Testarea celor 3 cercuri vicioase ale economiei românesti ... · PDF filemecanismul de...

Colecț ia de working papers ABC-UL LUMII FINANCIARE

WP nr. 3/2015

Testarea celor 3 cercuri vicioase ale economiei românesti

– o abordare VAR – VEC –

Stavre Ioan – Gabriel

Facultatea de Finante, Asigurări, Bănci si Burse de Valori, anul III

[email protected]

Coordonatorul lucrării

Conf. univ. dr. Stoian Andreea

Rezumat.Modul de functionare a stimulilor fiscali poate afecta în sens negativ

mecanismul de ajustare normal al economiei, cu alte cuvinte spunem că suntem prinsi într-un

cerc vicios, dacă o serie de procese dăunătoare se perpetuează în mod reversiv. Obiectivul

prezentei lucrări este testarea cercurilor vicioase expuse de Croitoru & Târhoacă (1999),

folosind o metodologie de cointegrare. Autorii identifică 3 cercuri vicioase, cauzate de

conduita politicii fiscale în gestionarea deficitului bugetar: al economisirii, al politicii fiscale

si al economiei informale. În sens strict, respectiv cel impus de teoria expusă de autori, nu

putem confirma prezenta acestor cercuri la nivelul economiei noastre, cel putin cu prezenta

metodologie.

Cuvinte – cheie: cerc vicios, politică fiscală, economisire, competivitate, economie

informală.

Clasificare JEL: E62, B23.

Clasificare REL: 10B, 8K.


Testarea celor 3 cercuri vicioase ale economiei româneș ti – o abordare VAR – VEC

Introducere

Modul de functionare a stimulilor fiscali poate afecta în sens negativ mecanismul de

ajustare normal al economiei. În acest sens, modul în care Guvernul decide să intervină în

piată poate perpetua o serie de procese dăunătoare reversive, spunem că suntem prinsi într-un

cerc vicios.

Putem considera un cerc vicios asemeni unui mecanism de transmitere cu

disfunctionalităti la nivelul rezultatelor finale, iar alimentatea acestui lant se realizează în mod

involuntar, scopul initial fiind de a ameliora efectele profund negative ce se înfiltrează în

economie.

Obiectivul prezentei lucrări este să testăm prezenta cercurilor vicioase expuse de Croitoru

& Târhoacă (1999). Autorii identifică 3 cercuri vicioase, cauzate de conduita politicii fiscale

în gestionarea deficitului bugetar: al economisirii, al politicii fiscale si al economiei

informale.

Utilitatea acestui studiu este în primul rând la nivelul decidentiilor politicii fiscale,

Guvern prin MFP, deoarece sunt însărcinati cu o anumită ramură a stabilitătii

macroeconomice (o parte semnificativa este atribuită si politicii monetare), iar constientizarea

unui cerc vicios ce actionează la nivelul economiei este primul pas în eliminarea componentei

care generează perpetuarea acestor erori în transmisie.

Elementele care sunt parte componentă a mecanismului vicios de transmitere sunt

modelate prin variabile explicative proxy si se verifică dacă există relatie de cointegrare dintre

ele. Este preferată această metodă, deoarece aceste cercuri vicioase sunt prezente până în

zilele noastre, potrivit lui Croitoru (2014). Deci, avem nevoie de exploatarea unei relatii între

variabile pe termen lung, de unde această decizie.

Dacă variabilele au trend stocastic comun, spunem că sunt cointegrare si putem aplica un

test de cointegrare pentru a determina numărul relatiilor. După ce acest pas este făcut,

construim modele de tip vector cu corectie al eroriilor (engl. Vector Error Correction Model –

VECM) si vom lua o decizie privind prezenta cercului vicios, în functie de o serie de

intrumente (pe care le vom descrie în sectiunea Metodologie si rezultate).


WP nr. 3/2015

Literatura de specialitate

Cercurile vicioase în care economia românească se află au fost descrise pentru prima dată

de Croitoru & Târhoacă (1999), acestia au observat că atunci când politica fiscală trebuie să

îsi reducă deficitul pentru a asigura echilibrul macroeconomic, acestia se bazează în primă

etapă pe cresterea impozitelor si taxelor, iar selectia cheltuielilor, functie de necesitate si

importantă este ocolită.

Economia României se afla într-o recesiune puternică în perioada 1997 – 1998, iar

politica fiscală si cea monetară nu au avut suficiente pârghii sau suficient de puternice pentru

a atenua declinul economic. Nu trebuie neglijat faptul că, în aceea perioadă, modificările

structurale aveau loc si nu erau implementare într-o manieră coerentă, ceea ce a determinat

perpetuarea recesiunii.

Printre modificările structurale putem aminti: avea loc trecerea către o economie de piată,

finantarea întreprinderilor publice nu mai era sustinută de BNR (cu precădere sectorul

agriculturii), deci subventii erau acordate de către Stat pentru a compensa creditul limitat,

consumul se afla în expansiune, iar firmele nu puteau face fată cererii interne, deci importurile

(atât de materie primă, cât si produse intermediare) erau principala sursă de comert, drept

urmare si deficitul de cont curent a înregistrat o cădere masivă, de unde nevoie de ajustare a

sectorului public ( Croitoru & Târhoacă (1999), Croitoru (2014)).

În cadrul prezentei lucrări, notiunea de sold trebuie privită ca diferentă între nivelul

economisirii si nivelul investitiilor . Astfel, când rata de economisire este inferioară

investitiilor avem deficit. Deficitul extern este reprezentat de contul curent, iar cel intern poate

fi împărtit în deficitul sectorului guvernamental si cel non-guvernamental.

Toate aceste modificări structurale au pus presiuni semnificative pe buget, iar pentru a

face fată plătiilor, cresterea impozitelor părea solutia cea mai rapidă (nu neapărat cea mai

eficientă, după cum vom vedea în continuare).

În aceste conditii, contrângerea deficitului era obligatorie din mai multe cauze Croitoru &

Târhoacă (1999)): (i) ipoteza echivalentei ricardiene nu se verifică (cresterea nivelului de

economisire în sectorul guvernamental este compensat cu aceeasi măsură de reducerea

economiilor în sectorul non – guvernamental)1; în linie cu reducerea deficitului public, (ii)

rata de dobândă reală se reduce, fără a influenta sectorul privat2, iar (iii) asigurarea

echilibrului macroeconomic presupune limitarea deficitului de cont curent, deoarece o

crestere a economisirii sectorului guvernamental, va reduce dezechilibrul extern, în conditiile

în care soldul sectorul privat rămâne neschimbat.

1 Printre explicaț ii regăsindu-se: restricț ii de credit, incertitudinea privind nivelul viitor al venitului ș i lipsa

unei viziuni forward – looking. 2 Croitoru & Târhoacă (1999) sunt de părere că sectorul privat nu este afectat de canalul ratei dobânzii, iar

efectul final este de creș tere a resurselor disponibile pentru investiț ii.



Evidentele empirice privind echivalenta ricardiană sunt numeroase: Bonis & Paladini

(1998), Marinheiro (2001), Brittle (2009), Castro & Fernández (2009). Rezultatele acestora nu

sunt concludente si indică o prezentă slabă a echivalentei ricardiene. Studiile recente indică

argumente atât pentru validitatea ipotezei cât si pentru respingerea sa (vezi Olasunkanmi &

Akanni (2013) si Meissner & Rostam-Afschar (2014)).

Dacă reducerea deficitului atrage după sine reducerea ratei de dobândă, atunci putem

aduce in discutie un efect de crowd – in al investitiilor private. Dacă deficitul bugetar este

finantat din împrumuturi, atunci ratele de dobândă trebuie să crească pentru ca piata de capital

să ajungă la echilibru, astfel investitiile se reduc, ca urmare a acestei cresterii (efect de crowd

– out). Dacă în schimb deficitul stimulează economia, atunci investitorii devin optimisti si vor

investii mai mult (efect de crowd – in). De asemenea, dacă o crestere a defcitului este cauzată

de reducerea taxelor azi, este sincronizată cu o crestere a taxelor în viitor atunci ratele de

dobândă si nivelul investitiilor va rămâne neschimbat ( Bahmani-Oskooee & Economidou

(2006)).

Numerosi autori confirmă prezenta efectului de crow – out: Carrasco (1998), Heim

(2010). Alani (2006) infirmă acest efect, argumentul adus în discutie este faptul că rata de

dobândă nu este sensibilă la modificările deficitului, deoarece sunt afectate în principal de

piata internatională, fată de piata domestică, din cauza fenomenului de integrare financiară.

Mahmoudzadeh, Sadeghi & Sadeghi (2013) găsesc rezultate contradictorii pe grupuri de

tări diferite, astfel efectul deficitului bugetar asupra investitiilor private este negativ, în cazul

tărilor dezvoltate – efect de crowd – in, iar în cazul tărilor emergente este pozitiv – efect de

crowd – out, cu toate că rezultatul înregistrat este doar marginal.

Şen & Kaya (2014) realizează o analiză dezagregată a cheltuielilor publice (pe cazul

Turciei) si confirmă efectul de crowd – out la nivelul cheltuielilor curente, a cheltuielilor cu

dobânzile si la nivelul transferurilor curente , efectul de crowd – in este identificat la nivelul

cheltuielilor de capital.

Pentru USA, Huntley (2014) calculează o reducere a investitiilor private, în medie, cu 33

de centi, pentru fiecare dolar de deficit înregistrat.

Când are loc o reducere a deficitului ratele de dobândă reactionează marginal, iar

reducerea taxelor sau cresterea cheltuielilor guvernamentale determină o usoară crestere a

investitiilor private, ceea ce sugerează importanta multiplicatoriilor keynesisti în anularea

efectului de crowd – out ( Snyder (2011)); ceea ce este în linie cu presupunerea făcută de

Croitoru & Târhoacă (1999). Contrar presupunerii făcute de autori, Bérubé & Côté (2000)

demonstrează că printre determinanti pe termen lung ai economisirii se numără rata de

dobândă, deci sectorul privat este indus să reducă economisirea dacă are loc o crestere a ratei

de dobândă.

Pentru a întelege importanta ajustării soldului bugetar, în contextul macrostabilizării, vom

pleca de o serie de identităti contabile nationale (asemeni lui Pavelescu (2009)):


WP nr. 3/2015

Venitul (Y) prin metoda cheltuielilor poate fi scris astfel3: , iar

destinatiile venitului sunt consumul (C), economiile (S) si taxele ce trebuie plătite (T):

. Dacă egalăm cele 2 identităti, vom obtine:

, de unde ne rezultă deficitele gemene:

(A)

unde: SNG – soldul sectorului neguvernamental, SBG – soldul sectorului guvernamental,

iar SCC – soldul contului curent.

