Working Papers Pracovní texty
Working Paper No. 4/2004
Měnové podmínky finanční stability ve střední Evropě Michal Pazour
INSTITUT PRO EKONOMICKOU A EKOLOGICKOU POLITIKU VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE – FAKULTA NÁRODOHOSPODÁŘSKÁ 1
Working paper No. 4 Měnové podmínky finanční stability ve střední Evropě1 Michal Pazour2
1 2
Text byl zpracován v rámci projektu GAČR č. 402/02/1290 Vysoká škola ekonomická v Praze,
[email protected]
2
Abstract This paper presents some findings of financial sector volatility in Central European countries during the past ten years. The interest in this area stems from the recognition that not only the financial (internal) indicators determine financial sector stability but also external conditions like monetary and real sector development play an important role by evaluating financial sector stability. In contrast to recent empirical studies this article is not intended to test predictive power of early warning indicators. It aims to compare stability of financial systems and their development in Central European countries by means of selected monetary indicators. The analysis concerns on significant deviations from the long-term development of selected indicators, which can signalize potential negative impact on the financial sector stability. It presents basic information about the stability of Central European financial systems and identifies some periods of high volatility in monetary conditions.
JEL Classification: G20, E50
Klíčová slova: financial stability, Central Europe, monetary indicators
3
Úvod Transformační proces v zemích střední a východní Evropy spojený s liberalizací pohybu kapitálu na mezinárodní úrovni byl doprovázen růstem vnější nerovnováhy a nestabilitou finančního sektoru. Ten byl ve většině transformujících se ekonomik vystaven značnému tlaku, který v některých zemích vyústil v prudký odliv zahraničního kapitálu a tím i v nadměrný tlak na depreciaci národní měny. Tímto vývojem prošlo například Maďarsko v březnu 1995, Česká republika v květnu 1997 nebo Slovensko v září 1998. Vzhledem k tomu, že náhlý odliv zahraničního kapitálu následovaný depreciací měny má jednoznačně negativní dopady na vývoj reálné ekonomiky, považuji za účelné se tomuto problému při posuzování podmínek stability finančního sektoru věnovat zevrubněji. Systém hodnocení stability finančního sektoru je tvořen dvěma základními pilíři. První z nich utváří finanční ukazatele, které hodnotí stabilitu finančního sektoru na mikroekonomické úrovni. Z jiného aspektu lze v této souvislosti hovořit o indikátorech vnitřních podmínek stability finančního sektoru. Druhým pilířem systému hodnocení finanční stability jsou exogenní ukazatele, které se vyvíjí do značné míry nezávisle na chování finančních institucí, resp. tyto instituce nejsou schopny vývoj exogenních podmínek přímo ovlivnit. O vývoji exogenních podmínek informují na jedné straně ukazatele vývoje reálného sektoru a na druhé straně ukazatele měnových podmínek. Důvodem, proč by měl být při posuzování stability finančního sektoru kladen důraz také na ukazatele reálného sektoru a měnové ukazatele je významná role systémového rizika ve finančním sektoru. To představuje riziko přenosu nedůvěry ze strany investorů (klientů) napříč finančním (bankovním) sektorem. Tento druh rizika může vyústit až v tzv. dominový efekt, který se projevuje úpadkem původně fundamentálně zdravých finančních institucí. V tomto příspěvku se zaměřím na vývoj vybraných ukazatelů měnových podmínek v České republice, Polsku a Maďarsku v průběhu transformace. Cílem je poukázat na určité výkyvy ve vývoji těchto ukazatelů, a tím i ve vývoji exogenních podmínek stability finančního sektoru.
