POPTÁVKA PO HOTOVOSTI V OBĚHU V ČESKÉ REPUBLICE V OBDOBÍ LET A JEJÍ ZMĚNY V PRŮBĚHU FINANČNÍ KRIZE

POPTÁVKA PO HOTOVOSTI V OBĚHU V ČESKÉ REPUBLICE V OBDOBÍ LET 2002–2014 A JEJÍ ZMĚNY V PRŮBĚHU FINANČNÍ KRIZE Pavel Řežábek, Česká národní banka, Vysoká škola ekonomická v Praze, Národohospodářská fakulta*

Úvod Napětí na finančních trzích obvykle vede ke změně chování ekonomických agentů, kteří na zvýšenou nejistotu reagují hromaděním dostatečného objemu likvidních aktiv. Během finanční krize, která se začala projevovat již v průběhu roku 2007 a ve 2. polovině roku 2008 naplno postihla finanční trhy po celém světě, se příklon k likvidním aktivům projevil mimo jiné v náhle zvýšené poptávce po hotovosti. Situaci v ČR podrobně popisuje práce Cimburek a Řežábek (2013), která na příkladu finanční krize ukazuje, že i přes pokračující elektronizaci platebních prostředků je hotovostní forma oběživa díky svým vlastnostem všeobecně preferovaným, vysoce likvidním aktivem. Na tuto skutečnost má vliv řada faktorů na straně poptávky i nabídky, z nichž právě vybraný faktor ovlivňující poptávku – bezpečné a likvidní uchování hodnoty – se ukázal v průběhu krizového období jako rozhodující.1 Nezvykle vysoký růst poptávky po hotovosti v oběhu vyvolaný nárůstem rizik na finančním trhu v roce 2008 není pouze českou zkušeností. Podobným vývojem si prošly rovněž další ekonomiky, a to bez ohledu na stupeň jejich vyspělosti. Situaci v Austrálii, která byla podobná situaci v ČR, dokumentuje práce Cusberta a Rohlinga (2013). Autoři v ní odhadují model poptávky po hotovosti v několika modifikacích s cílem určit, nakolik se na zvýšené poptávce projevily tradiční faktory, tj. transakční a spekulační motivy, a jak velkou roli hrál opatrnostní motiv vyvolaný napětím na finančním trhu. Podobný přístup lze s přihlédnutím k institucionálním odlišnostem aplikovat i v podmínkách české ekonomiky. Tato práce přímo navazuje na studii Cimburek a Řežábek (2013). Jejím cílem je konstrukce a odhad modelu poptávky po hotovosti, přičemž původní metodologie ze studie Cusbert a Rohling (2013) je v práci dále rozšířena. Dostatečná zásoba oběživa v odpovídající struktuře je nutným předpokladem pro hladké plnění cílů centrální banky jakožto jeho emitenta. Zejména v období zvýšeného napětí je důležité, aby dodávání oběživa probíhalo plynule a nedocházelo k výpadkům na straně nabídky, které by přispívaly k další destabilizaci finančního systému. *

Prezentované názory jsou názory autora a nemusejí vyjadřovat oficiální stanovisko ČNB.

1

Podrobnější popis vybraných kvalitativních faktorů ovlivňujících používání hotovostních peněz je uveden ve studii Cimburek a Řežábek (2008).

436 

POLITICKÁ EKONOMIE, 4, 2015

Podrobné zmapování faktorů ovlivňujících poptávku po oběživu (a jejich změn v čase) má velký význam také pro provádění měnové politiky, neboť vývoj oběživa úzce souvisí s domácí spotřebou, a tedy i s cenovým vývojem (srovnej s Fischer et al., 2004, s. 7). V této souvislosti je vhodné ověřit, do jaké míry tyto obecné mechanismy zůstávají v platnosti také v obdobích krize. 1.

Vývoj hotovosti v oběhu v průběhu finanční krize

Hotovostní peníze v České republice jsou emitovány Českou národní bankou (ČNB) ve formě bankovek a mincí. Za plynulost peněžního oběhu a zároveň i kvalitu oběživa a hospodárnost celého procesu emise a obměny bankovek a mincí zodpovídají vedle ústředí ČNB také jednotlivé pobočky, které mají na starosti vlastní správu zásob peněz. Systém zpracování hotovosti v České republice je několikastupňový a kromě poboček ČNB, které jsou na vrcholu pomyslné pyramidy, probíhá třídění a kontrola bankovek a mincí i v cash centrech komerčních bank a společností, které se zároveň starají o jejich přepravu (tzv. CIT). Systém emise a zpracování hotovosti se v průběhu času vyvíjel, neměl však zásadní vliv na výši oběživa ve smyslu omezení na straně nabídky. Vývoj oběživa v České republice od vzniku samostatné české měny byl dynamický a od února 1993 do konce roku 2011 objem hotovosti v oběhu vzrostl zhruba desetkrát. Na obrázku 1 a 2 jsou zachyceny denní a měsíční stavy oběživa v období od ledna 2000 do května 2014. Kromě pravidelného sezonního kolísání, které se vyznačuje vždy pravidelným zvýšením objemu oběživa v době vánočních nákupů na sklonku roku, jsou z obrázku patrné dvě epizody. K první došlo zhruba v polovině roku 2000 a byla vyvolána pádem Investiční a poštovní banky, a. s., druhá epizoda v říjnu 2008 je spojena s vypuknutím finanční krize. Obě epizody se liší v celé řadě aspektů, zásadně se v obou obdobích lišila především kvalita bankovního sektoru. Zatímco první epizoda byla vyvolána děním v jedné ze systémově významných tuzemských bank s bezprostředním negativním dopadem na nezanedbatelnou část subjektů v ekonomice, druhá epizoda byla spojena s výrazně nepříznivým vývojem v zahraničí a na českém finančním trhu se projevila jako tzv. krize důvěry. V obou případech došlo k prudkému růstu oběživa, přičemž v případě finanční krize je patrná mnohem delší reakční doba, než se objem oběživa začal vracet k dříve pozorované růstové trajektorii. Z obrázku 2 je patrná další odlišnost obou epizod, spočívající ve skokovém navýšení zásoby oběživa ve sklepích komerčních bank. Hlavním faktorem, který způsobil, že se po roce 2008 tato zásoba nevrátila na původní předkrizovou úroveň, byly zřejmě snížené náklady obětované příležitosti pro komerční banky. V důsledku prakticky nulových úrokových sazeb se komerčním bankám nevyplácí vynakládat transakční náklady spojené s vracením oběživa do centrální banky.


