SUMAR / CONTENTS 7/2017

Transcription

1

2 REVISTA ROMÂNĂ DE STATISTICĂ SUPLIMENT SUMAR / CONTENTS 7/2017 UTILIZAREA CURBEI PHILIPS ÎN ANALIZE MACROECONOMICE 3 USING THE PHILIPS CURVE IN MACROECONOMIC ANALYSIS 16 Prof. Constantin ANGHELACHE PhD Prof. Alexandru MANOLE PhD Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD Maria MIREA PhD Student PRINCIPALELE ELEMENTE METODOLOGICE PRIVIND COMPARABILITATEA INDICATORILOR DE REZULTATE 29 THE MAIN METHODOLOGICAL ELEMENTS REGARDING THE COMPARABILITY OF THE RESULT INDICATORS 45 Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD Prof. Constantin ANGHELACHE PhD Tudor SAMSON Ph.D Student ANALIZA UNOR ASPECTE ALE CONCEPȚIEI LUCAS 60 ANALYSIS OF SOME ASPECTS OF THE LUCAS CONCEPT 69 Prof. Alexandru MANOLE PhD Lecturer Ana CARP PhD Doina BUREA PhD Student Andreea Ioana MARINESCU PhD Student MODELELE DE CORECȚIE A ECHILIBRULUI ŞI AUTOREGRESIVITĂȚII UTILIZATE ÎN PROGNOZA MACROECONOMICĂ 78 CORRECTION OF EQUILIBRUM AND AUTOREGRESSIVE MODELS USED IN THE MACROECONOMIC FORECAST 92 Prof. Constantin ANGHELACHE PhD Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD Asist. prof. Zoica NICOLA PhD Radu STOICA Ph.D Student UTILIZAREA PARITĂȚII PUTERII DE CUMPĂRARE ÎN COMPARAȚIILE INTERNAȚIONALE 105 USE OF PURCHASING POWER PARITY IN INTERNATIONAL COMPARISONS 114 Prof. Radu Titus MARINESCU PhD Assoc. prof. Aurelian DIACONU PhD Asist. prof. Zoica NICOLA PhD Doina AVRAM Ph.D Student PRINCIPALELE NOȚIUNI PRIVIND MODELUL EQCM ŞI SISTEMELE TIP DVAR BAZATE PE DATE 123 THE MAIN CONCEPTS OF THE EQCM MODEL AND DATA-BASED DVAR SYSTEMS 132 Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD Prof. Constantin ANGHELACHE PhD Georgiana NIȚĂ PhD Student Gyorgy BODO Ph.D Student Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 / 2017

3 ANALIZA MIŞCĂRII NATURALE ŞI A STRUCTURII POPULAȚIEI ÎN ROMÂNIA 141 ANALYSIS OF THE NATURAL MOVEMENT AND POPULATION STRUCTURE IN ROMANIA 151 Prof. Constantin ANGHELACHE PhD Prof. Alexandru MANOLE PhD Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD Assoc. prof. Aurelian DIACONU PhD EFECTUL ŞOMAJULUI ASUPRA CREŞTERII ECONOMICE 161 THE EFFECT OF UNEMPLOYMENT ON ECONOMIC GROWTH 174 Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD Prof. Constantin ANGHELACHE PhD Prof. Alexandru MANOLE PhD 2 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

4 Utilizarea curbei Philips în analize macroeconomice Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Academia de Studii Economice din București / Universitatea Artifex din București Prof. Alexandru MANOLE PhD Universitatea Artifex din București Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL (madalinagabriela_anghel@yahoo.com) Universitatea Artifex din București Drd. Maria MIREA (mirea_maria@yahoo.com) Academia de Studii Economice din București Abstract Problema evoluției unei țări se pune şi se rezolvă prin analiza indicatorilor macroeconomici de rezultate. Produsul intern brut şi, în special, produsul intern brut/locuitor reprezintă indicatorul cel mai sintetic şi precis în ceea ce priveşte nivelul înregistrat de o țară în evoluția sa în timp. În practica statistică există o serie de metode şi modele de analiză macroeconomică din punct de vedere cronologic, structural sau al comparabilității internaționale. În evoluția economică a unei țări pentru comparabilitate internațională se pune problema stabilirii rezultatelor fi ecărei perioade în termeni comparabili, adică aducerea indicatorilor macroeconomici exprimați în prețuri curente la prețuri constante sau comparabile. Desigur, infl ația este factorul care impune deflatarea agregatelor macroeconomice pentru a le a duce la nivel de comparabilitate. În practica statistică, teoreticienii nu au putut să renunțe la curba Philips care interpretează situația infl ației de tip cerere şi ofertă. În acest articol, ne-am propus să analizăm şi să interpretăm modul în care se aplică curba Philips în contextul actual. Avem în vedere reprezentarea acestei curbe într-un sistem de variabile cointegrate. Consecvența şi modifi cările ratei şomajului se estimează şi pe baza curbei Philips, care este o reprezentare precisă a corelației dintre creşterea indicatorului central de rezultate şi inflație. Cuvinte cheie: curba Philips, piața produsului, incertitudine, şomaj, curba Lucas Clasificarea JEL: C44, E23 Introducere Modelul inflației şi curba Phillips îşi au originea în aceeaşi epocă a macroeconomiei. Dar în timp ce modelul lui Aukrust s-a depărtat de mediul Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

5 academic, literatura referitoare la curba Phillips s-a dezvoltat în anii 1960 şi a realizat un impact imens în următoarele patru decenii. În continuare sunt redate câteva din etapele semnificative în dezvoltările curbei Phillips. Curba Phillips şi modelul lui Aukrust au fost considerate ca alternative, reprezentând modelul de inflație tip cerere şi ofertă. Diferența între considerarea pieței muncii ca sursă importantă a inflației şi atenția deosebită acordată de curba Phillips pieței produsului este mai mult o chestiune de accent decât de principiu, cele două mecanisme pot opera împreună. În continuare, se arată modul în care cele două abordări, din punct de vedere formal, pot fi combinate, acordând curbei Phillips rolul de relație pe termen scurt a creşterii salariului nominal, în timp ce teza principală e valabilă pe termen lung. Sunt abordate probleme esențiale pentru aplicarea curbei Phillips în contextul actual, reprezentarea sa într-un sistem de variabile cointegrate; consecvența şi modificările ratei şomajului; incertitudinea curbei Phillips estimate NAIRU; şi statutul curbei Phillips inversate, respectiv curba ofertei a lui Lucas. Literature review Cartea econometrică scrisă de Anghelache și Anghel (2016) este o lucrare de referință în studiul econometriei, autorii incluzând atât abordări teoretice cât și practice, studii de caz. Mitruț și Șerban (2007) au prezentat elementele de bază ale econometriei în administrarea afacerilor. Anghelache și Manole au prezentat utilitatea curbei Philips în analizele macroeconomice, insistând asupra corelării dintre șomaj și inflație, consideră că curba Philips este un instrument puternic în contextul unor astfel de studii. Wakita (2006) a studiat unele fenomene pe piața forței de muncă din Japonia, cota constantă a muncii și legea lui Okun, afirmând că singurul factor determinant al creșterii ponderii forței de muncă bazate pe venit a fost deprecierea, în timp ce rata potențială de creștere a înregistrat scăderi masive, coroborate cu pauze structurale în legea lui Okun. Gertler și Leahy (2008) au studiat cazul unei curbe Philips bazate pe stabilirea prețurilor dependente de stat, consideră că modelul dezvoltat este adecvat pentru a se potrivi cu caracteristicile ajustărilor prețurilor și este semnificativ flexibil în nivelul agregat al prețurilor, comparativ cu Modelul care depinde de timp. Deleplace (2008) studiază evoluția gândirii economice, abordează revoluția keynesiană și criticul lui Robert Clever. Tambakis (2002) se dezvoltă în ceea ce privește bunăstarea socială preconizată, sub anumite caracteristici ale preferințelor Philips Curve și ale politicilor asimetrice. Dickens (2008) subliniază rolul estimărilor curbei Philips ca furnizor de informații pentru estimările NAIRU, și anume caracteristicile inflației și șomajului. Stanley (2002) discută despre faptul că, după șase ani când rata șomajului era situată sub estimările NAIRU, inflația 4 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

6 a scăzut, spre deosebire de ipoteza ratei naturale, care a prezis creșterea inflației, Isard, Laxton și Eliasson (2001) Unele aspecte privind țintirea inflației cu NAIRU. Haldane și Quah (2000) au studiat tendința descrisă de curba Philips în economia Regatului Unit, diferențele în comparație cu situația din SUA, insistă asupra faptului că slăbiciunea potențialului compromis între inflație și șomaj trebuie să fie atent Considerate de factorii de decizie politică. Karanassou și Snower (2007) discută despre încrederea care poate fi asociată cu puzzle-ul de persistență, considerând că acest concept nu trebuie să aibă încredere. Backhouse (2000) este o contribuție majoră pentru studiile privind așa-numita economie heterodoxă, el subliniază trei criterii care trebuie îndeplinite de orice școală heterodoxă. Balaban și Vîntu (2010) au studiat caracteristicile economiei românești și promovează ideea unei curbe neliniare specifice Philips, în contradicție cu forma liniară a curbei pentru zona euro, studiul acestora convergând cu Musso et al. (2007). Bjerkholt (2005) compară recuperarea economică postbelică în Europa cu tranziția către economiile libere (cazul fostelor țări comuniste din Europa de Est), susține că planificarea este supusă anumitor limitări, fiind în continuare importantă în politica economică. Brissimis și Magginas (2008) discută despre utilitatea Noului Keynesian Curve Phillips în explicarea evoluției inflației în Statele Unite, în comparație cu așteptările reprezentate de prognozele oficiale, rezultatele lor demonstrează că curba standard Noua Keynesiană Phillips este un instrument potrivit în anumite ipoteze. Gordon (2011) descrie cele două aplicații majore ale curbei Philips, care au devenit evidente după 1975, explicația privind inflația din SUA și răspunsurile politice la șocurile de aprovizionare. Woodford (2005) se dezvoltă cu privire la aplicarea noii curbe Keynesian Phillips în analizarea capitalului specific firmei. Zhang, Osborn și Dong (2008) analizează aplicațiile NKPC în contextul prețurilor lipicioase, Dupor, Kitamura și Tsuruga (2010) se dezvoltă pe un subiect similar. Ewing și Seyfried (2003) au examinat curba Philips în starea neliniară a celui de-al doilea moment al inflației, un rezultat valoros al studiului lor fiind relația pozitivă dintre rata inflației și volatilitatea condiționată. Kim și Kim (2008) discută despre importanța componentei ascendente într-o curbă nouă Keynesian Phillips. Levy (2004) prezintă o demonstrație asupra comportamentului a două serii staționare diferențiate cointegrate cu un vector cointegrator. Cogley și Sbordone (2008) se dezvoltă pe persistența inflației în curba New Keynesian Phillips. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

7 Rezultate şi discuții Cointegrare, cauzalitate şi rata naturală reflectate în curba Phillips Aşa cum am arătat anterior, există multe moduri prin care o curbă Phillips pentru o economie deschisă poate fi dedusă din teoria economică. Aprecierea noastră asupra curbei Phillips se bazează pe Calmfors, care a reconciliat curba Phillips cu modelul scandinav al inflației. Ne propunem să facem un pas înainte, totuşi, şi să încorporăm curba Phillips într-un cadru care ține cont de serii de date pentru salarii şi prețuri. Reconstruirea modelului în termeni de cointegrare şi cauzalitate relevă că versiunea curbei Phillips a modelului principal impune un mecanism de corectare a echilibrului asupra sistemului. Astfel, în timp ce este consecventă cu teoria principală a lui Aukrust, curba Phillips este şi un model special deoarece include numai unul din mecanismele de stabilire a salariilor discutate de Aukrust. Fără a ne îndepărta de generalitate, ne vom concentra asupra salariilor în curba Phillips şi amintim că, în concordanță cu teoria lui Aukrust, se presupune că: 1., posibil după îndepărtarea schimbărilor deterministe; şi 2. structura cauzală este o cale reprezentată de H4 mc şi H5 mc. Consecvența cu cointegrarea asumată şi cauzalitatea necesită existența unui model de corecție a echilibrului pentru rata salariilor nominale în sectorul expus. Presupunând o dinamică de prim ordin pentru simplificare, un sistem tip curba Phillips se defineste prin următoarele două ecuații: (1) unde (notația se simplifică prin renunțarea/reducerea la e ). Alternativ, dat fiind H2 mc, w t reprezintă creşterea salariului mediu a două sectoare. ε wt şi ε ut sunt inovații privind o informațiile disponibile în perioada t-1. Ecuația funcției consumului agregat este curba Phillips pe termen scurt, în timp ce (1) reprezintă ideea de bază că profitabilitatea (în sectorul e) este un factor care explică modificarea ratei şomajului. Z ut reprezintă alte variabile (şi termeni determinişti) care, în condițiile în care ceilalți factori nu se modifică, va conduce la scăderea ratei şomajului. Factorul z ut va include în mod tipic o măsurare a ratei de creştere a 6 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

8 economiei, şi alți factori legați de oferta de forță de muncă. Inserarea ecuației (1) în ecuația generală conduce la un model explicit pentru salarii. Pentru stabilirea ratei principale a şomajului de echilibru, ecuația (1) se rescrie sub forma: (2) unde este rata şomajului care nu influențează creşterea salariilor. Folosind medii necondiționate, notate prin E, pe ambele părți ale (2) obținem Folosind ipoteza unei ponderi staționare a salariilor, partea stângă este zero. Astfel, folosind g a şi g f ca notații ale ratelor de creştere constantă a productivității şi prețurilor externe, obținem: (3) ca soluție pentru rata şomajului de echilibru, notată u phil. Media pe termen lung a ponderii salariilor este în consecință: În plus, u phil şi wsh phil reprezintă starea stabilă şi unică a perechii corespunzătoare de ecuații de diferențe deterministe. Forma cunoscută a curbei Phillips este ilustrată în Figura 1. Se presupune că în economie se manifestă inițial un nivel scăzut al şomajului, adică u o din figură. Curba Phillips pe termen scurt (1) determină rata creşterii salariilor w 0. Ponderea salariilor conform ecuației (1) este deasupra valorii de echilibru pe termen lung, implicând că şomajul începe să crească şi creşterea salariilor se diminuează de-a lungul curbei Phillips. Forma abruptă a curbei Phillips se defineşte pentru cazul w t = q t + a t. Panta curbei este dată de β w1 /(1- β w3 ), fiind denumită în literatură drept curba Phillips. Echilibrul stabil se atinge când creşterea salariilor este egală cu creşterea constantă în stare de echilibru, adică g f +g a, iar nivelul şomajului este dat de u phil. (4) (5) Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

9 Dinamica şi echilibrul curbei Phillips într-o economie deschisă Figura 1 Problema pantei curbei Phillips pe termen lung este văzută ca depinzând de coeficientul β w3, elasticitatea creşterii salariilor determinată fără a se ține seama de prețul produselor. În figură, curba pe termen lung are o tendință descrescătoare, respectiv β w3 < 1, ceea ce în mod convențional face referire la o neomogenitate dinamică în stabilirea salariilor. Contrariul, omogenitatea dinamică, implică β w3 = 1 şi o curbă Phillips verticală. Cu condiția omogenității dinamice, rata de echilibru u phil este independentă de inflația mondială g f. Panta curbei Phillips pe termen lung a reprezentat una din cele mai dezbătute probleme în macroeconomie în anii 1970 şi Un argument în favoarea curbei Phillips verticale pe termen lung este acela că s-a observat evident că lucrătorii sunt capabili să obțină compensare deplină pentru inflație. Rezultă ca β w3 = 1 este o restricție normală asupra curbei Phillips, cel puțin dacă q t este interpretat ca o variabilă a probabilităților. Panta descendentă a curbei Phillips pe termen lung a fost contestată pe motiv că oferă un tablou prea optimist pentru politica economică: şi anume că guvernul poate reduce permanent nivelul şomajului sub rata naturală prin fixarea unui nivel ridicat al inflației. În cadrul unei economii deschise, această discuție apare a fi oarecum exagerată deoarece compromisul pe termen lung dintre inflație şi şomaj nu apare din premisa unei curbe pe termen lung cu pantă descendentă. În schimb, conform Figurii 1, nivelul stabil al şomajului e determinat de rata inflației importate g f şi de creşterea productivității exogene g a. Aceşti doi indicatori nu sunt considerați mijloace (sau ținte intermediare) de politică economică. 8 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

10 În economia reală, considerațiile privind costul vieții joacă un rol semnificativ în stabilirea salariilor. Astfel, în cercetarea econometrică aplicată se include de obicei inflația actuală şi întârziată, reflectând accentul pus pe considerații privind costul vieții în cadrul negocierilor salariale. Pentru reprezentarea acestei posibilități, se consideră următorul sistem: (6) (7) (8) Prima ecuație măreşte cu modificarea preturilor de consum p t, cu coeficientul. Pentru a se realiza o distincție formală între această ecuație şi funcția consumului agregat, se utilizează un semn distinctiv deasupra celorlalți coeficienți (şi deasupra termenului de abatere). A doua ecuație este identică cu ecuația şomajului (1). Ultima ecuație, a prețurilor stochastice, combină definiția prețurilor de consum cu ipoteza identică a stabilității ponderii salariilor în sectorul acoperit şi creşterea salariilor în sectorul expus. Folosind (8) pentru a elimina Δp t în (6), ne întoarcem la funcția consumului integrat, cu coeficienți şi ε wt redefinite corespunzător. Este utilă exprimarea u phil în termeni de coeficienți ai unui sistem extins (6)-(8): deoarece sunt două restricții de omogenitate necesare pentru curba Phillips pe termen lung, şi anume: =1 şi. Sistemul curbei Phillips pentru salarii într-o economie deschisă reprezintă o specificație completă a dinamicii modelului inflației. În mod clar, proprietățile dinamice ale modelului se aplică altor versiuni ale curbei Phillips. În special, toate sistemele tip curbă Phillips presupun că rata naturală a şomajului (NAIRU) este o soluție stabilă. Ca o singură ecuație, ecuația curbei Phillips este instabilă pentru o rată dată a şomajului. Stabilitatea în dinamică a ponderii salariilor şi ratei şomajului depinde de mecanismul de echilibrare integrat în ecuația pentru rata şomajului. În acest sens, o definiție a formării salariilor bazată pe curba Phillips nu poate fi adaptată unei politici economice care ținteşte nivelul (rata) şomajului întrucât numai rata naturală a şomajului corespunde unei ponderi salariale stabile. Orice alt nivel (țintit) duce la creştere sau descreştere continuă a ponderii salariale. Stabilitatea în dinamică a ratei naturale este un subiect de interes şi nu poate fi adresată într-un sistem incomplet tip curbă Phillips, adică, prin estimarea unui model de curbă Phillips cu o singură ecuație. Însă există abordări practice prin care estimarea ratei naturale a şomajului de bazează pe astfel (9) Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

11 de sisteme incomplete. Staiger şi alții au prezentat un studiu important care urmează tradiția estimării numai a curbei Phillips, considerând mecanismul de echilibrare implicit (1). Pentru alte țări, în special europene, unde instabilitatea ratei şomajului se manifestă mai puternic, problema despre corespondența dintre ratele estimate şi stabilitate este o problemă de actualitate. Utilizarea curbei Phillips în studiul evoluției şomajului În expresiile (4) şi (9), u phil depinde de parametrii curbei Phillips salariale şi ratele externe de creştere. Coeficienții ecuației şomajului nu intră în exprimarea ratei naturale. În altă variantă a curbei Phillips, exprimarea pentru rata naturală depinde de parametrii stabilirii prețurilor şi salariilor, adică modelul este specificat mai degrabă ca o curbă Phillips pentru prețuri decât ca o curbă Phillips pentru salarii. Dar exprimarea ratei dintr-o curbă Phillips pentru prețuri rămâne independentă de parametrii din ecuația (1). Faptul ca o proprietate importantă de sistem (şomajul) poate fi estimată printr-o singură ecuație conduce într-un fel către explicarea popularității modelului de curbă Phillips. Cu toate acestea, rezultatele bazate pe analiza unui sistem incomplet oferă informații limitate. În particular, analiza bazată pe o singură ecuație oferă informații insuficiente despre proprietățile dinamice ale sistemului. În primul rând, în afară de cazul în care curba Phillips este estimată împreună cu funcția (ecuația) consumului agregat, stabilitatea în dinamică nu poate fi verificată, iar corespondența dintre u phil şi stabilitatea sistemului nu poate fi susținută. Astfel, estimările cu o singură ecuație nu sunt inatacabile, deoarece principiul corespondenței poate fi forțat. În al doilea rând, chiar dacă se consideră a priori că u phil corespunde cu starea stabilă a sistemului, viteza de ajustare spre o stare stabilă de interes şi necesită estimarea ecuației (1) ca şi cea a curbei Phillips Este de înțeles că şomajul ridicat a necesitat modele care îndeplinesc următoarele funcții: - țin seama de lag-uri în cazul ajustării în jurul unei rate naturale constante; - permit schimbarea echilibrului. O combinație a celor două funcții este de asemenea posibilă. În mod simplu, fiind un sistem dinamic, modelul de curba Phillips cuprinde dinamici lente. În principiu, coeficientul de ajustare β u1 în ecuația şomajului (1) poate fi mic în mod arbitrar, atât timp cât nu e zero, u phil corespunde formal stării stabile a sistemului. Totuşi, se pune problema cât de lentă poate fi viteza ajustărilor înainte ca ideea de echilibru să devină subminată din interior. Conform argumentelor lui Phelps şi Friedman, rata naturală trebuie să fie aproape stabilă şi ar trebui să fie un punct puternic de atracție pentru rata efectivă a şomajului. Totuşi, experiența practică a demonstrat că în cel mai 10 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

12 bun caz rata naturală este un punct slab de atracție. Sunt aspecte practice ale problemei, importante: guvernanții, analizând asupra perspectivelor după un şoc negativ al economiei, vor constata că rata şomajului va reveni eventual la nivelul său natural dar numai după 40 de ani sau mai mult. Studiul curbei Phillips oferă numai o capabilitate limitată de explicare economică a schimbărilor care se manifestă prin rata şomajului. Pare uneori incredibil că modificarea ratei reale de creştere g a poate explica singură creşteri profunde şi persistente ale ratei şomajului cum s-a întâmplat în Europa. O rată nominală de creştere poate bineînțeles să sufere creşteri majore, dar pentru ca acele schimbări să aibă un impact asupra ratei de echilibru e nevoie de curba Phillips pe termen lung cu pantă descendentă. Curba Phillips e mai bine adaptată unui regim stabil caracterizat printr-un lag de ajustare redusă în jurul unei rate medii stabile a şomajului, decât la modificările şomajului în Europa. S-au dezvoltat în consecință noi modele, care au promis explicarea modificărilor ratei de echilibru a şomajului şi există informații concrete despre modul în care caracteristicile structurale ale piețelor forței de muncă şi de mărfuri afectează echilibrul şomajului. Noile modele nu au ajuns la stadiul de a fi unanim acceptate, aşa cum a fost rolul curbei Phillips. Conceptele considerate reliefează că schimbările permanente ale şomajului sunt modificări de amploare, cu manifestare intermitentă, în linie cu concepția asupra ratei şomajului ca. O opinie alternativă este aşa numita rată naturală variabilă în timp. Ideea de bază este că rata naturală a şomajului reacționează la influențe de mică amploare care se manifestă frecvent. Conform acestei opinii, rata naturală a şomajului este dată de relațiile: (10) (11) Diferența este că rata naturală nu mai este un parametru independent de timp, ci un parametru stocastic care urmează calea aleatorie (11), şi o abatere care reprezintă influențele de mică amploare. În estimarea acestei perechi de ecuații, eroarea standard este limitată de la început, altfel s-ar modifica în sus şi în jos şi ar absorbi toate abaterile din lăsate neexplicate prin variabile explicative. Metodologia implică o unitate de bază, atât în rata observată a şomajului cât şi în rata naturală a şomajului. Relevanța practică a acestui cadru pare să fie limitată la SUA, unde există puține modificări majore ale ratei şomajului. Legat de rata naturală a şomajului, variabilă în timp este conceptul de hysteresis. Economiştii au invocat termenul de şomaj hysteresis pentru cazul în care rata de echilibru ar putea să devină identică ratei întârziate a şomajului. Se face distincție între întârzierea reală ca fenomen de echilibru Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

13 neliniar multiplu şi proprietatea liniară a unei unități rădăcină. S-a demonstrat că hysteresis nu este o întârziere efectivă (în adevăratul sens al cuvântului, ca fenomen neliniar) şi ca fenomenul de hysteresis efectiv conduce la o abordare a şomajului care nu corespunde cu ipoteza ratei naturale. Estimarea incertitudinii curbei Phillips tip NAIRU (rata naturală a şomajului) Vom încerca să descriem trei abordări ale estimării unui domeniu de încredere a curbei Phillips tip NAIRU. Motivul absenței intervalelor de încredere în majoritatea calculelor legate de NAIRU sunt corelate cu faptul că NAIRU este o funcție neliniară a coeficienților de regresie. Există trei metode care pot fi utilizate pentru construirea intervalelor de încredere pentru NAIRU: metoda Wald, metoda Fieller şi metoda coeficienților de probabilitate. Abordarea lui Fieller şi formulele coeficienților de probabilitate sunt preferabile datorita proprietăților finite ale eşantionului Prima şi cea mai intuitivă abordare se bazează pe eroarea standard asociată şi proporția t pentru coeficienții estimați şi corespunde unei statistici Wald. În cazul unei treceri totale a creşterilor productivității în salarii şi lipsei iluziei banilor, u phil din curba Phillips tip NAIRU este β w0 / β w1 şi valoarea sa estimata este. Cum s-a notat deja, din (1) deducem: (12) unde u phil poate fi estimat direct prin metoda celor mai mici pătrate neliniare. Rezultatul este numeric echivalent cu coeficientul derivat din estimări liniare ( ) din relația (1). În fiecare caz, o eroare standard pentru poate fi calculată, din care intervalele de încredere pot fi obținute direct. Un interval de încredere include estimarea nerestricționată a u phil, care este şi un anumit domeniu în jurul acelei valori. În mod euristic, intervalul de încredere conține fiecare valoare a coeficientului care nu respectă ipoteza: (13) Considerăm că este statistica F bazată pe Wald pentru verificarea H W, iar Pr( ) probabilitatea argumentului său. Un interval de încredere de (1-α)% este definit de pentru. Dacă β w1, elasticitatea ratei şomajului în curba Phillips este estimată cu precizie, abordarea Wald este satisfăcătoare. Mărimi mici ale eşantionului 12 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

14 pun în pericol în mod clar precizia estimării, dar dimensiunea eşantionului depinde de volumul de informații pe bază de observare. Totuşi, dacă β w1 este estimat imprecis (nu este semnificativ statistic), această abordare poate să inducă în eroare în mare măsură. Abordarea Wald ignoră modul în care se comportă pentru valori ale apropiate relativ de zero, unde relativ reflectă incertitudinea în estimarea lui β w1. Pentru curbele Phillips europene, estimările β w1 sunt tipic nesemnificative statistic, încât această preocupare este legată de calcularea ratelor naturale prin curba Phillips pentru Europa. În esență, problema apare deoarece este funcție neliniară a estimatorilor ( ) care sunt repartizați normal. A doua abordare evită această problemă prin transformarea ipotezei neliniare (3) într-una liniară, adică: (14) Ipoteza (4) şi statistica F corespunzătoare sunt notate H F şi. Deoarece ipoteza (4) este liniară în parametrii β w0 şi β w1, verificările acestei ipoteze sunt corespunzătoare, chiar dacă este aproape de zero. Determinarea intervalelor de încredere se face exact ca în abordarea Wald, exceptând faptul că statistica-f este construită pentru. A treia abordare foloseşte coeficientul de verosimilitate statistic pentru a calcula intervalul de încredere pentru ipoteza H W. Adică, relația (2) este estimată atât nerestrictiv cât şi sub restricția H W, probabilități corespondente (sume reziduale ale pătratelor pentru ecuații singulare) sunt obținute, iar intervalul de încredere este construit din valori ale pentru care verosimilitatea este mai mică decât valoarea critică dată. Dacă modelul original este liniar în parametrii săi, soluția lui Fieller este echivalentă numeric cu soluția bazată pe verosimilitate, oferind o justificare generică anterioară. În cazul în care curba Phillips estimată nu prezintă omogenitate dinamică, este numai o componentă a estimării NAIRU care ar fi potrivită cu teoria de bază. Aceasta conduce la calcule complexe pentru NAIRU în continuare, respectiv trebuie luată în considerare codispersia termenilor precum şi. Totuşi, în afara de cazul în care depărtarea de omogenitate are o valoare numerică mare, poate fi reprezentativă pentru gradul de incertitudine asociat cu rata naturală estimată a curbei Phillips. Probleme statistice identice apar în alte zone de aplicare a macroeconomiei, de exemplu în forma unui indice de condiții monetare. Concluzii Din prezentarea teoretică a curbei Philips, în care accentul a fost pus pe utilizarea acesteia în analizele macroeconomice, s-au desprins unele Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

15 concluzii teoretice şi practice. Din punct de vedere teoretic, curba Philips poate fi integrată, utilizată într-un model de analiză a inflației. A doua concluzie este aceea că o analiză macroeconomică complexă se poate realiza prin utilizarea de metode şi modele econometrice adaptate şi utilizate în studiul elementelor macroeconomice. În altă ordine de idei, analiza macroeconomică trebuie să se axeze pe una structurală, cronologică dar pe bază de agregate deflatate. Evoluția şomajului este o problemă majoră la nivelul oricărei economii naționale deoarece aceasta determină o serie de evoluții complexe. Astfel, indicatorii macroeconomici de rezultate în termeni reali depind de nivelul pe care l-a înregistrat rata inflației. Mărimea salariului sau politicile salariale trebuie să țină seama indubitabil de nivelul înregistrat de rata inflației. În consecință, nivelul de trai sau bunăstarea unei națiuni bazată pe veniturile reale trebuie să aibă la bază şi modul în care se resimte exprimă influența inflației. Am făcut unele analize şi aprecieri privind o economie închisă sau o economie deschisă. Curba Philips se utilizează în analiza şi a corelației acesteia cu celelalte variabile macroeconomice. Problema echilibrului şi a altora de acest gen depind de utilizarea unui complex de modele având în vedere că estimarea unui domeniu de încredere a curbei Philips de regulă este de tip NAIRU. Aceasta este o funcție neliniară a coeficienților de regresie care dau posibilitatea unei interpretări riguroase a efectului inflației asupra rezultatelor economice. Practic, în aplicarea unor modele macroeconomice aspectele cuprinse în acest studiu se pot concretiza dând valori cuantificate pe baza cărora se pot exprima previziuni şi alte elemente utile în managementul macroeconomic. Bibliografie selectivă 1. Anghelache, C. and Anghel, M. G. (2016). Econometrie generală. Concepte, teorie și studii de caz, Editura Artifex, Bucureşti 2. Anghelache, C. and Manole, A. (2010). Utilizarea curbei Phillips în analiza macroeconomică. Revista Română de Statistică Supliment, 9 3. Backhouse, R.E. (2000). Progress in Heterodox Economics, Journal of the History of Economic Thought, Cambridge University Press, 22 (02) 4. Balaban, G., Vîntu, D. (2010). Testarea nonliniarității curbei Phillips. Implicații pentru politica monetară. Economie teoretică şi aplicată, XVII (4),(545), Bjerkholt, O. (2005). Markets, models and planning: the Norwegian experience, Oslo University, Department of Economics in series Memorandum 6. Brissimis, S. and Magginas, N. (2008). Infl ation Forecasts and the New Keynesian Phillips Curve. International Journal of Central Banking, 4 (2), Cogley, T., and Sbordone, A. (2008). Trend Infl ation, Indexation, and Infl ation Persistence in the New Keynesian Phillips Curve. The American Economic Review, 98 (5), Deleplace, G. (2008). La absorción de la macroeconomía por la microeconomía, Lecturas de Economía, 69, Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

16 9. Dickens, W. T. (2008). A New Method to Estimate Time Variation in the NAIRU, Federal Reserve Bank of Boston in Conference Series ; [Proceedings] 10. Dupor, W, Kitamura, T. and Tsuruga, T. (2010). Integrating Sticky Information and Sticky Price Phillips Curves. Review of Economics and Statistics, August, 92, Ewing, B. T., Seyfried, W. L. (2003). Modeling the Philips Curve: A Time-Varying Volatility Approach. Euro-American Association of Economic Development in its journal Applied Econometrics and International Development 12. Gertler, M. and Leahy, J. (2008). A Phillips Curve with an Ss Foundation. Journal of Political Economy, 116 (3), Gordon, R.J. (2011). The History of the Phillips Curve: Consensus and Bifurcation. Economica 78 (309), Haldane, A. and Quah, D. (2000). UK Philips Curves and Monetary Policy, Centre for Economic Performance, London School of Economics in CEP Discussion Papers 15. Isard, P., Laxton, D. and Eliasson A. C. (2001). Infl ation Targeting with NAIRU Uncertainty and Endogenous Policy Credibility, International Monetary Fund in IMF Working Papers 16. Kim, C. J. and Kim, Y. (2008). Is the Backward-Looking Component Important in a New Keynesian Phillips Curve?. Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, 12 (3), Karanassou, M. and Snower, D. (2007). Inflation Persistence and the Philips Curve Revisited, Kiel Institute for the World Economy in Kiel Working Papers series 18. Levy, D. (2004). Cointegration in Frequency Domain, EconWPA in its series Econometrics 19. Mitruț, C. and Şerban, D. (2007). Bazele econometriei în administrarea afacerilor, Editura ASE, Bucureşti 20. Stanley, T. D. (2002). When All Are NAIRU: Hysteresis and Behavioural Inertia, Taylor and Francis Journals in Applied Economics Letters 21. Tambakis, D. N. (2002). Expected Social Welfare under a Convex Philips Curve and Asymmetric Policy Preferences, Blackwell Publishing in Journal of Money, Credit and Banking 22. Wakita, S. (2006). The Lost Decade in the Japanese Labor Market: Labor s share and Okun s Law, East Asian Bureau of Economic Research in Labor Economics Working Papers 23. Woodford, M. (2005). Firm- specifi c capital and the new Keynesian Phillips curve. International Journal of Central Banking, 1 (2), Zhang, C., Osborn, D. and Kim, D. H. (2008). The New Keynesian Phillips Curve: From Sticky Infl ation to Sticky Prices. Journal of Money, Credit and Banking, 40 (4), Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

17 USING THE PHILIPS CURVE IN MACROECONOMIC ANALYSIS Prof. Constantin ANGHELACHE PhD Bucharest University of Economic Studies / Artifex University of Bucharest Prof. Alexandru MANOLE PhD Artifex University of Bucharest Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD (madalinagabriela_anghel@yahoo.com) Artifex University of Bucharest Maria MIREA PhD Student (mirea_maria@yahoo.com) Bucharest University of Economic Studies Abstract The issue of a country s evolution is solved and resolved by analyzing the macroeconomic results indicators. Gross domestic product and, in particular, Gross Domestic Product per capita is the most synthetic and accurate indicator of the level recorded by a country in its evolution over time. In statistical practice, there are a number of methods and models of macroeconomic analysis in chronological, structural or international comparability. The economic evolution of a country for international comparability is the question of establishing the results of each period in comparable terms, ie bringing macroeconomic indicators expressed in current prices at constant or comparable prices. Of course, infl ation is the factor that requires the defl ation of macroeconomic aggregates to bring them to comparability. In statistical practice, theoreticians have been unable to give up the Philips curve that interprets demand and supply inflation. In this article, we wanted to analyze and interpret how the Philips curve applies in the current context. We consider the representation of this curve in a system of cointegrated variables. Consistency and changes in the unemployment rate are also estimated on the basis of the Philips curve, which is a precise representation of the correlation between the rise in the central outcome indicator and infl ation. Keywords: Philips curve, product market, uncertainty, unemployment, Lucas curve JEL Classification: C44, E23 Introduction The inflation model and the Phillips curve originated in the same age of macroeconomics. While Aukrust s model departed from academia, literature on the Phillips curve developed in the 1960s and made a huge impact over 16 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

18 the next four decades. Here are some of the significant steps in Phillips curve developments. The Phillips Curve and Aukrust s model were considered as alternatives, representing the demand and offer inflation model. The difference between considering the labor market as an important source of inflation and the special attention paid by the Phillips product market curve is more a matter of principle than the principle, and the two mechanisms can work together. Next, it shows how the two approaches formally can be combined, giving the Phillips curve the short-term relationship of nominal wage growth, while the main thesis is valid in the long run. Essential issues are addressed to apply the Phillips curve in the current context, its representation in a system of cointegrated variables; Consistency and changes in the unemployment rate; Uncertainty of Phillips curve estimated NAIRU; And the inversed Phillips curve status, respectively Lucas s offer curve. Literature review The econometrics book authored by Anghelache and Anghel (2016) is a reference work in the study of econometrics, the authors include both theoretical and practical approaches, case studies. Mitruț and Şerban (2007) have presented the basics of econometrics in business administration. Anghelache and Manole have presented the usefulness of the Philips curve in macroeconomic analyses, insisting on the correlation between unemployment and inflation, they consider that the Philips curve is a powerful instrument in the context of such studies. Wakita (2006) has studied some phenomena on the Japanese labor market, the constant labor share and the law of Okun, he states that the only driving factor behind the increase of labor s share based on income was depreciation, while the potential growth rate has recorded massive decreases, corroborated with structural breaks in Okun s law. Coibion and Gorodnichenko (2015) have considered the oil price growth as major factor in increasing household expectations regarding inflation. Gertler and Leahy (2008) have studied the case of a Philips curve based on the state-dependent pricing, they consider that the developed model is appropriate in matching the characteristics of price adjustments and is significantly flexible in the aggregate price level, when compared to the model that is time-dependent. Deleplace (2008) researches on the development of economic thinking, he approaches the Keynesian revolution and the critic of Robert Clever. Tambakis (2002) develops on the expected social welfare under certain characteristics of Philips Curve and asymmetric policyrelated preferences. Dickens (2008) emphasizes the role of the Philips curve s estimates as information provider for NAIRU estimates, namely the characteristics of inflation and unemployment. Stanley (2002) discusses on the fact that, after six years when the unemployment rate was situated below the NAIRU estimates led to declining inflation, contrary to the natural rate hypothesis, which predicted growing Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

19 inflation, Isard, Laxton and Eliasson (2001) develop on some aspects regarding inflation targeting with NAIRU. Haldane and Quah (2000) have studied the trend described by the Philips Curve in the UK economy, the differences in comparison to the US situation, they insist on the fact that the weakness of the potential tradeoff between inflation and unemployment should be carefully considered by policy makers. Karanassou and Snower (2007) discuss on the trustworthiness that can be associated to the persistency puzzle, considering that this concept is not to be given confidence. Backhouse (2000) is a major contribution for the studies concerning the so-called heterodox economics, he outlines three criteria that are to be fulfilled by any heterodox school. Balaban and Vîntu (2010) have studied the characteristics of the Romanian economy and they promote the idea of a specific non-linear Philips curve, in opposition to the linear shape of the curve for the euro area, their study converges with Musso et al. (2007). Bjerkholt (2005) compares the post-war economic recovery in Europe with the transition to free economies (the case of former communist countries in Eastern Europe), he argues that planning is subjected to certain limitations, while being still important in the economic policy. Brissimis and Magginas (2008) discuss on the usefulness of the New Keynesian Phillips Curve in explaining the evolution of inflation in the United States, compared with expectations represented official forecasts, their results show that the standard forward-looking New Keynesian Phillips curve is a proper instrument under certain assumptions. Gordon (2011) describes the two majors applications of the Philips curve, which became obvious after 1975, the explanation on the US inflation and the policy responses to supply shocks. Woodford (2005) develops on the application of the new Keynesian Phillips curve in analzying firm- specific capital. Zhang, Osborn and Dong (2008) analyse the applications of NKPC in the context of sticky prices, Dupor, Kitamura and Tsuruga (2010) develop on a similar topic. Ewing and Seyfried (2003) have examined the Philips curve under nonlinear status of the second moment of inflation, a valuable result from their study is the positive relation between inflation rate and conditional volatility. Kim and Kim (2008) discuss on the importance of the backward-looking component in a New Keynesian Phillips Curve. Levy (2004) presents a demonstration on the behavior of two difference stationary series cointegrated with a cointegrating vector. Cogley, and Sbordone (2008) develop on the inflation persistence in the New Keynesian Phillips Curve. Results and discussions Cointegration, causality and natural rate reflected in the Phillips curve As we have shown before, there are many ways in which a Phillips curve for an open economy can be inferred from economic theory. Our 18 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

20 appreciation of the Phillips curve is based on Calmfors, which reconciled the Phillips curve with the Scandinavian inflation model. We plan to take a step forward, however, and incorporate the Phillips curve into a framework that takes into account wage and price data series. Reconstructing the model in terms of cointegration and causality reveals that the Phillips curve version of the master model imposes a mechanism to correct the balance on the system. Thus, while consistent with Aukrust s main theory, the Phillips curve is also a special model because it includes only one of the wage setting mechanisms discussed by Aukrust. Without departing from generality, we will focus on salaries in the Phillips curve and we recall that, in accordance with Aukrust s theory, it is assumed that: 1., possibly after removal of deterministic changes; and 2. The causal structure is a way represented by H4 mc and H5 mc. Consistency with assumed cointegration and causality requires a pattern of equilibrium correction for nominal wage rates in the exposed sector. Assuming a first order dynamic for simplification, a Phillips curve system is defined by the following two equations: (1) where (notation is simplified by renunciation / reduction to e ). Alternatively, given H2 mc, w t represents the increase in the average salary of two sectors. ε wt şi ε ut are innovations regarding information available during the period t-1. The equation of aggregate consumption function is the short-term Phillips curve, while (1) is the basic idea that profitability (in sector e) is a factor explaining the change in the unemployment rate. Z ut represents other variables (and deterministic terms) which, if the other factors do not change, will lead to a decrease in the unemployment rate. The factor z ut will typically include a measure of the rate of growth of the economy, and other factors linked to the supply of labor. The insertion of equation (1) into the general equation leads to an explicit salary model. For determining the main rate of equilibrium unemployment, equation (1) is rewritten as: Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

21 where is the unemployment rate that does not affect wage growth. Using unconditional environments, denoted by E, on both sides of (2) we obtain: (3) Using the assumption of a fixed wage weight, the left is zero. Thus, using g a şi g f as notes of constant growth rates of productivity and external prices, we obtain: as a solution for the equilibrium unemployment rate, denoted u phil. The longterm average of the salary weight is accordingly: (5) In addition, u phil and wsh phil represent the stable and unique state of the corresponding pair of deterministic difference equations. The known shape of the Phillips curve is illustrated in Figure 1. It is assumed that the economy initially shows a low level of unemployment, ie u o in the figure. The short-term Phillips Curve (1) determines the wage increase rate w 0. The share of wages according to equation (1) is above the long-term equilibrium value, implying that unemployment is rising and wage growth decreases along the Phillips curve. The steep shape of the Phillips curve is defined for the case w t = q t + a t. The slope of the curve is given by β w1 /(1- β w3 ), being referred to in the literature as the Phillips Curve. The steady equilibrium is reached when the salary increase is equal to steady steady growth, ie g f +g a, and the unemployment level is given by the u phil. (2) (4) 20 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

22 Dynamics and balance of the Phillips curve in an open economy Figure 1 The problem of the long-term Phillips curve is seen as depending on the β w3 coefficient, the elasticity of wage growth determined without taking account of the price of the products. In the figure, the long-term curve has a decreasing tendency, ie β w3 < 1, which conventionally refers to a dynamic inhomogeneity in wage setting. Conversely, dynamic homogeneity implies β w3 = 1 and a vertical Phillips curve. Given the dynamic homogeneity, the uphil equilibrium rate is independent of global inflation g f. The long-term slope of the Phillips curve was one of the most debated problems in macroeconomics in the 1970s and 1980s. An argument in favor of the long-term vertical curve Phillips is that it has clearly been noticed that workers are able to obtain full compensation for inflation. It follows that β w3 = 1 is a normal restriction on the Phillips curve, at least if q t is interpreted as a variable of probabilities. The downward slope of the Phillips curve in the long run has been challenged on the grounds that it provides a picture too optimistic about economic policy: that the government can permanently reduce unemployment to below the natural rate by fixing a high level of inflation. In an open economy, this discussion appears to be somewhat exaggerated because the long-term compromise between inflation and unemployment does not come from the premise of a long-term downward curve. In contrast, according to Figure 1, the stable level of unemployment is determined by the imported inflation rate gf and by the increase of the exogenous productivity g a. These two indicators are not considered as means (or intermediary targets) of economic policy. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

23 In the real economy, cost-of-living considerations play a significant role in wage setting. Thus, applied econometric research usually includes current and delayed inflation, reflecting the emphasis on cost-of-living considerations in wage negotiations. The following is considered to represent this possibility: (6) (7) (8) The first equation increases with the change in the consumption prices p t, with the coefficient. In order to make a formal distinction between this equation and the aggregate consumption function, a distinctive sign is used above the other coefficients (and above the deviation term). The second equation is identical to the unemployment equation (1). The last equation of stochastic prices combines the definition of consumer prices with the identical assumption of the stability of the wage weight in the covered sector and the increase in wages in the exposed sector. Using (8) to remove Δp t in (6), we return to the integrated consumption function with coefficients and ε wt redefined accordingly. It is useful to express uphil in terms of coefficients of an extended system (6) - (8): because there are two homogeneity restrictions required for the longterm Phillips curve, namely: =1 and. The Phillips salary system in an open economy is a complete specification of the dynamics of the inflation model. Clearly, the dynamic properties of the model apply to other versions of the Phillips curve. In particular, all Phillips curve systems assume that the natural rate of unemployment (NAIRU) is a stable solution. As a single equation, the equation of the Phillips curve is unstable for a given rate of unemployment. The dynamic stability of wage and unemployment rates depends on the integrated equalization mechanism in the unemployment rate equation. In this sense, a definition of wage formation based on the Phillips curve can not be adapted to an economic policy that targets the unemployment rate, since only the natural rate of unemployment corresponds to a stable wage weight. Any other level (target) leads to a continuous increase or decrease of the salary weight. Dynamic stability of the natural rate is a subject of interest and can not be addressed in an incomplete Phillips curve system, that is, by estimating a Phillips curve model with a single equation. But there are practical approaches (9) 22 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

