A Növekedési Hitelprogram gazdaságélénkítő hatásai

A Növekedési Hitelprogram gazdaságélénkítő hatásai

51

Quittner Péter

A Növekedési Hitelprogram gazdaságélénkítő hatásai Jelen tanulmány a Magyar Nemzeti Bank által 2013 nyarán elindított Növekedési Hitelprogram (NHP) gazdaságélénkítő hatásait vizsgálja, elsősorban a GDP-re összpontosítva rövid- és középtávon. Mivel hasonló eszköz alkalmazására Magyarországon még nem volt példa, a hatékonyságára vonatkozó hazai szakirodalom is erősen hiányos. Ebből adódóan az eredmények viszonyítási alapját az ezekkel az eszközökkel kapcsolatos külföldi tapasztalatok adják, amelyek viszonylag hatékonynak tekintik ezeket az intézkedéseket. A jelen tanulmányban bemutatott empirikus elemzés Magyarország esetében is alátámasztja ezeket az állításokat, ugyanis az eredmények alapján az NHP mind az aggregált keresletre, mind pedig a potenciális kibocsátásra szignifikánsan pozitív hatást gyakorolhat. Ugyanakkor a program következményeképp megfigyelhető egy aszimmetrikus intertemporális átváltás is, így hosszabb távon megjelenik egy negatív hatás, amely azonban jelentősen elmarad az azt megelőzően jelentkező gazdaságélénkítő hatás mértékétől. Journal of Economic Literature (JEL) kódok: E51, E52 Kulcsszavak: MNB, Növekedési Hitelprogram, nemkonvencionális jegybanki eszközök

A magyar gazdaság 2013-ban olyan helyzetbe került, amilyenben az Európai Unióhoz (EU) való csatlakozása óta nem volt. A központi költségvetés egyenlegét javító intézkedésekkel sikerült elérni, hogy Magyarország kikerüljön a 2004-ben indított túlzottdeficit-eljárás alól. Ezzel az akkori kormány elérte egyik fő célját, és a fókuszt arra a területre irányíthatta, amely az akkori helyzetben számos probléma forrása volt. Ez pedig a gazdasági növekedés, amely nélkül lehetetlen vagy csak nagy áldozatok mellett lehetséges az államadósság csökkentése, és a már elért 3 százalékos deficitcél is veszélybe kerülhetett volna. A növekedés beindításának egyik lehetősége az expanzív fiskális politika, amelybe a kormányzat szinte azonnal bele is kezdett, amint az EU-t sikerült meggyőzni a költségvetés egyensúlyáról. Ugyanakkor a kormányzat lehetőségei erősen korlátozottak voltak, hisz Damoklész kardjaként az ország feje fölött lebegett a túlzottdeficit-eljárás újraindítása, és a 3 százalékos deficitcél komoly felső korlátot jelentett a fiskális expanziónak. Quittner Péter a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gazdaság- és Társadalomtudományi Karának mesterszakos hallgatója. Jelen tanulmány a szerző által a 2015. évi XXXII. Országos Tudományos Diákköri Konferencián bemutatott és első díjat elért hasonló című pályamunka alapján készült, annak legfőbb eredményeit foglalja össze. A szerző köszönetet mond Ligeti Zsombornak, Dr. Quittner Pálnak és Nyíri Kingának, akik segítségükkel hozzájárultak a tanulmány alapját képező pályamunka létrejöttéhez. Emellett köszönet illeti Czeglédi Pált, aki tanácsaival hozzájárult, hogy jelen tanulmány a pályamunkából megszülessen.

52

Quittner Péter

A gazdaságélénkítésnek azonban van egy másik módja is, amelyet számos ország mellett az Egyesült Államokban és az Egyesült Királyságban is már a válság kezdetétől bevetettek. Ez pedig az expanzív monetáris politika, amelyet a Magyar Nemzeti Bank (MNB) nemcsak az alapkamat csökkentésével valósított meg, hanem útjára indított egy Magyarországon teljesen új eszközt is, a Növekedési Hitelprogramot (NHP). Munkám célja, hogy egyszerű empirikus elemzés segítségével képet alkossak ennek a programnak a gazdaságélénkítő hatásáról, elsősorban a GDP rövid- és középtávú alakulására vonatkozóan. Tanulmányom első részében röviden bemutatom az NHP-t, illetve összehasonlítom olyan monetáris politikai intézkedésekkel, amelyeket más országokban indítottak el, szintén abból a célból, hogy segítsék gazdaságuk recesszióból való kilábalását. Ezt követően összefoglalom a legnagyobb jegybankok nemkonvencionális eszközeinek hatásait vizsgáló szakirodalom következtetéseit, amely hazai szakirodalom hiányában kielégítő viszonyítási alap lehet az empirikus elemzés eredményeinek alátámasztásához. A tanulmány ezt követő részében felvázolok egy egyszerű modellt, amely alkalmas az NHP gazdaságélénkítő hatásainak mérésére. Ezt felhasználva, a számításokhoz szükséges paraméterek magyarországi adatok alapján való becslésével, számításokat végzek arra vonatkozóan, hogy az NHP rövidtávon (1-2 év) és középtávon (3-4 év) milyen mértékben élénkíti az aggregált keresletet. Hasonló becslést próbálok adni a kínálati oldalra, vagyis a potenciális kibocsátásra vonatkozóan is. Ennek keretében megvizsgálom, hogy az NHPnak köszönhető többletberuházás mennyivel növelheti a potenciális kibocsátást. A Növekedési Hitelprogram A Növekedési Hitelprogramot 2013. április 4-én jelentette be a monetáris tanács (MNB 2013a). Az eredeti tervek szerint a jegybank 500 milliárd forint 0 százalékos kamatozású hitelt nyújtott volna a kereskedelmi bankoknak abból a célból, hogy azokat legfeljebb 2,5 százalékos kamaton továbbhitelezzék az országban található kis- és középvállalkozásoknak (kkv). A bejelentés pozitív fogadtatásának köszönhetően a program összegét május 28-án 750 milliárd forintra emelték. Ez az összeg két részre osztható, aszerint, hogy mire használhatóak fel az ebből finanszírozott hitelek. A program keretében biztosított forrás nagyobb hányadát a 425 milliárd forintos I. pillér adja, amelyet a kkv-k a már meg­lévő forintalapú kölcsöneik kiváltására használhattak fel, illetve új forgóeszköz vagy beruházási hitel formájában juthattak hozzá. A 750 milliárd forintos keretösszeg megmaradt 325 milliárd forintja pedig a kkv-k devizahitel-állományának kiváltását, forintosítását szolgálta. 2013. október 1-jén elindult a program második szakasza, amelynek keretében az MNB újabb, az első szakaszhoz hasonló forrást biztosított a kereskedelmi bankoknak, összesen 500 milliárd forint értékben. Ez az összeg akár 2000 milliárd forintig is megemelkedhet a makrogazdasági, hitelezési és pénzügyi piaci környezet függvényében. A program második szakaszában azonban jóval nagyobb súlyt képviselt az I. pillér, ami a teljes keretösszeg 90 százalékát tette ki. Az első és a második szakasz keretében 2015 szeptemberéig összesen 1650 milliárd forint értékben nyújtott az MNB közvetetten kölcsönöket a kkv-k számára. E mellett a jegybank elindította az NHP+ nevezetű programot is, amely további 500 milliárdot biztosít ugyanazon célcsoport számára nagyobb jegybanki kockázatvállalás mellett (MNB 2015).

A Növekedési Hitelprogram gazdaságélénkítő hatásai

53

Felmerül a kérdés, hogy az NHP hova sorolható a jegybanki eszköztáron belül. Ehhez azt kell megvizsgálni, mi történik, amikor az MNB elindítja a programot. Ha a jegybank hitelt nyújt a kereskedelmi bankoknak úgy, hogy azt a forrásoldalon jegybanki kötvények kibocsátásával fedezi, azzal megnöveli a mérlegfőösszegét, vagyis bővíti a monetáris bázist. Tehát az NHP olyan eszköznek tekinthető, amellyel a monetáris politika közvetlenül növeli a pénzkínálatot. Ez pedig a válság óta számos országban alkalmazott eszköz, szaknyelvi megnevezése „quantitative easing” (QE), azaz mennyiségi lazítás (Voutsinas–Werner 2010). Ezt az eszközt a válság óta az Egyesült Államokban, Japánban, az eurózónában és az Egyesült Királyságban alkalmazták a legnagyobb mértékben. Így ahhoz, hogy bármit is mondhassunk az MNB új programjáról, feltétlenül szükséges a külföldi tapasztalatok megismerése, hisz ezen országok már évek óta élnek a QE lehetőségével, így azok rövid távú hatása részben felmérhető. Ahhoz azonban, hogy ezek érthetőek és felhasználhatóak legyenek a bevezetésben felvetett kérdés megválaszolása szempontjából, meg kell ismerkednünk ezekkel a jegybanki programokkal, valamint tudnunk kell, hogy milyen kapcsolatban állnak az NHP-val. A QE és a nemkonvencionális jegybanki eszközök fogalmának megkülönbözetése A nemzetközi kitekintés előtt érdemes körülhatárolni a nemkonvencionális eszközök, illetve azon belül a már említett mennyiségi lazítás, a QE fogalmát. Utóbbira elsősorban azért szükséges kitérni, mert eltérő szerzők különböző módon értelmezték ezt a fogalmat, és ez az adott intézkedéstípus hatékonyságáról alkotott nézetükben is megjelenik. A nemkonvencionális eszközök definíciója körül viszont konszenzus mutat­ kozik. A szakirodalom alapján egy jegybanki intézkedést két esetben tekinthetünk „nemkonvencionálisnak”. Az egyik eset Lehmann (2012) szerint az, amikor a hagyományos eszköztár elemei, mint például a jegybanki alapkamat változtatása, már nem alkalmazható tovább; ekkor a nemkonvencionális eszközök helyettesítő szerepet töltenek be. A másik esetben ezek az eszközök kiegészítik a szokványos monetáris politikát. Ilyenkor a jegybank egy olyan, a pénzpiacokon kialakult súrlódást próbál meg enyhíteni, amely gátolja a hagyományos eszközök transzmissziós mechanizmusát (Trichet 2013). Ezek alapján nemkonvencionálisnak nevezhetjük azokat a jegybanki intézkedéseket, amelyek vagy a hagyományos eszközök helyettesítői azok végső korlátainak elérése után (például amikor a jegybanki alapkamat megközelíti 0 százalékot1), vagy pedig a transzmissziós mechanizmus hatékonyságának növelésére irányulnak. A QE fogalma kapcsán két nézetet különböztethetünk meg. Az amerikai Federal Reserve (Fed) és a Bank of England kommunikációja nyomán szélesebb körben elterjedt meghatározás szerint a QE olyan jegybanki intézkedés, amelynek segítségével a jegybank a monetáris bázis növelésén keresztül próbálja meg ösztönözni a gazdaságot (Lenza és szerzőtársai 2010). E meghatározás szerint a QE bármely olyan eszközt magába foglalhat, ami a jegybanki mérlegfőösszeget növeli, ugyanakkor a fogalmat elsősorban a jegybanki értékpapír-vásárlások kapcsán alkalmazták. Lyonett és Werner (2012) szerint ugyanakkor a 1   Ezt az állapotot nevezi a szakirodalom zero lower boundnak. Ebben az esetben a rövid távú nominális kamatok nem csökkenthetőek tovább az alapkamat változtatásán keresztül (Joyce és szerzőtársai 2012).

54

Quittner Péter

mennyiségi lazítás kapcsán egy már Werner (1994, 1995) által jóval korábban alkalmazott meghatározás alkalmazandó, amely nem a monetáris bázis mértékét helyezi középpontba, hanem a reálgazdaságba kihelyezett hitelek mennyiségét. Vagyis a szerzőpáros úgy véli, azok az intézkedések tekinthetőek mennyiségi lazításnak, amelyek a reálgazdaságba kihelyezett hitelek mennyiségének növekedésével járnak. Értelemszerűen ezek közvetett módon a monetáris bázist is növelik, így a két fogalom definíciója nem mond teljesen ellent egymásnak, és így a vita kizárólag a fogalom határait érinti. Lyonett és Werner (2012) úgy véli, a kizárólag a monetáris bázist figyelembe vevő jegybankpolitika nem lehet hatékony, így véleményük szerint a központi bankok nagy volumenű állampapír-vásárlása nem vezethet eredményre. Ebből adódóan azt hangoztatják, hogy ezek az intézkedések nem tekinthetőek a mennyiségi lazítás részének, így a kérdéses fogalom határait szűkebbre kell szabni. Mivel a szakirodalom nagy többsége a Lyonett és Werner (2012) által kritizált állampapírvásárlást is hatékony eszköznek tekinti,2 a fogalmi vita lényegében annak mentén formálódik, hogy ki mit tekint hatékony eszköznek. Abban ugyanis mindkét fél egyetért, hogy az általuk mennyiségi lazításnak nevezett intézkedések az adott jegybanki cél szempontjából (defláció elkerülése, gazdaságélénkítés) hatékonyak és közvetlenül vagy közvetetten a jegybanki mérlegfőösszeg emelkedésével járnak. Ezzel a másféle értelmezéssel a körülhatárolás problémáját más szintre helyeztük, amely persze nem oldja meg a két fél közötti vitát, ugyanakkor egy konszenzusos definíciót alakít ki a mennyiségi lazításra vonatkozóan. A fogalmi vitából levonható következtetések az NHP szempontjából is relevánsak, hiszen ha a mindkét fél által elfogadható módon definiáljuk a mennyiségi lazítást, akkor az NHP-t csak akkor nevezhetjük annak, ha hatékony gazdaságélénkítő eszköznek tekinthető. Így a dolgozatban bemutatandó elemzés nemcsak arra ad választ, hogy az NHP-hoz milyen várható gazdaságélénkítő hatások társulnak, hanem arra is, mennyiségi lazításnak minősül-e a konszenzusos definíció szemszögéből. Természetesen egy elemzés alapján nem adható egyértelmű, biztos válasz egy gazdaságpolitikai eszköz hatékonyságáról, így e tanulmány önmagában nem lehet elegendő a kérdés eldöntésére. Azt azonban minden elemzés nélkül megállapíthatjuk, hogy az NHP a nemkonvencionális eszközök definíciójának megfelel, még akkor is, ha elemzések esetlegesen cáfolják a hatékonyságát és így nem minősíthető mennyiségi lazításnak. Az ugyanis egyértelmű, hogy az NHP olyan jegybanki intézkedés, amely kiegészíti a hagyományos eszköztárat, így pedig megfelel Lehman (2012) definíciójának, attól függetlenül, hogy összességében hatékony-e vagy sem. A nemkonvencionális eszközök csoportja ugyanakkor egy rendkívül széles fogalom, és számos intézkedéstípust foglal magába, így szükséges azok valamilyen csoportosítása, amelyen belül az NHP-t is el tudjuk helyezni. Erre elsősorban azért van szükség, mert az eltérő eszközök eltérő hatást gyakorolhatnak, s ezt mindenképpen figyelembe kell venni, ha a nemzetközi tapasztalatok alapján akarunk előzetes következtetéseket levonni az NHP hatékonyságára vonatkozóan.

2   A témával kapcsolatos kutatások leggyakrabban ezt a nemkonvencionális eszközt helyezik a középpontba, így a jegybanki értékpapír-vásárlás hatékonyságának elemzéséről viszonylag széles irodalom áll rendelkezésre. Ezek eredményeinek bemutatásával részletesebben „A nemkonvencionális eszközök hatékonyságának nemzetközi tapasztalatai” című rész foglalkozik.

