48. seminář České společnosti ekonomické v řadě „Ekonomická teorie a česká ekonomika“
Euro - kdy, jak a proč?
The Monetary Approach to Exchange Rates in the CEECs: Implications for the Czech Republic1 Jesús Crespo-Cuaresma,2 Jarko Fidrmuc3 and Ronald MacDonald4 Introduction Applied research on the economics of exchange rates experienced a revival during the 1990s due in part to the application of nonstationary time series methods. One key area of application involved testing the purchasing power parity (PPP) hypothesis using nonstationary panel methods (see MacDonald, 1996). In this paper, we use various panel cointegration estimators to estimate a variant of the monetary model of the exchange rate using data from six transition countries (the Czech Republic, Hungary, Poland, Romania, Slovakia and Slovenia). We extend the basic monetary model to capture the BalassaSamuelson effect, which is generally found to play an important role in transition countries (see MacDonald and Wójcik, 2003). Furthermore, we take into account the fulfillment of the uncovered interest parity condition in transition economies, since these countries were characterized by important capital market imperfections during our sample period. Among our conclusions are the following: we show that the augmented monetary model provides a good description of nominal exchange rates trends and find a significant BalassaSamuelson effect; although deviations from the uncovered interest parity are also significant, we document that the size of this effect is rather small. Finally, we consider the issue of the integration of selected transition countries into Economic and Monetary Union (EMU). Fidrmuc (2003) and Fidrmuc and Korhonen (2003) show that the euro area and the CEECs can be increasingly considered an optimum currency area. The Monetary Model of the Exchange Rate The monetary model of the exchange rate has become something of a workhorse in the exchange rate literature. An estimable reduced form is usually generated from an ad hoc framework comprising money demand functions in the home and foreign country. Although this approach has been criticized, we nonetheless follow it here, since it produces a reduced form which is very similar to that derived in an optimizing framework (such as that of Lucas, 1982). The monetary model is usually presented as a two-country, two-money, two-bonds (where the bonds are assumed to be perfect substitutes) model in which all goods are tradable and the 1
We have benefited from comments by Luboš Komárek and the participants of the seminar organized by the Czech Economic Association and the Czech National Bank on September 24, 2003. The views expressed in this contribution are those of the authors and do not necessarily represent the position of the Oesterreichische Nationalbank. 2 University of Vienna, Department of Economics, e-mail:
[email protected]. 3 Corresponding Author: Oesterreichische Nationalbank, Foreign Research Division, Austria, and Comenius University Bratislava, Faculty of Mathematics, Physics and Informatics, Department of Economic and Financial Models, Slovakia, e-mail:
[email protected]. 4 University of Strathclyde, Department of Economics, e-mail:
[email protected].
2
law of one price holds. Money demand relationships are given by standard Cagan-style loglinear relationships: mtD − pt = β0 yt − β1it , mtD* − pt* = β0 yt* − β1it* ,
(1) (1’)
where β0 , β1 > 0 , mD denotes money demand, p denotes the price level, y is output, i the interest rate, lowercase letters indicate that a variable has been transformed into natural logarithms (apart from the interest rate), and an asterisk denotes a foreign magnitude. For simplicity, we assume that the income elasticity, β0, and the interest semielasticity, β1, are equal across countries.
Furthermore, we reflect that the PPP assumption is clearly not tenable given the extant empirical evidence, which suggests the mean reversion of real exchange rates is too slow to be consistent with PPP (see, for example, MacDonald, 1995). One important explanation for the persistence in real exchange rates is the existence of real factors, such as the BalassaSamuelson effect, which drive the nominal exchange rate away from its PPP-defined level. Since such real effects are likely to be at least as important for the current group of accession countries, we incorporate a Balassa-Samuelson effect into the monetary equation. Following Clements and Frenkel (1980), a Balassa-Samuelson effect may be incorporated into the monetary equation in the following way. Assume that overall prices in the home and foreign country are a weighted average of the price of traded and nontraded prices: pt = αptT + (1 − α ) ptNT
(2)
pt* = αptT * + (1 − α ) ptNT *
(2’)
where p now represents overall prices, incorporating both traded and nontraded components, pT represents the price of traded goods, pNT is the price of nontraded goods and α denotes the weight (for simplicity we assume the same weights in both countries). Consider the definition of the real exchange rate (the law of one price holds in the tradable sector), defined with respect to overall prices: qt ≡ st − pt + pt* ,
(3)
where q is the real exchange rate. We define a similar relationship for the price of traded goods as: qtT ≡ st − ptT + ptT * .
(4)
Using (4), (5) and (6) and additionally assuming that money market equilibrium holds continuously in each country, the following expression may be obtained for the real exchange rate,
[(
)]
) (
q t = q tT − (1 − α ) p tNT − p tT − p tNT * − p tT * . Using expression (7) in (2), we may obtain the following equation,
[(
(5)
) (
)]
s t = mt − mt* − β 0 ( y t − y t* ) + β 1 (it − it* ) − (1 − α ) ptNT − ptT − ptNT * − ptT * . (6) In words, the nominal exchange rate, s, is driven by the relative excess supply of money. Holding money demand variables constant, an increase in the domestic money supply relative to its foreign counterpart produces an equiproportionate depreciation of the currency. 3
Changes in output levels or interest rates have an effect on the exchange rate indirectly through their effect on the demand for money. Thus, for example, an increase in domestic income relative to foreign income, ceteris paribus, produces a currency appreciation, while an increase in the domestic interest rate relative to the foreign rate generates a depreciation. Finally, the nominal exchange rate is predicted to appreciate as the relative price of nontraded to traded goods rises. Panel Unit Root Tests
We have a balanced panel including six Central and Eastern European countries (Czech Republic, Hungary, Poland, Romania, Slovakia and Slovenia) between September 1994 and March 2002. It is important to bear in mind that several of the countries in our panel moved from adjustable pegged exchange rates to a managed or free-floating regime during the sample period, so that our sample period does not represent a homogeneous exchange rate regime. The variables in our data set comprise the nominal exchange rate vis-à-vis the euro5 (expressed as local currency units per euro), the money stock (M2) and industrial production. Furthermore, we include deposit interest rates and the ratio of consumer prices to producer prices to capture the deviations from the uncovered interest parity and the Balassa-Samuelson effect, respectively. All conditioning variables are defined as deviations from the corresponding variables for the euro area. All variables except interest rates were indexed as 100 to the base year 1995 and are converted into logs. As far as possible, data on the CEECs are taken from the IMF’s International Financial Statistics. This database is complemented by national sources and publications of The Vienna Institute for International Economic Studies (WIIW). Given the long-run positive inflation differential between the euro area and the CEECs, we would expect all nominal variables to display a clear trend pattern. A similar feature is expected for industrial production, given the real convergence of CEECs to the EU’s income level. Standard unit root tests for single time series confirm that the majority of the individual time series are I(1) processes. As is now well known, adding a cross-sectional dimension to unit root tests can potentially improve the quality of these tests significantly by increasing their power.6 Furthermore, an important contribution of panel unit root tests is that the resulting test output can be normalized to statistics that have limiting standard normal distributions. Levin and Lin (1992) have significantly influenced the discussion of panel unit root tests for a panel of N individuals, where each individual contains T time series observations. They proposed a panel version of the Dickey-Fuller test (DF test) with fixed effects, individual deterministic trends and serially correlated errors. Levin and Lin show that their test statistic (t-statistic) converges to standard normal distribution as T and N converge to infinity. However, it was found that the asymptotic mean and variance of the unit root test statistic vary under different specifications of the regression equation. Therefore, the majority of applications used Monte Carlo simulations to compute critical values which corresponded
5
An extended time series for the euro was obtained by using the so-called synthetic euro, that is, the ECU excluding the currencies of those countries which did not introduce the euro in 1999 (or 2000 in the case of Greece). 6 Baltagi and Kao (2000) and Crespo-Cuaresma et al. (2003) provide surveys of panel unit root tests.
4
fully to the analyzed panels. This also represented an important limit to general empirical applications. Based on this criticism, Levin et al. (2002) proposed a new test (LLC test) based on orthogonalized residuals and the correction by the ratio of the long-run to the short-run variance. The limiting distribution of this test statistic is asymptotically normal. Furthermore, the Monte Carlo simulation shows that the test is appropriate also for panels of moderate size (N between 10 and 250 individuals and T between 25 and 250 periods), which are close to our panel. The generality of the Levin-Lin type tests has made them a widely accepted panel unit root test. However, Levin and Lin have an important homogeneity restriction of the autoregressive parameter in their tests, namely the null assumes that ρi = ρ = 0 against the alternative ρi < 0 for all cross-section units i. As far as this result also reflects the possible speed of convergence, the Levin and Lin type tests are likely to reject the panel unit root. Im et al. (2003) address this homogeneity issue, proposing a heterogeneous panel unit root test (IPS test) based on individual ADF tests. They propose average ADF statistics for fixed T, which can be normalized to asymptotically normal distribution. By construction of the heterogeneous panel unit root test, the rejection of the null of panel unit root does not necessarily imply that the unit root is rejected for all cross-sectional units, but only for a positive share of the sample. Finally, Hadri (2000) presents an extension of the test of Kwiatkowski et al. (1992) to a panel with individual and time effects and deterministic trends (PKPSS test), which has as its null the stationarity of the series. As in the previous tests, the panel version of the KPSS test can be normalized to N(0,1). In general, our estimates of the panel unit root tests confirm that the variables contain a unit root (see Table 1). The panel version of the KPSS is perhaps most clear-cut on this issue, as it does not produce rejection of the null of stationarity for exchange rates, money supply, real industrial production and the CPI-to-PPI ratio. A similar result applies to the IPS test, although there is some evidence with this test that the money supply is stationary when time dummies are not included. However, their inclusion would seem to be important for our sample, given the importance of events like the Russian crisis. Although the LLC test produces a rejection of the unit root hypothesis for exchange rates and M2, as we have pointed out, the homogeneity assumption of this test means that its small sample properties are not as appealing as those of the other tests, and we therefore conclude that our variables are I(1).