24 in which the estimation of the natural rate of unemployment is based on such incomplete systems. Staiger et al. Presented an important study following the tradition of estimating only the Phillips curve, considering the default balancing mechanism (1). For other countries, especially European ones, where the instability of the unemployment rate is stronger, the problem of the correspondence between estimated rates and stability is a topical issue. Using the Phillips curve in the study of unemployment In the expressions (4) and (9), u phil depends on the parameters of the salary Phillips curve and the external growth rates. The coefficients of the unemployment equation do not enter into the expression of the natural rate. In another variation of the Phillips curve, expressing the natural rate depends on the price and wage setting parameters, ie the model is specified as a Phillips price curve rather than as a Phillips salary curve. But the expression of the rate in a Phillips price curve remains independent of the parameters in equation (1). The fact that an important system property (unemployment) can be estimated by a single equation leads in a way to explaining the popularity of the Phillips curve. However, results based on an incomplete system analysis offer limited information. In particular, single-based analysis provides insufficient information about the dynamic properties of the system. First, unless the Phillips curve is estimated along with the aggregate consumption function (equation), dynamic stability can not be verified, and the correspondence between the uphil and the stability of the system can not be supported. Thus, estimates with one equation are not unattainable, because the principle of correspondence can be forced. Second, even if it is considered a priori that the uphil corresponds to the stable state of the system, the rate of adjustment to a stable state of interest and requires estimation of equation (1) as that of the Phillips curve (). It is understandable that high unemployment required models that fulfill the following functions: - take into account lags when adjusting around a steady natural rate; - allow change of balance. A combination of the two functions is also possible. Simply being a dynamic system, the Phillips curve model features slow dynamics. In principle, the adjustment coefficient β u1 in the unemployment equation (1) may be arbitrarily small, as long as it is not zero, u phil corresponds formally to the stable state of the system. However, the question arises as to how slow the speed of adjustments can be before the idea of equilibrium becomes undermined from within. According to Phelps and Friedman s arguments, the natural rate should be almost stable and should be a strong Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

25 point of attraction for the effective rate of unemployment. However, practical experience has shown that at best the natural rate is a weak point of attraction. These are practical aspects of the issue: Governors, looking at prospects after a negative economic shock, will find that the unemployment rate will eventually return to its natural level, but only after 40 or more years. The study of the Phillips Curve offers only limited capability to explain economically the changes that are manifested by the unemployment rate. It sometimes seems incredible that the change in the real growth rate g a can only explain profound and persistent increases in the unemployment rate as happened in Europe. A nominal growth rate may of course suffer major increases, but in order for those changes to have an impact on the equilibrium rate, the long-term Phillips curve with downward slope is needed. The Phillips curve is better suited to a stable regime characterized by a low adjustment lag around a stable average rate of unemployment, rather than to the change in unemployment in Europe. New models have emerged that promised to explain the changes in the unemployment equilibrium rate, and there is concrete information on how the structural characteristics of labor and commodity markets affect the balance of unemployment. The new models have not reached the stage of being unanimously accepted, as was the role of the Phillips Curve. The concepts considered show that permanent changes in unemployment are large-scale changes, with intermittent manifestations, in line with the conception of the unemployment rate as. An alternative view is the so-called natural rate variable over time. The basic idea is that the natural rate of unemployment reacts to small-scale influences that occur frequently. According to this opinion, the natural rate of unemployment is given by the relationships: (10) (11) The difference is that natural rate is no longer a time independent parameter, but a stochastic parameter that follows the random path (11), and a deviation that represents small scale influences. In estimating this pair of equations, the standard error is limited from the start, otherwise would change up and down and absorb all deviations in left unexplained by explanatory variables. The methodology involves a basic unit, both in the observed unemployment rate and in the natural rate of unemployment. The practical relevance of this framework appears to be limited to the US, where there are few major changes in the unemployment rate. Regarding the natural rate of unemployment, variable over time is the concept of hysteresis. Economists have invoked the term hysteresis for the case 24 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

26 if the equilibrium rate could be the same as the delayed rate of unemployment. A distinction is made between real delay as a multiline nonlinear phenomenon and the linear property of a root unit. It has been shown that hysteresis is not an effective delay (in the true sense of the word as a nonlinear phenomenon) and that the phenomenon of hysteresis effectively leads to an approach of unemployment that does not correspond to the hypothesis of the natural rate. Estimating the uncertainty of the NAIRU Phillips curve (natural rate of unemployment) We will try to describe three approaches to estimating a trust area of the NAIRU Phillips curve. The reason for the absence of confidence intervals in most NAIRU calculations is related to the fact that NAIRU is a non-linear function of regression coefficients. There are three methods that can be used to build NAIRU trusted intervals: the Wald method, the Fieller method, and the probability coefficient method. Fieller s approach and probability coefficient formulas are preferable due to the finite sample properties The first and most intuitive approach is based on the associated standard error and the t ratio for the estimated coefficients and corresponds to a Wald statistic. In the case of a full shift in productivity increases in wages and the lack of money illusion, u phil from the Phillips NAIRU curve is β w0 / β w1 and its estimated value is. As already noted, from (1) we deduce: (12) where u phil can be estimated directly by the least square nonlinear method. The result is numerically equivalent to the coefficient, derived from linear estimates ( ) of relation (1). In each case, a standard error for can be calculated, of which confidence intervals can be obtained directly. A confidence interval includes the unrestricted estimate of the u phil, which is and a certain range around that value. Heuristically, the confidence interval contains each coefficient value that does not follow the hypothesis: (13) We consider that s the Wald-based F statistic for H W verification, and Pr( )he probability of its argument. A confidence interval of (1-α)% is is defined by for. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

27 If β w1, the elasticity of the unemployment rate in the Phillips curve, is accurately estimated, the Wald approach is satisfactory. Small sample sizes clearly jeopardize the precision of the estimate, but the size of the sample depends on the amount of observation-based information. However, if β w1 is imprecisely estimated (not statistically significant), this approach can be misleading to a large extent. The Wald approach ignores how behaves for values of relatively close to zero, where relatively reflects the uncertainty in estimating β w1. For European Phillips curves, the β w1 estimates are typically statistically insignificant that this concern is related to the calculation of natural rates through the Phillips curve for Europe. Essentially, the problem arises because is a non-linear function of the estimators ( ) that are normally distributed. The second approach avoids this problem by transforming the nonlinear hypothesis (3) into a linear one, that is: (14) The hypothesis (4) and the corresponding F statistic are denoted H F and. Since hypothesis (4) is linear in parameters β w0 and β w1, he assumptions of this hypothesis are appropriate, even if is close to zero. Determination of confidence intervals is done exactly as in the Wald approach, except that the F-statistic is constructed for. The third approach uses the statistical verosimility coefficient to calculate the confidence interval for the H W hypothesis. That is, relationship (2) is estimated both unrestrictedly and under the H W restriction, corresponding probabilities (residual amounts of squares for singular equations) are obtained, and the confidence interval is constructed from values for which the verosimity is less than the critical value given. If the original model is linear in its parameters, Fieller s solution is numerically equivalent to the solution based on verosimilitude, providing a previous generic justification. If the estimated Phillips curve does not exhibit dynamic homogeneity, is only a component of the NAIRU estimate that would be appropriate to the underlying theory. This leads to more complex calculations for the NAIRU, and the codispersion of terms such as and should be considered. However, unless the homogeneity distance has a large numerical value, may be representative of the degree of uncertainty associated with the estimated natural rate of the Phillips curve. Similar statistical problems occur in other areas of macroeconomic application, for example in the form of a monetary conditions index. 26 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

28 Conclusion From the theoretical presentation of the Philips curve, which emphasized its use in macroeconomic analyzes, some theoretical and practical conclusions were drawn. From a theoretical point of view, the Philips curve can be integrated, used in an inflation analysis model. The second conclusion is that a complex macroeconomic analysis can be achieved by using econometric methods and models adapted and used in the study of macroeconomic elements. In other news, the macroeconomic analysis should focus on a structural, chronological but based on deflated aggregates. The evolution of unemployment is a major problem at the level of any national economy as it causes a number of complex developments. Thus, the macroeconomic performance indicators in real terms depend on the level recorded by the inflation rate. The size of wages or wage policies must bear in mind the level of inflation rate. As a result, a nation s living or welfare state based on real incomes must also be based on how it expresses the influence of inflation. We have made some analyzes and assessments about a closed economy or an open economy. The Philips curve is used in the analysis and its correlation with the other macroeconomic variables. The problem of balance and others of this kind depends on the use of a complex model, considering that the estimation of a trustworthy range of the Philips curve is typically NAIRU. This is a non-linear function of the regression coefficients that allow a rigorous interpretation of the effect of inflation on economic outcomes. Practically, in the application of macroeconomic models the aspects contained in this study can materialize by giving quantified values on the basis of which forecasts and other useful elements in the macroeconomic management can be expressed. Selective references 1. Anghelache, C. and Anghel, M. G. (2016). Econometrie generală. Concepte, teorie și studii de caz, Editura Artifex, Bucureşti 2. Anghelache, C. and Manole, A. (2010). Utilizarea curbei Phillips în analiza macroeconomică. Revista Română de Statistică Supliment, 9 3. Backhouse, R.E. (2000). Progress in Heterodox Economics, Journal of the History of Economic Thought, Cambridge University Press, 22 (02) 4. Balaban, G., Vîntu, D. (2010). Testarea nonliniarității curbei Phillips. Implicații pentru politica monetară. Economie teoretică şi aplicată, XVII (4),(545), Bjerkholt, O. (2005). Markets, models and planning: the Norwegian experience, Oslo University, Department of Economics in series Memorandum 6. Brissimis, S. and Magginas, N. (2008). Infl ation Forecasts and the New Keynesian Phillips Curve. International Journal of Central Banking, 4 (2), Cogley, T., and Sbordone, A. (2008). Trend Infl ation, Indexation, and Infl ation Persistence in the New Keynesian Phillips Curve. The American Economic Review, 98 (5), Deleplace, G. (2008). La absorción de la macroeconomía por la microeconomía, Lecturas de Economía, 69, Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

29 9. Dickens, W. T. (2008). A New Method to Estimate Time Variation in the NAIRU, Federal Reserve Bank of Boston in Conference Series ; [Proceedings] 10. Dupor, W, Kitamura, T. and Tsuruga, T. (2010). Integrating Sticky Information and Sticky Price Phillips Curves. Review of Economics and Statistics, August, 92, Ewing, B. T., Seyfried, W. L. (2003). Modeling the Philips Curve: A Time-Varying Volatility Approach. Euro-American Association of Economic Development in its journal Applied Econometrics and International Development 12. Gertler, M. and Leahy, J. (2008). A Phillips Curve with an Ss Foundation. Journal of Political Economy, 116 (3), Gordon, R.J. (2011). The History of the Phillips Curve: Consensus and Bifurcation. Economica 78 (309), Haldane, A. and Quah, D. (2000). UK Philips Curves and Monetary Policy, Centre for Economic Performance, London School of Economics in CEP Discussion Papers 15. Isard, P., Laxton, D. and Eliasson A. C. (2001). Infl ation Targeting with NAIRU Uncertainty and Endogenous Policy Credibility, International Monetary Fund in IMF Working Papers 16. Kim, C. J. and Kim, Y. (2008). Is the Backward-Looking Component Important in a New Keynesian Phillips Curve?. Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, 12 (3), Karanassou, M. and Snower, D. (2007). Inflation Persistence and the Philips Curve Revisited, Kiel Institute for the World Economy in Kiel Working Papers series 18. Levy, D. (2004). Cointegration in Frequency Domain, EconWPA in its series Econometrics 19. Mitruț, C. and Şerban, D. (2007). Bazele econometriei în administrarea afacerilor, Editura ASE, Bucureşti 20. Stanley, T. D. (2002). When All Are NAIRU: Hysteresis and Behavioural Inertia, Taylor and Francis Journals in Applied Economics Letters 21. Tambakis, D. N. (2002). Expected Social Welfare under a Convex Philips Curve and Asymmetric Policy Preferences, Blackwell Publishing in Journal of Money, Credit and Banking 22. Wakita, S. (2006). The Lost Decade in the Japanese Labor Market: Labor s share and Okun s Law, East Asian Bureau of Economic Research in Labor Economics Working Papers 23. Woodford, M. (2005). Firm- specifi c capital and the new Keynesian Phillips curve. International Journal of Central Banking, 1 (2), Zhang, C., Osborn, D. and Kim, D. H. (2008). The New Keynesian Phillips Curve: From Sticky Infl ation to Sticky Prices. Journal of Money, Credit and Banking, 40 (4), Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

30 Principalele elemente metodologice privind comparabilitatea indicatorilor de rezultate Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL Universitatea Artifex din București Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Academia de Studii Economice din București / Universitatea Artifex din București Drd. Tudor SAMSON (tudorsamson@gmail.com) Academia de Studii Economice din București Abstract Aprecierea evoluției unei țări din punct de vedere economico-social se poate efectua atât pe baza rezultatelor concrete obținute în dinamică dar, şi aceasta este foarte important, a modului în care evoluează economia unei țări în comparație cu alte state din zone geografice diferite sau din grupuri economice internaționale constituite. Asigurarea unei comparabilități reale se face prin utilizarea de date care devin comparabile numai după deflatarea indicatorilor şi agregatelor macroeconomice precum şi prin considerarea nivelelor concrete obținute de aceste țări. În analiza structurală a unei economii trebuie avut în vedere fiecare element, care în felul acesta, devine comparabil, opozabil, dând certitudini în analizele comparabile internaționale. Autorii se axează în acest articol pe studiul elementelor care asigură construcția şi adecvarea indicatorilor macroeconomici de rezultate aşa încât aceştia să devină comparabili pe plan internațional. Facem distincție între comparabilitatea în dinamică şi comparabilitatea teritorială. Chiar şi la nivelul unei țări analiza economică se poate face şi ținând seama de structura care există din punct de vedere teritorial. Autorii pun accentul pe recalcularea prețurilor comparabile globale utilizând deflatarea, apoi prin calculul în aceeaşi monedă a indicatorilor şi, în final, stabilirea acestor rezultate macroeconomice în funcție şi de unele criterii demografice sau geografice. În comparabilitatea internațională devine important să cunoaştem mărimea populației, suprafața geografică a țării aşa încât să putem exprima, de exemplu, indicatorul produs intern brut pe un locuitor sau densitatea populației pe km² sau dacă se doreşte ponderea populației ocupate şi, mai apoi, ponderea populației salariate din populația ocupată. În acest context, autorii au ținut evidențiat principalele elemente metodologice care asigură o comparabilitate internațională corectă a indicatorilor de rezultate. Cuvinte cheie: trend, prețuri curente, indicator, defl atare, comparabilitate. Clasificarea JEL: E31, P42 Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

31 Introducere Judecățile referitoare la evoluția şi trendul economiei se exprimă şi analizează în principal pe baza indicatorilor macroeconomici: PIB, PNB, VN etc. Pentru a evidenția corect şi fidel modificările intervenite în timp, volumul acestor indicatori trebuie să fie exprimați în prețuri comparabile sau constante. Indicatorii exprimați în prețuri curente, în prețurile perioadei de calcul, se mai numesc indicatori în expresie nominală, iar cei în prețuri comparabile în expresie reală. Pentru calculul indicatorilor în prețuri comparabile (deci în expresie reală), este necesar ca din mărimea indicatorilor valorici exprimați în prețuri curente (indicatori nominali) să se elimine influența modificării prețurilor. În acest scop, se calculează indici de prețuri (I p ), care exprimă modificarea prețurilor bunurilor ce compun agregatul respectiv. Indicele de prețuri este utilizat, în continuare, la calcularea indicatorului valoric, în prețuri comparabile, prin raportarea indicatorului în prețuri curente, la indicele de prețuri cel mai adecvat ca structură şi modalitate de calcul. Literature review Heathcote, Storesletten și Violante (2008) analizează trei efecte ale bunăstării, pe baza unui model cu anumite preferințe de aversiune față de risc. Anghelache, Mitruț și Voineagu (2010, 2013), Anghelache (2004), Anghelache (2006), Anghelache et.al. (2007), Capanu, Wagner și Mitruț (2004) dezvoltă utilizarea Sistemului conturilor naționale în statisticile macroeconomice, abordează aspectele teoretice și practice referitoare la acest instrument. Chetty (2009) analizează literatura cu privire la avantajele metodelor structurale și reduse și demonstrează că anumite subiecte, economia muncii, organizarea industrială și macroeconomia pot fi abordate statistic. Chen și Nordhaus folosesc datele referitoare la cantitatea de lumină de noapte măsurată din spațiu în corelație cu produsul intern brut și arată că informațiile luminoase sunt valoroase în țările cu calități mai scăzute ale sistemelor statistice. Ftiti (2010) este preocupat de politica de țintire a inflației, în special de efectele pe care le are la nivel macroeconomic, măsurate din punct de vedere al performanței. Fernandez-Villaverde și Rubio-Ramirez (2007) abordează durabilitatea în timp pentru parametrii structurali utilizați în modelele de echilibru stochastic general. Anghelache și Anghel (2015), Anghelache (2008), Biji et.al. (2010), Biji, Biji, Lilea și Anghelache (2002), Anghelache et.al. (2007) sunt lucrări de referință în statisticile teoretice și practice aplicate în micro și macroeconomie. Goodwin (2008) a prezentat un nou cadru teoretic pentru macroeconomia modernă. Anghelache și Capanu (2003), Capanu și Anghelache (2000) au prezentat metodologiile de calcul și analiză pentru 30 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

32 indicatorii utilizați în statisticile microeconomice și macroeconomice. Piroi și Paunica (2015) au fost preocupați de utilitatea beneficiilor progresului tehnologic în reducerea deficitului bugetului românesc, care este un indicator macroeconomic important al performanței și al rezultatelor. Metodologia cercetării, date, rezultate şi discuții Recalcularea în expresie comparabilă se poate efectua fie global, fie analitic. Astfel, pentru indicatorul Produs Intern Brut, recalcularea în expresie reală se poate efectua prin deflatare: Recalcularea în prețuri comparabile global, prin corectare cu indicele global de prețuri sau deflatorul PIB, D: crt PIB PIB comp = (1) D pe componente, prin raportarea fiecărui element al PIB în prețuri curente la indici de prețuri corespunzători sferei de cuprindere a fiecărei componente. Aceste calcule se efectuează pe ramuri: crt crt crt comp VAB VAB ind agr VABar PIB ind agr ar (2) I I I P P unde: crt VAB ind,agr,...,ar = valoarea adăugată brută din industrie, agricultură,, alte ramuri în prețuri curente ind,agr,...,ar IP = indicii de prețuri aferenți produselor şi serviciilor create în fiecare ramură. pe elemente de structură (producție brută şi consum intermediar): crt crt comp PB CI PIB PC CI (3) IP I unde: P PB crt = valoarea producției brute în prețuri curente; CI crt = valoarea consumului intermediar în prețuri curente; PiCi I P = indicele de prețuri corespunzător produselor şi serviciilor incluse în producția brută, respectiv în consumul intermediar. pe destinații de utilizare finală a PIB: crt crt CP crt crt pv CP COMP FBC EXN PIB (4) CP CPL FBC EXN unde: IP IP IP IP crt CP = consumul privat în prețuri curente; pv crt CP = consumul public în prețuri curente; pb crt FBC = formarea brută de capital în prețuri curente; P Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

33 crt EXN = exportul net în prețuri curente; CP,CPL,FBC,EXN P I indicele de prețuri corespunzător bunurilor ce intră în componența fiecărui element de utilizare a PIB. După calcularea PlB comp printr-una dintre metodele prezentate, se poate trece la stabilirea dinamicii (evoluției) agregatului respectiv, prin calcularea indicelui produsului intern brut (IPIB): PIB IPIB = (5) PIB comp 1 comp 0 Se poate constatata ca acesta este un indice al volumului fizic al PIB, nefiind influențat de modificarea prețurilor. De aceea, el exprimă evoluția reală a produsului intern brut. Studiile privind evoluția economică, efectuate pe baza agregatelor de rezultate (în principal PIB), trebuie însoțite şi de analiza indicatorilor globali pe locuitor. Aceştia au o semnificație deosebită, evidențiind mărimea care revine în medie pe o persoană şi evoluția acestui indicator: PIB PIBL = (6) P respectiv dinamica acestui indicator: comp comp PIBB1 PIB0 IPIB IPIBL :, P1 P0 IP unde: PIBL = produsul intern brut pe locuitor; P = numărul mediu al populației (de regulă populația la 1 iulie a anului de calcul ca substitut de valoare medie); IPIBL = indicele produsului intern brut pe locuitor; IP = indicele numărului mediu al populației. Produsul intern brut pe locuitor (PIBL) evidențiază mai clar nivelul dezvoltării economice decât mărimea şi evoluția produsului intern brut total. Dinamica PIB pe locuitor este mult mai semnificativă, căci corelează dinamica PIB cu dinamica populației. Este o cerință, pentru dezvoltarea economică şi pentru creşterea nivelului de trai, ca dinamica PIB (măsurată prin indicele real IPIB) să o devanseze pe cea a populației (IP): IPIB > IP (7) 32 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

34 Rezultate şi aprecieri Mai întâi se vor defini principalele concepte legate de problematica inflației şi a exprimării reale a diferiților indicatori. Exceptând câteva variabile referitoare la populație, forța de muncă, producția în expresie naturală, toate fluxurile şi stocurile prezentate în sistemul conturilor sunt exprimate în termeni monetari. Pentru operațiunile monetare şi activele, respectiv pasivele în numerar, valorile necesare sunt direct disponibile din sursele de date primare. În cea mai mare parte a altor cazuri, este preferată metoda evaluării, care ia în considerare prețul practicat pe piață, pentru bunuri, servicii sau active similare. Această metodă convine, spre exemplu, pentru operațiunile de troc şi serviciile de locuință produse de proprietarii-ocupanți. Atunci când aceste tipuri de informații nu sunt disponibile, de exemplu în cazul serviciilor nonpiață produse de administrațiile publice, evaluarea trebuie să fie bazată pe costurile de producție. Dacă nici una dintre cele două metode nu poate fi aplicată, se convine înregistrarea fluxurilor şi a stocurilor la valoarea actualizată a veniturilor viitoare. Mărimea stocurilor trebuie evaluată la prețurile curente în vigoare, la data stabilirii contului de patrimoniu, şi nu la data producției sau achiziției bunurilor sau activelor care sunt stocate. În unele cazuri, este necesar să se evalueze stocurile pe baza costurilor lor de producție sau a unei estimări contabile a prețurilor lor curente de achiziție. Unele cheltuieli, cum ar fi cele de transport, adaosurile comerciale şi impozitele, minus subvențiile pe produs, determină ca, în mod obişnuit, producătorul şi utilizatorul unui produs dat să aibă o percepție diferită a valorii acestuia. Pentru a apropia pe cât posibil punctele de vedere ale agenților economici, sistemul înregistrează toate utilizările la prețul de achiziție, adică ținând seama de elementele de mai sus, dar înregistrează producția la prețul de bază, care exclude aceste elemente. Importurile şi exporturile de produse sunt contabilizate la frontieră. Toate importurile şi exporturile sunt evaluate free on board (FOB), ceea ce înseamnă valoarea în vamă la frontiera exportatorului. Serviciile de transport şi asigurare furnizate de întreprinderile străine între frontiera exportatorului şi cea a importatorului nu sunt incluse în valoarea bunului, dar sunt înregistrate ca servicii. Deoarece nu este posibilă obținerea valorii FOB pentru toate subdiviziunile de produse, tabelele detaliate de comerț exterior prezintă mai întâi valorile la frontiera importatorului (adică valorile CIF). Toate serviciile de transport şi asigurare până la frontiera vamală a importatorului sunt incluse în valoarea mărfurilor importate. În măsura în care aceste servicii sunt furnizate de întreprinderi naționale, se face o ajustare globală, în baza unui coeficient egal cu raportul FOB/CIF în cadrul conturilor. Exprimarea în prețuri constante constă în determinarea fluxurilor şi stocurilor unei perioade la prețurile perioadei anterioare, scopul fiind Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

35 descompunerea în timp a variațiilor valorii fluxurilor şi stocurilor în variații de preț şi variații de volum. Expresia în volum este sinonimă cu în prețuri constante. Multe fluxuri şi stocuri, ca de exemplu veniturile, impozitele, transferurile guvernamentale etc., nu au dimensiuni proprii în termeni de preț şi cantitate. Puterea de cumpărate a acestor variabile poate fi obținută prin deflatarea valorilor curente cu un indice mediu de preț adecvat, ca de exemplu indicele de preț al utilizărilor finale naționale, exceptând variația stocurilor. Fluxurile şi stocurile astfel deflatate sunt denumite în termeni reali. Întrun sistem de conturi economice, toate fluxurile şi stocurile sunt exprimate în unități monetare. Unitatea monetară este aproape singurul element comun care poate servi în evaluarea operațiunilor de diverse naturi, care sunt înregistrate şi în calculul soldurilor semnificative. Recurgerea la o unitate monetară, ca unitate de măsură în vederea asigurării comparabilității, este totuşi un substitut, nu o soluție perfectă. O preocupare esențială a analizei economice constă în a măsura creşterea economică în termeni de volum şi de aceea trebuie făcută distincție în variația valorii anumitor agregate economice, a celor care exprimă simpla variație de preț de cele care sunt datorate unei componente de volum, numite variație în volum. Totodată, analiza economică are în vedere, de asemenea, efectuarea de comparații în spațiu, deci între diferite economii naționale. Deşi este vorba, în esență, de a efectua comparații internaționale ale nivelului de producție şi ale venitului în termeni de volum, nivelul prețului prezintă, de asemenea, interes. Diferențele de valori observate între agregatele economice ale unui grup de țări trebuie astfel descompuse, încât să permită separarea diferențelor de volum şi de preț. Toate comparațiile de fluxuri sau de stocuri în timp impun atribuirea unei importanțe egale unei măsuri adecvate evoluției prețurilor şi evoluției în volum. Pe termen scurt, mai ales în condiții de inflație moderată, observarea variațiilor de preț prezintă un interes mai scăzut decât măsurarea volumului cererii şi ofertei. Pe termen lung, studiile de dezvoltare economică nu pot face abstracție de evoluția prețurilor referitoare la diferite categorii de bunuri şi servicii. În principiu, o comparație în timp impune ca volumul şi prețurile agregatelor economice să fie măsurate în modalități cât mai precise. Diferența între variantele de ponderare Laspeyres şi Paasche este deseori importantă atunci când este vorba despre acest tip de comparare, caz în care se recomandă formula Fischer. Conturile economice au avantajul de a furniza un cadru potrivit construirii unui sistem de indici de volum şi de preț şi de a asigura coerența datelor statistice. Avantajele metodei conturilor, în problema evaluării, se rezumă la următoarele: - în domeniul conceptual, utilizarea unui cadru care să acopere ansamblul sistemului economic impune o specificație coerentă a prețurilor şi 34 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

36 a volumului pentru diferite produse şi fluxuri ale sistemului economic. Întrun asemenea cadru, de exemplu, pentru un anumit grup de produse date, este indispensabil ca atât în resurse, cât şi în utilizări, conceptul de preț şi de volum să fie definit în mod identic; - pe plan statistic, utilizarea cadrului conturilor economice impune restricții care trebuie respectate, atât în prețuri curente, cât şi constante, fiind necesare pentru asigurarea unei coerențe între prețuri şi volum; - în plan metodologic, este necesară elaborarea unui sistem integrat de indici de preț şi de volum în cadrul sistemului de conturi economice, fapt ce oferă analistului o posibilitate suplimentară de control. Presupunând stabilirea unui ansamblu echilibrat al tabelelor resurselor şi utilizărilor în prețuri curente, construirea unor astfel de tabele în prețuri constante permite automat deducerea unui sistem de indici de prețuri impliciți. Un control al verosimilității acestor indici poate conduce la revizuirea şi corectarea datelor în prețuri constante şi, dacă este cazul, a valorilor în prețuri curente; - în domeniul măsurării, metoda SCN permite stabilirea evoluției prețurilor şi volumului pentru anumite solduri contabile, acestea fiind, prin definiție, obținute plecând de la alte elemente ale conturilor. Contrar avantajelor legate de sistemul integrat bazat pe echilibrul global şi pe ramuri al operațiunilor cu bunuri şi servicii, trebuie recunoscut că indicii de preț şi de volum astfel obținuți nu satisfac toate necesitățile şi nici nu răspund la toate restricțiile legate de evaluare şi construcția de indici. Apare, în aceeaşi măsură, necesitatea să se dispună de informații pentru perioade mai scurte, lună sau trimestru. În cadrul fluxurilor care apar în conturile economice în prețuri curente există unele referitoare, în principiu, la produse pentru care distincția efectuată între variațiile de preț şi variațiile de volum este identică cu cea efectuată la nivel microeconomic. Pentru numeroase alte fluxuri, această distincție este mult mai dificil de conceput. În primul caz, suntem în prezența unui flux ce acoperă un ansamblu de operațiuni elementare cu bunuri şi servicii, valoarea fiecăreia fiind egală cu produsul dintre un anumit număr de unități fizice şi prețul lor unitar respectiv. Este suficient, în acest caz, să se cunoască descompunerea fluxului în cauză în operațiuni elementare pentru a determina variația sa medie în preț şi în volum. În cel de-al doilea caz, care se referă atât la un anumit număr de operații de repartiție şi de intermediere financiară, cât şi la anumite solduri, cum ar fi valoarea adăugată, este dificil, chiar imposibil de a descompune direct valorile curente în componentele lor de preț şi volum. Soluții specifice trebuie atunci adoptate. În acelaşi timp, apare necesitatea măsurării puterii de cumpărare reale a unui anumit număr de agregate, cum ar fi remunerarea salariaților, venitul disponibil al gospodăriilor populației sau venitul național. Aceasta poate, de exemplu, să Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

37 fie efectuată deflatând aceste agregate printr-un indice de preț al bunurilor şi serviciilor care pot fi cumpărate. Trebuie subliniat că obiectivul şi metoda de calcul al puterii reale de cumpărare diferă fundamental de cele propuse deflatării valorii bunurilor şi serviciilor, precum şi soldurilor conturilor. Pentru acestea din urmă, se poate stabili un sistem integrat de indici de prețuri şi volum, ceea ce va fi util, în măsurarea creşterii economice, diferitelor analize si comparații. Separarea sistematică a variației valorilor în componentele sale: variația de preț şi variația de volum se limitează la fluxurile ce reprezintă operațiile înregistrate în conturile de bunuri şi servicii (0) şi în conturile de producție (I); departajarea este efectuată atât pentru datele pe ramuri, cât şi pentru cele referitoare la economia totală. Fluxurile reprezentând soldurile diferitelor conturi, cum ar fi valoarea adăugată, nu pot fi direct transformate în componente de preț şi volum; aceasta nu poate fi făcută decât indirect, plecând de la fluxurile operațiunii corespunzătoare. Utilizarea cadrului conturilor impune o dublă restricționare a procesului de elaborare a datelor, astfel: - echilibrul contului de bunuri şi servicii trebuie, pentru fiecare perioadă de doi ani consecutivi, să fie realizat atât în prețuri constante, cât şi în prețuri curente; - fiecare flux referitor la economia totală trebuie să fie egal cu suma fluxurilor corespunzătoare pentru diferite ramuri; - este necesar ca toată variația de valoare a operațiunilor să fie atribuită fie unei variații de preț, fie unei variații de volum sau combinației dintre cele două. Răspunzând acestei triple exigențe, evaluarea conturilor de bunuri şi servicii şi a conturilor de producție în prețuri constante permite obținerea unui ansamblu integrat de indici de preț şi volum. Mărimile luate în considerare pentru construirea unui astfel de ansamblu integrat sunt prezentate în continuare. Este necesar, în cadrul diferitelor analize, ca şi alte agregate să fie separate în propriile lor componente de preț şi de volum, ca de exemplu: - Stocurile de la începutul şi de la sfârşitul perioadei pot să fie evaluate în prețuri constante, pentru a estima variația lor în volum, în cursul perioadei considerate. - Stocurile de active fixe produse trebuie evaluate în prețuri constante pentru a estima coeficienții de capital (rapoartele capital/producție) şi a dispune de o bază pentru estimarea consumului de capital fix în prețuri constante. - Remunerarea salariaților trebuie să fie calculată în prețuri constante pentru a putea măsura productivitatea: este, de asemenea, şi cazul când producția a fost estimată recurgând la datele referitoare la intrările exprimate în prețuri constante. 36 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

38 - Remunerarea salariaților constituie un element de venit. Puterea de cumpărare poate fi evaluată în termeni reali, prin deflatare, cu ajutorul unui indice ce reflectă prețul produselor achiziționate de către salariați. Alte concepte de venit, cum ar fi venitul disponibil al gospodăriilor populației şi venitul național, pot fi, de asemenea, măsurate în termeni reali recurgând la aceeaşi metodă generală. Alcătuirea unui sistem integrat de indici de preț şi volum se bazează pe ipoteza conform căreia, pentru un bun sau un serviciu omogen dat, valoarea sa (v) este egală cu prețul unitar (p) înmulțit cu numărul de unități (q), adică: v = p * q (8) Prețul este definit ca fiind valoarea unei unități de produs ale cărui cantități sunt perfect omogene, nu numai în sens fizic, dar şi din punctul de vedere al unui anumit număr de caracteristici calitative. Pentru a fi aditive în termeni economici, aceste cantități trebuie să fie identice şi să aibă acelaşi preț unitar. Pentru fiecare agregat al operațiunilor cu bunuri şi servicii prezentate în conturi, valorile prețului şi a cantității trebuie să fie stabilite astfel încât: indice de valoare indice = de pre indice de volum (9) ceea ce înseamnă că fiecare variație a valorii unui flux dat trebuie să fie atribuită fie unei variații de preț, fie unei variații de volum sau unei combinații între acestea două. În cazul operațiunilor cu bunuri, este relativ simplu să se definească unitatea fizică care face obiectul operației şi, în consecință, prețul unitar. În câteva cazuri totuşi, cum este cel al bunurilor de capital unice, acesta este mai dificil şi trebuie adoptate soluții specifice. În cazul operațiunilor cu servicii, este adesea mai dificil de cunoscut caracteristicile care determină unitatea fizică şi astfel pot apărea divergențe asupra criteriilor care pot fi aplicate. Aceasta poate apărea la unele ramuri importante, cum ar fi serviciile de intermediere financiară, comerțul cu ridicata şi amănuntul, serviciile destinate întreprinderilor, învățământul, cercetarea şi dezvoltarea, sănătatea, apărarea, ordinea publică. Dată fiind importanța crescândă a ramurilor de servicii, este esențial de găsit, în alegerea unităților fizice, soluții comune, chiar dacă unele dintre ele sunt relativ convenționale. Alături de caracteristicile fizice care se iau în considerare pentru identificarea produselor, calitatea produselor joacă un rol important şi ridică, în acelaşi timp, probleme statistice de relativă dificultate. Pentru numeroase bunuri şi servicii destinate unui consum determinat, există mai multe variante Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

39 corespunzând unor calități diferite şi caracterizate, evident, prin prețuri unitare diferite. În condițiile unor caracteristici fizice date, diferențele care afectează alți factori fac ca unitățile fizice să nu fie identice în sens economic, iar valoarea lor să se modifice de la o unitate la alta. Aceste diferențe în valoare unitară sunt considerate ca diferențe de volum, şi nu ca diferențe de preț. În realitate, plata efectuată atunci când se achiziționează un bun nu acoperă numai prețul bunului, ci şi pe cel al serviciilor asociate furnizării acelui produs. Se consideră astfel drept produse distincte bunurile identice vândute la prețuri diferite şi în condiții diferite. Această concluzie este în mod clar reflectată în conturi, prin tabelul resurselor şi utilizărilor la prețuri de bază, în care valoarea adaosului comercial şi cea a adaosului de transport care reprezintă principalele servicii asociate în furnizarea de bunuri sunt înregistrate separat. În cadrul unei piețe date şi pentru aceeaşi perioadă, coexistența mai multor valori unitare poate fi considerată, ca indice al diferențelor calitative. Astfel, de exemplu, modele ale aceleiaşi game de vehicule trebuie să fie tratate ca produse diferite, aşa cum o distincție trebuie să fie operată între călătoriile pe calea ferată, dacă, sunt efectuate la clasa I sau a II-a. Stabilirea măsurărilor de preț şi de volum impune un nomenclator de produse, la cel mai detaliat nivel posibil, astfel încât fiecare produs identificat în acest mod să prezinte un maximum de omogenitate, oricare ar fi nivelul de dezagregare utilizat în prezentarea rezultatelor. Dimensiunea calitativă trebuie, în egală măsură, să fie luată în considerare atunci când este supusă unor variații în timp şi unor variații ale calității datorate, de exemplu, modificării caracteristicilor fizice ale unui produs. Va trebui considerată ca o variație de volum, şi nu ca o variație de preț. La fel de necesar este să se țină cont de efectele agregării: o variație în alcătuirea unui flux antrenând, de exemplu, o ameliorare a unei calități medii va trebui să fie considerată ca o creştere de volum, şi nu ca o creştere de preț. În unele situații, precum lipsa unei informații sau a unei diferențieri de preț, ambele reflectând o libertate de alegere limitată sau existența unei piețe paralele, este necesar să se considere că diferențele în valoare unitară nu reprezintă diferențe de calitate, ci diferențe de preț. Există diferențe de preț atunci când vânzătorii se găsesc într-o situație care le permite să factureze prețuri diferite unor categorii diferite de cumpărători, şi aceasta pentru bunuri şi servicii identice, vândute în condiții asemănătoare. Libertatea de opțiune a unui cumpărător aparținând unei categorii particulare este, în acest caz, limitată, chiar inexistentă. Realizarea unui sistem global de indici de preț şi de volum ce acoperă toate utilizările şi resursele de bunuri şi servicii întâmpina o anumită dificultate atunci când este vorba de măsurarea producției de servicii nonpiață. Acestea din urmă diferă de serviciile de piață prin faptul că nu sunt vândute la preț de piață şi 38 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

40 că valoarea lor în prețuri curente este, prin convenție, considerată egală cu suma costurilor suportate, ceea ce face aproape imposibil de a se dispune de estimări satisfăcătoare ale variațiilor de preț sau de volum ale producției; în acest caz, valoarea adăugată în prețuri constante poate fi estimată în funcție de variația remunerării salariaților utilizând rate constante ale salariului şi un consum de capital fix în prețuri constante. Astfel, prin natura lor, chiar indicii de volum şi de preț utilizați pentru estimarea valorii adăugate sunt în mod clar diferiți de indicii corespunzători utilizați pentru fluxul de bunuri şi servicii. Aplicarea la diferite categorii de fluxuri din sistem a principiilor referitoare la preț şi volum necesită adoptarea de soluții pentru anumite probleme care pot apărea. Necesitatea de a cunoaşte care factori, printre cei descrişi anterior, explică diferențele de preț, apare de fiecare dată când sunt studiate seriile cronologice ale valorii adăugate şi când trebuie să se diferențieze variațiile de preț de cele de volum. Aceasta presupune că, la un nivel de analiză detaliat, seriile de date cantitative nu pot constitui decât una dintre acele măsuri aproximative ale variației de volum, pentru că ele nu reflectă într-un mod satisfăcător variațiile ce pot interveni în componența diferitelor tipuri de calitate. Astfel, de exemplu, un număr constant de unități fizice înregistrând un flux dat va duce în realitate la subestimarea variației în volum, dacă se modifică componența în favoarea unităților care au o calitate superioară. Modificările astfel operate la nivelul unei calități medii trebuie să fie înregistrate sub forma unei creşteri a indicelui de volum. În mod general, cea mai bună metodă de estimare a variațiilor de volum ale fluxurilor de bunuri şi servicii constă în deflatarea datelor ce reprezintă valoarea cu ajutorul indicilor de preț. Orice modificare a calității medii fiind corect reflectată în seriile în valoare, împărțirea printr-un indice de preț reprezentativ, ajustat pentru a ține cont de variațiile calitative, permite obținerea unui indice corect de volum. Însă deflatarea cu ajutorul indicilor de preț nu constituie una dintre cele mai bune soluții în practică, astfel că şi alte metode trebuie să fie aplicate. Seriile în valoare pot fi, de exemplu, obținute prin multiplicarea prețurilor şi a cantităților, iar datele în prețuri constante pot fi astfel obținute recurgându-se la prețul anului de bază. Ar putea exista anumite serii în valoare, de o calitate inferioară, sau să fie dificil de obținut indici de preț fiabili; în aceste cazuri, estimarea poate fi efectuată plecând de la indicatorii cantitativi. Se asigură astfel raportarea cantităților la produse cât se poate de omogene. Dacă nici una dintre metodele descrise nu este aplicabilă, datele în prețuri constante referitoare la producție ar trebui stabilite pornind de la estimarea intrărilor în prețuri constante. Pentru fluxurile de venituri nu este posibilă descompunerea într-o componentă de preț şi o componentă de volum. Din acest motiv, măsurarea Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

41 prețului şi a volumului nu poate fi definită în acelaşi mod ca fluxurile şi stocurile descrise mai sus. Fluxurile de venituri nu pot fi măsurate în termeni reali, decât dacă se aleg coşuri determinate de bunuri şi servicii pentru achiziționarea cărora se afectează în general venituri, indicele de preț al unui anumit coş constituind astfel deflatorul veniturilor curente. O asemenea alegere este relativ arbitrară, în sensul că venitul nu este decât rar afectat, într-un mod specific, de achizițiile din cursul perioadei respective; o parte poate fi economisită pentru achizițiile ulterioare; invers, achizițiile din timpul perioadei de referință pot fi, în parte, efectuate din economiile anterioare. Produsul Intern Brut în prețuri constante măsoară ansamblul producției (mai puțin consumul intermediar) al economiei naționale în termeni de volum. Venitul real total al rezidenților este supus influenței nu numai a volumului producției, dar şi a cursului la care exporturile pot fi schimbate cu importuri din restul lumii. Dacă termenii schimbului se ameliorează, atunci un volum mai mic de exporturi va fi necesar pentru a plăti un anumit volum de importuri, permițând astfel unei părți din bunurile şi serviciile obținute în producția internă să fie scoase din exporturi şi dirijate spre consum sau formare de capital. Venitul Intern Brut real poate fi obținut prin însumarea excedentului comercial şi a cifrelor în volum ale produsului intern brut. Pentru a putea reflecta diversele agregate ale venitului național în termeni reali, este indicată deflatarea veniturilor şi a transferurilor primite din restul lumii şi vărsate restului lumii cu un indice al cheltuielii finale interne brute. Venitul național real disponibil poate fi exprimat şi într-o formă netă, prin deducerea din valoarea sa brută a consumului de capital fix în prețuri constante. Obținerea unui sistem integrat de indici de preț şi de volum implică alegerea deliberată a tipurilor de indici ce vor fi utilizați. Cea mai bună metodă de a măsura variațiile în volum ale unui an față de altul constă în a alege un indice de volum Fisher, care se defineşte ca o medie geometrică a indicilor Laspeyres şi Paasche. Variațiile în volum pe perioade mai lungi pot fi obținute prin înlănțuirea indicilor de volum ale unui an față de altul. Cea mai bună metodă de măsurare a variațiilor de preț ale unui an față de altul constă în recurgerea la un indice de preț Fisher. Variațiile de preț pe perioade mai lungi pot fi obținute prin înlănțuirea variațiilor de preț ale unui an față de altul. Indicii cu bază mobilă calculați pe baza indicilor de volum Laspeyres şi utilizați în măsurarea variațiilor în volum şi a indicilor de preț Paasche pentru măsurarea variațiilor de preț ale unui an față de altul pot constitui un înlocuitor acceptabil al indicilor Fisher. Deşi indicii în lanț constituie cea mai bună măsurare a volumelor şi a prețurilor, trebuie admis faptul că absența aditivității poate fi un serios inconvenient pentru numeroase analize. Un agregat se defineşte ca sumă a componentelor sale. Proprietatea de aditivitate impune ca această identitate 40 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

42 să fie respectată atunci când valorile unui agregat şi ale componentelor sale, în cursul unei anumite perioade de referință, sunt extrapolate în timp prin intermediul unei serii de indici de volum. Pentru principalele agregate, este recomandabil a se calcula în plus indici în lanț ai datelor în prețuri constante dezagregate, ceea ce înseamnă a proceda la o evaluare directă a cantităților curente în prețurile anului de bază. Estimarea datelor în prețuri constante trebuie să aibă loc la nivelul detaliat cel mai puternic, dacă se doreşte ca aceste date să fie coerente în cadrul unui sistem integrat de măsurare a prețului şi volumului. Tabelele resurselor şi utilizărilor constituie cadrul central, conceptual şi statistic al tuturor evaluărilor în prețuri constante. Pentru seriile în prețuri constante este necesară schimbarea, în mod regulat, a anului de bază. Începând cu 1995, SEC a adoptat principiul schimbării anului de bază la fiecare cinci ani. Atunci când se schimbă baza, este recomandat în special de a lega datele din baza veche cu cele din baza nouă, decât de a realiza o rebazare retroactivă. În caz de schimbare a bazei, înlănțuirea indicilor poate avea ca efect suprimarea aditivității. Datele în prețuri constante neaditive sunt, de regulă, publicate fără nici o ajustare. Această metodă asigură transparența şi permite utilizatorilor să aprofundeze mai bine importanța problemei. În vederea realizării unor comparații de preț şi de volum la nivel internațional, trebuie să se depăşească dificultatea pusă de existența unor monede naționale diferite. Dat fiind că ratele de schimb sunt insuficient de stabile pentru acest scop şi faptul că ele nu reflectă într-un mod corect diferențele între puterea de cumpărare, este necesar să se recurgă la o metodă similară celei utilizate pentru comparațiile în timp, în cadrul aceleiaşi țări. Indicii de preț şi de volum trebuie deci să fie stabiliți pentru perechi de țări, aplicând acelaşi tip de formule ale indicilor, ca în cazul măsurării variațiilor de la o perioadă la alta. Una sau alta dintre cele două țari (A sau B) poate fi utilizată pentru stabilirea coeficienților de ponderare: astfel, se va putea, din punctul de vedere al țării A să se stabilească un indice de tip Laspeyres cu coeficienți de ponderare corespunzători țării A, sau un indice de tip Paasche, utilizând coeficienți de ponderare obținuți din țara B. Dacă economiile naționale din două țari, ce constituie obiect de comparație, sunt net diferite una de cealaltă, diferența dintre cei doi indici poate fi foarte importantă, dar în acest caz rezultatele vor depinde într-un mod prea accentuat de țara care a fost aleasă ca baza. Pentru a recurge la asemenea comparații binare, SEC impune stabilirea unei medii între cele doua țări, sub forma unui indice Fisher. Comparațiile cantitative directe între situații economice care prezintă puține puncte comune sunt, prin esență, dificil de realizat şi metoda de deflatare a valorilor curente cu ajutorul indicilor de preț va constitui, în acest caz, cea mai bună soluție. Acest principiu se aplică, de altfel, mai mult pentru Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

