SISTEME DE AVERTIZARE TIMPURIE A CRIZELOR VALUTARE

5/28/2018 SISTEME DE AVERTIZARE TIMPURIE A CRIZELOR VALUTARE

1/48

CCAAIIEETTEEDDEESSTTUUDDIIII

NNrr..1166

Martie 2006


2/48


3/48

SISTEME DE AVERTIZARE TIMPURIEA CRIZELOR VALUTARE

Autori:

Irina RacaruBanca Naional a Romniei,

Direcia Stabilitate Financiar

Mihai CopaciuBanca Naional a Romniei,

Direcia Stabilitate Financiar

Ion LapteacruUniversitatea Montesquieu Bordeaux IV

Abstract

Lucrarea i propune estimarea unor modele de tip avertizare timpurie a crizelor valutare pentru un

eantion de ri emergente, inclusiv Romnia. Realizarea acestui studiu este important n contextul

mix-ului de politici actual i viitor aplicat de autoritatea monetar, n cadrul cruia stabilitatea

financiar i cea a preurilor prezint un rol extrem de important. Factorii pe care i-am identificat a

avea impactul cel mai ridicat asupra probabilitii de criz au fost raportul M2/rezerve i

supraaprecierea ratei reale efective de schimb. La nivelul Romniei, probabilitatea de criz pentru

urmtoarele 12 luni, prognozat la momentul iunie 2005, este sczut, respectiv 4 la sut, dar n

uoar cretere fa de valoarea estimat la momentul decembrie 2004, respectiv 1,7 la sut.

Clasificarea JEL: F31, F32

Cuvinte-cheie: crize valutare, model de avertizare timpurie, logit multinomial, extragere de semnal


4/48

ISBN 1224-4449

N o t

Opiniile prezentate n aceast lucrare sunt n ntregime ale autorilor

i ele nu implic sau angajeaz n vreun fel Banca Naional a Romniei.

Tehnoredactarea Caietelor de studii

a fost realizat de ctre Direcia Studii i Publicaii.

Reproducerea publicaiei este interzis, iar utilizarea datelor

n diferite lucrri este permis numai cu indicarea sursei.


5/48

Cuprins

SINTEZA STUDIULUI .............................................................................................9

1.ABORDRITEORETICEPRIVINDCRIZELEVALUTARE........................11

2.SISTEMELEDEAVERTIZARETIMPURIE

SOLUIIEX-ANTEDEANTICIPARE ACRIZELORVALUTARE............15

2.1. Metode bazate pe extragerea de semnal (signal-based approach).......16

2.2. Metode de tip limited dependent variable logit multinomial............192.2.1. Indicatorul de presiune a pieei valutare.....................................21

2.2.2. Indicatorul de criz valutar .......................................................22

2.2.3. Rezultatele modelului econometric ............................................23

2.3. Simularea probabilitii de criz pe baza unor diverse scenarii ..........26

3.SISTEMDEAVERTIZARETIMPURIEACRIZELORVALUTARE

PENTRUROMNIA ............................................................................................29

3.1. Definirea crizelor valutare....................................................................29

3.2. Modelul extragere de semnal ...............................................................30

3.3. Modelul logit multinomial ...................................................................32

4. CONCLUZII...........................................................................................................34

BIBLIOGRAFIE ........................................................................................................35

ANEXE........................................................................................................................38


6/48


7/48

Banca Naional a RomnieiCaiete de studii, martie 2006

9

SINTEZA STUDIULUI

Crizele care au afectat diverse economii, n majoritatea lor emergente, pe parcursul deceniuluitrecut, au determinat apariia unor modele diverse (mprite n literatur n trei generaii), o partedintre acestea ncercnd s surprind ex-post cauzele crizelor, fr a avea un grad ridicat deeficien n prevenirea crizelor viitoare. Totui, ele sunt un punct de pornire n construirea deabordri care au ca scop anticiparea crizelor. Modele de acest tip vor fi folosite i n prezentalucrare, care i propune construirea unui sistem de avertizare timpurie a crizelor, utiliznd doumetodologii diferite, extragere de semnal i logit multinomial. Realizarea unui astfel de sistemreprezint un aspect important, avnd n vedere contextul actual al economiei romneti, marcat

pe de o parte, de parcurgerea etapelor pentru liberalizarea complet a contului de capital, iar pede alt parte, de concentrarea activitii bncii centrale asupra obiectivelor privind stabilitatea

preurilor i stabilitatea financiar.

Pentru prima metod, extragerea de semnal, am utilizat datele aferente unui numr de 26 de ripe un interval maxim de timp 1994-20041pe baza abordrii iniiate de Kaminsky, Lizondo iReinhart (1998), care surprinde abilitatea unui indicator de a semnala crizele i n acelai timp dea nu emite semnale false. n acest fel am identificat indicatorii care prezint un grad mare deeficien i a cror persisten este mai ridicat n perioadele premergtoare crizei. Acetia sunt:M2/rezerve, supraaprecierea monedei naionale, datoria pe termen scurt/datoria total, datoria

privat/PIB, datoria total/PIB i deficitul contului curent/PIB.

Avnd n vedere neajunsurile metodei de mai sus, expuse pe larg n lucrare, i reducnd numrulde ri n funcie de existena datelor, am recurs la cea de-a doua abordare care presupuneestimarea direct a probabilitii unei crize viitoare, utiliznd un model de tip logit multinomial(cu trei valori pentru variabila dependent: 0 perioad normal, 1 perioad pre criz i criz,2 perioada post criz, datorit unui comportament diferit al variabilelor studiate n perioadelenormal, premergtoare crizei i post criz). Metodologia folosit a fost cea propus de Bussierei Fratzscher (2002). Rezultatele prezint ca variabile cu impact semnificativ asupra pre-dictibilitii crizelor: supraaprecierea monedei naionale (calculat ca abaterea cursului realefectiv fa de un trend liniar), ritmul de cretere a creditului neguvernamental ca procent n

PIB, ponderea deficitului de cont curent n PIB, M2/rezerve i ritmul de cretere a exporturilor.

Modelul rezultat nu a atestat o legtur evident ntre fluxurile de capital (investiii strinedirecte i investiii de portofoliu) i probabilitatea apariiei unei crize financiare lucru observatde altfel i de alte studii: existena msurilor de control al contului de capital este util n caz decriz, dar lipsa acestora nu reprezint elemente care s duc la apariia unei crize; chiar mai mult,existena acestora poate crea i dezavantaje, spre exemplu limitarea creterii economice2, un gradredus de disciplin pe pieele financiare (Arvai i Vincze, 2000).

1n funcie de existena datelor, intevalul de timp variind pentru fiecare ar n parte2prin limitarea accesului la surse de finanare suplimentare celor existente n economie


8/48


10

Pentru Romnia, pe baza modelului logit multinomial am estimat o probabilitate de criz ndecembrie 2004 de 1,7 la sut, nivel comparabil cu al altor ri din Europa Central i de Est3.Efectund o previziune n afara eantionului (out-of-sample forecast) pentru Romnia,

probabilitatea de criz estimat pentru urmtoarele 12 luni, la momentul iunie 2005, este de 4 lasut. Creterea probabilitii a fost determinat, n special, de amplificarea creterii credituluineguvernamental, de accentuarea supraaprecierii cursului de schimb i a majorrii deficitului decont curent, respectiv diminuarea creterii exporturilor.

Conform acestui model, o apreciere a cursului real efectiv fa de un trend liniar de peste 18 lasut sau o cretere a activelor interne nete mult mai rapid dect activele externe (sau respectivscderea rezervelor) n urmtoarele 12 luni genereaz depirea pragului de semnal cu1, respectiv 7,7 puncte procentuale. Creterea deficitului de cont curent sau a credituluineguvernamental nu a generat dect modificri minore ale probabilitii de criz, aceastameninndu-se sub nivelul de 5 la sut. Rezultatele acestei analize trebuie interpretate cu

pruden, deoarece efectul modificrii unuia din factorii de mai sus este calculat n condiiile ncare ceilali factori rmn nemodificai, aspect impus de estimarea econometric ce a stat la baz,n timp ce n realitate, o parte din aceti factori se manifest simultan. Dei modelele prezint oserie de limitri, este important de observat c pentru Romnia analiza relev o uoar cretere avulnerabilitii externe n perioada ianuarie-iunie 2005 (valoarea cea mai mare a probabilitii decriz, 5 la sut, fiind atins n mai 2005).

Trebuie subliniat c modelele astfel construite surprind o serie de caracteristici comune crizelor

la nivel internaional prin studierea unui panel de ri i nu includ factori specifici, ceea ce ndeterminarea crizelor la nivelul fiecrei ri, acetia pot juca un rol nsemnat. Un alt aspect caremerit a fi menionat se refer la frecvena ridicat a datelor necesar a fi utilizate (ex. lunar)comparativ cu frecvena mare a datelor n realitate pentru unii indicatori (ex. trimestrial), fapt cea impus transformarea acestora din urm printr-o serie de metode statistice.

3Bulgaria 2,1 la sut, Cehia 2,6 la sut, Croaia 2,7 la sut, Polonia 2,2 la sut, Rusia 1,3 la sut, Slovacia 0,6 sut,Slovenia 1,3 la sut, Turcia 2,1 la sut, Ungaria 1,0 la sut.


9/48


11

1. Abordri teoretice privind crizele valutare

Prevenirea crizelor sistemice (i n particular a celor valutare) a nceput s prezinte un interes

sporit n special n ultimul deceniu al secolului trecut n urma crizelor nregistrate n cadrulSistemului Monetar European (1992), Mexic (1994), n rile din sud-estul Asiei, precumThailanda, Malaiezia, Indonezia, Filipine i Coreea de Sud (1997) sau n Rusia (1998).

