Stanovisko poradce k 8. situační zprávě 2018

Stanovisko k situační zprávě o hospodářském a měnovém vývoji se skládá ze dvou částí: (i) vyjádření z pohledu dosahování cíle cenové stability zpracované jmenovitě poradcem člena bankovní rady či ve výjimečných případech zástupcem sekce finanční stability (část I) a (ii) vyjádření zpracované sekcí finanční stability, v němž je uplatněn také pohled dosahování cíle finanční stability (část II).

I. Vyjádření z pohledu dosahování cíle cenové stability

Zpracoval Tomáš Havránek.[1]

I.1 Měnověpolitické rozhodnutí

Toto stanovisko začnu netradičně grafem:

Graf 1. Modelová sazba rychle roste, klientské sazby pro spotřebitele nikoli

Graf porovnává sazbu PRIBOR, na kterou reaguje náš modelový spotřebitel v g3, s efektivní klientskou sazbou, které čelí průměrný spotřebitel ve skutečnosti (konstrukci efektivní sazby vysvětlím v sekci I.3). Klientské sazby model nevidí. Kdyby viděl, jak pomalu reagují na změny naší repo sazby, implikoval by rychlejší zvyšování sazeb k normálním hodnotám. Spotřeba totiž tvoří zhruba polovinu agregátní poptávky, a bez zvyšování efektivní úrokové sazby na spotřebu tedy nedochází k adekvátnímu tlumení domácích inflačních tlaků. Technickým argumentem pro pokračování v růstu sazeb navíc je, že vztah mezi spotřebou a sazbami (byť v efektivním vyjádření) je zřejmě slabší, než předpokládá náš model – ale i většina ostatních DSGE modelů. Tento empirický vztah také rozeberu podrobněji v sekci I.3.

Avšak i při opominutí obou výše zmíněných skutečností je současná prognóza konzistentní s dalším zvýšením úrokových sazeb. I přes listopadové zastavení meziročního růstu cen potravin zůstávají proinflační rizika silná (zejména vývoj kurzu, více v sekci I.2) a byla dopředu komunikována prostřednictvím citlivostního scénáře. Mzdový balík stále roste tempem kolem 10 %, průměrná mzda reálně o 6 %, zatímco růst produktivity práce je proti ní méně než čtvrtinový (str. 23 v SZ). Přitom významné zpomalení růstu mezd historicky nenastává bez recese či značného utažení měnové politiky. Je tak otázkou času, než se větší část firem působících na českém trhu začne bránit snižování marží rychlejším zvyšováním cen. Adekvátní reakcí vpředhledící měnové politiky je v takové situaci inflační tlaky mírnit a zvýšit repo sazbu o 25 b. b. Stejně doporučuji zvýšit sazby diskontní a lombardní.

Zvýšení sazeb o 50 b. b. naopak nedoporučuji. Jakkoli se s ohledem na výše uvedené domnívám, že v této fázi cyklu by naší ekonomice slušely výrazně vyšší sazby, pohyby mohutnější než standardních 25 b. b. vytvářejí v centrálním bankovnictví dojem urgence. My v urgentní situaci nejsme, a to zejména díky tomu, že jsme se odhodlali jako jediná centrální banka v současném vyspělém světě zvyšovat sazby na řadě po sobě jdoucích jednáních. Dnes nám slabá koruna poskytuje příležitost v normalizaci sazeb pokračovat, protože dostatečné utažení měnových podmínek zatím nedoručuje ani kurz, ani klientské sazby. Páté zvýšení v řadě vypadá dramaticky, ale v historickém kontextu je v době expanze běžné. Například americký Fed zvýšil mezi lety 2004 a 2006 sazby sedmnáctkrát za sebou.

I.2 Vyjádření k vyznění situační zprávy a k prognóze

Předpovídat vývoj kurzu je disciplína obtížná (řada kolegů ekonometrů by řekla přímo nemožná). Je tedy evidentní, že od žádného modelu nemůžeme vyžadovat přesné predikce, a nemohou nás překvapit odchylky hned u dalšího čtvrtletí v řádu jednotek procentních bodů. Navíc v našem modelu nejde primárně o predikci, ale o konzistenci kurzu s dalšími veličinami, zejména implikovaným výhledem sazeb.

