ANALYSIS OF THE NATURAL MOVEMENT AND POPULATION...Doina AVRAM Ph.D Student PRINCIPALELE NOIUNI PRIVIND MODELUL EQCM I SISTEMELE TIP DVAR BAZATE PE DATE 123 THE MAIN CONCEPTS OF THE

Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 / 2017

SUMAR / CONTENTS 7/2017REVISTA ROMÂNĂ DE STATISTICĂ SUPLIMENT

UTILIZAREA CURBEI PHILIPS ÎN ANALIZE MACROECONOMICE 3USING THE PHILIPS CURVE IN MACROECONOMIC ANALYSIS 16Prof. Constantin ANGHELACHE PhDProf. Alexandru MANOLE PhDAssoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhDMaria MIREA PhD Student

PRINCIPALELE ELEMENTE METODOLOGICE PRIVIND COMPARABILITATEA INDICATORILOR DE REZULTATE 29THE MAIN METHODOLOGICAL ELEMENTS REGARDING THE COMPARABILITY OF THE RESULT INDICATORS 45Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhDProf. Constantin ANGHELACHE PhDTudor SAMSON Ph.D Student

ANALIZA UNOR ASPECTE ALE CONCEPŢIEI LUCAS 60ANALYSIS OF SOME ASPECTS OF THE LUCAS CONCEPT 69Prof. Alexandru MANOLE PhDLecturer Ana CARP PhDDoina BUREA PhD StudentAndreea – Ioana MARINESCU PhD Student

MODELELE DE CORECŢIE A ECHILIBRULUI ŞI AUTOREGRESIVITĂŢII UTILIZATE ÎN PROGNOZA MACROECONOMICĂ 78CORRECTION OF EQUILIBRUM AND AUTOREGRESSIVE MODELS USED IN THE MACROECONOMIC FORECAST 92Prof. Constantin ANGHELACHE PhD Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhDAsist. prof. Zoica NICOLA PhDRadu STOICA Ph.D Student

UTILIZAREA PARITĂŢII PUTERII DE CUMPĂRARE ÎN COMPARAŢIILE INTERNAŢIONALE 105USE OF PURCHASING POWER PARITY IN INTERNATIONAL COMPARISONS 114Prof. Radu Titus MARINESCU PhDAssoc. prof. Aurelian DIACONU PhDAsist. prof. Zoica NICOLA PhDDoina AVRAM Ph.D Student

PRINCIPALELE NOŢIUNI PRIVIND MODELUL EQCM ŞI SISTEMELE TIP DVAR BAZATE PE DATE 123THE MAIN CONCEPTS OF THE EQCM MODEL AND DATA-BASED DVAR SYSTEMS 132Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhDProf. Constantin ANGHELACHE PhDGeorgiana NIȚĂ PhD Student Gyorgy BODO Ph.D Student

www.revistadestatistica.ro/supliment

Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 20172

ANALIZA MIŞCĂRII NATURALE ŞI A STRUCTURII POPULAŢIEI ÎN ROMÂNIA 141ANALYSIS OF THE NATURAL MOVEMENT AND POPULATION STRUCTURE IN ROMANIA 151Prof. Constantin ANGHELACHE PhDProf. Alexandru MANOLE PhDAssoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhDAssoc. prof. Aurelian DIACONU PhD

EFECTUL ŞOMAJULUI ASUPRA CREŞTERII ECONOMICE 161THE EFFECT OF UNEMPLOYMENT ON ECONOMIC GROWTH 174Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhDProf. Constantin ANGHELACHE PhDProf. Alexandru MANOLE PhD

Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 / 2017 3

Utilizarea curbei Philips în analize macroeconomice

Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE ([email protected])

Academia de Studii Economice din București / Universitatea „Artifex” din BucureștiProf. Alexandru MANOLE PhDUniversitatea „Artifex” din BucureștiConf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL ([email protected])

Universitatea „Artifex” din BucureștiDrd. Maria MIREA ([email protected])

Academia de Studii Economice din București

Abstract

Problema evoluţiei unei ţări se pune şi se rezolvă prin analiza indicatorilor macroeconomici de rezultate. Produsul intern brut şi, în special, produsul intern brut/locuitor reprezintă indicatorul cel mai sintetic şi precis în ceea ce priveşte nivelul înregistrat de o ţară în evoluţia sa în timp. În practica statistică există o serie de metode şi modele de analiză macroeconomică din punct de vedere cronologic, structural sau al comparabilităţii internaţionale. În evoluţia economică a unei ţări pentru comparabilitate internaţională se pune problema stabilirii rezultatelor fi ecărei perioade în termeni comparabili, adică aducerea indicatorilor macroeconomici exprimaţi în preţuri curente la preţuri constante sau comparabile. Desigur, infl aţia este factorul care impune defl atarea agregatelor macroeconomice pentru a le a duce la nivel de comparabilitate. În practica statistică, teoreticienii nu au putut să renunţe la curba Philips care interpretează situaţia infl aţiei de tip cerere şi ofertă. În acest articol, ne-am propus să analizăm şi să interpretăm modul în care se aplică curba Philips în contextul actual. Avem în vedere reprezentarea acestei curbe într-un sistem de variabile cointegrate. Consecvenţa şi modifi cările ratei şomajului se estimează şi pe baza curbei Philips, care este o reprezentare precisă a corelaţiei dintre creşterea indicatorului central de rezultate şi infl aţie. Cuvinte cheie: curba Philips, piaţa produsului, incertitudine, şomaj, curba Lucas Clasifi carea JEL: C44, E23

Introducere

Modelul infl aţiei şi curba Phillips îşi au originea în aceeaşi epocă a

macroeconomiei. Dar în timp ce modelul lui Aukrust s-a depărtat de mediul


academic, literatura referitoare la curba Phillips s-a dezvoltat în anii 1960 şi a realizat un impact imens în următoarele patru decenii. În continuare sunt redate câteva din etapele semnifi cative în dezvoltările curbei Phillips. Curba Phillips şi modelul lui Aukrust au fost considerate ca alternative, reprezentând modelul de infl aţie tip “cerere” şi “ofertă”. Diferenţa între considerarea pieţei muncii ca sursă importantă a infl aţiei şi atenţia deosebită acordată de curba Phillips pieţei produsului este mai mult o chestiune de accent decât de principiu, cele două mecanisme pot opera împreună. În continuare, se arată modul în care cele două abordări, din punct de vedere formal, pot fi combinate, acordând curbei Phillips rolul de relaţie pe termen scurt a creşterii salariului nominal, în timp ce teza principală e valabilă pe termen lung. Sunt abordate probleme esenţiale pentru aplicarea curbei Phillips în contextul actual, reprezentarea sa într-un sistem de variabile cointegrate; consecvenţa şi modifi cările ratei şomajului; incertitudinea curbei Phillips estimate NAIRU; şi statutul curbei Phillips inversate, respectiv curba ofertei a lui Lucas.

Literature review Cartea econometrică scrisă de Anghelache și Anghel (2016) este o lucrare de referință în studiul econometriei, autorii incluzând atât abordări teoretice cât și practice, studii de caz. Mitruț și Șerban (2007) au prezentat elementele de bază ale econometriei în administrarea afacerilor. Anghelache și Manole au prezentat utilitatea curbei Philips în analizele macroeconomice, insistând asupra corelării dintre șomaj și infl ație, consideră că curba Philips este un instrument puternic în contextul unor astfel de studii. Wakita (2006) a studiat unele fenomene pe piața forței de muncă din Japonia, cota constantă a muncii și legea lui Okun, afi rmând că singurul factor determinant al creșterii ponderii forței de muncă bazate pe venit a fost deprecierea, în timp ce rata potențială de creștere a înregistrat scăderi masive, coroborate cu pauze structurale în legea lui Okun. Gertler și Leahy (2008) au studiat cazul unei curbe Philips bazate pe stabilirea prețurilor dependente de stat, consideră că modelul dezvoltat este adecvat pentru a se potrivi cu caracteristicile ajustărilor prețurilor și este semnifi cativ fl exibil în nivelul agregat al prețurilor, comparativ cu Modelul care depinde de timp. Deleplace (2008) studiază evoluția gândirii economice, abordează „revoluția” keynesiană și criticul lui Robert Clever. Tambakis (2002) se dezvoltă în ceea ce privește bunăstarea socială preconizată, sub anumite caracteristici ale preferințelor Philips Curve și ale politicilor asimetrice. Dickens (2008) subliniază rolul estimărilor curbei Philips ca furnizor de informații pentru estimările NAIRU, și anume caracteristicile infl ației și șomajului. Stanley (2002) discută despre faptul că, după șase ani când rata șomajului era situată sub estimările NAIRU, infl ația


a scăzut, spre deosebire de ipoteza ratei naturale, care a prezis creșterea

infl ației, Isard, Laxton și Eliasson (2001) Unele aspecte privind țintirea

infl ației cu NAIRU. Haldane și Quah (2000) au studiat tendința descrisă de

curba Philips în economia Regatului Unit, diferențele în comparație cu situația

din SUA, insistă asupra faptului că slăbiciunea potențialului compromis între

infl ație și șomaj trebuie să fi e atent Considerate de factorii de decizie politică.

Karanassou și Snower (2007) discută despre încrederea care poate fi asociată

cu „puzzle-ul de persistență”, considerând că acest concept nu trebuie să

aibă încredere. Backhouse (2000) este o contribuție majoră pentru studiile

privind așa-numita economie heterodoxă, el subliniază trei criterii care trebuie

îndeplinite de orice școală heterodoxă. Balaban și Vîntu (2010) au studiat

caracteristicile economiei românești și promovează ideea unei curbe neliniare

specifi ce Philips, în contradicție cu forma liniară a curbei pentru zona euro,

studiul acestora convergând cu Musso et al. (2007). Bjerkholt (2005) compară

recuperarea economică postbelică în Europa cu tranziția către economiile libere

(cazul fostelor țări comuniste din Europa de Est), susține că planifi carea este

supusă anumitor limitări, fi ind în continuare importantă în politica economică.

Brissimis și Magginas (2008) discută despre utilitatea Noului Keynesian

Curve Phillips în explicarea evoluției infl ației în Statele Unite, în comparație

cu așteptările reprezentate de prognozele ofi ciale, rezultatele lor demonstrează

că curba standard Noua Keynesiană Phillips este un instrument potrivit în

anumite ipoteze. Gordon (2011) descrie cele două aplicații majore ale curbei

Philips, care au devenit evidente după 1975, explicația privind infl ația din

SUA și răspunsurile politice la șocurile de aprovizionare. Woodford (2005)

se dezvoltă cu privire la aplicarea noii curbe Keynesian Phillips în analizarea

capitalului specifi c fi rmei. Zhang, Osborn și Dong (2008) analizează aplicațiile

NKPC în contextul prețurilor lipicioase, Dupor, Kitamura și Tsuruga (2010)

se dezvoltă pe un subiect similar. Ewing și Seyfried (2003) au examinat curba

Philips în starea neliniară a celui de-al doilea moment al infl ației, un rezultat

valoros al studiului lor fi ind relația pozitivă dintre rata infl ației și volatilitatea

condiționată. Kim și Kim (2008) discută despre importanța componentei

ascendente într-o curbă nouă Keynesian Phillips. Levy (2004) prezintă o

demonstrație asupra comportamentului a două serii staționare diferențiate

cointegrate cu un vector cointegrator. Cogley și Sbordone (2008) se dezvoltă

pe persistența infl ației în curba New Keynesian Phillips.


Rezultate şi discuţii

• Cointegrare, cauzalitate şi rata naturală refl ectate în curba

Phillips

Aşa cum am arătat anterior, există multe moduri prin care o curbă Phillips pentru o economie deschisă poate fi dedusă din teoria economică. Aprecierea noastră asupra curbei Phillips se bazează pe Calmfors, care a reconciliat curba Phillips cu modelul scandinav al infl aţiei. Ne propunem să facem un pas înainte, totuşi, şi să încorporăm curba Phillips într-un cadru care ţine cont de serii de date pentru salarii şi preţuri. Reconstruirea modelului în termeni de cointegrare şi cauzalitate relevă că versiunea curbei Phillips a modelului principal impune un mecanism de corectare a echilibrului asupra sistemului. Astfel, în timp ce este consecventă cu teoria principală a lui Aukrust, curba Phillips este şi un model special deoarece include numai unul din mecanismele de stabilire a salariilor discutate de Aukrust. Fără a ne îndepărta de generalitate, ne vom concentra asupra salariilor în curba Phillips şi amintim că, în concordanţă cu teoria lui Aukrust, se presupune că: 1. , posibil după îndepărtarea schimbărilor deterministe; şi 2. structura cauzală este “o cale” reprezentată de H4mc şi H5mc. Consecvenţa cu cointegrarea asumată şi cauzalitatea necesită existenţa unui model de corecţie a echilibrului pentru rata salariilor nominale în sectorul expus. Presupunând o dinamică de prim ordin pentru simplifi care, un sistem tip curba Phillips se defi neste prin următoarele două ecuaţii:

•

(1)

•

unde (notaţia se simplifi că prin renunţarea/reducerea la “e”). Alternativ, dat fi ind H2mc, ∆wt reprezintă creşterea salariului mediu a două sectoare. εwt şi εut sunt inovaţii privind o informaţiile disponibile în perioada

t-1. Ecuaţia funcţiei consumului agregat este curba Phillips pe termen scurt, în

timp ce (1) reprezintă ideea de bază că profi tabilitatea (în sectorul e) este un

factor care explică modifi carea ratei şomajului.

Zut reprezintă alte variabile (şi termeni determinişti) care, în

condiţiile în care ceilalţi factori nu se modifi că, va conduce la scăderea ratei

şomajului. Factorul zut va include în mod tipic o măsurare a ratei de creştere a


economiei, şi alţi factori legaţi de oferta de forţă de muncă. Inserarea ecuaţiei (1) în ecuaţia generală conduce la un model explicit pentru salarii. Pentru stabilirea ratei principale a şomajului de echilibru, ecuaţia (1) se rescrie sub forma: (2) unde

este rata şomajului care nu infl uenţează creşterea salariilor.

Folosind medii necondiţionate, notate prin E, pe ambele părţi ale (2) obţinem

(3)

Folosind ipoteza unei ponderi staţionare a salariilor, partea stângă este zero. Astfel, folosind ga şi gf ca notaţii ale ratelor de creştere constantă a productivităţii şi preţurilor externe, obţinem:

(4)

ca soluţie pentru rata şomajului de echilibru, notată uphil. Media pe termen lung a ponderii salariilor este în consecinţă:

(5)

În plus, uphil şi wshphil reprezintă starea stabilă şi unică a perechii corespunzătoare de ecuaţii de diferenţe deterministe. Forma cunoscută a curbei Phillips este ilustrată în Figura 1. Se presupune că în economie se manifestă iniţial un nivel scăzut al şomajului, adică uo din fi gură. Curba Phillips pe termen scurt (1) determină rata creşterii salariilor ∆w0. Ponderea salariilor conform ecuaţiei (1) este deasupra valorii de echilibru pe termen lung, implicând că şomajul începe să crească şi creşterea salariilor se diminuează de-a lungul curbei Phillips. Forma abruptă a curbei Phillips se defi neşte pentru cazul ∆wt = ∆qt + ∆at. Panta curbei este dată de –βw1/(1- βw3), fi ind denumită în literatură drept curba Phillips. Echilibrul stabil se atinge când creşterea salariilor este egală cu creşterea constantă în stare de echilibru, adică gf+ga, iar nivelul şomajului este dat de uphil.


Dinamica şi echilibrul curbei Phillips într-o economie deschisă

Figura 1

Problema pantei curbei Phillips pe termen lung este văzută ca

depinzând de coefi cientul βw3, elasticitatea creşterii salariilor determinată fără a se ţine seama de preţul produselor. În fi gură, curba pe termen lung are o tendinţă descrescătoare, respectiv βw3 < 1, ceea ce în mod convenţional face referire la o neomogenitate dinamică în stabilirea salariilor. Contrariul, omogenitatea dinamică, implică βw3 = 1 şi o curbă Phillips verticală. Cu condiţia omogenităţii dinamice, rata de echilibru uphil este independentă de infl aţia mondială gf. Panta curbei Phillips pe termen lung a reprezentat una din cele mai dezbătute probleme în macroeconomie în anii 1970 şi 1980. Un argument în favoarea curbei Phillips verticale pe termen lung este acela că s-a observat evident că lucrătorii sunt capabili să obţină compensare deplină pentru infl aţie. Rezultă ca βw3 = 1 este o restricţie normală asupra curbei Phillips, cel puţin dacă ∆qt este interpretat ca o variabilă a probabilităţilor. Panta descendentă a curbei Phillips pe termen lung a fost contestată pe motiv că oferă un tablou prea optimist pentru politica economică: şi anume că guvernul poate reduce permanent nivelul şomajului sub rata naturală prin “fi xarea” unui nivel ridicat al infl aţiei. În cadrul unei economii deschise, această discuţie apare a fi oarecum exagerată deoarece compromisul pe termen lung dintre infl aţie şi şomaj nu apare din premisa unei curbe pe termen lung cu pantă descendentă. În schimb, conform Figurii 1, nivelul stabil al şomajului e determinat de rata infl aţiei importate gf şi de creşterea productivităţii exogene ga. Aceşti doi indicatori nu sunt consideraţi mijloace (sau ţinte intermediare) de politică economică.


În economia reală, considerațiile privind costul vieţii joacă un rol semnifi cativ în stabilirea salariilor. Astfel, în cercetarea econometrică aplicată se include de obicei infl aţia actuală şi întârziată, refl ectând accentul pus pe consideraţii privind costul vieţii în cadrul negocierilor salariale. Pentru reprezentarea acestei posibilităţi, se consideră următorul sistem: (6)

(7)

(8) Prima ecuaţie măreşte cu modifi carea preturilor de consum ∆pt, cu coefi cientul . Pentru a se realiza o distincţie formală între această ecuaţie şi funcţia consumului agregat, se utilizează un semn distinctiv deasupra celorlalţi coefi cienţi (şi deasupra termenului de abatere). A doua ecuaţie este identică cu ecuaţia şomajului (1). Ultima ecuaţie, a preţurilor stochastice, combină defi niţia preţurilor de consum cu ipoteza identică a stabilităţii ponderii salariilor în sectorul acoperit şi creşterea salariilor în sectorul expus. Folosind (8) pentru a elimina Δpt în (6), ne întoarcem la funcţia consumului integrat , cu coefi cienţi şi εwt redefi nite corespunzător. Este utilă exprimarea uphil în termeni de coefi cienţi ai unui sistem extins (6)-(8): (9)

deoarece sunt două restricţii de omogenitate necesare pentru curba Phillips pe termen lung, şi anume: =1 şi . Sistemul curbei Phillips pentru salarii într-o economie deschisă reprezintă o specifi caţie completă a dinamicii modelului infl aţiei. În mod clar, proprietăţile dinamice ale modelului se aplică altor versiuni ale curbei Phillips. În special, toate sistemele tip curbă Phillips presupun că rata naturală a şomajului (NAIRU) este o soluţie stabilă. Ca o singură ecuaţie, ecuaţia

curbei Phillips este instabilă pentru o rată dată a şomajului. Stabilitatea în dinamică a ponderii salariilor şi ratei şomajului depinde de mecanismul de echilibrare integrat în ecuaţia pentru rata şomajului. În acest sens, o defi niţie a formării salariilor bazată pe curba Phillips nu poate fi adaptată unei politici economice care ţinteşte nivelul (rata) şomajului întrucât numai rata naturală a şomajului corespunde unei ponderi salariale stabile. Orice alt nivel (ţintit) duce la creştere sau descreştere continuă a ponderii salariale. Stabilitatea în dinamică a ratei naturale este un subiect de interes şi nu poate fi adresată într-un sistem incomplet tip curbă Phillips, adică, prin estimarea unui model de curbă Phillips cu o singură ecuaţie. Însă există abordări practice prin care estimarea ratei naturale a şomajului de bazează pe astfel


de sisteme incomplete. Staiger şi alţii au prezentat un studiu important care urmează tradiţia estimării numai a curbei Phillips, considerând mecanismul de echilibrare implicit (1). Pentru alte ţări, în special europene, unde instabilitatea ratei şomajului se manifestă mai puternic, problema despre corespondenţa dintre ratele estimate şi stabilitate este o problemă de actualitate. • Utilizarea curbei Phillips în studiul evoluţiei şomajului

În expresiile (4) şi (9), uphil depinde de parametrii curbei Phillips salariale şi ratele externe de creştere. Coefi cienţii ecuaţiei şomajului nu intră în exprimarea ratei naturale. În altă variantă a curbei Phillips, exprimarea pentru rata naturală depinde de parametrii stabilirii preţurilor şi salariilor, adică modelul este specifi cat mai degrabă ca o curbă Phillips pentru preţuri

decât ca o curbă Phillips pentru salarii. Dar exprimarea ratei dintr-o curbă Phillips pentru preţuri rămâne independentă de parametrii din ecuaţia (1). Faptul ca o proprietate importantă de sistem (şomajul) poate fi estimată printr-o singură ecuaţie conduce într-un fel către explicarea popularităţii modelului de curbă Phillips. Cu toate acestea, rezultatele bazate pe analiza unui sistem incomplet oferă informaţii limitate. În particular, analiza bazată pe o singură ecuaţie oferă informaţii insufi ciente despre proprietăţile dinamice ale sistemului. În primul rând, în afară de cazul în care curba Phillips este estimată împreună cu funcţia (ecuaţia) consumului agregat, stabilitatea în dinamică nu poate fi verifi cată, iar corespondenţa dintre uphil şi stabilitatea sistemului nu poate fi susţinută. Astfel, estimările cu o singură ecuaţie nu sunt inatacabile, deoarece principiul corespondenţei poate fi forţat. În al doilea rând, chiar dacă se consideră a priori că uphil corespunde cu starea stabilă a sistemului, viteza de ajustare spre o stare stabilă de interes şi necesită estimarea ecuaţiei (1) ca şi cea a curbei Phillips Este de înţeles că şomajul ridicat a necesitat modele care îndeplinesc următoarele funcţii: - ţin seama de lag-uri în cazul ajustării în jurul unei rate naturale constante; - permit schimbarea echilibrului. O combinaţie a celor două funcţii este de asemenea posibilă. În mod simplu, fi ind un sistem dinamic, modelul de curba Phillips cuprinde dinamici lente. În principiu, coefi cientul de ajustare βu1 în ecuaţia şomajului (1) poate fi mic în mod arbitrar, atât timp cât nu e zero, uphil corespunde formal stării stabile a sistemului. Totuşi, se pune problema cât de lentă poate fi viteza ajustărilor înainte ca ideea de echilibru să devină subminată “din interior”. Conform argumentelor lui Phelps şi Friedman, rata naturală trebuie să fi e aproape stabilă şi ar trebui să fi e un punct puternic de atracţie pentru rata efectivă a şomajului. Totuşi, experienţa practică a demonstrat că în cel mai


bun caz rata naturală este un punct slab de atracţie. Sunt aspecte practice ale problemei, importante: guvernanţii, analizând asupra perspectivelor după un şoc negativ al economiei, vor constata că rata şomajului va reveni eventual la nivelul său natural dar numai după 40 de ani sau mai mult. Studiul curbei Phillips oferă numai o capabilitate limitată de explicare economică a schimbărilor care se manifestă prin rata şomajului. Pare uneori incredibil că modifi carea ratei reale de creştere ga poate explica singură creşteri profunde şi persistente ale ratei şomajului cum s-a întâmplat în Europa. O rată nominală de creştere poate bineînţeles să sufere creşteri majore, dar pentru ca acele schimbări să aibă un impact asupra ratei de echilibru e nevoie de curba Phillips pe termen lung cu pantă descendentă. Curba Phillips e mai bine adaptată unui regim stabil caracterizat printr-un lag de ajustare redusă în jurul unei rate medii stabile a şomajului, decât la modifi cările şomajului în Europa. S-au dezvoltat în consecinţă noi modele, care au promis explicarea modifi cărilor ratei de echilibru a şomajului

şi există informaţii concrete despre modul în care caracteristicile structurale ale pieţelor forţei de muncă şi de mărfuri afectează echilibrul şomajului. Noile modele nu au ajuns la stadiul de a fi unanim acceptate, aşa cum a fost rolul curbei Phillips. Conceptele considerate reliefează că schimbările permanente ale şomajului sunt modifi cări de amploare, cu manifestare intermitentă, în linie cu concepţia asupra ratei şomajului ca . O opinie alternativă este aşa numita rată naturală variabilă în timp. Ideea de bază este că rata naturală a şomajului reacţionează la infl uenţe de mică amploare care se manifestă frecvent. Conform acestei opinii, rata naturală a şomajului este dată de relaţiile:

(10) (11) Diferenţa este că rata naturală nu mai este un parametru independent de timp, ci un parametru stocastic care urmează calea aleatorie (11), şi o abatere care reprezintă infl uenţele de mică amploare. În estimarea acestei perechi de ecuaţii, eroarea standard este limitată de la început, altfel s-ar modifi ca în sus şi în jos şi ar absorbi toate abaterile din lăsate neexplicate prin variabile explicative. Metodologia implică o unitate de bază, atât în rata observată a şomajului cât şi în rata naturală a şomajului. Relevanţa practică a acestui cadru pare să fi e limitată la SUA, unde există puţine modifi cări majore ale ratei şomajului. Legat de rata naturală a şomajului, variabilă în timp este conceptul de hysteresis. Economiştii au invocat termenul de şomaj “hysteresis” pentru cazul în care rata de echilibru ar putea să devină identică ratei întârziate a şomajului. Se face distincţie între întârzierea reală ca fenomen de echilibru


neliniar multiplu şi proprietatea liniară a unei unităţi rădăcină. S-a demonstrat că hysteresis nu este o întârziere efectivă (în adevăratul sens al cuvântului, ca fenomen neliniar) şi ca fenomenul de hysteresis efectiv conduce la o abordare a şomajului care nu corespunde cu ipoteza ratei naturale.

• Estimarea incertitudinii curbei Phillips tip NAIRU (rata naturală a şomajului)

Vom încerca să descriem trei abordări ale estimării unui “domeniu de încredere” a curbei Phillips tip NAIRU. Motivul absenţei intervalelor de încredere în majoritatea calculelor legate de NAIRU sunt corelate cu faptul că NAIRU este o funcţie neliniară a coefi cienţilor de regresie. Există trei metode care pot fi utilizate pentru construirea intervalelor de încredere pentru NAIRU: metoda Wald, metoda Fieller şi metoda coefi cienţilor de probabilitate. Abordarea lui Fieller şi formulele coefi cienţilor de probabilitate sunt preferabile datorita proprietăţilor fi nite ale eşantionuluiPrima şi cea mai intuitivă abordare se bazează pe eroarea standard asociată şi proporţia t pentru coefi cienţii estimaţi şi corespunde unei statistici Wald. În cazul unei treceri totale a creşterilor productivităţii în salarii şi lipsei “iluziei banilor”, uphil din curba Phillips tip NAIRU este βw0/ βw1 şi valoarea sa estimata este . Cum s-a notat deja, din (1) deducem: (12) unde uphil poate fi estimat direct prin metoda celor mai mici pătrate neliniare. Rezultatul este numeric echivalent cu coefi cientul derivat din estimări liniare ( ) din relaţia (1). În fi ecare caz, o eroare standard pentru poate fi calculată, din care intervalele de încredere pot fi obţinute direct. Un interval de încredere include estimarea nerestricţionată a uphil, care este şi un anumit domeniu în jurul acelei valori. În mod euristic, intervalul de încredere conţine fi ecare valoare a coefi cientului care nu respectă ipoteza: (13)

Considerăm că este statistica F bazată pe Wald pentru verifi carea HW, iar Pr(·) probabilitatea argumentului său. Un interval de

încredere de (1-α)% este defi nit de

pentru . Dacă βw1, elasticitatea ratei şomajului în curba Phillips este estimată cu precizie, abordarea Wald este satisfăcătoare. Mărimi mici ale eşantionului


pun în pericol în mod clar precizia estimării, dar dimensiunea eşantionului depinde de volumul de informaţii pe bază de observare. Totuşi, dacă βw1 este estimat imprecis (nu este semnifi cativ statistic), această abordare poate să inducă în eroare în mare măsură. Abordarea Wald ignoră modul în care

se comportă pentru valori ale apropiate relativ de zero, unde “relativ” refl ectă incertitudinea în estimarea lui βw1. Pentru curbele Phillips europene, estimările βw1 sunt tipic nesemnifi cative statistic, încât această preocupare este legată de calcularea ratelor naturale prin curba Phillips pentru Europa. În esenţă, problema apare deoarece este funcţie neliniară a estimatorilor ( ) care sunt repartizați normal. A doua abordare evită această problemă prin transformarea ipotezei neliniare (3) într-una liniară, adică: (14) Ipoteza (4) şi statistica F corespunzătoare sunt notate HF şi .Deoarece ipoteza (4) este liniară în parametrii βw0 şi βw1, verifi cările acestei ipoteze sunt corespunzătoare, chiar dacă este aproape de zero. Determinarea intervalelor de încredere se face exact ca în abordarea Wald, exceptând faptul că statistica-F este construită pentru . A treia abordare foloseşte coefi cientul de verosimilitate statistic pentru a calcula intervalul de încredere pentru ipoteza HW. Adică, relaţia (2) este estimată atât nerestrictiv cât şi sub restricţia HW, probabilităţi corespondente (sume reziduale ale pătratelor pentru ecuaţii singulare) sunt obţinute, iar intervalul de încredere este construit din valori ale pentru care verosimilitatea este mai mică decât valoarea critică dată. Dacă modelul original este liniar în parametrii săi, soluţia lui Fieller este echivalentă numeric cu soluţia bazată pe verosimilitate, oferind o justifi care generică anterioară. În cazul în care curba Phillips estimată nu prezintă omogenitate dinamică, este numai o componentă a estimării NAIRU care ar fi potrivită cu teoria de bază. Aceasta conduce la calcule complexe pentru NAIRU în continuare, respectiv trebuie luată în considerare codispersia termenilor precum şi . Totuşi, în afara de cazul în care depărtarea de omogenitate are o valoare numerică mare, poate fi reprezentativă pentru gradul de incertitudine asociat cu rata naturală estimată a curbei Phillips. Probleme statistice identice apar în alte zone de aplicare a macroeconomiei, de exemplu în forma unui “indice de condiţii monetare”.

Concluzii Din prezentarea teoretică a curbei Philips, în care accentul a fost pus pe utilizarea acesteia în analizele macroeconomice, s-au desprins unele


concluzii teoretice şi practice. Din punct de vedere teoretic, curba Philips poate fi integrată, utilizată într-un model de analiză a infl aţiei. A doua concluzie este aceea că o analiză macroeconomică complexă se poate realiza prin utilizarea de metode şi modele econometrice adaptate şi utilizate în studiul elementelor macroeconomice. În altă ordine de idei, analiza macroeconomică trebuie să se axeze pe una structurală, cronologică dar pe bază de agregate defl atate. Evoluţia şomajului este o problemă majoră la nivelul oricărei economii naţionale deoarece aceasta determină o serie de evoluţii complexe. Astfel, indicatorii macroeconomici de rezultate în termeni reali depind de nivelul pe care l-a înregistrat rata infl aţiei. Mărimea salariului sau politicile salariale trebuie să ţină seama indubitabil de nivelul înregistrat de rata infl aţiei. În consecinţă, nivelul de trai sau bunăstarea unei naţiuni bazată pe veniturile reale trebuie să aibă la bază şi modul în care se resimte exprimă infl uenţa infl aţiei. Am făcut unele analize şi aprecieri privind o economie închisă sau o economie deschisă. Curba Philips se utilizează în analiza şi a corelaţiei acesteia cu celelalte variabile macroeconomice. Problema echilibrului şi a altora de acest gen depind de utilizarea unui complex de modele având în vedere că estimarea unui domeniu de încredere a curbei Philips de regulă este de tip NAIRU. Aceasta este o funcţie neliniară a coefi cienţilor de regresie care dau posibilitatea unei interpretări riguroase a efectului infl aţiei asupra rezultatelor economice. Practic, în aplicarea unor modele macroeconomice aspectele cuprinse în acest studiu se pot concretiza dând valori cuantifi cate pe baza cărora se pot exprima previziuni şi alte elemente utile în managementul macroeconomic.

Bibliografi e selectivă

1. Anghelache, C. and Anghel, M. G. (2016). Econometrie generală. Concepte, teorie

și studii de caz, Editura Artifex, Bucureşti 2. Anghelache, C. and Manole, A. (2010). Utilizarea curbei Phillips în analiza

macroeconomică. Revista Română de Statistică Supliment, 9 3. Backhouse, R.E. (2000). Progress in Heterodox Economics, Journal of the History

of Economic Thought, Cambridge University Press, 22 (02) 4. Balaban, G., Vîntu, D. (2010). Testarea nonliniarităţii curbei Phillips. Implicaţii

pentru politica monetară. Economie teoretică şi aplicată, XVII (4),(545), 95-109 5. Bjerkholt, O. (2005). Markets, models and planning: the Norwegian experience,

Oslo University, Department of Economics in series Memorandum 6. Brissimis, S. and Magginas, N. (2008). Infl ation Forecasts and the New Keynesian

Phillips Curve. International Journal of Central Banking, 4 (2), 1-22 7. Cogley, T., and Sbordone, A. (2008). Trend Infl ation, Indexation, and Infl ation

Persistence in the New Keynesian Phillips Curve. The American Economic Review, 98 (5), 2101-2126

8. Deleplace, G. (2008). La absorción de la macroeconomía por la microeconomía, Lecturas de Economía, 69, 245 - 298


9. Dickens, W. T. (2008). A New Method to Estimate Time Variation in the NAIRU, Federal Reserve Bank of Boston in Conference Series ; [Proceedings]

10. Dupor, W, Kitamura, T. and Tsuruga, T. (2010). Integrating Sticky Information

and Sticky Price Phillips Curves. Review of Economics and Statistics, August, 92, 657-669

11. Ewing, B. T., Seyfried, W. L. (2003). Modeling the Philips Curve: A Time-Varying

Volatility Approach. Euro-American Association of Economic Development in its journal Applied Econometrics and International Development

12. Gertler, M. and Leahy, J. (2008). A Phillips Curve with an Ss Foundation. Journal of Political Economy, 116 (3), 533-572

13. Gordon, R.J. (2011). The History of the Phillips Curve: Consensus and Bifurcation.

Economica 78 (309), 10-50 14. Haldane, A. and Quah, D. (2000). UK Philips Curves and Monetary Policy, Centre

for Economic Performance, London School of Economics in CEP Discussion Papers

15. Isard, P., Laxton, D. and Eliasson A. C. (2001). Infl ation Targeting with NAIRU

Uncertainty and Endogenous Policy Credibility, International Monetary Fund in IMF Working Papers

16. Kim, C. J. and Kim, Y. (2008). Is the Backward-Looking Component Important

in a New Keynesian Phillips Curve?. Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, 12 (3), 1-18

17. Karanassou, M. and Snower, D. (2007). Infl ation Persistence and the Philips

Curve Revisited, Kiel Institute for the World Economy in Kiel Working Papers series

18. Levy, D. (2004). Cointegration in Frequency Domain, EconWPA in its series Econometrics

19. Mitruţ, C. and Şerban, D. (2007). Bazele econometriei în administrarea afacerilor,

Editura ASE, Bucureşti

20. Stanley, T. D. (2002). When All Are NAIRU: Hysteresis and Behavioural Inertia,

Taylor and Francis Journals in Applied Economics Letters

21. Tambakis, D. N. (2002). Expected Social Welfare under a Convex Philips Curve

and Asymmetric Policy Preferences, Blackwell Publishing in Journal of Money,

Credit and Banking

22. Wakita, S. (2006). The Lost Decade in the Japanese Labor Market: Labor’s share

and Okun’s Law, East Asian Bureau of Economic Research in Labor Economics

Working Papers

23. Woodford, M. (2005). Firm- specifi c capital and the new Keynesian Phillips

curve. International Journal of Central Banking, 1 (2), 1–46

24. Zhang, C., Osborn, D. and Kim, D. H. (2008). The New Keynesian Phillips Curve:

From Sticky Infl ation to Sticky Prices. Journal of Money, Credit and Banking, 40

(4), 667-699


USING THE PHILIPS CURVE IN MACROECONOMIC ANALYSIS

Prof. Constantin ANGHELACHE PhD ([email protected])

Bucharest University of Economic Studies / „Artifex” University of Bucharest

Prof. Alexandru MANOLE PhD„Artifex” University of Bucharest

Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD ([email protected])

„Artifex” University of Bucharest

Maria MIREA PhD Student ([email protected])

Bucharest University of Economic Studies

Abstract

The issue of a country’s evolution is solved and resolved by analyzing

the macroeconomic results indicators. Gross domestic product and, in

particular, Gross Domestic Product per capita is the most synthetic and

accurate indicator of the level recorded by a country in its evolution over

time. In statistical practice, there are a number of methods and models of

macroeconomic analysis in chronological, structural or international

comparability. The economic evolution of a country for international

comparability is the question of establishing the results of each period in

comparable terms, ie bringing macroeconomic indicators expressed in

current prices at constant or comparable prices. Of course, infl ation is the

factor that requires the defl ation of macroeconomic aggregates to bring them

to comparability. In statistical practice, theoreticians have been unable to

give up the Philips curve that interprets demand and supply infl ation. In this

article, we wanted to analyze and interpret how the Philips curve applies in

the current context. We consider the representation of this curve in a system

of cointegrated variables. Consistency and changes in the unemployment

rate are also estimated on the basis of the Philips curve, which is a precise

representation of the correlation between the rise in the central outcome

indicator and infl ation.

Keywords: Philips curve, product market, uncertainty, unemployment,

Lucas curve

JEL Classifi cation: C44, E23

Introduction

The infl ation model and the Phillips curve originated in the same age of

macroeconomics. While Aukrust’s model departed from academia, literature

on the Phillips curve developed in the 1960s and made a huge impact over


the next four decades. Here are some of the signifi cant steps in Phillips curve

developments. The Phillips Curve and Aukrust’s model were considered as

alternatives, representing the „demand” and „offer” infl ation model. The

difference between considering the labor market as an important source of

infl ation and the special attention paid by the Phillips product market curve is

more a matter of principle than the principle, and the two mechanisms can work

together. Next, it shows how the two approaches formally can be combined,

giving the Phillips curve the short-term relationship of nominal wage growth,

while the main thesis is valid in the long run. Essential issues are addressed to

apply the Phillips curve in the current context, its representation in a system

of cointegrated variables; Consistency and changes in the unemployment rate;

Uncertainty of Phillips curve estimated NAIRU; And the inversed Phillips

curve status, respectively Lucas’s offer curve.

Literature review The econometrics book authored by Anghelache and Anghel (2016) is a

reference work in the study of econometrics, the authors include both theoretical

and practical approaches, case studies. Mitruţ and Şerban (2007) have presented the

basics of econometrics in business administration. Anghelache and Manole have

presented the usefulness of the Philips curve in macroeconomic analyses, insisting

on the correlation between unemployment and infl ation, they consider that the

Philips curve is a powerful instrument in the context of such studies. Wakita (2006)

has studied some phenomena on the Japanese labor market, the constant labor

share and the law of Okun, he states that the only driving factor behind the increase

of labor’s share based on income was depreciation, while the potential growth rate

has recorded massive decreases, corroborated with structural breaks in Okun’s law.

Coibion and Gorodnichenko (2015) have considered the oil price growth as major

factor in increasing household expectations regarding infl ation. Gertler and Leahy

(2008) have studied the case of a Philips curve based on the state-dependent pricing,

they consider that the developed model is appropriate in matching the characteristics

of price adjustments and is signifi cantly fl exible in the aggregate price level, when

compared to the model that is time-dependent. Deleplace (2008) researches on the

development of economic thinking, he approaches the Keynesian “revolution”

and the critic of Robert Clever. Tambakis (2002) develops on the expected social

welfare under certain characteristics of Philips Curve and asymmetric policy-

related preferences. Dickens (2008) emphasizes the role of the Philips curve’s

estimates as information provider for NAIRU estimates, namely the characteristics

of infl ation and unemployment. Stanley (2002) discusses on the fact that, after six

years when the unemployment rate was situated below the NAIRU estimates led to

declining infl ation, contrary to the natural rate hypothesis, which predicted growing


infl ation, Isard, Laxton and Eliasson (2001) develop on some aspects regarding

infl ation targeting with NAIRU. Haldane and Quah (2000) have studied the trend

described by the Philips Curve in the UK economy, the differences in comparison

to the US situation, they insist on the fact that the weakness of the potential trade-

off between infl ation and unemployment should be carefully considered by policy

makers. Karanassou and Snower (2007) discuss on the trustworthiness that can

be associated to the „persistency puzzle”, considering that this concept is not to

be given confi dence. Backhouse (2000) is a major contribution for the studies

concerning the so-called heterodox economics, he outlines three criteria that are to

be fulfi lled by any heterodox school. Balaban and Vîntu (2010) have studied the

characteristics of the Romanian economy and they promote the idea of a specifi c

non-linear Philips curve, in opposition to the linear shape of the curve for the euro

area, their study converges with Musso et al. (2007). Bjerkholt (2005) compares the

post-war economic recovery in Europe with the transition to free economies (the

case of former communist countries in Eastern Europe), he argues that planning is

subjected to certain limitations, while being still important in the economic policy.

Brissimis and Magginas (2008) discuss on the usefulness of the New Keynesian

Phillips Curve in explaining the evolution of infl ation in the United States,

compared with expectations represented offi cial forecasts, their results show that

the standard forward-looking New Keynesian Phillips curve is a proper instrument

under certain assumptions. Gordon (2011) describes the two majors applications

of the Philips curve, which became obvious after 1975, the explanation on the US

infl ation and the policy responses to supply shocks. Woodford (2005) develops

on the application of the new Keynesian Phillips curve in analzying fi rm- specifi c

capital. Zhang, Osborn and Dong (2008) analyse the applications of NKPC in the

context of sticky prices, Dupor, Kitamura and Tsuruga (2010) develop on a similar

topic. Ewing and Seyfried (2003) have examined the Philips curve under non-

linear status of the second moment of infl ation, a valuable result from their study is

the positive relation between infl ation rate and conditional volatility. Kim and Kim

(2008) discuss on the importance of the backward-looking component in a New

Keynesian Phillips Curve. Levy (2004) presents a demonstration on the behavior

of two difference stationary series cointegrated with a cointegrating vector. Cogley,

and Sbordone (2008) develop on the infl ation persistence in the New Keynesian

Phillips Curve.

Results and discussions

• Cointegration, causality and natural rate refl ected in the Phillips

curve

As we have shown before, there are many ways in which a Phillips

curve for an open economy can be inferred from economic theory. Our


appreciation of the Phillips curve is based on Calmfors, which reconciled the Phillips curve with the Scandinavian infl ation model. We plan to take a step

forward, however, and incorporate the Phillips curve into a framework that

takes into account wage and price data series. Reconstructing the model in

terms of cointegration and causality reveals that the Phillips curve version of

the master model imposes a mechanism to correct the balance on the system.

Thus, while consistent with Aukrust’s main theory, the Phillips curve is also

a special model because it includes only one of the wage setting mechanisms

discussed by Aukrust.

Without departing from generality, we will focus on salaries in the

Phillips curve and we recall that, in accordance with Aukrust’s theory, it is

assumed that:

1. , possibly after removal of

deterministic changes; and

2. The causal structure is „a way” represented by H4mc and H5mc.

Consistency with assumed cointegration and causality requires a

pattern of equilibrium correction for nominal wage rates in the exposed sector.

Assuming a fi rst order dynamic for simplifi cation, a Phillips curve system is defi ned by the following two equations:

•

(1)

•

where (notation is simplifi ed by renunciation / reduction to „e”). Alternatively, given H2mc, ∆wt represents the increase in the average salary of

two sectors.

εwt şi εut are innovations regarding information available during the

period t-1. The equation of aggregate consumption function is the short-term

Phillips curve, while (1) is the basic idea that profi tability (in sector e) is a

factor explaining the change in the unemployment rate.

Zut represents other variables (and deterministic terms)

which, if the other factors do not change, will lead to a decrease in the

unemployment rate. The factor zut will typically include a measure of the rate

of growth of the economy, and other factors linked to the supply of labor. The

insertion of equation (1) into the general equation leads to an explicit salary

model.

For determining the main rate of equilibrium unemployment, equation

(1) is rewritten as:


(2) where

is the unemployment rate that does not affect wage growth.

Using unconditional environments, denoted by E, on both sides of (2) we obtain:

(3) Using the assumption of a fi xed wage weight, the left is zero. Thus,

using ga şi gf as notes of constant growth rates of productivity and external prices, we obtain:

(4)

as a solution for the equilibrium unemployment rate, denoted uphil. The long-term average of the salary weight is accordingly:

(5)

In addition, uphil and wshphil represent the stable and unique state of the corresponding pair of deterministic difference equations. The known shape of the Phillips curve is illustrated in Figure 1. It is assumed that the economy initially shows a low level of unemployment, ie uo in the fi gure. The short-term Phillips Curve (1) determines the wage increase

rate ∆w0. The share of wages according to equation (1) is above the long-term equilibrium value, implying that unemployment is rising and wage growth decreases along the Phillips curve. The steep shape of the Phillips curve is defi ned for the case ∆wt = ∆qt + ∆at.

The slope of the curve is given by –βw1/(1- βw3), being referred to in the literature as the Phillips Curve. The steady equilibrium is reached when the salary increase is equal to steady steady growth, ie gf+ga, and the unemployment level is given by the uphil.


Dynamics and balance of the Phillips curve in an open economyFigure 1

The problem of the long-term Phillips curve is seen as depending on the βw3 coeffi cient, the elasticity of wage growth determined without taking

account of the price of the products. In the fi gure, the long-term curve has a

decreasing tendency, ie βw3 < 1, which conventionally refers to a dynamic

inhomogeneity in wage setting. Conversely, dynamic homogeneity implies

βw3 = 1 and a vertical Phillips curve. Given the dynamic homogeneity, the

uphil equilibrium rate is independent of global infl ation gf.

The long-term slope of the Phillips curve was one of the most debated

problems in macroeconomics in the 1970s and 1980s. An argument in favor

of the long-term vertical curve Phillips is that it has clearly been noticed that

workers are able to obtain full compensation for infl ation. It follows that βw3 = 1 is a normal restriction on the Phillips curve, at least if ∆qt is interpreted

as a variable of probabilities. The downward slope of the Phillips curve in

the long run has been challenged on the grounds that it provides a picture

too optimistic about economic policy: that the government can permanently

reduce unemployment to below the natural rate by „fi xing” a high level of infl ation.

In an open economy, this discussion appears to be somewhat

exaggerated because the long-term compromise between infl ation and

unemployment does not come from the premise of a long-term downward

curve. In contrast, according to Figure 1, the stable level of unemployment

is determined by the imported infl ation rate gf and by the increase of the

exogenous productivity ga. These two indicators are not considered as means

(or intermediary targets) of economic policy.


In the real economy, cost-of-living considerations play a signifi cant

role in wage setting. Thus, applied econometric research usually includes

current and delayed infl ation, refl ecting the emphasis on cost-of-living

considerations in wage negotiations. The following is considered to represent

this possibility:

(6)

(7)

(8)

The fi rst equation increases with the change in the consumption prices

∆pt, with the coeffi cient .

In order to make a formal distinction between this equation and the

aggregate consumption function, a distinctive sign is used above the other

coeffi cients (and above the deviation term). The second equation is identical

to the unemployment equation (1). The last equation of stochastic prices

combines the defi nition of consumer prices with the identical assumption of

the stability of the wage weight in the covered sector and the increase in wages

in the exposed sector.

Using (8) to remove Δpt in (6), we return to the integrated consumption

function with coeffi cients and εwt redefi ned accordingly. It is useful to express

uphil in terms of coeffi cients of an extended system (6) - (8):

(9)

because there are two homogeneity restrictions required for the long-

term Phillips curve, namely: =1 and .

The Phillips salary system in an open economy is a complete

specifi cation of the dynamics of the infl ation model. Clearly, the dynamic

properties of the model apply to other versions of the Phillips curve. In particular,

all Phillips curve systems assume that the natural rate of unemployment

(NAIRU) is a stable solution. As a single equation, the equation of the Phillips

curve is unstable for a given rate of unemployment. The dynamic stability

of wage and unemployment rates depends on the integrated equalization

mechanism in the unemployment rate equation. In this sense, a defi nition of

wage formation based on the Phillips curve can not be adapted to an economic

policy that targets the unemployment rate, since only the natural rate of

unemployment corresponds to a stable wage weight. Any other level (target)

leads to a continuous increase or decrease of the salary weight.

Dynamic stability of the natural rate is a subject of interest and can not

be addressed in an incomplete Phillips curve system, that is, by estimating a

Phillips curve model with a single equation. But there are practical approaches


in which the estimation of the natural rate of unemployment is based on such incomplete systems. Staiger et al. Presented an important study following the tradition of estimating only the Phillips curve, considering the default balancing mechanism (1). For other countries, especially European ones, where the instability of the unemployment rate is stronger, the problem of the correspondence between estimated rates and stability is a topical issue. • Using the Phillips curve in the study of unemployment In the expressions (4) and (9), uphil depends on the parameters of the salary Phillips curve and the external growth rates. The coeffi cients of the

unemployment equation do not enter into the expression of the natural rate. In

another variation of the Phillips curve, expressing the natural rate depends on

the price and wage setting parameters, ie the model is specifi ed as a Phillips

price curve rather than as a Phillips salary curve. But the expression of the rate

in a Phillips price curve remains independent of the parameters in equation (1).

The fact that an important system property (unemployment) can be

estimated by a single equation leads in a way to explaining the popularity of the

Phillips curve. However, results based on an incomplete system analysis offer

limited information. In particular, single-based analysis provides insuffi cient

information about the dynamic properties of the system. First, unless the

Phillips curve is estimated along with the aggregate consumption function

(equation), dynamic stability can not be verifi ed, and the correspondence

between the uphil and the stability of the system can not be supported. Thus,

estimates with one equation are not unattainable, because the principle of

correspondence can be forced. Second, even if it is considered a priori that the

uphil corresponds to the stable state of the system, the rate of adjustment to

a stable state of interest and requires estimation of equation (1) as that of the

Phillips curve ().