5
Table 1: Panel Unit Root Tests, 1994:9-2002:3 Exchange Money Industrial Interest Price Ratio Rate (M2) Production Rates (CPI to PPI) IPS test -0.928 -7.092*** -0.116 -0.131 0.608 TD IPS test 0.595 -1.535 -0.367 -5.252*** -1.506* LLC test -2.512*** -7.516*** -0.189 0.361 -0.625 -3.187*** -3.360*** -0.354 -2.742*** -0.153 LLC TD test 18.513*** 10.361*** 8.413*** 14.509*** PKPSS test 14.301*** TD *** *** *** *** PKPSS test 15.136 16.720 13.243 5.372 6.207*** Note: TD denotes the inclusion of time dummies. */**/*** denote significance at the 10%/5%/1% level.
Estimation of the Long-Run Monetary Model
The empirical work on exchange rate determination has been strongly influenced by Meese and Rogoff (1983), who compared the predictive abilities of a variety of exchange rate models. The key result of this paper was that structural models are generally not able to outperform simple naïve forecasts as made for example by a random walk. Although the subsequent research has produced some better results (see MacDonald and Taylor, 1993), the generally accepted view is that (nominal) exchange rates cannot be robustly modeled in the short run. Furthermore, tests of purchasing power parity have also cast significant doubt on the behavior of real exchange rates (see Rogoff, 1996). However, new hopes emerged in the 1990s with the application of panel unit root tests and panel cointegration. Testing purchasing power parities for various panels has become one of the major application fields of these methods. Husted and MacDonald (1998) have shown that the monetary model has good insample properties in panel data sets for industrialized countries. Here we apply panel econometric methods to estimate the monetary model for a group of CEEC countries. Following our discussion in Section 2, equation (6) may be expressed in a form suitable for econometric estimation as
(
) (
) (
) (
)
sit = µ i + θ t + ψ mit − mt* − δ yit − y t* + η iit − it* − π pit − pt* + ε it ,
(7)
where m, y and i were defined before as money supply, output and interest rates. Price indices, p, are defined as differentials between CPI and PPI, and ε is the disturbance term. Various specifications of the model include fixed and/or time effects (denoted by µ and θ, respectively) or a common intercept. The coefficient of money supply, ψ, is expected to be close to unity, but we do not impose this condition in the estimations. Finally, the BalassaSamuleson effect is proxied by including the ratio of consumer prices to producer prices. If consumer prices are assumed to be a composite of tradable and nontradable prices, and producer prices are identified with tradables, the ratio proxies the development of nontradable prices in the economy. The previous section showed that the exchange rates and the right-hand side variables are I(1). Furthermore, the monetary model predicts that these variables should be cointegrated. Therefore, we consider several approaches to estimating the long-run (cointegrating) relationship between the variables. Kao and Chiang (2000) show that the panel ordinary least squares (OLS) estimator is asymptotically normal, but it is still asymptotically biased. Although they propose a correction for this bias, it has been found that this correction does not tend to perform very well in reducing the bias in small samples. Therefore, some authors have proposed alternative methods of panel cointegration estimation. 6
Pedroni (1996 and 2001) proposes the fully modified OLS estimator (FMOLS), while Kao and Chiang (2000) recommend the dynamic OLS (DOLS). Pedroni’s FMOLS corrects for endogeneity and serial correlation to the OLS estimator. Similarly, DOLS uses the future and past values of the differenced explanatory variables as additional regressors. Kao and Chiang show that both estimators have the same (normal) limiting properties, although they are shown to perform differently in empirical analyses. The FMOLS does not improve the properties of the simple OLS estimator in finite samples. Correspondingly, Baltagi and Kao (2000) consider DOLS to be more promising for the estimation of panel cointegration. As an alternative to the previous methods, Pesaran et al. (1999) propose a pooled mean group estimator (PMGE). A particular advantage of the PMGE is that it also provides estimates of the short-run dynamics, which is ignored by previous methods. The long-run elasticities for the PMGE estimator are based on the estimates from a partial adjustment model of the type
[
(
) (
) (
) (
)]
∆sit = µ i + ζ i sit − ψ mit − mt* + δ y it − y t* − η iit − it* + π pit − pt* + ε it , (8) where the correction to equilibrium (given by the parameter ζ ) is allowed to differ across countries. The results for the individual estimators of the monetary model of exchange rates are listed in Table 2 with and without fixed effects and time dummies. Furthermore, we present a DOLS specification accounting for the contemporaneous correlation in the errors across countries by a seemingly unrelated regression (SUR). It can be seen that the basic features of the monetary model (the sign and absolute value range) are very robust to the estimation method. All variables have the correct signs and are highly significant. The coefficient on the money supply term is close to unity in all specifications, with the exception of the estimates derived using the PMGE and FMOLS. Also, the effect of the interest rate is estimated uniformly between the various specifications. Although the uncovered interest parity condition does not seem to hold for the CEECs, the resulting effect of the interest rate remains very low. Given the definition of the interest rate and the fluctuation of the dependent variable, the interest rate has a negligible effect on exchange rates. As expected, real industrial production enters with a negative sign. Although the coefficient is highly significant for all specifications, the DOLS specification with time dummies reduces the coefficient by one half, and both FMOLS specifications yield very low coefficients. By contrast, the coefficient on industrial production is close to –1 for the PMGE specification. The price ratio is found to have a very important effect on the exchange rates. In the majority of specifications (DOLS and PMGE, but not FMOLS), the estimated elasticity is larger than one. Thus, a one percentage point increase in nontradable prices (consumer prices above producer prices) leads to a nominal exchange rate appreciation of about 1.5 percentage points, although the FMOLS estimates suggest a smaller slope of only 0.5 percentage points or even 0.2 percentage points. Finally, we test whether the estimated relationships are true cointegrating vectors in Table 3. Following the Engle and Granger’s approach, Kao (1999) proposed several tests based on a homogenous panel version of the residual Dickey-Fuller test (see Crespo-Cuaresma et al., 2003). Kao’s panel cointegration tests are based both on the autoregressive coefficient (denoted by DFρ) and on the corresponding t-statistic (DFt). Furthermore, they consider the 7
endogeneity relationship between the regressors and residuals, which is adjusted by the longrun conditional variance of the residuals. The corresponding test statistics for the autoregressive coefficients and the t-statistics are denoted by DFρ* and DFt*, respectively. Finally, Kao proposes a panel version of the residual ADF test, which is again corrected for a possible endogeneity relationship between the regressors and the residuals. With the exception of the DFt* test, which is insignificant for all specifications, the remaining statistics show nearly the same picture. On the one hand, the panel cointegration tests for DOLS, DOLS with time dummies and DOLS with SUR errors confirm the stationarity of the residuals. We should recall here that these specifications are also closer to the theoretical predictions on the coefficients than the other formulations. On the other hand, the tests reject a cointegrating relationship for fully modified OLS and pooled mean group estimators with time dummies. There are mixed results for the remaining specifications.
8
Table 2: Panel Cointegration Estimation of the Monetary Model, 1994:9-2002:3 OLS 0.815 (76.156) Industrial Production -0.403 (-10.390) Interest Rates 0.001 (4.252) Price Ratio -1.843 (-18.471) No. of obs. per country 91 Total no. of observations 546 Fixed effects no Time effects no Notes: t-statistics are in parentheses. Money Supply
FE 0.817 (80.021) -0.477 (-11.364) 0.002 (4.569) -1.408 (-15.870) 91 546 yes no
FE-T 0.874 (53.868) -0.329 (-6.888) 0.002 (5.316) -1.405 (-11.351) 91 546 yes yes
FMOLS 0.459 (22.273) -0.010 (-12.979) 0.007 (10.572) -0.534 (-13.500) 91 546 yes no
FMOLS-T 0.975 (7.075) -0.074 (-14.632) 0.009 (14.534) -0.199 (-8.480) 91 546 yes yes
DOLS 0.860 (72.910) -0.388 (-8.498) 0.004 (5.364) -1.555 (-16.870) 91 546 yes no
DOLS-T 0.886 (51.346) -0.250 (-4.713) 0.005 (6.068) -1.632 (-11.334) 91 546 yes yes
DOLS-SUR 0.844 (116.189) -0.487 (-17.908) 0.003 (4.815) -1.392 (-24.711) 91 546 yes no
PMGE 0.567 (5.870) -1.106 (-2.914) 0.008 (2.609) -1.049 (-2.3207) 91 546 yes no
PMGE-T 0.300 (1.780) -0.323 (-3.349) 0.003 (2.023) -1.306 (-3.861) 91 546 yes yes
FMOLS 0.452 1.338 -2.464* 3.641 -1.072
FMOLS-T -3.093*** -2.506*** -8.459*** 0.740 -2.992***
DOLS -3.682*** -3.128*** -9.569*** -1.190 -2.737***
DOLS-T -3.842*** -3.296*** -9.777*** -1.109 -3.045***
DOLS-SUR -3.366*** -2.795*** -9.080*** -1.092 -2.451***
PMGE -2.807*** -2.202** -8.129*** 1.055 -2.033**
PMGE-T 1.226 2.184 -1.159 5.016 -0.679
Table 3: Residual Panel Cointgation Tests, 1994:9-2002:3 OLS FE FE-T DFρ-Test -2.890*** -2.949*** -2.261** DFt-Test -2.290** -2.352*** -1.616* *** *** * -8.317 -8.391 -7.177*** DFρ -Test * -0.771 -0.884 -0.372 DFt -Test -2.254** -2.307** Panel ADF-Test -2.256** Notes: */**/*** denote significance at the 10%/5%/1% level.