Pentru a asigura o stabilitate macroeconomică, în conditiile ipotetice în care SNG are

nivelul de -4% din PIB, iar obiectivul extern, respectiv nivelul SCC este dorit la -7% din PIB,

atunci SBG trebuie adus la un nivel de -3% din PIB. Guvernul trebuie să îsi reducă deficitul

până la 3%, altfel echilibrul extern va acoperi tot excesul (dacă deficitul bugetar este de 4%,

iar sectorul privat rămâne constant, dezechilibrul extern va ajunge la -8%).

În scopul lucrării noastre, ecuatia (A) poate fi scrisă functie de ratele de economisire si de

investire, totale si segmentate ( Croitoru (2014)):

(B)

unde:

– economiile sectorului public, respectiv privat si per total economie

– investitiile sectorului public, respectiv privat si per total economie

În continuare, vom descrie cele 3 cercuri vicioase expuse de Croitoru & Târhoacă (1999).

Cerc vicios al economisirii. Pentru a-si îndeplini obiectivul de stabilizare

macroeconomică, deficitul trebuie ajustat în conformitate cu sectorul privat. Dacă acest lucru

nu este posibil, iar eforturile de finantare sunt axate exclusiv pe cresterea taxelor, atunci

costurile dezechilibrului extern sunt directionate sectorului privat. Astfel, chiar dacă au reusit

să reducă din deficitul propriu, prin impunerea de noi taxe, acestea vor fi deposate de ele si

implicit de resurse necesare pentru investitii. În acest fel, competitivitatea lor nu poate fi

îmbunătătită, lucru de importantă maximă, în special când actionezi pe o piată cu concurentă

puternică (ne putem gândi aici la zona euro – principalul partener de comert exterior).

Încasările firmelor nu pot creste (sau cheltuielile de productie sunt relativ mari), iar

venitul disponibil al gospodăriilor se reduce, ceea ce duce la economisiri joase pentru sectorul

formal4; resursele financiare fiind limitate, vor duce la o crestere a ratelor de dobândă. Având

economisiri joase si rate ale dobânzilor ridicate, înclinatie către investitii scade. În aceste

3 Unde: I – investiț ii, G – cheltuieli guvernamentale, NX – soldul contului curent, NX=(X-M), unde X –

exporturi, M – importuri. 4 Entităț i care depun bilanț uri la Ministerul Finanț elor Publice, potrivit lui Croitoru (2014).



conditii, eforturile pentru modernizare si cresterea competitivitătii sunt amânate, iar aceasta

rămâne joasă. În consecintă cercul se reia. Toate aceste aspecte sunt sumarizate în figura 1.

Figură 1. Cerc vicios al economisirii

Sursa: Croitoru (2014)

Cercul vicios al economisirii este asociat recesiunii economice, iar scăderea soldului

privat trebuie contrabalansată de reducerea deficitului bugetar, până la nivelul consistent cu

sustenabilitatea pozitiei externe.

Alexiou (2002) demonstrează prezenta relatiei de cauzalitate inverse: nivelul investitiilor

influentează economiile, ceea ce explică o nouă directie a cercului vicios.

Cerc vicios al politicii fiscale. Consolidarea fiscală (reducerea deficitului bugetar până la

niveluri compatibile cu echilibrul extern) trebuie realizată într-o manieră ratională:

selectivitatea cheltuielilor publice, finantarea proiectelor de investitii publice care aduc fluxuri

importante si cresteri de taxe în corelatie cu presiunea fiscală.

Mecanismul vicios se declansează odată cu capacitatea redusă a Guvernului de a

rationaliza cheltuielile. Incapacitatea este favorizată (în sens negativ) de prezenta majoritară a

votantiilor depedenti de redistribuiri de la bugetul de Stat. În situatia dată a deficitului

sectorului privat, stabilizarea fiscală se realizează prin cresterea ratelor de impozitare si tăieri

aleatoare de cheltuieli. Efectele negative asupra cresterii economise se propagă pe 2 canale:

(i) resursele publice vor continua să se risipească pe scheme de securitate socială si programe

de asistentă socială nesustenabile, alături de promovarea proiectelor publice cu performante

financiare reduse (proiectele publice trebuiau să joace un rol central în dirijarea investitiilor,

tocmai pentru a sustine reforma structurală, dar orientările politice au în general ultimult

cuvânt ( Ramirez (1998)) si (ii) cresterea impozitelor afectează pozitia economică a firmelor,

în special când capacitatea de ajustarea la noile taxe este limitată. Deoarece se poate induce o

contractie economică, o nouă ajustare a deficitului este necesară, iar în conditiile în care

Competitivitate redusă

Economisiri joase

Rate de dobândă relativ înalte

Descurajează investițiile

Se amână eforturile firmelor pentru

creșterea competitivității


WP nr. 3/2015

persoanele depedente de redistribuire sunt majoritatare, guvernul nu poate rationaliza

cheltuielile publice. Toate aceste aspecte sunt sumarizate în figura 2.

Figură 2. Cerc vicios al politicii fiscale


Depedenta de redistribuire antrenează după singura variantă de ajustare a deficitului,

respectiv cresterea taxelor, astfel coruptia si neclaritatea drepturilor de proprietate sunt

întretinute, iar cercul vicios al economisirii este alimentat.

Cerc vicios al economiei informale. Cealaltă influentă negativă, ce rezultă din

capacitatea redusă a Guvernului de a selectiona cheltuielile este declansarea cercului vicios al

economiei informale. Pe măsură ce presiunea fiscală creste, în urma cresterii de taxe si

impozite, firmele decid să-ti mute activitatea în sectorul informal5. Expansiunea sectorului

informal determină reducerea bazei de impozitare si, în aparentă, gradul de colectare se

reduce. Cu o bază redusă si nevoia de stabilizare fiscală, se apelează la noi cresteri de

impozite, care măresc transferul firmelor în sectorul informal. Toate aceste aspecte sunt

sumarizate în figura 3.

Davis & Henrekson (2004) confirmă existenta unei relatii pozitive între nivelul taxării si

economia informală, în special în tările dezvoltate, cu un nivel al venitului ridicat.

Sectorul informal poate avea o contributie importantă la cresterea economică, dacă este

stimulat (prin simplitatea desfăsurării activitătii, egalitate în ceea ce priveste sistemul de

taxare sau încredere în autorităti că vor creea conditii prielnice pentru afaceri) să-si

formalizeze activitatea ( Wedderburn, Chiang & Rhodd (2012)).

5 Cuprinde gospodăriile ș i economia subterană ( Croitoru (2014)).

Guvernul nu reușește să raționalizeze

cheltuielile publice

Crește deficitul bugetar

Guvernul apelează la creșterea ratelor de

impozitare sau la tăieri aleatoare a

cheltuielilor

Este nevoie de o nouă ajustare a deficitului

bugetar

Votanții dependenți de redistribuire sunt

majoritari



Figură 3. Cerc vicios al economiei informale


Ihrig & Moe (2004) construiesc un model dinamic, care captează interactiunile principale

ale evaziunii si sunt de părere că cea mai bună măsură pentru reducerea sectorului informal

este reducerea taxelor. Cu toate acestea, Dessy & Pallage (2003) găsesc rezultate

neconcludente când se operează reduceri de taxe pentru extinderea sectorului formal,

deoarece măsura este fezabilă din punct de vedere teoretic.

Interactiunea dintre cele 3 cercuri vicioase este mentinută de prezenta cercului vicios al

politicii fiscale, componentă esentială în perpetuarea celorlalte 2 mecanisme vicioase:

incapacitatea ajustării fiscale afectează pozitia financiară a firmelor, ceea ce duce la

competivititate redusă si acapararea economisiriilor (cerc vicios al economisirii), dacă

sectorul privat nu poate acomoda cresterile de taxe, activitatea lor se va muta în economia

informală (cerc vicios al economiei informale).

Transformarea în cercuri virtuoae se poate înfiripa prin limitarea cercului vicios al

politicii fiscale, prin măsuri expuse de Dumitru (2014):

Tolerantă zero la evaziunea fiscală

Restructurarea ANAF ( Ordóñez (2014) identifică cresterea productivitătii muncii pe

măsură ce actiunile antifraudă sunt îmbunătătite)

Reducerea birocratiei si costurilor de conformare la plata taxelor

Transparentizarea totală a cheltuielilor bugetare pentru stimularea conformării

voluntare

Inclusiv nivelului educatiei si constientizarea efectelor negative trebuie să joace un rol

important în reducerea econonmiei subterane ( Ela (2013)).

Creșterea taxelor

Povara fiscală devine mare

Firmele decid să migreze în sectorul

informal

Baza de impozitare se reduce

Se reduce gradul de colectare (în

aparență)


WP nr. 3/2015

Metodologie si rezultate

Metodologia abordată este similară lui Chiarini, Marzano & Schneider (2013). Autorii

vorbesc despre un cerc vicios între presiunea fiscală si nivelul evaziunii, dar prezenta acestuia

la nivelul Italiei nu este confirmat. Procedura folosită implică modele VAR/ VEC, folosind

date trimestriale. În mod similar, Nisar & Tufail (2013) folosesc relatii de cointegrare si

VECM pentru a verifica dacă remitentele sunt un determinant al inflatiei si dacă confirmă un

cerc vicios al cresterii preturilor;

Pentru a testa prezenta celor 3 cercuri vicioase trebuie să realizăm un model conceptual al

acestora, care să respecte influentele variabilelor si interactiunile dintre cercuri, fundamentul

teoretic fiind dezvoltat în sectiunea anterioară. Analizând literatura de specialitate, am decis

să contruiesc o ecuatie pentru fiecare cerc vicios, folosind variabile proxy care pot explica

interactiunile descrise. Forma liniară a cercurilor vicioase este prezentată de ecuatiile (1) –

(3):

(1)

(2)

(3)

Tabelul 1 oferă explicatii pentru fieare variabilă din ecuatiile expuse mai sus.

Tabel 1. Descrierea variabilelor

Variabilă Explicatie Modalitate de calcul

Sold sector privat

Diferenta dintre soldul contului curent si soldul

bugetar, raportat la nivelul PIB nominal

Indice de competitivitate Costul unitar cu forta de muncă (ULC) normalizat

la nivelul productivitătii (W)

Rata de dobândă reală pentru

împrumuturile contractate de companii

non-financiare

Rata de dobândă nominală ajustată pentru inflatie,

folosind formula lui Fischer

Sold bugetar Diferenta dintre total venituri si total cheltuieli,

raportat la nivelul PIB nominal

Indicator al discretionarismului politicii

fiscale

Raport între cheltuielile de capital si nivelul

transferurilor

Nivelul economiei informale Suma din evaziunea fiscală la TVA, impozit pe

venit si impozit pe profit.

