सर्बिया की विदेशी मुद्रा भंडार पर्याप्तता और संचय कारकों का विश्लेषण

1. परिचय एवं शोध संदर्भ

वैश्वीकरण के इस युग में, देश बाहरी आघातों के प्रति अधिक संवेदनशीलता का सामना करते हैं। यह शोध पत्र सर्बिया गणराज्य (आरएस) में विदेशी मुद्रा भंडार की पर्याप्तता और 2002 की पहली तिमाही से 2020 की तीसरी तिमाही तक उनके संचय को प्रेरित करने वाले प्रमुख व्यापक आर्थिक कारकों की जांच करता है। यह शोध उभरते बाजार अर्थव्यवस्थाओं (ईएमई) में पूंजी प्रवाह की अस्थिरता और वित्तीय संकटों के खिलाफ एक ढाल के रूप में पर्याप्त भंडार बफर बनाने की प्रेक्षित प्रवृत्ति से प्रेरित है, एक रणनीति जिसकी पुष्टि 2008-2009 के वैश्विक वित्तीय संकट के दौरान हुई।

2. पद्धति एवं आंकड़े

यह अध्ययन सर्बिया के विदेशी मुद्रा भंडार और चयनित व्यापक आर्थिक चरों के बीच दीर्घकालिक संबंध का विश्लेषण करने के लिए एक अर्थमितीय समय-श्रृंखला पद्धति का उपयोग करता है।

2.1 अर्थमितीय मॉडल विनिर्देशन

मूल विश्लेषण एक सह-एकीकरण ढांचे पर आधारित है, जो गैर-स्थिर आर्थिक समय श्रृंखलाओं के बीच स्थिर दीर्घकालिक संबंधों की पहचान करने के लिए उपयुक्त है। मॉडल यह मानता है कि विदेशी मुद्रा भंडार (एफईआर) आर्थिक पैमाने, विनिमय दर दबाव और वित्तीय गहराई का एक फलन है।

2.2 आंकड़ों के स्रोत और चर

विश्लेषण त्रैमासिक आंकड़ों का उपयोग करता है। प्रमुख चर हैं:

• विदेशी मुद्रा भंडार (एफईआर): आश्रित चर, जैसा कि सर्बिया के राष्ट्रीय बैंक (एनबीएस) द्वारा रिपोर्ट किया गया है।
• सकल घरेलू उत्पाद (जीडीपी): आर्थिक आकार और आयात क्षमता का एक प्रॉक्सी।
• वास्तविक प्रभावी विनिमय दर (आरईईआर): दीनार की प्रतिस्पर्धात्मकता को मापने वाला एक सूचकांक। वृद्धि (मूल्यवृद्धि) भंडार पर दबाव का संकेत दे सकती है।
• मौद्रिक समुच्चय (एम2/जीडीपी): वित्तीय गहराई और संभावित अल्पकालिक बाह्य देनदारियों का प्रतिनिधित्व करने वाला एक अनुपात।

3. प्रयोगसिद्ध परिणाम एवं विश्लेषण

3.1 यूनिट रूट और सह-एकीकरण परीक्षण

यूनिट रूट परीक्षणों (जैसे, ऑगमेंटेड डिकी-फुलर) ने पुष्टि की कि सभी समय श्रृंखलाएं स्तरों में गैर-स्थिर थीं लेकिन प्रथम अंतरों में स्थिर थीं, अर्थात्, एक के क्रम में एकीकृत, I(1)। बाद के सह-एकीकरण परीक्षणों (जैसे, जोहानसन प्रक्रिया) ने एक सह-एकीकरण समीकरण के अस्तित्व का खुलासा किया, जो चरों के बीच एक स्थिर दीर्घकालिक संबंध का संकेत देता है।

3.2 दीर्घकालिक संतुलन संबंध

अनुमानित सह-एकीकरण समीकरण सर्बिया में भंडार संचय पर निम्नलिखित महत्वपूर्ण प्रभाव दर्शाता है:

1. जीडीपी (आर्थिक गतिविधि): सबसे महत्वपूर्ण सकारात्मक चालक। एक बड़ी अर्थव्यवस्था लेनदेन और सावधानीपूर्वक उद्देश्यों के लिए उच्च भंडार की आवश्यकता और सक्षम बनाती है।
2. आरईईआर (विनिमय दर दबाव): दीनार की मूल्यवृद्धि (आरईईआर में वृद्धि) भंडार संचय से जुड़ी हुई है, जो संभवतः अत्यधिक नाममात्र मूल्यवृद्धि को रोकने के लिए केंद्रीय बैंक के हस्तक्षेप को दर्शाती है।
3. एम2/जीडीपी (वित्तीय गहराई): जीडीपी के सापेक्ष व्यापक मुद्रा में वृद्धि भंडार को सकारात्मक रूप से प्रभावित करती है, जो गिडोटी-ग्रीनस्पैन नियम के अनुरूप है कि भंडार अल्पकालिक बाह्य ऋण को कवर करना चाहिए।

