prin funcţia:

Forma de matrice a ecuaţiei regresiei este uZy += β . Prin construcţie, termenul iu posedă o serie de proprietăţi. Pentru toate i=1,…,n, obţinem:

.

Precizăm că independenţa xi, implică faptul că )|()|( ZuEzuE iii

θθ = şi astfel

Apoi, vom deduce:

(3)

Această a doua proprietate reprezintă ortogonalitatea condiţională între

iu şi iz . De asemenea, aceste proprietăţi rămân valabile în termini de probabilităţi marginale, adică:

asemenea, aceste propriet i r mân valabile în termini de probabilit

i

pentru i=1,…,n, care constituie ecua ia fundamentalpentru i=1,…,n, care constituie ecuaţia fundamentală a estimării.


• Următoarea condiţionare de identifi cate este presupunerea de ne-coliniaritate, adică:

Aceasta poate fi scrisă în următoarele moduri echivalente

0)'det(,)'( ≠= ZZqZZRank sau Z’Z inversabil. Aceasta este presupunerea echivalentă în termeni de eşantion al presupunerii distribuţionale că matricea variaţie

)'( ii zzEθ este inversabilă, ceea ce nu depinde de i.

O altă condiţionare este cea de homoscedasticitate, respectiv:O alt condi ionare este cea de homoscedasticitate, respectiv:

Putem să inferăm imediat că 2)|( σθ =ii zyVar , pentru toate i=1,…, n. Mai mult, pentru toate i şi j cu i≠ j, obţinem:

De vreme ce y i y sunt independente condi ional pe De vreme ce iy şi jy sunt independente condiţional pe Z, deducem:

Aceast proprietate a termenului erorii poate fi scris Această proprietate a termenului erorii poate fi scrisă şi sub forma relaţiilor:

Sau

Ultima condiţionare este cea a normalităţii condiţionale, când ii zy | este distribuită normal pentru toate i = 1,..., n. Condiţionările l, 3, şi 4 pot fi rezumate prin:

Pentru toate i = 1,... ,n, ceea ce implică faptul că faptul c mai precis

Această ultimă proprietate (condiţionare) rezumă principiile de bază ale modelelor de regresie liniară într-un număr mare de manuale de econometrie care specifi că modelul în acest mod, începând cu termenul eroare şi derivând din el tocmai presupunerile de ortogonalitate, liniaritate şi homoscedasticitate. În cazul de faţă, condiţionările sunt specifi cate. Estimarea prin cele mai mici pătrate ordinare se reduce la estimarea vectorului parametru β. Vom folosi aici rezultatele Capitolului anterior despre noţiunea de cea


mai bună aproximare în sensul normei L2. Estimatorul pe care îl obţinem prin această metodă este estimatorul Celor mai mici pătrate ordinare (OLS) al lui β. Estimatorul lui β este obţinut ca soluţie a problemei minimizării următoarei funcţii faţă de λ , adică:

De aici ob De aici obţinem următorul sistem simplu de ecuaţii, respectiv

simplu de ecua ii, respectiv

Ecua ia (4) îl define te pe

(5)

Ecuaţia (4) îl defi neşte pe β ca soluţie la o problemă de minimizare, de forma:

Primele condiţii de ordine (5) formează o ecuaţie simplă a momentului fi xând

Înlocuirea probabilităţii în ceea ce priveşte distribuţia probabilităţii de eşantionare cu cea calculată folosind distribuţia empirică, o transformă în minimizarea:

cea calculat folosind distribu ia empiric , o transform

(6)

faţă de qλλ ,...,1 , sau în termeni de matrice la minimizarea:

de ),...,( . faţă de ),...,( 1 qλλλ = .

Primele condiţii ale ordinii problemei minimizării sunt:

Primele condi ii ale ordinii problemei minimiz

Aceasta poate fi rescris ca:

(7) Aceasta poate fi rescrisă ca:

sau sau

sau

Aceast ultim rela ie ne permite s

Această ultimă relaţie ne permite să obţinem expresia pentru estimatorului momentului nβ , denumit aici şi estimatorul celor mai mici pătrare ordinare ale β , adică:

( 8 ) Urmând logica notaţiei, acest estimator ar trebui să fi e notat cu nλ . Vom folosi notaţia nβ pentru a ne rămâne în sistemul de demonstraţie asumat. A doua condiţie de ordine este satisfăcută pentru:


A doua condi ie de ordine este satisf

care este o matrice pozitivă semi-defi nită, astfel nβ , este un minim. Considerând, pentru toate i = 1,...,n,

şi

putem s definim vectorii putem să defi nim vectorii y şi u , ambii de dimensiunea n x 1, prin:

şi

Sub condiţionările 1-3, când 2σ este necunoscut, pot fi estimate prin:

Sub condi ion rile 1-3, când

i (9) şi (9)

Totu i, vom prefera un estimator diferit, care r

Totuşi, vom prefera un estimator diferit, care rămâne imparţial, adică:

Totu i, vom prefera un estimator diferit, care r

~

(10)

2~nσ poate fi scris şi sub forma:

este egal cu:

~ ~

unde 2ˆ

nσ este egal cu:n

~

iar

')'(1 1ZZZZM Z

Vom considera că densitatea condiţională a lui iy este de forma:

Vom considera c densitatea condi ional a lui este de forma:

Problema de maximizare în acest caz este:

~




MLE a lui β şi σ2, pe care o exprimăm prin nβ

~, şi 2~

nσ satisface egalitatea:

unde nl este exprimarea probabilităţii dată de

Estimatorii sunt apoi derivaţi, adică

şi

Această este echivalentă cu

(11)

şi

(12) în condiţiile relaţiei (11).Din relaţia (12) putem deriva expresia pentru 2~

nσ şi vom obţine:

Propriet ile e antioanelor mici vor fi eviden

~ ~

~

(13) Proprietăţile eşantioanelor mici vor fi evidenţiate pornind de la eşantionul

fi nit al lui nβ . nβ poate fi scris în forma Ay, cu A = (Z’Z)-1Z’, şi astfel este liniar în y. Mai mult,

n

~ ~

~

Aşa încât,

a încât,

a

~ ~

aşadar nβ este un estimator imparţial al lui β. Variaţia condiţională este dată de relaţia:

este dat de rela ia:

Astfel, se ajunge teorema

~ ~

~

Astfel, se ajunge teorema Gauss-Markov, care prevede: „Estimatorul celor mai mici pătrate ordinare nβ al lui β are o variaţie minimă în familia tuturor estimatorilor liniari imparţiali ai lui β”.


Pentru a demonstra aceasta, vom considera un estimator liniar diferit al lui β, notat cu

nβ~ , de forma

Pentru a demonstra aceasta, vom consid~

, de forma Cyn

~, unde , unde C este o matrice q x n , de forma:

n

În ecua ia de mai sus, D În ecuaţia de mai sus, D are dimensiunea q x n. Să presupunem că acest nou

estimator este imparţial, ceea ce presupune:

~

Aceasta înseamnă că DZ = 0 şi în consecinţă:

Aceasta înseamn c DZ = 0 i în consecin

~ Calculând variaţia lui

nβ~

, utilizând constrângerea DZ = 0 şi faptul că

nIZuVar 2)|( σθ = , obţinem:n

Deoarece D'D este o matrice pozitiv semi-definit Deoarece D’D este o matrice pozitivă semi-defi nită, rezultă că într-un

eşantion fi nit, nβ , este cel mai bun estimator liniar imparţial (BLUE) al lui β.