 437

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

475 450 425 400 375 350 325 300 275 250 225 200 175 150

2000

mld. Kč

Obrázek 1 Vývoj výše oběživa (v mld.) s vyznačením období nadměrného nárůstu – denní údaje

rok

Zdroj: Česká národní banka

Propuknutí finanční krize v EU v posledním čtvrtletí roku 2008 dopadlo i na reálnou ekonomiku v České republice (došlo k propadu průmyslové produkce, zmenšení hodnoty nových zakázek apod.). Přirozenou reakcí měnové politiky ČNB bylo postupné snižování měnově-politických sazeb s cílem uvolnit měnové podmínky. Jedno snížení 2T repo sazby o 0,25 p.b. se odehrálo ještě v srpnu 2008 před vypuknutím krize (viz obrázek 3). Poté byla sazba snížena v listopadu z 3,50 % na 2,75 % a následně v prosinci na 2,25 %. Odpovídající reakci měl i kurz koruny vůči euru. Navzdory robustnosti bankovního sektoru (přebytek likvidity, vysoká kapitálová přiměřenost, nízká expozice vůči toxickým aktivům) vedl vývoj na zahraničních trzích ke zhoršení fungování mezibankovního trhu. Hlavní příčinou bylo riziko nákazy domácích bank ze zahraničí prostřednictvím vztahů k jejich zahraničním mateřským skupinám. ČNB v této souvislosti provedla sérii opatření a rozšířila podporu dodávání likvidity.2 Na nebankovní část finančního trhu (investiční fondy, pojišťovny) dolehl pokles cen aktiv, což se mohlo projevit i na poklesu důvěry veřejnosti ve stabilitu finančních institucí. Ve směru zmírnění napětí v sektoru domácností a menších firem působilo zvýšení pojištění vkladů v bankách.3 Celkově však nedůvěra v reálné ekonomice spolu s dalšími faktory (vyhnutí se placení daní apod.) zapříčinila zvýšenou poptávku po oběživu.

2

Toto opatření paradoxně potvrdilo robustnost českého bankovního sektoru, protože jej až na výjimky (především z důvodu testování) banky prakticky nevyužily.

3

V roce 2008 došlo ke zrušení 10% spoluúčasti klientů bank a k navýšení limitu z ekvivalentu 25 tis. na 50 tis. eur. Více k teoretickým i praktickým aspektům pojištění vkladů viz Revenda (2013).

438 


Obrázek 2 Hotovost v oběhu a hotovost na pokladnách bank – měsíční údaje

500

50

450

45 40

350

35

300 30

250

mld. Kč

mld. Kč

400

25

200

20

150 100

15 00

01

02

03

04

Oběživo celkem

05

06

07

08

09

Hotovost v oběhu

10

11

12

13

14

Hotovost v bankách (pravá osa)


38

8

36

7

34

6

32

5

30

4

28

3

26

2

24

1

%

Kč

Obrázek 3 Úrokové sazby a měnový kurz

22

0 00

01

02

03

CZK/EUR

04

05

06

07

08

09

Pribor 3M (pravá osa)

10

11

12

13

14

2T Repo (pravá osa)


Podívejme se podrobněji na vývoj oběživa v průběhu krizového období. Obrázek 4 ukazuje meziroční nárůsty v jednotlivých měsících a srovnává dynamiku v roce 2008 s předchozím obdobím let 2004–2007. Z obrázku 4 lze vypozorovat, že se vývoj v roce 2008 vymykal průměrné dynamice z let 2004–2007, kdy oběživo rostlo přibližně o 9 %. Růst oběživa od začátku roku 2008 zpomaloval, od června do září vykazoval oproti průměru zhruba poloviční tempo a následně v říjnu skokově zrychlil. Netypický tak byl vývoj nejen ve čtvrtém čtvrtletí 2008, ale i v předchozích čtvrtletích, kdy došlo


 439

ke zpomalení růstu oběživa, které rovněž nebylo obvyklé v minulých letech.4 Říjnový skokový nárůst oběživa lze zjednodušeně kvantifikovat: oproti září byl relativní přírůstek v říjnu o 12 p.b. vyšší (o 41 mld. Kč), ve srovnání s průměrným růstovým trendem pak rozdíl činil 8 p.b. (27 mld. Kč). Obrázek 4 Meziroční nárůsty oběživa v jednotlivých měsících

18 16

mzr. zm. v %

14

12 10 8 6 4

2 0 I

II

III

IV

pásmo 2004–2007 pásmo 2004-2007

V

VI

VII

VIII

IX

X

průměr 2004–2007 průměr 2004-2007

XI

XII

2008


Obrázek 5 Kumulativní vývoj oběživa od počátku srpna do konce listopadu

60 50

mld. Kč

40 30 20 10 0 srpen –-10

září pásmo 2004–2007 pásmo 2004-2007

říjen průměr 2004–2007 průměr 2004-2007

listopad 2008


4

Na pokles dynamiky mohlo mít vliv poměrně prudké zvyšování základních úrokových sazeb, které probíhalo až do srpna 2008. Vývoj v průběhu roku 2008 mohl být s jistým zpožděním reakcí v podobě přesouvání hotovosti do vkladů v bankách.