Co bychom ale od modelu měli chtít, je, aby jeho chyby nebyly systematické. Chyby predikce kurzu v našem modelu g3 systematické jsou, jak ukazuje následující graf. V něm zobrazuji predikci z dané situační zprávy na následující čtvrtletí, kterou srovnávám s reálným průměrem za toto čtvrtletí (skutečný kurz za první kvartál 2019 tedy přirozeně v grafu chybí):

Graf 2. Náš model systematicky nadhodnocuje kurz CZK/EUR v následujícím čtvrtletí

V grafu uvažuji jen prognózy zveřejněné po ukončení kurzového závazku, jež se všechny vychýlily ve stejném směru, a to průměrně o 50 haléřů. Naopak předexitové prognózy počítaly s tím, že konec závazku přijde později než v dubnu 2017, a proto měly na následující čtvrtletní zafixovaný kurz 27 Kč za euro. Jelikož exit přišel dříve, pozorovali jsme u těchto několika prognóz krátkodobě technické podhodnocení kurzu. To ale nesouvisí s výkonností či nevýkonností modelu jako prediktoru kurzu a neobstojí jako argument pro symetrii modelu.

Nesymetrie predikce kurzu má důležitý vliv na měnověpolitická doporučení založená na prognózách. Podle našeho pravidla palce znamená průměrná chyba 50 haléřů v příštím kvartále (a propagovaná dále), že v době rozhodování nad každou situační zprávou byl v průměru prostor pro dva další „hiky“ nad rámec toho, co tehdy prognóza doporučovala.

Ten prostor existuje i nyní. Pro dnešní rozhodování je klíčové, že prognóza počítá s průměrným kurzem v prvním čtvrtletí 2019 ve výši 25,1 Kč za euro. S ohledem na tržní vývoj se ale takový výsledek jeví jako nepravděpodobný. Distorze spojená s oslabováním koruny na konci roku se přitom nyní tolik neprojevuje. Je tomu tak i díky aktivitě Národnej banky Slovenska a Bank of Israel, které využívají arbitráže, intervenují na FX swapech a nepřímo pomáhají korunu posilovat. V lednu tedy nelze očekávat posílení koruny díky vypršení efektu konce roku. Spíše dochází k realizaci citlivostního scénáře, který volá po zvýšení sazeb dokonce o 50 b. b. Jedním standardním „hikem“ každopádně chybu neuděláme.

I.3 Tematický komentář k situační zprávě

Nejvýznamnější složkou agregátní poptávky, přes kterou měnová politika ovlivňuje inflaci, je spotřeba domácností. V našem modelu g3, stejně jako ve většině DSGE modelů používaných v centrálních bankách (na rozdíl od některých modelů s heterogenními agenty, např. Kaplan a kol., 2018), působí měnová politika na spotřebu hlavně přes mezičasovou substituci. Zjednodušeně – když reálné sazby vzrostou, budou spotřebitelé chtít spořit více a půjčovat si méně. Parametr, který vztah mezi sazbami a spotřebou v modelu řídí, je elasticita mezičasové substituce. Je to parametr klíčový a táhne hlavní výstupy DSGE modelů:

Graf 3. Elasticita substituce (EIS) rozhoduje o modelové reakci spotřeby na změnu sazeb

Čím větší elasticita, tím větší a rychlejší reakce spotřeby na změny sazeb. Z technických důvodů k simulaci v grafu výše nepoužívám model g3, ale celosvětově nejznámější DSGE model Smets a Wouters (2007), který je konstruován pro uzavřenou ekonomiku. Vliv elasticity je zřejmě v našem případě obdobný, ale ověřit to přímo nelze, protože model g3 používá logaritmickou užitkovou funkci (ve které není možné elasticitu měnit, je zafixována na hodnotě 1). Zjednodušení v podobě předpokladu logaritmické užitkové funkce je ve světě docela časté, podobně třeba jako předpoklad Cobb-Douglasovy produkční funkce.

Věrohodný odhad této klíčové elasticity (za použití mikro dat a uspokojivé identifikace) pro Českou republiku bohužel není k dispozici, a to díky trvajícím datovým omezením. V článku Havránek (2015) tedy shrnuji všechny dostupné odhady pro jiné země: 2735 koeficientů publikovaných v 169 studiích. Po očištění o různá vychýlení dostávám průměrnou elasticitu ve výši 1/3, přičemž hodnoty blízko 1 jsou v literatuře výjimečné. Ve studii Havránek a kol. (2015) pak s kolegy ukazujeme, že země s vyšší účastí domácností na akciovém trhu mají vyšší elasticitu mezičasové substituce, neboť domácnosti vystavené akciovému trhu jsou obecně finančně gramotnější a více si všímají změn úrokových sazeb.

