Zbornik recenziranih znanstvenih prispevkov EKONOMIJA 2023 Posvetovanje o inflaciji, plačah, pokojninah in pričakovanjih Maribor Društvo ekonomistov Maribor 2024 https://demb.si/ Uredil dr. Dejan Romih (Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta) Tehnično uredil dr. Dejan Romih (Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta) Recenzirali dr. Blaž Frešer (Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta), dr. Klavdij Lo-gožar (Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta), dr. Domen Malc (Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta), dr. Peter Podgorelec (Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta), dr. Jerneja Prostor (Univerza v Mariboru, Pravna fakulteta), dr. Bojan Tičar (Univerza v Mariboru, Fakulteta za varnostne vede) Lektoriral Mitja Brünec Založilo Društvo ekonomistov Maribor 2024 Licenčni pogoji Vsebina zbornika je na voljo pod pogoji slovenske licence Creative Commons 4.0 CC BY NC-ND, ki ob navajanju in priznavanju avtorstva dopušča reproduciranje in distribuiranje, ne dovoljuje pa dajanja v najem, priobčevanja javnosti za komercialni namen in nobene predelave. Kataložni zapis o publikaciji (CIP) pripravili v Narodni in univerzitetni knjižnici v Ljubljani COBISS.SI-ID 186768387 ISBN 978-961-6059-20-6 (PDF) 4 Organizacijski odbor Dr. Dejan Romih, Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta, predsednik Dr. Andreja Primec, Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta, podpredsednica Dr. Blaž Frešer, Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta, član Dr. Žan Jan Oplotnik, Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta, član 5 Programski odbor Dr. Žan Jan Oplotnik, Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta, predsednik Dr. Dejan Romih, Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta, podpredsednik Dr. Darja Boršič, Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta, članica Dr. Silvo Dajčman, Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta, član Dr. Mojca Duh, Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta, članica Dr. Blaž Frešer, Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta, član Dr. Vita Jagrič, Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta, članica Dr. Borut Milfelner, Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta, članica Dr. Andreja Primec, Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta, članica 6 Predgovor Ekonomija 2023, Posvetovanje o inflaciji, plačah, pokojninah in pričakovanjih, je bilo posvetovanje ekonomistov v Mariboru, ki ga je organiziralo Društvo ekonomistov Maribor (ki ga vodi red. prof. dr. Žan Jan Oplotnik) v sodelovanju z Ekonomsko-poslovno fakulteto Univerze v Mariboru (ki jo vodi red. prof. dr. Polona Tominc). Namen posvetovanja je bil govoriti o inflaciji, plačah, pokojninah in pričakovanjih, ki so aktualna tema v Sloveniji in drugih državah (članicah evrskega območja). Izkazalo se je, da je bila tematika zanimiva ne samo za člane društva, ampak tudi druge, ki so se udeležili posvetovanja, kar je dober znak. Izkušnje učijo, da posvetovanje, ki ga vsako leto organizira Društvo ekonomistov Maribor, ni pomembno samo za društvo in fakulteto (univerzo), ampak tudi za mesto (ob Dravi), v katerem imata obe organizaciji svoj sedež. Člani društva smo ponosni, da je tudi posvetovanje Ekonomija 2023 potekalo v Mariboru in da se ga je kot uvodni vabljeni predavatelj udeležil mag. Matjaž Večernik s Holdinga Slovenske elektrarne, d. o. o, Ljubljana, ki je predaval o dejavnikih cen električne ener-gije v Sloveniji in tujini. Na tem mestu se zahvaljujem vsem, ki ste sodelovali na posvetovanju in pomagali pri organizaciji dogodka. Doc. dr. Dejan Romih (ur.) 7 Kazalo The impact of monetary policy uncertainty on the inflation rate and the interest rate in Japan .... 9 Alenka Kavkler, Dejan Romih The impact of inflation on short- and long-term inflation expectations in the United States ...... 17 Dejan Romih, Alenka Kavkler Vpliv inflacijske pismenosti pripadnikov generacije Z na njihova kratko- in dolgoročna inflacijska pričakovanja ......................................................................................................................... 26 Blaž Frešer, Dejan Romih The impact of the inflation rate and the output gap on the interest rate in Canada, the euro area and the United States ............................................................................................................ 37 Dejan Romih Vpliv poročanja ameriških kabelskih televizijskih postaj o inflaciji na inflacijska pričakovanja ameriških potrošnikov ........................................................................................................... 50 Dejan Romih, Alenka Kavkler, Arne Baruca Pričakovanja v zvezi z novo direktivo EU o skrbnem pregledu v podjetjih glede trajnostnosti ..... 58 Andreja Primec 8 The impact of monetary policy uncertainty on the inflation rate and the interest rate in Japan Alenka Kavkler ✉ University of Maribor Faculty of Economics and Business Maribor, Slovenia Dejan Romih University of Maribor Faculty of Economics and Business Maribor, Slovenia Abstract: There is a large literature on the impact of monetary policy uncertainty on the economy. In this paper, we use two vector autoregressive models to analyse the impact of monetary policy uncertainty on the inflation rate and the interest rate in Japan. Using monthly data from January 1987 to April 2023, we find that monetary policy uncertainty has a negative impact on the interest rate. We also find that monetary policy uncertainty has no impact on the inflation rate. Keywords: inflation rate, interest rate, Japan, monetary policy, uncertainty  This paper was language edited and proofread by artificial intelligence. 9 1 Introduction Monetary policy uncertainty is not a new phenomenon. In recent years, however, it has attracted the attention of policymakers (Beckmann & Czudaj, 2023; Çekin et al., 2020; Chiang, 2021; Funashima, 2022; Gu et al., 2022; Husted et al., 2020; Kurov & Stan, 2018; Lastauskas & Nguyen, 2023). Bauer et al. (2022) defined monetary policy uncertainty as uncertainty about (future) monetary policy and its impact on the economy. There is a large literature on the impact of monetary policy uncertainty on the economy (Beckmann & Czudaj, 2023; Çekin et al., 2020; Chiang, 2021; Funashima, 2022; Husted et al., 2020; Kurov & Stan, 2018; Lastauskas & Nguyen, 2023). In this paper, we examine the impact of monetary policy uncertainty on the inflation rate and the interest rate in Japan. Arbatli Saxegaard et al. (2022) have developed a monetary policy uncertainty index for Japan, which we use in this paper. With this index, we can measure and monitor monetary policy uncertainty in Japan, the second largest economy in Asia and the fourth largest in the world. Measuring and monitoring monetary policy uncertainty is important because an unexpected increase in the monetary policy uncertainty index can have a negative impact on the economy and the shock can be transmitted from one country to another (Chiang, 2021; Gabauer & Gupta, 2018; Lastauskas & Nguyen, 2023). We selected Japan because it is located in East Asia, which includes China, Mongolia, North Korea, South Korea and Taiwan. Studies show that a possible Chinese invasion of Taiwan could have a negative impact on the region, including Japan. Romih (2023) found that an unexpected increase in the geopolitical risk index can have a negative impact on the Taiwanese economy. This is also likely to be true for the Japanese economy. This paper is important because it addresses an issue that is relevant given the geopolitical situation in the region and in the world. We must realise that the deterioration of the geopolitical situation in the Taiwan Strait can cause an increase in monetary policy uncertainty in Japan. Bouri et al. (2023) found that an unexpected increase in the geopolitical risk index can cause an increase in the inflation rate. One reason for this is that geopolitical tensions can cause concerns about supplies. 2 Methods In this paper, we use two vector autoregressive (VAR) models to examine the impact of an increase in the orthogonalised shock to the monetary policy uncertainty index for Japan, developed 10 by Arbatli Saxegaard et al. (2022), on the inflation rate and the interest rate in Japan. We use monthly data from January 1987 to April 2023 and the Cholesky decomposition. We obtained data on the employment rate, the Nikkei index, the consumer price index and the interest rate from https://fred.stlouisfed.org/ and the monetary policy uncertainty index from https://www.poli- cyuncertainty.com/. The p-lag vector autoregressive (VAR( p)) model can be specified in the form 𝒙𝒕 = 𝒃 + 𝑨𝟏𝒙𝒕−𝟏 + 𝑨𝟐𝒙𝒕−𝟐 + ⋯ + 𝑨𝒑𝒙𝒕−𝒑 + 𝒖𝒕, 𝑡 = 1, 2, … , 𝑇, (1) where 𝒙𝒕 = (𝑥1𝑡, 𝑥2𝑡, … , 𝑥𝑛𝑡)′ is a (𝑛 × 1) vector of time series variables, 𝒃 is a (𝑛 × 1) vector of constants, 𝑨𝒊, 𝑖 = 1, 2, … , 𝑝, are (𝑛 × 𝑛) coefficient matrices and 𝒖𝒕 is a (𝑛 × 1) vector of white noise process. p denotes the number of lags of the variable vector 𝒙𝒕 used in the model (Zivot & Wang, 2006). 3 Results First, we use a 5-variable VAR(1) model with the following variables: the employment rate ( er), the monetary policy uncertainty index ( mpui), the first difference of the natural logarithm of the Nikkei index ( D.ln_nikkei), the first difference of the natural logarithm of the consumer price index ( D.ln_cpi) and the interest rate ( ir). The vector 𝒙𝒕 in equation (1) can be written as 𝒙𝒕 = (𝑥1𝑡, 𝑥2𝑡, 𝑥3𝑡, 𝑥4𝑡, 𝑥5𝑡)′ = (𝑒𝑟𝑡, 𝑚𝑝𝑢𝑖𝑡, 𝐷. 𝑙𝑛_𝑛𝑖𝑘𝑘𝑒𝑖𝑡, 𝐷. 𝑙𝑛_𝑐𝑝𝑖𝑡 , 𝑖𝑟𝑡)′. In this case, two variables ( er, ir) are non-stationary. The statistics for the selection of the lag order can be found in Figure A.1 in the Appendix. As a special case of equation (1), our 5-variable VAR(1) model can be written as follows 1 1 1 1 1 𝑥 𝑎11 𝑎12 𝑎13 𝑎14 𝑎 1𝑡 𝑏1 15 𝑥1𝑡−1 𝑢1𝑡 𝑥 𝑏 1 1 1 1 1 𝑎21 𝑎22 𝑎 23 𝑎24 𝑎25 𝑥 𝑢 2𝑡 2 2𝑡−1 2𝑡 𝑥 1 1 1 1 1 𝑥 𝑢 3𝑡 = 𝑏 3 + 𝑎31 𝑎32 𝑎33 𝑎34 𝑎35 3𝑡−1 + 3𝑡 , (2) 𝑥 4𝑡 𝑏 𝑥 𝑢 4 𝑎1 𝑎1 𝑎1 𝑎1 𝑎1 4𝑡−1 4𝑡 [𝑥 41 42 43 44 45 5𝑡] [𝑏 [𝑥 [𝑢 5] [𝑎1 1 1 1 1 5𝑡−1] 5𝑡] 51 𝑎52 𝑎53 𝑎54 𝑎55] for 𝑡 = 1, 2, … , 𝑇. 𝑏 1 𝑖, 𝑖 = 1, 2, … , 5 and 𝑎𝑖𝑗, 𝑖, 𝑗 = 1, 2, … , 5, are the corresponding coefficients of the vector 𝒃 and the matrix 𝑨𝟏. 11 Figure 1: Graphs of the orthogonalised impulse–response functions for the first VAR(1) model Notes: The horizontal axis of each graph is in units of time and the vertical axis of each graph is in units of the variable. Each graph shows the impact of an innovation over a 36-month period. Source: Own calculations. Figure 1 shows that an increase in the orthogonalised shock to mpui causes a decrease in D.ln_cpi, but this is not statistically significant. It also shows that an increase in the orthogonalised shock to mpui causes a decrease in D.ln_nikkei that is statistically significant over a short period of time. Furthermore, Figure 1 shows that an increase in the orthogonalised shock to mpui causes a decrease in er that is statistically significant over a longer period of more than 36 months. This is also true for ir. Second, we use a 5-variable VAR(1) model with the following variables: the first difference of the employment rate ( D.er), the monetary policy uncertainty index ( mpui), the first difference of the natural logarithm of the Nikkei index ( D.ln_nikkei), the first difference of the natural logarithm of the consumer price index ( D. ln_cpi) and the first difference of the interest rate ( D.ir). The vector 𝒙𝒕 in equation (2) can be written as 𝒙𝒕 = (𝑥1𝑡, 𝑥2𝑡, 𝑥3𝑡, 𝑥4𝑡, 𝑥5𝑡)′ = (𝐷. 𝑒𝑟𝑡, 𝑚𝑝𝑢𝑖𝑡, 𝐷. 𝑙𝑛_𝑛𝑖𝑘𝑘𝑒𝑖𝑡, 𝐷. 𝑙𝑛_𝑐𝑝𝑖𝑡 , 𝐷. 𝑖𝑟𝑡)′. 12 In this case, all variables are stationary. The statistics for the selection of the lag order can be found in Figure A.2 in the Appendix. Figure 2: Graphs of the orthogonalised impulse–response functions for the second VAR(1) model Notes: The horizontal axis of each graph is in units of time and the vertical axis of each graph is in units of the variable. Each graph shows the impact of an innovation over a 36-month period. Source: Own calculations. Figure 2 shows that an increase in the orthogonalised shock to mpui causes a decrease in D.er that is statistically significant over a short period of time. It also shows that an increase in the orthogonalised shock to mpui causes a decrease in D.ir that is also statistically significant over a short period of time. Furthermore, Figure 2 shows that an increase in the orthogonalised shock to mpui causes a decrease in D.ln_cpi, but this is not statistically significant. It also shows that an increase in the orthogonalised shock to mpui causes a decrease in D.ln_nikkei that is statistically significant for a short period of time. 13 4 Discussion The results show that an unexpected shock to the monetary policy uncertainty index has an impact on the interest rate, but not on the inflation rate. In the case of the interest rate, the impact is negative, which in other words means that the interest rate decreases. In addition, the shock also has a negative impact on the stock market index and the unemployment rate. The latter is interesting as the data for the US suggests that an unexpected shock to the monetary policy uncertainty index has a positive impact on the unemployment rate, which in other words means that the unemployment rate increases. This suggests that there are differences between countries that need to be taken into account by policy makers. 