A Növekedési Hitelprogram gazdaságélénkítő hatásai

55

A nemkonvencionális eszköztár elemei és alkalmazásuk a jegybanki gyakorlatban A fejlett országok jegybankjai a válság kitörését megelőző egy évben, majd a válság éveiben számos olyan intézkedést hajtottak végre, amelyeket „újszerűségükből” fakadóan a nemkonvencionális eszközök közé sorolhatunk. Ezek bemutatását és különféle csoportosítási lehetőségeit számos cikk és tanulmány foglalta már össze, akár rendszerszinten, vagy csak egy-egy országra összpontosítva (Kapetaneos és szerzőtársai 2012; Lehmann 2012; Lehmann és szerzőtársai, 2013; Lenza és szerzőtársai 2010). Lenza és szerzőtársai (2010) szerint megkülönböztethetünk mennyiségi és minőségi lazítást aszerint, hogy az adott eszköz alkalmazása milyen módon befolyásolja a jegybank mérlegét. Előbbiről akkor beszélhetünk, ha az intézkedés hatására nő a monetáris bázis, míg az utóbbi esetében csak a központi bank birtokában lévő eszközök szerkezete változik meg, miközben a mérlegfőösszeg változatlan marad.3 Emellett a különböző intézkedéseket megkülönböztethetjük aszerint, hogy elsősorban a pénzpiac stabilizálására vagy az inflációs cél elérésére, illetve a gazdaság élénkítésére irányulnak-e. A besorolásra lehetőség van a nemkonvencionális eszközök már bemutatott definíciója alapján is, azaz a szerint, hogy az adott nemkonvencionális intézkedés milyen viszonyban áll a hagyományos eszköztárral – kiegészíti vagy inkább helyettesíti azt. Mindezek mellett Lehmann (2012) alapján az eszközöket a pénzpiacra gyakorolt hatás és beavatkozás módja szerint is csoportosíthatjuk. Előbbi szerint az intézkedések irányulhatnak a kockázatmentes hozamgörbe mérséklésére vagy a kockázati prémium csökkentésére, míg a beavatkozás módja szerint megkülönböztethetünk likviditásnyújtó intézkedéseket, a közvetlen beavatkozás eszközeit, valamint az állampapírok vásárlását. A likviditásnyújtó intézkedések csoportjába tartoznak azok az eszközök, amelyek a pénzügyi közvetítéssel foglalkozó szereplők rövidtávú fizetőképességét hivatottak elősegíteni, biztosítani, ezzel csökkentve a pénzpiacokon 2007-ben megjelent súrlódásokat és ösztönözve a banki hitelezést (Lenza és szerzőtársai 2010). Ezen intézkedések keretében a jegybankok elsősorban nagyobb összegű rövidebb vagy hosszabb lejáratú hiteleket nyújtottak a pénzpiaci szereplők számára. Ezek nem feltétlenül jelentették teljesen új programok elindítását, hanem – elsősorban az Európai Központi Bank (ECB) és a Bank of England esetében – a már meglévő eszközök kiterjesztéseként jelentek meg. A programok kiterjesztésének keretében mindkét jegybank növelte a pénzpiacnak nyújtott biztosabb, hosszabb lejáratú hitelek arányát, miközben az elfogadott fedezetek körét is bővítette. Az ECB-vel és a brit központi bankkal ellentétben az amerikai Fed esetében azonban jóval nagyobb szerep jutott az új likviditásnyújtó eszközöknek. Ennek oka, hogy a Fed a másik két jegybanktól eltérően jóval kevesebb likviditást igénylő pénzpiaci szereplővel állt kapcsolatban a meglévő eszközein keresztül (Lenza és szerzőtársai 2010). Ebből adódóan az amerikai jegybank szerepét betöltő intézmény – a lejárati szerkezet meghosszabbítása és az elfogadott biztosítékok körének kiterjesztésén kívül – olyan intézkedéseket is bevezetett, amelyek kiszélesítették a jegybanki „ügyfélkört”, s így a Fed több pénzpiaci intézmény számára tudott likviditást biztosítani. 3   Tehát Lenza és szerzőtársai (2010) is a mennyiségi lazítás szélesebb körben elterjedt meghatározását alkalmazzák, amely a monetáris bázis mértékét helyezi a középpontba. A továbbiakban ezt a csoportosítási megközelítést az NHP kapcsán nem használom, tekintve, hogy a mennyiségi lazítás fogalma alatt az előző részben bemutatott meghatározást tekintem mérvadónak.

56

Quittner Péter

Ellentétben a likviditásnyújtó intézkedésekkel, a beavatkozás módja szerinti csoportosítás másik két típusának, a közvetlen beavatkozásnak és az állampapírok vásárlásának széles körű elterjedése már a válság kitörése utánra tehető. A recesszió tompítása és a deflációs nyomás csökkentése érdekében a fejlett országok jegybankjai 2008 szeptemberétől jelentős enyhítésbe kezdtek az alapkamat drasztikus csökkentésén keresztül. A 0 százalék körüli kamatlábak azonban nem voltak elegendőek, így a jegybankok további beavatkozásokra kényszerültek; a megoldást a jegybanki mérlegfőösszeg drasztikus növelése mint nemkonvencionális jegybanki eszköz alkalmazása jelentette. E programok keretében a Bank of England, a Fed és az ECB jelentős mértékben vásárolt állampapírokat vagy más értékpapírokat annak érdekében, hogy növeljék a forgalomban lévő pénz mennyiségét, ezzel ösztönözve a gazdaságot. A Bank of England 2009 márciusában indította el a több lépcsőből álló államkötvény­ vásárlási-programját (QE),4 amelynek keretében alig több mint három év alatt négyszeresére növelte mérlegfőösszegét (Kapetaneos és szerzőtársai 2012). A programot a makrogazdasági környezet javulása után, 2012 végén leállították, ugyanakkor az addig összesen 375 milliárd font értékben vásárolt államkötvény még ma is a jegybank tulajdonában van, és eszközeinek mintegy 90 százalékát továbbra is ezek az értékpapírok adják. Az angol jegybankhoz hasonlóan a Fed mérlegfőösszege is több mint négyszeresére nőtt a 2009-től 2014 végéig tartó LSAP (Large-scale of Asset Purchase) következtében, amelynek keretében az amerikai jegybank először államkötvényeket, majd jó besorolású eszközfedezett értékpapírokat vásárolt akár havi 40 milliárd dollár értékben (Lehmann és szerzőtársai 2013). Az ECB esetében is megjelentek az értékpapír-vásárlások, ezek azonban nem jártak a mérlegfőösszeg hasonló mértékű emelkedésével. Ennek oka, hogy az elindított programok egy része sterilizált intervenció volt, így ezek az intézkedések a Lenza és szerzőtársai (2012) által adott besorolás alapján – a QE-vel és az LSAP-val ellentétben – inkább a minőségi lazítás kategóriájába sorolandók. Emellett az európai központi bank kapcsán kiemelendő, hogy itt viszonylag későn, mindössze a 2012-es Outright Monetary Transactions (OMT) program elindításával kezdődött meg az államkötvények vásárlása, az ugyanis jogi korlátokba ütközött, amit csak 2012 szeptemberére sikerült a program elindításához szükséges szinten feloldani (Lehmann és szerzőtársai 2013). Az eddig bemutatott eszközökről általánosságban elmondható, hogy elsősorban csak a jegybanki mérleg méretét és összetételét befolyásolják, és nem feltétlenül járnak a reálgazdaságba kihelyezett hitelek növekedésével, azaz nem felelnek meg a Lyonett és Werner (2012) által leírt mennyiségi lazítás definíciónak. Olyan nemkonvencionális eszközökre is van azonban már példa, amelyek teljesítik az említett szerzőpáros kritériumait. Ide tartozik az angol jegybank Funding for Lending (FLS) programja, amely 2012 nyarán indult útjára, abból a célból, hogy növelje a hitelezést a gazdaságban. Az FLS egy olyan kereskedelmi bankoknak szóló jegybanki hitelnyújtási program, amely arra ösztönzi a bankokat, hogy növeljék a reálgazdasági szektor felé való hitelkihelyezéseiket. Ennek keretében a hitelintézetek kezdetben a hitelkinnlevőségeik 5 százalékának megfelelő hitelt vehetnek fel, amely nőhet attól függően, hogy hány százalékkal bővítették hitelkihelyezéseiket a program elindítása után. A kölcsönök kamata alapvetően 2,5 százalék, de ez 15 százalékra is felfuthat abban az esetben, ha a hitelfelvevő bank kihelyezései több mint 5 százalékkal csökkennek 4   Ez az a program, amely hivatalosan (a jegybanki kommunikációban) is a „quantitative esaing” nevet kapta, és ez a név ragadt rá később az összes mások által alkalmazott intézkedésre is.

A Növekedési Hitelprogram gazdaságélénkítő hatásai

57

(Chen és szerzőtársai 2012). Látható, hogy a különböző nemkonvencionális eszközök közül az NHP az FLS-hez hasonlít leginkább. Mindkét eszköz közvetlenül a reálgazdaságba kihelyezett hitelek mennyiségének növelését célozza, azáltal, hogy a jegybanki forrásokat kiközvetítő kereskedelmi bankokat pénzügyi ösztönzőkön keresztül a program keretében felvett hitelek továbbhitelezésére kényszeríti. A nemkonvencionális eszközök hatékonyságának nemzetközi tapasztalatai Az eddig a teljesség igénye nélkül felsorolt jegybanki programok is hűen tükrözik a nemkonvencionális eszközök sokféleségét, amelyekből többre is (Bank of England QE programja, LSAP) ráillik a Lenza és szerzőtársai (2010) által megfogalmazott mennyiségi lazítás kifejezés. Ugyanakkor megjegyzendő, hogy – a japán intézkedésekhez hasonlóan – ezekre sem érvényes az a körülhatárolás, amellyel Werner (1995) eredetileg definiálta ezt a fogalmat. Ezek az eszközök a monetáris bázisra és a pénzmennyiségre helyezik a hangsúlyt, s ebből adódóan Lyonett és Werner (2012) szerint nem tekinthetőek hatékony beavatkozásnak. Ezt az állítást azonban számos, az angol és az amerikai jegybank intézkedéseit elemző tanulmány cáfolja. Az angol jegybank által alkalmazott QE-t Kapetanios és szerzőtársai (2012) háromféle VAR-modellben vizsgálták. Számításukkal arra jutottak, hogy a 2009 márciusától 2010 januárjáig tartó Bank of England általi beavatkozás nélkül mind az infláció, mind pedig a reál-GDP szignifikáns mértékben kisebb lett volna. A beavatkozást figyelembe vevő és az anélküli inflációs és növekedési pálya közötti legnagyobb különbség 1,5 százalék a reáljövedelem tekintetében, s 1,25 százalékpont az infláció esetében. Hasonló eredményre jutott Baumeister és Benati (2010) is, akik szerint a Fed beavatkozása megakadályozta a reál-GDP további 5 százalékos csökkenését 2009. I. negyedévében, s ugyanekkor megelőzte a deflációt is. Vagyis az LSAP-program nélkül az amerikai gazdaság visszaesésének mértéke megegyezett volna az 1930 és 1932 közötti átlagos negyedévenkénti visszaeséssel. Ugyanezen számításokat elvégezték az Egyesült Királyság esetében is, ahol becsléseik szerint a reál-GDP csökkenése 4 százalékponttal, míg az infláció kevesebb mint 1 százalékponttal lett volna kisebb. Vagyis becsléseik mértéke eltér Kapetanios és szerzőtársai (2012) számításaitól, de mindkettőben közös, hogy a jegybanki beavatkozásnak szignifikánsan pozitív hatása volt. Hozzájuk hasonlóan Lenza és szerzőtársai (2010) bayesi VAR-modellben vizsgálták az ECB 2008 óta hozott döntéseinek hatását. Arra a következtetésre jutottak, hogy az ECB politikája jelentős csökkentő hatást gyakorolt mind a rövid-, mind pedig a hosszú távú kamatokra. Az előbbiek 2, az utóbbiak 1 százalékponttal lettek volna magasabbak, valamint a modell alapján a reálgazdaságra gyakorolt hatás is jelentős. Szerintük „a krízis alatti nem szokványos megoldásokról adott leírás azt sugallja, hogy kivételes időkben a jegybankok rendelkeznek olyan eszközökkel az alapkamaton kívül, amelyek képesek stabilizálni a pénzügyi rendszert és a gazdaságot. Ez igaz attól függetlenül, hogy az alapkamat elérte-e már az alsó határát vagy sem” (Lenza és szerzőtársai 2010:35, saját fordítás). A vektorautoregressziós modellekkel való elemzésekkel párhuzamos eredményeket produkáltak a DSGE modellkeretben elvégzett vizsgálatok is. Utóbbi modellek alkalma­ zásának legjobb példája a nemkonvencionális eszközök hatékonyságának vizsgálatára Gertler és Karadi (2011) módszertana, akik egy mikro szintről építkező DSGE modellt

58

Quittner Péter

építenek fel, amelyben megjelenek a pénzügyi szektort érintő piaci súrlódások is. A szerzők szimulálják a jelenlegi gazdasági válságot előidéző sub-prime krízist, valamint azt, hogy erre milyen hatással van egy mérsékelt (a tényleges beavatkozással egyenértékű), illetve egy agresszív nemkonvencionális jegybanki beavatkozás. Arra a következtetésre jutottak, hogy a jegybanki beavatkozás jóléti hatásai pozitívak voltak és enyhítették a válság társadalmi költségeit. Ez a hatás erősebb, ha fennáll a zero lower bound esete, illetve agresszívabb beavatkozás esetén további pozitív eredmény lett volna elérhető. Emellett Gertler és Karadi (2013) egy hasonló DSGE keretben megvizsgálták magának a LSAP-nak az USA gazdaságára gyakorolt hatását is, és számításaik szerint a 2008-as LSAP 3,5 százalékponttal mérsékelte a gazdaság visszaesését. Chen és szerzőtársai (2012) az LSAP második szakaszának hatását vizsgálva kisebb, ugyanakkor továbbra is szignifikáns pozitív hatást tulajdonítottak a Fed új eszközének. Emellett azonban megállapították, hogy a hagyományos, alapkamatot csökkentő jegybankpolitika alapesetben hatékonyabb, így egy, az LSAP-hoz hasonló program csak a zero lower bound elérése után indokolt. A kutatók többsége tehát a szignifikáns gazdaságélénkítő hatással bíró eszközök közé sorolja a monetáris bázist növelő jegybanki intézkedéseket. Ez azonban nem jelenti Lyonett és Werner (2012) következtetésének teljes cáfolatát, ugyanis könnyen lehetséges, hogy bár az alkalmazott eszközök hatékonyak, de egy hitelmennyiségre koncentráló program hatásosabb lehet a gazdaságösztönzés szempontjából. A közvetlenül a reálgazdaságba kihelyezett hitelek mennyiségét befolyásoló eszközök – mint például az FLS vagy az NHP – hatékonyságával kapcsolatosan nem állnak rendelkezésre információk, empirikus kutatások. Mivel azonban a bemutatott elemzések legtöbbször a kamatlábak, illetve a monetáris bázis változásain keresztül integrálják modelljeikbe a nemkonvencionális eszközöket, így az FLS típusú eszközök is hatásosnak tekinthetők, hisz azok a hitelmennyiség mellett e változókat is befolyásolják. Tehát az NHP a más országokon elvégzett elemzések alapján alapvetően hatásosnak tekinthető, amit negatív irányba csak az esetleges országspecifikus tényezők befolyásolhatnak. Annak megállapításához, hogy ezek Magyarország esetében milyen módon hatnak a kérdéses eszköz hatékonyságára, egy olyan empirikus elemzési keret szükséges, amely kifejezetten Magyarországra illesztve vizsgálja egy nemkonvencionális eszköz lehetséges hatásait. Módszertan Feltételezéseim szerint az NHP kétféle úton fejthet ki hatást a magyar gazdaságra. Egyrészt az olcsóbb hitelek ösztönzik a vállalatok hitelfelvételét, ami rövidtávon magasabb aggregált keresletet és megemelkedő beruházásokat eredményez. Emellett az NHP-nak köszönhető új beruházások a tőkeállományt is megemelik, ami középtávon magasabb potenciális kibocsátással és aggregált kínálattal jár. Azaz az NHP-nak egyszerre kell elemezni a rövidtávon jelentkező keresleti, valamint a közép- és hosszútávon jelentkező kínálati hatásait. A különböző hatások eltérő időtávon jelentkeznek, így eltérő megközelítést is igényelnek. Ezért a kétféle hatás elemzését külön-külön végzem el. A keresleti hatások elemzési alapját Friedman (2013) új-keynesi modellkerete adja. Elsősorban azért erre a modellkeretre esett a választásom, mert ez a megközelítés egy egyszerű semi-struktúrális keretbe foglalja azokat a mechanizmusokat, amelyeken keresztül e nemkonvencionális eszköz hatást gyakorolhat a GDP-re, s nincs szükség a DSGE-

