Model 1 - Kompletní modely - Výsledky odhadu modelů

5. Výsledky odhadu modelů

5.1. Kompletní modely

5.1.1. Model 1

a individuální nepozorované faktory 𝑎_𝑖, které se liší napříč zeměmi, ale v rámci dané země jsou v čase neměnné. Tento vztah vychází z povahy panelových dat a je specifikován v rovnici (7).

Tabulka 10 obsahuje výsledky odhadu koeficientů modelu 1. V závorkách jsou reportovány směrodatné chyby, které jsou výstupem robustního odhadu chyb, jež je nutným krokem vzhledem k přítomnosti heteroskedasticity. Výsledky t-testů a F-testu o významnosti jednotlivých proměnných, respektive celého modelu, jsou vyhodnoceny a označeny odpovídající notací, jež je specifikována v poznámce.

Proměnná, jež je v tomto případě středem pozornosti, je krátkodobá nominální úroková míra (𝑖), která má v tomto modelu kladné znaménko. To napovídá o dominanci pozitivního

substitučního efektu. Nominální úroková míra je však v tomto modelu statisticky nevýznamnou proměnnou s p-hodnotou přesahující 0,32. Východiskem modelu 1 je tedy zamítnutí hlavní hypotézy (H.1) na všech konvenčně zvažovaných hladinách významnosti.

Později prověřím robustnost tohoto tvrzení dalšími odhady.

Jak ukazuje tabulka 10, model 1 obsahuje celkem tři proměnné, jež jsou statisticky významné na 5% hladině významnosti. Jsou jimi změna poměru daňového zatížení k HDP, roční míra růstu reálného HDP na hlavu a dummy proměnná pro přítomnost pandemie nemoci COVID-19. Většina získaných výsledků se jeví jako intuitivní a lze je i logicky podpořit.

Proměnnou Δ𝑡𝑎𝑥 lze interpretovat poměrně jednoduše a napřímo vzhledem k tomu, že jak vysvětlující, tak vysvětlovaná proměnná jsou v první diferenci. Zvýšení poměru daňového zatížení k HDP o 1 p. b. vede k očekávanému poklesu čisté míry úspor domácností o 0,781 p. b., což se zdá jako poměrně silný efekt. Nicméně tato proměnná je ve většině zemí poměrně stabilní, a nemusí se proto příliš projevit ve změnách míry úspor.

Vysvětlení se jeví obtížnější. Jelikož model neprokázal, že by domácnosti v míře úspor statisticky významně reagovali na nominální úrokovou míru, nelze se obrátit na fenomén omezení tvorby úspor, jakožto následek snižování efektivní nominální úrokové míry skrze růst zdanění úrokových výnosů. Bylo by možné argumentovat určitou mírou ricardiánské ekvivalence, podle které spotřebitelé reagují na snížení daní zvýšením míry úspor, jelikož tak spoří na budoucí opětovný očekáváný růst zdanění, kterým bude stát financovat rozpočtový deficit vzniklý danou daňovou úlevou.

Roční míra růstu reálného HDP na hlavu má se změnou čisté míry úspor domácností inverzní vztah. Zvýšení roční míry růstu reálného HDP na hlavu o 1 p. b. tak vede k očekávanému poklesu čisté míry úspor domácností o 0,151 p. b. Tento výsledek může být v rozporu s Keynesovým tvrzením, že úspory jsou luxusní statek a s růstem důchodu míra úspor stoupá. Spotřebitelé mohou vnímat zvýšení tempa růstu reálného důchodu tak, že budou v budoucnu bohatší a můžou si tak dovolit snížit úspory. Toto je v souladu s hypotézou permanentního důchodu a vyhlazováním spotřeby. Tato proměnná zohledňuje také dopady recesí na úspory. Během hospodářské krize dochází k výraznému poklesu reálného HDP, zatímco míra úspor působením opatrnostního motivu roste (obrázek 3).

Významnost a velikost koeficientu dummy proměnné 𝑐𝑣𝑑 nejsou vzhledem k extrémní změně v míře úspor v roce 2020 příliš překvapivé. S příchodem pandemie nemoci COVID-19 se rychlost změny v míře úspor zvýšila v průměru o 6,017 p. b. Jde tedy o vliv řádově vyšší než u ostatních vysvětlujících proměnných. Příchod nemoci COVID-19

vyvolal nárůst nejistoty, jež mohla přimět některé domácnosti k tvorbě většího množství opatrnostních úspor. Především však tato událost značí zavedení restriktivních protiepidemických opatření, která domácnostem mnoha způsoby znemožnila spotřebovávat některé statky a spotřebu jiných znatelně ztížila. V tomto případě tedy sledujeme projevení fenoménu označovaného jako vynucené úspory.

