सामग्री
1. परिचय
यह अध्ययन मध्य और पूर्वी यूरोप (CEE) की अर्थव्यवस्थाओं - अर्थात् चेक गणराज्य, हंगरी, पोलैंड, यूक्रेन, बुल्गारिया और रोमानिया - के बीच विनिमय दरों, शेयर बाजारों और वस्तुओं के बाजारों के बीच अंतर्संबंधों की जांच करता है। हालांकि 2004/2007 के विस्तार के बाद कई CEE यूरोपीय संघ के सदस्य देशों के अंततः यूरोज़ोन में शामिल होने की उम्मीद है, लेकिन पोलैंड और हंगरी जैसी प्रमुख अर्थव्यवस्थाओं सहित अधिकांश देश अभी भी लचीली विनिमय दर व्यवस्था और मुद्रास्फीति लक्ष्यीकरण बनाए हुए हैं। इससे एक जटिल वातावरण बनता है जहाँ नाममात्र स्वतंत्र मुद्राएँ अभी भी क्षेत्रीय, यूरोज़ोन और वैश्विक वित्तीय आघातों, विशेष रूप से शेयर और वस्तु बाजारों के माध्यम से प्रसारित होने वाले आघातों, से प्रभावित होने के प्रति संवेदनशील हैं। इस अध्ययन का प्राथमिक उद्देश्य यह निर्धारित करना है कि घरेलू/विदेशी शेयर कीमतों या वैश्विक वस्तु कीमतों में परिवर्तन इन मुद्राओं पर अवमूल्यन का दबाव डालते हैं या नहीं, और इन प्रसारणों की दिशा और स्रोत का पता लगाना है।
2. विधि एवं आँकड़े
2.1 विनिमय दर बाजार दबाव (EMP) सूचकांक निर्माण
अनुभवजन्य विश्लेषण का मूल प्रत्येक देश के लिए 1998 से 2017 तक मासिक विनिमय दर बाजार दबाव (EMP) सूचकांक का निर्माण करना है। EMP सूचकांक एक समग्र माप है जो मुद्रा पर सट्टेबाजी के दबाव को पकड़ने के लिए उपयोग किया जाता है, और यह तीन प्रमुख घटकों को समाहित करता है:
- नाममात्र विनिमय दर (घरेलू मुद्रा बनाम विदेशी मुद्रा, जैसे यूरो या अमेरिकी डॉलर) में प्रतिशत परिवर्तन।
- अंतरराष्ट्रीय भंडार में प्रतिशत परिवर्तन (ऋणात्मक चिह्न के साथ, क्योंकि भंडार में कमी बिकवाली के दबाव को दर्शाती है)।
- ब्याज दर अंतर (घरेलू ब्याज दर और विदेशी ब्याज दर, उदाहरण के लिए जर्मन ब्याज दर) में परिवर्तन।
यह सूचकांक विभिन्न देशों और समय अवधियों के बीच तुलनीयता सुनिश्चित करने के लिए मानकीकृत किया गया है। EMP के उच्च सकारात्मक मूल्य वाली अवधियों को संभावित मुद्रा संकट घटनाओं के रूप में पहचाना जाता है।
2.2 डेटा स्रोत और चर
इस अध्ययन में मासिक समय श्रृंखला डेटा का उपयोग किया गया है। प्रमुख चरों में शामिल हैं:
- EMP सूचकांक:जैसा कि ऊपर बताया गया है, इसका निर्माण किया गया।
- स्टॉक रिटर्न:घरेलू शेयर बाजार सूचकांक (जैसे पोलैंड का WIG, चेक गणराज्य का PX) और विदेशी सूचकांक (जैसे यूरो स्टॉक्स 50, S&P 500)।
- कमोडिटी की कीमतें:वैश्विक तेल (जैसे ब्रेंट क्रूड) और व्यापक कमोडिटी बास्केट सूचकांकों में परिवर्तन।
- नियंत्रण चर में वैश्विक जोखिम-विरक्ति के माप (जैसे VIX सूचकांक) शामिल हो सकते हैं।
2.3 इकोनोमेट्रिक ढांचा: वेक्टर ऑटोरेग्रेसिव (VAR)
