セルビアの外貨準備適正性と蓄積要因の分析

1. 序論と研究背景

グローバル化の時代において、各国は外部ショックに対する脆弱性が高まっている。本稿は、2002年第1四半期から2020年第3四半期にかけてのセルビア共和国の外貨準備の適正性と、その蓄積を駆動する主要なマクロ経済要因を調査する。新興市場経済国（EME）において、資本フローの変動性や金融危機に対する防護策として、実質的な準備バッファを構築する傾向が観察されており、これは2008-2009年の世界金融危機において有効性が確認された戦略である。この動機に基づき研究が行われた。

2. 方法論とデータ

本研究は、セルビアの外貨準備と選択されたマクロ経済変数との長期的関係を分析するために、計量経済学的時系列アプローチを採用している。

2.1 計量経済モデルの仕様

核心的分析は、非定常な経済時系列間の安定的な長期的関係を特定するのに適した共和分フレームワークに基づいている。モデルは、外貨準備（FER）が経済規模、為替レート圧力、金融の深さの関数であると仮定する。

2.2 データソースと変数

分析には四半期データを使用する。主要な変数は以下の通りである：

外貨準備（FER）： 被説明変数。セルビア国立銀行（NBS）が報告。
国内総生産（GDP）： 経済規模と輸入能力の代理変数。
実質実効為替レート（REER）： ディナールの競争力を測定する指数。上昇（増価）は準備に対する圧力を示唆する可能性がある。
マネーサプライ（M2/GDP）： 金融の深さと潜在的な短期対外債務を表す比率。

データ期間

2002年 Q1 - 2020年 Q3

主要変数

4つの核心的マクロ指標

方法論

共和分分析と誤差修正モデル

3. 実証結果と分析

3.1 単位根検定と共和分検定

単位根検定（拡張ディッキー-フラー検定など）により、全ての時系列が水準では非定常であるが、一次階差では定常であること、すなわち一次和分I(1)であることが確認された。続く共和分検定（ヨハンセン手順など）により、1つの共和分方程式の存在が明らかになり、変数間の安定的な長期的関係が示された。

3.2 長期的均衡関係

推定された共和分方程式は、セルビアにおける準備蓄積に対する以下の有意な影響を示している：

GDP（経済活動）： 最も重要な正の駆動要因。より大きな経済は、取引動機および予防的動機からより高い準備を必要とし、可能にする。
REER（為替レート圧力）： ディナールの増価（REERの上昇）は準備蓄積と関連しており、過度な名目増価を抑制するための中央銀行の介入を反映している可能性が高い。
M2/GDP（金融の深さ）： GDPに対する広義マネーの成長は準備に正の影響を与える。これは、準備が短期対外債務をカバーすべきであるとするグイドッティ-グリーンスパン則と整合的である。

核心的知見： セルビアの外貨準備は、伝統的な最適性基準（例：3か月分の輸入額）が示唆する水準を一貫して上回っている。本研究は、これを外国投資家への配当支払いや特定のポートフォリオ投資セグメントなど、標準的な評価ではしばしば省略される特定の要因に帰している。

4. 主要な知見と政策的含意

セルビアは、従来の適正性指標を上回る準備バッファを維持しており、外部ショックに対する強固な防護を提供している。
準備蓄積は、GDP成長、為替レート管理政策、国内金融の深化に体系的に関連している。
政策評価では、準備の真の適正性を把握するために、投資家への配当などの「見えない」資本流出を組み込む必要がある。
NBSの積極的な準備管理は、新興開放経済の脆弱性に対する合理的な対応であるように見える。

5. 核心的洞察とアナリストの視点

核心的洞察： セルビアは単にドルを蓄積しているのではなく、洗練されたデータ駆動型の保険契約を実行している。本稿は、セルビア国立銀行（NBS）の準備戦略が、金融脆弱性に対する先制的な打撃であり、教科書的な経験則を超えて、同国が世界資本フローに独自に統合されていることに基づくモデルへと移行していることを明らかにする。これは受動的な蓄積ではなく、積極的なリスク管理である。

論理的流れ： 議論は説得力がある。グローバルな文脈（EMEの脆弱性）から始まり、セルビアの実証的現実（準備 > 標準的指標）を確立し、その後、堅牢な計量経済学（共和分分析）を用いて、駆動要因を特定する：経済規模（GDP）、為替レート安定のコスト（REER）、潜在的な資本逃避の影（M2/GDP）。この論理は、標準的な指標が投資家への配当などの負債を無視するために失敗するという、しばしば見落とされる重要な点に帰結する。これは、Jeanne and Rancière (2011) の予防的動機に関する研究など、国際金融文献におけるより広範な批判と共鳴する。彼らは、最適準備は輸入カバーのみならず、危機のリスクと産出コストに依存すると論じている。

強みと欠点： 強みは、応用的で政策に関連する焦点と、健全な方法論にある。準備適正性における「隠れた」要因を正しく特定している。しかし、モデルは比較的簡潔である。NBSの反応関数を明示的にモデル化していないし、Bruno and Shin (2015) の国際銀行フローに関する研究が示すように、EMEへの資本フローの主要な駆動要因であるグローバルなリスク選好（例：VIX指数）などの前向き変数を組み込んでいない。これは将来の蓄積経路に対する予測力を制限する。