440 


Další zajímavý pohled přináší kumulativní vývoj oběživa od počátku srpna do konce listopadu. Z obrázku 5 je patrný velice podobný vývoj v letech 2004–2007, který vykazoval poměrně malé rozpětí. Do 1. 10. platila podobnost i pro rok 2008, poté v první polovině října došlo k dramatickému nárůstu a posléze se opět vývoj zdá být v souladu s obvyklým pravidelným kolísáním,5 ovšem na vyšší úrovni. Jak se na zvýšení hodnoty oběživa podílely jednotlivé nominální hodnoty bankovek? I když je počet kusů obíhajících tisícikorun výrazně nejvyšší, svou hodnotou se každý ze tří nejvyšších nominálů stabilně podílí na oběhu peněz zhruba 30 %. Při pohledu do struktury bankovek na obrázku 6 se však na prudkém zvýšení hodnoty oběživa mezi zářím a říjnem 2008 nejvyšší měrou podílela bankovka v hodnotě 5 000 Kč, z nárůstu celkové nominální hodnoty bankovek o 39,4 mld. Kč (o 11,3 %) připadalo na tento nominál 61 % (24,1 mld. Kč). Tři nejvyšší nominály (1 000 Kč, 2 000 Kč a 5 000 Kč) se pak dohromady podílely na růstu 99 %. Počet bankovek s hodnotou 5 000 Kč v uvedeném období vzrostl o více jak jednu pětinu. Podobnou informaci podává i vývoj průměrné hodnoty bankovky, která se vlivem relativně vyššího podílu bankovek s vysokou nominální hodnotou skokově zvýšila. Nominál bankovky předurčuje hlavní funkci, kterou má bankovka v rámci peněžního oběhu. Nižší nominály se používají více k transakčním účelům, nejvyšší nominál pak zastává spíše tezaurační funkci. Na pomezí jsou potom bankovky v hodnotě 1 000 Kč a částečně i 2 000 Kč,6 které se používají jak při platbách za zboží a služby, tak jako prostředek k uchování hodnoty. Obrázek 6 Rozlišení objemu oběživa podle nominálů a průměrná hodnota bankovky

500

1200

450

1100

průměrná hodnota bankovky (pravá osa)

400

1000

350

900

5 000 Kč

800

250

700 2 000 Kč

200

Kč

mld. Kč

300

600

150

500

100

400

1 000 Kč

300

50

200

0 00

01 02 100

03 04 200

05

06 500

07

08 1000

09

10 11 2000

12 13 5000

14


5

V rámci měsíce dochází zhruba v polovině k hotovostním výplatám mezd a dávek, následně se oběživo vrací zpět do bank.

6

V případě bankovky v hodnotě 2 000 Kč je v této souvislosti důležité, že je součástí bankovek, kterými se plní bankomaty. POLITICKÁ EKONOMIE, 4, 2015

 441

Situace v roce 2008 způsobila trvalou změnu ve zvyklostech používání bankovky v hodnotě 5 000 Kč v platebním styku. Do té doby se totiž nejvyšší nominál v běžném platebním styku prakticky nevyskytoval. Opatrnostní motiv spojený s bezpečným uchováním hodnoty nejprve vedl ke skokovému zvýšení poptávky po bankovkách v této hodnotě (ať už k tezauraci či k hotovostním platbám), posléze se ovšem subjekty bankovek v hodnotě 5 000 Kč postupně zbavovaly, což dokládá i jejich postupné navracení do sklepů ČNB. Na jednu stranu tak krizové období v roce 2008 přispělo k většímu rozšíření a všeobecné akceptaci bankovky s nejvyšším nominálem, na druhou stranu tato situace nebyla jednoduchá pro ČNB, komerční banky a další subjekty, pro které bylo poměrně obtížné se v relativně krátkém období vyrovnat se zvýšenou poptávkou po těchto bankovkách. Hypotézu o částečném nahrazení bezhotovostních plateb jejich hotovostním ekvivalentem podporuje vývoj mezibankovního bezhotovostního platebního styku (viz obrázek 7). V říjnu 2008 došlo v meziročním srovnání k ochlazení růstu obratu položek a následnému poklesu v průběhu roku 2009 a v části roku 2010. Na pokles měla samozřejmě vliv i celková makroekonomická situace. Tento vývoj nebyl evidentně způsoben přehnanou nedůvěrou v bankovní systém, jak dokládá vývoj vkladů obyvatelstva a nefinančních podniků na obrázku 8. Jednodenní vklady přes mírné zpomalení v roce 2008 nepřetržitě rostly, v méně likvidních vkladech se v roce 2009 a 2010 projevil pokles úrokových sazeb. Zaměříme-li se na vývoj v říjnu 2008, není zde patrná substituce vkladů do hotovosti. Situaci dokresluje obrázek 9, ze kterého je patrné, že objem výběrů z bankomatů v letech 2008–2010 nerostl tempem srovnatelným s lety 2006 a 2007. Výběry hotovosti byly tedy zřejmě realizovány na přepážkách bank. Obrázek 7 Vývoj mezibankovního platebního styku realizovaného přes ČNB (systém CERTIS)

25 září 2008

20

mzr. zm. v %

15 10 5

0 -5 -10 -15 06

07

08

09

10

11

Obrat položek do 1 mil. Kč Zdroj: Česká národní banka

442 


12

13

14

Obrázek 8 Vklady (součást peněžního agregátu M2)

3000 2500

mld. Kč

2000 1500 1000 500 0 02

03

04

05

06

07

08

09

10

11

12

13

14

Jednodenní vklady Vklady s dohodnutou splatností do 2 let Vklady s výpovědní lhutou do 3 měsíců Zdroj: Česká národní banka

mzr. zm. v %

Obrázek 9 Vývoj objemu výběrů z bankomatů (ATM)

18 16 14 12 10 8 6 4 2 0 -2 -4

4Q2008

06

07

08

09

10

11

12

13

14

Zdroj: Sdružení pro bankovní karty

2.

Modelování poptávky po hotovosti v oběhu

Celková hodnota hotovosti v oběhu má s výjimkou několika epizod stabilní rostoucí trend. Za předpokladu neměnnosti trendu před krizovým obdobím a po něm lze stanovit, o kolik se výše hotovosti v oběhu zvýšila oproti běžnému trendu. Tímto mechanickým způsobem, o který jsme se pokusili v předchozí části, lze ovšem získat POLITICKÁ EKONOMIE, 4, 2015