V souhrnu se tedy zdá nepravděpodobné, že elasticita substituce pro ČR přesahuje hodnotu 1/3. Je-li rovna 1/3, pak je reakce spotřeby na změny sazby v krátkém období zhruba třetinová oproti tomu, co předpokládá g3. Opět se jedná o zjednodušení, protože v dané Eulerově rovnici vystupují očekávání růstu spotřeby a očekávání reálné sazby. Nicméně porovnání tyrkysové a zelené čáry v grafu 3 jasně dokládá, že se jedná o významný rozdíl. Spotřeba může na změny sazeb reagovat o poznání slaběji, než předpokládá náš model.

Další otázkou ohledně modelové transmise je definice slova „sazby“. Náš model má v rovnici spotřeby 3M PRIBOR, za který si ale spotřebitel nic půjčit ani uložit nemůže. Domácnosti čelí klientským sazbám, na které potom reagují přímo procesem mezičasové substituce – nebo, jak zdůrazňují Kaplan a kol. (2018), nepřímo skrze změny příjmu. Na rozdíl od PRIBORu však klientské sazby na celkové vklady a spotřebitelské úvěry od exitu klesaly:

Graf 4. Klientské sazby nejrelevantnější pro spotřebu od exitu klesají

Oba ukazatele se nacházejí poblíž svých absolutních historických minim. Měli bychom mezi sazby relevantní pro spotřebu počítat i úroky z hypoték? Ty rostou, což může obrázek změnit (i když rostou také z titulu zpřísňování makroprudenční, nejen měnové politiky). Přikláním se k tomu, že ano, neboť náklady spojené s bydlením lze v mnoha případech považovat za spotřebu, jak opakovaně argumentoval Mojmír Hampl. Velikost splátky hypotéky ovlivňuje spotřební chování domácností, jak řada z nás pozoruje z vlastní zkušenosti.

Pro ilustraci je možné sestavit hrubý ukazatel efektivní sazby, které čelí spotřeba široce definovaná, tedy včetně nákupu obydlí. Jednoduše zde vážím sazby na agregovaných úsporách domácností (což jsou náklady příležitosti spotřeby), spotřebitelských úvěrech a hypotékách dle objemu dané kategorie. Výsledkem je modrá čára v grafu 1, kterým jsme stanovisko začali. Je vidět, že růst úrokových sazeb na hypotékách od exitu převážil pokles v ostatních dvou kategoriích. I tak je ale kumulativní růst efektivní sazby pro spotřebu (kterou model nevidí) jen 0,1 p. b., zatímco pro PRIBOR (se kterým model pracuje) to bylo 1,5 p. b. Dle této logiky tedy mělo dosavadní zvyšování sazeb na spotřebu mizivý vliv a bude ho mít i v dalších měsících. (Nedávná interní analýza chyb predikce spotřeby z pera Michala Franty také poukazuje na to, že v poslední době naše prognózy dlouhodobý růst spotřeby spíše podhodnocují – jakkoli problém by se měl plně projevit až na horizontu transmise.) Předpokládáme-li, že zbytek transmise funguje bezvadně, pak je celkový transmisní mechanismus oslaben téměř na polovinu, neboť spotřeba tvoří polovinu agregátní poptávky. Zjednodušeně řečeno, jako bychom od exitu provedli jen necelé 4 „hiky“ namísto 7.

Závěrem: dostupná data o klientských sazbách končí říjnem 2018. Za listopad a prosinec už anekdotická evidence naznačuje posun u hypoték a spořicích účtů (viz také str. 28 v SZ), což zvyšuje efektivní sazbu pro spotřebu. Nelze tedy tvrdit, že transmise do spotřeby nefunguje: pouze byla v období po exitu výrazně utlumena až zastavena. Zkoumat důvody tohoto utlumení jde nad rámec krátkého stanoviska. Důležité je, že nejméně 3 poexitové „hiky“ nám díky tomu bez velkého efektu vyšuměly, aniž by to model bral v úvahu. Toto vyšumění se může brzy projevit ve vyšší inflaci oproti prognóze vzhledem k tomu, že se blíží doba, po které by měly mít tyto hiky na inflaci největší vliv. K udržení inflace na cíli bude tedy zapotřebí zvyšovat sazby na každém zasedání až do hmatatelného zvolnění tempa růstu mezd.

