Analisi dell'Adeguatezza delle Riserve Valutarie della Serbia e dei Fattori di Accumulo

1. Introduzione & Contesto della Ricerca

In un'era di globalizzazione, i paesi affrontano una maggiore vulnerabilità agli shock esterni. Questo articolo indaga l'adeguatezza delle riserve valutarie della Repubblica di Serbia (RS) e i principali fattori macroeconomici che ne guidano l'accumulo dal primo trimestre 2002 al terzo trimestre 2020. La ricerca è motivata dalla tendenza osservata nelle Economie dei Mercati Emergenti (EME) a costruire ampi cuscinetti di riserve come scudo contro la volatilità dei flussi di capitale e le crisi finanziarie, una strategia convalidata durante la crisi finanziaria globale del 2008-2009.

2. Metodologia & Dati

Lo studio utilizza un approccio econometrico di serie storiche per analizzare la relazione di lungo periodo tra le riserve valutarie della Serbia e variabili macroeconomiche selezionate.

2.1 Specificazione del Modello Econometrico

L'analisi principale si basa su un quadro di cointegrazione, appropriato per identificare relazioni stabili di lungo periodo tra serie storiche economiche non stazionarie. Il modello postula che le riserve valutarie (FER) siano una funzione della scala economica, della pressione sul tasso di cambio e della profondità finanziaria.

2.2 Fonti dei Dati e Variabili

L'analisi utilizza dati trimestrali. Le variabili chiave sono:

• Riserve Valutarie (FER): La variabile dipendente, come riportato dalla Banca Nazionale di Serbia (NBS).
• Prodotto Interno Lordo (PIL): Un indicatore proxy per la dimensione economica e la capacità di importazione.
• Tasso di Cambio Effettivo Reale (TCER): Un indice che misura la competitività del dinaro. Un aumento (apprezzamento) può segnalare pressione sulle riserve.
• Aggregato Monetario (M2/PIL): Un rapporto che rappresenta la profondità finanziaria e le potenziali passività esterne a breve termine.

3. Risultati Empirici & Analisi

3.1 Test di Radice Unitaria e di Cointegrazione

I test di radice unitaria (ad es., Augmented Dickey-Fuller) hanno confermato che tutte le serie storiche erano non stazionarie in livelli ma stazionarie nelle prime differenze, cioè integrate di ordine uno, I(1). Successivi test di cointegrazione (ad es., procedura di Johansen) hanno rivelato l'esistenza di un'equazione di cointegrazione, indicando una relazione stabile di lungo periodo tra le variabili.

3.2 Relazione di Equilibrio di Lungo Periodo

L'equazione di cointegrazione stimata mostra le seguenti influenze significative sull'accumulo di riserve in Serbia:

1. PIL (Attività Economica): Il driver positivo più significativo. Un'economia più ampia necessita e consente riserve più elevate per motivi transazionali e precauzionali.
2. TCER (Pressione sul Tasso di Cambio): L'apprezzamento del dinaro (TCER in aumento) è associato all'accumulo di riserve, riflettendo probabilmente l'intervento della banca centrale per frenare un eccessivo apprezzamento nominale.
3. M2/PIL (Profondità Finanziaria): La crescita della moneta in senso lato rispetto al PIL influenza positivamente le riserve, in linea con la regola di Guidotti-Greenspan secondo cui le riserve dovrebbero coprire il debito estero a breve termine.

Risultato Principale: Le riserve valutarie della Serbia superano costantemente i livelli suggeriti dai criteri tradizionali di ottimalità (ad es., 3 mesi di importazioni). Lo studio attribuisce questo a fattori specifici come i dividendi pagati agli investitori stranieri e alcuni segmenti di investimento di portafoglio, spesso omessi dalle valutazioni standard.