Dacă vom considera proprietăţile lui 2

ˆnσ , pentru a demonstra că este un

estimator, pornim de la relaţia:

., unde , unde 0=ZM Z , obţinem:

Din calculul acestei probabilit

Din calculul acestei probabilităţi condiţionale rezultă:

şi de aici deducem:

Dacă acesta este un scalar, atunci tr (a) = a; dacă A şi B sunt două matrice de dimensiuni apropiate, şi în consecinţă tr(AB) = tr(BA); De asemenea, rezultă că:

şi de aici deducem că:


Se poate arăta de asemenea că

Se poate ar ta de asemenea c

Vom considera că estimatorul maxim al probabilităţii este imparţial.

Concluzii Prezentul articol evidenţiază principalele noţiuni teoretice generale cu privire la regresia univariată. În context, se prezintă condiţionările de care trebuie să se ţină seama în construcţia şi utilizarea regresiei univariată în analizele economice practice. În această analiză se efectuează prezentarea modelului de regresie în termeni de probabilităţi care, în conformitate cu teoriile exprimate de o serie de econometrişti (de exemplu, Spanos), este un model de regresie liniară defi nit prin ecuaţia matematică Y = Xβ + ε. În acest model, variabila exogenă considerată devine hotărâtoare. Estimarea parametrului β într-o astfel de funcţie se realizează prin metoda celor mai mici pătrate ordinare. Estimatorul pe care îl obţinem prin această metodă este, în fapt, estimatorul celor mai mici pătrate ordinare (OLS) al lui β. n prezentarea realizată, considerăm că estimatorul maxim de probabilitate este imparţial. Deşi regresia univariată este mai rar utilizată în analizele social-economice, aceasta este recomandabil să fi e folosită atunci când, de fapt, regresia este de o formă neliniară.

Bibliografi e

1. Andrei, T., Bourbonais, R. (2008). Econometrie, Editura Economică, București 2. Ang, A. and G. Bekaert (2007). Stock return predictability: Is it there?, Review of Financial

studies 20 (3), pp. 651–707 3. Anghelache, C. (2016). Econometrie teoretică – Ediţia a II-a revizuită, Editura Artifex,

Bucureşti 4. Anghelache, C., Manole Alexandru (2016). Utilizarea modelului de regresie în analiza

corelaţiei dintre situaţia monetară şi balanţa de plăţi / The use of regression model in analysing the correlation between the monetary situation and the balance of payments, Romanian Statistical Review, Supplement, no.7, pg. 24-29 / 30-42

5. Anghelache, C., Sacală, C. (2016). Multiple linear regression used to analyse the corelation between GDP and some variables, Romanian Statistical Review, Supplement, no.9, pp. 94-99

6. Anghelache, C., Anghel, M.G. (2014). Using the regression model in the analysis of fi nancial instruments portfolios, Procedia Economics and Finance, pp. 324-329, Volume 10/2014

7. Anghelache, C. (2011). Elemente de econometrie aplicată, Editura Artifex, București 8. Bosq, D. (2012). Nonparametric Statistics for Stochastic Processes: Estimation and

Prediction, Springer Science & Business Media 9. Ghysels, E. (2001). The Econometric Analysis of Seasonal Time Series, Cambridge University

Press 10. Lohr, S.L. (2007). Comment: Struggles with Survey Weighting and Regression Modeling,

Statistical Science, Vol. 22, No. 2, pp.175–178 11. Newey, W., Powell, J. (2003). Instrumental variable estimation of nonparametric models,

Econometrica, pp. 1565–1578 12. Pecican, E.Ș. (2009). Econometria pentru... economiști. Econometrie - teorie și aplicații,

ediția a treia, Editura Economică, București 13. Pesavento, E., Rossi, B. (2006). Small–sample Confi dence Interevals for Multivariate

Impulse Response Functions at Long Horizons, Journal of Applied Econometrics 21(8), pp. 1135–1155


Principalele aspecte privind ipotezele şi estimatorii în regresia univariată

Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHEAcademia de Studii Economice din București/Universitatea „Artifex„ din BucureștiConf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHELUniversitatea „Artifex„ din București Conf. univ. dr. Aurel DIACONU PhdUniversitatea „Artifex„ din București Drd. Georgiana NIȚĂAcademia de Studii Economice din BucureștiDrd. Alexandru BADIUAcademia de Studii Economice din București

Abstract Utilizând conceptul de regresie şi regresie liniară a modelelor specifi ce, se pot studia probleme de estimare şi testare. Mentionam unele noţiuni generale ale regresiei lineare. Luam in considerare un model statistic unde este domeniul eşantion de dimensiunea este domeniul parametru, şi este familia distribuţiilor de eşantionare.Utilizand teoria lui Frisch şi Waugh care în 1933 au arătat că regresia cu o variabilă ne-orientată este aceeaşi ca şi în cazul unei variabile adiţionale în regresia de bază, se va incerca estimarea unei parti a vectorului β. In acest sens, putem efectua demonstratia luand in considerare modelul regresiei. De asemenea, pentru analiza predicţiei putem sa considerăm modelul liniar iniţial. Cuvinte cheie: funcţie integrabilă, probabilitate condiţională, proiecţie ortogonală, variabilă exogenă, regresie univariată

Introducere In acest articol se va urmari prezicerea variabilei endogene dincolo de perioada de observaţie. Notíunile de probabilitate condiţională şi probabilitate condiţională liniară – sau regresie liniară sunt comune în termeni de proiecţii ortogonale în sensul normei L2, pe mulţimea funcţiilor integrabile ale unui vector oarecare z, indicat de L2(z), şi pe mulţimea funcţiilor liniare ale lui z, indicată de L2(z). Prezentarea modelul regresiei în termeni de probabilităţi, este, în cazul liniar, identic cu cel al lui Spanos (1986), care îl denumeşte model de regresie liniară în contrast cu modelul liniar al lui Gauss, defi nit de ecuaţia obişnuită. Pentru cel din urmă, variabilele exogene par hotărâtoare. Într-adevăr, modelul regresiei liniare este bazat pe argumente generale probabilistice şi modelul liniar gaussian este doar un caz particular. În această prezentare, mai degrabă generală a modelului regresiei, putem adânci studiul în lucrările aceluiaşi autor.

Literature review Principalele aspecte pentru modelul logaritmic liniar se regăsesc în lucrarea lui Greene (1990). Pentru a demonstra convergenţa lui la , se poate consulta Monfort (1982). În analiza unei comparaţii a procedurilor de test în Wald, Rao, şi LR pentru cazul în care ipoteza nulă poate fi exprimată în forma , se poate adânci studiul autorilor Judge, Griffi ths, Hill. Lutkepohl, şi Lee (1985) şi Spanos (1986).


În cazul regresiei parametrice neliniare, indicăm spre studiu suplimentar Bierens (1994), Gouriéroux şi Monfort (1996a, Volumul I), Greene (1990, Capitolul 11), Spanos (1986); iar pentru testul restricţiilor liniare - Bierens (1994). Partea privitoare la modele specifi cate eronat poate fi adâncită prin studiul lucrărilor lui White (1980), Florens, Ivaldi şi Larribeau (1996), Gallant şi White (1988), şi White (1994). În ceea ce priveşte modelul regresiei liniare, o dovadă mai riguroasă a echivalenţei OLS şi metoda momentelor pot fi găsite în Gouriéroux şi Mon-Fort (1996a). Modelul restricţionat de regresie a fost studiat de numeroşi autori, în special Gouriéroux şi Monfort (1996a, Volumul 2), Greene (1990), Spanos (1986), Judge, Griffi ths, Hill, Lutkepohl, şi Lee (1985), şi Judge, Hill, Griffi ths, Lutkepohl, şi Lee (1988). Pentru a arăta că este BLUE, pot fi consultaţi în special Judge, Hill, Griffi ths, Lutkepohl, şi Lee (1988). Pentru o estimare, puteţi consulta Spanos (1986), Greene (1990), şi Judge Hill, Griffi ths, Lutkepohl, şi Lee (1988).

