Bank i kredyt · Makroekonomia Bank i kredyt luty 2008 1. Introduction Defined benefit (DB) pension systems, usually financed on a pay-as-you-go basis, often embed bad microeconomic

3 AndrásBodor,DavidA.Robalino,MichałRutkowski HowMandatoryPensionsAffectLaborSupplyDecisionsandHumanCapitalAccumulation? OptionstoBridgetheGapbetweenEconomicTheoryandPolicyAnalysis Jak obowiązkowe systemy emerytalne wpływają na decyzje dotyczące podaży siły roboczej i akumulację kapitału ludzkiego? Możliwości zmniejszenia luki między teorią ekonomii a analizą polityki gospodarczej

19 ZofiaJankiewicz,DanutaKołodziejczyk Mechanizmy kształtowania cen w przedsiębiorstwach polskich na tle zachowań firm ze strefy euro ThePrice-settingBehaviourofPolishFirms.ComparisonBetweentheEuroAreaandPoland

43 TomaszWłodarczyk Wpływ wypowiedzi i komentarzy członków Rady Polityki Pieniężnej na krzywą dochodowości. Badanie półsilnej efektywności informacyjnej rynku kontraktów FRA i swapów procentowych TheInfluenceofPolishMonetaryPolicyCouncilMembers’VerbalCommentsontheYieldCurve. The Analysis of the Semi-strong Form Informational Efficiency of FRA and IRS Markets

60 KrzysztofJackowicz JolantaZombirt,Nowa Umowa Kapitałowa. Ewolucja czy rewolucja? Review of the book by Jolanta Zombirt, The New Capital Accord. Evolution or Revolution?

66 AgnieszkaAliƒska Bożena Mikołajczyk, Infrastruktura finansowa MSP w krajach Unii Europejskiej Review of the book by Bożena Mikołajczyk,TheFinancialInfrastructureofSMEsinEuropean UnionCountries

EuropejskaIntegracjaMonetarna(educationalinsertinPolishonly) Micha∏Lachowicz Koncepcja wspólnych obszarów walutowych ConceptoftheSingleCurrencyAreas

luty 2008

Bank i kredytBank i kredytROKXXXIX

Czasopismo NBP poświęcone ekonomii i finansomNationalBankofPoland’sJournalonEconomicsandFinance

Rada Naukowa/Scientific CouncilPeter Backé (Oesterreichische Nationalbank), Wojciech Charemza (University of Leicester), Stanisław Gomułka (London School of Economics and Political Science), Marek Góra (Szkoła Główna Handlowa), Marek Gruszczyński (Szkoła Główna Handlowa), Urszula Grzelońska (Szkoła Główna Handlowa), Danuta Hübner (European Commission), Krzysztof Jajuga (Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu), Bartłomiej Kamiński (University of Maryland; The World Bank), Jerzy Konieczny (Wilfrid Laurier University), Wojciech Maciejewski (Uniwersytet Warszawski), Krzysztof Marczewski (Szkoła Główna Handlowa; Instytut Badań Rynku, Konsumpcji i Koniunktur), Ewa Miklaszewska (Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie), Timothy P. Opiela (DePaul University, Chicago), Witold Orłowski (Niezależny Ośrodek Badań Ekonomicznych; Szkoła Biznesu Politechniki Warszawskiej), Zbigniew Polański (zastępca przewodniczącego/Deputy Chairman, Narodowy Bank Polski; Szkoła Główna Handlowa), Bogusław Pietrzak (Szkoła Główna Handlowa; Narodowy Bank Polski), Wiesława Przybylska-Kapuścińska (Akademia Ekonomiczna w Poznaniu), Zbyne

^

k Revenda (Vysoká s

^

kola ekonomická v Praze), Michel A. Robe (American University; U.S. Commodity Futures Trading Commission), Michał Rutkowski (The World Bank), Sławomir Stanisław Skrzypek (przewodniczący/Chairman, prezes/President, Narodowy Bank Polski), Adalbert Winkler (European Central Bank), Charles Wyplosz (Graduate Institute of International Studies, Geneva)

Kolegium Redakcyjne/Editorial BoardPiotr Boguszewski, Tomasz Chmielewski, Elżbieta Czarny, Krzysztof Gajewski (sekretarz kolegium redakcyjnego/Assistant Editor), Małgorzata Iwanicz-Drozdowska, Ryszard Kokoszczyński, Adam Koronowski, Wojciech Pacho, Bogusław Pietrzak (zastępca redaktora naczelnego/Deputy Managing Editor), Zbigniew Polański (redaktor naczelny/Managing Editor), Andrzej Rzońca, Cezary Wójcik, Zbigniew Żółkiewski

Zgodnie z wykazem sporządzonym przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego dla potrzeb przyszłej oceny parametrycznej jednostek naukowych, publikacjom naukowym w „Banku i Kredycie" przyznawane jest 6 punktów.

Wersje elektroniczne artykułów publikowanych w „Banku i Kredycie" są dostępne za pośrednictwem serwisu Social Science Research Network (http://www.ssrn.com)Electronic versions of the articles published in "Bank i Kredyt" are available at the Social Science Research Network (http://www.ssrn.com)

Wydawca/PublisherNarodowy Bank Polski

Kontakt/Contactulica Świętokrzyska 11/21, 00-919 Warszawa, Polandtel.: +48 22 585 43 26fax: +48 22 826 99 35e-mail: [email protected]://www.nbp.pl/bankikredyt

Projekt/ProjectDOCTORAD

Skład i Druk/Typesetting and printingDrukarnia NBP/Printing House of the NBP

Korekta/EditingDepartament Komunikacji Społecznej NBP/Department of Information and Public Relations NBP

Prenumerata/Subscription„RUCH” SA - wpłaty na prenumeratę przyjmują: jednostki kolportażowe właściwe dla miejsca zamieszkania lub siedziby prenumeratora (dostawa w sposób uzgodniony). Wpłaty przyjmuje Oddział Krajowej Dystrybucji Prasy „RUCH“ SA na konto: Pekao SA IV O/Warszawa 12401053-40060347-2700-401112-001 lub kasa Oddziału. Cena prenumeraty ze zleceniem dostawy za granicę jest o 100% wyższa od krajowej. Zlecenia na prenumeratę dewizową, przyjmowane od osób zamieszkałych za granicą, realizowane są od dowolnego numeru w danym roku kalendarzowym. Wpłaty są przyjmowane na okresy kwartalne w terminie: do 5.12 - na I kw. następnego roku, do 5.03 - na II kw.br., do 5.06 na III kw. br., do 5.09 na IV kw. br. Informacje o warunkach prenumeraty w „RUCH” SA OKDP, ul. Jana Kazimierza 31/33 00-958 Warszawa, można uzyskać pod tel. 532-87-31, 532-88-20.

www.ruch.pol.plPrenumerata własna i zamawianie pojedynczych egzemplarzy: Narodowy Bank Polski - Departament Komunikacji Społecznej, ulica Świętokrzyska 11/21, 00-919 Warszawa, nakład: 1100

konto: Centrala NBP - Departament Operacyjno-Rachunkowynr konta: NBP DOR 871010-0000-0000-1323-9600-0000 2008 r. - 204,00 zł, 1 egz. - 17,00 zł

�Bank i kredyt luty 2008 Macroeconomics

How Mandatory Pensions Affect Labor Supply Decisions and Human Capital Accumulation? Options to Bridge the Gap between Economic Theory and Policy Analysis*

Jak obowiàzkowe systemy emerytalne wpływajà na decyzje dotyczàce poda˝y siły roboczej i akumulacj´ kapitału ludzkiego? Mo˝liwoÊci zmniejszenia luki mi´dzy teorià ekonomii a analizà polityki gospodarczej

András Bodor, David A. Robalino, Michał Rutkowski**

Received: 8 June 2007, final version received: 11 January 2008, accepted: 15 January 2008

Abstract

Mandatory pension systems can have a negative impact on individual savings and labor supply decisions. In particular, defined benefit pension schemes that are not actuarially fair, can create incentives for early retirement, and therefore, reduce labor supply and the stock of human capital. After a review of frequently applied approaches to assess the incentives generated by a pension system, the paper develops an indicator to predict the age-specific retirement probabilities induced by a particular pension system given heterogeneous individual preferences. The paper then describes how this indicator could be used to project the size of the labor force by gender, age and skill level, and correspondingly, the dynamics of human capital accumulation. Finally, the paper develops a set of life-cycle income measures to assess how the pension system affects decisions regarding the supply of labor in the public and private sectors. The methods are illustrated in the case of Morocco.

Keywords: life cycle models, labor supply, human capital, retirement policies, job and occupational mobility

JEL: D91, J22, J24, J26, J62

Streszczenie

Obowiązkowe systemy emerytalne mogą mieć negatywny wpływ na indywidualne decyzje dotyczące oszczędności oraz podaży siły robo-czej. W szczególności systemy emerytalne o zdefiniowanym świad-czeniu, które nie są aktuarialnie sprawiedliwe, mogą stwarzać zachę-ty do wcześniejszego przechodzenia na emeryturę, ograniczając tym samym podaż siły roboczej oraz zasoby kapitału ludzkiego. W niniej-szym artykule, po dokonaniu przeglądu często stosowanych sposo-bów oceny zachęt tworzonych przez systemy emerytalne, opracowali-śmy wskaźnik, który służy do określenia prawdopodobieństwa przej-ścia na emeryturę (według wieku), wymuszonego konkretnym sys-temem emerytalnym, po uwzględnieniu indywidualnych preferencji o niejednorodnym charakterze. W dalszej części artykułu pokazujemy, jak można wykorzystać ten wskaźnik do prognozowania wielkości si-ły roboczej, według płci, wieku i poziomu umiejętności, a także dy-namiki akumulacji kapitału ludzkiego. W końcowej części artykułu omawiamy zbiór mierników dochodu w cyklu życiowym służących do oceny sposobu, w jaki system emerytalny wpływa na decyzje doty-czące podaży siły roboczej w sektorze państwowym i prywatnym. Do zilustrowania tych metod użyliśmy przykładu Maroka.

Słowa kluczowe: modele cyklu życia, podaż pracy, kapitał ludz-ki, programy emerytalne, zasady przechodzenia na emeryturę, mo-bilność siły roboczej

* The paper should not be considered as the official position of the World Bank in any regard. For useful comments and insights the authors would like to thank Francois Bourguignon, Robert Holzmann, Edward Whitehouse, and Mustapha Nabli as well as the participants at the presentations of the paper in the International Research Conference on Social Security organized by the International Social Security Association in Warsaw in March, 2007; the World Bank Economists’ Forum in April, 2007, and the World Bank MENA Chief Economist’s Seminar Series in May, 2007. The authors also acknowledge the help of Anca Mataoanu with the review of the literature.** The World Bank. Corresponding author’s e-mail: [email protected]

� Makroekonomia Bank i kredyt luty 2008

1. Introduction

Defined benefit (DB) pension systems, usually financed on a pay-as-you-go basis, often embed bad microeconomic design features that create distortions in savings and labor demand/supply decisions. This paper focuses on two that are relevant from the point of view of labor markets: (i) incentives to retire early; and (ii) institutional fragmentation that can affect the mobility of the labor force. None of these features is inherently built into a DB system, but the fact is that an overwhelming majority worldwide offer incentives to retire early and are split into separate subsystems for different professional groups (typically civil servants, military and private sector workers). The contribution of this paper is to develop analytical tools that can be used to assess the magnitude of these distortions, particularly in the presence of limited data, and to conduct ex-ante assessments of the impacts of alternative reforms. The methods and results presented here are still preliminary and should be seen as part of a broader research agenda to improve the assessment of the labor market impacts of reforms in the social insurance system.

Most of the research on the impact of incentives on early retirement has concentrated on OECD countries, which have experienced steady drops in retirement ages despite substantial increases in longevity throughout the 20th century. Most recently, the international research project conducted in twelve OECD countries using the same methodology (Gruber, Wise 1999; 2004; and forthcoming) has found that the great majority of social security systems in these countries provide incentives to leave the labor force at early ages and that there is a strong relationship between these incentives and the withdrawal of older workers from the labor force. In addition, Herbertsson and Orszag (2003) have estimated that early retirement provisions in the OECD countries cost on average 7.5% of potential annual OECD output. They also showed that the distortions created by early retirement can be further accentuated by the ageing of the population. For example, they estimated that male labor force participation in OECD countries would have to rise from 66% to 70% (from 2003 to 2010) to keep the costs of early retirement at the 2003 level in 2010. More generally, it has been suggested that eliminating incentives for early retirement is an important policy intervention to mitigate the macroeconomic impact of a shrinking labor force as the population ages (see Oliveira et al. 2005). The evidence from OECD countries also shows that cutting down on early retirement incentives through the reform of social security systems can have an important effect on labor force participation and positive fiscal implications from two sources: (1) reduced demand for fiscal support as the financial situation of the program improves; and (2) increased government tax revenues. The expected savings are very

large (20 to 40% of current program costs) and countries could generate as much as 1% of GDP in government revenues resulting from higher labor force participation among older workers.1

The institutional fragmentation of the pension system is another source of labor market distortions. Fragmentation is explained by the emergence of occupational pension schemes that preceded the development of mandatory government pension schemes. Indeed, in some countries the pension schemes for certain occupations (e.g. public servants) offer a significant portion of the total employee compensation package. This fragmentation of the pension system is a significant source of economic inefficiency in several cases. Beyond the loss of economies of scale in administration we see the lack of (or limited) portability of pension rights across pension schemes which induces labor market friction. Indeed, the lack of portability of pension rights makes the price of separation from potentially inefficient matches too high for the separation to happen. The labor market is the “place” where the dynamic matching process of physical capital and labor happens. Any administrative rule that prevents the occurrence of productive matches, or that does not allow the separation of matches that can be dominated in efficiency by another labor-capital match, ultimately causes economic inefficiency and does not allow the full utilization of the gains from trade.2

The other problem with institutional fragmentation is the emergence of different implicit rates of returns on contributions across the various pension schemes. These distort the role of wages as the system informing about the price/value of labor effort. High indirect compensation through high internal rates of return (IRR) in the public sector for instance, can create incentives for unemployed individuals to queue for government jobs. Distorted IRRs also create incentives towards biased investment in human capital towards the skills demanded in the public sector. If certain skills queue for jobs in the public sector, shortages can be observed in the private sector – which compromises investment and growth.

The paper proposes three classes of instruments to analyze supply side distortion in labor markets emerging from the mandatory pension system. First, we develop an indicator to measure incentives for early retirement, which takes into account the trade-off between consumption and leisure even when the distribution of individual preferences is not known. We show that this indicator is superior to standard proxies used to analyze incentives for early retirement, such as the slope of the curve of internal rates of return on contributions and the marginal change in pension wealth. Second, we

1 For more on the labor supply consequences of generous early retirement provisions, see Blondal, Scarpetta (1998), and Borsch-Supan, Schnabel (1998).2 For an extensive review of the ‘segmented labor markets (SLM)’ literature, please see Taubman, Wachter (1986). Furthermore, for a take on segmented labor markets in the case of Switzerland, see Sousa-Poza (2003).


show how this indicator could be linked to a model that projects the skills composition of the labor force by age and gender, to assess the effects that pension policy has on retirement decisions, the accumulation of human capital and through this channel economic growth. Finally, we develop a methodology to assess how fragmented pension systems affect incentives to move across sectors and decisions about investments in education. To illustrate the use of these tools, we take the case of Morocco. Indeed, we consider Morocco a good representative of middle-income countries with badly designed and fragmented defined-benefit pay-as-you-go pension schemes. Hence, our conclusions can be applicable for other middle-income and, to some extent, high-income countries.

The structure of the paper is as follows. The next section (Section 2) develops an indicator to measure incentives for early retirement. The methodology to assess the economic costs of early retirement is presented and illustrated in Section 3. Section 4 is concerned with the analysis of distortions related to investments in education and the mobility of the labor force. Finally, Section 5 concludes.

2. Measuring distortions in retirement decisions

The standard indicators used to assess incentives for early retirement are the internal rate of return (IRR) on contributions and the change in pension wealth at a given retirement age.3 These indicators, however, have three major problems. First, they do not capture the trade-offs between consumption and leisure, which are at the core of the retirement decision. Second, they ignore the interplay between benefit formulas, eligibility conditions and individual attitudes towards risk. Third, they would suggest the same retirement behavior to people with identical or similar career path whereas we observe heterogeneous retirement ages even for individuals who are similar or identical in their observable characteristic from the perspective of the pension system. The implication is that any conclusion in terms of whether individuals have weak or strong incentives to delay retirement can be misleading. In this section, we propose a complementary indicator that takes into account the trade-off between consumption and leisure as well as the level of risk aversion of individuals. The indicator is based on the standard inter-temporal utility maximization framework.

In this framework, individuals choose how much to save, how much to work, and when to retire in order to

3 The internal rate of return on contributions is the rate that equates the present value of contributions with the present value of pensions. It can be interpreted as the implicit interest rate that the pension system pays to plans’ members on their contributions. The pension wealth, on the other hand, is the present value of expected future pensions. For a discussion on the use of the IRR and the incremental change in pension wealth in assessing the incentive structures of pension systems, see Queisser, Whitehouse (2006).

maximize some “utility” function of consumption and leisure. Formally, we have:

*111

**

*

1

*

,,

,,,

1,0

1..

,,:*

*

***

RtifrysPy

Rtiflhwy

ts

sycts

vhcUvlcUMax

tat

ta

tat

ttt

t

ttt

X

Rt

ttt

tR

atttt

Rls

(1)

1),(

11lwclcU (2)

,),(;1:..

1),,(

1,,128.0,11

)1(

RatRR

Rtt

X

Rt

X

Rt

RttR

wPtRpwcts

vtRpu

vtRpucuRRngu

(3)

(1)

where U(.) is a standard utility function capturing the trade-off between consumption (c) and leisure (l), vt is the probability of survival to age t, ρ is the rate of time preference, y is income, w labor productivity, h total available working time at time t, s the savings rate, R the retirement age, X is the maximum number of years an individual can live and a is the entry age to the labor market. The function P(.) gives the value of retirement income, which depends on past savings, wages, interest rates, as well as policy parameters θ (i.e. the type of pension system). We acknowledge the very strong implicit assumption that individuals who retire can only receive pension income – as opposed to working in the informal sector (or formal sector without contributing). This simplification is necessary in this version of the paper that focuses mainly on general methods. It can and should be relaxed in real world policy applications.

Ideally, one would like to solve a system such as (1) for every member in a given pension plan and estimate econometrically the key unknown parameters: the preference for leisure and the coefficient of risk aversion. This could be done in principle by using individual records for retired individuals. The optimal retirement age by individual and therefore the implied density of retirement ages do not accept a close form solution, but simulators of the density can be used to estimate the model parameters by say maximum likelihood or expected non-linear least squares (see Gourieroux, Monfort 1996). One could then assess how changes in policy parameters would affect retirement patterns and the associated economic costs – given the expected evolution of wages for different plan members and other macroeconomic and demographic variables.4 Often, however, the necessary data are not available. The exercise is also computationally time

4 An alternative more classical approach would be to estimate reduced form models of retirement ages as a function of individual characteristics, pension system parameters, and maybe macro indicators at the regional level. A first problem with this approach, however, is that the variation in policy parameters usually does not exist. Second, even if it existed, benefit formulas and eligibility conditions are very complex. One could bundle some rules in binary vectors, but then one would not be able to assess how changes in rules would affect retirement behavior. Finally, and more importantly, depending on the structure of the model, it is likely that the estimated parameters reflect actually individual decisions given the structure of the pension system. If the rules change, then the parameters would need to change. Thus, the need for a structural model.


demanding. Hence, in this version of the paper we focus on a simplified version of model (1) that assumes deep uncertainty in the distributions of preferences regarding consumption, leisure and risks.5

The simplified version that we analyze here only focuses on the retirement decision, taking the savings rate and labor supply as given. It fixes the savings rate equal to the contribution rate (during retirement consumption is equal to the pension) and sets the maximum labor supply equal to 260/365 (260 is the total number of working days in a year). So a retired individual would have leisure equal to 1 while a working individual would have leisure equal to (365–260)/365. It further assumes a period utility function of the form:

(2)

where a captures trade-off between consumption and leisure and l is the coefficient of risk aversion. The concept of utility seems abstract but in practice it is simply a way to introduce a non-linear link between changes in the levels of consumption and leisure and the value/happiness derived from them. The “curvature” of the utility function with respect to the combined consumption-leisure argument is affected by the coefficient of risk aversion. The higher this coefficient, the higher the curvature. The essence of risk aversion is that risk averse individuals value a level of consumption c1 that is achieved with 100% probability, more than a level of consumption c2 that is realized with a probability p ∈ [0,1] even if c1 =c2 ⋅ p+0 ⋅ (1–p) [i.e. even if the expected value of consumption is identical in both cases].

Given the utility function, a given assumption for the path of wages, and the parameters of the pension system, it is possible to calculate the optimal retirement age as a function of the parameters a and l.6 The optimal retirement age would be the age where the marginal benefit of delaying retirement by one year falls below the marginal costs – all measured in utility terms. The benefits are, presumably, a higher pension, a higher consumption path, and consequently a higher consumption component in the expected utility calculation. The cost is delaying the increase in the level of leisure and reducing net income given the contribution rate.

5 A forthcoming paper discusses in detail methods for more complex real world applications where savings and labor supply are endogenous. 6 The implicit assumption here is that the distribution of individual retirement ages can be generated using a sample of “imaginary” individuals who are heterogeneous in their preference parameters but identical otherwise (even in terms of wage and employment histories). This is an extreme case but that still can provide useful insights on the effects of the pension system on retirement decisions. The assumption is relaxed in a forthcoming paper.

Formally, the net gain at age R of delaying retirement by one year is as follows:

(3)

where wi is the wage received by the individual at age i and t is the contribution rate. So, individuals will delay retirement as long as ngu(R)>0.7

Clearly, one does not know the joint distributions of the parameters a and l within the population of plan members. Assuming that the individuals are identical in all other dimensions, the joint distribution of the parameters could be sampled to replicate the observed distribution of retirement age.8 Hence, one can explore a large number of cases assuming that the parameters are uniformly distributed within their supports. The probability of keeping a case is then equal to the probability of observing a given retirement age in the empirical sample. Moreover, through the sampling process, it is possible to derive a map of functions ngu(R; a, l) that, we argue, provides a unique characterization of the pension system and informs about the magnitude of possible incentive problems. In addition, one can compute a summary indicator that gives the percentage of cases where the optimal retirement age is below a given threshold. In fact, as this indicator can be calculated at all possible retirement ages, the entire age profile of retirement can be generated for a given pension system. This in fact is very relevant to inform changes in the distribution of retirement probabilities that result from changes in parameters within pension systems actuarial models.

We next apply these indicators to the three mandatory pension schemes in Morocco. The CNSS (Conseil National de Securite Social) is the scheme for private sector workers. The CMR (Caisse Marocaine de Retraites) is the acronym for the civil servant pension scheme. Other public sector workers enroll in the RCAR (Régime Collectif d’Assurance et de Retraites).9 We compare our indicators to the standard measures, the IRR and the pension wealth.

In the case of three pension funds, the IRR and the pension wealth indicate the existence of incentives problems. The IRR is downward slopping for the CNSS and the CMR, suggesting that individuals “receive less” on their contributions if they delay retirement (see Figure 1). For example, an individual retiring at age 55 from

7 The decision rule that relies on the sign change of ngu(.) assumes that ngu() is monotonically decreasing.8 This is an extreme case but that still can provide useful insights on the effects of the pension system on retirement decisions. The assumption is relaxed in a forthcoming paper. 9 The key parameters of the three systems are summarized in the Appendix.

*111

**

*

1

*

,,

,,,

1,0

1..

,,:*

*

***

RtifrysPy

Rtiflhwy

ts

sycts

vhcUvlcUMax

tat

ta

tat

ttt

t

ttt

X

Rt

ttt

tR

atttt

Rls

(1)

1),(

11lwclcU (2)

,),(;1:..

1),,(

1,,128.0,11

)1(

RatRR

Rtt

X

Rt

X

Rt

RttR

wPtRpwcts

vtRpu

vtRpucuRRngu

(3)

*111

**

*

1

*

,,

,,,

1,0

1..

,,:*

*

***

RtifrysPy

Rtiflhwy

ts

sycts

vhcUvlcUMax

tat

ta

tat

ttt

t

ttt

X

Rt

ttt

tR

atttt

Rls

(1)

1),(

11lwclcU (2)

,),(;1:..

1),,(

1,,128.0,11

)1(

RatRR

Rtt

X

Rt

X

Rt

RttR

wPtRpwcts

vtRpu

vtRpucuRRngu

(3)


the CNSS would receive an implicit real rate of return on contributions of 5% per year, while an individual retiring at age 60 would receive only 4%. This occurs because the accrual rate is not adjusted as a function of the retirement age to correctly take into account that individuals retiring earlier, and therefore contributing for a shorter period of time and receiving pensions for longer periods, should also receive lower pensions. Contrary to the CNSS and the CMR, the RCAR does adjust the accrual rate as a function of the retirement age, to the point that individuals retiring late receive higher IRRs. Hence, one would like to conclude that in the case of the RCAR, there are positive incentives to delay retirement. How strong are they?

A different picture of the situation is given by the change in the net pension wealth occurring as a result of a delay in the retirement decision. Similarly to the gain in utility defined in equation (3), the change in net pension wealth resulting from delaying retirement from age j to age j+1 is given by:

jjj PWPWwjjgpw 1)1()1( (4)

),6,(1*),6,( ),,6,,2(

),6,(*),6,( ),1,6,,1(

tagSRtagPoptNoEdeagSkill

tagSRtagPoptPeagSkill

(5)

E

ieiTRtiagSkill

tagMortteagSkill

1),(*)1,,1,,1(*

*)1,1,(1],,,,1( 6

)1,(*)1,,1,,1(* *)1,1,(1),,,,2(

EeTRteagSkilltagMortteagSkill

7

1

1

),(1*)1,,1,,1(*

*)1,1,(1),,,,2(E

i

ieTRteagSkill

tagMortteagSkill 8

)1,,1,,2(* * )1,1,(1),,,,2(

teagSkilltagMortteagSkill

(9)

2

(4)

where PWi is the value of the pension wealth retiring at age i.According to this measure, in the case of Morocco,

none of the pension funds provides true incentives for delayed retirement. Changes in pension wealth are negative for all retirement ages (see Figure 2). Even for the RCAR, the results suggest that current adjustments to the accrual rate would not be sufficient to motivate individuals to delay retirement. The CMR is a peculiar case. The system provides strong incentives to individuals who are 59 years old to delay retirement by one year. This is because at age 60 the accrual rate increases to 2.5% from 2% for all previous years of service.

In practice, however, we do observe that in all pension funds individuals retire at various retirement ages. The question is really in which pension fund the

probability of retiring early is higher. It is here where the maps ngu(R, α, λ) for each of the pension funds become helpful. These maps were calculated under the assumption that wages grow in real terms at 3% per year and the rate of time preference ρ is 0.98 annually. One hundred combinations of the parameters a and l were used with a∈[0.2, 0.7] and λ∈[0.5, 5]. The results are presented in Figure 3.

The map for each fund is very different and characterizes the benefit formulas and eligibility conditions in a unique way. Each “line” within the map is associated with a given combination of the parameters a and l. In all funds, the lines can be grouped into three categories. First, lines which are always below the horizontal axis. These are associated with utility functions that never generate incentives to delay retirement. The gain in expected utility from delaying retirement is always negative and individuals retire as soon as possible – in our example at age 55. The second type involves lines that are always above the horizontal axis indicating that the gains from delaying retirement are always positive. These lines correspond to individuals who never have incentives to retire in the period of analysis (they could retire afterwards). Finally, there are lines which cross the horizontal axis. The more relevant are the ones that cross the axis from above. In this case, the point of crossing gives the optimal retirement age.10

In the case of the CNSS, the majority of lines are either above or below the horizontal axis. So in the CNSS, individuals with a certain propensity for retirement will most likely retire as soon as possible. In the CMR, the majority of lines start below the horizontal axis, cross the line from below and then cross the axis again from above. Hence, for individuals it is optimal

10 The discussion here is simplified so not all the special cases of the nonmonotone ngu(.) lines with multiple intersections with the horizontal axis are not discussed here; however, the behavioral consequences can be easily determined using the same framework for these individuals as well.

Figure 1 . Internal rates of return on contributions

Note: The IRRs are for men with a salary equal to average earnings, who join the system at age 25 and contribute continuously until retirement. Real wages are as-sumed to grow at 3%.Source: Authors’ calculations.

Figure 2 . Changes in net pension wealth by retirement age

Note: Same assumptions as for Figure 1. In addition, the discount rate used for present value calculations is set at 2%.Source: Authors’ calculations.

0

1

2

3

4

5

6%

55 57 59 61 63 65 67 69

Retirement age

CNSS RCARCMR

IRR

-1.0

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

55 57 59 61 63 65 67 69

Retirement age

Gai

n in

pen

sion

wea

lth o

f del

ayin

g re

tirem

ent

(pro

port

ion

aver

age

earn

ings

)

CNSS RCARCMR


),6,(1*),6,( ),,6,,2(

),6,(*),6,( ),1,6,,1(



(5)

E

ieiTRtiagSkill

tagMortteagSkill

1),(*)1,,1,,1(*

*)1,1,(1],,,,1( 6

)1,(*)1,,1,,1(* *)1,1,(1),,,,2(


7

1

1

),(1*)1,,1,,1(*

*)1,1,(1),,,,2(E

i

ieTRteagSkill

tagMortteagSkill 8

)1,,1,,2(* * )1,1,(1),,,,2(


(9)

2


to retire as soon as possible up to age 58. At age 59 it is better to wait one more year. As discussed below, the “distorted” map that emerges reflects the peculiarity of the benefit formula based on final wages where the accrual rate increases from 2% to 2.5% at age 60. The map of the RCAR corresponds to a system that is more actuarially fair. A majority of individuals will not retire immediately regardless of their propensity to do so. This is because of the upward slopping IRR function.

The information captured in the maps can be summarized by the probability of early retirement, defined here as the probability of retiring at age 55. In effect, the normative probability of early retirement at a given age is the share of lines staying below the horizontal axis for all ages plus the ones crossing the horizontal axis from above at a lower age than the given fixed retirement age. As suggested by the charts, the probability of early retirement is highest in the CNSS. Indeed, for 40% of the cases the optimal retirement age is 55. For the CMR, the probability of early retirement is somewhat lower (36%). As previously indicated, the lowest probability of early retirement corresponds to the RCAR (17%). So even if the pension wealth indicator suggested a lack of incentives for delayed retirement, in reality, most probably, the RCAR does encourage retirement at higher ages – which is also consistent with the slope of the IRR function.

In conclusion, the utility maps and the normative estimator of the probability of early retirement provide more precise information about the incentives to retire early, given individuals with heterogeneous preferences. The slope of the IRR function and the change in pension wealth are useful to flag distortions, but one needs to be careful when deriving conclusions on actual retirement behavior based on these measures. Another attractive feature of the proposed indicator is that the calculations are simple. Therefore, future assessments of pension institutions and international comparisons of the effects of benefit formulas and eligibility conditions on retirement decisions could benefit from the proposed calculations. Finally, the indicator is useful to assess, ex-ante, the potential impact that policy changes can have on retirement decisions. As discussed in the next section, these decisions can affect the level of human capital of a given country and therefore its growth potential.

3. Estimating the cost of early retirement in terms of the loss of productive capacities of the economy

As discussed in the previous section, from the individual’s point of view the decision to retire is a choice that reflects

-0.05

-0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

55 57 59 61 63 65 67 69

-0.05CNSS CMR

RCAR

-0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

55 57 59 61 63 65 67 69

-0.05

-0.04

-0.03

-0.02

-0.01

0.00

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

55 57 59 61 63 65 67 69

Figure � . Utility maps for the retirement decision

Source: Authors’ calculations.


preferences between leisure and consumption. From the point of view of the country, however, retirement represents a loss of human capital, particularly when it occurs at early ages. Standard analyses in pension policy focus on the fiscal costs of early retirement (the loss of contributions and the increase in the pension wealth that individuals receive). Here we argue that the economic cost of early retirement should be also taken into account. In this section, we propose a methodology to assess the impact that a pension system can have on human capital accumulation and economic growth by influencing retirement decisions11 and therefore labor force participation rates for individuals with different skill levels.12

3.1. The model – from skill formation to human capital

The model developed here projects the labor force by gender, age and education level.13 Assuming a competitive environment, we characterize the human capital of individuals with the marginal product of their labor. This marginal product is approximated by standard wage functions that we describe in the next section.14

The fist step is to project the total population by age and gender on the basis of expectations about future fertility and mortality rates. Hence a vector Pop(g, a, t) is computed where g=1 if male and g=2 if female, a refers to age and t refers to the time period.

11 The model could be used as well to assess the economic impact of the effect of the pension system on the age of entrance to the formal labor market. 12 In this paper, the term human capital is used for the human capital actually offered for work, i.e. the human capital stock does not include the potentially highly productive, but inactive population. For various concepts of human capital, see Becker (1993).13 The methodology developed here builds upon Cörvers et al. (2002), and Heijke (1994). 14 The empirical analysis of the household survey presented in the following section includes the economic sector in the set of explanatory variables determining wages. Since the labor force projection model does not have a sector dimension, the specification of the wage equation omits economic sector from the set of right-hand side variables.

The next step is to project the supply of skills by the education sector. This supply is characterized by the vector Skill(σ, g, a, e, t) where σ=1 refers to “enrolled in an institution of the education system”, σ=2 refers to those who are “not enrolled in the system of education”, while e ∈ {no education, 1st year of primary education, 2nd year of primary education, …} is an element of the complete set of educational attainment categories.

We start by modeling enrollment in primary education. We have:

(5)

where SR(g, a=6, t) is the scholarization rate at the mandatory primary education entry age. (P1 refers to “1st year of primary education”, NoEd refers to “no education”). Those who do not enter primary education are registered as “out of school” population without education.

Based on the time series on education enrollment stocks, advancement rates, repetition rates and drop-out rates, an Ex(E+1) skills development transition matrix (TR) is generated, where E is the number of distinct educational attainment categories. TR(e1, e2) is the probability of “advancing” from education category e1 to education category e2. In the special case when e1=e2, TR(e1, e2) refers to repetition probability.15 TR(e1, E+1) is defined as the probability of successfully completing educational level e1 and leaving the education system after the successful completion. So how does the model follow educational attainment in society? A particular education level “e” can be reached because individuals advance in their education or repeat. In the general case, we therefore have:

(6)

where Mort(g, a, t) is the gender and time specific mortality probability of dying between ages a–1 and a. Clearly, for many cases TR(i, e)=0, meaning that here is no transition path between i and e. Also, note that the model is only concerned about net flows. Beyond the age of entering primary education, the net flows are always within and from (never from outside) the education system.

Those who finish successfully their intended level of education are transitioned out the school system according to the following equation:

15 Note that this formulation assumes that the transition probabilities only depend on the “to” and “from” education categories, and independent of gender, age and time. The reason why we do not present a more general formulation is that we assumed an only 2 dimensional transition array in the quantitative example we present in this paper.

0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45

RCAR

CMR

CNSS

Normative probability of retirement at age 55

Figure � . Normative probability of early retirement



),6,(1*),6,( ),,6,,2(

),6,(*),6,( ),1,6,,1(



(5)

E

ieiTRtiagSkill

tagMortteagSkill

1),(*)1,,1,,1(*

*)1,1,(1],,,,1( 6

)1,(*)1,,1,,1(* *)1,1,(1),,,,2(


7

1

1

),(1*)1,,1,,1(*

*)1,1,(1),,,,2(E

i

ieTRteagSkill

tagMortteagSkill 8

)1,,1,,2(* * )1,1,(1),,,,2(


(9)

2


),6,(1*),6,( ),,6,,2(

),6,(*),6,( ),1,6,,1(



(5)

E

ieiTRtiagSkill

tagMortteagSkill

1),(*)1,,1,,1(*

*)1,1,(1],,,,1( 6

)1,(*)1,,1,,1(* *)1,1,(1),,,,2(


7

1

1

),(1*)1,,1,,1(*

*)1,1,(1),,,,2(E

i

ieTRteagSkill

tagMortteagSkill 8

)1,,1,,2(* * )1,1,(1),,,,2(


(9)

2

10 Makroekonomia Bank i kredyt luty 2008

(7)

The probability of dropping out of school is the difference between 1 and the sum of the elements in a given row of the transition matrix. We have:

(8)

Finally, the evolution of those who already left the education system is according to the following equation:

(9)

The third step is to model the participation in the labor force among those individuals who are out of the education system. Given information on the size of the labor force and labor force participation rates, the following identity needs to hold:

(10)

where LF is the labor force array and LFPR is the labor force participation array. From (10) we then estimate ELFPR(g, a, e, t), or the effective labor force participation rates that only apply to individuals out of the school system.16

Finally, we are ready to turn the LF array into a measure of human capital. Recall that we can predict the individual human capital value for all combinations of gender, age and educational attainment categories HCCat(g, a, e). Then, the evolution of human capital is given by

2

1),,,,(*),,,(),,,(

iteagiSkillteagLFPRteagLF

(10)

2

1 1

),,(*),,,()(g

A

a

E

e

eagHCCatteagLFtSumHumCap (11)

22100 lnexp,,, iiwjeisw sejsejt (12)

eita

jit

wjeiswPR

wjeiswRieEjeisnif

,,,,

1,,,1,,,, (13)

0,1,,1,,,,1,, *

1i

tX

ivjeesrjeisnifjeisnif (14)

i

ak

kiXit

Xit

Xit

t

rbjeksnifjetsnifPV

jetsnifPVjpjetsnifPVjp

jjeisngw

)1(,,,,,,

,,,'1',,,'

´,,,,

11 (15)

3

(11)

By adding σ=3, as the “retirement” category, this simple setting can be used to directly assess the effects that changes in retirement probabilities have on the labor force by gender, age, and type of skills and therefore in the level of human capital. Hence, one can compare the dynamics of human capital under the status-quo with the dynamics of human capital in the case where participation rates change as a result of changes in pension benefit formulas and eligibility conditions.

Admittedly, there are limitations with the proposed analytical framework. First, the choice of the measure of human capital only considers the supply

16 In practice, we had to make certain homogeneity assumption in the case of the labor force participation rate array since the level of the desegregation of the available data along the educational attainment dimension was insufficient. Indeed, the only data available in the case of Morocco comes from the ILO, which only publishes age and gender specific labor force participation rate (see LABORSTA database).

side of the labor market, i.e. implicitly assumes that those who enter the labor force will actually get a job and thus become a part of the (productive) human capital stock. Hence, our projections really constitute an analysis of potential human capital. In addition, the individual productivity values that we derive are associated with the interaction of labor supply and demand at a given point in time, and then we assume that this interaction is applicable to the future. Note that the productivity of a given unit of human capital can change as a result of technological progress. Our estimates of human capital should therefore be considered as a lower bound.

3.2. Quantitative example: The case of Morocco

We illustrate the use of the model in the case of Morocco. Figure 5 illustrates the dynamics of population growth and the skills composition of the labor force as projected in the baseline scenario for Morocco. The question that we ask is how changes in participation rates – induced by changes in retirement probabilities – would affect these baseline dynamics.