9
Figure 1: Equilibrium Exchange Rates in CEECs, DOLS-T Czech Republic
Hungary
42
280
260 40 240 38 220
36
200
180
34
160 32 140 30 120
100 Ja
Ja
n93 Ju l-9 3 Ja n94 Ju l-9 4 Ja n95 Ju l-9 5 Ja n96 Ju l-9 6 Ja n97 Ju l-9 7 Ja n98 Ju l-9 8 Ja n99 Ju l-9 9 Ja n00 Ju l-0 0 Ja n01 Ju l-0 1 Ja n02 Ju l-0 2 Ja n03 Ju l-0 3 Ja n04 Ju l-0 4 J
n93 Ju l-9 3 Ja n94 Ju l-9 4 Ja n95 Ju l-9 5 Ja n96 Ju l-9 6 Ja n97 Ju l-9 7 Ja n98 Ju l-9 8 Ja n99 Ju l-9 9 Ja n00 Ju l-0 0 Ja n01 Ju l-0 1 Ja n02 Ju l-0 2 Ja n03 Ju l-0 3 Ja n04 Ju l-0 4 J
28
Poland
Slovakia
4.9
48
4.7 46
4.5 4.3
44
4.1 3.9
42
3.7 40
3.5 3.3
38
3.1 2.9
36
2.7 34
2.5 2.3
32
2.1 1.9
30
1.7 28 Ja
Ja
n93 Ju l-9 3 Ja n94 Ju l-9 4 Ja n95 Ju l-9 5 Ja n96 Ju l-9 6 Ja n97 Ju l-9 7 Ja n98 Ju l-9 8 Ja n99 Ju l-9 9 Ja n00 Ju l-0 0 Ja n01 Ju l-0 1 Ja n02 Ju l-0 2 Ja n03 Ju l-0 3 Ja n04 Ju l-0 4 J
n93 Ju l-9 3 Ja n94 Ju l-9 4 Ja n95 Ju l-9 5 Ja n96 Ju l-9 6 Ja n97 Ju l-9 7 Ja n98 Ju l-9 8 Ja n99 Ju l-9 9 Ja n00 Ju l-0 0 Ja n01 Ju l-0 1 Ja n02 Ju l-0 2 Ja n03 Ju l-0 3 Ja n04 Ju l-0 4 J
1.5
Slovenia 310
260
210
160
110 SIT-actual SIT-estimated SIT-forecast
Ja
n93 Ju l-9 3 Ja n94 Ju l-9 4 Ja n95 Ju l-9 5 Ja n96 Ju l-9 6 Ja n97 Ju l-9 7 Ja n98 Ju l-9 8 Ja n99 Ju l-9 9 Ja n00 Ju l-0 0 Ja n01 Ju l-0 1 Ja n02 Ju l-0 2 Ja n03 Ju l-0 3 Ja n04 Ju l-0 4 Ja n05 Ju l-0 5 Ja n06 Ju l-0 6
60
Note: The scenario for 2003 to 2006 assumes a growth differential for industrial production between the CEECs and the EU of 3 percentage points, a money supply growth differential of 3 percentage points and a rise in nontradable prices in comparison to the EU of 2 percentage points.
Monetary-Equilibrium Exchange Rates in Selected Acceding Countries
We use the long-run relationship between exchange rates, money supply and industrial production to discuss the development of equilibrium exchange rates, which we define as potential levels corresponding to the development of money supply and real growth of industrial production in the EU and selected acceding countries. Given that our group of CEECs is still catching up, we also include a Balassa-Samuelson effect and the interest rate differential between the CEECs and the EU, although the latter is negligible. The Maastricht exchange rate criterion of the Treaty on European Union foresees a participation in the ERM II of at least two years. The current euro participants previously used ERM parities to determine the conversion rates for entry in monetary union. As a result, the setting of exchange rate parities in the ERM II possibly relatively soon may have important long-run effects for the current accession countries. Čech et al. (2003) stress that an undervalued exchange rate may cause inflationary pressure in an economy, which could 10
possibly delay the fulfillment of the inflation criterion. In contrast, overvalued exchange rates are likely to have deleterious effects on the competitiveness and prospects of real convergence. Thus, the path to the euro area should be optimally characterized by two features (see Šmídková et al., 2002). First, realized exchange rates should be close to the equilibrium levels. As part of the convergence process, markets are likely to converge to the ERM II parities, which should be set at the appropriate equilibrium level. Second, the equilibrium exchange rates should be stable given reasonable expectations of the economy in the medium and long run, in order to avoid later exchange rate misalignments. Within our sample (1994 to 2003), estimates show that, in general, the quality of the fit is relatively good given the standard of the exchange rate forecasts (see the example of DOLS-T specification in Figure 1). The market exchange rates have nearly always moved in the direction determined by the variables of the monetary model. The deviations between the predicted and the market exchange rates were relatively small during the whole analyzed period. However, we can see that the deviations have increased at the end of the sample. The Czech Republic appears to have a significant currency overvaluation of close to 15%. Finally, we simulate some possible trends of exchange rate development between 2003 and 2006 (see Figure 1), in order to evaluate the requirement of an early ERM II participation for various macroeconomic scenarios. As a result, we can see that there will be a slight tendency for exchange rate appreciation in the CEECs. Thus, the deviations from the equilibrium exchange rates as computed for 2002 will tend to decline during the next few years. Also, the equilibrium exchange rates of the CEECs display a relatively low variance. Conclusions
In this paper we have shown that the monetary model of exchange rate provides a relatively good explanation of the behavior of nominal exchange rates in a panel of six Central and Eastern European transition countries (Czech Republic, Hungary, Poland, Romania, Slovakia, and Slovenia) between 1994 and 2002. Since nominal exchange rates as well as our set of explanatory variables were found to be nonstationary, we use various panel cointegration estimators. During the analyzed period, nominal exchange rates can be described mainly by the trend in money supply and real industrial production. We also find a significant Balassa-Samuelson effect, to which we can attribute about 2 or 3 percentage points of the annual exchange rate appreciation. This is comparable to the estimated effects available in the literature (see Égert, 2002). Although we find some evidence for interest rate determination of exchange rates, the size of this effect is generally not important. Finally, we compute the equilibrium exchange rates based on monetary and real development in the CEECs and in the EU. For 2002, these results show that the nominal exchange rates against the euro could be overvalued to some degree especially in the Czech Republic and Slovenia.
11
References: Baltagi, Badi H. and Chihwa Kao (2000) Nonstationary Panels, Cointegration in Panels and Dynamic Panels: A Survey. Mimeo. Syracouse University. Clements, Kenneth W. and Jacob A. Frenkel (1980) ‘Exchange Rates, Money, and Relative Prices: The Dollar-Pound in the 1920s.’ Journal of International Economics 10 (2), 249-262. Čech, Zdeněk, Horváth, Roman and Luboš Komárek (2003) ERM II Membership – The View of the Accession Countries. Mimeo. Czech National Bank. Prague. Crespo-Cuaresma, Jesús, Jarko Fidrmuc and Ronald MacDonald (2003) The Monetary Approach to Exchange Rates in the CEECs. University of Vienna, Department of Economics, Working Paper No. 313, Vienna. Égert, Balázs (2002) ‘Investigating the Balassa-Samuelson Hypothesis in the Transition: Do we Understand what we See? A Panel Study.’ Economics of Transition 10 (2), 1-36. Fidrmuc, Jarko (2003) ‘The Endogeneity of the Optimum Currency Area Criteria, IntraIndustry Trade, and EMU Enlargement.’ Forthcoming in Contemporary Economic Policy. Fidrmuc, Jarko, and Iikka Korhonen (2003) ‘Similarity of Supply and Demand Shocks Between the Euro Area and the CEECs.’ Forthcoming in Economic Systems. Hadri, Kaddour (2000) ‘Testing for Stationarity in Heterogenous Panel Data.’ Econometrics Journal 3 (2), 148-161. Husted, Steven and Ronald MacDonald (1998) ‘Monetary Models of the Exchange Rate: A Panel Perspective,’ Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 8, 1-19. Im, Kyung So, M. Hashem Pesaran and Yongcheol Shin (2003) ‘Testing for Unit Root in Heterogenous Panels.’ Journal of Econometrics 115 (1), 53-74. Kao, Chihwa (1999) ‘Spurious Regression and Residual-Based Tests for Cointegration in Panel Data.’ Journal of Econometrics 90 (1), 1-44. Kao, Chihwa and Min-Hsien Chiang (2000) ‘On the Estimation and Inference of Cointegrated Regression in Panel Data.’ Advances in Econometrics 15, 179-222. Kwiatkowski, Denis, Peter C. B. Phillips, Peter Schmidt and Yongcheol Shin (1992) ‘Testing the Null Hypothesis of Stationarity against the Alternative of a Unit Root: How Sure Are We That Economic Time Series Have a Unit Root?’ Journal of Econometrics 54 (1-3), 159-178. Levin, Andrew and Chien-Fu Lin (1992) Unit Root Tests in Panel Data: Asymptotic and Finite-Sample Properties. Working Paper 23, University of California, Department of Economics, San Diego. Levin, Andrew, Chien-Fu Lin and Chia-Shang James Chu (2002) ‘Unit Root Tests in Panel Data: Asymptotic and Finite-Sample Properties.’ Journal of Econometrics 108 (1), 124.