 443

pouze rámcovou představu, která nemusí být pro důkladnější studium tohoto období dostatečná. Vývoj hodnoty hotovosti v oběhu si zaslouží podrobnější zkoumání za použití dostatečně vypovídající množiny faktorů. Klasickým přístupem je modelování poptávky po penězích, přičemž peněžní agregát může mít obecně různě širokou definici. Pro účely této práce budeme uvažovat nejužší vymezení a budeme modelovat pouze nejlikvidnější hotovostní složku. Cusbert a Rohling (2013) při zkoumání poptávky po hotovosti v oběhu rozlišují více možných přístupů. Tradiční modely popisují dva základní motivy držby peněz – transakční a spekulační. Používání hotovosti je dle prvního motivu spojeno s výší uskutečněných transakcí, které se odvozují od výše příjmu či důchodu. Spekulační motiv váže na náklady obětované příležitosti, kdy subjekty zvažují držení peněz v hotovostní podobě na úkor výnosu alternativních finančních aktiv. V tradičních modelech se jako škálová proměnná popisující výši důchodu používá většinou HDP. Spekulační motiv se měří pomocí vybrané úrokové sazby. Modely s transakčními náklady vycházejí z přístupu Baumola (1952) a Tobina (1956), který je založen na držbě peněz jako zásoby a počítá s náklady na provedení transakce. Tento přístup je vhodný při podrobnějším rozlišení hotovosti z hlediska výše nominální hodnoty bankovek a mincí. K zachycení vlivu transakčních nákladů lze použít počet platebních automatů, platebních terminálů či poboček bank, kde lze vykonávat hotovostní transakce. Důležitá je v této souvislosti poplatková politika pro nakládání s hotovostí, která se týká domácností (např. výběry z bankomatů), nefinančních podniků (odvody hotovosti) i komerčních bank (náklady na zpracování a oběh hotovosti). Modely zahrnující vliv finanční krize jsou specifické volbou dodatečné proměnné či proměnných, které popisují míru napětí na finančním trhu. Miyagawa a Morita (2009) nacházejí vztah mezi poptávkou po penězích a proměnnou charakterizující míru „finanční úzkosti“ vyvolanou finančními krizemi v raných devadesátých letech ve Finsku a Japonsku. Proměnná popisující finanční napětí je čerpána z konjunkturních šetření a pomáhá vysvětlit značný růst poptávky po penězích, který autoři přisuzují opatrnostnímu motivu. Cusbert a Rohling (2013) se zabývají vývojem hotovosti v oběhu v souvislosti s finanční krizí v Austrálii. Poptávka po hotovosti v oběhu v Austrálii rostla v důsledku vypuknutí finanční krize bezprecedentním tempem. V součtu růst oběživa převýšil o 12 p.b. běžný relativní přírůstek. Zhruba 20 % z tohoto nárůstu lze přičítat standardní reakci na nižší hladinu úrokových sazeb jakožto důsledku uvolnění měnových podmínek a dodatečnému fiskálnímu stimulu v podobě jednorázových sociálních dávek. Dalších 80 % tak dle autorů zřejmě souvisí s opatrnostním motivem, který vyplývá ze zvýšené nejistoty ve finančním sektoru. Tuto hypotézu rovněž podporuje zvýšení poptávky pouze po vysokých nominálních hodnotách bankovek, které nejsou používány v takové míře k běžným transakčním účelům. Nadměrná poptávka po oběživu se zároveň projevila ze strany bank, které si vytvářely dostatečnou zásobu pro pokrytí zvýšené poptávky svých klientů. Je zajímavé a podle autorů i poněkud překvapující, že k navýšení poptávky po hotovosti došlo i přes pojištění vkladů v bankách, které australská vláda v říjnu 2008 schválila. 444 


Poptávkou po oběživu v podmínkách České republiky se zabývá Kozel (2000). Odhaduje poptávku po oběživu na měsíčních datech za období od ledna 1996 do července 1999. Kromě maloobchodních tržeb a úrokové sazby z termínovaných vkladů vkládá do regresní rovnice i očekávanou inflaci. Práce ukázala, že držba hotovosti se s růstem zamýšlených transakcí zvyšuje, i když parametr vyjadřující citlivost je poměrně nízký (0,28) a se zvyšováním alternativních nákladů a očekávané inflace klesá. Práce si rovněž všímá problematického roku 2000, kdy nastal souběh několika částečně protisměrných událostí (pád malých bank, družstevních záložen, počítačový problém přechodu na rok 2000 a naproti tomu prudký rozvoj bezhotovostních platebních prostředků). Poptávkou po penězích v užším i širším pojetí v České republice se zabývá řada prací, mezi jinými Hanousek a Tůma (1995), Arlt et al. (2001, 2004), Komárek a Melecký (2004) nebo Fidrmuc (2009). 3.

Použitá data

V modelech jsou použita čtvrtletní data, která jsou s výjimkou úrokové sazby v logaritmované podobě. Pro časovou řadu oběživa je použit celkový objem hotovosti vně sklepů komerčních bank (a samozřejmě i logistických zásob ve sklepích ČNB) a bez emisní hodnoty pamětních mincí. Odlišně je definováno oběživo v případě rozdělení na jednotlivé nominály, zde totiž nelze na základě dostupných údajů vyčlenit hotovost ve sklepích komerčních bank. Faktory působící na poptávku po oběživu lze rozdělit do několika skupin. Fischer et al. (2004) pro účely modelu rozlišuje následující okruhy: 1) tradiční motivy ovlivňující držbu hotovostních peněz, tj. transakční, spekulační a opatrnostní, 2) inovace v platebním styku zahrnující používání bezhotovostních elektronických platebních prostředků, 3) poptávka ze strany nerezidentů a 4) tezaurace a šedá ekonomika včetně ilegálních transakcí. Obrázek 10 Škálové proměnné vyjadřující objem transakcí

190 4Q2002 = 100 %

170 150 130 110 90

70 02

03

04

05

06

07

08

09

10

11

12

13

14

Reálné hotovostní zůstatky Maloobchodní tržby v reálném vyjádření HDP ve s.c. Spotřeba domácností ve s.c. Zdroj: ČSÚ, ČNB


 445

Do prvního okruhu faktorů patří škálová proměnná popisující objem transakcí v ekonomice, kterou obvykle vyjadřuje HDP, soukromá spotřeba nebo maloobchodní tržby. Obrázek 10 srovnává reálné hotovostní zůstatky vypočtené pomocí deflátoru spotřeby se zmíněnými škálovými proměnnými, které jsou rovněž v reálném vyjádření. V předkrizovém období oběživo nejlépe koresponduje s maloobchodními tržbami, poté se obě časové řady rozcházejí.