The right-hand panel of Figure 6 illustrates that male labor force participation rates are high across the board including ages potentially affected by early retirement (that is prior to age 60, which is the “standard” retirement age). This is in part due to the low coverage of the pension system in Morocco. The male labor force participation rate for the 59 year-old age cohort is 84.3%! There seems to be little room for further increasing male activity rates, but these could fall as the coverage of the pension system expands. In fact, the range of labor force participation rates of 51–59 year-old men is expected to move from 84.3%-95.7% to 74.7%-94.3% by 2040. In contrast, female labor force participation rates are low across the board and steeply decreasing from ages 51 to 59 from 28.7% to 16.1%. While female activity is expected to increase, the steeply decreasing activity prior to age 60 is expected to persist (e.g. in 2040, 48.8% of 51 year-old women are expected to be employed or seeking employment, while only 35.3% of the 59 year-old women is expected to belong to the labor force).17

We assess 5 possible scenarios for changing early retirement behavior and associated labor force participation. The first scenario assumes that female labor participation patterns change immediately and the new labor force participation rates of women aged 51 to 60 are identical to that of the 50 year-old cohort. The second scenario is the same for women, but we also

17 We do not address labor force participation patterns beyond age 60 for two reasons: 1) early retirement rules are not applicable to this age group and only delayed retirement bonuses could affect the activity of these generations; 2) the dispersions of the state of individual health conditions are so large beyond 60 that retirement incentives cannot be effectively assessed without considering this constraint.


),6,(1*),6,( ),,6,,2(

),6,(*),6,( ),1,6,,1(



(5)

E

ieiTRtiagSkill

tagMortteagSkill

1),(*)1,,1,,1(*

*)1,1,(1],,,,1( 6

)1,(*)1,,1,,1(* *)1,1,(1),,,,2(


7

1

1

),(1*)1,,1,,1(*

*)1,1,(1),,,,2(E

i

ieTRteagSkill

tagMortteagSkill 8

)1,,1,,2(* * )1,1,(1),,,,2(


(9)

2


),6,(1*),6,( ),,6,,2(

),6,(*),6,( ),1,6,,1(



(5)

E

ieiTRtiagSkill

tagMortteagSkill

1),(*)1,,1,,1(*

*)1,1,(1],,,,1( 6

)1,(*)1,,1,,1(* *)1,1,(1),,,,2(


7

1

1

),(1*)1,,1,,1(*

*)1,1,(1),,,,2(E

i

ieTRteagSkill

tagMortteagSkill 8

)1,,1,,2(* * )1,1,(1),,,,2(


(9)

2


),6,(1*),6,( ),,6,,2(

),6,(*),6,( ),1,6,,1(



(5)

E

ieiTRtiagSkill

tagMortteagSkill

1),(*)1,,1,,1(*

*)1,1,(1],,,,1( 6

)1,(*)1,,1,,1(* *)1,1,(1),,,,2(


7

1

1

),(1*)1,,1,,1(*

*)1,1,(1),,,,2(E

i

ieTRteagSkill

tagMortteagSkill 8

)1,,1,,2(* * )1,1,(1),,,,2(


(9)

2

2

1),,,,(*),,,(),,,(


(10)

2

1 1

),,(*),,,()(g

A

a

E

e



eita

jit

wjeiswPR

wjeiswRieEjeisnif

,,,,

1,,,1,,,, (13)

0,1,,1,,,,1,, *

1i

tX


i

ak

kiXit

Xit

Xit

t

rbjeksnifjetsnifPV


jjeisngw

)1(,,,,,,

,,,'1',,,'

´,,,,

11 (15)

3

2

1),,,,(*),,,(),,,(


(10)

2

1 1

),,(*),,,()(g

A

a

E

e



eita

jit

wjeiswPR

wjeiswRieEjeisnif

,,,,

1,,,1,,,, (13)

0,1,,1,,,,1,, *

1i

tX


i

ak

kiXit

Xit

Xit

t

rbjeksnifjetsnifPV


jjeisngw

)1(,,,,,,

,,,'1',,,'

´,,,,

11 (15)

3

11Bank i kredyt luty 2008 Macroeconomics

fix the male labor force participation rates at 2005 levels – we do not allow male participation rates to fall like in the baseline scenario. The third scenario assumes the same time invariant male activity rates at the 2005 level, but in this case female activity patterns do not change. Scenarios 4 and 5 increase the labor force participation rates of women aged 51 to 60 by 25% immediately without imposing a time invariant male labor force participation rates, respectively.

Figure 7 summarizes the results. Recall that the major determinants of the evolution of human capital,

i.e. population growth, skills development through education and the baseline labor force participation path determine a baseline increasing path for human capital. In the case of Morocco, the annual rate of human capital growth stands at 3.56% in 2006 and this rate is expected to decrease to 1.1% by 2040. In most cases, the human capital growth rate would be higher than the baseline if corrected early retirement incentives convince a significantly higher ratio of those who are close to the standard retirement age to remain in the labor force.

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1.8

2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040

Higher educationBAC eximination andvocational training

Upper secondaryand BAC eximination

Lower secondary plusvocational training

Lower secondaryPrimary plusvocational training

PrimaryLess than primary

%

%

Figure � . Population growth and skills composition of the labor force in Morocco

Source: ILO, authors’ calculation.

00 10 20 30 40 50 60 70 80

20

40

60

80

100% %

20

40

60

80

100

20 30 40 50 600

0 10 70 80

baseline 2005baseline 2040

ages 51–60 LFPR remain at age 50 level – 2040

ages 51–60 LFPR remain at age 50 level – 2005

25% LFPR increase for ages 51–60 – 2040

25% LFPR increase for ages 51–60 – 2005

baseline 2040 baseline 2005

Figure � . Age/gender specific labor force participation rates in 2005 and 2040

Notes: For female participation rates are assumed to deviate from the baseline due to changes in early retirement provisions (see main text).Gender and age group specific activity rate projections are available from the ILO until 2020, beyond that linear convergence assumed to the activity rates of the ILO aggregate category “more developed regions” reaching its level in 2075.Source: ILO Laborsta Economically Active Population Estimates and Projections and authors’ calculations.

Female Male

12 Makroekonomia Bank i kredyt luty 2008

4. Pension system fragmentation and labor mobility

This section illustrates the effects that a fragmented pension system can have on incentives to supply labor in a given sector as well the mobility of the labor across sectors. The analysis is based on micro simulations of career paths for individuals with different levels of education working in different economic sectors – and therefore belonging to different pension plans.

Formally, at time t, the wage of an individual of gender s, age i, education category e, working in sector j, expressed as a share of average earnings is given by:

2

1),,,,(*),,,(),,,(


(10)

2

1 1

),,(*),,,()(g

A

a

E

e



eita

jit

wjeiswPR

wjeiswRieEjeisnif

,,,,

1,,,1,,,, (13)

0,1,,1,,,,1,, *

1i

tX


i

ak

kiXit

Xit

Xit

t

rbjeksnifjetsnifPV


jjeisngw

)1(,,,,,,

,,,'1',,,'

´,,,,

11 (15)

3

(12)

where s, i, e are respectively the gender, age, and level of education of the individual and j is the economic sector where he or she operates.18 Hence, the marginal effect that age (experience) has on wages depends on the characteristics of the individual and the economic sector.

Given equation (12), for any given individual we can compute net income flows across life. These are given by:

(13)

where R=1 if the individual is retired or R=0 otherwise, P (.) is the function returning the pension of the individual as a function of policy parameters of the

18 Note that the variable ‘s’ refers to savings rate in earlier section, to gender in the application of this section.

relevant pension system in the sector, and E(e, i) is a function that is equal to 1 if an individual that will achieve education level e is out of school at age i or 0 otherwise. Also, for simplicity we set the initial age and the initial time at 1 so t and i are substitutes.

Using (13) we can compute internal rates of return to marginal investments in education. The internal rate of return r*(s, i, e, j) of moving from education level e to education level e+1 is characterized by:

(14)

Finally, we can compute the expected net gain of taking a job in sector j at time t, or waiting to take a job in sector j ’ at time t+1 with probability p(j). This is given by:

(15)

where PV[] is the present value function. The last term in equation (15) is used to take into account that an individual who continually delays taking the job in sector j might have to accumulate some level of debt to finance its consumption. The parameter a gives the age when the individual is first offered the job in sector j. Here the assumption is that the individual borrows a fraction b of the net income flow that he or she would have achieved by taking the job in sector j.

We again apply this framework to the case of Morocco. Equation (12) was estimated by using the 2002 household survey for Morocco. We defined 10 levels of education for the purposes of the analysis. In addition, we consider four economic sectors: private, formal non-agricultural sector, the public sector, and the agricultural/informal sectors. In the analysis, we constructed 120 career paths. These paths cross 10 levels of education, with four economic sectors, and with three types of pension funds. As before, in all cases, the growth rate of real average earnings is set at 3% per year and the discount rate is 4%.

The results show marked differences in the dynamics of wages across education levels. The left-hand panel of Figure 8 shows the career path of three individuals who work in the private sector. One has no education, the other has only secondary education and the third one has higher education. Not surprisingly, for the individual with no education the wage curve starts at a lower level and is also flatter. The various career paths also show that individuals working in the public sector, regardless of the level of education, enjoy a better situation both in terms of wages and pensions (see right-hand panel in Figure 8). On the contrary, individuals working in the agricultural sector and/or the urban informal sector receive lower wages than in the private sector – and they do not have pensions.

time invariant male LFPRsfemale LFPRs increase by 25% for ages 51–60& time invariant male LFPRsfemale LFPRs remain at age 50 level for ages 51–60& time invariant male LFPRs

female LFPRs remain at age 50 level for ages 51–60female LFPRs increase by 25% for ages 51–60

-2

0

4

6

8

10

12

14

16

18%

2006 2011 2036

2

2016 2021 2026 2031

Figure � . Changes in the growth rate of human capital due to changes in labor force participation rates

Source: Authors’ calculation based on ILO labor force participation projections.

2

1),,,,(*),,,(),,,(


(10)

2

1 1

),,(*),,,()(g

A

a

E

e



eita

jit

wjeiswPR

wjeiswRieEjeisnif

,,,,

1,,,1,,,, (13)

0,1,,1,,,,1,, *

1i

tX


i

ak

kiXit

Xit

Xit

t

rbjeksnifjetsnifPV


jjeisngw

)1(,,,,,,

,,,'1',,,'

´,,,,

11 (15)

3

2

1),,,,(*),,,(),,,(


(10)

2

1 1

),,(*),,,()(g

A

a

E

e



eita

jit

wjeiswPR

wjeiswRieEjeisnif

,,,,

1,,,1,,,, (13)

0,1,,1,,,,1,, *

1i

tX


i

ak

kiXit

Xit

Xit

t

rbjeksnifjetsnifPV


jjeisngw

)1(,,,,,,

,,,'1',,,'

´,,,,

11 (15)

3

2

1),,,,(*),,,(),,,(


(10)

2

1 1

),,(*),,,()(g

A

a

E

e



eita

jit

wjeiswPR

wjeiswRieEjeisnif

,,,,

1,,,1,,,, (13)

0,1,,1,,,,1,, *

1i

tX


i

ak

kiXit

Xit

Xit

t

rbjeksnifjetsnifPV


jjeisngw

)1(,,,,,,

,,,'1',,,'

´,,,,

11 (15)

3

2

1),,,,(*),,,(),,,(


(10)

2

1 1

),,(*),,,()(g

A

a

E

e



eita

jit

wjeiswPR

wjeiswRieEjeisnif

,,,,

1,,,1,,,, (13)

0,1,,1,,,,1,, *

1i

tX


i

ak

kiXit

Xit

Xit

t

rbjeksnifjetsnifPV


jjeisngw

)1(,,,,,,

,,,'1',,,'

´,,,,

11 (15)

3

2

1),,,,(*),,,(),,,(


(10)

2

1 1

),,(*),,,()(g

A

a

E

e



eita

jit

wjeiswPR

wjeiswRieEjeisnif

,,,,

1,,,1,,,, (13)

0,1,,1,,,,1,, *

1i

tX


i

ak

kiXit

Xit

Xit

t

rbjeksnifjetsnifPV


jjeisngw

)1(,,,,,,

,,,'1',,,'

´,,,,

11 (15)

3

1�Bank i kredyt luty 2008 Macroeconomics

There are also important variations across sectors in terms of the internal rates of return on investments on different levels of education. Higher education, for instance, is better valued in the public sector (Figure 9). Secondary education with a technical diploma from a vocational training institution is highly valued in the private sector. In the informal sector, on the other hand, the highest rates of return are for investments in 9 years of basic education plus a technical diploma from a vocational training institution. In all sectors, investments in only primary education or primary education plus a technical diploma are not worth much. These investments are important, only as that

they allow individuals to access higher educational levels.

What are the incentives for individuals to queue for jobs in the civil service? To answer this question, we compute equation (15) for a 25 year-old individual having to decide whether to take a job in the private sector at time t, or wait for a job in the public sector that can occur with probability p. We simulate four values for p: 1%, 5%, 10% and 20%. We also assume that if the individual does not work he/she has to borrow an amount equivalent to 50% of the salary paid by the private sector job. The net gains from waiting for the public sector job are graphed in the left-hand panel of Figure 10. Each

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0 20 40 60 80 100Age

Net

rev

enue

s(p

ropo

rtio

n av

erag

e ea

rnin

gs)

Net

rev

enue

s(p

ropo

rtio

n av

erag

e ea

rnin

gs)

No education

Secondary education

University

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

0 20 40 60 80 100Age

Private sectorPublic sector withprivate sector pension

Public sector

Informal sector

Figure � . Selected career paths by level of education and economic sector


0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Aprentice (no primary)

Primary

From primary to 9th grade

From Secondary to University

From 9th grade to Secondary

Primary + VT

University + VT

9th grade + VT

Secondary + VT

Rate of return on marginal investment in education


Primary

University + VT

Primary + VT


Secondary + VT



9th grade + VT



Primary

Primary + VT


University + VT

Secondary + VT



9th grade + VT


%

%

%

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50


Private sector

Figure � . Internal rates of return on investment in education by economic sector

Public sector

Informal sector

1� Makroekonomia Bank i kredyt luty 2008

line corresponds to one value of p. We observe that even in the case of a very low probability of finding a public sector job, the individual has an incentive to wait for one year. If the probability of finding a job is 10% then the individual would have incentives to wait for 8 years. If the probability is 20% then the individual would have incentives to wait for 12 years. With no borrowing needs (b=0) even with a 2% probability of finding a job in the public sector, the individual would have incentives to wait for 10 years (see dotted line).

How much of the incentive to delay taking the job in the private sector is explained by the pension system? To answer this question we calculate equation (15) assuming that pensions in the civil service respond to the same rules as pensions in the private sector. We then compare the resulting ngw (.) functions. The percentage differences between the net gains of waiting at different ages are graphed in the right panel of Figure 10. The results show that differences in the pension system have strong effects around the age where waiting is no longer optimal. Depending on the probability of finding a job in the public sector, differences in pensions can increase by 10 to 40% of the net gain of waiting and therefore provide strong incentives to let the job in the private sector pass. Similarly, pensions can reduce by 10% to 30% the loss from waiting and also contribute to queuing.

The final question that we address is: what are the incentives to switch from a public sector to a private sector job? We do this analysis for an individual with higher education considering the possibility of switching at various ages. The relevant measure in this case is the change in the financial wealth, which is the present value of future wages and pensions. The results are presented in Figure 11. Not surprisingly, our calculations show that individuals switching would face important losses; the financial wealth could be reduced by 46% to 48%.

Most of the losses in financial wealth are of course attributable to lower salaries in the private sector. A sizable part of the losses, however, is also explained by the move to a less generous pension system. Hence, the change in pension system reduces the financial wealth by between 5% and 15%, depending on the age of the switching. The longer the individual waits, and therefore the higher the expected pensions are, the higher the loss (see orange line in Figure 11).

This section has analyzed incentives for labor mobility across main economic sectors. The analysis is based on the simulation of career paths and the calculation of three indicators: internal rates of return on education, net gains from queuing for jobs in the public sector, and the change in wealth resulting from switching jobs across sectors. These indicators can be easily computed on the basis of labor force or household survey data. When applied to Morocco, the indicators show that its fragmented pension system, more generous for civil servants, distorts rates of return on education, reduces incentives to supply labor in the private sector, and discourages mobility between the public and private

-20

-15

-10

-5

0

5

10

15

% %

Net

gai

n fr

om w

aiti

ng

1% probability

5% probability 10% probability 20% probability

0.5% probability no borrowing

-100

-50

0

50

100

150

200

Effe

ct o

f pen

sion

s on

the

gain

(l

oss)

from

wai

ting

25 30 35 40 45 5025 30 35 40 45 50

0

2

4

6

8

10

12

14

16%

25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59

Loss

exp

lain

ed b

y pe

nsio

n sy

stem

46

46

47

47

48

48

49%

Loss

in w

ealt

h fr

om s

wit

chin

g

Loss in wealth from switching

Loss explained by pension system

Figure 10. Incentives to Queue for Jobs in the Public Sector

Figure 11. Incentives to switch jobs between the public and private sectors




sectors. The corollary is that pension reforms that unify the pension system can contribute to facilitate labor mobility across sectors and therefore contribute to improved economic efficiency.

5. Conclusions

In this paper we discuss and attempt to measure two of the distortions that badly designed defined benefit pension system (lacking actuarial connection between contributions and benefits) can impose on labor markets: incentives for early retirement, and incentives to queue for jobs in the public sector.

In the case of early retirement we argue that the standard indicators used to assess incentive problems, the internal rate of return (IRR) on contributions and the pension wealth are not appropriate. This is mainly because the indicators do not capture the trade-offs between consumption and leisure, which are at the core of the retirement decision. Thus, we proposed a complementary indicator – the normative estimator of the probability of early retirement based on utility maps. This indicator takes into account the trade-off between consumption and leisure as well as the heterogeneity of preferences of individuals.

We applied the indicator to the case of Morocco, a fairly representative country for the middle-income group. We showed that incentives for early retirement are important, particularly in the national scheme. We also illustrated how the indicators can be used in the context of a model that projects the labor force by age, gender, and skills level, to assess how changes in benefit formulas and eligibility conditions affect the accumulation of human capital. In the case of Morocco, on average, in the period 2006–2040, corrected early retirement incentives could increase the human capital growth rate by approximately 2% under conceivable stylized scenarios. We find this impact quite significant in light of current pension reform discussion/decision-making practices that fail to quantify the effects of pension reform on labor markets.

Subsequently, we analyzed incentives to supply labor in the private and public sector. The analysis was based on micro simulations of career paths for individuals with different levels of education working in different economic sectors – and therefore belonging to

different pension plans. We focused on three indicators: internal rates of return on education, net gains from queuing for jobs in the public sector, and the change in wealth resulting from switching jobs across sectors. When applied to Morocco, the indicators showed that a fragmented pension system distorts rates of return on education, reduces incentives to supply labor in the private sector, and discourages mobility between the public and private sectors. The corollary is that pension reforms that unify the pension system can contribute to facilitate labor mobility across sectors and therefore improve economic efficiency.

There are both methodological and policy conclusions from our paper. Regarding the methodology, we believe that future assessments of pension institutions and international comparisons of the effects of benefit formulas and eligibility conditions on retirement decisions could benefit from the calculation of the normative estimator of the probability of early retirement based on the utility maps. The indicator is useful to assess, ex-ante, the potential impact that policy changes can have on retirement decisions. In addition, we believe that a complex analysis of the consequences of early retirement should go beyond the narrow assessment of the impact on the financial sustainability of the pension scheme and its fiscal implications. It should address the impacts on labor force participation rates, human capital accumulation and ultimately economic growth. The methodology described in this paper using the gender, age and educational attainment specific projection of the labor force and the associated measure of human capital seems a suitable framework for this type of analysis.

Regarding policies, the paper strengthens the argument for the existence of significant economic benefits of reforms that reduce incentives for early retirement, and eliminate differences in benefit formulas and eligibility conditions for different segments of the labor force. While those benefits have been pointed out in the literature, there are still a significant number of policy-makers in high- and middle-income countries that consider them exaggerated, especially when compared to the political costs of introducing pension reforms. Our paper will hopefully contribute to some re-assessment of the cost-benefit analysis of pension reforms, by showing that the benefits may have been so far underestimated.


References

Becker G.S. (1993), Human Capital – A Theoretical and Empirical Analysis with Special Reference to Education, 3rd Edition, University of Chicago Press, Chicago.

Blondal S., Scarpetta S. (1998), The Retirement Decisions in the OECD Countries, “Working Paper”, No. 202, OECD Economics Department, Paris.

Borsch-Supan A., Schnabel R. (1998), Social Security and Declining Labor Force Participation in Germany, “American Economic Review”, Vol. 88, No. 2, pp. 173–178.

Cörvers F., de Grip A., Heijke H. (2002), Beyond Manpower Planning: A Labour Market Model for the Netherlands and its Forecast to 2006, in: M. Neugart, K. Schömann (eds.), Forecasting Labour Market in OECD Countries – Measuring and Tackling Mismatches, Edward Elgar, Cheltenham.

Gourieroux C., Monfort A. (1995), Simulation-Based Econometric Methods, Oxford University Press, Oxford.Gruber J., Wise D.A. (eds) (1999), Social Security and Retirement Around the World, University of Chicago Press,

Chicago.Gruber J., Wise D.A. (eds) (2004), Social Security and Retirement Around the World: Micro Estimation, University of

Chicago Press, Chicago.Gruber J., Wise D.A. (eds) (forthcoming), Social Security and Retirement Around the World: Fiscal Implications of

Reform, University of Chicago Press, Chicago.Heijke H. (ed.) (1994), Forecasting the Labour Market by Occupation and Education – The Forecasting Activities of

Three European Labour Market Research Institutes, Kluwer Academic Publishers, Norwell.Herbertsson T.T., Orszag M. (2003), The Early Retirement Burden – Assessing the Cost of the Continued Prevalence

of Early Retirement in OECD Countries, “Technical Report”, No. 2003-LS04, Watson Wyatt, http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=434522

Oliveira Martins J., Gonand F., Antolin P., de la Maisonneuve Ch., Kwang-Yeol Y. (2005), The Impact of Ageing on Demand, Factor Markets and Growth, ”Working Paper”, No. 420, OECD Economics Department, Paris.

Queisser M., Whitehouse E. (2006), Neutral Or Fair – Actuarial Concepts and Pension-System Design, “Social, Employment and Migration Working Paper”, No. 40, OECD, Paris.

Sousa-Poza A. (2003), Labour Market Segmentation in Switzerland, mimeo, http://www.sozialstaat.ch/e/labour/sousa_poza.html

Taubman P., Wachter M.L. (1986), Segmented Labor Markets, in: Handbook of Labor Economics, Vol. II., Elsevier Science Publishers BV, North-Holland.


Table A.1 . Characteristics of the CMR and the CNSS in Morocco

CharacteristicCMR

CNSScivil servants military

Eligibility conditions

Age 60 years for men and women 45 or 50, depending on grade 60 years for women and men

Vesting period None No 15 years

Rules for early retirement15 for women; 21 for men; the accrual rate is reduced by 0.5

percentage pointSame as for civil servants

55 years for women and men; no penalties apply, but the employer

pays the pension between ages 55 and 60

Rules for delayed retirement – – –

Rules for abandoning the systemEmployee receives his or her

contributions (not employer’s) without interest

Same as for civil servantsIndividuals can only receive

benefits if they meet eligibility conditions

Social security contribution rates

14% of gross wage (employer, 7%; worker, 7%); for old-age

pension, 14%; for other benefits, noncontributory. Contribution

increases to 20 percent at a rate of two percentage points per

year. Other benefits are financed directly by the government.

21% of gross wage (employer, 14%; worker, 7%) to finance

old-age pension. Other benefits are financed directly by the

government.

20.39%(employer, 16.09%; worker, 4.29%). Old-age,

disability, and survivor pensions, 11.89%; family allowance, 7.5%;

short terms benefits , 1%

Accrual rate 2.5% 2.5%

3.3% first 15 years; 1 percent afterward (law indicates 50% t of the income measure for the first 3,240 days, then 1 percent

for each block of 216 days; simplification assumes that one

year is 216 days of work)

Income measure Last salary Last salary Last 8 years (no revalorization applies)

Ceiling on covered wage No No DH 6,000

Maximum replacement rate or maximum pension

Maximum pension is 100% of net wage

Maximum pension is 100% of net wage 70% of gross wage

Pension indexation Ad hoc Ad hoc Ad hoc

Minimum pension DH 500 a month DH 500 a month DH 500 a month

Economy-wide minimum wage DH 2,009 a month

Economy-wide average wage DH 2,750 a month

Source: CMR and CNSS.– Not available or not offered


Table A.2 . Characteristics of the RCAR in MoroccoCharacteristic RCAR (basic regime)

Eligibility conditions

Age 60 years for women and men

Vesting period 21 years

Rules for early retirement55 years for both women and men with 21 years of contributions. The pension is reduced by 4.8% for each year missing to reach the

normal retirement age (60).

Rules for delayed retirement If individual retires after age 60 the pension increases by 4.8% for each year above the age of 60.

Rules for abandoning the system Receives capital accumulated in the individual accounts

Social security contribution rates

18% of gross wage (employer, 12%; worker, 6%). Of these, individual accounts, 12%; family allowances, 0.65%; disability and survivor

pensions, 1%; general fund covering future unfunded obligations of the scheme, 4.35%

Accrual rate 2 percent

Income measure All remunerations (revalorized by the growth rate of the average covered wage)

Ceiling on covered wage Four times the average salary (DH 11,000 in 2003)

Maximum replacement rate or maximum pension 90%

Pension indexation Automatic indexation to consumer price index

Minimum pension No

Economy-wide minimum wage –

Economy-wide average wage DH 2,750 a month

Source: RCAR.– not available or not offered

19Bank i kredyt luty 2008 Mikroekonomia

Streszczenie

W artykule przedstawiono analizę mechanizmów kształ-towania cen w polskich firmach, opartą na badaniach prowadzonych przez NBP, oraz porównanie z wynikami projektu IPN ECB, obejmującego 9 krajów strefy euro. Analizowana próba polskich przedsiębiorstw to najczę-ściej firmy duże, w dobrej sytuacji ekonomicznej.

Wyniki badań pokazały, że przedsiębiorstwa wy-znaczają swoje ceny najczęściej bezpośrednio na pod-stawie kosztów. Powszechna jest, podobnie jak w kra-jach strefy euro, strategia różnicowania cen. Sztywność cen w Polsce jest mniejsza niż w strefie euro, jednak stopniowo się zwiększa. Głównymi jej przyczynami są: obawa przed tym, że konkurenci firmy nie zmienią swo-ich cen oraz kontrakty zawarte z odbiorcami. Czynni-ki powodujące zmiany cen są podobne zarówno w pol-skich przedsiębiorstwach, jak i działających na rynkach UE. Są to przede wszystkim wzrost cen surowców oraz zmiany cen konkurencji.

Słowa kluczowe: kształtowanie cen, sztywność cen, częstotliwość zmian cen, badanie ankietowe

Mechanizmy kształtowania cen w przedsi´biorstwach polskich na tle zachowaƒ firm ze strefy euro*

The Price-setting Behaviour of Polish Firms. Comparison Between the Euro Area and Poland

Zofia Jankiewicz, Danuta Kołodziejczyk**

pierwsza wersja: 14 grudnia 2007 r., ostateczna wersja: 7 marca 2008 r., akceptacja: 17 marca 2008 r.

* Autorki bardzo dziękują dr. P. Boguszewskiemu za pomoc i cenne wskazówki oraz uwagi do niniejszej pracy.** Narodowy Bank Polski, Instytut Ekonomiczny, e-mail: [email protected], [email protected]

Abstract

The paper presents results of the studies on price-set-ting behaviour of Polish firms conducted by the NBP in comparison with the results of the IPN ECB project that covers 9 euro area countries. The analysed sample of Po-lish firms is above all composed of large enterprises that are in good economic condition.

The results of our research showed that in most companies prices are cost-based. Prices discrimination, like in euro area countries, is very common. There is so-me evidence that price rigidity in Poland is lower than in the euro area, but is gradually rising. Basically, we can point two reasons: the fear that competitors will not change their prices, and contracts with customers. The price-change determinants are similar both in Polish and EU companies: the rising prices of raw materials and competitors’ price changes.

Keywords: price setting; price rigidity; time-dependent pricing, state-dependent pricing, survey data

JEL: D40, E30, L11

20 Microeconomics Bank i kredyt luty 2008

1. Wstęp

Wśród zasadniczych zagadnień będących przedmiotem zainteresowania banku centralnego, znajdują się me-chanizmy kształtowania cen oraz ocena stopnia ich ela-styczności. Problemy te są bardzo istotne z punktu wi-dzenia polityki pieniężnej i jej transmisji, wpływają bo-wiem na skuteczność tej polityki.

Aby obserwować mikroekonomiczne aspekty kształ-towania się cen, banki centralne prowadzą badania an-kietowe wśród przedsiębiorstw. Spośród najważniej-szych prac opartych na badaniach ankietowych należy wymienić pionierskie prace A. Blindera (1991; Blinder et al. 1998), studium Banku Anglii (Hall et al. 2000), ba-dania japońskie i szwedzkie (Nakagawa et al. 2000; Apel et al. 2001) oraz pracę D. Amirault, C. Kwana i G. Wil-kinsona (2005), przygotowaną dla Banku Kanady. Naj-szerszy zakres miał jednak program Europejskiego Ban-ku Centralnego – Inflation Persistence Network (IPN), do realizacji którego wykorzystano w miarę ujednolico-ną metodologię. Opracowania nt. mechanizmów kształ-towania cen w ramach projektu IPN były oparte na me-todach i wynikach prac zapoczątkowanych w USA przez A. Blindera (1991; Blinder et al. 1998). Przeprowadził on bezpośrednie badania ankietowe wśród przedsiębiorstw amerykańskich. Ich celem było wyłonienie rzeczywi-stych przyczyn utrzymywania przez przedsiębiorców sztywnych cen. Konstruując pytania, wykorzystano licz-ne teorie ekonomiczne dotyczące mechanizmów kształ-towania się cen i powodów ich nieelastyczności. Po-dobną metodologię zastosowano w ECB w ramach IPN. Badania te objęły 9 państw strefy euro: Austrię, Belgię, Francję, Hiszpanię, Holandię, Luksemburg, Niemcy, Por-tugalię i Włochy; łącznie ponad 11 tys. firm. Przepro-wadzone zostały w latach 2003–2005. Wyniki dla po-szczególnych krajów zostały opublikowane przez ich banki centralne oraz przez ECB. Zbiorcze wyniki przed-stawiono w opracowaniach IPN (Fabiani et al. 2005; Al-tissimo et al. 2006).

W niniejszym opracowaniu przedstawiono analizę metod kształtowania cen w polskich przedsiębiorstwach oraz ocenę zakresu i przyczyn sztywności cen, a tak-że asymetrii, obserwowanej w reakcjach firm na różne czynniki oddziałujące na ceny. Praca oparta jest na wy-nikach badań ankietowych, które NBP przeprowadza co-rocznie, począwszy od 1995 r. Badania te włączone są do programu badań statystycznych statystyki publicz-nej. Celem badań ankietowych, prowadzonych przez NBP, wykorzystanych m.in. w niniejszej pracy, jest ana-liza sytuacji, prognoz i mechanizmów, dotyczących róż-nych aspektów działalności przedsiębiorstw niefinan-sowych w Polsce (m.in. sytuacji ekonomicznej przed-siębiorstwa, działalności inwestycyjnej, uwarunkowań i dostępności kredytów, konkurencji i konkurencyjno-ści). Udział przedsiębiorstw w badaniach ankietowych NBP jest dobrowolny. Próba jest tak skonstruowana, by

w jej skład wchodziły głównie przedsiębiorstwa waż-ne z punktu widzenia funkcjonowania całej gospodarki. Tworzona jest we współpracy z oddziałami okręgowymi NBP1 i jest jednocześnie źródłem informacji dotyczą-cych koniunktury, która jest badana przez NBP w każ-dym kwartale. Badanie ankietowe, na którym w dużej mierze opiera się niniejszy artykuł, zostało przeprowa-dzone w okresie lipiec – sierpień 2006 r. na próbie 752 przedsiębiorstw polskich.

W opracowaniu pokazano zarówno zmiany mecha-nizmów kształtowania cen w Polsce w czasie, jak i usy-tuowanie Polski na tle innych krajów. Jest ono bowiem z jednej strony kontynuacją badań NBP dotyczących cen z lat wcześniejszych, a z drugiej strony stanowi próbę umiejscowienia naszych wyników na tle wyników pro-jektu IPN ECB.

Badania ankietowe są potrzebnym uzupełnieniem rozważań teoretycznych na temat mechanizmów kształ-towania się cen (por. Blinder 1991). Na rezultaty badań ankietowych znaczny wpływ mają jednak dobór próby, sposób formułowania pytań i sama technika zbierania informacji. Nie jest proste wypracowanie ujednolico-nej metodologii takich badań, gwarantującej wiarygod-ność oraz porównywalność wyników – otrzymywanych w różnych momentach czasu dla pojedynczego kraju, czy w ramach zestawień międzynarodowych2.

Dla oceny porównywalności wyników polskich i IPN ważny jest też okres objęty badaniem. Polska an-kieta została przeprowadzona w połowie 2006 r. i doty-czyła 2005 r., a więc pierwszego pełnego poakcesyjnego roku. Z punktu widzenia zjawisk cenowych nie był to okres typowy m.in. dlatego, że w 2005 r. obserwowa-liśmy w Polsce jeszcze pewne procesy dostosowawcze w zakresie cen, związane właśnie z przystąpieniem do UE.

Opracowanie składa się z 5 rozdziałów. Rozdział 1. zawiera charakterystykę próby. W rozdziale 2. omówio-ne są metody ustalania cen. Rozdział 3. dotyczy sztyw-ności cen – przedstawione są strategie i częstość analiz cen oraz częstość zmian cen. W rozdziale 4. pokazane są przyczyny oraz bariery zmian cen, a także asymetria re-akcji przedsiębiorstw na zmiany popytu i kosztów dzia-łalności. Ostatni, 5. rozdział zawiera podsumowanie.

1 Wzory formularzy ankietowych przesyłane są elektronicznie z Centrali NBP do oddziałów okręgowych NBP. Następnie oddziały przekazują je (z reguły w formie papierowej) do współpracujących z bankiem przedsiębiorstw. Wypeł-nione ankiety spływają ponownie do oddziałów NBP, skąd zbiorczo drogą elek-troniczną są przesyłane do Centrali NBP.2 W związku z tym należy zaznaczyć, że próba NBP pod pewnymi względa-mi różni się od wykorzystywanej w IPN, przy czym również nie jest zachowa-na jednolitość prób w poszczególnych badaniach narodowych, składających się na ten program. Należy również dodać, że nie wszystkie wyniki badań prowa-dzonych w ramach projektu IPN są w pełni porównywalne z wynikami ankiety przeprowadzonej przez NBP, ze względu na nieco inną konstrukcję niektórych pytań ankietowych. W kolejnej edycji ankiety NBP zapewniona będzie większa zbieżność pytań zadawanych polskim przedsiębiorcom z ankietami przeprowa-dzonymi w ramach IPN. Pozwoli to na pełniejsze porównanie Polski z innymi krajami europejskimi.


2. Charakterystyka próby

Ankietowana w 2006 r. przez NBP próba przedsię-biorstw obejmuje zarówno przemysł (63%), jak i handel (15%), pozostałe usługi (13%) oraz budownictwo (8%). W niektórych krajach, uczestniczących w badaniach IPN, ograniczono się do ankietowania przedsiębiorstw przemysłowych, ale ich udział w zagregowanej próbie całej strefy euro jest podobny do udziału firm przemy-słowych w badanej próbie w Polsce (por. tabela 1).

Próba, którą wykorzystano w badaniach NBP, cha-rakteryzuje się wyraźną przewagą dużych przedsię-biorstw. W badaniach IPN, przeprowadzonych w in-nych państwach, struktury prób według wielkości za-trudnienia nie są jednolite. Udział największych firm (200 lub więcej zatrudnionych) w Polsce jest jednak wyższy niż w każdym z krajów biorących udział w ba-daniu IPN (poza Włochami), a także wyższy niż w Es-tonii. Z tego powodu porównywalność niektórych wy-ników badań NBP może być ograniczona w stosunku do danych z państw objętych badaniem IPN. Podjęto jednak próbę skorygowania danych poprzez dopaso-wanie ich struktury do struktury zgodnej ze średnią europejską pod względem wielkości zatrudnienia. Wy-niki były wówczas bardziej podobne do danych stre-fy euro, ale nie zmieniły zasadniczo wniosków. Warto też zauważyć, że w analizowanych krajach struktury badanych prób sklasyfikowanych według liczby pra-cowników nie są jednolite. Jednocześnie gdyby wiel-kość przedsiębiorstwa określić na podstawie wielko-ści obrotów, a nie zatrudnienia, to część dużych pol-skich firm mogłaby być zaliczona do grupy mniejszych przedsiębiorstw.

Zdecydowana większość przedsiębiorstw swoją produkcję (usługi) kieruje do firm sektora prywatnego;

Tabela 1 . Struktura branżowa (odsetek przedsiębiorstw w każdej próbie)

Przemysł Handel Usługi Budownictwo

Belgia 38 24 18 20

Niemcy 100 – – –

Hiszpania 44 26 30 –

Francja 100 – – –

Włochy 65 14 20 1

Luksemburg 20 22 37 22

Holandia 18 22 60 –

Austria 76 – 24 –

Portugalia 84 – 16 –

Strefa euro* 62 13 21 4

Estonia 35 32 33 –

Polska 63 15 13 8

* Dla strefy euro odsetki są policzone jako udział firm o danym profilu w za-gregowanej próbie 9 krajów.

Źródło: ankieta NBP 2005; Fabiani et al. (2005); Dabusinskas, Randveer (2006).

Tabela 2 . Struktura wg wielkości zatrudnienia (odsetek przedsiębiorstw w każdej próbie)

1–49 50–199 ≥200

Belgia 75 17 8

Niemcy 29 35 36

Hiszpania 42 23 35

Francja 18 43 39

Włochy 39 61

Luksemburg 46 43 11

Holandia 81 19

Austria 53 28 19

Portugalia 39 38 23

Strefa euro* 47 29 24

Estonia 53 36 11

Polska 15 32 53

* Dla strefy euro odsetki są policzone jako udział firm o danym profilu w za-gregowanej próbie 9 krajów.


Tabela 3 . Struktura wg typu odbiorców (odsetek przedsiębiorstw w każdej próbie)

Inne firmy Konsumenci Sektor publiczny

Belgia 56 40 4

Niemcy 89 7 4

Hiszpania 58 39 3

Francja 66 30 4

Włochy 73 25 2

Austria 84 9 7

Portugalia 84 13 3

Strefa euro 75 21 3

Estonia 61 39 –

Polska 86 7 8Źródło: ankieta NBP 2005; Fabiani et al. (2005); Dabusinskas, Randveer (2006).

Wykres 1 . Struktura próby wg typu odbiorców

14,7 12,9 6,6 5,6 15,145,1

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Hurtowi Detaliczni

Publiczne

Indywidualni konsumenci

Firmy powiązane

Inne

14,7 12,9 6,6 5,6 15,145,1

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

Hurtowi Detaliczni

Publiczne

Indywidualni konsumenci

Firmy powiązane

Inne

Źródło: ankieta NBP 2005


podobnie jest w krajach strefy euro. W Polsce nieco czę-ściej głównym odbiorcą jest sektor publiczny (8% wobec 3% średnio w strefie euro).

Należy jednocześnie zaznaczyć, że badania NBP obejmują w większości przedsiębiorstwa w dobrej lub w bardzo dobrej sytuacji ekonomicznej3. Ocena kondy-

3 Ocena sytuacji ekonomicznej jest subiektywną oceną przedsiębiorstwa, nie jest oparta na „twardych danych”, typu rentowność czy wynik finansowy.

cji firm wyraźnie polepsza się od 2003 r.4 (a więc okre-su bezpośrednio przed akcesją do UE), podczas gdy w latach 1995–2001 ulegała pogorszeniu. W próbie duży udział mają przedsiębiorstwa o silnej pozycji na rynku. Blisko połowa podmiotów oceniła swoją pozycję na ryn-ku jako istotną w kraju bądź w UE albo monopolistycz-

4 Ankieta za dany rok jest przeprowadzana w roku następnym, a więc na oce-nę sytuacji firmy w 2003 r. niewątpliwie rzutowały oceny bieżące z 2004 r., czy-li roku przystąpienia Polski do UE.