5 Conclusion This paper offers a new insight into the relationship between monetary policy uncertainty on the one hand and the inflation rate and the interest rate on the other. The data for Japan show that monetary policy uncertainty has an impact on the interest rate, which is in line with our expectations. However, they also show that monetary policy uncertainty has no impact on the inflation rate, which is not in line with our expectations. We had expected monetary policy uncertainty to have an impact on both variables. References Arbatli Saxegaard, E. C., Davis, S. J., Ito, A., & Miake, N. (2022). Policy uncertainty in Japan. Journal of the Japanese and International Economies, 64, 101192. https://doi.org/10.1016/J.JJIE.2022.101192 Bauer, M. D., Lakdawala, A., Mueller, P. (2022). Market-based monetary policy uncertainty. The Economic Journal, 132(644), 1290–1308. https://doi.org/10.1093/EJ/UEAB086 Beckmann, J., & Czudaj, R. L. (2023). Perceived monetary policy uncertainty. Journal of International Money and Finance, 130, 102761. https://doi.org/10.1016/J.JIMONFIN.2022.102761 Çekin, S. E., Hkiri, B., Tiwari, A. K., & Gupta, R. (2020). The relationship between monetary policy and uncertainty in advanced economies: Evidence from time- and frequency-domains. The Quarterly Review of Economics and Finance, 78, 70–87. https://doi.org/10.1016/J.QREF.2020.05.010 14 Chiang, T. C. (2021). Spillovers of U.S. market volatility and monetary policy uncertainty to global stock markets. The North American Journal of Economics and Finance, 58, 101523. https://doi.org/10.1016/J.NAJEF.2021.101523 Funashima, Y. (2022). Effects of unanticipated monetary policy shocks on monetary policy uncertainty. Finance Research Letters, 46, 102326. https://doi.org/10.1016/J.FRL.2021.102326 Gabauer, D., & Gupta, R. (2018). On the transmission mechanism of country-specific and international economic uncertainty spillovers: Evidence from a TVP-VAR connectedness decomposition approach. Economics Letters, 171, 63–71. https://doi.org/10.1016/J.ECONLET.2018.07.007 Gu, C., Chen, D., Stan, R., & Shen, A. (2022). It is not just what you say, but how you say it: Why tonality matters in central bank communication. Journal of Empirical Finance, 68, 216–231. https://doi.org/10.1016/J.JEMPFIN.2022.07.008 Husted, L., Rogers, J., & Sun, B. (2020). Monetary policy uncertainty. Journal of Monetary Economics, 115, 20–36. https://doi.org/10.1016/J.JMONECO.2019.07.009 Kurov, A., & Stan, R. (2018). Monetary policy uncertainty and the market reaction to macroecono-mic news. Journal of Banking & Finance, 86, 127–142. https://doi.org/10.1016/J.JBANK- FIN.2017.09.005 Lastauskas, P., & Nguyen, A. D. M. (2023). Global impacts of US monetary policy uncertainty shocks. Journal of International Economics, 145, 103830. https://doi.org/10.1016/J.JIN- TECO.2023.103830 Romih, D. (2023). The impact of geopolitical risk on industrial production in Taiwan. In R. Štefko, R. Fedorko, & E. Benková (Eds), Economics, management & business 2023: contemporary issues, insights, and new challenges (pp. 112–117). Presov University Press. https://man- agerconf.com/EMB-Conference-2023.pdf Zivot, E., & Wang, J. (2006). Modelling financial time series with S-Plus®. Springer. 15 Appendix Figure A.1: Lag order selection statistics for the first VAR(1) model (screenshot) Lag-order selection criteria Sample: 1988m2 thru 2023m4 Number of obs = 423 Lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC 0 -2036.15 .010689 9.65081 9.66971 9.69865 1 402.392 4877.1 25 0.000 1.2e-07* -1.76072* -1.64729* -1.47367* 2 417.239 29.695 25 0.236 1.2e-07 -1.71271 -1.50477 -1.18646 3 436.549 38.619 25 0.040 1.3e-07 -1.68581 -1.38335 -.920349 4 453.639 34.18 25 0.104 1.3e-07 -1.64841 -1.25143 -.643742 5 467.55 27.823 25 0.316 1.4e-07 -1.59598 -1.10449 -.352108 6 514.898 94.696 25 0.000 1.3e-07 -1.70164 -1.11563 -.218565 7 526.553 23.311 25 0.559 1.3e-07 -1.63855 -.958019 .083736 8 554.298 55.489* 25 0.000 1.3e-07 -1.65153 -.876478 .309966 9 568.9 29.203 25 0.256 1.4e-07 -1.60236 -.732795 .598337 10 582.612 27.426 25 0.335 1.5e-07 -1.54899 -.584909 .890911 11 593.644 22.064 25 0.632 1.6e-07 -1.48295 -.424349 1.19616 12 605.216 23.143 25 0.569 1.7e-07 -1.41946 -.266338 1.49886 * optimal lag Endogenous: er mpui D.ln_nikkei D.ln_cpi ir Exogenous: _cons Source: Own calculations. Figure A.2: Lag order selection statistics for the second VAR(1) model (screenshot) Lag-order selection criteria Sample: 1988m2 thru 2023m4 Number of obs = 423 Lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC 0 266.674 2.0e-07 -1.23723 -1.21832 -1.18939 1 398.923 264.5 25 0.000 1.2e-07* -1.74432* -1.6309* -1.45727* 2 413.602 29.356 25 0.249 1.3e-07 -1.69552 -1.48758 -1.16926 3 433.421 39.638 25 0.032 1.3e-07 -1.67102 -1.36856 -.905559 4 450.333 33.824 25 0.112 1.3e-07 -1.63278 -1.2358 -.628111 5 497.108 93.551 25 0.000 1.2e-07 -1.73573 -1.24424 -.491861 6 505.025 15.835 25 0.920 1.3e-07 -1.65497 -1.06895 -.171886 7 535.041 60.032 25 0.000 1.3e-07 -1.67868 -.998152 .043603 8 546.429 22.776 25 0.591 1.4e-07 -1.61432 -.839275 .347169 9 563.06 33.261 25 0.125 1.4e-07 -1.57475 -.705185 .625947 10 571.527 16.935 25 0.884 1.5e-07 -1.49658 -.532498 .943322 11 584.313 25.571 25 0.431 1.6e-07 -1.43883 -.380229 1.24028 12 604.179 39.731* 25 0.031 1.7e-07 -1.41456 -.261435 1.50376 * optimal lag Endogenous: D.er mpui D.ln_nikkei D.ln_cpi D.ir Exogenous: _cons Source: Own calculations. 16 The impact of inflation on short- and long-term inflation expectations in the United States Dejan Romih ✉ University of Maribor Faculty of Economics and Business Maribor, Slovenia Alenka Kavkler University of Maribor Faculty of Economics and Business Maribor, Slovenia Abstract: Expectations play an important role in the economy. In this paper, we examine the impact of inflation on short- and long-term inflation expectations in the United States. Using a vector autoregressive model, we find that an increase in the orthogonalised shock to the inflation rate causes an increase in short- and long-term inflation expectations, which is an additional argu-ment for maintaining price stability. Keywords: inflation, expectation, shock, United States, vector autoregressive model  This paper was language edited and proofread by artificial intelligence. 17 1 Introduction In recent years, many economists (e.g. Braggion et al., 2023; Schafer, 2022) have examined the impact of inflation on inflation expectations and vice versa. In this paper, we examine the impact of inflation on short- and long-term inflation expectations in the United States, adding to the literature on this topic. The fact is that the economic situation can have an impact on the expectations of economic agents, which can be realistic, optimistic or pessimistic. This also applies to inflation expectations (Alturki & Olson, 2022; Armantier et al., 2021; Kučerová et al., 2023). After 2020, the inflation expectations of economic agents have increased, which is due to a mixture of supply-side and demand-side factors (Höynck & Rossi, 2023; Kilian & Zhou, 2022). This paper provides an insight into this topic and is organised as follows: In section 2, we describe the methods. In section 3, we describe the results. In section 4, we discuss the results, and in section 5, we draw a conclusion. 2 Methods In this paper, we use a vector autoregressive (VAR) model to examine the impact of an increase in the orthogonalised shock to the inflation rate on inflation expectations in the United States. We use monthly data from January 1990 to June 2023. The data for the consumer price index, one-year expected inflation rate, three-year expected inflation rate, and unemployment rate are from the Federal Reserve Bank of St. Louis, and the data for the Wu-Xia federal funds shadow rate are from the Federal Reserve Bank of Atlanta. The VAR model is a widely used econometric model that assumes all variables are endogenous. The model expresses each variable as a linear function of its own lagged values and the lagged values of the other variables in the model. To estimate the VAR model, the equations are estimated separately using ordinary least squares (Kennedy, 2018). Hansen (2022) provides a com-prehensive and rigorous overview of VAR models. The p-lag vector autoregressive (VAR( p)) model can be specified in the form 𝒚𝒕 = 𝒄 + 𝜫𝟏𝒚𝒕−𝟏 + 𝜫𝟐𝒚𝒕−𝟐 + ⋯ + 𝜫𝒑𝒚𝒕−𝒑 + 𝝐𝒕, 𝑡 = 1, 2, … , 𝑇, (1) where 𝒚𝒕 = (𝑦1𝑡, 𝑦2𝑡, … , 𝑦𝑛𝑡)′ is a (𝑛 × 1) vector of time series variables, 𝒄 is a (𝑛 × 1) vector of constants, 𝜫𝒊, 𝑖 = 1, 2, … , 𝑝, are (𝑛 × 𝑛) coefficient matrices and 𝝐𝒕 is a (𝑛 × 1) vector of white noise process. p denotes the number of lags of the variable vector 𝒚𝒕 used in the model (Zivot & Wang, 2006). 18 As a special case of equation (1), a 5-variable VAR(3) model can be written as follows 1 1 1 1 1 𝑦 𝜋11 𝜋12 𝜋 𝜋 𝜋 1𝑡 𝑐 13 14 1 15 𝑦1𝑡−1 𝑦 𝑐 1 1 1 1 1 𝜋 21 𝜋22 𝜋23 𝜋24 𝜋25 𝑦 2𝑡 2 2𝑡−1 𝑦 𝑐 1 1 1 1 1 𝑦 3𝑡 = 3 + 𝜋 31 𝜋32 𝜋33 𝜋34 𝜋35 3𝑡−1 + 𝑦 4𝑡 𝑐4 𝜋1 𝜋1 𝜋1 𝜋1 𝜋1 𝑦4𝑡−1 [𝑦 41 42 43 44 45 5𝑡] [𝑐5] [𝑦 [𝜋1 1 1 1 1 5𝑡−1] 51 𝜋52 𝜋53 𝜋54 𝜋55] 𝜋2 𝜋2 𝜋2 𝜋2 𝜋2 11 12 13 14 15 𝑦1𝑡−2 2 2 2 2 2 𝜋 21 𝜋22 𝜋23 𝜋24 𝜋25 𝑦 2𝑡−2 + 𝜋2 𝜋2 𝜋2 𝜋2 𝜋2 𝑦3𝑡−2 + (2) 31 32 33 34 35 2 2 2 2 2 𝑦4𝑡−2 𝜋41 𝜋42 𝜋43 𝜋44 𝜋45 [𝑦 [𝜋2 2 2 2 2 5𝑡−2] 51 𝜋52 𝜋53 𝜋54 𝜋55] 𝜋3 𝜋3 𝜋3 𝜋3 𝜋3 11 12 13 14 15 𝑦1𝑡−3 𝜀1𝑡 3 3 3 3 3 𝜋 21 𝜋22 𝜋 23 𝜋24 𝜋25 𝑦 𝜀 2𝑡−3 2𝑡 + 𝜋3 𝜋3 𝜋3 𝜋3 𝜋3 𝑦3𝑡−3 + 𝜀3𝑡 , 31 32 33 34 35 3 3 3 3 3 𝑦4𝑡−3 𝜀4𝑡 𝜋41 𝜋42 𝜋43 𝜋44 𝜋45 [𝑦5𝑡−3] [𝜀5𝑡] [𝜋3 3 3 3 3 51 𝜋52 𝜋53 𝜋54 𝜋55] for 𝑡 = 1, 2, … , 𝑇. We set 𝑛 = 5 and 𝑝 = 3 in equation (1). 𝑐 𝑘 𝑖, 𝑖 = 1, 2, … , 5 and 𝜋𝑖𝑗, 𝑖, 𝑗 = 1, 2, … , 5, 𝑘 = 1, 2, 3, are the corresponding coefficients of the vector 𝒄 and the matrices 𝜫𝟏, 𝜫𝟐 and 𝜫𝟑, respectively. Selecting the appropriate lag length p is a crucial step when applying VAR models. The selection of the lag length hinges on information criteria that take into account the model's fit and complex-ity. Zivot and Wang (2006) recommend estimating the VAR(p) model for 𝑝 = 1, 2, … , 𝑝𝑚𝑎𝑥, and selecting the lag length 𝑝̂ that minimizes certain information criteria. The three commonly used information criteria are Akaike (AIC), Schwarz-Bayesian (BIC), and Hannan-Quinn (HQIC). Accord-ing to Lütkepohl (2005), if consistency is important, it is better to use the BIC or HQ information criterion. However, AIC is preferred for small sample sizes and selects the correct order for a higher percentage of models in small samples. Lütkepohl (2013) notes that VAR models are traditionally employed for stationary variables. Nevertheless, Enders (2014) has questioned whether non-stationary unit root variables should be differenced within a VAR model. Enders posits that differencing may overlook pertinent information regarding the co-movement of the variables. Lütkepohl (2013) specifies VAR models in levels and does not take into account potential cointegration. The author argues that it is feasible to use VAR models in levels without ascertaining the cointegration structure. 19 In the VAR modeling approach, impulse responses play a crucial role. By utilizing impulse response functions (IRFs), one can determine the response of future variable values in the model to a shock – defined as a one-unit increase in one of the VAR residuals (Stock & Watson, 2001). Typically, IRFs are plotted alongside confidence intervals and interpreted as statistically (in)significant changes in a variable over the observed period. 3 Results We use a 5-variable VAR(3) model with the following variables: the first difference of the natural logarithm of the consumer price index ( D.ln_cpi), one-year expected inflation rate ( ei_1yr), three-year expected inflation rate ( ei_3yr), Wu-Xia shadow federal funds rate ( sr) and unemployment rate ( ur). The vector 𝒚𝒕 in equation (2) can be written as 𝒚𝒕 = (𝑦1𝑡, 𝑦2𝑡, 𝑦3𝑡, 𝑦4𝑡, 𝑦5𝑡)′ = (𝐷. 𝑙𝑛_𝑐𝑝𝑖𝑡, 𝑒𝑖_1𝑦𝑟𝑡, 𝑒𝑖_1𝑦𝑟, 𝑠𝑟𝑡 , 𝑢𝑟𝑡)′. The statistics for the selection of the lag order can be found in Figure A.1 in the Appendix. In this section, we analyse the orthogonalised impulse-response functions that measure the impact of an increase in the orthogonalised shock to D.ln_cpi on itself and other endogenous variables (see Figure 1). We are particularly interested in the impact of an increase in the orthogonalised shock to D.ln_cpi on ei_1yr and ei_3yr. 20 Figure 1: Graphs of the orthogonalised impulse–response functions for the VAR(3) model Notes: The horizontal axis of each graph is in units of time and the vertical axis of each graph is in units of the variable. Each graph shows the impact of an innovation over a 60-month period. Source: Own calculations. Figure 1 shows that an increase in the orthogonalised shock to D.ln_cpi also causes a short series of increases in sr that are also statistically significant over a short period of time. In addition, Figure 1 shows that an increase in the orthogonalised shock to D.ln_cpi also causes an increase in ei_1yr that is statistically significant over a long period of time, which is also true for ei_3yr. Figure 1 also shows that an increase in the orthogonalised shock to D.ln_cpi causes a decrease in ur. We have also conducted Granger causality Wald tests (see Figure A.2 in the Appendix). As ex-plained by Brooks (2019), these tests assist in identifying if changes in one variable ( y1) result in changes in another variable ( y2). If y1 causes y2, then the lags of variable y1 would be statistically significant in the equation for y2. If this is the case, but not vice versa (meaning the lags of variable y2 are not statistically significant in the equation for y1), then y1 is referred to as the Granger-cause of y2 or there exists a one-way causal link from y1 to y2. We test the null hypothesis that the coefficients of the specified lags of variable y1 are all equal to 0. If causal links exist in both directions, we refer to it as bidirectional Granger causality. 