I.4 Dílčí připomínky a otázky

• Osmá situační zpráva je zpracována výjimečně kvalitně a srozumitelně.
• Toto stanovisko není kritikou modelu g3 – ten patří mezi nejlepší DSGE modely pro otevřené ekonomiky na světě a jsme na něj právem hrdí. Kalibrován byl jako celek, aby jeho impulzní odezvy odpovídaly realitě. Neměly by však jednotlivé parametry mít ekonomickou interpretaci? Pokud tomu tak není a například kalibrovaná elasticita mezičasové substituce neodpovídá pozorovanému chování spotřebitelů, má model skutečně mikroekonomické základy? Nebyl plnohodnotně kalibrován ještě před krizí, a nemohou se tak současné odezvy ekonomiky lišit od modelové dynamiky? Ovšem dnes je v makroekonomii moderní do DSGE modelů kopat. Já si naopak myslím, že se jedná o užitečný nástroj; poslední dobou se však více projevují také jeho omezení.
• Jedním omezením popsaným v tomto stanovisku je predikce kurzu. Na základě argumentů v sekci I.2 výše by měl v GRIPu této malé situační zprávy žlutý trojúhelník pro měnový kurz ležet zhruba v polovině pravého horního kvadrantu, nikoli poblíž počátku. Navrhuji rozšířit expertní úpravy na celý horizont prognózy tak, aby predikce kurzu byla méně tažena modelovou dynamikou a více informacemi z trhu. Jak je vidět na setrvale nízkých sazbách pro úspory domácností, arbitráž plně nefunguje ani na domácím trhu mezi spořicími účty a repo sazbou. Není potom divu, že plně nefunguje ani modelem předpokládaná arbitráž na FX trhu přes UIP podmínku. Konsensus ve finanční ekonometrii je každopádně takový, že málokterý model dokáže v predikci kurzu porazit náhodnou procházku.
• Dalším omezením je, že g3 v rovnici pro spotřebu nepracuje s klientskými sazbami. Zřejmě není proveditelné nahradit zde PRIBOR jinou sazbou, ač ten není pro spotřebu příliš relevantní (viz graf 1 na začátku stanoviska). Mohli bychom ale vytvořit malý satelitní model, třeba jen formou svázání klíčových proměnných identitami, který by s klientskými sazbami (ale třeba též s výnosy dluhopisů pro FX trh, které jsou mimochodem i na výrazně delších splatnostech níže než 3M PRIBOR, viz str. 27 v SZ) pracoval a do budoucna poskytoval „sanity check“ pro náš jádrový DSGE model?
• Kapitola III.6.1 o transmisi mi přijde psána příliš optimisticky. Problémů v transmisi (jež přitom ovlivňují polovinu agregátní poptávky) se dotýká jen poslední věta.
• Opakovaně nás překvapuje růst průměrné mzdy ve veřejném sektoru směrem nahoru; nejnovější údaj je 12 % meziročně. Prognóza říká, že se toto tempo utlumí do roku 2020 na 4 % (str. 22). Jaká je logika tohoto utlumení? Nejpozději za 2,8 roku čekáme parlamentní volby a celý horizont naší fiskální prognózy (str. 26) ukazuje, že „zdroje budou“. Model sice pracuje primárně se mzdami v tržních odvětvích, ale vyšší disponibilní příjem zvýší inflaci, i když jeho zdrojem budou peníze veřejné.
• O síle současných mzdových tlaků vypovídá lépe růst balíku mezd a mediánové mzdy (oboje s dynamikou blízko 10 %; str. 22) než růst mzdy průměrné. Stále se totiž zvyšuje zaměstnanost, přičemž firmy nabírají převážně podprůměrně placené zaměstnance. To růst průměrné mzdy podhodnocuje. Až dojde k zastavení nárůstu zaměstnanosti, průměrná mzda poroste rychleji čistě ze statistických důvodů.
• Již máme k dispozici měsíční data z katastru nemovitostí ohledně realizovaných cen domů a bytů. Údaje za říjen naznačovaly návrat ke dvojciferné meziroční dynamice, takže tato časová řada by nám mohla pomoci i v argumentaci ohledně schvalování novely Zákona o ČNB. Kdy bude možné konstruovat index CPIH na měsíční bázi? Stihneme to do zpracování příští velké situační zprávy, kde tento index publikujeme?

I.5 Reference

• Havranek, T. (2015): “Measuring Intertemporal Substitution: The Importance of Method Choices and Selective Reporting,” Journal of the European Economic Association 13(6), 1180-1204.
• Havranek, T. & Horvath, R. & Irsova, Z. & Rusnak, M. (2015): “Cross-Country Heterogeneity in Intertemporal Substitution,” Journal of International Economics 96(1), 100-118.
• Kaplan, G. & Moll, B. & Violante, G. (2018): “Monetary Policy According to HANK,” American Economic Review 108(3), 697-743.
• Smets, F. & Wouters, R. (2007): “Shocks and Frictions in US Business Cycles: A Bayesian DSGE Approach,” American Economic Review 97(3), 586-606.

Poznámky

[1] Děkuji Michalu Frantovi, Aleši Michlovi a Jiřímu Schwarzovi za diskuze. Odpovědnost za vyznění je moje.