12
Lucas, Robert E. (1982) ‘Interest Rates and Currency Prices in a Two-Country World.’ Journal of Monetary Economics, 10 (3), 335-360. MacDonald, Ronald R. (1995) ‘Long-Run Exchange Rate Modeling: A Survey of the Recent Evidence.’ IMF Staff Papers, 42 (3), 437-489. MacDonald, R. (1996), ‘Panel Unit Root Tests and Real Exchange Rates,’ Economics Letters, 50, 7-11. MacDonald, Ronald R. and Mark P. Taylor (1994) ‘The Monetary Model of the Exchange Rate: Long-Run Relationships, Short-Run Dynamics and How to Beat a Random Walk”, Journal of International Money and Finance, 13, 276-290. MacDonald, Ronald R. and Cézary Wójcik (2003) Catching Up: The Role of Demand, Supply and Regulated Price, Effects on the Real Exchange Rates of Four Countries. Working Paper 899, CESifo, Munich. Meese, Richard A. and Kenneth Rogoff (1983) ‘Empirical Exchange Rate Models of the Seventies.’ Journal of International Economics 14, 3-24. Pedroni, Peter (1996) Fully Modified OLS for Heterogenous Cointegrated Panels and the Case of Purchasing Power Parity. Working Paper 96-020, Indiana University. Pedroni, Peter (2001) ‘Purchasing Power Parity Tests in Cointegrated Panels.’ Review of Economics and Statistics 83 (4), 727-731. Pesaran, Hashem M., Yongcheol Shin and Ron P. Smith (1999) ‘Pooled Mean Group Estimation of Dynamic Heterogeneous Panels.’ Journal of the American Statistical Association 94, 621-634. Rogoff, Kenneth (1996) ‘The Purchasing Power Parity Puzzle.’ Journal of Economic Literature 34 (2), 647-668. Šmídková, Kateřina, Ray Barrell and Dawn Holland (2002) Estimates of Fundamental Real Exchange Rates for the Five EU Pre-Accession Countries, Working Paper 3, Czech National Bank, Prague.
13
Euro – kdy a jak: empirická analýza
7
Kateřina Šmídková8 1. Úvod
Nadcházející rozšíření EU o deset přistupujících ekonomik - Estonsko, Litvu, Lotyšsko, Polsko, Česko, Slovensko, Slovinsko, Maďarsko, Maltu a Kypr - pootevře brány eurozóny, před kterými již postávají tři rozvinuté ekonomiky - Dánsko, Švédsko a Velké Británie. Ať již bude zvolen jakýkoli scénář, můžeme ve střednědobém horizontu deseti až patnácti let očekávat rozšíření eurozóny, které bude masivním institucionálním projektem, neboť počet členských zemí eurozóny vzroste o 67%. Nárůst členských zemí zkomplikuje rozhodovací procesy, včetně rozhodování o měnové politice. Rozšíření eurozóny bude také rozsáhlým ekonomickým projektem, i když stávající údaje o evropském HDP tomu zatím nenasvědčují. Evropské HDP vzroste po rozšíření EU v roce 2004 pouze o 5% a HDP přepočteno na obyvatele dokonce klesne o 12%. Ekonomické dopady rozšíření je třeba hledat především ve výrazném zvětšení rozdílností uvnitř EU. HDP na obyvatele stávajících členských zemí EU je řádově dvojnásobné ve srovnání s průměrným HDP na obyvatele nové desítky a obdobně rozdílné jsou průměrné cenové hladiny. Velké rozdíly budou ztěžovat koordinaci hospodářských politik – a tedy i sdílení měnové a kurzové politiky. Vzhledem k institucionálnímu a ekonomickému rozsahu projektu rozšíření eurozóny nelze dopady na členské země EU - staré ani nové - v žádném případě podceňovat. Proto je důležité si otázku “kdy a jak zavést euro” opakovaně pokládat. V podstatě jsou možné dva scénáře načasování rozšíření eurozóny: “rychlé a rozsáhlé ” a “postupné a pomalejší“ rozšiřování. Také existují dvě základní možnosti, jak překlenout mezidobí mezi vstupem do EU a vstupem do eurozóny: cílovat inflaci nebo použít ke stabilizaci ekonomiky kurz. Tento článek staví do kontrastu tři různé perspektivy, ze kterých je možné se na oba problémy dívat: pohled přistupujících ekonomik, evropskou perspektivu a pohled ekonomů, kteří mohou jako vstup do diskuse nabídnout výsledky svých empirických analýz. 2. Pohled přistupujících ekonomik
Z doposud dostupných informací se zdá, že nová desítka by jako skupina chtěla zavést euro poměrně rychle po přistoupení k EU. Přistupující ekonomiky uvádějí na podporu rychlého a rozsáhlého rozšíření eurozóny řadu důvodů, z nichž některé jsou politické. Přistupující ekonomiky chápou zavedení eura jako signál, že se stávají plnohodnotnými členy evropského klubu, a věří, že na plnohodnotné členství mají již nyní morální nárok. Chtějí také začít spolurozhodovat o budoucí podobě evropské měnové politiky. Řada důvodů, které přistupující ekonomiky uvádějí ve prospěch rychlého zavedení eura, je založena na zkušenostech z transformačního období. Někdy to skoro vypadá, jakoby se
7
Příspěvek přednesený na semináři České společnosti ekonomické „EURO, KDY, JAK A PROČ?“ v Praze 24. září 2003. Poděkování patří spoluautorům podkladových prací Ray Barrellovi a Dawn Holland za možnost čerpat z výstupů společného výzkumného projektu pro potřeby tohoto příspěvku. Oba spoluautoři pracují v National Institute for Economic and Social Research v Londýně. 8 Kateřina Šmídková, poradce bankovní rady, Česká národní banka (
[email protected]). Názory a stanoviska vyjádřená v příspěvku jsou názory autorky a nepředstavují nutně názory a stanoviska České národní banky.