Data a metodologie Volba ukazatelů V rozsáhlé empirické literatuře, která se zabývá testováním spolehlivosti ekonomických veličin pro predikci měnových krizí, můžeme nalézt určitý posun od ukazatelů reálného sektoru k měnovým ukazatelům.3 Tento vývoj se přizpůsobuje charakteru měnových krizí, který zaznamenal v průběhu 80. a 90. let výrazných změn. V 80. letech byly měnové krize důsledkem předlužení veřejného sektoru a slabé konkurenceschopnosti postižených ekonomik. Tomuto charakteru měnových krizí pak nejlépe odpovídaly indikátory relativního zadlužení dané země (např. hrubý dluh/HDP, krátkodobý dluh/celkový dluh, dluhová služba/HDP, apod.). Měnová krize v Mexiku a zejména pak rozsáhlá krize v jihovýchodní Asii však ukázaly, že atakem národní měny ve formě náhlého odlivu zahraničního kapitálu 3
Mandel, Tomšík (2003) rozdělují indikátory měnových krizí na „tradiční“ a „moderní“. Tato klasifikace v zásadě odpovídá výše uvedenému posunu od reálných k měnovým ukazatelům.
4
mohou být postiženy ekonomiky s vývojem ukazatelů reálného sektoru pod svými limitními hodnotami. Toto zjištění iniciovalo v druhé polovině 90. let explosi studií na téma predikcí měnových krizí. Výsledkem rozsáhlých testování rozličných indikátorů na rozmanitém vzorku zemí byla identifikace ukazatelů, jejichž predikční schopnost lépe odpovídá změněnému charakteru moderních měnových krizí. O statistické významnosti jednotlivých ekonomických indikátorů (v absolutním vyjádření nebo v relaci k jiným ukazatelům) ve vybraných studiích publikovaných po asijské krizi v roce 1997 informuje následující přehled.)
Mezera produktu Ceny akcií Devizové rezervy REER Běžný účet Export Reálná úroková míra Dluh k zahr. bankám Peněžní nabídka Směnné relace
KLR X X X X
KR X X X
X
X X
X
X X
VL
EDI
X X X
X X
GKR KRK X X X X X X X X
KB X X X X X
AB X
BL
X X
X X
X X X
X X
X
X
X X
X
X X X X
KLR = Kaminsky et al (1997), KR = Kaminsky, Reinhart (1999), VL = Vlaar (2000), EDI = Edison (2000), GKR = Goldstein et al (2000), KRK = Krkoška (2000), KB = Kamin, Babson (1999), AB = Abiad (2003), BL = Brüggemann, Linne (2002) Pozn.: V tabulce zvýrazněné indikátory jsou použity také v této analýze.
Nejednoznačnost výsledků testování statistické významnosti vybraných indikátorů měnových krizí je nutné do značné míry přisuzovat zvolenému vzorku zemí, testovanému období a v neposlední řadě také odlišnosti statistických metod použitých k empirickému testování ukazatelů. Přesto se na některých ukazatelích (peněžní nabídka, devizové rezervy, reálný efektivní kurz) většina studií shoduje. Z přehledu je také patrné, že vyslovení hypotézy o zvýšené pozornosti věnované měnovým ukazatelům v empirických studiích druhé poloviny 90. let je oprávněné. Na základě těchto zkušeností jsem se ve svém příspěvku rozhodl věnovat výhradně ukazatelům, které charakterizují a/nebo determinují vývoj na finančních trzích analyzovaných ekonomik. Kritériem pro výběr ukazatelů byla kromě teoretických poznatků také dostupnost údajů na měsíční bázi. Jedná se o následující indikátory: Reálný efektivní kurz Index reálného efektivního kurzu (REER) je významným indikátorem konkurenceschopnosti dané ekonomiky. Reálná apreciace kurzu může vést k snížení konkurenceschopnosti exportu a následkem toho i k růstu deficitu na běžném účtu platební bilance. V tranzitivních ekonomikách uplatňující režim fixního nominálního měnového kurzu je reálné zhodnocení domácí měny v důsledku kladného inflačního diferenciálu běžným jevem. Vzhledem k tomu, že však část vyššího růstu cenové hladiny v těchto ekonomikách je nutné přisuzovat růstu kvality domácích výrobků, je vhodné se zaměřit na významné apreciační odchylky od dlouhodobého trendu reálného zhodnocení domácí měny.