Literatura economic distinge trei tipuri de crize financiare: valutare, bancare i de datorieextern. n practic nu exist ns forme pure de crize. Un concept aparte n teoria economic nacest sens l reprezint crizele gemene (twin crises) crizele valutare i ale sectorului bancar.Crizele din Asia (1997), Rusia (1998) sau din Turcia (2000) sunt exemple concludente. Alteforme de crize complexe sunt crizele valutare i fiscale: Brazilia (1999) sau crize valutare i de

datorie extern: Mexic (1994), Argentina (2001).Astfel, o definiie clar i precis a crizelor valutare este dificil n contextul menionat anterior.O definiie aproximativ ar fi reprezentat de pierderea ncrederii n moneda naional, exprimat

printr-o cerere sporit de schimbare a monedei autohtone cu o moned strin, aceasta ducnd fiela devalorizarea/deprecierea puternic a monedei naionale, fie la diminuarea rezervelor valutaresau impunerea de restricii privind micrile de capital (Mills i Omarova, 2004).

n literatura economic, crizele financiare sunt mprite n trei generaii de modele.4 Primageneraie de modele a fost introdus de Krugman (1979) i dezvoltat ulterior de Flood i Garber

(1984). Conform acestui tip de modele, n contextul unei rate de schimb fixe, o expansiune acreditului n exces fa de creterea cererii de bani conduce la o pierdere de rezerve inter-naionale gradual, dar persistent, i, n cele din urm, la un atac speculativ asupra ratei deschimb. Agenii economici realizeaz c vor avea pierderi dac vor deine moned naional i nconsecin o vnd chiar n momentul n care aa numitashadow exchange rate5este egal cu ratade schimb fix. Datorit acestui atac, rezervele sunt epuizate, iar autoritile sunt forate s aban-doneze paritatea. Acest model caracterizeaz perioadele de criz ca fiind perioade n care rezer-vele valutare ale autoritilor scad n mod persistent, iar creditul intern crete mai rapid relativ lacererea de bani. Dac oferta excesiv de bani este rezultatul nevoii de a finana sectorul public,

atunci deficitele fiscale mari i creditul ctre sectorul public pot servi ca indicatori ai crizei.Agenor, Bhandari i Flood (1992) sugereaz c, potrivit acestei variante de criz, inclusivvariabilele cu caracter extern, precum rata real de schimb, pot servi ca indicatori ai crizei. Spreexemplu, deteriorarea balanei comerciale i a contului curent poate fi rezultatul unor politicifiscale i/sau de credit expansioniste care pot conduce la o cretere a cererii pentru bunurile dinimport i pentru o parte din bunurile care anterior au fost exportate. n plus, preul relativ alserviciilor se majoreaz deoarece politicile expansioniste conduc la o cretere a cererii aferente.

4

Prerile sunt mprite n ceea ce privete clasarea modelelor n trei generaii. Unii autori, de exemplu Krugman(1998), consider doar dou generaii de modele, cele de tip pur speculativ fiind incluse n ultimul tip de modele.5acea rat de schimb care ar exista n situaia n care cursul nu ar fi fixat


10/48


12

n consecin, nivelul preurilor este ridicat, ceea ce conduce la o apreciere real a monedei.Astfel, variaiile n rata real de schimb pot fi considerate ca indicatori ai crizelor.

Modele mai recente sugereaz c autoritile abandoneaz paritatea nu numai datorit scderiirezervelor, dar i ca urmare a evoluiei altor variabile. Ozkan i Sutherland (1995) evideniaz cautoritile au un obiectiv care depinde pozitiv de meninerea ratei nominale de schimb fixe inegativ de deviaiile produciei fa de un anumit nivel int. Astfel, n cazul unei rate de schimbfixe, o cretere a ratelor de dobnd internaionale duce la rate interne ale dobnzii mai ridicate ila un nivel al produciei mai sczut, crescnd costul pstrrii paritii. Potrivit acestei argumen-taii, evoluia ratelor dobnzii la nivel intern i internaional, precum i variaiile PIB pot fi consi-derate indicatori ai unei crize. Extinznd raionamentul, alte variabile care afecteaz funcia-obiectiv a autoritilor pot fi considerate ca indicatori ai crizelor. Un nivel ridicat al ratelordobnzii conduce la o cretere a costurilor de finanare la nivelul administraiei centrale. Astfel,o datorie public important va indica o nclinaie mai mare spre abandonarea peg-ului. n plus,ratele ridicate ale dobnzii pot produce vulnerabiliti la nivelul sectorului bancar, iar autoritilear prefera s devalorizeze moneda dect s rite un colaps al sistemului bancar, colaps asociat cucosturi mult mai ridicate datorit garaniilor oferite pe partea de pasiv a bncilor, respectiv degarantare a depozitelor. Astfel, indicatori precum nivelul creditelor neperformante, creditulacordat bncilor de ctre banca central, scderea depozitelor pot semnala crizele financiare.

Aceast prim generaie de modele descrie bine crizele din deceniile 8 i 9 din rile din AmericaLatin, precum Argentina, Brazilia i Chile. Regimurile de schimb fixe au fost introduse ca

urmare a programelor de stabilizare cu scopul de a reduce inflaia i de a ine sub controldeficitul bugetar. n cele mai multe cazuri, acestea s-au ncheiat ntr-unul din modurile descrisemai sus: rata de schimb fix a fost abandonat ca urmare a creterii rapide a creditului intern (ngeneral n urma falimentului unor bnci comerciale) i a reducerii semnificative a rezervelorinternaionale ale bncii centrale.

Crizele autoconfirmate (self-fulfiling) sunt principala caracteristic a modelelor din generaia adoua (Obstfeld, 1986). Acest tip de modele este caracterizat de posibilitatea existenei unorechilibre multiple, economia putnd varia ntre acestea fr o schimbare semnificativ nvariabilele reale.

Spre exemplu, existena unor ateptri de colaps al ratei de schimb va conduce la rate aledobnzii mai ridicate. Acest fapt va genera costuri adiionale pentru autoriti, care pot s decidabandonarea peg-ului validnd astfel ateptrile iniiale. De asemenea, acestea nu implicneaprat existena unor aspecte negative la nivelul sectorului real. Este suficient doar onrutire brusc a expectaiilor care poate conduce la abandonarea peg-ului i transferul spreun alt echilibru cu o rat de schimb flexibil. Problema care rmne este aceea legat de cauzelecare determin modificarea brusc a expectaiilor i n ce msur aceste cauze sunt corelate cuexistena unor deficiene la nivelul sectorului real.


11/48


13

Aceast abordare implic ideea c prezicerea crizelor valutare este extrem de dificil datoritinexistenei unei legturi clare ntre variabilele reale i apariia crizelor. n lipsa informaiei

perfecte, Moris i Shin (1998) arat c variabilele reale conteaz n declanarea unei crize n

momentul n care se deterioreaz sub o anumit valoare.

Modele din generaia a doua explic o serie de crize printre care i cea din cadrul ERM(Exchange Rate Mechanism) de la nceputul deceniului trecut. n acel caz, unificarea Germanieia generat un oc ridicat al cererii n aceast ar, ceea ce a condus la rate ale dobnzilor mairidicate n celelalte ri membre. Deoarece pieele muncii sunt foarte rigide la nivel european,efectul a fost o cretere a omajului. Acest fapt a indus ateptri conform crora rile cu un nivelridicat al omajului s fie susceptibile de un atac asupra monedei. n plus, aceste ateptri auridicat din nou ratele dobnzii, crescnd din nou costurile autoritilor asociate cu pstrarea unuiregim de schimb fix i genernd o serie de atacuri speculative, ceea ce a forat autoritile sabandonezepeg-ul.

Cea de-a treia generaie de modele combin primele dou i introduce n analiz o serie deelemente microeconomice, precum variabile aferente sectorului bancar. Dezvoltarea acestormodele s-a accentuat dup criza asiatic. rile din sud-estul Asiei nu aveau politici monetaresau fiscale extrem de expansioniste. Ratele inflaiei i omajului erau sczute. Problemele auexistat la nivelul bncilor i al firmelor, iar ieirea n eviden a dus la declanarea crizei. n

particular, aspecte de hazard moral, contracia creditului (liquidity crunch) i elemente decontagiune au reprezentat componentele eseniale ale crizei.

n primul rnd, hazardul moral provine dintr-o conexiune strns a instituiilor financiare cuguvernele din regiune, ceea ce a indus la nivelul creditorilor ideea existenei unor garanii guver-namentale implicite. Aceasta a generat, pe de o parte, o suprandatorare (extern n special), iar

pe de alt parte, decizii investiionale suboptimale. Astfel, un oc chiar sczut la nivelul pre-urilor activelor a dus la o deteriorare semnificativ a portofoliilor bncilor. Autoritile au fostforate s intervin prin msuri inflaioniste pentru a salva sectorul bancar. Acest fapt conduce larndu-i la o criz la nivelul balanei de pli (Krugman, 1998). Potrivit acestui tip de modele,nivelul preurilor activelor poate servi ca un bun indicator pentru detectarea crizei valutare.

n al doilea rnd, contracia creditului (liquidity crunch)pornete de la scderea ncrederii n sis-temul bancar, ceea ce conduce la o cretere a retragerilor din sistem, diminund gradul de lichidi-tate a bncilor, genernd astfel o criz a sectorului bancar i apoi o criz valutar. Potrivit acesteiargumentri, principalii factori care pot afecta nivelul de lichiditate a sistemului bancar pot servica indicatori ai crizei: datoria extern la nivel bancar pe termen scurt, pe de o parte, i intrrile decapital pe termen lung, pe de alt parte (Chang i Velasco, 2001).

n final, efectul de contagiune implic rspndirea crizelor valutare peste granie i transmitereaacestora spre alte ri. Aceasta poate fi rezultatul unei devalorizri sau deprecieri bazate pe pro-

bleme de competitivitate a sectorului extern sau al ceea ce este cunoscut ca efect creditoruluicomun (common lender effect), potrivit cruia cnd un investitor sufer pierderi ntr-o ar i


12/48


13/48


15

2. Sistemele de avertizare timpurie soluii ex-antede anticipare a crizelor valutare

Aa cum am artat mai sus, crizele valutare pot avea o multitudine de forme de apariie i pro-

pagare, astfel nct i metodele de analiz sunt foarte variate. Necesitatea de a previziona crizelesistemice a determinat generarea unui instrument de monitorizare denumit sistem de avertizaretimpurie(early warning system EWS).