गतिशील अंतर्संबंधों की जांच के लिए, यह शोध वेक्टर ऑटोरेग्रेसिव (VAR) मॉडल का उपयोग करता है। VAR मॉडल सभी चरों को अंतर्जात मानता है और समय के साथ उनकी पारस्परिक निर्भरता को पकड़ता है। प्रयुक्त विशिष्ट उपकरण है:
- ग्रेंजर कारणता परीक्षण:यह निर्धारित करने के लिए उपयोग किया जाता है कि किसी चर (जैसे स्टॉक रिटर्न) के पिछले मान में दूसरे चर (जैसे EMP) की भविष्यवाणी करने के लिए सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण जानकारी शामिल है या नहीं। यह एक दिशात्मक पूर्वानुमान संबंध की उपस्थिति का संकेत देता है।
- आवेग प्रतिक्रिया फ़ंक्शन (IRF):यह एक चर (जैसे तेल की कीमत में गिरावट) पर एक मानक विचलन के आघात के प्रभाव को दूसरे चर (जैसे EMP) के वर्तमान और भविष्य के मूल्यों पर ट्रैक करने के लिए उपयोग किया जाता है, जिससे अतिप्रवाह प्रभाव के परिमाण, दिशा और निरंतरता को दर्शाया जा सके।
3. अनुभवजन्य परिणाम और विश्लेषण
3.1 EMP प्रवृत्ति और मुद्रा संकट (1998-2017)
निर्मित EMP सूचकांक से पता चलता है कि 2008 के वैश्विक वित्तीय संकट के दौरान, सभी अध्ययनित मध्य और पूर्वी यूरोपीय मुद्राओं पर दबाव में उल्लेखनीय वृद्धि हुई। एक उल्लेखनीय निष्कर्ष यह है कि 2008 के बाद के दौर में, केंद्रीय बैंक की विदेशी मुद्रा हस्तक्षेप (EMP का एक घटक) की तीव्रता में सामान्य गिरावट आई है, जो नीति या बाजार संरचना में परिवर्तन का संकेत देती है।
3.2 ग्रेंजर कारणता परीक्षण
कारणता परीक्षण ने विषम संचरण पैटर्न को उजागर किया:
- Czechia:अपेक्षाकृत अछूता प्रतीत होता है। विदेशी शेयर या कमोडिटी बाजारों का घरेलू EMP पर महत्वपूर्ण कारणात्मक संबंध शायद ही कभी पाया जाता है।
- हंगरी:प्रदर्शित करता हैवैश्विकविश्व स्टॉक बाजारों (जैसे एसएंडपी 500) से उनके ईएमपी तक कार्य-कारण संबंध के संचरण में अतिप्रवाह प्रभाव की संवेदनशीलता।
- पोलैंड:अधिक जोखिम होना हैक्षेत्र के भीतरपोलैंड का EMP अन्य मध्य और पूर्वी यूरोपीय देशों के शेयर बाजार विकास से ग्रेंजर कारणता प्रभावित होता है।
- यूक्रेन:अपने घरेलू शेयर सूचकांक और EMP के बीच एक विशिष्ट संबंध प्रदर्शित करता हैद्विदिश कारण-परिणाम संबंधइसके अतिरिक्त, वैश्विक वस्तुओं की कीमतों में परिवर्तन यूक्रेन EMP का ग्रेंजर कारण है।
3.3 आवेग प्रतिक्रिया फलन विश्लेषण
आवेग प्रतिक्रिया फलन गतिशील चित्र प्रदान करता है:
- वैश्विक तेल या वस्तुओं की कीमतों का नकारात्मक झटका यूक्रेन के EMP में एक महत्वपूर्ण और स्थायीवृद्धि(मूल्यह्रास दबाव)।
- हंगरी के लिए, यूरोज़ोन या अमेरिकी शेयर बाजारों पर सकारात्मक आघात EMP को कम करता है (दबाव में राहत), जो "जोखिम पसंद" मनोदशा चैनल के अनुरूप है।
- पोलैंड की प्रतिक्रिया मध्य और पूर्वी यूरोपीय क्षेत्र के भीतर उत्पन्न होने वाले आघातों से अधिक सघनता से जुड़ी हुई है।
