Schválené projekty SGS

Současné výzvy pro cenovou a finanční stabilitu

SP2023/030

Cenová a finanční stabilita jsou základními prerekvizitami ekonomického růstu. V současnosti však ekonomika čelí řadě výzev, které mohou mít dopad na její fungování. Stále se vyrovnává s dopady pandemie koronaviru a musí se nově vypořádávat i s vysokou mírou inflace v důsledku rostoucích cen. Ekonometrické modelování s využitím moderních metod může být jednou z cest, jak poznat a pochopit dopady těchto jevů na ekonomiku a mohou rovněž sloužit jako základ k lepší tvorbě politik adresujících tyto výzvy. Tento projekt je zaměřen na ekonometrické modelování vybraných vztahů ovlivňujících cenovou a finanční stabilitu. Výzkum realizovaný v rámci projektu je rozdělen do pěti tematických okruhů: (1) Role nebankovního finančního zprostředkování ve finančním systému, (2) Vliv neukotvených inflačních očekávání na vývoj inflace, (3) Dopady uvolňování makroobezřetnostní politiky, (4) Globální finanční cyklus a jeho přelévání do jednotlivých ekonomik a (5) Determinanty růstu cen nemovitostí na úrovni regionů. 1. Role nebankovního finančního zprostředkování ve finančním systému Nebankovní finanční zprostředkování v posledních letech nabývá na významu – aktuálně tvoří téměř polovinu globálních finančních aktiv (FSB, 2022). Předmětem zkoumání v rámci projektu bude vliv stínového bankovnictví na provádění monetární politiky se zaměřením na potenciální existenci vytěsňovacího efektu, tj. odklonu od relativně bezpečného tradičního bankovního sektoru k mnohem rizikovějšímu stínovému bankovnímu sektoru. Bude také zkoumán vliv prostředí nízkých úrokových sazeb na účinnost transmise monetární politiky. Východiskem bude rozšíření databáze stínového bankovnictví pro evropské země představené v Hodula et al. (2020). Pro odhad velikosti a struktury stínového bankovního sektoru budeme kombinovat údaje shromážděné Evropskou centrální bankou (ECB) s údaji na úrovni jednotlivých zemí z datových úložišť centrálních bank, což nám umožní korigovat nedostatky v údajích, zejména v zemích střední a východní Evropy. Hodula et al. (2021) odhaduje, že velikost stínového bankovního sektoru činila ke konci roku 2017 téměř 40 bilionů eur, což představuje přibližně 45 % finančního sektoru EU. Hodula a Ngo (2021) ukazují, že nezanedbatelnou část aktivit stínového bankovnictví v Evropě tvoří úvěrová aktivita. Bude využita definice stínového bankovnictví Evropské rady pro systémová rizika, podle níž stínové bankovnictví zahrnuje tři hlavní složky (v závorce klasifikace ESA 2010): (i) investiční fondy (S.124), ii) ostatní finanční zprostředkovatelé (S.125-S.127) a iii) fondy peněžního trhu (S.123). Kromě agregace rozvahových údajů finančních institucí využijeme také údaje ECB o struktuře sektorové bilance, které nám umožní vytvořit rizikové metriky popisující rozsah a potenciální rizikovost aktivit stínového bankovního sektoru v jednotlivých zemích. Druhý článek v této části projektu bude zaměřen na investiční fondy. Bude zkoumat vzorce toků v retailových akciových podílových fondech v souvislosti s minulou a budoucí výkonností. S využitím údajů České národní banky o měsíčních přílivech a odlivech prostředků z fondů v České republice se článek zaměří na popis chování domácností jako investorů v ČR. Konkrétně chceme ověřit, zda má výkonnost fondu vliv na investiční rozhodnutí domácností o nákupu nebo prodeji podílu ve fondu. Fond se špatnou výnosností by měl, za předpokladu plně racionálních investorů, registrovat vyšší odtoky prostředků ve srovnání s fondem s dobrou historickou výkoností. Tento vztah se dále může lišit v různých ekonomických podmínkách. Dále proto chceme ověřit, zda investoři budou citlivěji reagovat na zhoršující se výkonosti fondů v době zhoršených ekonomických podmínek, například při poklesu tržní likvidity nebo v současné situaci rostoucích cen energií, které představují pro domácnosti neelastický výdaj. 