L’endogeneità della moneta nell’Eurozona
3.3 I dati e la metodologia
3.3.1 I dati
Nella presente analisi econometrica, al fine di analizzare la relazione tra il credito prestato dal sistema bancario, i depositi e la base monetaria e la relazione tra i diversi saggi dell’interesse, si utilizzeremo i dati mensili aggregati forniti dal Statistical Data Warehouse della Banca Centrale Europea (BCE). Queste variabili sono elencate in tabella 3 e saranno descritte nel prosieguo del presente paragrafo.
Al fine di stimare le relazioni che riguardano il credito, i depositi e la base monetaria, si utilizzeranno le quantità di credito offerte dal sistema bancario (Amount of loans provided to non-
financial corporations and to households at the Euro area level: LOAN). La variabile LOAN è
stata costruita come una sommatoria tra i prestiti concessi alle imprese e quelli concessi alle famiglie per l’acquisto o di beni di consumo o di abitazioni. Inoltre, si farà uso dei depositi totali detenuti presso il sistema bancario (Amount of deposit liabilities of non-financial corporations and
of households and non-profit institutions at the Euro area level: DEPOSIT). La variabile DEPOSIT
è stata costruita come una sommatoria tra i depositi delle imprese (non-financial corporations) e delle famiglie (households and non-profit institutions). Infine si utilizzerà la variabile che rappresenta la base monetaria (Base money at the Euro area level: BM). Le serie storiche prese in considerazione iniziano nel febbraio 1999 e terminano nell’aprile 2015.
Per quanto riguarda le stime delle relazioni tra i diversi tassi dell’interesse, si farà riferimento al database relativo ai Bank loans interest rate fornito dalla BCE, relativo ai tassi applicati dal sistema bancario al credito concesso. Tale dataset è composto da nove indicatori: il tasso dell’interesse applicato dalle banche commerciali al credito bancario fornito per l’acquisto di abitazioni per una durata annuale (INTH1); il tasso dell’interesse applicato dalle banche commerciali al credito bancario fornito per l’acquisto di abitazioni per una durata compresa tra uno
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e cinque anni (INTH15); il tasso dell’interesse applicato dalle banche commerciali al credito bancario fornito per l’acquisto di abitazioni per una durata superiore ai cinque anni (INTH5); il tasso dell’interesse applicato al credito al consumo ed ad altri prestiti per una durata annuale (INTC1); il tasso dell’interesse applicato al credito al consumo ed ad altri prestiti per una durata compresa tra uno e cinque anni (INTC15); il tasso dell’interesse applicato al credito al consumo ed ad altri prestiti per una durata superiore ai cinque anni (INTC5); il tasso dell’interesse applicato ai prestiti concessi alle imprese non finanziarie con una durata massima di un anno (INTE1); il tasso dell’interesse applicato ai prestiti concessi alle imprese non finanziarie con una durata compresa tra uno e cinque anni (INTE15); il tasso dell’interesse applicato ai prestiti concessi alle imprese non finanziarie con una durata superiore ai cinque anni (INTE5). Inoltre, si utilizzerà come saggio dell’interesse fissato dalla BCE, il tasso d’interesse applicato alle operazioni di rifinanziamento principale (INTECB).
