Podając swój adres e-mail i zapisując się na newsletter, wyraża Pan/Pani zgodę na otrzymywanie informacji o publikacjach Oficyny Wydawniczej SGH i przetwarzanie danych osobowych w tym celu. Zgodę można wycofać w dowolnym momencie, co nie wpływa na zgodność z prawem przetwarzania, którego dokonano przed jej cofnięciem.
Zapraszamy
do naszej siedziby:
budynek SGH
al. Niepodległości 162
Tel: 780 039 374
Oficyna Wydawnicza SGH al. Niepodległości 162, p. 023 bud. główny SGH 02-554 Warszawa |
|
|
Wstęp
WPROWADZENIE Bezpośrednią motywacją do podjęcia tematu osadzonego w problematyce prze-widywania problemów fiskalnych była obserwacja doświadczeń globalnego kryzysu finansowego, który rozpoczął się w roku 2007 upadkiem banku Lehman Brothers. Kryzys ten odcisnął silne piętno na objętych nim krajach poprzez niekorzystny wpływ zarówno na ich gospodarki, jak i na społeczeństwa. Problemy na rynkach zredefiniowały podejście do polityki fiskalnej oraz uświadomiły potrzebę opracowania sposobu, dzięki któremu możliwe byłoby w przyszłości przewidywanie potencjalnych napięć fiskalnych. Na fali trudności wywołanych kryzysem pojawiła się zwiększona świadomość potrzeby bieżącego oceniania ryzyka fiskalnego zarówno w krajach rozwiniętych, jak i rozwijających się. Podkreślenia wymaga jednak fakt, że próby przewidywania okresów kryzysowych nie są same w sobie niczym nowym. W historii myśli ekonomicznej wielu wybitnych myślicieli koncentrowało swoje badania na próbie zrozumienia zarówno genezy, jak i przebiegu kryzysów. W tym kontekście wymienić należy polskiego ekonomistę M. Kaleckiego, badacza cykli koniunkturalnych. Kalecki oraz J.M. Keynes byli prekursorami zasady efektywnego popytu oraz efektywności inwestycji, co uczyniło z nich zwolenników aktywnej polityki państwa celem łagodzenia wahań koniunktury. Wśród wniosków z doświadczeń związanych z globalnym kryzysem finansowym w latach 2007-2009 znajduje się obserwacja, że nierównowagi fiskalne, makroekonomiczne i finansowe nie mogą być analizowane rozłącznie, ponieważ są powiązane. W szczególności, pewne działania antykryzysowe podejmowane ze strony państwowych instytucji finansowych, jakkolwiek uzasadnione, mogą doprowadzić do silnego pogorszenia stanu finansów publicznych . Dodatkowo w wyniku zwiększonej integracji rynków kapitałowych, kryzysy w ostatnich dekadach cechują się występowaniem efektu zarażania. Skutkiem tego pojawiło się zwiększone zainteresowanie rozwijaniem i stosowaniem systemów wczesnego ostrzegania (Early Warninig Systems, EWS), których celem jest przewidywanie czy dany kraj jest zagrożony wystąpieniem kryzysu w niedalekiej przyszłości. Wczesna identyfikacja ryzyka jest pomocna przy zapewnieniu skoordynowanej reakcji na problemy, co ma znaczenie w szczególności w zglobalizowanym świecie. Rozwijaniem modeli tego typu zainteresowane są nie tylko ośrodki badawcze i akademickie, ale również instytucje międzynarodowe (Międzynarodowy Fundusz Walutowy, Komisja Europejska) i krajowe (np. banki centralne Niemiec i Stanów Zjednoczonych). Należy podkreślić, że celem systemów EWS nie jest przewidywanie kryzysu, ale sygnalizowanie ryzyka jego wystąpienia. Systemy te zatem mają na celu identyfikację, czy w gospodarce pojawiły się procesy, które mogą sygnalizować ryzyko potencjalnych problemów w niedalekiej przyszłości. Istotą stosowania systemów wczesnego ostrzegania jest założenie, że pewne zmienne w gospodarce zachowują się inaczej w okresie poprzedzającym kryzys niż ma to miejsce w okresach spokojnych . Jeśli