It is understandable that high unemployment required models that

fulfi ll the following functions:

- take into account lags when adjusting around a steady natural rate;

- allow change of balance.

A combination of the two functions is also possible.

Simply being a dynamic system, the Phillips curve model features slow

dynamics. In principle, the adjustment coeffi cient βu1 in the unemployment

equation (1) may be arbitrarily small, as long as it is not zero, uphil corresponds

formally to the stable state of the system. However, the question arises as

to how slow the speed of adjustments can be before the idea of equilibrium

becomes undermined „from within”. According to Phelps and Friedman’s

arguments, the natural rate should be almost stable and should be a strong


point of attraction for the effective rate of unemployment. However, practical experience has shown that at best the natural rate is a weak point of attraction. These are practical aspects of the issue: Governors, looking at prospects after a negative economic shock, will fi nd that the unemployment rate will eventually

return to its natural level, but only after 40 or more years.

The study of the Phillips Curve offers only limited capability to

explain economically the changes that are manifested by the unemployment

rate. It sometimes seems incredible that the change in the real growth rate ga

can only explain profound and persistent increases in the unemployment rate

as happened in Europe. A nominal growth rate may of course suffer major

increases, but in order for those changes to have an impact on the equilibrium

rate, the long-term Phillips curve with downward slope is needed.

The Phillips curve is better suited to a stable regime characterized by

a low adjustment lag around a stable average rate of unemployment, rather

than to the change in unemployment in Europe. New models have emerged

that promised to explain the changes in the unemployment equilibrium rate,

and there is concrete information on how the structural characteristics of labor

and commodity markets affect the balance of unemployment. The new models

have not reached the stage of being unanimously accepted, as was the role of

the Phillips Curve.

The concepts considered show that permanent changes in

unemployment are large-scale changes, with intermittent manifestations, in

line with the conception of the unemployment rate as . An alternative

view is the so-called natural rate variable over time. The basic idea is that

the natural rate of unemployment reacts to small-scale infl uences that occur

frequently. According to this opinion, the natural rate of unemployment is

given by the relationships:

(10)

(11)

The difference is that natural rate is no longer a time independent

parameter, but a stochastic parameter that follows the random path (11), and

a deviation that represents small scale infl uences. In estimating this pair

of equations, the standard error is limited from the start, otherwise

would change up and down and absorb all deviations in left unexplained

by explanatory variables. The methodology involves a basic unit, both in the

observed unemployment rate and in the natural rate of unemployment. The

practical relevance of this framework appears to be limited to the US, where

there are few major changes in the unemployment rate.

Regarding the natural rate of unemployment, variable over time is the

concept of hysteresis. Economists have invoked the term „hysteresis” for the case


if the equilibrium rate could be the same as the delayed rate of unemployment. A distinction is made between real delay as a multiline nonlinear phenomenon and the linear property of a root unit. It has been shown that hysteresis is not an effective delay (in the true sense of the word as a nonlinear phenomenon) and that the phenomenon of hysteresis effectively leads to an approach of unemployment that does not correspond to the hypothesis of the natural rate.

• Estimating the uncertainty of the NAIRU Phillips curve (natural rate of unemployment)

We will try to describe three approaches to estimating a „trust area” of the NAIRU Phillips curve. The reason for the absence of confi dence intervals

in most NAIRU calculations is related to the fact that NAIRU is a non-linear

function of regression coeffi cients.

There are three methods that can be used to build NAIRU trusted

intervals: the Wald method, the Fieller method, and the probability coeffi cient

method. Fieller’s approach and probability coeffi cient formulas are preferable

due to the fi nite sample properties

The fi rst and most intuitive approach is based on the associated

standard error and the t ratio for the estimated coeffi cients and corresponds to

a Wald statistic.

In the case of a full shift in productivity increases in wages and the

lack of „money illusion”, uphil from the Phillips NAIRU curve is βw0/ βw1 and

its estimated value is .

As already noted, from (1) we deduce:

(12)

where uphil can be estimated directly by the least square nonlinear method.

The result is numerically equivalent to the coeffi cient,

derived from linear estimates ( ) of relation (1). In each case, a

standard error for can be calculated, of which confi dence intervals can

be obtained directly.

A confi dence interval includes the unrestricted estimate of the uphil, which

is and a certain range around that value. Heuristically, the confi dence

interval contains each coeffi cient value that does not follow the hypothesis:

(13)

We consider that s the Wald-based F statistic for HW

verifi cation, and Pr(·)he probability of its argument. A confi dence interval

of (1-α)% is is defi ned by for

.


If βw1, the elasticity of the unemployment rate in the Phillips curve,

is accurately estimated, the Wald approach is satisfactory. Small sample sizes

clearly jeopardize the precision of the estimate, but the size of the sample

depends on the amount of observation-based information. However, if βw1

is imprecisely estimated (not statistically signifi cant), this approach can

be misleading to a large extent. The Wald approach ignores how

behaves for values of relatively close to zero, where

„relatively” refl ects the uncertainty in estimating βw1. For European Phillips

curves, the βw1 estimates are typically statistically insignifi cant that this

concern is related to the calculation of natural rates through the Phillips curve

for Europe. Essentially, the problem arises because is a non-linear function

of the estimators ( ) that are normally distributed.

The second approach avoids this problem by transforming the

nonlinear hypothesis (3) into a linear one, that is:

(14)

The hypothesis (4) and the corresponding F statistic are denoted HF

and . Since hypothesis (4) is linear in parameters βw0 and βw1, he

assumptions of this hypothesis are appropriate, even if is close to zero.

Determination of confi dence intervals is done exactly as in the Wald approach,

except that the F-statistic is constructed for .

The third approach uses the statistical verosimility coeffi cient to

calculate the confi dence interval for the HW hypothesis. That is, relationship

(2) is estimated both unrestrictedly and under the HW restriction, corresponding

probabilities (residual amounts of squares for singular equations) are obtained,

and the confi dence interval is constructed from values for which the

verosimity is less than the critical value given.

If the original model is linear in its parameters, Fieller’s solution is

numerically equivalent to the solution based on verosimilitude, providing a

previous generic justifi cation. If the estimated Phillips curve does not exhibit

dynamic homogeneity, is only a component of the NAIRU estimate

that would be appropriate to the underlying theory. This leads to more complex

calculations for the NAIRU, and the codispersion of terms such as

and should be considered. However, unless the

homogeneity distance has a large numerical value, may be

representative of the degree of uncertainty associated with the estimated

natural rate of the Phillips curve. Similar statistical problems occur in other

areas of macroeconomic application, for example in the form of a „monetary

conditions index”.


Conclusion From the theoretical presentation of the Philips curve, which emphasized its use in macroeconomic analyzes, some theoretical and practical conclusions were drawn. From a theoretical point of view, the Philips curve can be integrated, used in an infl ation analysis model. The second conclusion is that a complex

macroeconomic analysis can be achieved by using econometric methods and

models adapted and used in the study of macroeconomic elements. In other

news, the macroeconomic analysis should focus on a structural, chronological

but based on defl ated aggregates. The evolution of unemployment is a major

problem at the level of any national economy as it causes a number of complex

developments. Thus, the macroeconomic performance indicators in real terms

depend on the level recorded by the infl ation rate. The size of wages or wage

policies must bear in mind the level of infl ation rate. As a result, a nation’s living

or welfare state based on real incomes must also be based on how it expresses

the infl uence of infl ation. We have made some analyzes and assessments about a

closed economy or an open economy. The Philips curve is used in the analysis and

its correlation with the other macroeconomic variables. The problem of balance

and others of this kind depends on the use of a complex model, considering that

the estimation of a trustworthy range of the Philips curve is typically NAIRU.

This is a non-linear function of the regression coeffi cients that allow a rigorous interpretation of the effect of infl ation on economic outcomes. Practically, in the

application of macroeconomic models the aspects contained in this study can

materialize by giving quantifi ed values on the basis of which forecasts and other useful elements in the macroeconomic management can be expressed.

Selective references 1. Anghelache, C. and Anghel, M. G. (2016). Econometrie generală. Concepte, teorie

și studii de caz, Editura Artifex, Bucureşti 2. Anghelache, C. and Manole, A. (2010). Utilizarea curbei Phillips în analiza

macroeconomică. Revista Română de Statistică Supliment, 9

3. Backhouse, R.E. (2000). Progress in Heterodox Economics, Journal of the History

of Economic Thought, Cambridge University Press, 22 (02)

4. Balaban, G., Vîntu, D. (2010). Testarea nonliniarităţii curbei Phillips. Implicaţii

pentru politica monetară. Economie teoretică şi aplicată, XVII (4),(545), 95-109

5. Bjerkholt, O. (2005). Markets, models and planning: the Norwegian experience,

Oslo University, Department of Economics in series Memorandum

6. Brissimis, S. and Magginas, N. (2008). Infl ation Forecasts and the New Keynesian

Phillips Curve. International Journal of Central Banking, 4 (2), 1-22

7. Cogley, T., and Sbordone, A. (2008). Trend Infl ation, Indexation, and Infl ation

Persistence in the New Keynesian Phillips Curve. The American Economic

Review, 98 (5), 2101-2126

8. Deleplace, G. (2008). La absorción de la macroeconomía por la microeconomía,

Lecturas de Economía, 69, 245 - 298


9. Dickens, W. T. (2008). A New Method to Estimate Time Variation in the NAIRU, Federal Reserve Bank of Boston in Conference Series ; [Proceedings]

10. Dupor, W, Kitamura, T. and Tsuruga, T. (2010). Integrating Sticky Information

and Sticky Price Phillips Curves. Review of Economics and Statistics, August, 92, 657-669

11. Ewing, B. T., Seyfried, W. L. (2003). Modeling the Philips Curve: A Time-Varying

Volatility Approach. Euro-American Association of Economic Development in its journal Applied Econometrics and International Development

12. Gertler, M. and Leahy, J. (2008). A Phillips Curve with an Ss Foundation. Journal of Political Economy, 116 (3), 533-572

13. Gordon, R.J. (2011). The History of the Phillips Curve: Consensus and Bifurcation.

Economica 78 (309), 10-50 14. Haldane, A. and Quah, D. (2000). UK Philips Curves and Monetary Policy, Centre

for Economic Performance, London School of Economics in CEP Discussion Papers

15. Isard, P., Laxton, D. and Eliasson A. C. (2001). Infl ation Targeting with NAIRU

Uncertainty and Endogenous Policy Credibility, International Monetary Fund in IMF Working Papers

16. Kim, C. J. and Kim, Y. (2008). Is the Backward-Looking Component Important

in a New Keynesian Phillips Curve?. Studies in Nonlinear Dynamics &

Econometrics, 12 (3), 1-18

17. Karanassou, M. and Snower, D. (2007). Infl ation Persistence and the Philips

Curve Revisited, Kiel Institute for the World Economy in Kiel Working Papers

series

18. Levy, D. (2004). Cointegration in Frequency Domain, EconWPA in its series

Econometrics



20. Stanley, T. D. (2002). When All Are NAIRU: Hysteresis and Behavioural Inertia,

Taylor and Francis Journals in Applied Economics Letters

21. Tambakis, D. N. (2002). Expected Social Welfare under a Convex Philips Curve

and Asymmetric Policy Preferences, Blackwell Publishing in Journal of Money,

Credit and Banking

22. Wakita, S. (2006). The Lost Decade in the Japanese Labor Market: Labor’s share

and Okun’s Law, East Asian Bureau of Economic Research in Labor Economics

Working Papers

23. Woodford, M. (2005). Firm- specifi c capital and the new Keynesian Phillips

curve. International Journal of Central Banking, 1 (2), 1–46

24. Zhang, C., Osborn, D. and Kim, D. H. (2008). The New Keynesian Phillips Curve:

From Sticky Infl ation to Sticky Prices. Journal of Money, Credit and Banking, 40

(4), 667-699


Principalele elemente metodologice privind comparabilitatea indicatorilor de rezultate

Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL ([email protected])

Universitatea „Artifex” din BucureștiProf. univ. dr. Constantin ANGHELACHE ([email protected])

Academia de Studii Economice din București / Universitatea „Artifex” din BucureștiDrd. Tudor SAMSON ([email protected]) Academia de Studii Economice din București

Abstract

Aprecierea evoluţiei unei ţări din punct de vedere economico-social se poate efectua atât pe baza rezultatelor concrete obţinute în dinamică dar, şi aceasta este foarte important, a modului în care evoluează economia unei ţări în comparaţie cu alte state din zone geografi ce diferite sau din grupuri economice internaţionale constituite. Asigurarea unei comparabilităţi reale se face prin utilizarea de date care devin comparabile numai după defl atarea indicatorilor şi agregatelor macroeconomice precum şi prin considerarea nivelelor concrete obţinute de aceste ţări. În analiza structurală a unei economii trebuie avut în vedere fi ecare element, care în felul acesta, devine comparabil, opozabil, dând certitudini în analizele comparabile internaţionale. Autorii se axează în acest articol pe studiul elementelor care asigură construcţia şi adecvarea indicatorilor macroeconomici de rezultate aşa încât aceştia să devină comparabili pe plan internaţional. Facem distincţie între comparabilitatea în dinamică şi comparabilitatea teritorială. Chiar şi la nivelul unei ţări analiza economică se poate face şi ţinând seama de structura care există din punct de vedere teritorial. Autorii pun accentul pe recalcularea preţurilor comparabile globale utilizând defl atarea, apoi prin calculul în aceeaşi monedă a indicatorilor şi, în fi nal, stabilirea acestor rezultate macroeconomice în funcţie şi de unele criterii demografi ce sau geografi ce. În comparabilitatea internaţională devine important să cunoaştem mărimea populaţiei, suprafaţa geografi că a ţării aşa încât să putem exprima, de exemplu, indicatorul produs intern brut pe un locuitor sau densitatea populaţiei pe km² sau dacă se doreşte ponderea populaţiei ocupate şi, mai apoi, ponderea populaţiei salariate din populaţia ocupată. În acest context, autorii au ţinut evidenţiat principalele elemente metodologice care asigură o comparabilitate internaţională corectă a indicatorilor de rezultate. Cuvinte cheie: trend, preţuri curente, indicator, defl atare, comparabilitate. Clasifi carea JEL: E31, P42


Introducere

Judecăţile referitoare la evoluţia şi trendul economiei se exprimă şi analizează în principal pe baza indicatorilor macroeconomici: PIB, PNB, VN etc. Pentru a evidenţia corect şi fi del modifi cările intervenite în timp, volumul acestor indicatori trebuie să fi e exprimaţi în preţuri comparabile sau constante. Indicatorii exprimaţi în preţuri curente, în preţurile perioadei de calcul, se mai numesc indicatori în expresie nominală, iar cei în preţuri comparabile – în expresie reală. Pentru calculul indicatorilor în preţuri comparabile (deci în expresie reală), este necesar ca din mărimea indicatorilor valorici exprimaţi în preţuri curente (indicatori nominali) să se elimine infl uenţa modifi cării preţurilor. În acest scop, se calculează indici de preţuri (Ip), care exprimă modifi carea preţurilor bunurilor ce compun agregatul respectiv. Indicele de preţuri este utilizat, în continuare, la calcularea indicatorului valoric, în preţuri compa-rabile, prin raportarea indicatorului în preţuri curente, la indicele de preţuri cel mai adecvat ca structură şi modalitate de calcul.

Literature review

Heathcote, Storesletten și Violante (2008) analizează trei efecte ale bunăstării, pe baza unui model cu anumite preferințe de aversiune față de risc. Anghelache, Mitruț și Voineagu (2010, 2013), Anghelache (2004), Anghelache (2006), Anghelache et.al. (2007), Capanu, Wagner și Mitruț (2004) dezvoltă utilizarea Sistemului conturilor naționale în statisticile macroeconomice, abordează aspectele teoretice și practice referitoare la acest instrument. Chetty (2009) analizează literatura cu privire la avantajele metodelor structurale și reduse și demonstrează că anumite subiecte, economia muncii, organizarea industrială și macroeconomia pot fi abordate statistic. Chen și Nordhaus folosesc datele referitoare la cantitatea de lumină de noapte măsurată din spațiu în corelație cu produsul intern brut și arată că informațiile luminoase sunt valoroase în țările cu calități mai scăzute ale sistemelor statistice. Ftiti (2010) este preocupat de politica de țintire a infl ației, în special de efectele pe care le are la nivel macroeconomic, măsurate din punct de vedere al performanței. Fernandez-Villaverde și Rubio-Ramirez (2007) abordează durabilitatea în timp pentru parametrii structurali utilizați în modelele de echilibru stochastic general. Anghelache și Anghel (2015), Anghelache (2008), Biji et.al. (2010), Biji, Biji, Lilea și Anghelache (2002), Anghelache et.al. (2007) sunt lucrări de referință în statisticile teoretice și practice aplicate în micro și macroeconomie. Goodwin (2008) a prezentat un nou cadru teoretic pentru macroeconomia modernă. Anghelache și Capanu (2003), Capanu și Anghelache (2000) au prezentat metodologiile de calcul și analiză pentru


indicatorii utilizați în statisticile microeconomice și macroeconomice. Piroi

și Paunica (2015) au fost preocupați de utilitatea benefi ciilor progresului

tehnologic în reducerea defi citului bugetului românesc, care este un indicator

macroeconomic important al performanței și al rezultatelor.

Metodologia cercetării, date, rezultate şi discuţii

Recalcularea în expresie comparabilă se poate efectua fi e global, fi e

analitic. Astfel, pentru indicatorul Produs Intern Brut, recalcularea în expresie

reală se poate efectua prin defl atare:

Recalcularea în preţuri comparabile global, prin corectare cu indicele

global de preţuri sau defl atorul PIB, D:

D

PIBPIB

crtcomp

= (1)

• pe componente, prin raportarea fi ecărui element al PIB în preţuri

curente la indici de preţuri corespunzători sferei de cuprindere a fi ecărei

componente. Aceste calcule se efectuează pe ramuri:

componente. Aceste calcule se efectueaz pe ramuri:

ar

P

crt

ar

agr

P

crt

agr

ind

P

crt

indcomp

I

VAB

I

VAB

I

VABPIB

unde:

I

(2)

unde:

crt

aragr,...,ind,VAB = valoarea ad

I

= valoarea adăugată brută din industrie, agricultură, …,

alte ramuri în preţuri curente

ramuri în prearagr,...,ind,IP = indicii de pre

fiecare ramur

= indicii de preţuri aferenţi produselor şi serviciilor create

în fi ecare ramură.

• pe elemente de structură (producţie brută şi consum intermediar):

CI

P

crt

PC

P

crtcomp

I

CI

I

PBPIB (3)

unde:

PBcrt = valoarea producţiei brute în preţuri curente;

CIcrt = valoarea consumului intermediar în preţuri curente;

PiCi

PI = indicele de preţuri corespunzător produselor şi serviciilor

incluse în producţia brută, respectiv în consumul intermediar.

• pe destinaţii de utilizare fi nală a PIB:

EXN

P

crt

FBC

P

crt

CPL

P

crt

CP

P

crt

pvCOMP

I

EXN

I

FBC

I

CP

I

CPPIB (4) (4)

unde:

crt

pvCP = consumul privat în pre = consumul privat în preţuri curente;

crt

pbCP = consumul public în pre = consumul public în preţuri curente;

crtFBC = formarea brută de capital în preţuri curente;


crtEXN = exportul net în preţuri curente;

EXNFBC,CPL,CP,

PI – indicele de preţuri corespunzător bunurilor ce intră în componenţa fi ecărui element de utilizare a PIB. După calcularea PlBcomp printr-una dintre metodele prezentate, se poate trece la stabilirea dinamicii (evoluţiei) agregatului respectiv, prin calcularea indicelui produsului intern brut (IPIB):

comp

comp

PIB

PIBIPIB

0

1= (5)

Se poate constatata ca acesta este un „indice al volumului fi zic al PIB”, nefi ind infl uenţat de modifi carea preţurilor. De aceea, el exprimă evoluţia reală a produsului intern brut. Studiile privind evoluţia economică, efectuate pe baza agregatelor de rezultate (în principal PIB), trebuie însoţite şi de analiza indicatorilor globali pe locuitor. Aceştia au o semnifi caţie deosebită, evidenţiind mărimea care revine în medie pe o persoană şi evoluţia acestui indicator:

P

PIBPIBL = (6)

respectiv dinamica acestui indicator:

,:0

0

1

1

IP

IPIB

P

PIB

P

PIBBIPIBL

compcomp

unde:

unde: PIBL = produsul intern brut pe locuitor; P = numărul mediu al populaţiei (de regulă populaţia la 1 iulie a anului de calcul ca substitut de valoare medie); IPIBL = indicele produsului intern brut pe locuitor; IP = indicele numărului mediu al populaţiei. Produsul intern brut pe locuitor (PIBL) evidenţiază mai clar nivelul dezvoltării economice decât mărimea şi evoluţia produsului intern brut total. Dinamica PIB pe locuitor este mult mai semnifi cativă, căci corelează dinamica PIB cu dinamica populaţiei. Este o cerinţă, pentru dezvoltarea economică şi pentru creşterea nivelului de trai, ca dinamica PIB (măsurată prin indicele real IPIB) să o devanseze pe cea a populaţiei (IP): IPIB > IP (7)


Rezultate şi aprecieri

Mai întâi se vor defi ni principalele concepte legate de problematica

infl aţiei şi a exprimării reale a diferiţilor indicatori. Exceptând câteva variabile referitoare la populaţie, forţa de muncă, producţia în expresie naturală, toate fl uxurile şi stocurile prezentate în sistemul conturilor sunt exprimate în termeni monetari. Pentru operaţiunile monetare şi activele, respectiv pasivele în numerar, valorile necesare sunt direct disponibile din sursele de date primare. În cea mai mare parte a altor cazuri, este preferată metoda evaluării, care ia în considerare preţul practicat pe piaţă, pentru bunuri, servicii sau active similare. Această metodă convine, spre exemplu, pentru operaţiunile de troc şi serviciile de locuinţă produse de proprietarii-ocupanţi. Atunci când aceste tipuri de informaţii nu sunt disponibile, de exemplu în cazul serviciilor nonpiaţă produse de administraţiile publice, evaluarea trebuie să fi e bazată pe costurile de producţie. Dacă nici una dintre cele două metode nu poate fi aplicată, se convine înregistrarea fl uxurilor şi a stocurilor la valoarea actualizată a veniturilor viitoare. Mărimea stocurilor trebuie evaluată la preţurile curente în vigoare, la data stabilirii contului de patrimoniu, şi nu la data producţiei sau achiziţiei bunurilor sau activelor care sunt stocate. În unele cazuri, este necesar să se evalueze stocurile pe baza costurilor lor de producţie sau a unei estimări contabile a preţurilor lor curente de achiziţie. Unele cheltuieli, cum ar fi cele de transport, adaosurile comerciale şi impozitele, minus subvenţiile pe produs, determină ca, în mod obişnuit, producătorul şi utilizatorul unui produs dat să aibă o percepţie diferită a valorii acestuia. Pentru a apropia pe cât posibil punctele de vedere ale agenţilor economici, sistemul înregistrează toate utilizările la preţul de achiziţie, adică ţinând seama de elementele de mai sus, dar înregistrează producţia la preţul de bază, care exclude aceste elemente. Importurile şi exporturile de produse sunt contabilizate la frontieră. Toate importurile şi exporturile sunt evaluate „free on board” (FOB), ceea ce înseamnă valoarea în vamă la frontiera exportatorului. Serviciile de transport şi asigurare furnizate de întreprinderile străine între frontiera exportatorului şi cea a importatorului nu sunt incluse în valoarea bunului, dar sunt înregistrate ca servicii. Deoarece nu este posibilă obţinerea valorii FOB pentru toate subdiviziunile de produse, tabelele detaliate de comerţ exterior prezintă mai întâi valorile la frontiera importatorului (adică valorile CIF). Toate serviciile de transport şi asigurare până la frontiera vamală a importatorului sunt incluse în valoarea mărfurilor importate. În măsura în care aceste servicii sunt furnizate de întreprinderi naţionale, se face o ajustare globală, în baza unui coefi cient egal cu raportul FOB/CIF în cadrul conturilor. Exprimarea în preţuri constante constă în determinarea fl uxurilor şi stocurilor unei perioade la preţurile perioadei anterioare, scopul fi ind


descompunerea în timp a variaţiilor valorii fl uxurilor şi stocurilor în „variaţii de preţ” şi „variaţii de volum”. Expresia „în volum” este sinonimă cu „în preţuri constante”. Multe fl uxuri şi stocuri, ca de exemplu veniturile, impozitele, transferurile guvernamentale etc., nu au dimensiuni proprii în termeni de preţ şi cantitate. Puterea de cumpărate a acestor variabile poate fi obţinută prin defl atarea valorilor curente cu un indice mediu de preţ adecvat, ca de exemplu indicele de preţ al utilizărilor fi nale naţionale, exceptând variaţia stocurilor. Fluxurile şi stocurile astfel defl atate sunt denumite „în termeni reali”. Într-un sistem de conturi economice, toate fl uxurile şi stocurile sunt exprimate în unităţi monetare. Unitatea monetară este aproape singurul element comun care poate servi în evaluarea operaţiunilor de diverse naturi, care sunt înregistrate şi în calculul soldurilor semnifi cative. Recurgerea la o unitate monetară, ca unitate de măsură în vederea asigurării comparabilităţii, este totuşi un substitut, nu o soluţie perfectă. O preocupare esenţială a analizei economice constă în a măsura creşterea economică în termeni de volum şi de aceea trebuie făcută distincţie în variaţia valorii anumitor agregate economice, a celor care exprimă simpla variaţie de preţ de cele care sunt datorate unei componente de „volum”, numite „variaţie în volum”. Totodată, analiza economică are în vedere, de asemenea, efectuarea de comparaţii în spaţiu, deci între diferite economii naţionale. Deşi este vorba, în esenţă, de a efectua comparaţii internaţionale ale nivelului de producţie şi ale venitului în termeni de volum, nivelul preţului prezintă, de asemenea, interes. Diferenţele de valori observate între agregatele economice ale unui grup de ţări trebuie astfel descompuse, încât să permită separarea diferenţelor de volum şi de preţ. Toate comparaţiile de fl uxuri sau de stocuri în timp impun atribuirea unei importanţe egale unei măsuri adecvate evoluţiei preţurilor şi evoluţiei în volum. Pe termen scurt, mai ales în condiţii de infl aţie moderată, observarea variaţiilor de preţ prezintă un interes mai scăzut decât măsurarea volumului cererii şi ofertei. Pe termen lung, studiile de dezvoltare economică nu pot face abstracţie de evoluţia preţurilor referitoare la diferite categorii de bunuri şi servicii. În principiu, o comparaţie în timp impune ca volumul şi preţurile agregatelor economice să fi e măsurate în modalităţi cât mai precise. Diferenţa între variantele de ponderare Laspeyres şi Paasche este deseori importantă atunci când este vorba despre acest tip de comparare, caz în care se recomandă formula Fischer. Conturile economice au avantajul de a furniza un cadru potrivit construirii unui sistem de indici de volum şi de preţ şi de a asigura coerenţa datelor statistice. Avantajele metodei conturilor, în problema evaluării, se rezumă la următoarele: - în domeniul conceptual, utilizarea unui cadru care să acopere ansamblul sistemului economic impune o specifi caţie coerentă a preţurilor şi


a volumului pentru diferite produse şi fl uxuri ale sistemului economic. Într-un asemenea cadru, de exemplu, pentru un anumit grup de produse date, este indispensabil ca atât în resurse, cât şi în utilizări, conceptul de preţ şi de volum să fi e defi nit în mod identic; - pe plan statistic, utilizarea cadrului conturilor economice impune restricţii care trebuie respectate, atât în preţuri curente, cât şi constante, fi ind necesare pentru asigurarea unei coerenţe între preţuri şi volum; - în plan metodologic, este necesară elaborarea unui sistem integrat de indici de preţ şi de volum în cadrul sistemului de conturi economice, fapt ce oferă analistului o posibilitate suplimentară de control. Presupunând stabilirea unui ansamblu echilibrat al tabelelor resurselor şi utilizărilor în preţuri curente, construirea unor astfel de tabele în preţuri constante permite automat deducerea unui sistem de indici de preţuri impliciţi. Un control al verosimilităţii acestor indici poate conduce la revizuirea şi corectarea datelor în preţuri constante şi, dacă este cazul, a valorilor în preţuri curente; - în domeniul măsurării, metoda SCN permite stabilirea evoluţiei preţurilor şi volumului pentru anumite solduri contabile, acestea fi ind, prin defi niţie, obţinute plecând de la alte elemente ale conturilor. Contrar avantajelor legate de sistemul integrat bazat pe echilibrul – global şi pe ramuri – al operaţiunilor cu bunuri şi servicii, trebuie recunoscut că indicii de preţ şi de volum astfel obţinuţi nu satisfac toate necesităţile şi nici nu răspund la toate restricţiile legate de evaluare şi construcţia de indici. Apare, în aceeaşi măsură, necesitatea să se dispună de informaţii pentru perioade mai scurte, lună sau trimestru. În cadrul fl uxurilor care apar în conturile economice în preţuri curente există unele referitoare, în principiu, la produse pentru care distincţia efectuată între variaţiile de preţ şi variaţiile de volum este identică cu cea efectuată la nivel microeconomic. Pentru numeroase alte fl uxuri, această distincţie este mult mai difi cil de conceput. În primul caz, suntem în prezenţa unui fl ux ce acoperă un ansamblu de operaţiuni elementare cu bunuri şi servicii, valoarea fi ecăreia fi ind egală cu produsul dintre un anumit număr de unităţi fi zice şi preţul lor unitar respectiv. Este sufi cient, în acest caz, să se cunoască descompunerea fl uxului în cauză în operaţiuni elementare pentru a determina variaţia sa medie în preţ şi în volum. În cel de-al doilea caz, care se referă atât la un anumit număr de operaţii de repartiţie şi de intermediere fi nanciară, cât şi la anumite solduri, cum ar fi valoarea adăugată, este difi cil, chiar imposibil de a descompune direct valorile curente în componentele lor de preţ şi volum. Soluţii specifi ce trebuie atunci adoptate. În acelaşi timp, apare necesitatea măsurării puterii de cumpărare reale a unui anumit număr de agregate, cum ar fi remunerarea salariaţilor, venitul disponibil al gospodăriilor populaţiei sau venitul naţional. Aceasta poate, de exemplu, să


fi e efectuată defl atând aceste agregate printr-un indice de preţ al bunurilor şi

serviciilor care pot fi cumpărate. Trebuie subliniat că obiectivul şi metoda de

calcul al puterii reale de cumpărare diferă fundamental de cele propuse defl atării

valorii bunurilor şi serviciilor, precum şi soldurilor conturilor. Pentru acestea din

urmă, se poate stabili un sistem integrat de indici de preţuri şi volum, ceea ce va

fi util, în măsurarea creşterii economice, diferitelor analize si comparaţii.

Separarea sistematică a variaţiei valorilor în componentele sale:

„variaţia de preţ” şi „variaţia de volum” se limitează la fl uxurile ce reprezintă

operaţiile înregistrate în conturile de bunuri şi servicii (0) şi în conturile de

producţie (I); departajarea este efectuată atât pentru datele pe ramuri, cât şi

pentru cele referitoare la economia totală. Fluxurile reprezentând soldurile

diferitelor conturi, cum ar fi valoarea adăugată, nu pot fi direct transformate în

componente de preţ şi volum; aceasta nu poate fi făcută decât indirect, plecând

de la fl uxurile operaţiunii corespunzătoare.

Utilizarea cadrului conturilor impune o dublă restricţionare a procesului

de elaborare a datelor, astfel:

- echilibrul contului de bunuri şi servicii trebuie, pentru fi ecare

perioadă de doi ani consecutivi, să fi e realizat atât în preţuri constante, cât şi

în preţuri curente;

- fi ecare fl ux referitor la economia totală trebuie să fi e egal cu suma

fl uxurilor corespunzătoare pentru diferite ramuri;

- este necesar ca toată variaţia de valoare a operaţiunilor să fi e atribuită

fi e unei variaţii de preţ, fi e unei variaţii de volum sau combinaţiei dintre cele

două.

Răspunzând acestei triple exigenţe, evaluarea conturilor de bunuri şi

servicii şi a conturilor de producţie în preţuri constante permite obţinerea unui

ansamblu integrat de indici de preţ şi volum. Mărimile luate în considerare

pentru construirea unui astfel de ansamblu integrat sunt prezentate în

continuare. Este necesar, în cadrul diferitelor analize, ca şi alte agregate să fi e

separate în propriile lor componente de preţ şi de volum, ca de exemplu:

- Stocurile de la începutul şi de la sfârşitul perioadei pot să fi e evaluate

în preţuri constante, pentru a estima variaţia lor în volum, în cursul perioadei

considerate.

- Stocurile de active fi xe produse trebuie evaluate în preţuri constante

pentru a estima coefi cienţii de capital (rapoartele capital/producţie) şi a dispune

de o bază pentru estimarea consumului de capital fi x în preţuri constante.

- Remunerarea salariaţilor trebuie să fi e calculată în preţuri constante

pentru a putea măsura productivitatea: este, de asemenea, şi cazul când

producţia a fost estimată recurgând la datele referitoare la intrările exprimate

în preţuri constante.


- Remunerarea salariaţilor constituie un element de venit. Puterea de cumpărare poate fi evaluată în termeni reali, prin defl atare, cu ajutorul unui indice ce refl ectă preţul produselor achiziţionate de către salariaţi. Alte concepte de venit, cum ar fi venitul disponibil al gospodăriilor populaţiei şi venitul naţional, pot fi , de asemenea, măsurate în termeni reali recurgând la aceeaşi metodă generală. Alcătuirea unui sistem integrat de indici de preţ şi volum se bazează pe ipoteza conform căreia, pentru un bun sau un serviciu omogen dat, valoarea sa (v) este egală cu preţul unitar (p) înmulţit cu numărul de unităţi (q), adică: v = p * q (8) Preţul este defi nit ca fi ind valoarea unei unităţi de produs ale cărui cantităţi sunt perfect omogene, nu numai în sens fi zic, dar şi din punctul de vedere al unui anumit număr de caracteristici calitative. Pentru a fi aditive în termeni economici, aceste cantităţi trebuie să fi e identice şi să aibă acelaşi preţ unitar. Pentru fi ecare agregat al operaţiunilor cu bunuri şi servicii prezentate în conturi, valorile preţului şi a cantităţii trebuie să fi e stabilite astfel încât:

= !

indice

de

valoare

indice

de

pre

indice

de

volum (9)

ceea ce înseamnă că fi ecare variaţie a valorii unui fl ux dat trebuie să fi e atribuită fi e unei variaţii de preţ, fi e unei variaţii de volum sau unei combinaţii între acestea două. În cazul operaţiunilor cu bunuri, este relativ simplu să se defi nească unitatea fi zică care face obiectul operaţiei şi, în consecinţă, preţul unitar. În câteva cazuri totuşi, cum este cel al bunurilor de capital unice, acesta este mai difi cil şi trebuie adoptate soluţii specifi ce. În cazul operaţiunilor cu servicii, este adesea mai difi cil de cunoscut caracteristicile care determină unitatea fi zică şi astfel pot apărea divergenţe asupra criteriilor care pot fi aplicate. Aceasta poate apărea la unele ramuri importante, cum ar fi serviciile de intermediere fi nanciară, comerţul cu ridicata şi amănuntul, serviciile destinate întreprinderilor, învăţământul, cercetarea şi dezvoltarea, sănătatea, apărarea, ordinea publică. Dată fi ind importanţa crescândă a ramurilor de servicii, este esenţial de găsit, în alegerea unităţilor fi zice, soluţii comune, chiar dacă unele dintre ele sunt relativ convenţionale. Alături de caracteristicile fi zice care se iau în considerare pentru identifi carea produselor, calitatea produselor joacă un rol important şi ridică, în acelaşi timp, probleme statistice de relativă difi cultate. Pentru numeroase bunuri şi servicii destinate unui consum determinat, există mai multe variante


corespunzând unor calităţi diferite şi caracterizate, evident, prin preţuri unitare diferite. În condiţiile unor caracteristici fi zice date, diferenţele care afectează alţi factori fac ca unităţile fi zice să nu fi e identice în sens economic, iar valoarea lor să se modifi ce de la o unitate la alta. Aceste diferenţe în valoare unitară sunt considerate ca diferenţe de volum, şi nu ca diferenţe de preţ. În realitate, plata efectuată atunci când se achiziţionează un bun nu acoperă numai preţul bunului, ci şi pe cel al serviciilor asociate furnizării acelui produs. Se consideră astfel drept produse distincte bunurile identice vândute la preţuri diferite şi în condiţii diferite. Această concluzie este în mod clar refl ectată în conturi, prin tabelul resurselor şi utilizărilor la preţuri de bază, în care valoarea adaosului comercial şi cea a adaosului de transport – care reprezintă principalele servicii asociate în furnizarea de bunuri – sunt înregistrate separat. În cadrul unei pieţe date şi pentru aceeaşi perioadă, coexistenţa mai multor valori unitare poate fi considerată, ca indice al diferenţelor calitative. Astfel, de exemplu, modele ale aceleiaşi game de vehicule trebuie să fi e tratate ca produse diferite, aşa cum o distincţie trebuie să fi e operată între călătoriile pe calea ferată, dacă, sunt efectuate la clasa I sau a II-a. Stabilirea măsurărilor de preţ şi de volum impune un nomenclator de produse, la cel mai detaliat nivel posibil, astfel încât fi ecare produs identifi cat în acest mod să prezinte un maximum de omogenitate, oricare ar fi nivelul de dezagregare utilizat în prezentarea rezultatelor. Dimensiunea calitativă trebuie, în egală măsură, să fi e luată în considerare atunci când este supusă unor variaţii în timp şi unor variaţii ale calităţii datorate, de exemplu, modifi cării caracteristicilor fi zice ale unui produs. Va trebui considerată ca o variaţie de volum, şi nu ca o variaţie de preţ. La fel de necesar este să se ţină cont de efectele agregării: o variaţie în alcătuirea unui fl ux antrenând, de exemplu, o ameliorare a unei calităţi medii va trebui să fi e considerată ca o creştere de volum, şi nu ca o creştere de preţ. În unele situaţii, precum lipsa unei informaţii sau a unei diferenţieri de preţ, ambele refl ectând o libertate de alegere limitată sau existenţa unei pieţe paralele, este necesar să se considere că diferenţele în valoare unitară nu reprezintă diferenţe de calitate, ci diferenţe de preţ. Există diferenţe de preţ atunci când vânzătorii se găsesc într-o situaţie care le permite să factureze preţuri diferite unor categorii diferite de cumpărători, şi aceasta pentru bunuri şi servicii identice, vândute în condiţii asemănătoare. Libertatea de opţiune a unui cumpărător aparţinând unei categorii particulare este, în acest caz, limitată, chiar inexistentă. Realizarea unui sistem global de indici de preţ şi de volum ce acoperă toate utilizările şi resursele de bunuri şi servicii întâmpina o anumită difi cultate atunci când este vorba de măsurarea producţiei de servicii nonpiaţă. Acestea din urmă diferă de serviciile de piaţă prin faptul că nu sunt vândute la preţ de piaţă şi


că valoarea lor în preţuri curente este, prin convenţie, considerată egală cu suma

costurilor suportate, ceea ce face aproape imposibil de a se dispune de estimări satisfăcătoare ale variaţiilor de preţ sau de volum ale producţiei; în acest caz, valoarea adăugată în preţuri constante poate fi estimată în funcţie de variaţia remunerării salariaţilor utilizând rate constante ale salariului şi un consum de capital fi x în preţuri constante. Astfel, prin natura lor, chiar indicii de volum şi de preţ utilizaţi pentru estimarea valorii adăugate sunt în mod clar diferiţi de indicii corespunzători utilizaţi pentru fl uxul de bunuri şi servicii. Aplicarea la diferite categorii de fl uxuri din sistem a principiilor referitoare la preţ şi volum necesită adoptarea de soluţii pentru anumite probleme care pot apărea. Necesitatea de a cunoaşte care factori, printre cei descrişi anterior, explică diferenţele de preţ, apare de fi ecare dată când sunt studiate seriile cronologice ale valorii adăugate şi când trebuie să se diferenţieze variaţiile de preţ de cele de volum. Aceasta presupune că, la un nivel de analiză detaliat, seriile de date cantitative nu pot constitui decât una dintre acele măsuri aproximative ale variaţiei de volum, pentru că ele nu refl ectă într-un mod satisfăcător variaţiile ce pot interveni în componenţa diferitelor tipuri de calitate. Astfel, de exemplu, un număr constant de unităţi fi zice înregistrând un fl ux dat va duce în realitate la subestimarea variaţiei în volum, dacă se modifi că componenţa în favoarea unităţilor care au o calitate superioară. Modifi cările astfel operate la nivelul unei calităţi medii trebuie să fi e înregistrate sub forma unei creşteri a indicelui de volum. În mod general, cea mai bună metodă de estimare a variaţiilor de volum ale fl uxurilor de bunuri şi servicii constă în defl atarea datelor ce reprezintă valoarea cu ajutorul indicilor de preţ. Orice modifi care a calităţii medii fi ind corect refl ectată în seriile în valoare, împărţirea printr-un indice de preţ reprezentativ, ajustat pentru a ţine cont de variaţiile calitative, permite obţinerea unui indice corect de volum. Însă defl atarea cu ajutorul indicilor de preţ nu constituie una dintre cele mai bune soluţii în practică, astfel că şi alte metode trebuie să fi e aplicate. Seriile în valoare pot fi , de exemplu, obţinute prin multiplicarea preţurilor şi a cantităţilor, iar datele în preţuri constante pot fi astfel obţinute recurgându-se la preţul anului de bază. Ar putea exista anumite serii în valoare, de o calitate inferioară, sau să fi e difi cil de obţinut indici de preţ fi abili; în aceste cazuri, estimarea poate fi efectuată plecând de la indicatorii cantitativi. Se asigură astfel raportarea cantităţilor la produse cât se poate de omogene. Dacă nici una dintre metodele descrise nu este aplicabilă, datele în preţuri constante referitoare la producţie ar trebui stabilite pornind de la estimarea intrărilor în

preţuri constante. Pentru fl uxurile de venituri nu este posibilă descompunerea într-o componentă de preţ şi o componentă de volum. Din acest motiv, măsurarea


preţului şi a volumului nu poate fi defi nită în acelaşi mod ca fl uxurile şi stocurile

descrise mai sus. Fluxurile de venituri nu pot fi măsurate în termeni reali, decât

dacă se aleg coşuri determinate de bunuri şi servicii pentru achiziţionarea

cărora se afectează în general venituri, indicele de preţ al unui anumit coş

constituind astfel defl atorul veniturilor curente. O asemenea alegere este relativ

arbitrară, în sensul că venitul nu este decât rar afectat, într-un mod specifi c, de

achiziţiile din cursul perioadei respective; o parte poate fi economisită pentru

achiziţiile ulterioare; invers, achiziţiile din timpul perioadei de referinţă pot fi ,

în parte, efectuate din economiile anterioare. Produsul Intern Brut în preţuri

constante măsoară ansamblul producţiei (mai puţin consumul intermediar)

al economiei naţionale în termeni de volum. Venitul real total al rezidenţilor

este supus infl uenţei nu numai a volumului producţiei, dar şi a cursului la

care exporturile pot fi schimbate cu importuri din restul lumii. Dacă termenii

schimbului se ameliorează, atunci un volum mai mic de exporturi va fi necesar

pentru a plăti un anumit volum de importuri, permiţând astfel unei părţi din

bunurile şi serviciile obţinute în producţia internă să fi e scoase din exporturi

şi dirijate spre consum sau formare de capital. Venitul Intern Brut real poate

fi obţinut prin însumarea excedentului comercial şi a cifrelor în volum ale

produsului intern brut. Pentru a putea refl ecta diversele agregate ale venitului

naţional în termeni reali, este indicată defl atarea veniturilor şi a transferurilor

primite din restul lumii şi vărsate restului lumii cu un indice al cheltuielii

fi nale interne brute. Venitul naţional real disponibil poate fi exprimat şi într-o

formă netă, prin deducerea din valoarea sa brută a consumului de capital fi x în

preţuri constante.

Obţinerea unui sistem integrat de indici de preţ şi de volum implică

alegerea deliberată a tipurilor de indici ce vor fi utilizaţi. Cea mai bună metodă

de a măsura variaţiile în volum ale unui an faţă de altul constă în a alege un

indice de volum Fisher, care se defi neşte ca o medie geometrică a indicilor

Laspeyres şi Paasche. Variaţiile în volum pe perioade mai lungi pot fi obţinute

prin înlănţuirea indicilor de volum ale unui an faţă de altul. Cea mai bună

metodă de măsurare a variaţiilor de preţ ale unui an faţă de altul constă în

recurgerea la un indice de preţ Fisher. Variaţiile de preţ pe perioade mai lungi

pot fi obţinute prin înlănţuirea variaţiilor de preţ ale unui an faţă de altul. Indicii

cu bază mobilă calculaţi pe baza indicilor de volum Laspeyres şi utilizaţi în

măsurarea variaţiilor în volum şi a indicilor de preţ Paasche pentru măsurarea

variaţiilor de preţ ale unui an faţă de altul pot constitui un înlocuitor acceptabil

al indicilor Fisher. Deşi indicii în lanţ constituie cea mai bună măsurare a

volumelor şi a preţurilor, trebuie admis faptul că absenţa aditivităţii poate fi un

serios inconvenient pentru numeroase analize. Un agregat se defi neşte ca sumă

a componentelor sale. Proprietatea de aditivitate impune ca această identitate


să fi e respectată atunci când valorile unui agregat şi ale componentelor sale, în cursul unei anumite perioade de referinţă, sunt extrapolate în timp prin intermediul unei serii de indici de volum. Pentru principalele agregate, este recomandabil a se calcula în plus indici în lanţ ai datelor în preţuri constante dezagregate, ceea ce înseamnă a proceda la o evaluare directă a cantităţilor curente în preţurile anului de bază. Estimarea datelor în preţuri constante trebuie să aibă loc la nivelul detaliat cel mai puternic, dacă se doreşte ca aceste date să fi e coerente în cadrul unui sistem integrat de măsurare a preţului şi volumului. Tabelele resurselor şi utilizărilor constituie cadrul central, conceptual şi statistic al tuturor evaluărilor în preţuri constante. Pentru seriile în preţuri constante este necesară schimbarea, în mod regulat, a anului de bază. Începând cu 1995, SEC a adoptat principiul schimbării anului de bază la fi ecare cinci ani. Atunci când se schimbă baza, este recomandat în special de a lega datele din baza veche cu cele din baza nouă, decât de a realiza o rebazare retroactivă. În caz de schimbare a bazei, înlănţuirea indicilor poate avea ca efect suprimarea aditivităţii. Datele „în preţuri constante” neaditive sunt, de regulă, publicate fără nici o ajustare. Această metodă asigură transparenţa şi permite utilizatorilor să aprofundeze mai bine importanţa problemei. În vederea realizării unor comparaţii de preţ şi de volum la nivel internaţional, trebuie să se depăşească difi cultatea pusă de existenţa unor monede naţionale diferite. Dat fi ind că ratele de schimb sunt insufi cient de stabile pentru acest scop şi faptul că ele nu refl ectă într-un mod corect diferenţele între puterea de cumpărare, este necesar să se recurgă la o metodă similară celei utilizate pentru comparaţiile în timp, în cadrul aceleiaşi ţări. Indicii de preţ şi de volum trebuie deci să fi e stabiliţi pentru perechi de ţări, aplicând acelaşi tip de formule ale indicilor, ca în cazul măsurării variaţiilor de la o perioadă la alta. Una sau alta dintre cele două ţari (A sau B) poate fi utilizată pentru stabilirea coefi cienţilor de ponderare: astfel, se va putea, din punctul de vedere al ţării A să se stabilească un indice de tip Laspeyres cu coefi cienţi de ponderare corespunzători ţării A, sau un indice de tip Paasche, utilizând coefi cienţi de ponderare obţinuţi din ţara B. Dacă economiile naţionale din două ţari, ce constituie obiect de comparaţie, sunt net diferite una de cealaltă, diferenţa dintre cei doi indici poate fi foarte importantă, dar în acest caz rezultatele vor depinde într-un mod prea accentuat de ţara care a fost aleasă ca baza. Pentru a recurge la asemenea comparaţii binare, SEC impune stabilirea unei medii între cele doua ţări, sub forma unui indice Fisher. Comparaţiile cantitative directe între situaţii economice care prezintă puţine puncte comune sunt, prin esenţă, difi cil de realizat şi metoda de defl atare a valorilor curente cu ajutorul indicilor de preţ va constitui, în acest caz, cea mai bună soluţie. Acest principiu se aplică, de altfel, mai mult pentru


comparaţiile în spaţiu decât pentru cele în timp. O specifi care şi o identifi care corectă a produselor vor permite calcularea coefi cienţilor de preţ plecând de la anchetele de preţuri organizate în fi ecare ţară. Preţurile fi ind înregistrate în monedele naţionale, interpretarea acestor coefi cienţi de preţ determină luarea în considerare a noţiunii de paritate a puterii de cumpărare (PPC). Pentru serviciile nonpiaţă, comparaţiile internaţionale se găsesc în situaţia de a se confrunta cu aceleaşi probleme ca la comparaţiile în timp, ceea ce înseamnă că pentru măsurarea ieşirilor este utilizată suma intrărilor. Metoda folosită în prezent în comparaţiile internaţionale constă în calculul PPC pe baza coefi cienţilor de preţ caracteristici ai principalelor componente ale acestor intrări. Această metodă, care necesită recurgerea la comparaţii ale volumului intrărilor, nu ţine seama de diferenţele de productivitate ce caracterizează producţia serviciilor nonpiaţă în ţările care fac obiectul comparaţiei. SEC recunoaşte necesitatea procedării la comparaţii internaţionale ale preţului şi volumului. Principalul obiectiv constă în efectuarea comparaţiilor de volum ale PIB şi utilizărilor sale; criteriul de tranzitivitate trebuie, din acest punct de vedere, respectat, ceea ce înseamnă că indicele direct stabilit pentru ţara C, plecând de la ţara A, trebuie să fi e egal cu indicele indirect, obţinut multiplicând indicele direct referitor la ţara B şi stabilit plecând de la ţara A, cu indicele direct referitor la ţara C şi stabilit plecând de la ţara B. Metoda adoptată de SEC pentru calculul unei serii de măsurare multilaterală a volumului şi a PPC porneşte de la comparaţii binare între toate perechile de ţări considerate. Deşi indicii Fisher folosiţi în acest scop nu sunt tranzitivi, este posibilă derivarea unei serii de indici tranzitivi foarte apropiaţi de indicii Fisher iniţiali, folosind tehnica tradiţională a celor mai mici pătrate. Pentru a minimiza diferenţa între indicii Fischer iniţiali şi indicii tranzitivi obţinuţi, este recomandată aplicarea formulei numite EKS.