4,5

1,12

4,0

1,09

3,5

1,06

3,0

1,03

2,5

1,00

2,0

0,97

1,5

0,94

1,0

0,91

0,5

0,88

0,0

průměr oběživo/tržby = 1

%

Obrázek 11 Poměr oběživa k tržbám a úroková sazba

0,85

02

03

04

05

06

07

08

Czeonia

09

10

11

12

13

14

Oběživo/tržby (pravá osa)

Zdroj: Česká národní banka, Český statistický úřad

Spekulační motiv preference držby hotovosti lze vhodně popsat výnosem, který přináší vklady v bankách. Výnos v podobě nominální úrokové sazby lze zároveň dekomponovat na reálnou úrokovou sazbu a očekávanou inflaci, která podává informaci o budoucím znehodnocení peněz. Úrokové sazby vkladů na viděnou domácností i nefinančních podniků se přímo odvíjejí od sazeb mezibankovního trhu, které lze proto vhodně použít pro jejich aproximaci. Obrázek 11 porovnává sazbu Czeonia a poměr reálných peněžních zůstatků k reálným maloobchodním tržbám. Zmenšení tohoto poměru lze za jinak stejných podmínek (rychlost obrátky apod.) interpretovat jako snížení objemu hotovosti a přeměnu její části do bezhotovostní podoby. Z obrázku je patrný protisměrný vývoj obou časových řad, který odpovídá tomuto chování v reakci na změnu úrokových sazeb. Odhlédneme-li od prudkého zvýšení poměrového ukazatele v souvislosti s finanční krizí, je zde patrný protisměrný vývoj například v období od konce roku 2006 do vypuknutí finanční krize. Podobný vývoj lze vysledovat i v roce 2002 nebo 2013.

446 


Obrázek 12 Ukazatele popisující rozvoj elektronických platebních prostředků

80000

8000

70000

7000

60000

6000

50000

5000

40000

4000

30000

3000

20000

2000

10000

1000

0

0 02

03

04

05

06

07

Počet EFTPOS

08

09

10

11

12

13

14

Počet ATM (pravá osa)

Zdroj: Sdružení pro bankovní karty (SBK)

Druhý okruh tvoří inovace v platebním styku, především používání bezhotovostních elektronických platebních prostředků, které podle řady autorů (např. Snellman et al., 2000; Fischeret al., 2004) vedou k substituci hotovostních peněz za bezhotovostní. Fischer et al. (2004) aproximují vliv inovací v bezhotovostním placení lineárním trendem. Pro kvantitativní vyjádření tohoto faktoru se ovšem častěji používá počet elektronických platebních terminálů (EFTPOS) usnadňující použití bezhotovostních plateb a počet bankomatů pro výběr hotovosti (ATM). Obě časové řady jsou znázorněny na obrázku 12. Cusbert a Rohling (2013) přisuzují oběma proměnným negativní vliv na objem oběživa. V případě ATM ovšem nemusí být směr působení zcela jednoznačný. Třetí okruh není až tak relevantní pro potřeby modelování poptávky po oběživu v ekonomice, jejíž měna není na rozdíl např. od dolaru či eura užívaná ve větší míře nerezidenty. Poptávku ze strany nerezidentů lze však i v případě České republiky spojit s turistickým ruchem. ČSÚ publikuje čtvrtletní řadu návštěvnosti nerezidentů v hromadných ubytovacích zařízeních, kterou lze aproximovat počet zahraničních turistů na našem území. Další proměnnou, která souvisí se zahraniční poptávkou, je kurz koruny k euru, popř. k jiným zahraničním měnám. Do posledního okruhu lze zahrnout faktory související s méně legálními způsoby používání hotovosti. Jedná se především o používání hotovostních platebních prostředků za účelem vyhnutí se placení daní, provádění ilegálních transakcí pod rouškou anonymity, kterou hotovost poskytuje (pro podrobnější diskuzi srovnej Cimburek a Řežábek, 2008). Fischer et al. (2004) v této souvislosti především zmiňuje zdanění práce a příjmů z kapitálu spolu s úrovní kontroly a vynucování daňových povinností a z nich vyplývajících plateb. Do modelu proto autoři zahrnují podíl daňových příjmů na HDP. POLITICKÁ EKONOMIE, 4, 2015

 447

Z uvedených faktorů zařadíme do modelu index maloobchodních tržeb publikovaný ČSÚ od roku 2000, overnight úrokovou sazbu mezibankovních depozit Czeonia,7 počet ATM a počet EFTPOS publikovaných čtvrtletně Sdružením pro bankovní karty od roku 2002. V souvislosti se snahou o vysvětlení období vypuknutí finanční krize se pokusíme zařadit proměnné zachycující zvýšenou míru stresu v ekonomice (souhrnný indikátor důvěry publikovaný ČSÚ, ukazatele popisující napětí v bankovním sektoru). 4.

Specifikace modelu

Odhad modelu časových řad je založen na kointegračním přístupu. Shodný přístup používá i práce Cusbert a Rohling (2013), Fischer et al. (2004) nebo Jyrkönen (2004). Prokáže-li se existence kointegračního vztahu mezi odpovídajícím agregátem hotovostních peněz a dalšími relevantními determinanty, získáme představu o dlouhodobé funkci poptávky po oběživu. Bude zajímavé zjistit, nakolik se období finanční krize vymyká dlouhodobému vztahu a zda lze případně toto období vysvětlit zařazením dodatečné proměnné. Základní modelový rámec vhodný pro odhad kointegrace mezi proměnnými je jednorozměrný či vícerozměrný model korekce chyby (ECM či VECM). Modely korekce chyby jsou pro své vlastnosti často používány při odhadu poptávky po penězích, podrobný přehled studií nabízí například Sriram (2001). Vícerozměrný vztah má výhodu v podobě zachycení simultánních vztahů a umožňuje rovněž popsat více než jeden kointegrační vztah mezi proměnnými. Systém lze rovněž za určitých podmínek vyplývajících z odhadu parametrů redukovat na jednorovnicový vztah, jehož možným nedostatkem je předpoklad exogenity8 vysvětlujících proměnných. V případě poptávky po oběživu lze ovšem tento předpoklad za cenu určitého zjednodušení situace přijmout. Důvodem je, že v současné praxi výši oběživa determinuje především poptávka a nabídka se přizpůsobuje.9 Navíc prakticky od vzniku české měny bylo zásobování oběživem ze strany ČNB bezproblémové, v opačném případě si lze představit, že nedostatek či snížená kvalita oběživa by zpětně dopadly např. na tržby v maloobchodě. Příslušná reprezentace ECM se odvozuje z tzv. modelu rozdělených zpoždění ADL (m, n), kde m, resp. n, udává počet zpoždění vysvětlované, resp. počet vysvětlujících proměnných. Uvažujeme-li pro zjednodušení dvě zpoždění, lze model vyjádřit následující rovnicí: Δyt = λ(yt-1 – βxt–1 – β0) + γ1 Δyt–1 + δ0 Δxt + δ1 Δxt-1 + εt ,

