ACADEMIA DE STUDII ECONOMICE BUCURETI Facultatea de Finane, Asigurri, Bnci i Burse de Valori

Proiect la Disciplina Relaii Monetare i Financiare Internaionale

Testarea paritii neacoperite a ratelor de dobnd (UIP) pe cazul cursului USD/CAD

Coordonator tiinific Asist. Univ. Dr. Alina Grigore Sima

Student Diana DOBRESCU Grupa 1550

Bucureti - Ian 2011

Se alege o frecven lunar pentru datele analizei UIP pentru cazul cursului Dolar SUA/ Dolar Canada. Datele sunt preluate de la adresa de web http://stats.oecd.org/Index.aspx seciunea finance. Datele luate n considerare ca fiind relevante statistic acopera o perioada de 12 ani, ntre Ian 1995 Dec 2006 i sunt prezentate n tabelul 1. Tabelul 1Rata dobnd Canada 0.078525 0.081425 0.08266 0.08165 0.07542 0.069875 0.066675 0.06592 0.066725 0.0674 0.06024 0.058575 0.0553 0.0524 0.052125 0.050575 0.04814 0.04855 0.04736 0.042525 0.040825 0.03522 0.0301 0.031175 0.03144 0.03115 0.03215 0.03452 0.033125 0.032375 0.03538 0.03645 0.036125 0.03796 0.04005 0.04596 0.046425 0.049775 0.0487 0.04898 0.050175 0.050075 0.05048 Rata dobnd SUA 0.0624 0.0616 0.0615 0.0611 0.0602 0.059 0.0577 0.0577 0.0573 0.0579 0.0574 0.0562 0.0539 0.0515 0.0529 0.0536 0.0536 0.0546 0.0553 0.054 0.0551 0.0541 0.0538 0.0544 0.0543 0.0537 0.0553 0.0571 0.057 0.0566 0.056 0.056 0.056 0.0565 0.0574 0.058 0.0554 0.0554 0.0558 0.0558 0.0559 0.056 0.0559 Curs de schimb USD/ CAD 1.4131 1.3997 1.4072 1.3758 1.3607 1.3776 1.361 1.3555 1.3505 1.346 1.3532 1.3695 1.3669 1.3757 1.3657 1.3597 1.3692 1.3653 1.3692 1.3721 1.3694 1.3504 1.3386 1.3632 1.349 1.3562 1.3729 1.3949 1.3803 1.3842 1.3775 1.391 1.3869 1.3878 1.4137 1.4257 1.442 1.4346 1.4162 1.4297 1.4451 1.4663 1.4878

Luna 1995M01 1995M02 1995M03 1995M04 1995M05 1995M06 1995M07 1995M08 1995M09 1995M10 1995M11 1995M12 1996M01 1996M02 1996M03 1996M04 1996M05 1996M06 1996M07 1996M08 1996M09 1996M10 1996M11 1996M12 1997M01 1997M02 1997M03 1997M04 1997M05 1997M06 1997M07 1997M08 1997M09 1997M10 1997M11 1997M12 1998M01 1998M02 1998M03 1998M04 1998M05 1998M06 1998M07

1998M08 1998M09 1998M10 1998M11 1998M12 1999M01 1999M02 1999M03 1999M04 1999M05 1999M06 1999M07 1999M08 1999M09 1999M10 1999M11 1999M12 2000M01 2000M02 2000M03 2000M04 2000M05 2000M06 2000M07 2000M08 2000M09 2000M10 2000M11 2000M12 2001M01 2001M02 2001M03 2001M04 2001M05 2001M06 2001M07 2001M08 2001M09 2001M10 2001M11 2001M12 2002M01 2002M02 2002M03 2002M04 2002M05 2002M06 2002M07 2002M08 2002M09 2002M10 2002M11 2002M12 2003M01

0.051725 0.05636 0.052875 0.051425 0.05006 0.04995 0.05035 0.05026 0.047325 0.04605 0.04838 0.047875 0.049175 0.04838 0.05015 0.0504 0.05162 0.052475 0.05325 0.05404 0.055125 0.05876 0.059075 0.05875 0.05896 0.05845 0.0584 0.05876 0.057525 0.05472 0.0519 0.047 0.04615 0.04438 0.0441 0.04335 0.0407 0.034875 0.02856 0.0225 0.021175 0.02026 0.021225 0.02235 0.02395 0.02608 0.02775 0.0287 0.02945 0.028975 0.02882 0.028325 0.0286 0.02872

0.0558 0.0541 0.0521 0.0524 0.0514 0.0489 0.049 0.0491 0.0488 0.0492 0.0513 0.0524 0.0541 0.055 0.0613 0.06 0.0605 0.0595 0.0601 0.0614 0.0628 0.0671 0.0673 0.0667 0.0661 0.066 0.0667 0.0665 0.0645 0.0562 0.0526 0.0489 0.0453 0.0402 0.0374 0.0366 0.0348 0.0287 0.0231 0.0203 0.0183 0.0174 0.0182 0.0191 0.0187 0.0182 0.0181 0.0179 0.0173 0.0176 0.0173 0.0139 0.0134 0.0129