8,3

7,8

8,1

13,7

17,2

16,7

42,7

39,5

49,6

56,8

58,6

63,4

41,3

39,8

34,5

24,7

19,0

17,1

7,7

13,0

7,9

4,8

5,2

2,8

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

2000

2001

2002

2003

2004

2005

Bardzo dobra Dosyć dobra

Trudna Bardzo trudna

4,6 53,5 8,625,2 3,02,2

2,9

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Potrzeby klientaUnikatowości produktówŻadnych strategii

Strategia najniższej ceny Wysokiej jakości

Reklama i marketingInne

15,8

14,6

16,7

2,7

1,5

1,0

31,8

32,8

30,7

49,7

51,1

51,6

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

2003

2004

2005

Monopolista w krajuJeden z wielu

Silna w UE i krajuSilna w kraju

20,9

27,3

73,3

67,0

5,0

4,9

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100%

%%

%

2004

2005

Ekspansja Utrzymanie

Traci rynki Wycofuje się

Wykres 2 . Struktura próby wg oceny sytuacji ekonomicznej

Wykres 3 . Struktura próby wg strategii przedsiębiorstwa zwiększenia (utrzymania) udziału w rynku

Źródło: ankieta NBP 2005. Źródło: ankieta NBP 2005.

8,3

7,8

8,1

13,7

17,2

16,7

42,7

39,5

49,6

56,8

58,6

63,4

41,3

39,8

34,5

24,7

19,0

17,1

7,7

13,0

7,9

4,8

5,2

2,8

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

2000

2001

2002

2003

2004

2005

Bardzo dobra Dosyć dobra

Trudna Bardzo trudna

4,6 53,5 8,625,2 3,02,2

2,9

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Potrzeby klientaUnikatowości produktówŻadnych strategii

Strategia najniższej ceny Wysokiej jakości

Reklama i marketingInne

15,8

14,6

16,7

2,7

1,5

1,0

31,8

32,8

30,7

49,7

51,1

51,6

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

2003

2004

2005

Monopolista w krajuJeden z wielu

Silna w UE i krajuSilna w kraju

20,9

27,3

73,3

67,0

5,0

4,9

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100%

%%

%

2004

2005

Ekspansja Utrzymanie

Traci rynki Wycofuje się

Wykres 4 . Struktura próby wg pozycji rynkowej przedsiębiorstwa

Wykres 5 . Struktura próby wg zmiany pozycji rynkowej przedsiębiorstwa

Źródło: ankieta NBP 2005. Źródło: ankieta NBP 2005.

Źródło: Ankieta NBP 2005. Źródło: ankieta NBP 2005.

23,8 5,21,6 69,3

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Pionierska Wzrostowa Dojrzałość Spadkowa

c

9,4 21,8 36,4 13,2 19,3

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

do 5 lat 5-10 lat 10-20 lat 20-50 lat ponad 50 lat

c% %

Wykres 6 . Struktura próby wg fazy rozwoju przedsiębiorstwa

Wykres 7 . Struktura próby wg wieku przedsiębiorstwa


ną. Spośród ankietowanych przedsiębiorstw 27% wyko-rzystuje możliwości ekspansji i wchodzi na nowe rynki, 2/3 utrzymuje dotychczasową pozycję w swoim segmen-cie rynku. Odsetek przedsiębiorstw wykorzystujących możliwości ekspansji i wejścia na nowe rynki wzrósł w 2005 r. o ponad 6 pkt proc. w porównaniu z 2004 r. Większość firm w próbie znajduje się w fazie dojrzałości, ponad 1/4 przedsiębiorstw określiła fazę swojego roz-woju jako wzrostową bądź pionierską. Większość przed-siębiorstw w próbie (ponad 63%) powstała w okresie po 1989 r., a więc już w okresie transformacji. Co piąta fir-ma istnieje od ponad półwiecza.

3. Jak przedsiębiorstwa ustalają ceny?

3.1. Sposoby kalkulacji cen głównego produktu

W warunkach konkurencji doskonałej cena wyznaczana jest na poziomie kosztów krańcowych przedsiębiorstwa. Rynki niedoskonałe pozwalają firmom kształtować cenę powyżej krańcowego kosztu i uzyskać dzięki temu tzw. zysk nadzwyczajny. W 2005 r. na polskim rynku naj-więcej przedsiębiorstw (38% badanej próby) kalkulowa-ło ceny głównego produktu, stosując formułę: koszt jed-nostkowy powiększony o marżę (zmienna – 21% przed-siębiorstw, stała – 17%). Znaczny odsetek firm ustalał ce-ny, dostosowując się do stawek innych przedsiębiorstw – konkurencji (22%). Liczna jest też grupa firm (17%) ustalających swoje ceny na najwyższym poziomie, jaki rynek może zaakceptować (por. wykres 8).

Najczęściej spotykane metody kalkulacji cen przez polskie przedsiębiorstwa są podobne jak w strefie euro. Aby ułatwić porównania krajów Unii Europejskiej, odpo-wiedzi ankietowanych przedsiębiorstw na temat sposo-bów kalkulacji ceny podzielono na trzy grupy: „cena usta-lana jako koszty jednostkowe plus marża”, „cena kształ-

towana przez innych przedsiębiorców – konkurentów” oraz „inne”. Średnio 54% firm należących do strefy eu-ro (Belgia, Niemcy, Hiszpania, Francja, Włochy, Holandia i Portugalia) wyznacza swoje ceny na podstawie kosztów (w Polsce 38% przedsiębiorstw), 27% firm opiera się na decyzjach konkurencji (w Polsce 22%), a 18% stosuje in-ne strategie (Fabiani et al. 2005) – w Polsce 41%. Wyniki te są jednak zróżnicowane wśród różnych krajów. Najwięk-szy odsetek firm kształtujących cenę produktu w oparciu o koszty jest w Niemczech (73%), najmniejszy we Fran-cji (40%). Na decyzjach konkurencji przy ustalaniu cen wyrobów własnych opiera się 38% firm działających we Francji, jedynie 13% w Portugalii i aż 46% w Estonii.

Sposób kalkulacji ceny w 2005 r. zależał w dużej mierze od pozycji przedsiębiorstwa na rynku5 (a co za tym idzie również od jego wielkości, bo firmy o istotnej pozycji to przede wszystkim duże firmy), por. wykres 9.

5 Pozycja rynkowa przedsiębiorstwa jest jego subiektywną oceną, którą dekla-ruje w badaniu ankietowym.

Tabela 4 . Sposób kalkulacji cen w krajach UEKoszty plus

marżaCeny

konkurencji Inne

Belgia 46 36 18

Niemcy 73 17 10

Hiszpania 53 26 21

Francja 40 38 22

Włochy 42 32 26

Holandia 56 22 21

Portugalia 65 13 22


Estonia 53 46 2

Polska 38 22 40

* Średnia ważona PKB.Uwaga: wyłączono przypadki braku odpowiedzi.


12,2

11,3

14,4

15,1

17,1

18,2

22,4

22,1

20,9

20,8

21,1

18,0

19,3

18,2

16,8

10,8

12,4

14,3

13,4

12,0

29,0

27,5

22,1

23,1

21,9

0 20 40 60 80 100

2001

2002

2003

2004

2005

Maksymalna

Kalkulacja na podstawie cen produktów importowanych

Kształtowane przez klientówKształtowane przez innych przedsiębiorców

Koszt jednostkowy plus zmienna marżaKoszt jednostkowy plus stała marża

UrzędowaInna

Ustalana przez firmę-matkę

24,3

19,2

13,8

20,9

19,2

21,1

21,7

19,7

14,3

13,9

14,6

9,6

5,2

18,3

29,5

0 20 40 60 80 100

Jeden z wielu

Silna w kraju i w Europie

Silna w kraju

Maksymalna




Urzędowa

Inna


Uwaga: dane w przekroju czasowym należy interpretować ostrożnie, ponieważ w 2005 r. dodano jedną odpowiedź (cena ustalana przez firmę matkę), której nie było w latach 2001–2004.Źródło: ankieta NBP 2005. Źródło: ankieta NBP 2005.

Wykres 8 . Mechanizm kształtowania przez przedsiębiorstwa cen głównego produktu w latach 2001–2005 (odsetek przedsiębiorstw)

Wykres 9 . Pozycja przedsiębiorstwa na rynku a mechanizm kształtowania przez przedsiębiorstwa cen głównego produktu (odsetek przedsiębiorstw)


Wyniki ankiety potwierdziły dość oczywistą tezę, że im silniejsza jest pozycja firmy na rynku, tym łatwiej jest jej dyktować najwyższe ceny, jakie odbiorcy zaakceptują, oraz tym częściej ustala ceny metodą koszty plus mar-ża. Widać także, że im ważniejszym uczestnikiem rynku jest przedsiębiorstwo, tym rzadziej kalkuluje ceny, do-stosowując się do cen innych przedsiębiorców, oraz nie-co częściej pozwala klientom na podejmowanie decyzji dotyczących wysokości cen produktów.

Wyniki badań pokazują również, że deklarowana przez przedsiębiorstwa presja konkurencyjna na ryn-ku, na którym działają, wpływa na sposób kalkulacji cen wyrobów (por. wykres 10). Podobnie jak w krajach nale-żących do strefy euro niższa konkurencja skłania przed-siębiorstwa do kalkulacji cen zgodnie z formułą koszty plus marża (por. wykres 11 i 12). Przedsiębiorstwa pod-legające silnej presji konkurencyjnej dwukrotnie częściej muszą ustalać ceny na poziomie dyktowanym przez in-nych uczestników rynku.

Ponadto analiza zmian metod kalkulacji cen w cza-sie (w latach 2001–2005) pozwala na sformułowanie kil-ku wniosków: • Wyraźnie wzrósł procent przedsiębiorstw, które

ustalały cenę głównego produktu jako koszt jed-nostkowy plus marża (stała lub zmienna). W 2001 r. 30% firm deklarowało taki mechanizm kształtowa-nia ceny, a w 2005 r. było ich już około 38%.

• Począwszy od 2003 r. w porównaniu z okresem 2001–2002, mniej przedsiębiorstw kierowało się w swoich decyzjach cenowych zachowaniami konkurencji.

• Zmniejsza się grupa przedsiębiorstw, które starają się osiągnąć maksymalną cenę, jaką rynek zaakceptuje.

3.1.1. Dyskryminacja cenowa

Jak pokazały wyniki badań ankietowych, czynniki po-wodujące zróżnicowanie cen (dyskryminacja cenowa6) w polskich firmach odgrywają dużą rolę w kształtowa-

6 Dyskryminacja cenowa rozumiana jest jako różnicowanie cen dla różnych grup odbiorców np. terytorialnie lub w zależności od wielkości zakupów.

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

słaba

silna

%

0 10 20 30 40 50 60 70 80

Przedsiębiorstwo nie ma wpływu na ceny

Zróżnicowana terytorialnie

Inne kryteria

Najważniejsze kryterium

Taka sama

Zróżnicowana w zależności od ilości

Oparta na negocjacjachindywidualnych

Kryterium drugie co do ważności

Źródło: ankieta NBP 2005.

Wykres 10. Presja konkurencyjna na rynku a mechanizm kształtowania przez przedsiębiorstwa cen głównego produktu, 2005 r. (odsetek przedsiębiorstw)

0 20 40 60 80 100

silna

slaba

Maksymalna




Urzędowa

Inna


14,5

19,2

18,5

22,6

23,1

12,5

7,9

14,8

31,0

15,1

1 średni udział firm deklarujących odczuwaną konkurencję jako słabą i bardzo słabą

2 średni udział firm deklarujących odczuwaną konkurencję jako silną i bardzo silną

3 dotyczy tylko przedsiębiorstw stosujących stałą marżę4 średni udział dla UE ważony wielkością GDP5 firmy oceniające konkurencję jako średnią zostały zaklasyfikowane do grupy

„słabej konkurencji”

Źródło: Randveer (2006).

Wykres 11. Udział przedsiębiorstw kalkulujących ceny wyrobów wg zasady koszty plus marża a odczuwana konkurencja w wybranych krajach UE (odsetek przedsiębiorstw)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Estonia5Strefa euro4PortugaliaHolandia3WłochyFrancjaHiszpaniaNiemcyBelgia

Słaba konkurencja1

%

Silna konkurencja2


Wykres 12. Udział przedsiębiorstw w Polsce kalkulujących ceny wyrobów wg zasady koszty plus marża a odczuwana konkurencja


Wykres 13. Kryteria zróżnicowania ceny głównego produktu (odsetek przedsiębiorstw)


niu cen wyrobów przedsiębiorstwa. W 2005 r. jedynie 14% przedsiębiorstw deklarowało bowiem stosowanie jednakowej ceny dla wszystkich klientów. Największa część badanej populacji (około 70%) różnicowała ce-nę dla różnych grup odbiorców, a ponad połowa firm w zależności od liczby nabywanych jednostek produk-tu (por. wykres 13). Badania IPN pokazują, że również w krajach europejskich powszechnie stosuje się dyskry-minację cenową (por. wykres 14).

W polskich przedsiębiorstwach widoczna jest pew-na zależność między wielkością firmy a stosowaną stra-tegią cenową: duże przedsiębiorstwa (zatrudniające co najmniej 200 osób) rzadziej niż mniejsze firmy udzie-lały rabatów na większe zakupy i rzadziej negocjowały cenę z odbiorcami.

Również poziom konkurencji odczuwanej przez przedsiębiorstwa wpływa na stosowane metody róż-nicowania cen. W Polsce, podobnie jak w Niemczech, Hiszpanii, Luksemburgu i Portugalii, wyższa konkuren-cja zwiększa częstość stosowania różnego rodzaju dys-kryminacji cenowej (por. wykres 15).

4. Sztywność cen

Sztywność cen można mierzyć na różne sposoby. Wśród wskaźników charakteryzujących tę sztywność w niniejszym opracowaniu przyjęto: • odsetek przedsiębiorstw stosujących przy weryfi-

kacji cen metodę „w reakcji na szoki” (state-depen-dent) w relacji do udziału firm wykorzystujących metodę „regularnie” (time-dependent),

• częstość analiz cen, • częstość zmian cen.

Weryfikacja cen w przedsiębiorstwach odbywa się na kilku etapach. Pierwszym i podstawowym kro-kiem jest analiza, której celem jest sprawdzenie czy po-ziom cen odpowiada obserwowanym wielkościom po-pytu i kosztów, czy wymaga zmiany. Następnym eta-pem jest ewentualna modyfikacja cen. Analizowanie adekwatności cen do warunków, w jakich działa przed-siębiorstwo, odbywa się na podstawie istotnych infor-macji dotyczących zmian: popytu, cen konkurencji, sta-wek podatkowych, cen surowców itp. Ewentualna de-cyzja o zmianie cen jest następstwem tych ocen, przy czym analiza cen nie powoduje automatycznie ich mo-dyfikacji. Dzieje się tak albo dlatego, że nie ma powo-dów, albo koszty zmiany cen (czy też inne czynniki – zob. podrozdział 4.5) są wyższe niż korzyści z takich zmian. Dlatego analizowanie cen zazwyczaj odbywa się częściej niż ich zmiany.

0

10

20

30

40

50

60

EstoniaStrefa euro1PortugaliaLuksemburgWłochyFrancjaHiszpaniaNiemcy

%

Taka sama dla wszystkich odbiorców

Różna w zależności od liczby nabywanych jednostek produktu

Różnie

1 średni udział dla UE ważony wielkością GDPŹródło: Randveer (2006, s. 26).

Wykres 14. Kryteria zróżnicowania cen w krajach należących do strefy euro

12,7

15,2

62,5

45,8

12,1

10,0

75,9

66,9

9,4

17,7

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

silna

słaba

Cena taka sama Zróżnicowana w zależności od ilościZróżnicowana terytorialnie Oparta na negocjacjach indywidualnychInne kryteria Nie ma wplywu na ceny


Wykres 15. Kryteria różnicowania cen a odczuwana przez przedsiębiorstwa presja konkurencyjna (odsetek przesiębiorstw)

Tabela 5 . Sposób analizowania cen głównego produktu w Polsce na tle różnych krajów UE (odsetek przedsiębiorstw)

RegularnieRegularnie i w reakcji na szoki

W reakcji na szoki

Belgia 26 40 34

Niemcy 26 55 19

Hiszpania 33 28 39

Francja 39 55 6

Włochy 40 46 14

Luksemburg 18 32 50

Holandia 36 18 46

Austria 41 32 27

Portugalia 35 19 46


Estonia 27 50 23

Polska 59 25 16Uwagi:Wyłączono przypadki braku odpowiedzi.Korekta wyników dla Polski poprzez dopasowanie próby do struktury wg średniego zatrudnienia w strefie euro dała wyniki odpowiednio: 53%, 19%, 28%.* średnia ważona PKB



4.1. Analiza cen

4.1.1. Sposób analizowania cen (time-dependent i state-dependent)

Przedsiębiorstwa nie weryfikują swoich cen nieustannie. Przyjmuje się, że stosują dwie główne metody analizowa-nia cen: „regularnie” (time-dependent) oraz „ reakcji na szo-ki” (state-dependent) (Blinder 1991; Blinder et al. 1998). Różnica pomiędzy nimi polega na tym, kiedy przedsiębior-stwo weryfikuje ceny: czy w oczekiwaniu aż „przyjdzie po-ra”, czy niezwłocznie po specyficznych zdarzeniach, szo-kach. Pierwsza metoda („regularnie”) opiera się na re-gularnej rewizji cen, tj. analizie w określonych odstępach czasu. Długość tych okresów jest wielkością egzogeniczną, nie zależy od sytuacji ekonomicznej przedsiębiorstwa. Te przedziały czasowe mogą według jednych teorii mieć war-tości stałe (Taylor 1980), według innych stochastyczne (Ca-lvo 1983). Druga metoda – „w reakcji na szoki” – zakłada, że czas analiz cen jest endogeniczny i wyznaczają go wy-raźne szoki. W sytuacji pojawienia się istotnych impulsów gospodarczych polityka sprawdzania adekwatności cen do warunków, w których działa przedsiębiorstwo, zwięk-sza elastyczność cen w porównaniu z metodą „regularnie”. Duża część przedsiębiorstw stosuje kombinację obu me-tod. Ceny są analizowane regularnie, a ponadto przedsię-biorstwo reaguje na zdecydowane zmiany poziomu kosz-tów bądź popytu.

W polskich przedsiębiorstwach regularność ana-lizowania cen jest wyższa niż w innych krajach euro-pejskich. Jedynie 16,5% firm zadeklarowało, że ceny są analizowane w odpowiedzi na impulsy istotnie wpływa-jące na kształtowanie poziomu cen (zmiana cen surow-ców, zaburzenia popytu, modyfikacja stawek podatko-wych itp.). Pozostałe firmy (83,5%) badają ceny bądź re-gularnie, w określonych odstępach czasu (58,5%), bądź uzupełniają taką metodę w razie konieczności metodą „w reakcji na szoki” (25%). W krajach strefy euro metodę

„w reakcji na szoki” stosuje średnio 20%, „regularnie” – 34%, a połączenie obu metod – 46%. O ile metodę „w re-akcji na szoki” stosuje w Polsce podobny odsetek przed-siębiorstw jak w strefie euro, o tyle nad połączeniem obu metod zdecydowanie przeważa u nas metoda „re-gularnie”. Dane te należy jednak interpretować ostrożnie z powodu nie zawsze łatwej do uchwycenia granicy mię-dzy metodą „w reakcji na szoki” a „regularnie i w reak-cji na szoki”, zarówno w Polsce, jak i w pozostałych kra-jach (wykres 16). Warto jednocześnie podkreślić, że nie tylko polskie dane odbiegają od wyników dla strefy euro. W Wielkiej Brytanii np. metodę „regularnie” stosuje 79% przedsiębiorstw, „w reakcji na szoki” – 11%, kombinację obu metod – 10% firm (Hall et al. 2000).

Regularność analiz cen (tzn. zakres stosowania me-tody time-dependent) spadała w latach 1999–2003. Trud-no precyzyjnie określić zmiany, jakie zaszły w 2005 r., ponieważ dane za 2005 r. nie są w pełni porównywal-ne z wcześniejszymi. W 2005 r. pytanie w ankiecie zo-stało bowiem przeformułowane. W poprzednich latach nie można było wybrać możliwości łączącej oba modele zachowań cenowych, czyli odpowiedzi innej niż niere-gularnie bądź w regularnych odstępach czasu. W 2005 r. pojawiła się dodatkowa możliwość: głównie w określo-nych odstępach czasu, ale również w następstwie wy-darzeń istotnych dla kształtowania poziomu cen. Wobec tego informacja o udziale przedsiębiorstw stosujących metodę „w reakcji na szoki” może być niedoszacowana w stosunku do lat poprzednich.

Aby wyjaśnić dlaczego w Polsce dominuje metoda „regularnie”, należy wspomnieć o trudnościach z klasy-fikacją strategii analizowania cen. Trudno bowiem przy-puszczać, by te firmy, które deklarują badanie cen jedynie w dyskretnych przedziałach czasowych, w sytuacji silnego szoku nie rewidowały ich dodatkowo. Stąd dyskusyjne mo-że być rozróżnienie pomiędzy metodę „regularnie” a kom-binacją obu metod. Można także uznać, że w stabilnym, przewidywalnym otoczeniu przedsiębiorstwa metoda „re-gularnie” może być traktowana jako szczególny przypadek metody „w reakcji na szoki” (Sheshinski, Weiss 1977).

Problemy z klasyfikacją sposobów analizowania cen są również spowodowane wątpliwościami dotyczą-cymi sposobu definiowania wybranej metody. Zakłada się mianowicie, że przedsiębiorstwa stosujące metodę „w reakcji na szoki” stale śledzą kształtowanie się róż-nych istotnych dla cen czynników (lub prawie stale), a więc bardzo często badają adekwatność cen do warun-ków, w jakich działają. Dlatego niektórzy autorzy (np. Apel et al. 2001) deklaracje o codziennej (bądź jeszcze częstszej) analizie cen klasyfikują jako metodę „w reakcji na szoki”. Przy takim ujęciu wyniki badania metod we-ryfikacji cen są dla Polski bardziej podobne do danych ze strefy euro. Metodę „regularnie” stosuje przy takim założeniu nie 59%, lecz 52% firm, natomiast metodę „w reakcji na szoki”– 23% firm zamiast 16%. Jeszcze wyraźniejszą korektę danych powoduje przyjęcie za-

17,5 15,2 21,8 24,8 25,7 25,8 22,2 16,5

25,0

82,5 84,8 78,2 75,2 74,3 74,2 77,858,5

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005*

Regularnie Regularnie i w reakcji na szoki W reakcji na szoki

Uwaga: dane za 2005 r. nie są w pełni porównywalne z poprzednimi latami – zob. wyjaśnienie w tekście.* Za 2005 r. zaprezentowano także połączenie obu metod.


Wykres 16. Odsetek przedsiębiorstw, które analizują ceny swoich produktów według poszczególnych metod


łożenia proponowanego przez A. Blindera (Blinder et al. 1998). Według tego autora przedsiębiorstwa, któ-re analizują ceny na tyle często, że ich zmiany na-stępują rzadziej niż przy co czwartej analizie, stosują w rzeczywistości metodę „w reakcji na szoki”, nawet jeśli informują inaczej. Przy takiej interpretacji nie ma mowy o przewadze metody „regularnie”, w tej postaci stosowałoby ją bowiem tylko 28% badanych firm.

Wydaje się, że sytuacja w Polsce jest mniej ustabili-zowana niż w krajach strefy euro (ze względu na mniej-szą stabilność polityczną i ekonomiczną, np. zmienność przepisów, utrudnienia formalnoprawne). Firmy chro-nią się przed szokami, regularnie (i przy tym częściej niż gdzie indziej) oceniając adekwatność cen do zmienia-jących się warunków gospodarczych. Potwierdzeniem wpływu poczucia bezpieczeństwa funkcjonowania fir-

Tabela 6 . Przedsiębiorstwa stosujące przede wszystkim metodę „regularnie” przy analizowaniu cen (odsetek firm)

OgółemZatrudnienie Sektor Odczuwana konkurencja

1–49 50–199 ≥200 przemysł handel usługi bardzo słaba słaba silna bardzo

silna

Belgia 26 23 21 24 22 29 24 25 23 22 19

Niemcy 26 24 29 28 26 – – 27 21 25 33

Hiszpania 33 31 35 36 29 32 40 42 32 29 31

Francja 39 – – – 39 – – – – – –

Włochy 40 39 42 40 35 45 37 35 51 19

Luksemburg 18 18 17 18 23 16 14 25 14 10 25

Holandia 36 34 42 26 34 40 35 36 35 36

Austria 41 43 33 35 37 – 44 42 34 39 35

Portugalia 35 33 36 42 32 – 63 47 42 38 25

Strefa euro* 34 32

Estonia 27 20 25 35

Polska 59 49 49 67 59 66 53 60 56Uwagi:Wyłączono przypadki braku odpowiedzi.W budownictwie odsetek przedsiębiorstw stosujących metodę „regularnie” wyniósł w próbie 47%.W przypadku Francji dane są szacunkowe, na podstawie innych informacji.* średnia ważona PKBŹródło: ankieta NBP 2005; Fabiani et al. (2005); Dabusinskas, Randveer (2006).

Tabela 7 . Przedsiębiorstwa stosujące zarówno metodę „regularnie”, jak i „w reakcji na szoki” (odsetek firm)

OgółemZatrudnienie Sektor Odczuwana konkurencja

1–49 50–199 ≥200 przemysł handel usługi bardzo słaba słaba silna bardzo

silna

Belgia 40 39 47 44 42 36 48 43 40 44 38

Niemcy 55 56 53 58 55 – – 51 64 58 45

Hiszpania 28 24 29 32 25 24 34 18 29 33 31

Francja 55 – – – 55 – – – – – –

Włochy 46 47 47 38 45 62 26 45 53 43 40

Luksemburg 32 29 34 36 27 39 32 25 39 33 27

Holandia 18 17 24 19 21 16 12 18 16 24

Austria 32 30 39 44 36 – 29 35 37 36 39

Portugalia 19 18 22 30 23 – 17 14 19 22 28

Strefa euro* 46 46

Estonia 50 50 62 38

Polska 25 33 25 24 25 15 38 24 24 27 27Uwagi:Wyłączono przypadki braku odpowiedzi.W budownictwie odsetek przedsiębiorstw stosujących zarówno metodę „regularnie”, jak i „w reakcji na szoki”wyniósł w próbie 28%.W przypadku Francji dane są szacunkowe, na podstawie innych informacji.* Średnia ważona PKB

Źródło: Ankieta NBP 2005; Fabiani et al. (2005); Dabusinskas, Randveer (2006).


my na sposób weryfikacji cen może być kształtowanie wskaźnika niepewności działania7. Jest on bowiem sta-tystycznie istotnie wyższy dla tych podmiotów, które często (co tydzień) analizują ceny produktów, natomiast niższy dla tych przedsiębiorstw, które takich analiz do-konują rzadko (raz na rok).

Na poziom odczuwanej niepewności, poczucia bra-ku stabilności funkcjonowania przedsiębiorstw wpływa m. in. zmienność kursów walutowych w Polsce. Dlatego eksporterzy, zwłaszcza ci o dominującym udziale eks-portu w przychodach, częściej stosują metodę „regular-nie” niż firmy nieeksportujące.

Warto też zauważyć, że na metodę analizowania cen wpływa także to, na jakim etapie rozwoju znajduje się przedsiębiorstwo. Firmy, które wg własnej oceny znajdują się w fazie wzrostowej, częściej stosują metodę „regular-nie” niż przedsiębiorstwa w fazie dojrzałości (a tym bar-dziej w spadkowej8). W fazie intensywnego rozwoju znaj-duje się w Polsce prawie 1/4 badanych przedsiębiorstw.

Znaczenie ma również branżowa struktura próby. Mi-mo że nie odbiega ona bardzo od prób w innych krajach, to do pewnego stopnia także może zaburzać wyniki. W pol-skiej próbie jest bowiem mniej firm usługowych (innych niż handlowe), dla których nieco niższy jest odsetek wska-zań „regularnie”. Warto jednocześnie podkreślić, że wśród polskich firm najwyższy stopień konwergencji w zakresie metod analizowania cen osiąg-nęły właśnie przedsiębior-stwa usługowe. Odsetek podmiotów regularnie badających ceny w tej branży (bez handlu) jest bowiem najbardziej podobny do odsetka w innych krajach (zwłaszcza po wy-łączeniu transportu)9. W przemyśle i handlu w Polsce me-todę „regularnie” stosuje się przybliżeniu dwukrotnie czę-ściej niż w krajach strefy euro.

Sposób analizowania cen jest też uwarunkowany wielkością przedsiębiorstwa10. Duże podmioty częściej niż mniejsze firmy stosują metodę „regularnie”. Regu-larność badania cen rośnie wraz z wielkością firmy za-równo w Polsce, jak i w krajach strefy euro. Próba sko-rygowania wyników (poprzez dopasowanie do struktury zgodnej ze strukturą zatrudnienia w badaniach IPN11) nie zmieniła wyraźnie zależności pokazanych w tabeli 5. Zmniejszył się wprawdzie udział firm, stosujących me-todę „regularnie” (z 59% do 53%), ale nadal jest ich wię-cej niż w innych krajach.

7 Definicja wskaźnika niepewności opiera się na prawdopodobieństwie progno-zowanych zmian popytu. Skonstruowany jest na podstawie pytania o prawdo-podobieństwa scenariuszy zakładających zmiany w ciągu roku poziomu sprze-daży produktów przedsiębiorstwa w określonych przedziałach (wzrost/spadek o 0–5%, 5–10%, 10–20%, 20–50%, powyżej 50%). Wskaźnik niepewności jest miarą rozproszenia tych przewidywań – dla każdego przedsiębiorstwa jest rela-cją skorygowanego odchylenia standardowego udzielonych odpowiedzi do sko-rygowanej średniej tych odpowiedzi (skorygowanych – tzn. uwzględniających podane prawdopodobieństwa wystąpienia określonych scenariuszy).8 W fazie spadkowej znajduje się niewielki odsetek przedsiębiorstw w próbie.9 Choć w Polsce ten odsetek jest niższy niż w pozostałych sekcjach, podczas gdy w większości pozostałych państw – wyższy.10 Charakter polskiej próby jest odmienny niż w pozostałych krajach – jest tu mianowicie dużo większa nadreprezentacja dużych firm (zob. rozdział 2.).11 Zob. wstęp.

4.1.2. Jak często analizowane są ceny?

W 2005 r. wzrosła regularność badania cen, ale zmniej-szyła się częstość takich analiz. Wzrósł odsetek przed-siębiorstw weryfikujących ceny raz w roku, co pół ro-ku bądź kwartalnie, spadł zaś udział tych firm, któ-re badają poziom cen najczęściej: codziennie lub co tydzień. Nadal jednak ceny są w Polsce analizowane częściej12 niż w strefie euro. Przeciętnie co najmniej raz w miesiącu analizuje ceny w Polsce ponad poło-wa przedsiębiorstw (52%), tzn. średnio dwa razy wię-cej firm niż w pozostałych krajach. Najrzadziej, tzn. mniej niż raz na kwartał, bada ceny jedynie co piąta firma (19%), podczas gdy w strefie euro jest ich 3 ra-zy więcej – w większości badanych krajów ponad po-łowa przedsiębiorstw analizuje ceny najwyżej 3-krot-nie w ciągu roku. Te proporcje potwierdza także me-diana liczby takich analiz – bardzo odbiega ona od sta-tystyk w strefie euro i wynosi 12 wobec 1÷4 w innych państwach. Warto jednak dodać, że Polska nie jest wy-jątkiem; np. w Wielkiej Brytanii mediana również wy-nosi 12 (Hall et al. 1997).

Na częstość badania cen wpływa wielkość przed-siębiorstwa. Podobnie jak w większości innych kra-jów duże polskie firmy częściej niż małe i średnie do-konują tego typu analiz. Możliwym wyjaśnieniem te-go zjawiska jest to, że zarówno analizowanie, jak i ko-rygowanie cen pociąga za sobą koszty, które mogą być uciążliwe w mniejszych jednostkach (Amirault 2005). Otrzymane dane mogą być w pewnym stopniu skut-kiem przewagi dużych przedsiębiorstw w próbie. Ko-rekta danych, poprzez uwzględnienie struktury wg

12 Warto jednak przypomnieć, że rok 2005 był rokiem poakcesyjnym i trwały w tym czasie procesy dostosowawcze.

Tabela 8 . Ile razy analizowane są ceny w ciągu roku (odsetek przedsiębiorstw)

≤3 4–11 ≥12 Mediana

Belgia 88 8 4 1

Niemcy 53 17 30 3

Hiszpania 86 7 7 1

Francja 47 22 31 4

Włochy 57 14 28 1

Luksemburg 54 20 26 2

Holandia 44 19 37 4

Austria 46 25 29 4

Portugalia 69 26 5 2


Estonia 61 16 24 2

Polska 19 29 52 12Uwagi:Wyłączono przypadki braku odpowiedzi.* Średnia ważona PKB



wielkości zatrudnienia zgodnej ze średnią europejską13, zmienia bowiem wyniki dotyczące analiz cen – są bar-dziej podobne do danych strefy euro. Nie zmienia jed-nak hierarchii odpowiedzi – mniej niż raz na kwartał ba-da ceny 52% przedsiębiorstw, co najmniej raz na miesiąc – 19%, natomiast po korekcie odpowiednio: 47% i 22%. Należy jednak podkreślić, że mediana liczby analiz cen po tego typu korekcie wynosi 4, czyli kształtuje się na poziomie obserwowanym w innych krajach UE.

Częstość analizowania cen jest zróżnicowana w zależności od branży. Najrzadziej badanie cen prze-prowadzają przedsiębiorstwa usługowe (po wyłącze-niu handlu), najczęściej zaś handlowe, podobnie jak w pozostałych krajach. W każdej z tych klas ceny są zdecydowanie częściej badane w Polsce. Mediany liczby analiz cen w ciągu roku są wyższe niż w innych państwach strefy euro i wynoszą 12 dla przemysłu i han-

13 Zob. rozdział 2.

dlu oraz 4 dla usług. Po dokonaniu wspomnianej wcze-śniej korekty danych ze względu na wielkość zatrudnie-nia przedsiębiorstwa częstość analiz cen w Polsce nadal jest wyższa niż w krajach strefy euro, ale ta rozbieżność się zmniejsza. Skorygowane w ten sposób mediany dla przemysłu, handlu i usług są podobne jak w państwach strefy euro.

Na częstość badania cen oddziałuje także po-ziom odczuwanej presji konkurencyjnej14. Podobnie jak w większości krajów strefy euro silniejsza kon-kurencja skłania przedsiębiorstwa do częstszych ana-liz cen.

4.2. Zmiana cen

Stopień sztywności cen możemy mierzyć częstotliwo-ścią ich zmian, podając średni okres pomiędzy takimi zmianami bądź liczbę korekt cen w ciągu roku. Mediana liczby zmian cen dokonywanych w ciągu roku nie róż-ni nas od krajów strefy euro – zarówno w Polsce, jak i w prawie wszystkich państwach strefy euro wynosi 1. Na-leży jednak stwierdzić, że w Polsce zmienność cen jest większa. Odsetek zmian dokonywanych mniej niż raz do roku jest bowiem niemal 2 razy niższy w Polsce niż w krajach UE (15% wobec 27%), natomiast udział przed-siębiorstw, które najczęściej wprowadzają korekty cen (co najmniej raz na kwartał) jest w Polsce ponad 2 razy wyższy niż w strefie euro (co trzecie przedsiębiorstwo w Polsce wobec średnio co siódmej firmy w innych anali-zowanych krajach). Warto jednocześnie podkreślić, że w

14 Poziom konkurencji odczuwanej przez przedsiębiorstwa został zdefiniowa-ny jako:– silny – jeśli firma za jeden z dwóch najważniejszych czynników powstrzymy-wania się od podnoszenia cen uznała obawę przed tym, że konkurenci nie pod-niosą cen,– słaby – w pozostałych przypadkach, czyli jeśli ten czynnik nie był istotny.

Tabela 9 . Ile razy analizowane są ceny w ciągu roku – wg branż (odsetek przedsiębiorstw)Przemysł Handel Usługi

≤3 4–11 ≥12 mediana ≤3 4–11 ≥12 mediana ≤3 4–11 ≥12 mediana

Belgia 81 12 7 1 94 4 2 1 92 5 3 1

Niemcy 51 19 30 – – – – – – – – –

Hiszpania 90 6 5 1 72 12 17 1 92 6 2 1

Francja 47 22 31 4 – – – – – – – –

Włochy 55 15 30 – 49 19 32 – 70 11 20 –

Luksemburg 68 21 11 2 44 11 44 4 67 21 13 2

Holandia 42 19 39 4 28 16 56 12 55 21 24 1

Austria 37 29 35 4 – – – – 53 22 24 2

Portugalia 65 15 20 2 – – – – 85 6 9 2

Strefa euro* 58 16 26 56 15 29 74 11 15

Estonia 74 13 13 1 37 23 40 4 74 11 16 2

Polska 20 28 52 12 11 23 67 12 28 30 42 4Uwaga: w budownictwie odsetek przedsiębiorstw wyniósł w próbie w kolejnych klasach 13%, 46% i 41%, mediana – 4.* Dla strefy euro odsetki są policzone jako udział firm o danym profilu w zagregowanej próbie 9 krajów.


0

10

20

30

40

50

60

70

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

≤3 4-11 ≥12

Uwaga: zaznaczone punkty odpowiadają odpowiednim wartościom średnim dla UE.

Źródło: ankieta NBP 2005; Fabiani et al. (2005).

Wykres 17. Częstość regularnego analizowania cen produktów przez przedsiębiorstwa


USA, Kanadzie i Wielkiej Brytanii mediana liczby zmian jest wyższa15 (odpowiednio: 1,4; 4; 2 zmiany w roku).

W ciągu ostatnich 5 lat16 częstość zmian cen w Pol-sce zmalała, na co niewątpliwie wpłynął spadek infla-cji. Przez 2 kolejne lata ponad połowa polskich przed-siębiorstw zmieniała ceny najwyżej raz w roku (por. wy-kres 18). Jest to znacznie więcej niż poprzednich latach (o ponad 10 pkt proc.). Także mediana liczby zmian cen zmniejszyła się w tym okresie – w latach 2001–2003 wy-nosiła bowiem 2.

Zróżnicowanie częstotliwości rewizji cen jest wi-doczne w podziale branżowym. W handlu zmiany cen są częstsze (ponad połowa przedsiębiorstw zmienia ce-ny co najmniej raz na kwartał) niż w innych sektorach, natomiast w usługach są rzadsze, co jest zbieżne z wyni-kami w większości innych krajów. Najwyższą sztywność cen w usługach można wytłumaczyć wysokim udziałem kosztów pracy.

Zmienność cen tłumaczy także presja konkuren-cyjna otoczenia. Przedsiębiorstwa o silniej odczuwanej konkurencji częściej dokonują korekt swoich cen, co jest charakterystyczne dla większości badanych państw UE.

Zwiększona niepewność przedsiębiorstw co do wa-runków działania oraz kształtowania się przyszłego po-pytu powoduje, że decyzje dotyczące cen są bardziej ela-styczne – statystycznie częściej niepewność skłania nie tylko do analiz, ale i zmian cen.

