№ 10/2023

Ekon Ukr. 2023 (10): 83–102https://doi.org/10.15407/economyukr.2023.10.083

ЕКОНОМІКА ЗАРУБІЖНИХ КРАЇН

УДК

JEL: C32, E31, E52, Q02

БЕНХЕЛУФ Рашид¹, САХЕД Абделькадер²

¹Університет Центр Магнії, Research ID : http://www.researcherid.com/rid/
OrcID ID : https://orcid.org/https://orcid.org/0000-0001-9535-7237
²Університет Центр Магнії, Research ID : http://www.researcherid.com/rid/
OrcID ID : https://orcid.org/https://orcid.org/0000-0003-2509-5707

НАФТОВІ ЦІНОВІ ШОКИ І СТІЙКІСТЬ РІВНЯ ІНФЛЯЦІЇ ДЛЯ АЛЖИРУ: ДРОБОВО-КОІНТЕГРАЦІЙНИЙ ЗВ’ЯЗОК

Проаналізовано зв’язок між цінами на нафту і рівнем інфляції в Алжирі з метою визначення ступеня стійкості інфляції в умовах нафтових цінових шоків з січня 1998 р. по березень 2023 р. за допомогою нещодавно розробленої моделі дробової коінтеграції, яка дає змогу інтегрувати різниці дробово, а не стаціонарно, з класичним коінтеграційним підходом, заснованим на I(0) стаціонарності або I(1) коінтеграційних зв’язках. Цю тему було обрано через її важливість для розробників монетарної політики, інвесторів, фінансових аналітиків і науковців у плані розуміння динаміки стійкості інфляції в Алжирі й вивчення впливу на неї деяких цінових шоків, таких як нафтові цінові шоки. Отримані результати також показали, що в Алжирі спостерігається коінтеграційний зв’язок між цінами на нафту і рівнем інфляції з розрахунковою стійкістю 0,883, що більше за 0,5 і менше від 1. Це свідчить про те, що вплив нафтових цінових шоків на стійкість рівня інфляції в Алжирі все ще наявний протягом тривалого часу, іншими словами, рівень інфляції в Алжирі зберігатиметься довше через нафтовий ціновий шок, перш ніж нарешті спаде, і разом із запровадженням в Алжирі монетарної політики, спрямованої на регулювання інфляції, це сприятиме зниженню стійкості рівня інфляції.

Ключові слова:стійкість рівня інфляції; нафтові цінові шоки; дробова коінтеграція; Алжир.

Оригінал cтатті англійською мовою (cтор. 83 - 102)

Завантажити

Завантажень : 115

Стаття надійшла до редакції 17 липня 2023 р.