43 comparațiile în spațiu decât pentru cele în timp. O specificare şi o identificare corectă a produselor vor permite calcularea coeficienților de preț plecând de la anchetele de prețuri organizate în fiecare țară. Prețurile fiind înregistrate în monedele naționale, interpretarea acestor coeficienți de preț determină luarea în considerare a noțiunii de paritate a puterii de cumpărare (PPC). Pentru serviciile nonpiață, comparațiile internaționale se găsesc în situația de a se confrunta cu aceleaşi probleme ca la comparațiile în timp, ceea ce înseamnă că pentru măsurarea ieşirilor este utilizată suma intrărilor. Metoda folosită în prezent în comparațiile internaționale constă în calculul PPC pe baza coeficienților de preț caracteristici ai principalelor componente ale acestor intrări. Această metodă, care necesită recurgerea la comparații ale volumului intrărilor, nu ține seama de diferențele de productivitate ce caracterizează producția serviciilor nonpiață în țările care fac obiectul comparației. SEC recunoaşte necesitatea procedării la comparații internaționale ale prețului şi volumului. Principalul obiectiv constă în efectuarea comparațiilor de volum ale PIB şi utilizărilor sale; criteriul de tranzitivitate trebuie, din acest punct de vedere, respectat, ceea ce înseamnă că indicele direct stabilit pentru țara C, plecând de la țara A, trebuie să fie egal cu indicele indirect, obținut multiplicând indicele direct referitor la țara B şi stabilit plecând de la țara A, cu indicele direct referitor la țara C şi stabilit plecând de la țara B. Metoda adoptată de SEC pentru calculul unei serii de măsurare multilaterală a volumului şi a PPC porneşte de la comparații binare între toate perechile de țări considerate. Deşi indicii Fisher folosiți în acest scop nu sunt tranzitivi, este posibilă derivarea unei serii de indici tranzitivi foarte apropiați de indicii Fisher inițiali, folosind tehnica tradițională a celor mai mici pătrate. Pentru a minimiza diferența între indicii Fischer inițiali şi indicii tranzitivi obținuți, este recomandată aplicarea formulei numite EKS. Concluzii Studiul pe care s-a bazat articolul diseminat conduce la desprinderea unor concluzii teoretice şi practice. În primul rând, comparabilitatea indicatorilor de rezultate, fie în structură teritorială internă fie pe plan internațional, nu se poate efectua decât după aducerea acestora la un nivel de comparabilitate certă. Aceasta se asigură prin deflatarea agregatelor şi a indicatorilor de rezultate. În altă ordine de idei, separarea sistematică a variației valorilor în componentele sale, variație de preț şi variație de volum, se limitează la operațiunile înregistrate în conturile de bunuri şi servicii şi în conturile de producție pe care le înregistrează fiecare țară în sistemul utilizat conform metodologiei sistemului conturilor naționale. Realizarea comparabilității internaționale se poate efectua numai prin alcătuirea unui 42 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

44 sistem integrat de indici de preț şi de volum care să se bazeze pe ipoteza conform căreia, pentru un bun sau un serviciu omogen dat, valoarea sa este egală cu prețul unitar înmulțit cu numărul de unități obținute. O altă concluzie este aceea că alături de caracteristicile fizice care se iau în considerare pentru identificarea produselor, calitatea acestora joacă un rol important şi, de aceea, prin preț de piață stabilim care este valoarea reală a acestora. O altă concluzie este aceea că realizarea unui sistem global de indici de preț şi de volum care să acopere toate utilizările şi resursele de bunuri şi servicii întâmpină de regulă unele dificultăți atunci când este vorba de măsurarea producției de servicii non-piață. Acestea de regulă se realizează prin sondaje statistice prin comparabilitatea bunurilor din piață cu a bunurilor non-piață. Putem aprecia că realizarea unei comparații de preț şi de volum la nivel internațional trebuie să fie realizată prin adecvarea modelelor naționale la un model internațional şi unanim recunoscut. Din acest punct de vedere considerăm că paritatea puterii de cumpărare este un indicator care dă semnificație şi asigură realism în efectuarea comparațiilor internaționale. Bibliografie selectivă 1. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2015). Statistică. Teorie, concepte, indicatori şi studii ce caz, Editura Artifex, București 2. Anghelache, C., Mitruț, C. and Voineagu, V. (2013). Statistică macroeconomică. Sistemul Conturilor Naționale, Editura Economică, Bucureşti 3. Anghelache, C., Mitruț, C. and Voineagu, V. (2010). Sistemul conturilor naționale. Sinteze și studii de caz, Editura Economică, Bucureşti 4. Anghelache, C. (2008). Tratat de statistică teoretică şi economică, Editura Economică, Bucureşti 5. Anghelache, C. (coordonator), Isaic-Maniu, A., Mitruț, C., Voineagu, V., Dumbravă and Manole, A. (2007). Analiză macroeconomică. Teorie şi studii de caz, Editura Economică, Bucureşti 6. Anghelache, C. (2006). Conturile naționale sistem de măsurare şi analiză macroeconomică, Simpozionul ştiințific național Economia României în perspectiva aderării la Uniunea Europeană, Editura Artifex, București, Anghelache C., Isaic-Maniu Al., Mitruț C. and Voineagu V. (2007). Sistemul conturilor naționale, Ediția a II-a, Editura Economică, Bucureşti 8. Anghelache, C. (2004). Sistemul European al Conturilor note de curs, Editura Artifex, Bucureşti 9. Anghelache, C. and Capanu, I. (2003). Indicatori macroeconomici calcul şi analiză economică, Editura Economică, Bucureşti 10. Biji, M., Lilea, E., Roşca, E., Vătui, M. (2010). Statistica pentru economişti, Editura Economică, Bucureşti 11. Biji, M.,Biji, E.M., Lilea, E. and Anghelache, C. (2002). Tratat de statistică, Editura Economică, Bucureşti 12. Capanu, I and Anghelache, C. (2000). Indicatorii economici pentru managementul micro şi macroeconomic, Editura Economică, Bucureşti Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

45 13. Capanu, I., Wagner, P., Mitruț, C. (2004). Sistemul Conturilor Naționale şi Agregate macroeconomice, Editura ALL, Bucureşti 14. Chen, X., and Nordhaus, W. (2011). Using luminosity data as a proxy for economic statistics, Proceeedings of the National Academy of Sciences (US), May 24, 108 (21), Chetty, R. (2009). Suffi cient Statistics for Welfare Analysis: A Bridge Between Structural and Reduced-Form Methods. Annual Review of Economics, Annual Reviews, 1(1), Fernandez-Villaverde, J., and Rubio-Ramirez, J. F. (2007). How Structural Are Structural Parameters?, NBER Macroeconomics Annual, MIT Press, Ftiti, Z. (2010). The Macroeconomic Performance of the Inflation Targeting Policy: An Approach Based on the Evolutionary Co-spectral Analysis, Economic Modelling, 27 (1), January, Elsevier 18. Goodwin, N.R. (2008). Macroeconomics for the Twenty-First Century, Tufts University, series GDAE Working Papers no Heathcote, J., Storesletten, K. and Violante, G. L. (2008). Insurance and Opportunities: A Welfare Analysis of Labor Market Risk. Journal of Monetary Economics, 55, Piroi, M., and Paunica, M. (2015, June). How Technology can Help in Reducing Romania s Budget Deficit. In Proceedings of the 15th European Conference on egovernment (p. 419). 44 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

46 THE MAIN METHODOLOGICAL ELEMENTS REGARDING THE COMPARABILITY OF THE RESULT INDICATORS Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD Artifex University of Bucharest Prof. Constantin ANGHELACHE PhD Bucharest University of Economic Studies / Artifex University of Bucharest Tudor SAMSON Ph.D Student (tudorsamson@gmail.com) Bucharest University of Economic Studies Abstract The assessment of a country s economic and social evolution can be made on the basis of the actual results obtained in dynamics but, and very importantly, of the way a country s economy evolves compared to other countries in different geographic areas or groups International economic structures. Ensuring real comparability is through the use of data that become comparable only after the defl ation of the macroeconomic indicators and aggregates, as well as by considering the concrete levels obtained by these countries. In the structural analysis of an economy, every element must be considered, which becomes comparable, opposable, giving certainty in comparable international analyzes. The authors focus in this article on studying the elements that ensure the construction and suitability of the macroeconomic indicators of results so that they become internationally comparable. We distinguish between comparability in dynamics and territorial comparability. Even in a country, economic analysis can also be made taking into account the territorial structure. The authors emphasize recalculating global comparable prices using defl ation, then calculating the indicators in the same currency, and ultimately setting these macroeconomic outcomes in line with some demographic or geographic criteria. In international comparability, it is important to know the size of the population, the geographical area of the country so that we can express for example the gross domestic product indicator per inhabitant or the population density per km² or if we want the share of the employed population and then the share of the employed population Of the employed population. In this context, the authors highlighted the main methodological elements that ensure the correct international comparability of the result indicators. Keywords: trend, current prices, indicator, defl ation, comparability. JEL Classification: E31, P42 Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

47 Introduction The judgments on the evolution and trend of the economy are expressed and analyzed mainly on the basis of macroeconomic indicators: GDP, GNP, NN, etc. In order to correctly and accurately highlight changes over time, the volume of these indicators should be expressed in comparable or constant prices. Indicators expressed in current prices, in the prices of the calculation period, are also called nominal value indicators, and those in comparable prices - in real terms. For the calculation of comparable price indicators (ie in real terms), it is necessary to eliminate the influence of price changes from the value indicators expressed in current prices (nominal indicators). For this purpose, price indices (Ip) are calculated, which express the change in the prices of the goods that make up the aggregate. The price index is further used in calculating the value indicator in compa rable prices by reporting the current price indicator to the most appropriate price index as a structure and calculation method. Literature review Heathcote, Storesletten and Violante (2008) analyze three effects of welfare, on the basis of a model with certain risk-aversion preferences. Anghelache, Mitruț and Voineagu (2010, 2013), Anghelache (2004), Anghelache (2006), Anghelache et.al. (2007), Capanu, Wagner and Mitruț (2004) develop on the use of National Accounts System in macroeconomic statistics, they approach both the theoretical and practical aspects concerning this instrument. Chetty (2009) reviews the literature regarding the advantages of structural and reduced-form methods and demonstrates that certain topics labor economics, industrial organization, and macroeconomics can be statistically approached. Chen and Nordhaus use the data regarding night light amount measured from space in correlation with the Gross Domestic Product, and show that light information is valuable in countries with lower qualities of statistical systems. Ftiti (2010) is preoccupied with the inflation targeting policy, specifically with the effects it carries at macroeconomic level, measured from the performance viewpoint. Fernandez-Villaverde, and Rubio- Ramirez (2007) approach the durability over time for structural parameters used in dynamic stochastic general equilibrium models. Anghelache and Anghel (2015), Anghelache (2008), Biji et.al. (2010), Biji, Biji, Lilea and Anghelache (2002), Anghelache et.al. (2007) are reference works in theoretical and practical statistics applied in micro and macroeconomy. Goodwin (2008) has presented a new theoretical framework for modern macroeconomics. Anghelache and Capanu (2003), Capanu and Anghelache (2000) have 46 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

48 presented the calculation and analysis methodologies for indicators used in microeconomic and macroeconomic statistics. Piroi and Paunica (2015) were preoccupied by the usefulness of technological progress benefits in reducing the deficit of the Romanian budget, which is an important macroeconomic indicator of performance and outcome. Research methodology and data Recalculation in comparable expression can be performed either globally or analytically. Thus, for the Gross Domestic Product indicator, realtime recalculation can be performed by deflation: Recalculation in global comparable prices, corrected by global price index or GDP deflator, D: crt PIB PIB comp = (1) D By components, by reporting each element of GDP in current prices at price indices corresponding to the sphere of each component. These calculations are carried out on branches: crt crt crt comp VAB VAB ind agr VABar PIB ind agr ar (2) I I I P P where: crt VAB ind,agr,...,ar = Gross added value in industry, agriculture,..., other branches in current prices; ind,agr,...,ar IP = price indices of products and services created in each branch. on structural elements (gross and intermediate consumption): crt crt comp PB CI PIB PC CI (3) I I P P where: PB crt the value of gross output in current prices; CI crt the value of the intermediate consumption in current prices; PiCi I P the price index for products and services included in gross output and intermediate consumption respectively. per end-use destination of GDP: crt crt CP crt crt pv CP COMP FBC EXN PIB (4) CP CPL FBC EXN IP IP IP IP where: P Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

49 crt CP = private consumption in current prices; pv crt CP = public consumption in current prices; pb crt FBC = gross capital formation in current prices; crt EXN = net export in current prices; CP,CPL,FBC,EXN P I he price index for the goods that make up each item of GDP. After calculating PlB comp by one of the methods presented above, it is possible to determine the dynamics (evolution) of the aggregate by calculating the Gross Domestic Product Index (IPIB): PIB IPIB = (5) PIB comp 1 comp 0 It can be seen that this is an index of the physical volume of GDP, not influenced by the price change. Therefore, it expresses the real evolution of gross domestic product. Economic growth studies, based on output aggregates (mainly GDP), should also be accompanied by the analysis of global per capita indicators. They have a special significance, highlighting the average size per person and the evolution of this indicator: PIB PIBL = (6) P respectively the dynamics of this indicator: comp comp PIBB1 PIB0 IPIB IPIBL :, P1 P0 IP where: PIBL = gross domestic product per capita; P = average population (as a rule, population on July 1 of the year of calculation as a mean value substitute); IPIBL = gross domestic product index per capita; IP = average population index. Gross Domestic Product per capita (PIBL) highlights the level of economic development more clearly than the size and evolution of total gross domestic product. GDP per capita dynamics is more significant as it correlates GDP dynamics with population dynamics. It is a requirement, for economic development and for raising living standards, that GDP growth (measured by the IPIB real index) should outstrip the population (IP): IPIB > IP (7) 48 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

50 Results and assessments Firstly, the main concepts related to inflation and the actual expression of different indicators will be defined. Except for some variables related to population, labor, production in natural expression, all flows and stocks presented in the system of accounts are expressed in monetary terms. For monetary operations and assets, respectively cash liabilities, the required values are directly available from primary data sources. In most other cases, the valuation method, which takes into account the market price for goods, services or similar assets, is preferred. This method is suitable, for example, for trot operations and housing services by owneroccupiers. Where such types of information are not available, for example in the case of non-government services, the valuation must be based on production costs. If none of the two methods can be applied, it is appropriate to record the flows and stocks at the present value of future earnings. The stock size should be valued at the current prices in force at the time of the heritage account, not at the date of production or acquisition of the goods or assets that are stored. In some cases, inventories need to be valued on the basis of their production costs or an accounting estimate of their current purchase prices. Some expenditures, such as transport costs, trade add-ons, and taxes, minus subsidies on product, usually cause the manufacturer and user of a given product to have a different perception of its value. To bring the views of economic agents as close as possible, the system records all uses at the purchase price, ie taking into account the above elements, but registers output at the basic price, which excludes these items. Imports and exports of products are counted at the border. All imports and exports are valued free on board (FOB), which means the customs value at the exporter s frontier. Transport and insurance services provided by foreign enterprises between the exporter s border and that of the importer are not included in the value of the good but are recorded as services. Since it is not possible to obtain the FOB value for all product subdivisions, the detailed foreign trade tables first show the import frontier values (i.e., CIF values). All transport and insurance services up to the importer s customs frontier are included in the value of the imported goods. To the extent that these services are provided by national enterprises, a global adjustment is made on the basis of a coefficient equal to the FOB / CIF ratio in the accounts. Expression in constant prices consists in determining the flows and stocks of a period at the prices of the previous period, the purpose being to break down the variations in the value of flows and stocks over time in price variations and volume variations. The expression in volume is synonymous with in constant prices. Many flows and stocks, such as income, taxes, government transfers etc., do not have their own size in terms of price Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

51 and quantity. The purchasing power of these variables can be obtained by deflating current values with an appropriate average price index, such as the price index of national end-uses, excluding stock changes. Flows and stocks thus deflated are called in real terms. In a system of economic accounts, all flows and stocks are denominated in monetary units. Monetary unit is almost the only common element that can serve in assessing operations of various kinds that are also recorded in the calculation of significant balances. Recourse to a monetary unit, as a unit of measure to ensure comparability, is nevertheless a substitute, not a perfect solution. An essential concern of economic analysis is to measure economic growth in terms of volume, and therefore a distinction must be made in the variation in the value of certain economic aggregates, those expressing the mere variation in price from those that are due to a component of volume, Volume variation. At the same time, the economic analysis also envisages making comparisons in space, thus between different national economies. Although it is essentially about making international comparisons of production and income levels in terms of volume, the price level is also of interest. The differences in values observed between the economic aggregates of a group of countries must be decomposed so as to allow for the separation of volume and price differences. All comparisons of flows or stocks over time require that equal importance be given to a measure appropriate to the evolution of prices and volume developments. In the short term, especially in moderate inflation conditions, the observation of price variations is of less interest than the measurement of supply and demand. In the long run, economic development studies can not disregard the evolution of prices for different categories of goods and services. In principle, a comparison over time requires that the volume and prices of economic aggregates be measured in as precise a manner as possible. The difference between the Laspeyres and Paasche weights is often important when it comes to this type of comparison, in which case the Fischer formula is recommended. Economic accounts have the advantage of providing a framework to build a system of volume and price indices and to ensure the consistency of statistical data. The advantages of the method of accounts in the evaluation issue are summarized below: - in the conceptual field, the use of a framework covering the entire economic system requires a consistent specification of prices and volume for different products and flows of the economic system. In such a context, for example, for a given product group, it is indispensable that both in terms of resources and uses, the concept of price and volume should be defined identically; 50 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

52 - on a statistical basis, the use of the economic accounts framework imposes restrictions that must be respected, both in current and constant prices, which are necessary to ensure price-volume consistency; - in the methodological plan, it is necessary to develop an integrated system of price and volume indices within the system of economic accounts, which gives the analyst an additional possibility of control. Assuming the establishment of a balanced set of tables of resources and uses in current prices, building such tables at constant prices allows the automatic deduction of a system of default price indices. A control of the veracity of these indices may lead to revision and correction of data in constant prices and, where appropriate, of values in current prices; - in the measurement field, the SCN method allows the price and volume evolution of certain accounting balances to be determined, which are, by definition, derived from other items of the accounts. Contrary to the advantages of an integrated system based on the global and branch balance of goods and services operations, it must be recognized that the price and volume indices thus obtained do not meet all the needs and do not meet all the restrictions related to the assessment and construction of indices. There is also the need to have information for shorter, month or quarter periods. In the flows that appear in the economic accounts in current prices, there are some, in principle, referring to products for which the distinction between price variations and volume changes is identical to that made at microeconomic level. For many other streams, this distinction is much more difficult to conceive. In the first case, we are in the presence of a flow covering a set of elementary operations with goods and services, the value of each being equal to the product of a given number of physical units and their respective unit price. It is sufficient, in this case, to know the decomposition of the flow in question in elementary operations to determine its average variation in price and volume. In the second case, which refers both to a certain number of distribution and financial intermediation operations and to certain balances such as value added, it is difficult, even impossible to decompose directly the current values in the components Their price and volume. Specific solutions must then be adopted. At the same time, it is necessary to measure the real purchasing power of a certain number of aggregates, such as compensation of employees, disposable income of households or national income. This can, for example, be done by deflating these aggregates by a price index of the goods and services that can be purchased. It has to be underlined that the objective and the method of calculating the actual purchasing power differ fundamentally from those proposed for the depreciation of the value of Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

53 goods and services, As well as account balances. For the latter, an integrated system of price and volume indices can be established, which will be useful in measuring economic growth, various analyzes and comparisons. Systematic separation of the change in values in its components: price variation and volume change are limited to flows representing operations recorded in goods and services accounts (0) and production accounts (I); The breakdown is performed for both branch and total data. Flows representing the balances of various accounts, such as value added, can not be directly converted into price and volume components; This can only be done indirectly, starting from the flows of the corresponding operation. Using the framework of accounts requires a double restriction on the data production process, thus: - the balance of the goods and services account must, for each consecutive two-year period, be achieved in both constant and current prices; - each flow in relation to the total economy must be equal to the sum of the corresponding flows for the different branches; - all transaction value variation must be attributed to either a price variation or volume variation, or a combination of the two. Responding to this triple requirement, valuation of goods and service accounts and production accounts at constant prices allows for an integrated set of price and volume indices. The sizes considered for building such an integrated assembly are presented below. It is necessary in the various analyzes that other aggregates be separated in their own price and volume components such as: - Stocks at the beginning and end of the period can be valued at constant prices to estimate their volume changes over the period considered. - Stocks of fixed assets produced must be valued at constant prices to estimate capital ratios (capital / production ratios) and have a basis for estimating fixed capital consumption in constant prices. - Employee compensation must be calculated in constant prices to measure productivity: it is also the case where production was estimated using data on inputs expressed in constant prices. - Remuneration of employees is an element of income. Purchasing power can be measured in real terms by deflation, using an index that reflects the price of products purchased by employees. Other income concepts, such as household disposable income and national income, can also be measured in real terms using the same general method. The composition of an integrated system of price and volume indices is based on the assumption that for a given homogeneous good or service, its value (v) is equal to the unit price (p) multiplied by the number of units (q), ie: 52 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

54 v = p * q (8) The price is defined as the value of a unit of product whose quantities are perfectly homogeneous not only in the physical sense but also in terms of a certain number of qualitative characteristics. In order to be added in economic terms, these quantities must be the same and have the same unit price. For each aggregate of transactions in goods and services presented in the accounts, the price and quantity values must be set so that: indice de valoare indice = de pre indice de volum (9) which means that each variation in the value of a given stream must be attributed either to a price variation or to a variation in volume or a combination of two. In the case of goods operations, it is relatively simple to define the physical unit undergoing the operation and, consequently, the unit price. In some cases, however, such as single capital goods, this is more difficult and specific solutions need to be adopted. In the case of service operations, it is often more difficult to distinguish the characteristics that determine physical unity and so there may be divergences over the criteria that can be applied. This may occur in some important branches, such as financial intermediation services, wholesale and retail trade, business services, education, research and development, health, defense, public order. Given the increasing importance of service industries, it is essential to find common solutions in the choice of physical units, even if some of them are relatively conventional. Alongside the physical characteristics that are taken into account for identifying products, product quality plays an important role and at the same time raises statistical problems of relative difficulty. For many goods and services intended for a particular consumption, there are several variants of different qualities and obviously characterized by different unit prices. Given the given physical characteristics, the differences affecting other factors make physical units not the same in economic sense, and their value changes from one unit to another. These differences in unit value are considered as volume differences, not as price differences. In fact, the payment made when a good is purchased does not only cover the price of the good but also the services associated with the supply of that product. Thus, identical goods are sold at different prices and under different conditions. This conclusion is clearly reflected in the accounts, through the table of resources and uses at basic prices, where the value of the commercial additions and the addition of transport - which are the main services associated with the supply of goods - are recorded separately. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

55 Within a given market and for the same period, the coexistence of several unit values can be considered as an index of qualitative differences. For example, models of the same vehicle range have to be treated as different products, as a distinction has to be made between rail journeys if they are performed in Class I or II. Establishing price and volume measurements imposes a product nomenclature to the fullest possible level so that each product identified in this way exhibits a maximum of homogeneity, whatever the disaggregation level used in presenting the results. The qualitative dimension must also be taken into account when it is subject to variations in time and variations in quality due, for example, to changes in the physical characteristics of a product. It should be considered as a variation in volume, not as a price variation. It is equally necessary to take into account the effects of aggregation: a variation in the formation of a flow, for example, an improvement in average quality, will have to be considered as a volume increase, not as a price increase. In some situations, such as lack of information or price differentiation, both reflecting a limited choice of freedom or the existence of a parallel market, it is necessary to consider that the differences in unit value do not represent differences in quality but price differences. There are price differences when sellers find themselves in a situation that allows them to charge different prices to different categories of buyers, and for identical goods and services, sold under similar conditions. The freedom of choice of a buyer belonging to a particular category is, in this case, limited or even non-existent. Achieving a global price and volume index covering all uses and resources of goods and services is having some difficulty when it comes to measuring non-market service output. The latter differ from market services by not being sold at market price and that their value in current prices is by convention considered equal to the sum of the costs incurred, making it almost impossible to obtain satisfactory estimates of Variations in price or volume of production; In this case, value added in constant prices can be estimated by the variation in employee remuneration using constant wage rates and a fixed capital consumption in constant prices. Thus, by their very nature, even the volume and price indices used to estimate value added are clearly different from the corresponding indices used for the flow of goods and services. The application of price and volume principles to different system streams requires the adoption of solutions to certain issues that may arise. The need to know which factors, among the ones described above, explain price differences, arises each time the chronological series of value added are studied and when price variations have to be differentiated from volume changes. This implies that, at a detailed analysis level, the quantitative data series can only be one of those approximate measures of volume variation because they do not satisfactorily 54 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

56 reflect the variations that may occur in the composition of the different types of quality. Thus, for example, a constant number of physical units recording a given stream will in fact lead to underestimation of volume variation, if the composition changes in favor of units that are of superior quality. Changes made to an average quality must be recorded as an increase in the volume index. Generally, the best way to estimate volume changes in the flows of goods and services is to deflate data that represents value using price indices. Any change in the average quality being correctly reflected in the value series, the division by a representative price index, adjusted to take account of the qualitative variations, allows us to obtain a correct volume index. But deflation with price indices is not one of the best solutions in practice, so other methods need to be applied. Valuable series can be obtained, for example, by multiplying prices and quantities, and data in constant prices can thus be obtained by resorting to the base year price. There may be certain series of value, of inferior quality, or difficult to obtain reliable price indices; In these cases, estimation can be made from quantitative indicators. This ensures that the quantities of products are reported as homogeneous. If none of the methods described is applicable, data in constant production prices should be determined from the estimation of constant price inputs. For revenue flows, decomposition into a price component and a volume component is not possible. For this reason, the measurement of price and volume can not be defined in the same way as the flows and stocks described above. Income streams can not be measured in real terms unless choosing baskets of goods and services for which revenue is generally affected, the price index of a particular basket being the deflator of current revenue. Such a choice is relatively arbitrary, meaning that income is only rarely affected in a specific way by purchases during that period; One part can be saved for subsequent purchases; Conversely, purchases during the reference period may be partly made from previous savings. The Gross Domestic Product in constant prices measures the total output (less intermediate consumption) of the national economy in terms of volume. The real real income of residents is influenced not only by the volume of production but also by the course where exports can be exchanged with imports from the rest of the world. If the terms of trade improve, then a lower volume of exports will be needed to pay a certain volume of imports, thus allowing some of the goods and services obtained in domestic production to be removed from exports and diverted to consumption or capital formation. Real Gross National Income can be obtained by adding up the trade surplus and the gross domestic product volume figures. In order to reflect the various aggregates of national income in real terms, it is advisable to deflate revenues and transfers received from the rest of the world and paid Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

57 to the rest of the world with an index of gross domestic final expenditure. Actual real national income may also be expressed in net form by deducting from its gross value of fixed capital consumption in constant prices Obtaining an integrated system of price and volume indices implies the deliberate choice of the types of indices to be used. The best way to measure one-year volume variations over one another is to choose a Fisher volume index, which is defined as a geometric mean of the Laspeyres and Paasche indices. Volume variations over longer periods can be obtained by linking the volume indices of one year to another. The best way to measure one year s price variations over another is to use a Fisher price index. Price variations over longer periods can be obtained by linking price variations of one year to another. Mobile-based indices calculated on the basis of Laspeyres volume indices and used to measure variations in volume and Paasche price indices to measure one year s price variations over another may be an acceptable substitute for the Fisher indexes. Although chain indexes are the best measurement of volumes and prices, it should be admitted that the absence of additivity can be a serious inconvenience for many analyzes. An aggregate is defined as the sum of its components. Additivity property requires that this identity be respected when the values of an aggregate and its components over a given reference period are extrapolated over time through a series of volume indices. For the main aggregates, it is advisable to further calculate chain data indices in disaggregated constant prices, which means directing a current valuation of the base year prices. The estimation of data in constant prices should take place at the most detailed level if it is desired that these data be coherent within an integrated price and volume measurement system. Tables of resources and uses constitute the central, conceptual and statistical framework of all valuations in constant prices. For regular price series it is necessary to change the base year on a regular basis. Since 1995, the SEC has adopted the principle of changing the base year every five years. When the base is changed, it is especially recommended to link old and new data to new ones rather than making a retrospective rebate. In case of base change, chaining of indices may have the effect of suppressing additivity. Nonadjusted constant data are, as a rule, published without any adjustment. This method ensures transparency and allows users to deepen the importance of the problem. In order to achieve price and volume comparisons at international level, the difficulty of having different national currencies needs to be overcome. Given that exchange rates are insufficiently stable for this purpose and the fact that they do not correctly reflect the differences between purchasing power, it is necessary to resort to a method similar to that used 56 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

58 for time comparisons within the same country. Therefore, price and volume indices need to be established for pairs of countries, applying the same type of index formulas, as in the case of measuring variations from one period to the next. One or two of the two countries (A or B) can be used to determine the weighting factors: it will be possible, from the point of view of country A, to establish a Laspeyres-type index with weighting coefficients corresponding to country A, Or a Paasche-type index, using weighting coefficients obtained in country B. If the national economies of the two countries that are the subject of comparison are clearly different from one another, the difference between the two indices may be very important, but in this case The results will depend too much on the country that has been chosen as the base. To resort to such binary comparisons, the SEC requires that an average be established between the two countries in the form of a Fisher index. Direct quantitative comparisons between economic situations with few common points are, in essence, difficult to achieve, and the method of deflating current values using price indices will in this case constitute the best solution. This principle applies, moreover, to spatial comparisons than to time comparisons. A correct specification and identification of products will allow the calculation of price coefficients based on price surveys organized in each country. Prices being recorded in national currencies, the interpretation of these price factors determines the consideration of the purchasing power parity (PPC) concept. For non-quoted services, international comparisons are experiencing the same problems as comparisons over time, which means that the sum of inputs is used to measure outputs. The method currently used in international comparisons consists in calculating PPPs based on the characteristic price coefficients of the main components of these inputs. This method, which requires comparisons of input volumes, does not take into account the productivity differences that characterize the production of non-market services in the countries under comparison. The SEC recognizes the need for international price and volume comparisons. The main objective is to make volume comparisons of GDP and its uses; The transitivity criterion must be respected in this respect, which means that the index directly established for country C, starting from country A, should be equal to the indirect index obtained by multiplying the direct index for country B and determined by To country A with the country-specific C country reference and established from country B. The method adopted by the ERA for the calculation of a multilateral volume and PPP series series starts from binary comparisons between all pairs of countries considered. Although the Fisher indices used for this purpose are not transitive, it is possible to derive a series of transitive indices very close to the initial Fisher Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

59 indices, using the traditional least squares technique. In order to minimize the difference between the initial Fischer indices and the transitions obtained, it is recommended to apply the formula called EKS. Conclusion The study on which the disseminated article was based leads to the separation of some theoretical and practical conclusions. Firstly, the comparability of the result indicators, either in an internal or international structure, can only be made after they have been brought to a certain level of comparability. This is ensured by deflating aggregates and result indicators. In other news, the systematic separation of variations in values, price variation and volume variation is limited to transactions recorded in goods and services accounts and production accounts each country records in the system used according to the methodology System of national accounts. Making international comparability can only be done by constructing an integrated system of price and volume indices based on the assumption that, for a given homogeneous good or service, its value is equal to the unit price multiplied by the number of units obtained. Another conclusion is that besides the physical characteristics that are taken into account for the identification of the products, their quality plays an important role and therefore we determine by market price what is their real value. Another conclusion is that the implementation of a global price and volume index covering all uses and resources of goods and services usually encounters some difficulties when it comes to measuring non-market service output. These are usually done through statistical surveys through the comparability of market goods with non-market goods. We can appreciate that making a comparison of price and volume at international level must be achieved by matching national models to an internationally recognized and universally recognized model. From this point of view, we consider that purchasing power parity is an indicator that gives meaning and ensures realism in making international comparisons. Selective references 1. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2015). Statistică. Teorie, concepte, indicatori şi studii ce caz, Editura Artifex, București 2. Anghelache, C., Mitruț, C. and Voineagu, V. (2013). Statistică macroeconomică. Sistemul Conturilor Naționale, Editura Economică, Bucureşti 3. Anghelache, C., Mitruț, C. and Voineagu, V. (2010). Sistemul conturilor naționale. Sinteze și studii de caz, Editura Economică, Bucureşti 4. Anghelache, C. (2008). Tratat de statistică teoretică şi economică, Editura Economică, Bucureşti 5. Anghelache, C. (coordonator), Isaic-Maniu, A., Mitruț, C., Voineagu, V., Dumbravă and Manole, A. (2007). Analiză macroeconomică. Teorie şi studii de caz, Editura Economică, Bucureşti 58 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

60 6. Anghelache, C. (2006). Conturile naționale sistem de măsurare şi analiză macroeconomică, Simpozionul ştiințific național Economia României în perspectiva aderării la Uniunea Europeană, Editura Artifex, București, Anghelache C., Isaic-Maniu Al., Mitruț C. and Voineagu V. (2007). Sistemul conturilor naționale, Ediția a II-a, Editura Economică, Bucureşti 8. Anghelache, C. (2004). Sistemul European al Conturilor note de curs, Editura Artifex, Bucureşti 9. Anghelache, C. and Capanu, I. (2003). Indicatori macroeconomici calcul şi analiză economică, Editura Economică, Bucureşti 10. Biji, M., Lilea, E., Roşca, E., Vătui, M. (2010). Statistica pentru economişti, Editura Economică, Bucureşti 11. Biji, M.,Biji, E.M., Lilea, E. and Anghelache, C. (2002). Tratat de statistică, Editura Economică, Bucureşti 12. Capanu, I and Anghelache, C. (2000). Indicatorii economici pentru managementul micro şi macroeconomic, Editura Economică, Bucureşti 13. Capanu, I., Wagner, P., Mitruț, C. (2004). Sistemul Conturilor Naționale şi Agregate macroeconomice, Editura ALL, Bucureşti 14. Chen, X., and Nordhaus, W. (2011). Using luminosity data as a proxy for economic statistics, Proceeedings of the National Academy of Sciences (US), May 24, 108 (21), Chetty, R. (2009). Suffi cient Statistics for Welfare Analysis: A Bridge Between Structural and Reduced-Form Methods. Annual Review of Economics, Annual Reviews, 1(1), Fernandez-Villaverde, J., and Rubio-Ramirez, J. F. (2007). How Structural Are Structural Parameters?, NBER Macroeconomics Annual, MIT Press, Ftiti, Z. (2010). The Macroeconomic Performance of the Inflation Targeting Policy: An Approach Based on the Evolutionary Co-spectral Analysis, Economic Modelling, 27 (1), January, Elsevier 18. Goodwin, N.R. (2008). Macroeconomics for the Twenty-First Century, Tufts University, series GDAE Working Papers no Heathcote, J., Storesletten, K. and Violante, G. L. (2008). Insurance and Opportunities: A Welfare Analysis of Labor Market Risk. Journal of Monetary Economics, 55, Piroi, M., and Paunica, M. (2015, June). How Technology can Help in Reducing Romania s Budget Deficit. In Proceedings of the 15th European Conference on egovernment (p. 419). Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

61 Analiza unor aspecte ale concepției Lucas Prof. univ. dr. Alexandru MANOLE Universitatea Artifex din București Lector univ. dr. Ana CARP Universitatea Artifex din București Drd. Doina BUREA Academia de Studii Economice din București Drd. Andreea - Ioana MARINESCU (marinescu.andreea.ioana@gmail.com) Academia de Studii Economice din București Abstract În acest articol autorii, au căutat să pună în evidență unele aspecte defi nitorii ale modelului Lucas comparat cu modelul sau mai bine zis curba Philips. Autoregresivitatea modelului dvar a devenit instrument important în analiza macroeconomică cunoscute sub forma analizei de serii cronologice Box -Jenkins şi modelele ARIMA. O serie de economişti au căutat să explice modul în care se pot efectua previziuni, concluzionându-se că modelul dvar asigură prognoze solide ale seriilor cronologice nestabile care sunt supuse la modificări intermitente în timp. Pornind de la unele critici exprimate de Lucas cu privire la curba Philips, autorii au căutat să reliefeze, tot critic, unele aspecte care se referă la curba Lucas. În acest sens, se pleacă de la faptul că această curbă Lucas transformă cauzalitatea curbei Philips convenționale într-o altă optică decât cea fi rească, deoarece curba Philips este îndeobşte utilizată pentru analiza infl ației. Tot Lucas afi rmă că modelele curbei Philips convenționale cuprind discontinuități structurale care pot conduce la modificări economice. Se invocă faptul că schimbările de politică economică pot conduce la schimbări evolutive. Desigur, viața practică dar mai ales conceptul teoretic au unele divergențe pe care în acest articol am căutat să le exemplifi căm. Modelele econometrice condiționale sunt supuse teoretic la instabilitate şi uneori la eşec dacă probabilitățile nemodelate, neluate în calcul, se schimbă. Ori în acest articol am încercat să demonstrăm matematic care este această posibilitate. Articolul pleacă de la faptul că acea critică adusă de Lucas are ca scop ecuații comportamentale de sisteme de ecuații simultane care trebuie analizate într-o anumită conjunctură, într-o anumită situație macroeconomică. Autorii au pus accentul şi pe compararea probabilităților rezultatelor obținute prin modelul cu baze certe de date, adică modelele clasice care răspund unor idei şi modelul Philips supus criticilor Lucas care conduc la o mai justă posibilitate de analiză a situației supuse analizei. Se dă şi un exemplu în articol cu doi agenți A şi B în legătură cu 60 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

62 prognozele pe care aceştia le fac şi matematizând explicația ajungem la concluzia că acele critici exprimate de Lucas au un caracter limitat în multe împrejurări. În timp ce logic este posibil pentru curbele Philips convenționale să fi e în mod real funcții Lucas inversate aceasta poate fi verifi cată doar în cazul modelelor specifi ce. S-a tras concluzia că acea curbă Philips este stabilă pe perioade de timp care au inclus modifi cări de regim şi schimbări de structuri care invocă şi schimbarea probabilităților de realizare. În fond, autorii concluzionează că această critică Lucas este o teoremă a posibilității şi nu una specifi că ipotezelor care au implicații verificabile. Cuvinte cheie: macroeconometrie, serie cronologică, probabilitate, curba Lucas, analiză critică. Clasificarea JEL: C61, E03 Introducere Autoregresiile dvar au devenit instrumente de tradiție în macroeconomie, sub forma analizei de serii cronologice Box-Jenkins şi modele ARIMA. Modelul de autoregresie diferențiată dvar cu vector tinde să câştige în competițiile de prognoză. Explicația rezidă în comparația formării de previziuni de mai sus: dvar asigură prognoze solide ale seriilor cronologice nestabile care sunt supuse la modificări intermitente de regim. Pentru a le întrece, utilizatorul unui model macroeconometric trebuie sa recurgă în mod regulat la corecții de segment şi corecții al altor opinii. O contribuție importantă în verificarea criticii lui Lucas prin metode raționale dedicate aparține lui Engle şi Hendry (1993). Anchete ale demonstrației empirice a criticii Lucas sunt tratate de Ericsson şi Irons (1995) şi Stanley (2000). Deşi foarte diferite ca metodologie, cele două studii concluzionează într-o manieră asemănătoare că există o slabă evidență în sprijinul aplicabilității criticii Lucas la curba Philipps norvegiană. Ca o alternativă la probabilitățile raționale, notăm posibilitatea ca agenții să stabilească probabilități pe baza proprietăților observate ale datelor. În mod interesant, există o strânsă relație între regulile de prognozare bazate pe date pe care agenții le pot folosi şi modelele de serii cronologice care au avut succes în prognozarea macroeconomică. Literature review Elliott, Müller și Watson (2015) au prezentat câteva caracteristici ale testelor aproape optime. Ftiti (2010) evaluează performanța macroeconomică legată de politicile de țintire a inflației. Anghelache și Anghel (2016), Andrei și Bourbonnais (2008), Mitruț și Șerban (2007) reprezintă lucrări de referință pentru studii econometrice teoretice și practice. Ericsson și Hendry (1999) discută despre modelarea așteptărilor raționale. Jansen (2002) analizează câteva Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

63 aspecte statistice care influențează activitatea de modelare macroeconomică, subliniind două studii de caz care evidențiază ipotezele lor. Martin (2013) studiază situația comportamentului prețurilor activelor în cazul unei economii de dotare. Aghion, Howitt și Murtin (2011) subliniază corelația dintre sănătate și creștere, care este mai slabă decât în anii 1960, iar creșterea productivității este influențată de scăderea mortalitului asociată grupului de vârstă sub 40 de ani. Ferri (2000) se dezvoltă pe dinamica salariilor în contextul curbei Phillips. Chang și Kim (2013) analizează heterogenitatea pieței muncii. Einav et.al (2016) evaluează conținutul economic al scorurilor de risc, având în vedere extinderea instrumentelor de analiză statistică și de date în studiile economice. Stanley (2000) se referă la critica lui Lucas, pe baza dovezilor empirice, și explică modul în care critica lui Lucas poate fi contrazisă prin aplicarea unor modele adecvate. Anghelache și Anghel (2016) au prezentat instrumentele statistice aplicabile analizelor economice, atât din punct de vedere teoretic cât și din punct de vedere practic. Carrell, Sacerdote și West (2013) demonstrează că manipularea grupului de vârstă în scopul obținerii unui rezultat dorit poate fi influențată de relațiile sociale din grup. Gruen, Pagan și Thompson (1999) au analizat comportamentul curbei Phillips în economia australiană pentru intervalul de referință de patruzeci de ani, luând în considerare atât prețurile, cât și costul forței de muncă unice. Gonçalves și Vogelsang (2011) s-au dezvoltat în cazul testelor robuste HAC. Müller și Watson (2008) au luat în considerare testarea modelelor caracterizate de variabilitate redusă a frecvenței. Metodologia cercetării, date, rezultate şi discuții Reversul variabilelor dependente şi independente reprezintă o controversă continuă în literatura despre modelarea inflației. Modul în care curba Lucas transformă cauzalitatea curbei Phillips convenționale a fost prezentat anterior. Critica Lucas afirmă de asemenea că modelele curbei Phillips convenționale vor experimenta discontinuități structurale ori de cate ori se modifică perspectivele economice (de exemplu, urmarea unei schimbări în politica economică). În cadrul unei ipoteze a unei superexogenități, rezultatele pentru un model econometric convențional, cum ar fi curba Phillips convențională, nu sunt invariabile la o renormalizare, conform formulei: (1) unde: r yx = coeficientul de corelație; = coeficientul estimat de regresie când y este variabila dependentă şi x este factor de regresie; = coeficientul estimat în regresia inversată. 62 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

64 Schimbările de regim atrag alterări ale structurilor de corelație, deci modificări de r yx. Dacă, datorită superexogenității, este totuşi constant, atunci nu poate fi constant. Ecuația de lucru se aplică în general cu r yx interpretat drept coeficient de corelație parțial. Deci, dacă, de exemplu curba Phillips este estimată prin OLS, atunci constatarea că este stabil atrage după sine faptul că pentru ecuația re-normalizată (la rata şomajului) este instabil. Constatarea că o curbă Phillips stabilă pe o perioadă de sondaj care conține modificări în corelațiile parțiale respinge orice pretenție că modelul are o interpretare a curbei cererii a lui Lucas. Această procedură simplă se aplică de asemenea la estimarea prin variabile instrumentale (datorită endogenității şi/sau ), cu condiția numărul de variabile instrumentale să fie mai mic decât numărul de variabile endogene din curba Phillips. Modelele econometrice condiționale sunt predispuse la instabilitate şi eşec ori de câte ori probabilitățile nemodelate se schimbă. Critica Lucas poate fi confirmată sau respinsă empiric. În general, se consideră o singură variabilă de serie cronologică (aleatoare) y t, care poate fi divizată într-o parte explicată şi o parte neexplicată independentă : (2) Considerăm ca un plan atribuibil agenților şi - diferența între rezultatul planificat şi cel real al y t. Astfel: (3) este o inovație aferentă planului, deci: (4) Presupunem în continuare că agenții folosesc o mulțime a informațiilor І t-1 pentru probabilități raționale pentru variabila x t, adică: (5) şi probabilitățile sunt conectate la: (6) ceea ce se motivează prin teoria economică. Din formula, presupunând că din (2) este o inovație, obținem: (7) şi deci: (8) Inițial, se presupune că urmează un proces AR de prim ordin (nestaționaritatea / instabilitatea este considerată în continuare): (9) Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

65 Astfel, sau (10) Pentru simplificare, presupunem că şi sunt independente. Vom presupune în continuare că singurul parametru de interes este β. Forma redusă a y t este obținută din ecuațiile (2), (6) şi (9): (11) unde x t este slab exogen pentru ξ = α 1 β, dar parametrul de interes β este neidentificabil numai din (11). În plus, ecuația de formă redusă (11), în timp ce permite estimarea ξ într-o stare a naturii caracterizată prin stabilitate, este susceptibilă la critica Lucas deoarece ξ nu este invariabilă la schimbări în parametrul autoregresiv al modelului marginal (9). Practic, critica Lucas are ca scop ecuații comportamentale în sisteme de ecuații simultane, de exemplu, (12) cu termenul de abatere: (13) În mod direct se poate arăta că estimarea (12) prin OLS pe un eşantion t = 1,2...T, conduce la: (14) stabilind că, regresia y t la x t nu reprezintă opusul din (6). În mod specific, în loc de β, estimarea şi modificarea parametrului α 1 afectează stabilitatea estimărilor, confirmând astfel critica Lucas. Totuşi, aplicabilitatea criticii se bazează pe ipotezele inițiale. De exemplu, dacă se modifică ipoteza din în α 1 = 1, încât x t să aibă o rădăcină unitară, dar este cointegrată cu y t, critica Lucas nu se aplică: în cadrul cointegrării, întrucât parametrul cointegrării este unic şi poate fi estimat în mod consecvent prin OLS. Ca un alt exemplu al importantei mulțimii exacte de ipoteze făcute, se considera înlocuirea (6) cu o altă teorie economică, anume planul contingent: (15) Ecuațiile (15) şi (2) conduc la: (16) unde şi β pot fi estimate prin OLS în cazul staționar al. Compararea probabilităților rezultatelor obținute prin model cu cele bazate pe date Aparent, se uită adesea că formularea regresiei clasice (16) corespunde cu ideea: comportamentul este condus de probabilități, dar nu 64 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