14
přistupující desítka pečlivě připravovala na minulou válku. Přistupující ekonomiky vidí v euru ochranu před negativními dopady případné mezinárodní finanční turbulencí, která by je mohla přinutit opustit současný kurzový režim, což by mohlo být nákladné zvláště pro země v režimu měnového výboru. V případě mezinárodní finanční turbulence by také nadměrná kurzová volatilita mohla poškodit jejich finanční sektor. Náklady kurzových a finančních krizí z minulého období zatížily významným způsobem veřejné finance některých přistupujících ekonomik. Naproti tomu žádná z přistupujících ekonomik nevolí svou strategii podle toho, zda jí pomůže v případném boji s deflací, se kterým nová desítka nemá zatím mnoho zkušeností. Přistupující ekonomiky navíc očekávají, že po vstupu do EU může nastat obdobná akcelerace přílivu zahraničního kapitálu, k jaké došlo v polovině devadesátých let, a chtějí se vyhnout nákladům sterilizace tak rozsáhlého přílivu. Často je také uváděno, že euro upevní fiskální disciplínu, která je v některých případech přistupujících ekonomik problémem a že zvýší věrohodnost domácí nezávislé měnové politiky, která je v případech zemí užívajících po celou dobu transformace kurzovou stabilizaci velmi nízká. Některé přistupující země také uvádějí, že reálná konvergence v jejich případě již pokročila do té míry, že - zavedou-li euro - nebude pro ně ztráta autonomních hospodářských politik bolestná. To ovšem platí pouze v několika případech, většina přistupujících ekonomik bude samostatné hospodářské politiky ještě potřebovat. 3. Evropská perspektiva
Zatímco přistupující ekonomiky - jako skupina – vysílají signál, že by chtěly do eurozóny vstoupit co nejrychleji (a tedy i najednou), z evropské perspektivy se jedná o složitější otázku. Nejprve je třeba si uvědomit, že historie eurozóny je velmi krátká. Na rozdíl od procesu rozšiřování EU, který započal vlastně před třiceti lety podepsáním přístupových dohod Malty a Kypru, v případě eurozóny neměla ani jedna ze stran dostatek času na přípravu masivního rozšíření. Kriteria vstupu do eurozóny byla definována teprve před deseti lety, Evropská centrální banka existuje pouze pět let a euro samotné bylo dáno do oběhu před dvěma roky. Proto je vše kolem eurozóny mnohem méně usazeno. Stávající členské země eurozóny se soustředí především na vybudování věrohodnosti nové měny, rozšiřování eurozóny přijde z jejich pohledu na řadu až později. Druhým důležitým faktorem je z evropské perspektivy skutečnost, že měnově-rozhodovací proces byl do této doby založen do značné míry na národnostním principu. Jednorázové rychlé rozšíření eurozóny by mohlo rozhodování o evropských sazbách výrazně zkomplikovat, neboť by zvýšilo rozdílnost potřeb zaměření hospodářských politik u jednotlivých členských zemí a tím i napětí uvnitř eurozóny. Debata o rychlém rozšíření eurozóny zesiluje tlak na institucionální reformu, která by přenesla důraz na většinový princip hlasování o sazbách. Provedení institucionální reformy nějakou dobu potrvá. I kdyby byla institucionální reforma realizována, rychle rozšířenou eurozónu by nezbavila problémů s ekonomickou dimenzí projektu rozšíření. Pokud by byla eurozóna nyní rozšířena o všech třináct čekatelů, většinový princip by vedl k debatě o snížení úrokových sazeb, protože 58% evropské populace by bylo spokojeno s nastavením úrokových sazeb a 33% populace by potřebovalo sazby snížit. Zároveň by ale 36% členských zemí eurozóny potřebovalo vyšší nominální sazby. Rozpor mezi rozhodováním dle většinového principu a národními ekonomickými problémy by tedy byl značný. 15
Obrázek 1 ilustruje, že rychle rozšířená eurozóna by se sestávala ze tří skupin zemí, které by potřebovaly – vzhledem ke svému ekonomickému vývoji – rozdílné nastavení úrokových sazeb. V první skupině by se nacházely tři země s nízkou inflací a růstem, které by uvítaly snížení nominálních sazeb. Tato skupina by byla složena pouze ze stávajících členských zemí eurozóny. Ve druhé skupině by bylo třináct zemí, kterým současné nastavení evropských sazeb vyhovuje. Tři z nich by se rekrutovaly z řad nové desítky, sedm z řad stávajících členských zemí. Do této skupiny by patřily také tři členské země EU, které do eurozóny dosud nevstoupily. Ve třetí skupině by byly země, které by potřebovaly vzhledem k vyšším tempům inflace a růstu vyšší nominální sazby. Pouze dvě z nich by byly stávající členské země a zbylých šest by patřilo k nové desítce. Obrázek 1: Rychlé rozšíření eurozóny 8 7 Inflace HCPI (%)
6 5 4 3 2 1 0 0
1
2
3
4
5
6
7
8
Růst HDP(%) Belgie Irsko Portugalsko Kypr Litva
Německo Itálie Finsko Česko Polsko
Řecko Lucembursko Dánsko Estonsko Slovinsko
Španělsko Nizozemí Švédsko Maďarsko Slovensko
Francie Rakousko Velká Británie Lotyšsko Malta
Poznámka: Údaje o inflaci a růstu HDP za rok 2002 jsou převzaty z databáze Eurostatu. Pro Maltu není k dispozici harmonizovaný cenový index, proto je hodnota inflace na obrázku nulová.
Obrázek 1 je samozřejmě založený na současných datech, ale rozsah reálné konvergence, kterou musí nová desítka ještě projít, než dožene stávající členské země EU, je tak velký, že disharmonie mezi většinovým a národnostním principem bude přetrvávat přinejmenším jednu dekádu. Další komplikací je fakt, že tři členské země EU, které patří k nejrozvinutějším, vyčkávají stále před branami eurozóny a - jak ukázalo zářijové švédské referendum - možná tam ještě dlouho zůstanou. Přitom vstup těchto tří zemí do eurozóny před zeměmi nové desítky by pomohl eurozónu stabilizovat, neboť by posílil skupinu zemí, jejíž ekonomický vývoj je v souladu s nastavením měnově-politických sazeb.
16
Zatímco přistupující ekonomiky jako skupina do eurozóny spěchají, z evropské perspektivy lze odpovědět na otázku „euro: kdy a jak“ takto: až se eurozóna vyrovná s vlastními počátečními problémy a až v zemích nové desítky dostatečně pokročí reálná konvergence9. Přistupující ekonomiky by neměly od eura očekávat zázraky, euro nemůže vyřešit všechny ekonomické problémy, jak ukazuje například současná obtížná situace Portugalska, o kterém se řada ekonomů domnívá, že do eurozóny vstoupilo předčasně. 4. Pohled ekonomů: empirická analýza
Obě perspektivy - národní i evropská – nabízejí pádné argumenty, takže je obtížné se rozhodnut, zda do eurozóny spěchat či nikoli. Ekonomové mohou přispět do debaty výsledky svých empirických analýz. Tyto analýzy samozřejmě nemohou pokrýt všechny aspekty diskuse – ale mohou se stát užitečnými vstupy při rozhodování o tom, kdy a jak zavést euro. Z pohledu ekonomů je vhodným kriteriem pro načasování vstupu do eurozóny i pro volbu strategie, jak tam vstoupit, tempo růstu živostí úrovně. Umožní-li rychlé či opatrné načasování vstupu do eurozóny rychlý růst životní úrovně, označí je empirická analýza jako vhodnou strategii časování bez ohledu na politické argumenty, které jsou ale v celé debatě také velmi důležité. Proto je třeba empirické analýzy brát právě jen jako jeden ze vstupů do diskuse. V tomto příspěvku jsou shrnuty závěry tří prací, které vznikly v rámci poměrně rozsáhlého mezinárodního projektu. Práce byly zaměřeny na otázku načasování vstupu do eurozóny, na volbu kurzového režimu pro mezidobí po vstupu do EU a před zavedením eura a na odhady fundamentálních reálných kurzů, které mohou být užity při stanovení centrální parity kurzového pásma před vstupem do ERMII. Práce se opírají o modely tří přistupujících ekonomik: Česka, Maďarska a Polska. Makro-ekonometrické modely byly odhadnuty na panelu dat a po té začleněny do modelu NIGEM, který modeluje všechny významné ekonomiky a propojuje je pomocí obchodních a finančních toků. Empirickou analýzu bylo tady možné provádět v konsistentním modelovém rámci. Při analýze otázky načasování vstupu do eurozóny byly modely nejprve použity k projekci základního scénáře pro desetileté období. Základní scénář byl založen na předpokladu, že země nevstoupí do eurozóny a budou i nadále cílovat inflaci. Po té byly provedeny srovnávací simulace, ve kterých byl kurz domácích měn zafixován k euru v určitém roce v horizontu 2005-2009. Doporučení vhodného načasování vstupu do eurozóny bylo vyvozeno z relativních nákladů jednotlivých scénářů. Relativní náklady byly měřeny v procentech HDP10. Obrázek 2 znázorňuje srovnání relativních nákladů vzhledem k základnímu scénáři pro každou ze tří zemí a každý rok v horizontu 2005-2009 pro jedno-, dvou- a pětileté období po vstupu. Ačkoli můžeme mít pochybnosti o přesnosti jednotlivých čísel, za robustní výsledek lze považovat, že tři analyzované ekonomiky reagují na zavedení eura rozdílně. Přestože si jsou regionálně tak blízké, mělo by Česko, Maďarsko a Polsko časovat vstup do eurozóny individuálně dle charakteristik domácí ekonomiky a nesnažit se za každou cenu zavést euro najednou.
9
Vzdálenost, kterou musí přistupující ekonomiky ještě urazit, než se přiblíží rozvinutým členským zemím EU, je analyzována v práci Šmídková (2002a). 10 Empirická analýza zaměřená na časován vstupu do eurozóny je předmětem studie Barrell, Holland, Šmídková (2003a), některé závěry jsou shrnuty v práci Šmídková (2003).
17
Dle empirické analýzy Polsko zavedením eura získává - i když je zavede velmi rychle a tedy před dokončením reálné konvergence. Je-li euro zavedeno později, jsou výnosy vyšší. Maďarsko příliš rychlým zavedením eura nejprve ztrácí. Je-li kurz zafixován kolem roku 2007, tyto náklady pomalu mizí. Pro Česko je rychlé zavedení eura nejnákladnější, a také v čase ekonomické náklady spojené se zavedením eura mizí nejpomaleji. Obrázek 2: Časování vstupu do eurozóny
4
% HDP
2 0 -2 -4 -6 -8 2005
2006
2007
2008
2009
Rok vstupu do eurozóny PO (po 1 roce) HU (po 1 roce) CR (po 1 roce)
PO (po 2 letech) HU (po 2 letech) CR (po 2 letech)
PO (po 5 letech) HU (po 5 letech) CR (po 5 letech)
Poznámka: Srovnání relativních nákladů vzhledem k základnímu simulačnímu scénáři bylo provedeno v %HDP vždy 1, 2 a 5 let po vstupu do eurozóny. Zkratky zemí: PO=Polsko, HU=Maďarsko a CR=Česko.