Termeni reziduali Obtinuti în urma estimării prin OLS si sunt

specifici fiecărei ecuatii

Rata de taxare implicită totală

Se calculează după identitatea:

,



Rata de taxare implicită a profitului

Rata de taxare implicită a venitului

Rata de taxare implicită a TVA-ului

Ponderi specifice Ponderi alocate în functie de contributia la

formarea veniturilor bugetare

Ecuatia (1) descrie cercul vicios al economisirii. Indicatorul de competitivitate (ULCW)

reprezintă un raport între costul unitar cu forta de muncă (ULC) si productivitate (W), un

astfel de raport a fost utilizat de Negriț oiu (2010) si Georgescu (2013), pentru a descrie

competitivitatea firmelor românesti si este în linia cu 2 piloni ai indicatorul de competitivitate

global calculat de Schwab & Sala-i-Martín (2014)6.

Pentru a capta presiunea costurilor de finantare utilizăm ratele de dobândă practicate de

bănci pentru firme (RNFIN). Ne-am decis să folosim forma reală pentru a sublina si mai mult

orientarea fondurilor spre investitii, întrucât investitiile sunt mai sensibile la valoarea reală a

costului.

Cercul vicios al politicii fiscale este contruit în jurul ecuatiei (2): soldul bugetar este

influentat de votantii dependenti de redistribuire, pe o vom aproxima printr-un raport între

cheltuielile de capital si nivelul transferurilor totale (DISCR). Indicatorul de discretionarism

trebuie privit ca o măsură a cheltuielulor de natură performantă, practic în ce măsură cresc/

scad transferurile, respectiv cheltuielile pentru capital si cum acestea influentează nivelul

soldului bugetar (nu în sensul de stabilizatori fiscali si cheltuieli dicretionare care afectează

ciclul economic, cum este expus, spre exemplu, de Dinga, Ionescu & Pădurean (2010)).

Ultima ecuatie descrie cercul vicios al economiei informale: nivelul acestui sector (IES)

este explicat de rata de taxare implictă totală (ITR) – o medie ponderată între ratele de taxare

implicite ale TVA, Impozit pe Venit si Impozit pe Profit.

Elementul care tine cont de interactiunea dintre ecuatii (cercuri) este prezenta ITR în

fiecare ecuatie, ceea ce este conform cu modul în care cercul vicios al politicii fiscale

alimentează celelalte 2 cercuri. Tinând cont de aceste lucruri, tabelul 2 descrie valoarea

teoretică a parametrilor.

6 Per total România ocupă locul 59, iar pe pilonul de eficienț ă locul 50.


WP nr. 3/2015

18%

22%

19%

24%

40%

16%

38%

25%

16%

1 9 9 5 - 1 9 9 8 1 9 9 8 - 1 9 9 9 2 0 0 0 - 2 0 0 9 2 0 1 0 - 2 0 1 4 1 9 9 5 - 2 0 0 4 2 0 0 5 - 2 0 1 4 1 9 9 5 - 1 9 9 9 2 0 0 0 - 2 0 0 4 2 0 0 5 - 2 0 1 4

T V A IM P O Z IT P E V E N IT IM P O Z IT P E P R O F IT

Tabel 2. Valoare teoretică a coeficientilor din cele 3 ecuatii

Parametru Semn asteptat*

Cerc vicios al economisirii

(+/-)

(-)

(-)

(-)

Cerc vicios al politicii fiscale

(+/-)

(+)

(-)

Cerc vicios al economiei informale (+/-)

(+)

*Potrivit teoriei expuse de Croitoru & Târhoacă (1999)

Pentru determinarea unei măsuri a economiei informale (pe cele 3 segmente) vom folosi

o abordare similară Consiliu Fiscal (2013): vom determina baza de impozitate teoretică

agregată, vom aplica cota legală (figura 4 prezintă evolutia acestor cote) si vom compara cu

nivelul impozitului respectiv colectat de stat. O valoare pozitiva va indica prezenta evaziunii

fiscale. Trebuie precizat faptul că nivelul economiei informale astfel determinat nu este o

masură precisă, deoarece nu tine cont de anumite deduceri. Cu toate acestea trebuie avut in

vedere scopul pentru care se determină, respectiv ne intereseaza trendul variabilei, mai putin

rigurozitatea seriei rezultate. Moduri alternative de estimare a economiei informale sunt

expuse de Georgiou (2007): o abordare este cea monetară, cea a tranzactiilor etc.

Figura 4. Evolutia cotelor statutare de TVA, impozit pe venit si a impozitului pe profit

Sursa: Taxation trends in the European Union (2014)



Bazele agregate sunt extrase din conturile nationale, folosind 2 modalităti de calcul a

PIB: (i) prin metoda cheltuielilor vom extrage consumul final (fiind baza teortica pentru

TVA) si (ii) metoda veniturilor ne furnizează excedentul brut din exploatare – EBE (baza

pentru impozitul pe profit) si nivelul agregat al remunerării salariatiilor (baza pentru impozitul

pe venit).

O dificultate a fost intalnita la separarea impozitul pe venituri (profit si venit), deoarece

seria este înregistrată în mod aditiv. Pentru remediere am extras pondrile anuale si le-am

aplicat pentru toate cele 4 trimestre din anul respectiv, iar valorile trimestriale ale impozitul

total agregat pe cele 2 a fost împărtit. Valorile anuale fiind furnizate de Taxation trends in the

European Union (2014).

Seriile de date utilizate au frecventa trimestrială si cuprind perioada 1995Q1 – 2014Q3.

Tabelul 3 prezintă ce date date au fost utilizate pentru realizarea aplicatiei, iar anexa 1 oferă

informatii suplimentare.

Tabel 3. Serii de date utilizate

Variabilă Serie de date Transformări aplicate Sursa

Diferenta între SCC si SBG

Normalizat la nivelul PIB

ajustat sezonier -

Real labour productivity per person (W) si Nominal

unit labour cost based on persons (ULC) - EUROSTAT

Dobânzi active pentru clienti nebancari si inflatia

anuală IPC - BNR, INS

Sold bugetar

Ajustat sezonier si

normalizat la nivelul PIB

ajustat sezonier

EUROSTAT

Coduri EUROSTAT: pentru cheltuielile de capital –

P5_K2 si pentru nivelul total al transferurilor –

D9PAY, D7PAY, D62_D6311_D63121_D63131

Ajustat sezonier EUROSTAT

Coduri EUROSTAT: pentru TVA – D2111REC si

impozit total pe venit – D5REC

Logaritmare pentru niveul

total si ajustare sezonieră

pentru subcomponente

-

Pentru EBE: Operating surplus and mixed income,

gross Ajustat sezonier EUROSTAT

Pentru remunerarea salariatiilor - Compensation of

employees Ajustat sezonier EUROSTAT

Consum final Ajustat sezonier INS

Desigur, pentru a testa prezenta acestor cercuri puteau fi folosite seriile de date originale

propuse de cei 2 autori. Dar, frecventa acestora este mică, iar acuretea estimării devenea

nesemnificativă (mai ales dacă stăm să ne gândim că pentru o estimare simplă OLS este


WP nr. 3/2015

nevoie de minim 20 de observatii, iar pentru fiecare variabilă nou introdusă se mai pierde un

grad de libertate).

În continuare vom descrie modelul econometric, plecând de o relatie simplă cu 2

variabile ( Wooldridge (2002), Gujarati (2004), Greene (2007), Brooks (2008), Agung

(2009), Dougherty (2011)):

(C)

Pentru început folosim procedura Engle – Granger în 2 etape: (i)determinăm dacă

sunt integrabile de ordin 1 (adică testăm dacă au o rădăcină unitară, printr-un test de

stationaritate). Dacă ambele sunt I(1), atunci estimăm prin OLS relatia de cointegrare (C) si

(ii) testăm dacă seria de reziduri ( ) este stationară7. În conditiile în care seria este I(0),

atunci este stationară si putem afirma că între poate exista o relatie de cointegrare.

OLS are tendinta de a genera reziduri uniforme, de aceea vom aplica, pe lângă testul de

stationaritate, testul Johansen de cointegrare, pentru a determina numărul de relatii de

cointegrare.

Un model ECM este folosit pentru a modela variabile care sunt non-stationare, dar

cointegrate si cuantifică atât efectul pe termen scurt, cât si influenta pe termen lung. În

continuare contruim 2 modele cu corectie al eroriilor (ECM) pe cele 2 variabile, cu un număr

de p laguri:

unde:

– relatia de cointegrare

– constante (termen liber)

– parametrii care cuantifică impactul pe termen scurt

– parametrii care cuantifică efectul de ajustare al deviatiei de la echilibru (relatia

de cointegrare); arată cât din dezechilibru se corectează la fiecare perioadă8

– parametrul care cuantifică impactul pe termen lung

, – termeni de eroare

- operator de diferentă

7 Seria ( ) reprezintă , sunt estimatori.

8 Dacă termenul din dreapta al relaț iei de cointegrare este mai mare, pe termen scrut parametrul va acț iona la

reducerea variabilei pentru a se acomoda la nivelul relaț iei de echilibru.



După cum anuntă titlul, obiectivul lucrării este testarea cercurilor vicioase, mai exact

avem nevoie de modalităti de verificare a rezultatelor obtinute, pe care le vom compara cu

teoria descrisă de fiecare cerc vicios.

Evaluarea constă într-o serie de intrumente: în primul rând vom realiza o comparatie de

semn, astfel estimăm coeficientii din fiecare relatie contruită (prin OLS), dar si coeficientii

din relatia de cointegrare rezultată în urma implementării VECM si îi comparăm cu valoare

teoretică extrasă din cele 3 cercuri vicioase.

În al doilea rând, vom analiza coeficientul relatiei de cointegrare din fiecare VECM (doar

ecuatiile expuse în modelul teoretic) si urmărim viteza de revenire la echilibru. O ajustare

lentă sau rapidă, fată de ceilalti coeficienti, verifică proprietătiile modelului conceptual si

indică validitatea sau respingerea unor ipoteze a cercului vicios.

O altă modalitate (cea de-a treia) este să urmărim interlegătura dintre cercuri, respectiv să

vedem dacă variabila comună (respectiv ITR) este semnificativă. În aces sens, aplicăm testul

Wald pentru toti coeficientii (4 în fiecare vector), cu ipoteza că sunt egali cu zero (statistic).

Ultima modalitate de infirmare sau confirmare a prezentei cercurilor vicioase este analiza

graficelor cu functiile de impuls-răspuns (IRF). Modul în care variabila se manifestă la

diverse socuri trebuie să verifice latura teoretică a cercurilor. Vom spune că cercul vicios

actionează asupra economiei, dacă IRF-urile au substratul teoretic expus în prima parte a

lucrării. Astfel, avem 4 moduri prin care putem lua decizia în ceea ce priveste prezenta unor

mecanisme vicioase la nivelul economiei noastre.

Analiza econometrică a fost implementată folosind programul Eviews 7.0.

Testul de stationaritate ADF (engl. Augmented Dickey-Fuller test) a fost calculat pe

fiecare optiune în parte (Intercept, Trend and intercept si None).