66 de probabilități bazate pe model nici de probabilități raționale cu parametri necunoscuți care necesită să fie estimați. Pentru a interpreta probabilitățile din (16), relația (5) se înlocuieşte prin: (17) şi se presupune că se rezolvă pentru a obține. Substituirea lui şi folosirea (2) conduc la (16). este un exemplu de regulă a predicției invariabile fără parametri, bazată pe proprietăți ale datelor, sau probabilități bazate pe date. În mod realist, se poate alege utilizarea predictorilor bazați pe date, datorită costurilor colectării şi prelucrării informațiilor asociate cu predictorii bazați pe modele. E adevărat că abordările bazate pe utilizează un model greşit specificat al procesului x (10) şi astfel prognozele lor nu vor atinge eroarea medie pătratică de prognoză. Deci, în condiții de stabilitate, sunt câştiguri din estimarea α 1 din (10). Totuşi, practic, nu există garanția că parametrii procesului x rămân constanți până la orizontul de prognoză şi starea instabilă dintr-o prognoza bazată pe model nu poate fi considerată ca mai bună decât prognoza derivată din regula simplă. În fapt, în funcție de datarea schimbării de regim legate de prognoza producției, prognoza bazată pe date va fi mai buna decât prognoza bazată pe model în termeni de interferență. Introducem astfel un termen de creştere în (10), adică: (18) şi presupunem ca există o modificare în α 0 (α 0 ) în perioada T+1. Considerăm doi agenți, A şi B, care prognozează x T+1. Agentul A colectează date pentru o perioadă t = 1,2,3,...,T şi poate descoperi valori reale ale {α 0,α 1 } pentru acea perioadă. Totuşi, din cauza modificării neprevizionate în perioada T+1, eroarea de prognoză a lui A va fi: (19) Agentul B, folosind prognoza bazată pe date, va întâlni o eroare de prognoză: care poate fi exprimată sub forma: (20) unde înseamnă media x T (adică pentru segmentul anterior modificării ),. Comparația între relațiile (19) şi (20) arată că singura diferență între cele două erori de prognoză este termenul. Astfel, ambele prognoze sunt afectate de modificarea de regim care are loc după efectuarea prognozei. Mediile condiționate şi dispersiile (repartițiile) celor două erori sunt: Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

67 (21) (22) (23) stabilind că în acest exemplu (care ia în considerare o unei schimbare de regim post-prognoză), nu este nici o corespondență între cele două metode de prognoză privind primele două momente ale erorii de prognoză. Dispersiile (repartițiile) de eroare de prognoză condiționată sunt identice şi influențele prognozei bazate pe model nu sunt mai mici decât cele ale predictorului bazat pe date; să presupunem, de exemplu, că, în acelaşi timp, interferența bazată pe date poate fi mai mică decât interferența bazată pe model. În plus, în mod necondiționat, cei doi predictori au aceeaşi influență şi dispersie: (24) (25) În continuare considerăm prognozele făcute pentru perioada T+2, cu condiția T+1 ca exemplu al unei modificări de regim ante-prognoză ( în perioada T+1). În afară de cazul în care A descoperă modificarea în α 0 şi corectează cu succes prognoza, influența erorii va fi din nou: (26) Influența erorii de prognoză a agentului B pe de altă parte devine:, (27) unde reprezintă media necondiționată de schimbare post-regim a x, adică. În mod clar, interferența predictorului bazat pe date poate fi mai mica decât eroarea previziunii bazate pe model (dar şi opusul poate fi adevărat. Totuşi: (28) Erorile de prognoză necondiționată sunt întotdeauna mai mici pentru previziunea bazată pe date în cazul modificării de regim ante-prognoză. Analiza generalizează cazul unui rădăcini unitare în procesul x, în fapt se observă din cele anterioare că erorile prognozelor bazate pe date au proprietăți mai bune pentru cazul α 1 = 1, de exemplu din (16). Dacă x t este, atunci rezolvarea pentru a obține va rezulta într-o prognoză cu aceeaşi soliditate privind modificările de regim, aşa cum s-a ilustrat în exemplul anterior. Această clasă de predictori aparține modelelor de prognoză care sunt răspândite în termeni de diferențe ale datelor originale, deci, autoregresii diferențiate de vector, denumite dvar. Verificarea semnificației criticii Lucas În timp ce logic este posibil pentru curbele Phillips convenționale să fie în mod real funcții Lucas inversate, aceasta poate fi verificată pentru modele specifice. Opinia conform căreia curba Phillips este stabilă pe perioade de 66 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

68 sondaj care au inclus modificări de regim şi schimbări în structuri de corelație este suficientă pentru respingerea inversiunii. Totodată, critica Lucas este o teoremă a posibilității, nu un truism şi ipotezele sale au implicații verificabile. De exemplu, critica Lucas implică: este o non-constantă în timp ce α 1 se modifică (în cadrul unui ciclu unitar) şi determinantele α 1 (identificabile în practică) ar trebui să afecteze, dacă au fost incluse în modelul condiționat y t. În schimb, critica Lucas este inconsecventă față de opinia comună a relațiilor condiționate stabile şi modificarea de regim care are loc în procesul care conduce la variabilă explicativă. Pe baza acestei logici, metodele raționale de verificare a criticii Lucas au fost dezvoltate. Concluzii Studiul efectuat de autori cu privire la concepția Lucas urmăreşte să stabilească cadrul concret care poate asigura utilizarea celor două modele (curbe) în analizele macroeconomice. Din modul în care s-a efectuat această analiză se desprind unele concluzii care privesc modul de utilizare a celor două modele se poate aplica şi poate fi utilă în analiza macroeconomică. O primă concluzie este aceea că o alternativă a probabilităților raționale constă în posibilitatea ca agenții să stabilească perspectiva evoluției pe baza seriilor de date înregistrate în perioade anterioare. Există o strânsă relație între regulile de prognozare bazată pe date pe care agenții le pot folosi şi modelele de serii cronologice pot asigura o prognoză macroeconomică şi, pe cale de consecință, o prognoză structurală a agregatelor macroeconomice. Modelele econometrice condiționale sunt predispuse la instabilitate ori de câte ori probabilitățile nemodelate se schimbă. În acest context punctul de vedere Lucas poate fi confirmat sau respins în funcție de analiza pe baze de date empirice. Din articol se desprinde concluzia că modelele dvar şi EqCM trebuie supuse analizei şi din punct de vedere al conceptului Lucas mai ales atunci când se referă la analize macroeconomice. Bibliografie selectivă 1. Aghion, P., Howitt, P. and Murtin, F. (2011). The Relationship Between Health and Growth: When Lucas Meets Nelson-Phelps. Review of Economics and Institutions, Universita di Perugia, Dipartimento Economia, Finanza e Statistica, vol. 2(1) 2. Andrei, T. and Bourbonais, R. (2008). Econometrie, Editura Economică, Bucureşti 3. Anghelache, C. and Anghel, M. G. (2016). Bazele statisticii economice. Concepte teoretice şi studii de caz, Editura Economică, Bucureşti 4. Anghelache, C. and Anghel, M. G. (2016). Econometrie generală. Concepte, teorie și studii de caz, Editura Artifex, Bucureşti 5. Carrell, S., Sacerdote, B. and West, J. (2013). From Natural Variation to Optimal Policy? The Importance of Endogenous Peer Group Formation. Econometrica, 81(3), Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

69 6. Chang, Y. and Kim, S.B. (2013). Labor Market Heterogeneity and the Lucas Critique, Journal of the European Economic Association, 11(S1), Einav, L., Finkelstein, A., Kluender, R. and Schrimpf, P. (2016). Beyond Statistics: The Economic Content of Risk Scores. American Economic Journal: Applied Economics, 8(2), Elliott, G., Müller, U. K. and Watson, M. W. (2015). Nearly Optimal Tests When a Nuisance Parameter is Present Under the Null Hypothesis. Econometrica, 83, Ericsson, N. R. and Hendry, D. (1999). Encompassing and Rational Expectations: How Sequential Corroboration Can Imply Refutation. Empirical Economics, 24(1) 10. Ferri, P. (2000). Wage Dynamics and The Phillips Curve, in Blackhouse, R. E. and A. Salanti (eds.), Macroeconomics and the Real World. Volume 2: Keynesian Economics, Unemployment and Policy, chap. 5. Oxford University Press, Oxford 11. Ftiti, Z. (2010). The Macroeconomic Performance of the Inflation Targeting Policy : An Approach Based on the Evolutionary Co-spectral Analysis. Economic Modelling, 27 (1), January, Elsevier 12. Gonçalves, S., and Vogelsang, T. (2011). Block bootstrap and HAC robust tests: the sophistication of the naive bootstrap. Econometric Theory, 27(4), Gruen, D., Pagan, A. R. and Thompson, C. (1999). The Phillips curve in Australia, Journal of Monetary Economics, Jansen, E. S. (2002). Statistical issues in macroeconomic modelling (with discussion), Scandinavian Journal of Statistics, Martin, I. (2013). The Lucas Orchard, Econometrica, Econometric Society, 81(1), Müller, U. K., and Watson, M. W. (2008). Testing Models of Low-Frequency Variability. Econometrica, 76, Mitruț, C. and Şerban, D. (2007). Bazele econometriei în administrarea afacerilor, Editura ASE, Bucureşti 18. Stanley, T. D. (2000). An Empirical Critique of the Lucas Critique, Journal of Socio-Economics, Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

70 ANALYSIS OF SOME ASPECTS OF THE LUCAS CONCEPT Prof. Alexandru MANOLE PhD Artifex University of Bucharest Lecturer Ana CARP PhD Artifex University of Bucharest Doina BUREA PhD Student Bucharest University of Economic Studies Andreea Ioana MARINESCU PhD Student Bucharest University of Economic Studies Abstract In this article, the authors sought to highlight some defi nitive aspects of the Lucas model compared to its Philips model. The autoregressive nature of the dvar model has become an important tool in the macroeconomic analysis known as Box-Jenkins chronological series and ARIMA models. A number of economists have sought to explain how predictions can be made, concluding that the dvar model provides robust forecasts for unstable chronological series that are subject to intermittent changes over time. Starting from some of Lucas s criticisms of the Philips curve, the authors sought to critically highlight some aspects of the Lucas curve. In this regard, it starts from the fact that this Lucas curve turns the causality of the conventional Philips curve into a different optics than the natural one, because the Philips curve is commonly used for infl ation analysis. Lucas also states that conventional Philips curve models include structural discontinuities that can lead to economic changes. It is argued that changes in economic policy can lead to evolutionary changes. Of course, practical life, but especially the theoretical concept, have some divergences that we have sought to exemplify in this article. Conditional econometric models are theoretically subject to instability and sometimes to failure if unmodulated probabilities, not taken into account, change. Either in this article we tried to demonstrate mathematically what this possibility is. The article starts from the fact that Lucas s critique is aimed at behavioral equations of systems of simultaneous equations that need to be analyzed in a certain context, in a certain macroeconomic situation. The authors also emphasized the comparison of the probabilities of the results obtained with the data base model, ie the classic models that respond to ideas and the Philips model submitted to the Lucas critics, which lead to a more just possibility to analyze the situation under analysis. An example is given in the article with two agents A and B about their prognoses and mathematical explanation, we come Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

71 to the conclusion that the criticisms expressed by Lucas are limited in many circumstances. While it is logically possible for conventional Philips curves to actually be reversed Lucas functions, it can be verifi ed only for specifi c models. It has been concluded that Philips curve is stable over periods of time that included regime changes and structural changes that invoke and change the probability of realization. In essence, the authors conclude that this Lucas critique is a possibility theorem and not a specifi c one for hypotheses that have verifiable implications. Keywords: macroeconomics, chronological series, probability, Lucas curve, critical analysis. JEL Classification: C61, E03 Introduction dvar autoregressions have become tools of tradition in macroeconomics, in the form of Box-Jenkins chronological series and ARIMA models. The differential vector autoregressive vector dvar tends to win in the forecast competitions. The explanation is based on the above forecasting comparison: dvar provides solid prognoses for unstable chronological series that are subject to intermittent regime changes. In order to compete with them, the user of a macroeconomic model must regularly apply segment corrections and corrections of other opinions. An important contribution to verifying Lucas s critique by dedicated rational methods belongs to Engle and Hendry (1993). Surveys of Lucas s empirical demonstration are treated by Ericsson and Irons (1995) and Stanley (2000). Although very different in methodology, the two studies conclude in a similar fashion that there is little evidence to support the applicability of Lucas s critique to the Norwegian Philipps curve. As an alternative to rational probabilities, we note the possibility for agents to establish probabilities based on the observed data properties. Interestingly, there is a close relationship between data-based forecasting rules that agencies can use and chronological series models that have been successful in macroeconomic forecasting. Literature review Elliott, Müller, and Watson (2015) have presented some characteristics of the nearly optimal tests. Ftiti (2010) evaluates the macroeconomic performance related to inflation targeting policies. Anghelache and Anghel (2016), Andrei and Bourbonnais (2008), Mitruț and Şerban (2007) are a reference works for theoretical and practical econometric studies. Ericsson and Hendry (1999) discuss on rational expectations modeling. Jansen (2002) analzyes some statistical issues that influence the macroeconomic modelling activity, emphasizing two case 70 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

72 studies that highlight their assumptions. Martin (2013) studies the situation of asset pricesț behavior in the case of an endowment economy. Aghion, Howitt and Murtin (2011) emphasize the correlation between health and growth, which is weaker than in the 1960s, and the growth in productivity is influenced by mortalitz decrease associated to the below 40 age group. Ferri (2000) develops on the dynamics of wages in the context of the Phillips curve. Chang and Kim (2013) analzye the heterogeinity of the labor market. Einav et.al (2016) evaluate the economic content of risk scores, considering the expansion of statistical and data analysis instruments in the economic studies. Stanley (2000) cooments on the Lucas critique, on basis of empirical evidence, and explains how Lucas critique can be contradicted by applying proper models. Anghelache and Anghel (2016) have presented the statistical instruments applicable for economic analyses, from both theoretical and practical viewpoints. Carrell, Sacerdote and West (2013) demonstrate that peer group s manipulation in the purpose of achieving a desired result can be influenced by social relationships in the group. Gruen, Pagan and Thompson (1999) have analyzed the behavior of the Phillips curve in the Australian economy for the reference interval of forty years, considering both prices and cost of unit labor. Gonçalves and Vogelsang (2011) have developed on the case of HAC robust tests. Müller and Watson (2008) have considered the testing for models characterized by low-frequency variability. Research methodology, data, results and discussions The reversal of dependent and independent variables is a continuing controversy in the literature on inflation modeling. The way in which the Lucas curve turns the causality of the conventional Phillips curve was previously shown. Lucas s critique also states that the conventional Phillips Curve models will experience structural discontinuities whenever economic prospects change (for example, following a change in economic policy). In a hypothesis of superexogenicity, the results for a conventional econometric model, such as the conventional Phillips curve, are not invariant to a renormalization according to the formula: (1) where: r yx = coefficient of correlation; = estimated regression coefficient when y is the dependent variable and x is the regression factor; = estimated coefficient in inverse regression. The regime changes cause alterations of correlation structures, so changes of r yx. If, owing to superexogenicity, it is still constant, then it can not be constant. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

73 The working equation generally applies to r yx interpreted as a partial correlation coefficient. So if, for example, the Phillips curve is estimated by OLS, then finding that is stable entails that for the re-normalized equation (at the unemployment rate) is unstable. Finding that a stable Phillips curve on a survey period that contains changes in partial correlations denies any claim that the model has an interpretation of Lucas s demand curve. This simple procedure also applies to estimation by instrumental variables (due to endogenity and / or ), provided the number of instrumental variables is lower Than the number of endogenous variables in the Phillips curve. Conditional econometric models are prone to instability and failure whenever undefined probabilities change. Lucas s criticism can be confirmed or rejected empirically. Generally, it is considered to be a single chronological (random) yt variable that can be divided into an explanation part and an unexplained independent part : (2) We consider as a plan attributable to the agents and - the difference between the planned and the actual y t results. So: (3) is an innovation related to the plan, so: (4) We further assume that agents use a lot of information І t-1 for rational probabilities for the x t variable, ie: (5) and probabilities are connected to: (6) which is motivated by economic theory. From the formula assuming of (2) is an innovation, we obtain: (7) and therefore: (8) Initially, is assumed to follow a first-order AR process (inertia / instability is still considered): (9) So, or (10) For simplicity, we assume that and are independent. We will still assume that the only parameter of interest is β. The reduced form of y t is obtained from equations (2), (6) and (9): 72 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

74 (11) where x t is weakly exogenous for ξ = α 1 β, but the parameter of interest β is unidentifiable only from (11). In addition, the reduced form equation (11), while allowing estimation of ξ in a state of nature characterized by stability, is susceptible to Lucas s criticism because ξ is not invariant to changes in the autoregressive parameter of the marginal model (9). Basically, Lucas s critique aims at behavioral equations in systems of simultaneous equations, for example, (12) with the term deviation: (13) It can be directly shown that the estimation (12) by OLS on a sample t = 1,2... T, leads to: (14) establishing that the regression y t to x t is not the opposite of (6). Specifically, instead of β, estimating changing the α 1 parameter affects the stability of estimates, thus confirming Lucas s criticism. However, the applicability of the critique is based on the initial assumptions. For example, if the hypothesis is changed from to α 1 = 1, so that x t has a single root but is cointegrated with yt, Lucas criticism does not apply: in cointegration, since the cointegration parameter is unique and can be estimated consistently by OLS. As another example of the importance of the exact set of hypotheses made, it is considered to be a replacement (6) with another economic theory, namely the contingent plan: (15) Equations (15) and (2) lead to: (16) where and β can be estimated by OLS in the case of. Comparing the probabilities of model-based and data-based results Apparently, it is often forgotten that the formulation of the classic regression (16) corresponds to the idea: behavior is driven by probabilities, but not by model-based probabilities or rational probabilities with unknown parameters that need to be estimated. To interpret the probabilities in (16), the relationship (5) is replaced by: Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

75 (17) and supposedly resolves to get. Substituting and using (2) leads to (16). is an example of a non-parametric invariant prediction rule based on data properties or data-based probabilities. In realistic terms, it is possible to choose the use of data-based predictors due to the cost of collecting and processing information associated with model-based predictors. It is true that approaches based on use a specified wrong model of the x (10) process, and so their forecasts will not reach the predicted average predictive error. So, under the conditions of stability, there are gains from the estimate α 1 of (10). However, there is virtually no guarantee that the parameters of the x process remain constant until the forecast horizon and the unstable state of a model-based forecast can not be considered as better than the prognosis derived from the simple rule. In fact, depending on the date of the change in the production-forecasting regime, the data-based forecast will be better than the model-based forecast in terms of interference. We introduce a growth term in (10), ie: (18) and assume there is a change inα 0 (α 0 ) during the T+1 period. We consider two agents, A and B, who forecast x T+1. Agent A collects data for a period t = 1,2,3,..., T and can find real values of {α 0,α 1 } or that period. However, due to the unpredictable change in the T + 1 period, the predictive error of A will be: (19) Agent B, using the, data forecast, will encounter a forecast error: which can be expressed as (20) where is average x T (ie, for the segment before the change ),. The comparison between relations (19) and (20) shows that the only difference between the two forecast errors is the term. Thus, both forecasts are affected by the regime change that occurs after the forecast is made. Conditioned media and dispersions (distributions) of the two errors are: (21) (22) (23) Establishing that in this example (considering a post-prognosis change), there is no correlation between the two forecasting methods for the 74 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

76 first two moments of the forecast error. Conditional forecast error dispersions (distributions) are identical and model-based prognosis influences are not lower than those of the data-based predictor; Suppose, for example, that, at the same time, data-based interference may be less than model-based interference. In addition, unconditionally, the two predictors have the same influence and dispersion: (24) (25) We continue to consider the forecasts for the T + 2 period, provided T + 1 as an example of an ante-prognosis regime change ( in the T+1 period). Unless A discovers the change in α 0 and successfully corrects the forecast, the impact of the error will be again: (26) The influence of forecasting error on agent B on the other hand becomes, (27) where is the unconditional medium change of post-regime change x, ie. Clearly, the data-based predictor interference may be less than the predictive model-based error (but the opposite may be true). Howeve,: (28) Unconditional forecast errors are always lower for predictions based on data in the case of ante-progression mode change. The analysis generalizes the case of a unit root in the x process, in fact it is remarked from previous ones that the data-based forecast errors have better properties for the case α 1 = 1, for example of (16). If x t is, then resolving to obtain will result in a prognosis with the same regime change stability as illustrated in the previous example. This predictor class belongs to forecasting patterns that are spread in terms of differences in original data, thus, vector-differentiated autoregressions, called dvar. Verifying the significance of Lucas s critique While it is logically possible for conventional Phillips curves to actually be reversed Lucas functions, it can be checked for specific models. The opinion that the Phillips curve is stable over sample periods that included regime changes and changes in correlation structures is sufficient to reject the inversion. At the same time, Lucas s critique is a theorem of possibility, not a truism, and its assumptions have verifiable implications. For example, Lucas s criticism implies: is a non-constant while a1 changes (within a single cycle), and determinants α1 (identifiable in Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

77 practice) should affect, if they were included in the yt conditional model y t. Instead, Lucas s critique is inconsistent with the common view of stable conditional relationships and the change of regime that takes place in the process leading to an explanatory variable. Based on this logic, rational methods for verifying Lucas s critique have been developed. Conclusion The author s study of the Lucas concept aims to establish the concrete framework that can ensure the use of both models (curves) in macroeconomic analyzes. From the way this analysis was carried out, some conclusions regarding how to use the two models can be applied and can be useful in the macroeconomic analysis. A first conclusion is that an alternative to rational probabilities is the possibility for agents to set the evolution perspective based on the data series recorded in earlier periods. There is a close relationship between data-based forecasting rules that agencies can use and chronological series models can provide a macroeconomic forecast and, as a consequence, a structural forecast of macroeconomic aggregates. Conditional econometric models are prone to instability whenever unmodified probabilities change. In this context, Lucas s viewpoint can be confirmed or rejected based on empirical database analysis. The article concludes that the dvar and EqCM models should also be analyzed from the point of view of Lucas, especially when it comes to macroeconomic analysis. Selective references 1. Aghion, P., Howitt, P. and Murtin, F. (2011). The Relationship Between Health and Growth: When Lucas Meets Nelson-Phelps. Review of Economics and Institutions, Universita di Perugia, Dipartimento Economia, Finanza e Statistica, vol. 2(1) 2. Andrei, T. and Bourbonais, R. (2008). Econometrie, Editura Economică, Bucureşti 3. Anghelache, C. and Anghel, M. G. (2016). Bazele statisticii economice. Concepte teoretice şi studii de caz, Editura Economică, Bucureşti 4. Anghelache, C. and Anghel, M. G. (2016). Econometrie generală. Concepte, teorie și studii de caz, Editura Artifex, Bucureşti 5. Carrell, S., Sacerdote, B. and West, J. (2013). From Natural Variation to Optimal Policy? The Importance of Endogenous Peer Group Formation. Econometrica, 81(3), Chang, Y. and Kim, S.B. (2013). Labor Market Heterogeneity and the Lucas Critique, Journal of the European Economic Association, 11(S1), Einav, L., Finkelstein, A., Kluender, R. and Schrimpf, P. (2016). Beyond Statistics: The Economic Content of Risk Scores. American Economic Journal: Applied Economics, 8(2), Elliott, G., Müller, U. K. and Watson, M. W. (2015). Nearly Optimal Tests When a Nuisance Parameter is Present Under the Null Hypothesis. Econometrica, 83, Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

78 9. Ericsson, N. R. and Hendry, D. (1999). Encompassing and Rational Expectations: How Sequential Corroboration Can Imply Refutation. Empirical Economics, 24(1) 10. Ferri, P. (2000). Wage Dynamics and The Phillips Curve, in Blackhouse, R. E. and A. Salanti (eds.), Macroeconomics and the Real World. Volume 2: Keynesian Economics, Unemployment and Policy, chap. 5. Oxford University Press, Oxford 11. Ftiti, Z. (2010). The Macroeconomic Performance of the Inflation Targeting Policy : An Approach Based on the Evolutionary Co-spectral Analysis. Economic Modelling, 27 (1), January, Elsevier 12. Gonçalves, S., and Vogelsang, T. (2011). Block bootstrap and HAC robust tests: the sophistication of the naive bootstrap. Econometric Theory, 27(4), Gruen, D., Pagan, A. R. and Thompson, C. (1999). The Phillips curve in Australia, Journal of Monetary Economics, Jansen, E. S. (2002). Statistical issues in macroeconomic modelling (with discussion), Scandinavian Journal of Statistics, Martin, I. (2013). The Lucas Orchard, Econometrica, Econometric Society, 81(1), Müller, U. K., and Watson, M. W. (2008). Testing Models of Low-Frequency Variability. Econometrica, 76, Mitruț, C. and Şerban, D. (2007). Bazele econometriei în administrarea afacerilor, Editura ASE, Bucureşti 18. Stanley, T. D. (2000). An Empirical Critique of the Lucas Critique, Journal of Socio-Economics, 29 Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

79 Modelele de corecție a echilibrului şi autoregresivității utilizate în prognoza macroeconomică Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE (actincon@yahoo.com) Academia de Studii Economice din București / Universitatea Artifex din București Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL (madalinagabriela_anghel@yahoo.com) Universitatea Artifex din București Asist. prof. Zoica NICOLA PhD (zoicanicola@yahoo.com) Universitatea Artifex din București Drd. Radu STOICA (radustoica68@yahoo.com) Academia de Studii Economice din București Abstract Prognoza macroeconomică este un element esențial în ceea ce priveşte planificarea şi considerarea elementelor evolutive într-o perioadă de timp. Prognoza macroeconomică s-a dezvoltat şi, în ultima perioadă de timp, şi-a făcut locul din ce în ce mai mult utilizarea prognozării macroeconometrice sau cu alte cuvinte utilizarea modelelor econometrice în prognoza macroeconomică. S-au dezvoltat o serie de modele dvar şi EqCM care sunt des utilizate în prognozele macroeconomice. Aceste modele sunt de regulă utilizate pentru a aduce unele corecții echilibrului care trebuie să caracterizeze evoluția macroeconomică dar şi autoregresivității care este un element esențial în analizele macroeconomice. Datorită acestor dezvoltări, creatorii de modele macroeconomice şi specialiştii care fac prognoze pot avea justificare atunci când consideră modelele moderne de tip EqCM ar realiza o prognoză mai bună decât atunci când se utilizează modele care folosesc date diferențiale aşa cum este modelul dvar. Din studiul matematic se poate aprecia că modelul dvar poate fi considerat un caz particular al modelului EqCM, deoarece impune unele restricții de rădăcină unitară adițională în cadrul sistemului. În cadrul acestui articol, autorii au pus accentul pe analiza matematico-econometrică a celor două modele EqCM şi dvar care se utilizează în previziuni macroeconomice pornind de la seriile cronologice macroeconomice, considerate integrate de ordinul 1, apreciind că acestea includ frecvent termeni determinişti care permit o tendință evolutivă liniară. Sunt prezentate relațiile de calcul matematic, ajungând la concluzia că ambele modele de prognoză EqCM şi dvar folosesc parametrii estimați. Nu putem ignora unele incertitudini ale acestor parametrii şi de aceea am analizat problema limitelor de probabilitate a estimărilor parametrilor pentru a evidenția că rezultatele prognozei prin utilizarea 78 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

80 acestor două modele dă rezultate şi devin consistente în contextul în care se asigură corecția echilibrului şi se asigură de asemenea autoregresivitatea. Cuvinte cheie: model, prognoză, echilibru macroeconomic, autoregresivitate, model econometric. Clasificarea JEL: C25, C53 Introducere Dezvoltarea modelelor macroeconometrice în cursul anilor 1980 şi 1990, cu accent pe specificația dinamică şi evaluarea modelelor, a însemnat că modelele au devenit mai puțin expuse la critică față de generațiile anterioare de modele, şi anume, acele modele care ignoră pe scară largă dinamică şi proprietățile temporale ale datelor, vor produce în mod necesar prognoze suboptimale. În acelaşi timp, alte caracteristici de model s-au schimbat ca răspuns la dezvoltările în economia reală, de exemplu, modelarea mai detaliată a factorilor de ofertă şi mecanismul de transmisie între sectoarele reale şi financiare ale economiei. Datorită acestor dezvoltări, creatorii de modele macroeconomice şi cei ce fac prognoze pot fi justificați atunci când pretind că modele moderne de tip EqCM ar prognoza mai bine decât modelele care folosesc date diferențiate, precum modelul dvar.. Michael Clements şi David Hendry au reexaminat câteva probleme în prognozarea macroeconometrică, inclusiv meritele relative ale modelelor dvar şi EqCM. Presupunând existența unor parametri constanți pe perioada prognozei, modelul dvar este greşit-specificat în raport cu un model corect specificat EqCM şi deci prognozele tip dvar vor fi suboptimale. Totuşi, dacă parametrii se schimbă după ce se face prognoza, modelul EqCM este de asemenea greşit-specificat pe perioada prognozei. Clements şi Hendry au arătat că prognozele dintr-un model dvar sunt solide privind anumite clase de modificări ale parametrilor. Deci, în practică, prognozele tip EqCM se pot dovedi mai puțin corecte decât cele rezultate din modele tip dvar. Altfel spus, cel mai bun model privind interpretarea economică şi econometrie, poate să nu fie cel mai bun model pentru prognoze. La prima vedere, este paradoxal, întrucât orice model dvar poate fi considerat ca un caz special al modelului EqCM, deoarece impune restricții de rădăcina unitară adițională în cadrul sistemului. Totuşi, dacă parametrii variabilelor de nivel care sunt excluse din modelul dvar se schimbă pe perioada prognozei, aceasta face în schimb ca modelul EqCM sa fie greşit-specificat în raport de mecanismul de generare care prevalează în perioada pe care noi încercăm să o prognozăm. Literature review Studiul lui Karlsson (2012) se concentrează asupra aplicării VAR Bayesian în prognoze. Ait-Sahalia și Mancini (2008) au comparat previziunile Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

81 variației pătratice pentru cazurile de volatilitate realizată și cele două scale de volatilitate realizate, pentru un set de date caracterizat prin frecventa mare, rezultatele acestora arată prevalența celei de-a doua metode în comparație cu prima. Rubio-Ramirez, Wagoner și Zha (2010) au dezvoltat algoritmi utili pentru estimare în cazul probelor și inferențelor mici. Bardsen, Nymagen și Jansen (2005) se concentrează cu privire la utilizarea econometriei în modelarea macroeconomică. Anghelache, Panait, Marinescu și Niță (2017) au prezentat un set de modele și indicatori dedicați prognozei la nivel macroeconomic. Benjamin, Herrard, Hanee-Bigot, Tavere (2010) dezvoltă folosirea modelelor econometrice în prognoză. Clements și Hendry (2002) discută despre metodologia modelării și eșecului prognozei. Eitrheim, Jansen, Nymoen (2002) analizează un caz de defecțiune prognozat, influențat de dereglementarea financiară, actualizează modelul și, ulterior, parametrii sunt mai fiabili în ciuda variației datelor din intervalul studiat. Müller și Watson (2015) sunt preocupați de măsurarea incertitudinii în predicțiile realizate pe termen lung, au construit seturi de predicții care acoperă asimptotic o gamă largă de procese care generează date și oferă o fiabilitate mai mare în timp. Anghelache și Anghel (2016), Mitruț și Șerban (2007) descriu utilizarea instrumentelor econometrice în analizele economice. Hendry (2002) discută unele bune practici în studiile econometrice, critică abordările mai puțin adecvate și comentarii cu privire la compromisurile uneori făcute, acceptarea și respingerea unor astfel de decizii. Sun, Phillips și Jin (2008) studiază selecția lățimii optime la testarea caracteristicilor de heteroskedasticitate-autocorelare. Baumeister și Hamilton (2015) au oferit contribuții semnificative asupra utilizării inferențelor Bayesian, modelelor VAR, funcțiilor impuls-răspuns. Carr și Wu (2009) introduc o metodă fiabilă utilă pentru măsurarea primelor de risc de variație pentru activele financiare. Schorfheide și Song (2015) se dezvoltă folosind instrumentele VAR în previziuni în timp real. Tudor (2008) abordează aplicarea modelelor simetrice Garch în modelarea volatilității seriei de timp. Hendry (2003) discută despre metodologia econometrică a London Business School. Mertens și Ravn (2010) sunt preocupați de măsurarea impactului politicilor fiscale. Kilian și Lutkepohl (2016) au fost preocupați de aplicarea VAR ca analiză structurală. Colander (2009) a descris aplicarea CVAR în studiile economice la nivel macro. Villani (2009) a implementat câteva metode pentru aplicarea VAR, atât staționare cât și cointegrate, și a subliniat câteva condiții favorabile cu impact asupra preciziei, Giannone, Lenza și Primiceri (2015) au dezvoltat un subiect apropiat. Jarociski și Marcet (2010) au studiat cazul instrumentelor autoregresive utilizate pentru eșantioane mici. Dew-Becker et.al. (2017) au studiat prețul asociat cu riscul de variație. Egloff, Madrkus și Liuren au evaluat unele caracteristici ale investițiilor optime 80 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

82 pentru varianta swap. Forni și Gambetti (2014) au fost preocupați de lipsa de informații suficiente pentru vectorii AR structurali. Conley, Hansen și Rossi (2012) au studiat câteva caracteristici ale variabilelor explicative endogene. Metodologia cercetării, date, rezultate şi discuții Erorile de prognoză ale unui model EqCM şi corespondentul său dvar sunt afectate diferit de discontinuități structurale. Modele practice de prognoză sunt sisteme deschise, cu variabile exogene. Deşi modelul studiat, proprietățile sale se dovedesc folositoare în interpretarea erorilor de prognoză ale sistemelor mari. Pornim de la premisa că seriile cronologice macroeconomice pot fi considerate ca integrate de ordin unu şi că acestea includ frecvent termeni determinişti care permit o tendință liniară. Următorul sistem simplu bidimensional (VAR de prim ordin) poate servi ca exemplu: (1) (2) unde abaterile e y,t şi e x,t au o repartiție normală. Dispersiile lor sunt şi respectiv, şi coeficientul de corelare este notat prin. Deschiderea modelelor practice de prognoză este exprimată prin x t care este exogen (puternic). x t este integrala de ordin unu, notată (1), şi conține o tendință deterministă liniară dacă. Noi vom presupune că (1) şi (2) constituie un sistem cointegrat mic astfel încât y t este de asemenea (1), dar cointegrat cu x t. Aceasta atrage după sine inegalitățile 0 < λ 1 < 1 şi λ 2 0. Cu o schimbare în notare, DGP poate fi scris ca:, 0 < α < 1 (3) (4) unde α = (1- λ 1 ), β = λ 1 /α şi Ϛ = k/α. În ecuația (3), α este coeficientul de corecție de echilibru şi β este coeficientul derivat al relației cointegratoare. Sistemul poate fi scris în forma de model ca model condiționat de corecție echilibru pentru y t şi ca model marginal pentru x t., (5), (6) unde proprietăți ale repartiției normale bidimensionale. Definim doi parametri, μ şi η, astfel ca E[y t βx t ]=μ şi E[ y t ]=η. Considerând probabilitățile din (4), rezultă că. În mod similar, Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

83 considerând probabilitățile din (3) şi notând între aceşti parametri: Raportat la μ, rezultă:, găsim urmatoarea relatie (7) În cazul când, ambele serii contin o tendință deterministă care provine din procesul-x t şi, invers, dacă nu există nici o creştere deterministă a unei variabile. În al doilea caz deducem din (8) că. Cazul unei tendințe deterministe liniare este relevant pentru mai multe variabile de interes pentru cei ce realizează prognoze. Exemple tipice de variabile exogene asociate la tendința pozitivă sunt indicatorii cererii externe, indicii prețurilor externe şi productivitatea medie a muncii, în timp ce ipoteza de tendință zero este cea mai interesantă pentru variabile precum prețurile petrolului şi instrumentele de politică monetară, adică ratele dobânzii şi cursurile de schimb. Scopul este de a trasa impactul modificărilor de parametri în DGP asupra prognozelor celor două modele de DGP. Primul, modelul de corecție de echilibru, EqCM, coincide cu DGP în cadrul sondajului, adică, nu exista o specificație-greşită inițială şi al doilea, dvar. Modelul EqCM este alcătuit din ecuațiile (5) şi (6). Ecuația (5) este modelul condiționat al y t, care are mulți oponenți în modele practice de prognoză, urmărind impactul metodologiei econometrice şi teoriei cointegrării. Ecuația (6) este ecuația marginală pentru variabila explicativă x t. Modelul dvar al y t şi x t impune o restricție, şi anume ca α = 0, deci modelul dvar constă din: (9) (10) Procesul de eroare în modelul dvar,, va fi în general autocorelat cu condiția să existe o anumită autocorelare în termeni de dezechilibru omis (pentru 0 < α < 1). În continuare presupunem că: parametrii sunt cunoscuți; în prognoze, (j = 1,..., h); prognozele pentru perioadele T+1, T+1,...T+h sunt realizate în perioada T. Prima ipoteza se abstractizează din interferențele mici de sondaj în modelul EqCM şi a estimat parametri (în mod inconsecvent) în cazul dvar. (8) 82 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

84 A doua ipoteză infirmă una din sursele de eşec ale prognozei care este probabil importantă în practică, şi anume că variabilele ne-modelate sau exogene sunt greşit prognozate. În cazul nostru erori sistematice de prognoză în x T+j sunt echivalente cu o schimbare în φ. Deşi toți ceilalți coeficienți se pot schimba pe perioada prognozei, coeficienții cei mai relevanți în contextul nostru sunt α, β şi ζ, adică acei coeficienții sunt prezenți în modelul EqCM, dar nu în dvar. Printre aceştia, ne concentrăm asupra lui α şi ζ, întrucât β reprezintă structura parțială, fiind un parametru de cointegrare pentru o analiză a importanței şi posibilității de detectare a schimbărilor. În continuare deducem interferențele pentru prognozele EqCM şi dvar, când ambele modele sunt greşit-specificate pe perioada prognozei. Distingem între cazul unde modificarea de parametru are loc după prognoză şi unde modificarea are loc înainte de perioada prognozei. Presupunem întâi că segmentul ζ se modifică de la nivelul său inițial la un nou nivel, adică, ζ ζ * după ce prognoza este realizată în perioada T. Întrucât menținem o constantă α, modificarea ζ este în mod fundamental produsul unei modificări în k, segmentul din ecuația (1). În forma corectă de echilibru, DGP pe perioada de prognoză este aşadar: unde h = 1,..., H. Erorile de prognoză pe perioada -1 pentru modelele EqCM şi dvar pot fi scrise: (11) (12) În cele ce urmează, ne concentrăm asupra interferenței erorilor de prognoză. Interferențele de etapa 1 sunt definite prin probabilitatea condiționată (I T ) a erorilor de prognoză şi sunt notate interferența bias T+1,EqCM şi respectiv interferența bias T+1,dVAR : (13) (14) Considerăm x t o notația pentru valorile de stare stabilă a procesului x t. Valorile corespondente de stare stabilă ale procesului y t, notate y t o, sunt date de: (15) Folosind această definiție şi (13), eroarea de prognoză dvar (14) poate fi rescrisă ca: Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

85 (16) Reținem că atât prognozele EqCM cât şi cele dvar sunt afectate de modificarea parametrului din ζ în ζ*. Presupunând că abaterile valorilor inițiale de la starea stabilă sunt neglijabile, adică, x T x o T şi y T y o T, putem simplifica expresia în: (17) Interferențele erorilor de prognoză de etapă unu ale celor două modele sunt identice dacă y T este egal cu media sa pe termen lung. Un exemplu al unui asemenea caz va fi modelul dvar nerestricționat al metodei celor mai mici pătrate simple (OLS). Pentru comparație, interferențele erorilor de prognoza pe perioada 2 (menținând ipoteza de stare stabilă): (18) (19) unde: δ (1) = 1 + (1 α). Generalizând, pentru prognozele pe perioada h, obținem următoarele expresii: (20) (21) pentru orizonturi de prognoză h = 2, 3,..., unde δ h 1 şi ψ h 2 sunt date de:, δ (0) = 1 (22), ψ (0) = 1, ψ ( 1) = 0 (23) şi am folosit din nou (15). Cum orizontul de prognoză h creşte la infinit, δ h 1 1/α, deci interferența EqCM abordează asimptomatic mărimea modificării însăşi, adică,. Presupunând că x T x T o şi y T y T o, putem simplifica expresia şi erorile de prognoză dvar pot conține un termen de interferență datorat 84 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

86 creşterii xt şi care nu este prezent în interferența de prognoză EqCM, conform termenului din (19). Putem simplifica această expresie întrucât termenul din parantezele pătrate conținând formulele recurente δ (h 1) şi ψ (h 2) poate fi rescris ca [, şi se ajunge la o tendință liniară simplă a interferenței de eroare dvar viitoare pentru etapa-h în cazul în care φ 0, astfel generalizând rezultatele de etapa-1 şi etapa-2: (24) Totodată, interferențele erorilor de prognoză ale celor două modele sunt identice dacă nu exista creştere autonomă a x t (φ = 0) şi y T şi x T sunt egale cu valorile lor de stare stabilă. În cazul unei creşteri deterministe pozitive a x t (φ > 0), în timp ce se menține ipoteza stabilă, interferența dvar va domina pe cea a EqCM pe termen lung datorită tendinței din interferența dvar. În continuare, considerăm situația în care coeficientul de ajustare α se modifică într-o valoare noua, α *, după ce prognoza pentru T + 1, T + 2,..., T + h a fost pregătită. Cu condiția I T, interferențele de etapa-1 pentru prognozele celor două modele sunt: (25) (26) Folosind expresia stabila (15), obținem: (27) (28) În general, interferența modelului EqCM este proporțională cu mărimea modificării, în timp ce interferența dvar este proporțională cu magnitudinea nivelului nou al coeficientului de corecție a echilibrului. Presupunând că x T x T o şi y T y T o, putem simplifica expresia în: (29) Ca urmare, diferența între interferențele erorilor de prognoză este identica cu (17). Pentru prognoze pe mai multe perioade, interferențele erorilor de prognoză ale modelelor EqCM şi dvar sunt: (30) (31) Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

87 h = 2, 3,..., unde y o T este definit în (15), δ (h 1) în (22), ψ (h 2) în (23). δ * (h 1) şi ψ* (h 2) sunt date prin: δ * (0) = 1 ψ * (0) = 1, ψ* ( 1) = 0 Pentru a uşura comparația, presupunem din nou că x T x T o şi y T y T o şi introducem (33) în (30). Procedând ca atunci când am dedus (24), ajungem la următoarea expresie : În cadrul ipotezei stabile simplificatoare, diferența dintre interferențele erorilor de prognoză de etapa-h între modelele EqCM şi dvar este aceeaşi cu (24). Deci va exista o tendință liniară în diferența dintre interferențele erorilor de prognoză între modelele EqCM şi dvar datorită reprezentării nereuşite a creşterii valorii x t în modelul dvar. Această situație este ilustrată prin considerarea modului în care prognozele pentru T+2, T+3,..., T+h+1 sunt actualizate cu condiția rezultatelor pentru perioada T+1. Modificarea ζ ζ * afectează în primul rând rezultatele pentru perioada T+1, informațiile despre inconstanțele de parametru vor fi reflectate în consecință în valoarea de pornire y T+1. Fiind dat că ζ se modifică în ζ * pe perioada T+1, prognoza (actualizată) pentru y T+2, cu condiția că y T+1, produce următoarele interferențe ale erorilor de prognoză pentru modelele EqCM şi dvar: (32) (33) Ecuația (4.34) arată că eroarea de prognoză a modelului EqCM este afectată de modificarea de parametru în exact aceeaşi măsură ca în situațiile anterioare, conform (13), în ciuda faptului că în acest caz efectul schimbării este încorporat în valoarea inițială y T+1. În mod evident, prognozele modelelor EqCM nu corectează evenimentele petrecute anterior pregătirii prognozei. Într-adevăr, în afară de cazul când cei ce prognozează detectează modificarea de parametru şi iau măsuri adecvate prin corecție de segment (manuală), 86 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

88 efectul modificării de parametru anterior perioadei de prognoză va influența prognozele pentru totdeauna. Situația este diferită pentru dvar. Folosind faptul că: (34) unde ecuația (33) poate fi exprimată ca: (35) sub ipoteza stabilă. Dacă nu există nici o creştere deterministă în DGP, adică, φ = 0, modelul dvar va fi imun la modificarea de parametru. În acest sens, există un element de corecție de segment inerent aplicată prognozelor dvar, în timp ce modificarea de parametru care a avut loc înainte de începutul perioadei de prognoză va produce o influență asupra prognozei de etapa-1 tip dvar. O tendință non-zero în procesul x t va produce totuşi o influență asupra prognozei de etapa-1 tip dvar şi acuratețea relativă a prognozei între modelul dvar şi cel EqCM va depinde de dimensiunea tendinței legate de mărimea schimbării. Expresia pentru interferențele de prognoză pe perioada h, cu condiția că I T+1, ia forma: (36) (37) pentru h = 1, 2,... Aceasta arată că prognoza tip EqCM rămâne influențată pentru orizonturi largi de prognoză. Prognoza face corecția de echilibru, dar în direcția echilibrului vechi (irelevant). Pentru prognoze cu orizonturi largi, interferența EqCM abordează mărimea schimbării [(ζ * ζ)] la fel că în cazul în care parametrul s-a modificat anterior pregătirii prognozei şi deci nu a putut fi detectat. Pentru prognoza tip dvar exista încă odată o tendință privind interferența datorată creşterii x t. În cazul în care nu există o creştere deterministă în DGP, prognozele tip dvar sunt neinfluențate pentru toate valorile lui h. Exact ca în cazul mediei pe termen lung, prognoza tip EqCM nu se ajustează automat când modificarea α α * are loc anterior pregătirii prognozelor (pe perioada T+1). Interferențele pentru perioada T+2, cu condiția I T+1, iau forma: Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