Zbývající proměnné 𝑢, 𝜋^𝑒, ∆𝑔𝑔𝑑 a ∆𝑟ℎ𝑝 jsou statisticky nevýznamné i na 10% hladině, ačkoli p-hodnota očekávané míry inflace činí zhruba 0,13. Domácnosti tedy mírou úspor nereagují na změny v míře nezaměstnanosti, v očekávané míře inflace, v poměru státního dluhu k HDP ani v bohatství.

Model 1 je jako celek významný na 1% hladině a vysvětluje téměř 47 % variability ve změnách čisté míry úspor domácností.

Tabulka 10: Výsledky robustního odhadu koeficientů modelu 1

Poznámka: vlastní zpracování; směrodatné chyby jsou reportovány v závorkách; proměnné jsou specifikovány v sekci 4.1; N – celkový počet pozorování; *p<0,1, **p<0,05, ***p<0,01.

35 5.1.2. Model 2

Model 2 je variací modelu předchozího, jež ověřuje platnost druhé z hlavních hypotéz (H.2). Obsahuje tedy místo krátkodobé nominální úrokové míry (𝑖) a očekávané míry inflace (𝜋^𝑒) jejich rozdíl podle rovnice Fisherova efektu (5), jímž je ex-ante krátkodobá reálná úroková míra (𝑟). Specifikace modelu 2 je tedy vyjádřena následující rovnicí:

∆𝑠𝑖𝑡= 𝛽0+ 𝛽1𝑟𝑖𝑡+ 𝛽2𝑢𝑖𝑡+ 𝛽3∆𝑔𝑔𝑑𝑖𝑡+ 𝛽4∆𝑟ℎ𝑝𝑖𝑡+ 𝛽5∆𝑡𝑎𝑥𝑖𝑡+ 𝛽6𝑔𝑔𝑑𝑝𝑖𝑡+ 𝛽7𝑐𝑣𝑑𝑡+ 𝜖𝑖𝑡, (9)

pro kterou platí tytéž definice jako pro model 1 v rovnici (8).

Tabulka 11 obsahuje výsledky robustního odhadu koeficientů modelu 2. Reálná úroková míra má kladné znaménko, což napovídá dominanci substitučního efektu, jak předpokládá neoklasická teorie. Její p-hodnota v porovnání s p-hodnotou nominální úrokové míry v modelu 1 výrazně klesla a nyní je jen těsně vyšší než 0,10. Přestože se tak reálná úroková míra velmi přiblížila významnosti na 10% hladině, je stále statisticky nesignifikantní proměnnou. Východiskem odhadu modelu 2 je tudíž obdobně jako v předchozím případě zamítnutí hlavní hypotézy (H.2) na všech konvenčně zvažovaných hladinách významnosti.

Odhad modelu 2 poskytuje poměrně srovnatelné výsledky odhadů proměnných.

Všechny předchozí statisticky významné proměnné zůstaly signifikantní i nadále na 5%

hladině významnosti. Statistická významnost proměnné růstu reálného HDP navíc vzrostla.

𝑔𝑔𝑑𝑝 je nyní signifikantní i na 1% hladině významnosti.

Model 2 je taktéž významný na 1% hladině a vysvětluje zhruba 47 % variability ve změnách čisté míry úspor domácností.

Tabulka 11: Výsledky robustního odhadu koeficientů modelu 2

Poznámka: vlastní zpracování; směrodatné chyby jsou reportovány v závorkách; proměnné jsou specifikovány v sekci 4.1; N – celkový počet pozorování; *p<0,1, **p<0,05,

***p<0,01.

5.2. Omezené modely

Během pandemie nemoci COVID-19 docházelo k velice abnormálním pohybům v mnoha sektorech ekonomiky. Pro analýzu v této bakalářské práci jsou relevantní zejména změny v mírách úspor a úrokových mírách. Intenzita spoření zejména zpočátku pandemie rapidně rostla, zatímco úrokové míry stále klesaly (obrázek 3). Již při zběžném prozkoumání je zcela jasné, že toto nelze považovat za relevantní důkaz inverzního vztahu mezi úsporami a úrokovými mírami. Jako vhodnější vysvětlení tohoto překvapivě protichůdného pohybu se nabízejí jevy specifické právě pro rok 2020, mezi které patří rapidní zvýšení nejistoty a tím i opatrnostních úspor, nebo administrativní omezení spotřeby vlivem restriktivních opatření, jež vedlo domácnosti k tvoření neplánovaných úspor a vynucenému odkládání spotřebních výdajů. Pandemie ovlivnila do určité míry všechny proměnné modelu. Následující modely využívají kompletní soubor zemí v panelu, nicméně vyřazují pozorování z roku 2020 a s ní spojenou dummy proměnnou 𝒄𝒗𝒅.