Pomocí stejného systému modelů byla provedena také empirická analýza zaměřená na volbu kurzového režimu pro mezidobí po vstupu do EU a před vstupem do eurozóny. Analýza vychází z úvahy, že přistupující ekonomiky by si měly vybrat mezi cílováním inflace a střednědobou stabilizací založenou na mechanismu ERMII podle toho, která stabilizační strategie je lépe odstíní od dopadů ekonomických šoků11. Výsledky obou empirických analýz shrnuje Tabulka 1. Tabulka 1: Výsledky empirické analýzy
Vhodné časování vstupu do eurozóny
Polsko
Maďarsko
Česko
Rychlé
Středně rychlé
Opatrné
Vhodná stabilizační Kurzová (EMRII) strategie pro mezidobí Faktory zachycené
Kurzová (ERMII) nebo cílování inflace
Uzavřená ekonomika s
Cílování inflace
Otevřená ale pružná Otevřená a málo
11
Empirická analýza zaměřená na volbu kurzového režimu pro mezidobí po vstupu do EU a před vstupem do eurozóny je popsána v práci Barrell, Holland, Šmídková (2003b) a Šmídková (2003).
18
v modelu
vysokou rizikovou prémií
ekonomika
pružná ekonomika
Podle empirické analýzy založené na modelech v systému NIGEM by vstup do eurozóny mohl být rychlý pro Polsko, středně rychlý pro Maďarsko a měl by být spíše obezřetný pro Česko. ERMII by mohl plnit roli nástroje stabilizační politiky v Polsku, Maďarsko může používat obě strategie s podobným účinkem a pro Česko je výhodnější cílování inflace. Proč jsou závěry empirické analýzy pro tři přistupující ekonomiky odlišné? To je způsobeno tím, že modely zachycují některé rozdílné charakteristiky jednotlivých ekonomik. Polsko je relativně uzavřenou ekonomikou, ve které zhodnocování reálného kurzu brzdí růst HDP méně než v ekonomikách otevřených, neboť podíl zahraničního obchodu na HDP je nižší. Navíc Polsko mělo v minulosti vysokou rizikovou prémii, a tak vyšší věrohodnost evropské měnové politiky umožní výrazné snížení sazeb. Oba tyto faktory přispívají k tomu, že zavedení eura není pro Polsko v oblasti zpomalení konvergence nákladné, alespoň ne v našem modelu. Maďarsko je více otevřené než Polsko, proto je růst HDP reálným zhodnocováním kurzu zpomalován více. Maďarsko má ale – dle našich odhadů- relativně pružnou ekonomiku, která se poměrně rychle vyrovnává se šoky, čímž do značné míry supluje roli plovoucího kurzu. Česko má nejvíce otevřenou a–dle našich odhadů - nejméně pružnou ekonomiku. Zafixování kurzu v kombinaci se ztrátou samostatné měnové politiky tedy vede k největší relativní ztrátě HDP. 5. Odhady rovnovážných kurzů
Odhady fundamentálních reálných kurzů (FRER) se mohou stát důležitým zdrojem informací v průběhu diskuse o zavedení kurzového pásma ERMII, resp. o nastavení centrální parity pásma. FRER ukazují hodnoty reálných efektivních kurzů, které by byly v souladu s vybranou množinou důležitých ekonomických veličin. Dle metodologie FRER patří mezi důležité ekonomické veličiny například domácí a zahraniční růst, přiliv přímých zahraničních investic (PZI) a hladina zahraničního zadlužení12. Jako v předchozích dvou případech i zde umožňuje použití systému modelů NIGEM odhadnout FRER v konsistentním rámci a navíc provést simulaci hodnot FRER pro nadcházející období. Protože výpočty FRER jsou citlivé na řadu předpokladů, je lépe porovnávat hodnoty reálných efektivních kurzů s koridory, které zachycují výsledky rozsáhlých testů citlivosti, než srovnávat je pouze se základním odhadem FRER, který je méně robustní. Obrázek 3 ukazuje odhady FRER pro korunu. Centrální parita ERMII se většinou stanovuje v souladu s tržními hodnotami kurzu, a proto je otázka načasování fixace parity velmi důležitá. Vypočtené hodnoty FRER je možno porovnat s hodnotami reálných kurzů a posoudit, zda zavedením kurzového pásma nebude ohrožena konkurenceschopnost domácí ekonomiky z důvodu nadhodnocení měny či zda nebudou znehodnocena domácí finanční aktiva z důvodu silného podhodnocení měny. V obou případech může být zavedení pásma ERMII problematické. Odhady FRER pro střednědobé období mohou navíc napovědět, jak snadné bude paralelní plnění Maastrichtských kriterií
12
Empirické odhady FRER pro přistupující ekonomiky včetně metodologie jsou popsány v práci Smidkova, Barrell, Holland (2002) a závěry jsou shrnuty v práci Šmídková (2002b).
19
zaměřených na udržení nízké inflace a stabilního kurzu. Jsou-li odhady FRER nestabilní, může být tato paralelní stabilizace obtížná. Výsledky odhadů FRER pro Česko, Maďarsko a Polsko se opět liší, ačkoli jde o tři regionálně blízké ekonomiky. Odhady FRER indikovaly, že koruna byla v roce 2002 nadhodnocená v řádu 5% a že ve střednědobém horizontu lze očekávat pokračování trendu reálného zhodnocování, ale v mírnějším tempu než v minulosti. V případě forintu byly signály nadhodnocení v roce 2002 silnější (řádově 15%). Ve střednědobém horizontu jsou odhady FRER méně stabilní než v případě koruny. Zlotý byl dle odhadů FRER v roce 2002 poměrně silně nadhodnocen (v rozsahu kolem 30%). Ve střednědobém horizontu je odhad zlotého ve skupině tří středoevropských měn nejméně stabilní. Za robustní výsledek lze opět označit rozdílnost v odhadech FRER pro tři přistupující ekonomiky. Ta je opět způsobená odlišnými charakteristikami tří ekonomik, v případě odhadů FRER se jedná především o rozdílnou strukturu obchodních partnerů a o rozdílný vývoj některých stavových veličin. Důležitou roli v odhadech FRER hraje schopnost ekonomiky přitáhnout PZI, které zvyšují produktivitu, a výše zahraničního zadlužení, které může sehrát roli výrazného finančního omezení a zbrzdit proces reálné konvergence. Relativně nízké nadhodnocení koruny v roce 2002 i relativně stabilní odhady FRER ve střednědobém horizontu lze v případě Česka vysvětlit tím, že příliv PZI byl v minulosti relativně vysoký a zahraniční zadlužení nebylo natolik omezující jako například v Polsku. Obrázek 3: Odhad fundamentálního kurzu koruny 1.1 1 0.9 0.8 0.7
C R F EER
4
1
:Q 05 20
20
05
:Q
:Q 04 20
03
:Q
2
3
4 :Q 20
02 20
02
:Q
:Q 20
01 20
00 20
1
2
3 :Q
4 :Q 99
19
19
99
:Q
:Q
1
2
3 98 19
97
:Q
:Q 19
96 19
19
96
:Q
4
1
0.6
C R R ER
Poznámka: Základní odhad fundamentálního reálného kurzu koruny (spolu s koridorem zachycujícím nejistotu spojenou s odhadem) je označen jako CRFEER. Pozorované hodnoty reálného efektivního kurzu koruny jsou zachyceny řadou CRRER.
6. Závěry
Závěry empirické analýzy naznačují, že přistupující ekonomiky jsou rozdílné a že je třeba posuzovat výhodnost rychlého či pomalého vstupu do eurozóny a také výhodnost alternativních stabilizačních strategií pro mezidobí po vstupu do EU a před vstupem do 20
eurozóny pro každou ekonomiku zvlášť. Přistupující ekonomiky by neměly - bez ohledu na svou specifickou ekonomickou situaci - mezi s sebou soutěžit, kdo bude v eurozóně dříve. Rychlý vstup může být výhodný pro země, které nemají tradici v provádění domácí měnové politiky nebo pro země, které již výrazně pokročily v oblasti reálné konvergence. Obezřetnější časování vstupu do eurozóny je výhodnější pro země, které mají značnou část procesu reálné konvergence ještě před sebou, které nemají příliš pružnou ekonomiku a které mají věrohodnou domácí měnovou politiku. Z tohoto pohledu patří Česko spíše do druhé skupiny zemí. Empirická analýza tedy vede spíše k závěru, že vhodnější by bylo rozšiřovat eurozónu postupně. Pomalejší postupné rozšiřování eurozóny by bylo také mnohem výhodnější z evropské perspektivy. Bude-li se eurozóna skládat z příliš rozdílných členských zemí, nebude vnitřně stabilní ani po realizaci institucionální reformy, která by měla změnit národností princip rozhodování o evropských sazbách na většinový. Literatura: Barrell R., Holland D., Šmídková K.: (2003a) Načasování vstupu do eurozóny: empirická analýza, Finance a úvěr č. 3-4. Barrell R., Holland D., Šmídková K. (2003b): Alternativy kurzové politiky v období před vstupem do eurozóny: empirická analýza, Finance a úvěr č. 5-6. Smidkova K., Barrell R., Holland D.: (2002) Estimates of Fundamental Real Exchange Rates for the Five EU Accession Countries, Czech National Bank, Working Paper No 3. Šmídková K.: (2002a) Je to ještě daleko?, Euro č. 30. Šmídková K.: (2002b) Hledání rovnováhy, Euro č. 43. Šmídková K.: (2003) Lepší bude plavat, Euro č. 14.