Sistemul de avertizare timpurie a crizelor permite previzionarea apariiei unei crize ntr-uninterval viitor de timp considerat. O astfel de metod se poate aplica att crizelor valutare, ct icelor bancare sau fiscale. Metoda const n analiza indicatorilor economici i financiari care

permit obinerea de informaii referitoare la posibila vulnerabilitate a balanei de pli sau anesustenabilitii cursului de schimb.

Exist mai multe metode folosite n construirea unui EWS, cele mai importante fiind:

extragerea de semnal (signal-based approach), care const n monitorizarea unui set deindicatori. Dac acetia depesc un anumit prag, calculat anterior, se consider semnalde avertizare. Ei pot fi indicatori calculai indicatori compozii de vulnerabilitate(indicatori de presiune a pieei valutare, de stabilitate a sistemului bancar, de poziieextern) sau indicatori economici i financiari (sentiment indicators): creterea PIB,deficitul bugetar, indici ai pieei de capital, spread-ul obligaiunilor de stat (Kaminsky,Lizondo i Reinhart, 1998);

modelele de tip logit/probit (limited dependent variable LDV): constau n estimareaunui model econometric de tip logit/probit n care variabila dependent care indicapariia crizei este calculat pe baza indicatorului de presiune pe piaa valutar, iarvariabilele explicative sunt indicatori economici i financiari. Modelul are avantajul c

permite msurarea efectului fiecrei variabile explicative asupra probabilitii de criz(Frankel i Rose, 1996 sau Bussiere i Fratzscher, 2002);

analiza impactului unei crize valutare (severity of crisis indicators): const ndeterminarea rilor care vor fi mai grav afectate n condiiile unei crize financiareexterne manifestate ntr-o ar din regiune. Metoda presupune definirea unui indicator de

criz pe un interval de timp ntr-o perioad destresspe pieele financiare internaionale diferenele indicelui pentru diferite ri fiind explicate de variabile care descriu condiiileeconomice ale crizei analizate (Sachs, Tornell i Velasco, 1996).

n aceast lucrare vom aborda primele 2 metode dintre cele mai sus menionate.


14/48


16

2.1. Metode bazate pe extragerea de semnal (signal-based approach)

Sistemele bazate pe extragerea de semnal au fost dezvoltate considerabil ntr-o serie de lucrri de

ctre Kaminsky, Reinhart i Lizondo (1996,1998), a cror metodologie va fi folosit i nprezenta lucrare. Este de menionat c, n calcularea unor indicatori, n funcie de datele existenten studiu, am folosit un eantion mai mare de ri comparativ cu al doilea model6.

Criza n acest context se definete ca fiind perioada n care indicatorul de presiune valutardepete valoarea medie i de dou ori i jumtate abaterea standard. Indicatorul de presiunevalutar, aa cum este descris pe larg n seciunea 3.2.1, reprezint o sum ponderat a treifactori: creterea ratei reale a dobnzii, rata de cretere a cursului de schimb real i rata decretere a rezervelor internaionale.

Un indicator emite un semnal cnd se afl peste o anumit percentil a distribuiei valoriloracelui indicator7(am ales aici 15 la sut, respectiv 85 la sut, depinznd de indicator). Este demenionat faptul c aceste limite sunt specifice fiecrei ri, n sensul c, dei percentila esteaceeai pentru toate rile, valoarea indicatorului la pragul de semnal variaz n funcie de ar.Analiza se poate sintetiza conform matricei prezentate n tabelul 1.

Perioada de semnalare a fost aleas apriori ca fiind de 12 luni. Astfel, dac indicatorul alesemite un semnal urmat de criz cu cel mult 12 luni naintea crizei este un semnal bun, iar dacsemnalul nu este urmat de criz este un semnal fals.

Tabel 1. Analiza semnalului emis n funcie de perioadelede criz identificate

Criz

n urmtoarele 12 luni

Fr criz

n urmtoarele 12 luni

Semnalarea unei crize A B

Nesemnalarea unei crize C D

Rezultatele analizei pe baza acestei metode sunt redate n tabelul 2. Coloana 3 indic pondereasemnalelor de criz corecte n totalul semnalelor de criz care ar fi putut fi transmise corect.

Dup cum observ Kaminsky (1998), un procent de 100 la sut ar arta faptul c un semnal decriz exist pentru fiecare lun din cele 12 anterioare fiecrei crize. Se poate observa c pondereainvestiiilor strine directe n PIB (ISD/PIB), urmat de ponderea investiiilor strine directe ncadrul datoriei totale (ISD/datorie total) i ponderea exporturilor n PIB (exporturi/PIB) prezintcel mai mare procent de semnale bune. Oricum, trebuie avut n vedere un grad de precauie cndaceste semnale sunt interpretate. Coloana 4 indic numrul de semnale false exprimat ca procent

6Pentru modelul bazat pe extragerea de semnal am folosit n analiz datele aferente urmtoarelor ri: Argentina,Brazilia, Bulgaria, Cehia, Chile, Columbia, Coreea de Sud, Croaia, Estonia, Filipine, Indonezia, Letonia, Lituania,

Malaiezia, Mexic, Polonia, Romnia, Rusia, Slovacia, Slovenia, Thailanda, Turcia, Ungaria, Venezuela.7De exemplu pentru creterea creditului neguvernamental am folosit percentila superioar a distribuiei (85 la sut)n timp ce pentru cont curent/PIB am folosit percentila inferioar (15 la sut).


15/48


17

din potenialul total de semnale false care ar fi putut fi transmise. Se observ c variabilelemenionate anterior (ISD/PIB, ISD/datorie total, exporturi/PIB) au un grad ridicat de semnalefalse. Primele trei, pentru care procentul de semnale false n cadrul tuturor semnalelor emise este

minim, sunt: datorie privat/PIB, datorie total/PIB i M2/rezerve.

Pentru a surprinde n acelai timp abilitatea unui indicator de a emite semnale bune i n acelaitimp de a nu emite semnale false, Kaminsky et al. (1998) propun utilizarea a ceea ce ei numescnoise to signal ratio, definit ca fracie ntre raportul dintre semnalarea unei crize nerealizate i

perioadele fr criz (B/(B+D)) i raportul dintre semnalarea unei crize reale i perioadele decriz (A/(A+C)). Acesta este prezentat n coloana 5 a tabelului 2. Pentru un indicator care emitesemnale aleatoare i pentru un eantion suficient de larg, legea numerelor mari implic un noiseto signal ratioegal cu 1. Astfel, acei indicatori care au un noise to signal ratiomai mare dect 1au o putere de semnalare a crizelor extrem de sczut. n cazul de fa acetia sunt: ISD/PIB,datorie public/PIB, exporturi/PIB, cretere PIB real, grad de deschidere8, inflaie. Surprindevaloarea ridicat a indicatorului pentru variabile precum creterea PIB real i inflaie, care ngeneral, aa cum precizeaz Kaminsky et al. (1998), au un grad relativ bun de prezicere acrizelor.

Indicatorii cu un grad subunitar de semnalizare corect a crizelor i evitare a semnalelor falsesunt: M2/rezerve, supraaprecierea ratei reale, datoria pe termen scurt/datoria total, datoria

privat/PIB, datoria total/PIB, cont curent/PIB, investiii de portofoliu/PIB, datoria pe termenscurt/exporturi, cretere exporturi, deficit guvernamental, credit neguvernamental/PIB.

8calculat ca raport ntre suma exporturilor i importurilor i PIB


16/48


17/48


19

Performana relativ bun a datoriei totale i private raportate la PIB n comparaie cu rezultatulslab nregistrat de datoria public/PIB poate fi datorat unei ponderi mai ridicate a datoriei

private n datoria total pentru rile care au traversat perioade de criz valutar i/sau unei

caliti ndoielnice a datelor pentru aceti indicatori, fapte reconfirmate i de analizaeconometric din seciunea urmtoare, n care aceti indicatori nu sunt relevani n estimarea

probabilitii de criz.

Berg i Patillo (1998) au fost printre primii care au testat acurateea modelelor (att celedezvoltate de Kaminsky et al., 1998, ct i cele de tipul logit/probit) nu numai n interioruleantionului (in-sample), dar i n afara lui (out-of-sample). Pentru aceasta ei estimeaz modelelefolosind observaii pn n 1995 i construiesc previziuni pentru urmtorii 2 ani. Autorii folosescun prag al probabilitii de 25 la sut i 50 la sut pentru a indica apariia crizei. Apoi comparrezultatele astfel obinute cu valorile actuale.

Modelul Kaminsky, Reinhart i Lizondo (1998) previzioneaz observaiile n mod corect n 70 lasut din cazuri. Oricum, previzionarea crizelor este de interes avnd n vedere c rezultatulanterior se poate datora i perioadelor extinse n care nu s-au nregistrat crize. Astfel, modelulmenionat previzioneaz corect doar 34 la sut din perioadele de pre criz cnd pragul este de25 la sut. n acelai timp, mai mult de jumtate din semnale sunt false. n plus, crizele au aprutn 24 la sut din cazuri fr ca un semnal s fie emis n prealabil.

n contrast, modelele de tipul logit/probit au o putere de previzionare mai ridicat. Cnd pragul

este de 25 la sut, modelul anticipeaz corect 79 la sut din observaii. 73 la sut din perioadelede pre criz au fost corect previzionate, iar proporia de alarme false este puin sub 50 la sut.Pentru a depi o serie de neajunsuri ale modelelor explicate mai sus, am utilizat n continuare unmodel de tip LDV, dar bazat pe o procedur logit multinomial.