5.2.1. Model 3

Model 3 je variací, jež vznikla omezením modelu 1, a jeho specifikace je vyjádřena následující rovnicí:

∆𝑠𝑖𝑡= 𝛽0+ 𝛽1𝑖𝑖𝑡+ 𝛽2𝜋_𝑖𝑡^𝑒 + 𝛽3𝑢𝑖𝑡+ 𝛽4∆𝑔𝑔𝑑𝑖𝑡+ 𝛽5∆𝑟ℎ𝑝𝑖𝑡+ 𝛽6∆𝑡𝑎𝑥𝑖𝑡+ 𝛽7𝑔𝑔𝑑𝑝𝑖𝑡+ 𝜖𝑖𝑡. (10)

Tabulka 12 obsahuje výsledky robustního odhadu koeficientů modelu 3, jenž prověřuje dosavadní závěry s využitím upraveného souboru dat. Koeficient klíčové proměnné krátkodobých nominálních úrokových měr má kladné znaménko, což stejně jako v modelu 1 naznačuje dominanci pozitivního substitučního efektu. Nicméně p-hodnota této proměnné je stále více jak 0,4, a je tedy statisticky nevýznamná. Závěrem modelu 3 je opět zamítnutí hlavní hypotézy (H.1) o jakékoliv citlivosti míry úspor na nominální úrokovou míru. Původní východisko je tak robustní vůči odebrání dopadu pandemie nemoci COVID-19 a rozšíření vzorku zemí.

Koeficienty ostatních proměnných se vlivem změny užitých dat výrazněji neliší. Žádná ze statisticky nevýznamných proměnných se nepřibližuje statistické významnosti ani na 10% hladině. Ze zbývajících dvou signifikantních proměnných změna poměru daňového zatížení k HDP ve svém negativním vlivu lehce oslabila, zatímco vliv růstu reálného důchodu lehce posílil.

Model 3 je dle F-testu jako celek statisticky významný a daří se mu vysvětlit více než 18 % variability závislé proměnné. Jak bylo již naznačeno, tento propad v adjustovaném R² lze připsat odstranění dummy proměnné 𝑐𝑣𝑑.

Tabulka 12: Výsledky robustního odhadu koeficientů modelu 3

Poznámka: vlastní zpracování; směrodatné chyby jsou reportovány v závorkách; proměnné jsou specifikovány v sekci 4.1; N – celkový počet pozorování; *p<0,1, **p<0,05,

***p<0,01.

39 5.2.2. Model 4

Model 4 je posledním z hlavních odhadovaných modelů a představuje variaci modelu 2. Odhadnut byl za pomoci stejného souboru dat jako předchozí omezený model a jeho specifikace je uvedena v následující rovnici:

∆𝑠_𝑖𝑡 = 𝛽₀+ 𝛽₁𝑟_𝑖𝑡+ 𝛽₂𝑢_𝑖𝑡+ 𝛽₃∆𝑔𝑔𝑑_𝑖𝑡+ 𝛽₄∆𝑟ℎ𝑝_𝑖𝑡+ 𝛽₅∆𝑡𝑎𝑥_𝑖𝑡+ 𝛽₆𝑔𝑔𝑑𝑝_𝑖𝑡+ 𝜖_𝑖𝑡, (11) Výsledky jeho robustního odhadu koeficientů jsou zobrazeny v tabulce 13. Klíčová proměnná reálné úrokové míry má opět kladný koeficient naznačující dominanci substitučního efektu. Nicméně p-hodnota této proměnné překračuje 0,35, a jde tak o statisticky nevýznamný prediktor. Model 4 potvrdil zamítnutí hlavní hypotézy (H.2) o citlivosti míry úspor na reálnou úrokovou míru na všech konvenčně zvažovaných hladinách významnosti.