4.3. Częstość analizowania a częstość zmieniania cen

Sztywność cen może się pojawić już na etapie badania cen, ponieważ najczęściej jest ono przeprowadzane w pewnych odstępach czasu, wobec czego niejednokrotnie

15 Por. Blinder et al. (1998); Amirault et al. (2005); Hall et al. (1997).16 Tzn. od kiedy zbierane są dane.

Tabela 11. Ile razy ceny są zmieniane w ciągu roku – wg branż (odsetek przedsiębiorstw)

* Dla strefy euro odsetki są policzone jako udział firm o danym profilu w zagregowanej próbie 9 krajów.** Po uwzględnieniu wielkości przedsiębiorstw wskaźniki te wynoszą odpowiednio: dla przemysłu 16,43,16,25 i mediana 1; dla handlu 19,29,7,45 i mediana 2; dla usług 31,44,4,22 i mediana 1.

Źródło: ankieta NBP 2005; Fabiani et al. (2005).

Przemysł Handel Usługi

< 1 1 2–3 ≥ 4 mediana < 1 1 2–3 ≥ 4 mediana < 1 1 2–3 ≥ 4 mediana

Belgia 20 51 15 14 1 14 53 27 6 1 25 64 7 4 1

Niemcy 44 14 21 21 1 - - - - - - - - - -

Hiszpania 20 59 10 11 1 9 43 20 28 1 11 64 18 7 1

Francja 21 46 24 9 1 - - - - - - - - - -

Włochy 19 51 18 13 1 15 40 41 5 1 33 57 5 5 1

Luksemburg 22 45 22 12 1 8 22 27 43 2 22 36 27 16 1

Holandia 10 67 18 5 1 7 45 28 20 1 13 67 14 6 1

Austria 8 60 22 11 1 - - - - - 35 44 11 10 1

Portugalia 23 48 17 13 1 - - - - - 19 70 5 6 1

Strefa euro* 28 39 18 15 12 43 32 14 24 60 10 6

Polska** 13 45 12 30 1 14 26 8 52 4 19 49 8 23 1

43,1 45,5 45,6

57,9 56,4

0

10

20

30

40

50

60%

2001 2002 2003 2004 2005

Wykres 18. Przedsiębiorstwa, które zmieniają ceny najwyżej raz w roku (odsetek firm w Polsce w latach 2001–2005)

Źródło: ankieta NBP, obliczenia własne.

Tabela 10. Ile razy w roku ceny są zmieniane (odsetek przedsiębiorstw)

<1 1 2–3 ≥ 4 Mediana

Belgia 18 55 18 8 1

Niemcy 44 14 21 21 1

Hiszpania 14 57 15 14 1

Francja 21 46 24 9 1

Włochy 20 50 19 11 1

Luksemburg 15 31 27 27 2

Holandia 10 60 19 11 1

Austria 24 51 15 11 1

Portugalia 24 51 14 12 1

Strefa euro* 27 39 20 14

Estonia 14 43 25 18 1

Polska** 15 42 11 33 1Uwaga: wyłączono przypadki braku odpowiedzi.* Średnia ważona PKB** Po uwzględnieniu wielkości przedsiębiorstw wskaźniki te wynoszą odpowied-nio 19,40,11,30, a mediana – 1.



nie jest odpowiedzią na impulsy płynące z otoczenia. In-nym powodem sztywności jest to, że korekty cen nie za każdym razem są konsekwencją ich analizy. Choć zmia-ny cen odbywają się rzadziej niż ich analizowanie (nie tylko w Polsce, ale i w innych krajach – por. tabela 12), w Polsce to zjawisko jest wyraźniejsze. Częstość badania cen znacznie bardziej przewyższa średnią unijną niż częstość ich korygowania. W Polsce 2/3 przedsiębiorstw rzadko, tzn. co najwyżej 3 razy w roku, zmienia ceny (86% firm w strefie euro), natomiast równie rzadko ana-lizuje ceny co piąta firma (57% w UE). Sytuacja jednak się zmienia – co trzecie przedsiębiorstwo w Polsce ana-lizuje i modyfikuje ceny z taką samą częstotliwością; od 2002 r. rośnie udział tego typu firm (por. wykres 21).

4.4. Skutek zmian cen w skali roku

Wyniki ankiet NBP pozwalają porównać informacje o skutkach zmieniania cen (zarówno podwyżek, jak i ob-niżek) dokonywanych w latach 2004 i 2005. Trzeba pod-kreślić, że był to szczególny okres dla polskich przedsię-biorstw i ich strategii cenowych (akcesja do UE w maju

Tabela 12. Analiza a zmiany cen (najwyżej 3-krotne w ciągu roku; odsetek przedsiębiorstw)

Analiza cen≤ 3

Zmiana cen ≤ 3

Belgia 88 91

Niemcy 53 79

Hiszpania 86 88

Francja 47 91

Włochy 57 89

Luksemburg 54 73

Holandia 44 89

Austria 46 90

Portugalia 72 88

Strefa euro* 57 86

Estonia 61 82

Polska** 19 67

Uwaga: wyłączono przypadki braku odpowiedzi.* Średnia ważona PKB** Po uwzględnieniu wielkości przedsiębiorstw wskaźniki te wynoszą odpowied-nio 22 i 70.Źródło: ankieta NBP 2005; Fabiani et al. (2005), Dabusinskas, Randveer (2006).

Wykres 21. Odsetek polskich przedsię-biorstw, które równie często zmieniają, jak analizują ceny

27,0

16,5 18,923,3

36,5

0

%

5

10

15

20

25

30

35

40

2001 2002 2003 2004 2005


Wykres 19. Porównanie częstotliwości regularnych analiz i zmian cen (odsetek próby)


17,7

48,0

20,7

8,95,3

2,0

19,3

28,2

35,9

14,6

0

%

10

20

30

40

50

60

ani razu 1-2 razy 3-5 razy 6-20 razy ponad 20 razy

Zmiana cen Analiza cen

Codziennie

Zmiana cen

Kwartalnie Co miesiącCo tydzieńRocznie

Codziennie

Co tydzień

Co miesiąc

Kwartalnie

Rocznie

Ana

liza

cen

0,0%-5,0% 5,0%-10,0% 10,0%-15,0% 15,0%-20,0%

Wykres 20. Rozkład regularne analizy a regularne zmiany cen (odsetek próby)


17,7

48,0

20,7

8,95,3

2,0

19,3

28,2

35,9

14,6

0

%

10

20

30

40

50

60

ani razu 1-2 razy 3-5 razy 6-20 razy ponad 20 razy

Zmiana cen Analiza cen

Codziennie

Zmiana cen

Kwartalnie Co miesiącCo tydzieńRocznie

Codziennie

Co tydzień

Co miesiąc

Kwartalnie

Rocznie

Ana

liza

cen

0,0%-5,0% 5,0%-10,0% 10,0%-15,0% 15,0%-20,0%

Wykres 22. Deklaracje polskich przedsiębiorstw o wysokości podwyżek cen w 2004 i 2005 r.

10,3

35,4

25,6

10,5

4,23,2

47,9

17,914,6

5,3

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50%

Bez zmianMała podwyżkaDuża podwyżka Mała obniżka Duża obniżka

2004 2005



2004 r.). W wyniku wszystkich zmian 51,1% firm podniosło ceny w 2005 r., a więc zwiększył się zakres podwyżek do-konywanych w ciągu roku (w 2004 r. 45,7% podmiotów pod-niosło ceny – por. wykres 22). Skalę tych podwyżek przed-siębiorstwa uznały za mniejszą. W 2005 r. 3,2,% firm – ponad 3-krotnie mniej niż w 2004 r. – określiło dokonane w ciągu roku podwyżki jako znaczne (w 2004 r. 10,3%). Jednocześnie poszerzył się w tym okresie zakres obniżek cen, głównie nie-wielkich (19,9% przedsiębiorstw w 2005 r. i 14,7% rok wcze-śniej)17. W rezultacie udział firm, które dokonały podwyżek, pozostał w 2005 r. większy niż udział podmiotów, które ob-niżyły ceny. Należy podkreślić, że skala ocen znaczna/mała dla podwyżek cen jest inna niż dla obniżek. Asymetrię tych ocen pokazują mediany wysokości tych zmian. Dla znacz-nych podwyżek mediana wynosi 15%, małych podwyżek –5%, znacznych obniżek –7%, a dla małych obniżek –0,8%. Warto zauważyć, że choć większość zmian cen są to ruchy w górę, jednak obniżki też są liczne (w ciągu całego 2004 r. 58% wszystkich modyfikacji cen to podwyżki, a 42% – ob-niżki18). Należy także dodać, że na skalę zmiany ceny głów-nego produktu w ciągu roku wpływa częstość dokonywania korekt. Korelacja liczby modyfikacji cen i rocznego rezultatu takich zmian (czyli zmiany wyrażonej w procentach) jest do-datnia i istotna statystycznie, choć jednocześnie nie jest bar-dzo silna19.

4.5. Czynniki powstrzymujące przedsiębiorstwo przed zmianami cen

Ekonomia keynesowska zakłada sztywność pewnych wielkości nominalnych, takich jak płace czy ceny. A. Blinder, przeprowadzając w 1990 r. badanie ankietowe

17 Warto zauważyć, że zmiany cen głównych produktów przedsiębiorstw były zgodne z kształtowaniem się cen produkcji w gospodarce: w 2004 r. – średnio-roczne PPI wyniosło 107%, podczas gdy w 2005 r. – 100,7%.18 Brak danych za 2005 r.19 Współczynnik korelacji wynosi 0,29.

na grupie około 70 przedsiębiorstw, dokonał próby wy-jaśnienia od strony mikroekonomicznej, dlaczego ce-ny produktów i usług oferowanych przez firmy są nie-elastyczne. Przedstawił 12 teorii tłumaczących sztyw-ność cen i zbadał ich znaczenie dla zmian cen w przed-siębiorstwach. Poniżej omówiono najważniejsze z tych teorii (Blinder 1991).

1. Non-price factors (delivery lags/services). Teo-ria ta zakłada, że cena produktu jest tylko jednym z ele-mentów, które odbiorcy biorą pod uwagę przy zakupie produktu. Dlatego firmy wolą zamiast obniżać (podwyż-szać) ceny, gdy popyt spada (rośnie), skrócić (wydłużyć) czas dostaw i (lub) zaoferować więcej (mniej) dodatko-wych usług w ramach tej samej ceny.

2. Co-ordination failure. Teoria ta mówi, że firmy nie chcą podwyższać (obniżać) ceny jako pierwsze, na-wet jeśli jest taka konieczność. Gdyby bowiem firma podniosła cenę mogłaby stracić klientów w sytuacji, gdyby inne firmy nie podniosły cen. Z drugiej strony gdyby firma zdecydowała się na obniżenie cen, mogłoby to nie zwiększyć jej udziału w rynku, gdy wszyscy kon-kurenci również obniżą ceny. Dlatego gdy konkurenci podniosą ceny, firma podąży nimi.

3. Explicit contracts. Teoria ta zakłada, że przyczyną sztywności cen są kontrakty zawarte z odbiorcami, któ-re zobowiązują przedsiębiorstwa do utrzymania ceny na niezmienionym poziomie.

4. Implicit contracts. Według tej koncepcji istnieją nieformalne umowy między przedsiębiorstwem a od-biorcą, dzięki którym przedsiębiorstwo buduje długoter-minowe relacje z klientem i próbuje zapewnić sobie je-go lojalność poprzez stabilność cen.

5. Cost-based pricing. Ceny oparte są na kosztach i pozostają niezmienione, dopóki koszty nie wzrosną lub nie spadną.

Wykres 23. Czynniki powstrzymujące przedsiębiorstwo przed zmianą cen produktów (odsetek przedsiębiorstw)

A. Przeszkody w podnoszeniu cen B. Przeszkody w obniżaniu cen


0,0

0,3

3,8

6,9

14,9

7,3

25,0

41,8

1,4

3,5

8,8

2,2

14,7

15,5

11,6

0,0

Najważniejszy czynnik

10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0

Menu costs

Strategianieokrągłych

cen

Utrudnienia formalno-

-prawne

Inne

Brak przeszkód

Korekta cenyw przeciwnym

kierunku

Kontrakty

Ceny konkurencji

0,7

1,7

2,2

12,8

11,1

26,4

20,3

24,8

1,3

1,5

3,1

6,3

10,0

2,6

10,5

8,7

0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0 35,0

Menu costs

Utrudnienia formalno-

-prawne

Strategianieokrągłych

cen

Spadek jakości

Inne

Brak przeszkód

Kontrakty

Korekta cenyw przeciwnym

kierunku

Czynnik drugi co do ważności


6. Menu costs. Przedsiębiorstwa ponoszą koszty w związku ze zmianami cen (np. koszt druku nowych cenników, katalogów, etykiet), jak również koszty zdoby-cia informacji niezbędnych do podjęcia decyzji o zmia-nach cen (costly information).

7. Pricing thresholds. Teoria ta mówi, że ustala-nie cen na atrakcyjnym psychologicznie poziomie (np. 19,95 zł zamiast 20 zł) powoduje, że firmy niechętnie je zmieniają.

8. Judging quality by price. Według tej teorii, firmy nie obniżają cen z obawy przed tym, że odbiorcy będą ją wiązać ze spadkiem jakości produktu.

Autorzy prac dotyczących mechanizmu kształtowa-nia cen i przyczyn braku ich elastyczności, przeprowa-dzonych w ramach projektu IPN, przedstawili jeszcze jedną koncepcję, która wg nich wyjaśnia, dlaczego ceny w przedsiębiorstwach pozostają sztywne.

9. Temporary shocks. Teoria ta zakłada, że przedsię-biorstwo nie zmieni cen, gdy uzna wydarzenie (szok) za przejściowe i sądzi, że zmiana ta byłaby krótkotrwała.

Ankieta przeprowadzona przez NBP nie pozwala odnieść się do wszystkich wyżej wymienionych teorii. Możemy jednak powiedzieć, że do najczęściej wymie-nianych czynników powstrzymujących polskie przed-siębiorstwa przed podniesieniem cen w sytuacji, gdyby ce-na nie pokrywała kosztów produkcji czy nie zapewniała sa-tysfakcjonującej marży, należą: obawa, że konkurenci nie podniosą swoich cen (co-ordination failure, blisko 54% re-spondentów) oraz kontrakty zawarte z odbiorcami gwaran-tujące stałość ceny (explicite contracts, 41%). Wyniki te są zbliżone do wyników badań włoskiego banku centralnego (Fabiani, Gattulli, Sabbatini 2004).

Warto zwrócić uwagę, że około 17% respondentów nie widzi żadnych przeszkód, które uniemożliwiałyby

podniesienie cen. Według danych za 2005 r. odsetek ten rośnie wraz z poprawą oceny sytuacji ekonomicznej przedsiębiorstwa oraz oceny konkurencyjności jego wy-robów na rynku europejskim – od 6% w grupie oceniają-cej swoją konkurencyjność na poziomie 1 do 19% w gru-pie firm dających swoim produktom ocenę 5, w skali od 0 (najgorsza ocena) do 5 (najlepsza ocena). Częściej też nie widzą przeszkód w obniżaniu cen firmy prywatne (w porównaniu z publicznymi). To jednak może być wy-nikiem m.in. pewnych utrudnień formalnoprawnych, na które natykają się przedsiębiorstwa publiczne.

Decyzje o powstrzymaniu się przed podwyżkami cen z obawy, że konkurenci nie podejmą podobnych de-cyzji, są silnie skorelowane z oceną konkurencyjności produktów. Im niższa jest ta ocena, tym ważniejsza sta-je się reakcja przedsiębiorstw konkurujących na rynku. Widać również, że obawy te są większe w firmach pry-watnych niż publicznych.

Tabela 13. Ranking czynników powstrzymujących przedsiębiorstwo przed zmianami cen

* ranking czynników powstrzymujących przed wzrostem cen** ranking czynników powstrzymujących przed obniżaniem cenŹródło: ankieta NBP 2005; Fabiani et al. (2005).

Implicit contracts

Explicit contracts

Cost-ba-sed pri-

cing

Co-or-dination failure

Judging quality by price

Temporary shocks

Change non-price

factors

Menu costs

Costly in-formation

Pricing thre-

sholds

Strefa euro 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Belgia 1 2 3 4 5 6 7 10 9 8

Niemcy 1 2 3 4

Hiszpania 1 3 2 4 5 8 7 9 6

Francja 4 2 3 1 5 7 6

Włochy 1 2 3 4 5

Austria 1 2 3 4 5 8 6 9 7 10

Portugalia 1 4 3 2 6 5 7 9 8

Estonia 2 3 1 4 5 6 8 9 7

Estonia (↑)* 1 2 3 4 6 8 7 5

Estonia (↓)** 2 5 1 4 3 6 8 9 7

Polska (↑)* 2 1 3 5 4

Polska (↓)** 2 3 1 5 4


11,7

8,9

9,6

6,1

5,8

6,1

12,0

14,3

13,0

12,2

12,6

9,6

17,8

13,8

14,1

15,9

10,1

8,9

24,3

31,3

33,4

31,8

32,3

35,3

3,1

4,9

5,5

6,8

5,5

7,1

31,1

26,8

24,3

27,4

33,6

32,9

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

%2000

2001

2002

2003

2004

2005

RokKwartałMiesiąc Pół roku Kilka lat Brak kontraków

Wykres 24. Okres, jaki najczęściej obej-mują kontrakty dotyczące cen dostarcza-nych wyrobów (odsetek przedsiębiorstw)


Czynnikami, które powstrzymują przedsiębiorstwo przed obniżaniem cen produktów, są przede wszyst-kim: obawa, że przedsiębiorstwo niedługo będzie zmu-szone do korekty ceny w przeciwnym kierunku, co ro-dzi dodatkowe koszty (temporary shocks) (ponad 33% respondentów), oraz kontrakty z odbiorcami zapewnia-jące niezmienność ceny (31%). Prawie co piąte przed-siębiorstwo obawia się, że klienci będą wiązać obniżkę ceny ze spadkiem jakości produktu. Zdecydowanie czę-ściej nie widzą przeszkód w obniżaniu cen firmy, któ-re wysoko oceniają konkurencyjność swoich wyrobów oraz firmy w dobrej i bardzo dobrej sytuacji ekonomicz-nej. Przedsiębiorstwa źle oceniające swoją sytuację bar-dziej też obawiają się, że ich klienci negatywnie odbiorą obniżkę cen.

Jak już wspomniano, jedną z ważniejszych przy-czyn sztywności cen są kontrakty z odbiorcami zawie-rane przez przedsiębiorstwa. Zmniejszają one jednak ry-zyko działalności firmy. Przeprowadzone badania an-kietowe pozwalają ocenić, czy i w jakim stopniu przed-siębiorstwa zabezpieczają się przed ewentualnymi stra-tami (wynikającymi z niemożności zmian cen) poprzez stosowanie w umowach klauzul gwarantujących im określoną cenę. Odpowiedzi respondentów pokazują, że około 2/3 przedsiębiorstw zawarło w 2005 r. umo-wy z odbiorcami, gwarantujące ceny dostarczanych wy-robów. Najczęściej były to kontrakty obejmujące jeden rok (35% analizowanej populacji). W dalszej kolejności firmy podpisywały kontrakty obejmujące jeden kwartał oraz pół roku. Warto zwrócić uwagę na pewną tenden-cję, którą daje się zauważyć w ostatnich 5 latach: wydłu-ża się okres, jaki obejmują „kontrakty cenowe”. Ubywa firm zawierających umowy na miesiąc, kwartał czy pół roku na rzecz zawierających kontrakty na okres nie krót-szy niż rok. Odpowiedzi respondentów pokazują też, że blisko 33% przedsiębiorstw nie stosowało w 2005 r. żad-

nych umów z odbiorcami dotyczących gwarantowania ceny dostarczanych wyrobów. Warto zwrócić uwagę, że odsetek ten utrzymuje się na jednym z najwyższych po-ziomów w ostatnich 5 latach.

Umowy z odbiorcami dotyczące cen nieco częściej zawierane są przez eksporterów (w 2005 r. blisko 72% tej grupy), przedsiębiorstwa, które mają silną pozycję na rynkach, oraz firmy deklarujące dobrą kondycję eko-nomiczną.

Spośród przedsiębiorstw, które zadeklarowały, że zawierają kontrakty dotyczące cen, oraz poinformowały, jaka część ich przychodów ze sprzedaży była w 2005 r. objęta kontraktami, połowa ocenia, że udział przycho-dów ze sprzedaży objętej takimi kontraktami w 2005 r. nie przekraczał 70%, natomiast 17% firm kontraktowało całą sprzedaż. Średnio przedsiębiorstwa zabezpieczały umowami z odbiorcami 63% przychodów ze sprzedaży.

5. Przyczyny zmian cen

5.1. Przyczyny zmian cen produktów

Wśród najważniejszych powodów, które skłoniły przed-siębiorstwa do podwyżki ceny głównego produktu w 2005 r., były: wzrost cen surowców i komponentów (62% odpowiedzi), zmiany cen konkurencji (26%), zmia-ny kursu złotego (23%). Istotny wpływ na wzrost cen miały także zmiany cen paliwa i kosztów pracy. Ko-nieczność dostosowania się do warunków na rynkach Unii Europejskiej była jednym z głównych powodów wzrostu cen wyrobów w opinii 3% firm (jednak tylko niespełna 1,4% ankietowanych stawia ten czynnik na pierwszym miejscu).

Najistotniejszym czynnikiem wpływającym na de-cyzje przedsiębiorstw o obniżaniu cen były obniżki cen

Wykres 25. Najważniejsze czynniki powodujące zmianę ceny głównego produktu w 2005 r. (odsetek przedsiębiorstw)

A. Przyczyny wzrostu cen B. Przyczyny spadku cen


0 10 20 30 40 50 60

Zmiana stopy procentowej

Zmiana udziału przedsiębiorstw na rynku

Zmiana stawek amortyzacacyjnych i innchczynników ustalanych urzędowo

Dostosowanie do cen na rynkach UE

Zmiana produktywności

Inne

Zmiana popytu zagranicznego

Zmiana popytu krajowego

Zmiana kosztów pracy

Zmiana cen paliwa

Zmiana kursu złotego

Zmiana cen konkurentów

Zmiana cen surowców(poza paliwem)

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Zmiana stawek amortyzacyjnych i innchczynników ustalanych urzędowo

Zmiana stopy procentowej

Zmiana kosztów pracy

Inne

Zmiana udziału przedsiębiorstwa na rynku

Dostosowanie do cen na rynkach UE

Zmiana cen paliwa

Zmiana produktywności

Zmiana popytu zagranicznego

Zmiana cen surowców(poza paliwem)

Zmiana kursu złotego

Zmiana popytu krajowego

Zmiana cen konkurentów

Najważniejszy czynnik Czynnik drugi co do ważności


dokonane przez konkurencję (50% ankietowanych firm). W następnej kolejności respondenci deklarowali zmianę popytu krajowego (27%) i zmianę kursu złotego – 25%. Około 7% przedsiębiorstw obniżało swoje ceny pod pre-sją dostosowań do rynku Unii Europejskiej.

Badania przeprowadzone przez banki centralne państw należących do strefy euro pokazały, że powo-dem zmian cen wyrobów na rynku europejskim są te sa-me czynniki, które wymieniają polscy przedsiębiorcy. Dla firm działających w strefie euro najważniejszym po-wodem podwyżek cen są: wzrost kosztów materiałów i wynagrodzeń, a w dalszej kolejności zmiany cen kon-kurencji i popytu. Najważniejszymi przyczynami ob-niżek cen są zmiany cen konkurencji, spadek cen ma-teriałów i zmiany popytu. W 2005 r. w Polsce, na sku-tek dużych wahań kursu złotego wobec dolara i euro, kurs walutowy stał się jednym z ważniejszych powo-dów zmian cen.

Istotny jest też wniosek, który znajduje potwierdzenie także w polskiej gospodarce: że istnieje pewna asymetria reakcji przedsiębiorstw na zmiany czynników wpływają-cych na ruch cen. I tak: zmiany kosztów produkcji mają większy wpływ na ceny wyrobów, gdy muszą być one pod-niesione, niż gdy mają być obniżone. Spadek popytu i cen konkurencji silniej oddziałuje na obniżanie cen, natomiast wzrost tych kategorii ma mniejszy wpływ na ich podnosze-nie (Fabiani et al. 2005).

5.2. Transmisja zmian kosztów działalności na ceny wyrobów przedsiębiorstwa

Wyniki badań ankietowych pokazują, że w 2005 r. blisko 60% ankietowanych firm zareagowałoby na wzrost kosz-tów działalności, obniżając inne koszty bądź zwiększa-jąc efektywność działania, bądź rezygnując z części mar-ży tak, by nie podnosić cen wyrobów. Pozostała część przedsiębiorstw w części lub w całości przerzuciłaby wzrost kosztów na odbiorców.

Zdecydowanie chętniej całością lub przynajmniej częścią wzrostu kosztów obarczyłyby nabywców podmioty w bardzo dobrej sytuacji ekonomicznej (por. wykres 27).

Wykres 26. Reakcja przedsiębiorstwa na wzrost kosztów działalności (odsetek przedsiębiorstw)

7,4

11,6

30,3

30,5

12,9

14,5

49,4

43,5

0 20 40

Wzrost cen, częściowa utrata marży

Ceny stałe, marże stałe, spadek innych kosztówCeny stałe, spadek marży

Wzrost cen, marża stała

60 80 100%

2004

2005

Źródło: ankieta NBP.

Ciekawe wnioski płyną z analizy wpływu pre-sji konkurencyjnej na potencjalną reakcję przedsię-biorstwa na wzrost kosztów działalności. Widać, że w 2004 r. konkurencja na rynku ograniczała skłonność polskich przedsiębiorstw do przerzucania na odbiorców rosnących kosztów, choć w niewielkim stopniu. Z ko-lei w 2005 r. sytuacja się zmieniła: przedsiębiorstwa de-klarujące silną konkurencję na rynku, na którym dzia-łają, zdecydowanie rzadziej ograniczałyby inne koszty, aby utrzymać cenę na niezmienionym poziomie. Przy-czyną może być to, że duża konkurencja już wcześniej zmusiła je do racjonalizacji kosztów i w rezultacie zde-cydowanie częściej obarczałyby swoich klientów wzro-stem kosztów. Wytłumaczeniem takiej sytuacji może być również znaczny wzrost popytu wewnętrznego w Polsce w 2006 r. Ankietę za 2005 r. przedsiębiorstwa wypeł-niały na ogół w maju 2006 r., więc choć oceniały skalę konkurencji w 2005 r., to ewentualną reakcję na wzrost kosztów działalności odnosiły już do warunków gospo-darczych w 2006 r. (por. wykresy 27 i 28).

Duży odsetek firm absorbujących wzrost kosz-tów działalności wynika częściowo z faktu, że w 2004

Wykres 27. Ocena sytuacji ekonomicznej przedsiębiorstwa a jego reakcja na wzrost kosztów działalności (odsetek przedsiębiorstw)

15,1

10,0

14,8

6,3

37,9

31,1

21,9

31,3

7,6

13,1

24,2

25,0

39,5

45,9

39,1

37,5

0 20 40 60 80 100

%

Bardzodobra

Dosyćdobra

Trudna

Bardzotrudna

Wzrost cen, częściowa utrata marży Ceny stałe, marże stałe, spadek innych kosztówCeny stałe, spadek marżyWzrost cen, marża stała


Wykres 28. Presja konkurencyjna na rynku a reakcja przedsiębiorstwa na wzrost kosztów działalności w latach 2004 i 2005

7,8

14,4

6,8

7,8

38,3

23,8

28,6

31,3

17,2

12,4

16,5

11,1

36,7

49,4

48,1

49,9

0 20 40 60 80 100

%

silna

słaba

silna

słaba

2005

2004

Wzrost cen, częściowa utrata marży Ceny stałe, marże stałe, spadek innych kosztówCeny stałe, spadek marżyWzrost cen, marża stała

Źródło: ankieta NBP.Źródło: ankieta NBP 2005. Źródło: ankieta NBP 2005.



i 2005 r. jedynie w 8% badanych firm cena głów-nego produktu nie pokrywała nawet jednostkowych kosztów zmiennych. Niepokojące jest natomiast to, że sytuacja taka trwała (średnio w ciągu roku) po-nad 5 miesięcy (na podobnym poziomie kształtowa-ła się mediana).

5.3. Reakcja przedsiębiorstw na zmiany popytu

Ankietowane przedsiębiorstwa deklarują, że jeśli wzro-śnie popyt na ich produkty, to w pierwszej kolejności zwiększą produkcję. Taką deklarację złożyło blisko 3/4 ankietowanych i odsetek ten w ciągu 5 lat badań był dość stabilny. Na poziomie średnio 8% pozostaje odse-tek przedsiębiorstw, które w takiej sytuacji podniosą ce-ny. Wyniki te mogą świadczyć o znacznej elastyczności cenowej podaży. Zmienność odsetka firm, które zre-dukują zapasy w odpowiedzi na większe zapotrzebowa-nie konsumentów, jest zgodna ze zmiennością odsetka przedsiębiorstw borykających się z problemem nad-miernych zapasów (co pokazują wyniki innych badań prowadzonych przez NBP20).

20 Informacja o kondycji sektora przedsiębiorstw ze szczególnym uwzględnie-niem stanu koniunktury.

Analogicznie jak w przypadku wzrostu popytu do-minującą reakcją na jego spadek byłaby redukcja pro-dukcji. Odsetek przedsiębiorstw, deklarujących takie działanie w ciągu trzech lat badania pozostaje dość sta-bilny. Zwraca uwagę malejący odsetek firm, które w sy-tuacji spadku popytu nie wahałyby się obniżyć cen swo-ich wyrobów. Może to świadczyć o tym, że ceny już są na minimalnym poziomie, jaki jest w stanie zaakcepto-wać przedsiębiorstwo. Wyniki ankiety pokazały także, że presja konkurencji korzystnie wpływa na skłonność firm do obniżania cen w przypadku spadku popytu.

Niepokoi duże zróżnicowanie skłonności do reduk-cji zatrudnienia w odpowiedzi na spadek zapotrzebowa-nia ze strony odbiorców w zależności od pozycji ryn-kowej przedsiębiorstwa. W 2004 r. zatrudnienie zmniej-szyłoby 2% firm znaczących na rynku europejskim i kra-jowym oraz 17% niemających silnej pozycji. Również możliwość wyeksportowania nadwyżek częściej de-klarują przedsiębiorstwa o silnej pozycji na rynku kra-jowym i międzynarodowym.

6. Podsumowanie

Z analizy danych zbieranych przez NBP oraz z badań IPN ECB (Fabiani et al. 2005) wynika, że istnieje wiele podobieństw pomiędzy zachowaniem przedsiębiorstw w Polsce i w innych krajach UE. Istniejące różnice zmniej-szają się, przez co zachowania polskich przedsiębiorstw, w zakresie kształtowania cen stają się coraz bardziej po-dobne do działania firm europejskich.

· Metody ustalania cen wyrobów przez polskich przedsiębiorców są podobne do sposobów kalkulacji cen stosowanych przez podmioty działające w krajach na-leżących do strefy euro. Na obu rynkach najwięcej pod-miotów wyznacza swoje ceny na podstawie kosztów, drugim co do ważności sposobem kalkulacji jest wzo-rowanie się na cenach konkurencji. Sposoby kalkulacji

Wykres 30. Przewidywana przez przedsiębiorstwa reakcja na zmianę popytu na wytwarzane produkty (odsetek przedsiębiorstw)

A. Reakcja na wzrost popytu B. Reakcja na spadek popytu


22,5

19,1

17,4

12,7

16,2

5,7

7,7

7,4

9,6

9,0

71,8

73,2

75,3

77,7

74,7

0 20 40 60 80 100

%

%

2000

2001

2002

2003

2004

Redukcja zapasów Wzrost ceny Wzrost produkcji

5,4

7,2

8,2

22,3

21,8

15,1

55,0

53,2

55,9

5,8

6,7

9,3

10,3

10,9

11,5

0 20 40 60 80 100

2002

2003

2004

Wzrost zapasów Spadek ceny

Spadek produkcji

Wyprzedaż majątku

Eksport nadwyżek

Spadek zatrudnienia

Wykres 29. Odsetek przedsiębiorstw informujących, że cena głównego produktu nie pokrywała jednostkowych kosztów zmiennych (%)


8,2

7,9

75,0

76,8

16,8

15,3

0 20 40 60 80 100

2004

2005

Nie Nie dotyczyTak


ceny w Polsce (w 2004 i 2005 r.) zależały w dużej mie-rze od pozycji przedsiębiorstwa na rynku. Wyniki ankie-ty potwierdziły dość intuicyjną tezę, że im silniejsza jest pozycja firmy na rynku, tym łatwiej jej dyktować naj-wyższe ceny, jakie odbiorcy zaakceptują. Również dekla-rowana przez przedsiębiorstwa presja konkurencyjna na rynku wpływa na sposoby kalkulacji cen. Podobnie jak w krajach należących do strefy euro niższa konkuren-cja pozwala przedsiębiorstwom kalkulować ceny zgod-nie z formułą koszty plus marża. Przedsiębiorstwa pod-legające silnej presji konkurencyjnej dwukrotnie częściej muszą ustalać ceny na poziomie dyktowanym przez in-nych uczestników rynku.

· Sztywność cen w Polsce jest mniejsza niż w kra-jach strefy euro. Zarówno analizowanie, jak i zmiany cen są częstsze niż w innych badanych krajach. Przed-siębiorstwa w Polsce zmieniają ceny raz do roku (me-diana), przy czym analizują je co miesiąc, natomiast w większości krajów UE zarówno badanie, jak i korekta cen następują raz w roku. Takiej ocenie w pewnym stop-niu przeczy jednak fakt, że w Polsce wyższy jest udział przedsiębiorstw stosujących w analizach cen metodę „regularnie” (udział przedsiębiorstw analizujących ce-ny w ten sposób jest także jednym z mierników stopnia sztywności cen21). Ocena stopnia sztywności cen w Pol-sce i w krajach strefy euro nie jest więc jednoznaczna.

· Zwiększa się sztywność cen w Polsce. W 2005 r. wzrosła regularność badania cen (udział firm, posługują-cych się metodą „regularnie”) i zmniejszyła się częstość tych analiz w stosunku do lat poprzednich. Wzrósł odsetek przedsiębiorstw, które najrzadziej weryfikują ceny, spadł zaś udział tych firm, które badają poziom cen najczęściej.

· Rośnie również sztywność cen mierzona często-ścią ich zmian. W ciągu ostatnich 5 lat22 częstość zmian cen w Polsce zmalała. Sytuacja w Polsce w tym zakresie nadal jest różna niż w UE. Zarówno analizy, jak i zmiany cen są częstsze niż w innych krajach europejskich, jed-nak ta różnica się zmniejsza.

21 Warto tu przypomnieć o trudnościach z klasyfikacją strategii analizowania cen, tzn. z rozróżnieniem pomiędzy metodą „regularnie” a metodą „w reakcji na szoki”– por. podrozdział 4.1.1.22 Tzn. od kiedy zbierane są dane.

· W Polsce, podobnie jak w większości innych krajów strefy euro, duże firmy częściej niż małe i średnie ana-lizują ceny. Najrzadziej badanie cen przeprowadzają przedsiębiorstwa usługowe (po wyłączeniu handlu), naj-częściej handlowe. Wyższy poziom konkurencji skłania przedsiębiorstwa do zwiększania tej częstotliwości.

· Zarówno w Polsce, jak i w krajach strefy euro zmiany cen są rzadsze niż ich analizy. Zmiany cen są najczęstsze w handlu (ponad połowa przedsiębiorstw zmienia ceny co najmniej raz na kwartał), a najrzadsze w usługach.

· Najważniejszym powodem wzrostu cen pro-duktów w 2005 r. były podwyżki cen surowców i kom-ponentów. W dalszej kolejności przedsiębiorstwa wy-mieniały zmiany cen konkurencji, zmiany kursu złotego oraz zmiany popytu krajowego. Najistotniejszym czyn-nikiem wpływającym na decyzje przedsiębiorstw o ob-niżeniu cen były analogiczne decyzje podjęte przez fir-my konkurencyjne. Czynniki powodujące zmiany cen wyrobów są podobne w przedsiębiorstwach krajowych i działających na rynkach UE. Na obu rynkach (w kraju i w strefie euro) istnieje pewna asymetria reakcji przed-siębiorstw na zmiany czynników wpływających na ruch cen. Zmiany kosztów produkcji mają większy wpływ, gdy ceny wyrobów muszą być podniesione niż gdy mają być obniżone. Z kolei spadek popytu i cen konkurencji wpływa przede wszystkim na spadek ceny. Widać rów-nież, że reakcja przedsiębiorstw na wzrost kosztów dzia-łalności zależy od jego sytuacji ekonomicznej i presji konkurencyjnej na rynku. Należy jednak podkreślić, że około 60% respondentów deklaruje, że na wzrost kosz-tów działalności zareagowałaby, obniżając inne koszty, zwiększając efektywność działania bądź zmniejszając swoją marżę tak, by nie podnosić cen.

· Czynnikami powstrzymującymi przedsiębiorstwa przed podwyżkami cen są przede wszystkim: obawa, że konkurenci nie podniosą swoich cen, oraz kontrakty za-warte z odbiorcami, gwarantujące stałość ceny. Niechęć do obniżania cen płynie głównie z obawy przed ko-niecznością ich podwyższenia w niedługim czasie oraz z umów zawartych z odbiorcami, zapewniających nie-zmienność ceny.


Bibliografia

Altissimo F., Ehrmann M., Smets F. (2006), Inflation Persistence and Price Setting Behaviour in the Euro Erea. A sum-mary of the IPN Evidence, “Occasional Paper”, No. 46, ECB, Frankfurt.

Amirault D., Kwan C., Wilkinson G. (2005), A Survey of the Price-Setting Behaviour of Canadian Companies, “Bank of Canada Review”, Vol. 2004-2005, Winter, s. 29–40.

Apel M., Friberg R., Hallsten K. (2005), Micro Foundation of Macroeconomic Price Adjustment: Survey Evidence from Swedish Firms, “Working Paper”, No. 128, Sveriges Riksbank, Stockholm.

Blinder A.S. (1991), Why are prices sticky? Preliminary results from an interview study, “American Economic Review”, Vol. 81, No. 2, s. 89–96.

Blinder A.S., Canetti E., Lebow D.E., Rudd J.B. (1998), Asking about prices: A new approach to understanding price stickiness, Russell Sage Foundation, New York.

Dabusinskas A., Randveer M. (2006), Comparison of Pricing Behavior of Firms in the Euro Area and Estonia, “Working Paper”, No. 8, Bank of Estonia, Tallinn.

Calvo G. (1983), Staggered Prices in a Utility Maximizing Framework, “Journal of Monetary Economics”, Vol. 12, No. 3, s. 383–398.

Fabiani S., Gattulli A., Sabbatini R. (2004), The pricing behaviour of Italian firms: New survey evidence on price stic-kiness, “Temi di discussione del Servizio Studi”, No. 515, Bank of Italy, Rome.

Fabiani S., Druant M., Hernando I., Kwapil C., Landau B., Loupias C., Martins F., Matha T.Y., Sabbatini R., Stahl H., Stokman A.C.J. (2005), The pricing behaviour of firms in euro area: New survey evidence, “Working Paper”, No. 535, ECB, Frankfurt.

Hall S., Walsh M., Yates A. (1997), How do UK companies set prices?, “Working Paper”, No. 67, Bank of England, Lon-don.

Hall S., Walsh M., Yates A. (2000), Are UK companies’ prices sticky?, “Oxford Economic Papers”, Vol. 52, No. 3, s. 425–446.