2.2. Metode de tip limited dependent variable - logit multinomial

Modelul face parte din categoria celor care au la baz variabile explicate de natur calitativ, dar,n acest caz, variabila explicat nu este una binar. Instrumentul econometric folosit este unmodel logit multinomial. Diferena fa de un model binar const n separarea perioadei de crize

n dou: perioada premergtoare crizei i perioada din timpul i dup criz. Aceast separarepermite evitarea efectului de post-crisis bias, care se exprim prin evoluii diferite aleindicatorilor macroeconomici n cele dou perioade (Bussiere i Fratzscher, 2002).

Crearea unui model de avertizare bazat pe un logit multinomial presupune urmtoarele etape:

calcularea unui indicator de presiune a pieei valutare: acesta permite definirea perioadeide criz, incluznd nu doar atacurile reuite asupra unei monede (forarea bncii centralede renunare la regimul fix), ci i momentele de vulnerabilitate extern n care msurileluate de autoritatea monetar sau situaia extern favorabil a rii au fcut posibilevitarea unei crize valutare;

calcularea indicatorului de criz valutar;


18/48


20

calcularea indicatorului de criz propriu-zis (multinomial);

estimarea modelului utiliznd metoda econometric de tip logit multinomial;

determinarea pragului optim de semnalare a unei crize valutare.

Pe baza indicatorului de criz se construiete modelul logit multinomial. Variabilele explicativeutilizate sunt acele variabile care pot caracteriza situaia extern, financiar i economic a uneiri. Principale variabile folosite n model au fost (un criteriu de selecie a acestora l-a constituitanaliza de tip extragere de semnal prezentat n seciunea 2.1)9:

indicatori de competitivitate extern: supraaprecierea cursului de schimb, contul curent,balana comercial, importuri/exporturi n nivel absolut i ca ritm de cretere. Utilizareacursului real efectiv n locul cursului real este motivat de necesitatea surprinderii

problemelor de competitivitate extern i permite evaluarea economiilor cu rat de

schimb fix;

expunere extern: datoria pe termen scurt/rezerve, datoria total/rezerve, ritmul decretere a datoriei pe termen scurt;

indicatori economici interni: creterea PIB real, deficit bugetar, rata inflaiei;

indicatori financiari: creditul neguvernamental, creditul guvernamental, multiplicatorulmonetar, M2/PIB, volumul depozitelor bancare;

indicatori de contagiune: contagiunea sistemului bancar .

Calcularea indicatorului de contagiune a sistemului bancar s-a fcut utiliznd metoda propus deFratzscher (2000):

=d i

di

d

djij F

F

F

FCB (1)

undeFdireprezint creditele acordate de ara dctre ara i, iarFd reprezint total credite acordatede ara d.

rile dsunt ri cu economii dezvoltate, n timp ce rile i,j (ij)sunt rile emergente cuprinsen analiza acestui studiu. Interpretarea acestui indicator se bazeaz pe efectul creditorului comun

(common lender effect): dac n arajare loc o criz valutar i gradul de ndatorare a rii dfade aceasta este ridicat, crete probabilitatea ca ara d s refuze prelungirea datoriei sau s retragcapitalurile plasate n ara i.

Semnalarea unei crize pentru rile i orizontul de timp ales se face considernd un prag optim(obinerea unei probabiliti peste acest prag fiind considerat semnal de criz). Astfel, rezultatulestimat pe baza modelului se poate nscrie ntr-una dintre situaiile descrise n seciunea 3.1(tabelul 1).

9pentru o imagine asupra variabilelor folosite n literatura economic: Lestano i Kuper (2003) sau Aziz, Caramazzai Salgado (2000)


19/48


21

Alegerea pragului optim i a intervalului de timp trebuie realizat n funcie de numrul de crizenesemnalate i de numrul de alarme false care se consider optim n conducerea politiciimonetare. Fie urmtoarea funcie de cost10:

)T(P*)1()T(P*)T(L CSCN (2)unde Teste pragul de probabilitate; PCNeste probabilitatea nesemnalrii unei crize; PCSproba-

bilitatea semnalrii unei crize, costul nesemnalrii unei crize sau gradul de aversiune la risc.Creterea orizontului de timp i a pragului de probabilitate determin majorarea numrului decrize nesemnalate, dar reduce numrul de alarme false.

2.2.1. Indicatorul de presiune a pieei valutare

Indicatorul de presiune a pieei valutare se calculeaz ca sum ponderat a trei factori: rata de

cretere a cursului de schimb real, majorarea ratei reale a dobnzii i rata de cretere a rezervelorinternaionale.

1t,i

t,i

2res1t,i

t,i

2r1t,i

t,i

2e

t,i res

res1

r

r1

e

e1EMP

(3)unde 2e reprezint volatilitatea cursului de schimb,

2r volatilitatea ratei dobnzii,

2rez

volatilitatea rezervelor internaionale.

Motivaia definirii n acest mod a indicatorului de presiune este aceea c n cazul unui atac

valutar autoritatea monetar are dou opiuni: fie ncearc meninerea cursului (n cazulregimurilor valutare fixe) prin diminuarea rezervelor i/sau creterea ratei dobnzii, fie renun lasusinerea cursului i atunci moneda se devalorizeaz puternic. Utilizarea varianei inverse cafactor de pondere este justificat prin faptul c o importan mai mare este acordat factorilor cuvolatilitate mai redus (cel mai important factor de determinare a crizei este modificarearezervelor internaionale). De asemenea, utilizarea de ponderi constante pentru toate rileasigur comparabilitatea ntre ri a indicatorului de presiune i implicit a indicatorului de crizn special n cazul economiilor cu regimuri de schimb fixe (volatilitatea cursului de schimb estemai mic n acest caz, ceea ce ar fi determinat o pondere mai mare a cursului de schimb).

Unele studii (Edison, 2000 sau Miller i Omarova, 2004) nu includ rata dobnzii n calculareaindicatorului de presiune, dar omisiunea este motivat n cele mai multe cazuri de lipsa datelor

pentru rile emergente. Alte studii (Berg, Borensztein i Pattillo, 2004) explic lipsa rateidobnzii prin faptul c deprecierea ratei de schimb i creterea ratei dobnzii reprezintevenimente diferite i utilizarea ei n indicatorul de presiune ar duce la estimarea cumulat acelor dou evenimente.

10Bussiere i Fratzscher (2002)


20/48


22

2.2.2. Indicatorul de criz valutar

Indicatorul de criz valutar (currency crisis indicator) definete perioada de criz ca fiindacel moment n care indicatorul de presiune depete valoarea medie i de dou ori abatereastandard11.

=

rest.in,0

2EMPEMPdaca,1CC )i(EMPit,it,i (4)

Odat definite perioadele de criz valutar, putem trece la identificarea indicatorului de criz(crisis indicator), care va fi folosit n analiza de tip logit multinomial.

Problema principal n definirea acestui indicator este intervalul de timp n care se doreteobservarea probabilitii apariiei unei crize valutare. Separarea celor dou perioade de precriz i post criz se face innd cont de acest interval. ns economiile care au suferit crizevalutare au cunoscut perioade diferite de recesiune i de refacere. Astfel, definirea intervalului detimp ca pre i post criz trebuie s realizeze un compromis ntre orizontul de analiz dorit deautoritatea nsrcinat cu meninerea stabilitii financiare pentru avertizare i perioada dintre

primele semne de vulnerabilitate extern i momentul de criz valutar pentru rile i perioadaconsiderate. Intervalele de timp cele mai folosite n literatura economic sunt de 12, 18 i 24 deluni. n acest studiu am estimat utiliznd toate cele trei intervale, rezultatele cele mai bune fiindobinute n cazul celui de 12 luni.

Indicatorul de criz se construiete astfel:

=

=

rest.in,0

1CC12,1kdaca,2

1CCsi1CC12,1kdaca,1

Y k1t,i

k1t,ikt,i

t,i (5)

Valorile de 0,1 i 2 au urmtoarea semnificaie:

Y=0, perioada linitit (normal): nu a avut loc nici o criz valutar cu 12 luni nainte inici nu exist probabilitatea apariiei unei crize n urmtoarele 12 luni;

Y=1, perioada premergtoare crizei: se semnaleaz o criz n urmtoarele 12 luni i nu aavut loc o criz anterior;

Y=2, perioada de dup criz: a avut loc o criz n perioada cu 12 luni nainte.

11

Valoarea de 2 este determinat de alegerea unui interval de ncredere (one sided)de 95 la sut. Edison (2000)folosete 2,5, n timp ce Miller i Omarova (2004), Kaminsky et al. (1998) folosesc valoarea de 3. n acest studiu amutilizat 2 la fel ca Bussiere i Fratzscher (2002).


21/48


23

2.2.3. Rezultatele modelului econometric

Analiza de tip logit multinomial a fost realizat pe un set de 21 de economii emergente12. Amutilizat doar ri emergente, deoarece n aceste ri existena problemelor financiare, att la nivelintern, ct i extern, reprezint un factor decisiv n declanarea unei crize valutare ceea ce nu seaplic rilor dezvoltate. Acest rezultat a reieit i din studiul realizat de Kaminsky (2003).

Perioada analizat se ntinde pe un interval maxim de timp cuprins ntre 1994-200413.Principalele crize n aceast perioad la nivelul rilor din eantionul ales sunt: Mexic (1994),Cehia (1997), Bulgaria (1996), Asia (1997), Rusia (1998), Brazilia (1999) i Turcia (2000).

