Do Central Bank FX Reserves Matter for Inflation?

Abstract

Devizové rezervy jsou užitečným nástrojem a krizovým "nárazníkem", avšak udržování příliš velkého množství může být pro ekonomiku nákladné. Nedávné nahromadění těchto rezerv ukazuje na význam tohoto tématu. Tato práce se zaměřuje na jednu konkrétní část vlivu devizových rezerv na ekonomiku Jsou použita panelová data pro 74 zemí od roku 1996 . Existuje určitá míra nejistoty, který model je ten správný tato práce vypořádává pomocí Bayesovského průměrování modelů ). Zjištění z mého průměrování modelů ukazují, že devizové rezervy nejsou významně důležité pro stanovení inflace s téměř žádnými změnami při změně zpoždění, proměnných, při omezování vzorku na režimy navázaného směnného kurzu ani při omezování vzorku na režimy cílení na inflaci. Nejdůležitější proměnné jsou inanční síla centrální banky, oslabení směnného kurzu, množství peněz, cílení na inflaci otevřenost kapitálového účtu. Tyto výsledky jsou robustní zpoždění proměnných, změny apriorních informací velké části zůstávají stejné při použití sdruženého OLS.

01 Abstract Foreign exchange reserves are a useful tool and a buffer but maintaining an amount that is too large can be costly to the economy. Recent accumulation of these reserves points to the importance of this topic. This thesis focuses on one specific part of the effect of FX reserves on the economy - the inflation. I use panel data for 74 countries from the year 1996 to the year 2017. There is a certain degree of model uncertainty for which this thesis accounts for by using Bayesian model averaging (BMA) estimation technique. The findings from my model averaging estimations show FX reserves to not be of importance for inflation determination with close to no change when altering lags, variables, when limiting the sample to fixed FX regimes nor when limiting the sample to inflation targeting regimes. The most important variables are estimated to be a central bank financial strength proxy, exchange rate depreciation, money supply, inflation targeting, and capital account openness. These results are robust to lag changes, prior changes, and for the most part remain the same when Pooled OLS is used.