1.5335 1.5209 1.5437 1.5399 1.5422 1.5185 1.4975 1.5175 1.4872 1.4626 1.4692 1.4891 1.4911 1.4767 1.477 1.4674 1.4726 1.4482 1.4503 1.4604 1.4683 1.4948 1.4767 1.478 1.4823 1.4852 1.512 1.5427 1.5224 1.5028 1.5231 1.5584 1.5582 1.541 1.5245 1.5294 1.5389 1.5667 1.5708 1.5901 1.577 1.5991 1.5963 1.5861 1.5808 1.5502 1.531 1.5452 1.5688 1.5747 1.578 1.5716 1.5587 1.54

2003M02 2003M03 2003M04 2003M05 2003M06 2003M07 2003M08 2003M09 2003M10 2003M11 2003M12 2004M01 2004M02 2004M03 2004M04 2004M05 2004M06 2004M07 2004M08 2004M09 2004M10 2004M11 2004M12 2005M01 2005M02 2005M03 2005M04 2005M05 2005M06 2005M07 2005M08 2005M09 2005M10 2005M11 2005M12 2006M01 2006M02 2006M03 2006M04 2006M05 2006M06 2006M07 2006M08 2006M09 2006M10 2006M11 2006M12

0.0292 0.032 0.03314 0.0332 0.03215 0.0301 0.02855 0.0272 0.02682 0.027725 0.027 0.02495 0.02315 0.02158 0.020725 0.02065 0.02104 0.021075 0.021375 0.024 0.0257 0.02725 0.02578 0.0257 0.0258 0.0264 0.0259 0.02585 0.02584 0.026325 0.0277 0.028975 0.03095 0.03294 0.0348 0.036025 0.037425 0.03932 0.04125 0.04268 0.044325 0.0439 0.04344 0.04315 0.0433 0.04316 0.043225

0.0127 0.0123 0.0124 0.0122 0.0104 0.0105 0.0108 0.0108 0.011 0.0111 0.011 0.0106 0.0105 0.0105 0.0108 0.012 0.0146 0.0157 0.0168 0.0186 0.0204 0.0226 0.0245 0.0261 0.0277 0.0297 0.0309 0.0322 0.0338 0.0357 0.0377 0.0387 0.0413 0.0431 0.0445 0.0456 0.0472 0.0488 0.0503 0.0515 0.0535 0.0546 0.0538 0.0534 0.0533 0.0532 0.0532

1.512 1.4752 1.4571 1.3831 1.3517 1.3799 1.395 1.3635 1.3227 1.3119 1.3122 1.2961 1.3286 1.328 1.3411 1.3774 1.358 1.3224 1.3127 1.2875 1.2475 1.1959 1.2179 1.2248 1.2379 1.2154 1.2366 1.2539 1.2403 1.2272 1.205 1.178 1.1781 1.1812 1.1621 1.1571 1.149 1.1573 1.1438 1.1092 1.1141 1.1289 1.1187 1.1161 1.1282 1.1364 1.153

Datele au fost prelucrate, conform temei de proiect, cu ajutorul programului Eviews irezultatelel estimrii sunt prezentate n figura 1.

Figura 1 Interpretarea rezultatelor estimrii Testul Ficher Pentru testarea validitii modelului se formuleaz cele 2 ipoteze: H0: model nevalid statistic H1: model valid statistic Pentru a valida modelul se compar valoarea calculat a testului Fisher cu valoarea teoretic (pentru un nivel de semnificaie i un numr de grade de libertate k, respectiv ), preluat din tabelul repartiiei Fisher. Dac se respinge H0, adic se concluzioneaz c modelul este valid.

Pentru a efectua testul Fisher se calculeaz valoarea teoretic (pentru un nivel de semnificaie i un numr de grade de libertate k =1, respectiv ), preluat din tabelul repartiiei Fisher. Se constat c , se respinge H0 deci modelul este valid statistic (se confirma teoria UIP ). Ecuaia modelului de regresie :

Testul JarqueBera Testul JarqueBera este un test statistic care arat abaterea fa de distribuia normal. Este bazat pe 2 parametri S i K, definii de relaiile:

Folosind valorile acestora se poate calcula valoarea parametrului statistic JarqueBera , unde n este numrul observaiilor (numrul gradelor de libertate n general). Parametrul S (Skewness- oblicitate), din figura 2, este o msur a gradului de asimetrie a distribuiei. n cazul n care coada din partea stng a graficului (pentru valori mici) este mai pronunat dect partea dreapt (pentru valori mari), atunci valoarea lui S este negativ. n caz contrar S este pozitiv. Dac graficul este simetric atunci valoarea parametrului S este zero.

Parametrul , corespunde cazului cu mai multe valori fa de distribuia normal n coada din stnga distribuiei.