5
Index akciového trhu V období finanční liberalizace spojené s přílivem zahraničního kapitálu zpravidla dochází k růstu indexu akciového trhu. Převis nabídky kapitálu však vede k nadměrnému excesu tohoto indexu, který neodráží reálnou výkonnost ekonomiky. Dochází tak ke vzniku bublin na trhu aktiv, které se negativně projeví v nárůstu pochybně zajištěných úvěrů a tím i ke zvýšení rizika ve finančním sektoru. V případě splasknutí této bubliny pak dochází mimo jiné k odlivu zahraničního kapitálu a s ním i nadměrnému tlaku na znehodnocení domácí měny. Reálná úroková sazba Úroveň a vývoj reálné úrokové sazby jsou citlivým ukazatelem pro příliv krátkodobého zahraničního kapitálu. Historie 90. let ukázala, že nadměrný příliv krátkodobého (spekulativního) kapitálu v systému pevného měnového kurzu vede k zvýšení nerovnováhy na měnovém trhu. Při změně investorské nálady, která se projeví náhlým odlivem krátkodobého zahraničního kapitálu, dochází jednak k tlaku na znehodnocení domácí měny, ale také k enormnímu zvýšení nároků na domácí finanční zdroje. Zvýšení reálné úrokové sazby může rovněž odrážet zvýšení rizikové prémie v domácí ekonomice. V případě expanzivní fiskální politiky je růst reálné úrokové sazby projevem vytěsňování soukromých investic vládními výdaji. Také tyto dva faktory růstu reálných úrokových sazeb vedou k následným tlakům na znehodnocení domácí měny. Poměr měnového agregátu M2 a devizových rezerv Vývoj poměru měnového agregátu M2 a devizových rezerv může signalizovat dva aspekty nerovnováhy měnového prostředí ekonomiky. Převis M2/R nad dlouhodobým trendem může být na jedné straně způsoben přílišnou měnovou expanzí, která se následně odrazí v prohloubení deficitů na běžném účtu a tedy v tlaku na znehodnocení domácí měny. Na druhé straně je zvýšení poměru M2/R signálem intervencí měnové autority proti nežádoucí depreciaci měnového kurzu. Měnové krize 90. let však ukázaly, že jsou tyto intervence většinou neúčinné. Peněžní multiplikátor M2 Růst peněžního multiplikátoru M2 reflektuje proces liberalizace bankovního sektoru, proto je tento ukazatel využíván v empirických studiích4 jako proxy proměnná finanční liberalizace ekonomiky. Ta je v důsledku přílivu spekulativního kapitálu, negativního výběru a morálního hazardu zpravidla spojena s rostoucím rizikem ve finančním sektoru, které se následně odrazí ve zvýšeném tlaku na znehodnocení domácí měny. Kromě dlouhodobého trendu vývoje peněžního multiplikátoru M2 jsou pro sledování měnových podmínek zajímavé také krátkodobé pozitivní výkyvy jeho hodnot. Metodologie Z metodologického hlediska se v publikacích zabývajících se predikcemi bankovních a měnových krizí objevují dva tradiční přístupy – signální analýza a regresní analýza.5 Kromě 4
Např. Kaminsky et al (1997) nebo Brüggemann, Linne (2002) K metodologickým otázkám empirických modelů měnových krizí blíže viz např. Dvořák (2004) nebo Pazour (2004).