मुख्य निष्कर्ष: सर्बिया का विदेशी मुद्रा भंडार पारंपरिक इष्टतमता मानदंडों (जैसे, 3 महीने के आयात) द्वारा सुझाए गए स्तरों से लगातार अधिक है। अध्ययन इसे विदेशी निवेशकों को भुगतान किए गए लाभांश और पोर्टफोलियो निवेश के कुछ खंडों जैसे विशिष्ट कारकों के लिए जिम्मेदार ठहराता है, जिन्हें अक्सर मानक मूल्यांकन से छोड़ दिया जाता है।

4. प्रमुख निष्कर्ष एवं नीतिगत निहितार्थ

• सर्बिया पारंपरिक पर्याप्तता मापदंडों से ऊपर एक भंडार बफर बनाए रखता है, जो बाहरी आघातों के खिलाफ एक मजबूत ढाल प्रदान करता है।
• भंडार संचय व्यवस्थित रूप से जीडीपी वृद्धि, विनिमय दर प्रबंधन नीतियों और घरेलू वित्तीय गहराई से जुड़ा हुआ है।
• नीति मूल्यांकनों में भंडार पर्याप्तता की वास्तविक तस्वीर के लिए निवेशक लाभांश जैसे "अदृश्य" बहिर्वाहों को शामिल करना चाहिए।
• एनबीएस का सक्रिय भंडार प्रबंधन एक उभरती, खुली अर्थव्यवस्था की संवेदनशीलताओं के प्रति एक तर्कसंगत प्रतिक्रिया प्रतीत होती है।

5. मूल अंतर्दृष्टि एवं विश्लेषक का परिप्रेक्ष्य

मूल अंतर्दृष्टि: सर्बिया केवल डॉलर जमा नहीं कर रहा है; यह एक परिष्कृत, डेटा-संचालित बीमा पॉलिसी चला रहा है। शोध पत्र से पता चलता है कि सर्बिया के राष्ट्रीय बैंक (एनबीएस) की भंडार रणनीति वित्तीय नाजुकता के खिलाफ एक पूर्व-खाली हमला है, जो पाठ्यपुस्तक के अनुमानित नियमों से परे एक ऐसे मॉडल की ओर बढ़ रही है जो देश के वैश्विक पूंजी प्रवाह में अद्वितीय एकीकरण से सूचित है। यह निष्क्रिय संचय नहीं है; यह सक्रिय जोखिम प्रबंधन है।

तार्किक प्रवाह: तर्क प्रभावशाली है। यह वैश्विक संदर्भ (ईएमई संवेदनशीलता) से शुरू होता है, सर्बिया की प्रयोगसिद्ध वास्तविकता (भंडार > मानक मापदंड) स्थापित करता है, और फिर चालकों की पहचान करने के लिए मजबूत अर्थमिति (सह-एकीकरण) का उपयोग करता है: आर्थिक पैमाना (जीडीपी), विनिमय दर स्थिरता की लागत (आरईईआर), और संभावित पूंजी पलायन की छाया (एम2/जीडीपी)। तर्क उस महत्वपूर्ण, अक्सर छूटे हुए बिंदु पर परिणत होता है: मानक मापदंड विफल हो जाते हैं क्योंकि वे निवेशक लाभांश जैसी देनदारियों की उपेक्षा करते हैं। यह अंतरराष्ट्रीय वित्त साहित्य में व्यापक आलोचना की प्रतिध्वनि है, जैसे कि जीन और रैनसिएर (2011) का सावधानीपूर्वक उद्देश्यों पर काम, जो तर्क देता है कि इष्टतम भंडार संकट के जोखिम और उत्पादन लागत पर निर्भर करते हैं, न कि केवल आयात कवर पर।

शक्तियां एवं दोष: इसकी शक्ति इसके अनुप्रयुक्त, नीति-प्रासंगिक फोकस और ठोस पद्धति में निहित है। यह भंडार पर्याप्तता में "छिपे" कारकों की सही पहचान करता है। हालांकि, मॉडल अपेक्षाकृत संक्षिप्त है। यह एनबीएस की प्रतिक्रिया फलन को स्पष्ट रूप से मॉडल नहीं करता है या वैश्विक जोखिम भूख (जैसे, वीआईएक्स सूचकांक) जैसे आगे देखने वाले चरों को शामिल नहीं करता है, जो ईएमई में पूंजी प्रवाह का एक प्रमुख चालक है, जैसा कि ब्रूनो और शिन (2015) के वैश्विक बैंकिंग प्रवाह पर काम में दिखाया गया है। यह भविष्य के संचय पथों के लिए इसकी भविष्यवाणी शक्ति को सीमित करता है।

कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टियां: समान अर्थव्यवस्थाओं में नीति निर्माताओं के लिए: 1) गतिशील रूप से बेंचमार्क करें: स्थिर 3-महीने के आयात नियम को छोड़ दें। एक देश-विशिष्ट डैशबोर्ड विकसित करें जिसमें वित्तीय संवेदनशीलता संकेतक शामिल हों। 2) छिपे हुए बहिर्वाह के लिए तनाव-परीक्षण: भंडार पर्याप्तता मूल्यांकन में लाभ प्रत्यावर्तन और पोर्टफोलियो ऋण पर डेटा को एकीकृत करें। 3) रणनीति का संचार करें: जनता को "अतिरिक्त" भंडार रखने के तर्क को स्पष्ट रूप से समझाएं ताकि अपेक्षाओं का प्रबंधन किया जा सके और अवसर लागतों को उचित ठहराया जा सके। विश्लेषण के अनुसार, एनबीएस का दृष्टिकोण अन्य ईएमई केंद्रीय बैंकों के लिए एक व्यवहार्य टेम्पलेट प्रदान करता है जो खुले पूंजी खातों, प्रबंधित विनिमय दरों और मौद्रिक स्वायत्तता की त्रिगुण समस्या को नेविगेट कर रहे हैं।

6. तकनीकी ढांचा एवं गणितीय मॉडल

मुख्य अर्थमितीय मॉडल को एक दीर्घकालिक सह-एकीकरण संबंध के रूप में दर्शाया जा सकता है:

$\ln(FER_t) = \beta_0 + \beta_1 \ln(GDP_t) + \beta_2 REER_t + \beta_3 (M2/GDP)_t + \epsilon_t$

जहां:
- $FER_t$ समय $t$ पर विदेशी मुद्रा भंडार स्तर है।
- $GDP_t$ सकल घरेलू उत्पाद है।
- $REER_t$ वास्तविक प्रभावी विनिमय दर सूचकांक है।
- $(M2/GDP)_t$ व्यापक मुद्रा का जीडीपी से अनुपात है।
- $\epsilon_t$ स्थिर त्रुटि पद है, जो दीर्घकालिक संतुलन से विचलन का प्रतिनिधित्व करता है।

प्रयोगसिद्ध परीक्षण प्रक्रिया में शामिल था:
1. यूनिट रूट टेस्ट: $\Delta y_t = \alpha + \rho y_{t-1} + \sum_{i=1}^{p} \gamma_i \Delta y_{t-i} + u_t$ (परीक्षण $H_0: \rho=0$)।
2. सह-एकीकरण परीक्षण (जोहानसन): $\Delta Y_t = \Pi Y_{t-1} + \sum_{i=1}^{k-1} \Gamma_i \Delta Y_{t-i} + \varepsilon_t$, जहां $\Pi$ दीर्घकालिक संबंधों के बारे में जानकारी रखता है।
3. $\beta$ गुणांकों का अनुमान जो $\hat{\beta_1} > 0$, $\hat{\beta_2} > 0$, और $\hat{\beta_3} > 0$ की पुष्टि करता है।

7. विश्लेषण ढांचा: एक व्यावहारिक उदाहरण

परिदृश्य: एक क्षेत्रीय विकास बैंक में एक विश्लेषक "देश एक्स" की भंडार पर्याप्तता का आकलन करना चाहता है, जो सर्बिया के समान एक ईएमई है।

ढांचा अनुप्रयोग (गैर-कोड उदाहरण):