21 We are particularly interested in whether D.ln_cpi Granger-cause ei_1yr and ei_3yr. The results of the Wald tests show that D.ln_cpi Granger-cause ei_1yr, which is also true for ei_3yr, consistent with our earlier results. 4 Discussion Based on data for the United States, we find that an unexpected increase in the inflation rate causes an increase in inflation expectations, which is consistent with the literature. This means that there is a causal relationship between the two phenomena that needs to be taken into account by policy makers, as other authors also emphasise (e.g. Braggion et al., 2023; Nasir & Huynh, 2024; Schafer, 2022). Nevertheless, monetary history teaches us that price stability is a prerequisite for economic stability and vice versa (Dräger et al., 2023). Research (Chua & Tsiaplias, 2024; Dräger et al., 2023; Gründler, 2023; Pfajfar & Žakelj, 2014) shows that inflation has an impact on the behaviour of economic agents. In times of high inflation, for example, households buy cheaper goods, discounted goods, etc. 5 Conclusion The evidence from the United States suggests that inflation has a positive impact on short- and long-term inflation expectations. Therefore, it is important for the Federal Reserve to ensure short- and long-term price stability. The results of this study add to the literature on this topic and emphasise the importance of price stability for the economy. However, further research is needed to examine the relationship between inflation and inflation expectations during periods of low and high inflation. References Alturki, S., & Olson, E. (2022). Oil sentiment and the U.S. inflation premium. Energy Economics, 114, 106317. https://doi.org/10.1016/J.ENECO.2022.106317 Armantier, O., Koşar, G., Pomerantz, R., Skandalis, D., Smith, K., Topa, G., & van der Klaauw, W. (2021). How economic crises affect inflation beliefs: Evidence from the Covid-19 pandemic. Journal of Economic Behavior & Organization, 189, 443–469. https://doi.org/10.1016/J.JEBO.2021.04.036 Braggion, F., von Meyerinck, F., Schaub, N., & Weber, M. (2023). The long-term effects of inflation on inflation expectations (BFI Working Paper No. 2023-101). Becker Friedman Institute. 22 https://bfi.uchicago.edu/working-paper/the-long-term-effects-of-inflation-on-inflation-expecta- tions/ Chua, C. L., & Tsiaplias, S. (2024). The influence of supermarket prices on consumer inflation expectations. Journal of Economic Behavior & Organization, 219, 414–433. https://doi.org/10.1016/J.JEBO.2024.01.022 Dräger, L., Lamla, M. J., & Pfajfar, D. (2023). How to limit the spillover from an inflation surge to inflation expectations? Journal of Monetary Economics. https://doi.org/10.1016/J.JMO- NECO.2023.12.004 Enders, W. (2014). Applied econometric time series. John Wiley & Sons. Gründler, D. (2023). Expectations, structural breaks and the recent surge in inflation. Economics Letters, 233, 111394. https://doi.org/10.1016/J.ECONLET.2023.111394 Hansen, B. (2022). Econometrics. Princeton University Press. Höynck, C., & Rossi, L. (2023). The drivers of market-based inflation expectations in the euro area and in the US. Economics Letters, 232, 111323. https://doi.org/10.1016/J.ECON- LET.2023.111323 Höynck, C., & Rossi, L. (2023). The drivers of market-based inflation expectations in the euro area and in the US. Economics Letters, 232, 111323. https://doi.org/10.1016/J.ECON- LET.2023.111323 Kennedy, P. (2018). A guide to econometrics. Wiley Blackwell. Kilian, L., & Zhou, X. (2022). The impact of rising oil prices on U.S. inflation and inflation expectations in 2020–23. Energy Economics, 113, 106228. https://doi.org/10.1016/J.ENECO.2022.106228 Kilian, L., & Zhou, X. (2022). The impact of rising oil prices on U.S. inflation and inflation expectations in 2020–23. Energy Economics, 113, 106228. https://doi.org/10.1016/J.ENECO.2022.106228 Kučerová, Z., Pakši, D., & Koňařík, V. (2023). Macroeconomic fundamentals and attention: What drives European consumers’ inflation expectations? Economic Systems, 101153. https://doi.org/10.1016/J.ECOSYS.2023.101153 23 Lütkepohl, H. (2005). New introduction to multiple time series analysis. Springer. Lütkepohl, H. (2013). Vector autoregressive models. In N. Hashimzade & M. A. Thornton (ed.), Handbook of research methods and applications in empirical economics (pp. 139–164). North-ampton: Edward Elgar Publishing. Nasir, M. A., & Huynh, T. L. D. (2024). Nexus between inflation and inflation expectations at the zero lower bound: A tiger by the tail. Economic Modelling, 131, 106601. https://doi.org/10.1016/J.ECONMOD.2023.106601 Nasir, M. A., & Huynh, T. L. D. (2024). Nexus between inflation and inflation expectations at the zero lower bound: A tiger by the tail. Economic Modelling, 131, 106601. https://doi.org/10.1016/J.ECONMOD.2023.106601 Pfajfar, D., & Žakelj, B. (2014). Experimental evidence on inflation expectation formation. Journal of Economic Dynamics and Control, 44, 147–168. https://doi.org/10.1016/J.JEDC.2014.04.012 Schafer, J. (2022). Inflation expectations and their formation (Working Paper No. 2022-03). Con-gressional Budget Office. https://www.cbo.gov/system/files/2022-03/57398-Inflation.pdf Stock, J.H. & Watson, M.W. (2001). Vector Autoregressions. Journal of Economic Perspectives, 15(4), 101–115. https://doi.org/10.1257/JEP.15.4.101 Zivot, E., & Wang, J. (2006). Modelling financial time series with S-Plus®. New York: Springer. 24 Appendix Figure A.1: Lag order selection statistics for the VAR(3) model (screenshot) Lag-order selection criteria Sample: 1991m2 thru 2023m6 Number of obs = 389 Lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC 0 -221.858 2.2e-06 1.16636 1.18656 1.21731 1 1761.12 3966 25 0.000 9.4e-11 -8.90036 -8.77918 -8.59468 2 1831.75 141.26 25 0.000 7.4e-11 -9.13497 -8.9128 -8.57457 3 1912.12 160.73 25 0.000 5.6e-11* -9.41963* -9.09648* -8.6045* 4 1930.86 37.491 25 0.052 5.8e-11 -9.38748 -8.96334 -8.31762 5 1949.61 37.488 25 0.052 6.0e-11 -9.35531 -8.83019 -8.03072 6 1975.52 51.822 25 0.001 5.9e-11 -9.36 -8.73388 -7.78068 7 2002.42 53.807 25 0.001 5.9e-11 -9.36978 -8.64269 -7.53574 8 2023.66 42.473 25 0.016 6.0e-11 -9.35044 -8.52235 -7.26166 9 2044.12 40.914 25 0.023 6.2e-11 -9.32708 -8.39801 -6.98357 10 2064.66 41.09 25 0.022 6.3e-11 -9.30417 -8.27412 -6.70594 11 2085.78 42.237* 25 0.017 6.5e-11 -9.28422 -8.15318 -6.43126 12 2102.69 33.827 25 0.112 6.7e-11 -9.24264 -8.01061 -6.13495 * optimal lag Endogenous: ur ei_3yr ei_1yr D.ln_cpi sr Exogenous: _cons Source: Own calculations. Figure A.2: Results of the Granger causality Wald tests (screenshot) . vargranger Granger causality Wald tests Equation Excluded F df df_r Prob > F ur ei_3yr 2.2017 3 382 0.0874 ur ei_1yr .82394 3 382 0.4813 ur D.ln_cpi .7445 3 382 0.5261 ur sr 4.0497 3 382 0.0075 ur ALL 2.463 12 382 0.0042 ei_3yr ur 2.6226 3 382 0.0504 ei_3yr ei_1yr 22.529 3 382 0.0000 ei_3yr D.ln_cpi 27.804 3 382 0.0000 ei_3yr sr 3.9456 3 382 0.0086 ei_3yr ALL 11.398 12 382 0.0000 ei_1yr ur 5.0113 3 382 0.0020 ei_1yr ei_3yr 18.206 3 382 0.0000 ei_1yr D.ln_cpi 50.133 3 382 0.0000 ei_1yr sr 1.2303 3 382 0.2984 ei_1yr ALL 18.532 12 382 0.0000 D_ln_cpi ur .52979 3 382 0.6621 D_ln_cpi ei_3yr .22689 3 382 0.8777 D_ln_cpi ei_1yr .2456 3 382 0.8645 D_ln_cpi sr .19423 3 382 0.9003 D_ln_cpi ALL .64676 12 382 0.8018 sr ur 2.8004 3 382 0.0398 sr ei_3yr 1.9782 3 382 0.1167 sr ei_1yr .73936 3 382 0.5291 sr D.ln_cpi 2.875 3 382 0.0361 sr ALL 2.4592 12 382 0.0042 Source: Own calculations. 25 Vpliv inflacijske pismenosti pripadnikov generacije Z na njihova kratko- in dolgoročna inflacijska pričakovanja Blaž Frešer ✉ Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta Maribor, Slovenija Dejan Romih Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta Maribor, Slovenija Povzetek: V tem prispevku raziskujemo vpliv inflacijske pismenosti pripadnikov generacije Z na njihova kratko- in dolgoročna inflacijska pričakovanja, pri čemer uporabljamo podatke, ki smo jih dobili z anketiranjem do- in podiplomskih študentov ekonomije in poslovanja. Rezultati kažejo, da inflacijska pismenost anketirancev negativno vpliva na njihova kratkoročna inflacijska pričakovanja, ne vpliva pa na njihova dolgoročna inflacijska pričakovanja, kar je koristna informacija za oblikovalce politike na ravni države in skupine držav Evropske unije z evrom kot denarno enoto. Ključne besede: generacija Z, inflacija, pismenost, pričakovanje, Slovenija 26 1 Uvod V tem prispevku raziskujemo vpliv inflacijske pismenosti pripadnikov generacije Z na njihova kratko- in dolgoročna inflacijska pričakovanja, pri čemer uporabljamo podatke ankete o inflacijski pismenosti in inflacijskih pričakovanjih, ki smo jo izvedli med pripadniki generacije Z. Izkazalo se je, da je o vplivu inflacijske pismenosti ljudi na njihova inflacijska pričakovanja zelo malo napisa-nega, kar nas preseneča glede na aktualnost problema. Namen tega prispevka je tako zapolniti vrzel v literaturi. Domnevamo, da inflacijska pismenost ljudi vpliva na njihova inflacijska pričakovanja oz. da imajo manj inflacijsko pismeni večja inflacijska pričakovanja kot bolj inflacijsko pismeni. To kažejo tudi izkušnje iz Avstrije (Rumler & Valderrama, 2020), pri čemer moramo upoštevati, da se ljudje pri-lagajajo času in okolju (Pfajfar & Žakelj, 2014). Kljub temu so potrebne dodatne raziskave, saj rezultati raziskovanj niso enopomenski (gl. npr. Dräger & Nghiem, 2023). Ta prispevek ima še pet poglavij. V poglavju 2 podajamo metode, v poglavju 3 rezultate, v poglavju 4 razpravo, v poglavju 5 pa sklep. 2 Metode Podatke, ki jih analiziramo v poglavju 3, smo dobili z anketiranjem do- in podiplomskih študentov ekonomije in poslovanja, ki študirajo na Ekonomsko-poslovni fakulteti Univerze v Mariboru in so pripadniki generacije Z. Anketo o inflacijski pismenosti in inflacijskih pričakovanjih smo izvajali novembra 2023, in sicer tako, da so anketiranci izpolnjevali anketni vprašalnik, ki ga najdete v prilogi 2. Njihovo inflacijsko pismenost smo ocenjevali s kvizom o Evropski centralni banki (ECB) (kvizom 1), ki ima 11 vprašanj, kvizom o denarni politiki (kvizom 2), ki ima 12 vprašanj, in kvizom o cenovni stabilnosti (kvizom 3), ki ima 10 vprašanj.1 V raziskavi uporabljamo dva indeksa inflacijske pismenosti. Indeks infpismenost1 smo izračunali tako, da smo upoštevali samo rezultate kviza 3, indeks infpismenost2 pa tako, da smo upoštevali rezultate kviza 1, 2 in 3, in sicer v razmerju 20 : 30 : 50. V anketi je sodeloval 101 anketiranec, od tega 35 moških (34,7 %) in 66 žensk (65,3 %), ki so bili v povprečju stari 21,8 leta (σ = 1,6 leta). Dodiplomcev je bilo 47 (46,5 %), podiplomcev pa 54 (53,5 %). 1 Gl. https://www.ecb.europa.eu/ecb/educational/test-your-knowledge/html/index.en.html. 27 3 Rezultati V tem poglavju analiziramo kratko- in dolgoročna inflacijska pričakovanja pripadnikov generacije Z glede na njihove demografske značilnosti ter ugotavljamo, kateri demografski dejavniki (spol, starost, stopnja študija, inflacijska pismenost) vplivajo na njihova kratko- in dolgoročna inflacijska pričakovanja. 3.1 Kratkoročna inflacijska pričakovanja Anketa kaže, da je novembra 2023 povprečna pričakovana stopnja inflacije čez 12 mesecev zna- šala 6,8 % (σ = 2,4 odstotne točke), kar je za 0,1 odstotne točke manj kot je oktobra 2023 znašala stopnja inflacije v Sloveniji. Slika 1 kaže povprečno pričakovano stopnjo inflacije čez 12 mesecev glede na demografske značilnosti anketirancev (tj. študentov ekonomije in poslovanja). 28 Slika 1: Povprečna pričakovana stopnja inflacije čez 12 mesecev glede na demografske značilnosti anketirancev 6,7 7 7 6,3 6,4 5,7 6 6 5 5 4 4 % % 3 3 2 2 1 1 0 0 Moški Ženske Mlajši Starejši (a) (b) 6,6 7 6,6 7 6,1 6,1 6 6 5 5 4 4 % % 3 3 2 2 1 1 0 0 Dodiplomec Podiplomec Manj inflacijsko pismeni Bolj inflacijsko pismeni (c) (č) Opomba: Anketirance smo glede na starost in inflacijsko pismenost razdelili v dve skupini, pri čemer smo kot kriterij upoštevali mediano. Vir: Lastni izračuni na podlagi podatkov ankete. S slike 1 je razvidno, da je novembra 2023 povprečna pričakovana stopnja inflacije čez 12 mesecev pri moških znašala 5,7 %, kar je za 1,1 odstotne točke manj kot pri ženskah – gl. grafikon (a), pri mlajših 6,3 %, kar je za 0,1 odstotne točke manj kot pri starejših – gl. grafikon (b), pri dodiplomcih 6,6 %, kar je za 0,5 odstotne točke več kot pri podiplomcih – gl. grafikon (c), pri manj inflacijsko pismenih pa 6,6 %, kar je za 0,5 odstotne točke več kot pri bolj inflacijsko pismenih – gl. grafikon (č). To pomeni, da imajo manj inflacijsko pismeni večja kratkoročna inflacijska pričakovanja, kar je koristna informacija za oblikovalce politike. 