4. Principali Risultati & Implicazioni di Politica

• La Serbia mantiene un cuscinetto di riserve superiore alle metriche convenzionali di adeguatezza, fornendo uno scudo robusto contro shock esterni.
• L'accumulo di riserve è sistematicamente collegato alla crescita del PIL, alle politiche di gestione del tasso di cambio e all'approfondimento finanziario domestico.
• Le valutazioni di politica devono incorporare deflussi "invisibili" come i dividendi degli investitori per avere un quadro reale dell'adeguatezza delle riserve.
• La gestione attiva delle riserve della NBS sembra essere una risposta razionale alle vulnerabilità di un'economia emergente e aperta.

5. Insight Principale & Prospettiva dell'Analista

Insight Principale: La Serbia non sta semplicemente accumulando dollari; sta attuando una sofisticata polizza assicurativa basata sui dati. L'articolo rivela che la strategia delle riserve della Banca Nazionale di Serbia (NBS) è un attacco preventivo contro la fragilità finanziaria, andando oltre le regole empiriche dei manuali verso un modello informato dall'integrazione unica del paese nei flussi di capitale globali. Non si tratta di un accumulo passivo; è una gestione attiva del rischio.

Flusso Logico: L'argomentazione è convincente. Parte dal contesto globale (vulnerabilità delle EME), stabilisce la realtà empirica della Serbia (riserve > metriche standard), e poi utilizza una robusta econometria (cointegrazione) per individuare i driver: scala economica (PIL), il costo della stabilità del tasso di cambio (TCER) e l'ombra della potenziale fuga di capitali (M2/PIL). La logica culmina nel punto cruciale e spesso trascurato: le metriche standard falliscono perché ignorano passività come i dividendi degli investitori. Questo riecheggia la critica più ampia nella letteratura di finanza internazionale, come il lavoro di Jeanne e Rancière (2011) sui motivi precauzionali, che sostiene che le riserve ottimali dipendono dal rischio e dal costo in termini di produzione di una crisi, non solo dalla copertura delle importazioni.

Punti di Forza & Limiti: Il punto di forza risiede nel suo focus applicato e rilevante per le politiche e nella metodologia solida. Identifica correttamente i fattori "nascosti" nell'adeguatezza delle riserve. Tuttavia, il modello è relativamente parsimonioso. Non modella esplicitamente la funzione di reazione della NBS né incorpora variabili forward-looking come l'appetito per il rischio globale (ad es., l'indice VIX), che è un driver chiave dei flussi di capitale verso le EME, come mostrato nel lavoro di Bruno e Shin (2015) sui flussi bancari globali. Ciò limita il suo potere predittivo per i futuri percorsi di accumulo.

Insight Azionabili: Per i policymaker in economie simili: 1) Benchmark dinamico: Abbandonare la regola statica dei 3 mesi di importazioni. Sviluppare un cruscotto specifico per paese che includa indicatori di vulnerabilità finanziaria. 2) Stress-test per deflussi nascosti: Integrare i dati sul rimpatrio degli utili e sul debito di portafoglio nelle valutazioni di adeguatezza delle riserve. 3) Comunicare la strategia: Articolare chiaramente al pubblico la logica di detenere riserve "eccessive" per gestire le aspettative e giustificare i costi opportunità. L'approccio della NBS, come analizzato, fornisce un modello praticabile per altre banche centrali delle EME che navigano il trilemma di conti capitali aperti, tassi di cambio gestiti e autonomia monetaria.

6. Quadro Tecnico & Modello Matematico

Il modello econometrico principale può essere rappresentato come una relazione di cointegrazione di lungo periodo:

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

Dove:
- $FER_t$ è il livello delle riserve valutarie al tempo $t$.
- $GDP_t$ è il Prodotto Interno Lordo.
- $REER_t$ è l'indice del Tasso di Cambio Effettivo Reale.
- $(M2/GDP)_t$ è il rapporto tra moneta in senso lato e PIL.
- $\epsilon_t$ è il termine di errore stazionario, che rappresenta le deviazioni dall'equilibrio di lungo periodo.