21
Readiness for Euro Adoption: View of Optimum Currency Areas Theory Roman Horvath
*
(Central European University) Abstract
This paper uses the results of Horvath (2003) of estimation of the determinants of exchange rate variability, pressures and interventions and draws some complementary guidance for optimal timing of euro adoption for the accession countries. The estimation reveals that the Czech Republic, Estonia, Slovakia and Slovenia are the current leaders in the real convergence among the accession countries. The results also suggest that most of the accession countries satisfy optimum currency area conditions to the same degree as the EMU members. I. Introduction
Understanding underlying forces of exchange rate movements may shed the light on a choice of an exchange rate regime. In this paper I focus on the implications of the determinants of the bilateral variability of nominal exchange rates, pressures and interventions for the accession countries. This will provide a foundation for drawing some complementary guidance for the accession countries concerning their readiness for euro adoption. Literature recognizes various determinants of bilateral exchange rate variability. For example, countries tied by strong trade links tend to have stable bilateral exchange rates. This has an implication: The costs of an adoption of common currency decreases when the exchange rates are stable and pressures in the foreign exchange market are small. In this case, countries may reap the benefits of common currency without risking that by irrevocably fixing their currency some large adjustments in the real sector would be required. This paper is a contribution to a line of thought represented by Bayoumi and Eichengreen (1997, 1998a and 1998b), Devereux and Lane (2003) and Cech, Horvath and Komarek (2003).13 Bayoumi and Eichengreen focus on the traditional optimum currency area (OCA) *
MA student, Economics Department, Central European University. E-mail:
[email protected] . This paper is a shortened version of Horvath (2003) for the Czech Economic Society Bulletin, the whole paper can be sent on request. 13 Benassy-Quere and Lachreche-Revil (2000) also use the methodology introduced by Bayoumi and Eichengreen (1997) to investigate whether the Central and Eastern European countries (CEEC) would have an incentive to use euro as a monetary anchor. These authors find that CEEC paid too much attention to the USD during the 1990s and should rather prefer euro as a nominal anchor.
22
determinants of exchange rate variability. So they consider exchange rate pressures and intervention and also calculate the so-called OCA indices when attempting to determine the cost-benefits of the adoption of common currency. Their analysis relies on the data from the developed countries from 1960s to 1980s. The results strongly support the role of optimum currency area criteria for explaining bilateral exchange rate variability. Devereux and Lane (2003) compared to Bayoumi and Eichengreen widen the sample also to the developing countries. They examine whether the countries with high level of debt issued in the foreign currency will tend to stabilize the value of their currency especially in relation to the currencies in which the debt is issued. Cech, Horvath and Komarek (2003) assess the role of the traditional optimum currency criteria affecting the exchange rate variability in the 1990s. They calculate OCA indices and find no support for the view that structural difference between the Czech Republic and other EMU members is higher than the structural difference between the already EMU-members. To adopt single currency, accession countries should form optimum currency area with the EMU at least to some degree. I determine the level of their economic convergence to the eurozone in this respect. The convergence of eurozone members in the 1990s can serve as certain benchmark. If the accession countries do not differ from eurozone more than the eurozone countries among each other, EMU enlargement should not be dramatic. To estimate this, I predict the exchange rate pressures for the accession countries based on OCA criteria.14 Low predicted pressures indicate that adoption of single currency may be advisable. I then compare them to that time ERM member country pressures. Since the majority of the accession countries is likely to join the EMU together, I analyze these countries together as one group assessing their “average” readiness for euro. On the other hand, accession countries are not homogenous group. Substantial differences in the readiness to adopt single currency may emerge and thus influence the optimal timing of euro. Therefore I also analyze the accession countries individually. The paper is structured as follows: After introduction, I analyze the accession countries and assess optimal timing for the euro adoption in the section II. Section III concludes.. II. Lessons for Accession Countries
In this section, I provide an application of the estimations from Horvath (2003) to the accession countries.15 To do so, several issues are noteworthy. First, the economic environment in these countries is changing rapidly. Thus, it is not very reasonable to employ the data from e.g. mid-1990s. Therefore, I use the data from 1999-2002 and also split them into the two periods 1999-2000 and 2001-2002 to assess the progress of the economic convergence towards the EMU. Second, the economic size of accession countries as
14
See Horvath (2003) for the details the estimation of the exchange rate pressures that serve for a prediction in this paper. The methodology used is of Bayoumi and Eichangreen (1997). The estimated equations are instrumented and also the relevance of instruments is analyzed. Stability of the results over time is assessed as well. 15 These are: Bulgaria, Czech Republic, Estonia, Hungary, Latvia, Lithuania, Poland, Slovak Republic, Slovenia and Romania. I collected the data for the accession countries at IFS online, EIU, Monthly Statistics of Foreign Trade – OECD and various central banks websites.
23
compared to the eurozone is rather low. Yet, as I find is the section III, there is a stability of the determinants of the variability of exchange rate changes and exchange rate pressures over time. This all leads to the belief that the inclusion of accession countries should not dramatically change the patterns of exchange rate variability and pressures. I employ the IV estimations to find the predicted value of nominal bilateral exchange rate variability based on its long-run OCA conditions for the accession countries to the eurozone. Similarly, I predict the exchange rate pressures. Analysis of exchange rate pressures is of particular importance. Countries with low pressures may reap the benefits of euro adoption, while the costs of abandoning the national currency are kept sufficiently low. Recent literature supports the view of the endogeneity of OCA criteria (Frankel and Rose, 1998). So it is difficult to justify that pre and post-accession patterns of the shocks would stay the same. My approach is rather emphasizing the exogenity of the criteria. This implies that my results can be rather interpreted as some lower bound to the real convergence. If endogeneity hypothesis works in practice for the accession countries, further convergence is expected. However, an alternative may be reasonable as well. It is argued that common currency spurs the trade integration and, as a result, also the synchronization of business cycles. However, for highly open economies this effect should be negligible. Several accession countries are already highly integrated by trade with EU/EMU and further substantial integration can hardly be expected. Thus ‘exogenous hypothesis’ gains some grounds in this line of arguments as well. Firstly, the likely patterns of eurozone enlargement suggest analyzing the convergence of the accession countries together as one group. A comparison of predicted exchange rate variability and pressures of the accession countries to the eurozone with the eurozone members16 own convergence might serve as an estimation of their OCA suitability. Obviously, one cannot provide any threshold values for which the net benefits from adoption of single currency are positive. Therefore, a comparison of the results for the already eurozone members is the most feasible way. I also make a distinction between the accession countries in the following tables by excluding Bulgaria and Romania from the list of the accession countries. This is so, because it is believed that there is a varying degree of convergence towards EMU among the accession countries. Yet, some studies (e.g. Schweickert, 2002) find the corresponding empirical support. Then I examine individually the accession countries OCA suitability with eurozone. In particular, it is noteworthy to investigate the sustainability of the currency boards of Baltic countries. Also, Visegrad countries have achieved the higher degree of structural convergence and thus should be suitable to adopt single currency. Again, the results are compared to the eurozone. Finally, all the predictions based on OCA criteria are compared to the actual exchange rate variability and pressures.
16
Alternatively, it can be compared to ERM member countries or EU core countries.
24
Table 4: Actual exchange rate variability and exchange rate pressures
Variability 1)
Pressures
2)
3)
4)
5)
6)
Industrial countries
0.024 0.022
0.022 0.065 0.066 0.061
ERM countries
0.017 0.0003 5E-06 0.047 0.055 0.037
Eurozone
0.015 0.0002 4E-06 0.049 0.057 0.036
EU core
0.005 0.0001 3E-08 0.018 0.025 0.005
Accession countries I
0.031 0.024
0.034 0.075 0.086 0.059
Accession countries II 0.032 0.025
0.035 0.070 0.081 0.053
Note: Industrial countries are the EU countries and USA, Canada, Japan, Australia and New Zealand. Columns (1) - (3) depict average bilateral exchange rate variability, while columns (4) – (6) average bilateral exchange rate pressures. For the accession countries bilateral values against the euro are presented. Columns (1) and (4) data are from 1999-2002 for accession countries; 1989-1998 otherwise. Columns (2) and (5) data are from 19992000 for accession countries; 1989-1993 otherwise. Columns (3) and (6) data are from 2001-2002 for accession countries; 1994-1998 otherwise. Accession countries II exclude Bulgaria and Romania, while accession countries I include it.