zatem system EWS wskazuje na ryzyko wystąpienia kryzysu, zasadnym może być dokładniejsze przeanalizowanie sytuacji. Uzasadnieniem wykorzystywania systemów wczesnego ostrzegania jest stwierdzenie, że w razie ryzyka wystąpienia kryzysu będzie więcej czasu na podjęcie odpowiednich działań zaradczych lub mających na celu zmniejszenie skutków zawirowań . Głównym problemem badawczym niniejszej pracy jest próba odpowiedzi na pytanie, czy możliwe jest opracowanie systemu wczesnego ostrzegania, który byłby zdolny do sygnalizowania ryzyka napięcia fiskalnego w niedalekiej przyszłości. Zakres badania został zawężony jedynie do okresów napięć fiskalnych, aby zapewnić większą jednorodność analizowanych okresów. Napięcie fiskalne rozpatrywane jest głównie w kategorii sektora instytucji rządowych i samorządowych, czyli długu publicznego. Określane jest jako sytuacja charakteryzująca się występowaniem problemów ze sfinansowaniem potrzeb pożyczkowych państwa. Przyjęta definicja analizowanego zdarzenia jest szeroka. Autorka skupiła się na napięciach fiskalnych, czyli okresach, kiedy nie tylko ma miejsce kryzys fiskalny związany z ogłoszeniem niewypłacalności lub restrukturyzacją długu, ale również pojawiają się mniej drastyczne oznaki istniejących problemów. Pośród nich wymienić można zdarzenia, gdy pojawia się znaczne pogorszenie dostępu do rynków finansowych, poziom inflacji jest bardzo wysoki lub kraj zostaje objęty programem pomocowym międzynarodowej instytucji. Celem badania jest zaproponowanie skutecznego modelu systemu wczesnego ostrzegania, mającego na celu sygnalizowanie ryzyka wystąpienia napięcia fiskalnego w niedalekiej przyszłości. Istotą analizy jest próba odpowiedzi na pytanie, czy możliwe jest opracowanie skutecznego systemu wczesnego ostrzegania a jeśli tak, to jaki powinien on mieć kształt. Tezy pracy zostały sformułowane następująco: Teza główna Systemy wczesnego ostrzegania są użytecznym i skutecznym narzędziem służącym do przewidywania napięć fiskalnych. Tezy pomocnicze 1. Przy przewidywaniu napięć fiskalnych za pomocą systemów wczesnego ostrzegania pomocny jest szeroki zakres danych, zawierający zmienne instytucjonalne, fiskalne, dotyczące makroekonomii, rynku pracy, rynku finansowego, konkurencyjności gospodarki i poziomu zadłużenia. 2. Skuteczne systemy wczesnego ostrzegania mogą być opracowane z wykorzystaniem innowacyjnych metod, do których zaliczam metody oparte na uczeniu maszynowym. 3. Za pomocą systemów wczesnego ostrzegania możliwe byłoby przewidzenie większości okresów napięć fiskalnych w latach 2009-2017. Aby osiągnąć cel postawiony w pracy oraz zweryfikować sformułowane tezy, autorka wykonała szereg działań. Dokonano m.in. przeglądu stanu wiedzy z zakresu systemów wczesnego ostrzegania, w tym przeanalizowano stosowanie tych narzędzi w praktyce. Następnie, na podstawie przeglądu literatury, zidentyfikowano zmienne mogące odgrywać rolę w przewidywaniu ryzyka kryzysów fiskalnych oraz wybrano definicję okresu napięcia fiskalnego. Jako fundament badania przedstawiono teoretyczne podstawy wykorzystanych metod ilościowych. Dużą częścią pracy autorki było opracowanie i przygotowanie bazy danych, na podstawie której opracowano systemy wczesnego ostrzegania. W bazie danych znalazła się również manualnie wyliczona zależna zmienna binarna określająca wystąpienia okresów napięć fiskalnych. W części empirycznej porównano metody standardowo wykorzystywane w systemach wczesnego ostrzegania, tzn. metodę ekstrakcji sygnału (signals approach) i