Analiza sytacji monetarnej

Z jednej strony odnotowano dynamiczny wzrost pieniądza

gotówkowego w obiegu, z drugiej natomiast, nastąpił gwałtowny spadek depozytów gospodarstw domowych. Analizę tych tendencji utrudnia jednak specyfika okresu w jakim one nastąpiły . spowolnienie gospodarcze,

zmiany definicji podaży pieniądza oraz wprowadzenie podatku od dochodów kapitałowych.

Pieniądz gotówkowy

Rosnąca dynamika pieniądza gotówkowego w obiegu utrzymuje się od początku 2001 roku i zbiega

się w czasie z zapoczątkowanym wówczas procesem rozluźniania polityki pieniężnej, a tym samym z szybkim

spadkiem stóp procentowych. Teoria wskazuje, że niskie stopy procentowe sprzyjają zwiększaniu zasobów

pieniądza gotówkowego, gdyż stanowią koszt związany z rezygnacją z przechowywania środków na

oprocentowanych rachunkach. Drugim czynnikiem mogącym istotnie wpływać na popyt na gotówkę, jest liczba

i wolumen zawieranych transakcji.

W naszych analizach empirycznych, jako przybliżenie tego czynnika stosowaliśmy różnicę między

logarytmem spożycia indywidualnego i logarytmem PKB (w cenach stałych). Wzrost tempa konsumpcji w

stosunku do tempa wzrostu PKB wiąże się ze zwiększonym zapotrzebowaniem na pieniądz gotówkowy, gdyż

transakcje objęte tą kategorią są w najmniejszym stopniu oparte na rozliczeniach bezgotówkowych.

Związek pomiędzy obiema zmiennymi . tzn. gotówką w ujęciu realnym oraz odchyleniem spożycia od

produktu krajowego brutto obrazuje poniższy wykres. Jak widać w badanym okresie występowała wyraźna

dodatnia zależność między obiema zmiennymi, a wnioskowanie ekonomiczne sugeruje, że zwiększenie

konsumpcji przyczyniało się do wzrostu popytu na pieniądz gotówkowy.

....

Analiza tendencji zachodzących w popycie na pieniądz gotówkowy oparliśmy na modelu wektorowej

korekty błędem (model VEC). Umożliwia on dekompozycję zależności między zmiennymi na wahania

krótkookresowe oraz relacje długookresowe, a w szczególności pozwala na analizę odchylenia

poszczególnych zmiennych od trajektorii długookresowych. Estymowany model miał postać:

.X(t) = .*ß.X(t-1) + .*.X(t-1) + C*D(t),

gdzie wektor ß jest wektorem kointegrującym, tzn. wyznaczającym długookresową zależność między

zmiennymi modelu, a wektor . odpowiada za dostosowania zmiennych do trajektorii długookresowych.

Macierz X(t) jest macierzą zmiennych endogenicznych, w skład których wchodzi: got . logarytm gotówki w

ujęciu realnym (deflowana indeksem CPI), c-y różnica logarytmów spożycia indywidualnego i PKB, r .

oprocentowanie złotowych depozytów terminowych gospodarstw domowych. Natomiast D(t) stanowi macierz

zawierającą zmienne deterministyczne, w tym przypadku - stałą.

W związku z niewielką liczbą obserwacji w modelu uwzględniono tylko jedno opóźnienie przyrostu

zmiennych endogenicznych (.X). Mimo, że testy statystyczne sugerują, że składnik losowy zachowuje

korzystne właściwości (homoskedastyczność, brak autokorelacji, oraz normalność rozkładu), ograniczenie

liczby opóźnień zmniejsza dokładność odwzorowania dynamiki krótkookresowej.

W wektorze ß, oprócz zmiennych endogenicznych, uwzględniono również stałą oraz trend. Zarówno

test śladu, jak i test największej wartości własnej wykazały (na poziomie istotności 5%) na istnienie jednego

wektora kointegrującego, opisującego poniższą relację długookresową:

got = 5,877 * (c-y) . 3,343* r . 0,007*trend + 0,344

[4,8] [-2,6] [-4,5]

W związku ze stosowaniem w naszych analizach zmiennych oczyszczonych z wahań sezonowych

(metodą X-11), nie przeprowadzaliśmy odpowiednich testów słabej egzogeniczności zmiennych modelu. W

takim przypadku bowiem odpowiednie testy mają niestandardowe rozkłady, co znacząco utrudnia analizę

(odsezonowienie nie wpływa natomiast na relacje długookresowe, dzięki czemu nie istnieje konieczność

modyfikacji procedur testu liczby wektorów kointegrujących).

