Dziś z przyjemnością prezentujemy wkład gościnny autorstwa Jamela Saadaouiego (Université Paris 8-Vincennes).

Nasz artykuł, napisany wraz z Williamem Ginnem i Evangelosem Salachasem, „Stock Price Bubbles, Inflation and Monetary Policy Surprises”, zadaje pytanie, kiedy zaostrzenie polityki pieniężnej powstrzymuje spekulacyjne wyceny akcji — a kiedy nie.

Zaskoczenie zaostrzające politykę pieniężną zwykle podnosi wymagane stopy zwrotu, zaostrza warunki kredytowe, osłabia apetyt na ryzyko i obniża wartość obecną przyszłych przepływów pieniężnych. Literatura teoretyczna i empiryczna jest jednak podzielona. Część badań wskazuje, że zaostrzenie zmniejsza komponent bańkowy cen akcji, inne zaś, że może go zwiększać. Twierdzimy, że wyniki te można pogodzić, zadając precyzyjniejsze pytanie: w jakim środowisku inflacyjnym dochodzi do zaskoczenia związanego z polityką pieniężną?

Wykorzystując miesięczne dane z USA od września 1997 r. do grudnia 2023 r., kilka zewnętrznie zidentyfikowanych zaskoczeń wysokoczęstotliwościowych oraz liniowe, zmienne w czasie i zależne od stanu projekcje lokalne, stwierdzamy, że środowisko inflacyjne zmienia nie tylko wielkość, ale i znak reakcji spekulacyjnych wycen akcji. Ma to znaczenie, ponieważ ten sam ruch polityki pieniężnej może przenosić się różnymi kanałami w różnych punktach cyklu inflacyjnego, co niesie konsekwencje zarówno dla wycen, jak i warunków kredytowych.

Jak identyfikujemy bańkę?

Zidentyfikowanie bańki jest z natury trudne, ponieważ wartość fundamentalna nie jest bezpośrednio obserwowalna. Zgodnie z Shillerem (2015) używamy tego pojęcia do opisu epizodów, w których wyceny wydają się nietypowo wysokie względem konwencjonalnych punktów odniesienia opartych na przepływach pieniężnych i wymaganych stopach zwrotu oraz są podtrzymywane przez przekonania inwestorów i rynkowe narracje.

Nie opieramy się zatem na jednym wskaźniku. Naszą podstawową miarą jest komponent wyceny oparty na stopie dywidendy według Gao i Martina (2021), skonstruowany w ramach schematu cena–dywidenda Campbella–Shillera. Następnie badamy, czy komponent ten wykazuje epizodyczne zachowanie wybuchowe, stosując testy Phillipsa–Shi–Yu, a wyniki zależne od stanu weryfikujemy przy użyciu cyklicznie skorygowanego wskaźnika ceny do zysków związanego z Campbellem i Shillerem. Te uzupełniające się miary pozwalają identyfikować epizody spekulacyjnych wycen o charakterze bańkowym, zamiast twierdzić, że wartość fundamentalna może być obserwowana bez błędu.

Dlaczego zaostrzenie może mieć przeciwstawne skutki?

Bezpośredni skutek zaskoczenia zaostrzającego pozostaje konwencjonalny w obu środowiskach inflacyjnych: wyższe bieżące i oczekiwane stopy polityki pieniężnej podnoszą wymagane stopy zwrotu i osłabiają popyt. Dodatkowy skutek wynika z tego, co działanie polityki ujawnia na temat jej przyszłego przebiegu. Nawet gdy zaskoczenie dotyczące instrumentu nie zawiera korzystnych prywatnych informacji o bieżących fundamentach, prewencyjne zaostrzenie może skłonić inwestorów do rewizji w górę postrzeganej reaktywności banku centralnego.