3.4 देश-विशिष्ट निष्कर्ष
प्रमुख देशीय संवेदनशीलता
- Czechia:बाह्य संचरण संवेदनशीलता कम है।
- हंगरी:वैश्विक वित्तीय बाजार आघातों के प्रति संवेदनशीलता उच्च है।
- पोलैंड:क्षेत्रीय (मध्य और पूर्वी यूरोप) आघातों के प्रति संवेदनशीलता उच्च है।
- यूक्रेन:वस्तुओं की कीमतों में आघात के प्रति संवेदनशीलता उच्च है, और घरेलू वित्तीय-वास्तविक प्रतिपुष्टि चक्र प्रबल है।
4. चर्चा एवं निहितार्थ
4.1 मध्य और पूर्वी यूरोपीय केंद्रीय बैंकों के लिए नीतिगत निहितार्थ
शोध निष्कर्ष बताते हैं कि "एक ही आकार सब पर फिट" नीति दृष्टिकोण अपर्याप्त है। नीति निर्माताओं को अपनी निगरानी और हस्तक्षेप रूपरेखा को देश-विशिष्ट कमजोरियों के अनुरूप तैयार करना चाहिए:
- Hungarian National Bank को वैश्विक जोखिम सेंटीमेंट और पूंजी प्रवाह की बारीकी से निगरानी करनी चाहिए।
- पोलैंड के वित्तीय स्थिरता प्राधिकरणों को क्षेत्रीय संक्रमण चैनलों पर अत्यधिक ध्यान देने की आवश्यकता है।
- यूक्रेन के नीति निर्माताओं को वस्तुओं की कीमतों के पूर्वानुमान को अपनी विनिमय दर और भंडार प्रबंधन रणनीति में शामिल करना चाहिए।
4.2 अध्ययन की सीमाएँ
यह अध्ययन अपनी सीमाओं को स्वीकार करता है: मासिक डेटा का उपयोग उच्च आवृत्ति वाली गतिशीलताओं को छोड़ सकता है; EMP सूचकांक एक मानक माप है, लेकिन इसके भारों में वैचारिक विवाद हैं; VAR ढांचे ने सांख्यिकीय संबंध स्थापित किए हैं, लेकिन अंतर्निहित आर्थिक चैनलों (जैसे व्यापार संतुलन, पोर्टफोलियो प्रवाह) की स्पष्ट पहचान नहीं की है।
5. तकनीकी विवरण एवं गणितीय ढांचा
देशiसमय मेंtका मुख्य EMP सूचकांक निम्नानुसार निर्मित किया गया है:
$EMP_{i,t} = \frac{\Delta e_{i,t}}{\sigma_{\Delta e_i}} - \frac{\Delta r_{i,t}}{\sigma_{\Delta r_i}} + \frac{\Delta (i_{i,t} - i_{f,t})}{\sigma_{\Delta (i_i-i_f)}}$
जहाँ:
$\Delta e_{i,t}$ = विनिमय दर (घरेलू मुद्रा/विदेशी मुद्रा) में प्रतिशत परिवर्तन।
$\Delta r_{i,t}$ = विदेशी मुद्रा भंडार में प्रतिशत परिवर्तन (ऋणात्मक चिह्न)।
$\Delta (i_{i,t} - i_{f,t})$ = ब्याज दर अंतर में परिवर्तन।
σ = नमूना अवधि में संबंधित श्रृंखला का मानक विचलन, मानकीकरण के लिए उपयोग किया जाता है।
सरलीकृत रूप VAR(p) मॉडल को इस प्रकार निर्दिष्ट किया गया है:
$Y_t = c + A_1 Y_{t-1} + A_2 Y_{t-2} + ... + A_p Y_{t-p} + u_t$
जहाँ $Y_t$ अंतर्जात चर वेक्टर है (उदाहरण के लिए [EMP, घरेलू स्टॉक रिटर्न, तेल कीमत परिवर्तन]), $c$ एक स्थिरांक वेक्टर है, $A_j$ गुणांक मैट्रिक्स हैं, और $u_t$ श्वेत शोर त्रुटि पद वेक्टर है।
6. परिणाम एवं आरेख स्पष्टीकरण
