VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY
BAKALÁŘSKÁ PRÁCE
2008
Jan Sodoma
VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Obor: Statistika a ekonometrie
Název bakalářské práce
Dynamické modely inflace
Autor:
Jan Sodoma
Vedoucí bakalářské práce:
Prof. Ing. Roman Hušek, CSc.
2
Prohlášení: Prohlašuji, že jsem bakalářskou práci na téma „Dynamické modely inflace“ zpracoval samostatně. Veškerou použitou literaturu a další podkladové materiály uvádím v seznamu použité literatury.
Praha 5.5.2008.
Sodoma Jan 3
Poděkování: Děkuji panu Prof. Ing. Romanu Huškovi, CSc. za odborné vedení, cenné rady a připomínky, které mi poskytl v průběhu zpracování této bakalářské práce.
4
Obsah
1.
Úvod..................................................................................................................................6
2.
Inflace a její dynamika ................................................................................................... 6
3.
4.
2.1
Druhy inflace ........................................................................................................... 7
2.2
Měření inflace.......................................................................................................... 8
2.3
Náklady inflace...................................................................................................... 11
2.4
Cílování inflace...................................................................................................... 14
Empirické výsledky....................................................................................................... 19 3.1
Interpretace výsledků klasického regresního modelu............................................ 20
3.2
Multikolinearita ..................................................................................................... 22
3.3
Autokorelace.......................................................................................................... 23
Závěr............................................................................................................................... 25
Seznam použité literatury.................................................................................................... 26 Přílohy ................................................................................................................................... 27
5
1. Úvod Analýzou vztahů mezi cenovou hladinou a makroekonomickými veličinami, jako jsou nezaměstnanost, mzdy, produktivita práce, měnový kurz, úrokové sazby, hrubý domácí produkt, peněžní zásoba a další, se zabývá většina ekonometrických studií. Důraz je kladen především na kvantifikaci – zejména kvantifikaci dynamických vztahů mezi úrovní cen a těmito proměnnými, což umožňuje stanovit podmíněné předpovědi vývoje inflace. Úkolem mé bakalářské práce je dynamický model inflace, ve kterém budu zkoumat závislost inflace na ceně Naturalu 95 (N95), měnového agregátu M2 a vytvoření prognózy modelu na druhé čtvrtletí roku 2008 v ČR. Druhá kapitola obsahuje stručné vymezení základních pojmů a druhů inflace. Část třetí je praktická a obsahuje empirické výsledky regresního modelu, jejich interpretaci a teoretické řešení problémů multikolinearity a autokorelace. Poslední kapitolou je závěr, kde je shrnutí empirických výsledků. Příloha obsahuje použitá data a výstupy ze statistických programů.
2. Inflace a její dynamika Inflace se projevuje zvyšováním cen v důsledku nerovnováhy na trhu. Celkově můžeme na inflaci nahlížet jako na nepřetržitý růst agregátní cenové hladiny v čase. Snižuje kupní sílu peněžní jednotky a zmenšuje se tak množství zboží a služeb, které si za peněžní jednotku můžeme koupit.
Inflace se dá vyjádřit jako míra změny cenové hladiny, která zpravidla představuje míru změny agregátní cenové hladiny mezi dvěma sledovanými obdobími. Obecná formulace se dá vyjádřit jako: π[t] = (P[t] – P[t-1]) / P[t-1] * 100
(1)
kde
6
π[t] …… míra inflace v období (t), P[t] …… cenová hladina v období (t), P[t-1] …. cenová hladina v období (t-1) [1].
2.1 Druhy inflace
Ekonomové obvykle rozlišují dva druhy inflace podle toho, jaký inflační impulz vedl k jejich vzniku. Podle impulsu tedy rozlišujeme: a)
inflaci poptávkovou (taženou poptávkou).
b)
inflaci nabídkovou (tlačenou náklady).
Poptávková inflace vyplývá především z nadměrného růstu agregátní poptávky, tzn. faktory jejího růstu se nachází na poptávkové straně. Může jít o zvýšení spotřeby, růst investic, státních výdajů nebo i čistého exportu. Příkladem může být např. nadměrný růst spotřebních výdajů způsobený nárůstem mezd neúměrně vůči růstu produktivity práce, rostoucí objem veřejných výdajů nebo rychlé zvyšování investičních výdajů díky nízké úrokové míře. Co se týče vládních výdajů, za příčiny tohoto růstu lze považovat: a)
úsilí trvaleji udržovat míru nezaměstnanosti pod přirozenou mírou nezaměstnanosti (tj. udržovat reálný produkt nad potenciálním produktem);
b)
výrazné a trvalé vládní rozpočtové deficity, které jsou kryty emisí, resp. „tištěním“ peněz.
Motorem, který pohání poptávkovou inflaci, je tedy buď nadměrně expanzivní monetární politika nebo nadměrně expanzivní fiskální politika.
Impulsem nabídkové inflace je zvýšení nákladů, tzv. nákladový šok. Obvykle se jedná o zvýšení nákladů firem vyvolané růstem nominálních mezd, který je rychlejší než růst produktivity práce, růstem cen energie a surovin, růstem cen ostatních služeb, výrobních faktorů, depreciací měnového kurzu, která zvyšuje relativní ceny dováženého zboží a služeb, a tím i agregátní 7
cenovou hladinu, růstem míry zdanění („daněmi tlačená inflace“), ale i samotným úsilím firem o zvyšování ceny jejich produkce a služeb.
Podle závažnosti dopadů rozlišujeme: Mírnou inflaci (plíživou): Ekonomové důvěřují penězům, uzavírají smlouvy vyjádřené v nominálních veličinách, potřeba řízení struktury aktiv není tak naléhavá. Jde o nízkou, zpravidla jednocifernou míru inflace. Pádivou inflaci: Lidé ztrácejí důvěru k penězům, preferují jiná finanční nebo hmotná aktiva. Pohybuje se v řádech desítek procent. Hyperinflaci: Je to inflace vyjádřená čtyř a víceciferným číslem. Pro ekonomiku to znamená rozpad peněžního systému a narušení hospodářských vazeb. Peníze jsou znehodnocené, přestávají plnit svoji funkci, nejsou již uchovatelem hodnoty. Rozšiřuje se barterová směna a používání stabilnějších zahraničních měn. Je nutná měnová reforma. Přestože se jedná o krajní případ, je možné jej sledovat jak v minulosti (Římská říše ve 3. století n. l., Německo po 1. světové válce, Jugoslávie /1993/, Argentina /2001/), tak v přítomnosti např. v Zimbabwe.