2. Vliv neukotvených inflačních očekávání na vývoj inflace Zkušenost s vysokou inflací a s tím související snaha centrálních bank zkrotit silné inflační tlaky odstartovala diskusi o tom, jak přesná je tvorba inflačních očekávání ekonomických subjektů a do jaké míry by měla být zohledněna při formulaci měnové politiky v režimu cílování inflace. Protože inflační očekávání jsou schopny se přizpůsobovat rychleji než skutečná inflace, mohou očekávání do značné míry ovlivnit dynamiku skutečné inflace. Proto je velmi důležité zaměřit se na faktory, které potenciálně určují inflační očekávání, a zkoumat, zda existuje vztah mezi ekonomickým růstem a inflačními očekáváními spotřebitelů. V režimu cílování inflace jsou neukotvená inflační očekávání hlavní hrozbou pro centrální banky a mohou vážně bránit jejich dlouhodobé snaze udržet inflaci kolem svého cíle. Cerisola a Gelos (2009) pracují se sedmi makroekonomickými determinanty inflačních očekávání v Brazílii od doby, kdy byl přijat režim cílování inflace: očekávaná míra inflace, překročená míra inflace, budoucí cílová míra inflace, fiskální saldo (procento HDP), reálná politická úroková sazba, reálný efektivní směnný kurz a reálné mzdy. Autoři zjistili, že obezřetná měnová politika (budoucí inflační cíl a základní sazby) spolu se silnou fiskální politikou ovlivnily inflační očekávání a důvěryhodnost režimu cílování inflace v Brazílii. Ueda (2010) analyzuje inflační očekávání domácností, produkční mezeru, sazbu federálních fondů, míru inflace a ceny energií a ceny potravin ve Spojených státech a v Japonsku a tvrdí, že inflační očekávání jsou připravena vést realizovanou inflaci (protože se rychleji přizpůsobují měnověpolitické šoky nebo změny exogenních cen, které realizovaná inflace) a že změny cen energií a potravin mají podstatný vliv jak na inflační očekávání, tak na realizovanou inflaci. Horváth (2008) analyzuje roli inflačního cíle v rámci formování inflačních očekávání na měsíčních datech z let 1999–2007 v ČR. Využitou metodou je vector error correction model (VECM) a blokové restrikce vektorové autoregrese (VAR). Ekonometrická analýza neidentifikuje nic, co by podporovalo hypotézu „hypervěrohodného“ inflačního cíle, podle níž by snížení inflačního cíle o 1 p.b. bylo doprovázeno poklesem inflačních očekávání o více než 1 p.b. Výsledky však naznačují, že inflační cíl je hlavním determinantem inflačních očekávání, jeho význam pro tvorbu inflačních očekávání svou silou předčí i inflaci současnou. Poslední měsíce je možné pozorovat výrazný nárůst inflace téměř po celém světě. Ve většině vyspělých ekonomik jde o největší hodnoty v moderní historii. Příčiny jsou přisuzovány jak nabídkovým, tak poptávkovým faktorům. Jak rychlé zpomalování bude a kdy se podaří vrátit k číslům před pandemií a válkou na Ukrajině, závisí mj. také na inflačních očekáváních. Cílem výzkumu je zjistit, jaké faktory ovlivňují inflační očekávání spotřebitelů. Mezi zkoumané příčiny jsou zahrnuty determinanty