Metodologie și date Vom încerca să estimăm o parte a vectorului β. Pornim de la teoria lui Frisch şi Waugh care în 1933 au arătat că regresia cu o variabilă ne-orientată este aceeaşi ca şi în cazul unei variabile adiţionale în regresia de bază. Pentru a demonstra aceasta, vom considera modelul regresiei, dat de relaţia:

unde Z = [Z(1), Z(2)]şi

=

)2(

)1(

β

ββ sunt considerate într-un mod asemănător.

Estimatorul lui β(2) se deduce la fel, nβ , pentru β, adică:

Utilizând formula inversă a matricelor rezultă:

Utilizând formula invers a matricelor rezult :

cu1)1()'1()1(

1 )( −−= ZZZIM . 1M este matricea proiecţiei pe hiperplanul care este ortogonal pe cel inclus în coloanele lui Z(1). Un mod diferit de a obţine

)2(ˆnβ , constă în aplicarea unei proceduri în trei etape: în prima etapă, îl regresăm pe

y pe Z(1) pentru a obţine yM1 ; în a doua fază regresăm fi ecare coloană a lui Z(2) pe

Z(l) pentru a obţine matricea Z(1) ale cărei coloane sunt rămase de la fi ecare regresie; ultima fază constă în a regăsi yM1 pe 1M Z(2) care corespunde modelului:

corespunde modelului:

Estimatorul OLS a lui )*2(

Estimatorul OLS a lui )*2(β este dat de:


1M este o matrice idempotentă. Distribuţia eşantionului fi nit în condiţii de normalitate se bazează pe cele patru condiţionări care conduc la relaţia:

condi ion ri care conduc la rela

(1)

Din moment ce nβ , este liniar pe, aceasta înseamnă că pentru toate i=1,…,q, obţinem:

(unde ijZZ 1)'( − este elementul din rândul i şi coloana j a lui (Z’Z)-1 ) şi în fi nal ajungem la:

(2)

În continuare, putem deriva egalitatea din expresia pentru 2ˆnσ obţinând:

(3)

Această mărime este o formă pătratică a unui vector σu

, care urmează o

distribuţie normală standard şi este distribuit în conformitate cu un 2χ având (Mz) =

tr(Mz)= n - q grade de libertate. Totodată, vectorul este independent de (2ˆ

nσ ). Pentru a demonstra aceasta, vom pleca de la relaţia:

(4)

Ştim că o condiţie sufi cientă pentru independenţa dintre o transformare liniară Ax şi o formă pătratică x’Bx unde x este N (0, 1) este ca AB = 0. În consecinţă, este sufi cient să arătăm că

t m c

din moment ce din moment ce Z’My = 0.

În plus, cunoaştem faptul că dacă x este distribuit N (0, 1) şi r urmează distribuţia m

2χ şi este independent de r, atunci raportul mzx // urmează o distribuţie T-Student cu m grade de libertate. Astfel, variabila nτ , defi nită ca raport între expresiile independente menţionate în relaţiile (2) şi (3), rezultă din relaţia:

Variabila urmează o distribuţie-t cu n - q grade de libertate (notată cu qnt − ). • Aceste aspecte sunt rezumate în faptul că „În cadrul condiţionărilor 1-4, estimatorii OLS ai unităţii β 2σ au proprietăţile:


toate condiţionate independent pe Z.

(iv)

(iv)

• Să luăm în considerare un exemplu simplu al modelului regresiei cu

; ; pentru i=1,…,n. Pentru pentru i=1,…,n. Pentru testarea

ipotezei nule 0221 : ββ =H împotriva ipotezei alternative 0

221 : ββ ≠H , unde 02β este

fi xat, alegerea evidentă fi ind:

evident fiind:

În acest context vom avea:

În cadrul H , , distribuit în confor

În cadrul nH τ,0 , distribuit în conformitate cu distribuţia-t cu n — 2 grade de libertate, procedura de test a mărimii constă în respingerea lui 0H dacă şi numai dacă

Ipoteza care este testată foarte des în aplicaţii empirice este ipoteză că un parametru este zero, de exemplu 0: 20 =βH . În acest caz, folosim raportul

, denumit raportul-t sau statistica-t.Uneori, avem informa

denumit raportul-t sau statistica-t.

Uneori, avem informaţii anterioare despre model înainte să observăm eşantionul. Să presupunem că această informaţie poate fi exprimată ca restricţii liniare de forma ii liniare de forma ,

unde atât i sunt , unde r este un vector J x 1 şi ℜ este o matrice J x q de rangul J <

q şi unde atât r şi ℜ sunt cunoscute. Estimarea OLS constă în soluţionarea egalităţii:

, (5)

în care k este restricţia Rλ - r = 0. Lagrangian-ul este dat de relaţia


. În aceast. În această relaţie μ este vectorul J x 1 a multiplicatorilor lui Lagrange. Soluţia sistemului de ecuaţii dată de condiţiile de prim ordin duce la estimatorul OLS restricţionat al lui β, pe care îl notăm cu *ˆ

nβ

ˆ

(6)

Ştiind că estimatorul OLS nβ , al lui β satisface yZZZ n 'ˆ' =β , şi înlocuim Z’y cu Z’Z

nβ , în prima ecuaţie a sistemului de mai sus, obţinem:

(7)

Înmulţind această ultimă egalitate cu R rezultă:

astfel încât:

Apoi, înlocuind aceast expresie pentru

Apoi, înlocuind această expresie pentru μ în ultima egalitate obţinem expresia pentru *ˆ

nβ :

,

(8) în care, dacă

nβ satisface restricţia Rβ = 0, atunci nn ββ ˆˆ * = .

Un exemplu al unui model cu o restricţie liniară este cel al funcţiei Cobb Douglas cu condiţionarea reducerii la o rezolvare prin logaritmare:

cu 132 =+ ββ sau rR =β cu R =(0,1,1) şi r=0.

Menţionăm că, în cazurile simple cum ar fi acesta, este mai convenabil să îl transformăm într-un model de regresie fără constrângeri. Stabilind că 23 1 ββ −= , obţinem din nou modelul nerestricţionat:

Cunoscând momentele lui

nβ , putem să le derivăm pe cele ale lui *ˆnβ .

Mai întâi de toate *ˆnβ este un estimator imparţial al lui β. Într-adevăr, din formula (8)

rezultă:

Mai mult, din (21) putem s deducem o expresie diferit

Mai mult, din (21) putem să deducem o expresie diferită pentru *ˆ

nβ , respectiv:

cu condi ia:


cu condiţia:

cu condi ia: Din această relaţie obţinem:

Sub condi ia de normalitate, din moment ce Sub condiţia de normalitate, din moment ce nβ este distribuit normal, atunci

şi *ˆnβ este distribuit normal, de exemplu,

Să presupunem că înainte de estimarea modelului restricţionat, vrem să testăm:

i r cunoscute. Sunt posibile dou situa ii: cu R şi r cunoscute. Sunt posibile două situaţii:

- dacă J=1 (există doar o singură combinaţie liniară), atunci

în H deoarece:

(9)

în 0H deoarece:

Ipoteza nulă este respinsă dacă valoarea acestui test este mai mare decât o valoare critică corespunzătoare nivelului de semnifi caţie dat. - dacă J ≥ 2, atunci ştim că estimatorul OLS

nβ satisface relaţia:

Din aceasta deducem că

sau

şi în fi nal rezultă:

(10) deci X2, distribuit unde m este dimensiunea lui A, având în vedere şi relaţia:

(11)

Expresiile (10) şi (11) sunt independente din moment ce nβ şi n

2σ sunt independente. Raportul acestor două expresii împărţit cu respectivele lor grade de libertate continuă o distribuţie F (Fisher), după relaţia:


Concluzia este că în ipoteza nulă satisface:

Respingem ipoteza nul când aceast valoare este mai mare decât una critic

(12) Respingem ipoteza nulă când această valoare este mai mare decât una critică pentru un nivel de semnifi caţie care este preluat din tabelul distribuţiei F cu J şi n - q grade de libertate. Observaţi că pentru J = 1, această valoare este egală cu:

Observa i c pentru = 1, aceast

ceea ce este tocmai pătratul expresiei date )),1( 2

qntqnF −=− . Procedura de testare a raportului de probabilitate în cadrul condiţiei de normalitate, rezultă din formula:

Preciz m c acest raport este cel al expresiilor care rezult Precizăm că acest raport este cel al expresiilor care rezultă din (11) şi (12), şi

astfel se satisface egalitatea:

CR F=γ .