1. आंकड़ा संग्रह: देश एक्स (2010-2023) के लिए त्रैमासिक समय श्रृंखला एकत्र करें: एफएक्स भंडार, यूएसडी में जीडीपी, आरईईआर सूचकांक, एम2, और अल्पकालिक बाह्य ऋण।
2. मानक मीट्रिक गणना: पारंपरिक अनुपातों की गणना करें: आयात कवर के महीने, एसटी ऋण से भंडार (गिडोटी अनुपात), एम2 से भंडार (ग्रीनस्पैन नियम)।
3. अंतराल विश्लेषण: देश एक्स के अनुपातों की तुलना सीमाओं (जैसे, गिडोटी अनुपात के लिए 100%) और एक सहकर्मी समूह (जैसे, बाल्कन ईएमई) के खिलाफ करें।
4. अर्थमितीय मॉडलिंग (इस शोध पत्र से प्रेरित):
   • दीर्घकालिक मॉडल निर्दिष्ट करें: $Reserves = f(GDP, REER, Financial Depth, External Debt)$.
   • यूनिट रूट और सह-एकीकरण परीक्षण करें।
   • संतुलन संबंध का अनुमान लगाएं। क्या वित्तीय गहराई ($M2/GDP$) एक मजबूत सकारात्मक संबंध दिखाती है, जो संवेदनशीलता हेजिंग का सुझाव देती है?
5. "छिपे हुए कारकों" को शामिल करना: निम्नलिखित पर डेटा जोड़कर विश्लेषण को समायोजित करें:
   • विदेशी प्रत्यक्ष निवेशकों द्वारा वार्षिक लाभांश और लाभ प्रत्यावर्तन।
   • गैर-निवासियों द्वारा घरेलू सरकारी बांड की होल्डिंग्स।
6. संश्लेषण: न केवल यह निष्कर्ष निकालें कि क्या भंडार "पर्याप्त" हैं, बल्कि *क्यों* वे अपने वर्तमान स्तर पर हैं (विकास-संचालित, नीति-संचालित, या संवेदनशीलता-संचालित) और कौन से विशिष्ट अव्यक्त जोखिम वे कवर कर सकते हैं या नहीं कर सकते हैं।

8. भविष्य के अनुप्रयोग एवं शोध दिशाएं

• मशीन लर्निंग संवर्धन: भविष्य के मॉडल विभिन्न आघात परिदृश्यों के तहत भंडार मांग की बेहतर भविष्यवाणी करने के लिए, गैर-रैखिकताओं को पकड़ने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों (जैसे वित्तीय समय श्रृंखला पूर्वानुमान में उपयोग किए जाने वाले एलएसटीएम नेटवर्क) को पारंपरिक अर्थमिति के साथ एकीकृत कर सकते हैं।
• उच्च-आवृत्ति डेटा: साप्ताहिक या मासिक पूंजी प्रवाह डेटा को शामिल करने से अचानक रुकावट या उछाल के प्रति मॉडल की प्रतिक्रियाशीलता में सुधार हो सकता है।
• नेटवर्क विश्लेषण: शोध वैश्विक वित्तीय नेटवर्क में सर्बिया की स्थिति का विश्लेषण कर सकता है ताकि संक्रमण जोखिमों को समझा जा सके, जो सीमा पार बैंकिंग एक्सपोजर पर अध्ययनों के समान है।
• जलवायु जोखिम एकीकरण: जैसे-जैसे जलवायु वित्त बढ़ता है, भविष्य के भंडार पर्याप्तता मॉडलों को जलवायु-संबंधी आपदाओं या संक्रमण जोखिमों से संभावित देनदारियों को ध्यान में रखने की आवश्यकता हो सकती है, जो केंद्रीय बैंकिंग में एक सीमांत क्षेत्र है।
• सीबीडीसी निहितार्थ: एक केंद्रीय बैंक डिजिटल मुद्रा (सीबीडीसी) की संभावित शुरूआत सीमा पार भुगतान और भंडार प्रबंधन को बदल सकती है। इस बात पर शोध की आवश्यकता है कि सीबीडीसी विदेशी मुद्रा भंडार की मांग और संरचना को कैसे प्रभावित कर सकती है।

9. संदर्भ

1. Frenkel, J. A., & Jovanovic, B. (1981). Optimal International Reserves: A Stochastic Framework. The Economic Journal, 91(362), 507–514.
2. Jeanne, O., & Rancière, R. (2011). The Optimal Level of International Reserves for Emerging Market Countries: A New Formula and Some Applications. The Economic Journal, 121(555), 905–930.
3. Bruno, V., & Shin, H. S. (2015). Cross-border banking and global liquidity. The Review of Economic Studies, 82(2), 535–564.
4. International Monetary Fund (IMF). (2015). Assessing Reserve Adequacy – Specific Proposals. IMF Policy Paper.
5. Bošnjak, M., Bilas, V., & Kordić, G. (2020). Determinants of Foreign Exchange Reserves: The Case of Emerging European Countries. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 33(1), 1-17.
6. National Bank of Serbia (NBS). (2020). Annual Financial Stability Report.
7. Davis, J. S., Cowley, J., & Morris, A. (2018). The Impact of Foreign Exchange Reserves on Emerging Market Spreads. Journal of International Money and Finance, 88, 213-228.