Tabel 4. Test ADF de stationaritate pentru variabile utilizate

Variabilă Intercept Trend and intercept None Ordin de

integrare

0,0431 0,7027 0,1637

I(1)

0,3009 0,937 0,9509 I(1)

0,2828 0,4465 0,1365 I(1)

0,1449 0,3916 0,1236 I(1)

0,0074 0,0027 0,1448 I(1)

0,0148 0,0751 0,3889 I(1)

0,9541 0,2809 0,9998 I(1)

H0: variabila are o rădăcină unitară

Notă: În cadrul acestui tabel sunt expuse probabilitătiile asociate testelor, iar valorile îngrosate si de culoare

rosie indică respingerea ipotezei nule, pentru un prag de semnificatie de 10%.

Sursa:Calcule proprii


WP nr. 3/2015

Cu 4 exceptii, testul ADF indică ordin de integrare comun 1 pentru toate variabilele (tabel

4); ceea ce înseamnă non-stationaritatea seriilor de date, deci putem să cercetăm existenta

unei relatii pe termen lung.

În cea de-a doua etapă vom estima cele 3 ecuatii folosind OLS (engl. Ordinary Least

Squares) si vom test pentru stationaritate reziduul estimat.

Tabel 5. Rezultatele estimării prin OLS

Parametru Coeficient estimat Prob(t-statistic) DW

Cerc vicios al

economisirii

-0,1024 0,0102

1,48% 0,4982

0,0259 0,1295

-0,0424 0,3895

0,5848 0,1262

Cerc vicios al

politicii fiscale

-0,0498 0,0119

2,66% 0,7367 -0,0386 0,1527

0,3200 0,1248

Cerc vicios al

economiei

informale

12,2421 0,0000

18,22% 0,0746

-34,3878 0,0001


Ecuatia 3 prezintă coeficienti semnificativi si raport de determinare ajustat maxim ( ),

celelalte 2 prezintă semnificatie doar la nivelul constantei, iar puterea de explicitare este

redusă (tabel 5).

Pentru a creste gradul de acuratete ar procedurii în 2 etape, am apelat la 2 teste de

stationaritate pentru variabila reziduală.

Tabel 6. Test ADF si PP de stationaritate pentru variabila reziduală

ADF PP Ordin de

integrare Variabilă Intercept Trend and

intercept None Intercept

Trend and

intercept None

0,0204 0,0839 0,0013 0,0205 0,0845 0,0013 I(0)

0,1395 0,3794 0,0151 0,0009 0,0057 0,0000 I(0)

0,5394 0,0000 0,1252 0,6626 0,0000 0,1575 I(0)

H0: variabila are o rădăcină unitară

Notă: În cadrul acestui tabel sunt expuse probabilitătiile asociate testelor, iar valorile îngrosate si de culoare

rosie indică respingerea ipotezei nule, pentru un prag de semnificatie de 10%.


Ambele teste indică stationaritate la nivelul reziduului, deci putem confirma existenta

unei relatii de cointegrare, la nivelul fiecărei ecuatii. OLS are tendinta de a genera reziduri

uniforme, de aceea vom aplica, pe lângă testul de stationaritate, testul Johansen de

cointegrare.



Au fost testate relatiile de cointegrare până la 4 lag-uri, pentru a capta influenta anuală.

Anexa 2 prezintă aceste rezultate. Potrivit testului Trace si testului Maximum Eigenvalue

putem conchide existenta unei relatii de cointegrare, la nivelul lag-ului 4, pentru fiecare set de

variabile din ecuatiile (1) – (3).

În continuare au fost implementate 3 modele VEC, fiecare cu 4 laguri si cu o singură

relatie de cointegrare (vezi anexa 3).

Din estimarea simplă OLS si relatia de cointegrare, ne-au rezultat valori pentru

parametrii, astfel doar 3 coeficientiti au semnul corect, iar cercul vicios al politicii fiscale nu

are niciunul conform cu teoria (tabel 7).

Tabel 7. Semnul coeficientilor estimati din cele 3 ecuatii si valoarea teoretică

Pa

ram

etru

Semn

asteptat*

Estimare

OLS

Este conform

coeficientul?

Relatia de

cointegrare

Este conform

coeficientul?

Cerc vicios

al

economisirii

(+/-) (-) - (+) -

(-) (+) NU (-) DA

(-) (-) DA (+) NU

(-) (+) NU (+) NU

Cerc vicios

al politicii

fiscale

(+/-) (-) - (+) -

(+) (-) NU (-) NU

(-) (+) NU (+) NU

Cerc vicios

al economiei

informale

(+/-) (+) - (+) -

(+) (-) NU (+) DA

*Potrivit teoriei expuse de Croitoru & Târhoacă (1999)

Sursa: Calcule proprii

Pentru robustetea rezultatelor, coeficientii au fost estimati recursiv pentru a vedea gradul

de modificare al semnului, pe măsură ce noi observatii sunt adăugate. La un anumit moment

fiecare coeficient a atins valoare teoretică, de aceea am aplicat un test de stabilitate a

coeficientiilor (i.e. testul CUSUM) si observăm că cercul vicios al economiei informale nu a

avut o evolutia stabilă, cu toate că si-a păstrat valoare negativă aproximativ pe tot orizontul de

estimare (vezi anexa 4).


WP nr. 3/2015

Tabelul 7 prezintă relatia de cointegrare specifică fiecărui cerc vicios si viteza de ajustare.

Tabel 7. Relatiile de cointegrare si coeficientul de ajustare a dezechilibrului

Relatia de cointegrare

Coeficient de

ajustare a

dezechilibrului

Cerc vicios al

economisirii 0,002467

Cerc vicios al

politicii fiscale 0,115597

Cerc vicios al

economiei

informale

0,055786


Valoare relativ ridicată a coeficientului de ajustare, specific cercului vicios al politicii

fiscale indică o ajustare rapidă a dezechilibrului cu 11%, în timp ce ceilalti 2 coeficienti

actionează lent. Soldul sectorului privat se ajustează sub 1% în decursul unui trimestru.

Rigiditatea sectorului privat verifică ipoteza enuntată de Croitoru & Târhoacă (1999), practic

prin coeficientul relatiei de cointegrare se demonstrează gradul de ajustare redus al sectorului

privat. De asemenea, sectorul public are viteza de ajustare cea mai mare, ceea ce nu este

conform cu capacitatea redusă a Guvernului de a ajusta deficitul pentru a nu induce

distorsiuni. Sectorul informal se ajustează si el greu, dar mai rapid decât cel formal.

După ce a fost format un sistem din fiecare VECM, prima ecuatia (cea care cuprinde

varibila depedentă din modelul teoretic) a fost estimată prin OLS si asupra coeficientiilor ITR

a fost aplicat testul Wald pentru a vedea semnificatia variabilei comune si a testa ipoteza care

leagă cele 3 cercuri vicoase, respectiv cresterea taxelor declansează cercul vicios al politicii

fiscale, care va alimenta celelalte 2 cercuri (tabel 8, anexa 3).

Tabel 8. Testul Wald pentru coeficientii ITR din fiecare ecuatie

Tip test Probabilitate asociată Se respinge H0?

Cerc vicios al economisirii F-statistic 0,4742 NU

Chi-pătrat 0,4669 NU

Cerc vicios al politicii fiscale F-statistic 0,6351 NU


Cerc vicios al economiei

informale F-statistic 0,8721 NU


Observatie: H0: Toti coeficientii sunt egali cu zero


Niciun coeficient nu este semnificativ, deci nu influentează pe termen scurt evolutia

variabilei depedente (SNG, SBG, respectiv IES)

Ultima modalitate de evaluarea a prezentei cercului vicios este analiza graficelor cu

functiile de impuls-răspuns (vezi anexa 5).

Pentru cercul vicios al economisirii:



ULCW: Un soc pozitiv pe indicatorul de competitivitate, ceea ce corespunde unei

cresteri a costurilor cu forta de muncă sau a reducerii productivitătii, determină în

primele trimestre reducerea soldului, ulterior însă determină cresterea soldului, deci

firmele vor economisii mai mult, ceea ce nu este conform cu reducerea soldului ca

urmare a pierderii de competitivitate.

RNFIN: Cresterea ratei de dobândă determină cresterea soldului, deci într-o manieră

firmele nu mai investesc si se preferă economisirea, dar acest lucru contravine ipotezei

expuse de cei 2 autori.

ITR: Soldul se reduce atunci când are loc un soc în nivelul taxării. După 20 de

trimestre socul este absorbit (potrivit definitiei date de autori acest lucru se respectă).

Pe impulsul cumulat seriile se comportă relativ identic. Ce mai este de remarcat: cu

putine exceptii (ITR si RNFIN) socurile nu sunt absorbite si rămân permanente.

Pentru cercul vicios al politicii fiscale:

DISCR: Cresterea indicatorului de discretionarism, pe termen scurt (2 trimestre)

determină reducerea soldului, dar pe tot orizontul de analiză scăderea este generală,

ceea ce contravine teoriei cercului vicios.

ITR: Inclusiv pe componenta taxării, soldul creste ca urmare a cresterii ITR, dar

efectul permanent este minuscul.

Din analiza acestor functii cercul vicios al politicii fiscale nu se verifică.

Pentru cercul vicios al economiei informale:

ITR: Cu toate că în prima rundă se înregistrează o scădere a evaziunii fiscale, pe

termen lung sectorul informal este în expansiune, ceea ce verifică ipoteza teoretică,

deci cercul se respectă.

Pentru a lua o decizie în urma evaluării, vom centraliza rezultele în tabelul 9.

Tabel 9. Prezenta cercului vicios – modalităti de verificare

Semnul

coeficientiilor

Viteza de

ajustare

Interlegătura cu variabila

comuncă (ITR)

Analiza

IRF

Cerc vicios al

economisirii Este prezent

4 Este prezent Nu este prezent

Este

prezent1

Cerc vicios al politicii

fiscale Nu este prezent

Nu este

prezent Nu este prezent

Nu este

prezent

Cerc vicios al

economiei informale Este prezent

3 Este prezent

2 Nu este prezent

Este

prezent

1) este prezent doarece răspunul soldului la socul taxării este cel corect, deci cercul vicios este alimentat.

2) decizia de a intra în sectorul informal se face mai repede decât viteza de ajustare a sectorului formal.

3) cel putin coeficientul relatiei de cointegrare are semnul corect.

4) coeficientul ITR este singurul care nu se confirmă, dar poate fi acceptat deoarece analiza IRF confirmă acest

aspect.