W środowisku niskiej inflacji takie działanie może być interpretowane jako ubezpieczenie przed przyszłymi błędami polityki, przed odbiciem się kotwiczenia oczekiwań lub przed późniejszym, bardziej destabilizującym cyklem zaostrzeń. Niższe ryzyko błędów polityki i mniejsze makroekonomiczne ryzyko skrajne mogą obniżyć wymaganą rekompensatę za ryzyko, zawęzić korporacyjne spready kredytowe i chronić dolny ogon rozkładu przyszłych przepływów pieniężnych, mimo że krótkoterminowa stopa wolna od ryzyka rośnie. Asymetrię można podsumować następująco:

W tym ujęciu pierwszy człon, D h (s), ujmuje konwencjonalne hamujące oddziaływanie zaostrzenia na wyceny, natomiast drugi, ψ h (s)λ θ (s), łączy rewizję w górę postrzeganej reaktywności polityki z jej wpływem na ryzyko błędów polityki, wymaganą rekompensatę za ryzyko i przepływy pieniężne w scenariuszach niekorzystnych. Dodatni parametr amplifikacji przekształca powstały sygnał wyceny w popyt spekulacyjny. Przy niskiej inflacji sygnał płynący z reguły polityki może przeważyć nad konwencjonalnym hamowaniem. Przy wysokiej inflacji dominują oczekiwane realne stopy procentowe, ryzyko inflacyjne, zacieśnienie warunków kredytowych i prawdopodobieństwo dalszych zaostrzeń. Stopa polityki pieniężnej nie staje się ekspansywna; równowaga sił oddziałujących na wyceny zmienia się wraz ze środowiskiem inflacyjnym.

Heterogeniczność przekonań i ograniczenia krótkiej sprzedaży pomagają wyjaśnić, dlaczego korzystny sygnał może przenikać do komponentu spekulacyjnego. Inwestorzy optymistyczni mogą kłaść nacisk na poprawioną przyszłą stabilizację, podczas gdy pesymiści podkreślają natychmiastowy wzrost stóp dyskontowych. Gdy pesymistycznych poglądów nie można w pełni wyrazić poprzez pozycje krótkie, optymistyczne wyceny i motywy opcji odsprzedaży mogą zyskiwać większą wagę w cenach rynkowych.

Początkowy sygnał jest inny w przypadku wyraźnie zidentyfikowanego szoku informacyjnego banku centralnego. Korzystne informacje poprawiają postrzegane perspektywy aktywności gospodarczej i przepływów pieniężnych przedsiębiorstw. Gdy inflacja jest niska, takie wiadomości mogą być wyceniane jako odporność gospodarki lub pożądana reflacja przy ograniczonym oczekiwanym przeciwdziałaniu ze strony polityki. Gdy inflacja jest wysoka, te same wiadomości oznaczają także trwalsze ograniczanie pieniężne i wyższe wymagane stopy zwrotu, co może stłumić lub odwrócić reakcję wycen. Szersze zaskoczenie związane z wydarzeniami monetarnymi FOMC wykorzystywane w artykule może zawierać informacje o ścieżce polityki, funkcji reakcji i perspektywach, dlatego interpretujemy je bardziej agnostycznie.

Projekt empiryczny i główne wyniki

Rozróżniamy dwa zaskoczenia dotyczące instrumentów polityki — miary Bauera–Swansona (BSMP) oraz Jarocińskiego–Karadiego (JKMP) — od szoku informacyjnego banku centralnego Jarocińskiego–Karadiego i szerszego zaskoczenia związanego z wydarzeniami monetarnymi FOMC według Acosta et al. Środowisko inflacyjne jest konstruowane na podstawie opóźnionej wartości jednostronnie filtrowanego filtrem Kalmana trendu inflacji, a gładka funkcja przejścia przypisuje obserwacjom różne wagi w stanach niskiej i wysokiej inflacji. Stan jest zatem określany na podstawie informacji dostępnych przed równoczesnym zaskoczeniem polityki.

Wyniki dla instrumentów polityki wykazują wyraźne odwrócenie znaku. W środowiskach wysokiej inflacji zaskoczenia zaostrzające obniżają oczekiwaną inflację, poszerzają spread między obligacjami korporacyjnymi BAA a obligacjami skarbowymi oraz zmniejszają spekulacyjny komponent wyceny. W środowiskach niskiej inflacji wspólne reakcje się odwracają: spread BAA się zawęża, a komponent spekulacyjny rośnie po obu zaskoczeniach instrumentowych. Zrealizowane realne zyski w ujęciu Shillera rosną po szoku Bauera–Swansona, ale pozostają słabe lub ujemne po szoku polityki Jarocińskiego–Karadiego, dlatego najbardziej stabilne wspólne dowody dotyczą warunków kredytowych i spekulacyjnych wycen, a nie zysków.