Rezultatele modelului econometric sunt prezentate n tabelul 3. Indicatorii folosii sunt (surseleaferente datelor statistice utilizate sunt detaliate n Anexa 1):

supraaprecierea monedei naionale (calculat ca abatere a cursului real efectiv fa de untrend liniar);

ritmul de cretere a creditului neguvernamental ca procent n PIB;

ponderea deficitului de cont curent n PIB;

raportul dintre agregatul monetar M2 i rezerve;

ritmul de cretere a exporturilor.

Alegerea indicatorilor s-a efectuat i pe baza valorilor noise-to-signal, calculate n seciunea 3.1

pe criteriul c indicatorii cu o valoare mic a raportului au o putere mai mare de explicare acrizelor.

Prima parte a tabelului 3 prezint coeficienii pentru cele cinci variabile utilizate, oferindprobabilitatea de aflare ntr-o perioad premergtoare crizei relativ la probabilitatea de a fi ntr-operioad normal. Variabilele intr n ecuaie cu semnul ateptat. Supraaprecierea monedeinaionale, raportul M2/rezerve sunt semnificative la 1 la sut, creterea creditului intern raportatla creterea PIB, deficitul de cont curent raportat la PIB la 5 la sut, iar creterea exporturilor la10 la sut.

O apreciere a ratei reale efective fa de trend, un lending boom(creterea creditului neguvernamental/PIB), o majorare a M2 relativ la rezerve conduc toate la o cretere a probabilitii de criz.De asemenea, un deficit de cont curent ridicat i o scdere a ritmului de cretere a exporturilorcontribuie la rndul lor la o cretere a probabilitii de criz.

Se poate observa diferena ntre perioada de pre i post criz, n special n cazul supraaprecieriicursului i al creterii creditului neguvernamental. n plus, deficitul de cont curent sembuntete semnificativ dup criz.

12Pentru modelul bazat pe extragerea de semnal am folosit n analiz datele aferente urmtoarelor ri: Brazilia,

Bulgaria, Cehia, Chile, Columbia, Coreea de Sud, Croaia, Estonia, Filipine, Letonia, Lituania, Malaiezia, Mexic,Polonia, Romnia, Rusia, Slovacia, Slovenia, Turcia, Ungaria, Venezuela.13Intervalul de timp considerat pentru fiecare ar a fost determinat n funcie de (in)existena datelor.


22/48


24

Gradul general de explicare al modelului este relativ bun, avnd in vedere valorile obinute deobicei cu date de tip panel (pseudo R2 este de 0,2513). ns acesta nu este singurul criteriu deevaluare. Tabelul 4 ofer o analiz mai detaliat asupra gradului de performan a modelului

calculat n funcie de pragul de probabilitate ales de semnalare a crizelor.

Tabel 3. Rezultatele estimrii econometrice pe baza modelului de tip logit multinomial,perioada 1994-2004

Multinomial logistic regression Numr de obs = 2349

LR chi2(10) = 653,33

Prob > chi2 = 0,0000

Log likelihood = -973,47669 Pseudo R2 = 0,2513

--------------------------------------------------------------------------------------

Y | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

-------------+------------------------------------------------------------------------

Y=1 |

Supraapr| 0,1087522 0,0092105 11,81 0,000 0,0907 0,1268043CNG/PIB | 0,0136496 0,0069529 1,96 0,050 0,0000223 0,027277

CC/PIB | -0,0444268 0,0201994 -2,20 0,028 -0,084017 -0,0048367

M2/Rezerve | 0,6886401 0,0707071 9,74 0,000 0,5500568 0,8272235

Creterea exp| -0,0082245 0,0048127 -1,71 0,087 -0,0176571 0,0012082

Constant | -5,675106 0,3016928 -18,81 0,000 -6,266413 -5,083799

-------------+------------------------------------------------------------------------

Y=2 |

Supraapr| -0,0659354 0,0088901 -7,42 0,000 -0,0833598 -0,0485111CNG/PIB | -0,0124348 0,0043645 -2,85 0,004 -0,0209891 -0,0038805

CC/PIB | 0,0306049 0,0116045 2,64 0,008 0,0078605 0,0533494

M2/Rezerve | 0,9095183 0,0647752 14,04 0,000 0,7825613 1,036475

Creterea exp| -0,0270937 0,0036976 -7,33 0,000 -0,0343409 -0,0198465

Constant | -4,59022 0,2282077 -20,11 0,000 -5,037498 -4,142941

--------------------------------------------------------------------------------------

(Y=0 este grupul de baz)

Alegerea acestui prag s-a efectuat pe baza minimizrii unei funcii de cost prezentate la nceputul

seciunii 3.2, care n cazul unei autoriti neutre la risc (=0.5) este de 10 la sut, aa cum sepoate observa i n graficul 1. Mrind gradul de aversiune la risc, pragul de probabilitate coboarspre 3 la sut. Alegerea gradului de aversiune la risc trebuie s aib n vedere compromisul(trade-off) ntre costul nesemnalrii unei crize i cel al semnalrii unei crize (respectivimplementarea unor msuri) n condiiile n care nu exist anse reale de apariie a unei crize.


23/48


25

Grafic 1. Funcia de politic n cazul neutralitii la risc pentru diferite perioade de pre criz

i diferite grade de aversiune la risc (%)

0,1

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,70,8

0,9

0 0,01 0,05 0,13 0,2 0,27 0,35 0,43 0,5 0,57 0,65 0,73

0.8 0.7 0.6 0.5

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

0,5

0,55

0,01 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5

12 luni18 luni

24 luni

Gradul de performan a modelului este estimat pentru perioada de pre criz, respectiv pentruP(Y=1). n acest caz, 90 la sut din observaii i 60,5 la sut din crize sunt corect estimate, ntimp ce probabilitatea de criz din semnal este de doar 37,55 la sut. Comparativ cu modeleleestimate de Fondul Monetar Internaional (IMF-Developing Country Studies Division),Kaminsky-Lizondo-Reinhart (1998), modelul GS-WATCH al Goldman-Sachs i Credit SuisseFirst Boston14, modelul estimat se prezint foarte bine din punct de vedere al numrului deobservaii estimate corect, al numrului de alarme false n total alarme, probabilitii de crize

nesemnalate, probabilitii de criz din semnal (37,55 la sut fa de 37,2 la sut, 29,7 la sut, 26la sut i, respectiv, 6,5 la sut).

Tabel 4. Gradul de performan a modelului (prag de criz de 10 la sut):

Procentul de crize estimate corect rmne relativ sub valoarea obinut de acestea (60,54 la sutfa de 65,1 la sut, 59,8 la sut, 66,2 la sut i, respectiv, 61,1 la sut). Cu toate acestea,

performana modelului se situeaz sub cea a modelelor estimate de Bussiere i Fratzscher (2002):numrul de crize estimate corect n cazul acestora este de 73,7 la sut, numrul de alarme false ntotal alarme: 44,1 la sut, probabilitatea de criz n semnal: 55,9 la sut, includerea unor ri carenu au cunoscut crize majore n eantion putnd reprezenta una din explicaii. De asemenea,gradul de performan a modelului se poate vedea i n Anexa 2, pe baza analizei grafice a

probabilitii estimate pentru fiecare ar.

14Vezi Berg, Borensztein, Pattillo (2004).

Semnal % observaii estimate corect: 90,28%

Criz S=0 S=1 Total % crize estimate corect: 60,54%

Y=0 1825 148 1973 % alarme false din total alarme: 62,45%

Y=1 58 89 147 % prob. de criz n semnal: 37,55%

Total 1883 237 2389 % prob. de criz nesemnalat: 6,15%


24/48


26

2.3. Simularea probabilitii de criz pe baza unor diverse scenarii

Dup cum am menionat anterior, modelul de tip logit multinomial const n divizarea perioadei

de criz n dou subperioade: perioada pre criz i post criz, ceea ce permite evitarea efectuluide post-crisis bias, cauzat de evoluia diferit a indicatorilor n aceste dou subperioade. Intabelul 5 sunt prezentate valorile medii ale indicatorilor studiai. Dup cum se poate observa,aceste valori difer fundamental n funcie de intervalul de timp considerat. Spre exemplu,

perioada de precriz este caracterizat printr-o supraapreciere ridicat a cursului real efectiv alschimbului valutar n timp ce perioada de post criz se remarc printr-o depreciere a acestuia.Perioadele normale sunt cele n care cursul real efectiv nu prezint abateri semnificative de latrend.

Creterea creditului neguvernamental ca procent n PIB nregistreaz valori mai ridicate nainte

i dup criz fa de perioadele normale. Perioada de precriz este caracterizat de fenomenul delending boom. Creditarea economiei reale este de regul un fenomen prociclic, iar perioada

premergtoare unei crize financiare este deseori o perioad de ascensiune economic. n perioadapost criz ar trebui ca media acestui indicator s scad brusc. Aceasta ar fi fost posibil, dacbncile ar putea recupera mijloacele investite. Scderea moderat a valorii medii a acestuiindicator se datoreaz faptului c bilanurile ntreprinderilor se degradeaz brusc intreprinderile, n cel mai bun caz, sunt temporar n insolvabilitate, sau, n cel mai ru caz, daufaliment, neputnd rambursa creditele contractate anterior.

Contul curent nregistreaz un deficit puternic n perioada de precriz, susinut de intrri masivede capital. Majorarea masei monetare n economie i supraaprecierea cursului real efectiv almonedei naionale fac ca importurile s creasc enorm. n perioada de post-criz, depreciereamonedei naionale are un impact pozitiv asupra evoluiei exporturilor, ceea ce duce la ombuntire important a deficitului de cont curent.