89 (38) (39) unde am folosit (15). Astfel, la nici una din cele două prognoze nu se produce corecția de segment automat la modificări de parametru ce au avut loc anterior pregătirii prognozei. Pentru acest motiv, interferențele de etapa-1 sunt similare din punct de vedere funcțional cu formulele pentru cazul în care α se schimbă în α * după ce prognoza a fost pregătită. Generalizarea interferențelor erorilor de prognoza multi - etapă este similară derivărilor anterioare. În practică, ambele modele de prognoză EqCM şi dvar folosesc parametri estimați. Întrucât modelul dvar este specificat-greşit în raport de DGP (şi modelul EqCM), estimările parametrilor ecuației (9) vor fi în general eterogene. Ignorând incertitudinea parametrului estimat, modelul dvar va fi: (40) (41) unde γ * şi π * înseamnă limite de probabilitate ale estimărilor de parametri. În perioada prognozei γ * + π * x T+h = g 0, prognoza tip dvar a y T+h va include o tendință deterministă adițională (datorită interferenței estimării) care nu va corespunde în mod necesar cu tendința din DGP (care este rămasă din procesul x t ). Influența parametrului poate fi numeric mică (de exemplu, dacă termenii diferențiați sunt aproape de ortogonală la corecția de echilibru omisă) dar poate acumula cu toate acestea o tendință liniară dominantă în interferența erorii de prognoza tip dvar. Unul din modele tip dvar, notat drim, este opus la (40). Secțiunea empirică arată exemple despre cum modele tip dvar pot fi întărite cu succes față de reprezentări-greşite de tendință. Deşi am analizat sistemele de prognoză cele mai simple, rezultatele au câteva caracteristici pe care cineva le-ar putea recupera din erorile de prognoză ale modelelor macroeconomice mari. Analiza arată că nici EqCM nici dvar nu asigură protecție față de discontinuități post-prognoză. În cazul pe care ne-am concentrat, unde modelul dvar exclude creşterea când este prezentă în DGP, interferențele erorilor de prognoză tip dvar conțin o componentă de tendință. Chiar în acest caz, depinzând de condițiile inițiale, modelul dvar poate concura favorabil cu cel EqCM pe orizonturi medii de prognoză. Modelul dvar nu oferă protecție față de modificări pre-prognoză că medie pe termen lung, ceea ce reiterează o opinie importantă. În timp ce modelul dvar corectează segmentul automat la discontinuitate pre-prognoză, modelul 88 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

90 EqCM va transmite prognoze inferioare, în afară de cazul în care utilizatorii de modele sunt capabili să detecteze discontinuitatea şi să corecteze prognoza prin corecție de segment. Experiența ne spune că aceasta nu se realizează în practică întotdeauna: într-un model mare, o discontinuitate structurală în una sau mai multe ecuații ar putea trece neobservată sau ar putea fi interpretată ca temporară sau doar asemănătoare unei căderi deoarece datele disponibile pentru evaluarea de model sunt preliminare şi susceptibile la revizuiri viitoare. O sugestie este aceea că meritele relative ale modelelor EqCM şi dvar pentru prognozare depind de: mix -ul de modificare de parametri pre- şi post-prognoză; lungimea orizontului de prognoză. Această perspectivă este folosita pentru a interpreta rezultatele de prognoză dintr-un model de scară largă. Concluzii Studiul care stă la baza acestui articol porneşte de la faptul că prognoza macroeconomică este importantă pentru stabilirea direcțiilor de evoluție la nivel macroeconomic. Se utilizează o sumedenie de modele dar în cadrul acestui articol ne-am concentrat pe modelele dvar şi EqCM care din punct de vedere matematico-econometric poate asigura calcularea unor coeficienți pe baza cărora să se poată efectua o estimare corectă. Din acest articol putem desprinde o serie de concluzii teoretice care constau în aceea că aceste două modele utilizate în prognoza macroeconomice dau rezultate în contextul în care se identifică şi se elimină erorile de prognoză, se asigură echilibrul sau în termeni mai pretențioşi macrostabilizarea, se exprimă ipoteze pe baza cărora se pot stabili parametrii principali de evoluție a economiei la nivelul unei țări. Modelele respective au fost analizate în contextul în care acestea asigură orizonturi largi de prognoză şi combinate cu interpretarea altor indicatori estimați pot determina o previziune macroeconomică corectă. În articolul de față am pus accentul pe prezentarea relațiilor matematice pentru a evidenția evoluțiile şi tendințele de evoluție a economiei unei țări. Din cele prezentate rezultă că cele două modele pot fi utilizate în prognozarea macroeconomică şi pe cale de consecință poate fi dezvoltată în utilizarea şi a altor modele econometrice. Bibliografie selectivă 1. Ait-Sahalia, Y. and Mancini, L. (2008). Out of Sample Forecasts of Quadratic Variation. Journal of Econometrics, 147 (1), Anghelache, C., Panait, M., Marinescu, I. A. and Niță, G. (2017). Models and indicators used in macroeconomic forecast. Romanian Statistical Review, Supplement, 3, Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

91 3. Anghelache, C. and Anghel, M. G. (2016). Econometrie generală. Concepte, teorie și studii de caz, Editura Artifex, Bucureşti 4. Bardsen, G., Nymagen, R. and Jansen, E. (2005). The Econometrics of Macroeconomic Modelling, Oxford University Press 5. Baumeister, C. and Hamilton, J. (2015). Sign Restrictions, Structural Vector Autoregressions, and Useful Prior Information. Econometrica, Econometric Society, 83(5), Benjamin, C., Herrard A., Hanee-Bigot, M. and Tavere, C. (2010). Forecasting with an Econometric Model, Springer 7. Carr, P. and Wu, L. (2009). Variance Risk Premiums, Review of Financial Studies, 22 (3), Clements, M. P. and Hendry, D. F. (2002). Modelling Methodology and Forecast Failure. Econometrics Journal, 5 (2), Egloff, D., Leippold, M., and Wu, L. (2010). The Term Structure of Variance Swap Rates and Optimal Variance Swap Investments. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 45 (5), Forni, M. and Gambetti, L. (2014). Suffi cient information in structural VARs. Journal of Monetary Economics, 66 (C), Colander, D. C. (2009). Economists, incentives, judgment, and the European CVAR approach to macroeconometrics, Kiel Institute for the World Economy in Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal 12. Conley, T. G., Hansen, C. B. and Rossi, P. E. (2012). Plausibly Exogenous. The Review of Economics and Statistics, 94 (1), Dew-Becker, I., Giglio, S., Le, A. and Rodriguez, M. (2017). The price of variance risk. Journal of Financial Economics, Elsevier, vol. 123 (2), Eitrheim, Ø., Jansen, E. and Nymoen, R. (2002). Progress from forecast failure - the Norwegian consumption function, Econometrics Journal, 5 (1), Giannone, D., Lenza, M. and Primiceri, G. (2015). Prior Selection for Vector Autoregressions. The Review of Economics and Statistics, MIT Press, 2 (97), Hendry, D. F. (2002). Applied econometrics without sinning. Journal of Economic Surveys, 16 (4), Hendry, D. F. (2003). J. Denis Sargan and the Origins of LSE Econometric Methodology, Econometric Theory, 19 (3), Jarociski, M., and Marcet, A. (2010). Autoregressions in small samples, priors about observables and initial conditions, Working Paper Series 1263, European Central Bank 19. Karlsson, S. (2012). Forecasting with Bayesian Vector Autoregressions, Working Papers 2012:12, Orebro University, Swedish Business School 20. Kilian, L. and Lutkepohl, H. (2016). Structural Vector Autoregressive Analysis, Cambridge University Press 21. Mertens, K. and Ravn, M. (2010). Measuring the Impact of Fiscal Policy in the Face of Anticipation: A Structural VAR Approach. Economic Journal, 120(544), Mitruț, C. and Şerban, D. (2007). Bazele econometriei în administrarea afacerilor, Editura ASE, Bucureşti 23. Müller, U. K. (2015). Measuring Uncertainty about Long-Run Predictions, Working Paper, Princeton University 90 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

92 24. Rubio-Ramirez, J. F., Waggoner, D. F. and Zha, T. (2010). Structural vector autoregressions: Theory of identication and algorithms for inference. The Review of Economic Studies, 77 (2), Schorfheide, F. and Song, D. (2015). Real-Time Forecasting With a Mixed- Frequency VAR. Journal of Business & Economic Statistics, 33 (3), Sun, Y., P. C. B. Phillips, and Jin, S. (2008). Optimal Bandwidth Selection in Heteroskedasticity-Autocorrelation Robust Testing, Econometrica, 76, Tudor, C. (2008). Modelarea volatilității seriilor de timp prin modele Garch simetrice, The Romanian Economic Journal, 30, Villani, M. (2009). Steady-state priors for vector autoregressions. Journal of Applied Econometrics, 24 (4), Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

93 CORRECTION OF EQUILIBRUM AND AUTOREGRESSIVE MODELS USED IN THE MACROECONOMIC FORECAST Prof. Constantin ANGHELACHE PhD Bucharest University of Economic Studies / Artifex University of Bucharest Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD (madalinagabriela_anghel@yahoo.com) Artifex University of Bucharest Asist. prof. Zoica NICOLA PhD (zoicanicola@yahoo.com) Artifex University of Bucharest Radu STOICA Ph.D Student (radustoica68@yahoo.com) Bucharest University of Economic Studies Abstract Macroeconomic forecasting is an essential element in planning and considering evolutionary elements over a period of time. The macroeconomic forecast has developed and, over the last period of time, the use of macroeconomic forecasting or, in other words, the use of econometric models in the macroeconomic forecast has become increasingly useful. A series of dvar and EqCM models have been developed that are often used in macroeconomic forecasts. These models are typically used to bring some corrections to the balance that must characterize macroeconomic developments, but also self-regression, which is an essential element in macroeconomic analyzes. Due to these developments, makers of macroeconomic models and forecasting specialists may have justification when considering modern EqCM models would achieve a better prognosis than when using models using differential data such as the dvar model. From the mathematical study it can be appreciated that the dvar model can be considered a particular case of the EqCM model because it requires some additional unit root system restrictions. In this article, the authors emphasized the mathematical and econometric analysis of the two EqCM and dvar models that are used in macroeconomic forecasting from the macroeconomic chronological series, considered to be integrated in the first order, considering that they often include deterministic terms that allow a Linear evolutionary trend. Mathematical computations are presented, concluding that both forecasting models EqCM and dvar use the estimated parameters. We can not ignore some uncertainties of these parameters and therefore we have analyzed the probability limits of the parameter estimates to highlight that the results of the prognosis by using these two models yield results and become consistent in the context of the equilibrium correction and also the self-regression. Keywords: model, prognosis, macroeconomic balance, self-regression, econometric model 92 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

94 JEL Classification: C25, C53 Introduction The development of macroeconomic models during the 1980s and 1990s, with a focus on dynamic specification and model evaluation, meant that models became less exposed to criticism over previous generations of models, ie those models that largely ignore dynamic dynamics and properties Time data will necessarily produce suboptimal forecasts. At the same time, other model features have changed in response to developments in the real economy, for example, more detailed modeling of supply factors and the transmission mechanism between the real and financial sectors of the economy. Due to these developments makers of macroeconomic models and forecast makers can be justified when claiming that modern EqCM models would predict better than models using differentiated data, such as the dvar model. Michael Clements and David Hendry re-examined a few issues in macroeconomic forecasting, including the relative merits of the dvar and EqCM models. Assuming the existence of constant parameters during the forecasting period, the dvar model is wrong-specified in relation to a correctly-specified EqCM model, so the dvar-type forecasts will be suboptimal. However, if the parameters change after the forecast is made, the EqCM model is also wrong-specified during the forecast. Clements and Hendry have shown that forecasts in a dvar model are solid on some classes of parameter changes. So in practice EqCM-type forecasts may turn out to be less accurate than those from dvar-type models. In other words, the best model on economic interpretation and econometrics may not be the best model for forecasts. At first sight, it is paradoxical, since any dvar model can be considered as a special case of the EqCM model because it imposes additional unit root system restrictions. However, if the parameters of the level variables that are excluded from the dvar model change over the forecast period, it instead makes the EqCM model erroneously-specified in relation to the generating mechanism that prevails over the period we are trying to predict. Literature review The study of Karlsson (2012) is focused on the application of Bayesian VAR in prognoses.ait-sahalia and Mancini (2008) have compared the forecasts of quadratic variation for the cases of realized volatility and the two scales realized volatility, for a dataset characterized by high frequency, their results show the prevalence of the second method in comparison with the first one. Rubio-Ramirez, Waggoner and Zha (2010) have developed useful algorithms for estimation in case of small samples and inference. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

95 Bardsen, Nymagen and Jansen (2005) develop on the use of econometrics in macroeconomic modeling. Anghelache, Panait, Marinescu, and Niță (2017) have presented a set of models and indicators dedicated to forecasting at macroeconomic level. Benjamin, Herrard, Hanee-Bigot, Tavere (2010) develop on the use of econometric models in forecasting. Clements and Hendry (2002) discuss on the methodology of modelling and failure of forecast. Eitrheim, Jansen, Nymoen 2002) analyze a forecast failure case, influenced by financial de-regulation, update the model and subsequently the parameters are more reliable despite data variation across the interval studied. Müller and Watson (2015) is concerned with measuring the uncertainty in predictions made on the long-run, they have built prediction sets that asymptotically cover a wide array of processes that generate data and provide greater reliability over time. Anghelache and Anghel (2016), Mitruț and Şerban (2007) describe the use of econometric instruments in economic analyses. Hendry (2002) discusses some good practices in econometric studies, he criticizes the, said, less appropriate approaches, and comments on the compromises that are sometimes made, the acceptation and the rejection of such decisions. Sun, Phillips and Jin (2008) study the selection of optimal bandwith in testing heteroskedasticity-autocorrelation characteristics. Baumeister and Hamilton (2015) have provided significant contributions on the use of Bayesian inference, VAR models, impulseresponse functions. Carr and Wu (2009) introduce a reliable method useful for measuring variance risk premiums for financial assets. Schorfheide and Song (2015) develop on using VAR tools in real-time forecasts. Tudor (2008) approaches the application of symmetrical Garch models in the modelling of time series volatility. Hendry (2003) discusses on the econometric metholodogy of the London Business School. Mertens and Ravn (2010) are preoccupied with measuring the impact of fiscal policies. Kilian and Lutkepohl (2016) were preoccupied with the application of VAR as structural analysis. Colander (2009) has described the application of CVAR in economic studies at the macro level. Villani (2009) has implemented some methods for VAR application, both stationary and cointegrated, and outlined some favorable conditions with impact on accuracy, Giannone, Lenza and Primiceri (2015) have developed on a close topic. Jarociski and Marcet (2010) have studied the case of autoregressive instruments used for small samples. Dew-Becker et.al. (2017) have studied the price associated with the variance risk. Egloff, Madrkus and Liuren have evaluated some characteristics of optimal variance swap investments. Forni and Gambetti (2014) were preoccupied with the lack of sufficient information for structural AR vectors. Conley, Hansen, and Rossi (2012) have studied some characteristics of endogenous explanatory variables. 94 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

96 Research methodology, data, results and discussions The forecast errors of an EqCM model and its dvar counterpart are affected differently by structural discontinuities. Practical forecasting models are open systems with exogenous variables. Although the model studied, its properties prove to be useful in interpreting the forecast errors of large systems. We start from the premise that the macroeconomic chronological series can be considered as integrated ones and that they often include deterministic terms that allow for a linear trend. The next simple twodimensional system (VAR of first order) can serve as an example: (1) (2) where deviations e y,t and e x,t have a normal distribution. Their dispersions and, respectively, the correlation coefficient is denoted by. The opening of the practical prognostic models is expressed by xt which is exogenous (strong). x t is the one-order integral, denoted (1), and contains a linear deterministic trend if. We assume that (1) and (2) constitute a small cointegrated system so y t is also (1), but cointegrated with x t. This entails the inequalities 0 < λ 1 < 1 and λ 2 0. With a change in scoring, DGP can be written as:, 0 < α < 1 (3) (4) where α = (1- λ 1 ), β = λ 1 /α şi Ϛ = k/α. In equation (3), α is the equilibrium correction coefficient and β is the derived coefficient of the cointegration relationship. The system can be written in the model form as a conditioned model of correction - yt balance and as a marginal model for x t., (5) (6) where properties of the two-dimensional normal distribution. We define two parameters, μ and η, such that E[y t βx t ] = μ and E[ y t ] = η. Considering the probabilities in (4), it follows that. Similarly, considering probabilities in (3) and notating, we find the following relationship between these parameters: (7) Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

97 Referring to μ, it results: (8) In the case of, both series contain a deterministic trend that comes from the x t process and, conversely, if there is no deterministic increase of a variable. In the second case we deduce from (8) that. The case of a linear deterministic trend is relevant to several variables of interest to those who make forecasts. Typical examples of exogenous variables associated with the positive trend are external demand indicators, external price indices and average labor productivity, while the zero trend assumption is most interesting for variables such as oil prices and monetary policy instruments, ie interest rates and exchange rates exchange. The goal is to trace the impact of parameter changes in DGP on the forecasts of the two DGP models. First, the equilibrium correction model, EqCM, coincides with DGP in the survey, that is, there is no mistaken initial specification and the second, dvar. The EqCM model is made up of equations (5) and (6). Equation (5) is the conditional model of y t, which has many opponents in practical forecasting models, following the impact of econometric methodology and cointegration theory. Equation (6) is the marginal equation for the explicative variable x t. The dvar model of y t and x t requires a restriction, ie a = 0, so the dvar model consists of: (9) (10) The error process in the dvar model,, will generally be autocorrelated provided that there is a certain autocorrelation in terms of omitted imbalance (for0 < α < 1). Next, we assume that: the parameters are known; in forecasts, (j = 1,..., h); the forecasts for T+1, T+1,...T+h periods are realized during T. The first hypothesis is deduced from small sample interference in the EqCM model and estimated parameters (inconsistently) for dvar. The second hypothesis negates one of the sources of prognostic failure that is probably important in practice, namely that un-modeled or exogenous variables are wrongly predicted. In our case, systemic predictive errors in x T+j are equivalent to a change in φ. Although all other coefficients may change during the forecast period, the most relevant coefficients in our context are α, β and ζ, ie those coefficients 96 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

98 are present in the EqCM model, but not in the dvar. Among them, we focus on α and ζ, since β represents the partial structure, being a cointegration parameter for an analysis of the importance and the possibility of detecting changes. Next, we deduce interference for the EqCM and dvar forecasts when both models are wrong-specified during the forecast period. We distinguish between the case where the change of the parameter takes place after the forecast and where the change takes place before the forecast period. Suppose that the segment ζ changes from its initial level to a new level, ie, ζ ζ * after the forecast is made during the period T. Since we maintain a constant α, the modification ζ is fundamentally the product of a change in k, the segment Of equation (1). In the right form of balance, DGP over the forecasting period is therefore: where h = 1,..., H. Forecasting errors for period 1 for EqCM and dvar models can be written: (11) (12) In the following, we focus on the interference of forecast errors. Stage 1 interferences are defined by conditional probability (IT) of forecast errors, and the biast + 1, EqCM and interference interference bias T+1,dVAR : (13) (14) We consider x t o the notation for stable state values of the x t process. The corresponding steady state values of the y t process, denoted y t o, are given by: (15) Using this definition and (13), the dvar prognostic error (14) can be rewritten as: (16) Note that both EqCM and dvar forecasts are affected by changing the parameter from ζ to ζ*. Assuming that the deviations of the initial values from the stable state are negligible, ie, x T x T o şi y T y T o, we can simplify the expression in: (17) Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

99 The one-stage prognostic error interferences of the two models are identical if y T is equal to its long-term average. An example of such a case would be the unrestricted dvar model of the Smallest Single Square (OLS) method. For comparison, interferences of forecast errors for period 2 (maintaining stable condition hypothesis): (18) (19) where: δ (1) = 1 + (1 α). Generalizing, for the h period forecasts, we get the following expressions: (20) (21) For forecast horizons h = 2, 3,..., where δ h 1 and ψ h 2 are given by:, δ (0) = 1 (22), ψ (0) = 1, ψ ( 1) = 0 (23) and we used it again (15). As the prognostic horizon h increases to infinity, δ h 1 1/α, so the interference EqCM addresses asymptomatically the magnitude of the change itself, that is,. Assuming x T x o T şi y T y o T, we can simplify expression and forecast errors dvar may contain a term x t interference due to xt increase and not present in the EqCM predictive interference, according to the term in (19). We can simplify this expression since the term in the square brackets containing the recurring formulas δ (h 1) and ψ (h 2) can be rewritten as [,and a simple linear trend of the future dvar error interference for step h in case where φ 0, thus generalizing the results of stage 1 and step 2: (24) 98 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

100 At the same time, the interferences of the forecast errors of the two models are identical if there is no autonomous increase of x t (φ = 0) and y T and x T are equal to their stable state values. In the case of a positive deterministic increase of x t (φ > 0), while maintaining the stable hypothesis, the dvar interference will dominate the long-term EqCM due to the trend in the dvar interference. Next, we consider the situation in which the adjustment coefficient α changes to a new value, α *, after the forecast for T + 1, T + 2,..., T + h has been prepared. Provided the IT, the stage-1 interferences for the two models are: (25) (26) Using stable expression (15), we obtain: (27) (28) In general, the interference of the EqCM model is proportional to the magnitude of the change, while the dvar interference is proportional to the magnitude of the new equilibrium correction coefficient. Assumingx T x T o and y T y T o, we can simplify the expression in: (29) As a result, the difference between the forecast error interferences is identical to (17). For multi-period forecasts, the predictive error interferences of the EqCM and dvar models are: (30) (31) h = 2, 3,..., where y o T is defined in (15), δ (h 1) in (22), ψ (h 2) in (23). δ * (h 1) and ψ* (h 2) are given by: δ * (0) = 1 ψ * (0) = 1, ψ* ( 1) = 0 Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

101 To facilitate comparison, assume again that x T x T o and y T y T o and insert (33) into (30). Proceeding as when deduced (24), we arrive at the following expression : In the simplistic stable hypothesis, the difference between the intervals of the prognostic errors of stage h between the EqCM and the dvar models is the same as (24). So there will be a linear trend in the difference between forecast error interferences between the EqCM and dvar models due to the unsuccessful representation of the x t value increase in the dvar model. This situation is illustrated by considering how the forecasts for T+2, T+3,..., T+h+1 are updated subject to T+1 results. Changing ζ ζ * primarily affects T+1, results, information about parameter inconsistencies will be reflected accordingly in the y T+1 start value. Given that ζ changes to ζ * during T+1, the (updated) forecast for y T+2, provided that y T+1, produces the following predictive error interferences for EqCM and dvar: (32) (33) Equation (34) shows that the predictive error of the EqCM model is affected by the parameter change to exactly the same extent as in previous situations, according to (13), despite the fact that in this case the effect of the change is incorporated into the initial value y T+1. Evidently, EqCM models forecasts do not correct events that occurred before preparing the forecast. Indeed, unless forecasts detect the parameter change and take appropriate measures by segment correction (manual), the effect of the parameter change before the forecasting period will influence the forever forecasts. The situation is different for dvar. Using the fact that: (34) where equation (33) can be expressed as: (35) under the stable assumption. If there is no deterministic increase in DGP, ie, φ = 0, the dvar model will be immune to the parameter change. In this respect, there is an inherent segment correction element applied to the 100 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

102 dvar forecasts, while the parameter change that occurred before the start of the forecasting period will have an impact on the dvar step 1 prognosis. A non-zero trend in the xt process will nonetheless produce an influence on the dvar step 1 prognosis and the relative accuracy of the forecast between the dvar and EqCM will depend on the magnitude of the trend related to the magnitude of change. The expression for forecasting interferences over h, provided I T+1, takes the form: (36) (37) for h = 1, 2,... This shows that the EqCM type forecast remains influenced for broad forecast horizons. Prognosis does the correction of balance, but in the direction of the old (irrelevant) balance. For broad horizons forecasts, the EqCM interference deals with the magnitude of the change [(ζ * ζ)] so that if the parameter changed before the forecast was prepared and therefore could not be detected. For the dvar forecast there is once again an interference trend due to x t increase. If there is no deterministic increase in DGP, dvar-type forecasts are not influenced for all h values. Exactly as in the case of the long-term average, the EqCM forecast does not automatically adjust when the change α α * takes place prior to preparing the forecasts (for the T + 1 period). Interferences for the T + 2 period, provided I T+1, take shape: (38) (39) where we used (15). Thus, neither of these two forecasts automatically produces segment correction to parameter changes that occurred prior to preparing the forecast. For this reason, the Stage 1 interferences are functionally similar to the formulas in case a is changed to α * after the forecast has been prepared. The generalization of multi - stage forecast error interferences is similar to previous derivations. In practice, both forecasting models EqCM and dvar use estimated parameters. Since the dvar model is wrongly specified by DGP (and EqCM), estimates of equation parameters (9) will generally be heterogeneous. Ignoring the uncertainty of the estimated parameter, the dvar will be: (40) (41) Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

103 where γ * and π * are probability limits of the parameter estimates. In the forecasting period γ * + π * x T+h = g 0, the dvar forecast of y T+h will include an additional deterministic trend (due to estimation interference) that will not necessarily correspond to the trend in DGP (of process x t ). The influence of the parameter may be numerically small (for example, if the differential terms are near orthogonal to the omitted equilibrium correction) but can still accumulate a dominant linear trend in the interference of the dvar forecast error. One of the dvar-type models, denoted drim, is opposite to (40). The empirical section shows examples of how dvar models can be successfully strengthened against misconceptions of the trend. Although we have analyzed the simplest forecasting systems, the results have some characteristics that one might recover from the forecast macroeconomic forecasting errors. The analysis shows that neither EqCM nor dvar provides protection against post-prognostic discontinuities. In the case where we have focused, where the dvar model excludes growth when present in DGP, the dvar forecast error interferences contain a trend component. Even in this case, depending on the initial conditions, the dvar model can compete favorably with the EqCM on average forecast horizons. The dvar model does not offer protection against pre-forecasting long-term average, which reiterates an important opinion. While the dvar model corrects the automated segment to pre-forecast discontinuity, the EqCM will deliver lower predictions unless model users are able to detect discontinuity and correct segment forecasting. Experience tells us that this is not always the case: in a large model, a structural discontinuity in one or more equations may go unnoticed or could be interpreted as temporary or just like a fall because the data available to evaluate Model are preliminary and susceptible to future revisions. One suggestion is that the relative merits of EqCM and dvar models for forecasting depend on: - mix of pre- and post-prognosis parameters; - the forecast horizon length. This perspective is used to interpret the forecast results from a largescale model.. Conclusion The study underlying this article is based on the fact that the macroeconomic forecast is important for establishing macroeconomic developments. A number of models are used but in this article we have 102 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

104 focused on the dvar and EqCM models which from the mathematical and econometric point of view can provide the calculation of some coefficients on which to make a correct estimation. From this article we can draw a series of theoretical conclusions that these two models used in the macroeconomic forecast give results in the context in which the forecasting errors are identified and eliminated, the balance is provided or in more demanding terms the macrostabilization is hypothesized On the basis of which the main parameters of economic evolution in the country can be established. These models have been analyzed in the context in which they provide broad forecast horizons and combined with the interpretation of other estimated indicators can lead to a correct macroeconomic forecast. In this article we have emphasized the presentation of mathematical relations to highlight developments and trends in the evolution of a country s economy. It follows from the above that the two models can be used in the macroeconomic forecasting and consequently can be developed in the use of other econometric models. Selective references 1. Ait-Sahalia, Y. and Mancini, L. (2008). Out of Sample Forecasts of Quadratic Variation. Journal of Econometrics, 147 (1), Anghelache, C., Panait, M., Marinescu, I. A. and Niță, G. (2017). Models and indicators used in macroeconomic forecast. Romanian Statistical Review, Supplement, 3, Anghelache, C. and Anghel, M. G. (2016). Econometrie generală. Concepte, teorie și studii de caz, Editura Artifex, Bucureşti 4. Bardsen, G., Nymagen, R. and Jansen, E. (2005). The Econometrics of Macroeconomic Modelling, Oxford University Press 5. Baumeister, C. and Hamilton, J. (2015). Sign Restrictions, Structural Vector Autoregressions, and Useful Prior Information. Econometrica, Econometric Society, 83(5), Benjamin, C., Herrard A., Hanee-Bigot, M. and Tavere, C. (2010). Forecasting with an Econometric Model, Springer 7. Carr, P. and Wu, L. (2009). Variance Risk Premiums, Review of Financial Studies, 22 (3), Clements, M. P. and Hendry, D. F. (2002). Modelling Methodology and Forecast Failure. Econometrics Journal, 5 (2), Egloff, D., Leippold, M., and Wu, L. (2010). The Term Structure of Variance Swap Rates and Optimal Variance Swap Investments. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 45 (5), Forni, M. and Gambetti, L. (2014). Suffi cient information in structural VARs. Journal of Monetary Economics, 66 (C), Colander, D. C. (2009). Economists, incentives, judgment, and the European CVAR approach to macroeconometrics, Kiel Institute for the World Economy in Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal 12. Conley, T. G., Hansen, C. B. and Rossi, P. E. (2012). Plausibly Exogenous. The Review of Economics and Statistics, 94 (1), Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

105 13. Dew-Becker, I., Giglio, S., Le, A. and Rodriguez, M. (2017). The price of variance risk. Journal of Financial Economics, Elsevier, vol. 123 (2), Eitrheim, Ø., Jansen, E. and Nymoen, R. (2002). Progress from forecast failure - the Norwegian consumption function, Econometrics Journal, 5 (1), Giannone, D., Lenza, M. and Primiceri, G. (2015). Prior Selection for Vector Autoregressions. The Review of Economics and Statistics, MIT Press, 2 (97), Hendry, D. F. (2002). Applied econometrics without sinning. Journal of Economic Surveys, 16 (4), Hendry, D. F. (2003). J. Denis Sargan and the Origins of LSE Econometric Methodology, Econometric Theory, 19 (3), Jarociski, M., and Marcet, A. (2010). Autoregressions in small samples, priors about observables and initial conditions, Working Paper Series 1263, European Central Bank 19. Karlsson, S. (2012). Forecasting with Bayesian Vector Autoregressions, Working Papers 2012:12, Orebro University, Swedish Business School 20. Kilian, L. and Lutkepohl, H. (2016). Structural Vector Autoregressive Analysis, Cambridge University Press 21. Mertens, K. and Ravn, M. (2010). Measuring the Impact of Fiscal Policy in the Face of Anticipation: A Structural VAR Approach. Economic Journal, 120(544), Mitruț, C. and Şerban, D. (2007). Bazele econometriei în administrarea afacerilor, Editura ASE, Bucureşti 23. Müller, U. K. (2015). Measuring Uncertainty about Long-Run Predictions, Working Paper, Princeton University 24. Rubio-Ramirez, J. F., Waggoner, D. F. and Zha, T. (2010). Structural vector autoregressions: Theory of identication and algorithms for inference. The Review of Economic Studies, 77 (2), Schorfheide, F. and Song, D. (2015). Real-Time Forecasting With a Mixed- Frequency VAR. Journal of Business & Economic Statistics, 33 (3), Sun, Y., P. C. B. Phillips, and Jin, S. (2008). Optimal Bandwidth Selection in Heteroskedasticity-Autocorrelation Robust Testing, Econometrica, 76, Tudor, C. (2008). Modelarea volatilității seriilor de timp prin modele Garch simetrice, The Romanian Economic Journal, 30, Villani, M. (2009). Steady-state priors for vector autoregressions. Journal of Applied Econometrics, 24 (4), Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

106 Utilizarea parității puterii de cumpărare în comparațiile internaționale Prof. univ. dr. Radu Titus MARINESCU Universitatea Artifex din București Conf. univ. dr. Aurelian DIACONU Universitatea Artifex din București Asist. univ. dr. Zoica NICOLA Universitatea Artifex din București Drd. Doina AVRAM Academia de Studii Economice din București Abstract Autorii caută să clarifi ce în acest articol principalele aspecte care se au în vedere în legătură cu realizarea unor comparații internaționale. Desigur indicatorii de rezultate (produs intern brut, produs național brut, produs pe cap de locuitor, venitul național,veniturile personale, veniturile disponibile) reprezintă indicatori care integrați în serii de date internaționale, oferă o serie de criterii şi aspecte demne de luat în considerație. Cu toate acestea, compararea indicatorilor macroeconomici nu este doar o chestiune teoretică ci mai mult decât atât, o problemă practică atunci când se referă la comparațiile dintre state. Au fost şi există o serie de concepte şi păreri în legătură cu utilizarea indicatorului în expresie fi zică, compararea producției, compararea consumului pe locuitor sau țările cu produse de o calitate sau de altă calitate şi multe altele. Cu toate acestea compararea se poate efectua doar utilizând indicatori macroeconomici de rezultate calculați în cadrul Sistemului Conturilor Naționale. În acest articol, autorii aduc în discuție utilizarea parității puterii de cumpărare a veniturilor de care dispune populația dintr-o țară într-o perioadă de timp dată. Salariile şi, în sens mai larg, veniturile populației dintr-o țară depind de o serie întreagă de factori: de potențialul economic al țării respective, de avuția națională, de nivelul de dezvoltare al producției, de nivelul de tehnologie, piața liberă,rata infl ației şi mulți alți factori. De aceea nu este relevant şi nici recomandabil să se compare nivelul salarial dintr-o serie de alte țări, chiar dacă prin schimb valutar se exprimă în aceeaşi monedă. Nu este nicio diferență dacă vom compara nivelul salarial nominal sau în termeni reali. Spun aceasta deoarece în spațiul geografi c al țării considerate piața bunurilor de larg consum, a serviciilor şi toate celelalte au o anumită calitate şi un preț. În viața cotidiană fi ecare are de considerat cum îşi satisface cerințele de consum, economie, investiție şi aşa mai departe Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

107 pe baza veniturilor pe care le deține. De aceea, paritatea puterii de cumpărare se pune pentru fi ecare țară, care apoi supunându-se comparabilității ne dă un anume sens. Din acest punct de vedere poate fi considerată o grupă de produse, o grupă şi mai largă de produse dar în fi nal ajungem la indicatorul care se referă la puterea de satisfacere a cerințelor de consum şi investiții pe plan mai larg național şi pe plan individual a capacității de satisfacere a nevoilor de existență (calitatea vieții). De aceea indicatorul parității puterii de cumpărare este unul care dă un sens mult mai practic şi realist în legătură cu evoluția unei țări. Cuvinte cheie: paritatea puterii de cumpărare, macroeconomie, curs de schimb, indicator de preț, indicator de volum Clasificarea JEL: F31, O24 Introducere În acest articol, autorii s-au axat pe stabilirea şi clarificarea următoarelor aspecte: În primul rând structura producției de bunuri şi servicii din fiecare țară exprimate valoric. Apoi utilizarea cursurilor de schimb care reprezintă prețul care trebuie plătit pe piața devizelor în aceeaşi valută pentru a obține o unitate de valută națională sau cantitatea de monedă care se primeşte în schimbul unei unități monetare naționale. Din multe puncte de vedere atunci când comparăm pe plan internațional produsul intern brut, cursul de schimb nu poate fi considerat un element decisiv în asigurarea comparabilității indicatorilor în expresie absolută şi de aceea nu poate fi folosit la transformarea indicatorilor statistici din valută națională deoarece nu reflectă precis produsul intern brut, există şi alte influențe interne şi internaționale care determină fluctuația. Autorii caută să precizeze şi să exemplifice de ce evaluarea parității puterii de cumpărare a valutelor fiecărei țări poate deveni comparabilă. Această metodă de evaluare a indicatorilor macroeconomici într-o singură valută este recomandată spre utilizare în comparațiile internaționale. Indicatorul constă în folosirea unor indici ai prețurilor calculați într-o țară şi aceleaşi prețuri calculate în altă țară. Un exemplu simplu ar fi acela că dacă am lua prețul de piață al unui litru de benzină în fiecare dintre țările care sunt supuse în comparații şi apoi le transformăm într-o singură valută vom găsi o ierarhizare a prețului produsului respectiv. O asemenea ierarhizare este mult mai concretă nu din punct de vedere al rezultatelor macroeconomice globale cât mai ales din compararea posibilității de satisfacere a nevoilor de viață pe baza veniturilor reale obținute în fiecare țară. În acest articol, autorii caută să exprime indicatorii de preț şi indicatorii valorici pe baza ponderilor aplicabile la calculul acestora aşa încât conținutul indicatorilor calculați să poată fi utilizați în comparațiile internaționale. Indicele general calculat de 106 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

108 forma Fischer este o operațiune greu de realizat putând fi efectuată numai de organismele naționale şi internaționale de statistică. Aşa încât cel mai simplu se recurge la faptul că există mai multe metode de abordare şi soluționare a procedeelor de comparare ajungându-se la paritatea puterii de cumpărare care este utilizat ca indicator în instituțiile de statistică internaționale. Există mai multe metode utilizate în stabilirea parității puterii de cumpărare, care nu au relevanță în contextul celor prezentate mai sus. Literature review Heathcote, Storesletten și Violante (2009) au analizat literatura științifică dedicată eterogenității familiei, urmărind trei linii care sunt considerate importante pentru tratamentul macroeconomic al inegalității. Anghel (2015) este o lucrare de referință privind studiile de politică monetară. Capanu, Wagner și Mitruț (2004), Anghelache et.al. (2005) au prezentat sistemul conturilor naționale și agregatele macroeconomice, care pot fi utilizate în studiile și analizele macroeconomice. Goodwin (2008) studiază bazele teoriilor macroeconomice și susține că revizuirea acestor teorii trebuie să pornească de la obiective clar definite și timpul prezent este adecvat pentru dezvoltarea unei mișcări din abordările teoretice anterioare. Tugcu și Ozturk (2015) sunt preocupați de efectele macroeconomice legate de politicile de țintire a inflației, studiul lor se bazează pe dovezi colectate din țări caracterizate de venituri mai mari decât media. Lucrarea scrisă de Wooldrige (2006) este dedicată abordărilor introductive privind studiile econometrice. King și Watson (2012) se concentrează pe corelația dintre inflația și costul unitar asociat cu utilizarea forței de muncă. Anghelache și Anghel (2016), Anghelache (2008), Biji et.al. (2010) prezintă instrumentele statistice dedicate analizelor economice, la nivel microeconomic și macroeconomic. Isaic-Maniu et.al. (2003) clarifică conținutul conceptelor statistice. Öllera și Teterukovsky (2007) se concentrează pe calitatea asociată variabilelor macroeconomice și măsurarea acesteia. Anghelache (2009) descrie indicatorii macroeconomici aplicați în comparațiile internaționale. Solomon et.al. (2006) analizează comportamentul clienților din perspectiva piețelor europene și a profesioniștilor în marketing. Wu et.al. (2009) au studiat ajustarea neliniară a ratei reale de pound-dolar pentru o perioadă de peste un secol, utilizând un model autoregresiv și prezintă o soluție pentru problema parității puterii de cumpărare. Einav, Jenkins și Levin (2013) au studiat schimbările instrumentelor de creditare a creditelor la o companie, identifică rezultatele pozitive ale clasificării riscurilor și măsoară rezultatul exprimat ca creștere a profitului. Anghelache, Gheorghe și Voineagu (2013) au prezentat măsurarea și analiza inflației prin metode și modele dedicate. Grubb (2010) a analizat impactul parității puterii de cumpărare asupra evoluției economiei Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

109 americane, înainte și după formarea Statelor Unite ale Americii, impactul fiind cuantificat prin integrarea economică dintre state modificate după adoptarea Constituției. Anghelache et.al. (2007) dezvoltă concepte și instrumente de analiză macroeconomică. Atanassov și Kim (2009) evaluează corelația dintre forța de muncă și guvernanța corporativă, care include aspectele legale și legate de sindicate. Anghelache și Capanu (2003) prezintă cele mai importante aspecte privind indicatorii macroeconomici, calcularea și analiza lor. Bergin, Glick și Wu (2013) au studiat corelația dintre persistența relativă a cursurilor de schimb agregate atunci când prețurile relative la nivel internațional se ajustează cu o viteză mai mare. Atkeson și Burstein (2008) analizează relația dintre prețurile relative la nivel internațional și paritatea relativă a PP și demonstrează efectul costurilor comerțului internațional și al condițiilor de piață asupra prețurilor la piață. Metodologia cercetării și date Compararea indicatorilor macroeconomici nu este doar o chestiune teoretică, ci, în mai mare măsură, o problemă practică legată de comparațiile între țări, aflată în preocupările instituțiilor naționale şi internaționale de statistică. Compararea internațională a gradului de dezvoltare economică a diferitelor țări se poate efectua pe baza indicatorilor în expresie fizică prin compararea producției şi a consumului pe locuitor înregistrat la o serie de produse de bază. Compararea presupune alcătuirea a două liste: una cu țările care se compară şi cu produsele de bază ce intră în comparație. Este necesar ca aceste produse să fie reprezentative pentru toate țările cuprinse în comparație şi cât de cât similare din punct de vedere calitativ. În continuare, pentru a desprinde concluzii cu privire la nivelul dezvoltării, se alege o țară de referință, iar nivelurile atinse de celelalte țări se compară cu nivelul țării luate drept etalon. În acest scop, se utilizează mărimile relative de coordonare (Y). Relația de calcul utilizată este: Xi Yi = 100, XE unde: X i, = nivelul indicatorului din țara i; Xe = nivelul indicatorului în țara selectată drept etalon (de referință). Compararea se poate efectua utilizând indicatorii macroeconomici de rezultate calculați în cadrul SCN. Compararea internațională a nivelului, structurii şi ritmului de dezvoltare pe baza indicatorilor macroeconomici de rezultate necesită rezolvarea a două probleme esențiale, şi anume: realizarea 108 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

110 comparabilității indicatorilor din punctul de vedere al conținutului acestora, al sferei lor de cuprindere şi asigurarea comparabilității indicatorilor din punctul de vedere al unităților monetare în care se exprimă. Țările care utilizează SCN determină indicatorii macroeconomici după o concepție şi o metodologie unitare. Evaluarea indicatorilor macroeconomici într-o valută unică se poate efectua prin următoarele procedee: Pe baza cursurilor de schimb oficiale, cursul de schimb reprezintă prețul ce trebuie plătit pe piața devizelor în valută străină pentru a obține o unitate de valută națională sau cantitatea de monedă străină ce se primeşte în schimbul unei unități de monedă națională. În contextul comparării internaționale a PIB, dezbaterile teoreticometodologice au concluzionat că, din mai multe motive, cursul de schimb nu poate fi considerat element decisiv în asigurarea comparabilității indicatorilor în expresie absolută şi nu poate fi folosit la transformarea indicatorilor sintetici din valuta națională, deoarece: nu reflectă structura reală a PIB; este influențat de factori interni şi internaționali, determinând fluc tuații ale acestuia pe perioade scurte de timp şi există cursuri valutare multiple. Acesta este un procedeu relativ uşor de aplicat, dar care poate influența negativ valorile reale, întrucât cursurile de schimb nu reflectă, de regulă, puterea de cumpărare a valutelor. Acest lucru se explică prin faptul că, pe de o parte, stabilirea cursului de schimb este influențată numai de un număr restrâns de bunuri, şi anume acelea care fac obiectul relațiilor comerciale dintre țările respective, şi, pe de altă parte, cursul de schimb este puternic influențat de diferitele operații speculative de la bursă. Rezultă că exprimarea indicatorilor într-o singură valută pe baza cursurilor de schimb nu este o metodă recomandată pentru efectuarea unor comparații internaționale cât mai corecte privind nivelurile, structurile şi ritmurile de dezvoltare ale diferitelor țări. Pe baza evaluării parității puterii de cumpărare (PPC) a valutelor țărilor care se compară. Această metodă de evaluare a indicatorilor macroeconomici într-o singură valută este mai indicată spre utilizare, comparativ cu metoda cursurilor de schimb oficiale. Ea constă în folosirea unor indici ai prețurilor calculați pe baza prețurilor bunurilor materiale şi serviciilor din țara care face calculele de comparație şi ai prețurilor aceloraşi bunuri materiale şi servicii din țara a cărei valută s-a hotărât să fie utilizată pentru exprimarea indicatorilor macroeconomici. PPC exprimă numărul de unități de valută necesare pentru cumpărarea într-o țară a aceluiaşi volum de bunuri care se poate obține cu o unitate monetară a țării bază de comparare sau cu o unitate monetară comună unui grup de țări. PPC pot fi calculate pentru total Produs Intern Brut, dar şi pentru niveluri diferite de agregare (de exemplu, pentru formarea brută de capital fix). Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

111 Fundamentarea acestor indici de prețuri se face pe baza principiilor generale ale calculării indicilor de prețuri. Este ştiut că indicele agregat al prețurilor se calculează utilizând prețurile bunurilor din perioada curentă şi de bază (p 1 şi p o ), iar ca ponderi pentru ambele perioade fie cantitățile din perioada curentă (q 1 ), fie cele din perioada de bază (q 0 ). Paritatea puterii de cumpărare reprezintă raportul mediu între prețurile practicate în țara care se compară şi cele ale țării luate ca bază de comparare, la un număr mare de categorii de cheltuieli din compunerea PIB, defalcate din elementele globale (consumul final al populației, consumul colectiv guvernamental, formarea brută a capitalului fix, modificarea stocurilor şi exportul net). Determinarea PPC pe baza prețurilor bunurilor şi serviciilor cuprinse într-un eşantion de articole comparabile ce sunt selectate cu scopul de a reprezenta o clasificare bine definită şi de a fi reprezentative pentru modelul de consum al țărilor participante la comparare poate fi asimilată unui indice de preț de tip teritorial. Considerând două țări, A şi B, unde A este țara bază de comparare. Pentru un articol X, raportul cheltuielilor în valută națională ale celor două țări se poate scrie ca: E E B A q = q B A p p unde: E = cheltuieli; Q = cantități; P = prețuri; q I B/A indicele de volum al articolului X în țara B față de țara A; p PPC B/A = p B A = raportul prețurilor pentru articolul X în țările A şi B, respectiv paritatea puterii de cumpărare. Pentru realizarea comparării internaționale, sunt urmate, în principiu, trei etape: - PIB-ul fiecărei țări este descompus într-un număr de grupe primare de cheltuieli. - În cadrul fiecărei grupe primare sunt prețuri pentru articole selectate care ar trebui să respecte două proprietăți esențiale: comparabilitatea (care înseamnă că factorii ce influențează formarea prețului efectiv sunt identici în țările care se compară) şi reprezentativitatea (care înseamnă că articolele selectate sunt caracteristice pentru modelul cheltuielilor şi au o pondere semnificativă în grupa primară a țărilor participante la comparare). Prețurile culese (inregistrate/observate) sunt folosite pentru a obține rapoarte de B A 110 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

112 preț pentru bunurile şi serviciile individuale, apoi rapoartelor de prețuri li se calculează media pentru a obține parități neponderate la nivel de grupă primară; în final, utilizând ca ponderi structurile de cheltuielile PIB ale țărilor care sunt comparate în formula mediei geometrice ponderate, se obține o PPC pentru fiecare nivel de agregare până la nivel de PIB. - Valorile naționale ale grupelor primare sunt transformate în valori comparabile internațional prin intermediul parităților puterii de cumpărare. Rezultatele obținute sunt valori reale, spre a le deosebi de valorile nominale (exprimate în valută națională). La nivel agregat, indicii de preț se determină prin una dintre cele două variante de ponderare uzuală, prin adaptare: p1 q1 IP P indice de prețuri tip Paasche p0 q1 p1 q0 IP indicele de prețuri de tip Laspeyres L p0 q0 Adaptarea presupune ca prețurile produselor celor două țări să fie ponderate fie cu cantitățile unei țări (de exemplu, țara A), fie cu cantitățile celeilalte țări (sau țara de referință, țara B). Corespunzător celor două tipuri de indici, relațiile de calcul vor fi: A/B IPP A/B IPL pa qa pb qa pa qb pb qb Evident, între rezultatele obținute prin utilizarea celor doi indici de prețuri există anumite diferențe datorate aplicării unor ponderi diferite. În scopul eliminării acestor influențe se calculează un indice de preț de tip Fischer ca medie geometrică a indicilor de tip Paasche şi Laspeyres. Relația de calcul utilizată este: IPF A/B A/B IPP IPL pa qa pb q A pa q B pb q B Indiferent de variantă (Paasche, Laspeyres sau Fischer), calcularea unui astfel de indice general este o operațiune foarte greu de realizat, putând fi efectuată numai de organismele naționale şi internaționale de statistică. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