Dacă defi nim STP ca sumă totală a pătratelor, SRP ca sumă reziduală a pătratelor şi SEP ca sumă a pătratelor rezolvată din sistemul:

atunci este valabil egalitatea

R

atunci este valabilă egalitatea

Aceasta se demonstreaz

Aceasta se demonstrează uşor:

Aceasta se demonstreaz u or:

Constat m c produsul uy ˆ'ˆ este zero în conformitate cu condi

R

Constatăm că produsul uy ˆ'ˆ este zero în conformitate cu condiţia de prim ordin a reducerii (7), respectiv:

0)'ˆ(''ˆˆ''ˆˆ'ˆ =−== nnn ZyZuZuy βββ .

De aici deducem:


Putem defi ni coefi cientul determinării sau pătratul coefi cientului corelării multiple ca

R

Aceasta măsoară partea varianţei care este explicată de model şi este cuprinsă între 0 şi 1, cu condiţia că matricea Z conţine o coloană de “l”. Pentru aceasta şi pentru alte motive neenumerate aici, întotdeauna presupunem că această cerinţă este satisfăcută. Unul dintre dezavantajele lui R2 este că orice adăugare a unei valori explicative măreşte acest coefi cient. Introducând R2, ajustat, notat cu 2

AR sau 2R , care ia în considerare numărul de parametri obţinem:

Constatăm că 22 RRA ≤ . Ne propunem acum să testăm ipoteza că toţi coefi cienţii cu excepţia celui al constantei, sunt zero, de exemplu: 0...: 20 === qH ββ , împotriva ipotezei alternative că cel puţin unul dintre ei este diferit de zero. Testul notat cu FR, este

defi nit ca proporţie a SSE/(q - 1) şi SSR/(n - q), care urmăresc distribuţiile x2 cu n - 1 şi, respectiv, n — q grade de libertate. Aceşti termeni sunt independenţi deoarece

conţin termeni în nβ , şi în 2ˆnσ care sunt independenţi. Astfel,

independen i. Astfel,

)/()1(

)1/(

)/(

)1/(2

2

qnR

qR

qnSSR

qSSEFR (13) (13)

urmăreşte o distribuţie-F F(q – 1,.n - q) în cadrul 0H . Dacă FR este mare atunci ipoteza nulă este respinsă. Această expresie ar fi putut fi obţinută începând cu testul Fc. Într-adevăr,

0H poate fi scris ca rRH =β:0 cu matricea R a (q - 1) x q şi vectorul r a (q - 1) x 1 dat de

scris ca rRH :0 cu matricea R a (q - 1) x q i vectorul

Astfel, avem în cazul acesta J = q — 1. Să considerăm mai întâi vectorul *u defi nit de unde *ˆ

nβ este estimatorul modelului de regresie restricţionat. Putem scrie:

i astfel: şi astfel:

i astfel:

Ceilal i termeni dispar, din moment ce 0ˆ'uZ , i ob


Ceilalţi termeni dispar, din moment ce 0ˆ' =uZ , şi obţinem:

înlocuind )ˆˆ( *

nn ββ − cu expresia dată de (8). Conform (12), Fc poate fi scrisă sub forma:

Împărţind numărătorul şi numitorul la ∑=

−n

i

i yy1

2)( obţinem:

i 1

Mai mult, *u este restul modelului restrâns, ( *1 ii uy += β ). Estimatorul

OLS al lui 1β este yn =*1β , şi de aici rezultă:

Pentru analiza predic iei consider • Pentru analiza predicţiei considerăm modelul liniar iniţial. Problema constă

în prezicerea variabilei endogene dincolo de perioada de observaţie. Să presupunem că 1+nz , se pot observa pentru l > 1 şi

atunci atunci

cu

Variabila observabilă )1(1 ≥+ lyn poate fi dedusă din:

Eroarea este defi nită de

şi poate fi de asemenea scris ca

Precizăm că 1ˆ +ny este o estimare imparţială pentru 1+ny din moment ce

unde },{ 1

)1(+= nzZZ . Astfel, obţinem:


În plus, variaţia condiţională a lui 1ˆ +nu este

Pentru că 1ˆ +nu este o funcţie liniară a unor variabile aleatorii distribuite normal, avem:

pentru l 1. Subliniem c y este o variabil

(14)

pentru l ≥ 1. Subliniem că 1ˆ +ny este o variabilă independentă în sensul că

1ˆ +nu are cea mai mică variaţie dintre toate variabilele imparţiale.

Pentru a construi un interval de încredere pentru 1ˆ +ny , folosim relaţia 14:

, în condi

, în condiţiile:

Aceste două expresii sunt independente şi raportul lor urmăreşte o distribuţie t-student, dată de relaţia:

care poate fi folosită pentru a construi intervale de încredere. În continuare vom studia proprietăţile asimptotice ale estimatorului OLS. Cunoaştem că estimatorul nβ poate fi considerat estimator al momentului particular. Să ne amintim relaţiile:

i şi

stabilite conform legii numerelor mari. Prin urmare,

Ultimul rezultat depinde de două condiţii. Pe de-o parte, inversabilitatea

lui ∑=

n

i

ii zzn 1

'1 (or of Z’Z), care este o soluţie a identifi cării în eşantioane fi nite şi


garantează existenţa unui estimator unic pentru o mărime dată a eşantionului. Această inversabilitate presupune condiţia:

Pe de altă parte, inversabilitatea lui )'( ii zzEθ

garantează unicitatea asimptotică şi este condiţia de identifi care pentru problema considerată.

Inversabilitatea lui )'( ii zzEθ implică inversabilitatea lui ∑=

n

i

ii zzn 1

'1 pentru

n sufi cient de mare (reciproca este evident, falsă). Relaţia:

a fost abordată anterior. Pentru a arăta normalitatea asimptotică, pornim de la egalitatea:

Constat m c Constatăm că

Constat m c

şi folosind teorema limitei centrale, putem verifi ca faptul că

unde este centrat vectorul iiuz . Concluzia este că:

Vom observa că

În condiţia 0)|( =iii zzuEθ , obţinem:

Dac vom considera 2)|( zuVar pentru toate i, ob inem: Dacă vom considera 2)|( σθ =ii zuVar pentru toate i, obţinem:

(15)

Momentele teoretice )'( ii zzEθ sunt estimate sistematic de momentele

empirice ∑=

=n

i

ii nZZzzn 1

/''1 . Similar, 2σ este estimat sistematic prin n

2σ , adică:


Un estimator natural al lui 12 )]'([ −=∑ ii zzEθθ σ , notat cu n∑ , este dat

de relaţia:

din care deducem:

din care deducem:

ˆ urm re te o distribu ie normal

nβ urmăreşte o distribuţie normală cu β mediu şi variaţia 12 )'(ˆ −=∑ iin zzσθ .