(1)

7

Alternativně jsme zkoušeli do modelů zařadit 3M i 1R Pribor. Odhad modelů nepřinesl výrazně odlišné výsledky.

8

Přesněji řečeno předpoklad slabé exogenity vysvětlujících proměnných vzhledem k odhadu vybraných parametrů.

9

Proces přizpůsobení nabídky oběživa jeho poptávce však může být pomalejší v důsledku zprostředkující role komerčních bank, kde vstupují do hry nákladové i technické faktory (poplatky při výběru, resp. počet bankomatů). Poptávkové a nabídkové faktory proto není možné od sebe v jednorovnicovém modelu nikdy zcela oddělit (viz také např. Machlup, 1950). K této problematice se ještě vrátíme v části věnované výsledkům.

448 


kde yt popisuje reálné hotovostní zůstatky, xt je vektor skládající se z vysvětlujících proměnných determinujících poptávku po oběživu. Parametr λ udává zatížení, s jakým se prosazuje dlouhodobý vztah v závorce. Vektor β potom obsahuje jednotlivé parametry kointegračního vztahu a β0 označuje případnou konstantu. Parametry γ a δ popisují krátkodobé vztahy (blíže viz např. Lütkepohl, 2005). V rámci jednorovnicového modelu lze modelovat pouze jediný kointegrační vztah, přičemž obecně jich mezi více jak dvěma proměnnými může existovat větší počet. S obecnou formulací modelu (1) lze dále pracovat, přičemž do dlouhodobého vztahu mohou vstupovat pouze vybrané proměnné, zatímco jiné mohou působit jen krátkodobě. Podstatou je věnovat pozornost řádu integrace jednotlivých proměnných a dospět k vzájemně vybilancovanému vztahu. Při hledání vhodné specifikace modelu budeme sledovat strategii od obecného tvaru obsahujícího veškeré proměnné ke specifickému, přičemž se testuje, zda nedochází ke statisticky významné ztrátě informace (tzv. general-to-specific přístup).10 Při aplikaci tohoto přístupu probíhá i řada dalších testů, které ověřují případné porušení důležitých předpokladů pro odhad modelu. 5.

Výsledky odhadu modelu

Odhad modelu poptávky po reálných hotovostních zůstatcích provedeme nejprve na celý agregát hotovosti v oběhu, posléze oběživo rozdělíme podle nominální hodnoty bankovek. Nejprve model odhadneme za období předcházející krizovému čtvrtému čtvrtletí 2008, poté zkoumané období rozšíříme. Z důvodu dostupnosti dat je model odhadnut za období od prvního čtvrtletí 2002. První sada výsledů je uvedena v tabulce 1. Parametr u škálové proměnné se v souladu s teorií pohybuje okolo hodnoty 1, v dlouhém období se tedy na růstu oběživa podílí ve značné míře růst maloobchodních tržeb. Nezanedbatelný vliv má i úroková sazba, jejíž záporný parametr vystihuje dříve komentovaný vztah z obrázku 11. Zvýšení úrokové sazby o 1 p.b. se podle očekávání v průměru za dané období projeví snížením hotovosti v oběhu v rozsahu o více jak 4 %. V souladu s teorií je i parametr u proměnné popisující počet EFTPOS. Zvýšení počtu elektronických platebních terminálů má na objem hotovosti negativní vliv. Rostoucí počet bankomatů ovšem oproti tomu přispívá ke zvyšování oběživa, což z hlediska poptávkového faktoru není zcela v souladu s intuicí. Odhadnutý jednorovnicový model tak zřejmě zachycuje i část působení nabídkových vlivů (viz také pozn. pod čarou 9), jejichž působení naopak implikuje kladnou hodnotu parametru. Poslední proměnnou je počet zahraničních turistů, který má podle očekávání mírný pozitivní vliv na zvyšování objemu hotovosti v oběhu.

10

General-to-specific přístup podrobně rozebírá Doornik (2008, 2009). K odhadu byl částečně využit balíček AutometricsTM. POLITICKÁ EKONOMIE, 4, 2015

 449

Tabulka 1 Odhad kointegračních vztahů 2002q1–2008q3 Tržby

včetně dummy

0,899

**

0,900**

–0,044**

–0,040**

–0,048**

0,245

*

0,275

0,259**

–0,206*

–0,195

–0,235**

0,125

0,108

0,148**

0,922

Czeonia Atm Eftpos Cestovní ruch

2002q1–2014q1 bez dummy

**

**

*

*

Dummy_2008q4

0,082**

AR test:

[0,1211]

[0,3023]

[0,1102]

ARCH test:

[0,8341]

[0,9713]

[0,7980]

Test normality reziduí:

[0,9890]

[0,0001]**

[0,8461]

Whiteův test heteroskedasticity:

[0,5226]

[0,2468]

[0,1801]

Poznámka: **, resp. * označuje statistickou významnost parametrů na 1%, resp. 5% hladině významnosti.

Rozšířením odhadu na celé sledované období, tj. do prvního čtvrtletí 2014, došlo ke zhoršení vypovídací schopnosti modelu. Vliv maloobchodních tržeb jakožto hlavní determinanty vývoje oběživa z pohledu velikosti parametru nepatrně klesl a zároveň se v porovnání s předchozím modelem v absolutní hodnotě zmenšil parametr u úrokové sazby a cestovního ruchu. Z obrázku 13, který zachycuje skutečný vývoj oběživa a modelem vyrovnané hodnoty, je patrné modelem nevysvětlené období čtvrtého čtvrtletí 2008. Větší reziduum je i na počátku 2008, přičemž se nabízí domněnka, že se mohlo jednat o citelnější reakci na zvyšování úrokových sazeb, než jakou v průměru za celé sledované období předpovídá model. Obrázek 14 zobrazující chyby jednokrokových předpovědí odhaluje odlehlé pozorování ve čtvrtém čtvrtletí 2008 a poukazuje i na možný problém s neměnností modelu, resp. jeho parametrů.

