|
|
Habit Formation in Consumption: A Meta-Analysis
Havránek, Tomáš ; Rusnák, Marek ; Sokolova, Anna
V tomto článku analyzujeme 567 odhadů tvorby zvyků ve spotřebě zveřejněných v 69 studiích publikovaných v recenzovaných časopisech. Na rozdíl od předchozích výsledků pro většinu oborů empirické ekonomie v této literatuře nenalézáme žádné stopy publikační selektivity. Mediánový odhad síly tvorby zvyků dosahuje hodnoty 0,4, ale jednotlivé odhady se značně liší mezi studiemi i v rámci studií. K vysvětlení rozdílů mezi odhady využíváme metodu bayesovského modelového průměrování, které bere v úvahu modelovou nejistotu. Studie, které používají mikroekonomická data, prezentují konzistentně nižší odhady než studie, které se spoléhají na makroekonomická data: v průměru 0,1 oproti 0,6. Tento rozdíl zůstává velký, i když bereme v úvahu 21 dodatečných aspektů studií, jako jsou frekvence použitých dat, geografické pokrytí, definice proměnných, metoda odhadu a publikační charakteristiky. Naše výsledky dále naznačují, že odhady externí tvorby zvyků jsou obvykle výrazně vyšší než odhady interních zvyků, že odhadnutá tvorba zvyků bývá nižší na vyšších frekvencích dat a že odhady se systematicky liší mezi zeměmi.
Plný text:  PDF
|
|
|
Banking and Currency Crises: Differential Diagnostics for Developed Countries
Joy, Mark ; Rusnák, Marek ; Šmídková, Kateřina ; Vašíček, Bořek
V práci identifikujeme soubor základních pravidel charakterizujících ekonomické, finanční a strukturální podmínky, které předcházely vzniku bankovních a měnových krizí ve 36 vyspělých ekonomikách v období let 1970–2010. Využíváme metodologii tzv. klasifikačních a regresních stromů (CART) a její rozšíření zvané náhodný les (RF), které dovolují identifikovat klíčové proměnné vysvětlující začátky krizí, umožňují modelovat interakce mezi klíčovými proměnnými a identifikují kritické body zlomu. Rozlišujeme přitom mezi proměnnými popisujícími aktuální podmínky jednotlivých zemí, jejich strukturální charakteristiky a vývojem mezinárodních podmínek. Nacházíme, že krize jsou značně různorodé. Jako nejvýznamnější indikátory bankovních krizí v krátkém období identifikujeme nízký čistý úrokový spread a plochou nebo inverzní výnosovou křivku, zatímco v dlouhém období je to vysoký růst cen nemovitostí. Vysoké domácí krátkodobé úrokové sazby spolu s nadhodnoceným směnným kurzem pak patří mezi nejvýznamnější krátkodobé prediktory měnových krizí. Zatímco strukturální charakteristiky jednotlivých zemí a mezinárodní podmínky jsou relevantními prediktory bankovních krizí, měnové krize jsou naopak spíše vedeny krátkodobými podmínkami idiosynkratické povahy. Dále zjišťujeme, že některé proměnné, jako je např. domácí úvěrová mezera, jsou schopny poskytnout významné nepodmíněné signály krize, ale je složité je využít jako signály podmíněné, a především pro ně najít relevantní prahovou hodnotu.
Plný text: PDF
|
|
|
Forecasting Czech GDP Using Mixed-Frequency Data Models
Franta, Michal ; Havrlant, David ; Rusnák, Marek
V tomto článku pracujeme se sadou modelů využívajících data různých frekvencí a na jejich základě predikujeme HDP České republiky. Použité modely zahrnují vektorové autoregrese pro různé frekvence, modely dat různých samplovacích frekvencí a dynamický faktorový model. Za použití historických časových řad nerevidovaných makroekonomických a finančních indikátorů hodnotíme přesnost těchto modelů pro období let 2005–2012 a srovnáváme ji s makroekonomickými predikcemi České národní banky (ČNB). Výsledky naznačují, že přesnost dynamického faktorového modelu je pro kratší horizonty predikce srovnatelná s predikcemi ČNB. Na delším horizontu jsou pak modely vektorové autoregrese pro různé frekvence srovnatelné nebo dokonce nepatrně lepší než predikce ČNB. Kromě bodových predikcí také zkoumáme potenciál predikcí hustot HDP vycházejících z bayesovské vektorové autoregrese pro různé frekvence.
Plný text: PDF
|
|
|
Cross-Country Heterogeneity in Intertemporal Substitution
Havránek, Tomáš ; Horváth, Roman ; Iršová, Zuzana ; Rusnák, Marek
V tomto článku analyzujeme 2 735 odhadů elasticity mezičasové substituce spotřeby publikovaných ve 169 akademických studiích, které pokrývají 104 zemí v různých časových obdobích. Odhady se mezi zeměmi značně liší, a to i s přihlédnutím k 30 rozdílům v metodologii jednotlivých studií. Naše výsledky naznačují, že nejvýznamnějšími faktory, které tyto rozdíly vysvětlují, jsou HDP na hlavu a participace domácností na trzích aktiv: domácnosti ve vyspělých zemích s vysokou mírou participace na akciových trzích vykazují vyšší míru mezičasové substituce spotřeby v reakci na změny očekávaných výnosů aktiv. Studie, které používají data na úrovni domácností a které se zaměřují na bohaté domácnosti či domácnosti, jež participují na trzích aktiv, také publikují soustavně vyšší hodnoty elasticity.
Plný text: PDF
|
|
|
Nowcasting Czech GDP in Real Time
Rusnák, Marek
Jeden z hlavních ukazatelů stavu ekonomiky, hrubý domácí produkt, je publikován se značným zpožděním přibližně 70 dnů. V tomto článku proto používáme dynamický faktorový model (DFM) k predikcím současného růstu české ekonomiky v reálném čase (tzv. „nowcasting“). Za použití historických časových řad hodnotíme přesnost předpovědí DFM za období 2005-2012. Výsledky naznačují, že přesnost předpovědí faktorového modelu je porovnatelná s přesností historických krátkodobých predikcí expertů České národní banky. Data o externím prostředí jsou zásadní pro přesnost předpovědí, zatímco vynechání finančních a konjunkturálních indikátorů nezhoršuje přesnost modelu. Nakonec ukazujeme, jak může být faktorový model použít k interpretaci nově publikovaných dat.
Plný text: PDF
|
|
| |
|
|
Transmission Lags of Monetary Policy: A Meta-Analysis
Havránek, Tomáš ; Rusnák, Marek
V článku shrnujeme literaturu, která odhaduje, jak dlouho trvá, než se akce centrální banky plně promítnou do cenové hladiny. Průměrné zpoždění transmise měnové politiky prezentované v empirických studiích je 29 měsíců, přičemž průměrný efekt na cenovou hladinu odpovídá poklesu o 0,9 % v reakci na zvýšení úrokové míry o 1 procentní bod. Transmise v zemích střední a východní Evropy je rychlejší než ve velkých vyspělých ekonomikách. Naše výsledky naznačují, že tyto rozdíly nejlépe vysvětluje odlišná úroveň rozvinutosti finančního systému: rozvinutější finanční systém je spojen s pomalejší transmisí měnové politiky do ekonomiky.
Plný text: PDF
|
|
| |
|
| |
|
| |
host ::
RSS.