ekonometryczne modele zmiennej dyskretnej (logit). Następnie opracowano model wczesnego ostrzegania z wykorzystaniem metod uczenia maszynowego (drzew decyzyjnych i ich uogólnienia na lasy losowe). Stosując wymienione metody, przeprowadzono dwie części analizy empirycznej. W pierwszej z nich skupiono się na identyfikacji zmiennych, które są szczególnie pomocne w wyjaśnieniu prawdopodobieństwa wystąpienia napięcia, natomiast w części drugiej porównano wykorzystywane metody i sprawdzono ich efektywność w przewidywaniu okresów napięć fiskalnych. Niniejsza praca wpisuje się w temat analizy stabilności fiskalnej. Kategoria ta może być analizowana w różnych horyzontach czasowych - w horyzoncie krótkim (do jednego roku), średnim i długim (zazwyczaj nieskończonym). W pracy skoncentrowano się na horyzoncie krótkim, charakteryzując równocześnie metody i podejścia związane z okresem średnim i długim. W tym zakresie autorka zidentyfikowała lukę w literaturze, którą stara się uzupełnić. Brakuje całościowego, kompletnego badania porównującego standardowe metody (czyli metodę ekstrakcji sygnału i modele dyskretnej zmiennej zależnej) z bardziej nowatorskim podejściem bazującym na metodach uczenia maszynowego, które miałoby na celu przewidywanie okresów napięć fiskalnych i byłoby oparte na danych zarówno z krajów rozwiniętych, jak i rozwijających się. Ponadto istotną cechą badania jest fakt, że opracowane systemy są oparte na szerokim zestawie zmiennych: fiskalnych, makroekonomicznych i dotyczących trendów globalnych, dotyczących rynków pracy, rynku finansowego, konkurencyjności gospodarki i poziomów zadłużenia. Dodatkowo, w opinii autorki, metody uczenia maszynowego nie były wystarczająco szeroko wykorzystywane w dotychczasowych badaniach. Zdaniem autorki, w polskiej literaturze nie prowadzono dotąd wielu badań dotyczących stabilności fiskalnej oraz systemów wczesnego ostrzegania, w tym systemów wczesnego ostrzegania przed kryzysami fiskalnymi. Tym samym praca będzie cennym uzupełnieniem literatury na temat polityki fiskalnej. Dodatkowo, otrzymane modele stwarzają możliwość wykorzystania w praktyce. Struktura pracy zawiera zarówno część teoretyczną, jak i empiryczną. Pięć początkowych rozdziałów ma charakter teoretyczny. Pierwszy rozdział charakteryzuje podejścia do analizy stabilności fiskalnej zarówno w krótkim, średnim, jak i w długim okresie oraz stanowi bazę dla dalszej analizy. Drugi rozdział zawiera przegląd literatury dotyczącej przedmiotu pracy - wykorzystanych metod i danych oraz otrzymanych rezultatów. Celem trzeciego rozdziału jest scharakteryzowanie wybranych modeli wczesnego ostrzegania wykorzystywanych w praktyce przez instytucje międzynarodowe. W kolejnym, czwartym rozdziale, skupiono się na metodyce systemów wczesnego ostrzegania, opisując kolejne kroki, które muszą zostać podjęte w przypadku opracowywania modelu wczesnego ostrzegania. Piąty rozdziałów ma natomiast na celu przybliżenie wykorzystanych metod ilościowych. Kolejna część pracy ma charakter empiryczny. Rozdział szósty przybliża wykorzystane dane - zarówno objaśniające, jak i zmienną zależną. W rozdziale tym uzasadniono dokonany wybór w zakresie analizowanych krajów, przedstawiono wybraną definicję napięcia fiskalnego i przybliżono sposób otrzymania zmiennej objaśniającej oraz przedstawiono uzasadnienie ekonomiczne zmiennych zidentyfikowanych jako pomocne w predykcji. W rozdziale siódmym natomiast przestawiono wyniki zarówno części objaśniającej, jak i części prognostycznej. |