Kierownik projektu: dr hab. Sławomir Śmiech, prof. UEK
Katedra Statystyki
Konkurs: OPUS 13, HS4
Niepewność gospodarcza to niezwykle ważna kategoria ekonomiczna obecna w badaniach teoretycznych (Ellsberg 1961, Dequech 1999) oraz empirycznych (Bloom 2009, Baker i inni, 2016, Kang i inni, 2016). Uważa się, że niepewność gospodarcza negatywnie oddziałuje zarówno na gospodarstwa domowe (ograniczenie konsumpcji), jak i przedsiębiorstwa (ograniczenie inwestycji), przez co wpływa między innymi na zatrudnienie, produkcję i inflację. Jak dotąd nie wypracowano konsensusu co do definicji niepewności ekonomicznej: w tradycji knightowskiej jest ona wielkością niemierzalną (Knight, 1921), natomiast w nowszej literaturze podejmuje się próby jej pomiaru. Popularne ujęcia niepewności ekonomicznej obejmują: niepewność ekonomiczno-polityczną (indeks EPU) (Baker i inni, 2016), niepewność finansową (VIX), niepewność związaną z ryzkiem kredytowym. Natomiast brakuje w literaturze dyskusji, która uwzględnia niepewność związaną z funkcjonowaniem rynków towarowych.
Celem projektu jest skonstruowanie miernika odzwierciedlającego niepewność panującą na światowych rynkach towarowych oraz zbadanie wpływu tej niepewności na aktywność gospodarczą oraz procesy finansowe w krajach na różnym poziomie rozwoju gospodarczego.
Badania będą realizowane w dwóch głównych etapach. Etap pierwszy będzie polegał na opracowaniu miernika niepewności na rynkach towarowych oraz zbadaniu jego własności, a także ocenie reakcji niepewności na rynkach towarowych na wstrząsy podażowe na tych rynkach. Etap drugi będzie polegał na ocenie wpływu niepewności na światowych rynkach towarowych na aktywność gospodarczą oraz na procesy finansowe w gospodarce światowej, a także w grupach krajów wyodrębnionych z uwagi na poziom rozwoju gospodarczego i stopień otwarcia gospodarki.
Dlaczego niepewność na rynkach towarowych jest kluczowa dla aktywności gospodarczej? Po pierwsze, procesy zachodzące na rynkach towarowych (zmienność cen, szoki podażowe) mogą być traktowane jako niezależne od prowadzonej przez dane kraje polityki gospodarczej. Należy się równocześnie spodziewać, że wywierają one wpływ na procesy ekonomiczne i finansowe w tych krajach, ponieważ trudno wskazać kraj, który nie byłby importerem lub eksporterem netto np. jakiegoś surowca energetycznego. Po drugie, rynki towarowe mają szeroki zakres geograficzny, ponieważ obejmują towary produkowane w różnych krajach na różnych kontentych. Wobec tego, niepewność na rynkach towarowych potencjalnie oddziałuje na gospodarki wszystkich krajów, może też szczególnie wpływać na grupy krajów charakteryzujących się otwartością na przypływy kapitału czy handel. Konstrukcja miernika niepewności opartego na zmienności na rynkach towarowych jest zatem próbą określenia uniwersalnego miernika niepewności ekonomicznej, który potencjalnie wpływa na aktywność ekonomiczną i procesy finansowe wielu krajów.
Cztery ważne argumenty uzasadniają realizację proponowanego projektu, stanowiąc zarazem o jego nowatorskim charakterze.
Po pierwsze, celem projektu jest opracowanie miernika niepewności na rynkach towarowych i jego porównanie z istniejącymi miarami niepewności.
Po drugie, w badaniach empirycznych zajmujących się analizą wpływu różnych wymiarów niepewności ekonomicznej na aktywność gospodarczą i procesy finansowe występuje luka, polegająca na nieuwzględnieniu tego wymiaru niepewności, który wiąże się z funkcjonowaniem rynków towarowych.
Po trzecie, skoncentrowanie się na niepewności związanej z rynkami towarowymi daje unikalne możliwości przyjrzenia się grupom krajów, których wyniki gospodarcze silnie zależą od sytuacji panującej na rynkach towarowych. W szczególności chodzi o rozróżnienie importerów oraz eksporterów (netto), czy kraje zamknięte na przepływy finansowe (w tym sensie odporne na finansowe aspekty globalizacji), ale równocześnie aktywnie uczestniczące w wymianie handlowej oraz tych krajów, których gospodarki koncentrują się na produkcji/eksporcie towarów. Tego typu badania są zupełnie nieobecne chociaż wydają się niezwykle ważne do wyjaśnienia cykli gospodarczych czy finansowych.
Po czwarte, badania będą prowadzone za pomocą nowoczesnych metod ekonometrycznych, przez co będą uwzględniać nieliniowość wpływu niepewności związanej z rynkami towarowymi na realne i finansowe procesy gospodarcze oraz wpływ występowania zależności przestrzennych dla danych panelowych.