5
6
toho se v poslední pěti letech objevují modely založené na odlišných metodologických základech, které se snaží překonat nedostatky tradičních přístupů (např. ztráta informaci v důsledku převodu na binární proměnné, umělá korelace následkem využití „exclusion window“, arbitrární stanovení prahových hodnot, ad. 6). Mezi metodologicky odlišné můžeme zařadit např. model dvou režimů – Vlaar (2000), VAR model – Krkoška (2000) nebo model stavových přechodů – Abiad (2003). Analýza v tomto příspěvku se zaměřuje zejména na odchylky vybraných ukazatelů od trendu, čemuž je přizpůsobena také metodologie zkoumání. Základem analýzy je identifikace trendu zkoumaného ukazatele. K odlišení dlouhodobé dynamiky vývoje indikátorů od jeho krátkodobých výkyvů byl využit Hodrick-Prescottův filtr (HP filtr)7, který je standardním nástrojem analýzy hospodářského cyklu. Technicky je metoda HP filtru založena na vyčlenění trendu (τt) z původních hodnot (yt) řešením vztahu T
min ∑ {[ y t − τ t ] 2 + λ[(τ t +1 − τ t ) − (τ t − τ t −1 )]2 } τt
t =1
Hodnota parametru λ byla zvolena v souladu se standardními předpoklady pro měsíční údaje, tj. λ = 14 400. Odchylky původních hodnot od trendu (yt –τt) jsou považovány za krátkodobé výkyvy ve vývoji analyzovaného indikátoru. Velikost výkyvu je standardizována pomocí směrodatné odchylky (σ) na desetistupňové škále podle následujícího klíče: Body (yt –τt) >
1 0
2 1/3σ
3 2/3σ
4 σ
5 4/3σ
6 5/3σ
7 2σ
8 7/3σ
9 8/3σ
10 3σ
Kladná odchylka hodnoty indikátoru od trendu znamená automaticky přidělení jednoho bodu. Za každou 1/3 směrodatné odchylky, kterou hodnota indikátoru přesáhne je přidělen další bod. Maximální počet bodů (10) je přiřazen v případě, že hodnota ukazatele překročí trojnásobek směrodatné odchylky. Tato stupnice je zkonstruována v souladu s výsledky testování v empirických studiích zabývajících se predikcí měnových krizí8, kde překročení trojnásobku směrodatné odchylky signalizuje významné riziko vzniku měnové krize. Všechny použité indikátory mají v empirickém modelu stejnou váhu. Výsledný počet bodů pro analyzovanou zemi v daném období je tak prostým součtem bodů za jednotlivé indikátory.
Výsledky Výše popsaná metodologie sloužila k testování výkyvů vývoje měnových podmínek ve třech středoevropských ekonomikách – České republice, Polsku a Maďarsku. Z důvodu nedostupnosti dat relevantních ukazatelů byla z analýzy vynechána ekonomika Slovenska. V analýze byly použity měsíční údaje výše popsaných ukazatelů z období leden 1994 až prosinec 2003. Údaje za jednotlivé ekonomiky byly získány z databáze OECD a statistik národních centrálních bank. Zvolený empirický model identifikoval ve všech analyzovaných zemích určitá období zvýšené volatility měnových podmínek finanční stability.