makroekonomické a behaviorální, zejména však socio-demografické a socio-ekonomické charakteristiky, jako jsou např. pohlaví, vzdělání, věková kategorie, příjem atd. Předmětem výzkumu je zjistit, jak zkoumané faktory ovlivňují změny inflačních očekávání spotřebitelů v zemích Evropské unie. Existují empirické studie zaměřující se na studium dopadů vybraných socio-ekonomických charakteristik na tvorbu inflačních očekávání spotřebitelů; jako příklad lze uvést studie na datech ve Velké Británii (Blanchflower and MacCoille, 2009), Německu (Dräger et al., 2020), Spojených státech (Bruin de et al., 2010), Itálii (Easaw et al., 2013), Indii (Goyal and Parab, 2019) či v Jihoafrické republice (Reid et al., 2021). Reid a kol. (2021) upozorňují na fakt, že tvůrci monetární politiky neberou v úvahu dostatečně všechny determinanty inflačních očekávání. Ve svých transmisních kanálech měnové politiky pak nezohledňují veškeré faktory, které mohou vést k účinnému fungování politiky inflačního cílování. Autoři dále pracují s behaviorálními zkresleními, které vznikají napříč různými socio-demografickými skupinami, které však mohou významně přispět k lepšímu pochopení determinace inflačních očekávání. Podle Bruine a kol. (2010) demografické faktory významně ovlivňují finanční gramotnost, která potom přispívá k tvorbě očekávání, přičemž u méně vzdělaných lidí, žen nebo také u chudších jedinců jsou zaznamenána očekávání zpravidla vyšší. Výsledky výzkumu Celiktas a Ylmaz (2021) naznačují, že existuje souvislost mezi peněžní iluzí, vzděláním a finanční gramotností. Weber a kol. (2020) identifikují existenci genderové mezery ve formování inflačních očekávání, lišící se v závislosti na dalších sociálních, behaviorálních a makroekonomických charakteristikách. Ke genderové mezeře se přidávají Celiktas a Yilmaz (2021), kteří při výzkumu peněžní iluze vzali v potaz hlubší socio-psychologické fundamenty. Jiné práce naznačují, že k inflačním očekáváním významně přispívají rovněž faktory, jako jsou změny ve velikosti individuálního příjmu spotřebitele, což se ukazuje být jako významnější faktor než jiné demografické faktory, jako např. zaměstnání, vzdělání nebo pohlaví (Tsiaplias, 2020). Zkoumaná problematika může být podnětná pro komunikaci tvůrců monetární politiky ve vztahu k širší veřejnosti (především spotřebitelům), protože ekonomické subjekty mají tendenci se při tvorbě inflačních očekávání vzájemně informovat a ovlivňovat s ohledem na jejich socio-ekonomické charakteristiky (Conrad a kol., 2022). Je zřejmé, že do tvorby inflačních očekávání vstupují faktory, jejichž porozumění mohou významně přispět k zvýšení efektivnosti politiky inflačního cílování. 3. Dopady uvolňování makroobezřetnostní politiky V tomto tematickém okruhu bude předmětem zkoumání dopad rozvolnění makroobezřetnostních limitů pro dlužníky na hypotéční trh v České republice, a to s využitím dohledových dat na úrovni jednotlivých poskytnutých úvěrů. Cílem je přinést nový pohled na transmisní mechanismus limitů pro dlužníky. Konkrétně se zaměřujeme na studium vlivu uvolnění limitů po začátku pandemie COVID-19 na zranitelnost bankovního sektoru, což je faktor. Stávající empirická literatura obecně potvrzuje, že po zavedení nebo zpřísnění limitů pro dlužníky, klesá velikost poskytovaných úvěrů (Akinci a Olmstead-Rumsey, 2018; Alam et al., 2019; Acharya et al., 2020). Pouze několik málo studií však zohledňuje vliv tzv. uvolnění limitů pro dlužníky, a