Concluzii

Studiul pe care s-a bazat articolul diseminat conduce la desprinderea unor concluzii teoretice şi practice. În primul rând, comparabilitatea indicatorilor de rezultate, fi e în structură teritorială internă fi e pe plan internaţional, nu se poate efectua decât după aducerea acestora la un nivel de comparabilitate certă. Aceasta se asigură prin defl atarea agregatelor şi a indicatorilor de rezultate. În altă ordine de idei, separarea sistematică a variaţiei valorilor în componentele sale, variaţie de preţ şi variaţie de volum, se limitează la operaţiunile înregistrate în conturile de bunuri şi servicii şi în conturile de producţie pe care le înregistrează fi ecare ţară în sistemul utilizat conform metodologiei sistemului conturilor naţionale. Realizarea comparabilităţii internaţionale se poate efectua numai prin alcătuirea unui


sistem integrat de indici de preţ şi de volum care să se bazeze pe ipoteza conform căreia, pentru un bun sau un serviciu omogen dat, valoarea sa este egală cu preţul unitar înmulţit cu numărul de unităţi obţinute. O altă concluzie este aceea că alături de caracteristicile fi zice care se iau în considerare pentru identifi carea produselor, calitatea acestora joacă un rol important şi, de aceea, prin preţ de piaţă stabilim care este valoarea reală a acestora. O altă concluzie este aceea că realizarea unui sistem global de indici de preţ şi de volum care să acopere toate utilizările şi resursele de bunuri şi servicii întâmpină de regulă unele difi cultăţi atunci când este vorba de măsurarea producţiei de servicii non-piaţă. Acestea de regulă se realizează prin sondaje statistice prin comparabilitatea bunurilor din piaţă cu a bunurilor non-piaţă. Putem aprecia că realizarea unei comparaţii de preţ şi de volum la nivel internaţional trebuie să fi e realizată prin adecvarea modelelor naţionale la un model internaţional şi unanim recunoscut. Din acest punct de vedere considerăm că paritatea puterii de cumpărare este un indicator care dă semnifi caţie şi asigură realism în efectuarea comparaţiilor internaţionale.


1. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2015). Statistică. Teorie, concepte, indicatori şi

studii ce caz, Editura Artifex, București 2. Anghelache, C., Mitruţ, C. and Voineagu, V. (2013). Statistică macroeconomică.

Sistemul Conturilor Naţionale, Editura Economică, Bucureşti 3. Anghelache, C., Mitruţ, C. and Voineagu, V. (2010). Sistemul conturilor naționale.

Sinteze și studii de caz, Editura Economică, Bucureşti 4. Anghelache, C. (2008). Tratat de statistică teoretică şi economică, Editura

Economică, Bucureşti 5. Anghelache, C. (coordonator), Isaic-Maniu, A., Mitruţ, C., Voineagu, V., Dumbravă

and Manole, A. (2007). Analiză macroeconomică. Teorie şi studii de caz, Editura Economică, Bucureşti

6. Anghelache, C. (2006). Conturile naţionale – sistem de măsurare şi analiză

macroeconomică, Simpozionul ştiinţifi c naţional „Economia României în perspectiva aderării la Uniunea Europeană”, Editura Artifex, București, 9-22

7. Anghelache C., Isaic-Maniu Al., Mitruţ C. and Voineagu V. (2007). Sistemul conturilor naţionale, Ediţia a II-a, Editura Economică, Bucureşti

8. Anghelache, C. (2004). Sistemul European al Conturilor – note de curs, Editura Artifex, Bucureşti

9. Anghelache, C. and Capanu, I. (2003). Indicatori macroeconomici – calcul şi analiză economică, Editura Economică, Bucureşti

10. Biji, M., Lilea, E., Roşca, E., Vătui, M. (2010). Statistica pentru economişti, Editura Economică, Bucureşti

11. Biji, M.,Biji, E.M., Lilea, E. and Anghelache, C. (2002). Tratat de statistică, Editura Economică, Bucureşti

12. Capanu, I and Anghelache, C. (2000). Indicatorii economici pentru managementul micro şi macroeconomic, Editura Economică, Bucureşti


13. Capanu, I., Wagner, P., Mitruţ, C. (2004). Sistemul Conturilor Naţionale şi

Agregate macroeconomice, Editura ALL, Bucureşti 14. Chen, X., and Nordhaus, W. (2011). Using luminosity data as a proxy for economic

statistics, Proceeedings of the National Academy of Sciences (US), May 24, 108 (21), 8589-8594

15. Chetty, R. (2009). Suffi cient Statistics for Welfare Analysis: A Bridge Between

Structural and Reduced-Form Methods. Annual Review of Economics, Annual Reviews, 1(1), 451-488

16. Fernandez-Villaverde, J., and Rubio-Ramirez, J. F. (2007). How Structural Are

Structural Parameters?, NBER Macroeconomics Annual, MIT Press, 83-138 17. Ftiti, Z. (2010). The Macroeconomic Performance of the Inflation Targeting

Policy: An Approach Based on the Evolutionary Co-spectral Analysis, Economic Modelling, 27 (1), January, Elsevier

18. Goodwin, N.R. (2008). Macroeconomics for the Twenty-First Century, Tufts University, series GDAE Working Papers no. 03-02

19. Heathcote, J., Storesletten, K. and Violante, G. L. (2008). Insurance and

Opportunities: A Welfare Analysis of Labor Market Risk. Journal of Monetary Economics, 55, 501-525

20. Piroi, M., and Paunica, M. (2015, June). How Technology can Help in Reducing Romania’s Budget Defi cit. In Proceedings of the 15th European Conference on

eGovernment (p. 419).


THE MAIN METHODOLOGICAL ELEMENTS REGARDING THE COMPARABILITY OF THE

RESULT INDICATORS





Tudor SAMSON Ph.D Student ([email protected])


Abstract

The assessment of a country’s economic and social evolution can be

made on the basis of the actual results obtained in dynamics but, and very

importantly, of the way a country’s economy evolves compared to other countries

in different geographic areas or groups International economic structures.

Ensuring real comparability is through the use of data that become comparable

only after the defl ation of the macroeconomic indicators and aggregates, as

well as by considering the concrete levels obtained by these countries. In the

structural analysis of an economy, every element must be considered, which

becomes comparable, opposable, giving certainty in comparable international

analyzes. The authors focus in this article on studying the elements that ensure

the construction and suitability of the macroeconomic indicators of results

so that they become internationally comparable. We distinguish between

comparability in dynamics and territorial comparability. Even in a country,

economic analysis can also be made taking into account the territorial

structure. The authors emphasize recalculating global comparable prices using

defl ation, then calculating the indicators in the same currency, and ultimately

setting these macroeconomic outcomes in line with some demographic or

geographic criteria. In international comparability, it is important to know

the size of the population, the geographical area of the country so that we can

express for example the gross domestic product indicator per inhabitant or the

population density per km² or if we want the share of the employed population

and then the share of the employed population Of the employed population.

In this context, the authors highlighted the main methodological elements that

ensure the correct international comparability of the result indicators.

Keywords: trend, current prices, indicator, defl ation, comparability.

JEL Classifi cation: E31, P42


Introduction

The judgments on the evolution and trend of the economy are expressed and analyzed mainly on the basis of macroeconomic indicators: GDP, GNP, NN, etc. In order to correctly and accurately highlight changes over time, the volume of these indicators should be expressed in comparable or constant prices. Indicators expressed in current prices, in the prices of the calculation period, are also called nominal value indicators, and those in comparable prices - in real terms. For the calculation of comparable price indicators (ie in real terms), it is necessary to eliminate the infl uence of price changes from the value indicators

expressed in current prices (nominal indicators). For this purpose, price indices

(Ip) are calculated, which express the change in the prices of the goods that

make up the aggregate. The price index is further used in calculating the value

indicator in compa rable prices by reporting the current price indicator to the

most appropriate price index as a structure and calculation method.

Literature review

Heathcote, Storesletten and Violante (2008) analyze three effects

of welfare, on the basis of a model with certain risk-aversion preferences.

Anghelache, Mitruţ and Voineagu (2010, 2013), Anghelache (2004),

Anghelache (2006), Anghelache et.al. (2007), Capanu, Wagner and Mitruţ

(2004) develop on the use of National Accounts System in macroeconomic

statistics, they approach both the theoretical and practical aspects concerning

this instrument. Chetty (2009) reviews the literature regarding the advantages

of structural and reduced-form methods and demonstrates that certain topics

labor economics, industrial organization, and macroeconomics can be

statistically approached. Chen and Nordhaus use the data regarding night

light amount measured from space in correlation with the Gross Domestic

Product, and show that light information is valuable in countries with lower

qualities of statistical systems. Ftiti (2010) is preoccupied with the infl ation

targeting policy, specifi cally with the effects it carries at macroeconomic level, measured from the performance viewpoint. Fernandez-Villaverde, and Rubio-Ramirez (2007) approach the durability over time for structural parameters used in dynamic stochastic general equilibrium models. Anghelache and Anghel (2015), Anghelache (2008), Biji et.al. (2010), Biji, Biji, Lilea and Anghelache (2002), Anghelache et.al. (2007) are reference works in theoretical and practical statistics applied in micro and macroeconomy. Goodwin (2008) has presented a new theoretical framework for modern macroeconomics. Anghelache and Capanu (2003), Capanu and Anghelache (2000) have


presented the calculation and analysis methodologies for indicators used in microeconomic and macroeconomic statistics. Piroi and Paunica (2015) were preoccupied by the usefulness of technological progress benefi ts in reducing

the defi cit of the Romanian budget, which is an important macroeconomic

indicator of performance and outcome.

Research methodology and data

Recalculation in comparable expression can be performed either

globally or analytically. Thus, for the Gross Domestic Product indicator, real-

time recalculation can be performed by defl ation:

Recalculation in global comparable prices, corrected by global price

index or GDP defl ator, D:

D

PIBPIB

crtcomp

= (1)

• By components, by reporting each element of GDP in current

prices at price indices corresponding to the sphere of each component. These

calculations are carried out on branches:

componente. Aceste calcule se efectueaz pe ramuri:

ar

P

crt

ar

agr

P

crt

agr

ind

P

crt

indcomp

I

VAB

I

VAB

I

VABPIB

unde:

I

(2)

where:

crt

aragr,...,ind,VAB = valoarea ad

I

= Gross added value in industry, agriculture, ..., other

branches in current prices;

ramuri în prearagr,...,ind,IP = indicii de pre

fiecare ramur

= price indices of products and services created in each

branch.

• on structural elements (gross and intermediate consumption):

CI

P

crt

PC

P

crtcomp

I

CI

I

PBPIB (3)

where:

PBcrt – the value of gross output in current prices;

CIcrt – the value of the intermediate consumption in current prices;

PiCi

PI – the price index for products and services included in gross

output and intermediate consumption respectively.

• per end-use destination of GDP:

EXN

P

crt

FBC

P

crt

CPL

P

crt

CP

P

crt

pvCOMP

I

EXN

I

FBC

I

CP

I

CPPIB (4) (4)

where:


crt

pvCP = consumul privat în pre = private consumption in current prices;crt

pbCP = consumul public în pre = public consumption in current prices;crtFBC = gross capital formation in current prices;crtEXN = net export in current prices;

EXNFBC,CPL,CP,

PI he price index for the goods that make up each item of GDP.

After calculating PlBcomp by one of the methods presented above, it is possible to determine the dynamics (evolution) of the aggregate by calculating the Gross Domestic Product Index (IPIB):

comp

comp

PIB

PIBIPIB

0

1= (5)

It can be seen that this is an „index of the physical volume of GDP”, not infl uenced by the price change. Therefore, it expresses the real evolution

of gross domestic product.

Economic growth studies, based on output aggregates (mainly GDP),

should also be accompanied by the analysis of global per capita indicators.

They have a special signifi cance, highlighting the average size per person and the evolution of this indicator:

P

PIBPIBL = (6)

respectively the dynamics of this indicator:

,:0

0

1

1

IP

IPIB

P

PIB

P

PIBBIPIBL

compcomp

unde: where: PIBL = gross domestic product per capita; P = average population (as a rule, population on July 1 of the year of calculation as a mean value substitute); IPIBL = gross domestic product index per capita; IP = average population index. Gross Domestic Product per capita (PIBL) highlights the level of economic development more clearly than the size and evolution of total gross domestic product. GDP per capita dynamics is more signifi cant as it correlates GDP dynamics with population dynamics. It is a requirement, for economic development and for raising living standards, that GDP growth (measured by the IPIB real index) should outstrip the population (IP): IPIB > IP (7)


Results and assessments

Firstly, the main concepts related to infl ation and the actual expression of

different indicators will be defi ned. Except for some variables related to population, labor, production in natural expression, all fl ows and stocks presented in the system of accounts are

expressed in monetary terms. For monetary operations and assets, respectively

cash liabilities, the required values are directly available from primary data

sources. In most other cases, the valuation method, which takes into account

the market price for goods, services or similar assets, is preferred. This method

is suitable, for example, for trot operations and housing services by owner-

occupiers. Where such types of information are not available, for example in

the case of non-government services, the valuation must be based on production

costs. If none of the two methods can be applied, it is appropriate to record the

fl ows and stocks at the present value of future earnings. The stock size should be

valued at the current prices in force at the time of the heritage account, not at the

date of production or acquisition of the goods or assets that are stored. In some

cases, inventories need to be valued on the basis of their production costs or an

accounting estimate of their current purchase prices.

Some expenditures, such as transport costs, trade add-ons, and taxes,

minus subsidies on product, usually cause the manufacturer and user of a given

product to have a different perception of its value. To bring the views of economic

agents as close as possible, the system records all uses at the purchase price, ie

taking into account the above elements, but registers output at the basic price,

which excludes these items. Imports and exports of products are counted at the

border. All imports and exports are valued „free on board” (FOB), which means

the customs value at the exporter’s frontier. Transport and insurance services

provided by foreign enterprises between the exporter’s border and that of the

importer are not included in the value of the good but are recorded as services.

Since it is not possible to obtain the FOB value for all product subdivisions,

the detailed foreign trade tables fi rst show the import frontier values (i.e., CIF values). All transport and insurance services up to the importer’s customs frontier are included in the value of the imported goods. To the extent that these services are provided by national enterprises, a global adjustment is made on the basis of a coeffi cient equal to the FOB / CIF ratio in the accounts. Expression in constant prices consists in determining the fl ows and

stocks of a period at the prices of the previous period, the purpose being

to break down the variations in the value of fl ows and stocks over time in

„price variations” and „volume variations”. The expression „in volume” is

synonymous with „in constant prices”. Many fl ows and stocks, such as income,

taxes, government transfers etc., do not have their own size in terms of price


and quantity. The purchasing power of these variables can be obtained by defl ating current values with an appropriate average price index, such as the

price index of national end-uses, excluding stock changes. Flows and stocks

thus defl ated are called „in real terms”. In a system of economic accounts,

all fl ows and stocks are denominated in monetary units. Monetary unit is

almost the only common element that can serve in assessing operations of

various kinds that are also recorded in the calculation of signifi cant balances. Recourse to a monetary unit, as a unit of measure to ensure comparability, is nevertheless a substitute, not a perfect solution. An essential concern of economic analysis is to measure economic growth in terms of volume, and therefore a distinction must be made in the variation in the value of certain economic aggregates, those expressing the mere variation in price from those that are due to a component of „volume,” „Volume variation”. At the same time, the economic analysis also envisages making comparisons in space, thus between different national economies. Although it is essentially about making international comparisons of production and income levels in terms of volume, the price level is also of interest. The differences in values observed between the economic aggregates of a group of countries must be decomposed so as to allow for the separation of volume and price differences. All comparisons of fl ows or stocks over time require that equal importance

be given to a measure appropriate to the evolution of prices and volume

developments. In the short term, especially in moderate infl ation conditions,

the observation of price variations is of less interest than the measurement

of supply and demand. In the long run, economic development studies can

not disregard the evolution of prices for different categories of goods and

services. In principle, a comparison over time requires that the volume and

prices of economic aggregates be measured in as precise a manner as possible.

The difference between the Laspeyres and Paasche weights is often important

when it comes to this type of comparison, in which case the Fischer formula

is recommended.

Economic accounts have the advantage of providing a framework to

build a system of volume and price indices and to ensure the consistency of

statistical data. The advantages of the method of accounts in the evaluation

issue are summarized below:

- in the conceptual fi eld, the use of a framework covering the entire economic system requires a consistent specifi cation of prices and volume for different products and fl ows of the economic system. In such a context,

for example, for a given product group, it is indispensable that both in terms

of resources and uses, the concept of price and volume should be defi ned identically;


- on a statistical basis, the use of the economic accounts framework imposes restrictions that must be respected, both in current and constant prices, which are necessary to ensure price-volume consistency; - in the methodological plan, it is necessary to develop an integrated system of price and volume indices within the system of economic accounts, which gives the analyst an additional possibility of control. Assuming the establishment of a balanced set of tables of resources and uses in current prices, building such tables at constant prices allows the automatic deduction of a system of default price indices. A control of the veracity of these indices may lead to revision and correction of data in constant prices and, where appropriate, of values in current prices; - in the measurement fi eld, the SCN method allows the price and

volume evolution of certain accounting balances to be determined, which are,

by defi nition, derived from other items of the accounts.

Contrary to the advantages of an integrated system based on the global

and branch balance of goods and services operations, it must be recognized

that the price and volume indices thus obtained do not meet all the needs

and do not meet all the restrictions related to the assessment and construction

of indices. There is also the need to have information for shorter, month or

quarter periods.

In the fl ows that appear in the economic accounts in current prices,

there are some, in principle, referring to products for which the distinction

between price variations and volume changes is identical to that made at

microeconomic level. For many other streams, this distinction is much more

diffi cult to conceive. In the fi rst case, we are in the presence of a fl ow covering

a set of elementary operations with goods and services, the value of each being

equal to the product of a given number of physical units and their respective

unit price. It is suffi cient, in this case, to know the decomposition of the fl ow

in question in elementary operations to determine its average variation in price

and volume. In the second case, which refers both to a certain number of

distribution and fi nancial intermediation operations and to certain balances

such as value added, it is diffi cult, even impossible to decompose directly the

current values in the components Their price and volume. Specifi c solutions

must then be adopted. At the same time, it is necessary to measure the real

purchasing power of a certain number of aggregates, such as compensation

of employees, disposable income of households or national income. This can,

for example, be done by defl ating these aggregates by a price index of the

goods and services that can be purchased. It has to be underlined that the

objective and the method of calculating the actual purchasing power differ

fundamentally from those proposed for the depreciation of the value of


goods and services , As well as account balances. For the latter, an integrated system of price and volume indices can be established, which will be useful in measuring economic growth, various analyzes and comparisons. Systematic separation of the change in values in its components: ‚price variation’ and ‚volume change’ are limited to fl ows representing operations

recorded in goods and services accounts (0) and production accounts (I); The

breakdown is performed for both branch and total data. Flows representing

the balances of various accounts, such as value added, can not be directly

converted into price and volume components; This can only be done indirectly,

starting from the fl ows of the corresponding operation.

Using the framework of accounts requires a double restriction on the

data production process, thus:

- the balance of the goods and services account must, for each

consecutive two-year period, be achieved in both constant and current prices;

- each fl ow in relation to the total economy must be equal to the sum

of the corresponding fl ows for the different branches;

- all transaction value variation must be attributed to either a price

variation or volume variation, or a combination of the two.

Responding to this triple requirement, valuation of goods and service

accounts and production accounts at constant prices allows for an integrated

set of price and volume indices. The sizes considered for building such an

integrated assembly are presented below. It is necessary in the various analyzes

that other aggregates be separated in their own price and volume components

such as:

- Stocks at the beginning and end of the period can be valued at

constant prices to estimate their volume changes over the period considered.

- Stocks of fi xed assets produced must be valued at constant prices to estimate capital ratios (capital / production ratios) and have a basis for estimating fi xed capital consumption in constant prices. - Employee compensation must be calculated in constant prices to measure productivity: it is also the case where production was estimated using data on inputs expressed in constant prices. - Remuneration of employees is an element of income. Purchasing power can be measured in real terms by defl ation, using an index that refl ects

the price of products purchased by employees. Other income concepts, such

as household disposable income and national income, can also be measured in

real terms using the same general method.

The composition of an integrated system of price and volume indices

is based on the assumption that for a given homogeneous good or service, its

value (v) is equal to the unit price (p) multiplied by the number of units (q), ie:


v = p * q (8) The price is defi ned as the value of a unit of product whose quantities

are perfectly homogeneous not only in the physical sense but also in terms of a

certain number of qualitative characteristics. In order to be added in economic

terms, these quantities must be the same and have the same unit price. For each

aggregate of transactions in goods and services presented in the accounts, the

price and quantity values must be set so that:

= "

indice

de

valoare

indice

de

pre

indice

de

volum (9)

which means that each variation in the value of a given stream must be

attributed either to a price variation or to a variation in volume or a combination

of two. In the case of goods operations, it is relatively simple to defi ne the

physical unit undergoing the operation and, consequently, the unit price. In

some cases, however, such as single capital goods, this is more diffi cult and

specifi c solutions need to be adopted. In the case of service operations, it is

often more diffi cult to distinguish the characteristics that determine physical

unity and so there may be divergences over the criteria that can be applied.

This may occur in some important branches, such as fi nancial intermediation

services, wholesale and retail trade, business services, education, research and

development, health, defense, public order. Given the increasing importance

of service industries, it is essential to fi nd common solutions in the choice of

physical units, even if some of them are relatively conventional.

Alongside the physical characteristics that are taken into account for

identifying products, product quality plays an important role and at the same time

raises statistical problems of relative diffi culty. For many goods and services

intended for a particular consumption, there are several variants of different

qualities and obviously characterized by different unit prices. Given the given

physical characteristics, the differences affecting other factors make physical

units not the same in economic sense, and their value changes from one unit to

another. These differences in unit value are considered as volume differences,

not as price differences. In fact, the payment made when a good is purchased

does not only cover the price of the good but also the services associated

with the supply of that product. Thus, identical goods are sold at different

prices and under different conditions. This conclusion is clearly refl ected in

the accounts, through the table of resources and uses at basic prices, where the

value of the commercial additions and the addition of transport - which are the

main services associated with the supply of goods - are recorded separately.


Within a given market and for the same period, the coexistence of several unit values can be considered as an index of qualitative differences. For example, models of the same vehicle range have to be treated as different products, as a distinction has to be made between rail journeys if they are performed in Class I or II. Establishing price and volume measurements imposes a product nomenclature to the fullest possible level so that each product identifi ed in this

way exhibits a maximum of homogeneity, whatever the disaggregation level

used in presenting the results. The qualitative dimension must also be taken

into account when it is subject to variations in time and variations in quality

due, for example, to changes in the physical characteristics of a product. It

should be considered as a variation in volume, not as a price variation. It is

equally necessary to take into account the effects of aggregation: a variation

in the formation of a fl ow, for example, an improvement in average quality,

will have to be considered as a volume increase, not as a price increase. In

some situations, such as lack of information or price differentiation, both

refl ecting a limited choice of freedom or the existence of a parallel market,

it is necessary to consider that the differences in unit value do not represent

differences in quality but price differences. There are price differences when

sellers fi nd themselves in a situation that allows them to charge different

prices to different categories of buyers, and for identical goods and services,

sold under similar conditions. The freedom of choice of a buyer belonging

to a particular category is, in this case, limited or even non-existent.

Achieving a global price and volume index covering all uses and resources

of goods and services is having some diffi culty when it comes to measuring

non-market service output. The latter differ from market services by not being

sold at market price and that their value in current prices is by convention

considered equal to the sum of the costs incurred, making it almost impossible

to obtain satisfactory estimates of Variations in price or volume of production;

In this case, value added in constant prices can be estimated by the variation

in employee remuneration using constant wage rates and a fi xed capital

consumption in constant prices. Thus, by their very nature, even the volume

and price indices used to estimate value added are clearly different from the

corresponding indices used for the fl ow of goods and services. The application

of price and volume principles to different system streams requires the

adoption of solutions to certain issues that may arise. The need to know which

factors, among the ones described above, explain price differences, arises

each time the chronological series of value added are studied and when price

variations have to be differentiated from volume changes. This implies that, at

a detailed analysis level, the quantitative data series can only be one of those

approximate measures of volume variation because they do not satisfactorily


refl ect the variations that may occur in the composition of the different types

of quality. Thus, for example, a constant number of physical units recording

a given stream will in fact lead to underestimation of volume variation, if the

composition changes in favor of units that are of superior quality. Changes

made to an average quality must be recorded as an increase in the volume

index. Generally, the best way to estimate volume changes in the fl ows of

goods and services is to defl ate data that represents value using price indices.

Any change in the average quality being correctly refl ected in the value series,

the division by a representative price index, adjusted to take account of the

qualitative variations, allows us to obtain a correct volume index.

But defl ation with price indices is not one of the best solutions in

practice, so other methods need to be applied. Valuable series can be obtained,

for example, by multiplying prices and quantities, and data in constant prices

can thus be obtained by resorting to the base year price. There may be certain

series of value, of inferior quality, or diffi cult to obtain reliable price indices;

In these cases, estimation can be made from quantitative indicators. This

ensures that the quantities of products are reported as homogeneous. If none of

the methods described is applicable, data in constant production prices should

be determined from the estimation of constant price inputs.

For revenue fl ows, decomposition into a price component and a volume

component is not possible. For this reason, the measurement of price and

volume can not be defi ned in the same way as the fl ows and stocks described

above. Income streams can not be measured in real terms unless choosing

baskets of goods and services for which revenue is generally affected, the

price index of a particular basket being the defl ator of current revenue. Such

a choice is relatively arbitrary, meaning that income is only rarely affected

in a specifi c way by purchases during that period; One part can be saved for

subsequent purchases; Conversely, purchases during the reference period

may be partly made from previous savings. The Gross Domestic Product in

constant prices measures the total output (less intermediate consumption) of

the national economy in terms of volume. The real real income of residents is

infl uenced not only by the volume of production but also by the course where

exports can be exchanged with imports from the rest of the world. If the terms

of trade improve, then a lower volume of exports will be needed to pay a certain

volume of imports, thus allowing some of the goods and services obtained in

domestic production to be removed from exports and diverted to consumption

or capital formation . Real Gross National Income can be obtained by adding

up the trade surplus and the gross domestic product volume fi gures. In order to

refl ect the various aggregates of national income in real terms, it is advisable

to defl ate revenues and transfers received from the rest of the world and paid


to the rest of the world with an index of gross domestic fi nal expenditure.

Actual real national income may also be expressed in net form by deducting

from its gross value of fi xed capital consumption in constant prices

Obtaining an integrated system of price and volume indices implies

the deliberate choice of the types of indices to be used. The best way to

measure one-year volume variations over one another is to choose a Fisher

volume index, which is defi ned as a geometric mean of the Laspeyres and

Paasche indices. Volume variations over longer periods can be obtained by

linking the volume indices of one year to another. The best way to measure

one year’s price variations over another is to use a Fisher price index. Price

variations over longer periods can be obtained by linking price variations

of one year to another. Mobile-based indices calculated on the basis of

Laspeyres volume indices and used to measure variations in volume and

Paasche price indices to measure one year’s price variations over another may

be an acceptable substitute for the Fisher indexes. Although chain indexes

are the best measurement of volumes and prices, it should be admitted that

the absence of additivity can be a serious inconvenience for many analyzes.

An aggregate is defi ned as the sum of its components. Additivity property

requires that this identity be respected when the values of an aggregate and its

components over a given reference period are extrapolated over time through

a series of volume indices. For the main aggregates, it is advisable to further

calculate chain data indices in disaggregated constant prices, which means

directing a current valuation of the base year prices. The estimation of data in

constant prices should take place at the most detailed level if it is desired that

these data be coherent within an integrated price and volume measurement

system. Tables of resources and uses constitute the central, conceptual and

statistical framework of all valuations in constant prices. For regular price

series it is necessary to change the base year on a regular basis. Since 1995,

the SEC has adopted the principle of changing the base year every fi ve years.

When the base is changed, it is especially recommended to link old and new

data to new ones rather than making a retrospective rebate. In case of base

change, chaining of indices may have the effect of suppressing additivity.

Nonadjusted „constant” data are, as a rule, published without any adjustment.

This method ensures transparency and allows users to deepen the importance

of the problem.

In order to achieve price and volume comparisons at international

level, the diffi culty of having different national currencies needs to be

overcome. Given that exchange rates are insuffi ciently stable for this

purpose and the fact that they do not correctly refl ect the differences between

purchasing power, it is necessary to resort to a method similar to that used


for time comparisons within the same country . Therefore, price and volume indices need to be established for pairs of countries, applying the same type of index formulas, as in the case of measuring variations from one period to the next. One or two of the two countries (A or B) can be used to determine the weighting factors: it will be possible, from the point of view of country A, to establish a Laspeyres-type index with weighting coeffi cients corresponding to

country A, Or a Paasche-type index, using weighting coeffi cients obtained in

country B. If the national economies of the two countries that are the subject

of comparison are clearly different from one another, the difference between

the two indices may be very important, but in this case The results will depend

too much on the country that has been chosen as the base. To resort to such

binary comparisons, the SEC requires that an average be established between

the two countries in the form of a Fisher index.

Direct quantitative comparisons between economic situations with few

common points are, in essence, diffi cult to achieve, and the method of defl ating

current values using price indices will in this case constitute the best solution. This

principle applies, moreover, to spatial comparisons than to time comparisons.

A correct specifi cation and identifi cation of products will allow the calculation

of price coeffi cients based on price surveys organized in each country. Prices

being recorded in national currencies, the interpretation of these price factors

determines the consideration of the purchasing power parity (PPC) concept.

For non-quoted services, international comparisons are experiencing

the same problems as comparisons over time, which means that the sum of

inputs is used to measure outputs. The method currently used in international

comparisons consists in calculating PPPs based on the characteristic price

coeffi cients of the main components of these inputs. This method, which

requires comparisons of input volumes, does not take into account the

productivity differences that characterize the production of non-market

services in the countries under comparison.

The SEC recognizes the need for international price and volume

comparisons. The main objective is to make volume comparisons of GDP

and its uses; The transitivity criterion must be respected in this respect, which

means that the index directly established for country C, starting from country

A, should be equal to the indirect index obtained by multiplying the direct

index for country B and determined by To country A with the country-specifi c

C country reference and established from country B. The method adopted by

the ERA for the calculation of a multilateral volume and PPP series series

starts from binary comparisons between all pairs of countries considered.

Although the Fisher indices used for this purpose are not transitive, it is

possible to derive a series of transitive indices very close to the initial Fisher


indices, using the traditional least squares technique. In order to minimize the difference between the initial Fischer indices and the transitions obtained, it is recommended to apply the formula called EKS.

Conclusion

The study on which the disseminated article was based leads to the separation of some theoretical and practical conclusions. Firstly, the comparability of the result indicators, either in an internal or international structure, can only be made after they have been brought to a certain level of comparability. This is ensured by defl ating aggregates and result indicators. In other news,

the systematic separation of variations in values, price variation and volume

variation is limited to transactions recorded in goods and services accounts and

production accounts each country records in the system used according to the

methodology System of national accounts. Making international comparability

can only be done by constructing an integrated system of price and volume

indices based on the assumption that, for a given homogeneous good or service,

its value is equal to the unit price multiplied by the number of units obtained .

Another conclusion is that besides the physical characteristics that are taken into

account for the identifi cation of the products, their quality plays an important role and therefore we determine by market price what is their real value. Another conclusion is that the implementation of a global price and volume index covering all uses and resources of goods and services usually encounters some diffi culties when it comes to measuring non-market service output. These are usually done through statistical surveys through the comparability of market goods with non-market goods. We can appreciate that making a comparison of price and volume at international level must be achieved by matching national models to an internationally recognized and universally recognized model. From this point of view, we consider that purchasing power parity is an indicator that gives meaning and ensures realism in making international comparisons.

Selective references

1. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2015). Statistică. Teorie, concepte, indicatori şi

studii ce caz, Editura Artifex, București

2. Anghelache, C., Mitruţ, C. and Voineagu, V. (2013). Statistică macroeconomică.

Sistemul Conturilor Naţionale, Editura Economică, Bucureşti

3. Anghelache, C., Mitruţ, C. and Voineagu, V. (2010). Sistemul conturilor naționale.

Sinteze și studii de caz, Editura Economică, Bucureşti

4. Anghelache, C. (2008). Tratat de statistică teoretică şi economică, Editura

Economică, Bucureşti

5. Anghelache, C. (coordonator), Isaic-Maniu, A., Mitruţ, C., Voineagu, V., Dumbravă

and Manole, A. (2007). Analiză macroeconomică. Teorie şi studii de caz, Editura

Economică, Bucureşti


6. Anghelache, C. (2006). Conturile naţionale – sistem de măsurare şi analiză

macroeconomică, Simpozionul ştiinţifi c naţional „Economia României în

perspectiva aderării la Uniunea Europeană”, Editura Artifex, București, 9-22

7. Anghelache C., Isaic-Maniu Al., Mitruţ C. and Voineagu V. (2007). Sistemul

conturilor naţionale, Ediţia a II-a, Editura Economică, Bucureşti

8. Anghelache, C. (2004). Sistemul European al Conturilor – note de curs, Editura

Artifex, Bucureşti

9. Anghelache, C. and Capanu, I. (2003). Indicatori macroeconomici – calcul şi

analiză economică, Editura Economică, Bucureşti

10. Biji, M., Lilea, E., Roşca, E., Vătui, M. (2010). Statistica pentru economişti,

Editura Economică, Bucureşti

11. Biji, M.,Biji, E.M., Lilea, E. and Anghelache, C. (2002). Tratat de statistică,

Editura Economică, Bucureşti

12. Capanu, I and Anghelache, C. (2000). Indicatorii economici pentru managementul

micro şi macroeconomic, Editura Economică, Bucureşti

13. Capanu, I., Wagner, P., Mitruţ, C. (2004). Sistemul Conturilor Naţionale şi

Agregate macroeconomice, Editura ALL, Bucureşti

14. Chen, X., and Nordhaus, W. (2011). Using luminosity data as a proxy for economic

statistics, Proceeedings of the National Academy of Sciences (US), May 24, 108

(21), 8589-8594

15. Chetty, R. (2009). Suffi cient Statistics for Welfare Analysis: A Bridge Between

Structural and Reduced-Form Methods. Annual Review of Economics, Annual

Reviews, 1(1), 451-488

16. Fernandez-Villaverde, J., and Rubio-Ramirez, J. F. (2007). How Structural Are

Structural Parameters?, NBER Macroeconomics Annual, MIT Press, 83-138

17. Ftiti, Z. (2010). The Macroeconomic Performance of the Inflation Targeting

Policy: An Approach Based on the Evolutionary Co-spectral Analysis, Economic

Modelling, 27 (1), January, Elsevier

18. Goodwin, N.R. (2008). Macroeconomics for the Twenty-First Century, Tufts

University, series GDAE Working Papers no. 03-02

19. Heathcote, J., Storesletten, K. and Violante, G. L. (2008). Insurance and

Opportunities: A Welfare Analysis of Labor Market Risk. Journal of Monetary

Economics, 55, 501-525

20. Piroi, M., and Paunica, M. (2015, June). How Technology can Help in Reducing

Romania’s Budget Defi cit. In Proceedings of the 15th European Conference on

eGovernment (p. 419).


Analiza unor aspecte ale concepţiei Lucas

Prof. univ. dr. Alexandru MANOLE ([email protected])

Universitatea „Artifex” din București

Lector univ. dr. Ana CARP ([email protected])


Drd. Doina BUREA ([email protected])


Drd. Andreea - Ioana MARINESCU ([email protected])


Abstract

În acest articol autorii, au căutat să pună în evidenţă unele aspecte defi nitorii ale modelului Lucas comparat cu modelul sau mai bine zis curba Philips. Autoregresivitatea modelului dVAR a devenit instrument important în analiza macroeconomică cunoscute sub forma analizei de serii cronologice Box -Jenkins şi modelele ARIMA. O serie de economişti au căutat să explice modul în care se pot efectua previziuni, concluzionându-se că modelul dVAR asigură prognoze solide ale seriilor cronologice nestabile care sunt supuse la modifi cări intermitente în timp. Pornind de la unele critici exprimate de Lucas cu privire la curba Philips, autorii au căutat să reliefeze, tot critic, unele aspecte care se referă la curba Lucas. În acest sens, se pleacă de la faptul că această curbă Lucas transformă cauzalitatea curbei Philips convenţionale într-o altă optică decât cea fi rească, deoarece curba Philips este îndeobşte utilizată pentru analiza infl aţiei. Tot Lucas afi rmă că modelele curbei Philips convenţionale cuprind discontinuităţi structurale care pot conduce la modifi cări economice. Se invocă faptul că schimbările de politică economică pot conduce la schimbări evolutive. Desigur, viaţa practică dar mai ales conceptul teoretic au unele divergenţe pe care în acest articol am căutat să le exemplifi căm. Modelele econometrice condiţionale sunt supuse teoretic la instabilitate şi uneori la eşec dacă probabilităţile nemodelate, neluate în calcul, se schimbă. Ori în acest articol am încercat să demonstrăm matematic care este această posibilitate. Articolul pleacă de la faptul că acea critică adusă de Lucas are ca scop ecuaţii comportamentale de sisteme de ecuaţii simultane care trebuie analizate într-o anumită conjunctură, într-o anumită situaţie macroeconomică. Autorii au pus accentul şi pe compararea probabilităţilor rezultatelor obţinute prin modelul cu baze certe de date, adică modelele clasice care răspund unor idei şi modelul Philips supus criticilor Lucas care conduc la o mai justă posibilitate de analiză a situaţiei supuse analizei. Se dă şi un exemplu în articol cu doi agenţi A şi B în legătură cu


prognozele pe care aceştia le fac şi matematizând explicaţia ajungem la concluzia că acele critici exprimate de Lucas au un caracter limitat în multe împrejurări. În timp ce logic este posibil pentru curbele Philips convenţionale să fi e în mod real funcţii Lucas inversate aceasta poate fi verifi cată doar în cazul modelelor specifi ce. S-a tras concluzia că acea curbă Philips este stabilă pe perioade de timp care au inclus modifi cări de regim şi schimbări de structuri care invocă şi schimbarea probabilităţilor de realizare. În fond, autorii concluzionează că această critică Lucas este o teoremă a posibilităţii şi nu una specifi că ipotezelor care au implicaţii verifi cabile. Cuvinte cheie: macroeconometrie, serie cronologică, probabilitate, curba Lucas, analiză critică. Clasifi carea JEL: C61, E03

Introducere

Autoregresiile dVAR au devenit instrumente de tradiţie în

macroeconomie, sub forma analizei de serii cronologice Box-Jenkins şi

modele ARIMA. Modelul de autoregresie diferenţiată dVAR cu vector tinde să câştige în competiţiile de prognoză. Explicaţia rezidă în comparaţia formării de previziuni de mai sus: dVAR asigură prognoze solide ale seriilor cronologice nestabile care sunt supuse la modifi cări intermitente de regim. Pentru a le întrece, utilizatorul unui model macroeconometric trebuie sa recurgă în mod regulat la corecţii de segment şi corecţii al altor opinii. O contribuţie importantă în verifi carea criticii lui Lucas prin metode raţionale dedicate aparţine lui Engle şi Hendry (1993). Anchete ale demonstraţiei empirice a criticii Lucas sunt tratate de Ericsson şi Irons (1995) şi Stanley (2000). Deşi foarte diferite ca metodologie, cele două studii concluzionează într-o manieră asemănătoare că există o slabă evidenţă în sprijinul aplicabilităţii criticii Lucas la curba Philipps norvegiană. Ca o alternativă la probabilităţile raţionale, notăm posibilitatea ca agenţii să stabilească probabilităţi pe baza proprietăţilor observate ale datelor. În mod interesant, există o strânsă relaţie între regulile de prognozare bazate pe date pe care agenţii le pot folosi şi modelele de serii cronologice care au avut succes în prognozarea macroeconomică.

Literature review

Elliott, Müller și Watson (2015) au prezentat câteva caracteristici ale testelor aproape optime. Ftiti (2010) evaluează performanța macroeconomică legată de politicile de țintire a infl ației. Anghelache și Anghel (2016), Andrei și Bourbonnais (2008), Mitruț și Șerban (2007) reprezintă lucrări de referință pentru studii econometrice teoretice și practice. Ericsson și Hendry (1999) discută despre modelarea așteptărilor raționale. Jansen (2002) analizează câteva


aspecte statistice care infl uențează activitatea de modelare macroeconomică, subliniind două studii de caz care evidențiază ipotezele lor. Martin (2013) studiază situația comportamentului prețurilor activelor în cazul unei economii de dotare. Aghion, Howitt și Murtin (2011) subliniază corelația dintre sănătate și creștere, care este mai slabă decât în anii 1960, iar creșterea productivității este infl uențată de scăderea mortalitului asociată grupului de vârstă sub 40 de ani. Ferri (2000) se dezvoltă pe dinamica salariilor în contextul curbei Phillips. Chang și Kim (2013) analizează heterogenitatea pieței muncii. Einav et.al (2016) evaluează conținutul economic al scorurilor de risc, având în vedere extinderea instrumentelor de analiză statistică și de date în studiile economice. Stanley (2000) se referă la critica lui Lucas, pe baza dovezilor empirice, și explică modul în care critica lui Lucas poate fi contrazisă prin aplicarea unor modele adecvate. Anghelache și Anghel (2016) au prezentat instrumentele statistice aplicabile analizelor economice, atât din punct de vedere teoretic cât și din punct de vedere practic. Carrell, Sacerdote și West (2013) demonstrează că manipularea grupului de vârstă în scopul obținerii unui rezultat dorit poate fi infl uențată de relațiile sociale din grup. Gruen, Pagan și Thompson (1999) au analizat comportamentul curbei Phillips în economia australiană pentru intervalul de referință de patruzeci de ani, luând în considerare atât prețurile, cât și costul forței de muncă unice. Gonçalves și Vogelsang (2011) s-au dezvoltat în cazul testelor robuste HAC. Müller și Watson (2008) au luat în considerare testarea modelelor caracterizate de variabilitate redusă a frecvenței.


Reversul variabilelor dependente şi independente reprezintă o controversă continuă în literatura despre modelarea infl aţiei. Modul în care curba Lucas transformă cauzalitatea curbei Phillips convenţionale a fost prezentat anterior. Critica Lucas afi rmă de asemenea că modelele curbei Phillips convenţionale vor experimenta discontinuităţi structurale ori de cate ori se modifi că perspectivele economice (de exemplu, urmarea unei schimbări în politica economică). • În cadrul unei ipoteze a unei superexogenităţi, rezultatele pentru un model econometric convenţional, cum ar fi curba Phillips convenţională, nu sunt invariabile la o renormalizare, conform formulei:

(1) unde: ryx = coefi cientul de corelaţie;

= coefi cientul estimat de regresie când y este variabila dependentă şi x este factor de regresie;

= coefi cientul estimat în regresia inversată.


Schimbările de regim atrag alterări ale structurilor de corelaţie, deci modifi cări de ryx. Dacă, datorită superexogenităţii, este totuşi constant, atunci nu poate fi constant. Ecuaţia de lucru se aplică în general cu ryx interpretat drept coefi cient de corelaţie parţial. Deci, dacă, de exemplu curba Phillips este estimată prin OLS, atunci constatarea că este stabil atrage după sine faptul că pentru ecuaţia re-normalizată (la rata şomajului) este instabil. Constatarea că o curbă Phillips stabilă pe o perioadă de sondaj care conţine modifi cări în corelaţiile parţiale respinge orice pretenţie că modelul are o interpretare a curbei cererii a lui Lucas. Această procedură simplă se aplică de asemenea la estimarea prin variabile instrumentale (datorită endogenităţii şi/sau ), cu condiţia numărul de variabile instrumentale să fi e mai mic decât numărul de variabile endogene din curba Phillips. • Modelele econometrice condiţionale sunt predispuse la instabilitate şi eşec ori de câte ori probabilităţile nemodelate se schimbă. Critica Lucas poate fi confi rmată sau respinsă empiric. În general, se consideră o singură variabilă de serie cronologică (aleatoare) yt, care poate fi divizată într-o parte explicată şi o parte neexplicată independentă :

(2) Considerăm ca un plan atribuibil agenţilor şi - diferenţa între rezultatul planifi cat şi cel real al yt. Astfel:

(3)

este o inovaţie aferentă planului, deci:

(4) Presupunem în continuare că agenţii folosesc o mulţime a informaţiilor Іt-1 pentru probabilităţi raţionale pentru variabila xt, adică:

(5) şi probabilităţile sunt conectate la:

(6) ceea ce se motivează prin teoria economică. Din formula , presupunând că din (2) este o inovaţie, obţinem:

(7) şi deci:

(8) Iniţial, se presupune că urmează un proces AR de prim ordin (nestaţionaritatea / instabilitatea este considerată în continuare):

(9)


Astfel,

sau

(10)

Pentru simplifi care, presupunem că şi sunt independente. Vom presupune în continuare că singurul parametru de interes este β. Forma redusă a yt este obţinută din ecuaţiile (2), (6) şi (9): (11) unde xt este slab exogen pentru ξ = α1β, dar parametrul de interes β este neidentifi cabil numai din (11). În plus, ecuaţia de formă redusă (11), în timp ce permite estimarea ξ într-o stare a naturii caracterizată prin stabilitate, este susceptibilă la critica Lucas deoarece ξ nu este invariabilă la schimbări în parametrul autoregresiv al modelului marginal (9). Practic, critica Lucas are ca scop “ecuaţii comportamentale” în sisteme de ecuaţii simultane, de exemplu,

(12) cu termenul de abatere:

(13) În mod direct se poate arăta că estimarea (12) prin OLS pe un eşantion t = 1,2....T, conduce la:

(14)stabilind că, regresia yt la xt nu reprezintă opusul din (6). În mod specifi c, în loc de β, estimarea şi modifi carea parametrului α1 afectează stabilitatea estimărilor, confi rmând astfel critica Lucas. Totuşi, aplicabilitatea criticii se bazează pe ipotezele iniţiale. De exemplu, dacă se modifi că ipoteza din în α1 = 1, încât xt să aibă o rădăcină unitară, dar este cointegrată cu yt, critica Lucas nu se aplică: în cadrul cointegrării, întrucât parametrul cointegrării este unic şi poate fi estimat în mod consecvent prin OLS. Ca un alt exemplu al importantei mulţimii exacte de ipoteze făcute, se considera înlocuirea (6) cu o altă teorie economică, anume planul contingent:

(15) Ecuaţiile (15) şi (2) conduc la:

(16) unde şi β pot fi estimate prin OLS în cazul staţionar al .

• Compararea probabilităţilor rezultatelor obţinute prin model

cu cele bazate pe date

Aparent, se uită adesea că formularea regresiei “clasice” (16) corespunde cu ideea: „comportamentul este condus de probabilităţi, dar nu


de probabilităţi bazate pe model nici de probabilităţi raţionale cu parametri necunoscuţi care necesită să fi e estimaţi”. Pentru a interpreta probabilităţile din (16), relaţia (5) se înlocuieşte prin:

(17) şi se presupune că se rezolvă pentru a obţine . Substituirea lui şi folosirea (2) conduc la (16).

este un exemplu de regulă a predicţiei invariabile fără parametri, bazată pe proprietăţi ale datelor, sau probabilităţi bazate pe date. În mod realist, se poate alege utilizarea predictorilor bazaţi pe date, datorită costurilor colectării şi prelucrării informaţiilor asociate cu predictorii bazaţi pe modele. E adevărat că abordările bazate pe utilizează un model greşit specifi cat al procesului x (10) şi astfel prognozele lor nu vor atinge eroarea medie pătratică de prognoză. Deci, în condiţii de stabilitate, sunt câştiguri din estimarea α1 din (10). Totuşi, practic, nu există garanţia că parametrii procesului x rămân constanţi până la orizontul de prognoză şi starea instabilă dintr-o prognoza bazată pe model nu poate fi considerată ca mai bună decât prognoza derivată din regula simplă . În fapt, în funcţie de datarea schimbării de regim legate de prognoza “producţiei”, prognoza bazată pe date va fi mai buna decât prognoza bazată pe model în termeni de interferenţă.Introducem astfel un termen de creştere în (10), adică:

(18) şi presupunem ca există o modifi care în α0 (α0) în perioada T+1.

Considerăm doi agenţi, A şi B, care prognozează xT+1. Agentul A

colectează date pentru o perioadă t = 1,2,3,....,T şi poate descoperi valori reale

ale {α0,α1} pentru acea perioadă. Totuşi, din cauza modifi cării neprevizionate

în perioada T+1, eroarea de prognoză a lui A va fi :

(19)

Agentul B, folosind prognoza bazată pe date , va întâlni o

eroare de prognoză:

care poate fi exprimată sub forma:

(20)

unde înseamnă media xT (adică pentru segmentul anterior

modifi cării ), . Comparaţia între relaţiile (19) şi (20)

arată că singura diferenţă între cele două erori de prognoză este termenul

. Astfel, ambele prognoze sunt afectate de modifi carea

de regim care are loc după efectuarea prognozei. Mediile condiţionate şi

dispersiile (repartiţiile) celor două erori sunt:


(21)

(22)

(23)

stabilind că în acest exemplu (care ia în considerare o unei schimbare de regim post-prognoză), nu este nici o corespondenţă între cele două metode de prognoză privind primele două momente ale erorii de prognoză. Dispersiile (repartiţiile) de eroare de prognoză condiţionată sunt identice şi infl uenţele prognozei bazate pe model nu sunt mai mici decât cele ale predictorului bazat pe date; să presupunem, de exemplu, că , în acelaşi timp ,interferenţa bazată pe date poate fi mai mică decât interferenţa bazată pe model. În plus, în mod necondiţionat, cei doi predictori au aceeaşi infl uenţă şi dispersie:

(24)

(25) În continuare considerăm prognozele făcute pentru perioada T+2, cu condiţia T+1 ca exemplu al unei modifi cări de regim ante-prognoză ( în perioada T+1). În afară de cazul în care A descoperă modifi carea în α0 şi corectează cu succes prognoza, infl uenţa erorii va fi din nou:

(26) Infl uenţa erorii de prognoză a agentului B pe de altă parte devine:

, (27) unde reprezintă media necondiţionată de schimbare post-regim a x, adică . În mod clar, interferenţa predictorului bazat pe date poate fi mai mica decât eroarea previziunii bazate pe model (dar şi opusul poate fi adevărat. Totuşi: (28) Erorile de prognoză necondiţionată sunt întotdeauna mai mici pentru previziunea bazată pe date în cazul modifi cării de regim ante-prognoză.