Totodat, M2/rezerve este la nivelul cel mai ridicat n perioada de precriz, datorit scderiirezervelor sau creterii M2. n perioada post criz, raportul scade (n general ca urmare a scderiirezervelor), rmnnd ns la un nivel superior perioadelor normale.

i n cazul exporturilor se poate vedea o evoluie diferit. Dac n perioadele de criz ritmul decretere era ridicat, acesta scade n perioadele de precriz, pentru a ajunge la valoarea minim n

perioadele post criz. Este ns de remarcat valoarea pozitiv a ratei de cretere pentru toate cele3 subperioade.


25/48


27

Tabel 5. Valorile medii ale indicatorilor utilizai

Variabile ntreagaperioad

Perioadanormal

Perioada

pre criz

Perioada

post crizSupraapreciere cursreal efectiv

1,04 0,45 13,77 -1,14

CNG/PIB 5,02 4,87 7,69 6,39

CC/PIB -2,26 -2,50 -3,63 0,3

M2/Rezerve 2,67 2,52 4,21 3,02

Creterea exportului 12,01 14,06 4,97 0,16

Datorit imposibilitii de a interpreta coeficienii dintr-o regresie de tip logit/probit ca efecte

marginale ca urmare a distribuiei non-normale a variabilei explicate, efectele marginale trebuiecalculate la o valoare predeterminat a variabilelor explicative.

Tabelul 6 prezint efectul asupra probabilitii estimate avnd n vedere diverse scenarii.

Ca nivel de referin, am ales scenariul n care toate variabilele sunt la nivelul mediu din

perioada normal. n acest scenariu, probabilitatea de criz pentru urmtoarele 12 luni este

extrem de mic, de doar 2,02 la sut. n schimb, cnd toate variabilele sunt la nivelul mediu din

perioada pre-criz, probabilitatea de criz crete semnificativ comparat cu perioada normal,

nregistrnd o valoare de 27,58 la sut.

Pentru a stabili impactul diverselor variabile asupra probabilitii estimate de criz, am

considerat c toate variabilele sunt la nivelul mediu din perioada normal, cu excepia uneia care

nregistreaz o modificare anume, specificat n tabel. Se observ c cel mai ridicat impact l au

creterea raportului M2/rezerve, a crui dublare (i ajungerea astfel la nivelul din perioada de

precriz) genereaz o modificare a probabilitii de criz la 7,23 la sut, cu 5,21 puncte

procentuale fa de nivelul de referin, i supraaprecierea ratei reale efective de schimb cu 10 la

sut care genereaz o probabilitate de aproape 6 la sut, cu 3,9 puncte procentuale mai mult fa

de perioada normal.


26/48


28

Tabel 6. Probabilitatea apariiei unei crize valutare utiliznd anumite scenarii

ScenariiProb. de criz

(%)Modificarea prob.

(puncte procentuale)

1) Toate variabilele sunt la nivelul mediu din perioada normal 2,02 -

2) Toate variabilele sunt la nivelul mediu din perioada pre criz 27,58 +25,56

3) Toate variabilele sunt la nivelul mediu din perioada normal,cu excepia:

a) Curs de schimb +2% 2,51 +0,49

b) Curs de schimb +5% 3,48 +1,46

c) Curs de schimb +10% 5,92 +3,90

d) M2/rezerve +2.5 7,23 +5,21

e) CC/PIB nrutire cu 5% 2,53 +0,51f) CNG/PIB cretere 5% 2,16 +0,14

g) Scderea ratei de cretere a exporturilor cu 15% 2,22 +0,2

Analiza prezentat o confirm pe cea anterioar, bazat pe noise to signal ratio descris n

seciunea 3.1, n care M2/rezerve i aprecierea cursului real efectiv al cursului valutar au fost

factorii pentru care raportul dintre semnalarea unei crize nerealizate raportat la perioadele fr

criz i raportul dintre semnalarea unei crize reale raportat la perioadele de criz, a fost cel mai

sczut dintre cei analizai.


27/48


29

3. Sistem de avertizare timpurie a crizelor valutare pentru Romnia

Printre procesele care la momentul actual impun o monitorizare mai atent a vulnerabilitii

externe a economiei romneti se numr: procesul de liberalizare a contului de capital n condiiile existenei unor rate de dobnd

relativ ridicate (ce pot stimula intrrile de capital speculativ, scderea prea rapid a lorridicnd probleme din punctul de vedere al controlului cererii interne, n contextul n careexist semnale c produsul intern se afl peste nivelul potenial);

aprecierea cursului de schimb i ca urmare a intrrilor de capital, inclusiv prin sumeleprovenite din repatrierea veniturilor realizate de romni n strintate;

creterea creditului neguvernamental i n special a componentei n valut.

3.1. Definirea crizelor valutare

Aa cum am artat n seciunea 3.2.1, identificarea crizelor valutare se realizeaz pe bazaindicatorului de presiune valutar. Conform acestuia, modelul propus n lucrare identific treimomente de criz n perioada 1994-2004 n Romnia:

1. ianuarie 1997 liberalizarea cursului de schimb (trecerea de la politica de tipadministrativ la cea de tip managed floatpe fondul liberalizrii preurilor bunurilor de

baz ce a generat deprecierea puternic a cursului de schimb i creterea expectaiilor

inflaioniste);2. februarie 1999 problemele legate de semnarea acordului stand-bycu FMI, declanarea

conflictului n Iugoslavia, existena unui curs supraapreciat fa de cursul de echilibru (cu30 la sut n septembrie 1998) au determinat creterea ateptrilor inflaioniste idevalorizarea puternic a monedei naionale;

3. noiembrie 1999 finanarea importurilor pentru utilitile aflate nc n administrareastatului, n contextul n care condiiile de finanare externe erau foarte grele ca urmare acrizei din Rusia i n special a procedurii de bailing in aplicate de Fondul MonetarInternaional, msur aspru criticat de mediile financiare internaionale15.

15Rating-ul pentru Romnia n 1999 era cu un grad peste cel de default, respectiv Moodys: B3, Standard andPoors i Fitch: B-; de altfel, aceleai rating-uri ca cele pentru Rusia i Ucraina n aceeai perioad.


28/48


30

Grafic 2.Indicele de presiune pe piaa valutar i pragul de identificare a crizelor valutare

ian.97

nov.99feb.99

-2

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

1

1,5

2

ian.9

4

iul.94

ian.9

5

iul.95

ian.9

6

iul.96

ian.9

7

iul.97

ian.9

8

iul.98

ian.9

9

iul.99

ian.0

0

iul.00

ian.0

1

iul.01

ian.0

2

iul.02

ian.0

3

iul.03

ian.0

4

iul.04

ian.0

5

Indicatorul de presiune a fost estimat pe baza cursului de schimb fa de dolar. O analiz mairelevant pentru economia romneasc poate fi considerat raportarea fa de euro. Calculareaunui asemenea indicator nu modific ns rezultatele obinute, deoarece evoluiile celor doumonede de referin (euro i dolar) sunt corelate ntre ele (dei depind ntr-o anumit msur ide evoluiile pieei externe).

3.2. Modelul extragere de semnal

Gradul de semnalare a indicatorilor folosii este demonstrat i de semnalarea crizelor din trecut definite n seciunea anterioar utiliznd indicatorul de presiune valutar. Astfel, dac pentrucriza din februarie 1999 indicatorii care semnaleaz criza sunt datoria privat ca raport n PIB,deficitul contului curent n PIB, creterea creditului neguvernamental relativ la PIB, pentru crizadin noiembrie 1999 acetia sunt: M2/rezerve i FDI/PIB. Lipsa datelor16nu a permis includerean analiz a crizei din ianuarie 1997.

Conform modelului de extragere de semnal, indicatorii care presupun o analiz atent i care seafl n zona de semnalare a unei posibile crize (s-au aflat cel puin o perioad peste nivelul desemnal n perioada decembrie 2004-iunie 2005) sunt17:

supraaprecierea cursului efectiv real. Perioadele de depire a pragului de crizsunt februarie-mai 2005. Supraaprecierea monedei fa de trend trebuie inter-

pretat cu anumite rezerve pentru c este estimat ca abatere fa de un trendliniar i nu fa de cursul de echilibru. Totui valoarea maxim a supraaprecierii

16ca urmare a seriei scurte de PIB trimestrial17Prezentarea grafic a indicatorilor se afl n Anexa 3.


29/48


31

fa de trend este atins n perioada aprilie-august 1998, aceeai perioad n carecursul a fost 30 la sut supraapreciat fa de cursul de echilibru;

ponderea deficitului de cont curent n PIB. Perioadele de depire a pragului decriz sunt decembrie 2004-februarie 2005. De asemenea, n martie 2005 seobserv o revenire sub nivelul de criz;

indicatori ai datoriei: datoria pe termen scurt/datoria pe termen lung, datoriaprivat/PIB, datoria public/PIB, datoria total/PIB. Pentru structura datoriei iponderea datoriei totale n PIB valorile pentru decembrie 200418rmn deasupranivelului de semnal, n timp ce pentru ceilali indicatori se observ o uoarmbuntire;

majorarea creditului neguvernamental ca procent n PIB. Indicatorul depete

nivelul de semnal doar n ianuarie 2005, n timp ce n urmtoarele luni cretereaeste reluat dup o perioad de contracie la un nivel mult inferior (1,3 la sut nmartie);

investiii de portofoliu/PIB. Indicatorul se afl sub valoarea de semnal ncepndcu noiembrie 2004 pn n martie 2005;

ponderea deficitului bugetar n PIB. Depirea nivelului de semnal n lunileianuarie i februarie 2005. n luna martie se revine la o valoare apropiat devaloarea de prag.

Indicatorii care arat o consolidare a sectorului intern n perioada decembrie 2004-iunie 2005sunt:

M2/rezerve valutare n special ca urmare a creterii rezervelor;

indicatori ai fluxurilor de capital: ISD/datoria total, ISD/PIB ca urmare a creteriifluxurilor de capital de tipul investiiilor strine directe (n special datorit procesului de

privatizare).