Nakagawa S., Hattori R., Takagawa I. (2000), Price-Setting Behavior of Japanese Companies, “Research Paper”, August, Bank of Japan, Tokyo, http://www.boj.or.jp/en/type/ronbun/ron/research/data/ron0009b.pdf

Sheshinski E.S., Weiss Y. (1977), Inflation and Costs of Price Adjustment, “Review of Economic Studies”, Vol. 44, No. 2, s. 287–303.

Taylor J.B. (1980), Aggregate Dynamics and Staggered Contracts, “Journal of Political Economy”, Vol. 88, No. 1, s 1–23.


Dział – ceny

E1. Czy w 2005 r. przedsiębiorstwo analizowało ceny swojego głównego produktu (grupy produktów):A. regularnie, w określonych odstępach czasuB. w reakcji na wystąpienie zdarzeń istotnych dla kształtowania poziomu cen (np. zmiany stawek podatkowych,

niespodziewane zmiany cen surowców, zmiany popytu itp.)C. głównie w określonych odstępach czasu, ale również w następstwie wydarzeńD. nie dotyczy

E2. Jeśli przedsiębiorstwo analizowało ceny regularnie (w określonych odstępach czasu), to jak często:A. codziennieB. co tydzieńC. co miesiącD. co kwartałE. co rokF. inaczej (podać, ile razy analizowano ceny w 2005 r.)

E3. Ile razy przedsiębiorstwo faktycznie zmieniało ceny głównego produktu (głównej grupy produktów) w 2005 r.? Jeśli przedsiębiorstwo nie przeprowadziło zmian cen, należy wpisać zero.

G. codziennieH. co tydzieńI. co miesiącJ. co kwartałK. co rokL. inaczej (podać, ile razy rewidowano ceny w 2005 r.)

E4. Jak przedsiębiorstwo zmieniło ceny głównego produktu (grupy produktów) w 2005 r. w relacji do cen obowiązujących na koniec 2004 r.?A. przedsiębiorstwo znacznie podwyższyło cenyB. przedsiębiorstwo w niewielkim stopniu podwyższyło cenyC. przedsiębiorstwo nie zmieniło cenD. przedsiębiorstwo w niewielkim stopniu obniżyło cenyE. przedsiębiorstwo znacznie obniżyło cenyF. przedsiębiorstwo nie miało wpływu na ceny swoich wyrobów

E5. O ile procent wzrosła cena głównego produktu (lub grupy produktów) w 2005 r. (porównując stany z końca 2005 r. i końca 2004 r.)?

E6. W jaki sposób przedsiębiorstwo kalkulowało w 2005 r. ceny głównego produktu? Prosimy zaznaczyć dominujący mechanizm:A. koszt jednostkowy plus stała marża procentowa, ustalona na takim poziomie, by osiągnąć zamierzony

poziom jednostkowego zysku bruttoB. koszt jednostkowy plus zmienna marżaC. cena ustalona była na najwyższym poziomie, jaki rynek może zaakceptowaćD. cena była kształtowana przez kluczowych klientówE. cena była kształtowana przez ceny innych przedsiębiorstw – konkurentów krajowych – i przedsiębiorstwo

musiało się do niej dostosowaćF. cena kalkulowana była na podstawie cen analogicznych produktów importowanychG. cena miała charakter urzędowyH. cena ustalana była przez firmę matkęI. inny sposób (jaki):

Aneks Formularz ankiety NBP w cz´Êci dotyczàcej badania cen i charakterystyki próby


E7. Które z czynników powodowały zmiany ceny głównego produktu (grupy produktów) w 2005 r.? Prosimy wskazać najwyżej dwa czynniki wzrostu (spadku) cen produktu i uszeregować je wg ważności:

A. zmiana cen paliwaB. zmiana cen surowców i komponentów (poza paliwem)C. zmiana kosztów pracy D. zmiana stopy procentowej E. zmiana popytu krajowegoF. zmiana popytu zagranicznego G. dostosowanie do cen na rynkach UE H. zmiana kursu złotegoI. zmiana produktywnościJ. zmiana cen konkurentówK. znacząca zmiana udziału przedsiębiorstwa na rynkuL. zmiana stawek amortyzacyjnych i innych czynników cenotwórczych ustanawianych w trybie urzędowymM. przedsiębiorstwo sporadycznie zmienia ceny swoich produktówN. inny (jaki):

E8. Czy w 2005 r. cena głównego produktu przedsiębiorstwa była: (prosimy wybrać maksymalnie dwie odpowiedzi)A. taka sama dla wszystkich odbiorcówB. zróżnicowana w zależności od ilości nabywanych jednostek produktuC. zróżnicowana terytorialnieD. oparta na indywidualnych negocjacjach z odbiorcamiE. ceny ustalano wg innych regułF. przedsiębiorstwo nie miało wpływu na cenę

E9. Jeśli przedsiębiorstwo zawierało w 2005 r. z odbiorcami kontrakty dotyczące cen dostarczanych wyrobów, to jaki okres najczęściej one obejmowały:

A. miesiącaB. kwartałuC. półroczaD. rokuE. kilku latF. w przedsiębiorstwie nie ma takich kontraktów

E10. Prosimy podać, jaka część (w procentach) przychodów ze sprzedaży przedsiębiorstwa była w 2005 r. objęta kontraktami dotyczącymi cen.Jeśli w przedsiębiorstwie nie ma takich kontraktów, prosimy wpisać zero.

E11. Czy kontrakty podpisane z odbiorcami w 2005 r. zawierały klauzule umożliwiające przedsiębiorstwu indeksowanie cen wyrobów wskaźnikiem inflacji?

A. tak, częstoB. tak, ale rzadkoC. nieD. nie dotyczy

E12. Jaka byłaby reakcja przedsiębiorstwa na wzrost kosztów działalności:A. przedsiębiorstwo podniosłoby ceny tak, aby marża nie obniżyła sięB. przedsiębiorstwo zdecydowałoby się na podwyżkę cen wyrobów częściowo rekompensującą wzrost kosztów,

rezygnując z części marżyC. przedsiębiorstwo nie podniosłoby cen, obniżając tym samym swoją marżęD. przedsiębiorstwo nie podniosłoby cen, starając się utrzymać marżę np. obniżając inne koszty lub zwiększa-

jąc efektywność działalności

E13. Czy w 2005 r. zdarzyło się, że cena głównego produktu nie pokrywała nawet jednostkowych kosztów zmiennych przedsiębiorstwa:A. tak, podać przez ile miesięcyB. nieC. nie dotyczy


E14. Który z czynników powstrzymywał przedsiębiorstwo w 2005 r. (lub powstrzymywałby obecnie) przed podniesieniem cen produktów w sytuacji, gdy cena np. nie pokrywała kosztów produkcji lub nie zapewniała satysfakcjonującej marży itp. (prosimy wybrać dwa najważniejsze czynniki).

A. obawa przed tym, że konkurenci przedsiębiorstwa nie podniosą cenB. obawa przed tym, że w niedługim czasie przedsiębiorstwo będzie zmuszone dokonać korekty ceny w prze-

ciwnym kierunkuC. kontrakty z odbiorcami zabezpieczające stałość cenyD. cena ustalona jest na „atrakcyjnym psychologicznie” poziomie (np. 4,99 zł zamiast 5,04 zł, tzw. strategia nie-

okrągłych cen)E. wysokie koszty menu costs związane ze zmianą poziomu cen (koszt druku nowych katalogów, zmian etykiet

itp.)F. utrudnienia formalnoprawneG. inneH. przedsiębiorstwo nie widziało i nie widzi przeszkód, które uniemożliwiałyby podniesienie cen w takiej sy-

tuacjiI. nie dotyczy

E15. Który z czynników powstrzymywał przedsiębiorstwo w 2005 r. (lub powstrzymuje obecnie) przed obniżeniem cen produktów (proszę wybrać nie więcej niż dwa najważniejsze czynniki):

A. obawa przed tym, że odbiorcy będą wiązać obniżkę ze spadkiem jakości produktuB. obawa przed tym, że w niedługim czasie przedsiębiorstwo będzie zmuszone dokonać korekty ceny w prze-

ciwnym kierunkuC. kontrakty z odbiorcami zabezpieczające stałość cenyD. cena ustalona jest na „atrakcyjnym psychologicznie” poziomie (np. 4,99 zł zamiast 4,91 zł, tzw. strategia nie-

okrągłych cen)E. wysokie koszty menu costs związane ze zmianą poziomu cen (koszt druku nowych katalogów, zmian etykiet

itp.)F. utrudnienia formalnoprawneG. inneH. przedsiębiorstwo nie widziało (nie widzi) przeszkód, które uniemożliwiałyby obniżenie cenI. nie dotyczy

Pytania dodatkowe

A6. Jaką pozycję zajmowało przedsiębiorstwo na rynku w 2005 r.:A. było znaczącym producentem (handlowcem) na rynkach europejskich i na rynku krajowymB. monopolistyczną w krajuC. było znaczącym producentem (handlowcem) w kraju ale nie odgrywało znaczącej roli na rynkach eu-

ropejskichD. było jednym z wielu podobnych producentów (handlowców) w kraju

B1. Jak przedsiębiorstwo ocenia swoją sytuację ekonomiczną w 2005 r.:A. jako bardzo dobrąB. jako dosyć dobrąC. jako trudnąD. jako bardzo trudną, ale przedsiębiorstwo nie zostało postawione w stan upadłościE. przedsiębiorstwo zostało postawione w stan upadłości lub jest w trakcie likwidacji

F1. Jak przedsiębiorstwo określiłoby obecną fazę swojego rozwoju:A. faza pionierska – ekspansja rynkowa przedsiębiorstwa,B. faza wzrostu – szybki rozwój przedsiębiorstwa i rynku produktów,C. faza dojrzałości – umiarkowany wzrost lub stagnacja przedsiębiorstwa,D. faza spadku – spadek sprzedaży, ryzyko likwidacji przedsiębiorstwa,


F8. Jak w 2005 r. zmieniła się pozycja rynkowa przedsiębiorstwa:A. przedsiębiorstwo wykorzystuje możliwość ekspansji i wchodzi na nowe rynkiB. przedsiębiorstwo utrzymuje dotychczasową pozycję w swoim segmencie rynkuC. przedsiębiorstwo traci rynki, na których do tej pory funkcjonowałoD. przedsiębiorstwo wycofuje się z rynku

F9a. Jaka jest główna grupa odbiorców wyrobów i usług przedsiębiorstwa (podaj jedną odpowiedź):A. odbiorcy hurtowiB. odbiorcy detaliczniC. przedsiębiorstwa powiązane(wewnątrz grupy korporacyjnej, kapitałowej)D. sektor publicznyE. odbiorcy indywidualni (poprzez własne sklepy, katalogi, Internet)F. inne kanały

F10. Jakiego rodzaju strategię utrzymania (zwiększenia) udziału w rynku stosowało przedsiębiorstwo w 2005 r.:A. strategia najniższej cenyB. strategia wysokiej jakościC. strategia orientacji na wymogi rynku, potrzeby klientaD. reklama i marketingE. strategia unikatowości i udoskonalania produktówF. przedsiębiorstwo stosowało inne strategieG. przedsiębiorstwo nie stosowało żadnych określonych strategii działania

43Bank i kredyt luty 2008 Rynki i Instytucje Finansowe

Streszczenie

W poniższym artykule zbadano wpływ wypowiedzi i komentarzy członków RPP na ceny kontraktów FRA (1X2, 2X3, 1X4, 2X5) oraz dwu- i pięcioletnich swa-pów procentowych na polskim rynku, a także na ocze-kiwania podmiotów ekonomicznych. Analizie poddano komentarze dotyczące przyszłych decyzji co do wy-sokości stóp procentowych za okres od 25 lutego 2004 r. do 28 marca 2007 r. Zbadano również hipotezę o pół-silnej efektywności informacyjnej rynków badanych in-strumentów. Wykorzystano analizę zdarzeń opartą na badaniu ponadnormalnych stóp zwrotu. Wyniki bada-nia stanowią przesłanki by stwierdzić, że RPP może za pomocą wypowiedzi i komentarzy kształtować ocze-kiwania w określonych horyzontach czasu i wpływać na ceny niektórych instrumentów. Potwierdza to ana-liza reakcji stóp zwrotów z kontraktów FRA 1X4 i 2X5. Dla rynków tych instrumentów odrzucono hipotezę o półsilnej efektywności informacyjnej. Pozostałe in-strumenty nie wykazały istotnych, zdecydowanie po-twierdzonych reakcji.

Słowa kluczowe: polityka monetarna, efektywność, ana-liza zdarzeń, przejrzystość, wiarygodność

Abstract

The article analyses the influence of Polish Monetary Policy Council members’ verbal comments on expecta-tions and prices of FRA (1X2, 2X3, 1X4, 2X5) and two- and five-year IRSs. The focus is on the verbal comments related to future decisions about the level of the central bank interest rates between 25 February 2004 and 28 March 2007. The research also verifies the semi-strong form informational efficiency of analysed markets. The event study method based on abnormal returns analysis was used. The results provide some evidence to state that the Polish Monetary Policy Council can influ-ence expectations in the particular time horizons and prices of certain instruments. This is confirmed by the significant reactions of FRA 1X4 and 2X5 returns, on the basis of which the hypothesis of semi-strong form informational efficiency of those markets was rejected. No significant reactions of other instruments’ returns were identified.

Keywords: monetary policy, efficiency, event study, transparency, credibility

JEL: E43, E44, E52, E58, G14

Wpływ wypowiedzi i komentarzy członków Rady Polityki Pieni´˝nej na krzywà dochodowoÊci. Badanie półsilnej efektywnoÊci informacyjnej rynku kontraktów FRA i swapów procentowych*

The Influence of Polish Monetary Policy Council Members’ Verbal Comments on the Yield Curve. The Analysis of the Semi-strong Form Informational Efficiency of FRA and IRS Markets

Tomasz Włodarczyk**

pierwsza wersja: 23 listopada 2007 r., ostateczna wersja: 25 lutego 2008 r., akceptacja: 28 lutego 2008 r.

*Artykuł powstał na podstawie pracy magisterskiej pod tym samym tytułem, obronionej na Wydziale Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego, napisanej pod kierunkiem dr. hab. Ryszarda

Kokoszczyńskiego, prof. UW, któremu autor pragnie podziękować za opiekę merytoryczną i cenne uwagi.

** Absolwent Wydziału Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego, e-mail: [email protected]

Bank i kredyt luty 200844 Financial Markets and Institutions

1. Wstęp

Niniejsze badanie jest dwutorowe. Z jednej strony zba-dano, czy wypowiedzi i komentarze członków RPP na te-mat przyszłych decyzji dotyczących stóp procentowych mogą wpłynąć na wybrane instrumenty reprezentujące krzywą dochodowości. Z drugiej strony − na podstawie analizy statystycznej istotności zanalizowanego wpływu − zbadano, czy rynki badanych instrumentów są efek-tywne półsilnie w sensie informacyjnym�.

Informacje oraz sposób ich przekazywania przez członków organów odpowiadających za politykę mo-netarną (władzy monetarnej) są niezmiernie ważne i bezpośrednio warunkują efektywność ich działań. Mo-gą być cennym uzupełnieniem tradycyjnych instrumen-tów polityki monetarnej. Ważkość przekazywanych in-formacji w dużej mierze zależy od przyjęcia przez ban-ki centralne strategii bezpośredniego celu inflacyjnego. Wprowadzając ją, banki centralne zaczęły dążyć do udo-skonalenia kanałów przekazywania informacji i − co jest bezpośrednio z tym związane − zwiększania przej-rzystości polityki monetarnej.

Wpływ na skuteczność działań władzy monetarnej istnieje dzięki możliwości kształtowania, poprzez prze-kazywanie informacji, oczekiwań uczestników rynku i cen aktywów. Możliwość ta zależy od „(…) zdolności jasnego przedstawiania i przekazywania swoich inten-cji przez osoby odpowiadające za politykę monetarną (…)” (Rozkrut et al. 2007, s. 189). Gdy osoby te wy-pracują odpowiedni sposób przekazywania informacji, organ prowadzący politykę monetarną będzie mógł, po-przez oczekiwania co do przyszłych stóp procentowych, kształtować krzywą dochodowości i jednocześnie od-działywać na wysokość cen aktywów oraz stóp pro-centowych w długim horyzoncie, które wpływają na de-cyzje inwestycyjne i konsumpcję w sektorze prywatnym (Rozkrut et al. 2007, s. 177). Również Blinder (1998, s. 71) potwierdza zależność długoterminowych stóp pro-centowych i oczekiwań: „(..) reakcja długoterminowych stóp procentowych na wysokość stóp krótkotermino-wych zależy w pełnej mierze od oczekiwań wysokości przyszłych krótkoterminowych stóp procentowych, na które duży wpływ mają przewidywania przyszłych dzia-łań banku centralnego”.

Badając aspekty związane z informacjami i spo-sobem ich przekazywania przez władzę monetarną, na-

� Efektywność informacyjna oznacza, że rynek zapewnia szybki i niezwłoczny przekaz informacji podmiotom rynkowym, które mają do nich jednakowy do-stęp. Dzięki temu każda informacja będzie natychmiast uwzględniona w ce-nie aktywów. W rezultacie ceny odzwierciedlają prawdziwą i rzeczywistą war-tość aktywów (Gurgul 2006; Czekaj et al. 2001). Malkiel (1992) precyzuje po-jęcie efektywności, twierdząc, że rynek jest efektywny względem danego zbio-ru informacji, jeżeli ujawnienie tych informacji wszystkim uczestnikom danego rynku nie wpłynie na ceny aktywów. Co więcej, na takim rynku nie jest moż-liwe wygenerowanie zysków dzięki informacjom zawartym w tym zbiorze (Mal-kiel 1992). Rynek, na którym ceny odzwierciedlają historyczne notowania oraz informacje publiczne, spełnia hipotezę półsilnej efektywności. Zagadnienie efektywności zostało szerzej przeanalizowane w następujących pracach: Fama (1970); Malkiel (1992); Gurgul (2006) oraz Czekaj et al. (2001).

leży mieć świadomość ich powiązania z przejrzystością� i wiarygodnością� polityki monetarnej. Nie można sobie wyobrazić przejrzystego działania banku centralnego bez przekazywania informacji. Jest ono główną deter-minantą przejrzystości. Zwiększona przejrzystość i efek-tywne przekazywanie informacji i treści redukują i asy-metrię informacji i zwiększają przewidywalność decyzji w polityce monetarnej, dzięki czemu pozytywnie wpły-wają na działanie rynku finansowego i na jego efek-tywność (Ziarko-Siwek 2004, s. 22–23)�. Jednocześnie „przejrzysta polityka zmniejsza niepewność rynku od-nośnie przyszłych stóp procentowych, co w konsekwen-cji poprawia jego (banku centralnego – T.W.) wizerunek i wzmacnia wiarygodność polityki pieniężnej” (Ziarko-Siwek 2004, s. 28). Ułatwia też ocenę działalności banku centralnego. W związku z tym można wyciągnąć wnio-sek, że informacje oraz sposób ich przekazywania, po-prawiając przejrzystość polityki monetarnej, pośrednio wpływają też na zwiększenie jej wiarygodności.

Informacje i treści przekazywane przez organ od-powiedzialny za politykę monetarną wpływają również na ograniczenie adaptacyjnego charakteru oczekiwań in-flacyjnych podmiotów ekonomicznych i zwiększenie ich racjonalności. W rezultacie bank centralny łatwiej mo-że stabilizować inflację, gdyż oczekiwania inflacyjne są zakotwiczone. Co więcej – wymienność między inflacją i zmiennością produkcji w długim okresie polepsza się, przez co zwiększa się efektywność polityki monetarnej (Czogała et al. 2005, s. 2).

W literaturze podkreśla się rolę informacji i tre-ści przekazywanych przez władzę monetarną jako prze-słanek umożliwiających przewidywanie decyzji władzy monetarnej. W krótkim horyzoncie czasowym, w okresie poprzedzającym decyzję, powinna być ona nieznacznie sygnalizowana. Ważną rolę odgrywają tu „słowa klucze” (code words), które ułatwiają podmiotom ekonomicznym przewidywanie decyzji. „(…) mogą one redukować nie-pewność w okresie poprzedzającym posiedzenie organu podejmującego decyzję, mogą też pomóc wykluczyć błę-dy w krótkoterminowym planowaniu operacji i ogra-niczyć zmienność stóp procentowych” (Issing 2005, s. 70). Issing podkreśla też, że bank centralny w długim okresie powinien wykorzystywać możliwość zarządzania oczekiwaniami i ich kształtowania oraz dbać o spójność

� Według jednej z definicji przejrzystość jest to „ujawnianie informacji związanych z polityką monetarną i ich przekazywanie w jasny i łatwy do zrozumienia sposób, który poprawia zrozumienie polityki banku centralnego” (Czogała et al. 2005, s. 2).� Wiarygodność jest tutaj rozumiana jako przekonanie, że bank centralny osiągnie postawione przed nim zadania w czasie określonym i zaakceptowanym przez podmioty ekonomiczne. Jest to zaufanie do polityki monetarnej prowadzonej przez bank centralny (Polański 1998). Zwiększa ono skuteczność polityki pienięż-nej, zmniejsza niepewność rynku, a także „zmniejsza oczekiwania inflacyjne, co w konsekwencji sprzyja ograniczaniu inflacji” (Ziarko-Siwek 2004, s. 26).� Zależność między przewidywalnością decyzji władzy monetarnej a przekazy-wanymi przez nią treściami i informacjami jest w dużej mierze determinowana spójnością wypowiedzi jej członków z ich późniejszymi decyzjami. Polityka in-formacyjna NBP poprawiła się od 2004 r. (Czogała et al. 2005). Od początku ana-lizowanego okresu badawczego wzrosła przejrzystość polityki monetarnej. Takie zmiany spowodowały przynajmniej częściowe wyeliminowanie niespójności.


poszczególnych decyzji z ogłoszonym długoterminowym celem inflacyjnym.

Wobec powyższych argumentów trudno przecenić rolę przekazywanych informacji i treści w polityce mo-netarnej. Umożliwiają one kształtowanie oczekiwań sek-tora prywatnego i zarządzanie nimi, jednocześnie po-zwalając oddziaływać na stopy procentowe i ceny in-strumentów w różnych horyzontach czasowych. Dzię-ki temu przekazywanie treści i informacji staje się jed-nym z instrumentów dostępnych dla władzy monetarnej i wpływa na skuteczność polityki monetarnej. Jest też in-strumentem bardzo elastycznym i łatwym do dostosowa-nia w zmieniającej się sytuacji gospodarczej i rynkowej. Bezpośrednie powiązanie z przejrzystością polityki mo-netarnej i pośredni wpływ na jej wiarygodność również świadczą o istotności informacji i treści oraz sposobu ich przekazywania.

Mimo tak ważnej roli, jaką odgrywają informacje i treści przekazywane przez władzę monetarną, zagad-nienie to nie należy do najczęściej poruszanych w litera-turze. Według wiedzy autora dla Polski przeprowadzono dotąd tylko jedno badanie empiryczne bezpośrednio analizujące wpływ wypowiedzi i komentarzy członków RPP na ceny instrumentów finansowych – Rozkrut et al. (2007)�. Niewiele jest też prac dotyczących innych form przekazywania informacji i treści przez RPP6. Więcej jest badań analizujących decyzje tego organu7. W literaturze światowej omówiono więcej badań analizujących od-działywanie wypowiedzi i komentarzy członków orga-nów odpowiedzialnych za politykę monetarną, lecz i tak jest ich zdecydowanie mniej niż dla innych zagadnień8.

� W poniższym badaniu wykorzystano analizę zdarzeń opartą na statystycznym badaniu ponadnormalnych stóp zwrotu, a więc narzędzie zupełnie inne niż sto-sowane w artykule Rozkrut et al. (2007). Pozwoli ono jednocześnie zbadać hipo-tezę o istnieniu wpływu wypowiedzi i komentarzy członków RPP na ceny ana-lizowanych instrumentów oraz hipotezę o półsilnej efektywności w sensie in-formacyjnym badanych rynków. Umożliwi też dokładne zbadanie reakcji w po-szczególnych dniach obranego okna zdarzenia. W poniższym badaniu do ana-lizy zamiast WIBOR i rentowności obligacji, jak w badaniu Rozkrut et al. (2007), wybrano kwotowania instrumentów FRA i IRS. Analizowany okres badawczy pokrywa się z okresem badawczym z pracy Rozkrut et al. (2007) tylko w jednym roku (2004). W związku z tym możliwe będzie porównanie wniosków z obydwu okresów badawczych.6 Przykładem może być badanie Czogały, Kota i Sawickiej (2005), analizujące wpływ szeroko pojętej polityki informacyjnej NBP na sposób formułowania oczekiwań inflacyjnych przez przedsiębiorców.7 Praca Ziarko-Siwek (2005) jest przykładem takiego badania. Autorka zbadała w nim wpływ informacji o decyzji RPP co do wysokości stóp procentowych na różne segmenty krzywej dochodowości. Przebadała również reakcje krzywej do-chodowości na wpływ zdarzenia polegającego na publikowaniu przez GUS infor-macji o zmianie wskaźnika CPI. Z kolei w badaniu Serwy i Smolińskiej-Skarżyń-skiej (2004) przeanalizowano wpływ zmian stóp procentowych NBP na wahania kursu walutowego (złotego do dolara). W badaniu tym wykorzystano analizę zda-rzeń. Kotłowski (2006) zbadał trzy typy indywidualnych funkcji reakcji członków RPP w latach 2004–2005. W badaniu tym zmienna zależna uwzględniała zarówno zmianę nastawienia, jak i decyzję w sprawie wysokości stóp procentowych. Dobór zmiennych niezależnych zależał od przyjętej postaci funkcji reakcji.8 Przykładami takich badań są: Ehrmann, Fratzscher (2005a), w którym autorzy skupili się na analizie różnych strategii komunikacji władzy monetarnej z otocze-niem; Ehrmann, Fratzscher (2005b), analizujące przewidywalność decyzji władzy monetarnej w zależności od zróżnicowania opinii zawartych w wypowiedziach i komentarzach, a także od częstotliwości ich publikowania, oraz praca Kohn, Sack (2003), badająca wpływ różnych form komunikacji FOMC z otoczeniem.

Jak wspominano, w niniejszym artykule zastosowa-no metodę analizy zdarzeń opartą na analizie statystycz-nej ponadnormalnych stóp zwrotu9. Metodę tę wykorzy-stuje się głównie wobec rynku akcji, ale można ją sto-sować również do rynku analizowanych instrumentów (Ziarko-Siwek 2005, s. 94). W literaturze można zna-leźć wiele przykładów zastosowania tej metody dla ryn-ków stopy procentowej i rynków pieniężnych10. Należy jednocześnie podkreślić, że badana w analizie zdarzeń hi-poteza zerowa brzmi: upublicznienie wypowiedzi czy ko-mentarzy członków Rady Polityki Pieniężnej nie ma istot-nego wpływu na rozkład stóp zwrotów rynkowych stóp procentowych (oczekiwana wartość ponadnormalnych stóp zwrotów wynosi zero). Brak podstaw do odrzucenia powyższej hipotezy będzie jednocześnie świadczył, że nie ma przesłanek by odrzucić hipotezę o półsilnej efektywno-ści badanego rynku w sensie informacyjnym. Jednocześnie zostanie więc zbadana druga z hipotez sformułowanych w niniejszym badaniu.

W pierwszym kroku analizy zdarzeń dokładnie zde-finiowano analizowane wydarzenie – wypowiedź bądź ko-mentarz członka RPP – oraz wybrano źródło danych: Ser-wis Ekonomiczny PAP. Wybrano również instrumenty, któ-rych reakcje zostaną przebadane (kontrakty FRA: 1X2, 2X3, 1X4, 2X5 oraz dwu- i pięcioletnie swapy procentowe). Skonstruowano również bazę komentarzy i wypowiedzi członków RPP. Następnie wybrano model normalnych stóp zwrotu i ustalono parametry okna estymacji i okna zda-rzenia. W analizie wykorzystano parametryczne i niepara-metryczne statystyczne testy istotności. Dobrano je tak, aby reprezentowały różne rodzaje i kategorie testów.

Głównym celem niniejszego badania jest analiza możliwości oraz skuteczności oddziaływania wypowie-dzi i komentarzy członków Rady Polityki Pieniężnej dotyczących przyszłych decyzji w sprawie wysokości stóp procentowych na ceny instrumentów finansowych, a także kształtowania oczekiwań podmiotów ekonomicz-nych. Kolejnym celem jest sformułowanie wniosków co do występowania wpływu i jego siły, a także odpowiedź na pytanie czy wypowiedzi i komentarze są cennym źró-dłem informacji dla uczestników rynku. Opierając się na przedstawionej w niniejszym badaniu argumentacji i wnioskowaniu, będzie można stwierdzić, czy ana-lizowane informacje wpływają na zwiększenie przejrzy-stości i wiarygodności polityki monetarnej, a także prze-widywalności decyzji dotyczących stóp procentowych. Będzie można również stwierdzić, czy uzupełniają one instrumentarium NBP. Jak wspominano, zostanie zba-dana hipoteza o półsilnej efektywności w sensie infor-macyjnym rynków analizowanych instrumentów. Ana-liza zostanie przeprowadzona bez uwzględnienia ocen przypisanych komentarzom i wypowiedziom, jak rów-nież z ich uwzględnieniem.

9 Bliższy opis zastosowanej metody znajduje się w drugiej części niniejszego badania, a także w pracach Brown, Warner (1985); Campbell et al. (1996).10 Hand et al. (1992); Kaketsis, Sarantis (2004); Ziarko-Siwek (2004; 2005).


Otrzymane wyniki wykazały, że dla kontraktów FRA 1X2 i FRA 2X3 nie odnotowano istotnych i zdecy-dowanie potwierdzonych reakcji. Dla długiego odcinka krzywej dochodowości (swapy procentowe) wykryto nie-liczne reakcje (tylko dla analizy z uwzględnieniem kla-syfikacji wypowiedzi), jednak uznano je za nieistotne. W związku tym nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy o półsilnej efektywności w sensie informacyjnym ryn-ków wyżej wymienionych instrumentów. Świadczy to o bardzo ograniczonej możliwości wpływu RPP za po-mocą komentarzy i wypowiedzi na ceny instrumen-tów i oczekiwań w horyzontach czasowych tych in-strumentów. W przypadku FRA 1X2 i FRA 2X3 pewien wpływ na wnioski może mieć sygnalizowana w części opinii nieznacznie mniejsza płynność na rynkach tych dwóch instrumentów. Wyniki dotyczące reakcji swapów procentowych świadczą o wiarygodności polityki mo-netarnej. Istotną statystycznie reakcję zidentyfikowano dla kontraktów FRA 1X4 i FRA 2X5. Na podstawie tych reakcji należy odrzucić hipotezę o półsilnej efektywno-ści w sensie informacyjnym rynków tych instrumentów. Są one przesłankami by stwierdzić, że wypowiedzi i ko-mentarze członków RPP wpływają na ceny instrumen-tów i kształtują oczekiwania, jednak nie we wszystkich horyzontach.

Szczegółowa analiza przedstawiona w niniejszym artykule�� ukazuje wyniki stanowiące przesłanki, po-zwalające stwierdzić, że analizowane informacje dają RPP możliwość kształtowania cen instrumentów i ocze-kiwań. Co więcej, wpływa pozytywnie na przejrzystość i wiarygodność polityki monetarnej, a także na prze-widywalność decyzji RPP co do stóp procentowych. Jed-nocześnie uzupełnia on instrumentarium RPP.

Struktura niniejszego artykułu jest następująca. W drugiej części opisano kolejne kroki zastosowanej ana-lizy zdarzeń. Przedstawiono dobór danych, konstrukcję bazy wypowiedzi i komentarzy, wybór parametrów ana-lizy zdarzeń oraz zastosowane testy statystyczne. W czę-ści trzeciej zaprezentowano uzyskane wyniki i sfor-mułowane na ich podstawie wnioski, a także omówiono je na tle literatury przedmiotu. W podsumowaniu syn-tetycznie opisano badanie i zawarto końcowe wnioski.

2. Konstrukcja badania wpływu wypowiedzi członków Rady Polityki Pieniężnej na krzywą dochodowości

2.1. Określenie zdarzenia, wybór danych źródłowych oraz konstrukcja bazy wypowiedzi

W związku z dużą liczbą kanałów przekazywania in-formacji i treści przez NBP i RPP wybrano jeden rodzaj informacji i przeanalizowano tylko wypowiedzi i ko-mentarze członków RPP. Przyczynił się do tego fakt, że

�� Została ona zawarta w części trzeciej artykułu oraz w podsumowaniu.

takie wypowiedzi bardzo ułatwiają przewidywanie przy-szłych decyzji monetarnych i kształtowaniu oczekiwań (Issing 2005). Co więcej, są one instrumentem bardzo elastycznym i szybko reagują na zmieniające się warunki na rynkach finansowych i stan gospodarki.

Pierwszym etapem badania był wybór źródła wypo-wiedzi i komentarzy członków Rady Polityki Pieniężnej. Przy wyborze brano pod uwagę następujące kryteria: jak najkrótszy okres od wygłoszenia komentarza do momen-tu jego opublikowania w serwisie, odbiorców danego środka przekazu – informacje powinny docierać rów-nież do bezpośrednich uczestników rynku, a ich liczba powinna być w przybliżeniu stała w badanym okresie. Prezentacja publikowanych informacji powinna być wy-standaryzowana. Fakt wykorzystywania informacji z in-nych źródeł uznawano za pozytywną cechę. Powyższe kryteria najlepiej spełnia Serwis Ekonomiczny PAP��.

Kolejnym etapem badania było skonstruowanie bazy wypowiedzi i komentarzy członków RPP. Prze-analizowano wypowiedzi i komentarze za okres od 25 lutego 2004 r. do 28 marca 2007 r. Wybór okresu ba-dawczego jest uzasadniony faktem, że właśnie 25 lutego 2004 r. odbyło się pierwsze posiedzenie RPP w nowym składzie��. Wybierając taki okres badawczy, uniknięto sytuacji, w której zróżnicowanie wyników badania by-łoby skutkiem zmian w składzie RPP, a nie zmiany efek-tywności rynku��.

Pierwotna baza zawierająca wszystkie komentarze i wypowiedzi członków RPP opublikowane w Serwisie Ekonomicznym PAP została poddana selekcji. Pierw-szym krokiem było pozostawienie w bazie danych tyl-ko pierwszej wiadomości o wypowiedzi członka RPP oraz tych, które odnosiły się bezpośrednio do przyszłych decyzji, a nie tylko tłumaczyły poprzednie posunięcia RPP. Podobny zabieg zastosowano w badaniu Ehrmanna i Fratzschera (2005a, s. 12). Po tym etapie baza zawierała 370 komentarzy.

Następnym krokiem w konstrukcji bazy była ocena i klasyfikacja każdej wypowiedzi. Dokonano tego w spo-sób podobny do zaprezentowanego w pracy Rozkrut et al. (2007). Tabela 1 przedstawia sytuacje, w których nadawane były dane wartości (oceny)��.

Jeżeli któryś z ocenianych elementów występował w danej wypowiedzi, przypisywana była jej odpowied-nia wartość. Aby wyeliminować subiektywizm, skla-

�� Optymalną sytuacją byłoby korzystanie z kilku serwisów internetowych, tak jak czynili to autorzy innych badań (Rozkrut et al. 2007). Możliwość uzyskania dostępu do historycznych baz wiadomości oraz publikowanie informacji głów-nie dotyczących Polski spowodowały jednak, że autor wybrał Serwis PAP.�� RPP w składzie: Leszek Balcerowicz, Jan Czekaj, Dariusz Filar, Stanisław Nieckarz, Marian Noga, Stanisław Owsiak, Mirosław Pietrewicz, Andrzej Sławiński, Halina Wasilewska−Trenkner, Andrzej Wojtyna.�� W badanym okresie nastąpiła zmiana jednego z członków – od 10 stycznia 2007 r. na miejsce Leszka Balcerowicza przewodniczącym Rady został wybra-ny Sławomir Skrzypek. Zanotowano tylko trzy wypowiedzi Sławomira Skrzyp-ka w pierwotnej bazie i żadnej w bazie wyjściowej po selekcji, więc trudno przypuszczać, aby ta zmiana mogła mieć istotny wpływ na wyniki.�� Autor udostępni zainteresowanym szczegółową klasyfikację wypowiedzi i komentarzy.


syfikowano jedynie te wypowiedzi, co do których autor nie miał żadnych wątpliwości, jeżeli chodzi o ich prze-kaz i zawartość; pojawienie się wątpliwości dyskwalifi-kowało daną wypowiedź16.

Następnie wykluczono wszystkie wypowiedzi, któ-re nic nie mówiły o skłonności do zmiany bądź utrzy-mania poziomu stóp procentowych17, a także te, które nastąpiły w dniu ogłoszenia decyzji RPP w sprawie wy-sokości stóp procentowych. Dokonano tego w celu unik-nięcia zaburzenia wyników badania przez wpływ de-cyzji RPP.

W celu jeszcze dokładniejszego wyeliminowania subiektywizmu porównano przypisane oceny z komen-tarzami do wypowiedzi członków RPP prezentowanymi przez zespół analityków ekonomicznych Banku Za-chodniego WBK na łamach miesięcznego raportu eko-nomicznego „MAKROskop”. Weryfikacja ta objęła oko-ło 75% wypowiedzi, które do tego momentu pozostały w bazie. W nielicznych przypadkach stwierdzono roz-bieżności, jednak zdarzało się to bardzo rzadko i do-tyczyło głównie niezidentyfikowania dodatkowego ele-mentu wypowiedzi, co zostało skorygowane.

Następnie komentarzom, które miały miejsce po za-mknięciu rynku, przypisano godzinę najbliższego otwar-cia rynku18. Opisany zabieg został zastosowany dla 10 komentarzy. Ponieważ w badaniu przyjęto dzienną czę-stotliwość danych dotyczących notowań analizowanych instrumentów, dla wypowiedzi występujących jednego dnia skonstruowano łączną ocenę. Ocena ta była rów-na przeważającej ocenie występujących w danym dniu komentarzy. W przypadku gdy występowała taka sama liczba różnych ocen, starano się znaleźć (m.in. za po-mocą „MAKROskopu” BZWBK) ten komentarz, który w danej sytuacji mógł mieć większy wpływ na uczest-ników rynku i jego ocenę przypisywano ocenie łącznej. Ostatnia z opisanych sytuacji wystąpiła tylko 11 razy na 213 obserwacji w wyjściowej bazie.

16 Ze wszystkich wypowiedzi i komentarzy, co do których wystąpiły wątpli-wości, zdecydowana większość i tak zostałaby usunięta na podstawie kryteriów przedstawionych w dalszej części analizy. Tylko sześć wypowiedzi usunięto je-dynie z powodu wątpliwości co do ich interpretacji. W związku z tym można uznać, że nie zostało wprowadzone dodatkowe zaburzenie.17 Decyzję o wykluczeniu wypowiedzi dotyczących tylko kursu walutowego czy perspektywy gospodarczej podjęto po analizie wyników badania Rozkrut et al. (2007), w którym nie otrzymano statystycznie istotnego wpływu takich wy-powiedzi na żaden z segmentów krzywej dochodowości. 18 Przyjęto przybliżoną godzinę otwarcia rynku na 800 i zamknięcia rynku na 17��.

Dzięki zastosowaniu wyżej opisanych kryteriów klasyfikację wypowiedzi i komentarzy można uznać za prawidłową, a ich ocena pokrywa się z oceną uczest-ników rynku. Tabela 2 pokazuje liczbę wypowiedzi po-szczególnych członków RPP.