Analiza generalizează cazul unui rădăcini unitare în procesul x, în fapt se observă din cele anterioare că erorile prognozelor bazate pe date au proprietăţi mai bune pentru cazul α1 = 1, de exemplu din (16). Dacă xt este , atunci rezolvarea pentru a obţine va rezulta într-o prognoză cu aceeaşi soliditate privind modifi cările de regim, aşa cum s-a ilustrat în exemplul anterior. Această clasă de predictori aparţine modelelor de prognoză care sunt răspândite în termeni de diferenţe ale datelor originale, deci, autoregresii diferenţiate de vector, denumite dVAR.

• Verifi carea semnifi caţiei criticii Lucas

În timp ce logic este posibil pentru curbele Phillips convenţionale să fi e în mod real funcţii Lucas inversate, aceasta poate fi verifi cată pentru modele specifi ce. Opinia conform căreia curba Phillips este stabilă pe perioade de


sondaj care au inclus modifi cări de regim şi schimbări în structuri de corelaţie este sufi cientă pentru respingerea inversiunii. Totodată, critica Lucas este o teoremă a posibilităţii, nu un truism şi ipotezele sale au implicaţii verifi cabile. De exemplu, critica Lucas implică: este o non-constantă în timp ce α1 se modifi că (în cadrul unui ciclu unitar) şi determinantele α1 (identifi cabile în practică) ar trebui să afecteze , dacă au fost incluse în modelul condiţionat yt. În schimb, critica Lucas este inconsecventă faţă de opinia comună a relaţiilor condiţionate stabile şi modifi carea de regim care are loc în procesul care conduce la variabilă explicativă. Pe baza acestei logici, metodele raţionale de verifi care a criticii Lucas au fost dezvoltate.

Concluzii

Studiul efectuat de autori cu privire la concepţia Lucas urmăreşte să stabilească cadrul concret care poate asigura utilizarea celor două modele (curbe) în analizele macroeconomice. Din modul în care s-a efectuat această analiză se desprind unele concluzii care privesc modul de utilizare a celor două modele se poate aplica şi poate fi utilă în analiza macroeconomică. O primă concluzie este aceea că o alternativă a probabilităţilor raţionale constă în posibilitatea ca agenţii să stabilească perspectiva evoluţiei pe baza seriilor de date înregistrate în perioade anterioare. Există o strânsă relaţie între regulile de prognozare bazată pe date pe care agenţii le pot folosi şi modelele de serii cronologice pot asigura o prognoză macroeconomică şi, pe cale de consecinţă, o prognoză structurală a agregatelor macroeconomice. Modelele econometrice condiţionale sunt predispuse la instabilitate ori de câte ori probabilităţile nemodelate se schimbă. În acest context punctul de vedere Lucas poate fi confi rmat sau respins în funcţie de analiza pe baze de date empirice. Din articol se desprinde concluzia că modelele dVAR şi EqCM trebuie supuse analizei şi din punct de vedere al conceptului Lucas mai ales atunci când se referă la analize macroeconomice.


1. Aghion, P., Howitt, P. and Murtin, F. (2011). The Relationship Between Health and

Growth: When Lucas Meets Nelson-Phelps. Review of Economics and Institutions, Universita di Perugia, Dipartimento Economia, Finanza e Statistica, vol. 2(1)

2. Andrei, T. and Bourbonais, R. (2008). Econometrie, Editura Economică, Bucureşti 3. Anghelache, C. and Anghel, M. G. (2016). Bazele statisticii economice. Concepte

teoretice şi studii de caz, Editura Economică, Bucureşti 4. Anghelache, C. and Anghel, M. G. (2016). Econometrie generală. Concepte, teorie

și studii de caz, Editura Artifex, Bucureşti 5. Carrell, S., Sacerdote, B. and West, J. (2013). From Natural Variation to Optimal

Policy? The Importance of Endogenous Peer Group Formation. Econometrica, 81(3), 855 – 882


6. Chang, Y. and Kim, S.B. (2013). Labor Market Heterogeneity and the Lucas Critique, Journal of the European Economic Association, 11(S1), 193 - 220

7. Einav, L., Finkelstein, A., Kluender, R. and Schrimpf, P. (2016). Beyond Statistics: The Economic Content of Risk Scores. American Economic Journal: Applied

Economics, 8(2), 195-224

8. Elliott, G., Müller, U. K. and Watson, M. W. (2015). Nearly Optimal Tests When a Nuisance Parameter is Present Under the Null Hypothesis. Econometrica, 83,

771-811

9. Ericsson, N. R. and Hendry, D. (1999). Encompassing and Rational Expectations: How Sequential Corroboration Can Imply Refutation. Empirical Economics, 24(1)

10. Ferri, P. (2000). Wage Dynamics and The Phillips Curve, in Blackhouse, R. E.

and A. Salanti (eds.), Macroeconomics and the Real World. Volume 2: Keynesian

Economics, Unemployment and Policy, chap. 5. Oxford University Press, Oxford


Policy : An Approach Based on the Evolutionary Co-spectral Analysis. Economic


12. Gonçalves, S., and Vogelsang, T. (2011). Block bootstrap and HAC robust tests:

the sophistication of the naive bootstrap. Econometric Theory, 27(4), 745-791

13. Gruen, D., Pagan, A. R. and Thompson, C. (1999). The Phillips curve in Australia,

Journal of Monetary Economics, 44

14. Jansen, E. S. (2002). Statistical issues in macroeconomic modelling (with

discussion), Scandinavian Journal of Statistics, 29

15. Martin, I. (2013). The Lucas Orchard, Econometrica, Econometric Society, 81(1),

55-111

16. Müller, U. K., and Watson, M. W. (2008). Testing Models of Low-Frequency

Variability. Econometrica, 76, 979-1016



18. Stanley, T. D. (2000). An Empirical Critique of the Lucas Critique, Journal of

Socio-Economics, 29


ANALYSIS OF SOME ASPECTS OF THE LUCAS CONCEPT

Prof. Alexandru MANOLE PhD ([email protected])

„Artifex” University of Bucharest Lecturer Ana CARP PhD ([email protected])

„Artifex„ University of Bucharest Doina BUREA PhD Student ([email protected])

Bucharest University of Economic StudiesAndreea – Ioana MARINESCU PhD Student


Abstract

In this article, the authors sought to highlight some defi nitive aspects

of the Lucas model compared to its Philips model. The autoregressive nature of

the dVAR model has become an important tool in the macroeconomic analysis

known as Box-Jenkins chronological series and ARIMA models. A number of

economists have sought to explain how predictions can be made, concluding

that the dVAR model provides robust forecasts for unstable chronological

series that are subject to intermittent changes over time. Starting from some

of Lucas’s criticisms of the Philips curve, the authors sought to critically

highlight some aspects of the Lucas curve. In this regard, it starts from the fact

that this Lucas curve turns the causality of the conventional Philips curve into

a different optics than the natural one, because the Philips curve is commonly

used for infl ation analysis. Lucas also states that conventional Philips curve

models include structural discontinuities that can lead to economic changes.

It is argued that changes in economic policy can lead to evolutionary changes.

Of course, practical life, but especially the theoretical concept, have some

divergences that we have sought to exemplify in this article. Conditional

econometric models are theoretically subject to instability and sometimes to

failure if unmodulated probabilities, not taken into account, change. Either

in this article we tried to demonstrate mathematically what this possibility

is. The article starts from the fact that Lucas’s critique is aimed at behavioral

equations of systems of simultaneous equations that need to be analyzed in

a certain context, in a certain macroeconomic situation. The authors also

emphasized the comparison of the probabilities of the results obtained with the

data base model, ie the classic models that respond to ideas and the Philips

model submitted to the Lucas critics, which lead to a more just possibility to

analyze the situation under analysis. An example is given in the article with two

agents A and B about their prognoses and mathematical explanation, we come


to the conclusion that the criticisms expressed by Lucas are limited in many circumstances. While it is logically possible for conventional Philips curves to actually be reversed Lucas functions, it can be verifi ed only for specifi c

models. It has been concluded that Philips curve is stable over periods of time

that included regime changes and structural changes that invoke and change

the probability of realization. In essence, the authors conclude that this Lucas

critique is a possibility theorem and not a specifi c one for hypotheses that

have verifi able implications.

Keywords: macroeconomics, chronological series, probability,

Lucas curve, critical analysis.


Introduction

dVAR autoregressions have become tools of tradition in

macroeconomics, in the form of Box-Jenkins chronological series and ARIMA

models. The differential vector autoregressive vector dVAR tends to win in

the forecast competitions. The explanation is based on the above forecasting

comparison: dVAR provides solid prognoses for unstable chronological series

that are subject to intermittent regime changes. In order to compete with them,

the user of a macroeconomic model must regularly apply segment corrections

and corrections of other opinions. An important contribution to verifying

Lucas’s critique by dedicated rational methods belongs to Engle and Hendry

(1993). Surveys of Lucas’s empirical demonstration are treated by Ericsson

and Irons (1995) and Stanley (2000). Although very different in methodology,

the two studies conclude in a similar fashion that there is little evidence to

support the applicability of Lucas’s critique to the Norwegian Philipps curve.

As an alternative to rational probabilities, we note the possibility for agents

to establish probabilities based on the observed data properties. Interestingly,

there is a close relationship between data-based forecasting rules that

agencies can use and chronological series models that have been successful in

macroeconomic forecasting.

Literature review

Elliott, Müller, and Watson (2015) have presented some characteristics of

the nearly optimal tests. Ftiti (2010) evaluates the macroeconomic performance

related to infl ation targeting policies. Anghelache and Anghel (2016), Andrei and Bourbonnais (2008), Mitruţ and Şerban (2007) are a reference works for

theoretical and practical econometric studies. Ericsson and Hendry (1999) discuss

on rational expectations modeling. Jansen (2002) analzyes some statistical issues

that infl uence the macroeconomic modelling activity, emphasizing two case


studies that highlight their assumptions. Martin (2013) studies the situation of

asset pricesţ behavior in the case of an endowment economy. Aghion, Howitt

and Murtin (2011) emphasize the correlation between health and growth, which

is weaker than in the 1960s, and the growth in productivity is infl uenced by mortalitz decrease associated to the below 40 age group. Ferri (2000) develops on the dynamics of wages in the context of the Phillips curve. Chang and Kim (2013) analzye the heterogeinity of the labor market. Einav et.al (2016) evaluate the economic content of risk scores, considering the expansion of statistical and data analysis instruments in the economic studies. Stanley (2000) cooments on the Lucas critique, on basis of empirical evidence, and explains how Lucas critique can be contradicted by applying proper models. Anghelache and Anghel (2016) have presented the statistical instruments applicable for economic analyses, from both theoretical and practical viewpoints. Carrell, Sacerdote and West (2013) demonstrate that peer group’s manipulation in the purpose of achieving a desired result can be infl uenced by social relationships in the group. Gruen, Pagan and Thompson (1999) have analyzed the behavior of the Phillips curve in the Australian economy for the reference interval of forty years, considering both prices and cost of unit labor. Gonçalves and Vogelsang (2011) have developed on the case of HAC robust tests. Müller and Watson (2008) have considered the testing for models characterized by low-frequency variability.

Research methodology, data, results and discussions

The reversal of dependent and independent variables is a continuing controversy in the literature on infl ation modeling. The way in which the Lucas curve turns the causality of the conventional Phillips curve was previously shown. Lucas’s critique also states that the conventional Phillips Curve models will experience structural discontinuities whenever economic prospects change (for example, following a change in economic policy). • In a hypothesis of superexogenicity, the results for a conventional econometric model, such as the conventional Phillips curve, are not invariant to a renormalization according to the formula:

(1) where: ryx = coeffi cient of correlation;

= estimated regression coeffi cient when y is the dependent variable and x is the regression factor;

= estimated coeffi cient in inverse regression. The regime changes cause alterations of correlation structures, so changes of ryx. If, owing to superexogenicity, it is still constant, then it can not be constant.


The working equation generally applies to ryx interpreted as a partial

correlation coeffi cient. So if, for example, the Phillips curve is estimated by

OLS, then fi nding that is stable entails that for the re-normalized

equation (at the unemployment rate) is unstable. Finding that a stable Phillips

curve on a survey period that contains changes in partial correlations denies

any claim that the model has an interpretation of Lucas’s demand curve. This

simple procedure also applies to estimation by instrumental variables (due to

endogenity and / or ), provided the number of instrumental variables

is lower Than the number of endogenous variables in the Phillips curve.

• Conditional econometric models are prone to instability and failure

whenever undefi ned probabilities change. Lucas’s criticism can be confi rmed

or rejected empirically.

Generally, it is considered to be a single chronological (random) yt

variable that can be divided into an explanation part and an unexplained

independent part :

(2)

We consider as a plan attributable to the agents and - the

difference between the planned and the actual yt results. So:

(3)

is an innovation related to the plan, so:

(4)

We further assume that agents use a lot of information Іt-1 for rational

probabilities for the xt variable, ie:

(5)

and probabilities are connected to:

(6)

which is motivated by economic theory.

From the formula assuming of (2) is an innovation, we obtain:

(7)

and therefore:

(8)

Initially, is assumed to follow a fi rst-order AR process (inertia /

instability is still considered):

(9)

So,

or

(10)

For simplicity, we assume that and are independent.

We will still assume that the only parameter of interest is β. The

reduced form of yt is obtained from equations (2), (6) and (9):


(11)

where xt is weakly exogenous for ξ = α1β, but the parameter of interest

β is unidentifi able only from (11). In addition, the reduced form equation (11),

while allowing estimation of ξ in a state of nature characterized by stability,

is susceptible to Lucas’s criticism because ξ is not invariant to changes in the

autoregressive parameter of the marginal model (9).

Basically, Lucas’s critique aims at „behavioral equations” in systems

of simultaneous equations, for example,

(12)

with the term deviation:

(13)

It can be directly shown that the estimation (12) by OLS on a sample

t = 1,2 .... T, leads to:

(14)

establishing that the regression yt to xt is not the opposite

of (6).

Specifi cally, instead of β, estimating changing the α1 parameter

affects the stability of estimates, thus confi rming Lucas’s criticism.

However, the applicability of the critique is based on the initial

assumptions. For example, if the hypothesis is changed from to α1 = 1, so that xt has a single root but is cointegrated with yt, Lucas criticism

does not apply: in cointegration, since the cointegration

parameter is unique and can be estimated consistently by OLS.

As another example of the importance of the exact set of hypotheses

made, it is considered to be a replacement (6) with another economic theory,

namely the contingent plan:

(15)

Equations (15) and (2) lead to:

(16)

where and β can be estimated by

OLS in the case of .

• Comparing the probabilities of model-based and data-based

results

Apparently, it is often forgotten that the formulation of the „classic”

regression (16) corresponds to the idea: „behavior is driven by probabilities,

but not by model-based probabilities or rational probabilities with unknown

parameters that need to be estimated.”

To interpret the probabilities in (16), the relationship (5) is replaced

by:


(17)

and supposedly resolves to get . Substituting

and using (2) leads to (16).

is an example of a non-parametric invariant prediction rule

based on data properties or data-based probabilities. In realistic terms, it is

possible to choose the use of data-based predictors due to the cost of collecting

and processing information associated with model-based predictors.

It is true that approaches based on use a specifi ed wrong

model of the x (10) process, and so their forecasts will not reach the predicted

average predictive error. So, under the conditions of stability, there are gains

from the estimate α1 of (10). However, there is virtually no guarantee that the

parameters of the x process remain constant until the forecast horizon and the

unstable state of a model-based forecast can not be considered as better than

the prognosis derived from the simple rule . In fact, depending on

the date of the change in the production-forecasting regime, the data-based

forecast will be better than the model-based forecast in terms of interference.

We introduce a growth term in (10), ie:

(18)

and assume there is a change inα0 (α0) during the T+1 period.

We consider two agents, A and B, who forecast xT+1. Agent A collects

data for a period t = 1,2,3, ...., T and can fi nd real values of {α0,α1} or that

period. However, due to the unpredictable change in the T + 1 period,

the predictive error of A will be:

(19)

Agent B, using the , data forecast, will encounter a forecast

error:

which can be expressed as

(20)

where is average xT (ie, for the segment before the change ),

. The comparison between relations (19) and (20)

shows that the only difference between the two forecast errors is the term

. Thus, both forecasts are affected by the regime change

that occurs after the forecast is made. Conditioned media and dispersions

(distributions) of the two errors are:

(21)

(22)

(23)

Establishing that in this example (considering a post-prognosis

change), there is no correlation between the two forecasting methods for the


fi rst two moments of the forecast error. Conditional forecast error dispersions

(distributions) are identical and model-based prognosis infl uences are not lower than those of the data-based predictor; Suppose, for example, that

, at the same time , data-based interference may be less than model-based interference. In addition, unconditionally, the two predictors have the same infl uence and dispersion:

(24)

(25)

We continue to consider the forecasts for the T + 2 period, provided

T + 1 as an example of an ante-prognosis regime change ( in

the T+1 period). Unless A discovers the change in α0 and successfully corrects

the forecast, the impact of the error will be again:

(26)

The infl uence of forecasting error on agent B on the other hand

becomes

, (27)

where is the unconditional medium change of post-regime change

x, ie .

Clearly, the data-based predictor interference may be less than the

predictive model-based error (but the opposite may be true). Howeve,:

(28)

Unconditional forecast errors are always lower for predictions based

on data in the case of ante-progression mode change.

The analysis generalizes the case of a unit root in the x process, in fact

it is remarked from previous ones that the data-based forecast errors have better

properties for the case α1 = 1, for example of (16). If xt is

, then resolving to obtain will result in a prognosis with the

same regime change stability as illustrated in the previous example. This predictor

class belongs to forecasting patterns that are spread in terms of differences in

original data, thus, vector-differentiated autoregressions, called dVAR.

• Verifying the signifi cance of Lucas’s critique

While it is logically possible for conventional Phillips curves to

actually be reversed Lucas functions, it can be checked for specifi c models.

The opinion that the Phillips curve is stable over sample periods that included

regime changes and changes in correlation structures is suffi cient to reject the

inversion. At the same time, Lucas’s critique is a theorem of possibility, not a

truism, and its assumptions have verifi able implications.

For example, Lucas’s criticism implies: is a non-constant while

a1 changes (within a single cycle), and determinants α1 (identifi able in


practice) should affect , if they were included in the yt conditional model

yt.

Instead, Lucas’s critique is inconsistent with the common view of

stable conditional relationships and the change of regime that takes place in

the process leading to an explanatory variable. Based on this logic, rational

methods for verifying Lucas’s critique have been developed.

Conclusion

The author’s study of the Lucas concept aims to establish the concrete

framework that can ensure the use of both models (curves) in macroeconomic

analyzes. From the way this analysis was carried out, some conclusions regarding

how to use the two models can be applied and can be useful in the macroeconomic

analysis. A fi rst conclusion is that an alternative to rational probabilities is the

possibility for agents to set the evolution perspective based on the data series

recorded in earlier periods. There is a close relationship between data-based

forecasting rules that agencies can use and chronological series models can

provide a macroeconomic forecast and, as a consequence, a structural forecast

of macroeconomic aggregates. Conditional econometric models are prone to

instability whenever unmodifi ed probabilities change. In this context, Lucas’s

viewpoint can be confi rmed or rejected based on empirical database analysis. The

article concludes that the dVAR and EqCM models should also be analyzed from

the point of view of Lucas, especially when it comes to macroeconomic analysis.


1. Aghion, P., Howitt, P. and Murtin, F. (2011). The Relationship Between Health and Growth: When Lucas Meets Nelson-Phelps. Review of Economics and Institutions,

Universita di Perugia, Dipartimento Economia, Finanza e Statistica, vol. 2(1)

2. Andrei, T. and Bourbonais, R. (2008). Econometrie, Editura Economică, Bucureşti 3. Anghelache, C. and Anghel, M. G. (2016). Bazele statisticii economice. Concepte

teoretice şi studii de caz, Editura Economică, Bucureşti 4. Anghelache, C. and Anghel, M. G. (2016). Econometrie generală. Concepte, teorie

și studii de caz, Editura Artifex, Bucureşti 5. Carrell, S., Sacerdote, B. and West, J. (2013). From Natural Variation to Optimal

Policy? The Importance of Endogenous Peer Group Formation. Econometrica, 81(3), 855 – 882

6. Chang, Y. and Kim, S.B. (2013). Labor Market Heterogeneity and the Lucas

Critique, Journal of the European Economic Association, 11(S1), 193 - 220 7. Einav, L., Finkelstein, A., Kluender, R. and Schrimpf, P. (2016). Beyond Statistics:

The Economic Content of Risk Scores. American Economic Journal: Applied Economics, 8(2), 195-224

8. Elliott, G., Müller, U. K. and Watson, M. W. (2015). Nearly Optimal Tests When

a Nuisance Parameter is Present Under the Null Hypothesis. Econometrica, 83, 771-811


9. Ericsson, N. R. and Hendry, D. (1999). Encompassing and Rational Expectations: How Sequential Corroboration Can Imply Refutation. Empirical Economics, 24(1)

10. Ferri, P. (2000). Wage Dynamics and The Phillips Curve, in Blackhouse, R. E.

and A. Salanti (eds.), Macroeconomics and the Real World. Volume 2: Keynesian

Economics, Unemployment and Policy, chap. 5. Oxford University Press, Oxford


Policy : An Approach Based on the Evolutionary Co-spectral Analysis. Economic


12. Gonçalves, S., and Vogelsang, T. (2011). Block bootstrap and HAC robust tests:

the sophistication of the naive bootstrap. Econometric Theory, 27(4), 745-791

13. Gruen, D., Pagan, A. R. and Thompson, C. (1999). The Phillips curve in Australia,

Journal of Monetary Economics, 44

14. Jansen, E. S. (2002). Statistical issues in macroeconomic modelling (with

discussion), Scandinavian Journal of Statistics, 29

15. Martin, I. (2013). The Lucas Orchard, Econometrica, Econometric Society, 81(1),

55-111

16. Müller, U. K., and Watson, M. W. (2008). Testing Models of Low-Frequency

Variability. Econometrica, 76, 979-1016



18. Stanley, T. D. (2000). An Empirical Critique of the Lucas Critique, Journal of

Socio-Economics, 29


Modelele de corecţie a echilibrului şi autoregresivităţii utilizate în prognoza

macroeconomică


Academia de Studii Economice din București / Universitatea „Artifex” din București



Asist. prof. Zoica NICOLA PhD ([email protected])


Drd. Radu STOICA ([email protected])


Abstract

Prognoza macroeconomică este un element esenţial în ceea ce priveşte planifi carea şi considerarea elementelor evolutive într-o perioadă de timp. Prognoza macroeconomică s-a dezvoltat şi, în ultima perioadă de timp, şi-a făcut locul din ce în ce mai mult utilizarea prognozării macroeconometrice sau cu alte cuvinte utilizarea modelelor econometrice în prognoza macroeconomică. S-au dezvoltat o serie de modele dVAR şi EqCM care sunt des utilizate în prognozele macroeconomice. Aceste modele sunt de regulă utilizate pentru a aduce unele corecţii echilibrului care trebuie să caracterizeze evoluţia macroeconomică dar şi autoregresivităţii care este un element esenţial în analizele macroeconomice. Datorită acestor dezvoltări, creatorii de modele macroeconomice şi specialiştii care fac prognoze pot avea justifi care atunci când consideră modelele moderne de tip EqCM ar realiza o prognoză mai bună decât atunci când se utilizează modele care folosesc date diferenţiale aşa cum este modelul dVAR. Din studiul matematic se poate aprecia că modelul dVAR poate fi considerat un caz particular al modelului EqCM, deoarece impune unele restricţii de rădăcină unitară adiţională în cadrul sistemului. În cadrul acestui articol, autorii au pus accentul pe analiza matematico-econometrică a celor două modele EqCM şi dVAR care se utilizează în previziuni macroeconomice pornind de la seriile cronologice macroeconomice, considerate integrate de ordinul 1, apreciind că acestea includ frecvent termeni determinişti care permit o tendinţă evolutivă liniară. Sunt prezentate relaţiile de calcul matematic, ajungând la concluzia că ambele modele de prognoză EqCM şi dVAR folosesc parametrii estimaţi. Nu putem ignora unele incertitudini ale acestor parametrii şi de aceea am analizat problema limitelor de probabilitate a estimărilor parametrilor pentru a evidenţia că rezultatele prognozei prin utilizarea


acestor două modele dă rezultate şi devin consistente în contextul în care se asigură corecţia echilibrului şi se asigură de asemenea autoregresivitatea. Cuvinte cheie: model, prognoză, echilibru macroeconomic, autoregresivitate, model econometric. Clasifi carea JEL: C25, C53

Introducere

Dezvoltarea modelelor macroeconometrice în cursul anilor 1980 şi 1990, cu accent pe specifi caţia dinamică şi evaluarea modelelor, a însemnat că modelele au devenit mai puţin expuse la critică faţă de generaţiile anterioare de modele, şi anume, acele modele care ignoră pe scară largă dinamică şi proprietăţile temporale ale datelor, vor produce în mod necesar prognoze suboptimale. În acelaşi timp, alte caracteristici de model s-au schimbat ca răspuns la dezvoltările în economia reală, de exemplu, modelarea mai detaliată a factorilor de ofertă şi mecanismul de transmisie între sectoarele reale şi fi nanciare ale economiei. Datorită acestor dezvoltări, creatorii de modele macroeconomice şi cei ce fac prognoze pot fi justifi caţi atunci când pretind că modele moderne de tip EqCM ar prognoza mai bine decât modelele care folosesc date diferenţiate, precum modelul dVAR.. Michael Clements şi David Hendry au reexaminat câteva probleme în prognozarea macroeconometrică, inclusiv meritele relative ale modelelor dVAR şi EqCM. Presupunând existenţa unor parametri constanţi pe perioada prognozei, modelul dVAR este greşit-specifi cat în raport cu un model corect specifi cat EqCM şi deci prognozele tip dVAR vor fi suboptimale. Totuşi, dacă parametrii se schimbă după ce se face prognoza, modelul EqCM este de asemenea greşit-specifi cat pe perioada prognozei. Clements şi Hendry au arătat că prognozele dintr-un model dVAR sunt solide privind anumite clase de modifi cări ale parametrilor. Deci, în practică, prognozele tip EqCM se pot dovedi mai puţin corecte decât cele rezultate din modele tip dVAR. Altfel spus, “cel mai bun model” privind interpretarea economică şi econometrie, poate să nu fi e cel mai bun model pentru prognoze. La prima vedere, este paradoxal, întrucât orice model dVAR poate fi considerat ca un caz special al modelului EqCM, deoarece impune restricţii de rădăcina unitară adiţională în cadrul sistemului. Totuşi, dacă parametrii variabilelor de nivel care sunt excluse din modelul dVAR se schimbă pe perioada prognozei, aceasta face în schimb ca modelul EqCM sa fi e greşit-specifi cat în raport de mecanismul de generare care prevalează în perioada pe care noi încercăm să o prognozăm.

Literature review

Studiul lui Karlsson (2012) se concentrează asupra aplicării VAR Bayesian în prognoze. Ait-Sahalia și Mancini (2008) au comparat previziunile


variației pătratice pentru cazurile de volatilitate realizată și cele două scale de

volatilitate realizate, pentru un set de date caracterizat prin frecventa mare,

rezultatele acestora arată prevalența celei de-a doua metode în comparație cu

prima. Rubio-Ramirez, Wagoner și Zha (2010) au dezvoltat algoritmi utili

pentru estimare în cazul probelor și inferențelor mici. Bardsen, Nymagen

și Jansen (2005) se concentrează cu privire la utilizarea econometriei în

modelarea macroeconomică. Anghelache, Panait, Marinescu și Niță (2017)

au prezentat un set de modele și indicatori dedicați prognozei la nivel

macroeconomic. Benjamin, Herrard, Hanee-Bigot, Tavere (2010) dezvoltă

folosirea modelelor econometrice în prognoză. Clements și Hendry (2002)

discută despre metodologia modelării și eșecului prognozei. Eitrheim, Jansen,

Nymoen (2002) analizează un caz de defecțiune prognozat, infl uențat de

dereglementarea fi nanciară, actualizează modelul și, ulterior, parametrii sunt

mai fi abili în ciuda variației datelor din intervalul studiat. Müller și Watson

(2015) sunt preocupați de măsurarea incertitudinii în predicțiile realizate pe

termen lung, au construit seturi de predicții care acoperă asimptotic o gamă

largă de procese care generează date și oferă o fi abilitate mai mare în timp.

Anghelache și Anghel (2016), Mitruț și Șerban (2007) descriu utilizarea

instrumentelor econometrice în analizele economice. Hendry (2002) discută

unele bune practici în studiile econometrice, critică abordările mai puțin

adecvate și comentarii cu privire la compromisurile uneori făcute, acceptarea

și respingerea unor astfel de decizii. Sun, Phillips și Jin (2008) studiază selecția

lățimii optime la testarea caracteristicilor de heteroskedasticitate-autocorelare.

Baumeister și Hamilton (2015) au oferit contribuții semnifi cative asupra

utilizării inferențelor Bayesian, modelelor VAR, funcțiilor impuls-răspuns.

Carr și Wu (2009) introduc o metodă fi abilă utilă pentru măsurarea primelor

de risc de variație pentru activele fi nanciare. Schorfheide și Song (2015) se

dezvoltă folosind instrumentele VAR în previziuni în timp real. Tudor (2008)

abordează aplicarea modelelor simetrice Garch în modelarea volatilității seriei

de timp. Hendry (2003) discută despre metodologia econometrică a London

Business School. Mertens și Ravn (2010) sunt preocupați de măsurarea

impactului politicilor fi scale. Kilian și Lutkepohl (2016) au fost preocupați

de aplicarea VAR ca analiză structurală. Colander (2009) a descris aplicarea

CVAR în studiile economice la nivel macro. Villani (2009) a implementat

câteva metode pentru aplicarea VAR, atât staționare cât și cointegrate, și a

subliniat câteva condiții favorabile cu impact asupra preciziei, Giannone,

Lenza și Primiceri (2015) au dezvoltat un subiect apropiat. Jarociski și Marcet

(2010) au studiat cazul instrumentelor autoregresive utilizate pentru eșantioane

mici. Dew-Becker et.al. (2017) au studiat prețul asociat cu riscul de variație.

Egloff, Madrkus și Liuren au evaluat unele caracteristici ale investițiilor optime


pentru varianta swap. Forni și Gambetti (2014) au fost preocupați de lipsa de informații sufi ciente pentru vectorii AR structurali. Conley, Hansen și Rossi (2012) au studiat câteva caracteristici ale variabilelor explicative endogene.


Erorile de prognoză ale unui model EqCM şi corespondentul său dVAR sunt afectate diferit de discontinuităţi structurale. Modele practice de prognoză sunt sisteme deschise, cu variabile exogene. Deşi modelul studiat, proprietăţile sale se dovedesc folositoare în interpretarea erorilor de prognoză ale sistemelor mari. • Pornim de la premisa că seriile cronologice macroeconomice pot fi considerate ca integrate de ordin unu şi că acestea includ frecvent termeni determinişti care permit o tendinţă liniară. Următorul sistem simplu bidimensional (VAR de prim ordin) poate servi ca exemplu:

(1)

(2) unde abaterile ey,t şi ex,t au o repartiţie normală. Dispersiile lor sunt

şi respectiv, şi coefi cientul de corelare este notat prin . Deschiderea modelelor practice de prognoză este exprimată prin xt care este exogen (puternic). xt este integrala de ordin unu, notată |(1), şi conţine o tendinţă deterministă liniară dacă . Noi vom presupune că (1) şi (2) constituie un sistem cointegrat mic astfel încât yt este de asemenea |(1), dar cointegrat cu xt. Aceasta atrage după sine inegalităţile 0 < λ1 < 1 şi λ2 ≠ 0. Cu o schimbare în notare, DGP poate fi scris ca:

, 0 < α < 1 (3)

(4) unde α = (1- λ1), β = λ1/α şi Ϛ = k/α. În ecuaţia (3), α este coefi cientul de corecţie de echilibru şi β este coefi cientul derivat al relaţiei cointegratoare. Sistemul poate fi scris în “forma de model” ca model condiţionat de corecţie – echilibru pentru yt şi ca model marginal pentru xt.

, (5)

, (6) unde proprietăţi ale repartiţiei normale bidimensionale. Defi nim doi parametri, μ şi η, astfel ca E[yt – βxt]=μ şi E[∆yt]=η. Considerând probabilităţile din (4), rezultă că . În mod similar,


considerând probabilităţile din (3) şi notând , găsim urmatoarea relatie între aceşti parametri:

(7) Raportat la μ, rezultă:

(8)

În cazul când , ambele serii contin o tendinţă deterministă care provine din procesul-xt şi, invers, dacă nu există nici o creştere deterministă a unei variabile. În al doilea caz deducem din (8) că . Cazul unei tendinţe deterministe liniare este relevant pentru mai multe variabile de interes pentru cei ce realizează prognoze. Exemple tipice de variabile exogene asociate la tendinţa pozitivă sunt indicatorii cererii externe, indicii preţurilor externe şi productivitatea medie a muncii, în timp ce ipoteza de tendinţă zero este cea mai interesantă pentru variabile precum preţurile petrolului şi instrumentele de politică monetară, adică ratele dobânzii şi cursurile de schimb. • Scopul este de a trasa impactul modifi cărilor de parametri în DGP asupra prognozelor celor două modele de DGP. Primul, modelul de corecţie de echilibru, EqCM, coincide cu DGP în cadrul sondajului, adică, nu exista o specifi caţie-greşită iniţială şi al doilea, dVAR. Modelul EqCM este alcătuit din ecuaţiile (5) şi (6). Ecuaţia (5) este modelul condiţionat al yt, care are mulţi oponenţi în modele practice de prognoză, urmărind impactul metodologiei econometrice şi teoriei cointegrării. Ecuaţia (6) este ecuaţia marginală pentru variabila explicativă xt. Modelul dVAR al yt şi xt impune o restricţie, şi anume ca α = 0, deci modelul dVAR constă din:

(9)

(10) Procesul de eroare în modelul dVAR,

, va fi în general autocorelat cu condiţia să existe o anumită autocorelare în termeni de dezechilibru omis (pentru 0 < α < 1). În continuare presupunem că: − parametrii sunt cunoscuţi; − în prognoze, (j = 1, ..., h); − prognozele pentru perioadele T+1, T+1,...T+h sunt realizate în perioada T. Prima ipoteza se abstractizează din interferenţele mici de sondaj în modelul EqCM şi a estimat parametri (în mod inconsecvent) în cazul dVAR.


A doua ipoteză infi rmă una din sursele de eşec ale prognozei care este probabil importantă în practică, şi anume că variabilele ne-modelate sau exogene sunt greşit prognozate. În cazul nostru erori sistematice de prognoză în ∆xT+j sunt echivalente cu o schimbare în φ. Deşi toţi ceilalţi coefi cienţi se pot schimba pe perioada prognozei, coefi cienţii cei mai relevanţi în contextul nostru sunt α, β şi ζ, adică acei coefi cienţii sunt prezenţi în modelul EqCM, dar nu în dVAR. Printre aceştia, ne concentrăm asupra lui α şi ζ, întrucât β reprezintă structura parţială, fi ind un parametru de cointegrare pentru o analiză a importanţei şi posibilităţii de detectare a schimbărilor. În continuare deducem interferenţele pentru prognozele EqCM şi dVAR, când ambele modele sunt greşit-specifi cate pe perioada prognozei. Distingem între cazul unde modifi carea de parametru are loc după prognoză şi unde modifi carea are loc înainte de perioada prognozei. • Presupunem întâi că segmentul ζ se modifi că de la nivelul său iniţial la un nou nivel, adică, ζ → ζ* după ce prognoza este realizată în perioada T. Întrucât menţinem o constantă α, modifi carea ζ este în mod fundamental produsul unei modifi cări în k, segmentul din ecuaţia (1). În forma corectă de echilibru, DGP pe perioada de prognoză este aşadar:

unde h = 1, ..., H. Erorile de prognoză pe perioada -1 pentru modelele EqCM şi dVAR pot fi scrise:

(11)

(12) În cele ce urmează, ne concentrăm asupra interferenţei erorilor de prognoză. Interferenţele de etapa 1 sunt defi nite prin probabilitatea condiţionată (IT) a erorilor de prognoză şi sunt notate interferenţa biasT+1,EqCM şi respectiv interferenţa biasT+1,dVAR:

(13)

(14) Considerăm xt

o notaţia pentru valorile de stare stabilă a procesului xt. Valorile corespondente de stare stabilă ale procesului yt, notate yt

o, sunt date de:

(15) Folosind această defi niţie şi (13), eroarea de prognoză dVAR (14) poate fi rescrisă ca:


(16)

Reţinem că atât prognozele EqCM cât şi cele dVAR sunt afectate

de modifi carea parametrului din ζ în ζ*. Presupunând că abaterile valorilor

iniţiale de la starea stabilă sunt neglijabile, adică, xT ≈ xTo şi yT ≈ yT

o, putem

simplifi ca expresia în:

(17)

Interferenţele erorilor de prognoză de etapă unu ale celor două modele

sunt identice dacă yT este egal cu media sa pe termen lung . Un exemplu

al unui asemenea caz va fi modelul dVAR nerestricţionat al metodei celor mai

mici pătrate simple (OLS).

Pentru comparaţie, interferenţele erorilor de prognoza pe perioada 2

(menţinând ipoteza de stare stabilă):

(18)

(19)

unde:

δ(1) = 1 + (1 – α).

Generalizând, pentru prognozele pe perioada – h, obţinem următoarele

expresii:

(20)

(21)

pentru orizonturi de prognoză h = 2, 3, ..., unde δh–1 şi ψh–2 sunt date de:

, δ(0) = 1 (22)

, ψ(0) = 1, ψ(–1) = 0 (23)

şi am folosit din nou (15). Cum orizontul de prognoză h creşte la

infi nit, δh–1 → 1/α, deci interferenţa EqCM abordează asimptomatic mărimea

modifi cării însăşi, adică, .

Presupunând că xT ≈ xTo şi yT ≈ yT

o, putem simplifi ca expresia şi

erorile de prognoză dVAR pot conţine un termen de interferenţă datorat


creşterii xt şi care nu este prezent în interferenţa de prognoză EqCM, conform termenului din (19). Putem simplifi ca această expresie întrucât termenul din parantezele pătrate conţinând formulele recurente δ(h–1) şi ψ(h–2) poate fi rescris ca [ , şi se ajunge la o tendinţă liniară simplă a interferenţei de eroare dVAR viitoare pentru etapa-h în cazul în care φ ≠ 0, astfel generalizând rezultatele de etapa-1 şi etapa-2:

(24) Totodată, interferenţele erorilor de prognoză ale celor două modele sunt identice dacă nu exista creştere autonomă a xt (φ = 0) şi yT şi xT sunt egale cu valorile lor de stare stabilă. În cazul unei creşteri deterministe pozitive a xt (φ > 0), în timp ce se menţine ipoteza stabilă, interferenţa dVAR va domina pe cea a EqCM pe termen lung datorită tendinţei din interferenţa dVAR. • În continuare, considerăm situaţia în care coefi cientul de ajustare α se modifi că într-o valoare noua, α*, după ce prognoza pentru T + 1, T + 2, ..., T + h a fost pregătită. Cu condiţia IT, interferenţele de etapa-1 pentru prognozele celor două modele sunt:

(25)

(26) Folosind expresia stabila (15), obţinem:

(27)

(28)

În general, interferenţa modelului EqCM este proporţională cu mărimea modifi cării, în timp ce interferenţa dVAR este proporţională cu magnitudinea nivelului nou al coefi cientului de corecţie a echilibrului. Presupunând că xT ≈ xT

o şi yT ≈ yTo, putem simplifi ca expresia în:

(29) Ca urmare, diferenţa între interferenţele erorilor de prognoză este identica cu (17). Pentru prognoze pe mai multe perioade, interferenţele erorilor de prognoză ale modelelor EqCM şi dVAR sunt:

(30)

(31)


h = 2, 3, ..., unde yTo este defi nit în (15), δ(h–1) în (22), ψ(h–2) în (23).

δ*(h–1) şi ψ*

(h–2) sunt date prin:

δ*

(0) = 1

ψ*

(0) = 1, ψ* (–1) = 0

Pentru a uşura comparaţia, presupunem din nou că xT ≈ xTo şi yT ≈ yT

o şi introducem (33) în (30). Procedând ca atunci când am dedus (24), ajungem la următoarea expresie :

În cadrul ipotezei stabile simplifi catoare, diferenţa dintre interferenţele erorilor de prognoză de etapa-h între modelele EqCM şi dVAR este aceeaşi cu (24). Deci va exista o tendinţă liniară în diferenţa dintre interferenţele erorilor de prognoză între modelele EqCM şi dVAR datorită reprezentării nereuşite a creşterii valorii xt în modelul dVAR. • Această situaţie este ilustrată prin considerarea modului în care prognozele pentru T+2, T+3,..., T+h+1 sunt actualizate cu condiţia rezultatelor pentru perioada T+1. Modifi carea ζ → ζ* afectează în primul rând rezultatele pentru perioada T+1, informaţiile despre inconstanţele de parametru vor fi refl ectate în consecinţă în valoarea de pornire yT+1. • Fiind dat că ζ se modifi că în ζ* pe perioada T+1, prognoza (actualizată) pentru yT+2, cu condiţia că yT+1, produce următoarele interferenţe ale erorilor de prognoză pentru modelele EqCM şi dVAR:

(32)

(33) Ecuaţia (4.34) arată că eroarea de prognoză a modelului EqCM este afectată de modifi carea de parametru în exact aceeaşi măsură ca în situaţiile anterioare, conform (13), în ciuda faptului că în acest caz efectul schimbării este încorporat în valoarea iniţială yT+1. În mod evident, prognozele modelelor EqCM nu corectează evenimentele petrecute anterior pregătirii prognozei. Într-adevăr, în afară de cazul când cei ce prognozează detectează modifi carea de parametru şi iau măsuri adecvate prin corecţie de segment (manuală),


efectul modifi cării de parametru anterior perioadei de prognoză va infl uenţa prognozele “pentru totdeauna”. Situaţia este diferită pentru dVAR. Folosind faptul că:

(34) unde ecuaţia (33) poate fi exprimată ca:

(35) sub ipoteza stabilă. Dacă nu există nici o creştere deterministă în DGP, adică, φ = 0, modelul dVAR va fi imun la modifi carea de parametru. În acest sens, există un element de “corecţie de segment” inerent aplicată prognozelor dVAR, în timp ce modifi carea de parametru care a avut loc înainte de începutul perioadei de prognoză va produce o infl uenţă asupra prognozei de etapa-1 tip dVAR. O tendinţă non-zero în procesul xt va produce totuşi o infl uenţă asupra prognozei de etapa-1 tip dVAR şi acurateţea relativă a prognozei între modelul dVAR şi cel EqCM va depinde de dimensiunea tendinţei legate de mărimea schimbării. Expresia pentru interferenţele de prognoză pe perioada – h , cu condiţia că IT+1, ia forma:

(36) (37)

pentru h = 1, 2,.... Aceasta arată că prognoza tip EqCM rămâne infl uenţată pentru orizonturi largi de prognoză. Prognoza face “corecţia de echilibru”, dar în direcţia “echilibrului” vechi (irelevant). Pentru prognoze cu orizonturi largi, interferenţa EqCM abordează mărimea schimbării [(ζ* → ζ)] la fel că în cazul în care parametrul s-a modifi cat anterior pregătirii prognozei şi deci nu a putut fi detectat. Pentru prognoza tip dVAR exista încă odată o tendinţă privind interferenţa datorată creşterii xt. În cazul în care nu există o creştere deterministă în DGP, prognozele tip dVAR sunt neinfl uenţate pentru toate valorile lui h. • Exact ca în cazul mediei pe termen lung, prognoza tip EqCM nu se ajustează automat când modifi carea α → α* are loc anterior pregătirii prognozelor (pe perioada T+1). Interferenţele pentru perioada T+2, cu condiţia IT+1, iau forma:


(38)

(39)unde am folosit (15). Astfel, la nici una din cele două prognoze nu se produce “corecţia de segment” automat la modifi cări de parametru ce au avut loc anterior pregătirii prognozei. Pentru acest motiv, interferenţele de etapa-1 sunt similare din

punct de vedere funcţional cu formulele pentru cazul în care α se schimbă în α* după ce prognoza a fost pregătită. Generalizarea interferenţelor erorilor de prognoza multi - etapă este similară derivărilor anterioare. • În practică, ambele modele de prognoză EqCM şi dVAR folosesc parametri estimaţi. Întrucât modelul dVAR este specifi cat-greşit în raport de DGP (şi modelul EqCM), estimările parametrilor ecuaţiei (9) vor fi în general eterogene. Ignorând incertitudinea parametrului estimat, modelul dVAR va fi :

(40)

(41) unde γ* şi π* înseamnă limite de probabilitate ale estimărilor de parametri. În perioada prognozei γ* + π*∆xT+h = g ≠ 0, prognoza tip dVAR a yT+h va include o tendinţă deterministă adiţională (datorită interferenţei estimării) care nu va corespunde în mod necesar cu tendinţa din DGP (care este rămasă din procesul xt). Infl uenţa parametrului poate fi numeric mică (de exemplu, dacă termenii diferenţiaţi sunt aproape de ortogonală la corecţia de echilibru omisă) dar poate acumula cu toate acestea o tendinţă liniară dominantă în interferenţa erorii de prognoza tip dVAR. Unul din modele tip dVAR, notat dRIM, este opus la (40). Secţiunea empirică arată exemple despre cum modele tip dVAR pot fi întărite cu succes faţă de reprezentări-greşite de tendinţă. Deşi am analizat sistemele de prognoză cele mai simple, rezultatele au câteva caracteristici pe care cineva le-ar putea recupera din erorile de prognoză ale modelelor macroeconomice mari. Analiza arată că nici EqCM nici dVAR nu asigură protecţie faţă de discontinuităţi post-prognoză. În cazul pe care ne-am concentrat, unde modelul dVAR exclude creşterea când este prezentă în DGP, interferenţele erorilor de prognoză tip dVAR conţin o componentă de tendinţă. Chiar în acest caz, depinzând de condiţiile iniţiale, modelul dVAR poate concura favorabil cu cel EqCM pe orizonturi medii de prognoză. Modelul dVAR nu oferă protecţie faţă de modifi cări pre-prognoză că medie pe termen lung, ceea ce reiterează o opinie importantă. În timp ce modelul dVAR corectează segmentul automat la discontinuitate pre-prognoză, modelul


EqCM va transmite prognoze inferioare, în afară de cazul în care utilizatorii de modele sunt capabili să detecteze discontinuitatea şi să corecteze prognoza prin corecţie de segment. Experienţa ne spune că aceasta nu se realizează în practică întotdeauna: într-un model mare, o discontinuitate structurală în una sau mai multe ecuaţii ar putea trece neobservată sau ar putea fi interpretată ca ”temporară” sau doar asemănătoare unei căderi deoarece datele disponibile pentru evaluarea de model sunt preliminare şi susceptibile la revizuiri viitoare.

O sugestie este aceea că meritele relative ale modelelor EqCM şi dVAR pentru prognozare depind de: − “mix”-ul de modifi care de parametri pre- şi post-prognoză; − lungimea orizontului de prognoză. Această perspectivă este folosita pentru a interpreta rezultatele de prognoză dintr-un model de scară largă.

Concluzii

Studiul care stă la baza acestui articol porneşte de la faptul că prognoza macroeconomică este importantă pentru stabilirea direcţiilor de evoluţie la nivel macroeconomic. Se utilizează o sumedenie de modele dar în cadrul acestui articol ne-am concentrat pe modelele dVAR şi EqCM care din punct de vedere matematico-econometric poate asigura calcularea unor coefi cienţi pe baza cărora să se poată efectua o estimare corectă. Din acest articol putem desprinde o serie de concluzii teoretice care constau în aceea că aceste două modele utilizate în prognoza macroeconomice dau rezultate în contextul în care se identifi că şi se elimină erorile de prognoză, se asigură echilibrul sau în termeni mai pretenţioşi macrostabilizarea, se exprimă ipoteze pe baza cărora se pot stabili parametrii principali de evoluţie a economiei la nivelul unei ţări. Modelele respective au fost analizate în contextul în care acestea asigură orizonturi largi de prognoză şi combinate cu interpretarea altor indicatori estimaţi pot determina o previziune macroeconomică corectă. În articolul de faţă am pus accentul pe prezentarea relaţiilor matematice pentru a evidenţia evoluţiile şi tendinţele de evoluţie a economiei unei ţări. Din cele prezentate rezultă că cele două modele pot fi utilizate în prognozarea macroeconomică şi pe cale de consecinţă poate fi dezvoltată în utilizarea şi a altor modele econometrice.