2.2 Měření inflace
Míra inflace se vyjadřuje na základě tzv. indexu spotřebitelských cen (consumer price index, CPI). CPI je také označován jako index životních nákladů, protože odráží změny cen výrobků a služeb nakupovaných spotřebiteli (domácnostmi). Už z jeho názvu je patrné, že nepředstavuje změnu všech cen v ekonomice, ale pouze cen vybraných položek, které vstupují do výdajů domácností. Výběr výrobků a služeb není náhodný, ale určuje ho statistický úřad na základě reprezentativního šetření mezi domácnostmi – na základě tzv. statistiky rodinných účtů. Výsledkem tohoto průzkumu je spotřební koš, který by měl odpovídat struktuře průměrných výdajů domácností v dané zemi. Statistická šetření a výběr jsou v ČR prováděny po určité období (přibližně 5–6 let) a v průběhu tohoto období se podíl (váha) každého výrobku nebo služby na celkovém spotřebním koši nemění. Spotřební koš zahrnuje několik stovek položek, které jsou seřazeny (agregovány) do dvanácti oddílů podle mezinárodní klasifikace individuální spotřeby, tzv. COICOP 8
(Classification of Individual Consumption by Purpose). Váhy v jednotlivých oddílech určují, kolik promile svých výdajů vynakládají české domácnosti na určité skupiny výrobků a služeb. Spotřební koš by tak měl poskytovat relevantní obraz o tom, co nakupuje česká domácnost v určitém období. Je důležité připomenout, že jde o průměrnou domácnost. Hlavní výhodou tohoto indexu je jeho operativnost, která umožňuje bezproblémové zjišťování pohybu cenové hladiny i ve velmi krátkých časových intervalech (měsících). Index cen výrobců (PPI) je analogií indexu spotřebitelských cen. Jde o index cen průmyslových výrobců, zemědělských producentů, stavebních prací apod. Konstruované koše tak obsahují suroviny, polotovary a služby používané v příslušných činnostech. Stejně jako CPI také index cen výrobců pracuje s fixními vahami, přičemž změny v PPI zpravidla signalizují budoucí změny CPI.
Tabulka 1: Struktura spotřebního koše, který slouží v ČR od roku 2007 pro výpočet indexu spotřebitelských cen. Pro srovnání je uveden i starší spotřební koš v roce 1999. Oddíly COICOP
Rok 1999
Rok 2005
1. Potraviny a nealkoholické nápoje
197,6
162,63
2. Alkoholické nápoje, tabák
79,2
81,72
3. Odívání a obuv
56,9
52,43
4. Bydlení, voda, energie, paliva
236,4
248,29
5. Bytové vybavení, zařízení domácnosti; opravy
67,9
58,06
6. Zdraví
14,4
17,86
7. Doprava (z toho pohonné hmoty 40,41)
101,4
114,10
8. Pošty a telekomunikace
22,54
38,73
9. Rekreace a kultura
95,5
98,66
10. Vzdělávání
4,5
6,18
11. Stravování a ubytování
74,2
58,39
12. Ostatní zboží a služby
49,5
62,96
1 000,00
1 000,00
Celkem zdroj: czso.cz
9
Nejkomplexnějším ukazatelem inflace je deflátor HDP, protože zahrnuje změny cen všech složek agregátní poptávky. Deflátor HDP se vypočítá jako podíl nominálního a reálného HDP. Formálně lze tento výpočet charakterizovat vzorcem:
Deflátor HDP = HDP.Pt / HDP.P0 = ∑pti .qti / ∑p0i .qti
(2)
kde p0i je cena i-tého zboží v základním období, pti je cena i-tého zboží v běžném období, qti je množství i-tého zboží v běžném období.
HDP zahrnuje všechny statky vytvořené v ekonomice. „Spotřebním košem“ jsou tedy v tomto případě všechny statky, jež jsou součástí sledovaného ukazatele produktu. Pro jednotlivé roky používáme jako váhu vždy reálný produkt aktuálního období, a tak jsou váhy statků (jejich podíly v produktu) proměnlivé. Odpadá tak problém změn kvality zboží a struktury jeho nákupů, jako u CPI a PPI. Oproti CPI deflátor HDP zahrnuje nepoměrně širší okruh statků, což jeho výpočet značně znesnadňuje. Jinou nevýhodou je, že na rozdíl od CPI, který integruje do příslušných výpočtů i změnu cen importovaných statků, deflátor zahrnuje jen statky vyráběné v domácí ekonomice, což může být zdrojem určitých nepřesností. Harmonizované indexy spotřebitelských cen (HICP), vznikly jako reakce na potřebu vytvořit srovnatelné indexy spotřebitelských cen, aby bylo možné změřit trendy inflace členských států Evropské unie (EU) jako kritérium vstupu do měnové unie. Nepředpokládá se však, že by HICP nahradily národní indexy spotřebitelských cen. Mnoho technických aspektů výpočtu HICP se však používá i v národních indexech. Nebylo by například efektivní z hlediska nákladů mít jednu sadu pravidel výběru pro národní index spotřebitelských cen a druhou pro HICP. (czso.cz, 2005) V České republice byla v rámci revize indexů spotřebitelských cen v roce 2000 provedena v souladu s legislativními nařízeními EU konstrukce váhového schématu pro výpočet harmonizovaného indexu spotřebitelských cen. HICP se v ČR počítá od ledna 2001.
10
Mezi strukturou spotřebního koše národního indexu spotřebitelských cen ČR a strukturou spotřebního koše HICP jsou určité rozdíly. Ve váhách HICP jsou zahrnuty tržby za nákupy cizinců na území České republiky, ale není v něm zahrnuto hypotetické nájemné. Naproti tomu v národním indexu spotřebitelských cen tržby za nákupy cizinců zahrnuty nejsou, ale je zde zahrnuto hypotetické nájemné. Harmonizovaný index spotřebitelských cen užívá řetězových vah, které jsou obměňovány každoročně v prosinci. Zdrojem aktualizace jsou data národních účtů (konečná peněžní spotřeba domácností, domácí koncept). Základním cenovým obdobím je průměr roku 2005.