29 3.2 Dolgoročna inflacijska pričakovanja Anketa kaže, da je novembra 2023 povprečna pričakovana stopnja inflacije čez 36 mesecev zna- šala 6,3 % (σ = 3 odstotne točke), kar je za 0,5 odstotne točke manj kot povprečna pričakovana stopnja inflacije čez 12 mesecev. To pomeni, da anketiranci pričakujejo, da se bo stopnja inflacije na dolgi rok zmanjšala. Slika 2 kaže povprečno pričakovano stopnjo inflacije čez 36 mesecev glede na demografske značilnosti anketirancev. Slika 2: Povprečna pričakovana stopnja inflacije čez 36 mesecev glede na demografske značilnosti anketirancev 7 7 5,9 6 6 5,4 5,4 5 4,4 5 4 4 % % 3 3 2 2 1 1 0 0 Moški Ženske Mlajši Starejši (a) (b) 7 7 5,8 6 5,5 5,3 6 5,0 5 5 4 4 % % 3 3 2 2 1 1 0 0 Dodiplomec Podiplomec Manj inflacijsko pismeni Bolj inflacijsko pismeni (c) (č) Opomba: Anketirance smo glede na starost in inflacijsko pismenost razdelili v dve skupini, pri čemer smo kot kriterij upoštevali mediano. Vir: Lastni izračuni na podlagi podatkov ankete. S slike 2 je razvidno, da je novembra 2023 povprečna pričakovana stopnja inflacije čez 36 mesecev pri moških znašala 4,4 %, kar je za 1,5 odstotne točke manj kot pri ženskah – gl. grafikon (a), pri mlajših 5,4 %, kar je enako kot pri starejših – gl. grafikon (b), pri dodiplomcih 5,5 %, kar je za 30 0,2 odstotne točke več kot pri podiplomcih – gl. grafikon (c), pri manj inflacijsko pismenih pa 5,8 %, kar je za 0,8 odstotne točke več kot pri bolj inflacijsko pismenih – gl. grafikon (č). To pomeni, da imajo manj inflacijsko pismeni tudi večja dolgoročna inflacijska pričakovanja. 3.3 Demografski dejavniki pričakovane stopnje inflacije čez 12 mesecev V tem podpoglavju nas zanima, kateri demografski dejavniki vplivajo na pričakovano stopnjo inflacije čez 12 mesecev (tj. kratkoročna inflacijska pričakovanja). Da bi lahko odgovorili na to vpra- šanje, smo uporabili dva linearna regresijska modela, katerih ocene parametrov podajamo v nadaljevanju tega podpoglavja (gl. sliki 3 in 4). Inflacijsko pismenost smo najprej merili z indeksom 𝑖𝑛𝑓𝑝𝑖𝑠𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠𝑡1, potem pa z indeksom 𝑖𝑛𝑓𝑝𝑖𝑠𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠𝑡2. Slika 3: Zaslonska slika rezultatov linearne regresije v primeru, ko upoštevamo 𝑖𝑛𝑓𝑝𝑖𝑠𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠𝑡1 . regress inflacija12 spol starost dodiplomec infpismenost1, vce(robust) Linear regression Number of obs = 101 F(4, 96) = 4.10 Prob > F = 0.0041 R-squared = 0.0901 Root MSE = 3.2029 Robust inflacija12 Coefficient std. err. t P>|t| [95% conf. interval] spol .9062529 .8956615 1.01 0.314 -.8716211 2.684127 starost .5897659 .2566985 2.30 0.024 .0802235 1.099308 dodiplomec -1.640788 .7225049 -2.27 0.025 -3.074949 -.2066277 infpismenost1 -.0003745 .0001646 -2.28 0.025 -.0007011 -.0000478 _cons -3.34232 6.356926 -0.53 0.600 -15.96072 9.276079 Vir: Lastni izračuni na podlagi podatkov ankete. S slike 3 je razvidno, da starost pozitivno in statistično značilno (𝛽 = 0,59, 𝑝 < 0,05), stopnja študija (𝑑𝑜𝑑𝑖𝑝𝑙𝑜𝑚𝑒𝑐) in inflacijska pismenost (𝑖𝑛𝑓𝑝𝑖𝑠𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠𝑡1) pa negativno in statistično značilno vplivajo na pričakovano stopnjo inflacije čez 12 mesecev (𝛽 = −1,65, 𝑝 < 0,05 oz. 𝛽 = −0,00, 𝑝 < 0,05). Ugotovili smo tudi, da spol statistično značilno ne vpliva na odvisno spremenljivko (𝑝 ≥ 0,10). Problem je, ker je delež pojasnjene variance sorazmerno majhen (𝑅2 = 0,09), kar povzroča potrebo po prilagajanju (Ozili, 2023). Dejstvo je, da na inflacijska pričakovanja študentov vplivajo tudi drugi dejavniki. 31 Slika 4: Zaslonska slika rezultatov linearne regresije v primeru, ko upoštevamo 𝑖𝑛𝑓𝑝𝑖𝑠𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠𝑡2 . regress inflacija12 spol starost dodiplomec infpismenost2, vce(robust) Linear regression Number of obs = 101 F(4, 96) = 2.92 Prob > F = 0.0251 R-squared = 0.0898 Root MSE = 3.2033 Robust inflacija12 Coefficient std. err. t P>|t| [95% conf. interval] spol .8761256 .8830489 0.99 0.324 -.8767125 2.628964 starost .6000211 .2572834 2.33 0.022 .0893177 1.110724 dodiplomec -1.617573 .7390028 -2.19 0.031 -3.084482 -.1506638 infpismenost2 -.4990387 .2462295 -2.03 0.045 -.9878004 -.0102769 _cons -3.108477 6.248649 -0.50 0.620 -15.51195 9.294993 Vir: Lastni izračuni na podlagi podatkov ankete. S slike 4 je razvidno, da starost pozitivno in statistično značilno (𝛽 = 0,60, 𝑝 < 0,05), stopnja študija (𝑑𝑜𝑑𝑖𝑝𝑙𝑜𝑚𝑒𝑐) in inflacijska pismenost (𝑖𝑛𝑓𝑝𝑖𝑠𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠𝑡2) pa negativno in statistično značilno vplivajo na pričakovano stopnjo inflacije čez 12 mesecev (𝛽 = −1,62, 𝑝 < 0,05 oz. 𝛽 = −0,50, 𝑝 < 0,05). Ugotovili smo tudi, da spol statistično značilno ne vpliva na odvisno spremenljivko (𝑝 ≥ 0,10), kar potrjuje naše prejšnje ugotovitve. Problem je, ker je delež pojasnjene variance tudi v tem primeru sorazmerno majhen (𝑅2 = 0,09). 3.4 Demografski dejavniki pričakovane stopnje inflacije čez 36 mesecev V tem podpoglavju nas zanima, kateri demografski dejavniki vplivajo na pričakovano stopnjo inflacije čez 36 mesecev (tj. dolgoročna inflacijska pričakovanja). Da bi lahko odgovorili na to vpra- šanje, smo uporabili dva linearna regresijska modela, katerih ocene parametrov podajamo v nadaljevanju tega podpoglavja (gl. sliki 5 in 6). Inflacijsko pismenost smo najprej merili z indeksom 𝑖𝑛𝑓𝑝𝑖𝑠𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠𝑡1, potem pa z indeksom 𝑖𝑛𝑓𝑝𝑖𝑠𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠𝑡2. Slika 5: Zaslonska slika rezultatov linearne regresije v primeru, ko upoštevamo 𝑖𝑛𝑓𝑝𝑖𝑠𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠𝑡1 . regress inflacija36 spol starost dodiplomec infpismenost1, vce(robust) Linear regression Number of obs = 101 F(4, 96) = 2.46 Prob > F = 0.0507 R-squared = 0.0626 Root MSE = 4.0829 Robust inflacija36 Coefficient std. err. t P>|t| [95% conf. interval] spol 1.459178 .8757166 1.67 0.099 -.279106 3.197461 starost .5121046 .2998527 1.71 0.091 -.0830982 1.107307 dodiplomec -1.012355 .9056985 -1.12 0.266 -2.810152 .7854424 infpismenost1 -.0003448 .0002607 -1.32 0.189 -.0008623 .0001727 _cons -4.66471 6.528474 -0.71 0.477 -17.62363 8.294209 Vir: Lastni izračuni na podlagi podatkov ankete. 32 S slike 5 je razvidno, da spol in starost pozitivno in statistično značilno vplivata na pričakovano stopnjo inflacije čez 36 mesecev (𝛽 = 1,46, 𝑝 < 0,10 oz. 𝛽 = 0,51, 𝑝 < 0,10), medtem ko stopnja študija (𝑑𝑜𝑑𝑖𝑝𝑙𝑜𝑚𝑒𝑐) in inflacijska pismenost (𝑖𝑛𝑓𝑝𝑖𝑠𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠𝑡1) statistično značilno ne vplivata na odvisno spremenljivko (𝑝 ≥ 0,10). Problem je, ker je delež pojasnjene variance tudi v tem primeru sorazmerno majhen (𝑅2 = 0,06). Slika 6: Zaslonska slika rezultatov linearne regresije v primeru, ko upoštevamo 𝑖𝑛𝑓𝑝𝑖𝑠𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠𝑡2 . regress inflacija36 spol starost dodiplomec infpismenost2, vce(robust) Linear regression Number of obs = 101 F(4, 96) = 2.40 Prob > F = 0.0557 R-squared = 0.0587 Root MSE = 4.0913 Robust inflacija36 Coefficient std. err. t P>|t| [95% conf. interval] spol 1.452332 .8909266 1.63 0.106 -.3161436 3.220807 starost .5139556 .3049333 1.69 0.095 -.0913322 1.119243 dodiplomec -.9545847 .8855959 -1.08 0.284 -2.712479 .8033093 infpismenost2 -.4015211 .3337931 -1.20 0.232 -1.064095 .2610529 _cons -4.67656 6.703509 -0.70 0.487 -17.98292 8.629801 Vir: Lastni izračuni na podlagi podatkov ankete. S slike 6 je razvidno, da starost pozitivno in statistično značilno (𝛽 = 0,51, 𝑝 < 0,10) vpliva na pri- čakovano stopnjo inflacije čez 36 mesecev, medtem ko spol, stopnja študija (𝑑𝑜𝑑𝑖𝑝𝑙𝑜𝑚𝑒𝑐) in inflacijska pismenost (𝑖𝑛𝑓𝑝𝑖𝑠𝑚𝑒𝑛𝑜𝑠𝑡2) statistično značilno ne vplivajo na odvisno spremenljivko (𝑝 ≥ 0,10). Problem je, ker je delež pojasnjene variance tudi v tem primeru sorazmerno majhen (𝑅2 = 0,06). 4 Razprava Analiza nam daje vpogled v stanje na področju inflacijske pismenosti in inflacijskih pričakovanj študentov ekonomije in poslovanja, ki so pripadniki generacije Z. Izkazalo se je, da imajo ženske, starejši, dodiplomci in manj inflacijsko pismeni večja inflacijska pričakovanja kot moški, mlajši, podiplomci in bolj inflacijsko pismeni, kar smo pričakovali. Izkazalo se je tudi, da inflacijska pismenost (ne glede na to, kako jo merimo) negativno in statistično značilno vpliva na pričakovano stopnjo inflacije čez 12 mesecev, ne pa tudi na pričakovano stopnjo inflacije čez 36 mesecev. 5 Sklep Raziskava kaže, da na inflacijska pričakovanja študentov ekonomije in poslovanja vplivajo različni demografski dejavniki. Ugotovili smo, da na kratkoročna inflacijska pričakovanja vplivajo starost, 33 stopnja študija in inflacijska pismenost (ne glede na to, kako jo merimo), na dolgoročna pa spol in starost, kar je koristna informacija za oblikovalce politike. Viri Dräger, L., & Nghiem, G. (2023). Inflation literacy, inflation expectations, and trust in the central bank: A survey experiment (CESifo Working Paper No. 10539). https://www.cesifo.org/en/publi- cations/2023/working-paper/inflation-literacy-inflation-expectations-and-trust-central-bank Ozili, P. K. (2023). The acceptable R-square in empirical modelling for social science research (MPRA Paper No. 115769). Munich Personal RePEc Archive. https://mpra.ub.uni-mu- enchen.de/115769/ Pfajfar, D., & Žakelj, B. (2014). Experimental evidence on inflation expectation formation. Journal of Economic Dynamics and Control, 44, 147–168. https://doi.org/10.1016/j.jedc.2014.04.012 Rumler, F., & Valderrama, M. T. (2020). Inflation literacy and inflation expectations: Evidence from Austrian household survey data. Economic Modelling, 87, 8–23. https://doi.org/10.1016/j.econ- mod.2019.06.016 34 Priloga: Anketni vprašalnik Anketa o inflacijski pismenosti in inflacijskih pričakovanjih Navodila: Najprej v prazna polja vpišite manjkajoče demografske podatke, nato rešite tri kvize in v prazna polja vpišite število doseženih točk, potem pa odgovorite na dve vprašanji. Anketiranje je anonimno. Spol (M/Ž) ___ Starost (v letih) ___ ___ Dodiplomski študent (DA/NE) ___ ___ Kviz o ECB Število točk: ___ ___ ___ ___ ___ Kviz o denarni politiki Število točk: ___ ___ ___ ___ ___ Kviz o cenovni stabilnosti Število točk: ___ ___ ___ ___ ___ 35 Namig: Oktobra 2023 je bila medletna stopnja inflacije v Sloveniji 6,9-%. Kolikšna bo medletna stopnja inflacije/deflacije čez 12 mesecev? (V primeru, ___ ___ , ___ % da pričakujete deflacijo, dopišite predznak minus.) Kolikšna bo medletna stopnja inflacije/deflacije čez 36 mesecev? (V primeru, ___ ___ , ___ % da pričakujete deflacijo, dopišite predznak minus.) Hvala za sodelovanje! 36 The impact of the inflation rate and the output gap on the interest rate in Canada, the euro area and the United States Dejan Romih ✉ University of Maribor Faculty of Economics and Business Maribor, Slovenia Abstract: In this paper, we examine the impact of the inflation rate and the output gap on the interest rate in Canada, the euro area and the United States. Using threshold regression models, we found that there are differences between these economies that researchers need to take into account. It turns out that the inflation rate and the output gap are not always important predictors of the interest rate. Keywords: Canada, euro area, inflation rate, interest rate, output gap, United States  This paper was language edited and proofread by artificial intelligence. 37 1 Introduction After the Covid-19 shock, the inflation rate, the interest rate and the output gap were the main topics of discussion among central bankers (see e.g. Williams, 2023). In this paper, we examine the impact of the inflation rate and the output gap on the interest rate. We use data for Canada, the euro area and the United States, which are also used by Holston et al. (2023), who estimated the r-star for all three economies. The fact is that the Covid-19 shock has had a negative impact on all three economies. It quickly became clear that none of them were prepared for a crisis of this magnitude. Data from the Federal Reserve Bank of New York (2023) shows that the output gap in the second quarter of 2020 was negative in all three economies. In Canada, the output gap was –5.9%, in the euro area –4.7% and in the United States –0.8%. This required an expansionary monetary policy to increase economic activity. This is one of the reasons why we examine the impact of the inflation rate and the output gap on the interest rate. The rest of the paper is organised as follows: In section 2, we describe the methods. In section 3, we describe the results. In section 4, we discuss the results, and in section 5, we draw a conclusion. 2 Methods In this paper, we use six different threshold regression models to examine the impact of the inflation rate and the output gap on the interest rate in Canada, the euro area and the United States, respectively. We use quarterly data on the interest rate (𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡), the inflation rate (𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛) and the output gap (𝑜𝑔𝑎𝑝) from the first quarter of 1972 to the second quarter of 2023. We obtained the data from the Federal Reserve Bank of New York (2023). In the case of the output gap, we use estimates from the Holston-Laubach-Williams model (see e.g. Holston et el., 2023). 