Aa cum am prezentat i n seciunea 3.1, analiza de tip extragere de semnal, dei permite

utilizarea unui set mai mare de indicatori (i prin urmare surprinderea unui numr mai mare decrize), nu ofer o msur a impactului acestor indicatori asupra probabilitii de criz i nici oestimare a valorii acesteia; ca urmare, vom detalia analiza situaiei economiei romneti folosindmodelul de tip logit multinomial descris n seciunea 3.2.

18Ultima perioad pentru care avem date am folosit date de la Banca Reglementelor Internaionale. Pentru detaliisuplimentare vezi Anexa 1. Oricum, dup cum am menionat i anterior, datele privind datoria prezint o structur icalitate ndoielnice.


30/48


32

3.3. Modelul logit multinomial

Conform acestui model, probabilitatea apariiei unei crize este prezentat n graficul 4. Se poateobserva depirea nivelului de semnal n perioada februarie-noiembrie 1998 (aceasta corespundecu existena unei supraaprecieri a cursului de schimb real). Dup aceast perioad probabilitateascade foarte mult, iar dup iunie 2000 se menine sub pragul de 5 la sut, n timp ce pe ultimeledou luni ale anului 2004 se observ o uoar tendin de cretere. Probabilitatea apariiei uneicrize n perioada ianuarie-decembrie 2005, aa cum este estimat la momentul decembrie 2004este foarte sczut, de aproximativ 1,7 la sut. Analiznd economiile din zona Europei Centralei de Est se pot observa valori comparabile cu cele obinute pentru Romnia la momentuldecembrie 2004 ceea ce arat un risc sczut de criz n regiune19: Bulgaria 2,1 la sut, Cehia2,6 la sut, Croaia 2,7 la sut, Polonia 2,2 la sut, Rusia 1,3 la sut, Slovacia 0,6 la sut,Slovenia 1,3 la sut, Turcia 2,1 la sut, Ungaria 1,0 la sut.

Grafic 3. Probabilitatea apariiei unei crize pentru Romnia pe baza modelului logit multinomial

feb.98

mai.00

dec.98 mai.05

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

mar.97

sep.9

7

mar.98

sep.9

8

mar.99

sep.9

9

mar.00

sep.0

0

mar.01

sep.0

1

mar.02

sep.0

2

mar.03

sep.0

3

mar.04

sep.0

4

mar.05

De asemenea, pentru Romnia am previzionat (out-of-sample forecast) probabilitatea de criz nintervalul ianuarie-iunie 2005. Conform acesteia, pentru perioada iunie 2005-iunie 2006,

probabilitatea de criz este de doar 4 la sut, dup ce pentru intervalul mai 2005-mai 2006aceasta a atins 5 la sut. Creterea probabilitii fa de nivelul estimat n decembrie 2004, pentruintervalul decembrie 2004-decembrie 2005, a fost determinat, n special, de accentuareacreterii creditului neguvernamental, a creterii supraaprecierii monedei. Ali factori care aucontribuit, dar ntr-o mai mic msur, au fost deficitul de cont curent, respectiv diminuareacreterii exporturilor.

Pe baza acestor previziuni la momentul iunie 2005 am simulat diferite scenarii, rezultatele aces-tora fiind prezentate n tabelul 7. Dup cum se poate observa, o depire a pragului de criz se

19Graficele probabilitilor estimate pentru toate rile din eantion sunt redate n Anexa 2.


31/48


33

obine n cazul scenariilor 4c i 4e supraaprecierea ratei de schimb cu nc 10 la sut fa deiunie 2005 i creterea raportului M2/rezerve cu 2,5 (respectiv mai mult dect dublarea acestuia).Astfel, o apreciere a cursului de peste 18% sau o monetizare excesiv, respectiv o scdere

important a rezervelor internaionale reprezint factori majori n generarea unei posibile crizevalutare.

Creterea deficitului de cont curent cu 5 puncte procentuale (respectiv atingerea unui nivelde -16 la sut n PIB) sau accelerarea creterii creditului neguvernamental determin omodificare nesemnificativ a probabilitii de criz cu 0,95 i 0,27 puncte procentuale.

Tabel 7. Probabilitatea apariiei unei crize valutare utiliznd anumite scenariin cazul Romniei

ScenariiProb.decriz(%)

Modificarea prob.(puncteprocentuale)

1) Toate variabilele sunt la nivelul mediu din perioada normal 1,49

2) Toate variabilele sunt la nivelul mediu din perioada de pre criz 5,2 +3,71

3) Toate variabilele sunt la nivelul iunie 2005 4 +2,51

4) Toate variabilele sunt la nivelul iunie 2005 cu excepia:

a) Curs de schimb +2% 4,93 +0,93

b) Curs de schimb +5% 6,72 +2,72 c) Curs de schimb +10% 11,05 +6,05

e) M2/rezerve +2,5 17,74 +13,74

f) CC/PIB nrutire cu 5% 4,95 +0,95

g) CNG/PIB cretere 5% 4,27 +0,27

h) Scderea ratei de cretere a exportului cu 15% 4,48 +0,48

Aceste simulri sunt realizate n condiiile de caeteris paribusi trebuie considerate cu pruden

o cretere a supraaprecierii cursului de schimb nu presupune o deteriorare a deficitului de contcurent sau o expansiune a creditului neguvernamental (n special ca urmare a scderii costuluicreditului n valut).


32/48


34

4. Concluzii

Prezentul studiu a testat empiric dou sisteme de avertizare timpurie a crizelor valutare pe uneantion de ri emergente. Abordarea folosind metodologia propus de Bussiere i Fratzscher(2002), mai comprehensiv fa de cea iniiat de Kaminsky, Lizondo i Reinhart (1998), asugerat ca principali indicatori de semnalare a crizelor valutare supraaprecierea monedeinaionale (calculat ca abatere a cursului real efectiv fa de un trend liniar), ritmul de cretere acreditului neguvernamental ca procent n PIB, ponderea deficitului de cont curent n PIB,M2/rezerve i ritmul de cretere a exporturilor.

Dintre indicatorii menionai mai sus, raportul M2/rezerve i supraaprecierea monedei naionaleau impactul cel mai ridicat asupra probabilitii de criz, caeteris paribus (dei n realitate

factorii determinani se pot manifesta simultan).

Gradul de performan a modelului de tip logitmultinomial, comparativ cu modelele estimate deFondul Monetar Internaional (IMF-Developing Country Studies Division), Kaminsky-Lizondo-Reinhart (1998), modelul GS-WATCH al Goldman-Sachs i Credit Suisse First Boston, este mairidicat, dar se situeaz sub performana modelului dezvoltat de Bussiere i Fratzscher (2002),includerea n eantion a unor ri care nu nregistrat crize majore putnd reprezenta una dintreexplicaii.

La nivelul Romniei, o astfel de analiz, dup cum am subliniat, este necesar n contextul actual

i viitor al mix-ului de politici aplicat. Rezultatele la care am ajuns arat c la momentuldecembrie 2004 probabilitatea de criz valutar estimat era de 1,7 la sut, un nivel de altfel,comparabil cu al altor ri din Europa Central i de Est. Totodat, la momentul iunie 2005,

probabilitatea de criz previzionat pentru urmtoarele 12 luni este de 4 la sut, principaliifactori ce au condus la modificarea acesteia n respectivul interval de 6 luni putnd fi accentuareacreterii creditului neguvernamental i a creterii deficitului de cont curent (ambele msurate ca

pondere n PIB), respectiv diminuarea creterii exporturilor.

Studiul sugereaz o serie de factori comuni la nivelul eantionului de ri investigat, cu impact

asupra probabilitii de criz valutar. Trebuie ns avut n vedere c unele aspecte individuale,specifice fiecrei ri, pot reprezenta factori importani n determinarea crizelor valutare.


33/48


35

BIBLIOGRAFIE

Agenor, P. R.,Bhandari, J.,Flood, R., 1992

Speculative attacks and models of balance of payments

crises, IMF Staff Papers, Vol. 39

rvai, Z.,Vincze, J., 2000

Financial Crises in Transition Countries: Models and

Facts, Banca Central a Ungariei, WP 2000/6

Aziz, J.,Caramazza F.,Salgado R., 2000

Currency Crises: In search of Common Elements,International Monetary Fund, Working Paper 67

Berg, A.,Borensztein E.,Milesi-Ferretti G. M.,Pattillo C., 1999

Anticipating Balance of Payment Crises. The Role ofEarly Warning Systems, International Monetary Fund,Occasional Paper 186

Berg, A.,Borensztein E.,Milesi-Ferretti G. M.,Pattillo C., 2004

Assessing Early Warning Systems: How Have They

Worked in Practice?, International Monetary Fund,Working Paper 52, martie 2004

Bussiere, M.,

Fratzscher, M., 2002

Towards a new early warning system of financial crises,

European Central Bank, Working Paper 145, mai 2002

Calvo, G., 1998 Capital Flows and Capital-Market Crises: The SimpleEconomics of Sudden Stops, Journal of AppliedEconomics, noiembrie 1998

Calvo, G.,Reinhart, C., 2000

When Capital Inflows Come to a Sudden Stop:

Consequences and Policy Options, in P. Kenen and A.Swoboda (eds), Key Issues in Reform of the InternationalMonetary and Financial System (Washington, DC:International Monetary Fund)

Calvo, G.,Izquierdo, A.,Talvi E., 2002

Sudden Stops, the Real Exchange Rate, and Fiscal

Sustainability: Argentina's Lessons, Inter-AmericanDevelopment Bank

Chang, R.,Velasco, A., 2001

A model of financial crises in emerging markets, QuarterlyJournal of Economics, Vol. 116

Chui, M., 2002 Leading Indicators of Balance-of-Payments Crises: aPartial Review,Working Paper 171, Bank of England


34/48


36

Edison, H. J., 2000 Do Indicators of Financial Crises Work? An Evaluation ofAn Early Warning System, International FinanceDiscussion Papers, Federal Reserve Board of Governors,no. 675, iulie 2000

Eichengreen, B.,Rose, A.,Wyplosz, C., 1997

Contagious Currency Crisis,http://www.haas.berkeley.edu/~arose/

Frankel, J. A.,Rose, A.K., 1996

Currency Crashes in Emerging Markets: An Empirical

Treatment, Journal of International Economics, Vol. 41(November), pp. 35166.