2.3 Náklady Inflace
Přesvědčení, že vysoká míra inflace je vážným nebezpečím pro každou ekonomiku, je jednou z neotřesitelných zásad ekonomie. Historie ukazuje, že vysoká míra inflace vede ke ztrátě důvěry obyvatelstva k penězům, hyperinflace potom zpravidla k úplnému rozvratu hospodářství. Inflace je více kritizována monetaristy než keynesiánci. Keynesiánci do určité míry inflaci ospravedlňují v případech „poptávkového dolaďování“ recesní ekonomiky, kdy je mírná inflace brána jako nezbytný jev zvyšováni hrubého domácího produktu, neboť křivka agregátní nabídky je podle většiny z nich i ve svém recesním pásmu mírně rostoucí. Kvantitativně vyjádřeno, jde o případy, kde tempo růstu reálného HDP je rychlejší než tempo růstu cenové hladiny. Keynesiánci v těchto případech mluví o tzv. „poloinflaci“. Monetaristická kritika inflace se na rozdíl od keynesiánců opírá o dlouhodobější a více dynamický pohled. Monetaristé zejména poukazují na skutečnost, že v dlouhém období je inflačně stimulovaný růst spojen s mnoha dodatečnými ekonomickými náklady, které v konečném důsledku povedou k přibrzdění dalšího hospodářského růstu. Společensky je zřejmě nejvíce pociťovaným negativním dopadem inflace přerozdělování důchodů a bohatství mezi ekonomickými subjekty. Rozsah tohoto přerozdělování závisí kromě velikosti inflace především na tom, zda je inflace očekávána, nebo není očekávána.
11
Při neočekávané inflaci ztrácejí především všichni věřitelé, protože nejsou schopni plně promítnout budoucí růst cen do vyšších úrokových sazeb. I v případech, kdy jsou úvěrové smlouvy uzavřeny na základě floatingových úrokových sazeb, dochází obvykle z hlediska věřitelů ke kapitálovým ztrátám, neboť tržní úrokové sazby ne vždy vzrostou o plné zvýšení inflace. Navíc je zde vždy i určité dohodnuté období (zpravidla čtvrt roku) pro úpravu dohodnutých floatingových úrokových sazeb podle tržního vývoje. Avšak i při očekávané inflaci ztrácejí určité sociální skupiny (např. starobní a invalidní důchodci) svůj reálný příjem v důsledku opožděné valorizace jejich důchodů. Prakticky žádná vláda není tak „milosrdná“, že by přistoupila na valorizaci důchodů podle očekávané inflace. V podobné situaci jsou obvykle i státní zaměstnanci, kteří mají své mzdy „tabulkově“ předepsány a při úpravách se sleduje minulý vývoj inflace. Na inflaci obvykle vydělává stát, a není to pouze kvůli tomu, že je vláda největším dlužníkem v ekonomice a plátcem „fixních“ důchodů. Při systému progresivního zdanění důchodů fyzických i právnických osob a současně dlouhodobě stabilních daňových pásmech automaticky roste reálné daňové zatížení poplatníků, kteří se v důsledku inflace automaticky „posouvají“ do vyšších zdaňovacích pásem. Tento jev je označován jako taxflace. Vyšší daňové zatížení zřejmě povede k menší „ochotě“ platit daně, tj. ke snaze ekonomických subjektů přesouvat aktivity do neoficiální sféry ekonomiky. Kromě přerozdělovacích efektů inflace je zde celá řada dalších negativních dopadů inflace, které bezprostředně vedou ke zpomalení hospodářského růstu. •
Inflace (zejména při jejím nepravidelném vývoji) ztěžuje firmám přesné odhady efektivnosti jejich investic, což vede k častějším případům chybné alokace zdrojů a v konečném důsledku ke snížení investiční aktivity.
•
Inflace zdražuje domácí zboží oproti zahraničnímu, což v případě větší rigidnosti měnového kursu vede ke zhoršení konkurenceschopnosti domácích výrobců na zahraničních trzích.
•
Rostou některé specifické a dodatečné náklady, které jsou spojeny právě pouze s inflací – prodávající musí častěji měnit ceníky, vláda aktualizovat mzdové tarify, centrální banka tisknout stále více peněz, odbory musí častěji diskutovat se zaměstnavateli o mzdách – vyjednávání jsou delší a složitější, roste délka a počet stávek.
12
•
Vzniká celá řada účetních a daňových problémů. Například u odpisů to znamená, že v důsledku inflace dochází k jejich reálnému podhodnocení, což zvyšuje daňové zatížení podnikatelů.
•
S inflací (zejména opět nepravidelnou) spojená nejistota ohledně budoucnosti si vynucuje růst tzv. rizikových prémií, které jsou součástí tržních cen různých aktiv.
•
Rostou transakční náklady na směnu peněz za fyzická aktiva, která mohou plnit funkci uchovatele hodnot, popř. i prostředku směny, protože jejich výnos málo podléhá inflačním vlivům. Například v období vysoké inflace je obtížné koupit nemovitost. Roste poptávka po zlatě a uměleckých předmětech. Inflace může být tedy spojena i se změnami některých cenových relací, což opět zhoršuje schopnost propočtu efektivnosti alokace zdrojů.
U centrálních bank ale existuje určitý konsensus, že nenulová a mírná inflace je „vhodnější“ než nulová inflace. Hlavním argumentem pro mírnou inflaci (zpravidla do 2 %) je nepružnost mezd a cen (směrem dolů) a obavy z deflačního vývoje a záporných reálných úrokových sazeb. Případný deflační vývoj (absolutní meziroční pokles cenové hladiny) může totiž vyvolat tzv. deflační spirálu, kdy dochází ke snižování tržeb firem, spotřebitelé odkládají nákupy v důsledku očekávání dalšího poklesu cen a klesá agregátní poptávka. Deflace tak může vyvolat recesi, která bude mít dlouhodobý charakter. Nebezpečí deflačního vývoje se zpravidla dokládá dlouhodobým deflačním vývojem Japonska. Většina centrálních bank se snaží stabilizovat či tzv. cílovat inflaci nikoliv na nulové hodnotě, ale při její určité nízké hodnotě. Studie amerických ekonomů „Makroekonomie nízké inflace“ na základě empirických dat ze Spojených států dokazuje, že příliš nízká inflace vede k velkým nákladům v podobě neefektivní alokace zdrojů a k růstu nezaměstnanosti. Rozdíl mezi stabilní nulovou mírou inflace a stabilním tříprocentním růstem cen byl v empirických modelech těchto ekonomů odhadován na 2,6 procentního bodu. Mírná inflace navíc pomáhá udržovat nezaměstnanost na rozumné úrovni. Ocitnou-li se totiž firmy v potížích a potřebují snížit hodnotu peněz vyplácených zaměstnancům, v období mírné inflace to mohou provést tak, že po nějakou dobu prostě platy nezvyšují, takže skutečná hodnota platů v důsledku inflace postupně samovolně klesá. Naproti tomu při nulové inflaci by firma musela mzdy skutečně snížit, což je pro mnoho zaměstnanců, a zejména pro odborové 13
svazy nepřijatelné. Nulová inflace tak může v ekonomicky vrávorajících firmách vést k propouštění. Jak je vidět, u inflace – stejně jako mnohde jinde – nejlepší je zlatá střední cesta. Tu volí i většina centrálních bank, které udávají svou představu o „dobré“ inflaci. Například Evropská centrální banka chce mít inflaci pod hladinou 2 %, ve Švédsku je to kolem 2,5 % a Česká národní banka cíluje inflaci okolo 3 %.