Table 1 presents the results for the actual exchange rate variability and pressures. Recent exchange rate variability as well as actual exchange rate pressures tend to be greater for the accession countries even as compared to the industrial countries. There seems to be downward trend in the exchange rate variability and pressures both for ERM member countries and accession countries. Table 2 presents the results for the predicted exchange rate variability and pressures based on the OCA criteria. EU core countries have the lowest predicted variability and pressures supporting their high OCA suitability. While there is not apparent difference between the actual and predicted values for the developed countries (i.e. first four rows), accession countries have much lower predicted than actual values. The predicted values are comparable to that of eurozone. As a result, average structural difference between the accession countries and other EMU members is not higher than the structural difference between the already EMU-members. However, higher actual values for exchange rate variability and pressures for the accession countries indicate that other accession countries specific variables affect their currencies as well. Table 5: Predicted exchange rate variability and exchange rate pressures
Variability
Pressures
( 1)
2)
3) 25
4)
5)
6)
Industrial countries
0.024
0.022
0.022
0.065
0.068
0.061
ERM countries
0.017
0.018
0.013
0.050
0.054
0.046
Eurozone
0.014
0.018
0.011
0.045
0.046
0.041
EU core
-0.002 0.0001 -0.004
0.018
0.020
0.013
Accession countries I 0.014
0.015
0.012
0.042
0.045
0.038
Accession II
0.010
0.007
0.029
0.031
0.026
countries 0.009
Note: For mnemonic, see Table 1.
Next, I take a close look at the accession countries. Table 3 indicates that despite the high degree of trade integration, there is still rather low correlation of their business cycles between the accession countries and EMU. However, shorter time period makes the result for the synchronization of business cycles less robust. The commodity structure of the exports (as well as economic structure; which I do not report here) is very similar to the EMU for most of the accession countries. I present the results for the actual exchange rate variability and pressures for the accession countries in Table 4. Obviously, the exchange rate variability is lower for the countries maintaining currency boards. However, there is no clear pattern that the hard pegs would be accompanied by the larger interventions. While the exchange rate variability has increased from 1999-2000 to 2001-2002, actual exchange rate pressures have decreased over the period. Country with the lowest pressures is Slovenia. Czech Republic and Hungary also have relatively weak exchange rate pressures as compared to the remaining countries. Bulgaria has steadily very high pressures, while Slovakia’s exchange rate pressures have considerably decreased to the intermediate levels. Anyway, almost all the candidate countries in 1999-2002 period encountered much stronger pressures than the eurozone members during the 1990s. Table 6: OCA conditions in the accession countries
Variability of output
Trade links
Dissimilarity of exports
Openness
Bulgaria
0.142
0.119
0.287
93.0
Czech Republic
0.048
0.185
0.053
103.1
Estonia
0.085
0.261
0.106
124.7
Hungary
0.071
0.211
0.084
94.4
Latvia
0.023
0.131
0.617
124.7
Lithuania
0.089
0.092
0.317
86.3
Poland
0.059
0.069
0.093
65.8
Romania
0.319
0.105
0.147
65.8
Slovakia
0.059
0.173
0.085
107.9
Slovenia
0.037
0.156
0.023
94.0
26
0.026
Eurozone
0.176
0.282
69.3
Note: See Horvath (2003) – Empirical methodology for an explanation how these variables have been calculated. The data are from 1999-2002. For accession countries, OCA conditions are calculated with the EMU. In the last row, eurozone values are the averages of all its current members OCA conditions in 1989-1998.
Table 7 – Actual exchange rate variability and pressures in accession countries
Variability
Pressures
19992002
19992000
20012002
19992002
19992000
20012002
Bulgaria
0.003
0.001
0.003
0.139
0.146
0.131
Czech Republic
0.029
0.020
0.037
0.030
0.038
0.021
Estonia
0.003
0.002
0.004
0.061
0.053
0.065
Hungary
0.033
0.015
0.042
0.033
0.043
0.015
Latvia
0.038
0.035
0.035
0.076
0.082
0.069
Lithuania
0.043
0.047
0.036
0.087
0.091
0.080
Poland
0.069
0.053
0.080
0.105
0.111
0.098
Romania
0.050
0.040
0.060
0.051
0.061
0.040
Slovakia
0.034
0.025
0.041
0.163
0.226
0.067
Slovenia
0.005
0.005
0.004
0.005
0.004
0.006
Note: Columns (1) - (3) depict exchange rate variability, while columns (4) – (6) exchange rate pressures, all against euro. Columns (1) and (4) data are from 1999-2002. Columns (2) and (5) data are from 1999-2000. Columns (3) and (6) data are from 2001-2002.
Table 5 presents the results for the predicted exchange rate variability and pressures in the accession countries in 1999-2002 period. As I argued before, low values imply the decreasing benefits of maintaining own currency. Table 8 - Predicted exchange rate variability and pressures in accession countries
Variability
Pressures
19992002
19992000
20012002
19992002
19992000
20012002
Bulgaria
0.022
0.024
0.019
0.063
0.068
0.056
Czech Republic
0.004
0.006
0.003
0.017
0.019
0.014
Estonia
-0.006
-0.006
-0.005
0.011
0.011
0.011
Hungary
0.008
0.009
0.007
0.030
0.033
0.026
Latvia
-0.001
0.000
-0.001
0.027
0.027
0.026
27
Lithuania
0.021
0.024
0.019
0.057
0.061
0.052
Poland
0.028
0.029
0.026
0.052
0.055
0.049
Romania
0.048
0.052
0.044
0.122
0.132
0.112
Slovakia
0.004
0.007
0.001
0.018
0.022
0.013
Slovenia
0.009
0.010
0.007
0.020
0.023
0.016
Note: For mnemonic see Table 1.
Based on the OCA criteria the Czech Republic, Estonia, Slovakia and Slovenia face very low exchange rate pressures with the eurozone. These pressures are comparable to those that EU core countries have been encountering during the 1990s. While Latvia and Hungary reach still relatively low values, the predicted exchange rate pressures get to the intermediate levels (but still comparable to the ERM countries in the 1990) for Bulgaria, Lithuania and Poland. This relatively low value for Bulgaria plausibly reflects the adoption of successful currency board in 1997 and its impact on the real economy. On the whole, accession countries perform relatively well suggesting the low costs of adoption of single currency in terms of OCA conditions. Boreiko (2002) in an interesting paper also assesses the readiness of the accession countries for the adoption of the single currency. While he uses a different method - fuzzy cluster algorithm - he identifies the best suited to join the EMU in the Czech Republic, Estonia, Hungary, Latvia, Slovakia and Slovenia.17 This is the same group for which I find the lowest predicted exchange rate pressures. Both studies exclude Poland from this group of the ‘best suited’. Finally, Romania is a clear outlier showing no substantial economic convergence towards the EMU in both papers. III. Conclusions
In this paper I link traditional optimum currency area (OCA) criteria with several nontraditional OCA criteria to the bilateral exchange rate variability, exchange rate pressures and interventions. I assess also the OCA suitability of the accession countries for single currency. The countries persistently experiencing limited exchange rate pressures may reap the benefits of common currency. While the actual values of exchange rate variability and exchange rate pressures remain relatively high for the accession countries, those predicted are comparable to the EMU member countries. For some accession countries such as Czech Republic, Estonia, Slovakia and Slovenia these values are even comparable to EU core members. As a result, it is advisable to adopt euro in short time horizon for these countries if only OCA criteria are at work. However, the striking difference between the actual and predicted values suggest that other issues drive the actual exchange rate variability and pressures in the accession countries as well. Hence, the estimates based on the OCA criteria serve only as a complementary, but still important factor guiding the optimal timing of euro adoption. Reference:
17
However, Boreiko also examines the nominal convergence and then the group of best performers narrow down to only Estonia and Slovenia.
28
Bayoumi, T. and B. Eichengreen (1997): Optimum Currency Areas and Exchange Rate Volatility: Theory and Evidence Compared, In: Cohen, B. (ed.): International Trade and Finance, New Frontiers for Research: Essays in Honor of Peter B.Kenen, Cambridge University Press. Bayoumi, T. and B. Eichengreen (1998a): Ever Closer to Heaven? An Optimum-CurrencyArea Index for European Countries, European Economic Review, 41, pp.761-770. Bayoumi, T. and B. Eichengreen (1998b): Exchange Rate Volatility and Intervention: Implications of theory of Optimum Currency Areas, Journal of International Economics, 45, No.2, pp.191-209. Benassy-Quere, A. and A. Lachreche-Revil (2000): The Euro as a Monetary Anchor in the CEECs, Open Economies Review, 11, pp.303-321. Boreiko (2002): EMU and Accession Countries: Fuzzy Cluster Analysis of Membership, Austrian National Bank WP No. 71. Cech, Z.; Horvath, R. and L. Komarek (2003): Optimum Currency Are Indices: How Close is the Czech Republic to the Eurozone?, forthcoming in Czech National Bank Research Paper Series. Devereux, M and Lane, P. (2003): Understanding Bilateral Exchange Rate Volatility, Journal of International Economics, 60, pp.109-132. Frankel, J. and A. Rose (1998): Is EMU more justifiable Ex post than Ex ante?, European Economic Review,41, pp.563-570. Horvath (2003): Exchange Rates, ERM and Interventions in the 1990s: Any Lessons for Accession Countries?, Central European University mimeo. Schwieckert, R. (2002): Assessing the Advantages of EMU-Enlargement for the EU and the Accession Countries: A Comparative Indicator Approach, Kiel Working Paper No.1080.
29