3 Results 3.1 Results for Canada In this section, we examine the impact of the inflation rate and the output gap on the interest rate in Canada. First, we use the first lag of the output gap (𝑙. 𝑜𝑔𝑎𝑝) as a threshold variable and assume one threshold or two regions, so that the model can be written as follows: 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑐𝑎 = 𝛿 (1) 𝑡 110 + 𝛿111𝑙. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑐𝑎 + 𝛿113𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑐𝑎 + 𝛿114𝑜𝑔𝑎𝑝𝑐𝑎 + 𝜖𝑡1 38 if −∞ < 𝑙. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑐𝑎 ≤ 𝛾1 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑐𝑎 = 𝛿 𝑡 210 + 𝛿211𝑙. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑐𝑎 + 𝛿213𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑐𝑎 + 𝛿214𝑜𝑔𝑎𝑝𝑐𝑎 + 𝜖𝑡1 if 𝛾1 < 𝑙. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑐𝑎 < ∞ where 𝜖𝑡 is an IID error with mean 0 and variance 𝜎2. Estimates of this model are shown in Figure 1 1. Figure 1: Screenshot of the estimates of Model1_ca . threshold interest_ca, regionvars(l.interest_ca inflation_ca ogap_ca) threshvar(l.ogap_ca) Searching for threshold: 1 (running 164 regressions) .................................................. 50 .................................................. 100 .................................................. 150 .............. Threshold regression Number of obs = 205 Full sample: 1972q2 thru 2023q2 AIC = -24.6800 Number of thresholds = 1 BIC = 1.9040 Threshold variable: L.ogap_ca HQIC = -13.9274 Order Threshold SSR 1 2.9135 168.1020 interest_ca Coefficient Std. err. z P>|z| [95% conf. interval] Region1 interest_ca L1. .9238034 .0324821 28.44 0.000 .8601396 .9874672 inflation_ca .0291912 .0698828 0.42 0.676 -.1077765 .1661588 ogap_ca -.0127471 .0318616 -0.40 0.689 -.0751946 .0497005 _cons .1895504 .1365056 1.39 0.165 -.0779957 .4570964 Region2 interest_ca L1. .968301 .0419636 23.07 0.000 .8860539 1.050548 inflation_ca .1433205 .064554 2.22 0.026 .016797 .269844 ogap_ca -.2182036 .1420347 -1.54 0.124 -.4965866 .0601794 _cons .6252833 .5688843 1.10 0.272 -.4897093 1.740276 . . estimates store Model1_ca Source: Own calculations based on data from the Federal Reserve Bank of New York (2023). The output consists of two tables. The first table contains the estimated threshold and the corresponding sum of squared residuals. The estimated threshold of 2.91% divides the sample into two regions. Region 1 corresponds to the part of the sample in which the output gap of the last quarter is less than or equal to 2.91%. Region 2 corresponds to the part of the sample in which the output gap of the last quarter is greater than 2.91%. The second table contains the estimated coefficients. In region 1, the coefficient of 0.92 for the interest rate of the last quarter indicates that the interest rate is persistent. The coefficient of 0.03 for the inflation rate and the coefficient 39 of –0.01 for the output gap are not significantly different from zero. In region 2, the coefficient of 0.97 for the interest rate of the last quarter indicates that the interest rate is persistent. The coefficient of 0.14 for the inflation rate is significantly different from zero, which means that the Bank of Canada is more concerned with the inflation rate than with the output gap. Second, we use the second lag of the output gap (𝑙2. 𝑜𝑔𝑎𝑝) as a threshold variable and assume one threshold or two regions, so that the model can be written as follows: 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑐𝑎 = 𝛿 𝑡 120 + 𝛿121𝑙2. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑐𝑎 + 𝛿122𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑐𝑎 + 𝛿123𝑜𝑔𝑎𝑝𝑐𝑎 + 𝜖𝑡2 if −∞ < 𝑙2. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑐𝑎 ≤ 𝛾2 (2) 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑐𝑎 = 𝛿 𝑡 220 + 𝛿221𝑙2. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑐𝑎 + 𝛿222𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑐𝑎 + 𝛿223𝑜𝑔𝑎𝑝𝑐𝑎 + 𝜖𝑡2 if 𝛾2 < 𝑙2. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑐𝑎 < ∞ where 𝜖𝑡 is an IID error with mean 0 and variance 𝜎2. Estimates of this model are shown in Figure 2 2. 40 Figure 2: Screenshot of the estimates of Model2_ca . threshold interest_ca, regionvars(l.interest_ca inflation_ca ogap_ca) threshvar(l2.ogap_ca) Searching for threshold: 1 (running 163 regressions) .................................................. 50 .................................................. 100 .................................................. 150 ............. Threshold regression Number of obs = 204 Full sample: 1972q3 thru 2023q2 AIC = -24.2104 Number of thresholds = 1 BIC = 2.3346 Threshold variable: L2.ogap_ca HQIC = -13.4725 Order Threshold SSR 1 -2.0345 167.5045 interest_ca Coefficient Std. err. z P>|z| [95% conf. interval] Region1 interest_ca L1. .9145054 .0436112 20.97 0.000 .8290291 .9999818 inflation_ca .1649495 .1164236 1.42 0.157 -.0632366 .3931356 ogap_ca .0808588 .0526364 1.54 0.124 -.0223067 .1840243 _cons .507688 .4377293 1.16 0.246 -.3502457 1.365622 Region2 interest_ca L1. .9190007 .0312704 29.39 0.000 .8577118 .9802896 inflation_ca .1052103 .0495043 2.13 0.034 .0081838 .2022369 ogap_ca .0889642 .0475305 1.87 0.061 -.0041938 .1821222 _cons -.214838 .1314343 -1.63 0.102 -.4724445 .0427685 . . estimates store Model2_ca Source: Own calculations based on data from the Federal Reserve Bank of New York (2023). The estimated threshold of –2.03% divides the sample into two regions. Region 1 corresponds to the part of the sample in which the output gap of the penultimate quarter is less than or equal to –2.03%. Region 2 corresponds to the part of the sample in which the output gap of the penultimate quarter is greater than –2.03%. In region 1, the coefficient of 0.91 for the interest rate of the last quarter indicates that the interest rate is persistent. The coefficient of 0.16 for the inflation rate and the coefficient of 0.08 for the output gap are not significantly different from zero. In region 2, the coefficient of 0.92 for the interest rate of the last quarter indicates that the interest rate is persistent. The coefficient of 0.11 for the inflation rate and the coefficient of 0.09 for the output gap are significantly different from zero, which means that the Bank of Canada is concerned with the inflation rate and the output gap. Now we can compare the sum of squared residuals and the information criteria of both models. We can see that Model1_ca offers the best fit. This is the model that uses the first lag of the output gap as the threshold variable. 41 3.2 Results for the euro area In this section, we examine the impact of the inflation rate and the output gap on the interest rate in the euro area. First, we use the first lag of the output gap (𝑙. 𝑜𝑔𝑎𝑝) as a threshold variable and assume one threshold or two regions, so that the model can be written as follows: 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑒𝑎 = 𝛿 𝑡 130 + 𝛿131𝑙. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑒𝑎 + 𝛿132𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑒𝑎 + 𝛿133𝑜𝑔𝑎𝑝𝑒𝑎 + 𝜖𝑡3 if −∞ < 𝑙. 𝑜𝑔𝑎𝑝 ≤ 𝛾3 (3) 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑐𝑎 = 𝛿 𝑡 230 + 𝛿231𝑙. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑒𝑎 + 𝛿232𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑒𝑎 + 𝛿233𝑜𝑔𝑎𝑝𝑒𝑎 + 𝜖𝑡3 if 𝛾3 < 𝑙. 𝑜𝑔𝑎𝑝 < ∞ where 𝜖𝑡 is an IID error with mean 0 and variance 𝜎2. Estimates of this model are shown in Figure 3 3. Figure 3: Screenshot of the estimates of Model1_ea . threshold interest_ea, regionvars(l.interest_ea inflation_ea ogap_ea) threshvar(l.ogap_ea) Searching for threshold: 1 (running 164 regressions) .................................................. 50 .................................................. 100 .................................................. 150 .............. Threshold regression Number of obs = 205 Full sample: 1972q2 thru 2023q2 AIC = -191.5355 Number of thresholds = 1 BIC = -164.9514 Threshold variable: L.ogap_ea HQIC = -180.7828 Order Threshold SSR 1 1.5472 74.4883 interest_ea Coefficient Std. err. z P>|z| [95% conf. interval] Region1 interest_ea L1. .9650706 .0176811 54.58 0.000 .9304163 .999725 inflation_ea .0863255 .0276632 3.12 0.002 .0321067 .1405444 ogap_ea .0938959 .0326378 2.88 0.004 .0299269 .1578649 _cons .000925 .0853603 0.01 0.991 -.1663782 .1682281 Region2 interest_ea L1. .8615152 .0429235 20.07 0.000 .7773868 .9456437 inflation_ea .173608 .0536194 3.24 0.001 .0685159 .2787 ogap_ea -.0699567 .0791274 -0.88 0.377 -.2250435 .0851301 _cons -.1096901 .2912421 -0.38 0.706 -.6805141 .461134 . . estimates store Model1_ea Source: Own calculations based on data from the Federal Reserve Bank of New York (2023). 42 The estimated threshold of 1.55% divides the sample into two regions. Region 1 corresponds to the part of the sample in which the output gap of the last quarter is less than or equal to 1.55%. Region 2 corresponds to the part of the sample in which the output gap of the last quarter is greater than 1.55%. In region 1, the coefficient of 0.97 for the interest rate of the last quarter indicates that the interest rate is persistent. The coefficient of 0.09 for the inflation rate and the coefficient of 0.09 for the output gap are significantly different from zero, which means that the European Central Bank is concerned with the inflation rate and the output gap. In region 2, the coefficient of 0.86 for the interest rate of the last quarter indicates that the interest rate is less persistent than in region 1. The coefficient of 0.17 for the inflation rate is significantly different from zero, while the coefficient of 0.09 for the output gap is not significantly different from zero, which means that the European Central Bank is more concerned with the inflation rate than the output gap. Second, we use the second lag of the output gap (𝑙2. 𝑜𝑔𝑎𝑝) as a threshold variable and assume one threshold or two regions, so that the model can be written as follows: 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑒𝑎 = 𝛿 𝑡 140 + 𝛿141𝑙2. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑒𝑎 + 𝛿142𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑒𝑎 + 𝛿143𝑜𝑔𝑎𝑝𝑒𝑎 + 𝜖𝑡4 if −∞ < 𝑙2. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑒𝑎 ≤ 𝛾4 (4) 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑒𝑎 = 𝛿 𝑡 240 + 𝛿241𝑙2. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑒𝑎 + 𝛿242𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑒𝑎 + 𝛿243𝑜𝑔𝑎𝑝𝑒𝑎 + 𝜖𝑡4 if 𝛾4 < 𝑙2. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑒𝑎 < ∞ where 𝜖𝑡 is an IID error with mean 0 and variance 𝜎2. Estimates of this model are shown in Figure 4 4. 43 Figure 4: Screenshot of the estimates of Model2_ea . threshold interest_ea, regionvars(l.interest_ea inflation_ea ogap_ea) threshvar(l2.ogap_ea) Searching for threshold: 1 (running 163 regressions) .................................................. 50 .................................................. 100 .................................................. 150 ............. Threshold regression Number of obs = 204 Full sample: 1972q3 thru 2023q2 AIC = -213.6104 Number of thresholds = 1 BIC = -187.0655 Threshold variable: L2.ogap_ea HQIC = -202.8725 Order Threshold SSR 1 1.3469 66.1933 interest_ea Coefficient Std. err. z P>|z| [95% conf. interval] Region1 interest_ea L1. .9627924 .0171949 55.99 0.000 .9290909 .9964939 inflation_ea .1091518 .0263718 4.14 0.000 .0574639 .1608396 ogap_ea .1018554 .0305427 3.33 0.001 .0419928 .161718 _cons -.0240703 .0796862 -0.30 0.763 -.1802524 .1321118 Region2 interest_ea L1. .8584039 .0366198 23.44 0.000 .7866303 .9301774 inflation_ea .1565903 .0498364 3.14 0.002 .0589127 .2542679 ogap_ea -.0221908 .0541785 -0.41 0.682 -.1283788 .0839971 _cons -.2814068 .207092 -1.36 0.174 -.6872996 .1244861 . . estimates store Model2_ea Source: Own calculations based on data from the Federal Reserve Bank of New York (2023). The estimated threshold of 1.35% divides the sample into two regions. Region 1 corresponds to the part of the sample in which the output gap of the penultimate quarter is less than or equal to 1.35%. Region 2 corresponds to the part of the sample in which the output gap of the penultimate quarter is greater than 1.35%. In region 1, the coefficient of 0.96 for the interest rate of the last quarter indicates that the interest rate is persistent. The coefficient of 0.11 for the inflation rate and the coefficient of 0.10 for the output gap are significantly different from zero, which means that the European Central Bank is concerned with the inflation rate and the output gap. In region 2, the coefficient of 0.86 for the interest rate of the last quarter indicates that the interest rate is less persistent than in region 1. The coefficient of 0.16 for the inflation rate is significantly different from zero, while the coefficient of –0.02 for the output gap is not significantly different from zero, which means that the European Central Bank is more concerned with the inflation rate than the output gap. 44 Now we can compare the sum of squared residuals and the information criteria of both models. We can see that Model2_ea offers the best fit. This is the model that uses the second lag of the output gap as the threshold variable. 