Schválené projekty SGS

Dopady měnových a makroobezřetnostních politik na ceny nemovitostí a alokaci úvěrů v podmínkách globální nejistoty

SP2025/041

Současná globální ekonomika čelí značné nejistotě, která vychází z kombinace inflace, geopolitických rizik, rostoucích cen nemovitostí a rychle se měnících podmínek na finančních trzích. Tyto faktory představují zásadní výzvy pro stabilitu ekonomik a efektivní fungování měnové i makroobezřetnostní politiky. V této souvislosti je nezbytné porozumět, jak tyto politiky ovlivňují ceny nemovitostí a alokaci úvěrů, což jsou klíčové faktory pro dlouhodobou ekonomickou rovnováhu a finanční stabilitu. Trh nemovitostí hraje zásadní roli v makroekonomickém prostředí, protože je úzce propojen s finančními cykly a hospodářským růstem. Dynamika cen bydlení odráží nejen lokální ekonomické podmínky, ale i širší makroekonomické faktory, jako jsou úrokové sazby, inflace a dostupnost úvěrů. Prudký růst cen bydlení, často poháněný nadměrným úvěrováním, může vést k přehřátí trhu, jak ukázala globální finanční krize v roce 2008. Zároveň neefektivní alokace úvěrů, zejména ve státem vlastněných komerčních bankách, oslabuje ekonomickou výkonnost tím, že omezuje přístup k financování pro produktivní sektory. Zvýšená globalizace a propojování finančních trhů rovněž zdůrazňují význam přelévání měnové politiky. Tento proces, kdy měnové šoky v jedné zemi vyvolávají reakce v jiných ekonomikách, má zásadní vliv na stabilitu finančních a nemovitostních trhů. Přelévání se projevuje prostřednictvím obchodních a finančních kanálů, přičemž klíčovou roli hrají globální bankovní sektor a kapitálové toky. V prostředí, kde centrální banky zpřísňují měnové podmínky v reakci na inflaci, se objevují obavy, že koordinované zvyšování úrokových sazeb může mít kaskádový efekt a prohloubit globální ekonomické zpomalení. Geopolitická rizika tento proces dále komplikují. Události, jako je válka na Ukrajině, narušují globální dodavatelské řetězce, zvyšují volatilitu na komoditních trzích a vytvářejí nové zdroje nejistoty na finančních trzích. Tyto faktory nejen zvyšují náklady na bydlení a úvěrování, ale také ohrožují finanční stabilitu prostřednictvím přímých omezení kapitálových toků a zvýšené averze investorů k riziku. Předmětem výzkumu v tomto projektu tedy bude: (1) interakce měnové a makroobezřetnostní politiky a jejich vliv na ceny nemovitostí a alokaci úvěrů; (2) mezinárodní transmise měnové politiky a přelévání geopolitického rizika. 1. Trh nemovitostí, makroprudenční politika a alokace úvěrů Ceny bydlení jsou ovlivňovány řadou faktorů na straně poptávky a nabídky. Mezi faktory na straně poptávky patří HDP na obyvatele (Égert a Mihaljek, 2007) a úrokové sazby (Belke a Keil, 2017; Égert a Mihaljek, 2007; Nistor a Reianu, 2018). Kromě toho hrají roli demografické faktory, jako je velikost populace (Borowiecki, 2012), míra rozvodovosti, čistá migrace a přirozený přírůstek obyvatelstva (Hlaváček a Komárek, 2011) a věková struktura (Belke a Keil, 2017). Mezi faktory na straně poptávky dále patří situace na trhu práce, například nezaměstnanost, mzdy a příjmy domácností (Hlaváček a Komárek, 2011; Kalabiska a Hlaváček, 2022; Brausewetter et al., 2022; Lin et al., 2014; Égert a Mihaljek, 2007) a počet uchazečů na jedno pracovní místo (Votava et al., 2021). Na straně nabídky hrají klíčovou roli náklady na