59

A Növekedési Hitelprogram gazdaságélénkítő hatásai

modellekre jellemző, kiinduló levezetésekre. négy egyenletből egyenletből állómikroökonómiai modellt némileg némilegfeltevésekből módosítottam annak bonyolult érdekében, hogy egyszerűbb egyszerűbb négy modellt módosítottam annak érdekében, hogy Az alapvetően módszerekkel négyálló egyenletből álló modellt némileg módosítottam annak érdekében, ökonometriai is becsülhetőbbé váljon. Ebből adódóan a pénzpiacra vonatkozó ökonometriai módszerekkel is becsülhetőbbé Ebből adódóan a pénzpiacra vonatkozó hogy egyszerűbb ökonometriai módszerekkel isváljon. becsülhetőbbé váljon. Ebből adódóan a egyenletet egy LM-görbével helyettesítettem, illetve a tökéletes előrelátást feltételező egyenletet egy LM-görbével helyettesítettem, illetve a tökéletesilletve előrelátást feltételező pénzpiacra vonatkozó egyenletet egy LM-görbével helyettesítettem, a tökéletes racionális várakozásokat várakozásokat (visszatekintő) (visszatekintő) adaptív adaptív várakozásokkal várakozásokkal váltottam fel. fel. Utóbbi racionális előrelátást feltételező racionális várakozásokat (visszatekintő) adaptívváltottam várakozásokkal Utóbbi változtatás elméleti elméleti és és módszertani módszertani okokkal okokkal is is indokolható. indokolható. Egyrészt Egyrészt aa tökéletes tökéletes előrelátás előrelátás aa változtatás váltottam fel. Utóbbi változtatás elméleti és módszertani okokkal is indokolható. Egyrészt a DSGE modellek egy sokat kritizált feltételezése, miközben az adaptív várakozások DSGE sokat kritizált feltételezése, miközben miközben az adaptív várakozások tökéletesmodellek előrelátás aegy DSGE modellek egy sokat kritizált feltételezése, az adaptív alkalmazása egy egy reális reális alternatíva. alternatíva. Sims Sims (1982) (1982) szerint szerint aa gazdasági gazdasági szereplők szereplők várakozásaikat várakozásaikat aa alkalmazása várakozások alkalmazása egy reális alternatíva. Sims (1982) szerint a gazdasági szereplők múlt tényei tényei alapján alapján alakítják ki, alakítják amelyeket késleltetéses (és nem nem (és pedig előretekintő) múlt alakítják ki, amelyeket (és pedig várakozásaikat a múlt tényei alapján ki, késleltetéses amelyeket késleltetéses nem előretekintő) pedig modellekkel lehet a legpontosabban leírni. Adaptív várakozások alkalmazását indokolja aa modellekkel lehet a legpontosabban leírni. Adaptív várakozások alkalmazását indokolja előretekintő) modellekkel lehet a legpontosabban leírni. Adaptív várakozások alkalmazását gyakorlati praktikusság is, ugyanis az előretekintő tagok kiváltásával elkerülhető racionális gyakorlati is, ugyanisis,az előretekintő tagok kiváltásával elkerülhető aa racionális indokolja a praktikusság gyakorlati praktikusság ugyanis az előretekintő tagok kiváltásával elkerülhető várakozásokat tartalmazó modellek számításigényes megoldása. várakozásokat tartalmazó tartalmazó modellek számításigényes megoldása. a racionális várakozásokat modellek számításigényes megoldása. Ebből adódóan a kiindulásként alkalmazott modell azalábbi alábbiformában formábanírható írhatófel: fel: Ebből adódóan a kiindulásként alkalmazott modell az alábbi formában írható fel: Ebből adódóan a kiindulásként alkalmazott modell az

= 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 + + 𝐸𝐸(𝜋𝜋 𝐸𝐸(𝜋𝜋𝑡𝑡+1 𝑡𝑡+1) + 𝛽𝛽𝑦𝑦𝑡𝑡 + 𝑢𝑢𝑡𝑡    𝜋𝜋𝜋𝜋𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 = 𝑡𝑡+1 ) + 𝛽𝛽𝑦𝑦𝑡𝑡𝑡𝑡 + 𝑢𝑢𝑡𝑡𝑡𝑡  ) − 𝛼𝛼22(𝑖𝑖 )) + 𝑦𝑦𝑡𝑡𝑡𝑡 = = 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 + + 𝛼𝛼 𝛼𝛼11𝐸𝐸(𝑦𝑦 𝐸𝐸(𝑦𝑦𝑡𝑡+1 (𝑖𝑖𝑡𝑡𝑡𝑡 − − 𝐸𝐸(𝜋𝜋 𝐸𝐸(𝜋𝜋𝑡𝑡+1 + 𝑣𝑣 𝑣𝑣𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑡𝑡+1) 𝑡𝑡+1)) 𝑦𝑦 𝑡𝑡 1 𝑡𝑡+1 − 𝛼𝛼2 𝑡𝑡 𝑡𝑡+1 𝑡𝑡 𝑚𝑚 = 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 + 𝛽𝛽 𝑦𝑦 − 𝛽𝛽 𝑖𝑖 + 𝑤𝑤     𝑚𝑚𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 = 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐 + 𝛽𝛽111𝑦𝑦𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 − 𝛽𝛽222𝑖𝑖𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 + 𝑤𝑤𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡    𝐸𝐸(𝜋𝜋𝑡𝑡+1 𝑡𝑡+1) = 𝐸𝐸(𝜋𝜋𝑡𝑡) + 𝜆𝜆(𝜋𝜋𝑡𝑡 − 𝐸𝐸(𝜋𝜋𝑡𝑡))  𝐸𝐸(𝜋𝜋   𝑡𝑡+1 ) = 𝐸𝐸(𝜋𝜋𝑡𝑡𝑡𝑡 ) + 𝜆𝜆(𝜋𝜋𝑡𝑡𝑡𝑡 − 𝐸𝐸(𝜋𝜋𝑡𝑡𝑡𝑡 )) ) ) )) 𝐸𝐸(𝑦𝑦 − 𝐸𝐸(𝑦𝑦   = 𝐸𝐸(𝑦𝑦 + 𝜆𝜆(𝑦𝑦 𝑡𝑡+1) = 𝐸𝐸(𝑦𝑦𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡) + 𝜆𝜆(𝑦𝑦𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 − 𝐸𝐸(𝑦𝑦𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡)) 𝑡𝑡+1 𝐸𝐸(𝑦𝑦𝑡𝑡+1   𝑡𝑡+1

𝑡𝑡

𝑡𝑡

𝑡𝑡

    

ሺͳሻ(1) ሺͳሻ ሺʹሻ(2) ሺʹሻ ሺ͵ሻ(3) ሺ͵ሻ ሺͶሻ(4) ሺͶሻ ሺͷሻ(5) ሺͷሻ

Ahol 𝜋𝜋𝜋𝜋𝑡𝑡𝑡𝑡,, 𝑦𝑦𝑦𝑦𝑡𝑡𝑡𝑡,, 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡𝑡𝑡 és és 𝑚𝑚 𝑚𝑚 az adott időszaki inflációt, logaritmált jövedelmet, a kamatlábat és rendre az adott időszaki inflációt, logaritmált jövedelmet, a kamatlábat Ahol 𝑡𝑡 rendre Ahol 𝑡𝑡 𝑡𝑡 𝑡𝑡 𝑡𝑡𝑡𝑡 rendre az adott időszaki inflációt, logaritmált jövedelmet, a kamatlábat és a logaritmált pénzmennyiséget jelöli. Az (1) egyenlet a hagyományos, új-keynesi és aa logaritmált Az Az (1) (1) egyenlet a hagyományos, új-keynesi és logaritmáltpénzmennyiséget pénzmennyiségetjelöli. jelöli. egyenlet a hagyományos, új-keynesi modellekben alkalmazott Phillips-görbe, amely az infláció, illetve az arra vonatkozó modellekben alkalmazott az az infláció, illetveilletve az arra modellekben alkalmazott Phillips-görbe, Phillips-görbe,amely amely infláció, az vonatkozó arra vonatkozó várakozások közötti kapcsolatot teremti meg. A (2), leíró leíró egyenlet várakozásokésés ésaaajövedelem jövedelem közötti kapcsolatot teremti meg. A árupiacot (2), árupiacot árupiacot leíró egyenlet aa várakozások jövedelem közötti kapcsolatot teremti meg. A (2), egyenlet ajövedelem jövedelemés a kapcsolatot, így alapvetően egy egy ésés aaa reálkamatláb reálkamatláb között közöttteremti teremtimeg meg kapcsolatot, így alapvetően alapvetően egy jövedelem reálkamatláb között teremti meg aa kapcsolatot, így hagyományos, várakozásokkal kiegészített IS-görbének tekinthető. Ugyanakkor Friedman hagyományos, várakozásokkal kiegészített IS-görbének tekinthető. Ugyanakkor Friedman hagyományos, várakozásokkal kiegészített IS-görbének tekinthető. Ugyanakkor Friedman (2013) egyenletre jobban illikillik az Engel-görbe kifejezés, ugyanisugyanis a (2013) érvelése érvelésenyomán, nyomán,a (2) (2) egyenletre jobban az Engel-görbe Engel-görbe kifejezés, (2013) érvelése nyomán, aa (2) egyenletre jobban illik az kifejezés, ugyanis aa modell nem tartalmaz külön beruházási piacot és vállalatokat, így pedig az egyenlet kizárólag modell nem tartalmaz külön beruházási piacot és vállalatokat, így pedig az egyenlet kizárólag modell nem tartalmaz külön beruházási piacot és vállalatokat, így pedig az egyenlet kizárólag aa fogyasztó magatartását írjaírja le. le. A A (3) fogyasztó háztartások háztartásokintertemporális intertemporálishasznosság-maximalizáló hasznosság-maximalizáló magatartását a(3) fogyasztó intertemporális magatartását írja le. A (3) egyenlet aháztartások már említett LM-görbe,ami amiahasznosság-maximalizáló apénzpiacon pénzpiaconteremti teremti meg meg az egyensúlyt azáltal, egyenlet a már említett LM-görbe, az egyensúlyt azáltal, hogy egyenlet a már említett LM-görbe, ami a pénzpiacon teremti meg az egyensúlyt azáltal, hogy hogy a nominális kamatláb igazodásával kiegyenlíti kiegyenlíti azazendogén pénzkeresletet és az és exogén a nominális kamatláb igazodásával endogén pénzkeresletet az exogén apénzkínálatot. nominális kamatláb igazodásával kiegyenlíti azvárakozásokat endogén pénzkeresletet és az exogén egyenlet pedig az adatptív írja le,írja amile,azami eredeti pénzkínálatot. AA A(4) (4)ésés és(5)(5) (5) egyenlet pedig az adatptív adatptív várakozásokat az eredeti eredeti pénzkínálatot. (4) egyenlet pedig az várakozásokat írja le, ami az Friedman-féle modellben alkalmazott racionális várakozásokat helyettesíti, és feltételezi, Friedman-féle modellben modellben alkalmazott alkalmazott racionális racionális várakozásokat várakozásokat helyettesíti, helyettesíti, és és feltételezi, feltételezi, Friedman-féle hogy a modell gazdasági hogy aa modell modell gazdasági gazdasági szereplői szereplőinem nemismerik ismerikaaamodell modellműködését, működését,így ígyvárakozásiakat várakozásiakat csak csak hogy szereplői nem ismerik modell működését, így várakozásiakat csak a múltbeli tényleges adatokból szerzett tapasztalatok alapján alakíthatják. aa múltbeli múltbeli tényleges tényleges adatokból adatokból szerzett szerzett tapasztalatok tapasztalatok alapján alapján alakíthatják. alakíthatják. A felvázolt modell bemutatott formában való becslése során ugyanakkor számos A felvázolt felvázolt modell modell bemutatott formában formában való való becslése becslése során során ugyanakkor ugyanakkor számos számos A problémába ütköznénk, bemutatott ugyanis míg az Engel-görbe (2) negatív irányú kapcsolatot problémába ütköznénk, ugyanis míg az Engel-görbe (2) negatív irányú kapcsolatot feltételez problémába ütköznénk, mígközött, az Engel-görbe (2) negatív feltételez aa feltételez a jövedelem és augyanis kamatláb addig az LM-görbe (3)irányú esetén kapcsolatot a pozitív irányú jövedelem és a kamatláb között, addig az LM-görbe (3) esetén a pozitív irányú kapcsolat jövedelem és a kamatláb között, addig az LM-görbe (3) adatok esetén alapján a pozitív irányúcsak kapcsolat kapcsolat konzisztens az elméleti feltevésekkel. Az empirikus azonban konzisztens az elméleti feltevésekkel. Az empirikus adatok alapján azonban csak pozitív konzisztens elméletifedezhető feltevésekkel. Azazonosítási empirikushatással adatokmagyarázható, alapján azonban csaka pozitív pozitív irányúazkorreláció fel. Ez az miszerint irányú korreláció fedezhető fel. Ez az azonosítási hatással magyarázható, miszerint irányú korreláció fedezhető nem fel. adnak Ez azválaszt azonosítási hatással magyarázható, miszerint aa megfigyelt adatok önmagukban arra, hogy a gazdaságban bekövetkezett megfigyelt adatok önmagukban nem adnak választ arra, hogy a gazdaságban bekövetkezett megfigyelt adatok önmagukban adnak választ arra, hogy a gazdaságban bekövetkezett változást a pénzvagy az árupiaconnem bekövetkezett változások okozták. Az azonosítási hatás változást a pénzvagy az árupiacon bekövetkezett változások okozták. Az azonosítási hatás változást a pénzvagy az árupiacon bekövetkezett változások okozták. Az azonosítási csak akkor szűrhető ki, ha a modellt tömörítjük úgy, hogy a pénzpiaci és az árupiaci hatások hatás csak akkor szűrhető ki, ha habelül modellt tömörítjük úgy, az hogy pénzpiacimodell és az az árupiaci árupiaci hatások csak szűrhető ki, aa modellt tömörítjük úgy, hogy aa pénzpiaci és is egyakkor becsült egyenleten jelenjenek meg. Ekkor egyszerűsített az alábbihatások is egy becsült egyenleten belül jelenjenek meg. Ekkor az egyszerűsített modell az alábbi is egy becsült egyenleten belül jelenjenek meg. Ekkor az egyszerűsített modell az alábbi empirikusan becsülhető alakot veszi fel: empirikusan becsülhető alakot veszi fel: empirikusan becsülhető alakot veszi fel: = 𝑏𝑏 𝑏𝑏00 + + 𝑏𝑏 𝑏𝑏11𝐸𝐸(𝑦𝑦 𝐸𝐸(𝑦𝑦𝑡𝑡𝑡𝑡)) + + 𝑏𝑏 𝑏𝑏22𝐸𝐸(𝜋𝜋 𝐸𝐸(𝜋𝜋𝑡𝑡𝑡𝑡)) + + 𝑏𝑏 𝑏𝑏33𝜋𝜋 𝜋𝜋 𝑡𝑡 + 𝑏𝑏44𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡𝑡𝑡 + + 𝑏𝑏 𝑏𝑏55𝑚𝑚 𝑚𝑚 𝑡𝑡 + 𝜀𝜀 𝑡𝑡 𝑦𝑦𝑡𝑡𝑡𝑡 = 𝑦𝑦 𝑡𝑡 0 1 𝑡𝑡 2 𝑡𝑡 3 𝑡𝑡𝑡𝑡 + 𝑏𝑏4 𝑡𝑡 5 𝑡𝑡𝑡𝑡 + 𝜀𝜀𝑡𝑡𝑡𝑡 

ሺ͸ሻ ሺ͸ሻ

Ezzel azonban azonban aa modell modell komplexitása komplexitása és és dinamikussága dinamikussága is is elvész. elvész. Előbbit Előbbit nem nem célom célom Ezzel

változást a pénz- vagy az árupiacon bekövetkezett változások okozták. Az azonosítási hatás csak akkor szűrhető ki, ha a modellt tömörítjük úgy, hogy a pénzpiaci és az árupiaci hatások is egy becsült egyenleten belül jelenjenek meg. Ekkor az egyszerűsített modell az alábbi Quittner Péter 60 empirikusan becsülhető alakot veszi fel: (6) ሺ͸ሻ 𝑦𝑦𝑡𝑡 = 𝑏𝑏0 + 𝑏𝑏1 𝐸𝐸(𝑦𝑦𝑡𝑡 ) + 𝑏𝑏2 𝐸𝐸(𝜋𝜋𝑡𝑡 ) + 𝑏𝑏3 𝜋𝜋𝑡𝑡 + 𝑏𝑏4 𝑖𝑖𝑡𝑡 + 𝑏𝑏5 𝑚𝑚𝑡𝑡 + 𝜀𝜀𝑡𝑡 

