Holger Zschaepitz (po slovensko: Čepič), ki spada med tipične nemške inflacijske jastrebe, nas je danes zjutraj spet razveselil s svojim tipičnim jastrebskim tvitom, v katerem svari, da bi morala kratkoročna obrestna mera za Nemčijo danes znašati 8.85% in torej biti za 6.85 odst. točk višja od sedanje. Za evrsko področje pa bi morala biti obrestna mera za 7.2 odst. točk višja. Torej ima po tej logiki ECB še zelo dolgo pot pri zviševanju obrestne mere.

Kako Zschaepitz to ve? 

Kako Zschaepitz lahko ve, katera bi bila prava vrednost obrestne mere? Sklicuje se na oceno s pomočjo Taylorjevega pravila. Taylorjevo pravilo je mehansko pravilo za dizajniranje monetarne politike. Pravilo je leta 1992 predlagal ameriški ekonomist John B. Taylor, da bi ga centralne banke uporabljale za stabilizacijo gospodarske dejavnosti z ustreznim določanjem kratkoročnih obrestnih mer.

Kako dobro je uporabljati takšna mehanska monetarna pravila? Ni dobro. Ker so ta mehanska pravila, kot je Taylorjevo, zelo odvisna od kvalitete ocen ključnih parametrov – predvsem od kvalitete ocen proizvodne vrzeli, od različnih ocen realne obrestne mere (različnih mer “naravne obrestne mere”), od predpostavk glede parametrov (uteži), ki je v Taylorjevem pravilu dana inflacijski vrzeli in proizvodni vrzeli.

(Medklic: tudi fiskalno pravilo, ki ga je določila Evropska komisija (še bolj pa slovensko fiskalno pravilo) sta temeljila na sporni metodologiji ocene proizvodne vrzeli. EK je v novem “fiskalnem okvirju”, kot sem pisal pred dnevi, odstopila od cilja glede strukturnega deficita, ki temelji na tej isti povsem nezanesljivi metodologiji ocene proizvodne vrzeli, ter predlagala enostavnejši in bolj transparenten fiskalni okvir.)

Poglejmo spodaj, zakaj je mehanska raba Taylorjevega pravila, na katerega se sklicuje Zschaepitz, problematična. Najprej, slika iz učbeniške predstavitve Taylorjevega pravila za dodiplomske študente ekonomije. Kot lahko vidite, Taylorjevo pravilo določa kratkoročno obrestno mero (i) na podlagi sedanje inflacije (Pi), realne oziroma “naravne” obrestne mere ter inflacijske vrzeli (izraz v prevem oklepaju) in proizvodne vrzeli (izraz v drugem oklepaju).

V tej formuli so problematični vsi trije zadnji členi (realna obrestna mera, inflacijska in proizvodna vrzel) ter oba parametra (a in b), ki dajeta utež inflacijski in proizvodni vrzeli. Denimo za realno oziroma “naravno” obrestno mero ne vemo, koliko znaša, uporabljajo se lahko bodisi neke željene vrednosti denimo 2%) ali pa različne ocene na podlagi različnih metodologij. Proizvodne vrzeli ne znamo pravilno oceniti (ne s strukturnimi in ne s statističnimi metodami), ocene so izjemno nestabilne in se za nazaj spreminjajo z vsakim novim letnikom ocene (tako strukturna kot statistična metoda sta podvrženi ogromnim težavam glede predpostavk, pa ne bom šel tukaj v podrobnosti). Pri parametrih a in b pa ne vemo, kakšna je njuna prava vrednost (kako vemo, da je njuna prava vrednost enaka 0.5 in da ni denimo 0.2 , 0.8 ali 0 ?) in je stvar osebnih preferenc ali nekih predpostavk. Če verjamemo, da je gospodarstvo na optimumu (dejanski BDP je enak potencialnemu BDP), je proizvodna vrzel enaka 0 in s tem tudi parameter b.

Poglejmo, kako deluje Taylorjevo pravilo v praksi in če dve verziji tega pravila (na podlagi dveh različnih predpostavk Taylorja samega – iz 1993 in iz 1999) primerjamo z dejanskim gibanjem kratkoročne obrestne mere, ki jo določa ameriški Fed (FFR – Federal Funds Rate):

Vir: Pat Higgins, Federal Reserve Bank of Atlanta

Kot lahko vidite iz slike, se priporočena vrednost obrestne mere na podlagi Taylorjevega pravila giblje približno v isti smeri kot dejanska obrestna mere, ki jo določa Fed, vendar se v vrednosti od slednje zelo močno razlikuje. Obrestna mera na podlagi Taylorjevega pravila lahko deluje prociklično. Denimo v letih pred finančno krizo je Fed bistveno bolj dvignil obrestno mero in ohlajal pregreto ameriško gospodarstvo, kot bi to zahtevalo mehansko pravilo. Nato bi mehansko pravilo bistveno prej, že od začetka leta 2013, zahtevalo dvig obrestnih mer, kot pa je to naredil Fed, s čimer bi seveda lahko po nepotrebnem ohladil ameriško gospodarstvo v fazi okrevanja po veliki finančni krizi.