चित्र 1 (योजनाबद्ध): EMP सूचकांक समय श्रृंखला (1998-2017). एक बहु-पैनल चार्ट जो छह मध्य और पूर्वी यूरोपीय देशों के लिए उनके मानकीकृत EMP सूचकांक दिखाता है। सभी श्रृंखलाएँ 2008-2009 की अवधि के दौरान स्पष्ट चरम दिखाती हैं। यूक्रेन की रेखा सबसे अधिक अस्थिरता दिखाती है और 2008 के अलावा कई बड़े उछाल दिखाती है, जो इसकी अद्वितीय राजनीतिक और आर्थिक संकटों से मेल खाती है। चेक गणराज्य की रेखा सबसे चिकनी और कम से कम अस्थिर दिखती है।
चित्र 2 (योजनाबद्ध): यूक्रेन के लिए आवेग प्रतिक्रिया फलन। चार्ट का एक सेट। मुख्य चार्ट विश्व तेल की कीमतों पर नकारात्मक आघात के प्रति यूक्रेनी EMP की प्रतिक्रिया दर्शाता है। प्रतिक्रिया तुरंत सकारात्मक (EMP में वृद्धि) होती है, लगभग 6-8 महीनों में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण होती है, और फिर धीरे-धीरे शून्य की ओर क्षीण हो जाती है। एक अन्य चार्ट यूक्रेनी EMP आघात के प्रति यूक्रेनी स्टॉक रिटर्न की प्रतिक्रिया दर्शाता है, जो द्विदिश प्रतिक्रिया लूप की पुष्टि करता है।
7. विश्लेषणात्मक ढांचा: उदाहरण केस स्टडी
परिदृश्य: वैश्विक कच्चे तेल की कीमतें एक तिमाही में 20% तेजी से गिर गईं।
फ्रेमवर्क अनुप्रयोग:
- प्रत्यक्ष चैनल (यूक्रेन): इस पेपर के मॉडल द्वारा अनुमानित आईआरएफ का उपयोग करके, हम यूक्रेनी ईएमपी सूचकांक में अपेक्षित वृद्धि को मात्रात्मक रूप से माप सकते हैं। इसका अर्थ है ग्रीवनिया के अवमूल्यन, भंडार में कमी, या ब्याज दरों में वृद्धि की आवश्यकता की संभावना में वृद्धि।
- अप्रत्यक्ष/क्षेत्रीय चैनल (पोलैंड): हालांकि पोलैंड की कच्चे माल पर निर्भरता कम है, तेल की कीमतों में झटका क्षेत्रीय जोखिम-परिहार भावना को ट्रिगर कर सकता है। ग्रेंजर कारणता परिणाम बताते हैं कि पोलैंड का ईएमपी अन्य सीईई शेयर बाजारों से होने वाले स्पिलओवर प्रभाव के माध्यम से प्रभावित हो सकता है, जो तेल की कीमतों में गिरावट से उत्पन्न वैश्विक विकास चिंताओं पर प्रतिक्रिया करते हैं।
- पोर्टफोलियो पुनर्संतुलन चैनल (हंगरी): तेल आघात वैश्विक शेयर बाजार (S&P 500) को दबा सकता है। वैश्विक शेयर बाजारों से हंगरी के EMP तक स्थापित कारणता का अर्थ है कि, जैसे-जैसे अंतरराष्ट्रीय निवेशक उभरते बाजारों से निकलते हैं, यह दबाव फोरिंट तक पहुंच सकता है।
8. भविष्य के अनुप्रयोग एवं शोध संभावनाएँ
- उच्च-आवृत्ति विश्लेषण: तेज अतिप्रवाह प्रभावों को पकड़ने के लिए, विशेष रूप से संकट के समय, Diebold & Yilmaz (2012) के समान, इस अध्ययन को दैनिक या अंतर-दैनिक डेटा के साथ दोहराएं।Diebold & Yilmaz (2012)उच्च-आवृत्ति अस्थिरता अतिप्रवाह ढांचा जिसका उपयोग अन्य शोधों में किया गया है।
- अतिप्रवाह प्रभाव का नेटवर्क विश्लेषण: अनुप्रयोगDiebold & Yilmaz (2014)Diebold & Yilmaz (2014) की पद्धति, जो मध्य और पूर्वी यूरोपीय वित्तीय प्रणाली को एक नेटवर्क के रूप में मॉडल करती है, प्रत्येक देश की भूमिका को एक झटके के प्रसारक या प्राप्तकर्ता के रूप में मात्रात्मक रूप से मापती है।