実践的洞察： 類似の経済における政策立案者にとって：1) 動的にベンチマークする： 静的な3か月輸入ルールを捨てる。金融脆弱性指標を含む国別のダッシュボードを開発する。2) 隠れた資本流出に対するストレステスト： 利益の本国送還とポートフォリオ債務に関するデータを準備適正性評価に統合する。3) 戦略を明確に伝達する： 「過剰」な準備を保有する根拠を公衆に明確に説明し、期待を管理し、機会費用を正当化する。分析されたNBSのアプローチは、開放的な資本勘定、管理された為替レート、金融政策の自律性というトリレンマを乗り切る他のEME中央銀行にとって実行可能なテンプレートを提供する。

6. 技術的枠組みと数理モデル

核心的な計量経済モデルは、以下の長期的共和分関係として表すことができる：

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

ここで：
- $FER_t$ は時点 $t$ における外貨準備水準。
- $GDP_t$ は国内総生産。
- $REER_t$ は実質実効為替レート指数。
- $(M2/GDP)_t$ は広義マネー対GDP比率。
- $\epsilon_t$ は定常誤差項であり、長期的均衡からの乖離を表す。

実証的検定手順は以下を含む：
1. 単位根検定： $\Delta y_t = \alpha + \rho y_{t-1} + \sum_{i=1}^{p} \gamma_i \Delta y_{t-i} + u_t$ ($H_0: \rho=0$ の検定)。
2. 共和分検定（ヨハンセン）： $\Delta Y_t = \Pi Y_{t-1} + \sum_{i=1}^{k-1} \Gamma_i \Delta Y_{t-i} + \varepsilon_t$。ここで $\Pi$ は長期的関係に関する情報を含む。
3. $\hat{\beta_1} > 0$, $\hat{\beta_2} > 0$, $\hat{\beta_3} > 0$ を確認する $\beta$ 係数の推定。

7. 分析フレームワーク：実践的ケース

シナリオ： 地域開発銀行のアナリストが、セルビアに類似したEMEである「X国」の準備適正性を評価したいと考えている。

フレームワークの適用（非コード例）：

データ収集： X国の四半期時系列データ（2010-2023年）を収集：外貨準備、米ドル建てGDP、REER指数、M2、短期対外債務。
標準的指標の計算： 伝統的な比率を計算：輸入カバー月数、準備対短期債務（グイドッティ比率）、準備対M2（グリーンスパン則）。
ギャップ分析： X国の比率を閾値（例：グイドッティ比率100%）および同業他社グループ（例：バルカン諸国のEME）と比較。
計量経済モデリング（本稿に触発されて）：
- 長期的モデルを特定：$Reserves = f(GDP, REER, Financial Depth, External Debt)$。
- 単位根検定と共和分検定を実施。
- 均衡関係を推定。金融の深さ（$M2/GDP$）は脆弱性ヘッジを示唆する強い正の関連を示すか？
「隠れた要因」の組み込み： 以下のデータを追加して分析を調整：
- 外国直接投資家による年間配当金と利益の本国送還。
- 非居住者による国内国債の保有。
統合： 準備が「適正」かどうかだけでなく、*なぜ*現在の水準にあるのか（成長駆動型、政策駆動型、脆弱性駆動型）、そしてどのような特定の潜在リスクをカバーしている（またはしていない）のかを結論付ける。

8. 将来の応用と研究の方向性

機械学習の統合： 将来のモデルでは、機械学習技術（金融時系列予測で使用されるLSTMネットワークなど）を伝統的な計量経済学と統合し、異なるショックシナリオ下での準備需要をより良く予測し、非線形性を捉えることができる。
高頻度データ： 週次または月次の資本フローデータを組み込むことで、突然の停止や急増に対するモデルの応答性を向上させることができる。
ネットワーク分析： 国際銀行エクスポージャーに関する研究と同様に、セルビアのグローバル金融ネットワークにおける位置を分析し、伝染リスクを理解する研究が可能である。
気候リスクの統合： 気候ファイナンスが拡大するにつれ、将来の準備適正性モデルは、気候関連災害や移行リスクに起因する潜在的な負債を考慮する必要があるかもしれない。これは中央銀行におけるフロンティア領域である。
CBDCの含意： 中央銀行デジタル通貨（CBDC）の潜在的な導入は、国際決済と準備管理を変革する可能性がある。CBDCが外貨準備の需要と構成にどのように影響するかについての研究が必要である。

9. 参考文献

Frenkel, J. A., & Jovanovic, B. (1981). Optimal International Reserves: A Stochastic Framework. The Economic Journal, 91(362), 507–514.
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.
Bruno, V., & Shin, H. S. (2015). Cross-border banking and global liquidity. The Review of Economic Studies, 82(2), 535–564.
International Monetary Fund (IMF). (2015). Assessing Reserve Adequacy – Specific Proposals. IMF Policy Paper.
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.
National Bank of Serbia (NBS). (2020). Annual Financial Stability Report.
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.