3.3 Results for the United States In this section, we examine the impact of the inflation rate and the output gap on the interest rate in the United States. First, we use the first lag of the output gap (𝑙. 𝑜𝑔𝑎𝑝) as a threshold variable and assume one threshold or two regions, so that the model can be written as follows: 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑢𝑠 = 𝛿 𝑡 150 + 𝛿151𝑙. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑢𝑠 + 𝛿152𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑢𝑠 + 𝛿153𝑜𝑔𝑎𝑝𝑢𝑠 + 𝜖𝑡5 if −∞ < 𝑙. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑢𝑠 ≤ 𝛾5 (5) 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑢𝑠 = 𝛿 𝑡 250 + 𝛿251𝑙. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑢𝑠 + 𝛿252𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑢𝑠 + 𝛿253𝑜𝑔𝑎𝑝𝑢𝑠 + 𝜖𝑡5 if 𝛾5 < 𝑙. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑢𝑠 < ∞ where 𝜖𝑡 is an IID error with mean 0 and variance 𝜎2. Estimates of this model are shown in Figure 5 5. 45 Figure 5: Screenshot of the estimates of Model1_us . threshold interest_us, regionvars(l.interest_us inflation_us ogap_us) threshvar(l.ogap_us) Searching for threshold: 1 (running 164 regressions) .................................................. 50 .................................................. 100 .................................................. 150 .............. Threshold regression Number of obs = 205 Full sample: 1972q2 thru 2023q2 AIC = -20.8641 Number of thresholds = 1 BIC = 5.7200 Threshold variable: L.ogap_us HQIC = -10.1114 Order Threshold SSR 1 0.6931 171.2604 interest_us Coefficient Std. err. z P>|z| [95% conf. interval] Region1 interest_us L1. .9123981 .0333396 27.37 0.000 .8470536 .9777426 inflation_us .2998547 .073976 4.05 0.000 .1548644 .444845 ogap_us .2068645 .0625612 3.31 0.001 .0842468 .3294823 _cons -.3118728 .1733039 -1.80 0.072 -.6515422 .0277966 Region2 interest_us L1. 1.068126 .0494677 21.59 0.000 .9711707 1.16508 inflation_us -.1545014 .0818954 -1.89 0.059 -.3150134 .0060105 ogap_us .4293657 .0978134 4.39 0.000 .237655 .6210763 _cons -.5260039 .2244238 -2.34 0.019 -.9658664 -.0861413 . . estimates store Model1_us Source: Own calculations based on data from the Federal Reserve Bank of New York (2023). The estimated threshold of 0.69% divides the sample into two regions. Region 1 corresponds to the part of the sample in which the output gap of the last quarter is less than or equal to 0.69%. Region 2 corresponds to the part of the sample in which the output gap of the last quarter is greater than 0.69%. In region 1, the coefficient of 0.91 for the interest rate of the last quarter indicates that the interest rate is persistent. The coefficient of 0.30 for the inflation rate and the coefficient of 0.21 for the output gap are significantly different from zero, which means that the Federal Reserve is concerned with the inflation rate and the output gap. In region 2, the coefficient of 1.07 for the interest rate of the last quarter indicates that the interest rate is more persistent than in region 1. The coefficient of –0.15 for the inflation rate and the coefficient of 0.43 for the output gap are significantly different from zero, which means that the Federal Reserve is concerned with the inflation rate and the output gap. Second, we use the second lag of the output gap (𝑙2. 𝑜𝑔𝑎𝑝) as a threshold variable and assume one threshold or two regions, so that the model can be written as follows: 46 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑢𝑠 = 𝛿 𝑡 160 + 𝛿161𝑙. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑢𝑠 + 𝛿162𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑢𝑠 + 𝛿163𝑜𝑔𝑎𝑝𝑢𝑠 + 𝜖𝑡6 if −∞ < 𝑙2. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑢𝑠 ≤ 𝛾6 (6) 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡𝑢𝑠 = 𝛿 𝑡 260 + 𝛿261𝑙. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑢𝑠 + 𝛿262𝑖𝑛𝑓𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝑢𝑠 + 𝛿263𝑜𝑔𝑎𝑝𝑢𝑠 + 𝜖𝑡6 if 𝛾6 < 𝑙2. 𝑜𝑔𝑎𝑝𝑢𝑠 < ∞ where 𝜖𝑡 is an IID error with mean 0 and variance 𝜎2. Estimates of this model are shown in Figure 6 6. Figure 6: Screenshot of the estimates of Model2_us . threshold interest_us, regionvars(l.interest_us inflation_us ogap_us) threshvar(l2.ogap_us) Searching for threshold: 1 (running 163 regressions) .................................................. 50 .................................................. 100 .................................................. 150 ............. Threshold regression Number of obs = 204 Full sample: 1972q3 thru 2023q2 AIC = -20.5985 Number of thresholds = 1 BIC = 5.9464 Threshold variable: L2.ogap_us HQIC = -9.8606 Order Threshold SSR 1 2.2345 170.4966 interest_us Coefficient Std. err. z P>|z| [95% conf. interval] Region1 interest_us L1. .9554161 .0300407 31.80 0.000 .8965374 1.014295 inflation_us .1809393 .057832 3.13 0.002 .0675906 .2942879 ogap_us .1489484 .0475322 3.13 0.002 .055787 .2421098 _cons -.3311723 .1382644 -2.40 0.017 -.6021655 -.060179 Region2 interest_us L1. 1.152257 .0712314 16.18 0.000 1.012646 1.291868 inflation_us -.3137312 .1201168 -2.61 0.009 -.5491557 -.0783067 ogap_us .7169719 .1544997 4.64 0.000 .414158 1.019786 _cons -1.235841 .4478396 -2.76 0.006 -2.11359 -.3580914 . . estimates store Model2_us Source: Own calculations based on data from the Federal Reserve Bank of New York (2023). The estimated threshold of 2.23% divides the sample into two regions. Region 1 corresponds to the part of the sample in which the output gap of the penultimate quarter is less than or equal to 2.23%. Region 2 corresponds to the part of the sample in which the output gap of the penultimate quarter is greater than 2.23%. In region 1, the coefficient of 0.96 for the interest rate of the last quarter indicates that the interest rate is persistent. The coefficient of 0.18 for the inflation rate and the coefficient of 0.15 for the output gap are significantly different from zero, which means 47 that the Federal Reserve is concerned with the inflation rate and the output gap. In region 2, the coefficient of 1.15 for the interest rate of the last quarter indicates that the interest rate is more persistent than in region 1. The coefficient of –0.31 for the inflation rate and the coefficient of 0.72 for the output gap are significantly different from zero, which means that the Federal Reserve is concerned with the inflation rate and the output gap. From the table above, we can see that Model1_us offers the best fit. This is the model that uses the first lag of the output gap as the threshold variable. 4 Discussion The results of this study show that there are differences between countries that need to be taken into account. In the case of Canada, we found that the inflation rate is an important predictor of the interest rate only in the region when the output gap of the last quarter is above the threshold. In the case of the euro area, we found that the inflation rate is an important predictor of the interest rate in both regions (i.e. when the output gap of the penultimate quarter is above or below the threshold). However, this is not the case for the output gap, which is only an important predictor of the interest rate in the region where the output gap of the penultimate quarter is above the threshold. In the case of the United States, however, we find that the inflation rate and the output gap are important predictors of the interest rate in both regions (i.e. when the output gap of the last quarter is above or below the threshold). 5 Conclusion This paper provides an insight into the behaviour of central banks in Canada, the euro area and the United States in the case of a small and a large output gap. We have found that their behaviour differs depending on the economic situation. Nevertheless, further research is needed to gain a better insight. We propose the use of a vector autoregressive threshold model. References Federal Reserve Bank of New York. (2023). Measuring the natural rate of interest. https://www.newyorkfed.org/research/policy/rstar/overview Holston, K., Laubach, T., & Williams, J. C. (2023 ). Measuring the natural rate of interest after COVID‑ 19 (Federal Reserve Bank of New York Staff Reports No. 1063). https://www.newyork- fed.org/research/staff_reports/sr1063.html 48 Williams, J. C. (2023, 19 May). Measuring the natural rate of interest: past, present, and future [Speech]. Federal Reserve Bank of New York. https://www.newyork- fed.org/newsevents/speeches/2023/wil230519 49 Vpliv poročanja ameriških kabelskih televizijskih postaj o inflaciji na inflacijska pričakovanja ameriških potrošnikov Dejan Romih ✉ Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta Maribor, Slovenija Alenka Kavkler Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta Maribor, Slovenija Arne Baruca Texas A&M University–San Antonio, College of Business San Antonio, Teksas, Združene države Amerike Povzetek: V tem prispevku analiziramo vpliv poročanja o inflaciji na ameriških kabelskih televizijskih postajah na inflacijska pričakovanja ameriških potrošnikov, pri čemer uporabljamo mesečne podatke v obdobju 2010–2023. S pomočjo vektorskega avtoregresijskega modela smo ugotovili, da nepričakovano povečanje poročanja o inflaciji na ameriških kabelskih televizijskih postajah vpliva na povečanje inflacijskih pričakovanj ameriških potrošnikov. To pomeni, da lahko ameriški mediji vplivajo na duševno stanje ameriških potrošnikov, kar je koristna informacija za ameriško centralno banko. Ključne besede: inflacija, poročilo, televizija, Združene države Amerike 50 1 Uvod V zadnjih letih so ameriške kabelske televizijske postaje veliko poročale o inflaciji, kar nas ne preseneča glede na inflacijski pritisk na cene v Združenih državah Amerike (ZDA) (Coibion idr., 2023; Kmetz idr., 2022; Macaulay & Song, 2023). V tem članku odgovarjamo na vprašanji, kdaj so ameriške kabelske televizijske postaje največ poročale o inflaciji in ali njihovo poročanje o inflaciji vpliva na inflacijska pričakovanja ameriških potrošnikov, s čimer dopolnjujemo literaturo. Raziskave (gl. npr. Coibion idr., 2023; Macaulay & Song, 2023) kažejo, da lahko mediji, kot je npr. kabelska televizija, vplivajo na (duševno stanje) ljudi, zaradi česar ni vseeno, o čem in kako novinarji poročajo. Izkazalo se je, da med kabelskimi televizijskimi postajami obstajajo razlike v tem, o čem in kako novinarji poročajo. Dejstvo je, da se mediji med seboj razlikujejo po politični usmer-jenosti (desničarski, levičarski) ipd., kar vpliva na to, o čem in kako poročajo. To učijo tudi izkušnje iz ZDA, kjer desničarji (raje) gledajo FOX, levičarji pa CNN. Za oblikovalce politike je pomembno, da opazujejo in spremljajo stanje na tem področju, saj lahko novinarji vplivajo na mnenje ljudi. To pa ne pomeni, da se zavzemamo za uvedbo medijske cenzure, zlasti cenzure nad kabelsko tele-vizijo, ampak za objektivno poročanje, ki je še zlasti pomembno v času lažnih novic. Izkazalo se je, da obstaja tudi potreba po povečanju medijske pismenosti. V ta namen so v ZDA izdelali spletno stran https://newslit.org/, ki je primer dobre prakse. Domnevamo, da lahko mediji vplivajo tudi na pričakovanja ljudi. V tem prispevku se osredoto- čamo na njihova inflacijska pričakovanja, pri čemer se omejujemo na ameriške potrošnike. Raziskave (gl. npr. García & Werner, 2015; Kmetz idr., 2022; Larsen idr., 2021; Macaulay & Song, 2023; Mazumder, 2021) kažejo, da lahko mediji vplivajo na stopnjo inflacije in inflacijska pričakovanja. Ta prispevek ima v nadaljevanju še štiri poglavja. V poglavju 2 podajamo metode, v poglavju 3 rezultate, v poglavju 4 razpravo, v poglavju 5 pa sklep. 2 Metode V tem prispevku uporabljamo mesečne podatke o trajanju časa, v katerem je bila na zaslonu treh ameriških kabelskih televizijskih postaj (CNN, FOX, MSNBC) navedena beseda inflation, ki so do-stopni na spletni strani Stanford Cable TV News Analyzer (https://tvnews.stanford.edu/). Dobili smo jih tako, da smo vtipkali text="inflation" AND channel="CNN", text="inflation" AND channel="FOX" in text="inflation" AND channel="MSNBC" ter sprožili iskanje. Deleže pa smo dobili tako, da smo vtipkali text="inflation" AND channel="CNN" NORMALIZE channel="CNN", text="inflation" AND channel="FOX" 51 NORMALIZE channel="FOX" in text="inflation" AND channel="MSNBC" NORMALIZE channel="MSNBC" ter sprožili iskanje. V raziskavi uporabljamo vektorski avtoregresijski model (VAR) s tremi spremenljivkami: pričakovano stopnjo inflacije čez 12 mesecev ( infexp), stopnjo inflacije ( inf), naravnim logaritmom povprečnega trajanja časa, v katerem je bila na zaslonu treh ameriških kabelskih televizijskih postaj (CNN, FOX, MSNBC) navedena beseda inflation ( news). Podatke o prvih dveh spremenljivkah smo dobili na spletni strani Zvezne rezervne banke v St. Louisu (https://fred.stlouisfed.org/), podatke o zadnji spremenljivki pa na spletni strani Stanford Cable TV News Analyzer. Kennedy (2018) pojasnjuje, da so v VAR-modelu vse spremenljivke endogene, pri čemer vsako spremenljivko zapišemo kot linearno funkcijo njenih odloženih vrednosti in odloženih vrednosti drugih spremenljivk v modelu. Model lahko ocenimo tako, da vsako od enačb ocenimo ločeno kot regresijsko enačbo. Brooks (2019) navaja naslednje prednosti VAR-modelov pred univariatnimi modeli časovnih vrst in modeli simultanih enačb, in sicer: – Raziskovalcem spremenljivk v modelu ni treba opredeliti kot endogenih ali eksogenih, ker so vse spremenljivke endogene. – VAR-model desnih strani enačb ne omejuje le na odloge odvisne spremenljivke v posamezni enačbi ter je v tem smislu fleksibilnejši od univariatnega AR-modela. – VAR-model je mogoče oceniti z uporabo metode najmanjših kvadratov (angl. OLS) na vsaki enačbi posebej, saj so vse spremenljivke na desnih straneh enačb predeterminirane (t. j. znane v času t). – Napovedi, generirane z VAR-modeli, so pogosto boljše od napovedi tradicionalnih struk-turnih modelov. 