Astfel, găsim aceeaşi distribuţie ca şi în eşantionul fi nit. Acest rezultat se extinde la toate funcţiile continue ale lui β; dacă pornim de

la 8.28 şi dacă g este o funcţie continuă diferenţială de la qℜ la

Jℜ , atunci:

Să considerăm un model liniar logaritmic de forma:

S consider m un model liniar logaritmic de forma:

, care se rezolv, care se rezolvă prin liniarizare

unde 121 uzy ii ++= ββ ,

aplicăm substituţiile iile AYy ii lnln 1, , , şi , i ii Zz ln . . Estimarea OLS dă, in special estimatorul

n1β al lui 1β . Acest estimator este consistent şi rezultă:

sau

Fie nA un estimator al lui A, dat de neAn1ˆ β= . În acest caz, g este funcţia

exponenţială. Atunci, )ˆ(ˆ1nn gA β= este un estimator consistent al lui )( 1βgA =

şi distribuţia sa asimptotică este dată de


Totuşi, observăm că pe eşantioane mai mici şi sub presupunerea că i sub presupunerea c iYln sunt sunt distribuţii normale, distribuţia lui nA nu este normală, ci logaritmic-normală. Pentru a testa ipoteza nulă 0:0 =iH β faţă de ipotezele alternative 0:0 ≠iH β , este sufi cient să folosim testul:

Aceasta continuă o distribuţie N(0,1) în cadrul H0. Aici, 1)'( −

ijZZ este elementul de pe linia cu nr. i şi de pe coloana cu nr. j a lui 1)'( −ZZ .

Concluzii In cadrul acestei lucrari au fost scoase in evidenta unele aspecte teoretice si practice cu privire la utilizarea modelului linear pentru analiza predictiei. Modelul regresiei liniare s-a bazat pe argumente generale probabilistice şi modelul liniar gaussian fi ind doar un caz specifi c. În această prezentare generală a modelului regresiei s-a aprofundat studiul lucrarilor aceluiasi autor. Notíunile de probabilitate condiţională şi probabilitate condiţională liniară – sau regresie liniară sun comune în termeni de proiecţii ortogonale în sensul normei L2, pe mulţimea funcţiilor integrabile ale unui vector oarecare z, indicat de L2(z), şi pe mulţimea funcţiilor liniare ale lui z, indicată de L2(z). In prezentul articol a fost utila considerarea unui model statistic unde domeniul eşantion de dimensiunea este domeniul parametru, fi ind familia distribuţiilor de eşantionare.Avand in vedere faptul că regresia cu o variabilă ne-orientată este aceeaşi ca şi în cazul unei variabile adiţionale în regresia de bază, s-a incercat estimarea partiala a vectorului β. Pentru aceasta a fost utila utilizarea modelul regresiei si utilizarea modelului liniar initial pentru analiza predictiei.

Bibliografi e

1. Anghelache, C., Partachi Ioan, Anghel, M.G., Sacală, C., Marinescu, A.I. (2016). Model statistico-econometric de analiză dispersională / Statistical-econometric Model for dispersion Analysis, Romanian Statistical Review Supplement, Issue 5/2016, pp. 121-130/131-140


3. Anghelache, C., Ursache, A., Dradomir, B., Bardaşu, G., Popovici, M. (2015). Testing of the Signifi cance of the Regression Model, Romanian Statistical Review – Supplement, No. 4, pp. 16-18

4. Anghelache, C., Sacală, C., Stanciu, E. (2015). Regression models using the instrumental variables, Romanian Statistical Review - Supplement, No. 9, pg. 138 – 146

5. Anghelache, C. (2013). Elemente de econometrie teoretică, Editura Artifex, Bucureşti 6. Anghelache, C., Lilea, F.P.C. (2012). Econometrie, Editura Artifex, Bucureşti 7. Bollerslev, T., Tauchen, G., Zhou, H. (2009). Expected stock returns and variance risk premia,

Review of Financial Studies 22 (11), pp. 4463–4492 8. Elliott, G., Müller, U.K., Watson, M.W. (2015). Nearly Optimal Tests When a Nuisance

Parameter is Present Under the Null Hypothesis, Econometrica, 83, pp. 771—811 9. Gach, F., Pötscher, B.M. (2011). Nonparametric Maximum Likelihood Density Estimation

and Simulation-Based Minimum Distance Estimators, Mathematical Methods of Statistics 20 (December 2011), pp. 288–326

10. Ghysels, E. (2001). The Econometric Analysis of Seasonal Time Series, Cambridge University Press

11. Phillips, P.C.B., Sun, Y., Jin, S. (2006). Spectral Density Estimation and Robust Hypothesis Testing using Steep Origin Kernels without Truncation, International Economic Review, 47, pp. 837—894.

12. Stancu, S., Andrei, T., Iacob, A.I., Tusa, E. (2008). Introducere în econometrie utilizând EViews, Editura Economică, București


Model statistico-econometric utilizat în analiza corelaţiei dintre

Produsul Intern Brut şi Productivitatea MunciiConf. univ. dr. Mirela PANAITUniversitatea „Petrol-Gaze” din PloieştiDrd. Andreea - Ioana MARINESCUAcademia de Studii Economice din București

Abstract Obiectivul acestui articol vizează analiza corelației dintre două variabile utilizând modelul statistico-econometric de regresie liniară simplă. Evoluția PIB-ului la nivelul unei țări este infl uențată de diverși factori, însă în cadrul acestui articol ne vom concentra asupra stabilirii dependențelor dintre PIB, ca variabilă rezultativă și productivitatea muncii, ca variabilă factorială. Întrucât, dintr-o simplă analiză a datelor statistice putem observa faptul că o creștere a productivității muncii antrenează o creștere a volumului producției și o scădere a costurilor de producție, putem aprecia că între cele două variabile supuse analizei există o corelație ce poate fi evidențiată prin utilizarea modelului de regresie liniară simplă. Analiza corelaţiei celor doi indicatori are la bază serii de date publicate online de Institutul Naţional de Statistică pentru perioada 1995-2015 şi urmăreşte construirea unei imagini de ansamblu asupra evoluţiei acestora în vederea anticipării unor evoluţii viitoare. Cuvinte cheie: regresie simplă, productivitatea muncii, PIB, corelație, evoluţie

1. Noțiuni introductive Produsul intern brut (PIB) este un indicator macroeconomic ce permite măsurarea producției economice realizate în interiorul unei țări. Astfel, PIB-ul este cel mai important indicator macroeconomic ce refl ectă activitatea economică internă a unei țări, într-o anumită perioadă de timp. Productivitatea permite măsurarea efi cienței sistemelor de producție utilizate în activitatea unei întreprinderi. Această efi ciență este în mod direct infl uențată de factorii de producție utilizați (capital și muncă). Astfel, cu cât o cantitate dată este produsă cu un număr mai mic de factori de producție, cu atât efi ciența activității unei întreprinderi este mai mare. Productivitatea muncii reprezintă principalul indicator de efi ciență a activității economice și se exprimă ca raportul dintre cantitatea produsă (Q) și cantitatea de muncă utilizată pentru obținerea acesteia (L). Modelul statistico-econometric de regresie liniară simplă evidențiază modul în care o variabilă rezultativă sau dependentă (endogenă) Y poate fi explicată în funcție de o variabilă factorială sau independentă (exogenă) X sau, mai exact, infl uența pe care o variabilă X o exercită asupra unei alte variabile Y.