- मैक्रोइकॉनॉमिक मूलभूत सिद्धांतों के साथ एकीकरण: VAR मॉडल को चालू खाता शेष, ऋण वृद्धि या राजकोषीय संकेतक जैसे चरों को शामिल करने के लिए विस्तारित करें, ताकि सहसंबंध से आगे बढ़कर चैनलों की अधिक संरचनात्मक समझ प्राप्त की जा सके।
- मशीन लर्निंग संवर्धन: LASSO-VAR या न्यूरल नेटवर्क जैसे उपकरणों का उपयोग करके बड़े पैमाने पर संभावित पूर्वानुमान चरों को संभालें और मानक रैखिक VAR द्वारा छूट सकने वाले अरैखिक संबंधों का पता लगाएं।
- नीति सिमुलेशन उपकरण: केंद्रीय बैंक के लिए एक डैशबोर्ड विकसित करना, जो वैश्विक चरों का रीयल-टाइम डेटा इनपुट करे और अनुमानित मॉडल के आधार पर EMP की संभाव्यता पूर्वानुमान आउटपुट करे।
9. संदर्भ सूची
- Hegerty, S. W. (2018). Exchange market pressure, stock prices, and commodity prices east of the Euro. अर्थशास्त्र और प्रबंधन जर्नल, 31(1), 75-?.
- Diebold, F. X., & Yilmaz, K. (2012). Better to give than to receive: Predictive directional measurement of volatility spillovers. International Journal of Forecasting, 28(1), 57-66.
- Diebold, F. X., & Yilmaz, K. (2014). On the network topology of variance decompositions: Measuring the connectedness of financial firms. Journal of Econometrics, 182(1), 119-134.
- Kaminsky, G. L., & Reinhart, C. M. (1999). The twin crises: the causes of banking and balance-of-payments problems. American economic review, 89(3), 473-500.
- Pesaran, H. H., & Shin, Y. (1998). Generalized impulse response analysis in linear multivariate models. Economics letters, 58(1), 17-29.
- International Monetary Fund (IMF). (2023). Global Financial Stability Report. Retrieved from https://www.imf.org.
10. मुख्य विश्लेषक अंतर्दृष्टि: चार-चरणीय विश्लेषण
मुख्य अंतर्दृष्टि: यह लेख एक महत्वपूर्ण और अक्सर अनदेखी की जाने वाली वास्तविकता को उजागर करता है: प्रत्यक्ष रूप से सजातीय "मध्य और पूर्वी यूरोपीय ब्लॉक" के भीतर, वित्तीय नाजुकता एक समरूप इकाई नहीं है। Czech Republic एक स्विस-जैसी अछूती इकाई के रूप में कार्य करता है, Hungary वैश्विक पूंजी प्रवाह का एक उपग्रह राज्य है, Poland क्षेत्रीय नेटवर्क में गहराई से फंसा हुआ है, जबकि Ukraine एक क्लासिक कमोडिटी-चालित, अस्थिर घरेलू प्रतिक्रिया लूप वाला उभरता बाजार है। इन विभाजन रेखाओं की अनदेखी करना जोखिम की गलत कीमत निर्धारण का मूल कारण है।