2.4 Cílování inflace V lednu 2008 uplynulo deset let od zavedení cílování inflace v České republice. Přechodu na cílování inflace předcházely měnové turbulence, které v květnu 1997 vyústily v opuštění více než šest let prováděné politiky pevného kurzu a souběžného cílování peněžní zásoby. Měnová politika v tomto bývalém režimu ztrácela s postupující liberalizací kapitálových toků a finančního trhu na účinnosti a nebyla schopna v dostatečné míře tlumit narůstající domácí poptávku a plnit svůj tehdejší hlavní cíl – měnovou stabilitu. Převis poptávky nad málo pružnou domácí nabídkou se v podmínkách malé otevřené ekonomiky přeléval spíše do růstu dovozu než do růstu inflace, i když i ta zůstávala relativně vysoká. Takto vzniklá vnější nerovnováha byla spolu s finanční krizí na rozvíjejících se trzích podnětem ke spekulativnímu útoku na korunu, kterému ČNB nebyla schopna čelit, a to ani přes výrazné zvýšení krátkodobých úrokových sazeb a masivní intervence na devizovém trhu. Uvolnění kurzového režimu na jaře 1997 při zachování cílování peněžní zásoby ale nepřineslo očekávaný efekt. Malá srozumitelnost cílování peněžní zásoby pro širokou veřejnost (ve srovnání s cílováním kurzu či inflace) vedla k tomu, že kurzovými turbulencemi rozkolísaná inflační očekávání nebyla dostatečně ukotvena a přispívala ke zvyšování inflace. Cílování peněžní zásoby s sebou neslo také implementační problémy. Vazba mezi nástrojem měnové politiky – úrokovými sazbami – a peněžní zásobou a vazba mezi peněžní zásobou a inflací byly v podmínkách otevřené transformující se ekonomiky nestálé a obtížně predikovatelné. S podobnými problémy se potýkaly i ostatní centrální banky cílující peněžní zásobu.
14
Důvody zavedení cílování inflace Úvahy ČNB o zavedení nového měnověpolitického režimu ovlivnily především dvě skutečnosti. Návrat k režimu fixního kurzu by vzhledem k jeho předchozímu nedobrovolnému opuštění nebyl kredibilní. Naproti tomu úspěchy centrálních bank cílujících inflaci (tento režim používají Nový Zéland od roku 1988, Chile od roku 1990, Kanada od roku 1991, později se připojily též Izrael, Velká Británie, Švédsko, Austrálie a další) naznačovaly, že tento relativně nový měnověpolitický režim je v podmínkách vysoce liberalizované a globalizované světové ekonomiky perspektivní. Tyto a další úvahy vyústily v prosinci 1997 v rozhodnutí ČNB přijmout cílování inflace za svůj měnověpolitický režim, přičemž první cíl byl stanoven pro konec roku 1998. Tím se ČNB stala první centrální bankou cílující inflaci v postkomunistické zemi. Základní znaky cílování inflace Cílování inflace je způsob řízení měnové politiky, který se na rozdíl od ostatních režimů zaměřuje přímo na plnění hlavního cíle cenové stability bez pomoci zprostředkujících cílů v podobě jiných ekonomických veličin. Inflační cíl je obvykle stanoven formou jasně vyhlášené bodové hodnoty či pásma pro inflaci spotřebitelských cen. Snahou centrální banky je dosáhnout inflace v blízkosti tohoto cíle. Mohou však nastat situace, kdy by striktní lpění na plnění inflačního cíle vedlo k nežádoucímu rozkolísání produkce, zaměstnanosti či úrokových sazeb. V těchto situacích se většina centrálních bank včetně ČNB nesnaží o naplnění cíle za každou cenu a toleruje dočasné neplnění inflačního cíle. Zpoždění mezi opatřením centrální banky a jeho nejvýraznějším dopadem do inflace dosahuje obvykle zhruba jednoho až dvou let. Vzhledem k tomu se měnová politika soustředí na plnění inflačního cíle na tomto časovém horizontu, a rozhodování banky o nastavení úrokových sazeb se proto řídí prognózou budoucího vývoje. Měnová politika však může zvažovat také vývoj před tímto horizontem a za ním. Prognóza vychází ze široké škály dostupných ukazatelů domácího i zahraničního vývoje a z nejlepší znalosti centrální banky ohledně vazeb mezi těmito ukazateli. Tyto vazby mohou zahrnovat i aktivní působení měnové politiky a jsou obvykle zachyceny prostřednictvím ekonomického modelu, který je obohacen o expertní posouzení ekonomického vývoje, zejména v nejbližším období. Prognóza představuje z pohledu ČNB nejpravděpodobnější vývoj inflace a dalších klíčových ukazatelů – např. produkce, nezaměstnanosti, kurzu a úrokových sazeb.
