PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
Received: 27 September 2016; Accepted: 02 February 2017.
Gabriela Mordecki
Corresponding author
Universidad de la República,
Facultad de Ciencias Económicas
y de Administración,
Instituto de Economía,
Uruguay
UDC 339.743:339.564(100)
https://doi.org/10.2298/PAN160927010M
Original scientific paper
Real Exchange Rate Volatility and
Exports: A Study for Four Selected
Commodity Exporting Countries
gabriela@iecon.ccee.edu.uy
Ronald Miranda
Universidad de la República,
Facultad de Ciencias Económicas
y de Administración,
Instituto de Economía,
Uruguay
rmiranda@iecon.ccee.edu.uy
Summary: Commodity exports depend on global demand and prices, but the
increasing volatility of real exchange rates (RER) introduces an additional factor.
Thus, this paper studies the RER volatility dynamics, estimated through GARCH
and IGARCH models for Brazil, Chile, New Zealand, and Uruguay from 1990 to
2013. We study the impact of RER volatility on total exports using Johansen’s
methodology, including proxies for global demand and international prices. The
results suggest that exports depend positively on global demand and international prices for all countries; however, conditional RER volatility resulted significant and negative only for Uruguay, in the short- and long-run.
Key words: Exports, Real exchange rate, GARCH, Co-integration.
JEL: C55, F31, F41.
Raw materials exports depend on global demand and prices, but the increasing volatility of real exchange rates (RER) introduces an influence whose impact varies according to the situation and the country. The main argument is as follows: greater RER
volatility leads to higher costs for risk-averse traders which implies less foreign trade.
This is because the exchange rate is agreed at the time of the commercial contract, but
the payment is not made until delivery actually takes place. If changes in exchange
rates become unpredictable, this creates uncertainty about the benefits and, therefore,
reduces international benefits from trade. Even if hedging in the forward markets were
possible, there are limits and costs (Michael D. McKenzie 1999). On the other hand,
if exporters are risk takers enough, increased exchange rate volatility raises expected
marginal utility of export earnings inducing them to increase exports (Paul De Grauwe
1988).
This paper seeks to estimate the impact of RER volatility on exports for Brazil,
Chile, New Zealand, and Uruguay, selected as commodity exporting countries. Due to
the heteroscedasticity of RER volatility (Robert F. Engle 1982), we use a generalized
autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) model, according to Tim
Bollerslev (1986), or integrated GARCH (IGARCH). Then we study for each country
the possible impact of estimated RER volatility on exports, using Søren Johansen
(1988, 1992) methodology. The reporting period goes from January 1990 to December
2013.
‫)‪SVP 339.743: 339.564 (100‬‬
‫‪https://doi.org/10.2298/PAN160927010M‬‬
‫الورقة العلمية الأصلية‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
‫تاريخ الاستلام‪ 27 :‬سبتمبر ‪ .2016‬تاريخ القبول‪ 02 :‬فبراير ‪.2017‬‬
‫تقلب أسعار الصرف الحقيقية‬
‫والصادرات‪ :‬دراسة لأربعة بلدان مصدرة‬
‫سلع مختارة‬
‫غابرييلا مورديكي‬
‫المؤلف المراسل‬
‫جامعة الجمهورية‪ ،‬كلية العلوم‬
‫الاقتصادية والإدارة‪ ،‬معهد الاقتصاد‪،‬‬
‫أوروغواي‬
‫‪gabriela@iecon.ccee.edu.uy‬‬
‫ملخص‪ :‬تعتمد صادرات السلع الأساسية على الطلب والأسعار العالميين‪ ،‬لكن‬
‫التقلبات المتزايدة في أسعار الصرف الحقيقية تقدم عاملا إضافيا‪ .‬وبالتالي ‪ ،‬تدرس‬
‫هذه الورقة ديناميكيات تقلب ‪ ، RER‬المقدرة من خلال نماذج ‪ GARCH‬و ‪IGARCH‬‬
‫للبرازيل وتشيلي ونيوزيلندا وأوروغواي من ‪ 1990‬إلى ‪ .2013‬ندرس تأثير تقلب ‪RER‬‬