Список використаної літератури
1. Tule M.K., Salisu A.A., Ebuh G.U. A test for inflation persistence in Nigeria using fractional integration & fractional cointegration techniques. Econ. Model, 2020, Vol. 87, pp. 225-237. doi.org/10.1016/j.econmod.2019.07.024
2. Amano R. Inflation persistence and monetary policy: A simple result. Econ. Lett., 2007, Vol. 94, No. 1, pp. 26-31. doi.org/10.1016/j.econlet.2006.06.022
3. Coenen G. Inflation persistence and robust monetary policy design. J. Econ. Dyn. Control, 2007, Vol. 31, No. 1, pp. 111-140. doi.org/10.1016/j.jedc.2005.09.012
4. Tetlow R. The monetary policy response to uncertain inflation persistence. Econ.Lett., 2019, Vol. 175, pp. 5-8. doi.org/10.1016/j.econlet.2018.10.034
5. Sbordone A.M. Inflation persistence: Alternative interpretations and policy implications. J. Monet. Econ., 2007, Vol. 54, No. 5, pp. 1311-1339. doi.org/10.1016/j.jmoneco.2007.06.007
6. Bratsiotis G.J., Madsen J., Martin C. Inflation Targeting and Inflation Persistence. Econ. Polit. Stud., 2015, Vol. 3, No. 1, pp. 3-17. doi.org/10.1080/20954816.2015.11673835
7. Gerlach S., Tillmann P. Inflation targeting and inflation persistence in Asia–Pacific’. J. Asian Econ., 2012, Vol. 23, No. 4, pp. 360-373. doi.org/10.1016/j.asieco.2012.03.002
8. Meller B., Nautz D. Inflation persistence in the Euro area before and after the European Monetary Union. Econ. Model., 2012, Vol. 29, No. 4, pp. 1170-1176. doi.org/10.1016/j.econmod.2012.03.016
9. Misati R., Nyamongo E., Mwangi I. Commodity price shocks and inflation in a net oil-importing economy. OPEC Energy Rev., 2013, Vol. 37. pp. 125-148. doi.org/10.1111/opec.12010
10. Lacheheb M., Sirag A. Oil price and inflation in Algeria: A nonlinear ARDL approach. Q. Rev. Econ. Finance, 2019, Vol. 73, pp. 217-222. doi.org/10.1016/j.qref.2018.12.003
11. Raheem I.D., Bello A.K., Agboola Y.H. A new insight into oil price-inflation nexus. Resour. Policy, 2020, Vol. 68, No. 101804. doi.org/10.1016/j.resourpol.2020.101804
.12. Salisu A.A., Isah K.O., Oyewole O.J., Akanni L.O. Modelling oil price-inflation nexus: The role of asymmetries. Energy, 2017, Vol. 125, pp. 97-106. doi.org/10.1016/j.energy.2017.02.128
13. Valcarcel V.J., Wohar M.E. Changes in the oil price-inflation pass-through. J. Econ. Bus., 2013, Vol. 68, pp. 24-42. doi.org/10.1016/j.jeconbus.2013.03.001
14. Antonakakis N., Cunado J., Gil-Alana L.A., Gupta R. Is inflation persistence different in reality? Econ. Lett., 2016, Vol. 148, pp. 55-58. doi.org/10.1016/j.econlet.2016.09.003
15. Johansen Sø. A representation theory for a class of vector autoregressive models for fractional processes. Econom. Theory, 2008, Vol. 24, No. 3, pp. 651-676. doi.org/10.1017/S0266466608080274
16. Johansen S., Nielsen M.Ø. Likelihood Inference for a Fractionally Cointegrated Vector Autoregressive Model. Econometrica, 2012, Vol. 80, No. 6, pp. 2667-2732. doi.org/10.3982/ECTA9299
17. Johansen S. Likelihood-Based Inference in Cointegrated Vector Autoregressive Models. 1st ed. Oxford University Press. Oxford, 1995. doi.org/10.1093/0198774508.001.0001
18. Gil-Alana L.A., Yaya O.S., Awe O.O. Time series analysis of co-movements in the prices of gold and oil: Fractional cointegration approach. Resour. Policy, 2017, Vol. 53, pp. 117-124. doi.org/10.1016/j.resourpol.2017.06.006
19. Gil-Alana L.A., Carcel H. A fractional cointegration var analysis of exchange rate dynamics. North Am. J. Econ. Finance, 2020, Vol. 51, P. 100848. doi.org/10.1016/j.najef.2018.09.006
20. Granville B., Zeng N. Time variation in inflation persistence: New evidence from modelling US inflation. Econ. Model., 2019, Vol. 81, pp. 30-39. doi.org/10.1016/j.econmod.2018.12.004
21. Bilici B., Çekin S. E. Inflation persistence in Turkey: A TVP-estimation approach. Q. Rev. Econ. Finance, 2020, Vol. 78, pp. 64-69. doi.org/10.1016/j.qref.2020.04.002
22. Gil-Alana L.A., Gupta R. Persistence and cycles in historical oil price data. Energy Econ., 2014, Vol. 45, pp. 511-516. doi.org/10.1016/j.eneco.2014.08.018
23. Chen J., Zhu X., Li H.The pass-through effects of oil price shocks on China’s inflation: A time-varying analysis. Energy Econ., 2020, Vol. 86, No. 104695. doi.org/10.1016/j.eneco.2020.104695
24. Choi S., Furceri D., Loungani P., Mishra S., Poplawski-Ribeiro M. Oil prices and inflation dynamics: Evidence from advanced and developing economies. J. Int. Money Finance, 2018, Vol. 82, pp. 71-96. doi.org/10.1016/j.jimonfin.2017.12.004
25. Lahiani A. Exploring the inflationary effect of oil price in the US: A quantile regression approach over 1876-2014. Int. J. Energy Sect. Manag., 2019, 2019, Vol. 13, No. 1, pp. 60-76. doi.org/ 10.1108/IJESM-05-2018-0002
26. Batini N., Nelson E. The Lag from Monetary Policy Actions to Inflation: Friedman Revisited. Int. Finance, 2001, Vol. 4, No. 3, pp. 381-400. doi.org/10.1111/1468-2362.00079
