Analiza sytacji monetarnej
Zbliżający się koniec roku sprzyja próbom spojrzenia na zmiany jakie zaszły w ciągu ostatnich dwunastu miesięcy w sferze monetarnej gospodarki.
Z jednej strony odnotowano dynamiczny wzrost pieniądza
gotówkowego w obiegu, z drugiej natomiast, nastąpił gwałtowny spadek depozytów gospodarstw domowych. Analizę tych tendencji utrudnia jednak specyfika okresu w jakim one nastąpiły . spowolnienie gospodarcze,
zmiany definicji podaży pieniądza oraz wprowadzenie podatku od dochodów kapitałowych.
Pieniądz gotówkowy
Rosnąca dynamika pieniądza gotówkowego w obiegu utrzymuje się od początku 2001 roku i zbiega
się w czasie z zapoczątkowanym wówczas procesem rozluźniania polityki pieniężnej, a tym samym z szybkim
spadkiem stóp procentowych. Teoria wskazuje, że niskie stopy procentowe sprzyjają zwiększaniu zasobów
pieniądza gotówkowego, gdyż stanowią koszt związany z rezygnacją z przechowywania środków na
oprocentowanych rachunkach. Drugim czynnikiem mogącym istotnie wpływać na popyt na gotówkę, jest liczba
i wolumen zawieranych transakcji.
W naszych analizach empirycznych, jako przybliżenie tego czynnika stosowaliśmy różnicę między
logarytmem spożycia indywidualnego i logarytmem PKB (w cenach stałych). Wzrost tempa konsumpcji w
stosunku do tempa wzrostu PKB wiąże się ze zwiększonym zapotrzebowaniem na pieniądz gotówkowy, gdyż
transakcje objęte tą kategorią są w najmniejszym stopniu oparte na rozliczeniach bezgotówkowych.
Związek pomiędzy obiema zmiennymi . tzn. gotówką w ujęciu realnym oraz odchyleniem spożycia od
produktu krajowego brutto obrazuje poniższy wykres. Jak widać w badanym okresie występowała wyraźna
dodatnia zależność między obiema zmiennymi, a wnioskowanie ekonomiczne sugeruje, że zwiększenie
konsumpcji przyczyniało się do wzrostu popytu na pieniądz gotówkowy.
....
Analiza tendencji zachodzących w popycie na pieniądz gotówkowy oparliśmy na modelu wektorowej
korekty błędem (model VEC). Umożliwia on dekompozycję zależności między zmiennymi na wahania
krótkookresowe oraz relacje długookresowe, a w szczególności pozwala na analizę odchylenia
poszczególnych zmiennych od trajektorii długookresowych. Estymowany model miał postać:
.X(t) = .*ß.X(t-1) + .*.X(t-1) + C*D(t),
gdzie wektor ß jest wektorem kointegrującym, tzn. wyznaczającym długookresową zależność między
zmiennymi modelu, a wektor . odpowiada za dostosowania zmiennych do trajektorii długookresowych.
Macierz X(t) jest macierzą zmiennych endogenicznych, w skład których wchodzi: got . logarytm gotówki w
ujęciu realnym (deflowana indeksem CPI), c-y różnica logarytmów spożycia indywidualnego i PKB, r .
oprocentowanie złotowych depozytów terminowych gospodarstw domowych. Natomiast D(t) stanowi macierz
zawierającą zmienne deterministyczne, w tym przypadku - stałą.
W związku z niewielką liczbą obserwacji w modelu uwzględniono tylko jedno opóźnienie przyrostu
zmiennych endogenicznych (.X). Mimo, że testy statystyczne sugerują, że składnik losowy zachowuje
korzystne właściwości (homoskedastyczność, brak autokorelacji, oraz normalność rozkładu), ograniczenie
liczby opóźnień zmniejsza dokładność odwzorowania dynamiki krótkookresowej.
W wektorze ß, oprócz zmiennych endogenicznych, uwzględniono również stałą oraz trend. Zarówno
test śladu, jak i test największej wartości własnej wykazały (na poziomie istotności 5%) na istnienie jednego
wektora kointegrującego, opisującego poniższą relację długookresową:
got = 5,877 * (c-y) . 3,343* r . 0,007*trend + 0,344
[4,8] [-2,6] [-4,5]
W związku ze stosowaniem w naszych analizach zmiennych oczyszczonych z wahań sezonowych
(metodą X-11), nie przeprowadzaliśmy odpowiednich testów słabej egzogeniczności zmiennych modelu. W
takim przypadku bowiem odpowiednie testy mają niestandardowe rozkłady, co znacząco utrudnia analizę
(odsezonowienie nie wpływa natomiast na relacje długookresowe, dzięki czemu nie istnieje konieczność
modyfikacji procedur testu liczby wektorów kointegrujących).