113 Există mai multe metode de abordare şi soluționare a procedurilor de comparare la paritatea puterii de comparare (PPC), unele dintre ele fiind promovate de către instituții de statistică internațională. Principalele metode şi programe se vor prezenta în continuare. Concluzii Din studiul care a stat la baza acestui articol se desprind o serie de concluzii teoretice şi practice. În primul rând pentru a asigura comparabilitatea internațională indicatorii macroeconomici de rezultate ai unei țări trebuie ajustați (calculați) aşa încât să aibă acelaşi conținut pentru toate țările care intră în această comparație. De aici se desprinde concluzia că indicatorii şi agregatele economice trebuie neapărat deflatate pentru a asigura comparabilitatea în timp a țarii respective dar şi pe plan internațional ca date real comparabile. Nivelul de dezvoltare al unei țări este dat pe de o parte de rezultatele macroeconomice interne iar în comparațiile internaționale trebuie să se asigure şi un criteriu obiectiv de analiză. Aşa de pildă, nivelul prețurilor şi indicele rata inflației din fiecare țară sunt determinante în exprimarea valorilor curente în valori reale. Bibliografie selectivă 1. Anghel, M.G. (2015). Monedă. Teorie şi studii de caz, Editura Artifex, Bucureşti 2. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2016). Bazele statisticii economice. Concepte teoretice şi studii de caz, Editura Economică, Bucureşti 3. Anghelache, C., Gheorghe, M. and Voineagu, V. (2013). Metode şi modele de măsurare şi analiză a inflației, Editura Economică, Bucureşti 4. Anghelache, C. (2009). Indicatori macroeconomici utilizați în comparabilitatea internațională, Conferința a 57-a Statistica trecut, prezent şi viitor, ISBN , Durban Anghelache C., Isaic-Maniu Al., Mitruț C. and Voineagu V. (2005). Sistemul conturilor naționale, Editura Economică, Bucureşti 6. Anghelache, C. (2008). Tratat de statistică teoretică şi economică, Editura Economică, Bucureşti 7. Anghelache, C. şi colaboratorii (2007). Analiză macroeconomică, Editura Economică, Bucureşti 8. Anghelache, C. and Capanu, I. (2003). Indicatori macroeconomici calcul şi analiză economică, Editura Economică, Bucureşti 9. Atanassov, J. and Kim, E.H. (2009). Labor and Corporate Governance: International Evidence from Restructuring Decisions. Journal of Finance 64, Atkeson, A. and, Burstein, A. (2008). Pricing-to-Market, Trade Costs, and International Relative Prices. American Economic Review, 98, 5, Biji, M., Lilea, E., Roşca, E. and Vătui, M. (2010). Statistica pentru economişti, Editura Economică, Bucureşti 12. Capanu, I., Wagner, P. and Mitruț, C. (2004). Sistemul Conturilor Naționale şi Agregate macroeconomice, Editura ALL, Bucureşti 13. Bergin, P., Glick, R. and Wu, J.L. (2013). The Micro-Macro Disconnect of 112 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

114 Purchasing Power Parity. The Review of Economics and Statistics, MIT Press, 95 (3), Einav, L., Jenkins, M. and Levin, J. (2013). The Impact of Credit Scoring on Consumer Lending. RAND Journal of Economics, 44 (2), Goodwin, N.R. (2008). Macroeconomics for the Twenty-First Century, Tufts University, series GDAE Working Papers no Grubb, F. (2010). Testing for the Economic Impact of the U.S. Constitution: Purchasing Power Parity Across the Colonies versus Across the States, The Journal of Economic History, Cambridge University Press, 70 (01), Heathcote, J., Storesletten, K. and Violante, G. (2009). Quantitative Macroeconomics with Heterogeneous Households. Annual Review of Economics, Annual Reviews, 1 (1), Isaic-Maniu, Al., Wagner, P., Pecican, E., Ştefănescu, D. and Vodă, V. (2003). Dicționar de statistică generală, Editura Economică, Bucureşti 19. King, R. and Watson, M. (2012). Inflation and Unit Labor Cost. Journal of Money, Credit and Banking, 44 (Supplement 2), Öllera, L.E. and Teterukovsky, A. (2007). Quantifying the quality of macroeconomic variables. International Journal of Forecasting, 23 (2), April June, Solomon, M.R., Bamossy, G., Askegaard, S. and Hogg, M.K. (2006). Consumer behavior: a European perspective, Third Edition, Prentice Hall 22. Tugcu, C.T. and Ozturk, S. (2015). Macroeconomic Effects of Infl ation Targeting: Evidence from the Middle and High-Income Countries. Theoretical and Applied Economics, XXII (4) (605), Winter, Wooldrige, J. (2006). Introductory econometrics. A modern approach 2 edition, MIT Press 24. Wu, J.L., Chen, P.F. and Lee, C.N. (2009). Purchasing Power Parity, Productivity Differentials and Non-Linearity. The Manchester School 77, Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

115 USE OF PURCHASING POWER PARITY IN INTERNATIONAL COMPARISONS Prof. Radu Titus MARINESCU PhD Artifex University of Bucharest Assoc. prof. Aurelian DIACONU PhD Artifex University of Bucharest Asist. prof. Zoica NICOLA PhD Artifex University of Bucharest Doina AVRAM Ph.D Student Bucharest University of Economic Studies Abstract The authors seek to clarify in this article the main issues that are being considered in connection with the achievement of international comparisons. Of course, output indicators (gross domestic product, gross national product, per capita product, national income, personal income, available income) are indicators that integrate into international data series, provide a number of criteria and considerations to be taken into consideration. However, comparing macroeconomic indicators is not just a theoretical question, but more than just a practical issue when it comes to comparisons between states. There have been and there are a number of concepts and opinions about using the indicator in physical expression, comparing production, comparing consumption per capita or countries with quality or other quality products, and more. However, the comparison can only be made using macroeconomic indicators of results calculated within the National Accounts System. In this article, the authors question the use of the purchasing power parity of incomes available to a population in a given country over a given period of time. Wages and, broadly speaking, the income of a country s population depend on a whole range of factors: the country s economic potential, national wealth, the level of production development, the level of technology, the free market, the inflation rate And many other factors. It is therefore not relevant and advisable to compare salary levels in a number of other countries, even if they are denominated in the same currency. There is no difference if we compare the nominal salary or real terms. We say this because in the geographical area of the country considered the consumer goods market, the services and all the others have a certain quality and price. In everyday life, everyone has to consider how they meet their consumption, economy, investment, and so on, based on the revenue they own. Therefore, the purchasing power parity is set for each country, which then submits to comparability gives us some meaning. 114 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

116 From this point of view, it can be considered a product group, an even larger group of products but fi nally we come to the indicator that refers to the power to meet consumer and investment requirements on a wider national and individual level of capacity To satisfy the needs of existence (quality of life). That is why the purchasing power parity indicator is one that gives a more practical and realistic sense of the evolution of a country. Keywords: purchasing power parity, macroeconomics, exchange rate, price indicator, volume indicator JEL Classification: F31, O24 Introduction In this article, the authors focused on defining and clarifying the following issues: First, the structure of the production of goods and services in each country expressed in value. Then using the exchange rates that represent the price to be paid on the currency market in the same currency to obtain a unit of national currency or the amount of currency to be received in return for a national monetary unit. In many ways, when comparing gross domestic product internationally, the exchange rate can not be considered a decisive element in ensuring the comparability of indicators in absolute terms, and therefore can not be used to convert national currency statistics as it does not accurately reflect Gross domestic product, there are other domestic and international influences that determine fluctuation. The authors seek to explain and exemplify why the assessment of the purchasing power parity of each country s currencies can become comparable. This method of assessing macroeconomic indicators in one currency is recommended for use in international comparisons. The indicator is the use of price indices calculated in a country and the same prices calculated in another country. A simple example would be that if we took the market price of one liter of gasoline in each of the countries that are being compared and then converting them into one currency, we will find a price hierarchy of that product. Such a hierarchy is much more concrete not from the point of view of global macroeconomic outcomes, but also from comparing the possibility of meeting life needs based on the actual incomes obtained in each country. In this article, authors seek to express price indicators and value indices based on the weightings applicable to their calculation so that the content of the calculated indicators can be used in international comparisons. The general index calculated by the Fischer form is a difficult operation to be performed only by national and international statistical bodies. Thus, the simplest approach is that there are several methods of approaching and solving comparative procedures, reaching the purchasing power parity that is used as an indicator in international statistical institutions. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

117 There are several methods used to establish purchasing power parity, which are not relevant in the context of the above. Literature review Heathcote, Storesletten and Violante (2009) have analyzed the scientific literature dedicated to household heterogeneity, pursuing three lines, which are considered important for macroeconomic treatment of inequality. Anghel (2015) is a reference work on monetary policy studies. Capanu, Wagner, and Mitruț (2004), Anghelache et.al. (2005) have presented the system of National Accounts and the macroeconomic aggregates, which can be used in macroeconomic studies and analyses. Goodwin (2008) researches the foundations of macroeconomic theories and argues that the revision of these theories must start from clearly defined goals and the present time is appropriate for developing a movement from past theoretical approaches. Tugcu and Ozturk (2015) are preoccupied with the macroeconomic effects related to inflation targeting policies, their study is based on evidence collected from countries characterized by higherthan-average incomes. The work authored by Wooldrige (2006) is dedicated to introductory approaches on econometric studies. King and Watson (2012) develop on the correlation between inflation and unit cost associated with labor force usage. Anghelache and Anghel (2016), Anghelache (2008), Biji et.al. (2010) present the statistical instruments dedicated to economic analyses, at microeconomic and macroeconomic levels. Isaic-Maniu et.al. (2003) clarify the contents of statistical concepts. Öllera and Teterukovsky (2007) develop on the quality associated to macroeconomic variables and its measurement. Anghelache (2009) describes the macroeconomic indicators applied in international comparisons. Solomon et.al. (2006) analyze the behavior of clients from the perspective of the European markets and marketing professionals. Wu et.al. (2009) have studied the non-linear adjustment of the real pound dollar rate for a period of over a century, by using an autoregressive model, and they present a solution for the problem of parity of purchasing power. Einav, Jenkins, and Levin (2013) have studied the changes of credit scoring instruments on lending at a company, they identify the positive results of risk classification and measure the result expresses as increase in profit. Anghelache, Gheorghe and Voineagu (2013) have presented the measurement and analysis of inflation through dedicated methods and models. Grubb (2010) has analyzed the impact of the purchasing power parity on the evolution of US economics, before and after the United States of America were formed, the impact is quantified through the economic integration between states modified after the adoption of the constitution. Anghelache et.al. (2007) develop on macroeconomic analysis concepts and instruments. Atanassov and Kim (2009) evaluate the correlation 116 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

118 between labor and corporate governance, inclusing the legal and union-related aspects. Anghelache and Capanu (2003) present the most significant aspects regarding the macroeconomic indicators, their calculation and analysis. Bergin, Glick and Wu (2013) have studied the correlation between aggregate real exchange rates related persistence when international relative prices adjust with higher speed. Atkeson and Burstein (2008) analyze the relationship between international relative prices and relative PP parity and demonstrate the effect of international trade cost and market conditions on pricing-to-market. Research methodology and data Comparison of macroeconomic indicators is not only a theoretical issue but, to a greater extent, a practical problem related to comparisons between countries, in the concerns of national and international statistical institutions. International comparisons of the economic development of different countries can be made on the basis of physical expression indicators by comparing production and consumption per capita with a number of basic products. The comparison involves the compilation of two lists: one with the comparison countries and the baseline commodity. These products need to be representative of all countries comparing and qualitatively similar. Further, in order to draw conclusions on the level of development, a reference country is chosen and the levels reached by the other countries are compared with the level of the country taken as a benchmark. For this purpose, the relative coordination sizes (Y) are used. The calculation relation used is: Xi Yi = 100 XE, where: X i, = Indicator level in country i; Xe = indicator level in the selected country as reference (reference).. Comparison can be made using the macroeconomic indicators of results calculated within the National Accounts System. The international comparison of the level, structure and pace of development based on the macroeconomic results of the results requires solving two essential issues, namely: to achieve comparability of the indicators in terms of their content, their scope and to ensure comparability of the indicators from the point of view Of the monetary units in which it is expressed. Countries using the System of National Accounts determine macroeconomic indicators according to unit design and methodology. The assessment of macroeconomic indicators in a single currency can be done by the following processes: Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

119 Based on official exchange rates, the exchange rate is the price to be paid on the foreign currency market to obtain a unit of national currency or the amount of foreign currency to be received in return for a unit of national currency. In the context of the international comparison of GDP, the theoretical and methodological debates concluded that, for several reasons, the exchange rate can not be considered a decisive element in ensuring the comparability of the indicators in absolute terms and can not be used to convert the synthetic indicators of the national currency, because : Does not reflect the real GDP structure; Is influenced by domestic and international factors, causing fluctuations over short periods of time, and there are multiple currency exchange rates. This is a relatively easy procedure to apply, but which can negatively impact real values, as exchange rates do not usually reflect the purchasing power of currencies. This is explained by the fact that, on the one hand, the fixing of the exchange rate is influenced only by a small number of goods, namely those which are the subject of trade relations between the countries concerned, and, on the other hand, the exchange rate is Strongly influenced by various speculative operations on the stock exchange. It follows that the expression of indicators in a single currency based on exchange rates is not a recommended method for making the most accurate international comparisons on the levels, structures and pace of development of different countries. On the basis of the purchasing power parity (PPC) assessment of the currencies of the countries that compare. This method of assessing macroeconomic indicators in one currency is more appropriate for use than the official exchange rate method. It consists of using price indices calculated on the basis of the prices of material goods and services in the country making the comparison and price comparisons of the same material goods and services in the country whose currency has been decided to be used for the expression of macroeconomic indicators. PPC - Expresses the number of units of currency required to buy in a country the same volume of goods that can be obtained with a monetary unit of the base country of comparison or with a monetary unit common to a group of countries. PPCs can be calculated for the total Gross Domestic Product but also for different aggregation levels (eg gross fixed capital formation). The basis for these price indices is based on the general principles of calculating price indices. It is known that the aggregate price index is calculated using the current and base (p 1 and p 0 ) commodity prices, and as weights for both periods either the current (q 1 ) or baseline (q 0 ). 118 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

120 Purchasing power parity is the average ratio between the prices in the comparison country and those of the country taken as the basis of comparison, to a large number of categories of expenditure in the GDP composition, broken down by global elements (final consumption of the population,, Gross fixed capital formation, changes in inventories and net exports). PPP determination based on the prices of goods and services contained in a sample of comparable items that are selected in order to represent a welldefined classification and to be representative of the model of consumption of the countries participating in the comparison can be assimilated to a price index Territorial type. Considering two countries, A and B, where A is the base country of comparison. For an article X, the ratio of national currency expenditure of the two countries can be written as: E E B A q = q B A p p B A unde: E = expenses; Q = quantities; P = prices; q I B/A = the volume index of Article X in country B relative to country A; p PPC B/A = p power parity. B A = price ratio for Article X in countries A and B, purchasing In order to achieve the international comparison, three stages are in principle followed: - The GDP of each country is broken down into a number of primary spending groups. - Within each primary group, there are prices for selected items that should have two essential properties: comparability (which means that the factors influencing actual price formation are identical in the comparing countries) and representativeness (meaning selected articles are characteristic of Expenditure model and have a significant share in the primary group of countries comparing). The collected (observed / observed) prices are used to obtain price reports for individual goods and services, then price reports are averaged to obtain unmatched parities at the primary group level; Finally, using as weights the structures of countries GDP spending that are compared in the weighted geometric mean formula, a PPP is obtained for each level of aggregation - up to GDP. - National values of primary groups are transformed into international comparable values through purchasing power parities. The obtained results Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

121 are real values, to distinguish them from the nominal values (expressed in national currency). At aggregate level, price indices are determined by one of two usual weighting variants, by adapting: p1 q1 IP P Paasche price index p0 q1 p1 q0 IP the Laspeyres price index L p0 q0 Adaptation implies that the prices of the products of the two countries are weighted either with the quantities of a country (eg country A) or the quantities of the other country (or country of reference, country B). According to the two types of indices, the calculation relations will be: A/B IPP A/B IPL pa qa pb qa pa qb pb qb Obviously, there are some differences between the results obtained using the two price indices due to the application of different weights. For the purpose of eliminating these influences, a Fischer price index is calculated as the geometric mean of the Paasche and Laspeyres indices. The calculation relation used is: IPF A/B A/B IPP IPL pa qa pb q A pa q B pb q B Regardless of the variant (Paasche, Laspeyres or Fischer), the calculation of such a general index is a very difficult operation to be performed only by national and international statistical bodies. There are several methods of approaching and solving comparisons procedures to purchasing power parity, some of which are being promoted by international statistical institutions. The main methods and programs will be presented below. Conclusions A series of theoretical and practical conclusions emerged from the study underlying this article. First, to ensure international comparability, a country s macroeconomic performance indicators need to be adjusted 120 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

122 (calculated) so that it has the same content for all countries competing in this comparison. Hence, the conclusion is that economic indicators and aggregates need to be deflated in order to ensure comparability over time of the country as well as internationally as comparable real data. The level of development of a country is driven by domestic macroeconomic outcomes, and international comparisons must also provide an objective benchmark of analysis. For example, price levels and the inflation rate indices in each country are decisive in expressing actual values in real terms. Selective references 1. Anghel, M.G. (2015). Monedă. Teorie şi studii de caz, Editura Artifex, Bucureşti 2. Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2016). Bazele statisticii economice. Concepte teoretice şi studii de caz, Editura Economică, Bucureşti 3. Anghelache, C., Gheorghe, M. and Voineagu, V. (2013). Metode şi modele de măsurare şi analiză a inflației, Editura Economică, Bucureşti 4. Anghelache, C. (2009). Indicatori macroeconomici utilizați în comparabilitatea internațională, Conferința a 57-a Statistica trecut, prezent şi viitor, ISBN , Durban Anghelache C., Isaic-Maniu Al., Mitruț C. and Voineagu V. (2005). Sistemul conturilor naționale, Editura Economică, Bucureşti 6. Anghelache, C. (2008). Tratat de statistică teoretică şi economică, Editura Economică, Bucureşti 7. Anghelache, C. şi colaboratorii (2007). Analiză macroeconomică, Editura Economică, Bucureşti 8. Anghelache, C. and Capanu, I. (2003). Indicatori macroeconomici calcul şi analiză economică, Editura Economică, Bucureşti 9. Atanassov, J. and Kim, E.H. (2009). Labor and Corporate Governance: International Evidence from Restructuring Decisions. Journal of Finance 64, Atkeson, A. and, Burstein, A. (2008). Pricing-to-Market, Trade Costs, and International Relative Prices. American Economic Review, 98, 5, Biji, M., Lilea, E., Roşca, E. and Vătui, M. (2010). Statistica pentru economişti, Editura Economică, Bucureşti 12. Capanu, I., Wagner, P. and Mitruț, C. (2004). Sistemul Conturilor Naționale şi Agregate macroeconomice, Editura ALL, Bucureşti 13. Bergin, P., Glick, R. and Wu, J.L. (2013). The Micro-Macro Disconnect of Purchasing Power Parity. The Review of Economics and Statistics, MIT Press, 95 (3), Einav, L., Jenkins, M. and Levin, J. (2013). The Impact of Credit Scoring on Consumer Lending. RAND Journal of Economics, 44 (2), Goodwin, N.R. (2008). Macroeconomics for the Twenty-First Century, Tufts University, series GDAE Working Papers no Grubb, F. (2010). Testing for the Economic Impact of the U.S. Constitution: Purchasing Power Parity Across the Colonies versus Across the States, The Journal of Economic History, Cambridge University Press, 70 (01), Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

123 17. Heathcote, J., Storesletten, K. and Violante, G. (2009). Quantitative Macroeconomics with Heterogeneous Households. Annual Review of Economics, Annual Reviews, 1 (1), Isaic-Maniu, Al., Wagner, P., Pecican, E., Ştefănescu, D. and Vodă, V. (2003). Dicționar de statistică generală, Editura Economică, Bucureşti 19. King, R. and Watson, M. (2012). Inflation and Unit Labor Cost. Journal of Money, Credit and Banking, 44 (Supplement 2), Öllera, L.E. and Teterukovsky, A. (2007). Quantifying the quality of macroeconomic variables. International Journal of Forecasting, 23 (2), April June, Solomon, M.R., Bamossy, G., Askegaard, S. and Hogg, M.K. (2006). Consumer behavior: a European perspective, Third Edition, Prentice Hall 22. Tugcu, C.T. and Ozturk, S. (2015). Macroeconomic Effects of Infl ation Targeting: Evidence from the Middle and High-Income Countries. Theoretical and Applied Economics, XXII (4) (605), Winter, Wooldrige, J. (2006). Introductory econometrics. A modern approach 2 edition, MIT Press 24. Wu, J.L., Chen, P.F. and Lee, C.N. (2009). Purchasing Power Parity, Productivity Differentials and Non-Linearity. The Manchester School 77, Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

124 Principalele noțiuni privind modelul EqCM şi sistemele tip dvar bazate pe date Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL Universitatea Artifex din București Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Academia de Studii Economice din București / Universitatea Artifex din București Drd. Georgiana NIȚĂ (georgi_nita@yahoo.com) Academia de Studii Economice din București Drd. Gyorgy BODO (gyorgy.bodo@yahoo.com) Academia de Studii Economice din București Abstract În acest articol, autorii au urmărit să se prezinte principalele noțiuni privind modelul EqCM şi sistemul dvar bazat pe date în previziunile internaționale. Este difi cil, în general, să previzionăm cu versiunea de model cu eroarea de prognoză cea mai mică, EqCM sau dvar, inclusiv pentru sisteme foarte simple. În timp ce erorile de prognoză ale modelului dvar rezistă la modifi cările coefi cientului de ajustare α şi ale mediei pe termen lung ζ, eroarea de prognoză dvar se poate dovedi a fi mai mare decât eroarea de prognoză EqCM. În mod tipic, acesta este cazul în care schimbarea de parametri (inclusă în modelul EqCM) este redusă raportată la contribuția termenului de corecție a echilibrului (care este omis în dvar) la începutul perioadei de prognoză. În continuare, generăm prognoze pe perioade multiple din modelul econometric RIMINI şi le comparăm cu prognozele din modele bazate pe date diferențiate. Cu scopul de a asigura un anumit fundament la aceste simulări, vom descrie, în primul rând, principalele caracteristici ale modelului obligatoriu, explicând modul în care sunt proiectate sistemele de prognozare tip dvar. Cuvinte cheie: prognoză, model econometric, preț, indicator, echilibru macroeconomic Clasificarea JEL: C53, E37 Introducere Un model dvar se exprimă şi in versiunea RIMINI pentru analize trimestriale. Modelul macroeconometric trimestrial RIMINI are 205 ecuații care pot fi împărțite în trei categorii: 146 ecuații definite, de exemplu, unități de conturi naționale, compoziția forței de muncă, etc.; 33 ecuații tehnice Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

125 estimate, de exemplu, indicii de preț pe ani diferiți şi ecuații care servesc unor scopuri speciale de raportare şi 26 ecuații stocastice estimate, reprezentând comportamentul economic. Primele două grupe de ecuații sunt identice în versiunile RIMINI şi dvar ale modelului. Specificațiile celor 26 ecuații econometrice fac distincție între modele. Împreună, ele conțin cunoştințe cantitative prezumptive despre comportament în funcție de rezultate agregate, de exemplu, consum, economii de bani şi avuția gospodăriilor populației; cererea de forța de muncă şi şomaj; interacțiuni între salarii şi prețuri (inflație); formarea de capital; comerț exterior. Sezonier, date neajustate sunt utilizate pentru estimarea ecuațiilor. Într-o mare măsură, interdependențele macroeconomice sunt conținute în dinamica modelului. De exemplu, prețurile şi salariile sunt cauzatoare de producție tip Granger, comerțul şi şomajul şi nivelul activității reale reacționează invers asupra inflației. Modelul este un sistem deschis: exemple de variabile importante ne-modelate sunt nivelul activității economice a partenerilor comerciali şi inflația şi costurile cu salarii în acele țări. Indicatorii de politică economică (nivelul cheltuielilor guvernamentale, rata dobânzii pe termen scurt şi cursul de schimb) sunt de asemenea nemodelați, prognozele sunt aşadar condiționate de un scenariu particular pentru aceste variabile. Deoarece toate ecuațiile stocastice în modelul RIMINI sunt în forma de corecție a echilibrului, o versiune simplă a modelului, drim, poate fi obținută prin omiterea termenilor de corecție a echilibrului din ecuație şi reestimarea coeficienților variabilelor diferențiale rămase. Omisiunea termenilor de corecție-echilibru înseamnă că ecuațiile diferențiale rezultante devin greşit-specificate, cu reziduuri autocorelate şi cu variabile cu dispersii diferite (heteroskedastice). Dintr-o perspectivă, nu este o problemă importantă: principala ripostă a discuției teoretice este aceea că modelul dvar este intradevăr greşit-specificat în cadrul sondajului, termenul de eroare din ecuația dvar este autocorelat cu condiția să existe autocorelare în termeni de dezechilibru. Modelul dvar ar putea prognoza mai bine decât cel EqCM dacă se schimbă coeficienții în raport de corecția de echilibru în perioada de prognoză. Rezultă că, având un model dvar greşit-specificat, acest model nu este dezavantajat comparativ cu modelul EqCM. Simpla omitere a nivelurilor, în timp ce se menține segmentul, poate afecta în mod serios prognozele tip dvar. Deci am decis sa remodelăm toate ecuațiile afectate, numai în termeni de diferențe, pentru a face reziduurile ecuațiilor dvar în mod empiric tip zgomot alb. Segmentul a fost menținut numai pentru variabilele de nivel. Aceasta constituie baza modelului drimc. Toate cele trei versiuni de model considerate până acum sunt modele de prognozare tip sistem de ecuații. În comparație, am pregătit prognoze cu 124 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

126 o singură ecuație pentru fiecare variabilă. Primul set de prognoze tip o singură ecuație este dar şi se bazează pe estimarea neristricționată a modelelor AR4. În final, generăm prognoze dintr-un model autoregresiv de ordin-patru, deci prognozele sunt generate din Δ 4 ΔlnX t pentru variabila X t care se numără printre variabilele endogene în modelul original. Acest set de prognoze este numit darr, unde r ne aminteşte că prognozele au la bază procese restricționate AR(4). Atât modelul dar cât şi modelul darr sunt specificate fără tendințe, deci prognozele lor sunt protejate față de reprezentări greşite de tendințe. Astfel, vom compara erorile de prognoză din cinci sisteme de prognozare. Literature review Carriero, Clark și Marcellino (2011) se concentrează asupra unor specificații privind utilizarea modelelor Bayesian VAR. Kuzin, Marcellino și Schumacher (2011) compară metodele MIDAS și Frecvența VAR în cadrul unei analize a PIB-ului pentru zona euro. Wachter (2013) consideră contribuția riscului de dezastre rare, explicând volatilitatea pieței bursiere agregate, Gabaix (2012) abordează un subiect apropiat. Clements și Hendry (1999) de cercetare privind cele mai eficiente metode de prognoză pe serii de timp economice. Dougherty (2008), Bardsen, Nymagen și Jansen (2005), Benjamin et.al. (2010) sunt lucrări de referință în prognoză bazate pe metode econometrice. Guidolin și Hyde (2010) discută despre capacitatea modelelor VAR de a surprinde influența schimbării regimurilor în rentabilitatea activelor. Banbura, Giannone și Reichlin (2010) au evaluat comportamentul VAR-urilor Bayesiene pentru modelele monetare de diferite mărimi, în termeni de performanță. Eitrheim, Jansen și Nymoen (2002) analizează progresele recente din eșecurile anterioare în prognoză, studiul lor fiind centrat pe funcția de consum din Norvegia. Mitruț și Șerban (2007) prezintă utilitatea modelelor econometrice în administrarea afacerilor. Levy (2004) evaluează comportamentul cointegrării între două serii de timp. Manole (2008), Paunica et.al. (2009) au fost preocupați de aplicarea software-ului de business intelligence în managementul financiar. Anghelache, Anghel și Manole (2015) au descris tehnicile de modelare economică, financiară și IT. Lettau și Ludvigson (2005) se dezvoltă pe erorile asociate cu ecuațiile lui Euler. Mertens și Ravn (2014) au luat în considerare reconcilierea dintre estimările narative și multiplicatorii fiscali. Angelelli, Mansini și Speranza (2008) compară modelele MAD și CVaR. Anghel (2014) abordează aspecte cu privire la utilizarea modelului VaR în managementul portofoliului. Carrasco, Florens și Renault (2004) au discutat câteva aspecte legate de problemele liniare inverse din econometria structurală. Kilian și Murphy (2012) evaluează aplicarea modelelor VAR în studierea dinamicii pieței petrolului. Colander (2009) discută abordarea europeană CVAR a Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

127 macroeconometriei. Eitrheim, Husebø și Nymoen (1999) abordează unele aspecte în afara previziunilor macroeconomice. Hendry (2003) se dezvoltă pe metodologia econometrică a LSE. Sims (2012) analizează unele caracteristici ale modelelor VAR structurale. Metodologia cercetării, date, rezultate şi discuții Model de analiză a performanței relative de prognoză Toate modelele care participă la acest exercițiu au fost estimate pe baza unui sondaj care se încheie în Perioada este folosită pentru comparații de prognoză. Acea perioadă a însemnat începutul unei epoci de relansare a economiei. Aşadar, câteva dintre variabilele endogene ale modelului se modifică substanțial pe o perioadă de prognoză de 12 trimestre. Folosim grafice pentru a ilustra cum modelul erim prognozează nivelul ratei dobânzii (RLB), creşterea preturilor imobilelor (Δ 4ph ), rata inflației (Δ 4cpi ) şi nivelul şomajului (UTOT) comparativ cu cele patru modele dvar: drim, drimc, dar şi darr. Evaluăm trei prognoze dinamice, separate prin perioada de start: prima prognoză are un orizont de 12 trimestre, astfel încât prima perioada prognoză este A doua simulare începe în 2018 şi a treia în În plus, toate prognozele sunt condiționate de valori reale ale variabilelor exogene ale modelelor şi condiții inițiale care desigur se schimbă în mod corespunzător atunci când inițiem prognoze în perioade de start diferite. Modele folosite în prognoze Tabelul 1 Model Nume Descriere Model de baza erim 26 ecuații comportamentale, ecuații de corectarea echilibrului ecuații tehnice şi definite 1. Rival drim 26 ecuații comportamentale, reestimate dupa omiterea termenilor de nivel ecuații tehnice şi definite 2. Rival drimc 26 ecuații comportamentale, remodelate fara informatii de nivel ecuații tehnice şi definite 3. Rival dar 71 ecuații modelate că modele AR de ordin-4 4. Rival darr 71 ecuații modelate că modele restritionate AR de ordin-4 Acest model a fost creat prin anularea tuturor termenilor de nivel din ecuațiile EqCM individuale şi apoi reestimarea acestor ecuații greşit-specificate pe acelaşi eşantion ca în erim. Ca urmare, drim impune un mare număr de rădăcini unitare în timp ce menține segmenții şi nu există nici o încercare de 126 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

128 a aplana specificația greşită rezultată. În mod nesurprinzător, drim pierde pe planul tuturor celor patru variabile din Figura 1. Aceasta se dovedeşte a fi un rezultat tipic, o variabilă este prognozată foarte rar mai corect cu drim decât cu drimc, versiunea remodelată dvar este erim. Întorcându-ne la drimc față de erim, se poate vedea că, pentru prognozele dinamice pe 12 trimestre, modelul de corecție a echilibrului pare să performeze mai bine decât drimc pentru ratele dobânzii, creşterea prețurilor imobilelor şi rata inflației. Totuşi drimc este superior modelului EqCM când urmează să prognozeze rata şomajului. Cineva s-ar putea mira cum este posibil pentru drimc să fie corect privind şomajul în ciuda unor prognoze proaste ale inflației. Explicația este aceea a utilizării erim, unde nivelul şomajului afectează inflația, dar unde există un feedback redus al inflației asupra activității economice. În erim, nivelul şomajului reacționează numai la inflație în măsura în care inflația creşte la schimbări ale variabilelor de nivel, precum cursurile de schimb reale sau avuția reală a gospodăriilor populației. Deci, dacă erim a generat erori de prognoză a inflației în aceeaşi măsură pe care o observam pentru drimc, aceasta ar putea afecta şi prognozele de şomaj ale acelui model. Totuşi, mecanismul nu este prezent la drimc, întrucât toți termenii de nivel au fost omişi. Prin urmare, prognozele de şomaj în versiunile dvar ale modelului RIMINI sunt izolate efectiv de erorile din prognoza de inflație. În fapt, cifrele confirmă că, atunci când mecanismul de generare a datelor este necunoscut şi inconstant, modelele cu conținut mai puțin cauzal (drimc) pot performa mai bine față de modelul care conține o reprezentare mai apropiată a mecanismului de bază (erim). Prognozele unidimensionale, dar şi dard, sunt de asemenea extrem de irelevante pentru rata dobânzii şi rata şomajului. Totuşi regula de prognoză Δ 4 Δcpi t = 0, din darc, previzionează o rată a inflației constantă care produce o prognoză satisfăcătoare pentru inflația din această perioadă. Pentru rata dobânzii, ordinea prognozelor tip drimc şi erim este inversă. Modelul drimc este situat cu cel mai bun orizont de prognoză, în timp ce modelul erim depăşeşte previziunile în mod consecvent. În mod evident, modelul drimc foloseşte informații incluse în dezvoltarea efectivă din 2017 mult mai eficient decât modelul erim. Rezultatul este un bun exemplu a corecției de segment asigurate de diferențiere. Ecuațiile arată că parametrii modelului EqCM se schimbă anterior startului prognozei (şi anume, în 2017 în cazul prezent), apoi modelul dvar ar putea constitui un model de prognoză mai bun. Întrucât rata dobânzii la împrumuturi este o variabilă majoră explicativă pentru creşterea prețurilor imobilelor (atât în erim cât şi în drimc), nu este surprinzător că prognozele prețurilor imobilelor ale drimc sunt mult mai bune. Cu excepția anilor 2018(4) şi 2019(2), erim prognozează mai bine prețurile Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

129 imobilelor decât drimc, ceea ce demonstrează forțele compensatorii din prognozele pentru prețurile imobilelor. Impresia prognozelor de inflație este aceeaşi ca în figura precedentă, în timp ce graficul şomajului real şi prognozat arată că erim câştigă pe planul orizontului de prognoză. În prognozele pe perioada-4 sunt prezentate în Figura 3, unde simularea începe în 2019(1). Interesant, prognozele de rata inflației tip erim au fost acum ajustate. Aceasta arată că instabilitatea de parametri care a afectat prognozele, care a început în 2018(1), s-a dovedit a fi o tendință tranzitorie. Modelul drimc acționează acum mai bine decât prognozele prețurilor imobilelor din modelul erim. Acuratețea îmbunătățită a darr este clară privind decalarea în timp a perioadei de prognoză. Numai în cazul ratei dobânzii modelul darr este complet în afara țintei. Explicația constă probabil în aceea că utilizarea Δ 4 Δx t = 0 pentru a genera prognoze se potriveşte foarte bine pentru serii cu caracter sezonier, dar nu şi pentru ratele dobânzii. Aceasta este argumentată printr-o prognoză a ratei dobânzii mai bune a dar, respectiv modelul nerestricționat AR(4). Acuratețea relativă a prognozelor tip erim ar putea fi limitată la patru variabile. Se compară proprietățile de prognoză ale celor cinci modele diferite pe o (sub)mulțime de variabile macroeconomice. Lista include multe din variabile care sunt prognozate în mod curent, precum creşterea PIB, balanța comercială, salariile şi productivitatea. Condiționat de aceeaşi mulțime de informații I T, modelul cu interferența pătratică cea mai mare are şi MSFE cea mai mare şi, în consecință, cea mai inalta RMSFE. Tabelul 2 prezintă amplasarea celor cinci modele în 43 de comparații. Modelul obligatoriu are cea mai scăzută RMSFE pentru 24 din cele 43 variabile şi de asemenea are 13 pe locul al doilea. Deci modelul erim apare ca fiind cel mai bun sau al doilea pentru 86% dintre comparații şi pare învingător clar la scor. Cele două versiuni diferite ale modelului econometric mare (drimc şi drim) au destine diferite. Modelul drimc, versiunea unde fiecare ecuație comportamentală este remodelată cu atenție în termeni de diferențe, ocupă locul al doilea, în timp ce drim aproape a învins, cu 27 poziții joase. Comparând cele două seturi de prognoze unidimensionale, se pare că versiunea restricționată (Δ 4 Δx t ) se comportă mai bine decât modelul AR nerestricționat. Constatarea că regula de prognozare foarte simplă din darr acționează mai bine decât modelul complet în 6 cazuri (şi este aproape de țintă în alte 8 cazuri) sugerează că modelul darr poate fi folositor ca bază şi criteriu pentru prognoze bazate pe model. 128 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

130 Rezultatele a 43 competiții ale RMSFE de prognoză Tabelul 2 Amplasare # erim drim C (a) 12 perioade prognozate, 2017(1) 2019(4) drim dar dar r (b) 4 perioade prognozate, 2019(1) 2019(4) (c) 4 perioade prognozate, 2018(1) 2018(4) (d) 12 perioade prognozate, 2018(1) 2019(4) Secțiunile (b)-(d) din tabelul 2 colectează rezultatele a trei comparații de prognoză pentru 4 trimestre. Câteva fațete ale imaginii extrase din prognozele pe 12 trimestre apar modificate. Deşi modelul erim obligatoriu colectează o majoritate a locurilor unu şi doi, este învins de modelul de dublă diferență Δ 4 Δx t = 0, darr, primind locul unu în două din trei comparații. Aceasta descrie impresia rezultată din graficele importante, şi anume, că darr lucrează mai bine pentru prognoza 2019(1) 2019(4) decât pentru prognoza care începe în 2017, reportează o mulțime mai mare de variabile cuprinse în tabelul 2. În acest mod, rezultatul nostru arată practic ceea ce discuția teoretică a prefigurat, şi anume, că sistemele de prognoză, care sunt specificate greşit econometric în mod ostentativ, pot să prognozeze mai bine decât modelul econometric cu un conținut cauzal mai înalt. Rezultatele par a corespunde rezultatelor analitice anterioare. Pentru prognoza cu orizont scurt, de exemplu, 4 trimestre, modelele unidimensionale simple darr oferă mult mai multă protecție față de discontinuități preprognoză comparativ cu alte modele şi erorile lor de prognoză sunt izolate de erorile de prognoză din alte părți ale unui sistem mai mare. Totuşi, modelul darr pare să piardă acest avantaj față de alte modele pe măsură ce creştem orizontul de prognoză. Interferențele de creştere autonomă în modelele tip dvar tind să se multiplice când se extinde orizontul de prognoză, cauzând Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

131 explozia dispersiei de eroare. În cazul unor orizonturi lungi de prognoză, se constată interferențe uriaşe tip dvar comparativ cu interferența de prognoză tip EqEM. În final, nici un model nu asigură protecția față de discontinuități care au loc după realizarea prognozei. Concluzii Din studiul prezentat în articolul Principalele noțiuni privind modelul EqCM şi sisteme de tip dvar bazate pe date se desprinde concluzia că cele două modele se pot utiliza în studiile de prognoză. Desigur după prezentarea principalelor aspecte teoretice s-au efectuat unele aplicații pentru a se explicita mecanismul utilizat în astfel de împrejurări. Autorii au căutat să explice pe larg aspectele specifice modelului EqCM şi al sistemului de tip dvar bazat pe date realizând o interpretare a conținutului celor două modalități utilizate în prognoza macroeconomică. S-a luat un exemplu practic care este util tuturor celor care doresc să utilizeze în prognozele unidimensionale atât modelul dvar sau modelul EqCM sau variantele care s-au desprins din studiul şi prezentarea efectuată. Rezultă că în prognozele macroeconomice modelele la care se face referire în articol sunt pe deplin utilizabile cu condiția ca ele să fie corect aplicate. Bibliografie selectivă 1. Angelelli, E., Mansini, R., and Speranza, M. G. (2008). A comparison of MAD and CVaR models with real features. Journal of Banking & Finance, 32, Anghel, M. G. (2014). Using the Value at Risk Model in the Portfolio Management, Romanian Statistical Review Supplement, 10, Anghelache, C., Anghel, M. G. and Manole, A. (2015). Modelare economică, fi nanciar-bancară şi informatică, Editura Artifex, Bucureşti 4. Banbura, M., Giannone, D. and Reichlin, L. (2010). Large Bayesian VARs, Journal of Applied Econometrics, 25 (1), Bardsen, G., Nymagen, R., and Jansen, E. (2005). The Econometrics of Macroeconomic Modelling, Oxford University Press 6. Benjamin, C., Herrard A., Hanee-Bigot, M., and Tavere, C. (2010). Forecasting with an Econometric Model, Springer 7. Carrasco, M., Florens, J.P., and Renault, E. (2004). Linear inverse problems in structural econometrics, estimation based on spatial decomposition and regularization, Working paper, GREMAQ, University of Toulouse 8. Carriero, A., Clark, T. E. and Marcellino, M. (2011). Bayesian VARs: Specifi cation Choices and Forecast Accuracy, FRB Cleveland Working Paper Clements, M.P., and Hendry, D.F. (1999). On Winning Forecasting Competitions in Economics. Spanish Economic Review, Colander, D. C. (2009). Economists, incentives, judgment, and the European CVAR approach to macroeconometrics, Kiel Institute for the World Economy in Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal 11. Dougherty, C. (2008). Introduction to econometrics. Fourth edition, Oxford University Press 130 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

132 12. Guidolin, M. and Hyde, S. (2010). Can VAR Models Capture Regime Shifts in Assets Returns? A Long-Horizon Strategic Assets Allocation Perspective, Federal Reserve Bank of Louis Working Paper No A 13. Eitrheim, Ø., Jansen, E., and Nymoen, R. (2002). Progress from forecast failure the Norwegian consumption function, Econometrics Journal, Eitrheim, Ø., Husebø, T. A. and Nymoen, R. (1999). Equilibrium-Correction versus Differencing in Macroeconomic Forecasting, Economic Modelling, Gabaix, X. (2012). Variable Rare Disasters: An Exactly Solved Framework for Ten Puzzles in Macro-Finance, Quarterly Journal of Economics, 2012, 127(2), Hendry, D.F. (2003). J. Denis Sargan and the Origins of LSE Econometric Methodology. Econometric Theory, Kilian, L., and Murphy, D. P. (2012). Why agnostic sign restrictions are not enough: understanding the dynamics of oil market VAR models, Journal of the European Economic Association, 10(5), Kuzin, V., Marcellino, M. and Schumacher, C. (2011). MIDAS vs. Mixed- Frequency VAR: Nowcasting GDP in the Euro Area, International Journal of Forecasting, 27(2), Lettau, M., and Ludvigson,S. C. (2005). Euler Equation Errors, National Bureau of Economic Research, Inc in NBER Working Papers 20. Levy, D. (2004). Cointegration in Frequency Domain, EconWPA in Econometrics 21. Manole, A. (2008). Sistemul informatic pentru modelarea deciziei fi nanciarcontabile, Editura Artifex, Bucureşti 22. Mertens, K., and Ravn, M. O. (2014). A reconciliation of svar and narrative estimates of tax multipliers, Journal of Monetary Economics, 68, S1-S Mitruț, C., and Şerban, D. (2007). Bazele econometriei în administrarea afacerilor, Editura ASE, Bucureşti 24. Paunica, M., Matac, M. L., Motofei, C., and Manole, A. (2009). Some Aspects Regarding The Use Of Business Intelligence In The Financial Management. Metalurgia International, 14, Sims, E. R. (2012). News, Non-Invertibility, and Structural VARs, in Advances in Econometrics. DSGE Models in Macroeconomics: Estimation, Evaluation, and New Developments, ed. by N. Balke, F. Canova, F. Milani, and M. A. Wynne, vol. 28. Emerald Group Publishing Limited 26. Wachter, J. A. (2013). Can Time-Varying Risk of Rare Disasters Explain Aggregate Stock Market Volatility?. Journal of Finance, 68 (3), Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

133 THE MAIN CONCEPTS OF THE EQCM MODEL AND DATA-BASED DVAR SYSTEMS Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD Artifex University of Bucharest Prof. Constantin ANGHELACHE PhD Bucharest University of Economic Studies / Artifex University of Bucharest Georgiana NIȚĂ PhD Student (georgi_nita@yahoo.com) Bucharest University of Economic Studies Gyorgy BODO Ph.D Student (gyorgy.bodo@yahoo.com) Bucharest University of Economic Studies Abstract In this article, the authors sought to outline the main concepts of the EqCM model and the data-based dvar system in international forecasts. It is generally difficult to predict the model version with the lowest EqCM or dvar forecast error, including very simple systems. While the forecast errors of the dvar model resist changes in the adjustment factor α and the long-term average ζ the dvar prognostic error may be greater than the EqCM forecast error. Typically, this is the case where the change of parameters (included in the EqCM model) is reduced relative to the contribution of the equilibrium correction term (which is omitted in dvar) at the beginning of the forecasting period. Next, we generate forecasts over multiple periods of the RIMINI econometric model, and compare them with forecasts based on differentiated data models. In order to provide a certain foundation for these simulations, we will fi rst describe the main features of the mandatory model, explaining how the dvar type prediction systems are designed. Keywords: forecast, econometric model, price, indicator, macroeconomic balance JEL Classification: C53, E37 Introduction A dvar model is also expressed in the RIMINI version for quarterly analyzes. The RIMINI quarterly macroeconomic model has 205 equations that can be divided into three categories: 146 defined equations, eg national accounts units, labor force composition, etc.; 33 technical equations, for example, price indices for different years, and equations that serve special reporting purposes, and 26 predicted stochastic equations representing economic behavior. 132 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