WP nr. 3/2015

În baza metodologiei de evaluare, rezultatele obtinute au decizii diverse:

interlegătura cu ITR, pe termen scurt, nu confirmă prezenta niciunui cerc vicios, acest

lucru poate fi explicat de faptul că aceste mecanisme vicioase sunt relatii persistente

pe termen lung;

vitezele de ajustare indică o capacitate ridicată a sectorului public de a se ajusta

relatiei pe termen lung, lucru ce poate fi explicat de faptul că analiza s-a efectuat pe

date trimestriale, iar obiceiul ordonatoriilor de credite este de a consuma aceste

fonduri în ultimul trimestru sau din cauza măsurilor ce se adoptă relativ rapid, fată de

capacitatea sectorului formal de a se ajusta;

cercul vicios al economisrii si cercul vicios al economiei informale este confirmat de 3

dintre metode;

în schimb, toate metodele resping prezenta cercului vicios al politicii fiscale;

Concluzii

În baza metodologiei folosite si a măsurilor de evaluare prezentate putem conchide

prezenta cercurilor vicioase sub 2 aspecte calitative: dacă ignorăm conditia de interlegătura

dintre cele 3 cercuri vicioase, adică confirmarea cercului vicios al politicii fiscale si ne

focusăm pe evaluarea individuală, în sens slab, cercul vicios al economisirii si cercul vicios al

economiei informale sunt prezente.

Pe de altă parte, în sens strict, respectiv în sensul impus de teoria autorilor, nu putem

confirma prezenta niciunui cerc vicios la nivelul economiei noastre, cel putin cu prezenta

metodologie, deoarece catalizatorul, presiunea exercitată de conduita politicii fiscale, nu a fost

adeverită.

Nu trebuie uitat faptul că această lucrare este doar un prim pas în testarea, de

manufactură econometrică, a prezentei cercurilor vicioase expuse de Croitoru & Târhoacă

(1999) si, de altfel, prima care încearcă să testeze acest lucru. De aceea, într-o lucrare viitoare

ne propunem în primul rând rafinarea variabilelor proxy folosite, iar în al doilea rând

retestarea cercurilor vicioase cu noi metodologii.

Desi cele 3 cercuri nu au fost confirmate (în sens strict), recomandarea pentru decidentii

de politică fiscală este valabilă: constientizarea unui cerc vicios ce actionează la nivelul

economiei este primul pas în eliminarea componentei care generează perpetuarea acestor erori

în transmisie.



Bibliografie

Agung, IGN 2009, Time Series Data Analysis Using Eviews, John Wiley & Sons, Singapore.

Alani, EMAA 2006, 'Crowding-Out And Crowding-In Effects Of Government Bonds Market

On Private Sector Investment (Japanese Case Study)', Institute of Developing

Economies - Discussion Paper, no. 74.

Alexiou, C 2002, 'An econometric investigation Into the Macroeconomic Relationship

Between Invesment and Saving: Evidence from EU Region', Queen Mary, Univesity of

London - Working Papers, no. 455.

Bahmani-Oskooee, M & Economidou, C 2006, 'Do budget deficits crowd in or crowd out

private investment: evidence from Europe', International Journal of Public Policy, vol

1, no. 3.

Bérubé, G & Côté, D 2000, 'Long-Term Determinants of the Personal Savings Rate:

Literature Review and Some Empirical Results for Canada', Bank of Canada Working

Paper, no. 3.

Bonis, VD & Paladini, R 1998, 'Fiscal Adjustments in Europe and Ricardian Equivalence',

BNL Quarterly Review, no. 206.

Brittle, SA 2009, 'Fiscal policy and private saving in Australia: Ricardian equivalence, twin

deficits and broader policy inferences', Univestity of Wollongong Thesis Collections.

Brooks, C 2008, Introductory Econometrics for Finance, 2nd edn, Cambridge University

Press, New York.

Carrasco, M 1998, 'Crowding Out and Government Spending', University Avenue

Undergraduate Journal of Economics, vol 2, no. 1.

Castro, FD & Fernández, JL 2009, 'The Relationship Between Public And Private Saving In

Spain: Does Ricardian Equivalence Hold?', Banco de Espana - Documentos de Trabajo,

no. 0923.

Chiarini, B, Marzano, E & Schneider, F 2013, 'Tax rates and tax evasion: an empirical

analysis of the long-run aspects in Italy', European Journal of Law and Economics, vol

35, no. 2, pp. 273-293.

Consiliu Fiscal 2013, 'Raport Anual', Consiliu Fiscal, Consiliu Fiscal, Bucuresti.

Croitoru, L 2014, 'Cercul Vicios al Politicii Fiscale', Studii BNR.

Croitoru, L & Târhoacă, C 1999, 'Fiscal Policy in Romania', RCEP Working Papers, no. 14.

Davis, SJ & Henrekson, M 2004, 'Tax Effects on Work Activity, Industry Mix and Shadow

Economy Size: Evidence from Rich-Country Comparisons', NBER Working Papers, no.

10509.


WP nr. 3/2015

Dessy, S & Pallage, S 2003, 'Taxes, Inequality and the Size of the Informal Sector', Journal of

Development Economics, vol 70, no. 1, pp. 225-233.

Dinga, E, Ionescu, C & Pădurean, E 2010, 'Discretionary Policy Versus Nondiscretionary

Policy In The Economic Adjustment Process', Romanian Journal of Economic

Forecasting, vol 4, no. 13, pp. 184-207.

Dougherty, C 2011, Introduction to Econometrics, Four edn, Oxford University Press.

Dumitru, I 2014, '2 cercuri vicioase in domeniul fiscal-bugetar', Cercurile vicioase si

cercurile virtuoase în economia românească, BNR, Bucuresti.

Ela, M 2013, 'An Assessment on the Relationship Between Informal Economy and

Educational Level in Turkey', International Journal of Economics and Financial Issues,

vol 3, no. 4, pp. 910-922.

Georgescu, F 2013, 'Criza Financiară internatională: Cauze si Solutii', Criza Financiară

internatională: Cauze si Solutii, BNR, Arad.

Georgiou, GM 2007, 'Measuring the Size of the Informal Economy: A Critical Review',

Central Bank of Cyprus - Working Papers Series, no. 1.

Greene, WH 2007, Econometric Analysis, Sixth edn, Prentice Hall.

Gujarati, DN 2004, Basic Econometrics, Four edn, McGraw-Hill.

Heim, J 2010, 'Do Government Deficits Crowd Out Consumer And Investment Spending?',

Journal of the Academy of Business and Economics, vol 10, no. 3.

Huntley, J 2014, 'The Long-Run Effects of Federal Budget Deficits on National Saving and

Private Domestic Investment', Congressional Budget Office - Working Paper Series, no.

2.

Ihrig, J & Moe, KS 2004, 'Lurking in the Shadows: The informal sector and government

policy', Journal of Development Economics, vol 73, no. 2, pp. 541-557.

Mahmoudzadeh, M, Sadeghi, S & Sadeghi, S 2013, 'Fiscal Spending and Crowding out

Effect: A Comparison between Developed and Developing Countries', Institutions and

Economies, vol 5, no. 1, pp. 31-40.

Marinheiro, CF 2001, 'Ricardian Equivalence: an Empirical Application to the Portugese

Economy', Center for Economic Studies - Discussions Paper Series, no. 12.

Meissner, T & Rostam-Afschar, D 2014, 'Do tax cuts increase consumption? An experimental

test of Ricardian Equivalence', School of Business & Economics - Discussion Paper, no.

16.

Negritoiu, M 2010, 'Competitivitatea - O Abordare Microeconomică', BNR, Bucuresti.



Nisar, A & Tufail, S 2013, '65An Analysis of Relationship between Remittances and Inflation

in Pakistan', Zagreb International Review of Economics & Business, vol 16, no. 2, pp.

19-38.

Olasunkanmi, OI & Akanni, OP 2013, 'Testing the Validity of Ricardian Equivalence

Hypothesis in Nigeria', International Journal of Business and Economic Research, vol

1, no. 1.

Ordóñez, JCL 2014, 'Tax collection, the informal sector, and productivity', Review of

Economic Dynamics, vol 17, no. 2, pp. 262-268.

Pavelescu, F-M 2009, 'Savings-Investments Relationship in an Open Economy', Revista

Romana de Economie, vol 29, no. 2, pp. 85-106.

Ramirez, MD 1998, 'Does public investment enhance productivity growth in Mexico? A

cointegration analysis', Eastern Economic Journal, vol 24, no. 1, pp. 63-82.

Schwab, K & Sala-i-Martín, X 2014, 'The Global Competitiveness Report', World Economic

Forum, World Economic Forum, Geneva.

Snyder, TC 2011, 'Do federal budget deficits cause crowding out? ', Research in Business and

Economics Journal , vol 4, no. 1.

Şen, H & Kaya, A 2014, 'Crowding-Out or Crowding-In? Analyzing the Effects of

Government Spending on Private Investment in Turkey ', PANOECONOMICUS, no. 6,

pp. 631-651.

Taxation trends in the European Union 2014, 'EUROSTAT Statistical Books', Taxation and

Customs Union, EUROSTAT.

Wedderburn, C, Chiang, EP & Rhodd, R 2012, 'The informal economy in Jamaica: Is it

feasible to tax this sector?', Journal of International Business and Cultural Studies, vol

6.

Wooldridge, J 2002, Introductory Econometrics: A Modern Approach, 2nd edn, South-

Western.


WP nr. 3/2015

Anexe

Anexa 1. Variabile utilizate

Figura 5. Prezenta sezonalitătii în seriile de date utilizate

0

2,500

5,000

7,500

10,000

12,500

15,000

Q1 Q2 Q3 Q4

CHK by Season

0

40,000

80,000

120,000

160,000

Q1 Q2 Q3 Q4

CONSF by Season

0

40,000

80,000

120,000

160,000

Q1 Q2 Q3 Q4

EBE by Season

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

Q1 Q2 Q3 Q4

IPRF by Season

0

2,500

5,000

7,500

10,000

12,500

15,000

Q1 Q2 Q3 Q4

ITVA by Season

0

2,000

4,000

6,000

8,000

Q1 Q2 Q3 Q4

IVEN by Season

0

50,000

100,000

150,000

200,000

Q1 Q2 Q3 Q4

PIB by Season

-.6

-.4

-.2

.0

.2

.4

Q1 Q2 Q3 Q4

RNFIN by Season

-20,000

-15,000

-10,000

-5,000

0

5,000

Q1 Q2 Q3 Q4

SBG by Season

-25,000

-20,000

-15,000

-10,000

-5,000

0

5,000

Q1 Q2 Q3 Q4

SCC by Season

-20,000

-15,000

-10,000

-5,000

0

5,000

10,000

Q1 Q2 Q3 Q4

SNG by Season

0

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

Q1 Q2 Q3 Q4

TRANS by Season

0

20

40

60

80

100

120

Q1 Q2 Q3 Q4

ULC by Season

40

60

80

100

120

140

Q1 Q2 Q3 Q4

W by Season

0

20,000

40,000

60,000

80,000

Q1 Q2 Q3 Q4

Means by Season

WAGES by Season



Figura 6. Seria originală si seria ajustată sezonier

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

16,000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

CHKFinal seasonally adjusted series

0

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

120,000

140,000

160,000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

CONSFFinal seasonally adjusted series

0

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

120,000

140,000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

EBEFinal seasonally adjusted series

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

IPRFFinal seasonally adjusted series

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

16,000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

ITVAFinal seasonally adjusted series

0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

IVENFinal seasonally adjusted series

0

40,000

80,000

120,000

160,000

200,000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

PIBFinal seasonally adjusted series

-20,000

-16,000

-12,000

-8,000

-4,000

0

4,000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

Final seasonally adjusted seriesSBG

-24,000

-20,000

-16,000

-12,000

-8,000

-4,000

0

4,000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

SCCFinal seasonally adjusted series

-20,000

-15,000

-10,000

-5,000

0

5,000

10,000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

SNGFinal seasonally adjusted series

0

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

Final seasonally adjusted seriesTRANS

40

50

60

70

80

90

100

110

120

130

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

WFinal seasonally adjusted series

0

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

70,000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

WAGESFinal seasonally adjusted series

0

20

40

60

80

100

120

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

ULCFinal seasonally adjusted series


WP nr. 3/2015

Figura 7. Variabile calculate

Figura 8. Nivelul economiei informale (dezagregat si total) si seria recompusă9

9 În anul 2005 s-a renunț at la sistemul de cote progresive pentru impozitul pe venit, de unde ruptura structurală,

astfel seria a fost recompusă astfel încât să îș i pătreze trendul.