výstavbu (Borowiecki, 2012), ceny pozemků (Brausewetter et al., 2022) a bytový fond (Kalabiska a Hlaváček, 2022). Makroobezřetnostní politika se začala aktivněji využívat po globální finanční krizi za účelem stabilizace sektoru bydlení. Její implementace se často přizpůsobuje ve spojení s požadavky na rezervy bank, kapitálovými regulacemi a opatřeními měnové politiky. Akinci a Olmstead-Rumsey (2018) analyzovali efektivitu makroobezřetnostní politiky v 57 zemích pomocí dynamického panelového modelu s fixními efekty a zobecněnou metodou momentů. Jejich závěry ukazují, že zpřísnění makroobezřetnostní politiky souvisí s nižším růstem bankovního úvěrování, úvěrů na bydlení a cen nemovitostí. Kontrafaktuální simulace založené na modelu naznačují, že průměrný růst bankovního úvěru, úvěrů na bydlení a růst cen nemovitostí by byl během období 2011–2013 výrazně vyšší bez makroobezřetnostních opatření. Makroobezřetnostní politiky zaměřené na bydlení (LTV a DSTI) jsou spojeny s nižším růstem cen nemovitostí v zemích, kde je bankovní financování významné (měřeno poměrem bankovního financování k HDP). Sutton et al. (2017) zdůrazňují význam úvěrového kanálu měnové politiky a identifikují silný vliv změn krátkodobých úrokových sazeb na ceny bydlení. Ehrenbergerová et al. (2023) provedli meta-analýzu zkoumající dopad krátkodobých úrokových sazeb na ceny bydlení. Analýza vycházela z odhadů 31 studií pokrývajících 45 zemí a 69 let. Jejich výsledky naznačují, že v průměru jednoprocentní zvýšení základní úrokové sazby vede k maximálnímu poklesu cen nemovitostí o 0,7 % během dvou let. Přenos měnové politiky na ceny bydlení se však výrazně liší mezi jednotlivými zeměmi a v průběhu času. Přenos je silnější v zemích s rozvinutějšími hypotečními trhy a v pozdější fázi hospodářského cyklu, kdy je výnosová křivka plochá a ceny bydlení vstupují do vzestupné spirály. Existuje již řada studií, které se zabývají determinanty cen bydlení (např. Dröes a Minne 2017; Duca et al. 2021). Méně je studií věnovaných specifickým zemím nebo skupinám zemí. Například Hongkongu se věnuje několik prací (Li et al., 2021; Chong a Li, 2020). Dalšími pracemi, které analyzují vývoj trhu nemovitostí v regionu Asie jsou například Liu a Ma (2021), dále také Ebekozien et al. (2020), Trofimov et al. (2018), Wang et al. (2020). Práce, která by situaci v Hongkongu, které je i z geopolitického hlediska specifickým územím, přímo srovnávala s vhodnými protějšky, dosud chybí. Další práce se věnují cenám nemovitostí v Evropě, kdy například Iacoviello (2000) využívá strukturální vektorovou autoregresi (SVAR) k identifikaci faktorů ovlivňujících volatilitu cen bydlení ve Francii, Německu, Itálii, Španělsku, Švédsku a Spojeném království v období 1970–1998. Canöz a Kalkavan (2024) využívají Bayesovskou metodu VAR s časově proměnlivými parametry k analýze dynamiky ovlivňující ceny bydlení v Istanbulu. Aby lépe zachytili odlišné efekty, dělí svou analýzu na dva samostatné modely: jeden se zaměřuje na proměnné na straně nabídky a poptávky a druhý se zabývá širšími makroekonomickými faktory. Tento přístup umožňuje komplexní zkoumání složitých interakcí, které formují trh s bydlením. Někteří vědci také používají nelineární modely k analýze nelineárních faktorů ovlivňujících ceny bydlení. Yii et al. (2022) využívají model NARDL a zjišťují, že dostupnost půdy má v dlouhém období