Wykres 1. Reakcje zależne od stanu na zaskoczenia dotyczące instrumentów polityki

Kolor czerwony oznacza reakcję przy wysokiej inflacji, niebieski — przy niskiej inflacji, a czarny wiersz — różnicę niska minus wysoka inflacja. Reakcje dotyczą zaskoczeń o jednym odchyleniu standardowym; zacienione obszary to 68- i 90-procentowe przedziały ufności Neweya–Westa.

Szok informacyjny Jarocińskiego–Karadiego i szersze zaskoczenie związane z wydarzeniami monetarnymi FOMC wykazują podobny wzorzec zależny od inflacji. Przy niskiej inflacji korzystne informacje lub komunikaty wiążą się z węższymi spreadami i wyższymi wycenami spekulacyjnymi, choć reakcja na szok informacyjny rozwija się z opóźnieniem. Przy wysokiej inflacji reakcja spekulacyjna jest stłumiona lub ujemna, ponieważ ważniejsze stają się oczekiwane obciążenie polityką oraz efekt wymaganych stóp zwrotu.

Godzenie literatury i implikacje dla polityki

Wyniki godzą dwa wpływowe poglądy. Konwencjonalne podejście oparte na kanale apetytu na ryzyko przewiduje, że zacieśnienie polityki podnosi wymagane stopy zwrotu, ogranicza kredyt i zmniejsza wyceny spekulacyjne. Ten efekt dyscyplinujący lokujemy przede wszystkim w środowiskach wysokiej inflacji. Galí i Gambetti pokazują, że zaostrzenie może zamiast tego zwiększać komponent bańkowy cen akcji. Tę amplifikację lokujemy przede wszystkim w środowiskach niskiej inflacji, gdzie zaostrzające zaskoczenia instrumentowe wiążą się z węższymi spreadami kredytowymi i większym spekulacyjnym komponentem wyceny.

Implikacja dla polityki jest taka, że stopa procentowa nie jest jednolitym instrumentem stabilności finansowej. Gdy inflacja jest podwyższona, cele stabilizacji cen i stabilności finansowej zwykle się zbiegają: zaostrzenie poszerza spready kredytowe i zmniejsza wyceny spekulacyjne. Gdy inflacja jest niska, ten sam typ zaskoczenia może towarzyszyć łagodniejszym warunkom kredytowym i wyższym wycenom spekulacyjnym. Oceny stabilności finansowej powinny zatem uwzględniać nie tylko kierunek zaskoczenia polityki, lecz także środowisko inflacyjne oraz przekonania dotyczące przyszłego przebiegu polityki, warunków kredytowych i perspektyw makroekonomicznych.

Wybrana bibliografia

Acosta, M., A. Ajello, M. D. Bauer, F. Loria, and S. Miranda-Agrippino (2025), “Financial Market Effects of FOMC Communication: Evidence from a New Event-Study Database,” Federal Reserve Bank of San Francisco Working Paper 2025-30.

Bauer, M. D., and E. T. Swanson (2023), “A Reassessment of Monetary Policy Surprises and High-Frequency Identification,” NBER Macroeconomics Annual, 37(1), 87-155.

Evgenidis, A., and A. G. Malliaris (2020), “To Lean or Not to Lean against an Asset Price Bubble? Empirical Evidence,” Economic Inquiry, 58(4), 1958-1976.

Galí, J., and L. Gambetti (2015), “The Effects of Monetary Policy on Stock Market Bubbles: Some Evidence,” American Economic Journal: Macroeconomics, 7(1), 233-257.

Gao, C., and I. W. Martin (2021), “Volatility, Valuation Ratios, and Bubbles: An Empirical Measure of Market Sentiment,” Journal of Finance, 76(6), 3211-3254.

Jarociński, M., and P. Karadi (2020), “Deconstructing Monetary Policy Surprises: The Role of Information Shocks,” American Economic Journal: Macroeconomics, 12(2), 1-43.

Phillips, P. C. B., S. Shi, and J. Yu (2015), “Testing for Multiple Bubbles: Limit Theory of Real-Time Detectors,” International Economic Review, 56(4), 1079-1134.

Scheinkman, J. A., and W. Xiong (2003), “Overconfidence and Speculative Bubbles,” Journal of Political Economy, 111(6), 1183-1220.

Shiller, R. J. (2015), Irrational Exuberance, revised and expanded third edition, Princeton University Press.

Ten wpis napisał Jamel Saadaoui.