Największą część komentarzy i wypowiedzi na-leżących do skonstruowanej bazy stanowiły komentarze „jastrzębie” (49,8%), drugą co do liczebności grupą by-ły komentarze „gołębie” (29,1%), najmniej występowało komentarzy neutralnych (21,1%). Rozkład komentarzy i wypowiedzi oraz wysokość stopy referencyjnej przed-stawia wykres 1.

W poniższym badaniu zastosowano analizę reakcji wybranych segmentów krzywej dochodowości. Segmenty analizowanej krzywej zostały dobrane tak, aby każdy z od-cinków krzywej był reprezentowany w badaniu. Wybór poszczególnych segmentów krzywej jest standardowym podejściem w literaturze (Rozkrut et al. 2007; Ehrmann, Fratzscher 2005a; Ziarko-Siwek 2004; 2005). Do analizy zostały wykorzystane kontrakty FRA 1X2, 2X3, 1X4, 2X5, – tworzące krzywą forwardową – oraz reprezentujące krzywą swapową − dwu- i pięcioletni swap procentowy (IRS 2Y i IRS 5Y)19. Można stwierdzić, że rynki wszyst-kich wybranych instrumentów są bardzo płynne i roz-

19 W niniejszym badaniu analiza i wyniki są odnoszone do jednej krzywej zło-żonej z dwóch wcześniej wymienionych. Zgodnie z tym krzywa forwardowa sta-nowi krótki odcinek analizowanej krzywej, a krzywa swapowa – długi, nie wy-odrębniano odcinka środkowego.

Tabela 1. Zestawienie ocen przypisywanych wypowiedziom członków RPP w zależności od ich treści

Treść wypowiedzi Ocena Treść wypowiedzi Ocena Treść wypowiedzi OcenaSkłonność do podwyżki stóp, komen-tarz „jastrzębi” � Poprawa perspektywy go-

spodarczej � Przejaw niedowartościowanego kur-su złotego �

Skłonność do pozostawienia stóp na poprzednim poziomie, komentarz neu-tralny

0 Perspektywa gospodarcza bez zmian 0 Kurs złotego w przybliżeniu równy

kursowi równowagi 0

Skłonność do obniżki stóp, komentarz „gołębi” -1 Pogorszenie perspektywy go-

spodarczej -1 Przejaw przewartościowanego kur-su złotego -1

Źródło: opracowanie własne.

Tabela 2. Liczba wypowiedzi członków RPP w okresie od 25 lutego 2004 r. do 28 marca 2007 r. zawartych w wyjściowej bazie

Członkowie RPPLiczba

wypow-iedzi

Członkowie RPPLiczba

wypow-iedzi

Komentarze łączone 59 Stanisław Nieckarz ��Halina Wasilewska-Trenkner �� Andrzej Wojtyna 8

Dariusz Filar 28 Stanisław Owsiak 8Mirosław Pietrewicz 18 Leszek Balcerowicz 7Jan Czekaj �� Sławomir Skrzypek 0Andrzej Sławiński ��Marian Noga �� Średnia* ��,�

* Średnia została obliczona z liczby komentarzy, które mogą być przypisane wyłącznie konkretnej osobie.Źródło: opracowanie własne na podstawie danych z Serwisu Ekonomicznego PAP.


winięte20. W związku z tym każda znaczna reakcja ryn-ku powinna być odzwierciedlona w zmianie cen. W ce-lach kontrolnych i porównawczych poddano analizie za-równo ceny kupna, sprzedaży, jak i średnie arytmetyczne dwóch poprzednich cen. Przeanalizowano wpływ wy-powiedzi i komentarzy na każdy instrument oddzielnie. Jest to zgodne z podejściem wykorzystywanym w ba-daniach omawianych w pierwszej części artykułu.

W badaniu zastosowano dane dzienne (ceny za-mknięcia). Spowodował to fakt, że zastosowanie danych intraday mimo swoich zalet ma jednak poważne wady. Zastosowanie danych o częstości mniejszej niż dzien-na powoduje pojawienie się pewnych komplikacji. Co więcej – niejasne są korzyści z ich zastosowania (Mac-Kinlay 1997, s. 35)��. Jednocześnie należy podkreślić, że w większości badań bezpośrednio dotyczących efek-tywności rynków instrumentów dłużnych czy ana-lizujących wpływ wypowiedzi członków RPP lub ich odpowiedników dla innych krajów wykorzystuje się da-ne dzienne (Ehrmann, Fratzscher 2005a; Rozkrut et al. 2007; Ziarko-Siwek 2004; Haldane, Read 1999). Dane wykorzystane w niniejszym badaniu pochodziły z Agen-cji Informacyjnej Reuters i obejmowały taki sam okres, za który gromadzono komentarze.

2.2. Obliczenie ponadnormalnych stóp zwrotu

Ponadnormalne stopy zwrotu są obliczane jako róż-nica między rzeczywistymi rynkowymi stopami zwro-tu a normalnymi (oczekiwanymi) stopami zwrotu. Na

20 Według części opinii dotyczących rynków FRA 1X2 i FRA 2X3 instrumenty te mogą się cechować nieznacznie mniejszą płynnością niż rynki pozostałych analizowanych instrumentów.�� Komplikacje zostały szerzej opisane w pracy Barclay, Litzenberger (1987). Im bardziej zawężone są interwały, tym więcej zdarza się przypadków, że dany in-strument wykazuje zerowe obroty w którymś z interwałów. Utrudnia to oblicze-nie stóp zwrotu z instrumentów pomiędzy interwałami oraz osłabia poprawność wyników testów statystycznych. Zaproponowane rozwiązania tego problemu prowadzą do kolejnych komplikacji bądź są skomplikowane i czasochłonne.

potrzeby niniejszego badania w celu uzyskania nor-malnych stóp zwrotu wybrano model stałej średniej sto-py zwrotu��. W modelu tym obliczana jest średnia stopa zwrotu (w niniejszym badaniu geometryczna��) dla za-danego okresu. Średnia ta przedstawia normalną stopę zwrotu. Postać tego modelu przedstawiają poniższe rów-nania (MacKinlay 1997, s. 17):

Riτ = μi + ζiτ E(ζiτ ) = 0 var(ζiτ ) = σ2ζi

gdzie:μi − średnia geometryczna obliczona dla danego okna estymacji, dla instrumentu i,Riτ − rzeczywiście występująca na rynku stopa zwrotu dla instrumentu i w czasie τ,ζiτ − czynnik losowy dla instrumentu i w czasie τ, mający wartość oczekiwaną równą zero oraz wa-riancję równą σ

2ζi

.

Model stałej średniej stopy zwrotu został również użyty w badaniu Chan-Lau (2001), Kaketsis, Sarantis (2006), Brown, Warner (1980) oraz Ahern (2006). W przypadku rynku stóp procentowych występuje po-ważne utrudnienie, które drastycznie ogranicza licz-bę potencjalnych modeli. „Dla rynku akcji, jako nor-malną stopę zwrotu, można wykorzystywać na przy-kład indeksy giełdowe czy też różne modele rynku ka-pitałowego (np. CAPM). Dla rynku stóp procentowych trudno jest znaleźć analogiczną do, np. WIG-u, stopę zwrotu, która mogłaby stanowić podstawę do porów-nywania i być traktowana jako normalna stopa zwro-tu” (Ziarko-Siwek 2004, s. 44). Cechy charakterystycz-ne, wymaganie zastosowania stopy zwrotu indeksu rynkowego bądź znaczne komplikacje ze stosowaniem wykluczyły również wykorzystanie trójczynnikowego modelu Famy i Frencha, czteroczynnikowego modelu Carharta, modelu rynkowego czy modelu APT. Na ko-rzyść modelu stałej średniej stopy zwrotu przemawia opinia autorów pracy Campbell et al. (1996), którzy twierdzą: ”Wydaje się, iż nie ma dobrego powodu, dla którego warto byłoby stosować model ekonomiczny zamiast modelu statystycznego w analizie zdarzeń” (s. 157)��. Również Brown i Warner (1980) dochodzą

�� Zastosowanie modelu stałej średniej stopy zwrotu wymaga spełnienia pew-nych założeń. Założenie o stałości rozkładu i niezależności zmiennej w więk-szości badań typu test zdarzeń jest przyjmowane standardowo i nie analizuje się go. Również w niniejszym badaniu nie jest ono analizowane. Zbadano założenie o normalności rozkładu stóp zwrotu. Jest ono spełnione dla większości analizo-wanych instrumentów. Dane dotyczące rynków finansowych bardzo często nie mają rozkładu normalnego, nie jest to więc istotna anomalia w stosunku do sy-tuacji zazwyczaj opisywanej w literaturze. Z powodu dużej objętości nie pre-zentowano szczegółów badania spełnienia założeń; autor udostępni je wszyst-kim zainteresowanym.�� Stopy zwrotu są obliczane jako iloraz kwotowań (stóp procentowych) z dwóch sąsiadujących dni. Średnia geometryczna jest obliczana oddzielnie dla ustalonych wcześniej okresów otaczających dane wydarzenie, zwanych oknami estymacji – opis okna estymacji znajduj się w dalszej części artykułu.�� Do modeli ekonomicznych zalicza się model CAPM, APT, trójczynnikowy model Famy i Frencha, a także czteroczynnikowy model Carharta. Modelem sta-tystycznym jest model stałej średniej stopy zwrotu.

3,5

4,0

4,5

5,0

5,5

6,0

6,5

7,0%

04-0

2-25

04-0

3-30

04-0

5-05

04-0

6-08

04- 0

7-13

04-0

8-16

04- 0

9-17

04- 1

0-21

04-1

1-26

04- 1

2-30

05-0

2-02

05-0

3-08

05- 0

4-12

05-0

5-17

05-0

6 -21

05-0

7-25

05-0

8-29

05-0

9-30

05- 1

1-04

05-1

2-09

06- 0

1-13

06-0

2-16

06-0

3-22

06- 0

4-26

06-0

6-0 1

06-0

7-06

06-0

8-09

06-0

9-13

06-1

0 -17

06-1

1-21

06-1

2-27

07-0

1-31

07-0

3-06

-2

-1

0

1

2

Stopa referencyjna, skala lewa Wypowiedzi, skala lewa

Wykres 1. Zmienność stopy referencyjnej NBP oraz odnotowane wypowiedzi członków RPP w okresie od 25 lutego 2004 r. do 28 marca 2007 r.

Źródło: opracowanie własne na podstawie danych z Serwisu Ekonomicznego PAP oraz strony http://www.nbp.pl/Dzienne/Stopy_procent.html


-1 0 1 2

dzień zdarzenia

dni

ogłoszenie decyzji RPP

ogłoszenie decyzji RPP

okno zdarzenia

okno estymacji

t=1

τn=1 τn =2 τn=j

t=2

L

t=3 t=4

do wniosku, iż wyniki uzyskane za pomocą tego mo-delu są bardzo podobne do otrzymanych w wyniku za-stosowania innych wymienionych modeli

2.3. Ustalenie okna estymacji i okna zdarzenia

W niniejszym badaniu zastosowano okno estymacji��, które obejmuje wszystkie dni robocze między dniem ogłoszenia decyzji RPP dotyczącej stóp procentowych, poprzedzającej daną wypowiedź a dniem ogłoszenia de-cyzji następującej po danej wypowiedzi (por. schemat 1). Wszystkie wypowiedzi występujące pomiędzy da-nymi dwoma dniami ogłoszeń decyzji przez RPP mają wspólne okno estymacji. Długość okna waha się od mi-nimalnej wartości 14 dni do maksymalnej 29, średnio okno estymacji składa się z około 20 dni.

Powyższy wybór spowodowała specyfika analizowa-nych rynków. Obliczanie normalnych stóp zwrotu w okre-sie dłuższym niż okres pomiędzy posiedzeniami RPP po-wodowałoby, że normalne stopy zwrotu byłyby zaburzone oddziaływaniem zmiany wysokości stóp procentowych przez RPP. Dzięki przyjęciu zaproponowanego okna es-tymacji warunki obliczania normalnych stóp zwrotu są w miarę stałe. Aby jeszcze bardziej ograniczyć wpływ de-cyzji RPP, z okna estymacji wykluczono dni posiedzeń.

Do okna estymacji zazwyczaj nie włącza się okresu wokół zdarzenia i samego zdarzenia. W tym badaniu wy-darzenia i dni bezpośrednio je otaczające siłą rzeczy zo-stały włączone do okresu estymacji. Eliminacja tych wy-darzeń, dla których okna estymacji nakładałyby się na okna estymacji innych wydarzeń, doprowadziłaby do usunięcia wszystkich obserwacji. Z kolei zmniejszanie okna tak, aby utrzymać liczebność próby pozwalającą na wyciągnięcie poprawnych wniosków, spowodowałaby, że okno estymacji liczyłoby tylko dwa – trzy dni. Ob-liczenie parametrów modelu normalnych stóp zwrotu dla tak krótkiego okresu mija się z celem. Pozostawiono więc pierwotnie przyjęte okno estymacji. Będzie ono uśredniało reakcje rynku oraz zwykłe wahania, co przy przeprowadzaniu testów istotności spowoduje, że zosta-ną zidentyfikowane istotne i ewidentne reakcje. Co wię-cej, zastosowanie okna estymacji wykorzystującego dni po wydarzeniu powoduje redukcję błędów w obliczaniu normalnych stóp zwrotu (Ahern 2006).

Jeżeli chodzi o okno zdarzenia26, to w niniejszym ar-tykule przyjęto, że jedno z okien w pracy Bajo (2005) bę-dzie się składało z czterech dni: dnia poprzedzającego zdarzenie, z zdarzenia i dwóch dni następujących po nim. Wybór taki jest zgodny ze specyfiką badanego wydarze-nia, którym jest wypowiedź członka RPP. Ważnym ogra-niczeniem przy wyborze okna zdarzenia jest stosowana

�� Okno estymacji jest ustalonym okresem, umiejscowionym na osi czasu względem analizowanego zdarzenia. Dla okresu tego obliczane są parametry mo-delu normalnych stóp zwrotu.26 Okno zdarzenia jest to okres bezpośrednio otaczający badane zdarzenie. Do okresu tego włącza się również dzień (dla danych dziennych), w którym nastą-piło zdarzenie.

we wszystkich przytaczanych badaniach zasada, na-kazująca wybór takiego okna zdarzenia, przy którym żad-ne z ustalonych okien nie będzie pokrywało się z innym. Jeżeli na dane okno nakłada się inne okno zdarzenia, wte-dy obydwie obserwacje należy wykluczyć z badania. Wy-brane okno zdarzenia jest kompromisem pomiędzy dłu-gością analizowanego okresu a liczebnością próby. Po zastosowaniu tego okna liczebność próby spadła z wyj-ściowych 213 komentarzy do 71. Spadek ten został spo-wodowany również faktem wyłączania tych wypowiedzi, których okno zdarzenia zawierało dzień ogłoszenia decy-zji RPP. Każde zwiększenie okna zdarzenia skutkowałoby jeszcze większym obniżeniem ich liczby. Z drugiej strony zmniejszanie okna zawęziłoby analizę do mniejszej liczby dni, co spowodowałoby zmniejszenie wiarygodności koń-cowych wniosków spowodowane spadkiem mocy testu.

Wszystkie decyzje dotyczące konstrukcji tego bada-nia były podejmowane ze świadomością istnienia dwóch przeciwnych efektów. Przeprowadzając badanie, wypra-cowano pomiędzy nimi kompromis. Z jednej strony sta-rano się zdekomponować wpływ czynników i wykluczyć te, które nie będą poddawane bezpośredniej analizie27. Z drugiej strony świadomość dużego spadku mocy te-stów statystycznych spowodowała, że postanowiono nie przeprowadzać dalszej dekompozycji wpływu innych czynników, gdyż mogłoby to w najgorszym wypadku wy-eliminować wszystkie wypowiedzi bazy, a w najlepszym − mocno osłabić wartość statystyczną i poprawność wniosków. Schemat 1 przedstawia okno estymacji i zda-rzenia wykorzystane w niniejszym badaniu.

2.4. Statystyczne testy istotności

Na ostatnim etapie wybrano i przeprowadzono sta-tystyczne testy istotności. W dużej części badań (Bajo 2005; Ahern 2006; Corrado, Zivney 1992) wykorzystuje

27 Dokładny opis kolejnych kroków dekompozycji znajduje się w części 2.1. Do działań mających na celu dekomponowanie wpływu różnych czynników można też zaliczyć wykluczenie z okien estymacji dni ogłoszeń decyzji RPP i pozosta-wienie w bazie jedynie tych wypowiedzi, których okna zdarzeń nie pokrywają się z oknami zdarzeń innych wypowiedzi i dniami posiedzeń RPP.

Schemat 1. Graficzny obraz przyjętego okna estymacji i okna zdarzenia

gdzie:t – kolejny dzień okna zdarzenia dla danego wydarzeniaτn – kolejny dzień okna estymacji dla danego wydarzeniaL – długość okna estymacji (4 dni)

Źródło: opracowanie własne.


się kilka testów. Najczęściej są to trzy bądź cztery testy (Corrado, Zivney 1992; Ahern 2006), bywają też prace wykorzystujące sześć testów (Kolari, Pynnönen 2005; Boehmer et al. 1991), jednocześnie autor nie spotkał się z pracą opierającą się na więcej niż dziesięciu te-stach. Widać więc, że korzystanie z większej liczby te-stów nie wydaje się być uzasadnione. W związku z po-wyższym w niniejszym artykule zastosowano dziesięć testów, wychodząc również z założenia, że takie po-dejście uwiarygodni i pogłębi przeprowadzaną analizę oraz zwiększy wartość wyciąganych wniosków28. Co więcej, użyte zostały różnorodne testy reprezentujące różne grupy i typy testów, zarówno parametryczne jak i nieparametryczne. Za pomocą wszystkich podanych testów zostanie zbadana hipoteza zerowa, że dane wy-darzenie nie ma wpływu na rozkład stóp zwrotów z danego instrumentu (oczekiwane ponadnormalne zwroty wynoszą zero)29. W przypadku odrzucenia hi-potezy zerowej można stwierdzić, że istnieją prze-słanki odrzucenia hipotezy o półsilnej efektywności informacyjnej rynku badanego instrumentu. Przy du-żej płynności i szybkości zawierania transakcji na ryn-kach badanych instrumentów reakcja statystycznie istotna już w ciągu jednego dnia jest podstawą do od-rzucenia hipotezy o efektywności rynku.

Opisane poniżej testy zastosowano do badania reakcji kwotowań na komentarze członków RPP bez uwzględnienia ocen przypisanych komentarzom oraz z ich uwzględnieniem. Analiza z uwzględnieniem ocen powoduje jednak zmniejszenie liczebności badanych prób. W konsekwencji może się zmniejszyć moc stoso-wanych testów, co jednak nie dyskredytuje wyciąganych wniosków.

W badaniu wykorzystane zostały zarówno testy pa-rametryczne, jak i nieparametryczne. Stosowanie testów z tych dwóch grup jest standardową praktyką w więk-szości badań wykorzystujących analizę zdarzeń. „Za-zwyczaj testy nieparametryczne nie są stosowane w izo-lacji, lecz wspólnie z testami parametrycznymi. Włą-czenie testów nieparametrycznych zapewnia odporność wniosków wyciągniętych na podstawie testów parame-trycznych” (Campbell et al. 1996, s. 172). Podobne wnio-ski można wyciągnąć na podstawie badania Campbella i Wasley’a (1993).

Większość parametrycznych testów istotności zo-stała zmodyfikowana bądź stworzona na potrzeby prze-prowadzanych analiz zdarzeń. Pierwszym zastosowa-nym testem parametrycznym jest test (T�)30 o rozkładzie

28 Powyższe testy są wykorzystywane w badaniach typu analiza zdarzeń, nie-które z nich z niewielkimi modyfikacjami są podstawą badań w wielu pracach.29 Należy równocześnie pamiętać, że hipoteza zerowa w przeprowadzonych poniżej testach jest przeciwna pierwszej hipotezie przyjętej w niniejszej ana-lizie, mówiącej, że wypowiedzi i komentarze członków RPP, odnoszące się do przyszłych decyzji dotyczących wysokości stóp procentowych, mają statystycz-nie istotny wpływ na stopy zwrotów z analizowanych instrumentów.30 Oznaczenia testów zostały nadane przez autora niniejszym artykule.

t-Studenta�� (Brown, Warner 1985; Ahern 2006)��. Za-stosowanie tego testu wymaga, aby średnie ponadnor-malne stopy zwrotów były niezależne i aby miały iden-tyczny rozkład normalny. W literaturze istnieje pogląd, że wyniki tego testu należy interpretować ostrożnie, gdyż cechuje się on mniejszą mocą niż pozostałe testy (Ahern 2006). Jest on jednak podstawowym testem, czę-sto stosowanym w różnorodnych badaniach wykorzystu-jących metodę analizy zdarzeń. Często jest punktem od-niesienia dla innych testów. Dlatego został wykorzystany również w poniższym badaniu. W kolejnych testach sto-suje się standaryzację ponadnormalnych stóp zwrotu. Do grupy tej należą: test T� (Patell 1976; Kolari, Pynnönen 2005), T� (Corrado 1989; Corrado, Zivney 1992) oraz test T� (Ahern 2006). Testy oparte na standaryzowanych po-nadnormalnych stopach zwrotu są, podobnie jak test T�, często stosowane w analizach zdarzeń. MacKinlay (1997) sygnalizował takie podejście w swojej pracy i twierdził, że może ono doprowadzić do zwiększenia mocy testów. Ba-dania (Ahern 2006; Boehmer et al. 1991; Campbell, Wa-sley 1993) potwierdzają, że moc takich testów jest więk-sza od mocy testu T�. Fakt ten jest jednym z powodów za-stosowania tego typu testów w niniejszym badaniu. Przy stosowaniu testu T� wymagane jest, aby standaryzowane ponadnormalne stopy zwrotów pochodzące z okna zda-rzenia miały rozkład normalny. W przypadku testów przeprowadzanych dla portfeli złożonych z różnych in-strumentów wymaga się też, żeby kowariancje pomiędzy poszczególnymi instrumentami były równe zero��. Test T� oraz T� wymagają spełnienia tych samych założeń. Po-nadnormalne stopy zwrotu dla danego instrumentu po-winny mieć rozkład normalny. Co więcej: w przypadku badań opartych na analizie portfeli złożonych z różnych instrumentów nie powinny być skorelowane z ponadnor-malnymi stopami zwrotu dla innych instrumentów��.

W przypadku wielu rodzajów wydarzeń może się zdarzyć sytuacja, że w dniach otaczających wydarzenie wzrasta wariancja ponadnormalnych stóp zwrotu. Zjawi-sko to może zwiększyć prawdopodobieństwo popełnie-nia błędu pierwszego rodzaju, a także zwiększać praw-dopodobieństwo błędu drugiego rodzaju, a więc zmniej-szać moc testu (Brown, Warner 1985; Corrado 1989) w testach typu T�

��. Jak wykazało badanie symulacyjne

�� Wszystkie zastosowane w niniejszym badaniu parametryczne testy staty-stycznej istotności mają rozkład t-Studenta.�� Z powodu obszerności dokumentacji wszystkich testów statystycznych autor nie przytacza dokładnego opisu przeprowadzenia testów wraz ze wzorami oraz szczegółowych wyników testowania założeń. Informacje te zostaną udostępnio-ne wszystkim zainteresowanym osobom. Należy jednocześnie podkreślić, że część założeń niezbędnych przy stosowaniu wykorzystanych testów statystycz-nych została spełniona dzięki oddzielnej analizie poszczególnych instrumentów. Badanie pozostałych założeń dla zdecydowanej większości instrumentów wy-kazało, że są one spełnione.�� Założenie to nie znajduje zastosowania w niniejszym badaniu, ponieważ każdy instrument jest badany oddzielnie.�� Podobnie jak dla wcześniej analizowanego testu oddzielna analiza poszcze-gólnych instrumentów powoduje, że założenie to nie ma zastosowania w ni-niejszym badaniu.�� Statystyczne badanie istotności wzrostu wariancji w dniu wydarzenia nie jest celem badawczym niniejszego badania.


zawarte w pracy Boehmer, Musumeci, Poulsen (1991), test dostosowany do wzrostu wariancji cechuje się więk-szą mocą niż test T�. Jednocześnie w niektórych przy-padkach ma on większą moc aniżeli test oparty na stan-daryzowanych ponadnormalnych stopach zwrotu. Ba-danie wykazało również, że dostosowanie testu do wzro-stu wariancji w przypadku, gdy nie występuje wzrost wariancji, nie wpływa negatywnie na wiarygodność wy-ników. W związku z tym postanowiono wykorzystać for-mę testu (T�) dostosowaną do wzrostu wariancji przed-stawioną w badaniu Corrado i Zivney’a (1992). Do ce-lów kontrolnych i porównań zastosowano poprawkę uodporniającą test na wzrost wariancji dla każdego dnia okna zdarzenia. Test ten wymaga spełnienia tych sa-mych założeń co w przypadku testu T� oraz T�.

W celu zwiększenia odporności wniosków wyciąg-niętych na podstawie testów parametrycznych zastoso-wano również testy nieparametryczne. Jest to standardo-wa pratyka spotykana w większości badań typu analiza zdarzeń. W niniejszym artykule zastosowano dwa nie-parametryczne testy znaków T636 (Campbell et al. 1996) oraz T7 (Corrado, Zivney 1992). Wykorzystano również test rang T837 (Corrado, Zivney 1992). Do badania włą-czono również nieparametryczne statystyki znaków (T9) i rang (T10) z poprawką dotyczącą wzrostu wariancji po-nadnormalnych stóp zwrotu, zbliżoną do tej stosowanej w teście T�. Dla statystyk T9 i T10 w obliczeniach dla każdego dnia z okna zdarzenia oparto się na specjalnie skonstruowanym szeregu ponadnormalnych stóp zwrotu obliczonym dla oczekiwanego wzrostu wariancji w dniu wydarzenia.

W przypadku testów nieparametrycznych nie ma wy-mogów przyjmowania założeń dotyczących cech oraz roz-kładu ponadnormalnych stóp zwrotu lub są one znacznie mniejsze. Przy zastosowaniu testu T6 wymaga się, aby roz-kład ponadnormalnych stóp zwrotu był symetryczny. Co więcej, ponadnormalne stopy zwrotu powinny być nie-skorelowane pomiędzy poszczególnymi instrumentami38. Pozostałe testy nie wymagają spełnienia żadnych założeń co do rozkładu ponadnormalnych stóp zwrotu.

Badania symulacyjne wykazują, że testy niepara-metryczne osiągają większą bądź porównywalną moc w stosunku do testów parametrycznych. Na podstawie wyników badania Corrado, Zivney (1992) można stwier-dzić, że test znaków T7 ma podobną moc jak test oparty na standaryzowanych ponadnormalnych stopach zwro-tu (w badaniu tym do porównania użyto testu T�). Z ko-lei test rang T8 cechuje się większą mocą niż testy T� i T7. Autorzy badania zalecili użycie testu rang. Z kolei Ahern (2006) wykazał, iż test znaków T7 i test rang T8 cechują się porównywalną mocą, ich zastosowanie daje lepsze

36 Wszystkie zastosowane nieparametryczne statystyki testowe mają asymp-totyczny rozkład standardowy normalny.37 Test oparty na teście rangowanych znaków Wilcoxona.38 Podobnie jak we wcześniej analizowanych testach założenie to dotyczy ana-lizy portfeli złożonych z różnych instrumentów, a więc nie ma zastosowania w niniejszym badaniu ze wzglądu na jego konstrukcję.

rezultaty niż zastosowanie testów parametrycznych. Na tej podstawie również w niniejszym badaniu wykorzy-stano zarówno test znaków T7, jak i test rang T839.

W przypadku testu znaków z poprawką dotyczącą wzrostu wariancji w dniu wydarzenia (T9) można zauwa-żyć pewne zwiększenie mocy testu, lecz jest ono niewiel-kie. Jednocześnie wprowadzenie poprawki skutkuje du-żym zredukowaniem prawdopodobieństwa błędu pierw-szego rodzaju. Test rang jest za to dość odporny na wzrost wariancji w dniu zdarzenia, nie obserwuje się zwięk-szenia jego mocy po zastosowaniu poprawki. Można jed-nak zauważyć pewną redukcję prawdopodobieństwa błę-du pierwszego rodzaju (Corrado, Zivney 1992). Powyższe cechy spowodowały, że do badania w celach kontrolnych i porównawczych włączono statystyki znaków i rang uod-pornione na wzrost wariancji w dniu wydarzenia. Uczy-niono to również w celu przebadania, jakie będą wy-niki statystyki testowej z danego dnia okna zdarzenia, uod-pornionej na wzrost wariancji w dniu zdarzenia.

3. Wyniki analizy wpływu wypowiedzi członków RPP na krzywą dochodowości

Wyniki i wnioski zaprezentowano oddzielnie dla analizy bez uwzględnienia dokonanej wcześniej klasyfikacji ko-mentarzy i dla analizy z jej uwzględnieniem40.

3.1. Analiza wpływu wypowiedzi i komentarzy członków RPP bez uwzględniania przypisywanych ocen

3.1.1. Krótki odcinek krzywej dochodowości – kontrakty FRA: 1X2, 2X3, 1X4, 2X5

Analiza wartości zastosowanych testów statystycznych dla kontraktów FRA 1X2 i FRA 2X3, pokazuje, że ko-mentarze i wypowiedzi członków RPP w zasadzie nie mają istotnego statystycznie wpływu na rozkład stóp zwrotów z tych instrumentów. Jedynie dla ceny kupna FRA 1X2 trzy (T�, T�, T�) z dziesięciu zastosowanych te-stów wykazały istotną�� reakcję w dniu poprzedzającym wypowiedź członka RPP. Dla kontraktu FRA 2X3 nie zi-dentyfikowano żadnej istotnej statystycznie reakcji��.

39 Jak już wspominano, w niniejszym artykule wykorzystano również test zna-ków T6. Został on podany w pracy MacKinlay (1997) jako jeden z przykładów testów nieparametrycznych. Ma inną konstrukcję niż test T7 i jako jedyny z za-stosowanych testów nieparametrycznych wymaga spełnienia założeń co do roz-kładu ponadnormalnych stóp zwrotu.40 Sformułowania wobec efektywności badanych rynków dotyczą efektywności ocenianej przez pryzmat analizowanego zdarzenia, a nie efektywności całkowi-tej, której zbadanie jest niemożliwe. Takie podejście w formułowaniu wniosków jest zgodne z podejściem rozpowszechnionym w literaturze. Zaprezentowane wnioski odnoszą się do przyjętego wcześniej okresu badawczego od 25 lutego 2004 r. do 28 marca 2007 r.�� W badaniu przyjęto 5-procentowy poziom istotności.�� Z powodu obszerności zestawienia wartości statystyk oraz wartości śred-nich ponadnormalnych stóp zwrotu dla poszczególnych cen analizowanych in-strumentów zestawienia te nie zostały zamieszczone w niniejszym artykule. In-formacje te zostaną udostępnione wszystkim zainteresowanych osobom.


Wyniki dla FRA 1X2 trudno porównać z przytaczanymi wcześniej badaniami, ponieważ nie występuje w nich bezpośredni ani zbliżony odpowiednik tego instrumen-tu. Brak reakcji FRA 2X3 jest niespójny z wynikami ba-dań dla instrumentów o podobnym horyzoncie (Rozkrut et al. 2007; Ehrmann, Fratzscher 2005a)��.

Na podstawie powyższej analizy nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy o półsilnej efektywności rynku kontraktów FRA 2X3 w sensie informacyjnym. W przy-padku FRA 1X2 odnotowaną reakcję można uznać za nieistotną, choć mniej zdecydowanie niż w przypadku FRA 2X3, również można stwierdzić, że nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej o półsilnej efektywności rynku FRA 1X2 w sensie informacyjnym��.

Analizując powyższe wyniki z punktu widzenia zdolności RPP do wpływania na ceny instrumentów fi-nansowych, można stwierdzić, że reakcje są na tyle sła-be bądź krótkotrwałe, że nie potwierdzają ich testy sta-tystyczne. Jednocześnie można byłoby wyciągnąć wnio-sek, że RPP nie ma znacznego wpływu na kształtowanie oczekiwań podmiotów sektora prywatnego w najkrót-szym horyzoncie. Być może na ceny tych instrumenty wpływają głównie tradycyjne instrumenty polityki mo-netarnej. Sytuacja ta do pewnego stopnia może być też skutkiem sygnalizowanej w części opinii nieznacznie niższej płynności.

�� W pracy Rozkrut et al. (2007) do analizy krótkiego końca krzywej dochodo-wości zastosowano stopy WIBOR o różnych horyzontach czasowych. Stopy te zachowują się nieco inaczej niż kwotowania kontraktów FRA. Różnice te nie wy-kluczają jednak porównania wyników badania Rozkrut et al. (2007) i niniejszego badania. Podobna sytuacja występuje w przypadku badania Ehrmanna i Fratz-schera (2005a). W związku z powyższym porównania zostały dokonane ze świa-domością istniejących różnic.�� Jak już wspominano, część badaczy sygnalizuje, że rynki FRA 1X2 i FRA 2X3 mogą cechować się nieznacznie mniejszą płynnością i wolumenem obrotów niż rynki pozostałych analizowanych instrumentów. Skala wpływu tej cechy na interpretację wyników nie powinna być zbyt duża, gdyż rynki wspomnianych kontraktów FRA nie są w takim stopniu niepłynne, aby nie reagować na napły-wające informacje.

Z kolei dla kontraktu FRA 1X4 cztery statystyki te-stowe wykazały istotną statystycznie reakcję (T7, T8, T9, T10). Dla rynku FRA 2X5 istotną reakcję wykazały do-datkowo testy T� oraz T6 . Wykrycie istotnych reakcji tego segmentu rynku jest zgodne z przytaczanymi wcześniej badaniami: Rozkrut et al. (2007); Ehrmann, Fratzscher (2005a). Dla rynków obydwu instrumentów najwięcej istotnych statystycznie reakcji zanotowano w dniu opu-blikowania wypowiedzi danego członka RPP. Istotne re-akcje pojawiają się też dwa dni po dniu zdarzenia. Istotne reakcje zostały zidentyfikowane zarówno dla cen kupna, sprzedaży i średniej ceny. Jak pokazuje tabela 3, każdą zi-dentyfikowaną istotną reakcję (oprócz reakcji w dniu zda-rzenia dla ceny kupna FRA 1X4) potwierdzają co najmniej dwa testy. Pod tym względem wyniki dla stóp zwrotu li-czonych dla poszczególnych cen można uznać za spój-ne. Jeżeli chodzi o rozbieżność w obrębie konkretnych statystyk, to można je przypisać zmianom spreadów. Ich analiza − dla kontraktów FRA 1X4 i FRA 2X5 − pokazała, że szczególnie w pierwszej połowie badanego okresu ce-chowały się one dużą zmiennością, co może tłumaczyć zróżnicowanie wyników dla poszczególnych cen.

Omówione powyżej wyniki pokazują, że należy od-rzucić hipotezę o półsilnej efektywności informacyjnej rynku badanych instrumentów��. Interpretacja istot-nych reakcji w drugim dniu po zdarzeniu nie jest jednoznaczna. Możliwe, że reakcja ta jest wynikiem wpływu czynników nieuwzględnionych i niezbadanych w tym artykule46. Istotne statystyki testowe w dniu zda-rzenia są przesłankami by stwierdzić, że wypowiedzi i komentarze członków RPP dotyczące przyszłych de-cyzji w sprawie stóp procentowych mogą wpływać na

�� Rynki badanych instrumentów są obecnie na tyle płynne i rozwinięte oraz na tyle szybko uwzględniają nowe informacje, że trudno byłoby mówić o efek-tywności rynku, na którym wpływ zdarzenia jest istotny statystycznie w ujęciu dziennym.46 Dokonany wybór czynników został uzasadniony w części 2.3.

Tabela 3. Istotne statystycznie reakcje dla cen: kupna, sprzedaży i ich średniej dla FRA 1X4 i FRA 2X5

Test

T 1 t

est t

−St

uden

ta

T 2 te

st t−

Stud

enta

, st

anda

ryzo

wan

y

T 3 te

st t−

Stud

enta

st

anda

ryzo

wan

y

T 4 te

st t−

Stud

enta

st

anda

ryzo

wan

y

T 5 te

st t−

Stud

enta

st

anda

ryzo

wan

y, u

od-

porn

iony

T 6 te

st z

nakó

w

T 7 te

st z

nakó

w

T 8 te

st r

ang

T 9 te

st z

nakó

w u

od-

porn

iony

T 10

test

ran

g uo

d-po

rnio

ny

Cena

Dzień

Instru-ment

-1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � �

kupnoFRA 1X4

o

średnia o o o o o

sprzedaż o o o o o o o

kupnoFRA 2X5

o o o o o o o o o o

średnia o o o o o o

sprzedaż o o o o

Uwaga: istotne statystycznie reakcje zostały zaznaczone „o”. Źródło: opracowanie własne.


kwotowania FRA 1X4 i FRA 2X5. Nie jest więc bez-podstawne stwierdzenie, że badane komentarze i wypo-wiedzi dostarczają uczestnikom analizowanych rynków istotnych informacji związanych z polityką monetarną, a przekazywanie przez członków RPP informacji i treści jest skuteczne i efektywne. Na podstawie powyższych wyników oraz argumentacji przedstawionej w pierw-szej części artykułu można sądzić, że komentarze i wy-powiedzi członków RPP wpływają na zwiększenie przej-rzystości i przewidywalności polityki monetarnej. Dzię-ki dostarczaniu informacji na temat tej polityki uczest-nicy rynku mogą lepiej zrozumieć mechanizmy i dzia-łanie banku centralnego, dzięki czemu zmniejsza się ich niepewność. Jak twierdzą autorzy pracy Rozkrut et al. (2007), „można oczekiwać, że (...) przekazywanie in-formacji i treści pomaga zwiększyć przewidywalność de-cyzji banku centralnego” (s. 194). Jednocześnie nie jest bezpodstawne stwierdzenie, że uczestnicy rynku bio-rą pod uwagę opinie członków RPP podejmując decyzje inwestycyjne i kształtując oczekiwania. Można wnio-skować, że wypowiedzi i komentarze ułatwiają uczest-nikom wyrobienie sobie zdania na temat przyszłej de-cyzji RPP co do wysokości stóp procentowych. Dzięki te-mu zmniejsza się zaskoczenie decyzjami RPP i rośnie ich przewidywalność47.

3.1.2. Długi odcinek krzywej dochodowości – swapy procentowe (dwu- i pięcioletni IRS)

Dla dwóch analizowanych swapów procentowych re-prezentujących długi odcinek badanej krzywej do-chodowości nie odnotowano istotnej statystycznie re-akcji stóp zwrotu w odpowiedzi na komentarze i wy-powiedzi członków RPP. W związku z tym nie ma pod-staw do odrzucenia hipotezy o półsilnej efektywności informacyjnej rynku tych instrumentów. Można więc stwierdzić, że wpływ komentarzy i wypowiedzi człon-ków RPP na stopy zwrotów badanych swapów procento-wych jest na tyle słaby, że nie są one odnotowywane jako statystycznie istotne. Zważywszy na wyniki dla swapów, analizowane informacje i treści przekazywane przez RPP wydają się nieskuteczne oraz przy ich użyciu nie ma możliwości bezpośredniego oddziaływania na długoter-minowe oczekiwania. Jednak z drugiej strony fakt, że nie wystąpiła istotna statystycznie reakcja, świadczy o tym, że większość informacji dostarczonych uczestnikom ryn-ku za pośrednictwem komentarzy i wypowiedzi była już wkalkulowana w ceny tych instrumentów (Ziarko-Siwek 2004). Należy pamiętać, że dochodowość badanych swa-pów jest odzwierciedleniem długoterminowych ocze-kiwań. Dlatego zmiany oczekiwań nie są tak silne, jak w przypadku krótkiego odcinka krzywej dochodowości i są dyskontowane o wiele wcześniej.