Analiza zależności kointegrujących (por. wykres) wskazuje na utrzymywanie się dodatniego
odchylenia poziomu gotówki w obiegu od jej teoretycznego poziomu (tzn. poziomu wskazywanego
przez kształtowanie się stóp procentowych, konsumpcji i PKB). Wskazania te są zgodne z obserwowaną od
ponad roku tendencją do przyspieszania tempa wzrostu gotówki w obiegu.
Opierając się na powyższych szacunkach uważamy, że w najbliższych miesiącach może dojść do
wyhamowania dynamicznego tempa wzrostu gotówki w obiegu. Sprzyjać temu będzie spowolnienie
tempa redukcji stóp procentowych oraz w dalszej perspektywie - zmniejszenie różnicy między tempem
wzrostu spożycia indywidualnego a PKB.
Wyniki estymacji modelu wskazują, że tempo dostosowania popytu na pieniądz gotówkowy do poziomu
długookresowego jest relatywnie szybkie i średnio nie przekracza dwóch kwartałów. Oczywiście w
warunkach rzeczywistych (a nie modelowych) tempo to może być wolniejsze, zależnie od zmian
zachodzących w gospodarce, jednak wyniki estymacji sugerują, że pomijając te czynniki, dostosowanie
powinno zachodzić w krótkim czasie.
Warto odnotować, że dotychczasowemu utrzymywaniu się pieniądza gotówkowego w obiegu na wysokim
poziomie nie towarzyszyła presja na wzrost cen. Fakt, że podmioty utrzymują (przynajmniej teoretycznie)
więcej gotówki, niż wynikałoby z ich potrzeb, może oznaczać, że w powyższej analizie nie został
uwzględniony czynnik, który silnie oddziaływał na gospodarkę polską w ciągu ostatnich kwartałów. Naszym
zdaniem takim czynnikiem może być, charakterystyczny dla okresu spowolnienia gospodarczego, wzrost
znaczenia szarej strefy. Pogorszenie się sytuacji finansowej przedsiębiorstw oraz gospodarstw domowych
mogło je skłonić do próby uniknięcia obowiązków podatkowych, co w efekcie prowadziło do wzrostu
znaczenia rozliczeń o charakterze gotówkowym. Trudno tutaj określić kierunek tendencji zachodzących w
szarej strefie, jednak można przypuszczać, że w dłuższej perspektywie dojdzie do ograniczenia jej
znaczenia . głównie pod wpływem poprawy sytuacji gospodarczej oraz kroków związanych z
przygotowaniami do wstąpienia Polski do UE.
Depozyty gospodarstw domowych
Ostatnie 11 miesięcy charakteryzowało się wyraźnym spowolnieniem tempa wzrostu depozytów
gospodarstw domowych, do którego przyczynił się spadek w depozytach terminowych (w okresie listopad
2001-wrzesień 2002 o 4,9 mld zł). W tym samym okresie depozyty bieżące wzrosły o 7,3 mld zł. Zmniejszeniu
dynamiki depozytów sprzyjało kilka czynników równocześnie, dlatego też trudno określić, kiedy należy
oczekiwać odwrócenia niekorzystnych tendencji. Oprócz czynników o charakterze makroekonomicznym
(niższe tempo wzrostu wynagrodzeń, spadek stóp procentowych) na kształtowanie się skłonności do
oszczędzania gospodarstw domowych w systemie bankowym wpływały również zmiany o charakterze
instytucjonalnym . w szczególności wprowadzenie podatku od dochodów kapitałowych. Ten ostatni czynnik
przyczynił się do przesuwania części oszczędności z systemu bankowego do alternatywnych sposobów
oszczędzania . np. funduszy inwestycyjnych - i był prawdopodobnie jedną z przyczyn .kurczenia się.
depozytów terminowych gospodarstw domowych.
Przy specyfikacji modelu ekonometrycznego, odwzorowującego kształtowanie się depozytów
gospodarstw domowych, korzystaliśmy się przede wszystkim z czynników makroekonomicznych, natomiast
zmiany instytucjonalne były modelowane jako zmiana strukturalna, przy pomocy zmiennych zero-jedynkowych.
Model ten miał postać wektorowej autoregresji (VAR):
.X(t) = c + A(L)*.X(t-1) + .*r(t) + ß*shift(t) + .*ibel(t)
gdzie X=[dep, w]., dep oznacza logarytm depozytów gospodarstw domowych, w . logarytm przeciętnego
wynagrodzenia w sektorze przedsiębiorstw, r . oprocentowanie złotowych, terminowych depozytów
gospodarstw domowych, ibel . zmienna zero-jedynkowa przyjmująca wartość .1. w listopadzie 2001 roku,
shift . zmienna sztuczna przyjmująca wartość jeden w okresie listopad 2001 . lipiec 2002, a zero w
pozostałych.
