La base monetaria

Inizialmente si svolgerà il Bai-Perron L+1 vs L sequential multiple breakpoint test in modo da stimare dei breakpoint all’interno della serie storica riguardante la base monetaria (BM). Come è rappresentato in tabella 4, il Bai-Perron test suggerisce di rifiutare l’ipotesi nulla di 0,1,2,3

breakpoint in favore di quella alternativa di 1,2,3,4 breakpoint se la Scaled F-statistic è maggiore

del Critical Value. Il test mostra che la base monetaria è suddivisa in quattro breakpoints: gennaio 2004, dicembre 2006, luglio 2009 e dicembre 2011.

Tabella 4. Multiple Breakpoint test sulla base monetaria Bai-Perron tests of L+1 vs. L sequentially determined breaks

Sequential F-statistic determined breaks and repartition data:

Break Test Scaled F-statistic Critical Value** n° Repartition

0 vs. 1 * 720,7611 8,58 1 2004M01

1 vs. 2 * 110,4079 10,13 2 2006M12

2 vs. 3 * 167,5795 11,14 3 2009M07

3 vs. 4 * 56,97370 11,83 4 2011M12

4 vs. 5 1,001750 12,25

* Significant at the 0.05 level

** Bai-Perron (Econometric Journal, 2003) critical values

Come già anticipato, i risultati presentati nella tabella 4 verranno ulteriormente controllati attraverso il Chow Test che verrà svolto all’interno della metodologia VAR. Nella tabella 5 è possibile trovare i risultati del Chow Test. Come si osserva, gennaio 2004 e dicembre 2006 non sono significativi. L’ipotesi nulla del Chow-Test afferma l’assenza di break in quella specifica data. Di conseguenza, dato che i p-value sono tutti maggiori del 10%, si accetta l’ipotesi nulla,

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affermando l’assenza di specifici break a gennaio 2004 e a dicembre 2006. Contrariamente, luglio 2009 e dicembre 2011 sono risultati statisticamente significativi poiché il p-value è minore del 5%. Conseguentemente, si rifiuta l’ipotesi nulla e si accetta l’ipotesi secondo cui, a partire dalle date risultate significative, vadano introdotte delle variabili dummy.

Tabella 5. Chow Breakpoint Test H0: No breaks at specified breakpoints

Variabili

2004M01 2006M12

F-statistic Log likelihood ratio F-statistic Log likelihood ratio

BM LOAN DEPOSIT 0,917184 6,801178 1,480952 10,86578

Variabili

2009M07 2011M12

F-statistic Log likelihood ratio F-statistic Log likelihood ratio

BM LOAN DEPOSIT 3,052716*** 21,76556*** 3,900199*** 27,39681***

* p<0.10 ** p<0.05, *** p<0.01; H0: No breaks at specified breakpoints

A corroborare ulteriormente l’introduzione delle dummy, a partire dalle date di luglio 2009 e da dicembre 2011, affiorano alcuni interventi attuati dalla BCE. In particolare, nel luglio 2009 (ECB, 2009) l’autorità monetaria europea ha lanciato il primo Covered bond purchase programme (CBPP1), ossia un programma di carattere straordinario – definito dalla stessa BCE come uno strumento non convenzionale di politica monetaria – volto all’acquisto di titoli sul mercato primario e secondario per un ammontare pari a sessanta miliardi di euro. In più, proprio nei pressi della seconda data significativa (si veda la tabella 5, dicembre 2011), la BCE (ECB, 2011a), da novembre 2011, ha lanciato il secondo Covered bond purchase programme (CBPP2) per un valore pari a quaranta miliardi di euro e, nel dicembre 2011, la BCE ha avviato le Long Term Refinancing

Operations (LTRO).50 Differentemente dalle politiche convenzionali, le LTRO forniscono – sotto forma di prestiti – ulteriore liquidità al sistema finanziario per un periodo pari a tre anni. Come dichiarato dalla BCE (Beirne et al., 2011), tali programmi avevano l’obiettivo di: (i) promuovere il declino del tasso d’interesse nel mercato monetario; (ii) facilitare le condizioni del credito e incoraggiare il sistema bancario ad espandere l’attività di prestito (Darracq-Paries e De Santis, 2015);51 (iii) aumentare la liquidità nel mercato obbligazionario.