Literature review Anghelache (2015) este o lucrare de referinţă în studiul indicatorilor macroeconomici ai României, include un studiu aprofundat asupra Produsului Intern Brut. Anghelache, Manole şi Anghel (2015) au aplicat regresia pentru a sublinia infl uenţa unor factori asupra principalului indicator macroeconomic, Anghelache, Anghel, Prodan, Sacală şi Popovici (2014) au prezentat utilitatea regresiei în analizele economice. Bardsen et al. (2005) dezvoltă asupra instrumentelor econometrice de modelare macroeconomică. Dobrescu (2013) a elaborat un model macroeconomic pentru Romania Ghysels şi Osborn (2001) se concentrează asupra instrumentelor econometrice pentru analiza seriilor de timp. Heiberger şi Holland (2004) se preocupă de analiza datelor statistice. Goldberger (1964) oferă orientări în aplicarea instrumentelor econometrice, iar Anghelache şi Anghel (2015) şi Anghelache (2008) prezintă instrumentarul statistic de analiză economică.

2. Metodologia cercetării În vederea evidențierii corelației existente între productivitatea muncii și PIB la nivelul României, vom construi o serie de date cu privire la evoluția celor doi indicatori economici pe o perioadă de 20 ani, utilizând informațiile existente în anuarele statistice ale Institutului Național de Statistică. Totodată, vom urmări evoluţia valorii adăugate brute şi a populaţiei ocupate.

Anul

P rodusul Intern Brut

(mil. lei)

Indicele de creștere a

PIB faţă

de anul

precedent

(%)

Productivitatea

muncii/

persoană

ocupată (lei/

persoană)

Indicele de

creștere a

productivităţii

muncii/persoană

ocupată faţă de

anul precedent

(%)

Valoarea

adăugată

brută

(mil. lei)

Populaţia

ocupată

(mii

persoane)

1995 7656,7 0 760,2 0 7217,1 9493,01996 11463,5 49,72 1155,6 52,01 10838,2 9379,01997 25689,1 124,09 2643,3 128,74 23850,5 9023,01998 37257,9 45,03 3074,4 16,31 33374,5 10855,61999 55479,4 48,91 4527,1 47,25 49432,0 10855,42000 81275,3 46,50 6752,6 49,16 73027,1 10771,62001 118327,2 45,59 9957,5 47,46 106501,4 10657,32002 152630,0 28,99 14301,6 43,63 137535,3 9573,92003 198761,1 30,22 18354,6 28,34 176974,4 9569,32004 248747,6 25,15 23477,4 27,91 222310,9 9410,42005 290488,8 16,78 27541,5 17,31 256766,9 9267,22006 347004,3 19,46 32609,5 18,40 306623,5 9330,72007 418257,9 20,53 39334,1 20,62 369789,2 9364,82008 524388,7 25,37 48958,0 24,47 467122,2 9365,92009 510522,8 -2,64 49120,9 0,33 459926,1 9243,02010 533881,1 4,58 52099,5 6,06 477028,6 9156,12011 565097,2 5,85 54593,8 4,79 495832,2 9082,22012 595367,3 5,36 60413,9 10,66 522296,1 8645,32013 637456,0 7,07 65512,6 8,44 561403,6 8569,42014 668143,6 4,81 68469,4 4,51 591206,5 8634,62015 712832,3 6,69 73330,9 7,10 625879,4 8535,0

Sursă: http://statistici.insse.ro Evoluţia PIB-ului în perioada 1995 – 2015


Analizând datele înscrise în tabelul de mai sus putem observa faptul că, începând cu anul 1995 şi până în anul 2008, valoarea totală a PIB-ului a fost într-o continuă creştere. Astfel, cea mai mare creştere a PIB-ului faţă de anul precedent a fost înregistrată în anul 1997, când PIB-ul s-a majorat cu 124,09% faţă de anul 1996. Criza economică declanşată în anul 2008 a exercitat o infl uenţă directă asupra PIB-ului, fapt pentru care în anul 2009, PIB-ul a înregistrat o scădere de 2,64% faţă de anul 2008, aceasta fi ind singura diminuare a PIB-ului înregistrată în ultimii 20 de ani. Din anul 2009 până în anul 2015, valoarea PIB-ului a continuat să crească, însă valoarea indicelui de creştere anuală raportată la anul precedent rămâne destul de scăzută, faţă de valoarea indicelui de creştere anuală raportată la anul precedent înregistrată în perioada 1995-2008.

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

700000

800000

199

5

199

6

199

7

199

8

199

9

200

0

200

1

200

2

200

3

200

4

200

5

200

6

200

7

200

8

200

9

201

0

201

1

201

2

201

3

201

4

201

5

Evolu ia PIB-ului în perioada 1995 - 2015

Sursă: realizare proprie

Evoluţia productivităţii muncii în perioada 1995 – 2015 Cu privire la productivitatea muncii reprezentată ca raportul dintre valoarea adăugată brută și populația ocupată, putem observa faptul că, în perioada 1995-2015, valoarea productivităţii muncii a înregistrat creşteri succesive, ritmul acestor creşteri, raportate la anul precedent, fi ind alert în perioada 1995-2008 (ex.: 47,25% în anul 1999 faţă de anul 1998, 43,63% în anul 2002 faţă de anul 2001) şi mai lent în perioada 2009-2015 (ex.: 4,79% în anul 2011 faţă de anul 2010, 7,10% în anul 2015 faţă de anul 2014). Asemeni evoluţiei PIB-ului descrise anterior, în anul 1997, productivitatea muncii a înregistrat o creştere de 128,74% faţă de anul 1996, această valoarea fi ind cea mai ridicată din ultimii 20 de ani.


Surs : realizare proprie

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

199

5

199

6

199

7

199

8

199

9

200

0

200

1

200

2

200

3

200

4

200

5

200

6

200

7

200

8

200

9

201

0

201

1

201

2

201

3

201

4

201

5

Evolu ia productivit ii muncii/persoan ocupat în

perioada 1995 2015


Analiza corelaţiei dintre produsul intern brut şi productivitatea muncii pentru perioada 1995-2015

Utilizând metoda de producţie, PIB-ul reprezintă însumarea valorii adăugate brute şi a impozitelor pe produs, din care se elimină subvenţiile pe produs. Având în vedere seriile de date publicate de Institutul Naţional de Statistică evidenţiate în tabelul de mai sus constatăm faptul că, principalul element care determină evoluţia PIB-ului este valoarea adăugată brută, ponderea acesteia în PIB fi ind de peste 80%. Luând în considerare analizele individuale expuse anterior cu privire la cei doi indicatori, apreciem faptul că, în perioadele 1995-2008 şi 2009-2015, atât PIB-ul cât şi productivitatea muncii au înregistrat creşteri succesive, valorile indicilor de creştere anuală în raport cu anii precedenţi fi ind comparabile. Aşa cum am arătat mai sus, în anul 2009 PIB-ul a scăzut cu 2,64% faţă de anul 2008, însă productivitatea muncii/persoană ocupată a înregistrat o creștere 0,33%, fapt ce poate fi explicat urmărind evoluția valorii adăugate brute și a populației ocupate pentru orizontul de timp supus discuției. Astfel, în anul 2009, atât valoarea adăugată brută cât și nivelul populației ocupate au scăzut cu 1,5%, respectiv 1,3%. Dat fi ind faptul că ritmul diminuării nivelului populației ocupate a fost mai lent decât cel al diminuării valorii adăugate brute, productivitatea muncii/persoană ocupată a înregistrat o creștere în anul 2009, față de anul 2008, însă PIB-ul a scăzut. Această evoluție în sens invers se poate observa și în grafi cul de mai jos:


0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

700000

800000

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

Evolu ia PIB-ului i a productivit ii muncii în

perioada 1995-2015

Evolu ia PIB-ului Evolu ia productivit ii muncii/persoan ocupat


Pentru a evidenţia corelaţia dintre cele două variabile macroeconomice, vom considera, mai întâi, analiza statistică a seriilor de date corespunzătoare. Am aplicat instrumentele unei aplicaţii informatice specializate, iar analiza seriei de date PIB (idenfi ticată ca PIB) a reliefat următoarele:

Valoarea cea mai mică a fost 7656, în 1995. Valoarea cea mai mare a fost atinsă în 2015, iar valoarea medie în setul de date studiat este 320987.