asymetrický vliv na ceny bydlení v Číně. Karamelikli (2016) použil model NARDL k analýze dynamiky mezi cenami bydlení a makroekonomickými proměnnými, včetně inflace, úrokových sazeb, nezaměstnanosti a reálného domácího produktu. Neefektivnost alokace úvěrů ve státem vlastněných komerčních bankách (SOCBs) byla předmětem rozsáhlého výzkumu, který odhalil vzorec špatné alokace negativně ovlivňující ekonomický růst. Rodrigues et al. (2019) zdůrazňují, že státem vlastněné banky často vkládají kapitál do úvěrových portfolií navzdory rostoucím úvěrovým rizikům, což ostře kontrastuje se soukromými bankami, které upravují své úvěrové aktivity podle tržních podmínek. Toto chování dále potvrzují Bertay et al. (2015), kteří uvádí, že státní banky jsou více ziskové a vykazují horší kvalitu aktiv ve srovnání s jejich soukromými protějšky. Politické motivace za rozhodnutími o poskytování úvěrů jsou také významné; například rozhodnutí o úvěrech jsou často ovlivněna politickým klientelismem, jak ukazují různé studie, včetně těch od Colea (2009) a Khwaji a Miana (2005), které ilustrují, jak vládní banky v Indii a Pákistánu špatně alokují úvěry ve prospěch politických spojenců. Tento vzorec poskytování úvěrů, zejména během volebních cyklů, zdokumentovali Önder a Ozyildirim (2012), kteří zjistili, že státní banky mají tendenci zvyšovat poskytování úvěrů způsobem, který není v souladu s ekonomickými fundamenty, což dále prohlubuje neefektivitu v alokaci úvěrů. K neefektivitě také přispívají strukturální problémy v SOCBs. Lü a Xue (2008) zmiňují, že úvěrová restrikce ze strany státem vlastněných bank vede k nadměrným investicím do hlavních průmyslových odvětví, zatímco současně omezuje přístup k úvěrům pro malé a střední podniky, které jsou klíčové pro vyvážený ekonomický růst. Tato špatná alokace je dále zdůrazněna zjištěními od Conga et al. (2019), kteří demonstrují, že během období ekonomických stimulů získávají státem vlastněné firmy nepřiměřeně vysoký podíl úvěrů, což omezuje možnost produktivnějších soukromých firem získat potřebné financování. Neefektivity nejsou omezeny pouze na Čínu; podobné trendy byly pozorovány i v dalších rozvojových ekonomikách, kde státní banky často zapojují úvěrování spřízněným subjektům, jak poznamenali Haselmann et al. (2018). Kumulativní důkazy naznačují, že operační a politické rámce spojené s SOCBs vedou k výrazným neefektivitám v alokaci úvěrů, což nakonec brzdí ekonomický rozvoj. 2. Analýza přelévání měnové politiky a geopolitických rizik Počínaje rokem 2022 centrální banky po celém světě výrazným tempem zpřísňovaly měnovou politiku, aby omezily růst globální inflace, který započal v roce 2021. Synchronní povaha tohoto globálního zpřísňování měnové politiky vyvolala obavy, že by se zvyšování úrokových sazeb mohlo vzájemně multiplikovat a vést k významnému přeshraničnímu přelévání, které by vyústilo v hluboký globální pokles (Obstfeld, 2022; Vilmi et al., 2022; Panetta, 2022). Vzhledem k propojování globálních finančních trhů (Patel et al., 2022), rozvoji globálního finančního cyklu (GFCy, Rey, 2015, 2016) a silným obchodním vazbám (Dées a Zorell, 2012) se proto výzkum v oblasti měnové politiky začal orientovat na mezinárodní transmisi měnové politiky mezi různorodými zeměmi a regiony. Výstup v této části projektu je propojen s literaturou o mezinárodním přelévání měnověpolitických šoků (Feldkircher a Schuberth, 2023; Potjagailo, 2017; Caldara et al., 2022; Feldkircher and Huber, 2016; Babecka Kucharcukova et al., 2016; Hajek a Horvath, 2016, 2018; Horvath a Voslarova, 2017; Benecka et al., 2020; Colabella, 2021), literaturou o bankovních a finančních frikcích v mezinárodních modelech přelévání měnové politiky (Cao a Hodula et al., 2021; Hills et al., 2021; Cesa-Bianchi a Sokol, 2022; Jarocinski, 2020; Miranda-Agrippino a Rey, 2020) a literaturou o mezinárodní koordinaci měnové politiky (Mishkin, 2017; Krugman et al., 2018, Rey, 2015). I přes všechno úsilí je efekt mezinárodní transmise měnové politiky pro řadu zemí stále neznámý. Je zcela nezbytné poznatky o efektu přelévání měnové politiky dále prohlubovat, především o finanční kanál přelévání, který je nutné zahrnout do stávajících struktur empirických modelů. Literatura se ale často uchyluje pouze k zjednodušené aproximaci vývoje ve finančního sektoru (např. pomocí VIX, Cerutti et al., 2019; Passari a Rey, 2015; Bruno a Shin, 2015a). Cílem analýzy je empiricky prozkoumat přelévání měnových šoků mezi ekonomikami centra a periferie, spolu s odhadem relativní důležitosti obchodního a finančního kanálu přelévání měnové politiky. Mezinárodní transmise měnové politiky je v nejcitovanější literatuře Kim (1999, 2001a) definována jako proces, kdy měnový šok v jedné oblasti způsobí po určitém čase reálnou a finanční odezvu v dalších finančně a obchodně navázaných zemích. Potjagailo (2017), Feldkircher a Huber (2016) a Feldkircher a Schuberth (2023) tvrdí, že tradičním teoretickým modelem, který se zaměřuje na mezinárodní transmisi, je Mundellův-Flemingův-Dornbushův model (Mundell, 1960, 1961; Fleming, 1962; Dornbusch, 1976). Hlavním kanálem přelivu zahraničního měnového šoku je zde mezinárodní obchod a devizový kurz. Další možností přelévání zahraniční měnové politiky je dle Potjagailo (2017) skrz finanční kanál, nehledě na obchodní propojení daných zemí a režim měnového kurzu. Důvodem růstu významu tohoto kanálu je především zvyšující se finanční integrace mezi zeměmi. V situaci finančních frikcí a asymetrických informací lze finanční kanál mezinárodní transmise měnové politiky, který operuje prostřednictvím globálního bankovního sektoru, detailněji rozdělit na globální bankovní kanál (Kashyap a Stein, 2000; Cetorelli a Goldberg, 2012b; Cetorelli a Goldberg, 2012a; Cao a Hodula, 2023) a na portfoliový (nebo rozvahový) kanál (Adrian et al., 2014; Hills et al., 2019). K přelévání nedochází pouze v případě měnové politiky, finančních šoků, ale také geopolitických rizik (Caldara a Iacoviello, 2022; Cascaldi-Garcia et al., 2023). Geopolitická rizika se týkají potenciálních hrozeb vyplývajících z politické, ekonomické, sociální nebo vojenské nestability v různých regionech. S rostoucím propojením světa je pravděpodobnější, že tato rizika budou mít větší dopad na ekonomiku a finanční sektor. Ukázkovým příkladem je nedávný konflikt na Ukrajině, který způsobil nárůst globální nejistoty, narušil ceny komodit a vyvolal problémy v dodavatelském řetězci. To oslabilo náladu spotřebitelů a očekává se, že to bude mít znatelné ekonomické dopady a zároveň negativně ovlivní akciové trhy. Navzdory rostoucímu zájmu o tuto oblast stále chybí systematická empirická analýza dopadu geopolitických faktorů na finanční sektor i reálnou ekonomiku. Geopolitické napětí může