Nato poglejte razliko med predikcijama obrestne mere med obema verzijama Taylorjevega pravila. Če predpostavimo realno obrestno mero v višini 2% in parameter b v višini 0.5 (zelena krivuja) na podlagi Taylorjeve verzije iz 1993, se priporočena obrestna mera med drugo polovico 2009 in do konca leta 2013 prilega dejanski obrestni meri (z vmesnimi nervoznimi špicami). Vse preostalo obdobje pa se priporočena in dejanska obrestna mera med seboj razlikujeta za 1 do 2 odst. točki.

Težave pa se bistveno povečajo, če vzamemo Taylorjevo verzijo pravila iz 1993 (predpostavka, da je gospodarstvo na optimumu) in vzamemo oceno “naravne” obrestne mere na osnovi Laubach-Williamsovega modela. Kot lahko vidite, bi ta verzija Taylorjevega pravila od Fed zahtevala, da bi moral od začetka leta 2009 pa do konca leta 2016 določati krepko negativno vodilno obrestno mero (vse do -5% !). Fed je v tem času držal obrestno mero na efektivni ničli (večinoma pri 0.25%)

Koliko torej lahko zaupamo vodenje monetarne politike mehanskemu pravilu oziroma matematični formuli? Rezultati simulacije oziroma priporočena obrestna mera so, kot vidite, drastično odvisni od predpostavk. Kako lahko vemo, katere predpostavke so “pravilne” oziroma odražajo realno stanje. Ne vemo. Realno stanje se sproti spreminja in centralni bankirji morajo sproti spreminjati strukturne parametre na podlagi trdnih in mehkih informacij iz okolja.

Laurence Ball iz John Hopkins University je denimo že leta 2002 napisal, da je Taylorjevo pravilo problematično, ker se parametri, ki nastopajo v teoretičnem pravilu razlikujejo od dejanskih pri izvajanju monetarne politike:

But the coefficients in efficient Taylor rules differ from the coefficients that fit actual policy in the United States.

V skladu z nekaterimi novokeynezijanskimi makroekonomskimi modeli naj bi, v kolikor centralna banka ohranja inflacijo stabilno, stopnja nihanja proizvodnje bila optimizirana, torej proizvodna vrzel bi bila zaprta (ekonomista Olivier Blanchard in Jordi Gali to lastnost imenujeta ‘božansko naključje’). V tem primeru centralni banki pri določanju obrestnih mer naj ne bi bilo treba upoštevati nihanj v proizvodni vrzeli, kar pomeni, da lahko tisti koeficient b nastavi na 0 (Taylorjeva verzija iz 1999). Toda, kdaj smo v tem momentu “božanskega naključja”, ko je dejanski BDP natanko enak potencialnemu BDP, če pa nimamo nobene zanesljive metodologije, s katero bi lahko pravilno ocenili potencialni BDP?

Pat Higgins iz Federal Reserve Bank of Atlanta in avtor zgornje grafike, ki je sicer naklonjen Taylorjevemu pravilu kot koristnemu pripomočku, pravi, da tudi če zapremo proizvodno vrzel (dejanski BDP je na ravni potencialnega BDP), se simulirane ocene kratkoročne obrestne mere med obema verzijama Taylorjevega pravila lahko razlikujeta za 2 odstototni točki, ker se razlikujejo ocene glede realne oziroma “naravne” obrestne mere:

Even if the output gap were completely closed, however, the current prescriptions of the rules would differ by nearly 2 percentage points because of the use of different measures of r*.

Ben Bernanke, nekdanji predsednik Fed, je v analizi iz leta 2020 denimo napisal, da centralne banke danes ne morejo uporabljati starih orodij (tools), ker bi denimo njihova uporaba danes vodila  do tega, da bi bile na osnovi njihovih predikcij kratkoročne obrestne mere omejene vsaj tretjino časa. Bernanke pledira za nova orodja:

The old methods won’t do. For example, simulations of the Fed’s main macroeconometric model suggest that the use of policy rules developed before the crisis would result in short-term rates being constrained by zero as much as one-third of the time, with severe consequences for economic performance.

Ko sem leta 2015 pisal o uporabi taylorjevega pravila, sem komentar končal s spodnjim sklepom. Še vedno in močno stojim za tem, da ekonomske politike ni mogoče prepustiti mehanskim matematičnim formulam, pač pa je potrebna velika doza subjektivne presoje.

Ekonomija je preveč resna zadeva, da bi jo prepustili mehanskim formulam oziroma računalnikom.To sicer ne pomeni, da mehanskih formul ne potrebujemo. Nikakor. Potrebujemo jih kot osnovo za odločanje. Kot enega izmed kriterijev za odločanje. Toda presoja in končna odločitev je še vedno naša – na podlagi širšega pogleda in na podlagi širšega konsenza.

Si predstavljate, da pridete k zdravniku, vaša diagnoza in zdravljenje pa sta popolnoma prepuščeni odločitvi robota (računalnika), ki se odloča na podlagi tehnične analize izidov mehanskih testov?! Če niste bili deležni izkušenj na lastni koži, ko je vaš zdravnik šele v petem poskusu ugotovil pravo diagnozo ali ko imajo trije zdravniki na podlagi istih vhodnih podatkov (izidov testov) tri zelo različna mnenja, vas bo mogoče prepričalo gledanje Dr. Housea.

___________

* Aja, kdor želi, se lahko na tej povezavi poigrava s Fedovim orodjem glede prioporočene obrestne mere na podlagi Taylorjevega pravila.