Tabella 3. Variabili e descrizione Variabili Descrizione LOAN DEPOSIT BM INTC1 Credito totale Depositi totale Base monetaria
Tasso dell'interesse applicato ai prestiti per l'acquisto di beni di consumo con una durata di 1 anno
INTC15 Tasso dell'interesse applicato ai prestiti per l'acquisto di beni di consumo con una durata compresa tra 1 e 5 anni INTC5 Tasso dell'interesse applicato ai prestiti per l'acquisto di beni di consumo con una durata superiore ai 5 anni INTH1 Tasso dell'interesse applicato ai prestiti per l'acquisto di abitazioni con una durata di 1 anno
INTH15 Tasso dell'interesse applicato ai prestiti per l'acquisto di abitazioni con una durata compresa tra 1 e 5 anni INTH5 Tasso dell'interesse applicato ai prestiti per l'acquisto di abitazioni con una durata superiore ai 5 anni INTE1 Tasso dell'interesse applicato ai prestiti alle imprese con una durata di 1 anno
INTE15 Tasso dell'interesse applicato ai prestiti alle imprese con una durata compresa tra 1 e 5 anni INTE5 Tasso dell'interesse applicato ai prestiti alle imprese con una durata superiore ai 5 anni INTECB Tasso di rifinanziamento principale
θC1 Mark-up applicato ai prestiti per l'acquisto di beni di consumo con una durata di 1 anno
θC15 Mark-up applicato ai prestiti per l'acquisto di beni di consumo con una durata compresa tra 1 e 5 anni
θC5 Mark-up applicato ai prestiti per l'acquisto di beni di consumo con una durata superiore ai 5 anni
θH1 Mark-up applicato ai prestiti per l'acquisto di abitazioni con una durata di 1 anno
θH15 Mark-up applicato ai prestiti per l'acquisto di abitazioni con una durata compresa tra 1 e 5 anni
θH5 Mark-up applicato ai prestiti per l'acquisto di abitazioni con una durata superiore ai 5 anni
θE1 Mark-up applicato ai prestiti alle imprese con una durata di 1 anno
θE15 Mark-up applicato ai prestiti alle imprese con una durata compresa tra 1 e 5 anni
θE5 Mark-up applicato ai prestiti alle imprese con una durata superiore ai 5 anni
In più, quando si stimeranno empiricamente i break strutturali, si utilizzeranno anche i dati relativi ai mark-up fissati dalle banche commerciali sulle diverse tipologie di prestito. Tali variabili sono state costruite come la differenza tra i tassi d’interesse applicati ai prestiti e il tasso d’interesse fissato dalla BCE. Di conseguenza, avremo nove mark-up che rappresenteremo nel modo che
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segue: θH1; θH15; θH5; θC1; θC15; θC5; θE1; θE15; θE547. Le serie storiche relative ai tassi dell’interesse iniziano nel gennaio 2003 e terminano nel giugno 2015.
Le variabili DEPOSIT, BM e LOAN sono state trasformate in serie logaritmiche, mentre le variabili relative ai tassi dell’interesse e ai mark-up non hanno subito la suddetta trasformazione poiché potenzialmente potrebbero assumere valori negativi.
3.3.2 La metodologia
Per quanto riguarda le questioni relative alla metodologia utilizzata nel presente si rimanda alla lettura del paragrafo 2.3.1 del capitolo 2. In più, esclusivamente nel presente capitolo e in particolare nella stima delle relazioni tra le variabili rappresentanti la base monetaria (BM), il credito (LOAN) e i depositi bancari (DEPOSIT), oltre ad utilizzare gli strumenti e le classiche stime fornite dalla metodologia VAR e VECM, si applicherà anche la metodologia proposta da Toda e Yamamoto (1995).
In particolare, secondo questi autori si può stimare un modello VAR anche qualora le nostre variabili fossero integrate e cointegrate. In particolare, loro propongono una procedura che richiede la determinazione del ritardo ottimo in modo da imporre delle restrizioni sui parametri del VAR, senza tuttavia dover svolgere i test sulla radice unitarie e sulla cointegrazione. In più questi autori sostengono che tale procedura è più appropriata rispetto alla metodologia VECM: “since the non-
causality hypothesis in ECM’s involves nonlinear restrictions on parameter matrices, and therefore Wald test for Granger causality may suffer from size distortions due to rank deficiency that cannot be excluded under the null hypothesis” (Toda e Yamamoto, 1995, p. 227). Come sottolineato da
Toda e Yamamoto, “we can apply the usual lag selection procedure…to a possibly integrated or
cointegrated VAR. Having chosen a lag length k, we then estimate a (K+dmax) th-order VAR where dmax is maximal order of integration that we suspect might occur in the process.”. (1995, p. 245)
In altre parole, si aumenta artificialmente il ritardo ottimo (K) del VAR del massimo ordine di integrazione (dmax)48 e si stima il VAR ai livelli, ossia senza dover svolgere le differenze prime,
indipendentemente che le serie siano o meno cointegrate. L’aumento del ritardo avviene attraverso l’introduzione – tra le componenti esogene del VAR – delle variabili ritardate della somma tra il ritardo ottimo e il massimo ordine di integrazione (K+dmax). Fondamentalmente, se una serie storica
47 θ rappresenta il mark-up; E, C e H si riferiscono alle tipologie di prestito e rispettivamente ad imprese, consumi, e abitazioni. I numeri rappresentano la durata del prestito: 1 durata annuale; 15 da uno a cinque anni; 5 superiore ai cinque anni.