Analiza zależności kointegrujących (por. wykres) wskazuje na utrzymywanie się dodatniego

odchylenia poziomu gotówki w obiegu od jej teoretycznego poziomu (tzn. poziomu wskazywanego

przez kształtowanie się stóp procentowych, konsumpcji i PKB). Wskazania te są zgodne z obserwowaną od

ponad roku tendencją do przyspieszania tempa wzrostu gotówki w obiegu.

Opierając się na powyższych szacunkach uważamy, że w najbliższych miesiącach może dojść do

wyhamowania dynamicznego tempa wzrostu gotówki w obiegu. Sprzyjać temu będzie spowolnienie

tempa redukcji stóp procentowych oraz w dalszej perspektywie - zmniejszenie różnicy między tempem

wzrostu spożycia indywidualnego a PKB.

Wyniki estymacji modelu wskazują, że tempo dostosowania popytu na pieniądz gotówkowy do poziomu

długookresowego jest relatywnie szybkie i średnio nie przekracza dwóch kwartałów. Oczywiście w

warunkach rzeczywistych (a nie modelowych) tempo to może być wolniejsze, zależnie od zmian

zachodzących w gospodarce, jednak wyniki estymacji sugerują, że pomijając te czynniki, dostosowanie

powinno zachodzić w krótkim czasie.

Warto odnotować, że dotychczasowemu utrzymywaniu się pieniądza gotówkowego w obiegu na wysokim

poziomie nie towarzyszyła presja na wzrost cen. Fakt, że podmioty utrzymują (przynajmniej teoretycznie)

więcej gotówki, niż wynikałoby z ich potrzeb, może oznaczać, że w powyższej analizie nie został

uwzględniony czynnik, który silnie oddziaływał na gospodarkę polską w ciągu ostatnich kwartałów. Naszym

zdaniem takim czynnikiem może być, charakterystyczny dla okresu spowolnienia gospodarczego, wzrost

znaczenia szarej strefy. Pogorszenie się sytuacji finansowej przedsiębiorstw oraz gospodarstw domowych

mogło je skłonić do próby uniknięcia obowiązków podatkowych, co w efekcie prowadziło do wzrostu

znaczenia rozliczeń o charakterze gotówkowym. Trudno tutaj określić kierunek tendencji zachodzących w

szarej strefie, jednak można przypuszczać, że w dłuższej perspektywie dojdzie do ograniczenia jej

znaczenia . głównie pod wpływem poprawy sytuacji gospodarczej oraz kroków związanych z

przygotowaniami do wstąpienia Polski do UE.

Depozyty gospodarstw domowych

Ostatnie 11 miesięcy charakteryzowało się wyraźnym spowolnieniem tempa wzrostu depozytów

gospodarstw domowych, do którego przyczynił się spadek w depozytach terminowych (w okresie listopad

2001-wrzesień 2002 o 4,9 mld zł). W tym samym okresie depozyty bieżące wzrosły o 7,3 mld zł. Zmniejszeniu

dynamiki depozytów sprzyjało kilka czynników równocześnie, dlatego też trudno określić, kiedy należy

oczekiwać odwrócenia niekorzystnych tendencji. Oprócz czynników o charakterze makroekonomicznym

(niższe tempo wzrostu wynagrodzeń, spadek stóp procentowych) na kształtowanie się skłonności do

oszczędzania gospodarstw domowych w systemie bankowym wpływały również zmiany o charakterze

instytucjonalnym . w szczególności wprowadzenie podatku od dochodów kapitałowych. Ten ostatni czynnik

przyczynił się do przesuwania części oszczędności z systemu bankowego do alternatywnych sposobów

oszczędzania . np. funduszy inwestycyjnych - i był prawdopodobnie jedną z przyczyn .kurczenia się.

depozytów terminowych gospodarstw domowych.

Przy specyfikacji modelu ekonometrycznego, odwzorowującego kształtowanie się depozytów

gospodarstw domowych, korzystaliśmy się przede wszystkim z czynników makroekonomicznych, natomiast

zmiany instytucjonalne były modelowane jako zmiana strukturalna, przy pomocy zmiennych zero-jedynkowych.

Model ten miał postać wektorowej autoregresji (VAR):

.X(t) = c + A(L)*.X(t-1) + .*r(t) + ß*shift(t) + .*ibel(t)

gdzie X=[dep, w]., dep oznacza logarytm depozytów gospodarstw domowych, w . logarytm przeciętnego

wynagrodzenia w sektorze przedsiębiorstw, r . oprocentowanie złotowych, terminowych depozytów

gospodarstw domowych, ibel . zmienna zero-jedynkowa przyjmująca wartość .1. w listopadzie 2001 roku,

shift . zmienna sztuczna przyjmująca wartość jeden w okresie listopad 2001 . lipiec 2002, a zero w

pozostałych.