i když se jimi zabývají, činí tak v panelovém nastavení s využitím dummy indexů k zachycení uvolnění měr LTV, DTI nebo DSTI napříč zeměmi (Kuttner a Shim, 2016; McDonald, 2018; Poghosyan, 2020). Kromě toho, že se tyto studie nezachycují intenzitu změn limitů pro dlužníky, tyto studie také dospívají k poněkud protichůdným závěrům, pokud jde o velikost účinků. Na základě 99 epizod změn limitů založených na dlužníkovi, Poghosyan (2020) zjistil, že dopad uvolňovacích opatření je silnější než dopad zpřísňovacích opatření. McDonald (2018) dochází k odlišnému závěru, neboť ukazuje, že uvolňující opatření mají menší účinky než zpřísnění, ale tento rozdíl je v období poklesu zanedbatelný. Kuttner a Shim (2016) shledávají, že účinky zpřísňujících opatření jsou významné ve vztahu k úvěrům na bydlení, zatímco ty z uvolnění nejsou. 4. Globální finanční cyklus a jeho přelévání do jednotlivých ekonomik Globální finanční cyklus (GFCy) je nepozorovatelný koncept (Cerutti et al., 2019), který je zcela klíčový pro malé otevřené ekonomiky zahrnující řadu rozvojových a rozvíjejících se států. Přesto mu byla v literatura věnována pouze malá pozornost, která se navíc často soustředila především na vyspělé státy světa (Jorda et al., 2019; Gómez-Pineda, 2020) vytvářející významnou část světového HDP. Rey (2013) uvádí, že právě v případě malých otevřených ekonomik přelévání globálního finančního cyklu vede k omezení národní měnové politiky bez ohledu na režim měnového kurzu. Reakcí na přelévání šoku v podobě globálního finančního cyklu z pozice přijímajících zemí by bylo vytváření ochrany před nepříznivými kapitálovými toky, která by mohla vyústit ve snahu se izolovat od globálních finančních trhů pomocí kapitálových kontrol nebo makroobezřetnostních politik. Popřípadě vytváření devizových rezerv, které by sloužily jako nárazníkové opatření (Cerutti et al., 2019). Akerlof a Shiller (2010) konstatují, že globální finanční cyklus chybí ve stávajících makroekonomických modelech otevřených ekonomik, ale také v literatuře zabývající se přeléváním měnové politiky (Potjagailo, 2017; Benecka et al., 2020; Svensson a Winjnbergen, 1989), která úzce souvisí s pohyby (globálního) finančního cyklu. Cílem výzkumu je empiricky odhadnout globální finanční cyklus a následně analyzovat jeho možné přelévání do zemí, které jsou finančně integrovány, zejména s přihlédnutím na malé otevřené ekonomiky. Rey (2015) uvádí, že jedním z faktorů určujících globální finanční cyklus je měnová politika v zemi centra, která ovlivňuje pákový efekt globálních bank, kapitálové toky a růst úvěrů v mezinárodním finančním systému. Kdykoli je kapitál volně mobilní, globální finanční cyklus omezuje měnové politiky jednotlivých zemí bez ohledu na režim měnového kurzu. Šoky americké měnové politiky vyvolávají spolupohyby mezinárodních finančních proměnných, které charakterizují "globální finanční cyklus" (Miranda-Agrippino a Rey, 2020). Cerutti et al. (2019) oponují, že většina variability kapitálových toků není výsledkem společných šoků ani nevyplývá z pozorovatelných faktorů v centrální zemi, jako jsou Spojené státy. Globální finanční cyklus může být tažen i důležitými proměnnými, jako jsou ceny domácích aktiv nebo úvěry. Globální makroekonomický faktor hraje hlavní roli při vysvětlování hospodářských cyklů zemí G-7 (Ha et al., 2020; Rey, 2015). Výsledky dále zdůrazňují roli cyklu bankovní páky jako určujícího faktoru přenosu finančních podmínek přes hranice prostřednictvím přílivu kapitálu do bankovního sektoru (Bruno a Shin, 2015). Nepříznivé finanční šoky vyvolávají pokles americké ekonomiky a zvýšení úvěrových rozpětí. Zpřísnění úvěrových podmínek v USA se rychle přenáší na mezinárodní úrovni, což vede ke zvýšení úvěrových rozpětí a zpomalení hospodářské aktivity v dalších zemích (Cesa-Bianchi a Sokol, 2022). 