6
Viz Pazour (2004) Hodrick-Prescottův filtr byl popsán již v roce 1980, nově byl publikován v Hodrick, Prescott (1997) 8 Např. Kaminsky et al (1997) 7
7
Výsledky ukazují, že nejvyšší volatilitu ve sledovaném období zaznamenala maďarská ekonomika s celkovým počtem 859 bodů, které signalizují výkyvy měnových ukazatelů od dlouhodobého trendu ve směru možných negativních dopadů na stabilitu finančního sektoru. Pro srovnání, Polsko dosáhlo 804 bodů a Česká republika 776 bodů. Z pohledu měnových podmínek finanční stability regionu střední Evropy byl nejvolatilnějším rok 1994 (celkem 361 bodů) následovaný rokem 1997 (348 bodů) a rokem 2002 (324 bodů). Přesnějším vymezením období nadměrných výkyvů pomocí průměru bodů za 12 po sobě jdoucích měsíců bylo ve střední Evropě jako nejvolatilnější identifikováno období 2/1994–1/1995, dále období 1/1997–12/1997 a období 4/2001–5/2002. V analýze bylo rovněž zkoumáno, zda ve sledovaných ekonomikách existuje vztah mezi volatilitou měnových ukazatelů a volbou kursového režimu. Všechny tři země zaznamenaly ve sledovaném období jednu změnu režimu. Maďarsko přešlo v říjnu 2001 z kursového režimu posuvného zavěšení na de facto fixovaný kurz forintu, Polsko zavedlo po dlouhém období kursového režimu posuvného zavěšení v květnu 2000 floating a Česká republika byla nucena po měnovém otřesu v květnu 1997 přistoupit ke změně z pevného kurzu na floating. Ani pomocí grafické analýzy jakož ani za pomoci analýzy rozptylu odchylek však nebyla prokázána statisticky významná spojitost mezi volatilitou měnových ukazatelů a zavedeným kursovým režimem.
Maďarsko
Největší výkyvy ze všech tří zemí zaznamenala maďarská ekonomika, kde jsou markantní tři období zvýšené volatility analyzovaných ukazatelů. Prvním je období 4/1994–2/1995, kdy se celkový součet bodů pohyboval v intervalu 9 až 17. Významně k tomu přispěly především odchylky reálné úrokové sazby, M2/R a reálného efektivního kurzu forintu. Naopak minimální odchylky od dlouhodobého trendu zaznamenal vývoj peněžního multiplikátoru M2. Dalším obdobím, kdy soubor měnových ukazatelů vykazoval nadprůměrné volatility je období 2/1997–6/1999. V první části tohoto období to bylo způsobeno zejména vlivem odchylek reálného efektivního kurzu a akciového indexu BUX, v druhé části (od 10/1998) měly převažující vliv odchylky reálné úrokové sazby a poměru M2/R. Třetím volatilním obdobím, které tento model popsal, je rok 2002 (1/2002–1/2003). Zde sehrály svoji úlohu odchylky všech analyzovaných ukazatelů kromě akciového indexu. Z hlediska hodnocení potenciálních negativních dopadů na ekonomiku je volatilita všech těchto měnových ukazatelů značným nebezpečím pro stabilitu finančního sektoru. Nadprůměrných hodnot dosahovaly odchylky analyzovaných indikátorů od dlouhodobého trendu také koncem roku 2003.
8
Graf 1 Výsledky „bodového systému“ hodnocení volatility měnových ukazatelů v Maďarsku HUN 30 25
crawling peg
20
peg
15 10 5 2003M09
2003M05
2003M01
2002M09
2002M05
2002M01
2001M09
2001M05
2001M01
2000M09
2000M05
2000M01
1999M09
1999M05
1999M01
1998M09
1998M05
1998M01
1997M09
1997M05
1997M01
1996M09
1996M05
1996M01
1995M09
1995M05
1995M01
1994M09
1994M05
1994M01
0
Polsko