Fratzscher, M., 2000 On Currency Crises and Contagion, Institute forInternational Economics, decembrie 2000

Kaminsky, G.L.,Lizondo S.,Reinhart C.M., 1998

Leading indicators of currency crisis, InternationalMonetary Fund Staff Papers 45/1,

Kaminsky, G.L.,Reinhart C.M., 1999

The Twin Crises: The Causes of Banking and Balance-of-

Payments Problems,American Economic Review; 89(3), pp. 473-500.

Kaminsky, G.L., 2003 Varieties of Currency Crises, National Bureau ofEconomic Research, Working Paper 10193,http://www.nber.org/papers/w10193

Krugman, P., 1979 A Model of Balance-of-Payment Crises, Journal of Money,Credit, and Banking, 11(3), pp. 311-25

Krugman, P., ed. 1998 Currency Crises, Chicago, University of Chicago Press,2000

Lestano, J.J.,

Koper, 2003

Indicators of financial crises do work! An early-warning

system for six Asian countries,decembrie 2003

Mills, C.,Omarova E., 2004

Predicting Currency Crises a practical application for

risk managers,Business Economics, The NationalAssociation for Business Economists, Gale Group

Morris, S.,Shin, S.H., 1998

Unique equilibrium in a model of self-fulfilling currency

attacks, American Economic Review, Vol. 88

Obstfeld, M., 1994 The Logic of Currency Crises, Cahiers Economiques etMontaries (Banque de France), no. 43, pp. 189-213

Obstfeld, M., 1986 Rational and self-fulfilling balance-of-payments crises,American Economic Review, Vol. 76


35/48


37

Ozkan, G. F.,Sutherland, A., 1995

Policy measures to avoid a currency crisis, EconomicJournal, Vol. 105

Sachs, J.,Tornell A.,Velasco A., 1996

Financial Crises in Emerging Markets: The Lessons from

1995, Brookings Papers on Economic Activity:1, Brookings Institution, pp. 147215


36/48


37/48


38/48


40

ri Cursmediu

Curs lasfritul

perioadei

Cursreal

efectiv

Ratadobnzii

inter-bancar

IPCRezervevalutare M1 M2

Creditneguver-namental

PIBDeficitbugetar Export Import

Ccu

SlovaciaIFSliniaRF

IFS liniaAE

IFSliniaREC

IFS linia60P

IFSlinia64

IFS linia1LD

IFSlinia54

IFSlinia

34+55

IFS linia32D

IFSlinia99B

IFSlinia 70

IFSlinia 71

l78

SloveniaIFSliniaRF

IFS liniaAE

EUROSTAT

IFS linia60B

IFSlinia64

IFS linia1LD

IFSlinia55

IFSlinia

34+56

IFS linia32D

IFSlinia99B

IFSlinia 80

IFSlinia 70

IFSlinia 71

l78

ThailandaIFSliniaRF

IFS liniaAE

IFS linia60B

IFSlinia64

IFS linia1LD

IFSlinia56

IFSlinia

34+57

IFS linia32D

IFSlinia99B

IFSlinia 80

IFSlinia 70

IFSlinia 71

l78

TurciaIFSliniaRF

IFS liniaAE

EUROSTAT

IFS linia60B

IFSlinia64

IFS linia1LD

IFSlinia57

IFSlinia

34+58

IFS linia32D

IFSlinia99B

IFSlinia 70

IFSlinia 71

l78

UngariaIFSliniaRF

IFS liniaAE

IFSliniaREC

IFS linia60P

IFSlinia64

IFS linia1LD

IFSlinia58

IFSlinia

34+59

IFS linia32D

IFSlinia99B

IFSlinia 80

IFSlinia 70

IFSlinia 71

l78

Venezuela

IFS

liniaRF

IFS liniaAE

IFS

liniaREC

IFS linia60P

IFS

linia64

IFS linia1LD

IFS

linia59

IFS

linia34+60

IFS linia32D

IFS

linia99B

IFSlinia 80 IFSlinia 70 IFSlinia 71 l78


39/48


41

Anexa 2

Graficele probabilitii de criz n intervalul de 12 luni pe baza modelului de tip logit

multinomial pentru 21 de ri pe perioada 1994 -2004

Brazilia

apr.00 oct.04mar.02mar.96

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

mar.95 nov.95 iul.96 mar.97 nov.97 iul.98 mar.99 nov.99 iul.00 mar.01 nov.01 iul.02 mar.03 nov.03 iul.04

Bulgaria

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Jan.96

Jul.9

6

Jan.97

Jul.9

7

Jan.98

Jul.9

8

Jan.99

Jul.9

9

Jan.00

Jul.0

0

Jan.01

Jul.0

1

Jan.02

Jul.0

2

Jan.03

Jul.0

3

Jan.04

Jul.0

4

Cehia

feb.97

0

0,1



40/48


42

Chile

iun.98nov.97

0

0,1

0,2

mar.96 nov.96 iul.97 mar.98 nov.98 iul.99 mar.00 nov.00 iul.01 mar.02 nov.02 iul.03 mar.04 nov.04

Columbia

apr.98

mar.97

nov.96 mar.99

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

Mar.96 Nov.96 Jul.97 Mar.98 Nov.98 Jul.99 Mar.00 Nov.00 Jul.01 Mar.02 Nov.02 Jul.03 Mar.04 Nov.04

Coreea de Sud

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4



41/48


43

Filipine

dec.97sep.95

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7


Malaezia

sep.96

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3


Mexic

feb.00apr.99ian.96 Mar-02

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7



42/48


44

Polonia

nov.01

apr.01

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3


Romnia

mai.00feb.98

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

mar.97 sep.97 mar.98 sep.98 mar.99 sep.99 mar.00 sep.00 mar.01 sep.01 mar.02 sep.02 mar.03 sep.03 mar.04 sep.04

Rusia

aug.95

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

iul.9

5

ian.96

iul.9

6

ian.97

iul.9

7

ian.98

iul.9

8

ian.99

iul.9

9

ian.00

iul.0

0

ian.01

iul.0

1

ian.02

iul.0

2

ian.03

iul.0

3

ian.04

iul.0

4


43/48


45

Turcia

apr.00

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

mar

.95

sep.95

mar

.96

sep.96

mar

.97

sep.97

mar

.98

sep.98

mar

.99

sep.99

mar

.00

sep.00

mar

.01

sep.01

mar

.02

sep.02

mar

.03

sep.03

mar

.04

sep.04

Ungaria

0

0,010,02

0,03

0,04

0,05

0,06

0,07

0,08

0,09

0,1


Venezuela

apr.00

nov.98

apr.98

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

mar.97 nov.97 iul.98 mar.99 nov.99 iul.00 mar.01 nov.01 iul.02 mar.03 nov.03 iul.04


44/48


46

Croaia

nov.97

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,250,3

0,35

0,4

mar.97 nov.97 iul.98 mar.99 nov.99 iul.00 mar.01 nov.01 iul.02 mar.03 nov.03 iul.04

Slovacia

dec.97mai 97

ian.97

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

mar.95 nov.95 iul.96 mar.97 nov.97 iul.98 mar.99 nov.99 iul.00 mar.01 nov.01 iul.02 mar.03 nov.03

Slovenia

0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,120,14

0,16

0,18

0,2



45/48


47

Lituania

0

0,1

0,2


Letonia

0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

0,14

0,16

0,18

0,2

apr.95 dec.95 aug.96 apr.97 dec.97 aug.98 apr.99 dec.99 aug.00 apr.01 dec.01 aug.02 apr.03 dec.03 aug.04

Estonia

0

0,02

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

0,140,16

0,18

0,2



46/48


48

Anexa 3

Graficele indicatorilor utilizai n modelul de extragere de semnal pentru Romnia

M2/Rezerve

0

1

2

3

4

5

6

ian.94 oct.94 iul.95 apr.96 ian.97 oct.97 iul.98 apr.99 ian.00 oct.00 iul.01 apr.02 ian.03 oct.03 iul.04 apr.05

Supraaprecierea cursului real efectiv

-30

-20

-10

0

10

20

30

ian.94 oct.94 iul.95 apr.96 ian.97 oct.97 iul.98 apr.99 ian.00 oct.00 iul.01 apr.02 ian.03 oct.03 iul.04 apr.05


47/48


49

Cont curent/PIB

-12

-10

-8

-6

-4

-2

0

2

mar.97 dec.97 sep.98 iun.99 mar.00 dec.00 sep.01 iun.02 mar.03 dec.03 sep.04

Creterea exporturilor

-20

0

20

40

60

80

100

120

ian.94

iul.9

4

ian.95

iul.9

5

ian.96

iul.9

6

ian.97

iul.9

7

ian.98

iul.9

8

ian.99

iul.9

9

ian.00

iul.0

0

ian.01

iul.0

1

ian.02

iul.0

2

ian.03

iul.0

3

ian.04

iul.0

4

ian.05


48/48


50

Creterea creditului neguvernamental/PIB

-30

-25

-20

-15

-10

-5

0

5

10

15

2025

mar.97 dec.97 sep.98 iun.99 mar.00 dec.00 sep.01 iun.02 mar.03 dec.03 sep.04

Date post:	19-Oct-2015
Category:	Documents
Upload:	schiopu-iulia
View:	46 times
Download:	1 times

SISTEME DE AVERTIZARE TIMPURIE A CRIZELOR VALUTARE

Documents