Productivitatea muncii este caracterizată de următoarele măsuri statistice: valoarea minimă, 760,2 (în 1995), un maximum de 73330,9, înregistrat în 2015, valoarea medie 31285.16. În continuare, am reprezentat cele două măsuri într-o singură diagramă, pentru a vizualiza corelaţia potenţială între cele două seturi de date.

Reprezentarea grafi că într-o diagramă comună ne permite să afi rmăm că există o corelaţie sesizabilă între variabile şi că estimarea unei ecuaţii de regresie este posibil să conducă la rezultate favorabile. Astfel, prin valorifi carea metodei celor mai mici pătrate, am obţinut următorii parametri:


Modelul econometric poate fi scris sub forma: GDP = 13426 + 9.830892 * WM Semnnifi caţia modelului este aceea că, pentru o creştere cu o unitate a porudctivităţii, valoarea Produsului Intern Brut va creşte cu peste 9.83 unităţi. De asemenea, este de subliniat valoarea ridicată a termenului liber, care invită la analize subsecvente, ceea ce presupune valorifi carea unor factori suplimentari şi evidenţierea infl uenţelor acestora. Testele arată că modelul este sufi cient de bine fundamentat pentru a fi aplicat în studii ulterioare. Valorile R-squared şi adjusted R-squared sunt apropiate de 1. Următorul pas al analizei se bazează pe corelaţia dintre indicii asociaţi celor două măsuri, PIB şi productivitatea. Am aplicat aceeaşi metodologie, reprezentând, mai întâi, testele statistice pentru fi ecare variabilă. Indicele PIB (IPIB) a variat între un minimum negativ de -2.64 şi un maximum de 124.09.


Indicele productivităţii (IWM) are o medie de 26.83, pentru un minimum 0 şi maximum la nivelul 128.74

Reprezentarea grafi că a corelaţiei dezvăluie trendurile similare ale celor doi indici.


Estimarea parametrilor a condus la următoarele rezultate:

Modelul econometric poate fi scris astfel: IPIB = 1.260734 + 0.943362 * IWM. Testele statistice ale modelului, chiar dacă valorile lor sunt mai mici decât cele înregistrate în cazul modelului anterior, sunt încă mai mari de 0.92, subliniind valoarea modelului.

Concluzii Din anul 2009 până în anul 2015, valoarea PIB-ului a continuat să crească, însă valoarea indicelui de creştere anuală raportată la anul precedent rămâne destul


de scăzută, faţă de valoarea indicelui de creştere anuală raportată la anul precedent înregistrată în perioada 1995-2008. Analiza pe bază de modele econometrice a evidenţiat corelaţia dintre Produsul Intern Brut şi productivitate, atât ca măsuri, precum şi ca indici, testele statistice au valor apropiate de 1. Modelele sunt, astfel, potrivite pentru analize ulterioare. Totuşi, în cazul corelaţiei dintre măsuri, valoarea termenului liber subliniază oportunitatea pentru studii viitoare, prin explicarea infl uenţei asupra indicatorilor principali, pe baza unor factori suplimentari.

Bibliografi e 1. Anghelache, C. (2015). România 2015. Starea economică în continuă creştere, Editura

Economică, Bucureşti; 2. Anghelache, C., Manole, A., Anghel, M.G. (2015). Analysis of fi nal consumption and gross

investment infl uence on GDP – multiple linear regression model, Theoretical and Applied Economics, No. 3/2015 (604), Autumn, pp. 137-142



5. Anghelache, C., Anghel, M.G., Prodan Ligia, Sacală Cristina, Popovici, M. (2014). Multiple Linear Regression Model Used in Economic Analyses – Romanian Statistical Review Supplement, Issue 10, pp. 114-121

6. Bardsen, G. şi colaboratorii (2005). The Econometrics of Macroeconomic Modelling, Oxford University Press, ISI Newsletter, Volume 31, Number 2(92)/2007

7. Dobrescu, E. (2013). Updating the Romanian Economic Macromodel, Romanian Journal of Economic Forecasting, Vol. 16, no. 4, pp. 5-31

8. Ghysels, E., Osborn, D. (2001). The Econometric Analysis of Seasonal Time Series, Cambridge University Press, ISBN 05215622600

9. Heiberger, R.M., Holland, B. (2004). Statistical Analysis and Data Display, Springer, Berlin 10. Goldberger, A., (1964). Econometric Theory, John Wiley & Sons, New York 11. Anuarul Statistic al României, 2014 şi 2015


Sistemul de indicatori de performanţă utilizaţi pe piaţa pensiilor private

Prof. univ. dr. Gabriela ANGHELACHEAcademia de Studii Economice din BucureștiProf. univ. dr. Alexandru MANOLEUniversitatea „Artifex„ din București

Abstract Sistemul de pensii privat din România este unul particular, care are o existenţă relativ redusă, fi ind lesne de înţeles că este necesară, în multe împrejurări, o perfecţionare a acestuia. În acest context, sunt prezentate, pe scurt, aspecte cu privire la cele două piloane, II şi III, continuând cu prezentarea principalilor indicatori utilizaţi în acest sens. Se fac precizări cu privire la o serie de indicatori, cum ar fi cota de piaţă, volumul activelor nete, ratele de rentabilitate, ratele medii de rentabilitate etc. Aceşti indicatori se utilizează, ca sistem, în analiza şi interpretarea evoluţiei pieţei pensiilor private din România. Datele utilizate, preluate din raportul referitor la pieţele supravegheate de ASF, sau din Raportul anual al Autorităţii, sunt utilizate la calculul indicatorilor menţionaţi, care sunt prezentaţi în cadrul acestui articol. Prin utilizarea combinată a prezentării teoretice şi practice cu reprezentările grafi ce, se va da o imagine mai clară asupra evoluţiei pieţei pensiilor private din România. Cuvinte cheie: plasament, pensie, infl aţie, indicator, fond de pensii, pensii administrate privat

Introducere În acest articol, autorii au urmărit analiza indicatorilor de performanţă care sunt de regulă utilizaţi în analiza evoluţiei pieţei pensiilor private. În acest context, sunt inventariaţi o serie de indicatori, care sunt constituiţi într-un sistem conex, care dau semnifi caţie analizei respective. Indicatorii utilizaţi refl ectă, în primul rând, rata de rentabilitate a fondurilor de pensii, calculată în funcţie de gradul de risc. Important în analiza situaţiei Pilonului II de pensii private este indicatorul cotă de piaţă, activele nete şi rata de rentabilitate, aceştia trei fi ind analizaţi în conexiune. Pilonul III al pensiilor private este analizat utilizând aceiaşi indicatori care dau posibilitatea unor studii complexe şi a comparabilităţii cu privire la efi cienţa celor două piloane ale sistemului de pensii private. Pentru exemplifi carea mai sugestivă a rezultatelor analizei, am prezentat, sub formă grafi că, evoluţiile la care se face referire în text.

Literature review Anghelache şi Anghel (2016, 2015), Anghelache (2008), Anghelache, Isaic-Maniu, Mitruţ şi Voineagu (2006) se preocupă de instrumentele statistice pentru analize economice. Anghelache şi Diaconu (2016) analizează sistemul de pensii din România. Anghelache, Isaic-Maniu, Mitruţ, Voineagu (2006) descriu măsurarea sărăciei cu ajutorul unor indicatori specifi ci. Antolín şi Stewart (2009) cercetează reacţia la criza economică din punct de vedere al pensiilor private. Frunzaru (2007) analizează sistemul de pensii românesc. McLean, Zhang, Zhao (2012) studiază protecţia investitorului şi implicaţiile acesteia. Orenstein (2008) tratează privatizarea


pensiilor. Robu şi Sandu (2011) se concentrează pe analiza performanţelor fondurilor de pensii private în funcţie de dimensiunea lor. Rowlingson (2002) are în vedere planifi carea pensiilor private.