47 Jak wspomniano, zależność ta jest w dużej mierze determinowana spójnością wypowiedzi członków jej członków z późniejszymi jej decyzjami. Zagadnienie to zostało pokrótce opisane w pierwszej części artykułu.

Brak reakcji swapów procentowych świadczy rów-nież o bardzo korzystnej cesze polityki monetarnej. Na podstawie analizy zachowania całej krzywej do-chodowości widać, że na wypowiedzi i komentarze istot-nie reaguje krótki odcinek, natomiast długi wykazuje na tyle małe reakcje, że nie są uznawane za istotne sta-tystycznie. Świętoń (2002), badając reakcje krzywej do-chodowości na zmiany wysokości stóp procentowych, interpretuje takie zachowanie krzywej dochodowości ja-ko potwierdzenie wiarygodności polityki pieniężnej48. Również w niniejszym badaniu brak reakcji długiego od-cinka można interpretować jako wiarę i zaufanie uczest-ników rynku w to, że RPP, podejmując decyzje, których zapowiedziami są wypowiedzi i komentarze jej człon-ków, ustabilizuje inflację w granicach celu inflacyjnego. Zwiększona wiarygodność może być w pewnej mie-rze skutkiem pośredniego wpływu wypowiedzi człon-ków RPP49.

Otrzymane wyniki są spójne z wynikami uzyska-nymi przez Ehrmana i Fratzschera (2005a) dla Stanów Zjednoczonych i Wielkiej Brytanii50. Zestawiając wy-niki dla Polski (Rozkrut et al. 2007), można zauważyć, że w porównaniu z wcześniejszym okresem osłabła re-akcja segmentu krzywej dochodowości o dwuletnim ho-ryzoncie.

Podsumowując wyniki analizy komentarzy i wy-powiedzi członków RPP dotyczących przyszłych decyzji co do wysokości stóp procentowych, bez uwzględnienia dokonanej klasyfikacji, można stwierdzić, że dla seg-mentu o najkrótszym horyzoncie czasowym (FRA 1X2, FRA 2X3) nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy o pół-silnej efektywności informacyjnej. Brak wpływu wy-powiedzi i komentarzy na najkrótszy odcinek krzywej dochodowości może oznaczać możliwość udoskonalenia tej formy przekazywania informacji. Jak wspominano, na ceny tych instrumentów mogą głównie oddziaływać tra-dycyjne instrumenty polityki monetarnej. Ograniczony wpływ na te wnioski mogą też mieć cechy charakte-rystyczne rynków. Dla zaliczanych do krótkiego końca krzywej dochodowości kontraktów FRA 1X4 i FRA 2X5 została odrzucona hipoteza o półsilnej efektywności in-formacyjnej rynków tych instrumentów. Dla długiego odcinka krzywej dochodowości (IRS 2Y, IRS 5Y) nie ma podstaw, aby twierdzić, że rynek analizowanych instru-mentów nie jest półsilnie efektywny w sensie informa-cyjnym. Brak reakcji tego odcinka krzywej nie świadczy o zupełnym braku możliwości kształtowania przez RPP oczekiwań w najdłuższym horyzoncie, gdyż w długim

48 Odnosząc ten wniosek do reakcji krzywej dochodowości w niniejszym ba-daniu, należy pamiętać, że różne są analizowane zdarzenia. Jak jednak pokazała chociażby analiza reakcji krótkiego odcinka, rynek odbiera wypowiedzi i komen-tarze jako cenne informacje odzwierciedlające poglądy poszczególnych człon-ków RPP, przez co może sformułować oczekiwania co do przyszłych decyzji mo-netarnych. Co więcej – jak wspominano, zmniejszył się problem niespójności wypowiedzi członków RRP z późniejszymi decyzjami tego organu.49 Opis tej zależności przedstawiono w pierwszej części artykułu. 50 Wszystkie wyniki są interpretowane przy przyjętym 5-procentowym po-ziomie istotności.


horyzoncie zmiany oczekiwań są dyskontowane o wiele wcześniej niż w krótkim horyzoncie. W dodatku na pod-stawie analizy długiego odcinka została wykazana wia-rygodność polityki pieniężnej, na którą zgodnie z wnio-skowaniem przedstawionym w pierwszej części artykułu pewien wpływ może mieć przekazywanie informacji i treści przez RPP.

Powyższe wnioski są w dużej mierze zgodne z wy-nikami innych badań. Reakcje krzywej dochodowości w Polsce są podobne do reakcji w krajach bardziej rozwiniętych. Jeżeli chodzi o drugą weryfikowaną hi-potezą, to wyniki badania są przesłankami by stwier-dzić poprzez analizowany rodzaj przekazywanych in-formacji RPP może kształtować oczekiwania i wpły-wać na ceny niektórych instrumentów finansowych oraz że przekazywanie informacji i treści jest cennym uzupełnieniem instrumentarium NBP, zwiększającym efektywność polityki monetarnej. Rozwój rynków fi-nansowych może poszerzyć zakres oddziaływania analizowanego rodzaju informacji i pozwolić na czer-panie jeszcze większych korzyści z ich przekazywania podmiotom ekonomicznym.

3.2. Analiza wpływu wypowiedzi i komentarzy członków RPP z uwzględnieniem przypisywanych ocen

3.2.1. Krótki odcinek krzywej dochodowości – kontrakty FRA: 1X2, 2X3, 1X4, 2X5

Dla kontraktów FRA o najkrótszym horyzoncie cza-sowym – FRA 1X2 i 2X3 – jedynie w dwóch przypad-kach wystąpiły reakcje istotne statystycznie. Pierwszą z nich jest reakcja ceny kupna FRA 1X2 dla komenta-rzy „jastrzębich” na dzień przed opublikowaniem ko-mentarza. Potwierdza ją jedynie test T�. Drugim przy-padkiem jest reakcja cen sprzedaży FRA 2X3 na ko-mentarze „jastrzębie” dwa dni po wydarzeniu – po-twierdzona przez testy T7 i T10. W pozostałych dniach dla wszystkich rodzajów badanych wypowiedzi i ko-mentarzy nie wykryto żadnej istotnej reakcji zarówno dla FRA 1X2, jak i FRA 2X3.

W świetle powyższych wyników, zważywszy że nie-liczne zidentyfikowane reakcje są potwierdzone przez jeden bądź dwa testy, uznano, że nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy o półsilnej efektywności in-formacyjnej rynków FRA 1X2 i FRA 2X3. Wyniki ana-lizy uwzględniającej podział komentarzy według przy-pisanych „ocen” są niemal identyczne jak wyniki dla analizy nieuwzględniającej podziału. Uzasadnienie zi-dentyfikowanych reakcji w tej części badania i wnioski wyciągnięte na ich podstawie w całości pokrywają się z wnioskami z części 3.1.1 i w związku z tym nie będą ponownie omawiane.

Pierwszym spostrzeżeniem podczas analizy reakcji FRA 1X4 i FRA 2X5 jest fakt, że stopy zwrotu liczone dla cen kupna i sprzedaży oraz ich średnie wykazują bardzo

podobne reakcje��. Podobieństwo tych reakcji jest zde-cydowanie większe niż przy analizie bez uwzględniania podziału komentarzy według przypisanych „ocen”. Wy-stępują nieliczne różnice, ale jest ich zdecydowanie mniej. Mogą je powodować opisywane wcześniej wa-hania spreadów cen analizowanych instrumentów. Pod-sumowanie istotnych reakcji dla FRA 1X4 i 2X5 znaj-duje się w tabeli 4.

Analizując reakcje FRA 1X4 dla poszczególnych ro-dzajów komentarzy, można zauważyć, że dla komentarzy neutralnych dziewięć na dziesięć testów statystycz-nych wykazuje, że istnieje istotna statystycznie reakcja w dniu opublikowania komentarzy bądź wypowiedzi. W tym dniu dla trzech analizowanych cen występują dodatnie średnie ponadnormalne stopy zwrotu. Być mo-że jest to spowodowane faktem��, że według rynku ko-mentarze neutralne, które pojawiały się w okresie sys-tematycznych obniżek stóp procentowych, mogły świad-czyć raczej o „jastrzębich” poglądach niż „gołębich”, po-nieważ spodziewał się wtedy redukcji stóp. Na tym eta-pie trudno jednak kategorycznie uzasadnić taką reakcję. Nie występują natomiast żadne istotne statystycznie re-akcje dla komentarzy „gołębich” – rynek najwyraźniej już wcześniej antycypował tego typu komentarze i zo-stały one wcześniej zdyskontowane��. Dla komentarzy „jastrzębich” występują reakcje w drugim dniu po zda-rzeniu. Odnoszą się one do stóp zwrotu liczonych na podstawie cen średnich i sprzedaży i są w ich przypadku potwierdzone przez co najmniej cztery testy. Reakcje te uzasadniono w części 3.1.1��. Średnie ponadnormalne stop zwrotu związane z tymi reakcjami są dodatnie.

Pojawiły się reakcje w dniu poprzedzającym dzień publikacji�� komentarza „jastrzębiego” dla stóp zwro-tu liczonych na podstawie trzech analizowanych cen. Potwierdzają je co najmniej cztery testy statystyczne. W tym przypadku trudno o kategoryczne uzasadnienie. Możliwe, że w pewnych przypadkach informacje do-tyczące udzielonych wypowiedzi i komentarzy są roz-powszechniane nieformalnie, zanim zostaną oficjalnie podane do wiadomości publicznej. Jednocześnie zi-dentyfikowana reakcja może być wynikiem wpływu czynników nieuwzględnionych tym artykule. Średnie ponadnormalne stopy zwrotu związane z wyżej opisaną

�� Test T� wykazał najmniej istotnych statystycznie reakcji. Jak wspominano, w literaturze istnieje pogląd, że wyniki tego testu należy interpretować ostrożnie (Ahern 2006; Corrado, Zivney 1992). Co więcej, w części 2.4 artykułu stwierdzo-no, że test ten jest wrażliwy na wzrost wariancji ponadnormalnych stóp zwro-tu. W związku z tym w formułowaniu wniosków był on uwzględniany w mniej-szym stopniu niż inne testy.�� Przedstawia to wykres 1 w części 2.1.�� Większość komentarzy „gołębich” miała również miejsce w okresie sys-tematycznych obniżek stóp procentowych, więc nie były one dla rynku za-skoczeniem.�� Test T6 wykazał również istotną reakcję dzień po dniu publikacji komen-tarzy „jastrzębich” dla stóp zwrotu obliczonych na podstawie cen kupna i cen sprzedaży. Reakcje te potwierdza jednak tylko jeden test, więc zostały pominięte w szczegółowej analizie.�� Reakcji takich nie zidentyfikowano dla analizy bez uwzględnienia ocen przy-pisanych wypowiedziom.


reakcją są dodatnie, co jest zgodne z kierunkiem komen-tarza. Podobne reakcje na komentarze neutralne odnoto-wano dla cen sprzedaży, jednak dotyczyło to tylko jednej ceny i zostało potwierdzone jedynie przez dwa testy sta-tystyczne, więc pominięto je w szczegółowej analizie.

W przypadku FRA 2X5 zdecydowana większość te-stów statystycznych wykazała, że stopy zwrotu liczone na podstawie każdej z trzech analizowanych cen reagują istotnie statystycznie na drugi dzień po „jastrzębiej” wy-powiedzi. Jest to sytuacja podobna do tej z analizy bez uwzględnienia podziału, została ona wyjaśniona w czę-ści 3.1.1. Występują też istotne reakcje w dniu publikacji wypowiedzi „jastrzębiej” (reakcja stopy zwrotu opartej na trzech analizowanych cenach, zidentyfikowana przez testy T6 i T7) oraz w dniu publikacji wypowiedzi neutral-nej (reakcja stopy zwrotu opartej na cenie średniej i ce-nie sprzedaży, zidentyfikowana przez testy T7 i T9). Zna-ki średnich ponadnormalnych stóp zwrotu są w przy-padku powyższych reakcji dodatnie, co dla komentarzy „jastrzębich” jest zgodne z oczekiwaniami. Dodatni znak reakcji w odpowiedzi na komentarze neutralne uzasad-niono w analizie FRA 1X4. Nie zidentyfikowano istotnej reakcji dla komentarzy „gołębich”.

Na podstawie powyższych wyników można stwier-dzić, że w przypadku rynku FRA 1X4 i FRA 2X5 należy odrzucić hipotezę zerową o półsilnej efektywności in-formacyjnej rynku analizowanych instrumentów, choć w przypadku FRA 2X5 przesłanki by odrzucić są słab-sze. Wnioski te są spójne z wnioskami analizy bez wy-

odrębniania rodzajów komentarzy, jednak odnotowano pewne różnice. Najważniejszą jest zredukowanie licz-by testów statystycznych potwierdzających istotną sta-tystycznie rekcję FRA 2X5 w dniu wydarzenia. Zapewne wynikają one z faktu, że podział całej próby według ocen komentarzy na mniejsze części może powodować, iż niektóre reakcje stają się relatywnie silniejsze i w od-niesieniu do innego zbioru pozostałych reakcji stają się istotne statystycznie. Wpływa to na zidentyfikowanie innych statystycznie istotnych reakcji dla obydwu ro-dzajów analiz.

Na podstawie wyników dla FRA 1X4 i 2X5 in-terpretowanych z punktu widzenia efektywności prze-kazywania przez RPP informacji i treści oraz ich wpły-wu na politykę monetarną można wyciągnąć bardzo po-dobne wnioski, jak w analizie bez uwzględnienia kla-syfikacji komentarzy56. Podobnie jak we wcześniejszej analizie otrzymane czynniki stanowią przesłanki by stwierdzić, że komentarze członków RPP dotyczące wy-sokości przyszłych stóp procentowych wpływają na kwotowania kontraktów FRA 1X4 i 2X5. Należy jednak podkreślić, że istotne statystycznie reakcje odnotowano w dniu zdarzenia przede wszystkim w przypadku ko-mentarzy neutralnych. Wobec tego typu komentarzy za-notowano dodatnie średnie ponadnormalne stopy zwro-tów. Odnotowano również statystycznie istotne reakcje

56 Wnioski, które są w pełni spójne z wnioskami dla analizy bez uwzględniania klasyfikacji komentarzy, zostaną omówione skrótowo, aby uniknąć formułowa-nia ich po raz kolejny.

Tabela 4. Istotne statystycznie reakcje dla cen: kupna, sprzedaży i ich średniej dla FRA 1X4 i FRA 2X5

Test

T 1 t

est t

−St

uden

ta

T 2 te

st t−

Stud

enta

, sta

n-da

ryzo

wan

y

T 3 te

st t−

Stud

enta

sta

n-da

ryzo

wan

y

T 4 te

st t−

Stud

enta

sta

n-da

ryzo

wan

y

T 5 te

st t−

Stud

enta

sta

nda-

ryzo

wan

y, u

odpo

rnio

ny

T 6 te

st z

nakó

w

T 7 te

st z

nakó

w

T 8 te

st r

ang

T 9 te

st z

nakó

w u

odpo

rnio

ny

T 10 t

est r

ang

uodp

orni

ony

Oce

na

kom

enta

rza Dzień

Cena i instrument

-1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � �

� FRA 1X4cena kupna

o o o o o0 o o o o o o o o o-1� FRA 1X4

cena średnia

o o o o o o o o0 o o o o o o o o o-1� FRA 1X4

cena sprzedaży

o o o o o o o o o o o o o o0 o o o o o o o o o o o-1� FRA 2X5

cena kupna

o o o o o o o o o0-1� FRA 2X5

cena średnia

o o o o o o o o o0 o o-1� FRA 2X5

cena sprzedaży

o o o o o o o o0 o-1

Uwaga: istotne statystycznie reakcje zostały zaznaczone „o”. Źródło: opracowanie własne.


na komentarze „jastrzębie”, lecz miały one miejsce dzień przed zdarzeniem i dwa dni po zdarzeniu. Znak śred-nich ponadnormalnych stóp zwrotu był w tym przypad-ku zgodny z oczekiwaniami. Nie zanotowano natomiast żadnej istotnej reakcji dla komentarzy „gołębich”.

Powyższe rezultaty są zbliżone do wyników analizy bez uwzględniania ocen57, choć zostały nieco osłabio-ne58. Również porównanie obydwu podejść w analizie z wynikami innych badań, omawianych w pierwszym rozdziale, pozwala sformułować takie same wnioski.

3.2.2. Długi odcinek krzywej dochodowości – swapy procentowe (dwu- i pięcioletni IRS)

Analiza statystycznej istotności reakcji instrumentów reprezentujących długi odcinek krzywej dochodowości nieznacznie się różni od analizy z uwzględnieniem ocen przypisanych komentarzom i bez ich uwzględnienia. Główna różnica polega na zidentyfikowaniu nielicznych istotnych statystycznie reakcji stóp zwrotu. Dla dwu-letniego swapu procentowego (IRS 2Y) dzień przed pu-blikacją wypowiedzi „jastrzębiej” wystąpiły istotne re-akcje stóp zwrotów obliczonych na podstawie ceny śred-niej (reakcja potwierdzona przez test T6) i ceny sprze-daży (reakcja potwierdzona przez testy: T6, T7 i T9). Śred-

57 Wnioski te zostały opisane szczegółowo w części 3.1.1.58 Przykładem może być zmniejszenie liczby testów dla FRA 2X5, potwier-dzających istotną reakcję w dniu opublikowania wypowiedzi bądź komentarza, a także różnice między wynikami dla poszczególnych rodzajów komentarzy.

nie ponadnormalne stopy zwrotów związane z tymi re-akcjami są dodatnie. Trudno precyzyjnie uzasadnić te re-akcje. Powodami mogą być nieformalne upublicznianie wypowiedzi bądź czynniki nieuwzględnione w badaniu. Należy też zwrócić uwagę na małą liczbę testów potwier-dzających statystyczną istotność tych reakcji. Zbior-cze wyniki testów istotności dla swapów procentowych przedstawia tabela 5.

W przypadku pięcioletnich swapów procentowych również zidentyfikowano reakcję na komentarze „ja-strzębie” w dniu poprzedzającym ich publikację, dla stóp zwrotu opartych na cenach kupna i cenach śred-nich (potwierdzone przez test T6), natomiast dla stóp zwrotu opartych na cenach sprzedaży istotną reakcję wykazało pięć testów. Dla wszystkich cen zanotowano dodatnie średnie ponadnormalne stopy zwrotu. Uza-sadnienie tych reakcji jest takie samo jak w przypadku swapu dwuletniego. Zidentyfikowano też istotną sta-tystycznie reakcję stóp zwrotu obliczonych na podstawie cen kupna w dniu wypowiedzi, spowodowaną przez wy-powiedzi „gołębie”. Średnie ponadnormalne stopy zwro-tu związane z tą reakcją są, zgodnie z oczekiwaniami, ujemne. Reakcję tę potwierdzają jednak tylko trzy testy statystyczne, co ogranicza jej wpływ na bardziej ogól-ne wnioski.

Można zauważyć, że obydwa analizowane swapy zachowują się bardzo podobnie, choć występują nie-wielkie różnice. W analizie uwzględniającej oceny zi-dentyfikowano nieliczne istotne reakcje, które nie wy-

Tabela 5. Istotne statystycznie reakcje dla cen: kupna, sprzedaży i ich średniej dla IRS 2Y i IRS 5Y

TestT 1

tes

t t−

Stud

enta

T 2 te

st t−

Stud

enta

, sta

n-da

ryzo

wan

y

T 3 te

st t−

Stud

enta

sta

n-da

ryzo

wan

y

T 4 te

st t−

Stud

enta

sta

n-da

ryzo

wan

y

T 5 te

st t−

Stud

enta

sta

nda-

ryzo

wan

y, u

odpo

rnio

ny

T 6 te

st z

nakó

w

T 7 te

st z

nakó

w

T 8 te

st r

ang

T 9 te

st z

nakó

w u

odpo

rnio

ny

T 10

test

ran

g uo

dpor

nion

y

Oce

na

kom

enta

rza Dzień

Cena i instrument

-1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � � -1 0 � �

� IRS 2Y cena

kupna0-1� IRS 2Y cena

średnia

o0-1� IRS 2Y cena

sprzedaży

o o o0-1� IRS 5Y cena

kupna

o0-1 o o o� IRS 5Y cena

średnia

o0-1� IRS 5Y cena

sprzedaży

o o o o o0-1

Uwaga: reakcje istotne statystycznie zostały zaznaczone „o”. Źródło: opracowanie własne.


stępowały w analizie bez uwzględnienia przypisanych ocen. Reakcje te potwierdza jednak mała liczba testów (jedynym wyjątkiem jest reakcja stóp zwrotu opartych na cenach sprzedaży IRS 5Y na wypowiedzi „jastrzębie”). Z tego względu ich wpływ na końcowe wnioski jest ogra-niczony.

Odnosząc przedstawione powyżej wyniki badania do postawionych pytań badawczych, można stwierdzić, że wystąpiły przesłanki by odrzucić hipotezę o półsilnej efektywności analizowanych swapów procentowych. Potwierdza je jednak mała liczba testów. W związku z tym hipoteza ta nie zostaje odrzucona. Wyjątkiem jest opisana wyżej reakcja stóp zwrotu opartych na cenach sprzedaży swapu pięcioletniego na wypowiedzi „jastrzę-bie”. Porównanie z rynkami FRA 1X4 i 2X5 pokazuje jednak, że w przypadku tych rynków istniały o wiele poważniejsze powody odrzucenia hipotezy. Co więcej, analiza bez uwzględniania podziału komentarzy nie da-ła podstaw do odrzucenia badanej hipotezy. W świetle powyższych argumentów autor postanowił nie odrzucać hipotezy o półsilnej efektywności informacyjnej rynku pięcioletnich swapów procentowych. W związku z tym można wyciągnąć niemal identyczne wnioski jak te za-prezentowane w części 3.1.259.

Analiza wpływu komentarzy i wypowiedzi człon-ków RPP dotyczących przyszłych decyzji w sprawie wysokości stóp procentowych z uwzględnieniem kla-syfikacji komentarzy potwierdza wyniki analizy bez uwzględnienia klasyfikacji. Wnioski co do efektywności instrumentów reprezentujących krótki koniec krzywej dochodowości są analogiczne do tych sformułowanych w analizie bez uwzględniania ocen przypisanych wy-powiedziom. Dla długiego odcinka pojawiły się nieliczne reakcje, lecz ich bardziej szczegółowa i poszerzona ana-liza spowodowała, że nie uznano ich za wystarczające powody do odrzucenia hipotezy o efektywności rynków badanych instrumentów. W toku analizy wykazano, że jedynie stopy zwrotu obliczone na podstawie cen kupna pięcioletniego swapu procentowego reagują istotnie na komentarze „gołębie”, lecz fakt ten potwierdza mała licz-ba testów. Ceny niektórych instrumentów wykazywały natomiast reakcje dla komentarzy „jastrzębich” i neutral-nych; w obu przypadkach potwierdzają to dodatnie śred-nie ponadnormalne stopy zwrotów.

Można również stwierdzić, że wnioski co do wypo-wiedzi i komentarzy oraz ich skuteczności i efektywno-ści jako instrumentu polityki monetarnej pokrywają się z wnioskami analizy bez uwzględniania przypisanych ocen (część 3.1).

59 Z tego powodu te same wnioski nie są przytaczane po raz kolejny – zostały one szczegółowo opisane w części 3.1.2. Podobnie jest w przypadku porównania wyników niniejszego badania z wynikami omawianych badań.

4. Podsumowanie

Zaprezentowane badanie objęło komentarze i wypowie-dzi dotyczące przyszłych decyzji w sprawie wysokości stóp procentowych. Sformułowano również dodatkowe wnioski dotyczące analizowanego rodzaju informacji i treści przekazywanych przez RPP. Jednocześnie zba-dano hipotezę o półsilnej efektywności informacyjnej rynków analizowanych instrumentów.

W badaniu wykorzystano analizę zdarzeń opartą na analizie statystycznej istotności ponadnormalnych stóp zwrotu. Wykorzystano w niej specjalnie skonstruowaną bazę wypowiedzi i komentarzy członków RPP. W bada-niu uwzględniono cztery kontrakty FRA (1X2, 2X3, 1X4 i 2X5) oraz dwa swapy procentowe (dwu- i pięcioletni – IRS 2Y i IRS 5Y). Posłużono się modelem stałej śred-niej stopy zwrotu. Następnie zastosowano dziesięć róż-norodnych statystycznych testów istotności. Były to te-sty parametryczne: oparte na rozkładzie t-Studenta, ob-liczane na podstawie standaryzowanych (bądź nie) po-nadnormalnych stóp zwrotu oraz jeden test uodporniony na wzrost wariancji ponadnormalnych stóp zwrotu. Za-stosowano też testy nieparametryczne: testy znaków i test rang, a także ich formy uodpornione na wzrost wa-riancji ponadnormalnych zwrotów.

Zarówno podejście uwzględniające klasyfikację ko-mentarzy, jak również niebiorące jej pod uwagę prowa-dzą do podobnych wniosków. W przypadku najkrótszego odcinka krzywej dochodowości (FRA 1X2 i 2X3) odno-towano brak istotnych, zdecydowanie potwierdzonych reakcji. W związku z tym możliwe jest sformułowanie wniosku o braku podstaw do odrzucenia hipotezy o pół-silnej efektywności rynków instrumentów należących do tego odcinka, a także o braku możliwości wpływu RPP za pomocą komentarzy i wypowiedzi na ich ceny. Jak wspominano, na ceny tych instrumentów mogą głównie oddziaływać tradycyjne instrumenty polityki monetar-nej. Co więcej, na powyższe wnioski może nieznacznie wpływać wskazywana w części opinii nieznacznie niż-sza płynność powyższych instrumentów.

W odniesieniu do instrumentów reprezentujących krótki odcinek krzywej i mających dłuższy horyzont czasowy (FRA 1X4 i 2X5) zidentyfikowano istotne sta-tystycznie reakcje. Są one przesłankami by stwierdzić, że badane wypowiedzi i komentarze członków RPP mo-gą wpływać na ceny niektórych instrumentów finanso-wych, a także dają możliwość kształtowania oczekiwań uczestników, choć nie we wszystkich horyzontach cza-sowych. Z powodu powyższych reakcji należy odrzucić hipotezę o półsilnej efektywności informacyjnej wymie-nionych instrumentów. Dla najdłuższego odcinka krzy-wej dochodowości wykryto nieliczne reakcje. Pozostałe były na tyle niewielkie, że testy statystyczne nie zidenty-fikowały ich jako istotnych. W świetle powyższego uzna-no, że nie ma istotnych podstaw do odrzucenia hipotezy o półsilnej efektywności rynku badanych swapów pro-


centowych. Niewielkie reakcje tego odcinka, zgodnie z argumentacją Ziarko-Siwek (2004), można uzasadnić tym, że instrumenty reprezentujące długi koniec krzywej dochodowości o wiele wcześniej dyskontują informacje i zmianę oczekiwań. Reakcja długiego końca świadczy też o wiarygodności polityki monetarnej.

Analiza uwzględniająca klasyfikację komentarzy i wypowiedzi pokazała, że najwięcej istotnych staty-stycznie reakcji wykryto dla komentarzy „jastrzębich”. W ich przypadku pojawiły się reakcje: w dniu poprze-dzającym wypowiedź bądź dwa dni po wypowiedzi. Liczne reakcje odnotowano dla komentarzy neutralnych. Zarówno dla reakcji na komentarze „jastrzębie”, jak i neutralne wystąpiły dodatnie średnie ponadnormalne stopy zwrotu. Tylko w jednym przypadku wykryto istot-ną statystycznie reakcję na komentarze „gołębie”, lecz potwierdziła ją mała liczba testów.

Na podstawie uzyskanych rezultatów widać, że przekazywanie analizowanego rodzaju informacji i tre-ści daje Radzie Polityki Pieniężnej nieco ograniczoną możliwość wpływania na ceny niektórych instrumentów i kształtowania oczekiwań w określonych horyzontach

czasowych. Zidentyfikowane istotne statystycznie re-akcje są przesłankami by stwierdzić, że wypowiedzi i ko-mentarze członków RPP mogą być cennym źródłem in-formacji. Wcześniej przytaczana argumentacja pozwala też stwierdzić, że wypowiedzi i komentarze zwiększają przejrzystość polityki monetarnej, a pośrednio wpływają na zwiększanie jej wiarygodności i przewidywalności decyzji co do wysokości stóp procentowych. Nie jest jed-nocześnie bezpodstawne stwierdzenie, że wypowiedzi członków RPP mogą być cennym uzupełnieniem in-strumentarium NBP. Należy jednak podkreślić, że po-wyższe wnioski opierają się na zidentyfikowanych istot-nych statystycznie reakcjach cen instrumentów FRA 1X4 i FRA 2X5.

Rozwój rynków finansowych może spowodować po-szerzenie zakresu oddziaływania tego rodzaju informacji i treści. Co więcej, ulepszanie przekazywania informacji i treści przez RPP, a także udoskonalanie innych jego form oraz opracowywanie nowych może pozytywnie wpłynąć na oddziaływanie przekazywanych informacji i treści na oczekiwania rynku i ceny niektórych instrumentów, a tak-że zwiększać czerpane z niego korzyści.

Bibliografia

Ahern K.R. (1998), Sample selection and event study estimation, mimeo, http://ssrn.com/abstract=970351Bajo E. (2005), The information content of abnormal trading volume, mimeo, http://ssrn.com/abstract=313582Barclay M.J., Litzenberger R.H. (1987), Announcements effects of new equity issues and the use of intraday price data,

“Journal of Financial Economics”, Vol. 21, No. 1, s. 71−99.Blinder A.S. (1998), Central banking in theory and practice, MIT Press, Cambridge.Boehmer E., Musumeci J. Poulsen A.B. (1991), Event study methodology under conditions of event−induced variance,

“Journal of Financial Economics”, Vol. 30, No. 2, s. 253−272.Brown S.J., Warner J.B. (1980), Measuring security price performance, “Journal of Financial Economics”, Vol. 8, No.

3, s. 205−258.Brown S.J., Warner J.B. (1985), Using daily stock returns. The case of event studies, “Journal of Financial Economics”,

Vol. 14, No. 1, s. 3−31.Campbell J.Y., Lo A.W., Mackinlay A.C. (1996), Econometrics of financial markets, Princeton University Press,

Princeton.Campbell C.J., Wasley C.E. (1993), Measuring security price performance using daily NASDAQ returns, “Journal of

Financial Economics”, Vol. 33, No. 1, s. 73−92.Chan-Lau J.A. (2001), Corporate restructuring in Japan: an event−study analysis, “Working Paper”, No. 202, IMF,

Washingtion, D.C.Corrado C.J. (1989), A nonparametric test for abnormal security – price performance in event studies, “Journal of

Financial Economics”, Vol. 23, No. 2, s. 385−395.Corrado C.J., Zivney T.L. (1992), The specification and power of the sign test in event study hypothesis tests using daily

stock returns, “Journal of Financial and Quantitative Analysis”, Vol. 27, No. 3, s. 465−478.Czekaj J., Woś M., Żarnowski J. (2001), Efektywność giełdowego rynku akcji w Polsce. Z perspektywy dziesięciolecia,

Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.Czogała A., Kot A., Sawicka A. (2005), Infation expectations of Polish entrepreneurs. Does the central bank

communication matter?, materiały z konferencji “Central Bank Transparency and Communication: Implications for Monetary Policy”, 2-3 czerwca, NBP, Warszawa.

Ehrmann M. Fratzscher M. (2005a), Communication and decision−making by central bank committees: different strategies, same effectiveness?, “Working Paper”, No. 488, ECB, Frankfurt.


Ehrmann M., Fratzscher M. (2005b), How should central banks communicate?, “Working Paper”, No. 557, ECB, Frankfurt.

Fama E.F. (1970), Efficient capital markets: A review of theory and empirical work, “Journal of Finance”, Vol. 25, No. 2, s. 383−417.

Gurgul H. (2006), Analiza zdarzeń na rynkach akcji. Wpływ informacji na ceny papierów wartościowych, Oficyna Ekonomiczna, Kraków.

Haldane A.G., Read V. (1999), Monetary policy and the yield curve, “Quarterly Bulletin”, May, Bank of England, London.

Hand J. R. M., Holthausen R. W., Leftwich R. W. (1992), The effect of bond rating agency announcements on bond and stock prices, “Journal of Finance”, Vol. 47, No 2, s. 733–752.

Issing O. (2005), Communication, transparency, accountability: monetary policy in the twenty−first century, “Federal Reserve Bank of St. Louis Review”, Vol. 87, No.2, Part 1 (March/April), s. 65−83.

Kaketsis A., Sarantis N. (2006), The effects of monetary policy changes on market interest rates in Greece: An event study approach, “International Review of Economics and Finance”, Vol. 15, No. 4, s. 487–504.

Kohn D., Sack B. (2003), Central bank talk: Does it matter and why?, “Working Paper”, No. 2003-55, Board of Governors of the Federal Reserve System, Washington, D.C.

Kolari J., Pynnönen S. (2005), Event−study methodology: Correction for cross−sectional correlation in standardized abnormal return tests, mimeo, http://lipas.uwasa.fi/julkaisu/ewp/mat9.pdf

Kotłowski J. (2006), Funkcje reakcji Rady Polityki Pieniężnej – analiza logitowa, „Bank i Kredyt”, nr 4, s. 3–18.MacKinlay A.C. (1997), Event studies in economics and finance, “Journal of Economic Literature”, Vol. 35, No. 1, s.

��−39.Malkiel B. (1992), Efficient market hypothesis, w: P. Newman, M. Milgate, J. Eatwell, New Palgrave dictionary of money

and finance, Macmillan, London.Patell J.M. (1976), Corporate Forecasts of Earnings Per Share and Stock Price Behavior: Empirical Test, “Journal of

Accounting Research”, Vol. 14, No. 2, s. 246−276.Polański Z. (1998), Wiarygodność banku centralnego a cele polityki pieniężnej, „Bank i Kredyt”, nr 6, s. 48–60.Rozkrut M., Rybiński K., Sztaba L., Szwaja R. (2007), Quest for central bank communication: Does it pay to be

“talkative”?, “European Journal of Political Economy”, Vol. 23, No. 1, s. 176–206. Serwa D., Smolińska-Skarżyńska A., (2004), Reakcje kursu walutowego na zmiany poziomu stóp procentowych, „Bank

i Kredyt”, nr 1, s. 80-91.Świętoń M. (2002), Terminowa struktura dochodowości skarbowych papierów wartościowych w Polsce w latach

1998−2001, „Materiały i Studia”, nr 150, NBP, Warszawa.Ziarko-Siwek U. (2004), Ocena efektywności informacyjnej wybranych segmentów rynku finansowego w Polsce,

„Materiały i Studia”, nr 178, NBP, Warszawa.Ziarko-Siwek U. (2005), Efektywność informacyjna rynku finansowego w Polsce, CeDeWu, Warszawa.

Bank i kredyt luty 200860 Recenzje

1. Wprowadzenie

Nowa Umowa Kapitałowa (NUK) jest często surowo oce-niana. Kwestionowane są jej konceptualne podstawy (VanHoose 2007). Krytyce poddaje się szczegółowe roz-wiązania w zakresie określania ryzyka pozycji bilanso-wych i pozabilansowych (Resti, Sironi 2007; Chateau, Wu 2007). Uznaje się NUK za utraconą szansę realnego wzmocnienia dyscypliny rynkowej w bankowości (Hall 2006; Jackowicz 2005). Zarzuca się jej wreszcie odwró-cenie uwagi od innych kwestii, niezwykle ważnych dla zapewnienia bezpieczeństwa systemu bankowego, np. opracowania wiarygodnych systemów szybkich dzia-łań korygujących oraz określenia sposobów radzenia so-bie z problemami finansowymi wielkich instytucji ban-kowych (Kaufman 2007).

Niezależnie jednak od tego, jak bardzo krytycznie spojrzy się na NUK, nie sposób zaprzeczyć, że zmie-nia ona zasadniczo tzw. architekturę bezpieczeństwa finansowego w skali globalnej. Świadczą o tym obiek-tywne dane. Opublikowane w 2006 r. wyniki badań ankietowych przeprowadzonych przez Financial Sta-bility Institute pokazują, że NUK w części lub całości zamierza wprowadzić zdecydowana większość krajów niereprezentowanych bezpośrednio w pracach Komitetu Bazylejskiego. Zamiar taki zadeklarowały 82 państwa spośród 98, które udzieliły odpowiedzi. Dodając do tej

liczby 13 państw członkowskich Komitetu Bazylejskie-go1, otrzymujemy prawie 100 krajów zdecydowanych na dokonanie istotnych zmian w systemie określania adekwatnego poziomu kapitału regulacyjnego i kon-trolowania jego wysokości2.

Wdrażanie NUK nie przebiega jednak na świe-cie według jednakowego scenariusza (Institute of In-ternational Bankers 2007). W Unii Europejskiej oraz w Szwajcarii i Japonii zastosowano zasadę dwustop-niowego wprowadzenia w życie zapisów NUK w la-tach 2007–2008, odkładając na początek drugiego ze wspomnianych okresów dopuszczenie do stosowania zaawansowanych metod pomiaru ryzyka kredytowego i operacyjnego. W innych częściach świata sytuacja jest nieco bardziej skomplikowana. Dobrze znane są kłopoty amerykańskich władz nadzorczych, dla których NUK stała się przedmiotem długotrwałego sporu. W jego wy-niku ostateczny kształt dokumentów prawnych wpro-wadzających nowy system regulacji kapitałowych uda-ło się w tym kraju wypracować dopiero w końcu 2007 r. (Sloan 2007). Największe kraje Ameryki Południowej zdecydowały się znacznie wolniej modyfikować zasady

1 W pracach Komitetu Bazylejskiego biorą udział przedstawiciele następu-jących państw: Belgii, Francji, Hiszpanii, Holandii, Japonii, Kanady, Luksem-burga, Niemiec, Stanów Zjednoczonych, Szwajcarii, Szwecji, Wielkiej Brytanii i Włoch.2 Warto zaznaczyć, że przyczyny popularności pierwszego bazylejskiego po-rozumienia w sprawie adekwatności kapitałowej oraz prawdopodobnego suk-cesu rynkowego NUK doczekały się odrębnej teoretycznej analizy w kontekście teorii międzynarodowej kooperacji (Pattison 2006).

Jolanta Zombirt, Nowa Umowa Kapitałowa. Ewolucja czy rewolucja

Review of the book by Jolanta Zombirt, The New Capital Accord. Evolution or Revolution?

Wydawnictwa Fachowe CeDeWu, Warszawa 2007

Krzysztof Jackowicz*

* Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania im. L. Koźmińskiego w Warszawie, Katedra Finansów.

61Bank i kredyt luty 2008 Reviews

adekwatności kapitałowej. Brazylia zastosowała po-dejście gradualne i rozłożyła w czasie przyjęcie NUK aż do 2011 r. (Gottschalk, Azevedo Sodré 2007). Argentyna z kolei wykorzysta tylko najmniej złożone rozwiązania proponowane przez NUK i wdroży je, podobnie jak Bra-zylia, stopniowo, ale nieco szybciej – do 2010 r. W Azji za przykładem Japonii, która przyjęła, jak pamiętamy, dwuetapową procedurę wprowadzania NUK w życie, podążyły Hongkong i Tajwan. Z dużą rezerwą do NUK podeszły natomiast władze Chin i Indii (Wang Yi 2006). W pierwszym z tych krajów prawdopodobne jest wdro-żenie elementów NUK dopiero około 2010 r., w drugim zaś najprostsze metody pomiaru ryzyka kredytowego i operacyjnego, przewidziane przez NUK, będą stopnio-wo wprowadzane w latach 2008–2009. Tendencje zary-sowujące się w wybranych państwach rozwijających się znajdują ogólniejsze potwierdzenie w wynikach wspo-mnianego już badania przeprowadzonego przez Finan-cial Stability Institute. W skali globalnej zdecydowanie najpopularniejsze są bowiem najprostsze podejścia do problemu pomiaru ryzyka kredytowego i operacyjnego oferowane przez NUK. Wiele krajów albo rezygnuje ze stosowania zaawansowanych rozwiązań, albo odkłada ich wdrożenie. Prawdopodobną przyczyną takiego sta-nu rzeczy jest nieprzygotowanie samych władz nadzor-czych do oceny stosowanych w bankach wewnętrznych modeli pomiaru różnych rodzajów ryzyka.