15
Prognóza je základním vodítkem měnové politiky, zároveň však může být dotvářena riziky jedním či druhým směrem, spojenými s možným nenaplněním vnějších i vnitřních předpokladů prognózy. Tato rizika je rovněž nutno při rozhodování posoudit. Dalším důležitým rysem cílování inflace je důraz na otevřenost měnové politiky. Samotné zveřejnění hodnoty inflačního cíle poskytuje hospodářským subjektům důležité vodítko při vytváření jejich očekávání ohledně budoucího vývoje inflace. Pokud je inflační cíl důvěryhodný a inflační očekávání jsou jím dobře ukotvena, je velmi pravděpodobné, že se skutečná inflace bude nacházet poblíž inflačního cíle. Pouze důvěryhodná a srozumitelná měnová politika může dlouhodobě přesvědčit subjekty v ekonomice o tom, že se při svém rozhodování mohou spoléhat na naplnění inflačního cíle. Důvěryhodnost cíle je proto důležitým měřítkem úspěšnosti měnové politiky v režimu cílování inflace. Centrální banka v režimu cílování inflace je zpravidla vysoce otevřená vůči široké veřejnosti a vedle inflačního cíle zveřejňuje svoji prognózu budoucího vývoje, analýzu jejích rizik a další analýzy a úvahy, které vstupují do jejího rozhodování. Důležitou podmínkou pro úspěšné cílování inflace je nezávislost centrální banky, a to ve všech svých aspektech. Tato nezávislost chrání centrální banku před případným politickým tlakem směřujícím k ovlivnění jejích rozhodnutí. Nezávislost centrální banky se přitom neprojevuje jen při jejím rozhodování o nastavení úrokových sazeb, ale například i ve způsobu volby a odvolávání vrcholných představitelů banky, nezávislostí na veřejných rozpočtech apod. V případě ČNB byly a jsou všechny výše popsané základní znaky cílování inflace naplněny. Přechod na strategii cílování inflace se odrazil i v právní úpravě mandátu České národní banky. Podle Ústavy České republiky a zákona o ČNB je od roku 2001 hlavním cílem České národní banky péče o cenovou stabilitu. Zákon dále určuje ČNB – pokud tím není dotčen její hlavní cíl – podporovat obecnou hospodářskou politiku vlády vedoucí k udržitelnému hospodářskému růstu. ČNB se při naplňování takto definovaného poslání, podobně jako většina centrálních bank se stejným mandátem a v souladu s režimem cílování inflace, soustřeďuje především na stabilitu spotřebitelských cen. Stabilitou cen se přitom rozumí zpravidla nikoli doslovná neměnnost cen, nýbrž jejich mírný a stabilní růst. Tento růst je stanoven v podobě inflačního cíle ČNB. První inflační cíle ČNB byly stanoveny v tzv. čisté inflaci. Čistá inflace je podmnožinou celkové spotřebitelské inflace, která je očištěna o vliv administrativních zásahů – regulovaných
16
cen a primárních dopadů změn nepřímých daní. Takto očištěná inflace zachycovala cenový vývoj více jak 80% spotřebního koše. Důvodem pro cílování čisté inflace byla zejména v té době panující vysoká nejistota o tempu a rozsahu cenových deregulací, částečně též malá schopnost měnové politiky ovlivnit tuto část spotřebního koše. Příklad deflace a české recese v letech 1997–1999
Rok 1998 byl spojen se skutečností, že ČNB výrazně podstřelila svůj inflační cíl, který byl pro index tzv. čisté inflace stanoven pásmem 5,5–6,5 % (čistá inflace v roce 1998 byla pouze 1,7%). ČNB toto podstřelení cíle vysvětlovala zejména poklesem našich importních cen, a to především v důsledku poklesu světových cen surovin. Co mohlo být důvodem výrazného snížení agregátní poptávky? Analýza většiny hospodářských krizí ukazuje, že těchto příčin je vždy více a mají většinou delší historii. Zřejmě je pravdivé rčení, že hospodářská recese začíná již v konjunktuře. V českém případě můžeme vysledovat následující příčiny (pořadí faktorů je dáno hlediskem času vzniku): 1. Zatížení portfolia bank špatnými úvěry často již před rokem 1993 (zejména z důvodů privatizace na úvěr, podvodného jednání bankovních úředníků a klientů, neznalosti klientů a nezkušenosti bankovních pracovníků); 2. Přehřátí ekonomiky v letech 1995 a 1996 se současným nárůstem deficitu běžného účtu a zahraničního dluhu země (zejména vláda podcenila problém deficitu běžného účtu a prováděla fiskální expanzi); 3. Špatně sladěná (resp. přestřelená) monetární a fiskální restrikce na přelomu let 1997 a 1998, která měla řešit deficit běžného účtu (ČNB např. začala výrazněji snižovat repo sazbu až na začátku druhého roku hospodářské recese. 4. Příliš tvrdý regulační zásah centrální banky v oblasti kapitálové přiměřenosti bank (ČNB nově požadovala vytvoření 100% rezerv i v případě špatných úvěrů, které měly určité krytí v podobě zástav). Všechny tyto faktory měly určitý podíl na propadu agregátní poptávky v době hospodářské recese. Který z těchto faktorů byl hlavní, bude zřejmě již trvalým sporem jak mezi teoretickými ekonomy, tak mezi politiky (Helísek, 2002)
17
Vývoj prognostického a rozhodovacího aparátu a měnověpolitické komunikace Prognóza budoucího vývoje inflace a dalších ekonomických veličin hraje v režimu cílování inflace klíčovou úlohu. Čím přesnější jsou prognózy, tím lépe může centrální banka plnit svoji zákonnou úlohu. Z tohoto důvodu ČNB klade velký důraz na neustálé zdokonalování a zpřesňování svého predikčního aparátu. V letech 1998 až 2002 ČNB při svém rozhodování používala – stejně jako naprostá většina centrálních bank v té době – prognostický rámec, který předpokládal stabilitu úrokových sazeb. Většina prognóz v tomto období předpokládala stabilitu i další klíčové veličiny – měnového kurzu. Takto sestavené prognózy inflace nezachycovaly nejpravděpodobnější budoucí vývoj, ale hypotetickou situaci, která by nastala při neměnnosti úrokových sazeb a kurzu po celé prognózované období. Pokud tato hypotetická prognóza směřovala nad (pod) inflační cíl ČNB, bylo na místě uvažovat o zvýšení (snížení) úrokových sazeb. Prognóza tak dávala signál o směru požadované změny v nastavení sazeb, nikoliv však o velikosti této změny. Další slabou stránkou prognostického aparátu v té době byla skutečnost, že se skládal z několika na sobě nezávislých rovnic, resp. malých soustav vzájemně propojených rovnic, které popisovaly vývoj základních pozorovatelných veličin, jako je inflace, HDP, či nezaměstnanost. Rovnice byly specifikovány na základě ekonomické intuice a odhadnuty s využitím historických dat, chyběl jim však dobře definovaný střednědobý rámec uvažování v podobě ukotvujících rovnovážných veličin, jasně zachyceného transmisního mechanismu měnové politiky a aktivní role centrální banky. Počínaje létem 2002 je v ČNB používán sofistikovanější a vnitřně konzistentní model nazývaný QPM (Quarterly Projection Model), který opouští předpoklad neměnnosti úrokových sazeb a měnového kurzu; budoucí vývoj těchto klíčových veličin je prognózován spolu s ostatními veličinami. Model se skládá z cca 20 základních simultánních rovnic, které popisují nejen pozorovatelné veličiny jako je inflace, úrokové sazby nebo kurz, ale také nepozorovatelné veličiny, jako je například mezera výstupu. Model je kalibrován, což znamená, že specifikace jeho rovnic a hodnota koeficientů je nastavena tak, aby poskytoval intuitivně správné výsledky. Značná vpředhledícnost modelu spolu s aktivní rolí centrální banky zabezpečuje, že se prognóza inflace nachází ve střednědlouhém období v blízkosti inflačního cíle. V modelu obsažené pravidlo pro nastavení úrokových sazeb poskytuje trajektorii budoucího vývoje sazeb konzistentní s prognózou. Takto postavený modelový rámec ukazuje nejen žádoucí směr změny úrokových sazeb, ale i rozsah této změny.