Dr hab. Sławomir Śmiech, prof. UEK – doktor habilitowany nauk ekonomicznych w zakresie ekonomii, profesor nadzwyczajny Uniwersytetu Ekonomicznego, pracownik Katedry Statystyki, laureat ośmiu konkursów Narodowego Centrum Nauki, członek Polskiego Towarzystwa Statystycznego, członek Sekcji Klasyfikacji i Analizy Danych, członek Komisji Nauk Ekonomicznych i Statystyki Oddziału PAN w Krakowie, autor ponad trzydziestu publikacji w bazie Scopus, w tym kilkunastu artykułów w czasopismach o najwyższym indeksie wpływu (IF). Członek redakcji czasopism Energy Source Part B, Energies, Folia Oeconomica Cracoviensia. Zainteresowania badawcze to rynki towarowe, transformacja energetyczna i jej koszty społeczne, ubóstwo energetyczne, rozwój zrównoważony. Laureat Nagrody Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego oraz posiadacz Medalu Komisji Edukacji Narodowej.
Dr hab. Michał Rubaszek, prof. SGH – is the Assistant Professor and the head of Financial Markets Modelling Unit at the Warsaw School of Economics. His published research, which is available at web.sgh.waw.pl/~mrubas, cover predominantly forecasting, time series econometrics, general equilibrium models, with a special emphasis on exchange rates and commodity markets. In the past he worked for over fifteen years in central banking, in National Bank of Poland (Research Department) and the European Central Bank (DG Economics).
Abstract
The aim of this study is to investigate sources of food prices volatility. The analysis uses daily series for volatility of corn, soybean, wheat, rice, US dollar, crude oil, and SP500 futures spanning the period January 4, 2000 to April 1, 2017. The authors employ the generalized vector autoregressive framework in rolling sample approach in order to capture the time-varying nature of volatility spillovers. The results reveal that: volatility spillovers measures change over time; most of the volatility spillovers are observed within the two groups of markets: food markets and “non-food” markets; corn market is net volatility transmitter.
Abstract
We examine connectedness among three types of uncertainties, financial, consumer and industrial uncertainties, in EU member states. The monthly series span the period January 2005 to March 2018, which includes the global financial crisis and the European sovereign debt crisis. The time and frequency spillover approaches based on generalized forecast error variance decomposition are used. We propose decomposing the connectedness tables into symmetric and skew-symmetric parts, for a better and more comprehensive interpretation. The results show that spillover among uncertainties is higher during crises. More spillover is observed within a specific type of uncertainty. The pairs of countries that transmit uncertainty to one another are geographically related, i.e. neighbouring countries. Financial uncertainty is a net transmitter to both industrial and consumer uncertainties.
Abstract
The study analyses the impact of different uncertainty shocks on industrial production in the Central and Eastern European countries. The paper provides different uncertainty measures which include: industrial, consumer and financial uncertainty, and, unlike previous studies, cover both external (the euro area) and internal (country-specific) sources of uncertainty. We provide evidence that uncertainty is a multidimensional phenomenon: consumer, industrial and financial uncertainty measures do not co-move. The main finding is that industrial production in the CEE countries negatively responds to external uncertainty shocks, whereas the reactions to internal uncertainty shocks are less clear-cut and depend on the category of uncertainty.
Abstract
This paper examines the effect of oil price uncertainty on industrial production and the exchange rates in four oil exporting countries, Canada, Mexico, Norway and Russia. Within the block-exogenous Bayesian SVAR framework we find that the oil price uncertainty shocks result in a persistent drop of industrial production, which is heterogeneous in its depth across the analysed countries. The exchange rate depreciates instantly in reaction to the oil price uncertainty shock, but this reaction is long-lasting only in the case of developing countries, Mexico and Russia. We show that oil price uncertainty shocks is an important driver of industrial production fluctuations in all oil exporting countries, whereas the contribution of these shocks to exchange rate fluctuations varies from country to country and is greatest in Mexico and the lowest for Norway.
Śmiech, S., Papież, M., Rubaszek, M., Dąbrowski M.A. (in press). The role of economic development for the effect of oil market shocks on oil-exporting countries. Evidence from the interacted panel VAR model
Abstract
This paper examines whether the effects of oil market shocks on economic activity and exchange rates in oil-exporting countries depend on the stage of economic development or the scale of oil exports. Within the framework of block-exogenous Interacted Panel Vector Autoregression (IPVAR), we show that both oil price and oil price uncertainty shocks affect the economies of oil-exporting countries. The responses of domestic variables to oil market shocks are heterogeneous across countries and the scale of these responses depend on the level of economic development. In general, the reaction of emerging market economies is more prominent than that of advanced economies. The combined contribution of oil market shocks to exchange rate volatility is inversely associated with the stage of economic development, but no such relation is observed for industrial production. The results obtained are robust to conditioning the responses on the scale of oil exports, restricting the sample to the non-covid pandemic period, and using the alternative measure for oil price uncertainty.