450 


420 400 380 360 340 320 300 280 260 240 220 200 180

50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 -5 -10 02

03

04

05

06

Oběživo (skutečnost)

07

08

09

10

11

12

Oběživo (model)

13

mld. Kč

mld. Kč

Obrázek 13 Rezidua modelu bez zahrnutí umělé proměnné

14

Rezidua (pravá osa)

Zdroj: vlastní výpočet

Obrázek 14 Rekurzivní chyba předpovědi

0,08 0,06 0,04 0,02

0 -0,02 -0,04 -0,06 05

06

07

08

+/- 2 * směrodatná chyba

09

10

11

12

13

14

Jednokrokové předpovědní chyby

Zdroj: vlastní výpočet

Z předchozího zkoumání vyplývá, že období zvýšené poptávky po oběživu na přelomu let 2008 a 2009 nelze vysvětlit použitými proměnnými. Nabízí se v první řadě mechanické zařazení umělé proměnné, která by pomohla odhadnout rozsah jednorázového vlivu v daném období a zároveň odstranit vliv tohoto období na zbylé parametry modelu. Umělá dummy proměnná pro čtvrté čtvrtletí 2008 má podle očekávaní kladné POLITICKÁ EKONOMIE, 4, 2015

 451

znaménko a na základě velikosti parametru lze v posledním čtvrtletí 2008 ostatním než standardním faktorům přičíst zvýšení poptávky po oběživu v rozsahu cca 8 %. Zajímavým zjištěním je fakt, že se po zařazení umělých proměnných vrací hodnoty klíčových parametrů směrem ke své předkrizové úrovni, což je v souladu se závěry práce Cusberta a Rohlinga (2013). Pro vyrovnání velmi vysokého rezidua se alternativně nabízí zařazení dodatečné proměnné, která by zachytila zvýšenou míru stresu ve finančním i reálném sektoru. Dostupné proměnné (ukazatele kapitálové přiměřenosti, úvěrů v selhání apod.) byly ovšem statisticky nevýznamné. Tabulka 2 Odhad kointegračních vztahů odděleně pro skupiny nominále do 1 000 Kč Tržby

0,829

**

2 000 Kč a 5 000 Kč dummy 1,179

+ indikátor důvěry **

1,388**

–0,094**

–0,083**

Czeonia

–0,023

Atm

–0,280

---

---

Eftpos

–0,210

---

---

Cest. ruch

0,242

---

---

Const

2,313**

---

---

*

**

Dummy_2008q4

---

0,153**

Souhrnný indikátor důvěry

---

---

---

AR test:

[0,0353]*

[0,0956]

[0,0806]

ARCH test:

[0,7191]

[0,8400]

[0,9696]

Test normality reziduí:

[0,9279]

[0,3681]

[0,2478]

Whiteův test heteroskedasticity:

[0,6778]

[0,3277]

[0,0000]**

–0,218**

Pozn: **, resp. * označuje statistickou významnost parametrů na 1%, resp. 5% hladině významnosti.

Agregát hotovostních peněz je vhodné rozdělit podle nominálních hodnot bankovek a mincí. Z předchozího zkoumání vyplývá, že bankovky s nominální hodnotou 5 000 Kč a ve sledovaném období i částečně bankovka s nominální hodnotou 2 000 Kč mají odlišné použití, které na rozdíl od bankovek a mincí nižších nominálních hodnot spočívá kromě transakčních účelů i v tezaurační funkci. Pro odhad modelu pro skupinu bankovek a mincí s nižším nominálem byly použity shodné výchozí proměnné. Škálová proměnná má opět parametr blízký jedné, i když o něco nižší než v případě celkového oběživa. Úroková sazba má nižší hodnotu a v kointegračním vztahu se ukázala jako statisticky nevýznamná. Zajímavé je, že nyní mají obě proměnné charakterizující trend elektronizace peněz znaménko shodné s teorií, i když proměnná vyjadřující počet EFTPOS je statisticky nevýznamná. Vyšší vliv na nižší nominál má proměnná související s cestovním ruchem. 452 


V případě peněžního agregátu, skládajícího se z bankovek nominálních hodnot 2 000 Kč a 5 000 Kč, je podle očekávání parametr úrokové sazby statisticky významný, přičemž jeho hodnota zhruba dvakrát převyšuje odhad provedený v modelu pro celkové oběživo. Zatímco pro nižší nominál není nutné explicitně modelovat poslední čtvrtletí roku 2008, v případě vyšších nominálů je nezbytně nutné zařadit umělou proměnnou. Na rozdíl od celkového agregátu oběživa se u vyšších nominálů ukázalo efektivní přidání souhrnného indikátoru důvěry, který eliminuje nutnost zařazení umělé dummy proměnné a může sloužit jako vhodná proxy proměnná charakterizující napětí v ekonomice. Závěr