18
V posledních letech ČNB usilovně pracuje na dalším zdokonalení svého predikčního aparátu. Model třetí generace („g3“) se bude více opírat o předpoklady chování ekonomických subjektů na nejnižší úrovni – domácností a firem – a poskytne podrobnější pohled na ekonomiku, například v podobě prognózy jednotlivých složek užití HDP. Stejně jako model QPM je model „g3“ kalibrován a vyznačuje se značnou vpředhledícností. V současné době se tento nový modelový rámec a prognostický proces používá k tvorbě „stínových“ prognóz, poskytujících na stávajícím modelu nezávislý pohled na ekonomický vývoj, a postupně se dolaďuje s předpokladem jeho prvního využití k tvorbě základního scénáře prognózy v průběhu roku 2008. (cnb.cz, 31. 3. 2008)
3. Empirické výsledky Cílem mé bakalářské práce je prognóza inflace v závislosti na ceně Naturalu 95 a měnovém agregátu M2 na 2.čtvrtletí roku 2008. Kde M2 = M1 + termínované vklady v bankách + ostatní vklady v bankách, a kde M1 = oběživo + vklady na běžných účtech v bankách. Používal jsem čtvrtletní data od roku 1998 do prvního čtvrtletí roku 2008, a protože změny v ceně benzínu i měnového agregátu M2 se do inflace promítají s určitým zpožděním, použil jsem zpožděná data (u Naturalu 95 o 1 období a u M2 o dvě období). Endogenní proměnná: inflace ve formě bazických indexů, kde prosinec 2005 = 100. (Data jsem získal z Českého statistického úřadu.) Exogenní zpožděné proměnné: Natural 95 (Kč) (t-1) (Data mi poskytl Český statistický úřad ve formě průměrných měsíčních cen. Převedl jsem to na měsíční údaje.) Měnový agregát M2 (bil. Kč) (t-2) (Data mi poskytla Česká národní banka ve formě měsíčních stavů. Užíval jsem stavy na konci čtvrtletí.) Pro výpočet jsem využil program Pcgive a pomohl mi i program Statgraphics.
19
3.1 Interpretace výsledků klasického regresního modelu Regresní rovnice byla odhadnuta metodou nejmenších čtverců ve tvaru: Odhad inflace = 59,5208 + 0,207683 * N95 + 18,1903 * M2
(3)
Lze tedy říci, že vzrůst M2 o 110 miliard Kč vede k růstu inflace přibližně o 0,2 % a růst ceny benzinu Natural 95 o 1 Kč pomáhá růstu inflace v průměru také asi o 0,2 % Prognóza mezičtvrtletní inflace na 2.čtvrtletí roku 2008 oproti prvnímu čtvrtletí roku 2008 z odhadnutého modelu (3): Inflace na 2. čtvrtletí 2008: 59,5208 + 0,207683 * 30,71 + 18,1903 * 2,47834 = 110,98 (4) To je bazický index, takže míra inflace ve 2. čtvrtletí je: (110,98 / 110,3 – 1) * 100 % = 0,617 % Můžeme zaokrouhlit na 0,6 % Odhad inflace na 2. čtvrtletí 2008 proti 1. čtvrtletí roku 2008 je tedy 0,6 %.
Nejčastěji se jako shoda odhadnutého modelu s empirickými daty používá koeficient vícenásobné determinace, který je založen na rozkladu celkového rozptylu vysvětlované proměnné a je mírou podílu vysvětlení rozptylu endogenní proměnné odhadnutým modelem. Nabývá hodnot od 0 do 1. Vyjadřuje stupeň, s nímž se závislost blíží funkční závislosti, přičemž 1 představuje úplnou závislost a 0 vyjadřuje nezávislost na vysvětlujících regresorech. Vysvětlený součet čtverců; (VSČ) Nevysvětlený (reziduální) součet čtverců; (NSČ Celkový součet čtverců; (CSČ) Tabulka 2: Pcgive – vlastní propočet VSČ NSČ CSČ
1606,75 45,17 1651,93
20
Podíly = VSČ / CSČ [1606,75 / 1651,93] nebo 1 – (NSČ / CSČ) [1 – (45,17 / 1651,93)] vedou samozřejmě ke stejnému výsledku R2 = 0,97265 Můžeme tedy říci, že 97,265 % rozptylu závisle proměnné je vysvětleno modelem. To hovoří o silné závislosti mezi endogenní proměnnou inflací a zpožděnými proměnnými N95 a M2. Korigovaný koeficient vícenásobné determinace je upraven počtem stupňů volnosti a koriguje počet proměnných v modelu. Protože máme poměrně velký výběr a málo proměnných, rozdíl oproti standardnímu R2 je minimální. R 2 = 0,97113 . F-test Statistickou významnost modelu jako celku, měřenou koeficientem determinace R2, lze testovat pomocí F poměru. 37 * 0.97265 = 35,99 > F(kritické) 3,26. Statistická významnost na hladině α = 0,05 . Na základě provedeného testu tedy zamítáme na hladině α = 0,05 hypotézu o malé shodě navrženého regresního modelu s daty. Model je statisticky významný. Test statistické významnosti regresních parametrů Hodnota t-testu: t(N95) = 2,61 t(M2) = 25,4 Při testování nulové hypotézy pomocí dvoustranného t-testu na 1% hladině významnosti parametr Natural 95 není statisticky významný. Hodnota t(kritická) = 2,72 > 2,61 Na hladině α = 0,05 již významný je a stává se statisticky významnou proměnnou. Hodnota t(kritická) = 2,03 < 2,61
21
Dílčí korelační koeficienty Tabulka 3: Korelační matice: Inflace
Natural 95_1
M2(bil)_2
1
0.69347
0.98362
Natural 95_1
0.69347
1
0.64951
M2(bil)_2
0.98362
0.64951
1
Inflace
Pramen: vlastní výpočet
Korelační matice nám ukazuje dílčí korelační koeficienty, které udávají čistou závislost mezi dvěma veličinami bez vlivu veličin ostatních (ceteris paribus). Můžeme vidět, že korelační koeficient mezi inflací a cenou Naturalu 95 je 0,69347, což značí docela slušnou závislost. Závislost mezi inflací a měnovým agregátem M2 ve velikosti 0,98362 je velice silná, až téměř perfektní. Párový korelační koeficient mezi vysvětlujícími proměnnými je 0,64951. Můžeme říci, že v modelu se nevyskytuje multikolinearita. O té hovoříme většinou při překročení absolutní hodnoty větší než 0,8, popř. 0,9.