ovlivnit finanční stabilitu dvěma klíčovými kanály (IMF, 2023). Za prvé, přímým omezením kapitálových toků a plateb a/nebo zvýšením nejistoty a averze investorů k riziku (finanční kanál). Za druhé nepřímo ovlivňuje globální obchod, transfery technologií, dodavatelské řetězce a komoditní trhy, což může zpomalit hospodářský růst a zvýšit inflaci. To může poškodit ziskovost podniků a představovat riziko pro banky, což ovlivňuje celkovou makro-finanční stabilitu (kanál reálné ekonomiky). Finanční a reálné kanály se mohou vzájemně posilovat. Například pokud obchodní omezení snižují výkonnost ekonomiky, může to snížit přeshraniční investice a dále poškodit ekonomiku. a obchod. Z literatury vyplývá, že náhlé změny v přeshraničních kapitálových tocích často vedou k finančním krizím, zejména v rozvíjejících se a rozvojových ekonomikách (Reinhart a Rogoff, 2009; Ghosh et al., 2017). Rovněž pokud geopolitické napětí naruší trh s komoditami, mohlo by to vést k tzv. vyšší inflaci, na což mohou centrální banky reagovat zpřísněním měnové politiky. To zase může snížit ceny aktiv a zvýšit výpůjční náklady nefinančních podniků, což vytváří rizika pro finanční stabilitu (Gilchrist a Leahy, 2002; Borio a Lowe, 2002). Medina a Soto (2005) použili model DSGE ke studiu měnové politiky pomocí Taylorova pravidla v chilské ekonomice. Zjistili, že šoky cen ropy snižují produkci a zvyšují inflaci, což má restriktivní účinky kvůli endogennímu zpřísňování měnové politiky. Zjistili, že politiky zaměřené na cílování CPI a jádrové inflace jsou podobné, a pokud centrální banka stabilizuje inflaci, produkt klesne. Rozšířením tohoto modelu se zabýval Tchoketch (2022), který zkoumal makroekonomické dopady ropných šoků na alžírskou ekonomiku závislou na ropě. Bylo zjištěno, že změny mezinárodních cen ropy činí ekonomiky závislé na ropě zranitelnými, což ovlivňuje HDP, inflaci a úrokové sazby, a že je nutná diverzifikace exportního sektoru. Ferrero a Seneca (2018) o zkoumali optimální měnové politiky v ekonomikách vyvážejících ropu použili Novokeynesiánský model (NKM). Centrální banka může zvýšit úrokové sazby ke stabilizaci inflace, ale to může dále prohloubit domácí recesi. Studie zdůrazňuje důležitost zohlednění obou těchto faktorů při určování měnové politiky v ekonomikách bohatých na zdroje. Mukhamediyev (2014) analyzoval výkyvy cen ropy ovlivňující jak země dovážející ropu, tak země ropu produkující. Zvyšování cen ropy podporuje růst mnoha oblastí kazachstánské ekonomiky, včetně produkce, obchodu, růstu úrokových sazeb, inflace, spotřeby a směnných kurzů. Pokud jde o případ Iráku, existují dvě studie zkoumající efektivitu měnové politiky pomocí modelů DSGE. První z nich, od Al-Shammariho a Al-Salema (2022), zkoumá irácké měnové politiky a ropné šoky pomocí modelu DSGE. Studie ukazuje, že irácká ekonomika trpí závislostí na vývozu ropy, ale měnová politika tyto šoky zmírňuje. Negativní měnové šoky a vládní výdaje ovlivňují růst HDP a investice. Mohdi, Dahir a Salih (2022) zkoumali iráckou makroekonomiku a měnovou politiku pomocí bayesovské odhady dat z iráckého modelu DSGE. Zabývá se přenosem vlivů a jejich dopady prostřednictvím několika mechanismů měnové autority a přenosem irácké měnové politiky na makroekonomické proměnné.

2025

2025

Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy

SGS

Specifický výzkum VŠB-TUO

Jursa Lukáš Ing.