Ezzel komplexitása ésésdinamikussága dinamikusságais iselvész. elvész. Előbbit célom Ezzel azonban azonban aa modell komplexitása Előbbit nemnem célom kezelni, ugyanis az egyszerűsítések ellenére a fennmaradt egyenlet alkalmas az elsősorban kezelni, ugyanis az egyszerűsítések a fennmaradt egyenlet alkalmas az elsősorban a a kamatlábra pénzmennyiségrehatást hatást gyakorló elemzésére. A A kamatlábra és és a apénzmennyiségre gyakorlóNHP NHPhatásainak hatásainakempirikus empirikus elemzésére. modell dinamikussá viszont az endogén vagyis a jövedelem logaritm modell dinamikussá tétele viszont tétele az endogén változó, vagyis aváltozó, jövedelem logaritmusának modell dinamikussá tétele viszont az endogén változó, vagyis a vagyis jövedelem logaritmusának dinamikussá tétele viszont azfelírásával endogén változó, vagyis a jövedelem logaritmusán modell dinamikussá tétele azváltozó, endogén változó, vagyis a jövedelem logaritm modellmodell dinamikussá tételefolyamatként viszont az viszont endogén a jövedelem logaritmusának autoregresszív folyamatként való felírásával megoldható: autoregresszív való megoldható: autoregresszív folyamatként való felírásával megoldható: autoregresszív folyamatként valóvaló felírásával megoldható: autoregresszív folyamatként felírásával megoldható: autoregresszív folyamatként való felírásával megoldható: ∑𝑛𝑛𝑘𝑘=1 𝜙𝜙𝑘𝑘 𝑦𝑦𝑡𝑡−𝑘𝑘 + 𝜖𝜖𝑡𝑡      ሺ͹ሻ 𝑦𝑦𝑡𝑡𝑛𝑛= 𝜙𝜙0 + (7) 𝑛𝑛 𝑛𝑛 𝑛𝑛 +𝑡𝑡 ∑ 𝜙𝜙 𝑦𝑦 + 𝜖𝜖  𝜖𝜖𝑡𝑡+ 𝑦𝑦𝑡𝑡 = 𝜙𝜙0 𝑦𝑦 ∑ ∑𝜙𝜙  𝜖𝜖𝑡𝑡      ሺ͹ሻ   ሺ͹ሻ ሺ͹ሻ ሺ͹ሻ = 𝜙𝜙 + =𝑘𝑘=1 𝜙𝜙𝑦𝑦0𝑡𝑡+𝑘𝑘=∑𝑡𝑡−𝑘𝑘 𝜙𝜙0𝑘𝑘 𝑡𝑡𝑦𝑦 + 0+ 𝑘𝑘 𝑦𝑦𝜖𝜖𝜙𝜙 𝑡𝑡−𝑘𝑘 𝑡𝑡𝜙𝜙 𝑡𝑡−𝑘𝑘 𝑘𝑘=1 𝑘𝑘=1 𝑡𝑡−𝑘𝑘 𝑡𝑡 𝑘𝑘 𝑦𝑦+ 𝑘𝑘=1 A (7) egyenletben AR(n) folyamat alkalmazása azzal indokolható, A (7) egyenletben felírt AR(n) felírt folyamat alkalmazása azzal indokolható, hogy az jólhogy az jól A (7) egyenletben felírt AR(n) folyamat alkalmazása azzal indokolható, hogy az jól becsüli A (7) egyenletben felírt AR(n) folyamat alkalmazása azzal indokolható, az jól A (7) egyenletben felírt AR(n) folyamat alkalmazása azzal indokolható, hogy az jól A (7) egyenletben felírt AR(n) folyamat alkalmazása azzal indokolható, hogy az jól2012). becsüli a közgazdasági változók időbeli alakulását (Kapetanios és szerzőtársai Abecs (6) becsüli a közgazdasági változók időbeli alakulását (Kapetanios és szerzőtársai 2012). Ahogy (6) a közgazdasági változók időbeli alakulását (Kapetanios és szerzőtársai 2012). A (6) és (7) a közgazdasági változók időbeli alakulását (Kapetanios és szerzőtársai 2012). A (6) és a közgazdasági változók időbeli alakulását (Kapetanios és szerzőtársai 2012). A (6) a közgazdasági változók időbeli alakulását (Kapetanios és szerzőtársai 2012). A (6) és (7) egyenletek által felírt modell pedig már alkalmas az NHP hatásainak dinamikus elem és (7) egyenletek által felírt modell pedig már alkalmas az NHP hatásainak dinamikus egyenletek által felírt modell pedig már alkalmas az NHP hatásainak dinamikus elemzésére, egyenletek által felírt modell pedig már alkalmas az NHP hatásainak dinamikus elemzésé egyenletek által felírt modell pedig már alkalmas az NHP hatásainak dinamikus elem egyenletek által felírt modell pedig már alkalmas az NHP hatásainak dinamikus elemzésére, elemzésére, miközben aa paraméterek módszerekkel is becsülhetővé paraméterekegyszerű egyszerűökonometriai ökonometriai módszerekkel is becsülhetővé váltak. miközben a paraméterek egyszerű ökonometriai módszerekkel isáltal becsülhetővé Előbbi miközben a paraméterek egyszerű ökonometriai isváltak. becsülhetővé váltak. Elő a segítségével paraméterek egyszerű módszerekkel is becsülhetővé váltak. miközben amiközben paraméterek egyszerű ökonometriai is azonnali becsülhetővé váltak. Előbbi váltak. Előbbi egyenlet megadható azmódszerekkel NHP okozott azonnali sokk, egyenlet segítségével megadható azökonometriai NHP általmódszerekkel okozott sokk, a (7)aegyenlettel egyenlet(7) segítségével megadható az NHP által okozott azonnali sokk, a (7) egyenlettel pedig a egyenlet segítségével megadható az NHP által okozott azonnali sokk, a (7) egyenlettel pedi egyenlet segítségével megadható az NHP által okozott azonnali sokk, a (7) egyenlettel egyenlet segítségével megadható az NHP által okozott azonnali sokk, a (7) egyenlettel pedig a egyenlettel a sokkMivel lefutása. Mivelösszefüggés utóbbi összefüggés a legmagasabb sokkpedig lefutása. utóbbi esetébenesetében a legmagasabb szignifikáns kés sokk lefutása. Mivel utóbbi összefüggés a legmagasabb késleltetés sokkértéke lefutása. Mivel utóbbi összefüggés aszignifikáns legmagasabb késlelte sokk lefutása. Mivel utóbbi összefüggés esetében a legmagasabb kés sokk lefutása. Mivel utóbbi összefüggés esetében aAR-folyamatként legmagasabb szignifikáns késleltetés szignifikáns késleltetés értéke kettő, aesetében jövedelmet egyesetében másodrendű AR-folyamatként írom kettő, a jövedelmet egy másodrendű írom szignifikáns fel. szignifikáns értéke kettő, a jövedelmet egy másodrendű AR-folyamatként írom fel. értéke kettő, a jövedelmet egy másodrendű AR-folyamatként írom fel. értéke kettő, a jövedelmet egy másodrendű AR-folyamatként írom fel. értéke kettő, a jövedelmet egy másodrendű AR-folyamatként írom fel. fel. A két egyenlet ökonometriai becslése szempontjából azonban az is problémát okoz, A két egyenlet ökonometriai becslése szempontjából azonban az is az problémát okoz, hogy a hogy A vizsgált két ökonometriai becslése szempontjából az isaz problémát okoz, A egyenlet két egyenlet ökonometriai becslése szempontjából azonban is problémát okoz, A egyenlet ökonometriai becslése szempontjából azonban isegyenlet problémát okoz, a hogb A két egyenlet ökonometriai becslése szempontjából azonban problémát okoz, hogy változók egységgyököt tartalmaznak, így azonban aisaz (6) önmagában való vizsgált aváltozók egységgyököt tartalmaznak, így a (6) egyenlet önmagában való becslése vizsgált változók egységgyököt tartalmaznak, így a (6) egyenlet önmagában való becsl vizsgált változók egységgyököt tartalmaznak, így a (6) egyenlet önmagában való vizsgált változók egységgyököt tartalmaznak, így a (6) egyenlet önmagában való becslése vizsgált változók egységgyököt tartalmaznak, így a (6) egyenlet való becslése látszatkorrelációt eredményezhet (Pearson 1897). önmagában Ennek elkerülése érdekében a jövb látszatkorrelációt eredményezhet (Pearson 1897). Ennek elkerülése érdekében a jövedelem látszatkorrelációt eredményezhet (Pearson 1897). Ennek elkerülése érdekében a jövedel látszatkorrelációt eredményezhet (Pearson 1897). Ennek elkerülése aalapj jöv látszatkorrelációt eredményezhet (Pearson 1897). Ennek elkerülése érdekében a jövedelem látszatkorrelációt eredményezhet (Pearson 1897). Ennek elkerülése a jövedelem autoregressziós folyamatként való felírását használjuk fel,érdekében amely az érdekében ADF-teszt autoregressziós folyamatként való felírását használjuk fel, amely az ADF-teszt alapján nem autoregressziós folyamatként való felírását használjuk fel, amely az ADF-teszt alapján autoregressziós folyamatként való felírását használjuk fel, amely az ADF-teszt alapján nem nem autoregressziós folyamatként valóhasználjuk felírását használjuk fel, amely az ADF-teszt alapjn autoregressziós folyamatként való felírását fel,Legyen: amely az ADF-teszt alapján tartalmaz egységgyököt két késleltetés mellett. tartalmaztartalmaz egységgyököt két késleltetés mellett. Legyen: egységgyököt két mellett. Legyen: tartalmaz egységgyököt két késleltetés mellett. Legyen: tartalmaz egységgyököt két késleltetés mellett. Legyen: tartalmaz egységgyököt kétkésleltetés késleltetés mellett. Legyen:     ሺͺሻ 𝜏𝜏𝑡𝑡 = 𝑥𝑥𝑡𝑡 − 𝜙𝜙1 𝑥𝑥𝑡𝑡−1 − 𝜙𝜙2 𝑥𝑥𝑡𝑡−2 ǡ −𝜙𝜙𝜏𝜏𝜙𝜙 𝑥𝑥−𝑡𝑡−2 ǡ𝑥𝑥𝜙𝜙𝑡𝑡−1 −  2 𝑥𝑥ǡ𝑡𝑡−2 ǡ      ሺͺሻ 𝜏𝜏𝑡𝑡 = 𝑥𝑥𝑡𝑡 −𝜏𝜏𝑡𝑡𝜙𝜙= 𝜙𝜙ǡ 2−𝑥𝑥𝑡𝑡−2   ሺͺሻ(8) 𝑥𝑥𝜙𝜙 − 𝜙𝜙21𝑥𝑥𝑥𝑥𝑡𝑡−2 𝜙𝜙  ሺͺሻ ሺͺሻ 1 𝑥𝑥𝑥𝑥 𝑡𝑡−1 𝑡𝑡2= 1 𝑡𝑡𝑥𝑥𝑥𝑥 𝑡𝑡− 𝑡𝑡−1 𝑡𝑡𝜏𝜏𝑡𝑡−= 1 𝑡𝑡−1 Ahol 𝑥𝑥𝑡𝑡 = [𝐸𝐸(𝑦𝑦𝑡𝑡 ), 𝐸𝐸(𝜋𝜋𝑡𝑡 ), 𝜋𝜋𝑡𝑡 , 𝑖𝑖𝑡𝑡 , 𝑚𝑚𝑡𝑡 , 𝜀𝜀𝑡𝑡 ]′, azaz az exogén változókat tartalmazó oszlop Ahol 𝑥𝑥𝑡𝑡 Ahol = [𝐸𝐸(𝑦𝑦 𝜋𝜋[𝐸𝐸(𝑦𝑦 ,=𝑖𝑖𝑡𝑡 ,[𝐸𝐸(𝑦𝑦 , 𝜀𝜀), azaz változókat tartalmazó oszlopvektor, ),𝑡𝑡𝐸𝐸(𝜋𝜋 𝑥𝑥𝑡𝑡𝑡𝑡 ),= 𝜋𝜋𝑡𝑡,), , 𝜀𝜀𝑖𝑖𝜋𝜋az , 𝑚𝑚 , 𝜀𝜀𝑚𝑚𝑡𝑡 ]′,,az azexogén exogén változókat oszlopvek ), Ahol , 𝑖𝑖exogén 𝜀𝜀azaz azaz az exogén változókat tartalmazó oszlop 𝑡𝑡 ), 𝑡𝑡𝐸𝐸(𝜋𝜋 𝑡𝑡, ]′, Ahol 𝑥𝑥𝑡𝑡Ahol =𝐸𝐸(𝜋𝜋 [𝐸𝐸(𝑦𝑦 𝜋𝜋 𝑖𝑖𝐸𝐸(𝜋𝜋 , 𝑚𝑚 ]′, exogén változókat tartalmazó oszlopvektor, azaz exogén változókat tartalmazó oszlop­ 𝑡𝑡𝑚𝑚 𝑡𝑡 ), 𝑡𝑡azaz 𝑡𝑡 ]′, ]′ az változóknak atartalmazó jövedelem AR-folya míg 𝜏𝜏𝑡𝑡𝑥𝑥 𝑡𝑡 𝑡𝑡= [𝜏𝜏𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 ,𝑡𝑡𝑡𝑡𝜏𝜏𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 , 𝜏𝜏𝑡𝑡𝜋𝜋,𝑡𝑡 ,𝑡𝑡𝜏𝜏𝑡𝑡𝑖𝑖,𝑡𝑡 ,𝑡𝑡𝜏𝜏𝑚𝑚,𝑡𝑡𝑡𝑡𝜏𝜏𝜀𝜀,𝑡𝑡 míg 𝜏𝜏𝑡𝑡 =vektor, [𝜏𝜏 , 𝜏𝜏 , 𝜏𝜏 , 𝜏𝜏 , 𝜏𝜏 𝜏𝜏 ]′ az exogén változóknak a jövedelem AR-folyamatától = [𝜏𝜏 , 𝜏𝜏 , 𝜏𝜏 , 𝜏𝜏 , 𝜏𝜏 𝜏𝜏 ]′ az exogén változóknak a jövedelem AR-folyamatá míg 𝜏𝜏 az]′aváltozóknak változóknak AR- AR-folya = 𝜏𝜏𝑖𝑖,𝑡𝑡𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 , 𝜏𝜏𝜋𝜋,𝑡𝑡 , esetben 𝜏𝜏𝜀𝜀,𝑡𝑡 az(6)exogén változóknak jövedelem 𝑖𝑖,𝑡𝑡 [𝜏𝜏 𝑚𝑚,𝑡𝑡 =𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 [𝜏𝜏míg ,𝜏𝜏eltérését 𝜏𝜏𝑡𝑡𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 , 𝜏𝜏𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 , ,𝜏𝜏𝜀𝜀,𝑡𝑡 ,𝜋𝜋,𝑡𝑡 𝜏𝜏𝑚𝑚,𝑡𝑡 𝜏𝜏𝜀𝜀,𝑡𝑡 ]′𝑚𝑚,𝑡𝑡 exogén aajövedelem AR-folyamatától míg𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 𝜏𝜏𝑡𝑡 míg 𝑡𝑡 𝜋𝜋,𝑡𝑡 𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 𝑖𝑖,𝑡𝑡 𝜀𝜀,𝑡𝑡 𝑖𝑖,𝑡𝑡 𝑚𝑚,𝑡𝑡 𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 𝜋𝜋,𝑡𝑡 való jelöli. Ebben azaz egyenlet (7)aésjövedelem a a(8) egyenlet felhaszná való eltérését jelöli. Ebben azEbben esetben aesetben (6)azegyenlet aa(7) aa egyenlet (8) egyenlet felhasználásával folyamatától való eltérését jelöli. esetben aaés (6) a(8) (7) ésés aa(8) egyenlet valóvaló eltérését jelöli. Ebben esetben (6) egyenlet a (7) és a (8) egyenlet felhasználásá eltérését jelöli. Ebben az esetben (6) egyenlet a (7) (8) egyenlet felhaszná való eltérését jelöli. az a (6) egyenlet (7) és a egyenlet felhasználásával átírható az alábbi formába: felhasználásával átírható azformába: alábbi formába: átírható az alábbi formába: átírható az alábbi átírható az alábbi formába: átírható az alábbi formába:

𝜖𝜖𝑡𝑡 = (𝑏𝑏0 − 𝜙𝜙0 ) + 𝑏𝑏1 𝜏𝜏𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 + 𝑏𝑏2 𝜏𝜏𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 + 𝑏𝑏3 𝜏𝜏𝜋𝜋,𝑡𝑡 + 𝑏𝑏4 𝜏𝜏𝑖𝑖,𝑡𝑡 + 𝑏𝑏5 𝜏𝜏𝑚𝑚,𝑡𝑡 + 𝜏𝜏𝜀𝜀,𝑡𝑡 ) 𝜖𝜖+ 𝜙𝜙0(𝑏𝑏 𝑏𝑏1𝜖𝜖𝜙𝜙 𝜏𝜏𝑡𝑡(𝑏𝑏 +𝑏𝑏 𝑏𝑏− 𝜏𝜏𝜙𝜙 𝑏𝑏3𝜏𝜏𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 𝜏𝜏+ + 𝜏𝜏𝑏𝑏𝜏𝜏𝑚𝑚,𝑡𝑡 𝜏𝜏5𝜀𝜀,𝑡𝑡  𝜏𝜏ሺͻሻ 𝜖𝜖𝑡𝑡 = (𝑏𝑏0 𝜖𝜖−𝑡𝑡 = (9) (𝑏𝑏 )+ + = − 𝜙𝜙 𝜏𝜏𝑏𝑏𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 𝜏𝜏𝑏𝑏𝑏𝑏𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 ++ 𝑏𝑏3𝑏𝑏 𝑏𝑏4𝑏𝑏+ 𝑏𝑏+5+𝜏𝜏𝑚𝑚,𝑡𝑡 𝜏𝜏𝜀𝜀,𝑡𝑡 )0 + 𝑏𝑏342𝜏𝜏𝜏𝜏𝜏𝜏𝜋𝜋,𝑡𝑡 + 𝜏𝜏+𝜋𝜋,𝑡𝑡 𝑏𝑏5𝜏𝜏+ + 𝜏𝜏ሺͻሻ 𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 𝜋𝜋,𝑡𝑡𝑏𝑏+ 𝑖𝑖,𝑡𝑡 𝜏𝜏2)𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 + 𝑏𝑏𝜏𝜏54𝜋𝜋,𝑡𝑡 ++ 𝜏𝜏𝑏𝑏𝑚𝑚,𝑡𝑡 ሺͻሻ 1+ 2+ 𝑖𝑖,𝑡𝑡 010 0𝑏𝑏 𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 𝐸𝐸𝐸𝐸,𝑡𝑡 3𝑖𝑖,𝑡𝑡 4+ 𝑖𝑖,𝑡𝑡 𝑚𝑚,𝑡𝑡 𝜀𝜀,𝑡𝑡 0𝑡𝑡 − 0= 21𝜏𝜏 𝜀𝜀,𝑡𝑡 Miközben 𝜏𝜏𝑡𝑡 értelmezhető az egyes exogén változók által okozott sokkok vekto Miközben értelmezhető az𝜏𝜏egyes egyesazexogén által okozott sokkok vektoraként, addig a vektoraké Miközben 𝜏𝜏𝑡𝑡 értelmezhető exogén változók által okozott sokkok vektoraként, Miközben 𝜏𝜏𝑡𝑡azértelmezhető azváltozók egyes exogén változók által okozott sokkok az(9)egyes exogén változók által okozott sokkok vekto Miközben 𝜏𝜏Miközben egyes változók által okozott sokkok vektoraként, 𝑡𝑡 értelmezhető 𝑡𝑡 értelmezhető addig a modell paraméterei aexogén egyenlet segítségével megbecsülhetők a látszatkor amodell egyenlet segítségével megbecsülhetők a látszatkorreláció veszélye addig a modell modell paraméterei a(9)(9) egyenlet segítségével megbecsülhetők a látszatkorreláció addig a modell paraméterei a (9) egyenlet segítségével megbecsülhetők a látszatkorrelá addig a paraméterei a (9) egyenlet segítségével megbecsülhetők a látszatkor addig aparaméterei modell paraméterei a (9) egyenlet segítségével megbecsülhetők a látszatkorreláció veszélye nélkül. Így a végső, ökonometriai módszerekkel becsülhető, keresletoldali ha Így a végső, végső, ökonometriai módszerekkel becsülhető, keresletoldali hatásokat veszélyenélkül. nélkül.veszélye Így módszerekkel becsülhető, keresletoldali hatásokat nélkül. Így aÍgy végső, ökonometriai módszerekkel becsülhető, keresletoldali veszélye nélkül. a végső, módszerekkel becsülhető, ha veszélye nélkül. Ígymodellt aökonometriai végső, ökonometriai módszerekkel becsülhető, keresletoldali elemző a(9) (7), (8) ésökonometriai (9) egyenletek írják le. Azonban ezkeresletoldali a hatásokat háromhatáso össze modellt a (7), (8) és egyenletek írják le. Azonban ez a három összefüggés elemző elemző modellt a (7), (8) és (9) egyenletek írják le. Azonban ez a három összefüggés elemző modellt a (7), (8) és (9) egyenletek írják le. Azonban ez a három összefüg elemző modellt a (7), (8) és (9) egyenletek írják le. Azonban ez a három össze elemző modellt a (7), nem (8) és (9) egyenletek írják le. Azonban ez ugyanis a hároma összefüggés önmagában elegendő az NHP leírásához, hatásainak leírásához, modell tartalma önmagában nem azaz NHP ugyanis augyanis önmagában nemönmagában elegendő az NHP hatásainak leírásához, ugyanis augyanis modell tartalmaz meg nem elegendő azhatásainak NHP hatásainak leírásához, atartalmaz modell tartalmaz önmagában nem elegendő az NHP hatásainak leírásához, ugyanis avárakozások), modell tartalma önmagában nem elegendő elegendő NHP hatásainak leírásához, amodell modell tartalmaz meg nem figyelhető exogén változókat (inflációs és jövedelmi am meg nem figyelhető exogén változókat (inflációs és jövedelmi várakozások), amelyek nem figyelhető exogén változókat (inflációs és jövedelmi várakozások), amelyek nemnem figyelhető változókat (inflációs és kalibrálása jövedelmi várakozások), amely figyelhető exogén változókat (inflációs és jövedelmi várakozások), ah nem figyelhető exogénexogén változókat (inflációs és jövedelmi várakozások), amelyek meghatározásához a 𝜆𝜆 tanulási paraméter manuális szükséges. Tekintve, meghatározásához a tanulási paraméter manuális kalibrálása szükséges. Tekintve, meghatározásához ameghatározásához 𝜆𝜆 tanulási paraméter manuális kalibrálása szükséges. Tekintve, hogyhogy az hogy meghatározásához a 𝜆𝜆 tanulási paraméter manuális kalibrálása szükséges. Tekintve, hogy a 𝜆𝜆 tanulási paraméter manuális kalibrálása szükséges. Tekintve, h meghatározásához a 𝜆𝜆 tanulási paraméter manuális kalibrálása szükséges. Tekintve, az eredmények érzékenyek a paraméter a modell több becslését az eredmények érzékenyek lehetnek alehetnek paraméter értékére, aértékére, modell több becslését értéktöbb 𝜆𝜆 érték eredmények érzékenyek lehetnek a paraméter értékére, a modell becslését 𝜆𝜆 érték mellett eredmények érzékenyek lehetnek a paraméter értékére, a modell becslését több 𝜆𝜆 érték mel eredmények érzékenyek lehetnek a paraméter értékére, a modell becslését több 𝜆𝜆 érték eredmények érzékenyek lehetnek a paraméter értékére, a modell becslését több 𝜆𝜆 érték mellett is elvégzem. mellett is elvégzem. is elvégzem. is elvégzem. is A elvégzem. is A elvégzem. modellbe NHPgazdasági által okozott gazdasági sokk két exogén változón, a pénzmenny modellbe az NHP általaz okozott sokk két exogén változón, a pénzmennyiségen A modellbe az NHP által okozott gazdasági sokk két sokk exogén változón, a pénzmennyiségen A és modellbe azáltal NHP általáltal okozott gazdasági sokk két exogén változón, a pénzmennyiség A modellbe az NHP okozott gazdasági sokk két exogén változón, a pénzmenny A modellbe az NHP okozott gazdasági két exogén változón, a pénzmennyiségen a kamatlábon keresztül épül be, ugyanis a program keretében folyósított és a kamatlábon keresztül épül be, ugyanis a program keretében folyósított hitelek növelik új hitelek és a kamatlábon keresztül épül be, ugyanis augyanis program keretében folyósított új új hitelek növelik és a kamatlábon keresztül épül be, ugyanis a program keretében folyósított új növe és a kamatlábon keresztül épül be, ugyanis a program keretében folyósított új hitelek és a kamatlábon keresztül épül be, a program keretében folyósított új hitelek növelik a forgalomban lévő pénzmennyiséget, a 2,5 százalékon rögzített hitelkamat pedig csökk a forgalomban lévő pénzmennyiséget, a 2,5 százalékon rögzített hitelkamat pedig csökkentihitelek a forgalomban lévő pénzmennyiséget, a pénzmennyiséget, 2,5 százalékon rögzített hitelkamat pedighitelkamat csökkenti az pedig a forgalomban lévő pénzmennyiséget, a 2,5 százalékon rögzített pedig csökkenti a forgalomban lévő a 2,5 százalékon rögzített hitelkamat csökk a forgalomban lévő pénzmennyiséget, a 2,5 százalékon rögzített hitelkamat pedig csökkenti az átlagos piaci kamatlábat. Megjegyzendő, az NHP más közvetetten más változóko az átlagos piaci kamatlábat. Megjegyzendő, hogy bár azhogy NHPbár közvetetten változókon, átlagos piaci kamatlábat. Megjegyzendő, hogyMegjegyzendő, bárhogy az NHP közvetetten változókon, mint átlagos piaci hogy bár az NHP közvetetten más változókon, m átlagos piaci kamatlábat. bár azmás NHP közvetetten más változóko átlagos piaci kamatlábat. Megjegyzendő, bár azhogy NHP más változókon, mintalaku például azkamatlábat. infláción ésMegjegyzendő, az árfolyamon keresztül isközvetetten hatást gyakorolhat a jövedelem például az infláción és az árfolyamon keresztül is hatást gyakorolhat a jövedelem alakulására, és azésárfolyamon keresztül is gyakorolhat hatást gyakorolhat a jövedelem alakulásá például azésinfláción aznem árfolyamon is hatást gyakorolhat a ebből jövedelem alaku példáulpéldául az infláción az árfolyamon keresztül isakeresztül hatást a jövedelem alakulására, ezekaza infláción visszacsatolások képezik leegyszerűsített modell részét, adódóan a ezek a visszacsatolások nem képezik aképezik leegyszerűsített modell részét, ebből adódóan az NHP a visszacsatolások nem képezik a leegyszerűsített modell részét, ebből adódóan az N ezek a visszacsatolások nem képezik a leegyszerűsített modell részét, ebből adódóan a ezek a ezek visszacsatolások nem a leegyszerűsített modell részét, ebből adódóan az NHP ilyen típusú másodkörös hatásait az eredmények nem tartalmazzák. ilyen típusú másodkörös hatásait az eredmények nem tartalmazzák. ilyenilyen típusú másodkörös hatásait az eredmények nem tartalmazzák. típusú másodkörös hatásait az eredmények nem tartalmazzák. ilyen típusú másodkörös hatásait az eredmények nem tartalmazzák. A kínálati hatások kapcsán az NHP potenciális kibocsátásra gyakorolt hatását elem

is elvégzem. A modellbe az NHP által okozott gazdasági sokk két exogén változón, a pénzmennyiségen és a kamatlábon keresztül épül be, ugyanis a program keretében folyósított új hitelek növelik Növekedési Hitelprogram gazdaságélénkítő hatásai 61 a forgalomban lévőApénzmennyiséget, a 2,5 százalékon rögzített hitelkamat pedig csökkenti az átlagos piaci kamatlábat. Megjegyzendő, hogy bár az NHP közvetetten más változókon, mint például az infláción és az és árfolyamon keresztül is hatást gyakorolhat a jövedelem alakulására, mint például az infláción az árfolyamon keresztül is hatást gyakorolhat a jövedelem ezek a visszacsatolások nem képezik a leegyszerűsített modell részét, ebből adódóan alakulására, ezek a visszacsatolások nem képezik a leegyszerűsített modell részét, ebbőlaz NHP ilyen típusú másodkörös hatásait az eredmények tartalmazzák. adódóan az NHP ilyen típusú másodkörös hatásaitnem az eredmények nem tartalmazzák. AA kínálati hatások hatásokkapcsán kapcsán az NHP potenciális kibocsátásra gyakorolt elemezzük. az NHP potenciális kibocsátásra gyakorolt hatásáthatását elemezzük. Az a technológiai színvonal és a termelésben felhasznált tőke tőke Az utóbbi utóbbialakulása alakulásaelsősorban elsősorban a technológiai színvonal és a termelésben felhasznált függvénye, összefüggés az alábbi formában írható fel: fel: függvénye,ezért ezértaakínálati kínálatihatásokat hatásokatbecslő becslő összefüggés az alábbi formában írható (10) 𝑦𝑦𝑡𝑡 = 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐. +𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 + 𝛽𝛽1 𝐼𝐼𝑡𝑡−1 + ∑𝑛𝑛𝑖𝑖=2 𝛽𝛽𝑖𝑖 𝑦𝑦𝑡𝑡+1−𝑖𝑖 + 𝜀𝜀𝑡𝑡 ǡ  ሺͳͲሻ

Ahol yyaareáljövedelem reáljövedelem természetes alapú logaritmusa, I a nettó állóeszköz felhalmozás Ahol természetes alapú logaritmusa, míg Imíg a nettó állóeszköz felhalmozás reálértékének természetes alapú logaritmusa. Az összefüggés autoregresszív tagjának reálértékének természetes alapú logaritmusa. Az összefüggés autoregresszív tagjának rendjét rendjét a keresleti modellhez hasonlóan a legmagasabb szignifikáns késleltetés határozza meg, amelynek értéke ez esetben is kettő, amely késleltetés mellett a folyamat már egységgyököt sem tartalmaz egy trendváltozó figyelembe vétele mellett (trendstacioner folyamat). Az egyenletben a trend komponens foglalja magába a hosszútávon jelentkező technológiai fejlődés hatását, miközben a késleltetett beruházások értéke közelíti a tőkefelhalmozás mértékét, az autoregresszív tag pedig az amortizációt építi be az összefüggésbe. Tekintve, hogy az összefüggés hosszú távú folyamatot ír le, a paraméterek becslése is a keresleti modellben felhasznált negyedéves adatokénál hosszabb, 1972-től 2012-ig tartó éves gyakoriságú idősor segítségével történik. A hosszabb idősor következtében a paraméterek értékei kevésbé érzékenyek az outlier értékekre, így az e módon elvégzett becslés a (10) egyenlet által leírt összefüggés együtthatóit stabilabbá teszi, tükrözve ezzel azt a feltételezést, hogy a kínálatot befolyásoló paraméterként értelmezett tényezők (technológiai fejlődés, tőke határterméke, amortizáció) hosszú távon is legfeljebb csak kis mértékben változnak. Az NHP becsült keresleti és kínálati hatásai A keresleti modell egyenleteinek OLS becslését az 1. táblázat és 2. táblázat tartalmazza. Kijelenthető, hogy bár a jövedelem logaritmusának legmagasabb rendű szignifikáns késleltetéssel való AR modellezése magas determinációs együtthatót eredményez, ennek ellenére a regresszió standard hibája magas. Ez abból adódik, hogy a becsült változó teljes varianciájának nagyobb részét a jövedelem alakulásának trendje adja, amelyet a modell jól közelít, ugyanakkor nem képes magyarázni a rövidtávú volatilitást. Ez a modell gyengéje, ugyanis ennek következtében a kapott eredmény konfidencia intervalluma meglehetősen széles lesz, így nem tudunk pontos következtetést levonni az NHP tényleges kvantitatív hatására vonatkozóan. Ugyanakkor – tekintve, hogy a konfidencia intervallum széles – kijelenthető, hogy amennyiben ez alapján a viszonylag pontatlan modell alapján szignifikáns hatást tulajdoníthatunk az NHP-nak, abban az esetben ez a hatás robosztus, és amennyiben a modellparaméterek várható értékei nem torzítottak, akkor egy pontosabb modell segítségével is hasonló kvalitatív következtetéseket vonhatnánk le. Azaz, ha ezzel a modellel egyértelmű hatás mutatható ki, az egy pontosabb modellben is megjelenne. Utóbbi alkalmazása így csak abban az esetben indokolt, ha a számszerű hatást akarjuk pontosítani, illetve ha ezzel a modellel nem mutatható ki egyértelműen, hogy az NHP-nak van-e szignifikáns hatása.