3.2 Multikolinearita Nejčastější příčinou multikolinearity vysvětlujících proměnných ekonometrického modelu je tendence časových řad vyvíjet se stejným směrem. Vysoký stupeň multikolinearity nám především snižuje přesnost odhadů regresních koeficientů, získaných z jednoho konkrétního výběru, v důsledku velkých standardních chyb odhadové funkce MNČ. Odhady však zůstávají nestranné a vydatné. Velké standardní chyby jako důsledek silné multikolinearity způsobují pochybnosti či nejistotu v souvislosti se správností specifikace modelu. Postup v případě významné multikolinearity: Zvýšit počet pozorování, využít dodatečné informace ve formě apriorních omezení, použít smíšená data, máme-li časové řady, tak transformace na diference, vynechat redundantní
22
(nadbytečnou) vysvětlující proměnnou = změna specifikace modelu – nebezpečí, že vyřadíme důležitou proměnnou, pak vznikne specifikační chyba, která je vážnější než multikolinearita. Pak ještě metody spočívající v aplikaci formálních statistických metod vícerozměrné analýzy, jako jsou metoda hlavních komponent nebo hřebenová regrese.
3.3 Autokorelace Autokorelace je porušení předpokladu o nezávislosti náhodných složek z různých pozorování E(εi εj ´)≠0 Je chápána jako závislost mezi posloupností hodnot jedné proměnné, uspořádaných v čase, někdy i v prostoru. K testu autokorelace prvního řádu se nejčastěji používá Durbin-Watsonova statistika ve tvaru
(5) Hodnoty této statistiky se pohybují od nuly do čtyř. Pokud je tato statistika rovna číslu 2, rezidua nevykazují žádnou autokorelaci, hodnoty D menší než 2 značí pozitivní autokorelaci a hodnoty větší než 2 značí autokorelaci negativní. V praxi můžeme zjednodušeně postupovat tak, že leží-li hodnota testové statistiky D v intervalu (1,4;2,6), rezidua nevykazují autokorelaci, hodnota pod 1,4 značí kladnou autokorelaci a hodnota nad 2,6 značí zápornou autokorelaci. To je však značně zjednodušený přístup, protože správně by se měly hodnoty testové statistiky D srovnávat s příslušnými kritickými hodnotami či s příslušnými kvantily. Většina údajů časových řad ekonomických veličin vykazuje značnou setrvačnost, takže pozorování za několik po sobě jdoucích období nejsou nezávislá,nýbrž sériově zkorelovaná. Ukazatel inflace ve formě bazických indexů není výjimkou. Test autokorelace prvního řádu Durbin-Watson = 0,935185 a F(2,34) = 6.1880 [0.0051] Což značí jasnou pozitivní autokorelaci prvního řádu.
23
Odhad regresních koeficientů zůstává i při významné autokorelaci nestranný a konzistentní, ale ztrácí vydatnost(odhady nemají minimální rozptyl) a nejsou ani asymptoticky vydatné. Odhadnuté rozptyly a standardní chyby budou vychýlené,u pozitivní autokorelace budou odhady standardních chyb zpravidla podhodnocené (vychýlené k nule) a celkový součet čtverců je tak podhodnocen (nadhodnocena hodnota R2 ) – roste pravděpodobnost chyby 2.typu což je nesprávné odmítnutí pravdivé hypotézy. Při boji s autokorelací se zpravidla zkoumá správnost specifikace modelu, ve které uvažujeme o zahrnutí dalších vysvětlujících proměnných. Je-li autokorelace vyvolána chybnou specifikací analytické formy modelu,změníme jeho funkční tvar, například původně lineární v parametrech na semilogaritmický, nebo dvojlogaritmický a po odhadu metodou nejmenších čtverců znovu testujeme nově spočtená rezidua. Když se přesvědčíme, že příčinou sériové korelace prvního řádu nejsou specifikační chyby, použijeme metodu zobecněných nejmenších čtverců(Hušek,1999).
24
4. Závěr Cílem práce byla analýza závislosti inflace na zpožděných hodnotách peněžní zásoby M2 a ceny benzínu Natural 95. Dále vytvoření prognózy modelu inflace na druhé čtvrtletí roku 2008 v ČR oproti prvnímu čtvrtletí roku 2008, která vyšla přibližně 0,6% Analýza prokázala, že cenová hladina a od ní odvozená inflace se vyvíjejí stejným směrem jako měnový agregát M2, a potvrdil se tak závěr ekonomické teorie, který předpokládá silnou závislost inflace na peněžní zásobě. Cena benzínu ovlivňuje ceny, snad všech komodit, ve spotřebním koši, pomocí kterého se vypočítává inflace. I zde se potvrdila statisticky významná závislost na hladině α = 0,05 . Problémem modelu byla pozitivní autokorelace. Durbin-Watson test autokorelace prvního řádu potvrdil existenci pozitivní autokorelace na hladině α = 0,05 . Odhad regresních koeficientů zůstává při významné autokorelaci prvního řádu nestranný a konzistentní, ale ztrácí vydatnost (odhady nemají minimální rozptyl) a nejsou ani asymptoticky vydatné. U pozitivní autokorelace jsou odhady standardních chyb zpravidla podhodnocené (vychýlené k nule) a celkový součet čtverců je tak podhodnocen (nadhodnocena hodnota R2 ) roste pravděpodobnost chyby 2.typu což je nesprávné odmítnutí pravdivé hypotézy.