.0

.1

.2

.3

.4

.5

.6

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

DISCR

.00

.04

.08

.12

.16

.20

.24

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

ITR ITRC ITRK ITRL

-.16

-.12

-.08

-.04

.00

.04

.08

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

SBG SCC SNG

0

20

40

60

80

100

120

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

ULC_SA W_SA ULCW

0

4,000

8,000

12,000

16,000

20,000

24,000

28,000

32,000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

IES_SBREAK IES_PRF

IES_TVA IES_VEN

0

4,000

8,000

12,000

16,000

20,000

24,000

28,000

32,000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

IES IES_PRF

IES_TVA IES_VEN


WP nr. 3/2015

Anexa 2. Testul de cointegrare Johansen

H0: Variabilele nu sunt cointegrate

Sursa: Calcule proprii

Trace Maximum Eigenvalue

Lagu

ri

Prob

(None)

Prob

(At

most 1)

Prob

(At

most 2)

Prob

(At

most 3)

Prob

(None)

Prob

(At

most 1)

Prob

(At

most 2)

Prob

(At

most 3)

Relatii de

cointegrare

Cerc vicios al

economisirii

1 0,1649 0,5383 0,4345 0,2000 0,1569 0,7367 0,5311 0,2000 0

2 0,2143 0,4275 0,3814 0,2468 0,3208 0,6371 0,4331 0,2468 0

3 0,0002 0,0717 0,1395 0,1345 0,0005 0,2234 0,2028 0,1345 1

4 0,0000 0,0089 0,0785 0,1402 0,0000 0,0420 0,1110 0,1402 2

Cerc vicios al politicii

fiscale

1 0,0469 0,1058 0,0356 - 0,1824 0,2999 0,0356 - 1

2 0,0705 0,1169 0,0140 - 0,2538 0,4997 0,0140 - 0

3 0,0050 0,0270 0,0093 - 0,0617 0,1822 0,0093 - 3

4 0,0007 0,0284 0,0117 - 0,0072 0,1671 0,0117

1

Cerc vicios al

economiei informale

1 0,0003 0,0609 - - 0,0006 0,0609 - - 1

2 0,0004 0,1579 - - 0,0005 0,1579 - - 1

3 0,0020 0,3255 - - 0,0015 0,3255 - - 1

4 0,0115 0,3337 - - 0,0096 0,3337 - - 1


WP nr. 3/2015

Anexa 3. Rezultatele VECM pentru cele 3 cercuri vicioase

Cerc vicios al economisirii

Tabel 10. VECM

Vector Error Correction Estimates

Date: 04/14/15 Time: 13:10

Sample (adjusted): 1996Q2 2014Q3

Included observations: 74 after adjustments

Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ]

Cointegrating Eq: CointEq1

SNG(-1) 1.000000

ULCW(-1) 0.321897

(0.71003)

[ 0.45335]

RNFIN(-1) -21.07180

(2.72877)

[-7.72207]

ITR(-1) -68.05321

(16.1194)

[-4.22181]

C 6.818864

Error Correction: D(SNG) D(ULCW) D(RNFIN) D(ITR)

CointEq1 -0.002467 0.004040 0.020117 0.000323

(0.00214) (0.00419) (0.00284) (0.00076)

[-1.15424] [ 0.96452] [ 7.08272] [ 0.42500]

D(SNG(-1)) -0.260879 0.238381 -0.199226 -0.067218

(0.12155) (0.23818) (0.16150) (0.04316)

[-2.14635] [ 1.00084] [-1.23361] [-1.55735]

D(SNG(-2)) -0.047921 0.272892 0.026912 -0.032443

(0.12548) (0.24589) (0.16673) (0.04456)

[-0.38190] [ 1.10980] [ 0.16141] [-0.72810]

D(SNG(-3)) 0.101292 0.310390 0.099712 -0.010493

(0.12456) (0.24409) (0.16550) (0.04423)

[ 0.81321] [ 1.27164] [ 0.60248] [-0.23722]

D(SNG(-4)) -0.189278 0.143412 0.210376 0.060140

(0.11179) (0.21906) (0.14853) (0.03970)

[-1.69321] [ 0.65467] [ 1.41637] [ 1.51499]

D(ULCW(-1)) -0.011681 0.054230 -0.005646 -0.046928

(0.06857) (0.13438) (0.09111) (0.02435)

[-0.17035] [ 0.40357] [-0.06197] [-1.92717]

D(ULCW(-2)) -0.046213 0.051592 0.042310 -0.019312



(0.06946) (0.13611) (0.09229) (0.02466)

[-0.66534] [ 0.37905] [ 0.45846] [-0.78297]

D(ULCW(-3)) 0.114000 -0.091164 0.076126 0.003459

(0.06730) (0.13189) (0.08943) (0.02390)

[ 1.69382] [-0.69122] [ 0.85126] [ 0.14472]

D(ULCW(-4)) -0.045570 -0.084557 0.121684 -0.008828

(0.06844) (0.13411) (0.09093) (0.02430)

[-0.66588] [-0.63052] [ 1.33821] [-0.36325]

D(RNFIN(-1)) 0.033937 -0.055129 0.437410 -0.031387

(0.06952) (0.13623) (0.09237) (0.02469)

[ 0.48816] [-0.40466] [ 4.73529] [-1.27140]

D(RNFIN(-2)) -0.141048 0.205601 0.196301 0.006425

(0.08632) (0.16915) (0.11469) (0.03065)

[-1.63404] [ 1.21548] [ 1.71154] [ 0.20960]

D(RNFIN(-3)) 0.124636 -0.151558 0.371851 0.004996

(0.07067) (0.13848) (0.09390) (0.02509)

[ 1.76373] [-1.09444] [ 3.96028] [ 0.19908]

D(RNFIN(-4)) -0.063992 0.138669 0.033428 -0.000921

(0.07002) (0.13721) (0.09304) (0.02486)

[-0.91391] [ 1.01061] [ 0.35930] [-0.03706]

D(ITR(-1)) -0.622853 0.108274 0.429537 -0.559433

(0.43365) (0.84979) (0.57619) (0.15399)

[-1.43631] [ 0.12741] [ 0.74547] [-3.63286]

D(ITR(-2)) 0.023152 -0.659143 2.420874 -0.394273

(0.42904) (0.84075) (0.57007) (0.15236)

[ 0.05396] [-0.78399] [ 4.24664] [-2.58786]

D(ITR(-3)) -0.523252 0.359636 4.102294 -0.283511

(0.50010) (0.98001) (0.66449) (0.17759)

[-1.04629] [ 0.36697] [ 6.17356] [-1.59642]

D(ITR(-4)) -0.196537 -0.203744 2.372103 -0.041357

(0.45837) (0.89822) (0.60904) (0.16277)

[-0.42878] [-0.22683] [ 3.89485] [-0.25408]

C 0.001202 0.011841 -0.002375 0.000323

(0.00313) (0.00613) (0.00416) (0.00111)

[ 0.38388] [ 1.93017] [-0.57103] [ 0.29085]

R-squared 0.303000 0.130952 0.763902 0.377662

Adj. R-squared 0.091410 -0.132867 0.692229 0.188737

Sum sq. resids 0.029867 0.114694 0.052730 0.003766

S.E. equation 0.023094 0.045256 0.030686 0.008201

F-statistic 1.432018 0.496371 10.65822 1.999012

Log likelihood 184.1554 134.3719 163.1239 260.7699

Akaike AIC -4.490686 -3.145187 -3.922266 -6.561348

Schwarz SC -3.930238 -2.584739 -3.361818 -6.000900

Mean dependent 0.001181 0.011802 -0.002076 -0.000270

S.D. dependent 0.024228 0.042519 0.055312 0.009105

Determinant resid covariance (dof adj.) 5.53E-14

Determinant resid covariance 1.81E-14


WP nr. 3/2015

Log likelihood 750.6833

Akaike information criterion -18.23468

Schwarz criterion -15.86835

Caseta 1. Sistemul rezultat din VECM

D(SNG) = C(1)*( SNG(-1) + 0.321896629874*ULCW(-1) - 21.0717950084*RNFIN(-1) -

68.0532079471*ITR(-1) + 6.81886382465 ) + C(2)*D(SNG(-1)) + C(3)*D(SNG(-2)) + C(4)*D(SNG(-3)) +

C(5)*D(SNG(-4)) + C(6)*D(ULCW(-1)) + C(7)*D(ULCW(-2)) + C(8)*D(ULCW(-3)) + C(9)*D(ULCW(-

4)) + C(10)*D(RNFIN(-1)) + C(11)*D(RNFIN(-2)) + C(12)*D(RNFIN(-3)) + C(13)*D(RNFIN(-4)) +

C(14)*D(ITR(-1)) + C(15)*D(ITR(-2)) + C(16)*D(ITR(-3)) + C(17)*D(ITR(-4)) + C(18)

D(ULCW) = C(19)*( SNG(-1) + 0.321896629874*ULCW(-1) - 21.0717950084*RNFIN(-1) -

68.0532079471*ITR(-1) + 6.81886382465 ) + C(20)*D(SNG(-1)) + C(21)*D(SNG(-2)) + C(22)*D(SNG(-

3)) + C(23)*D(SNG(-4)) + C(24)*D(ULCW(-1)) + C(25)*D(ULCW(-2)) + C(26)*D(ULCW(-3)) +

C(27)*D(ULCW(-4)) + C(28)*D(RNFIN(-1)) + C(29)*D(RNFIN(-2)) + C(30)*D(RNFIN(-3)) +

C(31)*D(RNFIN(-4)) + C(32)*D(ITR(-1)) + C(33)*D(ITR(-2)) + C(34)*D(ITR(-3)) + C(35)*D(ITR(-4)) +

C(36)