Parametrul , corespunde cazului cu mai multe valori fa de distribuia normal

n coada din dreapta distribuiei. Figura 2

Parametrul K (Kurtosis - protuberana) este o msur a gradului de alungire a formei graficului distribuiei. Valori mai mari ale parametrului K semnific o varian mai mare i se datoreaz devierilor rare ale eantioanelor fa de valoarea medie, graficul fiind alungit, spre deosebire de devierile frecvente la valorile mai mici ale lui K, graficul fiind aplatizat. Distribuia normal are i constituie o referin fa de care se definete un parametru n exces . Statistica JB are o comportare asimptotic la o distribuie cu dou grade de libertate (k=2) i pot fi folosit pentru a testa ipoteza nul ce const n aceea c datele sunt ntr-o distribuie normal. Ipoteza nul este ipoteza comun ce const n parametrul i , deci ceea ce determin , seria reziduurilor urmeaz o repartiie

normal. Ipoteza : conform formulei de calcul orice abatere de la sau duce la creterea valorii , caz n care seria nu este normal repartizat. Momentele seriilor i testul Jarque-Bera pentru testarea distribuiei normale sunt disponibile prin opiunea View/Descriptive Statistics/Histogram and Stats. Ouput-ul prezint histograma distribuiei, media, mediana, valorile minime i maxime, deviaia standard, coeficientul de asimetrie, kurtotica seriei i testul Jarque-Bera. Jarque-Bera testeaz dac o distribuie este normal distribuit. Testul msoar diferena dintre coeficientul de asimetrie i kurtotica distribuiei analizate cu cele ale distribuiei normale. Testul are ca ipoteza nul: seria este normal distribuit. Astfel, dac probabilitatea asociat testului este superioar nivelului de relevan ales (1, 5 sau 10 la sut), atunci ipoteza nul este acceptat. n exemplul de mai sus, cum valoarea probabilitii asociate este 0,205423, se accepta ipoteza nul, cum c seria este normal distribuit. Rezultatele analizei efectuate cu ajutorul programului EViews sunt prezentate n figura 3. Se observ c principalele valori sunt: ; . Pentru un nivel de ncredere n rezultate de 99% ( ) valoarea din tabel a repartiiei este rezultnd , deci se accept ipoteza , repartiia este normal.

Figura 3 O alt modalitate de testare a normalitii distribuiei este cea care utilizeaz opiunea Eviews View/Distribution/Quantile-Quantile Graph i alegnd opiunea Normal Distribution. Prin aceast metodologie sunt reprezentate grafic quantilele distribuiei teoretice (normale) versus quantilele distribuiei care se analizeaz. Astfel, cu linie continu roie sunt reprezentate quantilele distribuiei normale, iar cu cerculee albastre cele ale distribuiei efective.

Rezultatele sunt prezentate n figura 4. Se observ c graficul cuantilelor distribuiei efective are un grad mic de abatere fa de cel al cuantilelor distribuiei normale, deci se poate afirma c i distribuia studiat este normal.

Figura 4 Testul de staionaritate ADF Testele de staionaritate cele mai folosite sunt ADF (Augmented Dickey-Fuller) i PP (Phillips-Perron). Pentru a testa staionaritatea unei serii de timp se utilizeaz View/Unit Root Test Opiunile disponibile sunt: Test type: tipul testului de rdcin unitar (Augmented Dickey-Fuller, Phillips-Perron); Test unit root in: Level seria nivel (seria efectiv); 1st difference prima diferen a seriei (de obicei n cazul n care testul aplicat asupra seriei nivel a artat c seria este nestaionar); 2nd difference a doua diferen a seriei (atunci cnd i testul aplicat primei diferene a artat c seria de prime diferene este nestaionar); Include in test equation Intercept dac se dorete ca testul s includ i un termen constat. Aceast opiune se alege atunci cnd din graficul seriei se observ c aceasta fluctueaz n jurul unei anumite valori sau pornete dintr-o anumit valoare.

Trend and intercept n cazul n care seria prezint un trend. None n cazul n care seria fluctueaz n jurul valorii 0. Prima parte a testului prezint informaii cu privire la tipul testului (ADF variabilele exogene introduse constant, trend) i cuprinde rezultatul testului, valorile critice pentru fiecare nivel de relevan (1, 5 i 10 la sut), i probabilitatea, p, asociat rezultatului testului. Dac valoarea testului este mai mica dect valoarea critic, este respins ipoteza nul deci seria este staionara. Se utilizeaz n continuare testul Augmented DickeyFuller, pentru seriile incluse n regresia care testeaz UIP, i anume apr_depr i dif. Rezultatele utilizrii ADF incluznd constanta,, pentru apr_depr sunt redate n figura 5 .

Figura 5 Dup cum se poate observa, constanta inclus n regresia aferent testului ADF nu este semnificativ din punct de vedere statistic (probabilitatea asociat testului t este mai mare de 5% i anume 0,6312>0,05). Se repet testul ADF fr a include constanta, rezultatele fiind prezentate n figura 6.

Figura 6 Testul ADF are ipoteza nul c seria analizat conine o rdcin unitar, unit root (nu este staionar). Dup cum se poate observa n figura 6, probabilitatea asociat acestui test este 0.0023