134 The first two sets of equations are identical in the RIMINI and dvar versions of the model. The specifications of the 26 econometric equations distinguish between models. Together, they contain presumptive quantitative knowledge about behavior based on aggregate results, for example, consumption, money savings and wealth of households; Demand for labor and unemployment; Interactions between wages and prices (inflation); Capital formation; foreign trade. Seasonally, unadjusted data is used to estimate equations. To a large extent, macroeconomic interdependencies are contained in the dynamics of the model. For example, prices and wages are causing Granger-like production, trade and unemployment, and real activity levels react to inflation. The model is an open system: examples of important non-modeled variables are the level of business activity of trading partners and inflation and wage costs in those countries. Economic policy indicators (government expenditure levels, short-term interest rate and exchange rate) are also unmodified, so forecasts are conditioned by a particular scenario for these variables. Since all stochastic equations in the RIMINI model are in the form of equilibrium correction, a simple version of the model, drim, can be obtained by omitting the terms of equilibrium correction in the equation and reevaluating the coefficients of the remaining differential variables. The omission of the correction-equilibrium terms means that the resulting differential equations become mis-specified, with autocorrelated residues and variables with different dispersions (heteroskedastic). From a perspective, it is not an important issue: the main response to the theoretical discussion is that the dvar model is indeed wrong-specified in the survey, the error term in the dvar equation is autocorrelated provided there is autocorrelation in terms of imbalance. The dvar model could forecast better than EqCM if the coefficients change in relation to steady-state correction over the forecast period. It follows that with a wrong-specified dvar model, this model is not disadvantaged compared to the EqCM model. Simply omitting levels, while maintaining the segment, can seriously affect the dvar forecasts. So we decided to remodel all the affected equations, only in terms of differences, to make the residues of the dvar equations empirically white-type. The segment was maintained only for level variables. This is the basis of the drimc model. All three model versions so far considered are system of equations forecasting models. In comparison, we prepared forecasts with one equation for each variable. The first set of single equation predictions is based on nondistributed estimation of AR4 models. Finally, we generate forecasts from a four-order autoregressive model, so prognoses are generated from Δ4ΔlnXt for the variable Xt that is among the endogenous variables in the original model. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

135 This set of forecasts is called darr, where r reminds us that the forecasts are based on AR (4) restricted processes. Both the DAR model and the darr model are specified without trends, so their forecasts are protected against misconceptions of trends. Thus, we will compare the forecast errors in five forecasting systems. Literature review Carriero, Clark and Marcellino (2011) develop on some specifications regarding the use of Bayesian VAR models. Kuzin, Marcellino, and Schumacher (2011) compare MIDAS and Mixed-Frequency VAR methods within a GDP analysis for the Euro area. Wachter (2013) considers the contribution of risk of rare disasters, in explaining the volatility of aggregate stock market, Gabaix (2012) approaches a close topic. Clements and Hendry (1999) research on the most effective forecasting methods on economic time series. Dougherty (2008), Bardsen, Nymagen and Jansen (2005), Benjamin et.al. (2010) are reference works in forecasting based on econometric methods. Guidolin and Hyde (2010) discuss the capacity of VAR models to capture the influence of regimes shift in assets returns. Banbura, Giannone and Reichlin (2010) have evaluated the behavior of Bayesian VARs for monetary models of various sizes, in terms of performance. Eitrheim, Jansen and Nymoen (2002) analyze the recent progresses from previous failures in forecasting, their study is centered on the Norwegian consumption function. Mitruț and Şerban (2007) present the usefulness of econometric models in business administration. Levy (2004) evaluates the behavior of cointegration between two time series. Manole (2008), Paunica et.al. (2009) were preoccupied with the application of business intelligence software in financial management. Anghelache, Anghel and Manole (2015) have described the economic, financial and IT modeling techniques. Lettau and Ludvigson (2005) develop on the errors associated with Euler equations. Mertens and Ravn (2014) have considered the reconciliation between svar and narrative estimates of tax multipliers. Angelelli, Mansini and Speranza (2008) compare the MAD and CVaR models. Anghel (2014) develops on the use of VaR model in portfolio management. Carrasco, Florens and Renault (2004) have discussed some aspects related to the linear inverse problems in structural econometrics. Kilian and Murphy (2012) evaluate the application of VAR models in studying the dynamics of oil market. Colander (2009) discusses the European CVAR approach to macroeconometrics. Eitrheim, Husebø and Nymoen (1999) approach some issues off macroeconomic forecasting. Hendry (2003) develops on the econometric methodology of the LSE. Sims (2012) analyzes some characteristics of the structural VAR models. 134 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

136 Research methodology, data, results and discussions Prognostic performance analysis model All models participating in this exercise were estimated on the basis of a survey ending in The period is used for forecasting comparisons. That period was the beginning of an era of economic recovery. Therefore, some of the model s endogenous variables change substantially over a 12-month forecast period. We use graphs to illustrate how the erim model predicts interest rate (RLB), asset price rises (D4ph), inflation rate (Δ 4cpi ) and unemployment rate (UTOT) compared to the four dvar models: drim, drimc, dar and darr. We evaluate three dynamic forecasts separated by the start period: the first forecast has a 12-month horizon, so the first forecasting period is The second simulation starts in 2018 and the third in In addition, all forecasts are conditioned by real values Of the exogenous variables of the models and the initial conditions which of course change appropriately when initiating forecasts in different start-ups. Models used in forecasts Table 1 Model Name Description Basic model erim 26 behavioral equations, equilibrium correction equations technical and defined equations 1. Rival drim 26 behavioral equations, reevaluated after omission of level terms ecuații tehnice şi definite 2. Rival drimc 26 behavioral equations, reshaped without level information technical and defined equations 3. Rival dar 71 modeled equations that AR-4 models 4. Rival darr 71 Modeled equations that AR restrained models of the 4th order This model was created by canceling all the level terms in the individual EqCM equations and then re-estimating these wrong-specified equations on the same sample as in erim. As a result, drim imposes a large number of single roots while maintaining the segments and there is no attempt to apply the resulting wrong specification. Surprisingly, drim loses all four variables. This proves to be a typical result, a variable is rarely predicted more accurately with drim than with drimc, the remodeling version dvar is erim. Turning back to drimc over erim, it can be seen that for 12-quarter dynamic forecasts, the equilibrium correction model appears to perform better than drimc for interest rates, rising house prices, and inflation rates. However, drimc is superior to the EqCM model when it is expected to predict the unemployment rate. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

137 Someone might wonder how it is possible for drimc to be fair about unemployment despite poor inflation forecasts. The explanation is the use of erim, where unemployment affects inflation but where there is low inflation feedback on economic activity. In the erim, unemployment is only reacting to inflation as inflation rises to changes in the level variables, such as real exchange rates or real household wealth. So, if erim generated inflation forecast errors to the same extent as we see for drimc, it could also affect the unemployment forecasts of that model. However, the mechanism is not present at drimc, as all the level terms have been omitted. Therefore, the unemployment forecasts in the RIMINI dvar versions are effectively isolated from errors in the inflation forecast. In fact, figures confirm that when the data generation mechanism is unknown and inconsistent, less-causal patterns (drimc) can perform better than the model that contains a closer representation of the base mechanism (erim). The one-dimensional projections, dar and dard, are also extremely irrelevant for the interest rate and unemployment rate. However, the forecast rule Δ 4 Δcpi t = 0, from darc, predicts a constant inflation rate that produces a satisfactory inflation forecast for this period. For the interest rate, the order of the drimc and erim forecasts is inverse. The drimc model has the best forecast horizon, while the erim model consistently outperforms forecasts. Obviously, the drimc model uses information included in actual 2017 development much more efficiently than the erim model. The result is a good example of the segment correction provided by differentiation. Equations show that the parameters of the EqCM model change before the start of the forecast (ie, in 2017 in the present case), then the dvar model could be a better forecasting model. Since the interest rate on loans is a major explanatory variable for building price increases (both in erim and drimc), it is not surprising that property price forecasts of drimc are much better. Except for 2018 (4) and 2019 (2), erim forecasts property prices better than drimc, which demonstrates the offsetting forces in real estate price forecasts. The impression of inflation forecasts is the same as in the previous figure, while the real and projected unemployment chart shows that erim is gaining on the horizon of the forecast. In the forecasts of period 4, the simulation begins in 2019 (1). Interestingly, the erim inflation rate forecasts have now been adjusted. This shows that the instability of the parameters that affected the forecasts, which began in 2018 (1), has proven to be a transient trend. The drimc model now works better than the real estate price forecasts in the erim model. The improved accuracy of the darr is clear on the timing of the forecasting period. Only in the case of the interest rate the darr model is completely out of the target. The explanation is probably that the use of Δ 4 Δx t = 0 to generate forecasts fits well for seasonal series, but not for interest rates. This is argued by a better interest rate prediction rate than the AR model (4). 136 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

138 The relative accuracy of the erim-type forecasts could be limited to four variables. Compare the forecasting properties of the five different models to a (sub) set of macroeconomic variables. The list includes many of the variables that are currently forecast, such as GDP growth, trade balance, wages and productivity. Conditional by the same set of I T information, the highest quad-core model also has the highest MSFE and, consequently, the highest RMSFE. Table 2 shows the location of the five models in 43 comparisons. The mandatory model has the lowest RMSFE for 24 of the 43 variables and also has the 13th second. So the erim model appears to be the best or second for 86% of the comparisons and seems to win the score clearly. The two different versions of the large econometric model (drimc and drim) have different destinies. The drimc model, the version where each behavioral equation is remodeled carefully in terms of differences, ranks second, while drim almost defeated with 27 low positions. By comparing the two sets of unidimensional forecasts, it appears that the restricted version (Δ4Δxt) behaves better than the unrestricted AR model. Finding that the very simple prediction rule in darr works better than the full model in 6 cases (and is close to target in another 8 cases) suggests that the darr model can be useful as the basis and criterion for model-based forecasts. Results of 43 RMSFE forecast competitions Location # erim drim C (a) 12 forecasts periods, 2017(1) 2019(4) drim dar dar r (b) 4 forecasts periods, 2019(1) 2019(4) (c) 4 forecasts periods, 2018(1) 2018(4) (d) 12 forecasts periods, 2018(1) 2019(4) Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

139 Sections (b) to (d) of Table 2 collect the results of three forecast comparisons for 4 quarters. Several facets of the picture taken from the 12-quarter forecasts appear altered. Although the mandatory erim model collects a majority of seats one and two, it is defeated by the twin differential Δ 4 Δx t = 0, darr, receiving the first place in two out of three comparisons. This describes the impression produced by the important graphs, namely that the darr works better for the 2019 (1) (4) forecast than for the forecast starting in 2017, carries a larger set of variables in Table 2. In this way, Our result shows practically what the theoretical discussion has prefigured, namely that prognostic systems, which are ostensibly wrongly econometrically specified, can predict better than the econometric model with higher causal content. The results seem to correspond to previous analytical results. For the short-term forecast, for example, 4 quarters, simple one-dimensional models offer much more protection against pre-forecasting discontinuities compared to other models, and their forecast errors are isolated from forecast errors in other parts of a larger system. However, the darr model seems to lose this advantage over other models as we increase the forecast horizon. Autonomous growth interferences in the dvar models tend to multiply when the forecast horizon expands, causing the error burst to explode. In the case of long forecast horizons, giant interference type dvar is observed compared to predictive interference type EqEM. Finally, no model provides protection against discontinuities that occur after the forecast has been made. Conclusion From the study presented in the article The main concepts of the EqCM model and data-based dvar systems, it is concluded that the two models can be used in the forecasting studies. Of course, after presenting the main theoretical aspects, some applications were made to explain the mechanism used in such circumstances. The authors sought to explain in great detail the specificities of the EqCM model and the data-based dvar system by interpreting the content of the two modalities used in the macroeconomic forecast. A practical example has been taken that is useful for all those who want to use both the dvar model or the EqCM model or the variants that departed from the study and presentation performed in the one-dimensional prognoses. It follows that in the macroeconomic forecasts the models referred to in the article are fully usable provided they are correctly applied. 138 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

140 Selective references 1. Angelelli, E., Mansini, R., and Speranza, M. G. (2008). A comparison of MAD and CVaR models with real features. Journal of Banking & Finance, 32, Anghel, M. G. (2014). Using the Value at Risk Model in the Portfolio Management, Romanian Statistical Review Supplement, 10, Anghelache, C., Anghel, M. G. and Manole, A. (2015). Modelare economică, fi nanciar-bancară şi informatică, Editura Artifex, Bucureşti 4. Banbura, M., Giannone, D. and Reichlin, L. (2010). Large Bayesian VARs, Journal of Applied Econometrics, 25 (1), Bardsen, G., Nymagen, R., and Jansen, E. (2005). The Econometrics of Macroeconomic Modelling, Oxford University Press 6. Benjamin, C., Herrard A., Hanee-Bigot, M., and Tavere, C. (2010). Forecasting with an Econometric Model, Springer 7. Carrasco, M., Florens, J.P., and Renault, E. (2004). Linear inverse problems in structural econometrics, estimation based on spatial decomposition and regularization, Working paper, GREMAQ, University of Toulouse 8. Carriero, A., Clark, T. E. and Marcellino, M. (2011). Bayesian VARs: Specifi cation Choices and Forecast Accuracy, FRB Cleveland Working Paper Clements, M.P., and Hendry, D.F. (1999). On Winning Forecasting Competitions in Economics. Spanish Economic Review, Colander, D. C. (2009). Economists, incentives, judgment, and the European CVAR approach to macroeconometrics, Kiel Institute for the World Economy in Economics: The Open-Access, Open-Assessment E-Journal 11. Dougherty, C. (2008). Introduction to econometrics. Fourth edition, Oxford University Press 12. Guidolin, M. and Hyde, S. (2010). Can VAR Models Capture Regime Shifts in Assets Returns? A Long-Horizon Strategic Assets Allocation Perspective, Federal Reserve Bank of Louis Working Paper No A 13. Eitrheim, Ø., Jansen, E., and Nymoen, R. (2002). Progress from forecast failure the Norwegian consumption function, Econometrics Journal, Eitrheim, Ø., Husebø, T. A. and Nymoen, R. (1999). Equilibrium-Correction versus Differencing in Macroeconomic Forecasting, Economic Modelling, Gabaix, X. (2012). Variable Rare Disasters: An Exactly Solved Framework for Ten Puzzles in Macro-Finance, Quarterly Journal of Economics, 2012, 127(2), Hendry, D.F. (2003). J. Denis Sargan and the Origins of LSE Econometric Methodology. Econometric Theory, Kilian, L., and Murphy, D. P. (2012). Why agnostic sign restrictions are not enough: understanding the dynamics of oil market VAR models, Journal of the European Economic Association, 10(5), Kuzin, V., Marcellino, M. and Schumacher, C. (2011). MIDAS vs. Mixed- Frequency VAR: Nowcasting GDP in the Euro Area, International Journal of Forecasting, 27(2), Lettau, M., and Ludvigson,S. C. (2005). Euler Equation Errors, National Bureau of Economic Research, Inc in NBER Working Papers 20. Levy, D. (2004). Cointegration in Frequency Domain, EconWPA in Econometrics Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

141 21. Manole, A. (2008). Sistemul informatic pentru modelarea deciziei fi nanciarcontabile, Editura Artifex, Bucureşti 22. Mertens, K., and Ravn, M. O. (2014). A reconciliation of svar and narrative estimates of tax multipliers, Journal of Monetary Economics, 68, S1-S Mitruț, C., and Şerban, D. (2007). Bazele econometriei în administrarea afacerilor, Editura ASE, Bucureşti 24. Paunica, M., Matac, M. L., Motofei, C., and Manole, A. (2009). Some Aspects Regarding The Use Of Business Intelligence In The Financial Management. Metalurgia International, 14, Sims, E. R. (2012). News, Non-Invertibility, and Structural VARs, in Advances in Econometrics. DSGE Models in Macroeconomics: Estimation, Evaluation, and New Developments, ed. by N. Balke, F. Canova, F. Milani, and M. A. Wynne, vol. 28. Emerald Group Publishing Limited 26. Wachter, J. A. (2013). Can Time-Varying Risk of Rare Disasters Explain Aggregate Stock Market Volatility?. Journal of Finance, 68 (3), Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

142 Analiza mişcării naturale şi a structurii populației în România Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE (actincon@yahoo.com) Academia de Studii Economice din București / Universitatea Artifex din București Prof. univ. dr. Alexandru MANOLE (alexandru.manole@gmail.com) Universitatea Artifex din București Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL (madalinagabriela_anghel@yahoo.com) Universitatea Artifex din București Conf. univ. dr. Aurelian DIACONU (aurelian.diaconu@gmail.com) Universitatea Artifex din București Abstract Analiza mișcării naturale a populației are un rol important în aprecierea resurselor de muncă ale unei țări. Natalitatea, ca fenomen demografi c, este influențată de condițiile social economice, de cultura și tradiția națională, precum și de situația generală internă și internațională. În aprecierea natalității se impune să studiem o serie de indicatori statisticodemografi ci, dintre care amintim: indicele natalității, sporul natural, mortalitatea, casătoriile și divorțialitatea, migrația populației etc. În acest articol, autorii și-au propus să efectueze analiză concretă asupra fenomenului demografic din România, să calculeze o serie de indicatori de referință și, pe baza acestora, să prognozeze perspectiva evoluției numărului populației. De asemenea, pornind de la trendul evoluției natalității, se va prezenta un model econometric de stabilire a unor corelații și interdependețe existente între natalitatea, populația activă, populația ocupată, numărul de salariați, pe de o parte și indicatorul de rezultate, Produs Intern Brut, pe de altă parte. În acest sens, se utilizează modele de regresie simplă și multiplă, precum și metodele indicilor și a seriilor cronologice. Cuvinte cheie: natalitate, spor natural, populație activă, populație descurajată, tendință Clasificarea JEL: J12, R22 Introducere Mișcarea naturală a populației are un rol important în evaluarea resurselor de muncă. Natalitatea (fenomen demografic) este corelată cu tradiția socio-economică, culturală și situația generală internă și internațională. Autorii au efectuat o analiză concretă a fenomenelor demografice în România, calculând o serie de repere și, pe această bază, apreciază perspectiva dezvoltării numărului populației. Câteva clarificări metodologice se impun. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

143 Născut-viu este produsul concepției, expulzat sau extras complet din corpul mamei, independent de durata sarcinii şi care, după această separare, prezintă un semn de viață (respirație, activitate cardiacă, pulsații ale cordonului ombilical sau contracții musculare dependente de voință). În numărul născuților-vii în România sunt incluşi născuții-vii ai căror mame aveau, la data naşterii, domiciliul sau reşedința obişnuită pentru o perioadă de cel puțin 12 luni în România. Decedată este persoana căreia i-au încetat definitiv funcțiile vitale după trecerea unui timp oarecare de la naştere. În numărul decedaților sunt incluse persoanele care aveau, la data decesului, domiciliul sau reşedința obişnuită pentru o perioadă de cel puțin 12 luni în România. Sporul natural reprezintă diferența dintre numărul născuților-vii şi numărul persoanelor decedate, în perioada de referință. Căsătoria reprezintă uniunea liber consimțită între un bărbat şi o femeie, încheiată în condițiile legii. În numărul căsătoriilor sunt incluse căsătoriile persoanelor care aveau, la data încheierii căsătoriei, domiciliul în România, precum şi căsătoriile persoanelor de cetățenie română care se căsătoresc în străinătate şi care sunt înregistrate la oficiile de stare civilă din România. Divorțul reprezintă desfacerea unei căsătorii încheiate legal, printr-o hotărâre definitivă a instanței judecătoreşti, a ofițerului de stare civilă sau a unui notar public. Datele se referă la acțiunile de divorț pentru care desfacerea căsătoriei a fost admisă. În numărul divorțurilor sunt incluse divorțurile persoanelor ale căror divorțuri s-au încheiat la judecătorii, stări civile sau notari publici, în conformitate cu Legea nr. 202/2010, precum şi divorțurile cetățenilor români care au divorțat în străinătate, transcrise în România. Domiciliul persoanei este adresa la care aceasta declară că are locuința principală, trecută în cartea de identitate, aşa cum este luată în evidența organelor administrative ale statului. Reşedința obişnuită reprezintă locul în care o persoană îşi petrece în mod obişnuit perioada zilnică de odihnă, fără a ține seama de absențele temporare pentru recreere, vacanțe, vizite la prieteni şi rude, afaceri, tratamente medicale sau pelerinaje religioase. Se consideră că îşi au reşedința obişnuită într-o zonă geografică specifică doar persoanele care au locuit la reşedința obişnuită o perioadă neîntreruptă de cel puțin 12 luni înainte de momentul de referință. Reşedința obişnuită poate să fie aceeaşi cu domiciliul sau poate să difere, în cazul persoanelor care aleg să-şi stabilească reşedința obişnuită în altă localitate decât cea de domiciliu din țară sau străinătate. Literature review Duranton (2007) discută despre tipologiile evoluțiilor urbane. Rozenfeld et.al. (2011) au proiectat grupuri de populație pe baza datelor caracterizate printr-o rezoluție înaltă, care permit în continuare proiectarea 142 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

144 orașelor virtuale prin agregare, rezultatele acestora urmărind aplicarea legii lui Zipf pentru anumite tipuri de orașe, Rossi-Hansberg și Wright (2007), Albouy et.al. (2016), Bettencourt et.al. (2007) dezvoltă pe teme apropiate. Guiso, Sapienza și Zingales (2006) studiază impactul factorilor culturali asupra rezultatelor economice. Anghelache și Pagliaci (2010) discută despre analiza resurselor forței de muncă. Bohacek și Kapicka (2008) evaluează politicile optime legate de resursele umane. Cordoba (2008) studiază distribuția dimensiunilor orașelor, punându-se accentul în special asupra aplicabilității legii Pareto. Anghelache et. al. (2016, 2013) sunt preocupați de impactul evoluției populației asupra pieței muncii. Sheiner (2014) descrie efectele schimbărilor macroeconomice asupra îmbătrânirii populației. Anghelache și Anghel (2016) reprezintă o lucrare de referință în statisticile teoretice și practice aplicate în economie. Oster, Shoulson și Dorsey (2013) analizează corelația dintre speranța de viață și investițiile în capitalul uman pe baza speranței de viață determinate de boala Huntington și descriu o corelație specifică, care este o legătură directă între speranța redusă și progresul mai scăzut în Carieră și educație. Bollinger și Hirsch (2006) abordează cazul de potrivire imperfectă care rezultă din imputarea câștigurilor în cadrul sondajului populației actuale. Sanderson și Scherbov (2008) prezintă o nouă perspectivă asupra fenomenului îmbătrânirii populației, Maestas, Mullen și Powell (2016) măsoară influența îmbătrânirii asupra activităților economice din punctul de vedere al creșterii, forței de muncă și productivității, Feyrer (2008) studiază corelația dintre structura de vârstă și productivitate și oferă dovezi adecvate. Grochulski și Piskorski (2010) au descris un nou model de evoluție a capitalului uman caracterizat prin investiții riscante și depreciere stochastică. Anghelache, Anghel și Dumitrescu (2016), Anghelache et. Al. (2016) studiază rolul resurselor umane în sistemul economic românesc. Hili, Lahmandi-Ayed și Lasram (2016) analizează piața muncii sub impactul diferențierii și al globalizării. Bloom and Canning (2008) evaluează schimbările demografice la nivel mondial și efectul lor economic. Klein și Ventura (2009) iau în considerare efectele mișcării forței de muncă și diferențele de productivitate. Melo, Graham și Noland (2009) prezintă o meta-analiză la nivel înalt a economiilor aglomerării urbane, rezultatele acestora arătând o corelație între factorii specifici țării și rezultatele furnizate de diverse documente. Metodologia cercetării şi date. Rezultate şi discuții Analiza situației de muncă în România în ultimii ani este dificilă, uneori este grea prezicerea datelor privind riscurile contradictorii care pot fi cauzate de lipsa unui adevărat program anticriză, care, în cele din urmă, trebuie adoptat cel puțin pentru următoarea perioadă. Persoanele descurajate Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

145 (persoane inactive care, deși erau disponibile pentru a lucra, nu au făcut nimic pentru a căuta un loc de muncă, fiind convinse de eșecul angajării lor) constituie o categorie dezavantajată a pieței muncii din România, împreună cu șomerii și persoanele neremunerate, în afara perioadei indemnizate. Rata de ocupare a persoanelor în vârstă de muncă în zonele urbane a depășit-o pe cea a zonelor rurale numai în Centru și București-Ilfov. În regiunea de Nord-Est gradul de ocupare a fost mai mare în zonele rurale decât în zonele urbane. Din punct de vedere al formării, constatăm că 67.60% dintre șomeri au fost de formare primară, secundară sau profesională, dintre care erau femei. La nivelul învățământului superior au fost șomeri, dintre care femei. Anul 2016 Născuți-vii Decedați Sporul natural Căsătorii Divorțuri Decedați sub 1 an ianuarie februarie martie aprilie mai iunie iulie august septembrie octombrie noiembrie Mişcarea naturală a populației pentru persoanele cu domiciliu sau reşedința obişnuită în România Tabelul nr. 1 -persoane- decembrie persoane- Anul Sporul Decedați 2017 Născuți-vii Decedați natural Căsătorii Divorțuri sub 1 an ianuarie februarie martie aprilie Sursa datelor: Institutul Național de Statistică, comunicat de presă nr. 141 / 12 iunie Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

146 Mişcarea naturală a populației în luna aprilie 2017 a fost oarecum specifică celorlalte luni ale anului precedent și primele trei luni din anul Astfel, numărul naşterilor şi numărul deceselor înregistrate în luna aprilie 2017 a scăzut față de luna martie 2017, menținându-se, însă, un trend negativ de persoane. În luna aprilie 2017, supusă studiului, numărul căsătoriilor a fost semnificativ mai mare comparativ cu cel înregistrat în luna martie 2017, iar numărul divorțurilor a scăzut față de luna martie În luna analizată, numărul deceselor copiilor sub un an s-a menținut constant față de luna precedentă. Natalitatea, mortalitatea şi sporul natural reprezintă categorii demografice semnificative pentru analiza mișcării naturale a populației și stării familiei. În luna aprilie 2017 s-a înregistrat naşterea a copii, cu 2598 mai puțini copii decât în luna martie 2017, iar numărul persoanelor decedate a fost 20829, cu 1642 mai puține decât în luna precedentă. În aceste condiții, sporul natural a fost negativ, decedații având un excedent față de născuții-vii cu 8376 persoane. De asemenea, numărul deceselor copiilor cu vârstă sub 1 an, înregistrate în luna aprilie 2017 a fost de 108 copii, similar lunii anterioare. În cele ce urmează vom efectua reprezentarea grafică a principalelor categorii (născuți-vii și decedați) care dau mișcarea naturală a populației. Evoluția indicatorilor născuți-vii şi decedați Grafi cul nr. 1 Sursa datelor: Institutul Național de Statistică, comunicat de presă nr. 141 / 12 iunie 2017 Cu privire la evoluția căsătoriilor şi divorțurilor rezultă că, în luna aprilie 2017, la oficiile de stare civilă s-au înregistrat 9737 căsătorii, cu 4309 mai multe decât în luna martie Numărul divorțurilor pronunțate prin proceduri normale a fost de 2606, cu 85 mai puține decât în luna martie Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

147 Evoluția numărului de căsătorii şi divorțuri, în perioada aprilie 2016 aprilie 2017 Grafi cul nr date date C s torii Divor uri Sursa datelor: Institutul Național de Statistică, comunicat de presă nr. 141 / 12 iunie 2017 Sintetizând, putem afirma că, în 2017 față de 2016, perioade comparabile, numărul născuților-vii a fost mai mic cu 2600 în luna aprilie 2017 față de aceeaşi lună din 2016, iar numărul persoanelor care au decedat a fost cu 80 mai mic față de luna aprilie Sporul natural a fost negativ atât în luna aprilie 2017 (-8376 persoane), cât şi în luna aprilie 2016 (-5856 persoane). Numărul copiilor cu vârsta sub un an care au decedat a fost cu 3 mai mic în luna aprilie 2017, față de cel înregistrat în luna aprilie Numărul căsătoriilor a fost, în luna aprilie 2017, cu 4553 mai mare decât în aceeaşi lună din anul precedent. Prin procedurile normale s-au pronunțat cu 9 divorțuri mai puține în luna aprilie 2017, decât în luna aprilie Majoritatea persoanelor care au suferit o formă de instruire și activități educaționale s-au desfășurat în sălile de clasă. Scopul instruirii a fost în 98,0% din cazuri, școala de bază sau universitatea. Proporția persoanelor care au suferit o formă de formare pentru formare a fost de 5,1% din total. În ceea ce privește domeniile de formare profesională, 24,7% au participat la o formă de formare în domenii specifice de activitate industrială, construcții și arhitectură, 23,1% au cunoștințe aprofundate în domeniul social, economic, financiar și juridic, în timp ce 19,1% Formarea persoanei. În afara sistemului național de învățământ au fost organizate diferite forme de formare (cursuri, seminarii, conferințe etc.) la care au participat 37,0 mii persoane în 146 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

148 vârstă de 15 ani și peste. Dintre participanți, majoritatea erau tineri (15-24 ani), care locuiau în zonele urbane, 54,2% erau femei, iar 34,5% erau persoane angajate. Instruirea în domeniul științelor sociale, economică, financiară și legală pentru 21,1% din cazuri a reprezentat ultima formă de formare în afara sistemului național de învățământ. În domeniul învățării limbilor străine au fost incluse 14,0% din cazuri. Persoanele care au lucrat au reprezentat, în totalitate, peste 90% din totalul locurilor de muncă disponibile. Durata obișnuită a săptămânii de lucru a fost de cel puțin 40 de ore pentru 84,8% dintre aceștia și 65,3% pentru durata reală a săptămânii de lucru a fost de 40 de ore. Au fost angajate cu fracțiune de normă a fost de de persoane. Majoritatea persoanelor care trăiesc în zonele rurale au fost angajate pe cont propriu, dintre care 40,6% erau femei. Persoanele cu jumătate de normă și cu normă întreagă, dar care au lucrat mai puțin de 40 de ore pe săptămână, au reprezentat 21,1% din totalul locurilor de muncă. Această proporție a fost mai mare pentru femei și pentru cei care trăiesc în zonele rurale. În perioada analizată, au lucrat cu normă întreagă 75,8% angajați și 93,1% angajatori, 70,6% lucrători familiali neremunerați și 70,5% liber profesioniști. În rândul angajaților cu normă întreagă, 85% au lucrat efectiv 40 de ore pe săptămână, în timp ce 56,4% dintre angajatori cu program cuprinzător au fost 40 de ore pe săptămână. Populația cu activități multiple reprezintă 3,1% din populația ocupată, cea mai mare pondere înregistrată în rândul populației masculine a absolvenților din mediul rural, dar și din învățământul profesional. Creșterea procentului celor cu activități secundare sau multiple sunt influențate de reducerea salariilor și introducerea unui nou cod al muncii. Majoritatea persoanelor angajate cu activități multiple care locuiau în zonele rurale au fost bărbați. Durata medie a activității secundare a fost de 12,8 ore pe săptămână. Activitatea secundară, corelată cu nivelul de educație arată că, dintre cei angajați care desfășurau activități multiple, 35,1% erau absolvenți de formare profesională, complementară sau de ucenicie, iar 30,8% erau absolvenți de liceu. În afara activităților din mediul urban, cele mai numeroase au fost persoanele cu liceu, inclusiv stagiul I și persoanele cu studii superioare. În mediul rural, cele mai mari cote au fost deținute de absolvenți ai învățământului profesional, complementar și de ucenici, precum și de absolvenți de liceu. Structura în profil regional a populației active este prezentată în tabelul și în graficul de structură următoare. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

149 Distribuția populației active pe regiuni de dezvoltare Tabelul nr. 2 Populația, 15 ani și din care Regiunea peste Ocupată Șomeri Inactivă (mii de persoane) (percents) TOTAL ,8 3,9 46,3 Nord-Est ,9 3,1 44,0 Sud-Est ,2 4,4 48,4 Sud-Muntenia ,3 5,8 44,9 Sud-Vest Oltenia ,3 4,2 43,5 Vest ,2 3,3 47,5 Nord-Vest ,8 3,0 48,2 Centru ,6 4,6 48,8 București-Ilfov ,7 2,0 46,3 Sursa datelor: Institutul Național de Statistică, date prelucrate de autori Nord-Vest 12% Distribuția populației active pe regiuni Centru 11% Bucuresti-Ilfov 11% Nord-Est 18% Grafi cul nr. 3 Vest 9% Sud-Vest Oltenia 11% Sud Muntenia 15% Sud-Est 13% Concluzii Din datele supuse analizei au rezultat o serie de concluzii, dintre care le prezentăm pe cele mai semnificative. Sporul natural al populației determină un trend negativ pentru perioada următoare. Structura populației arată o modificare a contingentelor spre zone cu vârstă mai ridicată. În totalul populației cu vârsta de 15 ani și peste, ponderea persoanelor inactive din punct de vedere economic a fost mai mare la femei. Cea mai mare parte din totalul lucrătorilor descurajați a fost deținută de cei care nu șiau căutat un loc de muncă, restul fiind aceia care, deși și-au căutat un loc de 148 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

150 muncă, nu au făcut nimic concret în acest sens. Cea mai mare rată de activitate a populației în vârstă de 15 ani și peste a fost înregistrată în nord-estul și sud-vestul Olteniei, iar cea mai mică în Centru și Sud-Est. Bărbații au înregistrat rate de activitate mai ridicate pentru femeile din toate regiunile. Rata de activitate a populației de vârstă activă a fost localizată între nivelurile crescute în nord-vest și nord-est. Rata de ocupare a populației în vârstă de muncă a atins cele mai înalte valori în București-Ilfov și Nord-Est și cea mai scăzută în Centru și Sud-Est. Distribuția locurilor de muncă pe niveluri de învățământ arată că peste 60% dintre persoanele ocupate din fiecare regiune au un nivel mediu de studii (postsecundar, secundar sau profesional), cu excepția a trei regiuni: Nord-Est, Sud-Vest Oltenia și București-Ilfov. Ponderea angajatorilor în ocuparea totală a variat între 2,9% în regiunea București-Ilfov și 1,3% în Sud-Vest Oltenia și Nord-Vest. Bibliografie 1. Albouy, D., Behrens, K., Robert-Nicoud, F., Seegert, N. (2016). The Optimal Distribution of Population across Cities, NBER Working Paper No Anghelache, C., Manole, A., Anghel, M.G., Ursache, A. (2016). Correlation between the Evolution of the Population and the Labor Market, Romanian Statistical Review Supplement, 3, Anghelache, C., Anghel, M.G. and Dumitrescu, D. (2016). Analysis of the evolution of human resources in Romania. Annals of the Constantin Brâncuşi University of Târgu Jiu, Economy Series, Special Issue, volume II, Аcаdеmicа Brâncuşi Publishеr, Anghelache, C., Manole, A., Anghel, M.G., Popovici, M. (2016). Human resources: their role and development in the national economy, Romanian Statistical Review Supplement, 4, Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2016). Bazele statisticii economice. Concepte teoretice şi studii de caz. Editura Economică, Bucureşti 6. Anghelache, C., Manole, A., Prodan, L., Ursache, A. (2013). Model of analysis of the correlation between the population and the labor force market, Economie Teoretică şi Aplicată, 20 (12), Anghelache, C. and Pagliaci, M. (2010). Unele aspecte privind analiza resurselor de muncă. Simpozion internațional Romania between Regulations and Failure of the Markets, Editura Artifex, Bucureşti, decembrie, Bettencourt, Lus M. A., Lobo, J., Helbing, D., Kuhnert, C. and West, G. B. ( Growth, Innovation, Scaling, and the Pace of Life in Cities. Proceedings of the National Academy of Sciences, 104, Bloom, D.E. and Canning, D. (2008). Global Demographic Change: Dimensions and Economic Signifi cance, Population and Development Review, vol. 33 (supplement), Population Council, New York, Bollinger, C. R., and Hirsch, B. T. (2006). Match Bias from Earnings Imputation in the Current Population Survey: The Case of Imperfect Matching. Journal of Labor Economics, 24(3), Bohacek, R. and Kapicka, M. (2008). Optimal human capital policies, Journal of Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

151 Monetary Economics, 55(1), Cordoba, J. C. (2008). On the Distribution of City Sizes. Journal of Urban Economics, 63, Duranton, G. (2007). Urban Evolutions: the Fast, the Slow, and the Still. American Economic Review, 97, Feyrer, J. (2008). Aggregate evidence on the link between age structure and productivity. Population and Development Review, Grochulski, B., Piskorski, T. (2010). Risky human capital and deferred capital income taxation, Journal of Economic Theory, 145(3), Guiso, L., Sapienza, P. and Zingales, L. (2006). Does Culture Affect Economic Outcomes?. The Journal of Economic Perspectives, 20(2), Hili, A., Lahmandi-Ayed, R. and Lasram, H. (2016). Differentiation, labor market and globalization. The Journal of International Trade & Economic Development, 25 (6), Klein, P. and Ventura, G. (2009). Productivity differences and the dynamic effects of labor movements. Journal of Monetary Economics, 56 (8), Maestas, N., Mullen, K. and Powell, D. (2016). The effect of population aging on economic growth, the labor force and productivity. NBER Working Paper no Melo, P. C., Graham, D. J. and Noland, Robert B. (2009). A meta-analysis of estimates of urban agglomeration economies. Regional Science and Urban Economics, 39(3), Oster, E., Shoulson, I., Dorsey, E. (2013). Limited Life Expectancy, Human Capital and Health Investments, American Economic Review, 2013, 103 (5), Rossi-Hansberg, E., and Wright, M. L. J. (2007). Urban Structure and Growth. Review Economic Studies, 74, Rozenfeld H. D., Rybski, D., Gabaix, X. and Makse, H. A. (2011). The Area and Population of Cities: New Insights from a Different Perspective on Cities, American Economic Review, American Economic Association, 101 (5), Sanderson, W., and Scherbov, S (2008). Rethinking Age and Aging, Population Bulletin, 63 (4) 25. Sheiner, L. (2014). The Determinants of the Macroeconomic Implications of Aging. The American Economic Review, 104 (5), Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

152 ANALYSIS OF THE NATURAL MOVEMENT AND POPULATION STRUCTURE IN ROMANIA Prof. Constantin ANGHELACHE PhD Bucharest University of Economic Studies / Artifex University of Bucharest Prof. Alexandru MANOLE PhD (alexandru.manole@gmail.com) Artifex University of Bucharest Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD (madalinagabriela_anghel@yahoo.com) Artifex University of Bucharest Assoc. prof. Aurelian DIACONU PhD (aurelian.diaconu@gmail.com) Artifex University of Bucharest Abstract Analysis of the natural movement of the population has an important role in assessing the labor resources of a country. Natality, as a demographic phenomenon, is influenced by social and economic conditions, by national culture and tradition, as well as by the general domestic and international situation. In the appreciation of birth rates, it is necessary to study a series of statistical-demographic indicators, among which we mention: birth rate, natural growth, mortality, marriages and divorce, population migration, etc. In this article, the authors proposed to carry out a concrete analysis of the demographic phenomenon in Romania, to compute a series of reference indicators and, based on them, to forecast the evolution of the population. Also, starting from the birth rate trend, an econometric model will be presented to establish correlations and interdependencies between birth, active population, occupied population, number of employees, on the one hand, and results indicator, Gross Domestic Product, on the other hand. In this respect, simple and multiple regression models are used, as well as index and chronological methods. Keywords: birth rate, natural growth, active population, discouraged population, trend JEL Classification: J12, R22 Introduction The natural movement of the population has an important role in the evaluation of labor resources. Natality (demographic phenomenon) is correlated with the socio-economic, cultural and general domestic and international situation. The authors carried out a concrete analysis of the demographic phenomena in Romania, calculating a series of landmarks and, Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

153 on this basis, they appreciate the perspective of population growth. Some methodological clarifications are required. A liveborn is the product of conception, expelled or extracted completely from the mother s body, independent of the duration of pregnancy, and which after this separation has a sign of life (breathing, cardiac activity, umbilical pulse or muscle-dependent contractions). The number of live births in Romania includes live births whose mothers had their usual home or residence for a period of at least 12 months in Romania at the time of their birth. The deceased is the person who has definitively ceased his vital functions after passing any time since birth. The number of deaths includes those who, at the time of their death, have their usual domicile or residence for at least 12 months in Romania. Natural growth is the difference between the number of live births and the number of deceased people during the reference period. Marriage is the freely consented union between a man and a woman, completed under the law. The number of marriages includes the marriages of persons who, at the time of their marriage, have their domicile in Romania, as well as the marriages of Romanian citizens who marry abroad and who are registered at the civil status offices in Romania. Divorce is the divorce of a legally matrimonial marriage through a final judgment of the court, civil status officer or notary public. The data refer to the divorce actions for which the divorce was admitted. The number of divorces includes divorces of persons whose divorces have been concluded with judges, civil status or public notaries, in accordance with Law no. 202/2010, as well as the divorces of Romanian citizens who divorced abroad, transcribed in Romania. The domicile of the person is the address at which it declares that it has the main dwelling in the identity card as evidenced by the administrative bodies of the state. Habitual residence is the place where a person normally spends their daily rest period, without taking into account temporary absences for recreation, holidays, visits to friends and relatives, business, medical treatment or religious pilgrimage. Habitual residence in a specific geographical area shall be considered to be the only person who has been living in the habitual residence for an uninterrupted period of at least 12 months before the reference period. Habitual residence may be the same as domicile or may differ, in the case of persons who choose to establish their habitual residence in a different locality than their domicile in the country or abroad. Literature review Duranton (2007) discusses on the typologies of urban evolutions. Rozenfeld et.al. (2011) have designed clusters of population on the basis of data characterized by high resolution, further allowing the projection 152 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

154 of virtual cities by aggregation, their results pursue the application of Zipf s law for certain types of towns, Rossi-Hansberg and Wright (2007), Albouy et.al. (2016), Bettencourt et.al. (2007) develop on close topics. Guiso, Sapienza and Zingales (2006) study the impact of the cultural factors on the economic outcomes. Anghelache and Pagliaci (2010) discuss on the analysis of labor force resources. Bohacek and Kapicka (2008) evaluate the optimal policies related to human resources. Cordoba (2008) studies the distribution of city sizes, with particular emphasis on the applicability of Pareto law. Anghelache et. al. (2016, 2013) are preoccupied with the impact of population evolution on the labor market. Sheiner (2014) describes the effects of macroeconomic changes on the aging of the population. Anghelache and Anghel (2016) is a reference work in theoretical and practical statistics applied in economy. Oster, Shoulson and Dorsey (2013) analyze the correlation between life expectancy and investments in human capital on the foundation of life expectancy driven by Huntington disease, and they outline a peculiar correlation, that is a direct link between the reduced expectancy and lower progress in career and education. Bollinger and Hirsch (2006) develop on the imperfect matching case arising from earnings imputation within the current population survey. Sanderson and Scherbov (2008) present a new perspective on population aging phenomenon, Maestas, Mullen and Powell (2016) measure the influence of aging on economic activities, from the viewpoint of growth, labor force and productivity, Feyrer (2008) approaches the correlation between age structure and productivity and provides appropriate evidence. Grochulski and Piskorski (2010) have described a new model of human capital evolution characterized by risky investment and stochastic depreciation. Anghelache, Anghel and Dumitrescu (2016), Anghelache et. al. (2016) study the role of human resources within the Romanian economic system. Hili, Lahmandi-Ayed and Lasram (2016) analyze the labor market under the impact of differentiation and globalization. Bloom and Canning (2008) evaluate the demographic change at the global level and its economic effect. Klein and Ventura (2009) consider the effects of labor movement and also the differences in productivity. Melo, Graham and Noland (2009) present a high-level meta-analysis of urban agglomeration economies, their results show a correlation between countryspecific factors and outcomes provided by various documents. Research methodology and data. Results and discussions The analysis of the work situation in Romania in recent years is difficult, sometimes it is difficult to predict data on the contradictory risks that can be caused by the lack of a real anti-crisis program, which must ultimately be adopted at least for the next period. Disabled people (inactive Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

155 people who, despite being available to work, did nothing to look for a job, being convinced of their failure to hire) are a disadvantaged category of the Romanian labor market, together with unemployed and unpaid people, Outside the compensated period. The employment rate of older people in urban areas has exceeded that of rural areas only in the Center and Bucharest-Ilfov. In the North-East region the employment rate was higher in rural areas than in urban areas. From the training point of view, we find that 67.60% of the unemployed were primary, secondary or professional, of whom were women. At the level of higher education there were unemployed, of whom were women. The natural movement of the population for persons domiciled or habitually resident in Romania Table no. 1 -persons- Year 2016 Live births Deceased Natural growth Marriages Divorces Deceased under 1 year ianuarie februarie martie aprilie mai iunie iulie august septembrie octombrie noiembrie decembrie persons- Anul 2017 Live births Deceased Natural growth Marriages Divorces Deceased under 1 year ianuarie februarie martie aprilie Data source: National Institute of Statistics, press release no. 141/12 June Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

156 The natural movement of the population in April 2017 was somewhat specific to the other months of the previous year and the first three months of Thus, the number of births and the number of deaths recorded in April 2017 decreased compared to March 2017,, A negative trend of -13,704 people. In April 2017, the number of marriages was significantly higher than in March 2017, and the number of divorces decreased compared to March In the analyzed month, the number of children under one year s death remained constant compared to previous month. Natality, mortality and natural growth are significant demographic categories for the analysis of the natural movement of the population and the state of the family. In April 2017, the birth of children was recorded, with 2598 fewer children than in March 2017, and the number of deceased persons was 20,829, 1642 fewer than in the previous month. Under these conditions, the natural increase was negative, with deaths having a surplus to live births with 8,376 people. Also, the number of deaths of children under 1 year of age, registered in April 2017, was 108 children, similar to the previous month. In the following, we will perform the graphical representation of the main categories (live-born and deceased) that give the natural movement of the population. Evolution of live births and deceased indicators Chart no. 1 Data source: National Institute of Statistics, press release no. 141/12 June 2017 The evolution of marriages and divorces shows that in April marriages were registered at the civil status offices, with 4309 more than in March The number of divorces under normal procedures was 2606, with 85 Less than in March Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

157 The evolution of the number of marriages and divorces between April 2016 and April date date C s torii Divor uri Chart no. 2 Data source: National Institute of Statistics, press release no. 141/12 June 2017 Synthesizing, we can say that in 2017 compared to 2016, the number of live births was lower by 2,600 in April 2017 compared to the same month in 2016, and the number of deceased persons was 80 less than April Natural growth was negative both in April 2017 (-8,376 persons) and in April 2016 (-5,856 persons). The number of children under one year of age was 3 in April 2017, down from April The number of marriages was 4553 higher in April 2017 than in the same month of the previous year. Under normal procedures, 9 less divorces were pronounced in April 2017 than in April Most people who have undergone some form of training and educational activities have taken place in classrooms. The purpose of the training was in 98.0% of the cases, the basic school or the university. The proportion of people who underwent a form of training for training was 5.1% of the total. Regarding the fields of vocational training, 24.7% participated in a form of training in specific fields of industrial activity, construction and architecture, 23.1% have in-depth knowledge in the social, economic, financial and legal field over time 19.1% Training of the person. Outside the national education system, different forms of training (courses, seminars, conferences, etc.) were organized, involving 37.0 thousand people aged 15 and over. Among the participants, the majority were young people (15-24 years old) 156 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