62

Quittner Péter

A keresleti modell dinamikáját leíró egyenlet (7) OLS becslése Változók (Függő változó: ) konstans yt-1

Koefficiens várható értéke 0,9899*** 1,4781***

-0,5784*** Modellszelekciós kritériumok Korrigált R-négyzet Regresszió standard hibája

1. táblázat

Koefficiens standard hibája 0,3136 0,1100 0,1215

yt-2

0,9485 0,0093

Forrás: Saját-számítások, felhasznált adatok forrása: KSH (2013) Megjegyzés: A várható értékek melletti *-ok száma a koefficiens szignifikanciáját jelöli 10, 5 és 1 százalékos szinten

Az exogén változók jövedelem alakulására vonatkozó sokkjait leíró összefüggésről megállapítható, hogy nem képes jelentősen csökkenteni a jövedelem modell által nem magyarázott varianciáját, ugyanis a különböző modellspecifikációk mindegyike esetén a rezidum standard hibája meghaladja a 0,8 százalékpontot. Ez azt jelenti, hogy amennyiben a modellt előrejelzésre szeretnénk használni, akkor feltételezve az exogén változók alakulásának ismeretét, a becsült jövedelem 90 százalékos konfidencia intervallumának szélei a várható értéktől 1,3 százalékponttal térnének el mindkét irányba. Ugyanakkor fontos kiemelnünk, hogy a modell rendelkezik némi magyarázó erővel, ugyanis az AR-becslés rezidumára illesztett összefüggés az ANOVA-teszt (varianciaanalízis) alapján szignifikáns mértékben csökkenti a megmagyarázatlan variancia mértékét.5 Az alacsony determinációs együttható azzal is magyarázható, hogy az eredeti és később egyszerűsített modellben már eredetileg is számos olyan tényezőt hagytunk figyelmen kívül, amely befolyásolhatta a magyar gazdaság GDP-jének alakulását. Ilyenek például a külföldi keresleti sokk vagy a fiskális sokk, amelyek a kihagyott tényezők közül a legjelentősebbnek tekinthetők. Az alacsony determinációs együttható, azaz a modell gyenge magyarázóereje, illetve az esetlegesen kihagyott szignifikáns változók azonban a becsült paraméterek torzí­ tottságát is eredményezhetik, ami mindenképp a modell egyik gyengéjének tekinthető. A torzítottság tetten érhető abban, hogy a teljes modell nem-szignifikáns változóinak kihagyásával a modell nem javul szignifikáns mértékben. Ezt azt jelzi, hogy a teljes modell változói nem kihagyhatók, ugyanakkor a modell gyenge magyarázóereje miatt a koefficienseik standard hibája olyan magas, hogy a t-teszt alapján értékük nem különbözik szignifikáns mértékben zérótól. A magas standard hibákat azonban az exogén változók együttmozgása, azaz a multikolinearitás is okozhatja. Ugyanakkor az ezt ellenőrző tesztek alapján ez a hatás az első három modell esetében nem tekinthető számottevőnek, így ezeknél a magas standard hibákat kizárólag a függő változó nem magyarázott varianciájának nagysága indokolja. Ugyanakkor a 4–6. modell (2. táblázat) kapcsán már jelentős multikolinearitásról beszélhetünk a jövedelemvárakozások és a kamatláb változói 5   A leggyengébben illeszkedő 5. modell esetében az F-tesztstatisztika értéke 4,968, ami 0,0056-os p-értéket jelent, így 1 százalékos szignifikancia szinten is szignifikánsnak tekinthető a leggyengébb modell is.

változói nem nem kihagyhatók, kihagyhatók, ugyanakkor ugyanakkor aaa modell modell gyenge gyenge magyarázóereje magyarázóereje miatt miatt a változói nem kihagyhatók, ugyanakkor modell gyenge magyarázóereje miatt változói változói nem kihagyhatók, ugyanakkor aa modell gyenge magyarázóereje miatt változói nem standard kihagyhatók, ugyanakkor modell gyenge magyarázóereje miatt aaaa koefficienseik hibája olyan magas, hogy a t-teszt alapján értékük nem különbözik koefficienseik standard hibája olyan magas, hogy a t-teszt alapján értékük nem különbözik koefficienseik standard olyan magas, hogy alapján értékük nem koefficienseik standard hibája olyan magas, hogy t-teszt alapján értékük nem különbözik koefficienseik standard hibája hibája olyan magas,standard hogy aaa t-teszt t-teszt alapján értékük nem különbözik különbözik szignifikáns mértékben mértékben zérótól. magas standard hibákat azonban az exogén exogén változók szignifikáns mértékben zérótól. AA magas magas hibákat azonban az exogén változók szignifikáns zérótól. A standard hibákat azonban az változók szignifikáns mértékben zérótól. A magas standard hibákat azonban az exogén változók szignifikáns mértékben zérótól. A magas standard hibákat azonban az exogén változók együttmozgása, azaz a multikolinearitás is okozhatja. Ugyanakkor az ezt ellenőrző tesztek együttmozgása, azaz a multikolinearitás is okozhatja. Ugyanakkor az ezt ellenőrző tesztek együttmozgása, azaz aaaAmultikolinearitás is Ugyanakkor az tesztek Növekedési Hitelprogram gazdaságélénkítő hatásai együttmozgása, azaz multikolinearitás isis okozhatja. okozhatja. Ugyanakkor az ezt ellenőrző tesztek 63 együttmozgása, azaz multikolinearitás okozhatja. Ugyanakkor az ezt ezt ellenőrző ellenőrző tesztek alapján ez a hatás az első három modell esetében nem tekinthető számottevőnek, így ezeknél alapján ez a hatás az első három modell esetében nem tekinthető számottevőnek, így ezeknél alapján ez a hatás az első három modell esetében nem tekinthető számottevőnek, így ezeknél aaaaa alapján ez az három esetében nem tekinthető számottevőnek, így alapján ez aahatás hatás az első elsőkizárólag három modell modell esetében nem tekinthető számottevőnek, ígyezeknél ezeknél magas standard hibákat kizárólag a függő változó nem magyarázott varianciájának nagysága magas standard hibákat a függő változó nem magyarázott varianciájának nagysága magas standard hibákat aaafüggő változó nem magyarázott varianciájának nagysága magas standard kizárólag függő változó nem magyarázott varianciájának nagysága magas standard hibákatakizárólag függő változó nem magyarázott varianciájának nagysága kapcsán. Ez hibákat számottevően aztáblázat) adott változók koefficienseinek standard hibáját, indokolja. Ugyanakkor akizárólag 4–6.növelheti modell (2. táblázat) kapcsán márjelentős jelentős multikolinearitásról indokolja. Ugyanakkor 4–6. modell (2. kapcsán már jelentős multikolinearitásról indokolja. Ugyanakkor a 4–6. modell (2. táblázat) kapcsán már multikolinearitásról indokolja. Ugyanakkor a 4–6. modell (2. táblázat) kapcsán már jelentős multikolinearitásról indokolja. Ugyanakkor a 4–6. modell (2. táblázat) kapcsán már jelentős multikolinearitásról ugyanakkora fontos megjegyezni, hogyésa aparaméterek várhatóértékének torzítatlanságát beszélhetünk jövedelemvárakozások kamatlábváltozói változói kapcsán. Ez Ez számottevően számottevően beszélhetünk jövedelemvárakozások és kamatláb változói kapcsán. Ez beszélhetünk aaaa jövedelemvárakozások és kapcsán. 6 beszélhetünk jövedelemvárakozások és kamatláb változói kapcsán. Ez számottevően beszélhetünk jövedelemvárakozások és aaaa kamatláb kamatláb változóihibáját, kapcsán.ugyanakkor Ez számottevően számottevően nem befolyásolja. növelheti az adott változók koefficienseinek standard fontos növelheti az adott változók koefficienseinek standard hibáját, ugyanakkor fontos növelheti az adott változók koefficienseinek standard hibáját, ugyanakkor fontos növelheti az adott változók koefficienseinek standard hibáját, ugyanakkor növelheti az adott változók koefficienseinek standard hibáját, ugyanakkor fontos 66 fontos 6 6 megjegyezni,hogy hogy aparaméterek paraméterekvárhatóértékének várhatóértékénektorzítatlanságát torzítatlanságátnem nembefolyásolja. befolyásolja.66 megjegyezni, megjegyezni, megjegyezni, hogy paraméterek várhatóértékének torzítatlanságát nem befolyásolja. 2. táblázat megjegyezni,hogy hogyaaaaparaméterek paraméterekvárhatóértékének várhatóértékénektorzítatlanságát torzítatlanságátnem nembefolyásolja. befolyásolja. A keresleti modell sokkokat leíró összefüggésének – (9) egyenlet) – OLS becslése táblázat 2.2.táblázat táblázat 2. 2. 2.táblázat táblázat A keresleti modell sokkokat leíró összefüggésének – (9) egyenlet) – OLS becslése A keresleti modell sokkokat leíró összefüggésének – (9) egyenlet) – OLS becslése A leíró összefüggésének –––(9) – OLS Modell- modell AAkeresleti keresleti modell sokkokat leíró (9) egyenlet) becslése keresleti modellsokkokat sokkokat leíró összefüggésének (9)egyenlet) egyenlet) OLSbecslése becslése 1. 2. összefüggésének 3. 4. 5.–– OLS 6. Modellspecifikáció Modellspecifikáció specifikáció Modellspecifikáció Modellspecifikáció modell modell modell modell modell modell modell 5. 5.modell modell Modellspecifikáció 1.1.modell modell 2.2.modell modell 3.3.modell modell 4.4.modell modell 5. modell modell modell Modellspecifikáció 1. modell 2. modell 3. modell 4. modell 5. modell 1. 2. 3. 4. sorszáma 1. sorszáma 1.modell modell 2. 2.modell modell 3. 3.modell modell 4. 4.modell modell 5. 5.modell modell sorszáma sorszáma sorszáma sorszáma Függő változó:𝝐𝝐𝝐𝝐𝝐𝝐𝝐𝝐𝒕𝒕 𝒕𝒕 Függő változó: Függő változó: Függő változó: Függő változó: Függő változó:𝝐𝝐𝝐𝝐𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕 Magyarázó Koefficiensekvárható várhatóértékei értékeiés standard hibái Koefficiensek várható értékei ésés standard hibái Magyarázó Koefficiensek várható standard hibái Magyarázó Koefficiensek várható értékei és standard hibái Magyarázó Koefficiensek értékei és standard hibái Magyarázó Koefficiensek Magyarázó Koefficiensekvárható várhatóértékei értékeiés ésstandard standardhibái hibái változók: 𝝉𝝉 változók: változók: 𝝉𝝉 𝒕𝒕 változók: 𝝉𝝉𝝉𝝉𝝉𝝉𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕 változók: változók: változók: 𝝉𝝉𝒕𝒕𝒕𝒕 0,5 0,1 0,3 0,7 0,5 0,1 0,3 0,7 𝝀𝝀𝝀𝝀 0,5 0,1 0,30,3 0,7 0,5 0,1 0,3 0,7 0,5 0,1 0,7 𝝀𝝀𝝀𝝀𝝀𝝀 0,5 0,1 0,3 0,7 0,5 0,1 0,3 0,7 𝝀𝝀 konstans -0,1604 0,0742 -0,0712 -0,0712 -0,1917 -0,0963 konstans -0,1604 0,0742 -0,0712 -0,1917 -0,0963 -0,1604 0,0742 -0,1917 -0,0963 konstans -0,1604 0,0742 -0,0712 -0,1917 -0,0963 konstans -0,1604 0,0742 -0,0712 -0,1917 -0,0963 konstans -0,1604 0,0742 -0,0712 -0,1917 -0,0963 konstans -0,1604 0,0742 -0,0712 -0,1917 -0,0963 standard hiba 0,22 0,3277 0,2773 0,1901 0,1942 standard hiba 0,22 0,3277 0,2773 0,1901 0,1942 standard hiba 0,22 0,3277 0,2773 0,1901 0,1942 hiba 0,22 0,3277 0,2773 0,1901 0,1942 standard 0,22 0,3277 0,2773 0,1901 0,1942 standard 0,22 0,3277 0,2773 0,1901 0,1942 standardhiba hiba 0,22 0,3277 0,2773 0,1901 0,1942 0,2114*** 0,2155*** 0,2155*** 0,2091*** 0,2091*** 0,2171*** 0,2171*** 0,1761*** 0,1761*** 𝒎𝒎 0,2114*** 0,2155*** 0,2091*** 0,2171*** 0,1761*** 𝒎𝒎 0,2114*** 0,2155*** 0,2091*** 0,2171*** 0,1761*** 𝒎𝒎 0,2114*** 𝒎𝒎 0,2114*** 0,2114*** 0,2155*** 0,2091*** 0,2171*** 0,1761*** 𝒎𝒎 0,2114*** 0,2155*** 0,2155*** 0,2091*** 0,2091*** 0,2171*** 0,2171*** 0,1761*** 0,1761*** 𝒎𝒎 standard hiba 0,0647 0,0658 0,0666 0,066 0,0551 standard hiba 0,0647 0,0658 0,0666 0,066 0,0551 standard hiba 0,0647 0,0658 0,0666 0,066 0,0551 standard hiba 0,0647 0,0658 0,0666 0,066 0,0551 standard 0,0647 0,0658 0,0666 0,066 0,0551 standard 0,0647 0,0658 0,0666 0,066 0,0551 standardhiba hiba 0,0647 0,0658 0,0666 0,066 0,0551 0,226 0,0972 0,1655 0,4537 0,4802 0,226 0,0972 0,1655 0,4537 0,4802 0,226 0,0972 0,1655 0,4537 0,4802 0,226 0,0972 0,1655 0,4537 0,4802 𝒊𝒊𝒊𝒊𝒊𝒊𝒊𝒊 𝒊𝒊 0,226 0,0972 0,1655 0,4537 0,4802 0,226 0,0972 0,1655 0,4537 0,4802 0,226 0,0972 0,1655 0,4537 0,4802 𝒊𝒊 standardhiba hiba 0,297 0,1158 0,1845 0,5689 0,7133 standard hiba 0,297 0,1158 0,1845 0,5689 0,7133 standard hiba 0,297 0,1158 0,1845 0,5689 0,7133 standard 0,297 0,1158 0,1845 0,5689 0,7133 standard 0,297 0,1158 0,1845 0,5689 0,7133 standard hiba 0,297 0,1158 0,1845 0,5689 0,7133 standardhiba hiba 0,297 0,1158 0,1845 0,5689 0,7133 -0,247 -0,3704 -0,2765 -0,4472 -0,533 𝑬𝑬(𝒚𝒚 ) -0,247 -0,3704 -0,2765 -0,4472 -0,533 𝑬𝑬(𝒚𝒚𝒕𝒕𝒕𝒕)))𝒕𝒕 -0,247 -0,3704 -0,2765 -0,4472 -0,533 𝑬𝑬(𝒚𝒚 -0,247 -0,3704 -0,2765 -0,4472 -0,533 𝑬𝑬(𝒚𝒚 -0,247 -0,3704 -0,2765 -0,4472 -0,533 𝑬𝑬(𝒚𝒚 -0,247 -0,3704 -0,2765 -0,2765 -0,4472 -0,533 𝑬𝑬(𝒚𝒚𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕𝒕)) -0,247 -0,3704 -0,4472 -0,533

6.modell modell 6.modell modell 6. modell 6. 6. 6.modell modell

-0,1838 -0,1838 -0,1838 -0,1838 -0,1838 -0,1838 -0,1838 0,1602 0,1602 0,1602 0,1602 0,1602 0,1602 0,1602 0,1732*** 0,1732*** 0,1732*** 0,1732*** 0,1732*** 0,1732*** 0,1732*** 0,0527 0,0527 0,0527 0,0527 0,0527 0,0527 0,0527 ------- ---0,0383 0,0383 0,0383 0,0383 0,0383 0,0383 0,0383

standard hiba 0,4761 0,347 0,418 0,715 0,8541 0,1788 standard hiba hiba 0,4761 0,347 0,418 0,715 0,8541 0,1788 5 standard 0,347 0,418 0,715 0,8541 0,1788 5555 AAleggyengébben leggyengébben illeszkedő0,4761 modellesetében esetében F-tesztstatisztika értéke 4,968,ami ami 0,0056-osp-értéket p-értéket jelent, illeszkedő 5.5.modell modell esetében azazF-tesztstatisztika F-tesztstatisztika értéke 4,968, ami 0,0056-os p-értéket jelent, A leggyengébben leggyengébben illeszkedő 5. modell esetében az F-tesztstatisztika értéke 4,968, ami 0,0056-os p-értéket jelent, illeszkedő 5. az értéke 4,968, 0,0056-os jelent, 5A A leggyengébben illeszkedő 5. modell esetében az F-tesztstatisztika értéke 4,968, ami 0,0056-os p-értéket jelent,