W związku z ograniczoną dostępnością danych na temat oprocentowania depozytów gospodarstw

domowych (ostatnie dostępne dane pochodzą z lipca br.) model szacowany był na podstawie próby

obejmującej okres grudzień 1996 . lipiec 2002.

W wyniku estymacji otrzymano poniższe oceny parametrów (w nawiasach znajdują się statystyki t-Studenta;

przedstawione wyniki dotyczą równania depozytów):

.(depo(t))*100 = - 0,0399* .(depo(t-1))*100 . 0,1312* .(depo(t-2))*100 + 0,1216* .(w(t-1))*100 +

[-0,4] [-1,4] [2,2]

+ 0,1281*.(w(t-2))*100 . 0,9814 . 7,034*ibel - 0.0525*shift + 0,18495*R

[2,5] [-2,3] [-7,7] [-0,1] [4,7]

Procedura testowa wskazała, że model spełnia wymogi dotyczące homoskedastyczności i braku autokorelacji

składnika losowego.

Analiza wyników estymacji parametrów modelu wskazuje, że czynniki makroekonomiczne nie

tłumaczą gwałtownego spadku depozytów gospodarstw domowych w listopadzie 2001 roku, co zresztą jest

zgodne z powszechną opinią dotyczącą skutków wprowadzenia podatku od dochodów kapitałowych. Z drugiej

strony jednak, analiza ekonometryczna wyraźnie sugeruje, że niska dynamika depozytów w okresie od

listopada ubiegłego roku do lipca br. jest stosunkowo dobrze wyjaśniana przez niskie tempo wzrostu dochodów

gospodarstw domowych oraz szybki spadek stóp procentowych .zmienna shift, przyjmująca wartość .1. w

okresie listopad 2001 . lipiec 2002 okazała się nieistotna.

Alternatywne spojrzenie na kwestię kształtowania się poziomu oszczędności gospodarstw domowych

umożliwia analiza relacji długookresowych. Jednakże w związku ze specyfiką badanego okresu, a w

szczególności licznymi zmianami strukturalnymi (przy jednocześnie wyjątkowo krótkich szeregach czasowych)

określenie stabilnej relacji kointegrującej okazało się praktycznie niemożliwe.

W świetle powyższych wyników, analizując kształtowanie się depozytów gospodarstw domowych, należy

odróżnić trwałe spowolnienie tempa wzrostu w tej kategorii od skokowych zmian jej poziomu. Uważamy, że

utrzymująca się w ostatnich miesiącach niska dynamika depozytów jest efektem spadku dochodów

gospodarstw domowych oraz szybkiego tempa redukcji stóp procentowych. Natomiast zasadniczym

skutkiem wprowadzenia .podatku Belki. były skokowe zmiany poziomu depozytów gospodarstw

domowych, w związku z przesuwaniem środków do alternatywnych sposobów oszczędzania.

Warto podkreślić, że chociaż tempo wzrostu depozytów gospodarstw domowych w minionych miesiącach

było uzasadnione sytuacją gospodarczą, to w przyszłości nie można wykluczyć dalszych znacznych,

skokowych zmian w tej kategorii. Sprzyjać temu będzie niskie oprocentowanie lokat antypodatkowych, które

często nie przekracza oprocentowania tradycyjnych lokat, nawet po odliczeniu podatku od odsetek.

Uważamy, że spadku w tej kategorii można oczekiwać w październiku i listopadzie br. w związku z

wprowadzaniem przez banki i fundusze inwestycyjne instrumentów finansowych pozwalających na

uniknięcie podatku od zysków kapitałowych. Natomiast w kolejnych miesiącach na znaczeniu

zyskiwać będą czynniki makroekonomiczne, a skala ewentualnych spadków depozytów będzie

mniejsza.

Mimo trudności w ustaleniu długookresowej relacji między depozytami, dochodami gospodarstw

domowych oraz oprocentowaniem depozytów, próby oszacowania takiego modelu wskazują, że

prędkość dostosowań do równowagi jest w tym wypadku niewielka . powrót do stanu równowagi

zajmuje systemowi (ceteris paribus) około jednego roku. Dlatego też można oczekiwać, że w perspektywie

najbliższych kwartałów depozyty gospodarstw domowych będą się utrzymywać na relatywnie niskim

poziomie.

Analitycy PKO BP