तार्किक संरचना: लेखक की पद्धति पद्धतिगत रूप से मजबूत है, लेकिन अपेक्षाकृत पारंपरिक है। EMP सूचकांक का निर्माण → संकट काल की पहचान → तैयार VAR उपकरणों (ग्रेंजर कॉज़लिटी टेस्ट, IRF) का अनुप्रयोग। इसकी ताकत नवीन अर्थमिति में नहीं, बल्कि कम शोध वाले क्षेत्रों पर सूक्ष्म अनुप्रयोग में निहित है। सांख्यिकीय परिणामों से आर्थिक व्याख्या (जैसे "वैश्विक प्रसार" बनाम "क्षेत्रीय संक्रमण") तक की तार्किक छलांग को अच्छी तरह से तर्क दिया गया है, लेकिन जैसा कि लेखक स्वीकार करते हैं, यह सटीक संचरण तंत्र (कैरी ट्रेड अनवाइंडिंग? व्यापार ऋण चैनल?) को गहराई से स्थापित नहीं करता है।
शक्तियाँ एवं सीमाएँ:
शक्तियाँ: इस अध्ययन का सबसे मूल्यवान हिस्सा सूक्ष्म, देश-दर-देश विघटन है। क्षेत्रीय औसत से परे जाने पर महत्वपूर्ण विषमताएँ प्रकट होती हैं। शेयर और कमोडिटी चैनल दोनों पर ध्यान देना व्यापक दृष्टिकोण है। 1998-2017 का नमूना कई संकटों को मजबूती से कवर करता है।
कमियाँ: मासिक डेटा आवृत्ति आज के एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग की दुनिया में एक महत्वपूर्ण अंधा स्थान है; ओवरफ्लो प्रभाव आमतौर पर घंटों में होते हैं, महीनों में नहीं। EMP इंडेक्स एक मानक माप है, लेकिन यह एक ब्लैक बॉक्स भी है - इसके घटक (विनिमय दर, भंडार, ब्याज दर) नीति के कारण एक-दूसरे को रद्द कर सकते हैं, जिससे वास्तविक दबाव छिप जाता है। यह अध्ययन एक ऐसे नक्शे जैसा लगता है जो अतीत को दर्शाता है।अतीतइलाके का एक उत्कृष्ट नक्शा; यदि आगे देखने वाले संकेतकों या बाजार भावना डेटा को शामिल नहीं किया जाता है, तो इसका उपयोग भविष्यवाणी के लिएअगली बारसंकट की उपयोगिता सीमित है।
कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि:
- निवेशकों के लिए: "सीईई ईटीएफ" मानसिकता को त्यागें। चेक परिसंपत्तियों को वैश्विक वित्त के लिए कम बीटा के रूप में मॉडल करें, क्षेत्रीय पड़ोसी जोखिमों के खिलाफ पोलिश एक्सपोजर को हेज करें, और यूक्रेन को उच्च राजनीतिक जोखिम वाली कमोडिटी लीवरेज्ड शर्त के रूप में देखें।
- जोखिम प्रबंधकों के लिए: पहचाने गए प्रत्येक देश प्रकार के लिए अलग-अलग प्रारंभिक चेतावनी मॉडल बनाएं। हंगरी के लिए, VIX सूचकांक और फेडरल रिज़र्व नीति की निगरानी करें। पोलैंड के लिए, एक क्षेत्रीय वित्तीय स्थिति सूचकांक बनाएं। यूक्रेन के लिए, परिदृश्यों को तेल की कीमत सीमा पर आधारित करें।
- नीति निर्माताओं के लिए (मध्य और पूर्वी यूरोप): चेक नेशनल बैंक की डिस्कनेक्शन में स्पष्ट सफलता एक केस स्टडी है जिसका रिवर्स इंजीनियरिंग किया जाना चाहिए। हंगरी और पोलैंड को अपने मौद्रिक नीति ढांचे पर सवाल उठाना चाहिए कि क्या यह उनके प्रमुख स्पिलओवर चैनलों के प्रति पर्याप्त रूप से लचीला है। यूक्रेन का परिणाम इसकी आर्थिक विविधीकरण और बड़े पैमाने पर भंडार स्थापित करने के लिए एक स्पष्ट चेतावनी है।
- शोधकर्ताओं के लिए: 本文是完美的基石。下一步是使用日度数据重新运行此分析，并整合网络分析工具（如Diebold & Yilmaz的方法），从而从双边因果关系转向整个中东欧金融网络的系统性风险地图。