3 Rezultati V tem poglavju podajamo rezultate raziskave. Analiza kaže, da so po letu 2020 ameriške kabelske televizijske postaje veliko poročale o inflacijskem pritisku na cene, kar smo pričakovali glede na gibanje stopnje inflacije v ZDA. Podatki za CNN kažejo, da se je o inflaciji največ poročalo junija 2022, ko je čas, v katerem je bila na zaslonu navedena beseda inflation, trajal 2361,5 sekunde ali 39,4 minute (0,13 odstotka časa trajanja zaslona), kar je za 1229,7 odstotka več kot junija 2021 in za 405,5 odstotka več kot junija 2023. Podatki za FOX in MSNBC pa kažejo, da se je o inflaciji največ poročalo avgusta 2022, ko je čas, v katerem je bila na zaslonu navedena beseda inflation, 52 trajal 4739,6 sekunde ali 79 minut (0,23 odstotka časa trajanja zaslona) oz. 1966,3 sekunde ali 32,8 minute (0,10 odstotka časa trajanja zaslona). Poleti leta 2022 (junij–avgust) je o inflaciji največ poročal FOX (11.430,5 sekunde ali 190,5 minute), ki mu sledita CNN (6495,3 sekunde ali 108,3 minute) in MSNBC (4885,1 sekunde ali 81,4 minute). Zanimivo je, da je v tem času desni- čarska televizijska postaja (FOX) o inflaciji poročala več kot obe levičarski televizijski postaji (CNN, MSNBC) skupaj (11.430,5 sekunde ali 190,5 minute : 11.380,5 sekunde ali 189,7 minute), kar nas ne preseneča glede na ameriško politično dvopolnost. Slika 1: Trajanje časa, v katerem je bila na zaslonu CNN-a, FOX-a, MSNBC-ja navedena beseda inflation 5000 4500 4000 ah 3500 dn 3000 u 2500 sekv 2000 as 1500 Č 1000 500 0 01 06 11 04 09 02 07 12 05 10 03 08- 01 06 11 04 09 02 07 12 05 10 03 08 01 06 11- 04 09 02 07 12 05 10 14 20 2010- 2010- 2010- 2011- 2011- 2012- 2012- 2012- 2013- 2013- 2014- 20 2015- 2015- 2015- 2016- 2016- 2017- 2017- 2017- 2018- 2018- 2019- 2019- 2020- 2020- 20 2021- 2021- 2022- 2022- 2022- 2023- 2023- Leto in mesec CNN FOX MSNBC Vir podatkov: https://tvnews.stanford.edu/. V nadaljevanju nas zanima, ali poročanje o inflaciji na ameriških kabelskih televizijskih postajah vpliva na inflacijska pričakovanja ameriških potrošnikov. Da bi lahko odgovorili na to vprašanje, smo uporabili VAR-model s tremi spremenljivkami ( infexp, inf, news) in dvema odlogoma, ki smo ju določili na osnovi štirih informacijskih kriterijev (AIC, FPE, HQIC, SBIC) – gl. sliko P.1 v prilogi. Slika 2 kaže ortogonalizirane funkcije impulznega odziva, pri čemer nas zanima zlasti grafikon zgoraj desno, ki kaže odziv infexp na nepričakovano povečanje ln_news. 53 Slika 2: Ortogonalizirane funkcije impulznega odziva Opomba: Os x kaže čas od impulza, os y pa velikost odziva posamezne spremenljivke na impulz. Interval zaupanja je 68-odstoten. Vir podatkov: Lastni izračuni. S slike 2 je razvidno, da nepričakovano povečanje poročanja o inflaciji na kabelskih televizijskih postajah pozitivno in statistično značilno vpliva na stopnjo inflacije (gl. grafikon zgoraj levo) in inflacijska pričakovanja potrošnikov (gl. grafikon zgoraj desno), kar pomeni, da morajo oblikovalci politike to upoštevati pri svojem delu (tj. oblikovanju politike). To med njimi povzroča potrebo po opazovanju in spremljanju medijev, kar smo v uvodu že omenili. V nadaljevanju smo opravili še Grangerjeve teste vzročnosti, katerih rezultati so prikazani na sliki P.2 v prilogi. Brooks (2019) pojasnjuje, da testi vzročnosti poskušajo odgovoriti na vprašanje, ali spremembe v neki spremenljivki (npr. y1) povzročajo spremembe v neki drugi spremenljivki (npr. y2). Če y1 povzroča y2, so odlogi spremenljivke y1 statistično značilni v enačbi za y2. Če to velja, v obratni smeri (tj. da so odlogi spremenljivke y2 statistično značilni v enačbi za y1) pa ne, rečemo, da y1 Grangerjevo povzroča y2 oz. da obstaja enosmerna vzročna povezava od y1 do y2. Ničelna 54 hipoteza, ki jo preverjamo, je, da so koeficienti specificiranih odlogov spremenljivke y1 vsi enaki 0. Če obstajata vzročni povezavi v obeh smereh, govorimo o dvosmerni Grangerjevi vzročnosti. S slike P.2 je razvidno, da lahko pri 5-odstotni stopnji značilnosti potrdimo dvosmerno Grangerjevo vzročnost med inf in infexp ter inf in ln_news, medtem kot za infexp in ln_news ne moremo trditi, da infexp Grangerjevo povzroča ln_news in da ln_news Grangerjevo povzroča infexp. Po-membna je tudi ugotovitev, da ne moremo zavrniti ničelne hipoteze, da spremenljivki ln_news in inf skupno Grangerjevo povzročata infexp. 4 Razprava Izkazalo se je, da so v obdobju 2010–2023 ameriške kabelske televizijske postaje o inflaciji največ poročale poleti leta 2022, ko je bil inflacijski pritisk na cene velik problem za ameriško gospodar-stvo. To pomeni, da nam analiza novic na ameriški kabelski televiziji omogoča analizo dobe in okolja. Podatki za ZDA kažejo tudi, da poročanje o inflaciji pozitivno vpliva na inflacijska pričakovanja potrošnikov, kar pomeni, da se ta povečajo (prim. Kmetz idr., 2022; Larsen idr., 2021; Macaulay & Song, 2023; Mazumder, 2021). To pa lahko vpliva na povečanje stopnje inflacije, kar lahko stanje še poslabša. Raziskava kaže tudi na to, da lahko ameriški mediji vplivajo na duševno stanje ameriških potrošnikov (prim. Lamla & Maag, 2012; Pfajfar & Santoro, 2013), kar potrjuje domnevo, da se ekonomija in psihologija dopolnjujeta (Earl, 1990; Rabin, 1998). Grangerjevi testi vzročnosti pa kažejo, da poročanje o inflaciji in stopnja inflacije skupaj Grangerjevo povzročata inflacijska pričakovanja, kar je na nek način razumljivo, glede na to, da sta pojava med seboj po-vezana. 5 Sklep Na osnovi rezultatov analize funkcije impulznega odziva lahko sklepamo, da poročanje ameriških televizijskih hiš o inflaciji vpliva na inflacijska pričakovanja ameriških potrošnikov, pri čemer velja, da je vpliv pozitiven in statistično značilen, kar smo domnevali glede na vpliv kabelske televizije na njene gledalce. Izkušnje učijo, da je kabelska televizija pomemben vir informacij o stanju v gospodarstvu. Kljub temu so potrebne še dodatne raziskave na tem področju, med drugim tudi zato, ker v tem prispevku ne ločimo med dobrimi in slabimi novicami o inflaciji. Viri Brooks, C. (2019). Introductory econometrics for finance. Cambridge University Press. 55 Coibion, O., Georgarakos, D., Gorodnichenko, Y., & van Rooij, M. (2023). How does consumption respond to news about inflation? Field evidence from a randomized control trial. American Economic Journal: Macroeconomics, 15(3), 109–152. https://doi.org/10.1257/mac.20200445 Earl, P. E. (1990). Economics and psychology: A survey. The Economic Journal, 100(402), 718– 755. https://doi.org/10.2307/2233656 García, J. A., & Werner, S. E. V. (2015). Inflation expectations and the news. International Journal of Central Banking, 11(2), 1–60. https://www.ijcb.org/journal/ijcb15q2a1.htm Kennedy, P. (2018). A guide to econometrics. Wiley Blackwell. Kmetz, A., Shapiro, A. H., & Wilson, D. J. (2022). Can the news drive inflation expectations? (FRBSF Economic Letter No. 2022-31). Federal Reserve Bank of San Francisco. https://www.frbsf.org/re- search-and-insights/publications/economic-letter/2022/11/can-news-drive-inflation-expectati- ons/ Lamla, M. J., & Maag, T. (2012). The role of media for inflation forecast disagreement of households and professional forecasters. Journal of Money, Credit and Banking, 44(7), 1325–1350. http://www.jstor.org/stable/23320066 Larsen, V. H., Thorsrud, L. A., & Zhulanova, J. (2021). News-driven inflation expectations and information rigidities. Journal of Monetary Economics, 117, 507–520. https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2020.03.004 Macaulay, A., & Song, W. (2023). News media, inflation, and sentiment. EAE Papers and Proce-edings, 113, 172–176. https://doi.org/ 10.1257/pandp.20231117 Mazumder, S. (2021). The reaction of inflation forecasts to news about the Fed. Economic Modde-ling, 94, 256–264. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2020.09.026 Pfajfar, D., & Santoro, E. (2013). News on inflation and the epidemiology of inflation expectations. Journal of Money, Credit and Banking, 45(6), 1045–1067. http://www.jstor.org/stable/23463591 Rabin, M. (1998). Psychology and economics. Journal of Economic Literature, 36(1), 11–46. http://www.jstor.org/stable/2564950 56 Priloga Slika P.1: Rezultati določitve števila odlogov . varsoc infexp inf ln_news, maxlag(12) Lag-order selection criteria Sample: 2011m1 thru 2023m12 Number of obs = 156 Lag LL LR df p FPE AIC HQIC SBIC 0 -583.629 .370557 7.52088 7.5447 7.57953 1 -198.697 769.86 9 0.000 .00299 2.70125 2.79654 2.93585 2 -173.621 50.153 9 0.000 .002434* 2.49514* 2.66189* 2.9057* 3 -169.648 7.9455 9 0.540 .002597 2.55959 2.79781 3.1461 4 -165.134 9.0291 9 0.435 .002752 2.6171 2.92678 3.37956 5 -159.594 11.079 9 0.270 .00288 2.66146 3.04261 3.59988 6 -150.336 18.516 9 0.030 .002875 2.65816 3.11077 3.77253 7 -146.193 8.2865 9 0.506 .003066 2.72042 3.2445 4.01075 8 -144.459 3.4681 9 0.943 .003374 2.81358 3.40911 4.27985 9 -136.133 16.651 9 0.054 .003415 2.82222 3.48922 4.46445 10 -127.612 17.041 9 0.048 .003451 2.82836 3.56683 4.64655 11 -115.471 24.282 9 0.004 .003332 2.78809 3.59803 4.78223 12 -103.689 23.565* 9 0.005 .003235 2.75242 3.63381 4.92251 * optimal lag Endogenous: infexp inf ln_news Exogenous: _cons Vir podatkov: Lastni izračuni. Slika P.2: Rezultati Grangerjevih testov vzročnosti Granger causality Wald tests Equation Excluded F df df_r Prob > F infexp inf 5.4009 2 159 0.0054 infexp ln_news 1.7934 2 159 0.1697 infexp ALL 4.0772 4 159 0.0036 inf infexp 3.9359 2 159 0.0215 inf ln_news 3.5679 2 159 0.0305 inf ALL 3.9227 4 159 0.0046 ln_news infexp .90711 2 159 0.4058 ln_news inf 4.5906 2 159 0.0115 ln_news ALL 5.2588 4 159 0.0005 Vir po . datkov: Lastni izračuni. 57 Pričakovanja v zvezi z novo direktivo EU o skrbnem pregledu v podjetjih glede trajnostnosti Andreja Primec ✉ Univerza v Mariboru, Ekonomsko-poslovna fakulteta Maribor, Slovenija Univerza na Primorskem, Fakulteta za management Koper, Slovenija Povzetek: Evropska unija je zavezo k trajnostnemu razvoju opredelila kot temeljno načelo Po-godbe o ustanovitvi EU že leta 1992. Trajnostni razvoj je določila kot prednostni cilj svoje zunanje in notranje politike. Vidnejšo vlogo je odigrala tudi pri sprejemanju Agende OZN o ciljih trajnost-nega razvoja do leta 2030. Za njihovo uresničevanje je sprejela številne strateške dokumente, ki so jim sledili zakonodajni akti. Januarja 2022 je Komisija sprejela Predlog Direktive o skrbnem pregledu podjetij glede trajnostnosti, ki kot prvi zakonodajni akt neposredno posega na področje prava družb. Gospodarskim družbam nalaga nove dolžnosti glede upravljanja z okolijskimi vplivi in človekovimi pravicami. Posega tudi v dolžnosti direktorjev, ki bodo pri izpolnjevanju svoje dol- žnosti ravnanja v dobro (v najboljšem interesu) družbe morali upoštevati zadeve trajnostnosti. Pri- čakovanja strokovne in širše javnosti v zvezi z njeno uveljavitvijo so temu primerno velika. Ključne besede: dolžnost direktorjev, interes družbe, pravo družb, trajnostno korporativno upravljanje, skrbni pregled 58 1 Uvod Cilj predloga Direktive Evropskega parlamenta in Sveta o skrbnem pregledu v podjetjih glede trajnostnosti in spremembi Direktive (EU) 2019/1937, COM/2022/71 (angl. corporate sustainability due diligence directive, v nadaljevanju predlog direktive) je zagotoviti, da podjetja, ki delujejo na notranjem trgu EU, prevzemajo odgovornost za svoje vplive na človekove pravice in okolje, ki iz-hajajo iz njihovega poslovanja. S tem bi pripomogla k prehodu v trajnostno ekonomijo in družbo. Predlagana direktiva uveljavlja dolžnost skrbnega pregleda podjetij, ki jo morajo države članice EU implementirati v svojo nacionalno zakonodajo. Podjetja bodo morala izvajati skrbni pregled, s katerim bodo identificirala, preprečevala, omilila ali odpravljala škodljive vplive na človekove pravice in okolje, kot so le-ti opredeljeni v mednarodnih konvencijah o okolju in človekovih pravicah, navedenih v prilogah direktive. Nova dolžnost bo veljala le za »velika« podjetja, ki v povprečju zaposlujejo več kot 500 ljudi in imajo več kot 150 milijonov evrov svetovnega čistega prihodka v zadnjem poslovnem letu, ali za podjetja, ki zaposlujejo več kot 250 ljudi in imajo več kot 40 milijonov evrov svetovnega čistega prihodka v zadnjem poslovnem letu in spadajo v enega izmed sektorjev z velikim vplivom (podrobneje glej točko b prvega odstavka 2. člena predloga direktive). K spoštovanju dolžnosti skrbnega pregleda bodo zavezana tudi podjetja s sedežem v tretjih državah, če bodo izpolnjevala že zapisane kriterije, le da se bo v znesek čistega prihodka uvrščal le promet, ustvarjen v EU (Primec, 2023). Prispevek prikazuje bistvene vsebinske poudarke predlagane direktive, pri čemer se omejuje na vprašanja dolžnosti direktorjev. Predlagane nove obveznosti analizira s pomočjo pravne teorije predvsem s področja prava družb. Opozori na vprašanje interesa družbe, ki bo imel pomembno vlogo pri implementaciji predlaganih obveznosti v nacionalno pravo držav članic. Primerja monističen in pluralističen pristop obravnave interesa družbe v slovenskem in nemškem pravu. V sklepu predstavi zaključne ugotovitve. 