A 1leggyengébben illeszkedő0,5523 5.szinten modellisis esetében az F-tesztstatisztika értéke 4,968, modell ami p-értéket jelent, 0,5523 2,4226* 0,8385 0,4405** 𝑬𝑬(𝝅𝝅𝒕𝒕𝒕𝒕szignifikancia 2,4226* 0,8385 -0,0056-os --így 1százalékos százalékos szinten szignifikánsnak tekinthetőaaa0,4405** aleggyengébb leggyengébb modell 0,5523 2,4226* 0,8385 0,4405** --is. 𝑬𝑬(𝝅𝝅 ))szignifikancia így százalékos szignifikancia szignifikánsnak tekinthető leggyengébb is.is. így szinten is szignifikánsnak szignifikánsnak tekinthető modell is. így szignifikancia szinten is tekinthető modell így 111százalékos százalékos szignifikancia szinten is szignifikánsnak tekinthető aaleggyengébb leggyengébb modell is. 6 1 százalékos szignifikancia szinten is szignifikánsnak tekinthető leggyengébb modell is. 6666így Az 1–3. modellspecifikációkban a variancia infláció faktor értéke egyik esetben sem haladja meg számottevő Az 1–3. modellspecifikációkban a variancia infláció faktor értéke egyik esetben sem haladja meg számottevő standard hiba 0,2724 1,2068 0,4301 0,2073 Az 1–3. 1–3. modellspecifikációkban variancia infláció0,4301 faktor értéke egyik egyik esetben sem sem-haladja meg -számottevő számottevő 0,2724 1,2068 0,2073 standard hiba 0,2724 1,2068 0,4301 0,2073 -haladja -modellspecifikációkban aaa variancia infláció faktor értéke esetben meg 6Az Az infláció faktor értéke egyik meg Az 1–3. 1–3. modellspecifikációkban modellspecifikációkban a variancia variancia infláció faktor egyik esetben esetben sem sem haladja haladja meg számottevő számottevő mértékben 5-t,ugyanakkor ugyanakkorezen ezen modellek esetében ajövedelemvárakozások jövedelemvárakozások ésaaaakamatláb kamatláb változók mértékben azaz5-t, 5-t, ugyanakkor ezen modellek esetében isisaaaértéke jövedelemvárakozások és kamatláb változók mértékben az 5-t, ugyanakkor ezen modellek esetében is jövedelemvárakozások és kamatláb változók mértékben az modellek esetében is és 0,0304 0,0861 0,0568 0,0088 mértékben az 5-t, ugyanakkor ezen modellek esetében is a jövedelemvárakozások és a kamatláb változók 𝝅𝝅 0,0304 0,0861 0,0568 0,0088 𝝅𝝅 0,0304 0,0861 0,0568 0,0088esetében -két --- változók mértékben az 5-t, ugyanakkor ezen modellek esetében is a jövedelemvárakozások és változó aváltozó kamatláb változók tekintetében tapasztalható a legnagyobb érték. A 4–6. modellspecifikációk esetében e két tekintetében tekintetében tapasztalható a legnagyobb érték. A 4–6. modellspecifikációk e tekintetében tekintetében tapasztalható a legnagyobb érték. A 4–6. modellspecifikációk esetében e két változó tekintetében tekintetében tapasztalható a legnagyobb érték. A 4–6. modellspecifikációk esetében e két változó tekintetében aaaaa tekintetében tapasztalható aaértéke legnagyobb érték. AAa4–6. modellspecifikációk esetében ee két változó tekintetében tapasztalható legnagyobb érték. 4–6. modellspecifikációk esetében két változó tekintetében tekintetében a standard hiba 0,164 0,1712 0,1697 0,1612 variancia infláció faktor meghaladja 22-t, ami azt jelenti, hogy a jövedelemvárakozásokat és standard hiba 0,164 0,1712 0,1697 0,1612 variancia infláció faktor értéke meghaladja a 22-t, ami azt jelenti, hogy a jövedelemvárakozásokat és standard hiba 0,164 0,1712 0,1697 0,1612 variancia infláció infláció faktor faktor értéke értéke meghaladja meghaladja aaa 22-t, 22-t, ami ami azt azt jelenti, jelenti, hogy hogy aaa jövedelemvárakozásokat jövedelemvárakozásokat és és aaaaa variancia variancia infláció faktor értéke meghaladja 22-t, ami azt jelenti, hogy jövedelemvárakozásokat és variancia infláció faktor értéke meghaladja a 22-t, ami azt jelenti, hogy a jövedelemvárakozásokat és a kamatlábat a többi magyarázó változó több mint 95 százalékban meghatározza. kamatlábat aaa többi többi magyarázó magyarázó változó változó több több mint 95 95 százalékban százalékban meghatározza. Modellszelekciós kritériumok kamatlábat többi magyarázó változó több mint 95 százalékban meghatározza. kamatlábat mint meghatározza. Modellszelekciós kritériumok kamatlábat mint meghatározza. Modellszelekciós kritériumok kamatlábataatöbbi többimagyarázó magyarázóváltozó változótöbb több mint95 95százalékban százalékban meghatározza. Korrigált R-négyzet 0,1893 0,1845 0,1822 0,2029 0,1544 0,1689 Korrigált R-négyzet 0,1893 0,1845 0,1822 0,2029 0,1544 0,1689 Korrigált 0,1893 0,1845 0,1822 0,2029 0,1544 0,1689 Regresszió Regresszió R-négyzet 0,0083 0,0083 0,0083 0,0082 0,0085 0,0084 0,0083 0,0083 0,0083 0,0082 0,0085 0,0084 standard hibája standard hibája Regresszió 0,0083 0,0083 0,0083 0,0082 0,0085 0,0084 Forrás:standard Saját-számítás, felhasznált adatok adatok forrása: forrása: KSH KSH (2013), (2013), OECD OECD (2013a, (2013a, 2013b), 2013b), MNB MNB (2013a, (2013a, 2013b) 2013b) Forrás: Saját-számítás, hibája felhasznált Megjegyzés: AA várható várható értékek értékek melletti melletti ** aa koefficiens koefficiens szignifikanciáját szignifikanciáját jelöli jelöli 10, 10, 55 és és 11 százalékos százalékos szinten szinten Megjegyzés: Forrás: Saját-számítás, felhasznált adatok forrása: KSH (2013), OECD (2013a, 2013b), MNB (2013a, 2013b) Megjegyzés: A várható értékek melletti * a koefficiens szignifikanciáját jelöli 10, 5 és 1 százalékos szinten

A koefficiens koefficiens magas magas standard standard hibája hibája aa legtöbb legtöbb exogén exogén változóval változóval ellentétben ellentétben azonban azonban nem nem A igaz aa pénzmennyiségre, pénzmennyiségre, amely amely minden minden modellspecifikáció modellspecifikáció és és szignifikancia szignifikancia szint szint mellett mellett igaz A koefficiens magas standard tekinthető. hibája a legtöbb exogén változóval ellentétben azonban releváns magyarázó változónak tekinthető. Emellett koefficiens várható értéke értéke olyan releváns magyarázó változónak Emellett aa koefficiens várható olyan nem igaz a pénzmennyiségre, amely minden modellspecifikáció és szignifikancia szint mértékben haladja meg a standard hibát, hogy a pénzmennyiség relevanciáját nem okozhatja mértékben haladja meg a standard hibát, hogy a pénzmennyiség relevanciáját nem okozhatja mellettaz magyarázó változónak tekinthető. koefficiens várható értéke kizárólag azreleváns esetlegesen kihagyott változók okozta Emellett torzított abecslés becslés paraméter várható kizárólag esetlegesen kihagyott változók okozta torzított aa paraméter várható olyan mértékben haladja meg a standard hibát, hogy a pénzmennyiség relevanciáját nem értékére vonatkozóan. Ez pedig azt jelenti, hogy az NHP jövedelemre gyakorolt hatásának fő értékére vonatkozóan. Ez pedig azt jelenti, hogy az NHP jövedelemre gyakorolt hatásának fő csatornája minden eshetőség eshetőség mellett mellett szignifikánsnak szignifikánsnak tekinthető, tekinthető, így így az az NHP-hoz NHP-hoz az az elsőkörös elsőkörös csatornája minden 6   Az 1–3. modellspecifikációkban a variancia infláció faktor értéke egyik esetben sem haladja meg számottevő mértékhatások tekintetében mindenképpen egy nem elhanyagolható pozitív hatás kapcsolható. hatások tekintetében mindenképpen egy nem elhanyagolható pozitív hatás kapcsolható. ben az 5-t, ugyanakkor ezen modellek esetében is a jövedelemvárakozások és a kamatláb változók tekintetében tapaszEmellett a különböző különböző várakozással kapcsolatos mellett illesztett modellek talható a a legnagyobb érték. A 4–6. modellspecifikációk esetében feltételezések efeltételezések két változó tekintetében a variancia infláció faktor Emellett várakozással kapcsolatos mellett illesztett modellek értékekijelenthető, meghaladja a 22-t, ami azt atranszmissziós jövedelemvárakozásokat és a kamatlábat magyarázó változó kapcsán kijelenthető, hogy azjelenti, NHPhogy fő transzmissziós csatornája mindena többi adaptációs paraméter kapcsán hogy az NHP fő csatornája minden adaptációs paraméter több mint 95 százalékban meghatározza. mellett szignifikáns, szignifikáns, aa pénzmennyiséghez pénzmennyiséghez tartozó tartozó koefficiens koefficiens várható várható értéke értéke és és standard standard hibája hibája mellett vizsgált adaptációs adaptációs paraméterek paraméterek mellett mellett 0,21–0,22, 0,21–0,22, illetve illetve 0,065–0,066 0,065–0,066 között között alakul. alakul. Az Az aa vizsgált ingadozások kis kis mértéke mértéke arra arra utal, utal, hogy hogy az az NHP NHP hatására hatására vonatkozó vonatkozó becslések becslések eredményei eredményei ingadozások nem függnek függnek jelentős jelentős mértékben mértékben az az adaptációs adaptációs paraméter paraméter feltételezett feltételezett értékétől, értékétől, így így ebből ebből aa nem

64

Quittner Péter

okozhatja kizárólag az esetlegesen kihagyott változók okozta torzított becslés a paraméter várható értékére vonatkozóan. Ez pedig azt jelenti, hogy az NHP jövedelemre gyakorolt hatásának fő csatornája minden eshetőség mellett szignifikánsnak tekinthető, így az NHPhoz az elsőkörös hatások tekintetében mindenképpen egy nem elhanyagolható pozitív hatás kapcsolható. Emellett a különböző várakozással kapcsolatos feltételezések mellett illesztett modellek kapcsán kijelenthető, hogy az NHP fő transzmissziós csatornája minden adaptációs para­méter mellett szignifikáns, a pénzmennyiséghez tartozó koefficiens várható értéke és standard hibája a vizsgált adaptációs paraméterek mellett 0,21–0,22, illetve 0,065– 0,066 között alakul. Az ingadozások kis mértéke arra utal, hogy az NHP hatására vonatkozó becslések eredményei nem függnek jelentős mértékben az adaptációs paraméter feltételezett értékétől, így ebből a szempontból az eredmények robosztusnak tekinthetők. A különböző NHP programok várható keresletélénkítő hatásainak időbeli lefutása és a becsült hatás várható értékének módosulása egy alternatív modell esetén

1. ábra

Forrás: Saját számítások Megjegyzés: A különböző számítások az NHP különböző szakaszainak (NHP1, NHP2, NHP+) kumulált hatásait mutatják, a szaggatott vonalak a 90 százalékos konfidencia intervallumot jelölik. Az alapmodell a 2. táblázat 4. modelljét, míg az alternatív modell ugyanazon táblázat 1. modellét jelenti.

A Növekedési Hitelprogram gazdaságélénkítő hatásai

65

Tekintve, hogy a modellünk dinamikus, lehetőségünk van az NHP által okozott keresleti sokk időbeli lefutásának vizsgálatára is. Ennek keretében a paraméterek meghatározásához a legjobban illeszkedő (legmagasabb korrigált determinációs együtthatóval rendelkező) modellspecifikációt használjuk fel (alapmodell, 2. táblázat 4. modell). Az időbeli lefutás vizsgálata során az NHP különböző szakaszait7 egymásra „felépítve”, hatásaikat kumuláltan vizsgáljuk meg. Az NHP első szakaszában az összesen 750 milliárd forint értékű program 2013 végén, illetve 2014 elején jelentkezik, majd 2014 végére a GDP-re gyakorolt hatás már nem tekinthető szignifikánsnak. A program újabb szakaszainak bevezetése az NHP által okozott maximális hatást nem befolyásolja jelentős mértékben, ugyanakkor elegendő arra, hogy az első szakasz által okozott hatást meghosszabbítsa, fenntartsa. Ennek következtében az NHP második szakaszának bevezetésével a szignifikáns pozitív hatás csak 2015 második negyedévében szűnik meg, amit az NHP+ bevezetése további egy negyedévvel hosszabbít meg. Ugyanakkor az intézkedés nemcsak pozitív irányú hatást gyakorol az aggregált keresletre a modell szerint: a 2014-ben, illetve a figyelembe vett program függvényében 2015-ben jelentkező pozitív szignifikáns hatást 2016-ban, illetve 2017-ben egy negatív hatás váltja fel, ami akár szignifikánssá is válhat. Ez pedig azt jelenti, hogy bár 1–2 éves távlatban az NHP keresletösztönző hatással bír, ugyanakkor 3–4 évvel a program bevezetése után kisebb lesz az aggregált kereslet, mint az NHP végrehajtása nélkül alakult volna. Ez feltételezhetően azzal magyarázható, hogy a NHP keretében nyújtott olcsóbb hitel a vállalkozások egy részét beruházásaik előrehozására ösztönzi, így az NHP keretében végrehajtott beruházások egy része kiszorítja a néhány évvel későbbre tervezetteket. Fontos megjegyezni, hogy az NHP ezen a csatornán okozott negatív hatása csökkenthető, ha a program kivezetése fokozatos és újabb, egyre kisebb összegű hitelprogramok akadályozzák meg azt, hogy a korábban beruházásokat végrehajtó vállalkozások lemondjanak a régebben tervezett fejlesztéseikről. Fontos, hogy e programot fokozatosan kivezető stratégiát a jegybank kommunikálja is, ugyanis ezzel úgy befolyásolja a gazdasági szereplők várakozásait, hogy azok esetében a beruházások előrehozása csökkenjen. Ez természetesen gyengíti az NHP rövidtávon jelentkező hatásait, ugyanakkor segít megakadályozni vagy csökkenteni a későbbi visszaesést. Az eddigiekben kizárólag az NHP pénzmennyiséget és kamatlábat érintő beavatkozásának keresletélénkítő hatásait vizsgáltuk. Ugyanakkor hasonlóan fontos kérdés, hogy a program milyen módon befolyásolja a magyar gazdaság hosszabb távú pályáját, azaz a potenciális kibocsátást.

7   NHP1, első szakasz, 2013Q2–2013Q4, 750 milliárd forint. NHP2, második szakasz. 2014Q1–2015Q1, 750 milliárd forint. NHP+, 2015Q2–2015Q, 4 500 milliárd forint.