Podobně jako u modelu 3 zde zůstaly pouze dvě statisticky významné proměnné, jimiž jsou změna poměru daňového zatížení k HDP a tempo růstu reálného HDP. Jejich odhady koeficientů se s předchozím omezeným modelem téměř shodují. Všechny ostatní proměnné jsou statisticky nevýznamné s p-hodnotami 0,14 a více.

Model 4 je opět jako celek statisticky významný a vysvětluje více než 18 % variability ve změnách čisté míry úspor domácností.

Tabulka 13: Výsledky robustního odhadu koeficientů modelu 4

Poznámka: vlastní zpracování; směrodatné chyby jsou reportovány v závorkách; proměnné jsou specifikovány v sekci 4.1; N – celkový počet pozorování; *p<0,1, **p<0,05,

***p<0,01.

5.3. Další testy robustnosti výsledků

5.3.1. Modely s prvními diferencemi nominální úrokové míry

Dále prověřuji robustnost výsledků zamítnutí hlavní hypotézy (H.1) za pomoci variací modelů 1 a 3, jež využívají ve specifikaci klíčovou proměnnou nominální úrokové míry v prvních diferencích, oproti původnímu užití v úrovních. Tento krok činím z důvodu, který byl předmětem argumentace v sekci 4.1.2 zabývající se testováním jednotkových kořenů proměnných. Krátkodobé nominální úrokové míry byly ve dvou ze tří těchto testů stacionární ve svých úrovních. Dle jednoho testu je tedy ke stacionarizaci této proměnné zapotřebí první diference. Jelikož p-hodnota tohoto testu překročila 5% hranici jen velice těsně, učinil jsem rozhodnutí o modelování této proměnné v úrovních v zájmu zachování informací obsažených v jejích úrovních a také udržení určité konzistence mezi modely s prediktory nominálních a reálných úrokových měr. Nyní považuji za nutné zkontrolovat, zda toto rozhodnutí, jež bylo v rozporu s daným testem, neovlivnilo výsledky provedené analýzy. Zmíněné variace modelů 1 a 3 nazývám modely 1.b, respektive 3.b a jejich specifikace jsou zpracovány v tabulce 14.

Tabulka 15 shrnuje výsledky robustních odhadů koeficientů obou modelů.

Odpovídající číslování sloupců a modelů lze nalézt v tabulce 14. Proměnná krátkodobé nominální úrokové míry v prvních diferencích je v obou variacích hlavních modelů statisticky nevýznamná na všech konvenčně zvažovaných hladinách významnosti. Variace hlavních modelů tak potvrdily zamítnutí hlavní hypotézy (H.1). Výsledek je robustní vůči úpravám ve specifikacích, jež vyhovují všem provedeným testům stacionarity proměnných.

Oba modely jsou signifikantní. Z jednotlivých proměnných byla úpravami výrazněji ovlivněna jen očekávaná míra inflace, jež je v modelu 3.b statisticky významným prediktorem na 10% hladině. Její vztah se změnami čisté míry úspor domácností je inverzní. To lze vysvětlit tím, že při růstu očekávané míry inflace klesá motivace k tvorbě úspor, jelikož úsporám rychleji klesá kupní síla.

Tabulka 14: Specifikace dalších variací hlavních modelů

Poznámka: vlastní zpracování; definice a pojmenování proměnných lze nalézt v sekci 4.1;

N – celkový počet pozorování.

5.3.2. Modely s tempem růstu disponibilního důchodu domácností Dosavadní analýza pracovala s proměnnou roční míry růstu reálného HDP na hlavu.

Modely tak zohledňovaly vliv dvou ze tří základních složek disponibilního důchodu, který je dle neoklasické teorie jedním z hlavních determinantů úspor, jak ukazuje rovnice (3).

Těmito složkami byly celkový důchod a zdanění. Proměnná tempa růstu reálného HDP byla využita zejména z důvodu, že její data jsou dostupnější a pokrývají delší období. Tento krok je činěn v mnoha studiích zabývajících se spotřebním chováním. Autoři spoléhají na to, že mezi HDP a disponibilním důchodem existuje silná pozitivní korelace. Aktuální

Tabulka 15: Výsledky robustního odhadu koeficientů dalších variací modelů

Poznámka: vlastní zpracování; směrodatné chyby jsou reportovány v závorkách; modely a jejich specifikace jsou uvedeny v tabulce 14; proměnné jsou specifikovány v sekci 4.1;

N – celkový počet pozorování; (1) – model 1.b; (2) – model 3.b; *p<0,1, **p<0,05,

***p<0,01.

dostupná data však toto tvrzení jednoznačně nepodporují. Korelační koeficient mezi proměnnými 𝑔𝑔𝑑𝑝 a 𝑔ℎ𝑦𝑑 se napříč zeměmi pohybuje přibližně mezi –0,11 a 0,84. Jeho průměr činí zhruba 0,36. V datech zahrnujících i rok 2020 se tento koeficient pohybuje mezi –0,63 a 0,77, a jeho průměr je zhruba 0,35. To napovídá, že mezi těmito proměnnými nelze předpokládat existenci silné pozitivní korelace.