La procedura di test empirica ha coinvolto:
1. Test di Radice Unitaria: $\Delta y_t = \alpha + \rho y_{t-1} + \sum_{i=1}^{p} \gamma_i \Delta y_{t-i} + u_t$ (Test $H_0: \rho=0$).
2. Test di Cointegrazione (Johansen): $\Delta Y_t = \Pi Y_{t-1} + \sum_{i=1}^{k-1} \Gamma_i \Delta Y_{t-i} + \varepsilon_t$, dove $\Pi$ contiene informazioni sulle relazioni di lungo periodo.
3. Stima 0$, $\hat{\beta_2} > 0$, e $\hat{\beta_3} > 0$.

7. Quadro di Analisi: Un Caso Pratico

Scenario: Un analista di una banca di sviluppo regionale vuole valutare l'adeguatezza delle riserve del "Paese X", un'Economia dei Mercati Emergenti simile alla Serbia.

Applicazione del Quadro (Esempio Non-Codice):

1. Raccolta Dati: Raccogliere serie storiche trimestrali per il Paese X (2010-2023): Riserve Valutarie, PIL in USD, Indice TCER, M2 e Debito Esterno a Breve Termine.
2. Calcolo Metriche Standard: Calcolare i rapporti tradizionali: Mesi di Copertura delle Importazioni, Riserve / Debito a Breve Termine (rapporto Guidotti), Riserve / M2 (regola Greenspan).
3. Analisi del Gap: Confrontare i rapporti del Paese X con le soglie (es., 100% per il rapporto Guidotti) e con un gruppo di pari (es., EME balcaniche).
4. Modellazione Econometrica (Ispirata da questo articolo):
   • Specificare il modello di lungo periodo: $Riserve = f(PIL, TCER, Profondità Finanziaria, Debito Esterno)$.
   • Eseguire test di radice unitaria e di cointegrazione.
   • Stimare la relazione di equilibrio. La profondità finanziaria ($M2/PIL$) mostra un forte legame positivo, suggerendo una copertura dalla vulnerabilità?
5. Incorporare "Fattori Nascosti": Aggiustare l'analisi includendo dati su:
   • Dividendi annuali e rimpatrio degli utili da parte degli investitori diretti esteri.
   • Detenzione di titoli di stato domestici da parte di non residenti.
6. Sintesi: Concludere non solo se le riserve sono "adeguate", ma *perché* sono al loro livello attuale (guidato dalla crescita, dalla politica o dalla vulnerabilità) e quali specifici rischi latenti possono o non possono coprire.

8. Applicazioni Future & Direzioni di Ricerca

• Integrazione del Machine Learning: I modelli futuri potrebbero integrare tecniche di machine learning (come le reti LSTM utilizzate nella previsione di serie storiche finanziarie) con l'econometria tradizionale per prevedere meglio la domanda di riserve sotto diversi scenari di shock, catturando le non linearità.
• Dati ad Alta Frequenza: L'incorporazione di dati settimanali o mensili sui flussi di capitale potrebbe migliorare la reattività del modello a improvvisi arresti o picchi.
• Analisi di Rete: La ricerca potrebbe analizzare la posizione della Serbia nelle reti finanziarie globali per comprendere i rischi di contagio, simile agli studi sulle esposizioni bancarie transfrontaliere.
• Integrazione del Rischio Climatico: Con la crescita della finanza climatica, i futuri modelli di adeguatezza delle riserve potrebbero dover considerare potenziali passività derivanti da disastri legati al clima o rischi di transizione, un'area di frontiera per le banche centrali.
• Implicazioni delle CBDC: La potenziale introduzione di una Moneta Digitale della Banca Centrale (CBDC) potrebbe trasformare i pagamenti transfrontalieri e la gestione delle riserve. È necessaria ricerca su come le CBDC potrebbero influenzare la domanda e la composizione delle riserve valutarie.

9. Riferimenti Bibliografici

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.