Szeroki w sensie geograficznym zakres oddziaływania NUK, głębokość proponowanych przez nią zmian sposobu określania adekwatnych kapitałów oraz niejednorodność ścieżek dochodzenia do nowego modelu zapewnienia bez-pieczeństwa systemu bankowego sprawiają, że badania nad NUK, metodami i skutkami jej wdrożenia są jednym z najistotniejszych, z praktycznego punktu widzenia, pól badawczych współczesnych finansów. Stąd też podjęcie się przez Autorkę recenzowanej książki trudu jej napisania było w pełni uzasadnione. Osiągnięty rezultat naukowy jest przy tym, co chciałbym zaznaczyć już teraz, wysoce satysfakcjonujący.

Dalsza część recenzji jest zbudowana z kilku części. W pierwszej kolejności omawiam pewne, w moim prze-konaniu istotne dla Czytelników, ogólne cechy konstruk-cji książki J. Zombirt. Następnie przedstawiam treść po-szczególnych rozdziałów, co stwarza mi okazję do sfor-mułowania kilku szczegółowych uwag i komentarzy. Re-cenzję zamykają zaś: próba usytuowania analizowanej pracy w polskiej literaturze przedmiotu oraz prezentacja ocen końcowych.

2. Ogólne cechy konstrukcji recenzowanej książki

Rzeczywisty zakres tematyczny recenzowanej książ-ki jest nieco odmienny, niż sugerowałaby dosłowna in-terpretacja jej tytułu. NUK, jak wiadomo, formułuje ilo-

ściowe normy adekwatności kapitałowej w odniesieniu do trzech rodzajów ryzyka występującego w działalności bankowej: ryzyka kredytowego, ryzyka rynkowego i ry-zyka operacyjnego. Autorka świadomie skupia uwagę tylko na pierwszym z nich. Decyzję tę uzasadnia wzglę-dami praktycznymi: złożonością i wielowątkowością NUK oraz wynikającymi stąd trudnościami z omówie-niem wszystkich jej aspektów w jednym opracowaniu. Drugie ograniczenie pola badawczego wynika ze skon-centrowania prowadzonych analiz wokół trzech głów-nych metod określania minimalnych wymogów kapita-łowych w odniesieniu do podejmowanego przez banki ryzyka kredytowego oraz dopuszczonych przez te me-tody sposobów jego redukcji. Położenie nacisku na I fi-lar nie oznacza, że Autorka całkowicie abstrahuje od za-gadnień związanych z przeglądem nadzorczym (II filar) i obowiązkami informacyjnymi wzmacniającymi dyscy-plinę rynkową (III filar). Wzmianki o II filarze pojawiają się np. przy okazji: omawiania zadań Komitetu Euro-pejskich Nadzorców Bankowych (s. 20), prezentowania struktury Dyrektywy 2006/48/WE (s. 64), przedstawiania ogólnej konstrukcji NUK (s. 65-67), charakterystyki tech-nik redukcji ryzyka kredytowego (s. 135, 145,151) oraz opisu trudności powstających przy stosowaniu NUK (s. 203, 222). Książka dostarcza też elementarnych informa-cji o III filarze (s. 65) i jego znaczeniu dla przejrzystości rynków finansowych (s. 200).

Zreferowane zawężenia obszaru analizy rekom-pensuje Czytelnikowi omówienie kilku ważnych i in-teresujących, w mojej ocenie, zagadnień regulacyjnego i rynkowego kontekstu powstawania i wdrożenia NUK. Po pierwsze, Autorka analizuje nie tylko finalne regu-lacje ostrożnościowe wprowadzane przez NUK, ale tak-że proces ich stanowienia, implementacji i harmonizacji w UE. Po drugie, przypomina strukturę tzw. procesu Lamfalussy’ego i zasady działania rozmaitych komite-tów, których przedmiotem zainteresowania są wszyst-kie typy pośredników finansowych działających w kra-jach UE. Po trzecie, nie ogranicza się do omówienia NUK i wprowadzających ją aktów prawnych, ale cha-rakteryzuje także wiele powiązanych z nimi dokumen-tów, np. zalecenia dotyczące stosowania oraz oceny we-wnętrznych modeli pomiaru ryzyka (s. 116-118). Po czwarte, w rozdziale siódmym, wykraczając poza ramy wąsko rozumianego omówienia NUK, oferuje dużą daw-kę informacji o dwóch nowoczesnych technikach kształ-towania ryzyka kredytowego: sekurytyzacji należności oraz pochodnych instrumentach kredytowych.

3. Struktura recenzowanej książki i jej zawartość merytoryczna

Struktura formalna książki jest pochodną scharaktery-zowanych powyżej wyborów merytorycznych. Sądzę, że można w niej wyróżnić, choć nie czyni tego wprost


Autorka, trzy części. Pierwsza, obejmująca rozdziały od pierwszego do trzeciego, jest rodzajem ekspozycji. Autorka przypomina bowiem w nich: stan regulacji sprzed wpro-wadzenia NUK, przyczyny konieczności opracowania no-wych przepisów regulujących adekwatność kapitałową in-stytucji kredytowych i firm inwestycyjnych, instytucjonal-ne ramy tworzenia regulacji działalności bankowej w UE, praktyczne aspekty funkcjonowania nadzoru bankowego w krajach UE oraz techniczne aspekty wbudowania roz-wiązań NUK do prawa europejskiego i ustawodawstw kra-jowych. Druga, zasadnicza i najobszerniejsza część, skła-dająca się z rozdziałów od czwartego do ósmego, pre-zentuje i komentuje rozwiązania dotyczące pomiaru i re-dukowania ryzyka kredytowego w metodzie standardowej oraz dwóch wersjach metody bazującej na ratingach we-wnętrznych. Trzecia część, którą tworzą rozdział dzie-wiąty i zakończenie, zawiera przede wszystkim oceny po-tencjalnego oddziaływania NUK i wynikające stąd wnioski dla polityki regulacyjnej.

Punktem wyjścia rozumowania w rozdziale pierw-szym jest omówienie historii i zadań różnego rodzaju ciał kolegialnych działających od lat 70. XX wieku i zajmują-cych się problematyką rozwoju i stabilności systemu ban-kowego. Autorka kolejno przedstawia: Grupę Kontaktową (działającą od 1972 r.), Bankowy Komitet Doradczy (po-wołany do życia w 1978 r.), Komitet Nadzoru Bankowego (funkcjonujący od 1998 r.) oraz Komitet Bazylejski (po-wstały w 1974 r.). Następnie szeroko i kompetentnie oma-wia czterostopniową procedurę decyzyjną Lamfalussy’ego stosowaną obecnie do tworzenia, wdrażania i harmonizacji uregulowań w systemie finansowym. Za szczególnie cenne dla zrozumienia procesów zachodzących w europejskiej bankowości należy uznać rozważania o działających od-powiednio na poziomie drugim i trzecim procedury Lam-falussy’ego: Europejskim Komitecie Bankowym (który za-stąpił Bankowy Komitet Doradczy) oraz Komitecie Eu-ropejskich Nadzorców Bankowych. Warto podkreślić, że w rozdziale pierwszym Autorka nie poprzestaje na opisie zagadnień bankowych, ale szkicuje całość obrazu struk-tury komitologicznej powiązanej z funkcjonowaniem sys-temu finansowego w UE.

W rozdziale drugim Autorka rozpoczyna rozważa-nia od omówienia wyzwań dla nadzoru nad działalno-ścią bankową wynikających z pogłębiającej się integracji w UE, rozszerzania się strefy euro i rozwoju bankowości transgranicznej. Krytycznie analizuje różne propozycje rozwiązań instytucjonalnych w zakresie sprawowania nadzoru. Podkreśla dokonujący się, zwłaszcza w ostat-nich latach, postęp w dziedzinie współpracy władz nad-zorczych i koordynacji ich działań, ale w moim prze-konaniu słusznie uznaje go za niewystarczający. Na-stępnie dość szczegółowo referuje zawartość Dyrektywy Parlamentu Europejskiego i Rady 2000/12/EC z 20 mar-ca 2000 r. w sprawie podejmowania i prowadzenia dzia-łalności przez instytucje kredytowe, mającej duże zna-czenie dla uporządkowania i ukształtowania zasad pro-

wadzenia działalności bankowej w UE. Przedstawia też Dyrektywę Rady z 15 marca 1993 r. o adekwatności ka-pitałowej instytucji kredytowych i firm inwestycyjnych, wprowadzającą m.in. wymogi z tytułu ryzyka rynkowe-go. Tym sposobem Czytelnicy otrzymują w rozdziale drugim swoiste repetytorium z zakresu podstawowych regulacji ostrożnościowych obowiązujących w europej-skiej bankowości do momentu wdrożenia NUK.

Pierwszą, wprowadzającą część książki zamyka roz-dział trzeci, w którym Autorka omawia przede wszyst-kim przyczyny konieczności opracowania nowych re-gulacji dotyczących adekwatności kapitałowej banków. Katalog omawianych powodów jest szeroki i obejmuje: dokonywanie przez banki arbitrażu kapitałowego, nie-doskonałości uproszczonych kryteriów oceny ryzyka kredytowego zawartych w porozumieniu z 1988 r., zmia-ny otoczenia banków (zwłaszcza rozwój instrumentów redukcji ryzyka) oraz postęp w zakresie metod modelo-wania i pomiaru różnych rodzajów ryzyka. Prezentuje też cele, jakie przyświecały twórcom NUK: utrzymanie ogólnego poziomu wyposażenia kapitałowego, uczynie-nie wymogów kapitałowych bardziej wrażliwymi na rze-czywiste ryzyko, wykorzystanie i stymulowanie rozwoju wewnętrznych modeli pomiaru różnych rodzajów ry-zyka oraz uwzględnienie produktowego rozwoju rynku zabezpieczających instrumentów finansowych. W uzu-pełnieniu tych rozważań Autorka przedstawia sposób wbudowania rozwiązań NUK w system już istniejących regulacji działalności bankowej w UE.

Rozdział czwarty, a zarazem drugą, zasadniczą część książki otwierają uwagi dotyczące trójfilarowej konstrukcji NUK. Autorka wskazuje różnice między NUK w wersji zaproponowanej w 2004 r. przez Komitet Bazylejski a Dyrektywami z 2006 r., wprowadzającymi jej zapisy do prawa europejskiego. Ciekawie opisuje kwestię rozdziału kompetencji nadzoru macierzyste-go i nadzoru kraju goszczącego, a jednocześnie nie-zbędnej współpracy między nimi przy wdrażaniu NUK. Sformułowane uwagi ogólne pozwalają Autorce przy-stąpić w tym samym rozdziale do charakterystyki stan-dardowej metody pomiaru ryzyka kredytowego i okre-ślania adekwatnego względem niego wyposażenia ka-pitałowego. Autorka podkreśla i szczególnie wnikliwie omawia dwa rodzaje innowacji pojawiających się w po-dejściu standardowym NUK w porównaniu z wcześniej obowiązującymi rozwiązaniami, tj. uzależnienie wag ry-zyka od ocen wiarygodności kredytowej dokonywanych przez zewnętrzne, wyspecjalizowane podmioty oraz uszczegółowienie klasyfikacji bilansowych i pozabilan-sowych zaangażowań banku obciążonych ryzykiem kre-dytowym i wymagających z tego powodu utrzymywania adekwatnych kapitałów regulacyjnych. Interesujące są zawarte na s. 80–81 krytyczne uwagi Autorki na temat niektórych rozwiązań szczegółowych przyjętych w NUK w odniesieniu do należności od przedsiębiorstw oraz należności zaliczonych do portfela detalicznego.


Metody pomiaru ryzyka kredytowego bazujące na ratingach wewnętrznych są tematem rozdziału piątego. Autorka definiuje w nim podstawowe parametry ryzyka kredytowego: prawdopodobieństwo niewypłacalności (PD), wartość ekspozycji w momencie niewypłacalności (EAD) i stratę w sytuacji niewypłacalności (LGD). Oma-wia różnice między podstawową a zaawansowaną wer-sją metody ratingów wewnętrznych. Podkreśla zna-czenie warunku, by stosowanie wewnętrznych modeli pomiaru ryzyka kredytowego wynikało nie tylko z ko-nieczności przestrzegania przepisów z zakresu ade-kwatności kapitałowej, ale także związane było z we-wnętrznymi procesami zarządczymi w banku, np. usta-laniem limitów zaangażowań lub taryfikacją produktów kredytowych. Analizuje możliwości stopniowego i czę-ściowego wprowadzania omawianej grupy metod oraz równoległego ich stosowania z metodą standardową.

Rozdział szósty jest poświęcony pomiarowi ryzyka kredytowego portfela ekspozycji detalicznych. Autorka akcentuje przede wszystkim problemy: zaklasyfikowania ekspozycji do kategorii detalicznych, ich systematyki, wy-liczania parametrów ryzyka kredytowego oraz walidacji modeli wewnętrznych. Rozważania w ostatnim z wymie-nionych obszarów mają, co warto podkreślić, wymiar uni-wersalny. Znaczna część spostrzeżeń Autorki w tym za-kresie dotyczy bowiem wszystkich wewnętrznych modeli pomiaru ryzyka dopuszczonych przez NUK.

Obszerny i ciekawy rozdział siódmy traktuje o tra-dycyjnych i nowoczesnych metodach redukcji ryzyka kredytowego. Autorka uwypukla znaczenie powiązania w NUK zakresu i precyzji uwzględnienia zabezpieczeń w szacowaniu zagrożenia ryzykiem kredytowym ze sto-sowaniem doskonalszych, bardziej wyrafinowanych me-tod pomiaru ryzyka. W omawianym rozdziale oprócz elementów spodziewanych, takich jak katalog uzna-wanych przez NUK zabezpieczeń i opis sposobów ich uwzględnienia w różnych przewidywanych przez NUK podejściach, znajduje się zaskakująco obszerne omó-wienie dwóch nowoczesnych technik kształtowania ry-zyka kredytowego. Domyślam się, że przyczyną takiej konstrukcji rozdziału, w książce głównie poświęconej NUK, była chęć zaznajomienia Czytelników z tymi tech-nikami, bardziej (derywaty kredytowe) lub mniej (se-kurytyzacja należności) zasługującymi na miano in-nowacji. Autorka wylicza i omawia rodzaje pochodnych instrumentów kredytowych, koncentrując uwagę na trzech podstawowych typach: kredytowych kontrak-tach zamiany (swapach kredytowych), kontraktach za-miany całkowitego przychodu i obligacjach z opcją kre-dytową. Przedstawia rodzaje ryzyka związane z użyciem tych instrumentów, warunki uzyskania dzięki ich za-stosowaniu ulgi w naliczaniu wartości adekwatnego ka-pitału regulacyjnego oraz stan rozwoju i historię rynku derywatów kredytowych. Nieco mniej obszerne są roz-ważania o sekurytyzacji, ale i w tym przypadku w roz-dziale znajdziemy: definicję i omówienie schematów se-

kurytyzacji z udziałem podmiotu specjalnego przeznacze-nia i tzw. conduitów, analizę sposobów podnoszenia ja-kości kredytowej sekurytyzowanego portfela oraz uwa-gi o rodzajach instrumentów powstających w procesie se-kurytyzacji i stanie rozwoju ich rynku. W odniesieniu do konstrukcji rozdziału siódmego chciałbym poddać pod rozwagę Autorki jedną wątpliwość. Otóż sądzę, że lekturę rozdziału ułatwiłoby bardziej syntetyczne potraktowanie różnych źródeł danych o stanie rozwoju rynku derywatów kredytowych i procesu sekurytyzacji. Nie jestem również pewien, czy istnieje konieczność prezentacji starszych opracowań i danych, które ze względu na niezwykle dy-namiczny rozwój rynku derywatów kredytowych wy-jątkowo szybko się dezaktualizują. To gwałtowne starzenie się dotyczy przede wszystkim informacji o: wielkości ryn-ku pochodnych instrumentów kredytowych, relatywnym znaczeniu ich różnych typów, podmiotowej strukturze po-pytu na zabezpieczenie przed ryzykiem kredytowym i po-daży tego zabezpieczenia, procesach konsolidacji na ryn-ku dostawców indeksów ryzyka kredytowego oraz scen-tralizowanym giełdowym i pozagiełdowym obrocie de-rywatami kredytowymi.

Naturalnym rozwinięciem rozważań o technikach redukcji ryzyka kredytowego jest rozdział ósmy poru-szający zagadnienie określania wymagań kapitałowych w bankach uczestniczących w sekurytyzacji. Rozdział ten, co chciałbym podkreślić, napisany jest z dużym znawstwem tematu. Autorka wprowadza Czytelnika w omawianą problematykę poprzez charakterystykę róż-nych ról, jakie może pełnić bank w procesie sekurytyza-cji (inicjatora, gwaranta, dostarczyciela płynności, in-westora). Rozróżnienie rodzajów ról banków pozwala w dalszej części rozdziału precyzyjnie określić zakres zastosowania metody standardowej i metody ratingów wewnętrznych oraz opisać specjalne rozwiązania wy-pracowane dla sekurytyzacji, w postaci podejść bazu-jących na: ratingach, formule nadzorczej i wewnętrznej ocenie. Wiele uwagi, jak najbardziej słusznie w mojej ocenie, Autorka poświęca występowaniu tzw. prawdzi-wej sprzedaży w procesie sekurytyzacyjnym, warunku-jącej możliwość zmniejszenia wymogów kapitałowych w banku inicjującym proces.

Oceny NUK i jej wpływu są zawarte w trzeciej, wy-różnionej na potrzeby tej recenzji, części książki. Na podstawie bogatej literatury przedmiotu w rozdziale dziewiątym Autorka omawia potencjalne oddziaływanie NUK. Liczba i różnorodność zaprezentowanych obsza-rów wpływu wdrożenia w życie postanowień NUK są imponujące. Autorka przedstawia bowiem potencjalne konsekwencje dla:

– ogólnego poziomu kapitału regulacyjnego w sys-temie bankowym, a w związku z tym i poziomu jego bezpieczeństwa,

– wielkości kapitału regulacyjnego utrzymywanego przez banki stosujące różne, dopuszczone przez NUK, metody pomiaru ryzyka oraz banki o odmiennych pro-


filach działalności; ogólnej aktywności gospodarczej i jej cykliczności,

– równości warunków konkurencji na rynkach kra-jowych i międzynarodowych,

– zachowania i strategii banków, ich polityki kre-dytowej i cenowej ze szczególnym uwzględnieniem do-stępności finansowania dla sektora MSP,

– przejrzystości rynków finansowych oraz zadań i skali odpowiedzialności władz nadzorczych.

Rozdział dziewiąty jest jednocześnie tym fragmentem książki, w przypadku którego przy okazji kolejnych wydań zaistnieją, jak sądzę, możliwości dokonania aktualizacji. Rozważania na temat szeroko rozumianego wpływu NUK rozwijają się bowiem lawinowo. Tylko w ostatnich kilkuna-stu miesiącach, a więc już po zakończeniu przez Autorkę prac nad książką, opublikowano wyniki kilku ważnych ba-dań. Wzbogaciły one np. wiedzę o: procykliczności NUK rozpatrywanej z perspektywy funkcjonowania dyscypliny rynkowej (Gordy, Howells 2006) i utrzymywania przez banki nadwyżki kapitałów ponad wymaganą wielkość (He-id 2007), oddziaływaniu NUK na finansowanie gospodarek rozwijających się (Liebig et al. 2007) oraz możliwych, spo-wodowanych wprowadzeniem NUK, zaburzeniach kon-kurencji na rynku kredytu hipotecznego (Hancock et al. 2006) i konsumpcyjnego (Lang et al. 2007).

W zakończeniu Autorka formułuje dwie istotne, w mojej ocenie, obawy. Po pierwsze, zastanawia się, czy rozszerzenie współpracy między nadzorami krajowymi będzie wystarczające w obliczu zasadniczych zmian zasad określania adekwatnego kapitału regulacyjnego. Zaznacza ponadto, że integracja działań nadzorczych musi dotrzymać kroku z jednej strony zmianom dzia-łalności banków, z drugiej zaś – przekształceniom w sfe-rze regulowania działalności bankowej. Po drugie, sta-wia tezę (s. 232), że jednoczesne modyfikacje regulacji ostrożnościowych i metod sprawowania nadzoru tworzą duże zagrożenie dla realizacji celu, którym jest zapew-nienie bezpieczeństwa systemów bankowych, zwłaszcza w obecnych warunkach gospodarczych. W zakończeniu Autorka odpowiada też na postawione w tytule książki pytanie, czy zmiany wprowadzane przez NUK mają re-wolucyjny, czy ewolucyjny charakter, skłaniając się wy-raźnie (s. 231) ku temu pierwszemu poglądowi.

4. Recenzowana książka na tle polskiej literatury przedmiotu

Obcojęzyczna literatura przedmiotu poświęcona zagadnieniom konstrukcji, wdrożenia i gospodarczego wpływu NUK jest już bardzo rozbudowana. Stale też wzbogaca się o nowe pozycje, o czym łatwo się przekonać, przeglądając ofertę księgarni internetowych. Na tym tle polska literatura przedmiotu prezentuje się dość skromnie. Nie licząc artykułów, według wiedzy piszącego te słowa, składa się ona (stan na koniec 2007 r.) z zaledwie trzech

obszerniejszych opracowań. Oprócz recenzowanej książki J. Zombirt, są to monografie autorstwa M. Stefańskiego (2006) i W. Żółtkowskiego (2007). Nie jest moim celem dokonywanie w tym miejscu recenzji porównawczej ani nawet wprowadzenie jej elementów. Sądzę jednak, że warto Czytelników poinformować o pewnych fundamentalnych i obiektywnych różnicach między pozycjami dostępnymi na naszym rynku wydawniczym.

Najwcześniej ukazała się monografia autorstwa M. Stefańskiego pod tytułem Nowe regulacje dotyczące wy-magań kapitałowych wobec banków. Opracowanie to ma syntetyczny charakter, jako że liczy tylko 58 stron, na których scharakteryzowano wszystkie trzy filary (II i III skrótowo) oraz nowe metody określania minimalnych wymogów kapitałowych z tytułu ryzyka kredytowego i operacyjnego, a ponadto zmiany w zakresie sposobów kwantyfikacji ryzyka rynkowego. Nakładem tego samego wydawnictwa co książka J. Zombirt ukazała się praca W. Żółtkowskiego zatytułowana Zarządzanie ryzykiem bankowym w praktyce w kontekście Nowej Umowy Ka-pitałowej (Basel II). Mimo podobnej objętości (215 s.) ma ona jednak zdecydowanie odmienny charakter od recen-zowanej pracy. Skierowana jest bowiem przede wszyst-kim do menedżerów banków licencjonowanych w Polsce i to właśnie z ich perspektywy (a nie np. z punktu wi-dzenia makroekonomicznych zadań nowej architektury bezpieczeństwa finansowego) rozpatruje problemy zwią-zane z wdrażaniem NUK. Tak jak M. Stefański, W. Żółt-kowski pisze o trzech głównych rodzajach ryzyka ban-kowego: kredytowym, rynkowym i operacyjnym.

Pracę J. Zombirt na tle dwóch pozostałych, znanych mi, polskich opracowań traktujących o NUK wyróżnia naj-szersze ukazanie: kontekstu powstawania NUK, kwestii sprawowania nadzoru nad działalnością bankową w UE i tworzenia w jej granicach regulacji ostrożnościowych. W recenzowanej książce najpełniejsze jest również omó-wienie potencjalnych skutków wprowadzenia w życie za-pisów NUK, co w znacznej mierze wynika z wykorzystania największej liczby pozycji literatury przedmiotu. Ceną za to są pewne świadome, scharakteryzowane wcześniej, ogra-niczenia zakresu prowadzonej analizy.

5. Krótkie podsumowanie

Reasumując, uważam, że książka J. Zombirt jest nie tyl-ko pozycją bezwzględnie potrzebną na polskim rynku wy-dawniczym, ale także udaną. NUK i jej konsekwencje uka-zane są w tej pracy w solidny i usystematyzowany sposób, a ponadto w obszernym kontekście zmian zachodzących we współczesnym systemie finansowym. Dzięki temu krąg potencjalnych odbiorców książki jest szeroki. Z jed-nej strony z pewnością obejmuje on studentów uczelni eko-nomicznych, doktorantów i praktyków bankowych, z dru-giej zaś – wszystkich tych, którzy po prostu chcą pogłębiać i aktualizować swoją wiedzę finansową.


Bibliografia

Chateau J.-P.,Wu J. (2007), Basel-2 capital adequacy: Computing the ‘fair’ capital charge for loan commitment ‘true’ risk, “International Review of Financial Analysis”, Vol. 16, s. 1–21. Financial Stability Institute (2006), Implementation of the new capital adequacy framework in non-Basel Committee member countries, “Occasional Paper”, No. 6, October, Basle. Gordy M. B., Howells B. (2006), Procyclicality in Basel II: Can we treat the disease without killing the patient?, “Journal of Financial Intermediation”, Vol. 15, No. 3, s. 395–417.Gottschalk R., Azevedo Sodré C. (2007), Implementation of Basel Rules in Brazil: What are the Implications for Development Finance ?, “Working Paper”, No. 273, February, Institute of Development Studies, Brighton. Hall M. J. B. (2006), Basel II: Panacea or missed opportunity?, “Journal of Banking Regulation”, Vol. 7, No. 1/2, s. 106–132. Hancock D., Lehnert A., Passmore W., Sherlund S. M. (2006), The Competitive Effects of Risk-Based Bank Capital Regulation: An Example from U.S. Mortgage Markets, “Finance and Economics Discussion Series Paper”, No. 2006–46, The Federal Reserve Board, Washington, D.C. Heid F. (2007), The cyclical effects of the Basel II capital requirements, “Journal of Banking and Finance”, Vol. 31, No. 12, s. 3885–3900. Institute of International Bankers (2007), Global Survey 2007. Regulatory and Market Developments, October, New York.Jackowicz K. (2005), Trzeci filar Nowej Umowy Kapitałowej – prezentacja i ocena, „Bezpieczny Bank”, nr 3(28), s. 109–123.Kaufman G. (2007), Some Further Thoughts about the Road to Safer Banking, „Economic Review”, First and Second Quarters, s. 135–138.Lang W. W., Mester L. J., Vermilyea T. A. (2007), Competitive Effects of Basel II on U.S. Bank Credit Card Lending, “Working Paper”, No. 07–9, March, Federal Reserve Bank of Philadelphia. Liebig T., Porath D., Weder B., Wedow M. (2007), Basel II and bank lending to emerging markets: Evidence form the German banking sector, “Journal of Banking and Finance”, Vol. 31, No. 2, s. 401–418. Pattison J. C. (2006), International Financial Cooperation and the Number of Adherents: The Basel Committee and Capital Regulation, “Open Economies Review”, Vol. 17, No. 4, s. 443–458.Resti A., Sironi A. (2007), The risk-weights in the New Basel Capital Accord: Lessons from bond spreads based on a simple structural model, “Journal of Financial Intermediation”, Vol. 16, No. 1, s. 64–90. Sloan S. (2007), Basel II Era to Begin April 1, “American Banker”, Vol. 172, No. 236, (0 grudnia), s. 10. Stefański M. (2006), Nowe regulacje dotyczące wymagań kapitałowych wobec banków, „Materiały i Studia”, nr 212, NBP, Warszawa. VanHoose D. (2007), Theories of bank behavior under capital regulation, “Journal of Banking and Finance”, Vol. 31, No. 12, s. 3680–3697. Wang Yi (2006), Basel II in Asia: Where are we?, “The Asian Banker”, No. 65, 15 listopada.Żółtkowski W. (2007), Zarządzanie ryzykiem bankowym w praktyce w kontekście Nowej Umowy Kapitałowej (Basel II), Wydawnictwa Fachowe CeDeWu, Warszawa.


Bo˝ena Mikołajczyk, Infrastruktura finansowa MSP w krajach Unii Europejskiej

Review of the book by Bo˝ena Mikołajczyk, The Financial Infrastructure of SMEs in European Union Countries

Difin, Warszawa 2007

Agnieszka Alińska*

Problematyka rozwoju przedsiębiorczości należy do zagadnień, które w ostatnich latach nie tracą na ak-tualności. Wręcz przeciwnie – ekonomiści i praktycy starają się zidentyfikować coraz nowsze czynniki i uwa-runkowania, a także wskazać na nowe podmioty i in-strumenty, których działalność może być wykorzystywa-na do poprawy konkurencyjności sektora małych i śred-nich przedsiębiorstw (MSP) funkcjonujących w glo-balnej gospodarce rynkowej. Strategiczne znaczenie tego sektora gospodarki narodowej wynika przede wszystkim z wpływu sektora MSP na podstawowe kategorie ekono-miczne, takie jak PKB, wymiana handlowa czy poziom zatrudnienia. Pozytywną rolę, jaką odgrywają mikro, małe i średnie firmy w prorozwojowych procesach go-spodarczych, można zaobserwować nie tylko w gospo-darce naszego kraju. Jest to zjawisko powszechne w Eu-ropie, a także na świecie. Słuszne zatem wydaje się pod-jęcie badań i analiz, które w nowatorski sposób ujmują problematykę rozwoju MSP, a także wskazują zmiany za-chodzące w działalności tej grupy podmiotów. Istotnym celem prowadzonych dyskusji i rozważań na temat roz-woju sektora MSP wydaje się również zaprezentowanie nowych instrumentów, wskazanie pomiotów oraz róż-nego rodzaju programów i proponowanych rozwiązań, które wykorzystywane w działalności MSP służą do po-prawy konkurencyjności i innowacyjności tego sektora obecnie i w przyszłości. Na wyzwania te odpowiada

książka autorstwa Bożeny Mikołajczyk pt. Infrastruktura finansowa MSP w krajach Unii Europejskiej, opubliko-wana w 2007 r. przez wydawnictwo Difin.

Autorka książki słusznie koncentruje się na analizie jednego z najistotniejszych czynników determinujących rozwój podmiotów zaliczanych do segmentu małych i średnich przedsiębiorstw, jakim są finanse. Z pro-blemem odpowiedniego zarządzania finansami mikro, małych i średnich przedsiębiorstw, a w szczególności zapewnienia źródeł finansowania ich działalności bie-żącej oraz inwestycyjnej w zmieniającym się otoczeniu finansowym, borykają się praktycznie wszystkie fir-my działające na rynku. Stąd też zapewne wynika pro-pozycja Autorki, aby głównym celem opracowania by-ło przedstawienie ewolucji istoty i roli mikro, małych i średnich przedsiębiorstw w rozwoju społeczno-go-spodarczym w zmieniającym się otoczeniu finansowym w krajach Unii Europejskiej. Eksponując coraz większe znaczenie sektora MSP w gospodarkach krajów UE, Au-torka podejmuje się usystematyzowania wiedzy z za-kresu ekonomiki małych i średnich firm oraz przeana-lizowania możliwości ich dalszego rozwoju opartego na współpracy z takimi podmiotami, jak banki, instytucje mikrokredytowe, fundusze venture capital oraz tzw. aniołowie biznesu. Zagadnienia współpracy pomiędzy MSP a tymi podmiotami zostały omówione w kolejnych rozdziałach recenzowanej pracy.

Pierwszy rozdział książki ma charakter teoretyczny. Opisano w nim meandry teorii rozwoju i ekspansji ma-

* Szkoła Główna Handlowa w Warszawie, Kolegium Ekonomiczno-Społeczne, Katedra Skarbowości


łych i średnich przedsiębiorstw na rynku. W tej części opracowania zaprezentowano podstawowe pojęcia z za-kresu przedsiębiorczości, definicje MSP oraz bariery ich rozwoju. Autorka skupia uwagę na ewolucji definicji mikro, małych i średnich przedsiębiorstw oraz ich róż-norodności w krajach UE. Istotnym zagadnieniem są zmiany w postrzeganiu sektora MSP przez teoretyków oraz praktyków gospodarczych, przede wszystkim de-terminant ich rozwoju. Szczególne znacznie w tym za-kresie należy przypisać barierom kapitałowym, któ-re bardzo często uniemożliwiają efektywną działalność przedsiębiorstw zaliczanych do sektora MSP.

W rozdziale drugim przedstawiono ogólne zasady unijnej polityki rozwoju i umacniania pozycji sektora MSP w gospodarce krajów europejskich. Opisując podsta-wowe programy i projekty służące rozwojowi MSP, B. Mi-kołajczyk podkreśla znaczenie wieloletnich programów działania na rzecz małych i średnich przedsiębiorstw, opracowywanych na szczeblu Unii, a następnie wdra-żanych w poszczególnych krajach UE. Głównym założe-niem tych programów była poprawa konkurencyjności i innowacyjności działań małych i średnich firm. Autorka wyszła z założenia, że inicjatywy te są bardzo przydatne w prowadzeniu działalności przez MSP. Jednocześnie podkreśla, że działania te często wymagają znacznych na-kładów finansowych, których źródła przede wszystkim należy stworzyć, a następnie udostępnić firmom z krajów UE. Przedstawiając te kwestie, trzeba zwrócić uwagę, że Komisja Europejska w programach wspierania przedsię-biorstw i przedsiębiorczości nie udzielała bezpośredniego wsparcia finansowego indywidualnym przedsiębiorcom. Jest to działalność, której zasady powinny zostać okre-ślone przez poszczególne kraje UE, przy współudziale za-interesowanych przedsiębiorstw.

W trzeciej części recenzowanego opracowania, za-tytułowanej „Zmiany w podejściu do kredytowania MSP”, została omówiona polityka Unii Europejskiej sprzyjająca rozwojowi MSP. Jej priorytetem jest zmniej-szenie luki finansowej, a więc poprawa infrastruktury finansowej w długookresowym finansowaniu firm. Au-torka podejmuje próbę udowodnienia, że jedynie kon-struktywny dialog pomiędzy przedstawicielami firm i instytucjami reprezentującymi ten segment rynku a in-stytucjami finansowymi, przede wszystkim bankami, może doprowadzić do poprawy płynności podmiotów z sektora MSP i wzrostu finansowania ich potrzeb po-przez zaciąganie długu. Finansowanie długiem, to nie tylko udzielanie tradycyjnych kredytów przez ban-ki. Coraz popularniejsze wśród przedsiębiorców są mi-krokredyty, instrumenty funduszy gwarancyjnych i to-warzystw gwarancji wzajemnych, a także inne formy finansowania, takie jak leasing czy faktoring. Wni-kliwe spostrzeżenia i trafne wnioski Autorki książki uwi-doczniają, że na obecnym poziomie rozwoju polskiej przedsiębiorczości niezbędne są dalsze działania w ce-lu dopasowania potrzeb finansowych zgłaszanych przez

MSP do możliwości ich finansowania przez różnego ro-dzaju instytucje finansowe. Na szczególne podkreślenie zasługuje fragment opracowania opisujący specyfikę i zakres działalności instytucji mikrofinansowych, które specjalizują się w udzielaniu mikrokredytów oraz gwa-rancji. Przeprowadzenie wstępnej analizy działalności tego typu instytucji finansowych należy uznać za słusz-ne w przyjętej formule opracowania i zapewne spotka się ono z zainteresowaniem Czytelników książki.

Ostatnia część pracy (rozdział czwarty) dotyczy pro-blematyki, która jest stosunkowo słabo upowszechniona, a przez to niedostatecznie wykorzystywana przez firmy działające w Polsce. Jest to metoda finansowania dzia-łalności małych i średnich przedsiębiorstw przy pomocy o tzw. aniołów biznesu oraz funduszy venture capital. Zaproponowany zakres i ujęcie zagadnień związanych z funkcjonowaniem funduszy venture capital pozwala na zaprezentowanie ich szczególnej roli w finansowaniu potrzeb inwestycyjnych MSP. Autorka książki udowad-nia tezę, że zwiększenie konkurencyjności i innowacyj-ność podmiotów sektora MSP w obecnych czasach za-leżą głównie od rozwoju funduszy venture capital sfor-malizowanych, jak też tych, których działalność jest zde-finiowana w niewielkim zakresie. Szczególną uwagę Au-torka poświęca operatorom venture capital, których wie-dza i doświadczenie są niezmiernie ważne zarówno dla sprawnego funkcjonowania funduszy jako podmiotów rynku finansowego, jak i efektywnego źródła finansowa-nia działalności MSP. W przejrzyście sformułowanych wnioskach B. Mikołajczyk zarysowała perspektywy roz-woju funduszy venture capital w Polsce i Europie.

Treść teoretyczno-empiryczna recenzowanego opra-cowania, jak też interesująca forma prezentacji oma-wianych zagadnień budzą uznanie i odpowiadają ocze-kiwaniom zgłaszanym przez szeroką grupę Czytelni-ków. Autorka przedstawia wyniki sektora MSP w po-szczególnych krajach UE w zestawieniu z danymi od-zwierciedlającymi stan i pozycję finansową polskich przedsiębiorstw z tego sektora. Międzynarodowe uję-cie analizowanych zagadnień sprawia, że Czytelnik zo-staje wyposażony w materiał źródłowy do dalszych ana-liz, a przedsiębiorca otrzymuje narzędzie ułatwiające podejmowanie trafnych decyzji finansowych. Bogaty zestaw danych statystycznych i wyników badań em-pirycznych przeprowadzonych w krajach UE umożliwia przeprowadzenie analizy porównawczej i ich dalsze wy-korzystanie. Znaczenie zagadnień omawianych w opra-cowaniu B. Mikołajczyk oraz ich wpływ na bieżącą dzia-łalność firm powodują, że słuszna wydaje się propozycja kontynuowania podjętych badań. Potrzebę dalszych in-formacji odczuwa się głównie po lekturze rozdziałów trzeciego i czwartego, gdzie zaprezentowano wiele prak-tycznych rozwiązań dotyczących finansowania przedsię-biorstw przez instytucje mikrofinansowe, a także fundu-sze venture capital. Oferta usług finansowych tych pod-miotów jest w Polsce stosunkowa mało znana, a przez


to właściciele firm wykorzystują ją w niewielkim za-kresie. Jednocześnie udział tego typu podmiotów w fi-nansowaniu firm europejskich systematycznie wzra-sta. Wydaje się więc, że zachęcenie B. Mikołajczyk do dalszych badań w tym zakresie i ich upowszechnienia w postaci kolejnego opracowania (lub wydania) bę-dzie wyrazem potrzeb wielu Czytelników.

Podsumowując całość rozważań, należy stwierdzić, że recenzowana książka jest cenną pozycją wydawniczą

adresowaną nie tylko do studentów wyższych szkół i środowiska akademickiego, ale także praktyków. Prowadząc działalność gospodarczą poszukują oni nowych instrumentów i mechanizmów rozwoju, a także pokonują różne bariery, w tym o charakterze finansowym. Jest to więc wartościowe opracowanie zarówno pod względem dydaktycznym, jak i po-znawczym.

Documents

Bank i kredyt · Makroekonomia Bank i kredyt luty 2008 1. Introduction Defined benefit (DB) pension systems, usually financed on a pay-as-you-go basis, often embed bad microeconomic