V Polsku můžeme pozorovat zvýšenou volatilitu měnových ukazatelů hned zpočátku roku 1994, kde v důsledku odchylek akciového indexu WIG a reálných úrokových sazeb od trendu dosáhl celkový součet 22 bodů v 2/1994. Dalším obdobím zvýšených výkyvů je období 1/1997–7/1998. Toto období odráží nestabilitu na světových finančních trzích související s měnovou krizí v jihovýchodní Asii a zvýšeným tlakem na českou korunu. Bližší pohled na strukturu bodů nám ukazuje, že dominantní podíl na volatilitě měnových ukazatelů v tomto období měla reálná úroková sazba a poměr M2/R. To naznačuje, že polská centrální banka v tomto období intervenovala ve prospěch udržení stabilního kurzu zlotého. Krátký výkyv zaznamenala polská ekonomika dále v období 1/2000–6/2000, který byl dán především výraznou odchylkou vývoje WIG od dlouhodobého trendu. Z hlediska délky a intenzity je však významnější výkyv v období 1/2001–5/2002, kdy součet dosáhl až 22 bodů (6/2001). Na volatilitě měnových podmínek v tomto období se podílely zejména odchylky reálného efektivního kurzu, peněžního multiplikátoru M2 a poměru M2/R. Také odchylky reálné úrokové sazby přispěly především v roce 2001 k celkovému zvýšení bodů hodnotícím stabilitu měnových ukazatelů. Stejně jako v případě maďarské ekonomiky je poslední čtvrtletí roku 2003 spojeno s mírným nárůstem volatility měnového prostředí. Graf 2 Výsledky „bodového systému“ hodnocení volatility měnových ukazatelů v Polsku POL 30
floating
25
crawling peg
20 15 10 5
2003M09
2003M05
2003M01
2002M09
2002M05
2002M01
2001M09
2001M05
2001M01
2000M09
2000M05
2000M01
1999M09
1999M05
1999M01
1998M09
1998M05
1998M01
1997M09
1997M05
1997M01
1996M09
1996M05
1996M01
1995M09
1995M05
1995M01
1994M09
1994M05
1994M01
0
9
Česká republika
Česká ekonomika zaznamenala nejvýznamnější výkyv v měnové oblasti počátkem roku 1994, kdy v důsledku odchylek akciového indexu PX-50, peněžního multiplikátoru M2 a poměru M2/R, dosáhl celkový součet bodů měnových ukazatelů až 27 bodů v 2/1994. Dále model identifikoval období zvýšené volatility měnových podmínek v první polovině roku 1997 (1/1997–6/1997). V prvních čtyřech měsících 1997 zaznamenala česká ekonomika významné výkyvy reálného efektivního kurzu a akciového indexu, v květnu a červnu tohoto roku potom reálné úrokové sazby a poměru M2/R. Tato skutečnost koresponduje s reakcí centrální banky na měnový tlak v květnu 1997. Zvýšené odchylky měnových ukazatelů (zejm. REER a M2/R) můžeme sledovat také v období 7/1998–1/1999, které je spojeno s vedlejšími efekty ruské finanční krize. Evidentní je dále také výkyv v období 1/2002–9/2002, ke kterému nejvíce přispěly apreciační odchylky reálného efektivního kurzu, odchylky peněžního multiplikátoru a poměru M2/R. Také v ČR můžeme sledovat mírně zvýšenou volatilitu měnových ukazatelů ke konci roku 2003. Graf 3 Výsledky „bodového systému“ hodnocení volatility měnových ukazatelů v ČR CZE 30 25
peg
floating
20 15 10 5
2003M09
2003M05
2003M01
2002M09
2002M05
2002M01
2001M09
2001M05
2001M01
2000M09
2000M05
2000M01
1999M09
1999M05
1999M01
1998M09
1998M05
1998M01
1997M09
1997M05
1997M01
1996M09
1996M05
1996M01
1995M09
1995M05
1995M01
1994M09
1994M05
1994M01
0
Závěry Testování měnových podmínek stability finančního sektoru použité v této analýze navazuje v mnohých směrech na zkušenosti empirických modelů měnových krizí. Celkový pohled je zde zúžen převážně na měnové ukazatele, které se zdají být lepším indikátorem nestability měny a potažmo i finančního sektoru. Výhodou práce s měnovými ukazateli je rovněž jejich snadná dostupnost na měsíční bázi. Ačkoliv je tento model v mnohých směrech nedokonalý, je pomocí něho možné identifikovat období zvýšené volatility v měnové oblasti analyzovaných zemí. Model se zaměřuje výhradně na odchylky ve vývoji zkoumaných ukazatelů od jejich dlouhodobého trendu. Předmětem zájmu jsou přitom pouze odchylky, které v souladu s ekonomickou teorií mohou působit negativně na stabilitu finančního sektoru prostřednictvím měnové transmise. Kromě samotné identifikace období zvýšeného výskytu volatility 10