25
Zdroje: Seznam použité literatury: HUŠEK, R. – PELIKÁN, J. – Aplikovaná ekonometrie. Teorie a praxe (2003) HUŠEK, R. – Ekonometrická analýza (1999) HELÍSEK, Mojmír – Makroekonomie. Základní kurs (2002) BRADA, J. – KODERA, J. – REVENDA, Z. MANDEL, M. – MUSÍLEK, P. – DVOŘÁK, – Peněžní ekonomie a bankovnictví (2005) HOLMAN, R. Ekonomie (1999) HOLMAN, R. Makroekonomie středně pokročilý kurz (2004) JINDŘICH SOUKUP,VÍT POŠTA,PAVEL NESET,TOMÁŠ PAVELKA, JIŘÍ DOBRYLOVSKÝ – Makroekonomie Moderní přístup (2007)
Internetové zdroje: czso.cz – stránky českého statistického úřadu cnb.cz – stánky České národní banky http://cs.wikipedia.org http://www.finance.cz/ http://iastat.vse.cz/
26
Příloha Výstup z Pcgivu: Coefficient Std.Error t-value t-prob Part.R^2 Natural 95_1 0.207763 0.07974 2.61 0.013 0.1587 M2(bil)_2 18.1903 0.7149 25.4 0.000 0.9473 Constant U 59.5208 1.631 36.5 0.000 0.9737 sigma = 1.12015 RSS = 45.1701737 log-likelihood -58.2026721 -T/2log|Omega| -2.86406931 |Omega| 1.15820958 log|Y'Y/T| 3.74613592 R^2(LR) 0.972656 R^2(LM) 0.972656 no. of observations 39 no. of parameters 3 mean(Inflace) 95.2333 var(Inflace) 42.3571 F-test on regressors except unrestricted: F(2,36) = 640.281 [0.0000] ** F-tests on retained regressors, F(1,36) = Natural 95_1 6.78931 [0.013]* M2(bil)_2 647.429 [0.000]** Constant U 1331.89 [0.000]** correlation of URF residuals (standard deviations on diagonal) Inflace Inflace 1.1201 correlation between actual and fitted Inflace 0.98623
Pcgive: Test autokorelace: Lag Coefficient Std.Error 1 0.59633 0.1925 2 -0.091985 0.1949 RSS = 33.116 sigma = 0.974001 Testing for error autocorrelation from lags 1 to 2 Chi^2(2) = 10.408 [0.0055]** and F-form F(2,34) = 6.1880 [0.0051]**
27
Výstup ze Statgraphicsu: Multiple Regression Analysis ----------------------------------------------------------------------------Dependent variable: Inflace ----------------------------------------------------------------------------Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value ----------------------------------------------------------------------------CONSTANT 59,523 1,63062 36,5032 0,0000 N95 0,207654 0,0797205 2,60477 0,0133 M2 18,1907 0,714919 25,4444 0,0000 ----------------------------------------------------------------------------Analysis of Variance ----------------------------------------------------------------------------Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value ----------------------------------------------------------------------------Model 1606,75 2 803,376 640,21 0,0000 Residual 45,1749 36 1,25486 ----------------------------------------------------------------------------Total (Corr.) 1651,93 38 R-squared = 97,2653 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 97,1134 percent Standard Error of Est. = 1,1202 Mean absolute error = 0,860568 Durbin-Watson statistic = 0,935185
Inflace = 59,523 + 0,207654*N95 + 18,1907*M2
28
Data: Vlastní úprava 1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
1.čtvrtletí 2.čtvrtletí 3.čtvrtletí 4.čtvrtletí 1.čtvrtletí 2.čtvrtletí 3.čtvrtletí 4.čtvrtletí 1.čtvrtletí 2.čtvrtletí 3.čtvrtletí 4.čtvrtletí 1.čtvrtletí 2.čtvrtletí 3.čtvrtletí 4.čtvrtletí 1.čtvrtletí 2.čtvrtletí 3.čtvrtletí 4.čtvrtletí 1.čtvrtletí 2.čtvrtletí 3.čtvrtletí 4.čtvrtletí 1.čtvrtletí 2.čtvrtletí 3.čtvrtletí 4.čtvrtletí 1.čtvrtletí 2.čtvrtletí 3.čtvrtletí 4.čtvrtletí 1.čtvrtletí 2.čtvrtletí 3.čtvrtletí 4.čtvrtletí 1.čtvrtletí 2.čtvrtletí 3.čtvrtletí 4.čtvrtletí 1.čtvrtletí
Inflace 82,6 83,2 84,7 84,2 84,8 85,0 85,7 86,2 87,9 88,5 89,2 89,7 91,5 93,3 93,4 93,4 94,9 94,4 94,2 93,9 94,5 94,7 94,2 94,9 96,8 97,5 97,0 97,5 98,3 99,2 99,2 99,7 101,1 101,9 101,9 101,4 103,0 104,4 104,8 106,9 110,3
N95(Kč) 23,44 22,11 21,27 20,77 20,45 22,13 24,28 25,62 26,60 28,73 30,32 29,56 25,96 28,24 28,76 26,02 23,44 25,11 24,71 25,02 25,60 24,88 24,42 24,32 25,30 27,17 27,37 27,08 24,78 27,84 30,83 30,47 28,20 30,57 31,36 28,25 27,05 29,83 30,59 30,68 30,71
Zdroje: Český statistický úřad (Inflace, N95), Česká národní banka (M2)
29
M2(bil. Kč) 1,13500 1,17270 1,19520 1,24140 1,24790 1,27240 1,28850 1,33750 1,34040 1,33670 1,36940 1,41230 1,44060 1,51410 1,53250 1,59600 1,58575 1,58442 1,60897 1,65181 1,62424 1,64857 1,69566 1,76605 1,75160 1,81787 1,84105 1,84411 1,84489 1,91300 1,91921 1,99213 2,00875 2,07224 2,09489 2,18866 2,22208 2,30533 2,32464 2,47834