5. Vliv cen nemovitostí na finanční systém Ceny nemovitostí patří mezi klíčové faktory ovlivňující finanční stabilitu a zdraví bankovního systému, jak si celý svět prožil před více jednou dekádou, kdy finanční a ekonomickou krizi odstartovala krize na hypotečním, respektive nemovitostním trhu USA. Aby centrální banky, které od té doby více akcentují makroprudenční politiku, mohly reagovat včas, je nutné rozpoznávat signály, které by mohly značit růst cen nemovitostí v budoucnosti. Tyto signály mohou přicházet jak z nabídkové, tak poptávkové strany. Právě poptávková strana, determinována s předstihem očekáváními, sentimentem a plány domácností, bude hlavní zkoumanou proměnnou. Cílem výzkumu je určení, jestli faktory sentimentu a očekávání jsou dostatečně silnými prediktory, které se skrze posléze zvýšenou poptávku se zpožděním přelévají do cen nemovitostí. V případě, že ano, mohou být tyto indikátory sentimentu a očekávání jedním z faktorů pro centrální banky pro nastavení makroprudenční politiky. Gohl et. al (2022) zkoumají očekávání ohledně cen nemovitostí pomocí vlastního průzkumu mezi domácnostmi, minulých prodejních a nájemních cen nebo třeba satelitů. Zjistili, že ceny nemovitostí se vykazují tendováním k průměrné ceně v průběhu času. Například Fuster a Zafar (2021) zkoumají senzitivitu poptávky po nemovitostech v závislosti na úrokových sazbách hypoték na vlastní studii, která simulují různé finanční situace a návaznou ochotu platit za bydlení závislou na těchto simulovaných situacích. Uvolnění podmínek financování nebo zlepšení finanční situaci domácností pak má pozitivní vliv na zvýšení ochoty koupit bydlení, a to především u nízkopříjmových domácností. Bover (2015) analyzuje data o subjektivních pravděpodobnostních očekáváních o cenách nemovitostí shromážděná ve španělském průzkumu financí domácností. Bover (2015) dále podtrhuje důležitost subjektivních očekávání pro predikci chování při výdajích. Investice do bydlení a nákup aut jsou negativně spjaty s pesimistickými očekáváními ohledně budoucích změn cen nemovitostí as nejistotou ohledně těchto očekávání. Ceny nemovitostí v České republice v poslední dekádě setrvale stoupaly. Důvodů může být velké množství, od institucionálního nastavení doby vyřizování stavebních povolení, což silně limituje nabídku, po silný růst mezd nad rámec produktivity práce. Nicméně disparity mezi regiony se neprojevují pouze v případě růstu mezd nebo rozdílné nezaměstnanosti, ale právě také v rozdílných cenách bydlení, ať už se jedná o ceny nemovitostí jako takové, či nájemní bydlení. Cílem výzkumu je determinace faktorů přispívajících k růstu cen v regionech a identifikace toho, jestli se ceny bydlení v různých regionech liší proporčně v závislosti na ekonomické úrovni regionu. Égert a Mihaljek (2007) dokazují, že ceny nemovitostí ve střední a východní Evropě jsou do značné míry určovány fundamenty a některými institucionálními faktory. Hejlová, Hlaváček a Komárek (2017) a Komárek a Hlaváček (2011) analyzovali bubliny na regionálních trzích nemovitostí v České republice. Dochází k závěrům, že