2 Pregled literature Potreba po odgovornem poslovnem ravnanju in boljšem upoštevanju interesov deležnikov (zaposlenih, drugih prizadetih oseb, okolja itd.) v strategijah in odločitvah podjetij je pridobila na po-menu zaradi večje pomembnosti trajnostnih tveganj za uspešnost podjetja ter zaradi potrebe po prispevku zasebnega sektorja k reševanju današnjih trajnostnih izzivov (Komisija, 2022, str. 3). Med predlogi, kako izboljšati trajnostno korporativno upravljanje, se izpostavljajo: glavni namen podjetij naj bo »ustvarjati trajnostno vrednost znotraj planetarnih meja«; dolžnost direktorjev, da spodbujajo interese podjetja za izpolnitev njegovega glavnega namena; dolžnost direktorjev, da 59 uravnotežijo interese deležnikov; dolžnost opraviti skrbno oceno trajnostnosti; odgovornost podjetja in direktorja za kršitve (Knapp, 2021). Zamisel o sankcioniranju podjetij ali njihovih predstav-nikov zaradi nezadostne skrbnosti pri poslovanju s pomočjo kazni in civilno odgovornostjo naj bi spodbudila proces upravljanja v smeri zmanjševanja negativnih vplivov na človekove pravice in okolje (za kar se je uveljavil izraz internalizacija negativnih vplivov, angl. internalisation of negative externalities) (Smit et al., 2020). Ta pristop k trajnostnemu korporativnemu upravljanju neposredno omejuje sprejemanje odločitev družb (delničarjev), saj od direktorjev zahteva, da si ne priza-devajo le za dobiček, ampak da uravnotežijo nasprotujoče si interese delničarjev in nedelničarjev, kot so dobavitelji, kupci, zaposleni in družba na splošno (Paces, 2021). Učinek dodatne obveznosti »upoštevanja vidikov trajnostnosti« bo po določbah predlagane direktive namreč odvisen od nacionalnega prava države članice, natančneje od tega, kako se v posamezni članici opredeljuje »interes« družbe (Weber & Mittwoch, 2023). V skladu s pravom družb ima upravni organ (uprava, upravni odbor ali direktor) ključno vlogo pri določanju strategije in usmeritve podjetja ter nadzoru, kako se to odvija. Pravo družb evropskih držav opredelitev interesov družbe opredeljuje različno. Obstajata dva prevladujoča pristopa, monističen in pluralističen. Razlikujeta se po številu skupin deležnikov, katerih interesi so identificirani z interesi korporacije ali so z njimi povezani (Licht, 2020, str. 4). Prvi poudarja tako imenovani ekonomski interes delničarjev (angl. shareholder value), medtem ko drugi izpostavlja vrednost za deležnike (angl. stakeholder value). Kot najboljši primer interesno pluralističnega sistema ali sistema, ki temelji na vrednotenju interesov delničarjev, se izpostavlja nemški sistem upravljanja družb (Keavy, 2013). Zakonodaja s področja prava družb praviloma ne določa, kaj je vključeno v interese družbe. Razlaga je tako prepuščena orga-nom vodenja z uporabo pravil poslovne presoje (angl. business judgement rule) (Sjåfjel, 2021), pravne teorije in sodne prakse. Glede na besedilo 25. člena predlagane direktive bi lahko država članica ravnala v skladu s predlogom direktive, če bi interese družbe enačila z interesi delničarjev, ter ob tem direktorjem naložila, da upoštevajo druge interese, nasprotno pa bi lahko tudi opredelila interes družbe kot pluralen in od direktorjev zahtevala, da uravnotežijo različne interese (Agostini & Corgatelli, 2022, str. 11). 3 Metode V prispevku smo uporabili kvalitativne metode raziskovanja. S pomočjo kritičnega pregleda literature smo raziskali stališča pravne teorije v zvezi z vsebino novega zakonodajnega predloga EU, natančneje stališča v zvezi s predlagano dolžnostjo direktorjev glede skrbnega pregleda v zadevah trajnostnosti (Snyder, 2019, str. 335). Pridobljena stališča smo sintetizirali v skupno ugotovitev, ki smo jo v nadaljevanju analizirali z eksogeno primerjavo med ureditvijo obravnavanega 60 pravnega instituta (interesa družbe), v dveh različnih pravnih sistemih (Strban, 2022, str. 198). S pomočjo sistematične razlage prava, ki je usmerjena v povezovanje posameznih medsebojno ločenih pravnih norm v celoto (Perenič, 1998), smo v sklepnem poglavju ovrednotili rezultate analize in izrazili svoja predvidevanja, kako bo opredelitev interesa družbe v nacionalnem pravu dr- žave članice vplivala na implementacijo dolžnosti skrbnega pregleda direktorjev v nacionalno pravo družb. 4 Razprava S sintezo stališč kritičnega pregleda literature smo ugotovili, da je opredelitev dolžnosti direktorjev v nacionalnem pravu odvisna od tega, kako slednje pojmuje interes družbe. V nadaljevanju prispevka smo s pomočjo primerjalnopravne metode ugotavljali ureditev tega pravnega vprašanja v slovenskem pravu ter ga primerjali z nemškim pravom. V Sloveniji so za ugotavljanje interesa gospodarske družbe odločilna določila Zakona o gospodarskih družbah (v nadaljevanju ZGD-1). ZGD-1 v uvodnih določbah gospodarsko družbo opredeljuje kot pravno osebo, ki na trgu samostojno opravlja pridobitno dejavnost (1. odstavek 3. člena ZGD-1). Pridobitna dejavnost je vsaka dejavnost, ki se opravlja na trgu zaradi pridobivanja dobička (2. odstavek 3. člena ZGD-1). Nadalje so člani organov vodenja ali nadzora pri opravljanju svojih na-log dolžni ravnati v dobro družbe …. (1. odstavek 263. člena ZGD-1). Ugotovimo lahko, da ZGD-1 članom organov vodenja že nalaga dolžnost ravnanja v dobro družbe, ki jo v izhodišču izpostavi tudi 25. člen predloga direktive. Kaj pa pomeni ravnanje v dobro družbe, ZGD-1 ne določa. Ne-dvomno je ravnanje v dobro družbe tisto, ki zagotavlja uresničevanje cilja družbe, ki pa je (upoš- tevaje zgoraj citirana določila) ustvarjanje dobička. Člani organov vodenja, ki so po stališčih teorije tisti, ki določajo interes družbe (Sjåfjel, 2021), bodo tako zasledovali zakonsko določen cilj družbe, hkrati pa s pravili podjetniške presoje, ki vključuje dobro prakso korporativnega upravljanja, ugotavljali, kaj še sodi v interes družbe. Pomembno usmeritev korporacijskega upravljanja v Sloveniji predstavljajo kodeksi upravljanja, ki za razliko od zakonskih določb niso pravno zavezu-joči. Kodeks upravljanja javnih delniških družb (LB & ZNS, 2021) kot osnovni cilj delniške družbe, ki opravlja pridobitno dejavnost, določa dolgoročno in vzdržno maksimiranje vrednosti družbe. Kodeks korporativnega upravljanja družb s kapitalsko naložbo države kot temeljni cilj družbe s kapitalsko naložbo države opredeljuje maksimiziranje vrednosti družbe ter ustvarjanje tem viš- jega donosa za lastnike na dolgi rok (SDH, 2022). Predstavljena določila zakonodaje in kodeksov upravljanja ne vključujejo odgovornosti organov vodenja za vidike trajnostnosti, kot to predlaga 25. člen predloga direktive (da bodo poleg delovanja v dobro družbe »morali upoštevati kratko-, 61 srednje- in dolgoročne posledice svojih odločitev za vidike trajnostnosti, po potrebi vključno s po-sledicami za človekove pravice, podnebne spremembe in okolje«, 25. člen predloga direktive). Nemška razprava o upravljanju podjetij je v preteklosti temeljila predvsem na vprašanju razmerja med državo (tj. javnimi ali splošnimi interesi) in trgom (tj. zasebnimi interesi). To razmerje je tre-nutno modelirano v 1. odstavku 76. člena nemškega zakona o delniških družbah (nem. Aktien-gesetz, AktG), ki po razlagi sodstva in akademske sfere člane upravnega odbora zavezuje, da delujejo v skladu z interesi družbe (Weber & Mittwoch, 2023). Citirano besedilo pomeni skoraj identično določbo kot v slovenskem ZGD-1. Precej drugačno od določil slovenskih kodeksov upravljanja pa je določilo nemškega Kodeksa korporativnega upravljanja, ki kot dolžnost upravnih od-borov in nadzornih svetov ravnanja v skladu z najboljšimi interesi družbe, le-te opredeljuje kot interese delničarjev, zaposlenih v podjetju in drugih skupinah, povezanih s podjetjem (deležniki) za nadaljnji obstoj podjetja in njegovo trajnostno ustvarjanje vrednosti (Regierungskommission, 2022). 5 Rezultati S pomočjo primerjalnopravne metode smo ugotovili podobnosti in razlike v pojmovanju interesa družbe v slovenskem in nemškem pravu. Kot skupno obema zakonodajama lahko ugotovimo, da nobena interesa družbe ne določa. Primerjava ustreznih določb kodeksov korporativnega upravljanja v Sloveniji in Nemčiji pa nakazuje nasprotno. Slovenska kodeksa kot cilj družbe izpostav-ljata maksimiranje vrednosti družbe, pri čemer oba poudarjata dolgoročnost tega cilja, kar vklju- čuje zasledovanje tudi drugih interesov (interesov drugih deležnikov), vendar je ustvarjanje vrednosti za delničarje v ospredju (pristop shareholder value). Nemški kodeks pri opredeljevanju dol- žnosti direktorjev ravnanja v dobro družbe (oziroma natančneje v skladu z najboljšimi interesi dru- žbe) poudarja ravnanje v skladu z interesi delničarjev in interesi vseh ostalih deležnikov. Delničarji so resda zapisani na prvem mestu, vendar iz besedila izhaja enakopravna obravnava interesov drugih skupin (pristop stakeholder value). 6 Sklep Implementacija dolžnosti skrbnega ravnanja direktorjev glede vidikov trajnostnosti v nemškem pravu družb, upoštevaje njen pluralističen pristop k opredeljevanju interesa družbe, ne bo prine-sla velike spremembe. Drugače bo v slovenskem pravu, kjer ob prevladujoči skrbi za dolgoročno maksimiranje vrednosti družbe v interesu delničarjev ostale skupine deležnikov in zadeve trajnostnosti niso v ospredju. Pričakovati je, da bo zaradi harmonizacije dolžnosti skrbnega ravnanja 62 direktorjev v zadevah trajnostnosti v EU interes družbe tudi v slovenskem pravu prerasel v pristop dodane vrednosti za vse deležnike. Viri Agostini, F. & Corgatelli, M. (2022). Article 25 of the Proposal for a Directive on orporate Sustainability Due Diligence: enlightened shareholder value or pluralist approach? European Company Law, 19(4), 92–99. https://doi.org/10.54648/EUCL2022016 European Commission (2022). Commission Staff Working Document, Impact Assessment Report, Annexes, Accompanying the document Proposal for a Directive of the European Parliament and of the Council on Corporate Sustainability Due Diligence and Amending Directive (EU) 2019/1937, SWD(2022) 42 final. https://eur-lex.europa.eu/legal-con- tent/EN/TXT/?uri=SWD:2022:0042:FIN Evropska komisija (2022). Predlog Direktive Evropskega parlamenta in Sveta o skrbnem pregledu v podjetjih glede trajnostnosti in spremembi direktive (EU) 2019/1937. https://eur- lex.europa.eu/legal-content/SL/ALL/?uri=CELEX:52022PC0071 Hart, O. D. & Zingales, L. (2017). Companies should maximize shareholder welfare not market value (ECGI - Finance Working Paper No. 521/2017). http://dx.doi.org/10.2139/SSRN.3004794 Keay, A. (2013). The enlightened shareholder value principle and corporate governance. Ro-utledge. Knapp, V. (2021). Sustainable corporate governance: A way forward? European Company and Financial Law Review, 18(2), 218–243. https://doi.org/10.1515/ECFR-2021-0010 Licht, A. N. (2020). Varieties of shareholderism: three views of the corporate purpose cathedral (Law Working Paper No. 547/2020). European Corporate Governance Institute. https://www.ecgi.global/sites/default/files/working_papers/documents/lichtfinal.pdf Pacces, A. M. (2021). Will the EU taxonomy regulation foster sustainable corporate governance? Sustainability, 13(21), 1–21, http://dx.doi.org/10.3390/su132112316 Perenič, A. (1998). Razlaga pravnih aktov. V G. Kušej, M. Pavčnik & A. Perenič (ur.), Uvod v pravoz-nanstvo (str. 191–217). Uradni list Republike Slovenije. Primec A. (2023). Izzivi nove direktive o potrebni skrbnosti pri trajnostnem poslovanju podjetij. Podjetje in delo, (1), 34–46. 63 Regierungskommission (2022). Deutscher Corporate Governance Kodex. https://www.dcgk.de/de/kodex.html SDH (2022). Kodeks korporativnega upravljanja družb s kapitalsko naložbo države. https://www.sdh.si/Data/Documents/pravni-akti/Kodeks%20upravlja- nja%20dru%C5%BEb%20s%20kapitalsko%20nalo%C5%BEbo%20dr%C5%BEave_ju- nij_2022.pdf Sjåfjell, B. (2021). Reforming EU company law to secure the future of European business. European Company and Financial Law Review, 18(2), 190–217. https://doi.org/10.1515/ecfr-2021- 0009 Smit, L., Bright, C., McCorquodale, R., Bauer, M., Deringer, H., Baeza Breinbauer, D., Torres-Cortés, F., Alleweldt, F., Kara, S., Salinier C. & Tejero Tobed, H. (2020). Study on due diligence requirements through the supply chain. Final Report. https://doi.org/10.2838/39830 Strban, G. (2022). Metodologija primerjalne razlage prava socialne varnosti. V A. Novak & M. Pavč- nik (ur), Pravne panoge in metodologija razlage prava (str. 197–229). GV Založba. Weber, A.-M., & Mittwoch, A.-C. (2023). Harmonizing duties of board members in the anthropo-cene: when expectations meet reality. Review of European and Comparative Law, 52(1), 143–168. https://doi.org/10.31743/RECL.14630 Zakon o gospodarskih družbah (ZGD-1), Uradni list RS, št. št. 65/09 – uradno prečiščeno besedilo, s spremembami in dopolnitvami. ZNS & LB (2021). Kodeks upravljanja javnih delniških družb. https://www.zdruzenje-ns.si/knjiz- nica/1838 64