V této sekci zohledním přímo vliv disponibilního důchodu. Tempo růstu reálného HDP (𝑔𝑔𝑑𝑝) bude nahrazeno tempem růstu disponibilního důchodu domácností (𝑔ℎ𝑦𝑑).

Ověřím, zda se výsledky změnily. Následně odhadnu variace modelů, ze kterých vyřadím proměnnou změny poměru daňového zatížení k HDP (∆𝑡𝑎𝑥).

Souhrn specifikací všech těchto variací modelů je obsažen v tabulce 16. Počet pozorování je zhruba poloviční oproti dosavadní analýze. To je způsobeno nedostupností dat pro proměnnou tempa růstu disponobilních důchodů domácností, která je k dispozici až od roku 2008. Na odhad těchto modelů byl využit fixní „within“ estimátor. Tento krok byl učiněn na základě Haussmanova testu endogenity, ve kterém ve všech případech zamítáme nulovou hypotézu o exogenitě. Nutné předpoklady využití náhodných efektů tedy nejsou splněny. Pouze fixní efekty dávají konzistentní odhady koeficientů.

Tabulka 17 obsahuje souhrn výsledků robustních odhadů koeficientů modelů uvedených v tabulce 16. Reálná úroková míra je ve dvou ze čtyř modelů významnou proměnnou na 5% hladině. Její koeficient je ve všech případech záporný a naznačuje tak dominanci důchodového efektu. Tento výsledek je v rozporu s dosavadními závěry, že reálná úroková míra nemá vliv na čistou míru úspor domácností.

Tabulka 16: Souhrn specifikací variací modelů pracujících s proměnnou roční míry růstu disponibilního důchodu domácností

Poznámka: vlastní zpracování; definice a pojmenování proměnných lze nalézt v sekci 4.1;

N – celkový počet pozorování.

Nominální úroková míra není signifikantní na 5% hladině významnosti, nicméně její p-hodnota je ve dvou ze čtyř modelů nižší než 0,1. Koeficient této proměnné je též záporný.

Oproti tomu očekávaná míra inflace má ve třech ze čtyř modelů statisticky významný pozitivní vliv, což je v souladu z opatrnostním motivem úspor, je-li inflace měřítkem ekonomické volatility. Zároveň se jedná o působení důchodového efektu. Domácnosti se cítí v budoucnu chudší kvůli očekávanému růstu cen a zvyšují úspory na chudší budoucnost již dnes.

Míra nezaměstnanosti je v kontrastu s původními výsledky též statisticky signifikantní ve většině modelů a má na změnu čisté míry úspor domácností negativní vliv. Převažuje tedy negativní efekt, který je možno vysvětlit například negativním dopadem, jež má nezaměstnanost na disponibilní důchody dotčených domácností.

Tabulka 17: Souhrn výsledků robustních odhadů koeficientů modelů obsahující proměnnou roční míry růstu disponibilního důchodu domácností

Poznámka: vlastní zpracování; směrodatné chyby jsou reportovány v závorkách; modely a jejich specifikace jsou uvedeny v tabulce 16; proměnné jsou specifikovány v sekci 4.1;

N – celkový počet pozorování; *p<0,1, **p<0,05, ***p<0,01.

Růst bohatství domácností zastoupený indexem reálných cen nemovitostí má ve všech modelech statisticky významný negativní dopad na míru úspor. Proměnná ∆𝑡𝑎𝑥 si vysokou významnost zachovala, ačkoli její negativní vliv oslabil. Proměnná 𝑐𝑣𝑑 nebyla touto změnou vyrazněji ovlivněna a má stále velmi signifikantní a vysoký pozitivní efekt.