ceny nemovitostí v Česku byly po roce 2009 podhodnocené důsledkem globální finanční krize a na své rovnováze v roce 2014. V roce 2017 pak už byly buď blízko rovnováhy nebo mírně nadhodnoceny. Belke a Kiel (2018) zkoumali lokální nemovitostní trhy ve 100 německých městech. Nabídkové faktory stavební činnosti a bytového fondu, ale i strana poptávky, jako například faktory nájemného za byty, velikost trhu, věková struktura, místní infrastruktura ceny nájemného, hrály roli v determinaci cen bydlení. Použitá literatura ACHARYA, V. V., K. BERGANT, M. CROSIGNANI, T. EISERT, AND F. J. MCCANN (2020): “The Anatomy of the Transmission of Macroprudential Policies.” NBER Working Paper No. 27292, National Bureau of Economic Research. AKINCI, O. AND J. OLMSTEAD-RUMSEY (2018): “How Effective Are Macroprudential Policies? An Empirical Investigation.” Journal of Financial Intermediation, 33:33–57. ALAM, Z., A. ALTER, E. EISEMAN, G. GELOS, H. KANG, M. NARITA, E. NIER, AND N. WANG (2019): “Digging Deeper–Evidence on the Effects of Macroprudential Policies from a New Database.” IMF Working Paper No. 19/66, International Monetary Fund. BELKE, A. aj. KEIL. Fundamental Determinants of Real Estate Prices: A Panel Study of German Regions. International Advances in Economic Research [online]. 2018, 24(1), 25-45 [cit. 3.6.2021]. ISSN 1083-0898. Dostupné z: https://link.springer.com/article/10.1007/s11294-018-9671-2 BLANCHFLOWER,D.G., MACCOILE, C., 2009. The formation of inflation expectations: An empirical analysis for the UK. NBER Working Paper 15388. BOVER, Olympia. Measuring expectations from household surveys: new results on subjective probabilities of future house prices. SERIEs [online]. 2015, 6(4), 361-405 [cit. 3.6.2021]. ISSN 1869-4187. Dostupné z: https://www.researchgate.net/publication/284813402_Measuring_expectations_from_household_surveys_new_results_on_subjective_probabilities_of_future_house_prices BRUIN, de, W. B., VANDERKLAAUW, W., DOWNS, J.S., FISCHHOFF, B., TOPA, G., ARMANTIER, O. 2010. Expectations of inflation: The role of demographic variables, expectations formation, and financial literacy. Journal of Consumer Affairs 44 (2), 381-402. CAMPBELL, J. Y. (2013): “Mortgage market design.” Review of finance, 17(1):1–33. CAMPBELL, J. Y., T. RAMADORAI, AND B. RANISH (2015): “The impact of regulation on mortgage risk: Evidence from India.” American Economic Journal: Economic Policy, 7(4): 71–102. CELIKTAS, Mehmet a Neslihan YILMAZ. Money illusion, financial literacy and implications of self-perceptions. Applied Economics Letters. 2021, 28(6), 447-450. ISSN 1350-4851. CERISOLA, M. a GELOS, G. 2009. What drives inflation expectations in Brazil? An empirical analysis. Applied Economics 41 (10), 1215-1227. CONRAD, Christian, Zeno ENDERS a Alexander GLAS. The role of information and experience for households’ inflation expectations. European Economic Review. 2022, 143. ISSN 00142921. D’ACUNTO, Francesco, Ulrike MALMENDIER a Michael WEBER. Gender roles produce divergent economic expectations. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2021, 118(21). ISSN 0027-8424. DRÄGER, L., LAMLA, M.J., PFAJFAR, D. 2020. The hidden heterogeneity of inflation expectations and its implications. Finance and Economics Discussion Series, Board of Governors of the Federal Reserve System, 054. EASAW, J., GOLINELLI, R., MALGARINI, M. 2013. What determines households inflation expectations? Theory and evidence from a household survey. European Economic Review 61, 1-13. ÉGERT, B. a D. MIHALJEK. Determinants of House Prices in Central and Eastern Europe. Comparative Economic Studies [online]. 