158 living in urban areas, 54.2% were women and 34.5% were employed. Training in social, economic, financial and legal sciences for 21.1% was the last form of training outside the national education system. Language learning included 14.0% of cases. Workers accounted for more than 90% of all available jobs. The usual working week was at least 40 hours for 84.8% of them and 65.3% for the actual working week was 40 hours. Part-time employees were 784,000 people. Most people living in rural areas were employed on their own, of which 40.6% were women. Part-time and full-time workers, who worked less than 40 hours per week, accounted for 21.1% of all jobs. This proportion was higher for women and for those living in rural areas. During the analyzed period, 75.8% of fulltime employees and 93.1% of employers, 70.6% of unpaid family workers and 70.5% of freelance professionals worked full-time. Among full-time employees, 85% actually worked 40 hours per week, while 56.4% of full-time employers were 40 hours a week. The population with multiple activities represents 3.1% of the employed population, the highest share among the male population of the rural graduates, as well as from the vocational education. Increasing the percentage of those with secondary or multiple activities is influenced by the reduction of wages and the introduction of a new labor code. Most of the people employed with multiple activities living in rural areas were men. The average duration of secondary activity was 12.8 hours per week. Secondary activity, correlated with the level of education, shows that 35,1% of those employed in multiple activities were graduates of vocational, complementary or apprenticeship, and 30,8% were high school graduates. Apart from the activities in the urban area, the most numerous were high school students, including 1st stage and people with higher education. In rural areas, the highest quotas were held by vocational education graduates, complementary to apprentices, as well as high school graduates. The regional structure of the active population is presented in the following table and chart. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

159 Distribution of active population by development regions Table no. 2 Population, 15 yrs and Of which Region older Occupied BIM unemployed Inactive (thousand persons) (percents) TOTAL ,8 3,9 46,3 North-East ,9 3,1 44,0 South-East ,2 4,4 48,4 South-Muntenia ,3 5,8 44,9 South-West Oltenia ,3 4,2 43,5 West ,2 3,3 47,5 North-West ,8 3,0 48,2 Center ,6 4,6 48,8 Bucharest-Ilfov ,7 2,0 46,3 Data source: National Institute of Statistics, data processed by authors Distribution of the active population by region Nord-Vest 12% Centru 11% Bucuresti-Ilfov 11% Nord-Est 18% Chart no. 3 Vest 9% Sud-Vest Oltenia 11% Sud Muntenia 15% Sud-Est 13% Conclusion Data from the analysis resulted in a series of conclusions, of which we present the most significant ones. The natural growth of the population leads to a negative trend for the next period. The structure of the population shows a change in the quotas to higher age areas. In the total population aged 15 and over, the share of economically inactive people was higher for women. Most of the discouraged workers were held by those who did not look for a job, and the rest were those who, although they were looking for a job, did nothing concrete in this respect. The highest rate of activity of the population aged 15 years and over was recorded in northeastern and southwest Oltenia, and the lowest in the Center 158 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

160 and the South-East. Men recorded higher rates of activity for women in all regions. The activity rate of the active age population was located between the levels in the northwest and northeast. The employment rate of the workingage population reached the highest values in Bucharest-Ilfov and North-East and the lowest in the Center and the South-East. The distribution of workplaces by education levels shows that over 60% of the employed persons in each region have an average level of education (post-secondary, secondary or vocational), except for three regions: North-East, South-West Oltenia and Bucharest-Ilfov. Employers share in total employment varied between 2.9% in Bucharest-Ilfov region and 1.3% in South-West Oltenia and Northwest. Selective references 1. Albouy, D., Behrens, K., Robert-Nicoud, F., Seegert, N. (2016). The Optimal Distribution of Population across Cities, NBER Working Paper No Anghelache, C., Manole, A., Anghel, M.G., Ursache, A. (2016). Correlation between the Evolution of the Population and the Labor Market, Romanian Statistical Review Supplement, 3, Anghelache, C., Anghel, M.G. and Dumitrescu, D. (2016). Analysis of the evolution of human resources in Romania. Annals of the Constantin Brâncuşi University of Târgu Jiu, Economy Series, Special Issue, volume II, Аcаdеmicа Brâncuşi Publishеr, Anghelache, C., Manole, A., Anghel, M.G., Popovici, M. (2016). Human resources: their role and development in the national economy, Romanian Statistical Review Supplement, 4, Anghelache, C. and Anghel, M.G. (2016). Bazele statisticii economice. Concepte teoretice şi studii de caz. Editura Economică, Bucureşti 6. Anghelache, C., Manole, A., Prodan, L., Ursache, A. (2013). Model of analysis of the correlation between the population and the labor force market, Economie Teoretică şi Aplicată, 20 (12), Anghelache, C. and Pagliaci, M. (2010). Unele aspecte privind analiza resurselor de muncă. Simpozion internațional Romania between Regulations and Failure of the Markets, Editura Artifex, Bucureşti, decembrie, Bettencourt, Lus M. A., Lobo, J., Helbing, D., Kuhnert, C. and West, G. B. ( Growth, Innovation, Scaling, and the Pace of Life in Cities. Proceedings of the National Academy of Sciences, 104, Bloom, D.E. and Canning, D. (2008). Global Demographic Change: Dimensions and Economic Signifi cance, Population and Development Review, vol. 33 (supplement), Population Council, New York, Bollinger, C. R., and Hirsch, B. T. (2006). Match Bias from Earnings Imputation in the Current Population Survey: The Case of Imperfect Matching. Journal of Labor Economics, 24(3), Bohacek, R. and Kapicka, M. (2008). Optimal human capital policies, Journal of Monetary Economics, 55(1), Cordoba, J. C. (2008). On the Distribution of City Sizes. Journal of Urban Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

161 Economics, 63, Duranton, G. (2007). Urban Evolutions: the Fast, the Slow, and the Still. American Economic Review, 97, Feyrer, J. (2008). Aggregate evidence on the link between age structure and productivity. Population and Development Review, Grochulski, B., Piskorski, T. (2010). Risky human capital and deferred capital income taxation, Journal of Economic Theory, 145(3), Guiso, L., Sapienza, P. and Zingales, L. (2006). Does Culture Affect Economic Outcomes?. The Journal of Economic Perspectives, 20(2), Hili, A., Lahmandi-Ayed, R. and Lasram, H. (2016). Differentiation, labor market and globalization. The Journal of International Trade & Economic Development, 25 (6), Klein, P. and Ventura, G. (2009). Productivity differences and the dynamic effects of labor movements. Journal of Monetary Economics, 56 (8), Maestas, N., Mullen, K. and Powell, D. (2016). The effect of population aging on economic growth, the labor force and productivity. NBER Working Paper no Melo, P. C., Graham, D. J. and Noland, Robert B. (2009). A meta-analysis of estimates of urban agglomeration economies. Regional Science and Urban Economics, 39(3), Oster, E., Shoulson, I., Dorsey, E. (2013). Limited Life Expectancy, Human Capital and Health Investments, American Economic Review, 2013, 103 (5), Rossi-Hansberg, E., and Wright, M. L. J. (2007). Urban Structure and Growth. Review Economic Studies, 74, Rozenfeld H. D., Rybski, D., Gabaix, X. and Makse, H. A. (2011). The Area and Population of Cities: New Insights from a Different Perspective on Cities, American Economic Review, American Economic Association, 101 (5), Sanderson, W., and Scherbov, S (2008). Rethinking Age and Aging, Population Bulletin, 63 (4) 25. Sheiner, L. (2014). The Determinants of the Macroeconomic Implications of Aging. The American Economic Review, 104 (5), Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

162 Efectul şomajului asupra creşterii economice Conf. univ. dr. Mădălina-Gabriela ANGHEL Universitatea Artifex din București Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Academia de Studii Economice din București / Universitatea Artifex din București Prof. univ. dr. Alexandru MANOLE (alexandru.manole@gmail.com) Universitatea Artifex din București Abstract Șomajul este un indicator macroeconomic care refl ectă incapacitatea unei economii de a utiliza integral resursele de forță de muncă. Fenomenul în sine are la bază concentrarea activității social-economice, perfecționarea mijloacelor de producție cu randament ridicat, oferta mai mare de persoane apte să ocupe locurile disponibile din economie decât numărul real al acestora sau nesincronizarea ofertei de forță de muncă și locurile disponibile la nivel regional sau național. Desigur, lipsa unei conversii adecvate a forței de muncă determină o creștere a numărului de șomeri și, pe această cale, a ratei somajului. Numărul șomerilor, oarecum în creștere în România, are două efecte negative prin efortul economic al plății ajutorului de somaj, pe de o parte și existența unui procent al resursei de muncă care nu poate fi utilizat pentru sporirea producției de bunuri și servicii, pe de altă parte. Analiza seriei de date privind mărimea șomajului stabilit în sistemul BIM sau AMIGO, relevă disponibilitățile pieței muncii și incapacitatea de asimilare a economiei naționale. Rata infl ației ar e o corelație directă cu evoluția Produsului Intern Brut, pe care am analizat-o utilizând unele modele econometrice adecvate. Cuvinte cheie: șomaj, creștere economică, rata inflației, productivitate, piața muncii Clasificarea JEL: E23, J64 Introducere Șomajul reflectă imposibilitatea economiei unei țări de a utiliza complet resursele de muncă. Lipsa conversiei forței de muncă sporește numărul șomerilor și, pe cale de consecință, rata șomajului. Creşterea numărului șomerilor în România are două efecte negative asupra efortului financiar de plată a indemnizațiilor de șomaj, existând o parte din resursele de muncă care nu pot fi utilizate pentru sporirea producției de bunuri și servicii. Interpretând seria de date privind nivelul șomajului stabilită de sistemul ILO sau AMIGO exprimă capacitatea pieței muncii și incapacitatea de asimilare a economiei naționale. În mod cert, rata inflației se află în corelație directă cu evoluția Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

163 PIB, care poate fi realizată utilizând modele econometrice adecvate. Şomerii, conform definiției internaționale (BIM*), sunt persoanele în vârstă de ani care îndeplinesc simultan următoarele 3 condiții: (i) nu au un loc de muncă; (ii) sunt disponibile să înceapă lucrul în următoarele două săptămâni; (iii) s-au aflat în căutare activă a unui loc de muncă, oricând în decursul ultimelor patru săptămâni. Rata şomajului reprezintă ponderea şomerilor în populația activă. Populația activă din punct de vedere economic cuprinde toate persoanele care furnizează forța de muncă disponibilă pentru producția de bunuri şi servicii în timpul perioadei de referință, incluzând populația ocupată şi şomerii. Şomerii înregistrați sunt persoanele aflate în evidențele Agenției Naționale pentru Ocuparea Forței de Muncă (ANOFM), care beneficiază de prevederile legislației privind protecția socială a şomerilor. Cele două seturi de indicatori statistici (şomajul lunar conform definiției internaționale şi şomajul înregistrat) nu sunt comparabile deoarece sursele de date, metodele de măsurare, conceptele, definițiile şi sfera de cuprindere sunt diferite. Analiza datelor din ambele serii, însă, oferă o imagine completă şi reală asupra pieței româneşti a forței de muncă. Literature review Aaronson, Mazumder și Schechter (2010) analizează factorii care au generat creșterea șomajului pe termen lung și implicarea pentru evoluția economică viitoare, Couch et.al. (2013) abordează un subiect similar, se concentrează asupra consecințelor economice și de sănătate, și anume asupra veniturilor, beneficiilor legate de handicap și a mortalității. Michaillat (2012) este preocupat de rolul potrivirii fricțiunilor în influențarea și, prin urmare, în explicarea șomajului, propune un model de căutare și potrivire, Daly et.al. (2012) dezvoltă un subiect apropiat, întrebarea acestora de cercetare este axată pe creșterea ratei naturale a șomajului. Anghelache și Manole (2015) dezvoltă pe corelația dintre inflație și șomaj. Lalive (2007) oferă dovezi privind corelația dintre prestațiile de șomaj, durata șomajului, pe baza ideii că beneficiile tind să ducă la creșterea duratei șomajului, studiul său urmărește sistemul austriac, în timp ce Le Barbanchon (2016) studiază, într-o abordare similară, cazul francez. Anghel, Anghelache și Manole (2016) au fost preocupați de evoluția inflației în perioada recentă. Shimer și Werning (2007) au testat caracterul optim al asigurării de șomaj pe baza răspunsului salariilor de rezervare la ajutoarele de șomaj. Nekoei și Weber (2017) discută despre influența pozitivă potențială a prestațiilor de șomaj asupra calității locurilor de muncă. Åslund, Østh și Zenou (2010) oferă o abordare modernă cu privire la importanța accesului la locuri de muncă. Anghelache (2008), Anghelache et.al. (2007) sunt lucrări de referință în statisticile macroeconomice, autorii tratează în mod considerabil fenomenul 162 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

164 șomajului. Kroft și Notowidigdo (2016) evaluează legătura dintre asigurarea de șomaj și rata șomajului. Van Ours și Vodopivec (2008) analizează influența asigurării reduse a șomajului asupra calității angajaților care au fost angajați după o perioadă de șomaj. Krueger și Mueller (2010) dau noi dovezi privind intensitatea căutării de locuri de muncă măsurată pentru șomerii din Statele Unite, prin timpul dedicat acestei activități. Schmieder, von Wachter și Bender (2012) măsoară efectele asigurării de șomaj pe o perioadă lungă de timp pe ciclul economic, studiul lor se bazează pe un set de date cuprinzător. Moscarini și Postei-Vinay (2012) evaluează rolul angajatorilor în crearea de locuri de muncă în timpul vârfurilor pozitive și negative, angajatorii sunt grupați în funcție de mărimea lor. Inderbitzin, Staubli și Zweimüller (2016) măsoară impactul prestațiilor extinse de șomaj asupra comportamentului lucrătorilor în vârstă față de pensionare, în special pensionarea anticipată. Agrawala și Matsab (2013) iau în considerare efectul riscului șomajului asupra procesului decizional în finanțarea corporațiilor. Silva și Toledo (2009) oferă un model care extinde modelul de potrivire DMP cu distrugerea endogenă a locului de muncă, modelul lor atingând aproape curba Beveridge înclinată în jos. Chetty (2008) demonstrează că beneficiile rezultate din asigurarea de șomaj afectează comportamentul în căutarea unui loc de muncă. Amaral și Ice (2014) oferă o evaluare contemporană a prestațiilor de asigurări de șomaj extinse. Card, Chetty și Weber (2007) studiază comportamentul șomerilor în întregime în intervalul de timp al beneficiilor. Metodologia cercetării şi date. Rezultate şi discuții În cele ce urmează vom analiza modul în care a evoluat rata șomajului în România în perioada Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

165 Evoluția ratei şomajului în perioada Grafi cul nr. 1 % P 5P Serie ajustată sezonier Trend P Date provizorii. Sursa datelor: Institutul Național de Statistică, comunicat de presă nr. 165 / 3 iulie 2017 Numărul şomerilor (în vârstă de ani), estimat pentru luna mai a anului 2017 a fost de 478 mii persoane, în creștere față de luna precedentă (471 mii persoane), dar în scădere față de aceeaşi lună a anului anterior (548 mii persoane). În luna mai 2017, rata şomajului în formă ajustată sezonier a fost de 5,3%. Rata şomajului în luna martie 2017 a scăzut cu 0,1 puncte procentuale față de cea înregistrată în luna precedentă (5,4%). Rata şomajului la bărbați a fost cu 1,2 puncte procentuale mai mare decât la femei. Numărul şomerilor (în vârstă de ani), estimat pentru luna mai din anul 2017 a fost de 478 mii persoane, în creştere față de luna precedentă (471 mii persoane), dar și față de aceeaşi lună a anului anterior (548 mii persoane). 164 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

166 Numărul de şomeri în perioada martie mai 2017 Grafi cul nr P 5P P Date provizorii. Sursa datelor: Institutul Național de Statistică, comunicat de presă nr. 165 / 3 iulie 2017 Pe sexe, rata şomajului la bărbați a depăşit-o cu 1,2 puncte procentuale pe cea a femeilor (valorile respective fiind 5,9% în cazul persoanelor de sex masculin şi 4,7% în cazul celor de sex feminin). Rata şomajului pe sexe -%- Tabel nr. 1 Categorii de vârstă (ani) Mai Iun. Iul. Aug. Sept. Oct. Nov. Dec. Ian. Feb. Mar. Apr. P Mai P Total ,1 5,9 5,8 5,7 5,7 5,6 5,5 5,5 5,3 5,3 5,3 5,3 5, ,8 20,8 20,3 20,3 20,3 20,4 20,4 20,4 19,9 19,9 19, ,0 4,8 4,8 4,6 4,6 4,5 4,4 4,4 4,2 4,3 4,2 4,2 4,3 Masculin ,7 6,6 6,5 6,4 6,4 6,2 6,0 6,0 6,0 5,9 5,9 5,9 5, ,7 19,7 19,4 19,4 19,4 19,6 19,6 19,6 19,7 19,7 19, ,7 5,6 5,5 5,3 5,3 5, ,9 4,9 4,9 4,9 4,8 4,8 Feminin ,2 4,9 4,9 4,8 4,8 4,8 4,7 4,9 4,4 4,6 4,5 4,6 4, ,7 22,7 21,8 21,8 21,8 21,6 21,6 21,6 20,3 20,3 20, ,1 3,8 3,8 3,7 3,7 3,7 3,6 3,8 3,3 3,5 3,4 3,5 3,6 P Date provizorii... - Date indisponibile. Sursa datelor: Institutul Național de Statistică, comunicat de presă nr. 165 / 3 iulie 2017 Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

167 Pentru persoanele adulte (25-74 ani), rata şomajului a fost estimată la 4,3% pentru luna mai 2017 (4,8% în cazul bărbaților şi 3,6% în cel al femeilor). Numărul şomerilor în vârstă de ani reprezenta 74,4% din numărul total al şomerilor estimat pentru luna mai În trimestrul I 2017, rata de ocupare a populației în vârstă de muncă (15-64 ani) a fost de 61,2%, în scădere față de trimestrul anterior. În trimestrul I 2017, rata de ocupare a populației în vârstă de ani a fost de 66,2%, la o distanță de 3,8 puncte procentuale față de ținta națională de 70% stabilită în contextul Strategiei Europa În primul trimestru al anului 2017, populația activă a României era de 8804 mii persoane, din care, 8323 mii persoane erau ocupate şi 481 mii persoane erau şomeri. Principalele categorii de populație în trimestrul I 2017 (mii persoane) Grafi cul nr. 3 * Inclusiv forțele armate şi asimilați şi persoanele care lucrează în sectorul informal şi la negru. ** Alte categorii: patroni, lucrători pe cont propriu, lucrători familiali neremunerați şi membrii ai unei societăți agricole sau ai unei cooperative neagricole. Sursa datelor: Institutul Național de Statistică, comunicat de presă nr. 156 / 27 iunie 2017 Rata de ocupare a populației în vârstă de muncă (15-64 ani) a fost, în trimestrul I al anului 2017, de 61,2%, în scădere față de trimestrul anterior cu 0,4 puncte procentuale. Gradul de ocupare a fost mai mare la bărbați (68,9% față de 53,5% la femei) şi la persoanele din mediul urban (63,7% față de 58,1% în mediul rural). 166 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

168 Rata de ocupare a tinerilor (15-24 ani) a fost de 21,4%. Evoluția ratei de ocupare a populației de 15 ani şi peste, pe grupe de vârstă Grafi cul nr. 4 - % ,8 77,7 78,9 77,9 77,5 41,3 43,5 43,6 42,6 41,6 20,4 22,2 24,9 21,5 21,4 8,4 8,8 8,4 7,2 7,7 Tr. I 16 Tr. II 16 Tr. III 16 Tr. IV 16 Tr. I ani ani ani 65 ani + Sursa datelor: Institutul Național de Statistică, comunicat de presă nr. 156 / 27 iunie 2017 Rata şomajului în trimestrul I 2017 a fost de 5,5%, valoare egală cu cea înregistrată în trimestrul anterior. Rata şomajului pe grupe de vârstă, sexe şi medii, în trimestrul I 2017 Grafi cul nr. 5 - % ,1 19, % ,0 21, ani 8,2 4,7 4,6 3,5 4,3 3, ani ani ani Masculin Feminin 2,8 2,0 55 ani + 7,6 6,2 5,0 3,5 4,3 3,4 3,0 2,0 Sursa datelor: Institutul Național de Statistică, comunicat de presă nr. 156 / 27 iunie ani25-34 ani35-44 ani45-54 ani 55 ani + Urban Rural Pe sexe, ecartul dintre cele două rate ale şomajului a fost de 1,9 puncte procentuale (6,3% la bărbați față de 4,4% la femei), iar pe medii rezidențiale, de 1,7 puncte procentuale (6,4% în mediul rural, față de 4,7% în mediul Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

169 urban). Rata şomajului a atins nivelul cel mai ridicat (20,4%) în rândul tinerilor (15-24 ani). Numărul de șomeri neremunerați la sfârșitul perioadei, cei mai mulți erau muncitori, mai ales muncitori. Acest număr reprezintă numai acele persoane care sunt înregistrate la oficiile forței de muncă și protecția socială și primesc sub o formă sau alta, indemnizațiile de șomaj, dar în țara noastră, categoria șomerilor este mult mai mare, inclusiv absolvenții de învățământ secundar și superior, Dar care nu au fost înregistrate ca șomeri, șomeri care au ieșit din perioada de șomaj și nu mai sunt angajați sau care desfășoară ocazional. Un alt grup este acela al persoanelor care nu au fost niciodată angajați în șomaj și au desfășurat așa-numitele activități libere și o parte din populație angajată cu normă redusă, cu fracțiune de normă. Având în vedere că problema închiderii sau limitării activității unui număr de societăți se presupune că numărul angajaților va fi redus, acesta va îngreuna rîndurile șomerilor sau celor aflați în tranzit prin orice ședere prin ordonanță prin redundanță. Este de așteptat ca grupul alți indivizi să vadă un număr de foști angajați. România se confruntă, de asemenea, cu un fenomen negativ, care este că o parte din populația de vârstă activă este înregistrată în categoria șomerilor și lucrează în așa-numitul negru. Poate că noul Cod al Muncii, introdus în 2011, ar putea pune în lumină acest domeniu, dar rămâne să fie analizat, după o perioadă rezonabilă, efectele noului cadru al legislației muncii. Având în vedere structura ocupării forței de muncă, deoarece restructurarea și privatizarea prin metode posibile de închidere și lichidare vor continua, vom constata că în perioada următoare este probabil să asistăm la creșterea rangurilor șomerilor, prin accelerarea procesului de privatizare în industrie, Construcțiile, transporturile, în special în chestiunile bugetare, în centrul măsurilor de austeritate. Acest fapt spune foarte mult pentru că, în timpul tranziției, rupte de mai multe turbulențe, nu creează locuri de muncă pentru oamenii care au lucrat în industrie sau în cercetare, munca extrem de specializată pe care o obiect dispare. În majoritatea cazurilor, specialiștii au fost concediați sau au devenit nemulțumiți de venituri și au îngroșit rândurile celor care au plecat și au funcționat în străinătate. Credem că măsurile de reformă ale economiei naționale, restructurarea ar trebui să ia în considerare crearea acestor locuri de muncă pentru specialiști cu înaltă calificare, astfel încât se vor risipi în Europa. În caz contrar, urmând exemplul unor persoane care au găsit o realizare mai bună, tot mai multe vor merge în străinătate și, mai devreme, economia va trebui să găsească înlocuitori care vor costa mai mult decât eforturile momentului de a păstra cele existente la locul de muncă. În altă 168 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

170 ordine de idei, acesta a subliniat că statul de securitate socială nu va colecta veniturile necesare pentru a plăti pensiile și prestațiile de șomaj pentru un număr mare de persoane, ceea ce necesită în mod necesar găsirea resurselor necesare prin măsuri care ar putea deveni eficiente. Este greu de presupus că bugetul asigurărilor sociale pentru anul 2016 nu va fi o sursă de venit care să asigure plata ajutoarelor de șomaj și a altor sume de ajutor, alocații de sprijin etc. pentru persoanele care vor deveni șomere. Situația poate deveni complicată, având în vedere că în 2013 un număr semnificativ de angajați care au fost angajați în sectorul privat au devenit șomeri sau cei care lucrează fără contract de muncă nu vor fi angajați și vor ocupa cel puțin categoria șomerilor. Deci, aici este evoluția șomajului în ultima perioadă, cu toate acestea, trebuie tratată cu atenție. De asemenea, este important ca societățile, RA și alte activități de interes național sau util societății, statul să-și facă influența simțită prezența, până când acestea creează condiții optime, trecerea reală la activitatea privată. Evoluția șomajului în perioada noiembrie 2008 este influențată de criza financiară globală, care este România. Criza financiară, cu reflecție și sistemul bancar din țara noastră, va spori creditele de cost (preț). Astfel, produsele bancare vor crește și întreprinderile, inclusiv persoanele fizice, vor modera politica de împrumut de apel. Ultima dată a existat o dezvoltare a studiilor pentru a analiza legătura dintre inflație și modul în care afectează dezvoltarea economică. Se știe că între inflație și creșterea economică pe termen lung există o relație negativă. În analiza pe care am realizat-o în cadrul acestei cercetări, am considerat PIB-ul ca variabilă dependentă și influența ei asupra ratei inflației (ca variabilă independentă) pe o serie de date între anii 1991 și 2015, datele au fost publicate de Institutul Național de Statistică. Considerăm funcția liniară de regresie Y = f (X), unde Y = GDP este variabilă endogenă, dependentă și X = rata inflației, o variabilă exogenă și independentă. Funcția de regresie obținută, prin substituirile din model, are forma: PIB = a + b RI + Ɛ Folosind un program dedicat, am analizat evoluția PIB-ului și a inflației în perioada , prin grafică, dar și prin indicatori descriptivi. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

171 Corelograma PIB și rata inflației (RI) Grafi cul nr. 6 Estimarea parametrilor de regresie Tabel nr Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

172 Modelul de regresie rezultat: PIB = , RI Valoarea negativă a parametrului b (C2) are ca rezultat o relație inversă între PIB și rata inflației, în plus dacă rata inflației ar crește cu 1 punct procentual, PIB-ul va scădea cu 2165,133 milioane. R-pătrat = 0,4069 este coeficientul de determinare; Astfel 40,69% indică influența inflației asupra PIB-ului, diferența arată influențele altor factori. Mulți medici, ingineri, cercetători, specialiști în domeniul lingvistic etc. lucrează acum în țările occidentale, creând mari dificultăți în economia românească, care în curând va simți lipsa de specialiști din cei menționați mai sus. Deschiderea către Europa după aderare va avea un efect contradictoriu asupra ocupării forței de muncă și că efectul asupra șomajului. Vor fi șomeri, însă economia națională se va confrunta cu o serie de profesii, cu forța de muncă necesară. În consecință, numărul șomerilor va crește mai mult, persoanele cu o pregătire modestă sau din zone care nu sunt solicitate sau pe piața internă europeană. Guvernul trebuie să pună problema găsirii acelor pârghii prin care să stimuleze afacerile mici și mijlocii, care, în tranziția spre economia de piață completă, creează noi locuri de muncă și se asigură. Având în vedere dificultățile cu care se confruntă economia în ansamblul său, se presupune că acele companii private nu ar putea face față cu greu impozitelor de reducere a activității și, în acest fel, să treacă un număr de angajați în șomaj. Concluzii Din datele prezentate mai sus putem concluziona că în perioada următoare, restructurarea și privatizarea în industrie și servicii și continuarea implementării Legii de modificare a Legii Terenului ar avea ca efect creșterea încetinirii numărului celor care urmează să fie înregistrați ca șomeri sau devenind șomeri Șomeri în plată. Fără a lua măsuri adecvate în 2016 ar putea însemna o creștere a numărului de șomeri prin punerea în aplicare a măsurilor de reducere a numărului de angajați din sectorul guvernamental ca strategie anunțată de guvern. Este mai dificil de anticipat cine va prelua poziția unei țări membre UE. Modelul econometric folosit pentru a estima influența asupra PIB-ului exercitat de inflație relevă faptul că există un parametru negativ, adică o influență negativă, iar pentru o creștere a ratei inflației cu o unitate, PIBul va scădea cu valoarea coeficientului. La testarea valabilității modelului se utilizează statistici F, care se calculează prin trei variante: variația explicată de model, varianța reziduală și varianța totală. Valoarea F = 15,78 este semnificativă din punct de vedere statistic pentru o probabilitate de 95% garanție, deoarece semnificația F are o valoare ( ) foarte aproape de zero. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

173 Bibliografie 1. Aaronson, D., Mazumder, B. and Schechter, Shani. (2010). What is behind the rise in long-term unemployment?, Economic Perspectives, (Q II), Agrawala, A., Matsab, D. (2013). Labor unemployment risk and corporate fi nancing decisions, Journal of Financial Economics, Volume 108, Issue 2, May 2013, pages Amaral, P. and Ice, J. (2014). Reassessing the Effects of Extending Unemployment Insurance Benefits, Economic Commentary, Anghel, M.G., Anghelache, C. and Manole, A. (2016). Some aspects regarding the inflation evolution during the last period. Romanian Statistical Review, Supplement, 8, Anghelache, C. and Manole, A. (2015). The Correlation between Inflation and Unemployment. Economica Scientifi c and Didactic Journal, nr. 1 (91), Chişinău, Republica Moldova, pp Anghelache, C. (2008). Tratat de statistică teoretică şi economică, Editura Economică, Bucureşti 7. Anghelache, C., Manole, A. şi colaboratorii (2007). Analiză macroeconomică, Editura Economică, Bucureşti 8. Åslund, O., Østh, J. and Zenou, Y. (2010). How Important Is Access to Jobs? Old Question - Improved Answer, Journal of Economic Geography, 10, Card, D., Chetty, R. and Weber, A. (2007). The Spike at Benefi t Exhaustion: Leaving the Unemployment System or Starting a New Job?, American Economic Review, 97, Chetty, R. (2008). Moral Hazard versus Liquidity and Optimal Unemployment Insurance. Journal of Political Economy, 116 (2), Couch, K. A., Reznik, G. Tamborini, C. R. and Iams, H.. (2013). Economic and Health Implications of Long-Term Unemployment: Earnings, Disability Benefi ts, and Mortality. Research in Labor Economics, 38, Daly, M.., Hobijn, B., Sahin, A., and Valletta, R. (2012). A search and matching approach to labor markets: Did the natural rate of unemployment rise?. Journal of Economic Perspectives, 26 (3), Inderbitzin, L., Staubli, S. and Zweimüller, J. (2016). Extended Unemployment Benefi ts and Early Retirement: Program Complementarity and Program Substitution. American Economic Journal: Economic Policy, 8 (1, Feb.), Kroft, K., and Notowidigdo, M. J. (2016). Should Unemployment Insurance Vary with the Unemployment Rate? Theory and Evidence. Review of Economic Studies, 83 (3, July), Krueger, A. B., and Mueller, A. (2010). Job Search and Unemployment Insurance: New Evidence from Time Use Data. Journal of Public Economics, Journal of Public Economics, 94 (3 4), Lalive, R. (2007). Unemployment Benefi ts, Unemployment Duration, and PostUnemployment Jobs: A Regression Discontinuity Approach. American Economic Review, 97, Le Barbanchon, T. (2016). The Effect of the Potential Benefi t Duration of Unemployment Benefi ts on Unemployment Exits to Work and Match Quality in France, Labor Economics, Michaillat, P. (2012). Do Matching Frictions Explain Unemployment? Not in Bad Times. American Economic Review, 102 (4), Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

174 19. Moscarini, G., and Postei-Vinay, F. (2012). The Contribution of Large and Small Employers to Job Creation at Times of High and Low Unemployment. American Economic Review, 102 (6), Nekoei, A. and Weber, A. (2017). Does Extending Unemployment Benefi ts Improve Job Quality?, American Economic Review, 107, Schmieder, J. F., von Wachter, T. and Bender. S. (2012). The Effects of Extended Unemployment Insurance Over the Business Cycle: Evidence from Regression Discontinuity Estimates Over 20 Years. The Quarterly Journal of Economics, 127 (2), Shimer, R. and Werning, I. (2007). Reservation Wages and Unemployment Insurance. The Quarterly Journal of Economics, 122, Silva, J. and Toledo, M. (2009). Labor turnover costs and the cyclical behavior of vacancies and unemployment. Macroeconomic Dynamics 13 (S1), van Ours, J. C., and Vodopivec, M. (2008). Does Reducing Unemployment Insurance Generosity Reduce Job Match Quality?, Journal of Public Economics, 92 (3 4), Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

175 THE EFFECT OF UNEMPLOYMENT ON ECONOMIC GROWTH Assoc. prof. Mădălina-Gabriela ANGHEL PhD Artifex University of Bucharest Prof. Constantin ANGHELACHE PhD Bucharest University of Economic Studies / Artifex University of Bucharest Prof. Alexandru MANOLE PhD (alexandru.manole@gmail.com) Artifex University of Bucharest Abstract Unemployment is a macroeconomic indicator that refl ects the inability of an economy to make full use of labor resources. The phenomenon itself is based on the concentration of socio-economic activity, the improvement of high productivity means of production, the higher supply of people able to occupy the available places in the economy than the real number of them or the non-synchronization of the labor supply and the available places at the regional level Or national. Of course, the lack of adequate conversion of the labor force leads to an increase in the number of unemployed and thus the unemployment rate. The number of unemployed, somewhat rising in Romania, has two negative effects through the economic effort of paying unemployment benefi t, on the one hand, and the existence of a percentage of the labor resource that can not be used to increase the production of goods and services, on the other part. The analysis of the unemployment fi gures set in the BIM or AMIG O system reveals the availability of the labor market and the inability to assimilate the national economy. The infl ation rate has a direct correlation with the evolution of the Gross Domestic Product, which we analyzed using some appropriate econometric models. Keywords: unemployment, economic growth, infl ation rate, productivity, labor market JEL Classification: E23, J64 Introduction Unemployment reflects the impossibility of a country s economy to make full use of labor resources. Lack of labor force conversion increases the number of unemployed and, as a consequence, the unemployment rate. Increasing the number of unemployed in Romania has two negative effects on the financial effort to pay for unemployment benefits, with some of the labor resources that can not be used to increase the production of goods and services. Interpreting the ILO or AMIGO unemployment data series expresses 174 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

176 the capacity of the labor market and the inability to assimilate the national economy. Clearly, the inflation rate is in direct correlation with the evolution of GDP, which can be achieved using appropriate econometric models. Unemployed people, according to the International Definition (ILO *), are year olds who simultaneously meet the following three conditions: (i) they have no job; (Ii) are available to start work in the next two weeks; (Iii) have been actively seeking a job, at any time during the last four weeks. Unemployment rate is the share of the unemployed in the active population. The economically active population includes all persons supplying the available workforce for the production of goods and services during the reference period, including the employed population and the unemployed. Registered unemployed persons are the persons registered in the National Employment Agency (ANOFM), which benefit from the legislation on the social protection of the unemployed. The two sets of statistical indicators (monthly unemployment according to international definition and registered unemployment) are not comparable as data sources, measurement methods, concepts, definitions and scope are different. The analysis of the data in both series, however, provides a complete and real picture of the Romanian labor market. Literature review Aaronson, Mazumder and Schechter (2010) analyze the factors that have generated the increase of long-term unemployment and the implication for future economic evolution, Couch et.al. (2013) develop on a similar topic, they focus on the economic and health related consequences, namely earnings, benefits related to disability, and mortality. Michaillat (2012) is preoccupied with the role of matching frictions in influencing and, thus, explaining unemployment, he proposes a search-and-matching model, Daly et.al. (2012) develop on a close topic, their research question is focused on the increase of natural rate of unemployment. Anghelache and Manole (2015) develop on the correlation between inflation and unemployment. Lalive (2007) provides evidence on the correlation between unemployment benefits, unemployment duration, based on the idea that benefits tend to lead to the growth of unemployment duration, his study pursues the Austrian system, while Le Barbanchon (2016) studies, on a similar approach, the French case. Anghel, Anghelache and Manole (2016) were preoccupied with the evolution of the inflation in the recent period. Shimer and Werning (2007) have tested the optimal character of unemployment insurance based on the responsiveness of reservation wages to unemployment benefits. Nekoei and Weber (2017) discuss on the potential positive influence of unemployment benefits on job quality. Åslund, Østh and Zenou (2010) provide a modern approach Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

177 on the importance of access towards jobs. Anghelache (2008), Anghelache et.al. (2007) are reference works in macroeconomic statistics, the authors treat extensively the unemployment phenomenon. Kroft and Notowidigdo (2016) evaluate the connection between unemployment insurance and unemployment rate. van Ours and Vodopivec (2008) analyze the influence of reduced unemployment insurance on the quality of employees who were hired following an unemployment period. Krueger and Mueller (2010) give new evidence on the job search intensity measured for unemployed people in the United States, trough the time dedicated for this activity. Schmieder, von Wachter and Bender (2012) measure the effects of unemployment insurance over an extended time on the business cycle, their study is based on a comprehensive dataset. Moscarini and Postei-Vinay (2012) evaluate the role of employers in creating jobs during positive and negative peaks, the employers are grouped depending on their size. Inderbitzin, Staubli and Zweimüller (2016) measure the impact of extended unemployment benefits on the behavior of older workers towards retirement, especially early retirement. Agrawala and Matsab (2013) consider the effect of unemployment risk on the decisional process in corporate financing. Silva and Toledo (2009) provide a model that extends the DMP matching model with endogenous job destruction, their model reaches close to the downward-sloping Beveridge curve. Chetty (2008) demonstrates that benefits derived from unemployment insurance affect job search behavior. Amaral and Ice (2014) provide a contemporary evaluation of extended unemployment insurance benefits. Card, Chetty, and Weber (2007) study the behavior of unemployed people towards the full extent of the benefits related time interval. Research methodology and data. Results and discussions In the following, we will analyze how the unemployment rate evolved in Romania during Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

178 Evolution of the unemployment rate during Chart no % 4P 5P Serie ajustată sezonier Trend P Provisional data. Data source: National Institute of Statistics, press release no. 165/3 July 2017 The number of unemployed (aged 15-74), estimated for May 2017, was 478 thousand people, up from the previous month (471 thousand persons), but decreasing compared to the same month of the previous year (548 Thousands of people). In May 2017, the seasonally adjusted unemployment rate was 5.3%. The unemployment rate in March 2017 decreased by 0.1 percentage points compared to the previous month (5.4%). The unemployment rate for men was 1.2 percentage points higher than for women. The number of unemployed (aged years) estimated for May in 2017 was 478 thousand people, up from the previous month (471 thousand persons), but also compared to the same month of the previous year (548 thousand people). Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

179 Number of unemployed in March May 2017 Chart no P 5P P Provisional data. Data source: National Institute of Statistics, press release no. 165/3 July 2017 By gender, the unemployment rate in males exceeded by 1.2 percentage points that of women (the respective figures being 5.9% for males and 4.7% for females). Unemployment rate by sex% Table no. 1 Age category (ani) May Jun. Jul. Aug. Sept. Oct. Nov. Dec. Ian. Feb. Mar. Apr. P May P Total ,1 5,9 5,8 5,7 5,7 5,6 5,5 5,5 5,3 5,3 5,3 5,3 5, ,8 20,8 20,3 20,3 20,3 20,4 20,4 20,4 19,9 19,9 19, ,0 4,8 4,8 4,6 4,6 4,5 4,4 4,4 4,2 4,3 4,2 4,2 4,3 Male ,7 6,6 6,5 6,4 6,4 6,2 6,0 6,0 6,0 5,9 5,9 5,9 5, ,7 19,7 19,4 19,4 19,4 19,6 19,6 19,6 19,7 19,7 19, ,7 5,6 5,5 5,3 5,3 5, ,9 4,9 4,9 4,9 4,8 4,8 Female ,2 4,9 4,9 4,8 4,8 4,8 4,7 4,9 4,4 4,6 4,5 4,6 4, ,7 22,7 21,8 21,8 21,8 21,6 21,6 21,6 20,3 20,3 20, ,1 3,8 3,8 3,7 3,7 3,7 3,6 3,8 3,3 3,5 3,4 3,5 3,6 P Provisional data... - Data unavailable. Data source: National Institute of Statistics, press release no. 165/3 July Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

180 For adults (25-74 years), the unemployment rate was estimated at 4.3% for May 2017 (4.8% for men and 3.6% for women). The number of unemployed aged represented 74.4% of the total number of unemployed estimated for May In the first quarter of 2017, the employment rate of the working age population (15-64 years) was 61.2%, down from the previous quarter. In the first quarter of 2017, the occupancy rate of the year-old population was 66.2% at a distance of 3.8 percentage points compared to the national target of 70% set in the context of the Europe 2020 strategy. In the first quarter of 2017, Romania s active population was 8804 thousand people, out of which 8323 thousand were occupied and 481 thousand were unemployed. Main categories of population in Q (thousands of people) Chart no. 3 * Including armed and assimilated forces and people working in the informal and black sectors. ** Other categories: employers, self-employed workers, unpaid family workers and members of an agricultural or non-agricultural cooperative. Data source: National Institute of Statistics, press release no. 156/27 June 2017 The employment rate of the working age population (15-64 years) was 61.2% in the first quarter of 2017, down from 0.4 percentage points on the previous quarter. The employment rate was higher for males (68.9% compared to 53.5% for women) and for urban people (63.7% vs. 58.1% for rural areas). The employment rate of young people (15-24 years) was 21.4%. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

181 Evolution of the occupancy rate of the population aged 15 years and over, by age group Chart no. 4 - % ,8 77,7 78,9 77,9 77,5 41,3 43,5 43,6 42,6 41,6 20,4 22,2 24,9 21,5 21,4 8,4 8,8 8,4 7,2 7,7 Tr. I 16 Tr. II 16 Tr. III 16 Tr. IV 16 Tr. I 17 Data source: National Institute of Statistics, press release no. 156/27 June ani ani ani 65 ani + The unemployment rate in the first quarter of 2017 was 5.5%, the same as in the previous quarter. Unemployment rate by age group, sex and average, in the first quarter of 2017 Chart no. 5 - % ,1 19, % ,0 21, ani 8,2 4,7 4,6 3,5 4,3 3, ani ani ani Masculin Feminin 2,8 2,0 55 ani + 7,6 6,2 Data source: National Institute of Statistics, press release no. 156/27 June ,0 3,5 4,3 3,4 3,0 2, ani25-34 ani35-44 ani45-54 ani 55 ani + Urban Rural By gender, the gap between the two unemployment rates was 1.9 percentage points (6.3% for men versus 4.4% for women) and 1.7% for residential areas (6.4% for men) % In rural areas compared to 4.7% in urban areas). The unemployment rate reached the highest level (20.4%) among young people (15-24 years). 180 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

182 The number of unremunerated unemployed at the end of the period, most of them workers, especially workers. This number represents only those persons who are registered at labor offices and social protection and receive in one form or another, unemployment benefits, but in our country, the category of unemployed is much higher, including the secondary and higher education graduates, But Who have not been registered as unemployed, unemployed who have gone out of the unemployment period and are no longer employed or occasionally employed. Another group is that of people who have never been unemployed and have carried out so-called free activities and part of the part-time population employed part-time. Given that the issue of closing down or limiting the activity of a number of companies is supposed to reduce the number of employees, it will make the ranks of the unemployed or those in transit more difficult by any residency by means of redundancy. The group other individuals is expected to see a number of former employees. Romania is also faced with a negative phenomenon, which is that part of the working-age population is registered as unemployed and works in the so-called black. Perhaps the new Labor Code, introduced in 2011, could highlight this area, but it remains to be analyzed, after a reasonable period, the effects of the new labor law framework. Given the structure of employment, as restructuring and privatization by possible closing and liquidation methods will continue, we will see that in the coming period we are likely to witness the rise in the ranks of the unemployed by accelerating the process of privatization in industry, Constructions, transport, especially in budgetary matters, at the center of austerity measures. This fact says very much because, during the transition, broken by several turbulences, does not create jobs for people who worked in industry or research, the highly specialized work of an object disappears. In the majority of cases, specialists have been dismissed or become dissatisfied with income, and have bruised the ranks of those who left and worked abroad. We believe that the reform measures of the national economy, restructuring should consider creating these jobs for highly qualified specialists, so they will scatter in Europe. Otherwise, following the example of people who have found a better achievement, more and more will go abroad, and earlier, the economy will have to find substitutes that will cost more than the efforts of keeping the ones in place work. In other news, he stressed that the state of social security would not collect the necessary income to pay pensions and unemployment benefits to a large number of people, which necessarily requires finding the necessary resources through measures that could become effective. It is hard to assume that the social security budget for 2016 will not be a source of income to secure the payment of unemployment benefits and Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /

183 other amounts of aid, support allowances, etc. For people who will become unemployed. The situation may become complicated, given that in 2013 a significant number of employees who have been employed in the private sector have become unemployed or those who work without a contract of employment will not be employed and will at least occupy the category of the unemployed. So here is the evolution of unemployment in the last period, however, should be treated carefully. It is also important that companies, RA and other activities of national interest or useful to society, the state to make its influence felt the presence, until they create optimum conditions, the real transition to private activity. Unemployment in November 2008 is influenced by the global financial crisis, which is Romania. The financial crisis, with reflection and the banking system in our country, will increase the cost credits (price). Thus, banking products will grow and businesses, including individuals, will moderate the call-back policy. The last time there has been a development of studies to analyze the link between inflation and how it affects economic development. It is known that there is a negative relationship between inflation and long-term economic growth. In the analysis we made in this research, we considered GDP as a dependent variable and its influence on the rate of inflation (as an independent variable) on a series of data between 1991 and 2015, data were published by the National Institute of Statistics. Consider the linear regression function Y = f (X), where Y = GDP is endogenous, dependent variable and X = inflation rate, an exogenous and independent variable. The regression function obtained by the substitutions in the model has the form: PIB = a + b RI + Ɛ Using a dedicated program, we analyzed the evolution of GDP and inflation over the period through graphics and descriptive indicators. 182 Romanian Statistical Review - Supplement nr. 7 / 2017

184 Corelogram of GDP and Inflation Rate (RI) Chart no. 6 Estimation of regression parameters Table no. 2 The resulting regression model: Revista Română de Statistică - Supliment nr. 7 /