D(RNFIN) = C(37)*( SNG(-1) + 0.321896629874*ULCW(-1) - 21.0717950084*RNFIN(-1) -





C(54)

D(ITR) = C(55)*( SNG(-1) + 0.321896629874*ULCW(-1) - 21.0717950084*RNFIN(-1) -





C(72)



Tabel 11. Estimare OLS a ecuatiei 1 din sistemul prezentat în caseta 1

Dependent Variable: D(SNG)

Method: Least Squares

Date: 04/14/15 Time: 13:13



D(SNG) = C(1)*( SNG(-1) + 0.321896629874*ULCW(-1) - 21.0717950084

*RNFIN(-1) - 68.0532079471*ITR(-1) + 6.81886382465 ) + C(2)

*D(SNG(-1)) + C(3)*D(SNG(-2)) + C(4)*D(SNG(-3)) + C(5)*D(SNG(-4))

+ C(6)*D(ULCW(-1)) + C(7)*D(ULCW(-2)) + C(8)*D(ULCW(-3)) + C(9)

*D(ULCW(-4)) + C(10)*D(RNFIN(-1)) + C(11)*D(RNFIN(-2)) + C(12)

*D(RNFIN(-3)) + C(13)*D(RNFIN(-4)) + C(14)*D(ITR(-1)) + C(15)

*D(ITR(-2)) + C(16)*D(ITR(-3)) + C(17)*D(ITR(-4)) + C(18)

Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C(1) -0.002467 0.002138 -1.154240 0.2533

C(2) -0.260879 0.121545 -2.146350 0.0362

C(3) -0.047921 0.125480 -0.381900 0.7040

C(4) 0.101292 0.124558 0.813212 0.4195

C(5) -0.189278 0.111787 -1.693206 0.0960

C(6) -0.011681 0.068572 -0.170352 0.8653

C(7) -0.046213 0.069457 -0.665343 0.5086

C(8) 0.114000 0.067303 1.693824 0.0959

C(9) -0.045570 0.068435 -0.665879 0.5082

C(10) 0.033937 0.069520 0.488162 0.6273

C(11) -0.141048 0.086319 -1.634041 0.1079

C(12) 0.124636 0.070666 1.763730 0.0832

C(13) -0.063992 0.070020 -0.913908 0.3647

C(14) -0.622853 0.433649 -1.436309 0.1565

C(15) 0.023152 0.429038 0.053963 0.9572

C(16) -0.523252 0.500104 -1.046286 0.2999

C(17) -0.196537 0.458366 -0.428779 0.6697

C(18) 0.001202 0.003131 0.383882 0.7025

R-squared 0.303000 Mean dependent var 0.001181

Adjusted R-squared 0.091410 S.D. dependent var 0.024228

S.E. of regression 0.023094 Akaike info criterion -4.490686

Sum squared resid 0.029867 Schwarz criterion -3.930238

Log likelihood 184.1554 Hannan-Quinn criter. -4.267116

F-statistic 1.432018 Durbin-Watson stat 1.866668

Prob(F-statistic) 0.156805


WP nr. 3/2015

Tabel 12. Testul Wald aplicat coeficientiilor ITR

Wald Test:

Equation: EC1_SNG_VECM_WALD

Test Statistic Value df Probability

F-statistic 0.893110 (4, 56) 0.4742

Chi-square 3.572441 4 0.4669

Null Hypothesis: C(14)=C(15)=C(16)=C(17)=0

Null Hypothesis Summary:

Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err.

C(14) -0.622853 0.433649

C(15) 0.023152 0.429038

C(16) -0.523252 0.500104

C(17) -0.196537 0.458366

Restrictions are linear in coefficients.



Cerc vicios al politicii fiscale

Tabel 13. VECM


Date: 04/14/15 Time: 14:21





SBG(-1) 1.000000

DISCR(-1) 0.724969

(0.14277)

[ 5.07778]

ITR(-1) -0.176526

(0.91521)

[-0.19288]

C -0.169962

Error Correction: D(SBG) D(DISCR) D(ITR)

CointEq1 -0.115597 -0.212035 0.044058

(0.04065) (0.17752) (0.01684)

[-2.84393] [-1.19444] [ 2.61662]

D(SBG(-1)) -0.498323 -0.670599 0.137856

(0.12282) (0.53641) (0.05088)

[-4.05726] [-1.25017] [ 2.70951]

D(SBG(-2)) -0.302063 -0.321739 0.224307

(0.14862) (0.64908) (0.06157)

[-2.03242] [-0.49568] [ 3.64336]

D(SBG(-3)) -0.149777 0.681000 0.125816

(0.16028) (0.69999) (0.06639)

[-0.93448] [ 0.97288] [ 1.89498]

D(SBG(-4)) -0.174132 1.191951 0.032334

(0.12815) (0.55968) (0.05309)

[-1.35880] [ 2.12969] [ 0.60909]

D(DISCR(-1)) 0.088117 -0.382095 0.004115

(0.03451) (0.15072) (0.01430)

[ 2.55329] [-2.53510] [ 0.28786]

D(DISCR(-2)) 0.052787 -0.133680 -0.007382

(0.03368) (0.14709) (0.01395)

[ 1.56733] [-0.90883] [-0.52913]


WP nr. 3/2015

D(DISCR(-3)) 0.061393 -0.088388 -0.013023

(0.03075) (0.13432) (0.01274)

[ 1.99621] [-0.65806] [-1.02220]

D(DISCR(-4)) 0.022514 -0.075591 -0.010341

(0.02757) (0.12041) (0.01142)

[ 0.81657] [-0.62775] [-0.90538]

D(ITR(-1)) 0.240793 0.178899 -0.757784

(0.31261) (1.36528) (0.12950)

[ 0.77026] [ 0.13103] [-5.85171]

D(ITR(-2)) 0.151961 -0.657873 -0.475721

(0.36468) (1.59269) (0.15107)

[ 0.41669] [-0.41306] [-3.14906]

D(ITR(-3)) 0.436899 1.017316 -0.352478

(0.33718) (1.47259) (0.13968)

[ 1.29574] [ 0.69084] [-2.52354]

D(ITR(-4)) 0.094603 0.512411 -0.253234

(0.28911) (1.26266) (0.11976)

[ 0.32721] [ 0.40582] [-2.11443]

C 0.000405 -0.002451 -0.000652

(0.00212) (0.00924) (0.00088)

[ 0.19144] [-0.26532] [-0.74391]

R-squared 0.373144 0.337117 0.444891

Adj. R-squared 0.237325 0.193492 0.324617

Sum sq. resids 0.019578 0.373415 0.003359

S.E. equation 0.018064 0.078890 0.007483

F-statistic 2.747360 2.347209 3.698992

Log likelihood 199.7836 90.69633 264.9997

Akaike AIC -5.021179 -2.072874 -6.783776

Schwarz SC -4.585275 -1.636970 -6.347872

Mean dependent 9.18E-05 -0.001671 -0.000270

S.D. dependent 0.020684 0.087845 0.009105









D(SBG) = C(1)*( SBG(-1) + 0.724969486763*DISCR(-1) - 0.176526184208*ITR(-1) - 0.169962102436 )

+ C(2)*D(SBG(-1)) + C(3)*D(SBG(-2)) + C(4)*D(SBG(-3)) + C(5)*D(SBG(-4)) + C(6)*D(DISCR(-1)) +

C(7)*D(DISCR(-2)) + C(8)*D(DISCR(-3)) + C(9)*D(DISCR(-4)) + C(10)*D(ITR(-1)) + C(11)*D(ITR(-2))

+ C(12)*D(ITR(-3)) + C(13)*D(ITR(-4)) + C(14)

D(DISCR) = C(15)*( SBG(-1) + 0.724969486763*DISCR(-1) - 0.176526184208*ITR(-1) -

0.169962102436 ) + C(16)*D(SBG(-1)) + C(17)*D(SBG(-2)) + C(18)*D(SBG(-3)) + C(19)*D(SBG(-4)) +

C(20)*D(DISCR(-1)) + C(21)*D(DISCR(-2)) + C(22)*D(DISCR(-3)) + C(23)*D(DISCR(-4)) +

C(24)*D(ITR(-1)) + C(25)*D(ITR(-2)) + C(26)*D(ITR(-3)) + C(27)*D(ITR(-4)) + C(28)

D(ITR) = C(29)*( SBG(-1) + 0.724969486763*DISCR(-1) - 0.176526184208*ITR(-1) - 0.169962102436 )

+ C(30)*D(SBG(-1)) + C(31)*D(SBG(-2)) + C(32)*D(SBG(-3)) + C(33)*D(SBG(-4)) + C(34)*D(DISCR(-

1)) + C(35)*D(DISCR(-2)) + C(36)*D(DISCR(-3)) + C(37)*D(DISCR(-4)) + C(38)*D(ITR(-1)) +

C(39)*D(ITR(-2)) + C(40)*D(ITR(-3)) + C(41)*D(ITR(-4)) + C(42)


WP nr. 3/2015


Dependent Variable: D(SBG)


Date: 04/14/15 Time: 14:25



D(SBG) = C(1)*( SBG(-1) + 0.724969486763*DISCR(-1) - 0.176526184208

*ITR(-1) - 0.169962102436 ) + C(2)*D(SBG(-1)) + C(3)*D(SBG(-2)) +

C(4)*D(SBG(-3)) + C(5)*D(SBG(-4)) + C(6)*D(DISCR(-1)) + C(7)

*D(DISCR(-2)) + C(8)*D(DISCR(-3)) + C(9)*D(DISCR(-4)) + C(10)

*D(ITR(-1)) + C(11)*D(ITR(-2)) + C(12)*D(ITR(-3)) + C(13)*D(ITR(-4))

+

C(14)


C(1) -0.115597 0.040647 -2.843931 0.0061

C(2) -0.498323 0.122823 -4.057256 0.0001

C(3) -0.302063 0.148622 -2.032415 0.0465

C(4) -0.149777 0.160278 -0.934482 0.3538

C(5) -0.174132 0.128152 -1.358795 0.1793

C(6) 0.088117 0.034511 2.553285 0.0132

C(7) 0.052787 0.033680 1.567325 0.1223

C(8) 0.061393 0.030755 1.996214 0.0505

C(9) 0.022514 0.027572 0.816566 0.4174

C(10) 0.240793 0.312612 0.770261 0.4442

C(11) 0.151961 0.364682 0.416694 0.6784

C(12) 0.436899 0.337182 1.295738 0.2000

C(13) 0.094603 0.289115 0.327215 0.7446

C(14) 0.000405 0.002115 0.191441 0.8488

R-squared 0.373144 Mean dependent var 9.18E-05










Wald Test:

Equation: EC2_SBG_VECM_WALD


F-statistic 0.641359 (4, 60) 0.6351

Chi-square 2.565436 4 0.6330




C(10) 0.240793 0.312612

C(11) 0.151961 0.364682

C(12) 0.436899 0.337182

C(13) 0.094603 0.289115



WP nr. 3/2015

Cerc vicios al economiei informale

Tabel 16. VECM


Date: 04/14/15 Time: 14:41





IES(-1) 1.000000

ITR(-1) -16.17441

(13.9913)

[-1.15603]

C -7.982035

Error Correction: D(IES) D(ITR)

CointEq1 -0.055786 0.004304

(0.01392) (0.00123)

[-4.00807] [ 3.49273]

D(IES(-1)) -0.302298 0.046938

(0.14454) (0.01280)

[-2.09138] [ 3.66803]

D(IES(-2)) -0.002402 0.002916

(0.15556) (0.01377)

[-0.01544] [ 0.21176]

D(IES(-3)) -0.015892 -0.002504

(0.14993) (0.01327)

[-0.10599] [-0.18865]

D(IES(-4)) 0.030587 -0.014920

(0.14796) (0.01310)

[ 0.20673] [-1.13906]

D(ITR(-1)) -0.595463 -0.335395

(1.61122) (0.14264)

[-0.36957] [-2.35134]

D(ITR(-2)) -1.372469 -0.309249

(1.61291) (0.14279)

[-0.85093] [-2.16576]

D(ITR(-3)) -1.444054 -0.198576

(1.61775) (0.14322)

[-0.89263] [-1.38653]

D(ITR(-4)) -0.293883 -0.171523

(1.38740) (0.12283)

[-0.21182] [-1.39648]



C 0.061299 -0.002045

(0.01650) (0.00146)

[ 3.71400] [-1.39942]

R-squared 0.353884 0.490598

Adj. R-squared 0.263024 0.418964

Sum sq. resids 0.393352 0.003083

S.E. equation 0.078397 0.006940

F-statistic 3.894830 6.848625

Log likelihood 88.77187 268.1790

Akaike AIC -2.128969 -6.977812

Schwarz SC -1.817609 -6.666452

Mean dependent 0.047756 -0.000270

S.D. dependent 0.091322 0.009105







D(IES) = C(1)*( IES(-1) - 16.1744082802*ITR(-1) - 7.9820349207 ) + C(2)*D(IES(-1)) + C(3)*D(IES(-2))

+ C(4)*D(IES(-3)) + C(5)*D(IES(-4)) + C(6)*D(ITR(-1)) + C(7)*D(ITR(-2)) + C(8)*D(ITR(-3)) +

C(9)*D(ITR(-4)) + C(10)

D(ITR) = C(11)*( IES(-1) - 16.1744082802*ITR(-1) - 7.9820349207 ) + C(12)*D(IES(-1)) +

C(13)*D(IES(-2)) + C(14)*D(IES(-3)) + C(15)*D(IES(-4)) + C(16)*D(ITR(-1)) + C(17)*D(ITR(-2)) +

C(18)*D(ITR(-3)) + C(19)*D(ITR(-4)) + C(20)


WP nr. 3/2015


Dependent Variable: D(IES)


Date: 04/14/15 Time: 14:45



D(IES) = C(1)*( IES(-1) - 16.1744082802*ITR(-1) - 7.9820349207 ) + C(2)

*D(IES(-1)) + C(3)*D(IES(-2)) + C(4)*D(IES(-3)) + C(5)*D(IES(-4)) +

C(6)

*D(ITR(-1)) + C(7)*D(ITR(-2)) + C(8)*D(ITR(-3)) + C(9)*D(ITR(-4)) +

C(10)


C(1) -0.055786 0.013918 -4.008071 0.0002

C(2) -0.302298 0.144545 -2.091382 0.0405

C(3) -0.002402 0.155557 -0.015441 0.9877

C(4) -0.015892 0.149935 -0.105992 0.9159

C(5) 0.030587 0.147958 0.206725 0.8369

C(6) -0.595463 1.611219 -0.369573 0.7129

C(7) -1.372469 1.612910 -0.850927 0.3980

C(8) -1.444054 1.617748 -0.892633 0.3754

C(9) -0.293883 1.387403 -0.211823 0.8329

C(10) 0.061299 0.016505 3.713999 0.0004

R-squared 0.353884 Mean dependent var 0.047756








Wald Test:

Equation: EC3_SNG_VECM_WALD


F-statistic 0.307288 (4, 64) 0.8721

Chi-square 1.229154 4 0.8733




C(6) -0.595463 1.611219

C(7) -1.372469 1.612910

C(8) -1.444054 1.617748

C(9) -0.293883 1.387403




Anexa 4. Stabilitatea coeficientiilor estimati prin OLS

Figura 9. Estimări recursive ale coeficientiilor

Figura 10. Testul CUSUM10

10

Dacă valorile depăș esc intervalul de încredere (linia punctată de culoare roș ie), atunci putem vorbi de

instabilitatea coeficienț iilor.

0

4

8

12

16

96 98 00 02 04 06 08 10 12 14

Recursive C(1) Estimates

± 2 S.E.

-80

-40

0

40

80

96 98 00 02 04 06 08 10 12 14

Recursive C(2) Estimates

± 2 S.E.

-.6

-.4

-.2

.0

.2

96 98 00 02 04 06 08 10 12 14

Recursive B(1) Estimates

± 2 S.E.

-.3

-.2

-.1

.0

.1

.2

96 98 00 02 04 06 08 10 12 14


± 2 S.E.

-1

0

1

2

3

4

5

96 98 00 02 04 06 08 10 12 14


± 2 S.E.

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

96 98 00 02 04 06 08 10 12 14

Recursive A(1) Estimates

± 2 S.E.

-8

-4

0

4

8

12

96 98 00 02 04 06 08 10 12 14


± 2 S.E.

-1.2

-0.8

-0.4

0.0

0.4

0.8

96 98 00 02 04 06 08 10 12 14


± 2 S.E.

-20

-16

-12

-8

-4

0

4

96 98 00 02 04 06 08 10 12 14


± 2 S.E.

-40

-20

0

20

40

60

80

100

120

140

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

IES_CUSUM 5% Significance

-30

-20

-10

0

10

20

30

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

SNG_CUSUM 5% Significance

-30

-20

-10

0

10

20

30

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

SNG_CUSUM 5% Significance


WP nr. 3/2015

Anexa 5. Functii de impuls-răspuns

Figura 11. Cerc vicios al economisirii (IRF)

-.01

.00

.01

.02

.03

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of SNG to SNG

-.01

.00

.01

.02

.03

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of SNG to ULCW

-.01

.00

.01

.02

.03

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of SNG to RNFIN

-.01

.00

.01

.02

.03

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of SNG to ITR

-.02

.00

.02

.04

.06

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of ULCW to SNG

-.02

.00

.02

.04

.06

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of ULCW to ULCW

-.02

.00

.02

.04

.06

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of ULCW to RNFIN

-.02

.00

.02

.04

.06

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of ULCW to ITR

-.03

-.02

-.01

.00

.01

.02

.03

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of RNFIN to SNG

-.03

-.02

-.01

.00

.01

.02

.03

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of RNFIN to ULCW

-.03

-.02

-.01

.00

.01

.02

.03

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of RNFIN to RNFIN

-.03

-.02

-.01

.00

.01

.02

.03

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of RNFIN to ITR

-.004

-.002

.000

.002

.004

.006

.008

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of ITR to SNG

-.004

-.002

.000

.002

.004

.006

.008

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of ITR to ULCW

-.004

-.002

.000

.002

.004

.006

.008

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of ITR to RNFIN

-.004

-.002

.000

.002

.004

.006

.008

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of ITR to ITR

Response to Cholesky One S.D. Innov ations



Figura 12. Cerc vicios al politicii fiscale (IRF)

Figura 13. Cerc vicios al economiei informale (IRF)

-.02

-.01

.00

.01

.02

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of SBG to SBG

-.02

-.01

.00

.01

.02

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of SBG to DISCR

-.02

-.01

.00

.01

.02

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of SBG to ITR

-.04

-.02

.00

.02

.04

.06

.08

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of DISCR to SBG

-.04

-.02

.00

.02

.04

.06

.08

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of DISCR to DISCR

-.04

-.02

.00

.02

.04

.06

.08

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of DISCR to ITR

.000

.002

.004

.006

.008

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of ITR to SBG

.000

.002

.004

.006

.008

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of ITR to DISCR

.000

.002

.004

.006

.008

5 10 15 20 25 30 35 40


Response to Cholesky One S.D. Innovations

-.02

.00

.02

.04

.06

.08

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of IES to IES

-.02

.00

.02

.04

.06

.08

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of IES to ITR

-.004

-.002

.000

.002

.004

.006

5 10 15 20 25 30 35 40

Response of ITR to IES

-.004

-.002

.000

.002

.004

.006

5 10 15 20 25 30 35 40


Response to Cholesky One S.D. Innovations


WP nr. 3/2015

Figura 14. Functii de impuls-răspuns cumulate pe cele 3 modele

-0.4

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

2.0

10 20 30 40 50 60 70 80

IES IT R

Accumulated Response of IES to Cholesky

One S.D. Innovations

-.04

.00

.04

.08

.12

.16

10 20 30 40 50 60 70 80

IES IT R

Accumulated Response of ITR to Cholesky


-.8

-.4

.0

.4

.8

10 20 30 40 50 60 70 80

SBG DISCR IT R

Accumulated Response of SBG to Cholesky


-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

10 20 30 40 50 60 70 80

SBG DISCR IT R

Accumulated Response of DISCR to Cholesky


.00

.05

.10

.15

.20

.25

10 20 30 40 50 60 70 80

SBG DISCR IT R



-0.4

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

10 20 30 40 50 60 70 80

SNG ULCW RNFIN IT R

Accumulated Response of SNG to Cholesky


-1

0

1

2

3

4

10 20 30 40 50 60 70 80

SNG ULCW RNFIN IT R

Accumulated Response of ULCW to Cholesky


-1.2

-0.8

-0.4

0.0

0.4

0.8

10 20 30 40 50 60 70 80

SNG ULCW RNFIN IT R

Accumulated Response of RNFIN to Cholesky


-.2

-.1

.0

.1

.2

.3

10 20 30 40 50 60 70 80

SNG ULCW RNFIN IT R



Date post:	07-Feb-2018
Category:	Documents
Upload:	lykhanh
View:	221 times
Download:	5 times

Testarea celor 3 cercuri vicioase ale economiei românesti ... · PDF filemecanismul de...

Documents