27. Roache S.K. Inflation Persistence in Brazil: A Cross Country Comparison. IMF Working Paper, 2014, No. 14/55. URL: ssrn.com/abstract=2431229
28. Fuhrer J., Moore G. Inflation Persistence. Q. J. Econ., 1995, Vol. 110, No. 1, pp. 127-159. doi.org/10.2307/2118513
29. Oil Prices and Inflation Dynamics: Evidence from Advanced and Developing Economies. IMF Working Papers, 2017, Iss. 196. URL: www.elibrary.imf.org/view/journals/001/2017/196/001.2017.issue-196-en.xml (accessed: 06.06. 2023).
30. Ross M.L. The Political Economy of the Resource Curse. World Polit., 1999, Vol. 51, No. 2, pp. 297-322. URL: www.jstor.org/stable/25054077
31. Bernanke B.S., Gertler M., Watson M., Sims C.A., Friedman B.M. Systematic Monetary Policy and the Effects of Oil Price Shocks. Brook. Pap. Econ. Act., 1997, No. 1, p. 91. doi.org/10.2307/2534702
32. Oloko T.F., Ogbonna A.E., Adedeji A.A., Lakhani N. Fractional cointegration between gold price and inflation rate: Implication for inflation rate persistence. Resour. Policy, 2021, Vol. 74, No. 102369. doi.org/10.1016/j.resourpol.2021.102369
33. Oloko T.F., Ogbonna A.E., Adedeji A.A., Lakhani N. Oil price shocks and inflation rate persistence: A Fractional Cointegration VAR approach. Econ. Anal. Policy, 2021, Vol. 70, pp. 259-275. doi.org/10.1016/j.eap.2021.02.014
34. Geronikolaou G., Spyromitros E., Tsintzos P. Progressive taxation and human capital as determinants of inflation persistence. Econ. Model., 2020, Vol. 88, pp. 82-97. doi.org/10.1016/j.econmod.2019.09.011
35. Wu J.-W., Wu J.-L. Does a flexible exchange rate regime increase inflation persistence? J. Int. Money Finance, 2018, Vol. 86, pp. 244-263. doi.org/10.1016/j.jimonfin.2018.05.002
36. Canarella G., Miller S.M. Inflation persistence and structural breaks. J. Econ. Stud., 2016, Vol. 43, No. 6, pp. 980-1005. doi.org/10.1108/JES-10-2015-0190
37. Kilian L., Park C. The impact of oil price shocks on the US stock market. Int. Econ. Rev., 2009, Vol. 50, No. 4, pp. 1267-1287
38. Mishkin F.S., Schmidt-Hebbel K. Does Inflation Targeting Make a Difference? NBER Working Paper, 2007, No. w12876. URL: ssrn.com/abstract=961141
39. Charaia V., Papava V. On the Inflation and its Modifications in the Era of Global Pandemic: The Case of Some ADB Countries. J. Asian Finance Econ. Bus., 2022, Vol. 9, No. 8, pp. 0007-0017. URL: ssrn.com/abstract=4207659
40. Solarin Sakiru Adebola, Gil-Alana L.A., Madigu G. Gold prices and the cryptocurrencies: Evidence of convergence and cointegration. Phys. Stat. Mech. Its Appl., 2019, Vol. 523, pp. 1227-1236. doi.org/10.1016/j.physa.2019.04.123
41. Aye G.C., Carcel H., Gil-Alana L.A., Gupta R. Does gold act as a hedge against inflation in the UK? Evidence from a fractional cointegration approach over 1257 to 2016. Resour. Policy, 2017, Vol. 54, pp. 53-57. doi.org/10.1016/j.resourpol.2017.09.001
42. Nielsen M.Ø., Shibaev S.S. Forecasting daily political opinion polls using the fractionally cointegrated vector auto‐regressive model. J. R. Stat. Soc. Ser. A Stat. Soc., 2018, Vol. 181, No. 1, pp. 3-33. doi.org/10.1111/rssa.12251
43. Yaya O.S., Ogbonna A., Atoi N.V. Are inflation rates in OECD countries actually stationary during 2011-2018? Evidence based on Fourier Nonlinear Unit root tests with Break. MPRA Paper, 2019, No. 93937. URL: econpapers.repec.org/paper/pramprapa/93937.htm
44. Granger C.W. Some properties of time series data and their use in econometric model specification. J. Econom., 1981, Vol. 16, No. 1, pp. 121-130.
45. Granger C.W.J. Long memory relationships and the aggregation of dynamic models. J. Econom., 1980, Vol. 14, No. 2, pp. 227-238. doi.org/10.1016/0304-4076(80)90092-5
46. Granger C.W., Joyeux R. An introduction to long‐memory time series models and fractional differencing. J. Time Ser. Anal., 1980, Vol. 1, No. 1, pp. 15-29.
47. Hosking J.R.M. Fractional Differencing. Biometrika, 1981, Vol. 68, No. 1, pp. 165-176. doi.org/10.2307/2335817
48. Adenstedt R.K. On large-sample estimation for the mean of a stationary random sequence. Ann. Stat., 1974, Vol. 2, No. 6, pp. 1095-1107. doi.org/10.1214/aos/1176342867
49. Gil-Alana L., Carcel-Villanova H. A fractional cointegration var analysis of exchange rate dynamics. North Am. J. Econ. Finance, 2018, Vol. 51. doi.org/10.1016/j.najef.2018.09.006
50. Engle R.F., Granger C.W.J. Co-Integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing. Econometrica, 1987, Vol. 55, No. 2, pp. 251-276. doi.org/10.2307/1913236
51. Robinson P.M. Multiple local whittle estimation in stationary systems. Ann. Stat., 2008, Vol. 36, No. 5, pp. 2508-2530. doi.org/10.1214/07-AOS545
52. MacKinnon J.G., Nielsen M.Ø. Numerical distribution function of fractional unit root and cointegration tests: fractional cointegration tests. J. Appl. Econom., 2014, Vol. 29, No. 1, pp. 161-171. doi.org/10.1002/jae.2295