1. Ait-Sahalia, Y. and Mancini, L. (2008). Out of Sample Forecasts of Quadratic Variation. Journal of Econometrics, 147 (1), 17–33

2. Anghelache, C., Panait, M., Marinescu, I. A. and Niță, G. (2017). Models and indicators used in macroeconomic forecast. Romanian Statistical Review, Supplement, 3, 40-48


3. Anghelache, C. and Anghel, M. G. (2016). Econometrie generală. Concepte, teorie și studii de caz, Editura Artifex, Bucureşti

4. Bardsen, G., Nymagen, R. and Jansen, E. (2005). The Econometrics of

Macroeconomic Modelling, Oxford University Press 5. Baumeister, C. and Hamilton, J. (2015). Sign Restrictions, Structural Vector

Autoregressions, and Useful Prior Information. Econometrica, Econometric Society, 83(5), 1963-1999

6. Benjamin, C., Herrard A., Hanee-Bigot, M. and Tavere, C. (2010). Forecasting

with an Econometric Model, Springer 7. Carr, P. and Wu, L. (2009). Variance Risk Premiums, Review of Financial Studies,

22 (3), 1311–1341 8. Clements, M. P. and Hendry, D. F. (2002). Modelling Methodology and Forecast

Failure. Econometrics Journal, 5 (2), 319–344 9. Egloff, D., Leippold, M., and Wu, L. (2010). The Term Structure of Variance

Swap Rates and Optimal Variance Swap Investments. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 45 (5), 1279–1310

10. Forni, M. and Gambetti, L. (2014). Suffi cient information in structural VARs. Journal of Monetary Economics, 66 (C), 124–136

11. Colander, D. C. (2009). Economists, incentives, judgment, and the European

CVAR approach to macroeconometrics, Kiel Institute for the World Economy in Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal

12. Conley, T. G., Hansen, C. B. and Rossi, P. E. (2012). Plausibly Exogenous. The Review of Economics and Statistics, 94 (1), 260-272

13. Dew-Becker, I., Giglio, S., Le, A. and Rodriguez, M. (2017). The price of variance

risk. Journal of Financial Economics, Elsevier, vol. 123 (2), 225-250 14. Eitrheim, Ø., Jansen, E. and Nymoen, R. (2002). Progress from forecast failure -

the Norwegian consumption function, Econometrics Journal, 5 (1), 40-64 15. Giannone, D., Lenza, M. and Primiceri, G. (2015). Prior Selection for Vector

Autoregressions. The Review of Economics and Statistics, MIT Press, 2 (97), 436-451

16. Hendry, D. F. (2002). Applied econometrics without sinning. Journal of Economic Surveys, 16 (4), 591–604

17. Hendry, D. F. (2003). J. Denis Sargan and the Origins of LSE Econometric

Methodology, Econometric Theory, 19 (3), 457-480 18. Jarociski, M., and Marcet, A. (2010). Autoregressions in small samples, priors

about observables and initial conditions, Working Paper Series 1263, European Central Bank

19. Karlsson, S. (2012). Forecasting with Bayesian Vector Autoregressions, Working Papers 2012:12, Orebro University, Swedish Business School

20. Kilian, L. and Lutkepohl, H. (2016). Structural Vector Autoregressive Analysis, Cambridge University Press

21. Mertens, K. and Ravn, M. (2010). Measuring the Impact of Fiscal Policy in the

Face of Anticipation: A Structural VAR Approach. Economic Journal, 120(544), 393–413.


Editura ASE, Bucureşti 23. Müller, U. K. (2015). Measuring Uncertainty about Long-Run Predictions,

Working Paper, Princeton University


24. Rubio-Ramirez, J. F., Waggoner, D. F. and Zha, T. (2010). Structural vector autoregressions: Theory of identication and algorithms for inference. The Review of Economic Studies, 77 (2), 665-696

25. Schorfheide, F. and Song, D. (2015). Real-Time Forecasting With a Mixed-Frequency VAR. Journal of Business & Economic Statistics, 33 (3), 366-380

26. Sun, Y., P. C. B. Phillips, and Jin, S. (2008). Optimal Bandwidth Selection in Heteroskedasticity-Autocorrelation Robust Testing, Econometrica, 76, 175-794

27. Tudor, C. (2008). Modelarea volatilităţii seriilor de timp prin modele Garch simetrice, The Romanian Economic Journal, 30, 183-208

28. Villani, M. (2009). Steady-state priors for vector autoregressions. Journal of Applied Econometrics, 24 (4), 630–650


CORRECTION OF EQUILIBRUM AND AUTOREGRESSIVE MODELS USED IN THE

MACROECONOMIC FORECAST


Bucharest University of Economic Studies / „Artifex” University of BucharestAssoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD ([email protected])

„Artifex” University of BucharestAsist. prof. Zoica NICOLA PhD ([email protected])

„Artifex” University of BucharestRadu STOICA Ph.D Student ([email protected])


Abstract

Macroeconomic forecasting is an essential element in planning and considering evolutionary elements over a period of time. The macroeconomic forecast has developed and, over the last period of time, the use of macroeconomic forecasting or, in other words, the use of econometric models in the macroeconomic forecast has become increasingly useful. A series of dVAR and EqCM models have been developed that are often used in macroeconomic forecasts. These models are typically used to bring some corrections to the balance that must characterize macroeconomic developments, but also self-regression, which is an essential element in macroeconomic analyzes. Due to these developments, makers of macroeconomic models and forecasting specialists may have justifi cation when considering modern EqCM models would achieve a better

prognosis than when using models using differential data such as the dVAR model. From the mathematical study it can be appreciated that the dVAR model can be considered a particular case of the EqCM model because it requires some additional unit root system restrictions. In this article, the authors emphasized the mathematical and econometric analysis of the two EqCM and dVAR models that are used in macroeconomic forecasting from the macroeconomic chronological series, considered to be integrated in the fi rst order, considering that they often include deterministic terms that allow a Linear evolutionary trend. Mathematical computations are presented, concluding that both forecasting models EqCM and dVAR use the estimated parameters. We can not ignore some uncertainties of these parameters and therefore we have analyzed the probability limits of the parameter estimates to highlight that the results of the prognosis by using these two models yield results and become consistent in the context of the equilibrium correction and also the self-regression.

Keywords: model, prognosis, macroeconomic balance, self-regression,

econometric model


JEL Classifi cation: C25, C53Introduction

The development of macroeconomic models during the 1980s and 1990s, with a focus on dynamic specifi cation and model evaluation, meant that models became less exposed to criticism over previous generations of models, ie those models that largely ignore dynamic dynamics and properties Time data will necessarily produce suboptimal forecasts. At the same time, other model features have changed in response to developments in the real economy, for example, more detailed modeling of supply factors and the transmission mechanism between the real and fi nancial sectors of the economy. Due to these developments makers of macroeconomic models and forecast makers can be justifi ed when claiming that modern EqCM models would predict better than models using differentiated data, such as the dVAR model. Michael Clements and David Hendry re-examined a few issues in macroeconomic forecasting, including the relative merits of the dVAR and EqCM models. Assuming the existence of constant parameters during the forecasting period, the dVAR model is wrong-specifi ed in relation to a correctly-specifi ed EqCM model, so the dVAR-type forecasts will be suboptimal. However, if the parameters change after the forecast is made, the EqCM model is also wrong-specifi ed during the forecast. Clements and Hendry have shown that forecasts in a dVAR model are solid on some classes of parameter changes. So in practice EqCM-type forecasts may turn out to be less accurate than those from dVAR-type models. In other words, the „best model” on economic interpretation and econometrics may not be the best model for forecasts. At fi rst sight, it is paradoxical, since any dVAR model can be considered as a special case of the EqCM model because it imposes additional unit root system restrictions. However, if the parameters of the level variables that are excluded from the dVAR model change over the forecast period, it instead makes the EqCM model erroneously-specifi ed in relation to the generating mechanism that prevails over the period we are trying to predict.

Literature review

The study of Karlsson (2012) is focused on the application of Bayesian VAR in prognoses.Ait-Sahalia and Mancini (2008) have compared the forecasts of quadratic variation for the cases of realized volatility and the two scales realized volatility, for a dataset characterized by high frequency, their results show the prevalence of the second method in comparison with the fi rst one. Rubio-Ramirez, Waggoner and Zha (2010) have developed useful algorithms for estimation in case of small samples and inference.


Bardsen, Nymagen and Jansen (2005) develop on the use of econometrics in macroeconomic modeling. Anghelache, Panait, Marinescu, and Niță (2017)

have presented a set of models and indicators dedicated to forecasting at

macroeconomic level. Benjamin, Herrard, Hanee-Bigot, Tavere (2010) develop

on the use of econometric models in forecasting. Clements and Hendry (2002)

discuss on the methodology of modelling and failure of forecast. Eitrheim,

Jansen, Nymoen 2002) analyze a forecast failure case, infl uenced by fi nancial

de-regulation, update the model and subsequently the parameters are more

reliable despite data variation across the interval studied. Müller and Watson

(2015) is concerned with measuring the uncertainty in predictions made on

the long-run, they have built prediction sets that asymptotically cover a wide

array of processes that generate data and provide greater reliability over time.

Anghelache and Anghel (2016), Mitruţ and Şerban (2007) describe the use of

econometric instruments in economic analyses. Hendry (2002) discusses some

good practices in econometric studies, he criticizes the, said, less appropriate

approaches, and comments on the compromises that are sometimes made, the

acceptation and the rejection of such decisions. Sun, Phillips and Jin (2008) study

the selection of optimal bandwith in testing heteroskedasticity-autocorrelation

characteristics. Baumeister and Hamilton (2015) have provided signifi cant

contributions on the use of Bayesian inference, VAR models, impulse-

response functions. Carr and Wu (2009) introduce a reliable method useful

for measuring variance risk premiums for fi nancial assets. Schorfheide and

Song (2015) develop on using VAR tools in real-time forecasts. Tudor (2008)

approaches the application of symmetrical Garch models in the modelling

of time series’ volatility. Hendry (2003) discusses on the econometric

metholodogy of the London Business School. Mertens and Ravn (2010) are

preoccupied with measuring the impact of fi scal policies. Kilian and Lutkepohl

(2016) were preoccupied with the application of VAR as structural analysis.

Colander (2009) has described the application of CVAR in economic studies

at the macro level. Villani (2009) has implemented some methods for VAR

application, both stationary and cointegrated, and outlined some favorable

conditions with impact on accuracy, Giannone, Lenza and Primiceri (2015)

have developed on a close topic. Jarociski and Marcet (2010) have studied

the case of autoregressive instruments used for small samples. Dew-Becker

et.al. (2017) have studied the price associated with the variance risk. Egloff,

Madrkus and Liuren have evaluated some characteristics of optimal variance

swap investments. Forni and Gambetti (2014) were preoccupied with the

lack of suffi cient information for structural AR vectors. Conley, Hansen, and

Rossi (2012) have studied some characteristics of endogenous explanatory

variables.



The forecast errors of an EqCM model and its dVAR counterpart are affected differently by structural discontinuities. Practical forecasting models are open systems with exogenous variables. Although the model studied, its properties prove to be useful in interpreting the forecast errors of large systems. • We start from the premise that the macroeconomic chronological series can be considered as integrated ones and that they often include deterministic terms that allow for a linear trend. The next simple two-dimensional system (VAR of fi rst order) can serve as an example:

(1)

(2) where deviations ey,t and ex,t have a normal distribution. Their dispersions and , respectively, the correlation coeffi cient is denoted by

. The opening of the practical prognostic models is expressed by xt which is exogenous (strong). xt is the one-order integral, denoted |(1), and contains a linear deterministic trend if . We assume that (1) and (2) constitute a small cointegrated system so yt is also |(1), but cointegrated with xt. This entails the inequalities 0 < λ1 < 1 and λ2 ≠ 0. With a change in scoring, DGP

can be written as:

, 0 < α < 1 (3)

(4)

where α = (1- λ1), β = λ1/α şi Ϛ = k/α. In equation (3), α is the

equilibrium correction coeffi cient and β is the derived coeffi cient of the

cointegration relationship.

The system can be written in the „model form” as a conditioned model

of correction - yt balance and as a marginal model for xt.

, (5)

(6)

where

properties of the two-dimensional normal distribution.

We defi ne two parameters, μ and η, such that E[yt – βxt] = μ and

E[∆yt] = η. Considering the probabilities in (4), it follows that .

Similarly, considering probabilities in (3) and notating , we fi nd the

following relationship between these parameters:

(7)


Referring to μ, it results:

(8)

In the case of , both series contain a deterministic trend that comes from the xt process and, conversely, if there is no deterministic increase of a variable. In the second case we deduce from (8) that . The case of a linear deterministic trend is relevant to several variables of interest to those who make forecasts. Typical examples of exogenous variables associated with the positive trend are external demand indicators, external price indices and average labor productivity, while the zero trend assumption is most interesting for variables such as oil prices and monetary policy instruments, ie interest rates and exchange rates exchange. • The goal is to trace the impact of parameter changes in DGP on the forecasts of the two DGP models. First, the equilibrium correction model, EqCM, coincides with DGP in the survey, that is, there is no mistaken initial specifi cation and the second, dVAR. The EqCM model is made up of equations (5) and (6). Equation (5) is the conditional model of yt, which has many opponents in practical forecasting models, following the impact of econometric methodology and cointegration theory. Equation (6) is the marginal equation for the explicative variable xt. The dVAR model of yt and xt requires a restriction, ie a = 0, so the dVAR model consists of:

(9)

(10) The error process in the dVAR model,

, will generally be autocorrelated provided that there is a certain autocorrelation in terms of omitted imbalance (for0 < α < 1). Next, we assume that: − the parameters are known; − in forecasts, (j = 1, ..., h); − the forecasts for T+1, T+1,...T+h periods are realized during T. The fi rst hypothesis is deduced from small sample interference in the EqCM model and estimated parameters (inconsistently) for dVAR. The second hypothesis negates one of the sources of prognostic failure that is probably important in practice, namely that un-modeled or exogenous variables are wrongly predicted. In our case, systemic predictive errors in ∆xT+j are equivalent to a change in φ. Although all other coeffi cients may change during the forecast period, the most relevant coeffi cients in our context are α, β and ζ, ie those coeffi cients


are present in the EqCM model, but not in the dVAR. Among them, we focus on α and ζ, since β represents the partial structure, being a cointegration

parameter for an analysis of the importance and the possibility of detecting

changes.

Next, we deduce interference for the EqCM and dVAR forecasts when

both models are wrong-specifi ed during the forecast period. We distinguish

between the case where the change of the parameter takes place after the

forecast and where the change takes place before the forecast period.

• Suppose that the segment ζ changes from its initial level to a new

level, ie, ζ → ζ* after the forecast is made during the period T. Since we

maintain a constant α, the modifi cation ζ is fundamentally the product of a

change in k, the segment Of equation (1). In the right form of balance, DGP

over the forecasting period is therefore:

where h = 1, ..., H. Forecasting errors for period 1 for EqCM and

dVAR models can be written:

(11)

(12)

In the following, we focus on the interference of forecast errors. Stage

1 interferences are defi ned by conditional probability (IT) of forecast errors,

and the biasT + 1, EqCM and interference interference biasT+1,dVAR:

(13)

(14)

We consider xto the notation for stable state values of the xt process.

The corresponding steady state values of the yt process, denoted yto, are given

by:

(15)

Using this defi nition and (13), the dVAR prognostic error (14) can be

rewritten as:

(16)

Note that both EqCM and dVAR forecasts are affected by changing

the parameter from ζ to ζ*. Assuming that the deviations of the initial values

from the stable state are negligible, ie, xT ≈ xTo şi yT ≈ yT

o, we can simplify

the expression in:

(17)


The one-stage prognostic error interferences of the two models are identical if yT is equal to its long-term average . An example of such a case would be the unrestricted dVAR model of the Smallest Single Square (OLS) method. For comparison, interferences of forecast errors for period 2 (maintaining stable condition hypothesis):

(18)

(19)

where: δ(1) = 1 + (1 – α).

Generalizing, for the h period forecasts, we get the following

expressions:

(20)

(21)

For forecast horizons h = 2, 3, ..., where δh–1 and ψh–2 are given by:

, δ(0) = 1 (22)

, ψ(0) = 1, ψ(–1) = 0 (23)

and we used it again (15). As the prognostic horizon h increases to

infi nity, δh–1 → 1/α, so the interference EqCM addresses asymptomatically

the magnitude of the change itself, that is, .

Assuming xT ≈ xTo şi yT ≈ yT

o, we can simplify expression and

forecast errors dVAR may contain a term xt interference due to xt increase

and not present in the EqCM predictive interference, according to the term

in (19). We can simplify this expression since the term

in the square brackets containing the recurring formulas δ(h–1) and ψ(h–2) can

be rewritten as [ ,and a simple linear trend of the future

dVAR error interference for step h in case where φ ≠ 0, thus generalizing the

results of stage 1 and step 2:

(24)


At the same time, the interferences of the forecast errors of the two models are identical if there is no autonomous increase of xt (φ = 0) and yT and

xT are equal to their stable state values. In the case of a positive deterministic

increase of xt (φ > 0), while maintaining the stable hypothesis, the dVAR

interference will dominate the long-term EqCM due to the trend in the dVAR

interference.

• Next, we consider the situation in which the adjustment coeffi cient α

changes to a new value, α*, after the forecast for T + 1, T + 2, ..., T + h has been

prepared. Provided the IT, the stage-1 interferences for the two models are:

(25)

(26)

Using stable expression (15), we obtain:

(27)

(28)

In general, the interference of the EqCM model is proportional to the

magnitude of the change, while the dVAR interference is proportional to the

magnitude of the new equilibrium correction coeffi cient. AssumingxT ≈ xTo

and yT ≈ yTo, we can simplify the expression in:

(29)

As a result, the difference between the forecast error interferences is

identical to (17). For multi-period forecasts, the predictive error interferences

of the EqCM and dVAR models are:

(30)

(31)

h = 2, 3, ..., where yTo is defi ned in (15), δ(h–1) in (22), ψ(h–2) in (23).

δ*(h–1)and ψ*

(h–2) are given by:

δ*(0) = 1

ψ*(0) = 1, ψ*

(–1) = 0


To facilitate comparison, assume again that xT ≈ xTo and yT ≈ yT

o

and insert (33) into (30). Proceeding as when deduced (24), we arrive at the

following expression :

In the simplistic stable hypothesis, the difference between the intervals

of the prognostic errors of stage h between the EqCM and the dVAR models

is the same as (24). So there will be a linear trend in the difference between

forecast error interferences between the EqCM and dVAR models due to the

unsuccessful representation of the xt value increase in the dVAR model.

• This situation is illustrated by considering how the forecasts for

T+2, T+3,..., T+h+1 are updated subject to T+1 results. Changing ζ → ζ*

primarily affects T+1, results, information about parameter inconsistencies

will be refl ected accordingly in the yT+1 start value.

• Given that ζ changes to ζ* during T+1, the (updated) forecast for

yT+2, provided that yT+1, produces the following predictive error interferences

for EqCM and dVAR:

(32)

(33)

Equation (34) shows that the predictive error of the EqCM model is

affected by the parameter change to exactly the same extent as in previous

situations, according to (13), despite the fact that in this case the effect of the

change is incorporated into the initial value yT+1. Evidently, EqCM models’

forecasts do not correct events that occurred before preparing the forecast.

Indeed, unless forecasts detect the parameter change and take appropriate

measures by segment correction (manual), the effect of the parameter change

before the forecasting period will infl uence the „forever” forecasts. The

situation is different for dVAR.

Using the fact that:

(34)

where

equation (33) can be expressed as:

(35)

under the stable assumption. If there is no deterministic increase in

DGP, ie, φ = 0, the dVAR model will be immune to the parameter change. In

this respect, there is an inherent segment correction element applied to the


dVAR forecasts, while the parameter change that occurred before the start of the forecasting period will have an impact on the dVAR step 1 prognosis. A non-zero trend in the xt process will nonetheless produce an infl uence on the

dVAR step 1 prognosis and the relative accuracy of the forecast between the

dVAR and EqCM will depend on the magnitude of the trend related to the

magnitude of change.

The expression for forecasting interferences over h, provided IT+1,

takes the form:

(36)

(37)

for h = 1, 2,.... This shows that the EqCM type forecast remains

infl uenced for broad forecast horizons. Prognosis does the „correction of

balance”, but in the direction of the „old” (irrelevant) balance. For broad

horizons forecasts, the EqCM interference deals with the magnitude of the

change [(ζ* → ζ)] so that if the parameter changed before the forecast was

prepared and therefore could not be detected.

For the dVAR forecast there is once again an interference trend due to

xt increase. If there is no deterministic increase in DGP, dVAR-type forecasts

are not infl uenced for all h values.

• Exactly as in the case of the long-term average, the EqCM forecast

does not automatically adjust when the change α → α* takes place prior to

preparing the forecasts (for the T + 1 period). Interferences for the T + 2

period, provided IT+1, take shape:

(38)

(39)

where we used (15).

Thus, neither of these two forecasts automatically produces „segment

correction” to parameter changes that occurred prior to preparing the forecast.

For this reason, the Stage 1 interferences are functionally similar to the

formulas in case a is changed to α* after the forecast has been prepared. The

generalization of multi - stage forecast error interferences is similar to previous

derivations.

• In practice, both forecasting models EqCM and dVAR use estimated

parameters. Since the dVAR model is wrongly specifi ed by DGP (and EqCM),

estimates of equation parameters (9) will generally be heterogeneous. Ignoring

the uncertainty of the estimated parameter, the dVAR will be:

(40)

(41)


where γ* and π* are probability limits of the parameter estimates. In

the forecasting period γ* + π*∆xT+h = g ≠ 0, the dVAR forecast of yT+h will

include an additional deterministic trend (due to estimation interference) that

will not necessarily correspond to the trend in DGP (of process xt).

The infl uence of the parameter may be numerically small (for example,

if the differential terms are near orthogonal to the omitted equilibrium

correction) but can still accumulate a dominant linear trend in the interference

of the dVAR forecast error.

One of the dVAR-type models, denoted dRIM, is opposite to (40). The

empirical section shows examples of how dVAR models can be successfully

strengthened against misconceptions of the trend.

Although we have analyzed the simplest forecasting systems, the

results have some characteristics that one might recover from the forecast

macroeconomic forecasting errors.

The analysis shows that neither EqCM nor dVAR provides protection

against post-prognostic discontinuities. In the case where we have focused,

where the dVAR model excludes growth when present in DGP, the dVAR

forecast error interferences contain a trend component. Even in this case,

depending on the initial conditions, the dVAR model can compete favorably

with the EqCM on average forecast horizons.

The dVAR model does not offer protection against pre-forecasting

long-term average, which reiterates an important opinion. While the dVAR

model corrects the automated segment to pre-forecast discontinuity, the

EqCM will deliver lower predictions unless model users are able to detect

discontinuity and correct segment forecasting. Experience tells us that this is

not always the case: in a large model, a structural discontinuity in one or more

equations may go unnoticed or could be interpreted as „temporary” or just

like a fall because the data available to evaluate Model are preliminary and

susceptible to future revisions.

One suggestion is that the relative merits of EqCM and dVAR models

for forecasting depend on:

- „mix” of pre- and post-prognosis parameters;

- the forecast horizon length.

This perspective is used to interpret the forecast results from a large-

scale model..

Conclusion

The study underlying this article is based on the fact that the

macroeconomic forecast is important for establishing macroeconomic

developments. A number of models are used but in this article we have


focused on the dVAR and EqCM models which from the mathematical and econometric point of view can provide the calculation of some coeffi cients on which to make a correct estimation. From this article we can draw a series of theoretical conclusions that these two models used in the macroeconomic forecast give results in the context in which the forecasting errors are identifi ed and eliminated, the balance is provided or in more demanding terms the macrostabilization is hypothesized On the basis of which the main parameters of economic evolution in the country can be established. These models have been analyzed in the context in which they provide broad forecast horizons and combined with the interpretation of other estimated indicators can lead to a correct macroeconomic forecast. In this article we have emphasized the presentation of mathematical relations to highlight developments and trends in the evolution of a country’s economy. It follows from the above that the two models can be used in the macroeconomic forecasting and consequently can be developed in the use of other econometric models.


1. Ait-Sahalia, Y. and Mancini, L. (2008). Out of Sample Forecasts of Quadratic Variation. Journal of Econometrics, 147 (1), 17–33

2. Anghelache, C., Panait, M., Marinescu, I. A. and Niță, G. (2017). Models and indicators used in macroeconomic forecast. Romanian Statistical Review, Supplement, 3, 40-48

3. Anghelache, C. and Anghel, M. G. (2016). Econometrie generală. Concepte, teorie și studii de caz, Editura Artifex, Bucureşti

4. Bardsen, G., Nymagen, R. and Jansen, E. (2005). The Econometrics of

Macroeconomic Modelling, Oxford University Press

5. Baumeister, C. and Hamilton, J. (2015). Sign Restrictions, Structural Vector

Autoregressions, and Useful Prior Information. Econometrica, Econometric

Society, 83(5), 1963-1999

6. Benjamin, C., Herrard A., Hanee-Bigot, M. and Tavere, C. (2010). Forecasting

with an Econometric Model, Springer

7. Carr, P. and Wu, L. (2009). Variance Risk Premiums, Review of Financial Studies,

22 (3), 1311–1341

8. Clements, M. P. and Hendry, D. F. (2002). Modelling Methodology and Forecast

Failure. Econometrics Journal, 5 (2), 319–344

9. Egloff, D., Leippold, M., and Wu, L. (2010). The Term Structure of Variance

Swap Rates and Optimal Variance Swap Investments. Journal of Financial and

Quantitative Analysis, 45 (5), 1279–1310

10. Forni, M. and Gambetti, L. (2014). Suffi cient information in structural VARs.

Journal of Monetary Economics, 66 (C), 124–136

11. Colander, D. C. (2009). Economists, incentives, judgment, and the European

CVAR approach to macroeconometrics, Kiel Institute for the World Economy in

Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal

12. Conley, T. G., Hansen, C. B. and Rossi, P. E. (2012). Plausibly Exogenous. The

Review of Economics and Statistics, 94 (1), 260-272


13. Dew-Becker, I., Giglio, S., Le, A. and Rodriguez, M. (2017). The price of variance risk. Journal of Financial Economics, Elsevier, vol. 123 (2), 225-250

14. Eitrheim, Ø., Jansen, E. and Nymoen, R. (2002). Progress from forecast failure - the Norwegian consumption function, Econometrics Journal, 5 (1), 40-64

15. Giannone, D., Lenza, M. and Primiceri, G. (2015). Prior Selection for Vector Autoregressions. The Review of Economics and Statistics, MIT Press, 2 (97), 436-451

16. Hendry, D. F. (2002). Applied econometrics without sinning. Journal of Economic Surveys, 16 (4), 591–604

17. Hendry, D. F. (2003). J. Denis Sargan and the Origins of LSE Econometric Methodology, Econometric Theory, 19 (3), 457-480

18. Jarociski, M., and Marcet, A. (2010). Autoregressions in small samples, priors about observables and initial conditions, Working Paper Series 1263, European Central Bank

19. Karlsson, S. (2012). Forecasting with Bayesian Vector Autoregressions, Working Papers 2012:12, Orebro University, Swedish Business School

20. Kilian, L. and Lutkepohl, H. (2016). Structural Vector Autoregressive Analysis, Cambridge University Press

21. Mertens, K. and Ravn, M. (2010). Measuring the Impact of Fiscal Policy in the Face of Anticipation: A Structural VAR Approach. Economic Journal, 120(544), 393–413.



23. Müller, U. K. (2015). Measuring Uncertainty about Long-Run Predictions,

Working Paper, Princeton University

24. Rubio-Ramirez, J. F., Waggoner, D. F. and Zha, T. (2010). Structural vector autoregressions: Theory of identication and algorithms for inference. The Review

of Economic Studies, 77 (2), 665-696

25. Schorfheide, F. and Song, D. (2015). Real-Time Forecasting With a Mixed-Frequency VAR. Journal of Business & Economic Statistics, 33 (3), 366-380

26. Sun, Y., P. C. B. Phillips, and Jin, S. (2008). Optimal Bandwidth Selection in Heteroskedasticity-Autocorrelation Robust Testing, Econometrica, 76, 175-794

27. Tudor, C. (2008). Modelarea volatilităţii seriilor de timp prin modele Garch simetrice, The Romanian Economic Journal, 30, 183-208

28. Villani, M. (2009). Steady-state priors for vector autoregressions. Journal of

Applied Econometrics, 24 (4), 630–650


Utilizarea parităţii puterii de cumpărare în comparaţiile internaţionale

Prof. univ. dr. Radu Titus MARINESCU ([email protected])


Conf. univ. dr. Aurelian DIACONU ([email protected])


Asist. univ. dr. Zoica NICOLA ([email protected])


Drd. Doina AVRAM ([email protected])


Abstract

Autorii caută să clarifi ce în acest articol principalele aspecte care se au în vedere în legătură cu realizarea unor comparaţii internaţionale. Desigur indicatorii de rezultate (produs intern brut, produs naţional brut, produs pe cap de locuitor, venitul naţional ,veniturile personale, veniturile disponibile) reprezintă indicatori care integraţi în serii de date internaţionale, oferă o serie de criterii şi aspecte demne de luat în consideraţie. Cu toate acestea, compararea indicatorilor macroeconomici nu este doar o chestiune teoretică ci mai mult decât atât, o problemă practică atunci când se referă la comparaţiile dintre state. Au fost şi există o serie de concepte şi păreri în legătură cu utilizarea indicatorului în expresie fi zică, compararea producţiei, compararea consumului pe locuitor sau ţările cu produse de o calitate sau de altă calitate şi multe altele. Cu toate acestea compararea se poate efectua doar utilizând indicatori macroeconomici de rezultate calculaţi în cadrul Sistemului Conturilor Naţionale. În acest articol, autorii aduc în discuţie utilizarea parităţii puterii de cumpărare a veniturilor de care dispune populaţia dintr-o ţară într-o perioadă de timp dată. Salariile şi, în sens mai larg, veniturile populaţiei dintr-o ţară depind de o serie întreagă de factori: de potenţialul economic al ţării respective, de avuţia naţională, de nivelul de dezvoltare al producţiei, de nivelul de tehnologie, piaţa liberă,rata infl aţiei şi mulţi alţi factori. De aceea nu este relevant şi nici recomandabil să se compare nivelul salarial dintr-o serie de alte ţări, chiar dacă prin schimb valutar se exprimă în aceeaşi monedă. Nu este nicio diferenţă dacă vom compara nivelul salarial nominal sau în termeni reali. Spun aceasta deoarece în spaţiul geografi c al ţării considerate piaţa bunurilor de larg consum, a serviciilor şi toate celelalte au o anumită calitate şi un preţ. În viaţa cotidiană fi ecare are de considerat cum îşi satisface cerinţele de consum, economie, investiţie şi aşa mai departe


pe baza veniturilor pe care le deţine. De aceea, paritatea puterii de cumpărare se pune pentru fi ecare ţară, care apoi supunându-se comparabilităţii ne dă un anume sens. Din acest punct de vedere poate fi considerată o grupă de produse, o grupă şi mai largă de produse dar în fi nal ajungem la indicatorul care se referă la puterea de satisfacere a cerinţelor de consum şi investiţii pe plan mai larg naţional şi pe plan individual a capacităţii de satisfacere a nevoilor de existenţă (calitatea vieţii). De aceea indicatorul parităţii puterii de cumpărare este unul care dă un sens mult mai practic şi realist în legătură cu evoluţia unei ţări. Cuvinte cheie: paritatea puterii de cumpărare, macroeconomie, curs de schimb, indicator de preţ, indicator de volum Clasifi carea JEL: F31, O24

Introducere

În acest articol, autorii s-au axat pe stabilirea şi clarifi carea următoarelor aspecte: În primul rând structura producţiei de bunuri şi servicii din fi ecare ţară exprimate valoric. Apoi utilizarea cursurilor de schimb care reprezintă preţul care trebuie plătit pe piaţa devizelor în aceeaşi valută pentru a obţine o unitate de valută naţională sau cantitatea de monedă care se primeşte în schimbul unei unităţi monetare naţionale. Din multe puncte de vedere atunci când comparăm pe plan internaţional produsul intern brut, cursul de schimb nu poate fi considerat un element decisiv în asigurarea comparabilităţii indicatorilor în expresie absolută şi de aceea nu poate fi folosit la transformarea indicatorilor statistici din valută naţională deoarece nu refl ectă precis produsul intern brut, există şi alte infl uenţe interne şi internaţionale care determină fl uctuaţia. Autorii caută să precizeze şi să exemplifi ce de ce evaluarea parităţii puterii de cumpărare a valutelor fi ecărei ţări poate deveni comparabilă. Această metodă de evaluare a indicatorilor macroeconomici într-o singură valută este recomandată spre utilizare în comparaţiile internaţionale. Indicatorul constă în folosirea unor indici ai preţurilor calculaţi într-o ţară şi aceleaşi preţuri calculate în altă ţară. Un exemplu simplu ar fi acela că dacă am lua preţul de piaţă al unui litru de benzină în fi ecare dintre ţările care sunt supuse în comparaţii şi apoi le transformăm într-o singură valută vom găsi o ierarhizare a preţului produsului respectiv. O asemenea ierarhizare este mult mai concretă nu din punct de vedere al rezultatelor macroeconomice globale cât mai ales din compararea posibilităţii de satisfacere a nevoilor de viaţă pe baza veniturilor reale obţinute în fi ecare ţară. În acest articol, autorii caută să exprime indicatorii de preţ şi indicatorii valorici pe baza ponderilor aplicabile la calculul acestora aşa încât conţinutul indicatorilor calculaţi să poată fi utilizaţi în comparaţiile internaţionale. Indicele general calculat de


forma Fischer este o operaţiune greu de realizat putând fi efectuată numai de organismele naţionale şi internaţionale de statistică. Aşa încât cel mai simplu se recurge la faptul că există mai multe metode de abordare şi soluţionare a procedeelor de comparare ajungându-se la paritatea puterii de cumpărare care este utilizat ca indicator în instituţiile de statistică internaţionale. Există mai multe metode utilizate în stabilirea parităţii puterii de cumpărare, care nu au relevanţă în contextul celor prezentate mai sus.

Literature review

Heathcote, Storesletten și Violante (2009) au analizat literatura științifi că dedicată eterogenității familiei, urmărind trei linii care sunt considerate importante pentru tratamentul macroeconomic al inegalității. Anghel (2015) este o lucrare de referință privind studiile de politică monetară. Capanu, Wagner și Mitruț (2004), Anghelache et.al. (2005) au prezentat sistemul conturilor naționale și agregatele macroeconomice, care pot fi utilizate în studiile și analizele macroeconomice. Goodwin (2008) studiază bazele teoriilor macroeconomice și susține că revizuirea acestor teorii trebuie să pornească de la obiective clar defi nite și timpul prezent este adecvat pentru dezvoltarea unei mișcări din abordările teoretice anterioare. Tugcu și Ozturk (2015) sunt preocupați de efectele macroeconomice legate de politicile de țintire a infl ației, studiul lor se bazează pe dovezi colectate din țări caracterizate de venituri mai mari decât media. Lucrarea scrisă de Wooldrige (2006) este dedicată abordărilor introductive privind studiile econometrice. King și Watson (2012) se concentrează pe corelația dintre infl ația și costul unitar asociat cu utilizarea forței de muncă. Anghelache și Anghel (2016), Anghelache (2008), Biji et.al. (2010) prezintă instrumentele statistice dedicate analizelor economice, la nivel microeconomic și macroeconomic. Isaic-Maniu et.al. (2003) clarifi că conținutul conceptelor statistice. Öllera și Teterukovsky (2007) se concentrează pe calitatea asociată variabilelor macroeconomice și măsurarea acesteia. Anghelache (2009) descrie indicatorii macroeconomici aplicați în comparațiile internaționale. Solomon et.al. (2006) analizează comportamentul clienților din perspectiva piețelor europene și a profesioniștilor în marketing. Wu et.al. (2009) au studiat ajustarea neliniară a ratei reale de pound-dolar pentru o perioadă de peste un secol, utilizând un model autoregresiv și prezintă o soluție pentru problema parității puterii de cumpărare. Einav, Jenkins și Levin (2013) au studiat schimbările instrumentelor de creditare a creditelor la o companie, identifi că rezultatele pozitive ale clasifi cării riscurilor și măsoară rezultatul exprimat ca creștere a profi tului. Anghelache, Gheorghe și Voineagu (2013) au prezentat măsurarea și analiza infl ației prin metode și modele dedicate. Grubb (2010) a analizat impactul parității puterii de cumpărare asupra evoluției economiei


americane, înainte și după formarea Statelor Unite ale Americii, impactul fi ind cuantifi cat prin integrarea economică dintre state modifi cate după adoptarea Constituției. Anghelache et.al. (2007) dezvoltă concepte și instrumente de analiză macroeconomică. Atanassov și Kim (2009) evaluează corelația dintre forța de muncă și guvernanța corporativă, care include aspectele legale și legate de sindicate. Anghelache și Capanu (2003) prezintă cele mai importante aspecte privind indicatorii macroeconomici, calcularea și analiza lor. Bergin, Glick și Wu (2013) au studiat corelația dintre persistența relativă a cursurilor de schimb agregate atunci când prețurile relative la nivel internațional se ajustează cu o viteză mai mare. Atkeson și Burstein (2008) analizează relația dintre prețurile relative la nivel internațional și paritatea relativă a PP și demonstrează efectul costurilor comerțului internațional și al condițiilor de piață asupra prețurilor la piață.

Metodologia cercetării și date Compararea indicatorilor macroeconomici nu este doar o chestiune teoretică, ci, în mai mare măsură, o problemă practică legată de comparaţiile între ţări, afl ată în preocupările instituţiilor naţionale şi internaţionale de statistică. Compararea internaţională a gradului de dezvoltare economică a diferitelor ţări se poate efectua pe baza indicatorilor în expresie fi zică prin compararea producţiei şi a consumului pe locuitor înregistrat la o serie de produse de bază. Compararea presupune alcătuirea a două liste: una cu ţările care se compară şi cu produsele de bază ce intră în comparaţie. Este necesar ca aceste produse să fi e reprezentative pentru toate ţările cuprinse în comparaţie şi cât de cât similare din punct de vedere calitativ. În continuare, pentru a desprinde concluzii cu privire la nivelul dezvoltării, se alege o ţară de referinţă, iar nivelurile atinse de celelalte ţări se compară cu nivelul ţării luate drept etalon. În acest scop, se utilizează mărimile relative de coordonare (Y). Relaţia de calcul utilizată este:

100X

XY

E

ii ×= ,

unde: Xi, = nivelul indicatorului din ţara i; Xe = nivelul indicatorului în ţara selectată drept etalon (de referinţă).

Compararea se poate efectua utilizând indicatorii macroeconomici de rezultate calculaţi în cadrul SCN. Compararea internaţională a nivelului, structurii şi ritmului de dezvoltare pe baza indicatorilor macroeconomici de rezultate necesită rezolvarea a două probleme esenţiale, şi anume: realizarea


comparabilităţii indicatorilor din punctul de vedere al conţinutului acestora, al sferei lor de cuprindere şi asigurarea comparabilităţii indicatorilor din punctul de vedere al unităţilor monetare în care se exprimă. Ţările care utilizează SCN determină indicatorii macroeconomici după o concepţie şi o metodologie unitare. Evaluarea indicatorilor macroeconomici într-o valută unică se poate efectua prin următoarele procedee: • Pe baza cursurilor de schimb ofi ciale, cursul de schimb reprezintă preţul ce trebuie plătit pe piaţa devizelor în valută străină pentru a obţine o unitate de valută naţională sau cantitatea de monedă străină ce se primeşte în schimbul unei unităţi de monedă naţională. În contextul comparării internaţionale a PIB, dezbaterile teoretico-metodologice au concluzionat că, din mai multe motive, cursul de schimb nu poate fi considerat element decisiv în asigurarea comparabilităţii indicatorilor în expresie absolută şi nu poate fi folosit la transformarea indicatorilor sintetici din valuta naţională, deoarece: nu refl ectă structura reală a PIB; este infl uenţat de factori interni şi internaţionali, determinând fl uc tuaţii ale acestuia pe perioade scurte de timp şi există cursuri valutare multiple. Acesta este un procedeu relativ uşor de aplicat, dar care poate infl uenţa negativ valorile reale, întrucât cursurile de schimb nu refl ectă, de regulă, puterea de cumpărare a valutelor. Acest lucru se explică prin faptul că, pe de o parte, stabilirea cursului de schimb este infl uenţată numai de un număr restrâns de bunuri, şi anume acelea care fac obiectul relaţiilor comerciale dintre ţările respective, şi, pe de altă parte, cursul de schimb este puternic infl uenţat de diferitele operaţii speculative de la bursă. Rezultă că exprimarea indicatorilor într-o singură valută pe baza cursurilor de schimb nu este o metodă recomandată pentru efectuarea unor comparaţii internaţionale cât mai corecte privind nivelurile, structurile şi ritmurile de dezvoltare ale diferitelor ţări. Pe baza evaluării parităţii puterii de cumpărare (PPC) a valutelor ţărilor care se compară. Această metodă de evaluare a indicatorilor macroeconomici într-o singură valută este mai indicată spre utilizare, comparativ cu metoda cursurilor de schimb ofi ciale. Ea constă în folosirea unor indici ai preţurilor calculaţi pe baza preţurilor bunurilor materiale şi serviciilor din ţara care face calculele de comparaţie şi ai preţurilor aceloraşi bunuri materiale şi servicii din ţara a cărei valută s-a hotărât să fi e utilizată pentru exprimarea indicatorilor macroeconomici. PPC – exprimă numărul de unităţi de valută necesare pentru cumpă-rarea într-o ţară a aceluiaşi volum de bunuri care se poate obţine cu o unitate monetară a ţării bază de comparare sau cu o unitate monetară comună unui grup de ţări. PPC pot fi calculate pentru total Produs Intern Brut, dar şi pentru niveluri diferite de agregare (de exemplu, pentru formarea brută de capital fi x).


Fundamentarea acestor indici de preţuri se face pe baza principiilor

generale ale calculării indicilor de preţuri. Este ştiut că indicele agregat al preţurilor se calculează utilizând preţurile bunurilor din perioada curentă şi de bază (p1 şi po), iar ca ponderi pentru ambele perioade fi e cantităţile din

perioada curentă (q1), fi e cele din perioada de bază (q0).

Paritatea puterii de cumpărare reprezintă raportul mediu între preţurile

practicate în ţara care se compară şi cele ale ţării luate ca bază de comparare,

la un număr mare de categorii de cheltuieli din compunerea PIB, defalcate

din elementele globale (consumul fi nal al populaţiei, consumul colectiv

guvernamental, formarea brută a capitalului fi x, modifi carea stocurilor şi

exportul net).

Determinarea PPC pe baza preţurilor bunurilor şi serviciilor cuprinse

într-un eşantion de articole comparabile ce sunt selectate cu scopul de a reprezenta o clasifi care bine defi nită şi de a fi reprezentative pentru modelul

de consum al ţărilor participante la comparare poate fi asimilată unui indice de

preţ de tip teritorial.

Considerând două ţări, A şi B, unde A este ţara bază de comparare.

Pentru un articol X, raportul cheltuielilor în valută naţională ale celor două ţări

se poate scrie ca:

A

B

A

B

A

B

p

p

q

q

E

E×=

unde:

E = cheltuieli; Q = cantităţi; P = preţuri;

qB/AI – indicele de volum al articolului X în ţara B faţă de ţara A;

A

BB/A

p

pPPC =

= raportul preţurilor pentru articolul X în ţările A şi B,

respectiv paritatea puterii de cumpărare.

Pentru realizarea comparării internaţionale, sunt urmate, în principiu,

trei etape:

- PIB-ul fi ecărei ţări este descompus într-un număr de grupe primare de cheltuieli. - În cadrul fi ecărei grupe primare sunt preţuri pentru articole selectate care ar trebui să respecte două proprietăţi esenţiale: comparabilitatea (care înseamnă că factorii ce infl uenţează formarea preţului efectiv sunt identici în ţările care se compară) şi reprezentativitatea (care înseamnă că articolele selectate sunt caracteristice pentru modelul cheltuielilor şi au o pondere semnifi cativă în grupa primară a ţărilor participante la comparare). Preţurile culese (inregistrate/observate) sunt folosite pentru a obţine rapoarte de


preţ pentru bunurile şi serviciile individuale, apoi rapoartelor de preţuri li

se calculează media pentru a obţine parităţi neponderate la nivel de grupă primară; în fi nal, utilizând ca ponderi structurile de cheltuielile PIB ale ţărilor care sunt comparate în formula mediei geometrice ponderate, se obţine o PPC pentru fi ecare nivel de agregare – până la nivel de PIB. - Valorile naţionale ale grupelor primare sunt transformate în valori „comparabile internaţional” prin intermediul parităţilor puterii de cumpărare. Rezultatele obţinute sunt valori reale, spre a le deosebi de valorile nominale (exprimate în valută naţională). La nivel agregat, indicii de preţ se determină prin una dintre cele două variante de ponderare uzuală, prin adaptare:

§ 10

11

Pqp

qpIP

– indice de pre

– indice de preţuri tip Paasche

§ 00

01

Lqp

qpIP

– indicele de pre

– indicele de preţuri de tip Laspeyres

Adaptarea presupune ca preţurile produselor celor două ţări să fi e ponderate fi e cu cantităţile unei ţări (de exemplu, ţara A), fi e cu cantităţile celeilalte ţări (sau ţara de referinţă, ţara B). Corespunzător celor două tipuri de indici, relaţiile de calcul vor fi :

AB

AAA/BP

qp

qpIP

BB

BAA/BL

qp

qpIP

Evident, între rezultatele ob

Evident, între rezultatele obţinute prin utilizarea celor doi indici de preţuri există anumite diferenţe datorate aplicării unor ponderi diferite. În scopul eliminării acestor infl uenţe se calculează un indice de preţ de tip Fischer ca medie geometrică a indicilor de tip Paasche şi Laspeyres. Relaţia de calcul utilizată este:

de calcul utilizat este:

BB

BA

AB

AAA/BL

A/BPF

qp

qp

qp

qpIPIPIP

Indiferent de variantă (Paasche, Laspeyres sau Fischer), calcularea unui astfel de indice general este o operaţiune foarte greu de realizat, putând fi efectuată numai de organismele naţionale şi internaţionale de statistică.


Există mai multe metode de abordare şi soluţionare a procedurilor de comparare la paritatea puterii de comparare (PPC), unele dintre ele fi ind promovate de către instituţii de statistică internaţională. Principalele metode şi programe se vor prezenta în continuare.

Concluzii

Din studiul care a stat la baza acestui articol se desprind o serie de concluzii teoretice şi practice. În primul rând pentru a asigura comparabilitatea internaţională indicatorii macroeconomici de rezultate ai unei ţări trebuie ajustaţi (calculaţi) aşa încât să aibă acelaşi conţinut pentru toate ţările care intră în această comparaţie. De aici se desprinde concluzia că indicatorii şi agregatele economice trebuie neapărat defl atate pentru a asigura comparabilitatea în timp a ţarii respective dar şi pe plan internaţional ca date real comparabile. Nivelul de dezvoltare al unei ţări este dat pe de o parte de rezultatele macroeconomice interne iar în comparaţiile internaţionale trebuie să se asigure şi un criteriu obiectiv de analiză. Aşa de pildă, nivelul preţurilor şi indicele rata infl aţiei din fi ecare ţară sunt determinante în exprimarea valorilor curente în valori reale.


1. Anghel, M.G. (2015). Monedă. Teorie şi studii de caz, Editura Artifex, Bucureşti

2. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2016). Bazele statisticii economice. Concepte teoretice şi studii de caz, Editura Economică, Bucureşti

3. Anghelache, C., Gheorghe, M. and Voineagu, V. (2013). Metode şi modele de măsurare şi analiză a infl aţiei, Editura Economică, Bucureşti

4. Anghelache, C. (2009). Indicatori macroeconomici utilizaţi în comparabilitatea

internaţională, Conferinţa a 57-a „Statistica – trecut, prezent şi viitor”, ISBN 978-90-73592-29-2, Durban 2009


conturilor naţionale, Editura Economică, Bucureşti 6. Anghelache, C. (2008). Tratat de statistică teoretică şi economică, Editura

Economică, Bucureşti 7. Anghelache, C. şi colaboratorii (2007). Analiză macroeconomică, Editura

Economică, Bucureşti 8. Anghelache, C. and Capanu, I. (2003). Indicatori macroeconomici – calcul şi

analiză economică, Editura Economică, Bucureşti 9. Atanassov, J. and Kim, E.H. (2009). Labor and Corporate Governance:

International Evidence from Restructuring Decisions. Journal of Finance 64, 341-374

10. Atkeson, A. and, Burstein, A. (2008). Pricing-to-Market, Trade Costs, and

International Relative Prices. American Economic Review, 98, 5, 1998-2031 11. Biji, M., Lilea, E., Roşca, E. and Vătui, M. (2010). Statistica pentru economişti,

Editura Economică, Bucureşti 12. Capanu, I., Wagner, P. and Mitruţ, C. (2004). Sistemul Conturilor Naţionale şi

Agregate macroeconomice, Editura ALL, Bucureşti 13. Bergin, P., Glick, R. and Wu, J.L. (2013). The Micro-Macro Disconnect of


Purchasing Power Parity. The Review of Economics and Statistics, MIT Press, 95 (3), 798-812

14. Einav, L., Jenkins, M. and Levin, J. (2013). The Impact of Credit Scoring on

Consumer Lending. RAND Journal of Economics, 44 (2), 249-74 15. Goodwin, N.R. (2008). Macroeconomics for the Twenty-First Century, Tufts

University, series GDAE Working Papers no. 03-02 16. Grubb, F. (2010). Testing for the Economic Impact of the U.S. Constitution:

Purchasing Power Parity Across the Colonies versus Across the States, 1748-

1811. The Journal of Economic History, Cambridge University Press, 70 (01), 118-145

17. Heathcote, J., Storesletten, K. and Violante, G. (2009). Quantitative

Macroeconomics with Heterogeneous Households. Annual Review of Economics, Annual Reviews, 1 (1), 319-354

18. Isaic-Maniu, Al. , Wagner, P. , Pecican, E., Ştefănescu, D. and Vodă, V. (2003). Dicţionar de statistică generală, Editura Economică, Bucureşti

19. King, R. and Watson, M. (2012). Infl ation and Unit Labor Cost. Journal of Money, Credit and Banking, 44 (Supplement 2), 111-149

20. Öllera, L.E. and Teterukovsky, A. (2007). Quantifying the quality of macroeconomic

variables. International Journal of Forecasting, 23 (2), April–June, 205–217 21. Solomon, M.R., Bamossy, G., Askegaard, S. and Hogg, M.K. (2006). Consumer

behavior: a European perspective, Third Edition, Prentice Hall 22. Tugcu, C.T. and Ozturk, S. (2015). Macroeconomic Effects of Infl ation Targeting:

Evidence from the Middle and High-Income Countries. Theoretical and Applied Economics, XXII (4) (605), Winter, 105-112

23. Wooldrige, J. (2006). Introductory econometrics. A modern approach – 2 edition, MIT Press

24. Wu, J.L., Chen, P.F. and Lee, C.N. (2009). Purchasing Power Parity, Productivity

Differentials and Non-Linearity. The Manchester School 77, 271-287


USE OF PURCHASING POWER PARITY IN INTERNATIONAL COMPARISONS

Prof. Radu Titus MARINESCU PhD ([email protected])

„Artifex”University of Bucharest

Assoc. prof. Aurelian DIACONU PhD ([email protected])


Asist. prof. Zoica NICOLA PhD ([email protected])

„Artifex„ University of Bucharest

Doina AVRAM Ph.D Student ([email protected])


Abstract

The authors seek to clarify in this article the main issues that are being

considered in connection with the achievement of international comparisons.