‫على إجمالي الصادرات باستخدام منهجية ‪ ، Johansen‬بما في ذلك وكلاء الطلب‬
‫العالمي والأسعار الدولية‪ .‬وتشير النتائج إلى أن الصادرات تعتمد بشكل إيجابي على‬
‫الطلب العالمي والأسعار الدولية لجميع البلدان‪ .‬غير أن التقلبات المشروطة في‬
‫حالات التتبع السريع لم تسفر عن ذلك بشكل كبير وسلبي إلا بالنسبة لأوروغواي‪ ،‬في‬
‫الأجلين القصير والطويل‪.‬‬
‫رونالد ميراندا‬
‫جامعة الجمهورية‪ ،‬كلية العلوم‬
‫الاقتصادية والإدارة‪ ،‬معهد الاقتصاد‪،‬‬
‫أوروغواي‬
‫‪rmiranda@iecon.ccee.edu.uy‬‬
‫الكلمات المفتاحية‪ :‬الصادرات‪ ،‬سعر الصرف الحقيقي‪ ،GARCH ،‬التكامل المشترك‪.‬‬
‫علامة‪.C55 ، F31 ، F41 :‬‬
‫تعتمد صادرات المواد الخام على الطلب واألسعار العالميين ‪ ،‬لكن التقلب المتزايد ألسعار الصرف الحقيقية (‪ )RER‬يدخل‬
‫تأثيرا يختلف تأثيره وفقا للحالة والبلد‪ .‬الحجة الرئيسية هي كما يلي‪ :‬يؤدي التقلب األكبر في ‪ RER‬إلى ارتفاع التكاليف‬
‫للمتداولين الذين يكرهون المخاطرة مما يعني انخفاض التجارة الخارجية‪ .‬وذلك ألن سعر الصرف يتم االتفاق عليه في وقت‬
‫العقد التجاري ‪ ،‬ولكن ال يتم الدفع حتى يتم التسليم الفعلي‪ .‬إذا أصبحت التغيرات في أسعار الصرف غير متوقعة ‪ ،‬فإن هذا‬
‫يخلق حالة من عدم اليقين بشأن الفوائد وبالتالي يقلل من الفوائد الدولية من التجارة‪ .‬حتى لو كان التحوط في األسواق اآلجلة‬
‫ممكنا ‪ ،‬فهناك حدود وتكاليف (‪ .)Michael D. McKenzie 1999‬من ناحية أخرى ‪ ،‬إذا كان المصدرون مجازفين بما‬
‫فيه الكفاية ‪ ،‬فإن زيادة تقلب سعر الصرف تزيد من الفائدة الهامشية المتوقعة لعائدات التصدير مما يدفعهم إلى زيادة‬
‫الصادرات (‪.)Paul De Grauwe 1988‬‬
‫وتسعى هذه الورقة إلى تقدير أثر تقلب أسعار المسافرين الريفيين على صادرات البرازيل وشيلي ونيوزيلندا وأوروغواي‪،‬‬
‫التي تم اختيارها كبلدان مصدرة للسلع األساسية‪ .‬نظرا لعدم تجانس تقلب )‪ ، RER (Robert F. Engle 1982‬فإننا‬
‫نستخدم نموذج التغاير الشرطي المعمم (‪ ، )GARCH‬وفقا ل )‪ ، Tim Bollerslev (1986‬أو ‪ GARCH‬المتكامل‬
‫(‪ .)IGARCH‬ثم ندرس لكل بلد األثر المحتمل لتقلبات ‪ RER‬المقدرة على الصادرات‪ ،‬باستخدام منهجية ‪Søren‬‬
‫)‪ .Johansen (1988، 1992‬وتمتد الفترة المشمولة بالتقرير من كانون الثاني‪/‬يناير ‪ 1990‬إلى كانون األول‪/‬ديسمبر‬
‫‪2013.‬‬
412
Gabriela Mordecki and Ronald Miranda
The main contributions of this paper are first, robust evidence about the connection between RER uncertainty and exports both in the short- and long-run, for four
different commodities exporting economies. Second, this analysis is performed for a
lengthy data set, which includes several economic events for each country. Third, this
work contributes to the empirical literature discussion of the impact of RER volatility
over exports. Finally, for the case of Uruguay, this work provides original export demand estimation, including RER volatility modeled as a GARCH process. The article
includes in Section 1 an exports characterization, in Section 2 a survey of the main
background on the issue, in Section 3 we discuss the methodology, in Section 4 we
define data sources, in Section 5 we report the main results and final remarks are in
Section 6.
1. Exports Characterization
Figure 1 shows Brazil, Chile, New Zealand, and Uruguay total exports throughout the
period 1990-2013. Until early 2000, exports are stagnated, and in the case of Uruguay
and New Zealand, they fell since the late 1990s. Since 2003, exports grew for all countries, although all recorded a fall in 2008-2009 due to the international crisis. Particular
events in the export series of the different countries are shown in Appendix C.
Source: Bureau of Labor Statistics (BLS 2015)1, Centro de Economía Internacional (CEI 2015)2,
and International Monetary Fund (IMF 2015a)3.
Figure 1 Exports in Constant Dollars 1990-2013 (Jan-90 = 100)
In Figure 2, we can see the main export destinations selected by countries. We
compare the year 1990 to 2013.