Al fine di considerare questi cambi di politica monetaria, quando si stimeranno i modelli VAR e VECM, si introdurranno due dummy. La prima inizia il suo effetto in corrispondenza di

50_{https://www.ecb.europa.eu/press/pr/date/2011/html/pr111208_1.en.html} 51

La BCE incoraggia l’aumento dei prestiti bancari in modo da favorire la spesa per l’acquisto di beni di consumo e di investimento e di conseguenza la crescita economica (Bijsterbosch e Falagiarda, 2015;Hristov et al., 2012).

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luglio 2009 e lo termina a novembre 2011, la seconda inizia in corrispondenza di dicembre 2011 e termina in corrispondenza di aprile 2015 (si veda la tabella 5).52

3.4.2 Il mark-up

Nel presente paragrafo, si ripropone il test di Bai-Perron – appena applicato alla serie storica della base monetaria (BM) – per l’analisi dei mark-up (θ). Come si può osservare in tabella 6, il Bai-Perron test suggerisce di rifiutare l’ipotesi nulla di 0,1,2,3 breakpoint in favore di quella alternativa di 1,2,3,4 breakpoint se la Scaled F-statistic è maggiore del Critical Value. Quattro sono i breakpoint che si possono identificare: gennaio 2006, novembre 2007, maggio 2010 e gennaio 2013.

Il Chow Test – svolto all’interno della metodologia VAR e presentato in tabella 7 – mostra che i break trovati in corrispondenza di gennaio 2006 e di gennaio 2013 non sono significativi, ragion per cui si accetta l’ipotesi nulla che afferma l’assenza di un breakpoint nella data specificata.

Tabella 6. Multiple Breakpoint Test sul mark-up

Bai-Perron tests of L+1 vs. L sequentially determined breaks

Sequential F-statistic determined breaks and repartition data:

Break Test Scaled F statistic Critical Value** n° Repartition

0 vs. 1 * 768,8238 25,65 1 2006M01

1 vs. 2 * 72,39722 27,66 2 2007M11

2 vs. 3 * 51,92848 28,91 3 2010M05

3 vs. 4 * 29,84120 29,67 4 2013M01

4 vs. 5 0,000000 30,52

* Significant at the 0.05 level

** Bai-Perron (Econometric Journal, 2003) critical values

Contrariamente, i break trovati a novembre 2007 e a maggio 2010 sono statisticamente significativi per tutte le coppie di variabili presentate in tabella 7. Tali risultati supportano l’introduzione delle variabili dummy in corrispondenza delle ultime due date specificate.53

A corroborare ulteriormente l’introduzione della dummy a partire dalle due date statisticamente significative (si veda la tabella 7) , si deve ricordare lo scoppio della crisi finanziaria e la crisi sui debiti sovrani europei. Tali avvenimenti, iniziati rispettivamente nell’agosto 2007 e nei

52 _{La significatività delle dummy stimate nei modelli VAR o VECM, riguardanti le relazioni tra la base monetaria} (BM), i depositi (DEPOSIT) e i prestiti concessi dal sistema bancario (LOAN), saranno riportate in appendice H. 53 _{La significatività è stata anche trovata nel gennaio 2006 tra la coppia di variabili INTECB e INTC5. Poiché il nostro} obiettivo è identificare degli shock esogeni dovuti a cambi della percezione del rischio da parte del sistema bancario e quindi comuni a tutte le coppie di variabili prese in considerazione, non si considererà gennaio 2006 (si veda tabella 7 in corrispondenza della coppia INTECB e INTC5) come un break strutturale. Inoltre, nessun particolare shock di carattere politico-economico è avvenuto nella predetta data.