48 Ad esempio, si assuma che il massimo ordine di integrazione di un gruppo di serie storiche sia dmax. Inoltre si assuma che ci siano due variabili in serie storica. Se una è I(1) e l’altra è I(2), dmax= 2. Se una è I(0) e l’altra è I(1), allora dmax = 1.
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è composta da tre variabili (ad esempio, la base monetaria, i depositi e i prestiti), il massimo ordine di integrazione (dmax) è uno (I(1)) e il ritardo ottimo del VAR è quattro (f = 4), si deve stimare il
VAR ai livelli con un ritardo extra per ogni variabile (h 7 = 1). In altre parole, si deve aumentare manualmente il ritardo, introducendo nel VAR le variabili ritardate dell’ordine (K+dmax=5), come
se fossero delle componenti esogene del modello.
Nella fattispecie, si applicherà la metodologia proposta da Toda e Yamamoto (1995) ad un VAR trivariato, in modo da utilizzare una tecnica econometrica originale che migliori e sostenga ulteriormente le stime ottenute dall’applicazione della metodologia VECM. Nella fattispecie, il VAR trivariato (f, h 7 ) – tra i prestiti concessi dal sistema bancario (LOAN), i depositi (DEPOSIT) e la base monetaria (BM) – può essere rappresentato dalla seguente equazione:
i JkHljNN EFkm nN o = Y2+ Z pY i jN% JkHlN% EFkm nN% oq c [ + Z rYst jN%s JkHlN%s EFkm nN%s uv + i ^^PxAy,Nw,N ^ zBxK{|,No }~• s[c (20)
nell’equazione (20), Y2 è un vettore (3X1) che rappresenta l’intercetta, Y è una matrice (3X3) dei coefficienti delle variabili ritardate del ritardo ottimo (f), Ys è una matrice (3X3) dei coefficienti delle variabili con gli extra ritardati e ^ è un vettore (3X1) che rappresenta il white
noise.
Il granger non-causality test, applicato all’interno della metodologia VAR, si basa sulla seguente ipotesi nulla:
2: Y = Y\ = . . . = Yc = 0
dove Yc rappresenta i coefficienti della prima sommatoria presentata nell’equazione (20), ossia i coefficienti delle variabili con il ritardo ottimo.49 Quando i Yc sono uguali a zero, non esiste alcun tipo di causalità tra le variabili indipendenti e quella dipendente.
Qualora i dati lo permettessero, nella presente analisi si stimeranno i nessi di causalità tra crediti (LOAN), depositi (DEPOSIT) e base monetaria (BM) utilizzando sia la metodologia VAR che quella VECM. Per quanto riguarda i tassi dell’interesse, se le variabili fossero cointegrate, utilizzeremo esclusivamente la metodologia VECM in modo da comprendere le relazioni causalità sia di breve e che di lungo periodo. Nel caso i tassi dell’interesse non fossero serie cointegrate, si
49 Il Granger non causality test si applica solo ai k parametri rappresentanti i k ritardi ottimi e non si applica alle variabili inserite come esogene. A tal proposito, Toda e Yamamoto scrivono: “The coefficient matrices of the last dmax
lagged vectors in the model are ignored (since these are regarded as zeros), and we can test linear or nonlinear restrictions on the first k coefficient matrices using the standard asymptotic theory.”(1995, p. 246)
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svolgeranno le differenze prime in modo da rendere le variabili stazionarie e si utilizzerà la metodologia VAR.