66

Quittner Péter

3. táblázat A potenciális kibocsátás alakulását leíró 10. egyenlet becsült paraméterei OLS, megfigyelések 1972–2012 koefficiens

std. hiba

const

1,14998

0,259602

4,43

9,30E-05

time

0,002595

0,000851

3,051

0,0044

yt-1

1,11761

0,125228

8,925

1,98E-10

yt-2

-0,411587

0,103172

-3,989

0,0003

It-1

0,125108

0,052377

2,389

0,0226

Regresszió std. hibája

0,029025

Determinációs együttható

0,955129

t-statisztika

p-érték

Forrás: Saját számítás; felhasznált adatok: World Bank (2013)

Az (10) egyenlettel leírt összefüggés lehetőséget teremt annak vizsgálatára, hogy az NHP által okozott többletberuházások milyen hatást gyakorolnak az aggregált kínálatra. Azonban ahhoz, hogy az összefüggés felhasználható legyen az NHP hatásainak vizsgálatára, ismerni kell, mennyi új beruházás valósul meg a programnak köszönhetően. Ehhez támpontot nyújt, hogy a program első 18 hónapjára vonatkozó információk alapján 2014 augusztusáig az NHP keretében folyósított hitelek mintegy 41 százaléka volt új beruházást finanszírozó kölcsön, ami összesen 430 milliárd forint hitelt jelent (Módos és szerzőtársai 2014). Természetesen ez a szám nem értelmezhető tisztán az NHP hatásaként, hisz egy része könnyen lehet olyan beruházás, amelyet a program elindítása nélkül is végrehajtottak volna. E kiszorítási hatás mértéke azonban nem határozható meg, így számításaink során feltételezzük, hogy a program keretében kihelyezett összegek 41 százaléka jelenti azt a többletberuházást, ami az NHP révén megvalósult. A beruházási hatás és a potenciális kibocsátás alakulására vonatkozó összefüggés becslése szerint az NHP a kereslethez hasonlóan az aggregált kínálatot is pozitívan befolyásolja. Ugyanakkor ebben az esetben a várható hatások időben később, illetve kisebb mértékben jelentkeznek, vagyis a program középtávon jelentkező kedvező hatásai elmaradnak a rövidtávú keresletélénkítés mértékétől. Pozitív azonban, hogy a keresleti hatással ellentétben a konfidencia intervallum jóval keskenyebb, így pontosabb becslés adható arra vonatkozóan, milyen mértékben befolyásolja az NHP a potenciális kibocsátást. Vagyis – szemben a becsült keresleti hatásokkal, ahol csak azt állapíthattuk meg, hogy a program hatása milyen esetben és meddig szignifikáns – a kínálat esetében már megbízható becslést adhatunk a hatás számértékére vonatkozóan is. Eszerint a 2015. márciusig végrehajtott első és második szakasz összesen mintegy 1 százalékkal emelhette meg a potenciális kibocsátást. A legnagyobb hatás a számítások alapján 2015-ben és 2016-ban jelentkezik, ugyanakkor összességében az NHP akár 2020-ig pozitívan befolyásolhatja az aggregált kínálatot. A keresleti hatásokkal egyetemben, itt is megjelenik intertemporális átváltás, amit ez esetben is a program által biztosított átmeneti olcsó hitel beruházást előrehozó hatása okozhat. Ez az átváltás hosszabb távon alacsonyabb potenciális kibocsátást is okozhat,

A Növekedési Hitelprogram gazdaságélénkítő hatásai

A különböző NHP programok várható hatása a potenciális kibocsátásra

67 2. ábra

Forrás: Saját számítás Megjegyzés: A különböző számítások az NHP különböző szakaszainak (NHP1, NHP2, NHP+) kumulált hatásait mutatják, a szaggatott vonalak a 90 százalékos konfidencia intervallumot jelölik.

ugyanakkor a különbség mértéke nem éri el a 0,1 százalékot még a 2015-ben elindult NHP+ figyelembevétele mellett sem. Felmerülhet a kérdés, hogy a külön megvizsgált keresleti és kínálati hatások összességében miképpen hatnak a tényleges GDP-re. Ez azonban a felhasznált modellek keretein belül maradva nem egy egyértelmű kérdés, hisz a keresleti és kínálati hatások „aggregálásának” eredménye elsősorban attól függ, hogy a kereslet és a kínálat összefüggéseit a neoklasszikus vagy a keynesi irányzat szemszögéből nézzük. Előbbi esetben rövidtávon a keresleti, míg közép- és hosszútávon a kínálati hatások érvényesülnek jobban. Ezzel szemben a keynesi megközelítés alapján a kereslet hosszabb távon sem feltétlenül igazodik a kínálathoz, így előfordulhat, hogy minden időtávon a keresleti hatások maradnak a mérvadóak. Ugyanakkor annyi nagy bizonyossággal kijelenthető, hogy a tényleges jövedelmi alakulás a keresleti és kínálati hatások valamilyen súlyozott átlagaként áll elő, ahol a súlyok az időtávtól és a figyelembe vett közgazdasági irányzattól függenek. A keresleti és a kínálati hatások együttes figyelembevételével azonban nemcsak a GDP-re gyakorolt hatásokra vonatkozóan állapíthatók meg következtetések. Bár egyik modell sem tartalmazza az inflációt mint endogén, az NHP által befolyásolt változót, számításaink alapján arra is következtethetünk, hogy a program következtében rövidtávon nő, majd csökken az infláció. Ez azzal magyarázható, hogy a programot követő első két évében a kereslet megnő, amit nem követ ugyanakkora mértékben a kínálat, ez pedig az árak emelkedéséhez vezet. Később pedig, amikor a megnövekedett beruházások hatása megjelenik a kínálatban, a kereslet már csökkenőben van, illetve visszatért az egyensúlyi állapotba. Vagyis ekkor a kínálat nő gyorsabban, mint a kereslet, ami az infláció csökkenését vonja magával. Ezeket az eredményeket összevetve néhány, korábban megjelent NHP-val kapcsolatos tanulmány eredményeivel, látható, hogy azok nagymértékben megegyeznek a feljebb bemutatott számítások alapján levont következtetésekkel, és szignifikáns, pozitív hatást tulajdonítanak az NHP-nak. Fodor (2013) szerint az NHP-nak fontos szerepe van abban, hogy megfordítsa a hitelezési trendeket az országban, és megálljon a vállalkozásoknak nyújtott hitelek csökkentése. Véleménye szerint ez összességében azt eredményezi, hogy az új hitelek elősegítik a kis- és középvállalkozások által termelt bruttó hozzáadott

68

Quittner Péter

érték növekedését, beindítva, illetve erősítve ezzel a gazdasági növekedést. Hasonlóan pozitív hatást tulajdonítottak az NHP-nak Endrész és szerzőtársai (2014), akik egyszerre több megközelítésből és többféle módszertan segítségével vizsgálták meg az intézkedés makrogazdasági (elsősorban GDP-re gyakorolt) hatásait. Kínálati oldali elemzéseik szerint az NHP első két szakaszához mintegy 0,5–1,1 százalékos GDP-növekedés köthető, amely közelítőleg megegyezik az általam kapott eredményekkel. Ezzel lényegében megegyező, 0,3–0,9 százalékos GDP-növekedési többletet prognosztizáltak a kereslet oldali megközelítésekkel, amely alacsonyabb, mint a jelen dolgozatban becsült érték. Utóbbival kapcsolatosan megjegyzendő, hogy fenntartásokkal kezelendő, tekintve a széles konfidencia intervallumot, amely jelentősen csökkenti egy pontbecslés relevanciáját. Ebből adódóan a számszerű keresleti hatások tekintetében elsősorban Endrész és szerzőtársai (2014) következtetései tekintendők irányadónak, míg a jelen tanulmányban megjelenő elemzés annak alátámasztására alkalmazható, hogy az NHP-hoz rövidtávon pozitív keresleti hatások tulajdoníthatóak. Ugyanakkor mindkét bemutatott tanulmány hátránya, hogy figyelmen kívül hagyja azt az intertemporális átváltást, ami a beruházások előrehozatalával középtávon megjelenik. Így ebből a szempontból e tanulmány mindenképp előrelépésnek tekinthető, hisz reflektál egy olyan kockázati tényezőre, amelyre a korábbi hatástanulmányok nem adnak kielégítő választ. Eszerint valóban reális felvetés, hogy az NHP keretében nyújtott olcsóbb hitelek későbbi beruházásokat szorítanak ki, ugyanakkor az emiatt később jelentkező növekedési veszteség elmarad a program rövidtávon jelentkező növekedésre gyakorolt pozitív hatásától. Következtetések A tanulmányban a Magyar Nemzeti Bank 2013 nyarán induló és máig tartó rendhagyó intézkedése, a Növekedési Hitelprogram (NHP) gazdaságélénkítő hatásait próbáltuk meg egyszerű, komolyabb modelleket mellőző ökonometriai eszközökkel megbecsülni. Az elemzés megalapozásához részletesen bemutattuk a programot, illetve a nemzetközi gyakorlatban alkalmazott hasonló eszközökkel való összevetés révén elhelyeztük azt a nemkonvencionális jegybanki eszközök családjában. Ez az összevetés nemcsak az NHP besorolását tette lehetővé, hanem alapot adott a nemkonvencionális eszközök hatékonyságával kapcsolatos szakirodalom eredményeinek NHP-ra való kivetítéséhez is. Erre azért volt szükség, mert a kifejezetten a magyar nemkonvencionális eszköz várható gazdaságélénkítő hatásait vizsgáló szakirodalom mennyisége jelenleg még hiányos. A nemzetközi szakirodalom alapján megállapítottuk, hogy bár egy ilyen eszköz hatásai országspecifikus tényezőktől is függhetnek, a szakirodalom egybehangzó véleménnyel van arról, hogy egy NHP-hoz hasonló hitelkihelyezést növelő jegybanki eszköz pozitív hatást gyakorol a gazdasági növekedésre. Ebből levonható az a következtetés, hogy a nemzetközi tapasztalatokkal összhangban az NHP esetében is nagy valószínűséggel ugyanez a pozitív eredmény tapasztalható. A nemzetközi szakirodalom alapján levont következtetést a tanulmányban elvégzett empirikus elemzés is alátámasztja. Számításaim szerint a MNB új eszköze mind az aggregált keresletre, mind pedig az aggregált kínálatra szignifikáns pozitív hatást gyakorol rövid-, illetve középtávon. Ugyanakkor mindkét esetben megfigyelhető egy aszimmetrikus intertemporális átváltás, ami a pozitív hatások elcsitulása után átmenetileg negatív irányba

A Növekedési Hitelprogram gazdaságélénkítő hatásai

69

befolyásolja mind a keresletet, mind pedig a potenciális kibocsátást. E negatív hatás elsősorban a program által okozott előrehozott beruházásoknak tulajdonítható, ugyanakkor ennek mértéke jelentősen elmarad a korábban jelentkező gazdaságélénkítés mértékétől. Ebből adódóan összességében az NHP hatékony eszköznek tekinthető, nemcsak a hitelezés beindítása, hanem a GDP-re gyakorolt hatása szempontjából is. Az elemzés eredményei mellett ki kell térnünk a felhasznált modell korlátaira is, amelynek következményeképp számos kérdés maradt nyitva a NHP hatásainak kapcsán. Egyrészt a modell hátránya, hogy a keresleti hatásokra adott számszerű eredménye a széles konfidencia intervallum miatt nem megbízható. Másrészt a két eltérő modellkeret miatt a külön elemzett keresleti és kínálati hatások nem aggregálhatóak, így a tényleges GDP alakulására vonatkozóan nem kapunk számszerű adatot. Ebből adódóan indokolt lehet az NHP egy komplexebb modellkeretben való vizsgálata, amely képes nemcsak külön kezelni a keresleti és a kínálati hatásokat, hanem azokat összegezni is tudja. Emellett a jelenlegi vizsgálat figyelmen kívül hagyja a tőkeallokációban bekövetkező változások hatásait. Kritikaként említhető az is, hogy bár következtetésként megjelenik egy intertemporális átváltás, ugyanakkor a modell nem tartalmaz olyan diszkonttényezőt, amely ezt az átváltást értékelné. Ugyanakkor megjegyzendő, hogy ez a szubjektív diszkontráta feltételezése miatt már az NHP hatásainak normatív szempontból való értékelését jelentené és eltávolodna az NHP pozitív megközelítésen alapuló felmérésétől, amely ennek a vizsgálatnak az elsődleges célja volt. Tehát kijelenthető, hogy a cikk megközelítéséből és a felhasznált modell korlátaiból az NHP és annak hatásai még tovább kutatások tárgya lehet, akár pozitív, akár normatív megközelítést alkalmazunk. Hivatkozások Baumeister, C. − Benati, L. (2010): Unconventional monetary policy and the Great Recession. ECB Working Paper, No. 1258:1–51. Chen, H. – Curdia, V. – Ferrero, A. (2012): The Macroeconomic Effects of Large-Scale Asset Purchase Programs. Federal Reserve Bank of San Francisco Working Paper Series, 2012-22:1–45. Endrész Mariann − Oláh Zsolt − Pellényi Gábor − Várpalotai Viktor (2014): Az NHP első és második szakaszának 2013−2014. évekre vonatkozó makrogazdasági hatásai. In: Növekedési Hitelprogram − az első 18 hónap. Magyar Nemzeti Bank:40–47. Fodor Éva (2013): What Could be the Growth Impact of the Funding for Growth Scheme? E−CONOM, Vol. 2, No. 1:16−32. Friedman, B. M. (2013): The Simple Analytics of Monetary Policy: A Post-Crisis Approach. NBER Working Paper Series, No. 18960:1–31. Gertler, M. – Karadi, P. (2011): A modell of unconventional monetary policy. Journal of Monetary Economics, Vol. 58, No. 1:17–34. Gertler, M. – Karadi, P. (2013): QE 1 vs. 2 vs. 3: A Framework for Analyzing Large-Scale Asset Purchases as a Monetary Policy Tool. International Journal of Central Banking, Vol. 9, No. S1:5–53. Joyce, M. – Miles, D. – Scott, A. – Vayanos, D. (2012): Quantitative Easing and unconventional monetary policy – An Introduction. The Economic Journal, Vol. 122, No. 564:271–288. Kapetanios, G. – Mumatz, H. – Stevens, I. – Theodoris, K. (2012): Assessing the economy-wide effects of quantitative easing. Bank of England Working Papers, No. 443:1–44. KSH (2013): A bruttó hazai termék (GDP) termelése folyóáron 1996. I. n.év–2013 II. n.év. Központi Statisztikai Hivatal STADAT táblák. http://www.ksh.hu/docs/hun/xstadat/xstadat_evkozi/e_qpt002k. html, Letöltve: 2013. 10. 16. Lehmann Kristóf (2012): A nemkonvencionális jegybanki eszközök nemzetközi tapasztalatai. MNB Szemle, Vol. 7, No. 2:24–30.

70

Quittner Péter

Lehmann Kristóf – Mátrai Róbert – Pulai György (2013): A Federal Reserve System és az Európai Központi Bank válság során alkalmazott intézkedéseinek bemutatása. MNB Szemle, Vol. 8, Különszám:100–109. Lenza, M. – Pill, H. – Rechlin, L. (2010): Monetary policy in exceptional times. ECB Working Paper Series, No. 1253:1–38. Lyonett, V. – Werner, R. (2012): Lessons from the Bank of England on ‘quantitative easing’ and other ‘unconventional’ monetary policies. International Review of Financial Analysis, Vol. 25, December:94–105. MNB (2013a): Terméktájékoztató a Növekedési Hitelprogram első szakaszának I. és II. pillére keretében folyósított refinanszírozási hitelek igénybevételének módjáról és feltételeiről. Magyar Nemzeti Bank. http://www.mnb.hu/letoltes/nhp-termektajekoztato.pdf, Letöltve: 2013. 10. 03. MNB (2013b): A monetáris pénzügyi intézmények mérlegei és a pénzmennyiségek. MNB Statisztika. http:// www.mnb.hu/statisztika/statisztikai-adatok-informaciok/adatok-idosorok/x-monetaris-es-egyebmerlegstatisztikak, Letöltve: 2013. 10. 16. MNB (2015): Közlemény a Növekedési Hitelprogram második szakasza keretében nyújtott hitelekről. Magyar Nemzeti Bank. http://www.mnb.hu/letoltes/nhp2-kihasznaltsag-20150707.pdf , Letöltve: 2015. 10. 04. Módos Dániel − Bokor Csilla − Hidasi Balázs (2014): Az NHP-ban nyújtott hitelek és a hitelfelvevő vállalatok fontosabb jellemzői. In: Növekedési Hitelprogram − az első 18 hónap. Magyar Nemzeti Bank:26–32. OECD (2013a): Key Short-term Indicators: Consumer Prices – Annual Inflation. OECD Statistics. http:// stats.oecd.org/, Letöltve: 2013. 10. 16. OECD (2013b): Key Short-term Indicators: Long-term interest rates. OECD Statistics. http://stats.oecd.org/, Letöltve: 2013. 10. 16. Oszvald Éva – Pete Péter (2003): A japán gazdasági válság – Likviditási csapda az új évezredben? Közgazdasági Szemle, Vol. 50, No. 7-8:571–589. Pearson, K. (1897): Mathematical Contributions to the Theory of Evolution – On a Form of Spurious Correlation Which May Arise When Indices Are Used in the Measurement of Organs. Proceedings of the Royal Society of London, No. 60:489–498. Sims, Ch. A. (1982): Policy Analysis with Econometric Models. Brookings Papers on Economic Activity, No. 1:107–164. Trichet, J. C. (2013): Unconventional Monetary Policy Measures: Principles-Conditions-Raison d’etre. International Journal of Central Banking, Vol. 9, No. S1:229–250. Voutsinas, K. – Werner, R. A. (2010). New evidence on the effectiveness of ‘quantitative easing’ and the accountability of the central bank in Japan. Working paper presented at the 15th Annual Meeting of the Annual International Conference on Macroeconomic Analysis and International Finance (ICMAIF 2011), University of Crete, Rethymnon. Werner, R. A. (1994). Japanese foreign investment and the ‘Land Bubble’. Review of International Economics, Vol. 2, No. 2:166–178. Werner, R. A. (1995). Keiki kaifuku, ryōteki kinyū kanwa kara. (How to Create a Recovery through ‘Quantitative Monetary Easing’) The Nihon Keizai Shinbun (Nikkei), ‘Keizai Kyōshitsu’ (‘Economics Classroom’), 2 September (morning edition):26. World Bank (2013): World Development Indicators. http://databank.worldbank.org/data, Letöltve: 2013. 10. 16.