Poptávka po hotovosti v České republice je charakterizována stabilním rostoucím trendem, který byl od vzniku české měny v roce 1993 narušen několika nestandardními epizodami. Tato práce si všímá období po roce 2002, kdy výjimečnou situaci představovala hrozba a následné vypuknutí finanční krize v roce 2008. Výsledky na základě modelu poptávky po oběživu ukazují, že zvýšení objemu oběživa vyvolané finančním napětím spojeným s vypuknutím finanční krize v posledním čtvrtletí 2008 nelze vysvětlit běžnými faktory, mezi které patří maloobchodní tržby, úroková sazba, inovace v platebním styku či cestovní ruch. Poptávka po oběživu pro dva nejvyšší nominály byla v období vypuknutí finanční krize vyvolána zejména opatrnostním motivem spojeným s tezaurací. Poměrně úspěšně se podařil tento efekt vysvětlit pomocí souhrnného indikátoru důvěry. Svou roli zřejmě sehrála i šedá ekonomika, ve které se platby v hotovosti i přes různá legislativní omezení ve velké míře užívají. Zvýšená poptávka po oběživu se projevila především u bankovky s nominální hodnotou 5 000 Kč, která byla do té doby málo používaná v platebním styku a díky postupnému vracení do oběhu se stala více obvyklým platidlem. Oběživo stále potvrzuje své výlučné vlastnosti oproti bezhotovostním platebním prostředkům, a proto nelze brát situaci na lehkou váhu především z pohledu emitenta hotovosti – centrální banky. Dostatečná zásoba oběživa v odpovídající struktuře je kritickým předpokladem umožňujícím řešit podobné i jiné krizové situace. Literatura ARLT, J.; GUBA, M.; RADKOVSKÝ, Š.; STILLER, V.; SOJKA, M. 2001. Vliv vybraných faktorů na vývoj poptávky po penězích v letech 1994–2000. Politická ekonomie. 2001, Vol. 49, No. 5, pp. 635–658. ARLT, J.; GUBA, M.; RADKOVSKÝ, Š. 2004. Využití metody peněžního převisu/deficitu k indikaci inflačních rizik (přístup Evropské centrální banky). Politická ekonomie. 2004, Vol. 52, No. 2, pp. 183–189. BAUMOL, W. J. 1952. The Transactions Demand for Cash: An Inventory Theoretic Approach. The Quarterly Journal of Economics. Vol. 66, No. 4, pp. 545–556. CIMBUREK, J.; ŘEŽÁBEK, P. 2008. Hotovost v oběhu: světové trendy a situace v České republice. Politická ekonomie. 2008, Vol. 56, No. 6, pp. 739–758.


 453

CIMBUREK, J.; ŘEŽÁBEK, P. 2013. Hotovost v oběhu: reakce na krizové situace. Český finanční a účetní časopis. 2013, Vol. 8, No. 3, pp. 62–72. CUSBERT, T.; ROHLING, T. 2013. Currency Demand during the Global Financial Crisis: Evidence from Australia [Research Discussion Paper 2013-01]. Sydney: Reserve Bank of Australia, 2013. DOORNIK, J. A. 2008. Encompassing and automatic model selection. Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 2008, Vol. 70, pp. 915–925. DOORNIK, J. A. 2009: Autometrics. In CASTLE, J.; SHEPHARD, N. (Eds.). The Methodology and Practice of Econometrics: Festschrift in Honour of David F. Hendry. Oxford: Oxford University Press, 2009. ISBN 978-0-19-923719-7. FIDRMUC, J. 2009. Money demand and disinflation in selected CEECs during the accession to the EU. Applied Economics. 2009, Vol. 41, No. 10, pp. 1259–1267. FISCHER, B.; KÖHLER, P.; SEITZ, F. 2004. The Demand for Euro Area Currencies: Past, Present and Future [Working Paper 330]. Frankfurt am Main: European Central Bank, 2004. HANOUSEK, J.; TŮMA, Z. 1995. Poptávka po penězích v české ekonomice. Finance a úvěr. 1995, Vol. 45, No. 5, pp. 249–268. JYRKÖNEN, H. 2004. Less cash on the counter – Forecasting Finnish payment preferences [Discussion Paper 2004/27]. Helsinki: Bank of Finland, 2004. KOMÁREK, L.; MELECKÝ, M. 2004. Money Demand in an Open Transition Economy. Eastern European Economics. 2004, Vol. 42, No. 5, pp. 73–73. LÜTKEPOHL, H. 2005. New introduction to multiple time series analysis. Berlin: Springer, 2005. ISBN 978-3-540-27752-1. MACHLUP, F. 1950: Elasticity Pessimism in International Trade. Economia Internazionale. February 1950, No. 3., pp. 118–141. MIYAGAWA, S.; MORITA, Y. 2009. Financial Crisis of Finland, Sweden, Norway and Japan. Journal of the Faculty of Economics KGU. 2009, Vol. 19, No. 1, pp. 45–77. REVENDA, Z. 2013. Teoretické a ekonomické aspekty pojištění vkladů. Politická ekonomie. 2013, Vol. 59, No. 2, pp. 149–170. SNELLMAN, J.; VESALA, J.; HUMPHREY, D. 2000. Substitution of noncash payment instruments for cash in Europe [Discussion Paper 2000/1]. Helsinki: Bank of Finland, 2000. SRIRAM, S. S. 2001. A Survey of Recent Empirical Money Demand Studies. IMF Staff Papers. 2001, Vol. 47, No. 3, pp. 334–365. TOBIN, J. 1956. The Interest-Elasticity of Transactions Demand for Cash. The Review of Economics and Statistics. 1956, Vol. 38, No. 3, pp 241–247.

DEMAND FOR CASH IN CIRCULATION IN THE CZECH REPUBLIC IN 2002–2014 AND ITS CHANGES DURING THE FINANCIAL CRISIS Pavel Řežábek, University of Economics, Czech National Bank, Na Příkopě 28, CZ – 115 03 Prague ([email protected])

Abstract The demand for cash in the Czech Republic is characterized since the establishment of the Czech currency in 1993 by a steady upward trend that has been disrupted by several non-standard episodes. One of the episodes was a substantial surge in Czech currency holdings after the

454 


outbreak of the financial crisis in late 2008. Results based on a model of currency demand show that the increase in currency in circulation in the last quarter of 2008 cannot be explained by common variables, which include retail sales, interest rate, innovation in payment systems, and tourism. Separate models of currency demand for small and large denominations revealed significant differences in terms of sensitivity to different variables. While small-value banknotes are mainly driven by domestic transactions, payment system innovations and tourism, the demand for large-value banknotes depends more on a short-term interest rate. Increased currency demand had to be explicitly modeled only in case of high-denomination banknotes and was best explained by the confidence indicator. Keywords currency in circulation, money, banknotes, demand for cash, demand for money, financial crisis JEL Classification E40, E50


 455

POPTÁVKA PO HOTOVOSTI V OBĚHU V ČESKÉ REPUBLICE V OBDOBÍ LET A JEJÍ ZMĚNY V PRŮBĚHU FINANČNÍ KRIZE

Recommend Documents