6/2012 Aleksei Netšunajev. Reaktsioon tehnoloogilistele šokkidele struktuursel VAR-il Markovi ahelaga: identifitseerimine heteroskedastiivsuse kaudu
Eesti Panga Toimetised 6/2012
Üldlevinud majandustsükli mudel (Real Business Cycle) eeldab, et töötundide arv töötaja kohta reageerib positiivsele tehnoloogilisele šokile tõusuga. See eeldus on kesksel kohal empiirilises kirjanduses, kus uuritakse, kas eeldus on andmetega kooskõlas. Üldine järeldus on, et ei ole. Tulemus on üllatav ning on äratanud palju tähelepanu, kuna tehnoloogilised šokid on tootlikkuse ja tööhõive variatsiooni olulised allikad.
Kirjanduses on selle küsimuse uurimiseks kasutatud erinevaid meetodeid, millest levinuim põhineb struktuursel vektorautoregressiivsel (SVAR) mudelil. Erinevates uurimustes võib aga leida ka mõningaid ühiseid puudujääke. Esiteks põhineb tehnoloogiliste šokkide tuvastamine mitmetel eeldustel ja piirangutel, kusjuures eeldused ei jäta andmetele võimalust rääkida piirangutele vastu. Teiseks ignoreerib tehnoloogilisi šokke käsitlev kirjandus üht olulist andmete omadust – heteroskedastiivsust. Ajas muutuva volatiilsuse olemasolu on põhjalikult käsitletud ja dokumenteeritud majandustsükli ja rahapoliitilise analüüsi alases kirjanduses. Parim näide muutuvast volatiilsusest Ameerikas on nn Great Moderation.
Käesoleva analüüsi eesmärk on teistsugust lähenemist kasutades analüüsida reaktsiooni tehnoloogilistele šokkidele, jättes kõrvale varasemates uurimustes ilmnenud eeldused. Selleks hinnatakse rida Markovi lülitusega (Markov-switching, MS) mudeleid, mis võimaldavad jäädvustada muutusi lõikepunktis ja volatiilsuses. See aitab luua raamistiku, mille abil saab testida tuvastamispiirangute (identifying restrictions) sobivust andmete omadustega, ja hinnata, kas tuvastatud šokkide puhul on need identifitseeritavad tehnoloogiliste šokkidena.
Tehnoloogilisi šokke käsitlevates uurimustes kasutatakse tavaliselt kahe muutujaga süsteemi. Rakendades sellises süsteemis pikaajalisi piiranguid, saab määratleda kaht šokki: tehnoloogiline šokk ja mittetehnoloogiline šokk. Kõige tavalisem piirang tähendab, et ainult tehnoloogilised šokid mõjutavad tootlikkust pikemas perspektiivis. Mittetehnoloogilisi šokke võib tõlgendada nõudlusest tingitud šokkidena.
Kirjanduses võib leida teisegi võimaluse, kuidas tehnoloogilisi šokke määratleda. Arvatakse, et tehnoloogilised šokid ei mõjuta pikemas perspektiivis töötundide arvu. Samuti analüüsitakse reaalpalgašokke, alalisi kogutootlikkuse (total factor productivity, TFP) šokke, lisatakse süsteemi kapitalimaksušokke, eristatakse investeerimisele spetsiifilisi ja neutraalseid tehnoloogilisi šokke. Kokku analüüsitakse antud artiklis seega kuut võimalust identifitseerida tehnoloogilisi šokke ja nende sobivust andmete omadustega.
Analüüsi empiirilises osas määratletakse tehnoloogilisi šokke heteroskedastiivsuse abil, mis on sellealases kirjanduses suhteliselt uus lähenemine. Rida autoreid on teinud ettepaneku kasutada tuvastamisvahendina muutuvat volatiilsust. Need autorid näitavad, et kui andmetes on eksogeenselt tekkinud muutused šokkide volatiilsuses, siis võib struktuursed parameetrid määratleda nn vähendatud kujul mudeli abil. Määratlemine põhineb eeldustel, et süsteem on stabiilne (šokkide mõju ei sõltu volatiilsuse režiimist) ja struktuursed šokid on ortogonaalsed. Need eeldused sisalduvad kaudselt VAR-analüüsis ega ole seega tavapärastest eeldustest rangemad. Muu hulgas on nad ka omased tehnoloogilisi šokke käsitlevale kirjandusele. Käesolevas analüüsis kasutatakse tingimuslikku heteroskedastiivsust, mis võimaldab andmete põhjal kindlaks määrata volatiilsuse režiimid. Seejuures on oluline, et see lähenemine ei määratle šokke majanduslikus mõttes, vaid on vahend, mille abil saab testida, kas majanduslikult põhjendatud piirangud on andmete omadustega kooskõlas.