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primi mesi del 2010, generarono un aumento della percezione del rischio d’insolvenza che di conseguenza spinse le banche dell’Eurozona a rivedere le proprie politiche creditizie. Proprio dai mesi conclusivi del 2007 e a partire da maggio 2010, le banche europee aumentarono il mark-up (θ) per compensare il maggior rischio d’insolvenza percepito.54

Al fine di considerare nella nostra analisi tali shock – dovuti sia alla crisi finanziaria che a quella sui debiti sovrani di alcuni paesi europei – si introdurranno due variabile dummy sia nella metodologia VAR che in quella VECM. La prima inizia il suo effetto in corrispondenza di novembre 2007 e lo termina ad aprile 2010, la seconda inizia in corrispondenza di maggio 2010 e termina in corrispondenza di giugno 2015 (si veda la tabella 7).55

Tabella 7. Chow Breakpoint Test H0: No breaks at specified breakpoints

Variabili 2006M01 2007M11

F-stat. Log l. r. F-stat. Log l. r.

INTECB INTC1 0,855722 4,518955 4,177375*** 20,85894*** INTECB INTC15 1,242929 6,519268 2,201277** 11,35685** INTECB INTC5 2,769394** 11,27035** 5,603733*** 21,97977*** INTECB INTH1 1,026593 4,278576 5,208489*** 20,53205*** INTECB INTH15 1,499872 6,210181 4,347383*** 17,32805*** INTECB INTH5 1,127710 7,189018 5,198878*** 30,55786*** INTECB INTE1 1,454433 6,025822 2,16916* 8,899436* INTECB INTE15 1,181817 4,914880 2,442649** 9,984428** INTECB INTE5 0,938723 6,008502 5,499505*** 32,14472*** Variabili 2010M05 2013M01

F-stat. Log l. r. F-stat. Log l. r.

INTECB INTC1 9,015707*** 41,83391*** 0,074678 0,399907 INTECB INTC15 2,915793** 14,86343** 0,416484 2,216639 INTECB INTC5 7,272171*** 27,93958*** 0,764208 3,196735 INTECB INTH1 4,537343*** 18,04084*** 0,864756 3,612240 INTECB INTH15 9,456084*** 35,39476*** 0,708136 2,964516 INTECB INTH5 3,665077*** 22,18381*** 1,077220 6,874557 INTECB INTE1 2,566804** 10,47437** 1,129893 4,702334 INTECB INTE15 3,293876** 13,31141*** 1,316563 5,465027 INTECB INTE5 3,535744*** 21,45539*** 1,416715 8,976158 * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01 F-stat.: F-statistic

Log l. r.: Log likelihood ratio

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Una recente e specifica rassegna della letteratura, relativa alla relazione tra il rischio percepito sui titoli del debito pubblico e il rischio di credito e l’influenza che tale relazione ha sul sui tassi dell’interesse e sull’offerta di credito, è fornita da Alsakka et al. (2014), Arnold e van Ewijk (2014)e Cantero-Saiz et al. (2014).

55 _{La significatività delle dummy stimate nei modelli VAR o VECM, riguardanti le relazioni tra i diversi tassi} dell’interesse applicati sul credito bancario e il tasso dell’interesse determinato dalla BCE sulle operazioni di rifinanziamento principale, saranno riportate in appendice H.

116 3.5 I risultati

Volendo rendere chiara la presentazione dei risultati, si è orientati a suddividerli in due sotto paragrafi. In primo luogo, si discuterà la relazione tra prestiti bancari (LOAN), depositi bancari (DEPOSIT) e la base monetaria (BM). In secondo luogo, ci si focalizzerà sulla relazione tra il tasso d’interesse di breve periodo fissato della banca centrale e i tassi applicati dalle banche commerciali sui prestiti concessi. In entrambe le sezioni successive, si svolgeranno considerazioni relative alle proprietà delle serie storiche e ai risultati specifici dei test di causalità.