Metodologie și datePerformanța plasamentelor realizate de către fondurile de pensii administrate

privat se măsoară cu ajutorul indicatorilor ce refl ectă rata de rentabilitate a fondurilor de pensii calculată anual în funcție de gradul de risc al respectivelor investiții.

În anul 2016 toți administratorii au obținut creșteri stabile ale valorii unitare a activului net al fondurilor de pensii administrate privat și rate reale de rentabilitate pozitive, în contextul în care rata infl ației anuală a fost în scădere.

Rata medie ponderată de rentabilitate Pilon II, iunie 2016 faţă de iunie 2015


Rata de rentabilitate analizată diferă în funcție de plasamentele fi ecărui fond, așa cum rezultă din grafi cul comparativ între cota de piață, activele nete și ratele de rentabilitate analizate în iunie 2016.


Cota de piaţă, active nete şi rate de rentabilitate / Pilon II


Fondurile care au înregistrat rentabilitatea de peste 10% au un management performant în condițiile unor dobânzi la depozite în scădere și într-un an cu o infl ație redusă.

Trebuie menționat că rata de rentabilitate medie ponderată a tuturor fondurilor de pensii administrate privat în Pilonul II în perioada iunie 2014-iunie 2016 a fost de 3,8855%. Fondurile considerate cu risc ridicat au obţinut cele mai mari rentabilităţi. Rata de rentabilitate minimă de -0,0669% a fost realizată de fonduri de pensii cu grad de risc mediu.

Fondurile de pensii facultative (Pilon III) au înregistrat ratele medii de rentabilitate, în perioada iunie 2015 – iunie 2016, prezentate în Figura următoare.


Rate medii de rentabilitate / Pilon III


Rata medie ponderată de rentabilitate a tuturor fondurilor de pensii facultative cu grad ridicat de risc a fost de 2,5552%. Ca şi în cazul fondurilor din Pilonul II, rentabilitatea fondurilor cu grad de risc mediu a fost negativă, respectiv -1,1634% ca rată minimă înregistrată în perioada iunie 2015-iunie 2016.

Pentru comparaţie, prezentăm cotele de piaţă, activele nete şi ratele de rentabilitate, analizate la 30 iunie 2016, pentru Pilonul III, în fi gura următoare.

Cotă de piață – active nete și rate de rentabilitate – Pilon III



În contextul unei gestiuni efi ciente, ratele de rentabilitate trebuie comparate cu cerinţa minimă de rentabilitate. Dacă rezultatul acestei comparaţii este favorabil pentru perioada analizată până în iunie 2016, totuşi se remarcă aportul mare la realizarea unei rate medii de rentabilitate a fondurilor cu grad de risc ridicat.

Administratorii de fonduri trebuie să asigure şi o gestiune prudentă a activelor, fapt pentru care prezintă importanţă structura plasamentelor în instrumente fi nanciare uşor lichidabile, cu grad ridicat de rentabilitate şi în condiţiile unor riscuri previzibile.

Concluzii Prezentarea efectuată în acest articol se bazează pe datele înregistrate, în mod concret, de Pilonul II şi Pilonul III de pensii, în anul 2015 şi, în mod extins, şi în primul semestru al anului 2016. Din datele analizate, rezultă o evoluţie în principiu pozitivă, existând însă unele puncte de infl exiune care impun necesitatea unor îmbunătăţiri în sistemul naţional de pensii private. Indicatorii utilizaţi în analiză, care stau la baza acestui articol sunt edifi catori în ceea ce priveşte afi rmaţia de mai sus, aceea a necesităţii perfecţionării pensiilor private. Datele utilizate pot fi completate şi corelate şi cu altele care au tangenţă cu sistemul pensiilor private şi ar putea îmbogăţi imaginea referitoare la această piaţă.

Bibliografi e


2. Anghelache, C., Diaconu, A. (2016). Consideraţii privind evoluţia numărului de pensionari şi a pensiilor / Considerations on the evolution of the number of pensioners and pensions, Romanian Statistical Review Supplement, Issue 4/2016, pp. 134-139 /140-145



5. Anghelache, C., Isaic-Maniu, A., Mitruţ, C., Voineagu, V. (2006). Utilizarea indicatorilor statistici pe termen scurt în analize curente, Simpozionul ştiinţifi c naţional „Economia României în perspectiva aderării la Uniunea Europeană”, Editura Artifex, 2006, pp. 23-30

6. Anghelache, C., Isaic-Maniu, A., Mitruţ, C., Voineagu, V. (2006). Sistemul de indicatori utilizaţi în măsurarea sărăciei, Revista Economie Teoretică şi Aplicată, nr. 8/2006, nr. 2 (507)

7. Antolín, P., Stewart, F. (2009). Private Pensions and Policy Responses to the Financial and Economic Crisis, OECD Working Papers on Insurance and Private Pensions, No. 36, OECD Publishing

8. Frunzaru, V. (2007). Sistemul de pensii românesc: o evaluare din perspectivă europeană, Editura Economică, București

9. McLean, R.D., Zhang, T., Zhao, M. (2012) Why Does the Law Matter? Investor Protection and Its Effects on Investment, Finance, and Growth, The Journal of Finance 67, pp. 313-350

10. Orenstein, M. (2008). Out-liberalizing the EU: pension privatization in Central and Eastern Europe, Journal of European Public Policy, Volume 15, Issue 6, pp. 899-917

11. Robu, V., Sandu, M.I. (2011). An Analysis of the Correlation between Size and Performance of Private Pension Funds, Theoretical and Applied Economics Volume XVIII (2011), No. 3(556), pp. 107-116

12. Rowlingson, K. (2002). Private Pension Planning: The Rhetoric of Responsibility, The Reality of Insecurity, Journal of Social Policy, Volume 31, Issue 4, October, pp. 623-642


Varianta în limba engleză a articolelor publicate în acest număr sunt publicate pe site-ul

www.revistadestatistica.ro

Condiţii pentru prezentarea materialelor spre publicare

Lucrările ştiinţifi ce sau tehnice, originale, se pot prezenta redacţiei spre publicare fi e sub formă de articole, fi e sub formă de scurte comunicări in limba română şi in limba engleză (traducere integrală). Precizările privind condiţiile tehnice pentru predarea materialelor se afl ă pe site-ul www.revistadestatistica.ro, secţiunea „Procesul de recenzare”.

Conditions for the articles designated for the Romanian Statistical Review

The original scientifi c or technical works can be sent to be published either under article form or short communications in Romanian and English (complete translation). The technical conditions for the articles to be presented can be found at www.revistadestatistica.ro in the “Peer review” section.

ISSN 1018-046X

Reproducerea conţinutului articolelor fără acordul Institutului Naţional de Statistică este interzisă, iar utilizarea conţinutului acestei publicaţii, cu titlul explicativ sau justifi cativ, în diferite lucrări este autorizată numai cu precizarea clară a sursei.

Se precizează că punctele de vedere, datele şi informaţiile cuprinse în articolele publicate aparţin autorilor şi nu angajează răspunderea Institutului Naţional de Statistică

Date post:	25-Sep-2019
Category:	Documents
Upload:	others
View:	4 times
Download:	0 times

Institutul Naional de Statistică Revista Română Revista ... · plat ă a monedei naționale,...

Documents