Ökonomeetrilise mudeli ülesehituses eeldatakse, et lõikepunkt ja ka vähendatud kujul mudeli vigade jaotus on ajast sõltuvad ning on modelleeritud diskreetse Markovi protsessiga. Sarnaseid mudeleid, kus kovariatsioon ja lõikepunktid on ajas muutuvad, on kasutatud ka varasemas empiirilises majandustsüklit analüüsivas kirjanduses.
Volatiilsuse muutusi kasutatakse mudelis selleks, et testida, kas määratletud šokid on andmete omadustega kooskõlas. Struktuursete parameetrite saamiseks kasutatakse spetsiifilist kovariatsiooni maatriksite parametrisatsiooni. Kuna eelduseks on võetud vigade normaalne jaotus, saab püstitada tõepärasuse funktsiooni ja hinnata mudelit maksimaalse tõepärasuse meetodil.
Käesolevas uuringus hinnati ja võrreldi kahe ja kolme Markovi režiimiga kuut erinevat meetodit tehnoloogiliste šokkide tuvastamiseks. Hindamiseks kasutati viit andmekogumit USA kvartaalsete andmetega. Statistilisest seisukohast, samuti arvestades hinnatud režiimide tõenäosusi, teevad kahe režiimiga mudelid tööd piisavalt hästi, et tuvastada muutused volatiilsuses ja võimalikud mittelineaarsused lõikepunktis.
Testimistulemused on lühidalt järgmised.
1. Tehnoloogilised šokid, mis on määratletud kui tootlikkuse variatsiooni ainsad allikad, mittepüsivad tehnoloogilised šokid ja püsivad reaalpalgašokid on kooskõlas andmete omadustega nii kahe kui kolme reziimiga mudelites.
2. Püsivad TFP šokid ja püsivad tehnoloogilised šokid pärast kapitalimaksu mõju arvestamist on tuvastusmeetoditena sobivad kahe režiimiga mudelites.
3. Kui eristatakse investeerimisele spetsiifilisi ja neutraalseid tehnoloogilisi šokke, siis seda tuvastusviisi andmed ei toeta.
Arvestades, et andmed toetasid suuremat osa tuvastusskeeme, on võimalik teha impulssvastuste (impulse response, IR) analüüs nende piirangute ja andmekogumitega. Andmekogum, kus eristatakse investeerimisele spetsiifilisi ja neutraalseid tehnoloogilisi šokke, jäeti IR analüüsist välja, kuna selle puhul leiti liiga vähe tõendeid piirangute kasuks.
Analüüsis käsitletakse erinevaid impulssvastuseid, kuid neil on ühine joon: tundide arvu reaktsioon positiivsele tehnoloogilisele šokile ei ole üldjuhul statistiliselt positiivne. Võimalik postiivne reaktsioon on ainult reaalpalgašoki puhul, kuid teisel statistilise olulisuse nivool oleks see tulemus kadunud.
Kokkuvõttes on käesoleva analüüsi eesmärk arutada vastuoluliste tulemuste üle, mis on seotud tehnoloogiliste šokkide mõjuga töötundide arvule, ja hinnata kuue võimaliku piirangu kehtivust. Tulemused näitavad, et piirangud on kooskõlas andmete omadustega, välja arvatud juhul, kui eristatakse investeerimisele spetsiifilisi ja neutraalseid tehnoloogilisi šokke. Impulssvastuste analüüs näitab, et töötundide arvu reageerimine tehnoloogilistele šokkidele ei ole positiivne.
JEL kood: C32
Autori e-posti aadress: [email protected]
Toimetise autori arvamused ei pruugi ühtida Eesti Panga ametlike seisukohtadega