měnových (tj. z pohledu finančního sektoru exogenních) podmínek vybraných zemích byla analýza doplněna o zkoumání vlivu volby kursového režimu na výše zmíněnou volatilitu měnových ukazatelů. Analýza však statistickou významnost vlivu kursového režimu na intenzitu výkyvů měnových indikátorů nepotvrdila. Jak již bylo uvedeno v úvodu, systém hodnocení finanční stability by měl být založen minimálně na dvou pilířích, kde první tvoří hodnocení vnitřních podmínek a druhý hodnocení exogenních faktorů finanční stability. Zatímco první z nich se opírá o mikroekonomický přístup, druhý spočívá na práci s makroekonomickými agregáty. Tato stať předkládá jeden z možných přístupů k hodnocení měnových podmínek, tedy části druhého pilíře systému hodnocení stability finančního sektoru. Pro komplexnější obraz by bylo účelné zkoumat rovněž vnitřní podmínky finanční stability, jakož i ukazatele vývoje reálného sektoru. Právě zde spatřuji prostor pro další práci.
11
Literatura [1] Abiad, A.: Early – Warning System: A Survey and a Regime – Switching Approach. Washington, D.C., International Monetary Fund 2003 (WP No. 03/32). [2] Brüggemann, A., Linne, T.: Are the Central and Eastern European Transition Countries Still Vulnerable to a Financial Crises?: Results from the Signals Approach. Bank of Finland Institute for Economies in Transition 2002 (BOFIT Discussion Paper No.5). [3] Dvořák, P: Finanční krize jako globální problém a možnosti jejího vzniku v ČR. Praha, Studie Národohospodářského ústavu Josefa Hlávky č. 2/2004, (leden 2004) [4] Edison, H. J.: Do Indicators of Financial Crises Work? An Evaluation of an Early Warning System. Washington, D.C., Board of Governors of The Federal Reserve System 2000 (International Finance Discussion Paper No. 675). [5] Goldstein, M., Kaminsky, G. L., Reinhart, C. M.: Assessing Financial Vulnerability: an Early Warning System for Emerging Markets. Washington, D.C., Institute for International Economics 2000. [6] Hodrick, R. J., Prescott, E. C.: Postwar U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation, In: Journal of Money, Credit and Banking, 1997, 29(1), pp. 1-16. [7] Kamin, S. B., Babson, O. D.: The Contribution of Domestic and External Factors to Latin American Devaluation Crises: An Early Warning System Approach. Washington, D.C., Board of Governors of The Federal Reserve System 1999 (International Finance Discussion Paper No. 645). [8] Kaminsky, G. L., Reinhart, C. M.: The Twin Crises: The Causes of Banking and Balance of Payment Problems. American Economic Review, 1999, 89(3), pp. 473-500. [9] Kaminsky, G. L., Lizondo, S., Reinhart, C. M.: Leading Indicators of Currency Crises. Washington, D.C., International Monetary Fund 1997 (WP No. 97/79). [10] Krkoška, L.: Assessing Macroeconomic Vulnerability in Central Europe. London, European Bank for Reconstruction and Development 2000 (WP No. 52). [11] Mandel, M., Tomšík, V.: Monetární ekonomie v malé otevřené ekonomice. Praha, Management Press 2003. [12] OECD: Main Economic Indicators. OECD, 2004. [13] Pazour, M.: Nové metodologické přístupy k tvorbě empirických modelů měnových krizí. Poltická ekonomie č. 3, 2004, Praha [14] Vlaar, P. J. G.: Currency Crises Models for Emerging Markets. Amsterdam, De Nederlandsche Bank 2000 (Staff Report No. 45).
12
Příloha CZE
HUN
POL
REER
Index akciového trhu
3M IR
M2/M0
M2/DR
13
14