2007, 49(3), 367-388 [cit. 3.6.2021]. ISSN 0888-7233. Dostupné z: https://www.researchgate.net/publication/4736941_Determinants_of_House_Prices_in_Central_and_Eastern_Europe FINANCIAL STABILITY BOARD. 2022. Enhancing the Resilience of Non-Bank Financial Intermediation: Progress report. FUSTER, A. a B. ZAFAR. The Sensitivity of Housing Demand to Financing Conditions: Evidence from a Survey. American Economic Journal: Economic Policy [online]. 2021, 13(1), 231-265 [cit. 2022-12-09]. ISSN 1945-7731. Dostupné z: doi:10.1257/pol.20150337 GOHL, N., HAAN P., MICHELSEN C. a F. WEINHARDT. House Price Expectations. SSRN Electronic Journal [online]. [cit. 2022-12-09]. ISSN 1556-5068. Dostupné z: doi:10.2139/ssrn.4020245 GOYAL, A., PARAB, P. 2019. Modeling consumers’ confidence and inflation expectations. Economics Bulletin 39 (3), 1817-1832. HEJLOVÁ, H., HLAVÁČEK M. a L. KOMÁREK. A Comprehensive Method for House Price Sustainability Assessment in the Czech Republic. Prague Economic Papers [online]. 2017, 26(3), 269-285 [cit. 3.6.2021]. ISSN 12100455. Dostupné z: http://pep.vse.cz/artkey/pep-201703-0002_a-comprehensive-method-for-house-price-sustainability-assessment-in-the-czech-republic.php HODULA, M. NGO, N.A. 2021. Does macroprudential policy leak? Evidence from non-bank credit intermediation in EU countries. CNB Working Paper No. 5/2021, Czech National Bank. HODULA, M., MELECKÝ, A., Macháček. M. 2020. Off the radar: Factors behind the growth of shadow banking in Europe. Economic Systems 44(3), pp. 1-15. HORVÁTH, Roman. 2008. Undershooting of the Inflation Target in the Czech Republic: The Role of Inflation Expectations. Czech Journal of Economics and Finance (Finance a uver) 58(09-10),482-492 KOMÁREK, L. a M. HLAVÁČEK. Regional Analysis of Housing Price Bubbles and their Determinants in the Czech Republic. Czech Journal of Economic and Finance. [online]. 2011 61(1), 67-91. [cit. 3.6.2021]. Dostupné z: https://www.cnb.cz/en/economic-research/research-publications/cnb-working-paper-series/Housing-Price-Bubbles-and-their-Determinants-in-the-Czech-Republic-and-its-Regions-00001 KUTTNER, K. N. AND I. SHIM (2016): “Can Non-Interest Rate Policies Stabilize Housing Markets? Evidence from a Panel of 57 Economies.” Journal of Financial Stability, 26: 31–44. MCDONALD, C. (2018): “11 When Is Macroprudential Policy Effective?” Macroprudential Policy and Practice, 248. POGHOSYAN, T. (2020): “How effective is macroprudential policy? Evidence from lending restriction measures in EU countries.” Journal of Housing Economics, 49:101694 REID, Monique, Pierre SIKLOS a Stan Du PLESSIS. What drives household inflation expectations in South Africa? Demographics and anchoring under inflation targeting. Economic Systems. 2021, 45(3). ISSN 09393625. TSIAPLIAS, Sarantis. Consumer inflation expectations, income changes and economic downturns. Journal of Applied Econometrics. 2021, 36(6), 784-807. ISSN 0883-7252. UEDA, Kozo. 2010. Determinants of households’ inflation expectations in Japan and the United States. Journal of The Japanese and International Economies 24, 503-518. Data a metody Viz samostatná příloha s názvem „Data a metody“

2023

2023

Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy

SGS

Specifický výzkum VŠB-TUO

Ngo Ngoc Anh Ing., BA