W związku z ograniczoną dostępnością danych na temat oprocentowania depozytów gospodarstw
domowych (ostatnie dostępne dane pochodzą z lipca br.) model szacowany był na podstawie próby
obejmującej okres grudzień 1996 . lipiec 2002.
W wyniku estymacji otrzymano poniższe oceny parametrów (w nawiasach znajdują się statystyki t-Studenta;
przedstawione wyniki dotyczą równania depozytów):
.(depo(t))*100 = - 0,0399* .(depo(t-1))*100 . 0,1312* .(depo(t-2))*100 + 0,1216* .(w(t-1))*100 +
[-0,4] [-1,4] [2,2]
+ 0,1281*.(w(t-2))*100 . 0,9814 . 7,034*ibel - 0.0525*shift + 0,18495*R
[2,5] [-2,3] [-7,7] [-0,1] [4,7]
Procedura testowa wskazała, że model spełnia wymogi dotyczące homoskedastyczności i braku autokorelacji
składnika losowego.
Analiza wyników estymacji parametrów modelu wskazuje, że czynniki makroekonomiczne nie
tłumaczą gwałtownego spadku depozytów gospodarstw domowych w listopadzie 2001 roku, co zresztą jest
zgodne z powszechną opinią dotyczącą skutków wprowadzenia podatku od dochodów kapitałowych. Z drugiej
strony jednak, analiza ekonometryczna wyraźnie sugeruje, że niska dynamika depozytów w okresie od
listopada ubiegłego roku do lipca br. jest stosunkowo dobrze wyjaśniana przez niskie tempo wzrostu dochodów
gospodarstw domowych oraz szybki spadek stóp procentowych .zmienna shift, przyjmująca wartość .1. w
okresie listopad 2001 . lipiec 2002 okazała się nieistotna.
Alternatywne spojrzenie na kwestię kształtowania się poziomu oszczędności gospodarstw domowych
umożliwia analiza relacji długookresowych. Jednakże w związku ze specyfiką badanego okresu, a w
szczególności licznymi zmianami strukturalnymi (przy jednocześnie wyjątkowo krótkich szeregach czasowych)
określenie stabilnej relacji kointegrującej okazało się praktycznie niemożliwe.
W świetle powyższych wyników, analizując kształtowanie się depozytów gospodarstw domowych, należy
odróżnić trwałe spowolnienie tempa wzrostu w tej kategorii od skokowych zmian jej poziomu. Uważamy, że
utrzymująca się w ostatnich miesiącach niska dynamika depozytów jest efektem spadku dochodów
gospodarstw domowych oraz szybkiego tempa redukcji stóp procentowych. Natomiast zasadniczym
skutkiem wprowadzenia .podatku Belki. były skokowe zmiany poziomu depozytów gospodarstw
domowych, w związku z przesuwaniem środków do alternatywnych sposobów oszczędzania.
Warto podkreślić, że chociaż tempo wzrostu depozytów gospodarstw domowych w minionych miesiącach
było uzasadnione sytuacją gospodarczą, to w przyszłości nie można wykluczyć dalszych znacznych,
skokowych zmian w tej kategorii. Sprzyjać temu będzie niskie oprocentowanie lokat antypodatkowych, które
często nie przekracza oprocentowania tradycyjnych lokat, nawet po odliczeniu podatku od odsetek.
Uważamy, że spadku w tej kategorii można oczekiwać w październiku i listopadzie br. w związku z
wprowadzaniem przez banki i fundusze inwestycyjne instrumentów finansowych pozwalających na
uniknięcie podatku od zysków kapitałowych. Natomiast w kolejnych miesiącach na znaczeniu
zyskiwać będą czynniki makroekonomiczne, a skala ewentualnych spadków depozytów będzie
mniejsza.
Mimo trudności w ustaleniu długookresowej relacji między depozytami, dochodami gospodarstw
domowych oraz oprocentowaniem depozytów, próby oszacowania takiego modelu wskazują, że
prędkość dostosowań do równowagi jest w tym wypadku niewielka . powrót do stanu równowagi
zajmuje systemowi (ceteris paribus) około jednego roku. Dlatego też można oczekiwać, że w perspektywie
najbliższych kwartałów depozyty gospodarstw domowych będą się utrzymywać na relatywnie niskim
poziomie.
Analitycy PKO BP