Proměnná 𝑔ℎ𝑦𝑑 je velmi významným prediktorem ve všech variacích modelů a má poměrně silný pozitivní vliv na změnu čisté míry úspor domácností. Se zvýšením tempa růstu disponibilního důchodu tedy stoupá rychlost změny míry úspor. Odebráním proměnné daňového zatížení vliv tempa růstu disponibilního důchodu lehce posílil. Tento nárůst není tak výrazný z důvodu, že nikoliv všechny daně obsažené v celkové daňové zátěži mají dopad na disponibilní důchody.

Výsledné odhady vlivu 𝑔ℎ𝑦𝑑 ukazují na opačný efekt, než má 𝑔𝑔𝑑𝑝 v předchozích modelech. To jde proti přesvědčení, že celkový a disponibilní důchod jsou silně pozitivně korelované veličiny. Protichůdnost odhadnutých efektů proměnných 𝑔𝑔𝑑𝑝 a 𝑔ℎ𝑦𝑑 se jeví jako kontraintuitivní. Proto analyzuji další variace modelů uvedených v tabulce 16, které zahrnují tempa růstu obou typů důchodu. Tabulka 18 shrnuje detailní specifikace těchto modelů.

Tabulka 19 obsahuje souhrn výsledků robustních odhadů koeficientů variací modelů specifikovaných v tabulce 18. Zahrnutí 𝑔𝑔𝑑𝑝 i 𝑔ℎ𝑦𝑑 ještě posílilo významnosti úrokových měr. Reálné i nominální úrokové míry jsou nyní statisticky významnými prediktory na 5%

hladině v modelech zahrnujících proměnnou ∆𝑡𝑎𝑥. Ve čtyřech z osmi případů tak docházím k závěrům, jež rozporují původní zamítnutí hlavní hypotézy (H.1) respektive Tabulka 18: Souhrn specifikací variací modelů pracujících s proměnnými roční míry růstu

reálného HDP na hlavu a roční míry růstu disponibilního důchodu domácností

Poznámka: vlastní zpracování; definice a pojmenování proměnných lze nalézt v sekci 4.1;

N – celkový počet pozorování.

(H.2). Efekty nominální a reálné úrokové míry jsou negativní a naznačují tedy dominanci důchodového efektu.

Protichůdné efekty proměnných 𝑔𝑔𝑑𝑝 a 𝑔ℎ𝑦𝑑 přetrvávají a ještě zesílily. Lehce zesílily též vlivy změny poměru daňového zatížení k HDP a očekávané míry inflace.

Naopak míra nezaměstnanosti ztratila svoji významnost ve většině modelů. Tempo růstu reálného HDP na hlavu tedy její efekt odčerpává.

Tabulka 19: Souhrn výsledků robustních odhadů koeficientů modelů pracujících s proměnnými roční míry růstu reálného HDP na hlavu a roční míry růstu disponibilního důchodu

domácností

Poznámka: vlastní zpracování; směrodatné chyby jsou reportovány v závorkách; modely a jejich specifikace jsou uvedeny v tabulce 16; proměnné jsou specifikovány v sekci 4.1;

N – celkový počet pozorování; *p<0,1, **p<0,05, ***p<0,01.

6. Závěr

Míry úspor domácností prochází v poslední době výraznými změnami. Během pandemie nemoci COVID-19 došlo k jejich extrémnímu nárůstu. Aktuální situace vybízí k přezkoumání otázky, zda míra úspor domácností závisí na úrokových mírách, jejichž nominální vyjádření zůstává ve vyspělých zemích OECD i přes události nedávných let velmi blízko nulové hranici a v několika extrémních případech dokonce v zóně hodnot záporných. Během tzv. koronakrize se tento klesající trend v úrokových mírách, jak ukazuje obrázek 3, nezastavil a míry ještě klesly, v mnoha případech i hlouběji do záporu.

Naopak míry úspor vzrostly.

Tato práce přezkoumává vztah mezi úrokovými mírami a mírami úspor domácností, přičemž řešení této otázky rozděluje na testování dvou hlavních hypotéz: (H.1) tvrdí, že míra úspor domácností je citlivá na nominální úrokovou míru; (H.2) předpokládá, že míra úspor domácností je citlivá na reálnou úrokovou míru. Za tímto účelem využívám soubor nevyvážených panelových dat z 23 zemí OECD, na které aplikuji estimátory náhodných a fixních efektů pro lineární panelový model. Na základě odhadu několika hlavních modelů zjišťuji, že nominální ani reálná úroková míra nemají žádný statisticky významný vliv na

In document Hlavní práce78527_masm10.pdf, 1.9 MB Stáhnout (Stránka 41-0)