Of course, output indicators (gross domestic product, gross national product,

per capita product, national income, personal income, available income) are

indicators that integrate into international data series, provide a number

of criteria and considerations to be taken into consideration . However,

comparing macroeconomic indicators is not just a theoretical question, but

more than just a practical issue when it comes to comparisons between states.

There have been and there are a number of concepts and opinions about

using the indicator in physical expression, comparing production, comparing

consumption per capita or countries with quality or other quality products,

and more. However, the comparison can only be made using macroeconomic

indicators of results calculated within the National Accounts System. In this

article, the authors question the use of the purchasing power parity of incomes

available to a population in a given country over a given period of time.

Wages and, broadly speaking, the income of a country’s population depend on

a whole range of factors: the country’s economic potential, national wealth,

the level of production development, the level of technology, the free market,

the infl ation rate And many other factors. It is therefore not relevant and

advisable to compare salary levels in a number of other countries, even if they

are denominated in the same currency. There is no difference if we compare

the nominal salary or real terms. We say this because in the geographical

area of the country considered the consumer goods market, the services and

all the others have a certain quality and price. In everyday life, everyone has

to consider how they meet their consumption, economy, investment, and so on,

based on the revenue they own. Therefore, the purchasing power parity is set

for each country, which then submits to comparability gives us some meaning.


From this point of view, it can be considered a product group, an even larger

group of products but fi nally we come to the indicator that refers to the power

to meet consumer and investment requirements on a wider national and

individual level of capacity To satisfy the needs of existence (quality of life).

That is why the purchasing power parity indicator is one that gives a more

practical and realistic sense of the evolution of a country.

Keywords: purchasing power parity, macroeconomics, exchange

rate, price indicator, volume indicator

JEL Classifi cation: F31, O24

Introduction

In this article, the authors focused on defi ning and clarifying the following issues: First, the structure of the production of goods and services in each country expressed in value. Then using the exchange rates that represent the price to be paid on the currency market in the same currency to obtain a unit of national currency or the amount of currency to be received in return for a national monetary unit. In many ways, when comparing gross domestic product internationally, the exchange rate can not be considered a decisive element in ensuring the comparability of indicators in absolute terms, and therefore can not be used to convert national currency statistics as it does not accurately refl ect Gross domestic product, there are other domestic and international infl uences that determine fl uctuation. The authors seek to explain and exemplify why the assessment of the purchasing power parity of each country’s currencies can become comparable. This method of assessing macroeconomic indicators in one currency is recommended for use in international comparisons. The indicator is the use of price indices calculated in a country and the same prices calculated in another country. A simple example would be that if we took the market price of one liter of gasoline in each of the countries that are being compared and then converting them into one currency, we will fi nd a price hierarchy of that product. Such a hierarchy is much more concrete not from the point of view of global macroeconomic outcomes, but also from comparing the possibility of meeting life needs based on the actual incomes obtained in each country. In this article, authors seek to express price indicators and value indices based on the weightings applicable to their calculation so that the content of the calculated indicators can be used in international comparisons. The general index calculated by the Fischer form is a diffi cult operation to be performed only by national and international statistical bodies. Thus, the simplest approach is that there are several methods of approaching and solving comparative procedures, reaching the purchasing power parity that is used as an indicator in international statistical institutions.


There are several methods used to establish purchasing power parity, which are not relevant in the context of the above.

Literature review

Heathcote, Storesletten and Violante (2009) have analyzed the scientifi c

literature dedicated to household heterogeneity, pursuing three lines, which are

considered important for macroeconomic treatment of inequality. Anghel (2015)

is a reference work on monetary policy studies. Capanu, Wagner, and Mitruţ

(2004), Anghelache et.al. (2005) have presented the system of National Accounts

and the macroeconomic aggregates, which can be used in macroeconomic studies

and analyses. Goodwin (2008) researches the foundations of macroeconomic

theories and argues that the revision of these theories must start from clearly

defi ned goals and the present time is appropriate for developing a movement from past theoretical approaches. Tugcu and Ozturk (2015) are preoccupied with the macroeconomic effects related to infl ation targeting policies, their study is based on evidence collected from countries characterized by higher-than-average incomes. The work authored by Wooldrige (2006) is dedicated to introductory approaches on econometric studies. King and Watson (2012) develop on the correlation between infl ation and unit cost associated with labor force usage. Anghelache and Anghel (2016), Anghelache (2008), Biji et.al. (2010) present the statistical instruments dedicated to economic analyses, at microeconomic and macroeconomic levels. Isaic-Maniu et.al. (2003) clarify the contents of statistical concepts. Öllera and Teterukovsky (2007) develop on the quality associated to macroeconomic variables and its measurement. Anghelache (2009) describes the macroeconomic indicators applied in international comparisons. Solomon et.al. (2006) analyze the behavior of clients from the perspective of the European markets and marketing professionals. Wu et.al. (2009) have studied the non-linear adjustment of the real pound–dollar rate for a period of over a century, by using an autoregressive model, and they present a solution for the problem of parity of purchasing power. Einav, Jenkins, and Levin (2013) have studied the changes of credit scoring instruments on lending at a company, they identify the positive results of risk classifi cation and measure the result expresses as increase in profi t. Anghelache, Gheorghe and Voineagu (2013) have presented the measurement and analysis of infl ation through dedicated methods and models. Grubb (2010) has analyzed the impact of the purchasing power parity on the evolution of US economics, before and after the United States of America were formed, the impact is quantifi ed through the economic integration between states modifi ed after the adoption of the constitution. Anghelache et.al. (2007) develop on macroeconomic analysis concepts and instruments. Atanassov and Kim (2009) evaluate the correlation


between labor and corporate governance, inclusing the legal and union-related aspects. Anghelache and Capanu (2003) present the most signifi cant aspects regarding the macroeconomic indicators, their calculation and analysis. Bergin, Glick and Wu (2013) have studied the correlation between aggregate real exchange rates’related persistence when international relative prices adjust with higher speed. Atkeson and Burstein (2008) analyze the relationship between international relative prices and relative PP parity and demonstrate the effect of international trade cost and market conditions on pricing-to-market.

Research methodology and data

Comparison of macroeconomic indicators is not only a theoretical issue but, to a greater extent, a practical problem related to comparisons between countries, in the concerns of national and international statistical institutions. International comparisons of the economic development of different countries can be made on the basis of physical expression indicators by comparing production and consumption per capita with a number of basic products. The comparison involves the compilation of two lists: one with the comparison countries and the baseline commodity. These products need to be representative of all countries comparing and qualitatively similar. Further, in order to draw conclusions on the level of development, a reference country is chosen and the levels reached by the other countries are compared with the level of the country taken as a benchmark. For this purpose, the relative co-ordination sizes (Y) are used. The calculation relation used is:

100X

XY

E

ii ×=

, where: Xi, = Indicator level in country i; Xe = indicator level in the selected country as reference (reference).. Comparison can be made using the macroeconomic indicators of results calculated within the National Accounts System. The international comparison of the level, structure and pace of development based on the macroeconomic results of the results requires solving two essential issues, namely: to achieve comparability of the indicators in terms of their content, their scope and to ensure comparability of the indicators from the point of view Of the monetary units in which it is expressed. Countries using the System of National Accounts determine macroeconomic indicators according to unit design and methodology. The assessment of macroeconomic indicators in a single currency can be done by the following processes:


Based on offi cial exchange rates, the exchange rate is the price to be paid on the foreign currency market to obtain a unit of national currency or the amount of foreign currency to be received in return for a unit of national currency. In the context of the international comparison of GDP, the theoretical and methodological debates concluded that, for several reasons, the exchange rate can not be considered a decisive element in ensuring the comparability of the indicators in absolute terms and can not be used to convert the synthetic indicators of the national currency, because : Does not refl ect the real GDP structure; Is infl uenced by domestic and international factors, causing fl uctuations over short periods of time, and there are multiple currency exchange rates. This is a relatively easy procedure to apply, but which can negatively impact real values, as exchange rates do not usually refl ect the purchasing power of currencies. This is explained by the fact that, on the one hand, the fi xing of the exchange rate is infl uenced only by a small number of goods,

namely those which are the subject of trade relations between the countries

concerned, and, on the other hand, the exchange rate is Strongly infl uenced

by various speculative operations on the stock exchange. It follows that

the expression of indicators in a single currency based on exchange rates

is not a recommended method for making the most accurate international

comparisons on the levels, structures and pace of development of different

countries.

On the basis of the purchasing power parity (PPC) assessment

of the currencies of the countries that compare. This method of assessing

macroeconomic indicators in one currency is more appropriate for use than

the offi cial exchange rate method. It consists of using price indices calculated

on the basis of the prices of material goods and services in the country making

the comparison and price comparisons of the same material goods and services

in the country whose currency has been decided to be used for the expression

of macroeconomic indicators.

PPC - Expresses the number of units of currency required to buy in a

country the same volume of goods that can be obtained with a monetary unit

of the base country of comparison or with a monetary unit common to a group

of countries. PPCs can be calculated for the total Gross Domestic Product but

also for different aggregation levels (eg gross fi xed capital formation).

The basis for these price indices is based on the general principles

of calculating price indices. It is known that the aggregate price index is

calculated using the current and base (p1 and p0) commodity prices, and as

weights for both periods either the current (q1) or baseline (q0).


Purchasing power parity is the average ratio between the prices in the comparison country and those of the country taken as the basis of comparison, to a large number of categories of expenditure in the GDP composition, broken down by global elements (fi nal consumption of the population, , Gross fi xed capital formation, changes in inventories and net exports). PPP determination based on the prices of goods and services contained in a sample of comparable items that are selected in order to represent a well-defi ned classifi cation and to be representative of the model of consumption of the countries participating in the comparison can be assimilated to a price index Territorial type. Considering two countries, A and B, where A is the base country of comparison. For an article X, the ratio of national currency expenditure of the two countries can be written as:

A

B

A

B

A

B

p

p

q

q

E

E×=

unde: E = expenses; Q = quantities; P = prices;

qB/AI = the volume index of Article X in country B relative to country A;

A

BB/A

p

pPPC =

= price ratio for Article X in countries A and B, purchasing power parity.

In order to achieve the international comparison, three stages are in principle followed: - The GDP of each country is broken down into a number of primary spending groups. - Within each primary group, there are prices for selected items that should have two essential properties: comparability (which means that the factors infl uencing actual price formation are identical in the comparing countries) and representativeness (meaning selected articles are characteristic of Expenditure model and have a signifi cant share in the primary group of countries comparing). The collected (observed / observed) prices are used to obtain price reports for individual goods and services, then price reports are averaged to obtain unmatched parities at the primary group level; Finally, using as weights the structures of countries’ GDP spending that are compared in the weighted geometric mean formula, a PPP is obtained for each level of aggregation - up to GDP. - National values of primary groups are transformed into „international comparable” values through purchasing power parities. The obtained results


are real values, to distinguish them from the nominal values (expressed in national currency). At aggregate level, price indices are determined by one of two usual weighting variants, by adapting:

§ 10

11

Pqp

qpIP

– indice de pre

– Paasche price index

§ 00

01

Lqp

qpIP

– indicele de pre

– the Laspeyres price index

Adaptation implies that the prices of the products of the two countries are weighted either with the quantities of a country (eg country A) or the quantities of the other country (or country of reference, country B). According to the two types of indices, the calculation relations will be:

AB

AAA/BP

qp

qpIP

BB

BAA/BL

qp

qpIP

Evident, între rezultatele ob Obviously, there are some differences between the results obtained

using the two price indices due to the application of different weights. For the purpose of eliminating these infl uences, a Fischer price index is calculated

as the geometric mean of the Paasche and Laspeyres indices. The calculation

relation used is:

de calcul utilizat este:

BB

BA

AB

AAA/BL

A/BPF

qp

qp

qp

qpIPIPIP

Regardless of the variant (Paasche, Laspeyres or Fischer), the

calculation of such a general index is a very diffi cult operation to be performed only by national and international statistical bodies. There are several methods of approaching and solving comparisons procedures to purchasing power parity, some of which are being promoted by international statistical institutions. The main methods and programs will be presented below.

Conclusions

A series of theoretical and practical conclusions emerged from the study underlying this article. First, to ensure international comparability, a country’s macroeconomic performance indicators need to be adjusted


(calculated) so that it has the same content for all countries competing in this comparison. Hence, the conclusion is that economic indicators and aggregates need to be defl ated in order to ensure comparability over time of the country

as well as internationally as comparable real data. The level of development of

a country is driven by domestic macroeconomic outcomes, and international

comparisons must also provide an objective benchmark of analysis. For

example, price levels and the infl ation rate indices in each country are decisive

in expressing actual values in real terms.


1. Anghel, M.G. (2015). Monedă. Teorie şi studii de caz, Editura Artifex, Bucureşti

2. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2016). Bazele statisticii economice. Concepte

teoretice şi studii de caz, Editura Economică, Bucureşti 3. Anghelache, C., Gheorghe, M. and Voineagu, V. (2013). Metode şi modele de

măsurare şi analiză a infl aţiei, Editura Economică, Bucureşti 4. Anghelache, C. (2009). Indicatori macroeconomici utilizaţi în comparabilitatea

internaţională, Conferinţa a 57-a „Statistica – trecut, prezent şi viitor”, ISBN 978-

90-73592-29-2, Durban 2009


conturilor naţionale, Editura Economică, Bucureşti 6. Anghelache, C. (2008). Tratat de statistică teoretică şi economică, Editura

Economică, Bucureşti 7. Anghelache, C. şi colaboratorii (2007). Analiză macroeconomică, Editura

Economică, Bucureşti 8. Anghelache, C. and Capanu, I. (2003). Indicatori macroeconomici – calcul şi

analiză economică, Editura Economică, Bucureşti 9. Atanassov, J. and Kim, E.H. (2009). Labor and Corporate Governance:

International Evidence from Restructuring Decisions. Journal of Finance 64, 341-374

10. Atkeson, A. and, Burstein, A. (2008). Pricing-to-Market, Trade Costs, and

International Relative Prices. American Economic Review, 98, 5, 1998-2031 11. Biji, M., Lilea, E., Roşca, E. and Vătui, M. (2010). Statistica pentru economişti,

Editura Economică, Bucureşti 12. Capanu, I., Wagner, P. and Mitruţ, C. (2004). Sistemul Conturilor Naţionale şi

Agregate macroeconomice, Editura ALL, Bucureşti

13. Bergin, P., Glick, R. and Wu, J.L. (2013). The Micro-Macro Disconnect of

Purchasing Power Parity. The Review of Economics and Statistics, MIT Press,

95 (3), 798-812

14. Einav, L., Jenkins, M. and Levin, J. (2013). The Impact of Credit Scoring on

Consumer Lending. RAND Journal of Economics, 44 (2), 249-74

15. Goodwin, N.R. (2008). Macroeconomics for the Twenty-First Century, Tufts

University, series GDAE Working Papers no. 03-02

16. Grubb, F. (2010). Testing for the Economic Impact of the U.S. Constitution:

Purchasing Power Parity Across the Colonies versus Across the States, 1748-

1811. The Journal of Economic History, Cambridge University Press, 70 (01),

118-145


17. Heathcote, J., Storesletten, K. and Violante, G. (2009). Quantitative

Macroeconomics with Heterogeneous Households. Annual Review of Economics, Annual Reviews, 1 (1), 319-354

18. Isaic-Maniu, Al. , Wagner, P. , Pecican, E., Ştefănescu, D. and Vodă, V. (2003). Dicţionar de statistică generală, Editura Economică, Bucureşti

19. King, R. and Watson, M. (2012). Infl ation and Unit Labor Cost. Journal of Money, Credit and Banking, 44 (Supplement 2), 111-149

20. Öllera, L.E. and Teterukovsky, A. (2007). Quantifying the quality of macroeconomic

variables. International Journal of Forecasting, 23 (2), April–June, 205–217 21. Solomon, M.R., Bamossy, G., Askegaard, S. and Hogg, M.K. (2006). Consumer

behavior: a European perspective, Third Edition, Prentice Hall 22. Tugcu, C.T. and Ozturk, S. (2015). Macroeconomic Effects of Infl ation Targeting:

Evidence from the Middle and High-Income Countries. Theoretical and Applied Economics, XXII (4) (605), Winter, 105-112

23. Wooldrige, J. (2006). Introductory econometrics. A modern approach – 2 edition, MIT Press

24. Wu, J.L., Chen, P.F. and Lee, C.N. (2009). Purchasing Power Parity, Productivity

Differentials and Non-Linearity. The Manchester School 77, 271-287


Principalele noţiuni privind modelul EqCM şi sistemele tip dVAR bazate pe date





Drd. Georgiana NIȚĂ ([email protected])


Drd. Gyorgy BODO ([email protected])


Abstract În acest articol, autorii au urmărit să se prezinte principalele noţiuni privind modelul EqCM şi sistemul dVAR bazat pe date în previziunile internaţionale. Este difi cil, în general, să previzionăm cu versiunea de model cu eroarea de prognoză cea mai mică, EqCM sau dVAR, inclusiv pentru sisteme foarte simple. În timp ce erorile de prognoză ale modelului dVAR rezistă la modifi cările coefi cientului de ajustare α şi ale mediei pe termen lung ζ, eroarea de prognoză dVAR se poate dovedi a fi mai mare decât eroarea de prognoză EqCM. În mod tipic, acesta este cazul în care schimbarea de parametri (inclusă în modelul EqCM) este redusă raportată la contribuţia termenului de corecţie a echilibrului (care este omis în dVAR) la începutul perioadei de prognoză. În continuare, generăm prognoze pe perioade multiple din modelul econometric RIMINI şi le comparăm cu prognozele din modele bazate pe date diferenţiate. Cu scopul de a asigura un anumit fundament la aceste simulări, vom descrie, în primul rând, principalele caracteristici ale modelului obligatoriu, explicând modul în care sunt proiectate sistemele de prognozare tip dVAR. Cuvinte cheie: prognoză, model econometric, preţ, indicator, echilibru macroeconomic Clasifi carea JEL: C53, E37

Introducere Un model dVAR se exprimă şi in versiunea RIMINI pentru analize trimestriale. Modelul macroeconometric trimestrial RIMINI are 205 ecuaţii care pot fi împărţite în trei categorii: 146 ecuaţii defi nite, de exemplu, unităţi de conturi naţionale, compoziţia forţei de muncă, etc.; 33 ecuaţii”tehnice”


estimate, de exemplu, indicii de preţ pe ani diferiţi şi ecuaţii care servesc unor

scopuri speciale de raportare şi 26 ecuaţii stocastice estimate, reprezentând

comportamentul economic.

Primele două grupe de ecuaţii sunt identice în versiunile RIMINI şi dVAR ale modelului. Specifi caţiile celor 26 ecuaţii econometrice fac distincţie între modele. Împreună, ele conţin cunoştinţe cantitative prezumptive despre comportament în funcţie de rezultate agregate, de exemplu, consum, economii de bani şi avuţia gospodăriilor populaţiei; cererea de forţa de muncă şi şomaj; interacţiuni între salarii şi preţuri (infl aţie); formarea de capital; comerţ exterior. Sezonier, date neajustate sunt utilizate pentru estimarea ecuaţiilor. Într-o mare măsură, interdependenţele macroeconomice sunt conţinute în dinamica modelului. De exemplu, preţurile şi salariile sunt cauzatoare

de producţie tip Granger, comerţul şi şomajul şi nivelul activităţii reale reacţionează invers asupra infl aţiei. Modelul este un sistem deschis: exemple de variabile importante ne-modelate sunt nivelul activităţii economice a partenerilor comerciali şi infl aţia şi costurile cu salarii în acele ţări. Indicatorii de politică economică (nivelul cheltuielilor guvernamentale, rata dobânzii pe termen scurt şi cursul de schimb) sunt de asemenea nemodelaţi, prognozele sunt aşadar condiţionate de un scenariu particular pentru aceste variabile. Deoarece toate ecuaţiile stocastice în modelul RIMINI sunt în forma de corecţie a echilibrului, o versiune simplă a modelului, dRIM, poate fi obţinută prin omiterea termenilor de corecţie a echilibrului din ecuaţie şi reestimarea coefi cienţilor variabilelor diferenţiale rămase. Omisiunea termenilor de corecţie-echilibru înseamnă că ecuaţiile diferenţiale rezultante devin greşit-specifi cate, cu reziduuri autocorelate şi cu variabile cu dispersii diferite (heteroskedastice). Dintr-o perspectivă, nu este o problemă importantă: principala ripostă a discuţiei teoretice este aceea că modelul dVAR este intr-adevăr greşit-specifi cat în cadrul sondajului, termenul de eroare din ecuaţia dVAR este autocorelat cu condiţia să existe autocorelare în termeni de dezechilibru. Modelul dVAR ar putea prognoza mai bine decât cel EqCM dacă se schimbă coefi cienţii în raport de corecţia de echilibru în perioada de prognoză. Rezultă că, având un model dVAR greşit-specifi cat, acest model nu este dezavantajat comparativ cu modelul EqCM. Simpla omitere a nivelurilor, în timp ce se menţine segmentul, poate afecta în mod serios prognozele tip dVAR. Deci am decis sa remodelăm toate ecuaţiile afectate, numai în termeni de diferenţe, pentru a face reziduurile ecuaţiilor dVAR în mod empiric tip zgomot alb. Segmentul a fost menţinut numai pentru variabilele de nivel. Aceasta constituie baza modelului dRIMc. Toate cele trei versiuni de model considerate până acum sunt modele de prognozare tip “sistem de ecuaţii”. În comparaţie, am pregătit prognoze cu


o singură ecuaţie pentru fi ecare variabilă. Primul set de prognoze tip o singură ecuaţie este dAR şi se bazează pe estimarea neristricţionată a modelelor AR4. În fi nal, generăm prognoze dintr-un model autoregresiv de ordin-patru, deci prognozele sunt generate din Δ4ΔlnXt pentru variabila Xt care se numără printre variabilele endogene în modelul original. Acest set de prognoze este numit dARr, unde r ne aminteşte că prognozele au la bază procese restricţionate AR(4). Atât modelul dAR cât şi modelul dARr sunt specifi cate fără tendinţe, deci prognozele lor sunt protejate faţă de reprezentări greşite de tendinţe. Astfel, vom compara erorile de prognoză din cinci sisteme de prognozare.

Literature review

Carriero, Clark și Marcellino (2011) se concentrează asupra unor specifi cații privind utilizarea modelelor Bayesian VAR. Kuzin, Marcellino și Schumacher (2011) compară metodele MIDAS și Frecvența VAR în cadrul unei analize a PIB-ului pentru zona euro. Wachter (2013) consideră contribuția riscului de dezastre rare, explicând volatilitatea pieței bursiere agregate, Gabaix (2012) abordează un subiect apropiat. Clements și Hendry (1999) de cercetare privind cele mai efi ciente metode de prognoză pe serii de timp economice. Dougherty (2008), Bardsen, Nymagen și Jansen (2005), Benjamin et.al. (2010) sunt lucrări de referință în prognoză bazate pe metode econometrice. Guidolin și Hyde (2010) discută despre capacitatea modelelor VAR de a surprinde infl uența schimbării regimurilor în rentabilitatea activelor. Banbura, Giannone și Reichlin (2010) au evaluat comportamentul VAR-urilor Bayesiene pentru modelele monetare de diferite mărimi, în termeni de performanță. Eitrheim, Jansen și Nymoen (2002) analizează progresele recente din eșecurile anterioare în prognoză, studiul lor fi ind centrat pe funcția de consum din Norvegia. Mitruț și Șerban (2007) prezintă utilitatea modelelor econometrice în administrarea afacerilor. Levy (2004) evaluează comportamentul cointegrării între două serii de timp. Manole (2008), Paunica et.al. (2009) au fost preocupați de aplicarea software-ului de business intelligence în managementul fi nanciar. Anghelache, Anghel și Manole (2015) au descris tehnicile de modelare economică, fi nanciară și IT. Lettau și Ludvigson (2005) se dezvoltă pe erorile asociate cu ecuațiile lui Euler. Mertens și Ravn (2014) au luat în considerare reconcilierea dintre estimările narative și multiplicatorii fi scali. Angelelli, Mansini și Speranza (2008) compară modelele MAD și CVaR. Anghel (2014) abordează aspecte cu privire la utilizarea modelului VaR în managementul portofoliului. Carrasco, Florens și Renault (2004) au discutat câteva aspecte legate de problemele liniare inverse din econometria structurală. Kilian și Murphy (2012) evaluează aplicarea modelelor VAR în studierea dinamicii pieței petrolului. Colander (2009) discută abordarea europeană CVAR a


macroeconometriei. Eitrheim, Husebø și Nymoen (1999) abordează unele aspecte în afara previziunilor macroeconomice. Hendry (2003) se dezvoltă pe metodologia econometrică a LSE. Sims (2012) analizează unele caracteristici ale modelelor VAR structurale.


Model de analiză a performanţei relative de prognoză 2017 –

2019

Toate modelele care participă la acest exerciţiu au fost estimate pe baza unui sondaj care se încheie în 2016. Perioada 2017 – 2019 este folosită pentru comparaţii de prognoză. Acea perioadă a însemnat începutul unei epoci de relansare a economiei. Aşadar, câteva dintre variabilele endogene ale modelului se modifi că substanţial pe o perioadă de prognoză de 12 trimestre. Folosim grafi ce pentru a ilustra cum modelul eRIM prognozează nivelul ratei dobânzii (RLB), creşterea preturilor imobilelor (Δ4ph), rata infl aţiei (Δ4cpi) şi nivelul şomajului (UTOT) comparativ cu cele patru modele dVAR: dRIM, dRIMc, dAR şi dARr. Evaluăm trei prognoze dinamice, separate prin perioada de start: prima prognoză are un orizont de 12 trimestre, astfel încât prima perioada prognoză este 2017. A doua simulare începe în 2018 şi a treia în 2019. În plus, toate prognozele sunt condiţionate de valori reale ale variabilelor exogene ale modelelor şi condiţii iniţiale care desigur se schimbă în mod corespunzător atunci când iniţiem prognoze în perioade de start diferite.

Modele folosite în prognoze

Tabelul 1

Model Nume DescriereModel de baza eRIM 26 ecuaţii comportamentale, ecuaţii de corectarea echilibrului

33+146 ecuaţii tehnice şi defi nite1. Rival dRIM 26 ecuaţii comportamentale, reestimate dupa omiterea

termenilor de nivel33+146 ecuaţii tehnice şi defi nite

2. Rival dRIMc 26 ecuaţii comportamentale, remodelate fara informatii de nivel33+146 ecuaţii tehnice şi defi nite

3. Rival dAR 71 ecuaţii modelate că modele AR de ordin-44. Rival dARr 71 ecuaţii modelate că modele restritionate AR de ordin-4

Acest model a fost creat prin anularea tuturor termenilor de nivel din ecuaţiile EqCM individuale şi apoi reestimarea acestor ecuaţii greşit-specifi cate pe acelaşi eşantion ca în eRIM. Ca urmare, dRIM impune un mare număr de rădăcini unitare în timp ce menţine segmenţii şi nu există nici o încercare de


a aplana specifi caţia greşită rezultată. În mod nesurprinzător, dRIM pierde pe planul tuturor celor patru variabile din Figura 1. Aceasta se dovedeşte a fi un rezultat tipic, o variabilă este prognozată foarte rar mai corect cu dRIM decât cu dRIMc, versiunea remodelată dVAR este eRIM. Întorcându-ne la dRIMc faţă de eRIM, se poate vedea că, pentru prognozele dinamice pe 12 trimestre, modelul de corecţie a echilibrului pare să performeze mai bine decât dRIMc pentru ratele dobânzii, creşterea preţurilor imobilelor şi rata infl aţiei. Totuşi dRIMc este superior modelului EqCM când urmează să prognozeze rata şomajului. Cineva s-ar putea mira cum este posibil pentru dRIMc să fi e corect privind şomajul în ciuda unor prognoze proaste ale infl aţiei. Explicaţia este aceea a utilizării eRIM, unde nivelul şomajului afectează infl aţia, dar unde există un feedback redus al infl aţiei asupra activităţii economice. În eRIM, nivelul şomajului reacţionează numai la infl aţie în măsura în care infl aţia creşte la schimbări ale variabilelor de nivel, precum cursurile de schimb reale sau avuţia reală a gospodăriilor populaţiei. Deci, dacă eRIM a generat erori de prognoză a infl aţiei în aceeaşi măsură pe care o observam pentru dRIMc, aceasta ar putea afecta şi prognozele de şomaj ale acelui model. Totuşi, mecanismul nu este prezent la dRIMc, întrucât toţi termenii de nivel au fost omişi. Prin urmare, prognozele de şomaj în versiunile dVAR ale modelului RIMINI sunt izolate efectiv de erorile din prognoza de infl aţie. În fapt, cifrele confi rmă că, atunci când mecanismul de generare a datelor este necunoscut şi inconstant, modelele cu conţinut mai puţin cauzal (dRIMc) pot performa mai bine faţă de modelul care conţine o reprezentare mai apropiată a mecanismului de bază (eRIM). Prognozele unidimensionale, dAR şi dARd, sunt de asemenea extrem de irelevante pentru rata dobânzii şi rata şomajului. Totuşi regula de prognoză Δ4Δcpit = 0, din dARc, previzionează o rată a infl aţiei constantă care produce o prognoză satisfăcătoare pentru infl aţia din această perioadă. Pentru rata dobânzii, ordinea prognozelor tip dRIMc şi eRIM este inversă. Modelul dRIMc este situat cu cel mai bun orizont de prognoză, în timp ce modelul eRIM depăşeşte previziunile în mod consecvent. În mod evident, modelul dRIMc foloseşte informaţii incluse în dezvoltarea efectivă din 2017 mult mai efi cient decât modelul eRIM. Rezultatul este un bun exemplu a corecţiei de segment asigurate de diferenţiere. Ecuaţiile arată că parametrii modelului EqCM se schimbă anterior startului prognozei (şi anume, în 2017 în cazul prezent), apoi modelul dVAR ar putea constitui un model de prognoză mai bun. Întrucât rata dobânzii la împrumuturi este o variabilă majoră explicativă pentru creşterea preţurilor imobilelor (atât în eRIM cât şi în dRIMc), nu este surprinzător că prognozele preţurilor imobilelor ale dRIMc sunt mult mai bune. Cu excepţia anilor 2018(4) şi 2019(2), eRIM prognozează mai bine preţurile


imobilelor decât dRIMC, ceea ce demonstrează forţele compensatorii din

prognozele pentru preţurile imobilelor. Impresia prognozelor de infl aţie este aceeaşi ca în fi gura precedentă, în timp ce grafi cul şomajului real şi prognozat arată că eRIM câştigă pe planul orizontului de prognoză. În prognozele pe perioada-4 sunt prezentate în Figura 3, unde simularea începe în 2019(1). Interesant, prognozele de rata infl aţiei tip eRIM au fost acum ajustate. Aceasta arată că instabilitatea de parametri care a afectat prognozele, care a început în 2018(1), s-a dovedit a fi o tendinţă tranzitorie. Modelul dRIMc acţionează acum mai bine decât prognozele preţurilor imobilelor din modelul eRIM. Acurateţea îmbunătăţită a dARr este clară privind decalarea în timp a perioadei de prognoză. Numai în cazul ratei dobânzii modelul dARr este complet în afara ţintei. Explicaţia constă probabil în aceea că utilizarea Δ4Δxt = 0 pentru a genera prognoze se potriveşte foarte bine pentru serii cu caracter sezonier, dar nu şi pentru ratele dobânzii. Aceasta este argumentată printr-o prognoză a ratei dobânzii mai bune a dAR, respectiv modelul nerestricţionat AR(4). Acurateţea relativă a prognozelor tip eRIM ar putea fi limitată la patru variabile. Se compară proprietăţile de prognoză ale celor cinci modele diferite pe o (sub)mulţime de variabile macroeconomice. Lista include multe din variabile care sunt prognozate în mod curent, precum creşterea PIB, balanţa comercială, salariile şi productivitatea. Condiţionat de aceeaşi mulţime de informaţii IT, modelul cu interferenţa pătratică cea mai mare are şi MSFE cea mai mare şi, în consecinţă, cea mai inalta RMSFE. Tabelul 2 prezintă amplasarea celor cinci modele în 43 de comparaţii. Modelul obligatoriu are cea mai scăzută RMSFE pentru 24 din cele 43 variabile şi de asemenea are 13 pe locul al doilea. Deci modelul eRIM apare ca fi ind cel mai bun sau al doilea pentru 86% dintre comparaţii şi pare învingător clar la scor. Cele două versiuni ”diferite” ale modelului econometric mare (dRIMc şi dRIM) au destine diferite. Modelul dRIMc, versiunea unde fi ecare ecuaţie comportamentală este remodelată cu atenţie în termeni de diferenţe, ocupă locul al doilea, în timp ce dRIM aproape a învins, cu 27 poziţii joase. Comparând cele două seturi de prognoze unidimensionale, se pare că versiunea restricţionată (Δ4Δxt) se comportă mai bine decât modelul AR nerestricţionat. Constatarea că regula de prognozare foarte simplă din dARr acţionează mai bine decât modelul complet în 6 cazuri (şi este aproape de ţintă în alte 8 cazuri) sugerează că modelul dARr poate fi folositor ca bază şi criteriu pentru prognoze bazate pe model.


Rezultatele a 43 competiţii ale RMSFE de prognoză

Tabelul 2Amplasare # eRIM dRIMC dRIM dAR dARr

(a) 12 perioade prognozate, 2017(1) – 2019(4)1 24 13 1 1 62 13 11 4 5 83 2 6 5 7 134 2 12 6 15 105 2 1 27 7 6(b) 4 perioade prognozate, 2019(1) – 2019(4)

1 7 8 10 6 122 17 13 3 4 63 13 7 8 10 74 3 11 2 17 95 3 4 20 6 9(c) 4 perioade prognozate, 2018(1) – 2018(4)

1 17 9 7 1 112 16 13 7 2 33 3 12 11 12 54 3 9 2 17 125 4 0 16 11 12(d) 12 perioade prognozate, 2018(1) – 2019(4)

1 13 4 5 5 162 11 17 1 9 63 7 8 11 9 74 7 8 13 9 65 5 6 13 11 8

Secţiunile (b)-(d) din tabelul 2 colectează rezultatele a trei comparaţii de prognoză pentru 4 trimestre. Câteva faţete ale imaginii extrase din prognozele pe 12 trimestre apar modifi cate. Deşi modelul eRIM obligatoriu colectează o majoritate a locurilor unu şi doi, este învins de modelul de dublă diferenţă Δ4Δxt = 0, dARr, primind locul unu în două din trei comparaţii. Aceasta descrie impresia rezultată din grafi cele importante, şi anume, că dARr lucrează mai bine pentru prognoza 2019(1) – 2019(4) decât pentru prognoza care începe în 2017, reportează o mulţime mai mare de variabile cuprinse în tabelul 2. În acest mod, rezultatul nostru arată practic ceea ce discuţia teoretică a prefi gurat, şi anume, că sistemele de prognoză, care sunt specifi cate greşit

econometric în mod ostentativ, pot să prognozeze mai bine decât modelul

econometric cu un conţinut cauzal mai înalt.

Rezultatele par a corespunde rezultatelor analitice anterioare. Pentru

prognoza cu orizont scurt, de exemplu, 4 trimestre, modelele unidimensionale

simple dARr oferă mult mai multă protecţie faţă de discontinuităţi pre-

prognoză comparativ cu alte modele şi erorile lor de prognoză sunt izolate de

erorile de prognoză din alte părţi ale unui sistem mai mare. Totuşi, modelul

dARr pare să piardă acest avantaj faţă de alte modele pe măsură ce creştem

orizontul de prognoză. Interferenţele de creştere autonomă în modelele tip

dVAR tind să se multiplice când se extinde orizontul de prognoză, cauzând


“explozia” dispersiei de eroare. În cazul unor orizonturi lungi de prognoză, se constată interferenţe uriaşe tip dVAR comparativ cu interferenţa de prognoză tip EqEM. În fi nal, nici un model nu asigură protecţia faţă de discontinuităţi care au loc după realizarea prognozei.

Concluzii

Din studiul prezentat în articolul „Principalele noţiuni privind modelul EqCM şi sisteme de tip dVAR bazate pe date” se desprinde concluzia că cele două modele se pot utiliza în studiile de prognoză. Desigur după prezentarea principalelor aspecte teoretice s-au efectuat unele aplicaţii pentru a se explicita mecanismul utilizat în astfel de împrejurări. Autorii au căutat să explice pe larg aspectele specifi ce modelului EqCM şi al sistemului de tip dVAR bazat pe date realizând o interpretare a conţinutului celor două modalităţi utilizate în prognoza macroeconomică. S-a luat un exemplu practic care este util tuturor celor care doresc să utilizeze în prognozele unidimensionale atât modelul dVAR sau modelul EqCM sau variantele care s-au desprins din studiul şi prezentarea efectuată. Rezultă că în prognozele macroeconomice modelele la care se face referire în articol sunt pe deplin utilizabile cu condiţia ca ele să fi e corect aplicate.


1. Angelelli, E., Mansini, R., and Speranza, M. G. (2008). A comparison of MAD and

CVaR models with real features. Journal of Banking & Finance, 32, 1188–1197 2. Anghel, M. G. (2014). Using the Value at Risk Model in the Portfolio Management,

Romanian Statistical Review Supplement, 10, 62-69 3. Anghelache, C., Anghel, M. G. and Manole, A. (2015). Modelare economică,

fi nanciar-bancară şi informatică, Editura Artifex, Bucureşti 4. Banbura, M., Giannone, D. and Reichlin, L. (2010). Large Bayesian VARs, Journal

of Applied Econometrics, 25 (1), 71–92 5. Bardsen, G., Nymagen, R., and Jansen, E. (2005). The Econometrics of

Macroeconomic Modelling, Oxford University Press 6. Benjamin, C., Herrard A., Hanee-Bigot, M., and Tavere, C. (2010). Forecasting

with an Econometric Model, Springer 7. Carrasco, M., Florens, J.P., and Renault, E. (2004). Linear inverse problems

in structural econometrics, estimation based on spatial decomposition and

regularization, Working paper, GREMAQ, University of Toulouse 8. Carriero, A., Clark, T. E. and Marcellino, M. (2011). Bayesian VARs: Specifi cation

Choices and Forecast Accuracy, FRB Cleveland Working Paper 11-12 9. Clements, M.P., and Hendry, D.F. (1999). On Winning Forecasting Competitions

in Economics. Spanish Economic Review, 1 10. Colander, D. C. (2009). Economists, incentives, judgment, and the European


11. Dougherty, C. (2008). Introduction to econometrics. Fourth edition, Oxford University Press


12. Guidolin, M. and Hyde, S. (2010). Can VAR Models Capture Regime Shifts in

Assets Returns? A Long-Horizon Strategic Assets Allocation Perspective, Federal Reserve Bank of Louis Working Paper No. 2010-002A

13. Eitrheim, Ø., Jansen, E., and Nymoen, R. (2002). Progress from forecast failure—the Norwegian consumption function, Econometrics Journal, 5

14. Eitrheim, Ø., Husebø, T. A. and Nymoen, R. (1999). Equilibrium-Correction

versus Differencing in Macroeconomic Forecasting, Economic Modelling, 16 15. Gabaix, X. (2012). Variable Rare Disasters: An Exactly Solved Framework for

Ten Puzzles in Macro-Finance, Quarterly Journal of Economics, 2012, 127(2), 645–700

16. Hendry, D.F. (2003). J. Denis Sargan and the Origins of LSE Econometric

Methodology. Econometric Theory, 19 17. Kilian, L., and Murphy, D. P. (2012). Why agnostic sign restrictions are not

enough: understanding the dynamics of oil market VAR models, Journal of the European Economic Association, 10(5), 1166-1188

18. Kuzin, V., Marcellino, M. and Schumacher, C. (2011). MIDAS vs. Mixed-

Frequency VAR: Nowcasting GDP in the Euro Area, International Journal of Forecasting, 27(2), 529–542

19. Lettau, M., and Ludvigson ,S. C. (2005). Euler Equation Errors, National Bureau of Economic Research, Inc in NBER Working Papers

20. Levy, D. (2004). Cointegration in Frequency Domain, EconWPA in Econometrics 21. Manole, A. (2008). Sistemul informatic pentru modelarea deciziei fi nanciar-

contabile, Editura Artifex, Bucureşti 22. Mertens, K., and Ravn, M. O. (2014). A reconciliation of svar and narrative

estimates of tax multipliers, Journal of Monetary Economics, 68, S1-S19 23. Mitruţ, C., and Şerban, D. (2007). Bazele econometriei în administrarea

afacerilor, Editura ASE, Bucureşti 24. Paunica, M., Matac, M. L., Motofei, C., and Manole, A. (2009). Some

Aspects Regarding The Use Of Business Intelligence In The Financial

Management. Metalurgia International, 14, 180-181 25. Sims, E. R. (2012). News, Non-Invertibility, and Structural VARs, in Advances in

Econometrics. DSGE Models in Macroeconomics: Estimation, Evaluation, and New Developments, ed. by N. Balke, F. Canova, F. Milani, and M. A. Wynne, vol. 28. Emerald Group Publishing Limited

26. Wachter, J. A. (2013). Can Time-Varying Risk of Rare Disasters Explain Aggregate

Stock Market Volatility?. Journal of Finance, 68 (3), 987–1035


THE MAIN CONCEPTS OF THE EQCM MODEL AND DATA-BASED DVAR SYSTEMS





Georgiana NIȚĂ PhD Student ([email protected])


Gyorgy BODO Ph.D Student ([email protected])


Abstract In this article, the authors sought to outline the main concepts of the

EqCM model and the data-based dVAR system in international forecasts. It

is generally diffi cult to predict the model version with the lowest EqCM or

dVAR forecast error, including very simple systems. While the forecast errors

of the dVAR model resist changes in the adjustment factor α and the long-term

average ζ the dVAR prognostic error may be greater than the EqCM forecast

error. Typically, this is the case where the change of parameters (included in

the EqCM model) is reduced relative to the contribution of the equilibrium

correction term (which is omitted in dVAR) at the beginning of the forecasting

period. Next, we generate forecasts over multiple periods of the RIMINI

econometric model, and compare them with forecasts based on differentiated

data models. In order to provide a certain foundation for these simulations,

we will fi rst describe the main features of the mandatory model, explaining

how the dVAR type prediction systems are designed.

Keywords: forecast, econometric model, price, indicator,

macroeconomic balance


Introduction A dVAR model is also expressed in the RIMINI version for quarterly analyzes. The RIMINI quarterly macroeconomic model has 205 equations that can be divided into three categories: 146 defi ned equations, eg national accounts units, labor force composition, etc .; 33 „technical” equations, for example, price indices for different years, and equations that serve special reporting purposes, and 26 predicted stochastic equations representing economic behavior.


The fi rst two sets of equations are identical in the RIMINI and dVAR versions of the model. The specifi cations of the 26 econometric equations distinguish between models. Together, they contain presumptive quantitative knowledge about behavior based on aggregate results, for example, consumption, money savings and wealth of households; Demand for labor and unemployment; Interactions between wages and prices (infl ation); Capital formation; foreign trade. Seasonally, unadjusted data is used to estimate equations. To a large extent, macroeconomic interdependencies are contained in the dynamics of the model. For example, prices and wages are causing Granger-like production, trade and unemployment, and real activity levels react to infl ation. The model is an open system: examples of important non-modeled variables are the level of business activity of trading partners and infl ation and wage costs in those countries. Economic policy indicators (government expenditure levels, short-term interest rate and exchange rate) are also unmodifi ed, so forecasts are conditioned by a particular scenario for these variables. Since all stochastic equations in the RIMINI model are in the form of equilibrium correction, a simple version of the model, dRIM, can be obtained by omitting the terms of equilibrium correction in the equation and reevaluating the coeffi cients of the remaining differential variables. The omission of the correction-equilibrium terms means that the resulting differential equations become mis-specifi ed, with autocorrelated residues and variables with different dispersions (heteroskedastic). From a perspective, it is not an important issue: the main response to the theoretical discussion is that the dVAR model is indeed wrong-specifi ed in the survey, the error term in the dVAR equation is autocorrelated provided there is autocorrelation in terms of imbalance. The dVAR model could forecast better than EqCM if the coeffi cients change in relation to steady-state correction over the forecast period. It follows that with a wrong-specifi ed dVAR model, this model is not disadvantaged compared to the EqCM model. Simply omitting levels, while maintaining the segment, can seriously affect the dVAR forecasts. So we decided to remodel all the affected equations, only in terms of differences, to make the residues of the dVAR equations empirically white-type. The segment was maintained only for level variables. This is the basis of the dRIMc model. All three model versions so far considered are „system of equations” forecasting models. In comparison, we prepared forecasts with one equation for each variable. The fi rst set of single equation predictions is based on non-distributed estimation of AR4 models. Finally, we generate forecasts from a four-order autoregressive model, so prognoses are generated from Δ4ΔlnXt for

the variable Xt that is among the endogenous variables in the original model.


This set of forecasts is called dARr, where r reminds us that the forecasts are based on AR (4) restricted processes. Both the DAR model and the dARr model are specifi ed without trends, so their forecasts are protected against misconceptions of trends. Thus, we will compare the forecast errors in fi ve forecasting systems.

Literature review

Carriero, Clark and Marcellino (2011) develop on some specifi cations regarding the use of Bayesian VAR models. Kuzin, Marcellino, and Schumacher (2011) compare MIDAS and Mixed-Frequency VAR methods within a GDP analysis for the Euro area. Wachter (2013) considers the contribution of risk of rare disasters, in explaining the volatility of aggregate stock market, Gabaix (2012) approaches a close topic. Clements and Hendry (1999) research on the most effective forecasting methods on economic time series. Dougherty (2008), Bardsen, Nymagen and Jansen (2005), Benjamin et.al. (2010) are reference works in forecasting based on econometric methods. Guidolin and Hyde (2010) discuss the capacity of VAR models to capture the infl uence of regimes shift in assets returns. Banbura, Giannone and Reichlin (2010) have evaluated the behavior of Bayesian VARs for monetary models of various sizes, in terms of performance. Eitrheim, Jansen and Nymoen (2002) analyze the recent progresses from previous failures in forecasting, their study is centered on the Norwegian consumption function. Mitruţ and Şerban (2007)

present the usefulness of econometric models in business administration.

Levy (2004) evaluates the behavior of cointegration between two time series.

Manole (2008), Paunica et.al. (2009) were preoccupied with the application of

business intelligence software in fi nancial management. Anghelache, Anghel

and Manole (2015) have described the economic, fi nancial and IT modeling

techniques. Lettau and Ludvigson (2005) develop on the errors associated with

Euler equations. Mertens and Ravn (2014) have considered the reconciliation

between svar and narrative estimates of tax multipliers. Angelelli, Mansini

and Speranza (2008) compare the MAD and CVaR models. Anghel (2014)

develops on the use of VaR model in portfolio management. Carrasco, Florens

and Renault (2004) have discussed some aspects related to the linear inverse

problems in structural econometrics. Kilian and Murphy (2012) evaluate the

application of VAR models in studying the dynamics of oil market. Colander

(2009) discusses the European CVAR approach to macroeconometrics.

Eitrheim, Husebø and Nymoen (1999) approach some issues off macroeconomic

forecasting. Hendry (2003) develops on the econometric methodology of the

LSE. Sims (2012) analyzes some characteristics of the structural VAR models.



Prognostic performance analysis model 2017-2019

All models participating in this exercise were estimated on the basis of a survey ending in 2016. The 2017-2019 period is used for forecasting comparisons. That period was the beginning of an era of economic recovery. Therefore, some of the model’s endogenous variables change substantially over a 12-month forecast period. We use graphs to illustrate how the eRIM model predicts interest rate (RLB), asset price rises (D4ph), infl ation rate (Δ4cpi) and unemployment rate

(UTOT) compared to the four dVAR models: dRIM, dRIMc, dAR and dARr. We

evaluate three dynamic forecasts separated by the start period: the fi rst forecast has a 12-month horizon, so the fi rst forecasting period is 2017. The second simulation starts in 2018 and the third in 2019. In addition, all forecasts are conditioned by real values Of the exogenous variables of the models and the initial conditions which of course change appropriately when initiating forecasts in different start-ups.

Models used in forecasts

Table 1

Model Name DescriptionBasic model eRIM 26 behavioral equations, equilibrium correction equations

33+146 technical and defi ned equations1. Rival dRIM 26 behavioral equations, reevaluated after omission of level

terms33+146 ecuaţii tehnice şi defi nite

2. Rival dRIMc 26 behavioral equations, reshaped without level information

33+146 technical and defi ned equations

3. Rival dAR 71 modeled equations that AR-4 models

4. Rival dARr 71 Modeled equations that AR restrained models of the 4th

order

This model was created by canceling all the level terms in the individual

EqCM equations and then re-estimating these wrong-specifi ed equations on the

same sample as in eRIM. As a result, dRIM imposes a large number of single

roots while maintaining the segments and there is no attempt to apply the resulting

wrong specifi cation. Surprisingly, dRIM loses all four variables. This proves to

be a typical result, a variable is rarely predicted more accurately with dRIM than

with dRIMc, the remodeling version dVAR is eRIM.

Turning back to dRIMc over eRIM, it can be seen that for 12-quarter

dynamic forecasts, the equilibrium correction model appears to perform better

than dRIMc for interest rates, rising house prices, and infl ation rates. However,

dRIMc is superior to the EqCM model when it is expected to predict the

unemployment rate.


Someone might wonder how it is possible for dRIMc to be fair about unemployment despite poor infl ation forecasts. The explanation is the use of eRIM,

where unemployment affects infl ation but where there is low infl ation feedback

on economic activity. In the eRIM, unemployment is only reacting to infl ation

as infl ation rises to changes in the level variables, such as real exchange rates or

real household wealth. So, if eRIM generated infl ation forecast errors to the same

extent as we see for dRIMc, it could also affect the unemployment forecasts of that

model. However, the mechanism is not present at dRIMc, as all the level terms

have been omitted. Therefore, the unemployment forecasts in the RIMINI dVAR

versions are effectively isolated from errors in the infl ation forecast. In fact, fi gures

confi rm that when the data generation mechanism is unknown and inconsistent,

less-causal patterns (dRIMc) can perform better than the model that contains

a closer representation of the base mechanism (eRIM). The one-dimensional

projections, dAR and dARd, are also extremely irrelevant for the interest rate and

unemployment rate. However, the forecast rule Δ4Δcpit = 0, from dARc, predicts a

constant infl ation rate that produces a satisfactory infl ation forecast for this period.

For the interest rate, the order of the dRIMc and eRIM forecasts is

inverse. The dRIMc model has the best forecast horizon, while the eRIM

model consistently outperforms forecasts. Obviously, the dRIMc model uses

information included in actual 2017 development much more effi ciently than the eRIM model. The result is a good example of the segment correction provided by differentiation. Equations show that the parameters of the EqCM model change before the start of the forecast (ie, in 2017 in the present case), then the dVAR model could be a better forecasting model. Since the interest rate on loans is a major explanatory variable for building price increases (both in eRIM and dRIMc), it is not surprising that property price forecasts of dRIMc are much better. Except for 2018 (4) and 2019 (2), eRIM forecasts property prices better than dRIMC, which demonstrates the offsetting forces in real estate price forecasts. The impression of infl ation forecasts is the same as in the previous

fi gure, while the real and projected unemployment chart shows that eRIM is gaining on the horizon of the forecast. In the forecasts of period 4, the simulation begins in 2019 (1). Interestingly, the eRIM infl ation rate forecasts have now been adjusted. This

shows that the instability of the parameters that affected the forecasts, which

began in 2018 (1), has proven to be a transient trend. The dRIMc model now

works better than the real estate price forecasts in the eRIM model. The improved

accuracy of the dARr is clear on the timing of the forecasting period. Only in

the case of the interest rate the dARr model is completely out of the target. The

explanation is probably that the use of Δ4Δxt = 0 to generate forecasts fi ts well for seasonal series, but not for interest rates. This is argued by a better interest rate prediction rate than the AR model (4).


The relative accuracy of the eRIM-type forecasts could be limited to four variables. Compare the forecasting properties of the fi ve different models to a (sub) set of macroeconomic variables. The list includes many of the variables that are currently forecast, such as GDP growth, trade balance, wages and productivity. Conditional by the same set of IT information, the highest quad-core model also has the highest MSFE and, consequently, the highest RMSFE. Table 2 shows the location of the fi ve models in 43 comparisons. The mandatory model has the lowest RMSFE for 24 of the 43 variables and also has the 13th second. So the eRIM model appears to be the best or second for 86% of

the comparisons and seems to win the score clearly. The two „different” versions

of the large econometric model (dRIMc and dRIM) have different destinies. The

dRIMc model, the version where each behavioral equation is remodeled carefully

in terms of differences, ranks second, while dRIM almost defeated with 27 low

positions. By comparing the two sets of unidimensional forecasts, it appears that

the restricted version (Δ4Δxt) behaves better than the unrestricted AR model.

Finding that the very simple prediction rule in dARr works better than the full

model in 6 cases (and is close to target in another 8 cases) suggests that the dARr

model can be useful as the basis and criterion for model-based forecasts.

Results of 43 RMSFE forecast competitions

Location # eRIM dRIMC dRIM dAR dARr(a) 12 forecasts periods, 2017(1) – 2019(4)

1 24 13 1 1 62 13 11 4 5 83 2 6 5 7 134 2 12 6 15 105 2 1 27 7 6(b) 4 forecasts periods, 2019(1) – 2019(4)

1 7 8 10 6 122 17 13 3 4 63 13 7 8 10 74 3 11 2 17 95 3 4 20 6 9(c) 4 forecasts periods, 2018(1) – 2018(4)

1 17 9 7 1 112 16 13 7 2 33 3 12 11 12 54 3 9 2 17 125 4 0 16 11 12(d) 12 forecasts periods, 2018(1) – 2019(4)

1 13 4 5 5 162 11 17 1 9 63 7 8 11 9 74 7 8 13 9 65 5 6 13 11 8


Sections (b) to (d) of Table 2 collect the results of three forecast comparisons for 4 quarters. Several facets of the picture taken from the 12-quarter forecasts appear altered. Although the mandatory eRIM model collects a majority of seats one and two, it is defeated by the twin differential Δ4Δxt = 0, dARr, receiving the fi rst place in two out of three comparisons. This describes the impression produced by the important graphs, namely that the dARr works better for the 2019 (1) - 2019 (4) forecast than for the forecast starting in 2017, carries a larger set of variables in Table 2. In this way , Our result shows practically what the theoretical discussion has prefi gured, namely that prognostic systems, which are ostensibly wrongly econometrically specifi ed, can predict better than the econometric model with higher causal content. The results seem to correspond to previous analytical results. For the short-term forecast, for example, 4 quarters, simple one-dimensional models offer much more protection against pre-forecasting discontinuities compared to other models, and their forecast errors are isolated from forecast errors in other parts of a larger system . However, the dARr model seems to lose this advantage over other models as we increase the forecast horizon. Autonomous growth interferences in the dVAR models tend to multiply when the forecast horizon expands, causing the „error burst” to explode. In the case of long forecast horizons, giant interference type dVAR is observed compared to predictive interference type EqEM. Finally, no model provides protection against discontinuities that occur after the forecast has been made.

Conclusion

From the study presented in the article „The main concepts of the EqCM model and data-based dVAR systems”, it is concluded that the two models can be used in the forecasting studies. Of course, after presenting the main theoretical aspects, some applications were made to explain the mechanism used in such circumstances. The authors sought to explain in great detail the specifi cities of the EqCM model and the data-based dVAR system by interpreting the content of the two modalities used in the macroeconomic forecast. A practical example has been taken that is useful for all those who want to use both the dVAR model or the EqCM model or the variants that departed from the study and presentation performed in the one-dimensional prognoses. It follows that in the macroeconomic forecasts the models referred to in the article are fully usable provided they are correctly applied.



1. Angelelli, E., Mansini, R., and Speranza, M. G. (2008). A comparison of MAD and

CVaR models with real features. Journal of Banking & Finance, 32, 1188–1197 2. Anghel, M. G. (2014). Using the Value at Risk Model in the Portfolio Management,

Romanian Statistical Review Supplement, 10, 62-69 3. Anghelache, C., Anghel, M. G. and Manole, A. (2015). Modelare economică,

fi nanciar-bancară şi informatică, Editura Artifex, Bucureşti 4. Banbura, M., Giannone, D. and Reichlin, L. (2010). Large Bayesian VARs, Journal

of Applied Econometrics, 25 (1), 71–92 5. Bardsen, G., Nymagen, R., and Jansen, E. (2005). The Econometrics of

Macroeconomic Modelling, Oxford University Press 6. Benjamin, C., Herrard A., Hanee-Bigot, M., and Tavere, C. (2010). Forecasting

with an Econometric Model, Springer 7. Carrasco, M., Florens, J.P., and Renault, E. (2004). Linear inverse problems

in structural econometrics, estimation based on spatial decomposition and

regularization, Working paper, GREMAQ, University of Toulouse 8. Carriero, A., Clark, T. E. and Marcellino, M. (2011). Bayesian VARs: Specifi cation

Choices and Forecast Accuracy, FRB Cleveland Working Paper 11-12 9. Clements, M.P., and Hendry, D.F. (1999). On Winning Forecasting Competitions

in Economics. Spanish Economic Review, 1 10. Colander, D. C. (2009). Economists, incentives, judgment, and the European


11. Dougherty, C. (2008). Introduction to econometrics. Fourth edition, Oxford University Press

12. Guidolin, M. and Hyde, S. (2010). Can VAR Models Capture Regime Shifts in

Assets Returns? A Long-Horizon Strategic Assets Allocation Perspective, Federal Reserve Bank of Louis Working Paper No. 2010-002A

13. Eitrheim, Ø., Jansen, E., and Nymoen, R. (2002). Progress from forecast failure—the Norwegian consumption function, Econometrics Journal, 5

14. Eitrheim, Ø., Husebø, T. A. and Nymoen, R. (1999). Equilibrium-Correction

versus Differencing in Macroeconomic Forecasting, Economic Modelling, 16 15. Gabaix, X. (2012). Variable Rare Disasters: An Exactly Solved Framework for

Ten Puzzles in Macro-Finance, Quarterly Journal of Economics, 2012, 127(2), 645–700

16. Hendry, D.F. (2003). J. Denis Sargan and the Origins of LSE Econometric

Methodology. Econometric Theory, 19 17. Kilian, L., and Murphy, D. P. (2012). Why agnostic sign restrictions are not

enough: understanding the dynamics of oil market VAR models, Journal of the European Economic Association, 10(5), 1166-1188

18. Kuzin, V., Marcellino, M. and Schumacher, C. (2011). MIDAS vs. Mixed-

Frequency VAR: Nowcasting GDP in the Euro Area, International Journal of Forecasting, 27(2), 529–542

19. Lettau, M., and Ludvigson ,S. C. (2005). Euler Equation Errors, National Bureau of Economic Research, Inc in NBER Working Papers

20. Levy, D. (2004). Cointegration in Frequency Domain, EconWPA in Econometrics


21. Manole, A. (2008). Sistemul informatic pentru modelarea deciziei fi nanciar-

contabile, Editura Artifex, Bucureşti 22. Mertens, K., and Ravn, M. O. (2014). A reconciliation of svar and narrative

estimates of tax multipliers, Journal of Monetary Economics, 68, S1-S19 23. Mitruţ, C., and Şerban, D. (2007). Bazele econometriei în administrarea

afacerilor, Editura ASE, Bucureşti 24. Paunica, M., Matac, M. L., Motofei, C., and Manole, A. (2009). Some

Aspects Regarding The Use Of Business Intelligence In The Financial

Management. Metalurgia International, 14, 180-181 25. Sims, E. R. (2012). News, Non-Invertibility, and Structural VARs, in Advances in

Econometrics. DSGE Models in Macroeconomics: Estimation, Evaluation, and New Developments, ed. by N. Balke, F. Canova, F. Milani, and M. A. Wynne, vol. 28. Emerald Group Publishing Limited

26. Wachter, J. A. (2013). Can Time-Varying Risk of Rare Disasters Explain Aggregate

Stock Market Volatility?. Journal of Finance, 68 (3), 987–1035


Analiza mişcării naturale şi a structurii populaţiei în România







Conf. univ. dr. Aurelian DIACONU ([email protected])


Abstract

Analiza mișcării naturale a populației are un rol important în aprecierea resurselor de muncă ale unei țări. Natalitatea, ca fenomen demografi c, este infl uențată de condițiile social – economice, de cultura și tradiția națională, precum și de situația generală internă și internațională. În aprecierea natalității se impune să studiem o serie de indicatori statistico-demografi ci, dintre care amintim: indicele natalității, sporul natural, mortalitatea, casătoriile și divorțialitatea, migrația populației etc. În acest articol, autorii și-au propus să efectueze analiză concretă asupra fenomenului demografi c din România, să calculeze o serie de indicatori de referință și, pe baza acestora, să prognozeze perspectiva evoluției numărului populației. De asemenea, pornind de la trendul evoluției natalității, se va prezenta un model econometric de stabilire a unor corelații și interdependețe existente între natalitatea, populația activă, populația ocupată, numărul de salariați, pe de o parte și indicatorul de rezultate, Produs Intern Brut, pe de altă parte. În acest sens, se utilizează modele de regresie simplă și multiplă, precum și metodele indicilor și a seriilor cronologice. Cuvinte cheie: natalitate, spor natural, populație activă, populație descurajată, tendință Clasifi carea JEL: J12, R22

Introducere

Mișcarea naturală a populației are un rol important în evaluarea resurselor de muncă. Natalitatea (fenomen demografi c) este corelată cu tradiția socio-economică, culturală și situația generală internă și internațională. Autorii au efectuat o analiză concretă a fenomenelor demografi ce în România, calculând o serie de repere și, pe această bază, apreciază perspectiva dezvoltării numărului populației. Câteva clarifi cări metodologice se impun.


Născut-viu este produsul concepţiei, expulzat sau extras complet din corpul mamei, independent de durata sarcinii şi care, după această separare, prezintă un semn de viaţă (respiraţie, activitate cardiacă, pulsaţii ale cordonului ombilical sau contracţii musculare dependente de voinţă). În numărul născuţilor-vii în România sunt incluşi născuţii-vii ai căror mame aveau, la data naşterii, domiciliul sau reşedinţa obişnuită pentru o perioadă de cel puţin 12 luni în România. Decedată este persoana căreia i-au încetat defi nitiv funcţiile vitale după trecerea unui timp oarecare de la naştere. În numărul decedaţilor sunt incluse persoanele care aveau, la data decesului, domiciliul sau reşedinţa obişnuită pentru o perioadă de cel puţin 12 luni în România. Sporul natural reprezintă diferenţa dintre numărul născuţilor-vii şi numărul persoanelor decedate, în perioada de referinţă. Căsătoria reprezintă uniunea liber consimţită între un bărbat şi o femeie, încheiată în condiţiile legii. În numărul căsătoriilor sunt incluse căsătoriile persoanelor care aveau, la data încheierii căsătoriei, domiciliul în România, precum şi căsătoriile persoanelor de cetăţenie română care se căsătoresc în străinătate şi care sunt înregistrate la ofi ciile de stare civilă din România. Divorţul reprezintă desfacerea unei căsătorii încheiate legal, printr-o hotărâre defi nitivă a instanţei judecătoreşti, a ofi ţerului de stare civilă sau a unui notar public. Datele se referă la acţiunile de divorţ pentru care desfacerea căsătoriei a fost admisă. În numărul divorţurilor sunt incluse divorţurile persoanelor ale căror divorţuri s-au încheiat la judecătorii, stări civile sau notari publici, în conformitate cu Legea nr. 202/2010, precum şi divorţurile cetăţenilor români care au divorţat în străinătate, transcrise în România. Domiciliul persoanei este adresa la care aceasta declară că are locuinţa principală, trecută în cartea de identitate, aşa cum este luată în evidenţa organelor administrative ale statului. Reşedinţa obişnuită reprezintă locul în care o persoană îşi petrece în mod obişnuit perioada zilnică de odihnă, fără a ţine seama de absenţele temporare pentru recreere, vacanţe, vizite la prieteni şi rude, afaceri, tratamente medicale sau pelerinaje religioase. Se consideră că îşi au reşedinţa obişnuită într-o zonă geografi că specifi că doar persoanele care au locuit la reşedinţa obişnuită o perioadă neîntreruptă de cel puţin 12 luni înainte de momentul de referinţă. Reşedinţa obişnuită poate să fi e aceeaşi cu domiciliul sau poate să difere, în cazul persoanelor care aleg să-şi stabilească reşedinţa obişnuită în altă localitate decât cea de domiciliu din ţară sau străinătate.

Literature review

Duranton (2007) discută despre tipologiile evoluțiilor urbane. Rozenfeld et.al. (2011) au proiectat grupuri de populație pe baza datelor caracterizate printr-o rezoluție înaltă, care permit în continuare proiectarea


orașelor virtuale prin agregare, rezultatele acestora urmărind aplicarea legii lui

Zipf pentru anumite tipuri de orașe, Rossi-Hansberg și Wright (2007) , Albouy

et.al. (2016), Bettencourt et.al. (2007) dezvoltă pe teme apropiate. Guiso,

Sapienza și Zingales (2006) studiază impactul factorilor culturali asupra

rezultatelor economice. Anghelache și Pagliaci (2010) discută despre analiza

resurselor forței de muncă. Bohacek și Kapicka (2008) evaluează politicile

optime legate de resursele umane. Cordoba (2008) studiază distribuția

dimensiunilor orașelor, punându-se accentul în special asupra aplicabilității

legii Pareto. Anghelache et. al. (2016, 2013) sunt preocupați de impactul

evoluției populației asupra pieței muncii. Sheiner (2014) descrie efectele

schimbărilor macroeconomice asupra îmbătrânirii populației. Anghelache

și Anghel (2016) reprezintă o lucrare de referință în statisticile teoretice și

practice aplicate în economie. Oster, Shoulson și Dorsey (2013) analizează

corelația dintre speranța de viață și investițiile în capitalul uman pe baza

speranței de viață determinate de boala Huntington și descriu o corelație

specifi că, care este o legătură directă între speranța redusă și progresul mai

scăzut în Carieră și educație. Bollinger și Hirsch (2006) abordează cazul de

potrivire imperfectă care rezultă din imputarea câștigurilor în cadrul sondajului

populației actuale. Sanderson și Scherbov (2008) prezintă o nouă perspectivă

asupra fenomenului îmbătrânirii populației, Maestas, Mullen și Powell (2016)

măsoară infl uența îmbătrânirii asupra activităților economice din punctul de

vedere al creșterii, forței de muncă și productivității, Feyrer (2008) studiază

corelația dintre structura de vârstă și productivitate și oferă dovezi adecvate.

Grochulski și Piskorski (2010) au descris un nou model de evoluție a

capitalului uman caracterizat prin investiții riscante și depreciere stochastică.

Anghelache, Anghel și Dumitrescu (2016), Anghelache et. Al. (2016) studiază

rolul resurselor umane în sistemul economic românesc. Hili, Lahmandi-Ayed

și Lasram (2016) analizează piața muncii sub impactul diferențierii și al

globalizării. Bloom and Canning (2008) evaluează schimbările demografi ce

la nivel mondial și efectul lor economic. Klein și Ventura (2009) iau în

considerare efectele mișcării forței de muncă și diferențele de productivitate.

Melo, Graham și Noland (2009) prezintă o meta-analiză la nivel înalt a

economiilor aglomerării urbane, rezultatele acestora arătând o corelație între

factorii specifi ci țării și rezultatele furnizate de diverse documente.

Metodologia cercetării şi date. Rezultate şi discuţii

Analiza situației de muncă în România în ultimii ani este difi cilă,

uneori este grea prezicerea datelor privind riscurile contradictorii care pot

fi cauzate de lipsa unui adevărat program anticriză, care, în cele din urmă,

trebuie adoptat cel puțin pentru următoarea perioadă. Persoanele descurajate


(persoane inactive care, deși erau disponibile pentru a lucra, nu au făcut nimic pentru a căuta un loc de muncă, fi ind convinse de eșecul angajării lor) constituie o categorie dezavantajată a pieței muncii din România, împreună cu șomerii și persoanele neremunerate, în afara perioadei indemnizate. Rata de ocupare a persoanelor în vârstă de muncă în zonele urbane a depășit-o pe cea a zonelor rurale numai în Centru și București-Ilfov. În regiunea de Nord-Est gradul de ocupare a fost mai mare în zonele rurale decât în zonele urbane. Din punct de vedere al formării, constatăm că 67.60% dintre șomeri au fost de formare primară, secundară sau profesională, dintre care 192.292 erau femei. La nivelul învățământului superior au fost 109 311 șomeri, dintre care 56 026 femei.

Mişcarea naturală a populaţiei pentru persoanele cu domiciliu sau

reşedinţa obişnuită în România

Tabelul nr. 1-persoane-

Anul2016

Născuţi-vii DecedaţiSporulnatural

Căsătorii DivorţuriDecedaţisub 1 an

ianuarie 15711 23468 -7757 4732 998 122

februarie 13619 21927 -8308 5684 2691 106

martie 14819 22171 -7352 6125 2969 137

aprilie 13276 20855 -7579 4791 2615 112

mai 14492 21011 -6519 12507 2718 124

iunie 15230 20812 -5582 13625 2452 127

iulie 16373 18966 -2593 19433 2069 112

august 19603 19804 -201 22200 2475 120

septembrie 18332 18989 -657 18060 2440 101

octombrie 17212 21863 -4651 13413 2520 100

noiembrie 15832 21569 -5737 6476 2412 100

decembrie 15284 25066 -9782 6130 2439 120

-persoane-Anul2017

Născuţi-vii DecedaţiSporulnatural

Căsătorii DivorţuriDecedaţisub 1 an

ianuarie 15096 28800 -13704 4908 903 160

februarie 13016 22709 -9693 5548 2433 105

martie 15051 22471 -7420 5428 2691 108

aprilie 12453 20829 -8376 9737 2606 108

Sursa datelor: Institutul Naţional de Statistică, comunicat de presă nr. 141 / 12 iunie 2017


Mişcarea naturală a populaţiei în luna aprilie 2017 a fost oarecum specifi că celorlalte luni ale anului precedent și primele trei luni din anul 2017. Astfel, numărul naşterilor şi numărul deceselor înregistrate în luna aprilie 2017 a scăzut faţă de luna martie 2017, menținându-se, însă, un trend negativ de -13.704 persoane. În luna aprilie 2017, supusă studiului, numărul căsătoriilor a fost semnifi cativ mai mare comparativ cu cel înregistrat în luna martie 2017, iar

numărul divorţurilor a scăzut faţă de luna martie 2017. În luna analizată, numărul deceselor copiilor sub un an s-a menţinut constant faţă de luna precedentă. Natalitatea, mortalitatea şi sporul natural reprezintă categorii demografi ce semnifi cative pentru analiza mișcării naturale a populației și stării familiei. În luna aprilie 2017 s-a înregistrat naşterea a 12453 copii, cu 2598 mai puţini copii decât în luna martie 2017, iar numărul persoanelor decedate a fost 20829, cu 1642 mai puţine decât în luna precedentă. În aceste condiții, sporul natural a fost negativ, decedaţii având un excedent faţă de născuţii-vii cu 8376 persoane. De asemenea, numărul deceselor copiilor cu vârstă sub 1 an, înregistrate în luna aprilie 2017 a fost de 108 copii, similar lunii anterioare. În cele ce urmează vom efectua reprezentarea grafi că a principalelor categorii (născuți-vii și decedați) care dau mișcarea naturală a populației.

Evoluţia indicatorilor născuţi-vii şi decedaţi

Grafi cul nr. 1


Cu privire la evoluția căsătoriilor şi divorţurilor rezultă că, în luna aprilie 2017, la ofi ciile de stare civilă s-au înregistrat 9737 căsătorii, cu 4309 mai multe decât în luna martie 2017. Numărul divorţurilor pronunţate prin proceduri normale a fost de 2606, cu 85 mai puţine decât în luna martie 2017.


Evoluţia numărului de căsătorii şi divorţuri, în perioada aprilie 2016 –

aprilie 2017

Grafi cul nr. 2

Sursa datelor: Institutul Na ional de Statistic , comunicat de pres nr. 141 / 12 iunie 2017

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000

20000

22000

24000

C s torii Divor uri

datedate


Sintetizând, putem afi rma că, în 2017 față de 2016, perioade comparabile, numărul născuţilor-vii a fost mai mic cu 2600 în luna aprilie 2017 faţă de aceeaşi lună din 2016, iar numărul persoanelor care au decedat a fost cu 80 mai mic faţă de luna aprilie 2016. Sporul natural a fost negativ atât în luna aprilie 2017 (-8376 persoane), cât şi în luna aprilie 2016 (-5856 persoane). Numărul copiilor cu vârsta sub un an care au decedat a fost cu 3 mai mic în luna aprilie 2017, față de cel înregistrat în luna aprilie 2016. Numărul căsătoriilor a fost, în luna aprilie 2017, cu 4553 mai mare decât în aceeaşi lună din anul precedent. Prin procedurile normale s-au pronunţat cu 9 divorţuri mai puţine în luna aprilie 2017, decât în luna aprilie 2016. Majoritatea persoanelor care au suferit o formă de instruire și activități educaționale s-au desfășurat în sălile de clasă. Scopul instruirii a fost în 98,0% din cazuri, școala de bază sau universitatea. Proporția persoanelor care au suferit o formă de formare pentru formare a fost de 5,1% din total. În ceea ce privește domeniile de formare profesională, 24,7% au participat la o formă de formare în domenii specifi ce de activitate industrială, construcții și arhitectură, 23,1% au cunoștințe aprofundate în domeniul social, economic, fi nanciar și juridic, în timp ce 19,1% Formarea persoanei. În afara sistemului național de învățământ au fost organizate diferite forme de formare (cursuri, seminarii, conferințe etc.) la care au participat 37,0 mii persoane în


vârstă de 15 ani și peste. Dintre participanți, majoritatea erau tineri (15-24 ani), care locuiau în zonele urbane, 54,2% erau femei, iar 34,5% erau persoane angajate. Instruirea în domeniul științelor sociale, economică, fi nanciară și legală pentru 21,1% din cazuri a reprezentat ultima formă de formare în afara sistemului național de învățământ. În domeniul învățării limbilor străine au fost incluse 14,0% din cazuri. Persoanele care au lucrat au reprezentat, în totalitate, peste 90% din totalul locurilor de muncă disponibile. Durata obișnuită a săptămânii de lucru a fost de cel puțin 40 de ore pentru 84,8% dintre aceștia și 65,3% pentru durata reală a săptămânii de lucru a fost de 40 de ore. Au fost angajate cu fracțiune de normă a fost de 784 000 de persoane. Majoritatea persoanelor care trăiesc în zonele rurale au fost angajate pe cont propriu, dintre care 40,6% erau femei. Persoanele cu jumătate de normă și cu normă întreagă, dar care au lucrat mai puțin de 40 de ore pe săptămână, au reprezentat 21,1% din totalul locurilor de muncă. Această proporție a fost mai mare pentru femei și pentru cei care trăiesc în zonele rurale. În perioada analizată, au lucrat cu normă întreagă 75,8% angajați și 93,1% angajatori, 70,6% lucrători familiali neremunerați și 70,5% liber profesioniști. În rândul angajaților cu normă întreagă, 85% au lucrat efectiv 40 de ore pe săptămână, în timp ce 56,4% dintre angajatori cu program cuprinzător au fost 40 de ore pe săptămână. Populația cu activități multiple reprezintă 3,1% din populația ocupată, cea mai mare pondere înregistrată în rândul populației masculine a absolvenților din mediul rural, dar și din învățământul profesional. Creșterea procentului celor cu activități secundare sau multiple sunt infl uențate de reducerea salariilor și introducerea unui nou cod al muncii. Majoritatea persoanelor angajate cu activități multiple care locuiau în zonele rurale au fost bărbați. Durata medie a activității secundare a fost de 12,8 ore pe săptămână. Activitatea secundară, corelată cu nivelul de educație arată că, dintre cei angajați care desfășurau activități multiple, 35,1% erau absolvenți de formare profesională, complementară sau de ucenicie, iar 30,8% erau absolvenți de liceu. În afara activităților din mediul urban, cele mai numeroase au fost persoanele cu liceu, inclusiv stagiul I și persoanele cu studii superioare. În mediul rural, cele mai mari cote au fost deținute de absolvenți ai învățământului profesional, complementar și de ucenici, precum și de absolvenți de liceu. Structura în profi l regional a populației active este prezentată în tabelul și în grafi cul de structură următoare.


Distribuția populației active pe regiuni de dezvoltare

Tabelul nr. 2

RegiuneaPopulația, 15 ani și

pestedin care

Ocupată Șomeri Inactivă

(mii de persoane) (percents)

TOTAL 18.250 49,8 3,9 46,3

Nord-Est 3.062 52,9 3,1 44,0Sud-Est 2.412 47,2 4,4 48,4Sud-Muntenia 2.819 49,3 5,8 44,9Sud-Vest Oltenia 1.950 52,3 4,2 43,5Vest 1.641 49,2 3,3 47,5Nord-Vest 2.288 48,8 3,0 48,2Centru 2.136 46,6 4,6 48,8București-Ilfov 1.942 51,7 2,0 46,3

Sursa datelor: Institutul Naţional de Statistică, date prelucrate de autori

Distribuția populației active pe regiuni

Grafi cul nr. 3

Bucuresti-Ilfov11%

Nord-Est18%

Sud-Est13%

Sud Muntenia15%

Sud-Vest Oltenia11%

Vest9%

Nord-Vest12%

Centru11%

Concluzii

Din datele supuse analizei au rezultat o serie de concluzii, dintre care le prezentăm pe cele mai semnifi cative. Sporul natural al populației determină un trend negativ pentru perioada următoare. Structura populației arată o modifi care a contingentelor spre zone cu vârstă mai ridicată. În totalul populației cu vârsta de 15 ani și peste, ponderea persoanelor inactive din punct de vedere economic a fost mai mare la femei. Cea mai mare parte din totalul lucrătorilor descurajați a fost deținută de cei care nu și-au căutat un loc de muncă, restul fi ind aceia care, deși și-au căutat un loc de


muncă, nu au făcut nimic concret în acest sens. Cea mai mare rată de activitate a populației în vârstă de 15 ani și

peste a fost înregistrată în nord-estul și sud-vestul Olteniei, iar cea mai mică

în Centru și Sud-Est. Bărbații au înregistrat rate de activitate mai ridicate

pentru femeile din toate regiunile. Rata de activitate a populației de vârstă

activă a fost localizată între nivelurile crescute în nord-vest și nord-est. Rata

de ocupare a populației în vârstă de muncă a atins cele mai înalte valori în

București-Ilfov și Nord-Est și cea mai scăzută în Centru și Sud-Est.

Distribuția locurilor de muncă pe niveluri de învățământ arată că peste

60% dintre persoanele ocupate din fi ecare regiune au un nivel mediu de studii (post-

secundar, secundar sau profesional), cu excepția a trei regiuni: Nord-Est, Sud-Vest

Oltenia și București-Ilfov. Ponderea angajatorilor în ocuparea totală a variat între

2,9% în regiunea București-Ilfov și 1,3% în Sud-Vest Oltenia și Nord-Vest.

Bibliografi e

1. Albouy, D., Behrens, K., Robert-Nicoud, F., Seegert, N. (2016). The Optimal

Distribution of Population across Cities, NBER Working Paper No. 22823

2. Anghelache, C., Manole, A., Anghel, M.G., Ursache, A. (2016). Correlation

between the Evolution of the Population and the Labor Market, Romanian

Statistical Review Supplement, 3, 102-111

3. Anghelache, C., Anghel, M.G. and Dumitrescu, D. (2016). Analysis of the evolution

of human resources in Romania. Annals of the „Constantin Brâncuşi” University

of Târgu Jiu, Economy Series, Special Issue, volume II, „Аcаdеmicа Brâncuşi”

Publishеr, 179-184

4. Anghelache, C., Manole, A., Anghel, M.G., Popovici, M. (2016). Human resources:

their role and development in the national economy, Romanian Statistical Review

Supplement, 4, 59-65


teoretice şi studii de caz. Editura Economică, Bucureşti

6. Anghelache, C., Manole, A., Prodan, L., Ursache, A. (2013). Model of analysis

of the correlation between the population and the labor force market, Economie

Teoretică şi Aplicată, 20 (12), 43-53

7. Anghelache, C. and Pagliaci, M. (2010). Unele aspecte privind analiza resurselor

de muncă. Simpozion internaţional „Romania between Regulations and Failure of

the Markets”, Editura Artifex, Bucureşti, decembrie, 150-155

8. Bettencourt, Lus M. A., Lobo, J., Helbing, D., Kuhnert, C. and West, G. B. (20070.

Growth, Innovation, Scaling, and the Pace of Life in Cities. Proceedings of the

National Academy of Sciences, 104, 7301–7306

9. Bloom, D.E. and Canning, D. (2008). Global Demographic Change: Dimensions

and Economic Signifi cance, Population and Development Review, vol. 33

(supplement), Population Council, New York, 17-51

10. Bollinger, C. R., and Hirsch, B. T. (2006). Match Bias from Earnings Imputation

in the Current Population Survey: The Case of Imperfect Matching. Journal of

Labor Economics, 24(3), 483–519

11. Bohacek, R. and Kapicka, M. (2008). Optimal human capital policies, Journal of


Monetary Economics, 55(1), 1–16 12. Cordoba, J. C. (2008). On the Distribution of City Sizes. Journal of Urban

Economics, 63, 177–197 13. Duranton, G. (2007). Urban Evolutions: the Fast, the Slow, and the Still. American

Economic Review, 97, 197–221 14. Feyrer, J. (2008). Aggregate evidence on the link between age structure and

productivity. Population and Development Review, 78-99 15. Grochulski, B., Piskorski, T. (2010). Risky human capital and deferred capital

income taxation, Journal of Economic Theory, 145(3), 908–943 16. Guiso, L., Sapienza, P. and Zingales, L. (2006). Does Culture Affect Economic

Outcomes?. The Journal of Economic Perspectives, 20(2), 23-48 17. Hili, A., Lahmandi-Ayed, R. and Lasram, H. (2016). Differentiation, labor market

and globalization. The Journal of International Trade & Economic Development, 25 (6), 809-833

18. Klein, P. and Ventura, G. (2009). Productivity differences and the dynamic effects

of labor movements. Journal of Monetary Economics, 56 (8), 1059–1073 19. Maestas, N., Mullen, K. and Powell, D. (2016). The effect of population aging

on economic growth, the labor force and productivity. NBER Working Paper no. 22452

20. Melo, P. C., Graham, D. J. and Noland, Robert B. (2009). A meta-analysis of

estimates of urban agglomeration economies. Regional Science and Urban Economics, 39(3), 332–342

21. Oster, E., Shoulson, I., Dorsey, E. (2013). Limited Life Expectancy, Human

Capital and Health Investments, American Economic Review, 2013, 103 (5), 1977–2002

22. Rossi-Hansberg, E., and Wright, M. L. J. (2007). Urban Structure and Growth. Review Economic Studies, 74, 597–624.

23. Rozenfeld H. D., Rybski, D., Gabaix, X. and Makse, H. A. (2011). The Area

and Population of Cities: New Insights from a Different Perspective on Cities, American Economic Review, American Economic Association, 101 (5), 2205-2225

24. Sanderson, W., and Scherbov, S (2008). Rethinking Age and Aging, Population Bulletin, 63 (4)

25. Sheiner, L. (2014). The Determinants of the Macroeconomic Implications of

Aging. The American Economic Review, 104 (5), 218-223


ANALYSIS OF THE NATURAL MOVEMENT AND POPULATION STRUCTURE IN

ROMANIA







Assoc. prof. Aurelian DIACONU PhD ([email protected])


Abstract

Analysis of the natural movement of the population has an important

role in assessing the labor resources of a country. Natality, as a demographic

phenomenon, is infl uenced by social and economic conditions, by national

culture and tradition, as well as by the general domestic and international

situation. In the appreciation of birth rates, it is necessary to study a series

of statistical-demographic indicators, among which we mention: birth rate,

natural growth, mortality, marriages and divorce, population migration, etc.

In this article, the authors proposed to carry out a concrete analysis

of the demographic phenomenon in Romania, to compute a series of reference

indicators and, based on them, to forecast the evolution of the population.

Also, starting from the birth rate trend, an econometric model will

be presented to establish correlations and interdependencies between birth,

active population, occupied population, number of employees, on the one

hand, and results indicator, Gross Domestic Product, on the other hand. In

this respect, simple and multiple regression models are used, as well as index

and chronological methods.

Keywords: birth rate, natural growth, active population, discouraged

population, trend

JEL Classifi cation: J12, R22

Introduction

The natural movement of the population has an important role in the evaluation of labor resources. Natality (demographic phenomenon) is correlated with the socio-economic, cultural and general domestic and international situation. The authors carried out a concrete analysis of the demographic phenomena in Romania, calculating a series of landmarks and,


on this basis, they appreciate the perspective of population growth. Some methodological clarifi cations are required.

A liveborn is the product of conception, expelled or extracted completely from the mother’s body, independent of the duration of pregnancy, and which after this separation has a sign of life (breathing, cardiac activity, umbilical pulse or muscle-dependent contractions). The number of live births in Romania includes live births whose mothers had their usual home or residence for a period of at least 12 months in Romania at the time of their birth. The deceased is the person who has defi nitively ceased his vital functions after passing any time since birth. The number of deaths includes those who, at the time of their death, have their usual domicile or residence for at least 12 months in Romania. Natural growth is the difference between the number of live births and the number of deceased people during the reference period.

Marriage is the freely consented union between a man and a woman, completed under the law. The number of marriages includes the marriages of persons who, at the time of their marriage, have their domicile in Romania, as well as the marriages of Romanian citizens who marry abroad and who are registered at the civil status offi ces in Romania. Divorce is the divorce of a legally matrimonial marriage through a fi nal judgment of the court, civil status offi cer or notary public. The data refer to the divorce actions for which the divorce was admitted. The number of divorces includes divorces of persons whose divorces have been concluded with judges, civil status or public notaries, in accordance with Law no. 202/2010, as well as the divorces of Romanian citizens who divorced abroad, transcribed in Romania.

The domicile of the person is the address at which it declares that it has the main dwelling in the identity card as evidenced by the administrative bodies of the state. Habitual residence is the place where a person normally spends their daily rest period, without taking into account temporary absences for recreation, holidays, visits to friends and relatives, business, medical treatment or religious pilgrimage. Habitual residence in a specifi c geographical area shall be considered to be the only person who has been living in the habitual residence for an uninterrupted period of at least 12 months before the reference period. Habitual residence may be the same as domicile or may differ, in the case of persons who choose to establish their habitual residence in a different locality than their domicile in the country or abroad.

Literature review

Duranton (2007) discusses on the typologies of urban evolutions. Rozenfeld et.al. (2011) have designed clusters of population on the basis of data characterized by high resolution, further allowing the projection


of virtual cities by aggregation, their results pursue the application of Zipf’s law for certain types of towns, Rossi-Hansberg and Wright (2007), Albouy et.al. (2016), Bettencourt et.al. (2007) develop on close topics. Guiso, Sapienza and Zingales (2006) study the impact of the cultural factors on the economic outcomes. Anghelache and Pagliaci (2010) discuss on the analysis of labor force resources. Bohacek and Kapicka (2008) evaluate the optimal policies related to human resources. Cordoba (2008) studies the distribution of city sizes, with particular emphasis on the applicability of Pareto law. Anghelache et. al. (2016, 2013) are preoccupied with the impact of population evolution on the labor market. Sheiner (2014) describes the effects of macroeconomic changes on the aging of the population. Anghelache and Anghel (2016) is a reference work in theoretical and practical statistics applied in economy. Oster, Shoulson and Dorsey (2013) analyze the correlation between life expectancy and investments in human capital on the foundation of life expectancy driven by Huntington disease, and they outline a peculiar correlation, that is a direct link between the reduced expectancy and lower progress in career and education. Bollinger and Hirsch (2006) develop on the imperfect matching case arising from earnings imputation within the current population survey. Sanderson and Scherbov (2008) present a new perspective on population aging phenomenon, Maestas, Mullen and Powell (2016) measure the infl uence

of aging on economic activities, from the viewpoint of growth, labor force and

productivity, Feyrer (2008) approaches the correlation between age structure

and productivity and provides appropriate evidence. Grochulski and Piskorski

(2010) have described a new model of human capital evolution characterized

by risky investment and stochastic depreciation. Anghelache, Anghel and

Dumitrescu (2016), Anghelache et. al. (2016) study the role of human

resources within the Romanian economic system. Hili, Lahmandi-Ayed and

Lasram (2016) analyze the labor market under the impact of differentiation

and globalization. Bloom and Canning (2008) evaluate the demographic

change at the global level and its economic effect. Klein and Ventura (2009)

consider the effects of labor movement and also the differences in productivity.

Melo, Graham and Noland (2009) present a high-level meta-analysis of urban

agglomeration economies, their results show a correlation between country-

specifi c factors and outcomes provided by various documents.

Research methodology and data. Results and discussions

The analysis of the work situation in Romania in recent years is diffi cult, sometimes it is diffi cult to predict data on the contradictory risks that can be caused by the lack of a real anti-crisis program, which must ultimately be adopted at least for the next period. Disabled people (inactive


people who, despite being available to work, did nothing to look for a job, being convinced of their failure to hire) are a disadvantaged category of the Romanian labor market, together with unemployed and unpaid people, Outside the compensated period. The employment rate of older people in urban areas has exceeded that of rural areas only in the Center and Bucharest-Ilfov. In the North-East region the employment rate was higher in rural areas than in urban areas. From the training point of view, we fi nd that 67.60% of the unemployed

were primary, secondary or professional, of whom 192.292 were women. At

the level of higher education there were 109 311 unemployed, of whom 56

026 were women.

The natural movement of the population for persons domiciled or

habitually resident in Romania

Table no. 1-persons-

Year 2016 Live births DeceasedNatural growth

Marriages DivorcesDeceased

under 1 year

ianuarie 15711 23468 -7757 4732 998 122

februarie 13619 21927 -8308 5684 2691 106

martie 14819 22171 -7352 6125 2969 137

aprilie 13276 20855 -7579 4791 2615 112

mai 14492 21011 -6519 12507 2718 124

iunie 15230 20812 -5582 13625 2452 127

iulie 16373 18966 -2593 19433 2069 112

august 19603 19804 -201 22200 2475 120

septembrie 18332 18989 -657 18060 2440 101

octombrie 17212 21863 -4651 13413 2520 100

noiembrie 15832 21569 -5737 6476 2412 100

decembrie 15284 25066 -9782 6130 2439 120

-persons-Anul2017

Live births DeceasedNatural growth

Marriages DivorcesDeceased

under 1 year

ianuarie 15096 28800 -13704 4908 903 160

februarie 13016 22709 -9693 5548 2433 105

martie 15051 22471 -7420 5428 2691 108

aprilie 12453 20829 -8376 9737 2606 108

Data source: National Institute of Statistics, press release no. 141/12 June 2017


The natural movement of the population in April 2017 was somewhat specifi c to the other months of the previous year and the fi rst three months of 2017. Thus, the number of births and the number of deaths recorded in April 2017 decreased compared to March 2017, , A negative trend of -13,704 people. In April 2017, the number of marriages was signifi cantly higher than in March 2017, and the number of divorces decreased compared to March 2017. In the analyzed month, the number of children under one year’s death remained constant compared to previous month.

Natality, mortality and natural growth are signifi cant demographic categories for the analysis of the natural movement of the population and the state of the family. In April 2017, the birth of 12453 children was recorded, with 2598 fewer children than in March 2017, and the number of deceased persons was 20,829, 1642 fewer than in the previous month. Under these conditions, the natural increase was negative, with deaths having a surplus to live births with 8,376 people. Also, the number of deaths of children under 1 year of age, registered in April 2017, was 108 children, similar to the previous month.

In the following, we will perform the graphical representation of the main categories (live-born and deceased) that give the natural movement of the population.

Evolution of live births and deceased indicators

Chart no. 1Chart no. 1


The evolution of marriages and divorces shows that in April 2017 9737 marriages were registered at the civil status offi ces, with 4309 more than in March 2017. The number of divorces under normal procedures was 2606, with 85 Less than in March 2017.


The evolution of the number of marriages and divorces between April

2016 and April 2017

Sursa datelor: Institutul Na ional de Statistic , comunicat de pres nr. 141 / 12 iunie 2017

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000

20000

22000

24000

C s torii Divor uri

datedate

Chart no. 2


Synthesizing, we can say that in 2017 compared to 2016, the number of live births was lower by 2,600 in April 2017 compared to the same month in 2016, and the number of deceased persons was 80 less than April 2016. Natural growth was negative both in April 2017 (-8,376 persons) and in April 2016 (-5,856 persons). The number of children under one year of age was 3 in April 2017, down from April 2016. The number of marriages was 4553 higher in April 2017 than in the same month of the previous year. Under normal procedures, 9 less divorces were pronounced in April 2017 than in April 2016. Most people who have undergone some form of training and educational activities have taken place in classrooms. The purpose of the training was in 98.0% of the cases, the basic school or the university. The

proportion of people who underwent a form of training for training was 5.1%

of the total.

Regarding the fi elds of vocational training, 24.7% participated in

a form of training in specifi c fi elds of industrial activity, construction and

architecture, 23.1% have in-depth knowledge in the social, economic, fi nancial

and legal fi eld over time 19.1% Training of the person. Outside the national

education system, different forms of training (courses, seminars, conferences,

etc.) were organized, involving 37.0 thousand people aged 15 and over.

Among the participants, the majority were young people (15-24 years old)


living in urban areas, 54.2% were women and 34.5% were employed. Training

in social, economic, fi nancial and legal sciences for 21.1% was the last form

of training outside the national education system. Language learning included

14.0% of cases.

Workers accounted for more than 90% of all available jobs. The usual

working week was at least 40 hours for 84.8% of them and 65.3% for the actual

working week was 40 hours. Part-time employees were 784,000 people. Most

people living in rural areas were employed on their own, of which 40.6% were

women. Part-time and full-time workers, who worked less than 40 hours per

week, accounted for 21.1% of all jobs. This proportion was higher for women

and for those living in rural areas. During the analyzed period, 75.8% of full-

time employees and 93.1% of employers, 70.6% of unpaid family workers

and 70.5% of freelance professionals worked full-time. Among full-time

employees, 85% actually worked 40 hours per week, while 56.4% of full-time

employers were 40 hours a week.

The population with multiple activities represents 3.1% of the

employed population, the highest share among the male population of the rural

graduates, as well as from the vocational education. Increasing the percentage

of those with secondary or multiple activities is infl uenced by the reduction of wages and the introduction of a new labor code. Most of the people employed with multiple activities living in rural areas were men. The average duration of secondary activity was 12.8 hours per week. Secondary activity, correlated with the level of education, shows that 35,1% of those employed in multiple activities were graduates of vocational,

complementary or apprenticeship, and 30,8% were high school graduates.

Apart from the activities in the urban area, the most numerous were

high school students, including 1st stage and people with higher education. In

rural areas, the highest quotas were held by vocational education graduates,

complementary to apprentices, as well as high school graduates.

The regional structure of the active population is presented in the

following table and chart.


Distribution of active population by development regions

Table no. 2

RegionPopulation, 15 yrs and

older

Of which

Occupied BIM unemployed Inactive

(thousand persons) (percents)

TOTAL 18.250 49,8 3,9 46,3

North-East 3.062 52,9 3,1 44,0South-East 2.412 47,2 4,4 48,4South-Muntenia 2.819 49,3 5,8 44,9South-West Oltenia 1.950 52,3 4,2 43,5West 1.641 49,2 3,3 47,5North-West 2.288 48,8 3,0 48,2Center 2.136 46,6 4,6 48,8Bucharest-Ilfov 1.942 51,7 2,0 46,3

Data source: National Institute of Statistics, data processed by authors

Distribution of the active population by region

Chart no. 3

Bucuresti-Ilfov11%

Nord-Est18%

Sud-Est13%

Sud Muntenia15%

Sud-Vest Oltenia11%

Vest9%

Nord-Vest12%

Centru11%

Conclusion

Data from the analysis resulted in a series of conclusions, of which we present the most signifi cant ones. The natural growth of the population leads to a negative trend for the next period. The structure of the population shows a change in the quotas to higher age areas. In the total population aged 15 and over, the share of economically inactive people was higher for women. Most of the discouraged workers were held by those who did not look for a job, and the rest were those who, although they were looking for a job, did nothing concrete in this respect. The highest rate of activity of the population aged 15 years and over was recorded in northeastern and southwest Oltenia, and the lowest in the Center


and the South-East. Men recorded higher rates of activity for women in all regions. The activity rate of the active age population was located between the levels in the northwest and northeast. The employment rate of the working-age population reached the highest values in Bucharest-Ilfov and North-East and the lowest in the Center and the South-East. The distribution of workplaces by education levels shows that over 60% of the employed persons in each region have an average level of

education (post-secondary, secondary or vocational), except for three regions:

North-East, South-West Oltenia and Bucharest-Ilfov. Employers’ share in

total employment varied between 2.9% in Bucharest-Ilfov region and 1.3% in

South-West Oltenia and Northwest.


1. Albouy, D., Behrens, K., Robert-Nicoud, F., Seegert, N. (2016). The Optimal

Distribution of Population across Cities, NBER Working Paper No. 22823

2. Anghelache, C., Manole, A., Anghel, M.G., Ursache, A. (2016). Correlation

between the Evolution of the Population and the Labor Market, Romanian

Statistical Review Supplement, 3, 102-111

3. Anghelache, C., Anghel, M.G. and Dumitrescu, D. (2016). Analysis of the evolution

of human resources in Romania. Annals of the „Constantin Brâncuşi” University of Târgu Jiu, Economy Series, Special Issue, volume II, „Аcаdеmicа Brâncuşi”

Publishеr, 179-184

4. Anghelache, C., Manole, A., Anghel, M.G., Popovici, M. (2016). Human resources:

their role and development in the national economy, Romanian Statistical Review

Supplement, 4, 59-65


teoretice şi studii de caz. Editura Economică, Bucureşti

6. Anghelache, C., Manole, A., Prodan, L., Ursache, A. (2013). Model of analysis

of the correlation between the population and the labor force market, Economie

Teoretică şi Aplicată, 20 (12), 43-53

7. Anghelache, C. and Pagliaci, M. (2010). Unele aspecte privind analiza resurselor

de muncă. Simpozion internaţional „Romania between Regulations and Failure of

the Markets”, Editura Artifex, Bucureşti, decembrie, 150-155

8. Bettencourt, Lus M. A., Lobo, J., Helbing, D., Kuhnert, C. and West, G. B. (20070.

Growth, Innovation, Scaling, and the Pace of Life in Cities. Proceedings of the

National Academy of Sciences, 104, 7301–7306

9. Bloom, D.E. and Canning, D. (2008). Global Demographic Change: Dimensions

and Economic Signifi cance, Population and Development Review, vol. 33

(supplement), Population Council, New York, 17-51

10. Bollinger, C. R., and Hirsch, B. T. (2006). Match Bias from Earnings Imputation

in the Current Population Survey: The Case of Imperfect Matching. Journal of

Labor Economics, 24(3), 483–519

11. Bohacek, R. and Kapicka, M. (2008). Optimal human capital policies, Journal of

Monetary Economics, 55(1), 1–16

12. Cordoba, J. C. (2008). On the Distribution of City Sizes. Journal of Urban


Economics, 63, 177–197

13. Duranton, G. (2007). Urban Evolutions: the Fast, the Slow, and the Still. American Economic Review, 97, 197–221

14. Feyrer, J. (2008). Aggregate evidence on the link between age structure and

productivity. Population and Development Review, 78-99 15. Grochulski, B., Piskorski, T. (2010). Risky human capital and deferred capital

income taxation, Journal of Economic Theory, 145(3), 908–943 16. Guiso, L., Sapienza, P. and Zingales, L. (2006). Does Culture Affect Economic

Outcomes?. The Journal of Economic Perspectives, 20(2), 23-48 17. Hili, A., Lahmandi-Ayed, R. and Lasram, H. (2016). Differentiation, labor market

and globalization. The Journal of International Trade & Economic Development, 25 (6), 809-833

18. Klein, P. and Ventura, G. (2009). Productivity differences and the dynamic effects

of labor movements. Journal of Monetary Economics, 56 (8), 1059–1073 19. Maestas, N., Mullen, K. and Powell, D. (2016). The effect of population aging

on economic growth, the labor force and productivity. NBER Working Paper no. 22452

20. Melo, P. C., Graham, D. J. and Noland, Robert B. (2009). A meta-analysis of

estimates of urban agglomeration economies. Regional Science and Urban Economics, 39(3), 332–342

21. Oster, E., Shoulson, I., Dorsey, E. (2013). Limited Life Expectancy, Human

Capital and Health Investments, American Economic Review, 2013, 103 (5), 1977–2002

22. Rossi-Hansberg, E., and Wright, M. L. J. (2007). Urban Structure and Growth. Review Economic Studies, 74, 597–624.

23. Rozenfeld H. D., Rybski, D., Gabaix, X. and Makse, H. A. (2011). The Area

and Population of Cities: New Insights from a Different Perspective on Cities, American Economic Review, American Economic Association, 101 (5), 2205-2225

24. Sanderson, W., and Scherbov, S (2008). Rethinking Age and Aging, Population Bulletin, 63 (4)

25. Sheiner, L. (2014). The Determinants of the Macroeconomic Implications of

Aging. The American Economic Review, 104 (5), 218-223


Efectul şomajului asupra creşterii economice


Universitatea „Artifex din București




Universitatea „Artifex”din București

Abstract

Șomajul este un indicator macroeconomic care refl ectă incapacitatea unei

economii de a utiliza integral resursele de forță de muncă. Fenomenul în

sine are la bază concentrarea activității social-economice, perfecționarea

mijloacelor de producție cu randament ridicat, oferta mai mare de persoane

apte să ocupe locurile disponibile din economie decât numărul real al

acestora sau nesincronizarea ofertei de forță de muncă și locurile disponibile

la nivel regional sau național. Desigur, lipsa unei conversii adecvate a forței

de muncă determină o creștere a numărului de șomeri și, pe această cale,

a ratei somajului. Numărul șomerilor, oarecum în creștere în România, are

două efecte negative prin efortul economic al plății ajutorului de somaj, pe de

o parte și existența unui procent al resursei de muncă care nu poate fi utilizat

pentru sporirea producției de bunuri și servicii, pe de altă parte. Analiza

seriei de date privind mărimea șomajului stabilit în sistemul BIM sau AMIGO,

relevă disponibilitățile pieței muncii și incapacitatea de asimilare a economiei

naționale. Rata infl ației ar e o corelație directă cu evoluția Produsului Intern

Brut, pe care am analizat-o utilizând unele modele econometrice adecvate.

Cuvinte cheie: șomaj, creștere economică, rata infl ației, productivitate, piața muncii Clasifi carea JEL: E23, J64

Introducere

Șomajul refl ectă imposibilitatea economiei unei ţări de a utiliza complet resursele de muncă. Lipsa conversiei forţei de muncă sporește numărul șomerilor și, pe cale de consecinţă, rata șomajului. Creşterea numărului șomerilor în România are două efecte negative asupra efortului fi nanciar de plată a indemnizațiilor de șomaj, existând o parte din resursele de muncă care nu pot fi utilizate pentru sporirea producției de bunuri și servicii. Interpretând seria de date privind nivelul șomajului stabilită de sistemul ILO sau AMIGO exprimă capacitatea pieței muncii și incapacitatea de asimilare a economiei naționale. În mod cert, rata infl aţiei se afl ă în corelație directă cu evoluția


PIB, care poate fi realizată utilizând modele econometrice adecvate. Şomerii, conform defi niţiei internaţionale (BIM*), sunt persoanele în vârstă de 15-74 ani care îndeplinesc simultan următoarele 3 condiţii: (i) nu au un loc de muncă; (ii) sunt disponibile să înceapă lucrul în următoarele două săptămâni; (iii) s-au afl at în căutare activă a unui loc de muncă, oricând în decursul ultimelor patru săptămâni. Rata şomajului reprezintă ponderea şomerilor în populaţia activă. Populaţia activă din punct de vedere economic cuprinde toate persoanele care furnizează forţa de muncă disponibilă pentru producţia de bunuri şi servicii în timpul perioadei de referinţă, incluzând populaţia ocupată şi şomerii. Şomerii înregistraţi sunt persoanele afl ate în evidenţele Agenţiei Naţionale pentru Ocuparea Forţei de Muncă (ANOFM), care benefi ciază de prevederile legislaţiei privind protecţia socială a şomerilor. Cele două seturi de indicatori statistici (şomajul lunar conform defi niţiei internaţionale şi şomajul înregistrat) nu sunt comparabile deoarece sursele de date, metodele de măsurare, conceptele, defi niţiile şi sfera de cuprindere sunt diferite. Analiza datelor din ambele serii, însă, oferă o imagine completă şi reală asupra pieţei româneşti a forţei de muncă.

Literature review

Aaronson, Mazumder și Schechter (2010) analizează factorii care au generat creșterea șomajului pe termen lung și implicarea pentru evoluția economică viitoare, Couch et.al. (2013) abordează un subiect similar, se concentrează asupra consecințelor economice și de sănătate, și anume asupra veniturilor, benefi ciilor legate de handicap și a mortalității. Michaillat (2012) este preocupat de rolul potrivirii fricțiunilor în infl uențarea și, prin urmare, în explicarea șomajului, propune un model de căutare și potrivire, Daly et.al. (2012) dezvoltă un subiect apropiat, întrebarea acestora de cercetare este axată pe creșterea ratei naturale a șomajului. Anghelache și Manole (2015) dezvoltă pe corelația dintre infl ație și șomaj. Lalive (2007) oferă dovezi privind corelația dintre prestațiile de șomaj, durata șomajului, pe baza ideii că benefi ciile tind să ducă la creșterea duratei șomajului, studiul său urmărește sistemul austriac, în timp ce Le Barbanchon (2016) studiază, într-o abordare similară, cazul francez. Anghel, Anghelache și Manole (2016) au fost preocupați de evoluția infl ației în perioada recentă. Shimer și Werning (2007) au testat caracterul optim al asigurării de șomaj pe baza răspunsului salariilor de rezervare la ajutoarele de șomaj. Nekoei și Weber (2017) discută despre infl uența pozitivă potențială a prestațiilor de șomaj asupra calității locurilor de muncă. Åslund, Østh și Zenou (2010) oferă o abordare modernă cu privire la importanța accesului la locuri de muncă. Anghelache (2008), Anghelache et.al. (2007) sunt lucrări de referință în statisticile macroeconomice, autorii tratează în mod considerabil fenomenul


șomajului. Kroft și Notowidigdo (2016) evaluează legătura dintre asigurarea

de șomaj și rata șomajului. Van Ours și Vodopivec (2008) analizează infl uența asigurării reduse a șomajului asupra calității angajaților care au fost angajați după o perioadă de șomaj. Krueger și Mueller (2010) dau noi dovezi privind intensitatea căutării de locuri de muncă măsurată pentru șomerii din Statele Unite, prin timpul dedicat acestei activități. Schmieder, von Wachter și Bender (2012) măsoară efectele asigurării de șomaj pe o perioadă lungă de timp pe ciclul economic, studiul lor se bazează pe un set de date cuprinzător. Moscarini și Postei-Vinay (2012) evaluează rolul angajatorilor în crearea de locuri de muncă în timpul vârfurilor pozitive și negative, angajatorii sunt grupați în funcție de mărimea lor. Inderbitzin, Staubli și Zweimüller (2016) măsoară impactul prestațiilor extinse de șomaj asupra comportamentului lucrătorilor în vârstă față de pensionare, în special pensionarea anticipată. Agrawala și Matsab (2013) iau în considerare efectul riscului șomajului asupra procesului decizional în fi nanțarea corporațiilor. Silva și Toledo (2009) oferă un model care extinde modelul de potrivire DMP cu distrugerea endogenă a locului de muncă, modelul lor atingând aproape curba Beveridge înclinată în jos. Chetty (2008) demonstrează că benefi ciile rezultate din asigurarea de șomaj afectează comportamentul în căutarea unui loc de muncă. Amaral și Ice (2014) oferă o evaluare contemporană a prestațiilor de asigurări de șomaj extinse. Card, Chetty și Weber (2007) studiază comportamentul șomerilor în întregime în intervalul de timp al benefi ciilor.

Metodologia cercetării şi date. Rezultate şi discuţii

În cele ce urmează vom analiza modul în care a evoluat rata șomajului în România în perioada 2007 – 2017.


Evoluţia ratei şomajului în perioada 2007-2017

Grafi cul nr. 1

4.0

4.2

4.4

4.6

4.8

5.0

5.2

5.4

5.6

5.8

6.0

6.2

6.4

6.6

6.8

7.0

7.2

7.4

7.6

7.8

8.0

8.2

8.4

8.6

8.8

1 2 3 4 5 6 7 8 910

11

12 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10

11

12 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10

11

12 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10

11

12 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10

11

12 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10

11

12 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10

11

12 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10

11

12 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10

11

12 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10

11

12 1 2 3

4P

5P

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

%

Serie ajustată sezonier Trend

P Date provizorii.

Sursa datelor: Institutul Naţional de Statistică, comunicat de presă nr. 165 / 3 iulie 2017

Numărul şomerilor (în vârstă de 15-74 ani), estimat pentru luna mai a anului 2017 a fost de 478 mii persoane, în creștere față de luna precedentă (471 mii persoane), dar în scădere față de aceeaşi lună a anului anterior (548 mii persoane). În luna mai 2017, rata şomajului în formă ajustată sezonier a fost de 5,3%. Rata şomajului în luna martie 2017 a scăzut cu 0,1 puncte procentuale față de cea înregistrată în luna precedentă (5,4%). Rata şomajului la bărbaţi a fost cu 1,2 puncte procentuale mai mare decât la femei. Numărul şomerilor (în vârstă de 15-74 ani), estimat pentru luna mai din anul 2017 a fost de 478 mii persoane, în creştere față de luna precedentă (471 mii persoane), dar și față de aceeaşi lună a anului anterior (548 mii persoane).


Numărul de şomeri în perioada martie 2015 - mai 2017

Grafi cul nr. 2

450000

475000

500000

525000

550000

575000

600000

625000

650000

5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4P 5P

2015 2016 2017

P Date provizorii.Sursa datelor: Institutul Naţional de Statistică, comunicat de presă nr. 165 / 3 iulie 2017

Pe sexe, rata şomajului la bărbaţi a depăşit-o cu 1,2 puncte procentuale pe cea a femeilor (valorile respective fi ind 5,9% în cazul persoanelor de sex masculin şi 4,7% în cazul celor de sex feminin).

Rata şomajului pe sexe -%-

Tabel nr. 1Categorii

de vârstă

(ani)

2016 2017

Mai Iun. Iul. Aug. Sept. Oct. Nov. Dec. Ian. Feb. Mar. Apr.P Mai P

Total

15-74 6,1 5,9 5,8 5,7 5,7 5,6 5,5 5,5 5,3 5,3 5,3 5,3 5,4

15-24 20,8 20,8 20,3 20,3 20,3 20,4 20,4 20,4 19,9 19,9 19,9 .. ..

25-74 5,0 4,8 4,8 4,6 4,6 4,5 4,4 4,4 4,2 4,3 4,2 4,2 4,3

Masculin

15-74 6,7 6,6 6,5 6,4 6,4 6,2 6,0 6,0 6,0 5,9 5,9 5,9 5,9

15-24 19,7 19,7 19,4 19,4 19,4 19,6 19,6 19,6 19,7 19,7 19,7 .. ..

25-74 5,7 5,6 5,5 5,3 5,3 5,1 5.0 4,9 4,9 4,9 4,9 4,8 4,8Feminin

15-74 5,2 4,9 4,9 4,8 4,8 4,8 4,7 4,9 4,4 4,6 4,5 4,6 4,7

15-24 22,7 22,7 21,8 21,8 21,8 21,6 21,6 21,6 20,3 20,3 20,3 .. ..

25-74 4,1 3,8 3,8 3,7 3,7 3,7 3,6 3,8 3,3 3,5 3,4 3,5 3,6

P Date provizorii... - Date indisponibile.Sursa datelor: Institutul Naţional de Statistică, comunicat de presă nr. 165 / 3 iulie 2017


Pentru persoanele adulte (25-74 ani), rata şomajului a fost estimată la 4,3% pentru luna mai 2017 (4,8% în cazul bărbaţilor şi 3,6% în cel al

femeilor).

Numărul şomerilor în vârstă de 25-74 ani reprezenta 74,4% din numărul total al şomerilor estimat pentru luna mai 2017. În trimestrul I 2017, rata de ocupare a populaţiei în vârstă de muncă (15-64 ani) a fost de 61,2%, în scădere faţă de trimestrul anterior. În trimestrul I 2017, rata de ocupare a populaţiei în vârstă de 20-64 ani a fost de 66,2%, la o distanţă de 3,8 puncte procentuale faţă de ţinta naţională de 70% stabilită în contextul Strategiei Europa 2020. În primul trimestru al anului 2017, populaţia activă a României era de 8804 mii persoane, din care, 8323 mii persoane erau ocupate şi 481 mii persoane erau şomeri.

Principalele categorii de populaţie în trimestrul I 2017 (mii persoane)

Grafi cul nr. 3

* Inclusiv forţele armate şi asimilaţi şi persoanele care lucrează în sectorul informal şi la negru.** Alte categorii: patroni, lucrători pe cont propriu, lucrători familiali neremuneraţi şi membrii ai unei societăţi agricole sau ai unei cooperative neagricole.Sursa datelor: Institutul Naţional de Statistică, comunicat de presă nr. 156 / 27 iunie 2017

Rata de ocupare a populaţiei în vârstă de muncă (15-64 ani) a fost, în trimestrul I al anului 2017, de 61,2%, în scădere faţă de trimestrul anterior cu 0,4 puncte procentuale. Gradul de ocupare a fost mai mare la bărbaţi (68,9% faţă de 53,5% la femei) şi la persoanele din mediul urban (63,7% faţă de 58,1% în mediul rural).


Rata de ocupare a tinerilor (15-24 ani) a fost de 21,4%.

Evoluţia ratei de ocupare a populaţiei de 15 ani şi peste, pe grupe de

vârstă

Grafi cul nr. 4

20,4 22,2 24,9 21,5 21,4

75,8 77,7 78,9 77,9 77,5

41,3 43,5 43,6 42,6 41,6

8,4 8,8 8,4 7,2 7,70

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Tr. I 16 Tr. II 16 Tr. III 16 Tr. IV 16 Tr. I 17

- % -

15-24 ani

25-54 ani

55-64 ani

65 ani +


Rata şomajului în trimestrul I 2017 a fost de 5,5%, valoare egală cu cea înregistrată în trimestrul anterior.

Rata şomajului pe grupe de vârstă, sexe şi medii, în trimestrul I 2017

Grafi cul nr. 5

Graficul nr. 5. Rata omajului pe grupe de vârst , sexe i medii, în trimestrul I

21,1

8,2

4,6 4,32,8

19,4

4,73,5 3,2

2,0

0

5

10

15

20

25

15-24

ani

25-34

ani

35-44

ani

45-54

ani

55 ani +

- % -

Masculin Feminin

18,0

6,2

3,5 3,4 3,0

21,8

7,6

5,04,3

2,0

0

5

10

15

20

25

15-24 ani25-34 ani35-44 ani45-54 ani 55 ani +

- % -

Urban Rural


Pe sexe, ecartul dintre cele două rate ale şomajului a fost de 1,9 puncte procentuale (6,3% la bărbaţi faţă de 4,4% la femei), iar pe medii rezidenţiale, de 1,7 puncte procentuale (6,4% în mediul rural, faţă de 4,7% în mediul


urban). Rata şomajului a atins nivelul cel mai ridicat (20,4%) în rândul tinerilor (15-24 ani). Numărul de șomeri neremunerați la sfârșitul perioadei, cei mai mulți erau muncitori, mai ales muncitori. Acest număr reprezintă numai acele persoane care sunt înregistrate la ofi ciile forței de muncă și protecția socială și primesc sub o formă sau alta, indemnizațiile de șomaj, dar în țara noastră, categoria șomerilor este mult mai mare, inclusiv absolvenții de învățământ secundar și superior, Dar care nu au fost înregistrate ca șomeri, șomeri care au ieșit din perioada de șomaj și nu mai sunt angajați sau care desfășoară ocazional. Un alt grup este acela al persoanelor care nu au fost niciodată angajați în șomaj și au desfășurat așa-numitele activități libere și o parte din populație angajată cu normă redusă, cu fracțiune de normă. Având în vedere că problema închiderii sau limitării activității unui număr de societăți se presupune că numărul angajaților va fi redus, acesta va îngreuna rîndurile șomerilor sau celor afl ați în tranzit prin orice ședere prin ordonanță prin redundanță. Este de așteptat ca grupul „alți indivizi” să vadă un număr de foști angajați. România se confruntă, de asemenea, cu un fenomen negativ, care este că o parte din populația de vârstă activă este înregistrată în categoria șomerilor și lucrează în așa-numitul „negru”. Poate că noul Cod al Muncii, introdus în 2011, ar putea pune în lumină acest domeniu, dar rămâne să fi e analizat, după o perioadă rezonabilă, efectele noului cadru al legislației muncii. Având în vedere structura ocupării forței de muncă, deoarece restructurarea și privatizarea prin metode posibile de „închidere” și „lichidare” vor continua, vom constata că în perioada următoare este probabil să asistăm la creșterea rangurilor șomerilor, prin accelerarea procesului de privatizare în industrie , Construcțiile, transporturile, în special în chestiunile bugetare, în centrul măsurilor de austeritate. Acest fapt spune foarte mult pentru că, în timpul tranziției, rupte de mai multe turbulențe, nu creează locuri de muncă pentru oamenii care au lucrat în industrie sau în cercetare, munca extrem de specializată pe care o obiect dispare. În majoritatea cazurilor, specialiștii au fost concediați sau au devenit nemulțumiți de venituri și au îngroșit rândurile celor care au plecat și au funcționat în străinătate. Credem că măsurile de reformă ale economiei naționale, restructurarea ar trebui să ia în considerare crearea acestor locuri de muncă pentru specialiști cu înaltă califi care, astfel încât se vor risipi în Europa. În caz contrar, urmând exemplul unor persoane care au găsit o realizare mai bună, tot mai multe vor merge în străinătate și, mai devreme, economia va trebui să găsească înlocuitori care vor costa mai mult decât eforturile momentului de a păstra cele existente la locul de muncă. În altă


ordine de idei, acesta a subliniat că statul de securitate socială nu va colecta veniturile necesare pentru a plăti pensiile și prestațiile de șomaj pentru un număr mare de persoane, ceea ce necesită în mod necesar găsirea resurselor necesare prin măsuri care ar putea deveni efi ciente. Este greu de presupus că bugetul asigurărilor sociale pentru anul 2016 nu va fi o sursă de venit care să asigure plata ajutoarelor de șomaj și a altor sume de ajutor, alocații de sprijin etc. pentru persoanele care vor deveni șomere. Situația poate deveni complicată, având în vedere că în 2013 un număr semnifi cativ de angajați care au fost angajați în sectorul privat au devenit șomeri sau cei care lucrează fără contract de muncă nu vor fi angajați și vor ocupa cel puțin categoria șomerilor. Deci, aici este evoluția șomajului în ultima perioadă, cu toate acestea, trebuie tratată cu atenție. De asemenea, este important ca societățile, RA și alte activități de interes național sau util societății, statul să-și facă infl uența simțită prezența, până când acestea creează condiții optime, trecerea reală la activitatea privată. Evoluția șomajului în perioada noiembrie 2008 este infl uențată de criza fi nanciară globală, care este România. Criza fi nanciară, cu refl ecție și sistemul bancar din țara noastră, va spori creditele de cost (preț). Astfel, produsele bancare vor crește și întreprinderile, inclusiv persoanele fi zice, vor modera politica de „împrumut de apel”. Ultima dată a existat o dezvoltare a studiilor pentru a analiza legătura dintre infl ație și modul în care afectează dezvoltarea economică. Se știe că între infl ație și creșterea economică pe termen lung există o relație negativă. În analiza pe care am realizat-o în cadrul acestei cercetări, am considerat PIB-ul ca variabilă dependentă și infl uența ei asupra ratei infl ației (ca variabilă independentă) pe o serie de date între anii 1991 și 2015, datele au fost publicate de Institutul Național de Statistică. Considerăm funcția liniară de regresie Y = f (X), unde Y = GDP este variabilă endogenă, dependentă și X = rata infl ației, o variabilă exogenă și independentă. Funcția de regresie obținută, prin substituirile din model, are forma:

PIB = a + b RI + Ɛ Folosind un program dedicat, am analizat evoluția PIB-ului și a infl ației în perioada 1991-2015, prin grafi că, dar și prin indicatori descriptivi.


Corelograma PIB și rata infl ației (RI)

Grafi cul nr. 6

Estimarea parametrilor de regresie

Tabel nr. 2


Modelul de regresie rezultat:PIB = 359.432,7 - 2165.133 RI

Valoarea negativă a parametrului b (C2) are ca rezultat o relație inversă între PIB și rata infl ației, în plus dacă rata infl ației ar crește cu 1 punct procentual, PIB-ul va scădea cu 2165,133 milioane. R-pătrat = 0,4069 este coefi cientul de determinare; Astfel 40,69% indică infl uența infl ației asupra PIB-ului, diferența arată infl uențele altor factori. Mulți medici, ingineri, cercetători, specialiști în domeniul lingvistic etc. lucrează acum în țările occidentale, creând mari difi cultăți în economia românească, care în curând va simți lipsa de specialiști din cei menționați mai sus. Deschiderea către Europa după aderare va avea un efect contradictoriu asupra ocupării forței de muncă și că efectul asupra șomajului. Vor fi șomeri, însă economia națională se va confrunta cu o serie de profesii, cu forța de muncă necesară. În consecință, numărul șomerilor va crește mai mult, persoanele cu o pregătire modestă sau din zone care nu sunt solicitate sau pe piața internă europeană. Guvernul trebuie să pună problema găsirii acelor pârghii prin care să stimuleze afacerile mici și mijlocii, care, în tranziția spre economia de piață completă, creează noi locuri de muncă și se asigură. Având în vedere difi cultățile cu care se confruntă economia în ansamblul său, se presupune că acele companii private nu ar putea face față cu greu impozitelor de reducere a activității și, în acest fel, să treacă un număr de angajați în șomaj.

Concluzii

Din datele prezentate mai sus putem concluziona că în perioada următoare, restructurarea și privatizarea în industrie și servicii și continuarea implementării Legii de modifi care a Legii Terenului ar avea ca efect creșterea încetinirii numărului celor care urmează să fi e înregistrați ca șomeri sau devenind șomeri Șomeri în plată. Fără a lua măsuri adecvate în 2016 ar putea însemna o creștere a numărului de șomeri prin punerea în aplicare a măsurilor de reducere a numărului de angajați din sectorul guvernamental ca strategie anunțată de guvern. Este mai difi cil de anticipat cine va prelua poziția unei țări membre UE. Modelul econometric folosit pentru a estima infl uența asupra PIB-ului exercitat de infl ație relevă faptul că există un parametru negativ, adică o infl uență negativă, iar pentru o creștere a ratei infl ației cu o unitate, PIB-ul va scădea cu valoarea coefi cientului. La testarea valabilității modelului se utilizează statistici F, care se calculează prin trei variante: variația explicată de model, varianța reziduală și varianța totală. Valoarea F = 15,78 este semnifi cativă din punct de vedere statistic pentru o probabilitate de 95% garanție, deoarece semnifi cația F are o valoare (0.000602) foarte aproape de zero.


Bibliografi e

1. Aaronson, D., Mazumder, B. and Schechter, Shani. (2010). What is behind the rise

in long-term unemployment?, Economic Perspectives, (Q II), 28–51 2. Agrawala, A., Matsab, D. (2013). Labor unemployment risk and corporate

fi nancing decisions, Journal of Financial Economics, Volume 108, Issue 2, May 2013, pages 449–470

3. Amaral, P. and Ice, J. (2014). Reassessing the Effects of Extending Unemployment

Insurance Benefi ts, Economic Commentary, 2014-23 4. Anghel, M.G., Anghelache, C. and Manole, A. (2016). Some aspects regarding

the infl ation evolution during the last period. Romanian Statistical Review, Supplement, 8, 104-109

5. Anghelache, C. and Manole, A. (2015). The Correlation between Infl ation and

Unemployment. „Economica” Scientifi c and Didactic Journal, nr. 1 (91), Chişinău, Republica Moldova, pp. 115-123

6. Anghelache, C. (2008). Tratat de statistică teoretică şi economică, Editura Economică, Bucureşti

7. Anghelache, C., Manole, A. şi colaboratorii (2007). Analiză macroeconomică, Editura Economică, Bucureşti

8. Åslund, O., Østh, J. and Zenou, Y. (2010). How Important Is Access to Jobs? Old

Question - Improved Answer, Journal of Economic Geography, 10, 389–422 9. Card, D., Chetty, R. and Weber, A. (2007). The Spike at Benefi t Exhaustion:

Leaving the Unemployment System or Starting a New Job?, American Economic Review, 97, 113–118

10. Chetty, R. (2008). Moral Hazard versus Liquidity and Optimal Unemployment

Insurance. Journal of Political Economy, 116 (2), 173-234 11. Couch, K. A., Reznik, G. Tamborini, C. R. and Iams, H.. (2013). Economic and

Health Implications of Long-Term Unemployment: Earnings, Disability Benefi ts,

and Mortality. Research in Labor Economics, 38, 259-305 12. Daly, M.., Hobijn, B., Sahin, A., and Valletta, R. (2012). A search and matching

approach to labor markets: Did the natural rate of unemployment rise?. Journal of Economic Perspectives, 26 (3), 3–26

13. Inderbitzin, L., Staubli, S. and Zweimüller, J. (2016). Extended Unemployment

Benefi ts and Early Retirement: Program Complementarity and Program

Substitution. American Economic Journal: Economic Policy, 8 (1, Feb.), 253-288 14. Kroft, K., and Notowidigdo, M. J. (2016). Should Unemployment Insurance

Vary with the Unemployment Rate? Theory and Evidence. Review of Economic Studies, 83 (3, July), 1092-1124

15. Krueger, A. B., and Mueller, A. (2010). Job Search and Unemployment Insurance:

New Evidence from Time Use Data. Journal of Public Economics, Journal of Public Economics, 94 (3–4), 298– 307

16. Lalive, R. (2007). Unemployment Benefi ts, Unemployment Duration, and

PostUnemployment Jobs: A Regression Discontinuity Approach. American Economic Review, 97, 108–112

17. Le Barbanchon, T. (2016). The Effect of the Potential Benefi t Duration of

Unemployment Benefi ts on Unemployment Exits to Work and Match Quality in

France, Labor Economics, 16–29 18. Michaillat, P. (2012). Do Matching Frictions Explain Unemployment? Not in Bad

Times. American Economic Review, 102 (4), 1721–1750


19. Moscarini, G., and Postei-Vinay, F. (2012). The Contribution of Large and Small

Employers to Job Creation at Times of High and Low Unemployment. American Economic Review, 102 (6), 2509–2539.

20. Nekoei, A. and Weber, A. (2017). Does Extending Unemployment Benefi ts

Improve Job Quality?, American Economic Review, 107, 527–561 21. Schmieder, J. F., von Wachter, T. and Bender. S. (2012). The Effects of Extended

Unemployment Insurance Over the Business Cycle: Evidence from Regression

Discontinuity Estimates Over 20 Years. The Quarterly Journal of Economics, 127 (2), 701–52

22. Shimer, R. and Werning, I. (2007). Reservation Wages and Unemployment

Insurance. The Quarterly Journal of Economics, 122, 1145–1185 23. Silva, J. and Toledo, M. (2009). Labor turnover costs and the cyclical behavior of

vacancies and unemployment. Macroeconomic Dynamics 13 (S1), 76–96 24. van Ours, J. C., and Vodopivec, M. (2008). Does Reducing Unemployment

Insurance Generosity Reduce Job Match Quality?, Journal of Public Economics, 92 (3–4), 684–95


THE EFFECT OF UNEMPLOYMENT ON ECONOMIC GROWTH







Abstract

Unemployment is a macroeconomic indicator that refl ects the inability

of an economy to make full use of labor resources. The phenomenon itself is

based on the concentration of socio-economic activity, the improvement of

high productivity means of production, the higher supply of people able to

occupy the available places in the economy than the real number of them or

the non-synchronization of the labor supply and the available places at the

regional level Or national. Of course, the lack of adequate conversion of the

labor force leads to an increase in the number of unemployed and thus the

unemployment rate. The number of unemployed, somewhat rising in Romania,

has two negative effects through the economic effort of paying unemployment

benefi t, on the one hand, and the existence of a percentage of the labor

resource that can not be used to increase the production of goods and services,

on the other part. The analysis of the unemployment fi gures set in the BIM or

AMIG O system reveals the availability of the labor market and the inability

to assimilate the national economy. The infl ation rate has a direct correlation

with the evolution of the Gross Domestic Product, which we analyzed using

some appropriate econometric models.

Keywords: unemployment, economic growth, infl ation rate,

productivity, labor market

JEL Classifi cation: E23, J64

Introduction

Unemployment refl ects the impossibility of a country’s economy to

make full use of labor resources. Lack of labor force conversion increases

the number of unemployed and, as a consequence, the unemployment rate.

Increasing the number of unemployed in Romania has two negative effects

on the fi nancial effort to pay for unemployment benefi ts, with some of the labor resources that can not be used to increase the production of goods and services. Interpreting the ILO or AMIGO unemployment data series expresses


the capacity of the labor market and the inability to assimilate the national economy. Clearly, the infl ation rate is in direct correlation with the evolution

of GDP, which can be achieved using appropriate econometric models.

Unemployed people, according to the International Defi nition (ILO *), are 15-74 year olds who simultaneously meet the following three conditions: (i) they have no job; (Ii) are available to start work in the next two weeks; (Iii) have been actively seeking a job, at any time during the last four weeks. Unemployment rate is the share of the unemployed in the active population. The economically active population includes all persons supplying the available workforce for the production of goods and services during the reference period, including the employed population and the unemployed. Registered unemployed persons are the persons registered in the National Employment Agency (ANOFM), which benefi t from the legislation on the social protection of the unemployed. The two sets of statistical indicators (monthly unemployment according to international defi nition and registered unemployment) are not comparable as data sources, measurement methods, concepts, defi nitions and scope are different. The analysis of the data in both series, however, provides a complete and real picture of the Romanian labor market.

Literature review

Aaronson, Mazumder and Schechter (2010) analyze the factors that have generated the increase of long-term unemployment and the implication for future economic evolution, Couch et.al. (2013) develop on a similar topic, they focus on the economic and health related consequences, namely earnings, benefi ts related to disability, and mortality. Michaillat (2012) is preoccupied with the role of matching frictions in infl uencing and, thus,

explaining unemployment, he proposes a search-and-matching model, Daly

et.al. (2012) develop on a close topic, their research question is focused on

the increase of natural rate of unemployment. Anghelache and Manole (2015)

develop on the correlation between infl ation and unemployment. Lalive

(2007) provides evidence on the correlation between unemployment benefi ts, unemployment duration, based on the idea that benefi ts tend to lead to the growth of unemployment duration, his study pursues the Austrian system, while Le Barbanchon (2016) studies, on a similar approach, the French case. Anghel, Anghelache and Manole (2016) were preoccupied with the evolution of the infl ation in the recent period. Shimer and Werning (2007) have tested

the optimal character of unemployment insurance based on the responsiveness

of reservation wages to unemployment benefi ts. Nekoei and Weber (2017) discuss on the potential positive infl uence of unemployment benefi ts on job quality. Åslund, Østh and Zenou (2010) provide a modern approach


on the importance of access towards jobs. Anghelache (2008), Anghelache et.al. (2007) are reference works in macroeconomic statistics, the authors treat extensively the unemployment phenomenon. Kroft and Notowidigdo (2016) evaluate the connection between unemployment insurance and unemployment rate. van Ours and Vodopivec (2008) analyze the infl uence

of reduced unemployment insurance on the quality of employees who were

hired following an unemployment period. Krueger and Mueller (2010) give

new evidence on the job search intensity measured for unemployed people

in the United States, trough the time dedicated for this activity. Schmieder,

von Wachter and Bender (2012) measure the effects of unemployment

insurance over an extended time on the business cycle, their study is based

on a comprehensive dataset. Moscarini and Postei-Vinay (2012) evaluate

the role of employers in creating jobs during positive and negative peaks,

the employers are grouped depending on their size. Inderbitzin, Staubli and

Zweimüller (2016) measure the impact of extended unemployment benefi ts on the behavior of older workers towards retirement, especially early retirement. Agrawala and Matsab (2013) consider the effect of unemployment risk on the decisional process in corporate fi nancing. Silva and Toledo (2009) provide a model that extends the DMP matching model with endogenous job destruction, their model reaches close to the downward-sloping Beveridge curve. Chetty (2008) demonstrates that benefi ts derived from unemployment insurance affect job search behavior. Amaral and Ice (2014) provide a contemporary evaluation of extended unemployment insurance benefi ts. Card, Chetty, and Weber (2007) study the behavior of unemployed people towards the full extent of the benefi ts related time interval.

Research methodology and data. Results and discussions

In the following, we will analyze how the unemployment rate evolved in Romania during 2007-2017.


Evolution of the unemployment rate during 2007-2017

Chart no. 1

4.0

4.2

4.4

4.6

4.8

5.0

5.2

5.4

5.6

5.8

6.0

6.2

6.4

6.6

6.8

7.0

7.2

7.4

7.6

7.8

8.0

8.2

8.4

8.6

8.8

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 34P 5P

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

%

Serie ajustată sezonier Trend

P Provisional data.

Data source: National Institute of Statistics, press release no. 165/3 July 2017

The number of unemployed (aged 15-74), estimated for May 2017, was 478 thousand people, up from the previous month (471 thousand persons), but decreasing compared to the same month of the previous year (548 Thousands of people). In May 2017, the seasonally adjusted unemployment rate was 5.3%.

The unemployment rate in March 2017 decreased by 0.1 percentage points

compared to the previous month (5.4%). The unemployment rate for men was

1.2 percentage points higher than for women. The number of unemployed

(aged 15-74 years) estimated for May in 2017 was 478 thousand people, up

from the previous month (471 thousand persons), but also compared to the

same month of the previous year (548 thousand people).


Number of unemployed in March 2015 - May 2017

Chart no. 2

450000

475000

500000

525000

550000

575000

600000

625000

650000

5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4P 5P

2015 2016 2017

P Provisional data.

Data source: National Institute of Statistics, press release no. 165/3 July 2017

By gender, the unemployment rate in males exceeded by 1.2 percentage points that of women (the respective fi gures being 5.9% for males

and 4.7% for females).

Unemployment rate by sex%

Table no. 1 Age

category

(ani)

2016 2017

May Jun. Jul. Aug. Sept. Oct. Nov. Dec. Ian. Feb. Mar. Apr.P May P

Total

15-74 6,1 5,9 5,8 5,7 5,7 5,6 5,5 5,5 5,3 5,3 5,3 5,3 5,4

15-24 20,8 20,8 20,3 20,3 20,3 20,4 20,4 20,4 19,9 19,9 19,9 .. ..

25-74 5,0 4,8 4,8 4,6 4,6 4,5 4,4 4,4 4,2 4,3 4,2 4,2 4,3

Male

15-74 6,7 6,6 6,5 6,4 6,4 6,2 6,0 6,0 6,0 5,9 5,9 5,9 5,9

15-24 19,7 19,7 19,4 19,4 19,4 19,6 19,6 19,6 19,7 19,7 19,7 .. ..

25-74 5,7 5,6 5,5 5,3 5,3 5,1 5.0 4,9 4,9 4,9 4,9 4,8 4,8

Female15-74 5,2 4,9 4,9 4,8 4,8 4,8 4,7 4,9 4,4 4,6 4,5 4,6 4,7

15-24 22,7 22,7 21,8 21,8 21,8 21,6 21,6 21,6 20,3 20,3 20,3 .. ..

25-74 4,1 3,8 3,8 3,7 3,7 3,7 3,6 3,8 3,3 3,5 3,4 3,5 3,6

P Provisional data... - Data unavailable.Data source: National Institute of Statistics, press release no. 165/3 July 2017


For adults (25-74 years), the unemployment rate was estimated at 4.3% for May 2017 (4.8% for men and 3.6% for women).

The number of unemployed aged 25-74 represented 74.4% of the total

number of unemployed estimated for May 2017.

In the fi rst quarter of 2017, the employment rate of the working age

population (15-64 years) was 61.2%, down from the previous quarter.

In the fi rst quarter of 2017, the occupancy rate of the 20-64 year-old

population was 66.2% at a distance of 3.8 percentage points compared to the

national target of 70% set in the context of the Europe 2020 strategy.

In the fi rst quarter of 2017, Romania’s active population was 8804

thousand people, out of which 8323 thousand were occupied and 481 thousand

were unemployed.

Main categories of population in Q1 2017 (thousands of people)

Chart no. 3

* Including armed and assimilated forces and people working in the informal and black sectors.** Other categories: employers, self-employed workers, unpaid family workers and members of an agricultural or non-agricultural cooperative.Data source: National Institute of Statistics, press release no. 156/27 June 2017

The employment rate of the working age population (15-64 years)

was 61.2% in the fi rst quarter of 2017, down from 0.4 percentage points on the

previous quarter. The employment rate was higher for males (68.9% compared

to 53.5% for women) and for urban people (63.7% vs. 58.1% for rural areas).

The employment rate of young people (15-24 years) was 21.4%.


Evolution of the occupancy rate of the population aged 15 years and

over, by age group

Chart no. 4

20,4 22,2 24,9 21,5 21,4

75,8 77,7 78,9 77,9 77,5

41,3 43,5 43,6 42,6 41,6

8,4 8,8 8,4 7,2 7,70

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Tr. I 16 Tr. II 16 Tr. III 16 Tr. IV 16 Tr. I 17

- % -

15-24 ani

25-54 ani

55-64 ani

65 ani +


The unemployment rate in the fi rst quarter of 2017 was 5.5%, the

same as in the previous quarter.

Unemployment rate by age group, sex and average, in the fi rst quarter

of 2017

Chart no. 5

21,1

8,2

4,6 4,32,8

19,4

4,73,5 3,2

2,0

0

5

10

15

20

25

15-24

ani

25-34

ani

35-44

ani

45-54

ani

55 ani +

- % -

Masculin Feminin

18,0

6,2

3,5 3,4 3,0

21,8

7,6

5,04,3

2,0

0

5

10

15

20

25

15-24 ani25-34 ani35-44 ani45-54 ani 55 ani +

- % -

Urban Rural


By gender, the gap between the two unemployment rates was 1.9

percentage points (6.3% for men versus 4.4% for women) and 1.7% for

residential areas (6.4% for men) % In rural areas compared to 4.7% in urban

areas). The unemployment rate reached the highest level (20.4%) among

young people (15-24 years).


The number of unremunerated unemployed at the end of the period, most of them workers, especially workers. This number represents only those persons who are registered at labor offi ces and social protection and receive in one form or another, unemployment benefi ts, but in our country, the category of unemployed is much higher, including the secondary and higher education graduates, But Who have not been registered as unemployed, unemployed who have gone out of the unemployment period and are no longer employed or occasionally employed. Another group is that of people who have never been unemployed and have carried out so-called free activities and part of the part-time population employed part-time. Given that the issue of closing down or limiting the activity of a number of companies is supposed to reduce the number of employees, it will make the ranks of the unemployed or those in transit more diffi cult by any residency by means of redundancy. The group „other individuals” is expected to see a number of former employees. Romania is also faced with a negative phenomenon, which is that part of the working-age population is registered as unemployed and works in the so-called „black”. Perhaps the new Labor Code, introduced in 2011, could highlight this area, but it remains to be analyzed, after a reasonable period, the effects of the new labor law framework. Given the structure of employment, as restructuring and privatization by possible „closing” and „liquidation” methods will continue, we will see that in the coming period we are likely to witness the rise in the ranks of the unemployed by accelerating the process of privatization in industry, Constructions, transport, especially in budgetary matters, at the center of austerity measures. This fact says very much because, during the transition, broken by several turbulences, does not create jobs for people who worked in industry or research, the highly specialized work of an object disappears. In the majority of cases, specialists have been dismissed or become dissatisfi ed with income, and have bruised the ranks of those who left and worked abroad. We believe that the reform measures of the national economy, restructuring should consider creating these jobs for highly qualifi ed specialists, so they will scatter in Europe. Otherwise, following the example of people who have found a better achievement, more and more will go abroad, and earlier, the economy will have to fi nd substitutes that will cost more than the efforts of keeping the ones in place work. In other news, he stressed that the state of social security would not collect the necessary income to pay pensions and unemployment benefi ts to a large number of people, which necessarily requires fi nding the necessary resources through measures that could become effective. It is hard to assume that the social security budget for 2016 will not be a source of income to secure the payment of unemployment benefi ts and


other amounts of aid, support allowances, etc. For people who will become unemployed. The situation may become complicated, given that in 2013 a signifi cant number of employees who have been employed in the private sector have become unemployed or those who work without a contract of employment will not be employed and will at least occupy the category of the unemployed. So here is the evolution of unemployment in the last period, however, should be treated carefully. It is also important that companies, RA and other activities of national interest or useful to society, the state to make its infl uence felt the presence, until they create optimum conditions, the real transition to private activity. Unemployment in November 2008 is infl uenced by the global fi nancial crisis, which is Romania. The fi nancial crisis, with refl ection and the banking system in our country, will increase the cost credits (price). Thus, banking products will grow and businesses, including individuals, will moderate the „call-back” policy. The last time there has been a development of studies to analyze the link between infl ation and how it affects economic development. It is known that there is a negative relationship between infl ation and long-term economic growth. In the analysis we made in this research, we considered GDP as a dependent variable and its infl uence on the rate of infl ation (as an independent variable) on a series of data between 1991 and 2015, data were published by the National Institute of Statistics. Consider the linear regression function Y = f (X), where Y = GDP is endogenous, dependent variable and X = infl ation rate, an exogenous and independent variable. The regression function obtained by the substitutions in the model has the form:

PIB = a + b RI + Ɛ

Using a dedicated program, we analyzed the evolution of GDP

and infl ation over the period 1991-2015 through graphics and descriptive

indicators.


Corelogram of GDP and Infl ation Rate (RI)

Chart no. 6

Estimation of regression parameters

Table no. 2

The resulting regression model:


PIB = 359.432,7 - 2165.133 RI The negative value of parameter b (C2) results in an inverse relationship between GDP and infl ation, and if the infl ation rate increases by

1 percentage point, GDP will decrease by 2165,133 million.

R-square = 0.4069 is the coeffi cient of determination; Thus 40.69%

indicates the infl uence of infl ation on GDP, the difference shows the infl uences

of other factors.

Many doctors, engineers, researchers, language specialists, etc.

Is now working in the Western countries, creating great diffi culties in the

Romanian economy, which soon will feel the lack of specialists from the above

mentioned. Opening to Europe after accession will have a contradictory effect

on employment and the effect on unemployment. They will be unemployed,

but the national economy will face a number of professions with the necessary

labor force. As a result, the number of the unemployed will increase more,

people with modest training or undesired areas or on the European internal

market. The government has to raise the issue of fi nding the levers to stimulate

small and medium-sized businesses, which, in the transition to a full market

economy, create new jobs and ensure. In view of the diffi culties faced by the

economy as a whole, it is assumed that private companies can not cope with

the downturns and thus bring unemployed people into jobs.

Conclusions

From the data presented above we can conclude that in the coming

period, restructuring and privatization in industry and services and the

continued implementation of the Law on Amendment of the Land Law would

have the effect of increasing the slowdown in the number of those who are to

be registered as unemployed or becoming unemployed Unem- ployed. Without

taking adequate measures in 2016, it could mean an increase in the number of

unemployed by implementing measures to reduce the number of employees

in the government sector as a strategy announced by the government. It is

more diffi cult to predict who will take over the position of an EU country. The

econometric model used to estimate the infl uence on GDP on infl ation shows

that there is a negative parameter, ie a negative infl uence, and for an increase

in the infl ation rate by one unit, the GDP will decrease by the value of the

coeffi cient. When testing the validity of the model, statistics F are used, which

are calculated by three variants: the variance explained by the model, the

residual variance and the total variance. The F value of 15.78 is statistically

signifi cant for a 95% probability guarantee, because the signifi cance F has a

value (0.000602) very close to zero.



1. Aaronson, D., Mazumder, B. and Schechter, Shani. (2010). What is behind the rise

in long-term unemployment?, Economic Perspectives, (Q II), 28–51 2. Agrawala, A., Matsab, D. (2013). Labor unemployment risk and corporate

fi nancing decisions, Journal of Financial Economics, Volume 108, Issue 2, May 2013, pages 449–470

3. Amaral, P. and Ice, J. (2014). Reassessing the Effects of Extending Unemployment

Insurance Benefi ts, Economic Commentary, 2014-23 4. Anghel, M.G., Anghelache, C. and Manole, A. (2016). Some aspects regarding

the infl ation evolution during the last period. Romanian Statistical Review, Supplement, 8, 104-109

5. Anghelache, C. and Manole, A. (2015). The Correlation between Infl ation and

Unemployment. „Economica” Scientifi c and Didactic Journal, nr. 1 (91), Chişinău, Republica Moldova, pp. 115-123

6. Anghelache, C. (2008). Tratat de statistică teoretică şi economică, Editura Economică, Bucureşti

7. Anghelache, C., Manole, A. şi colaboratorii (2007). Analiză macroeconomică, Editura Economică, Bucureşti

8. Åslund, O., Østh, J. and Zenou, Y. (2010). How Important Is Access to Jobs? Old

Question - Improved Answer, Journal of Economic Geography, 10, 389–422 9. Card, D., Chetty, R. and Weber, A. (2007). The Spike at Benefi t Exhaustion:

Leaving the Unemployment System or Starting a New Job?, American Economic Review, 97, 113–118

10. Chetty, R. (2008). Moral Hazard versus Liquidity and Optimal Unemployment

Insurance. Journal of Political Economy, 116 (2), 173-234 11. Couch, K. A., Reznik, G. Tamborini, C. R. and Iams, H.. (2013). Economic and

Health Implications of Long-Term Unemployment: Earnings, Disability Benefi ts,

and Mortality. Research in Labor Economics, 38, 259-305 12. Daly, M.., Hobijn, B., Sahin, A., and Valletta, R. (2012). A search and matching

approach to labor markets: Did the natural rate of unemployment rise?. Journal of Economic Perspectives, 26 (3), 3–26

13. Inderbitzin, L., Staubli, S. and Zweimüller, J. (2016). Extended Unemployment

Benefi ts and Early Retirement: Program Complementarity and Program

Substitution. American Economic Journal: Economic Policy, 8 (1, Feb.), 253-288 14. Kroft, K., and Notowidigdo, M. J. (2016). Should Unemployment Insurance

Vary with the Unemployment Rate? Theory and Evidence. Review of Economic Studies, 83 (3, July), 1092-1124

15. Krueger, A. B., and Mueller, A. (2010). Job Search and Unemployment Insurance:

New Evidence from Time Use Data. Journal of Public Economics, Journal of Public Economics, 94 (3–4), 298– 307

16. Lalive, R. (2007). Unemployment Benefi ts, Unemployment Duration, and

PostUnemployment Jobs: A Regression Discontinuity Approach. American Economic Review, 97, 108–112

17. Le Barbanchon, T. (2016). The Effect of the Potential Benefi t Duration of

Unemployment Benefi ts on Unemployment Exits to Work and Match Quality in

France, Labor Economics, 16–29 18. Michaillat, P. (2012). Do Matching Frictions Explain Unemployment? Not in Bad

Times. American Economic Review, 102 (4), 1721–1750


19. Moscarini, G., and Postei-Vinay, F. (2012). The Contribution of Large and Small

Employers to Job Creation at Times of High and Low Unemployment. American Economic Review, 102 (6), 2509–2539.

20. Nekoei, A. and Weber, A. (2017). Does Extending Unemployment Benefi ts

Improve Job Quality?, American Economic Review, 107, 527–561 21. Schmieder, J. F., von Wachter, T. and Bender. S. (2012). The Effects of Extended

Unemployment Insurance Over the Business Cycle: Evidence from Regression

Discontinuity Estimates Over 20 Years. The Quarterly Journal of Economics, 127 (2), 701–52

22. Shimer, R. and Werning, I. (2007). Reservation Wages and Unemployment

Insurance. The Quarterly Journal of Economics, 122, 1145–1185 23. Silva, J. and Toledo, M. (2009). Labor turnover costs and the cyclical behavior of

vacancies and unemployment. Macroeconomic Dynamics 13 (S1), 76–96 24. van Ours, J. C., and Vodopivec, M. (2008). Does Reducing Unemployment

Insurance Generosity Reduce Job Match Quality?, Journal of Public Economics, 92 (3–4), 684–95

Documents

ANALYSIS OF THE NATURAL MOVEMENT AND POPULATION...Doina AVRAM Ph.D Student PRINCIPALELE NOIUNI PRIVIND MODELUL EQCM I SISTEMELE TIP DVAR BAZATE PE DATE 123 THE MAIN CONCEPTS OF THE