One of the most relevant features of all selected countries is the large share of
exports to China at the end of the period, despite during the first years, sales to this
1
Bureau of Labor Statistics (BLS). 2015. Archived Consumer Price Index Supplemental Files.
http://www.bls.gov/cpi/tables/supplemental-files/home.htm (accessed August 19, 2015).
2
Centro de Economía Internacional (CEI). 2015. Comercio Exterior - Total.
http://www.cei.gob.ar/es/comercio-exterior-total (accessed August 19, 2015).
3
International Monetary Fund (IMF). 2015a. Direction of Trade Statistics (DOTS).
http://data.imf.org/?sk=9D6028D4-F14A-464C-A2F2-59B2CD424B85 (accessed August 19, 2015).
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
‫غابرييلا مورديكي ورونالد ميراندا‬
‫وتتمثل المساهمات الرئيسية لهذه الورقة في األدلة القوية األولى حول العالقة بين عدم اليقين بشأن تقارير اللوائح الراديوية‬
‫والصادرات على المدى القصير والطويل‪ ،‬ألربعة اقتصادات مختلفة مصدرة للسلع األساسية‪ .‬ثانيا ‪ ،‬يتم إجراء هذا التحليل‬
‫لمجموعة بيانات طويلة ‪ ،‬والتي تتضمن العديد من األحداث االقتصادية لكل بلد‪ .‬ثالثا‪ ،‬يساهم هذا العمل في مناقشة األدبيات‬
‫التجريبية لتأثير تقلب ‪ RER‬على الصادرات‪ .‬وأخيرا‪ ،‬بالنسبة لحالة أوروغواي‪ ،‬يوفر هذا العمل تقديرا أصليا للطلب على‬
‫الصادرات‪ ،‬بما في ذلك تقلب الترددات الراديوية المصممة على غرار عملية ‪ .GARCH‬تتضمن المقالة في القسم ‪ 1‬توصيفا‬
‫للصادرات ‪ ،‬وفي القسم ‪ 2‬دراسة استقصائية للخلفية الرئيسية للقضية ‪ ،‬وفي القسم ‪ 3‬نناقش المنهجية ‪ ،‬وفي القسم ‪ 4‬نحدد‬
‫مصادر البيانات ‪ ،‬وفي القسم ‪ 5‬نبلغ عن النتائج الرئيسية والمالحظات النهائية في القسم ‪.6‬‬
‫‪ .1‬توصيف الصادرات‬
‫ويبين الشكل ‪ 1‬إجمالي صادرات البرازيل وشيلي ونيوزيلندا وأوروغواي خالل الفترة ‪ .2013-1990‬حتى أوائل عام ‪2000‬‬
‫‪ ،‬كانت الصادرات راكدة ‪ ،‬وفي حالة أوروغواي ونيوزيلندا ‪ ،‬انخفضت منذ أواخر التسعينيات‪ .‬منذ عام ‪ ، 2003‬نمت‬
‫الصادرات لجميع البلدان ‪ ،‬على الرغم من أن جميعها سجلت انخفاضا في ‪ 2009-2008‬بسبب األزمة الدولية‪ .‬وترد أحداث‬
‫معينة في سلسلة الصادرات لمختلف البلدان في التذييل جيم‪.‬‬
‫المصدر‪ :‬مكتب إحصاءات العمل (‪ ، )BLS 2015‬ومركز الاقتصاد الدولي (‪ ، )CEI 2015‬وصندوق النقد‬
‫الدولي (‪.)IMF 2015a‬‬
‫الشكل ‪ :1‬الصادرات بالدولار الثابت ‪( 2013-1990‬يناير ‪)100 = 90 -‬‬
‫في الشكل ‪ ، 2‬يمكننا أن نرى وجهات التصدير الرئيسية التي تختارها البلدان‪ .‬نقارن عام ‪ 1990‬بعام ‪.2013‬‬
‫واحدة من أكثر السمات ذات الصلة بجميع البلدان المختارة هي الحصة الكبيرة من الصادرات إلى الصين في نهاية‬
‫الفترة ‪ ،‬على الرغم من أنه خالل السنوات األولى ‪ ،‬المبيعات إلى هذا‬
‫‪ 1‬مكتب إحصاءات العمل (‪ .2015 .)BLS‬الملفات التكميلية المؤرشفة لمؤشر أسعار المستهلك‪.‬‬
‫‪( http://www.bls.gov/cpi/tables/supplemental-files/home.htm‬تم االطالع في ‪ 19‬أغسطس‪/‬آب ‪.)2015‬‬
‫‪2‬‬
‫مركز االقتصاد الدولي (‪ .2015 .)CEI‬التجارة الخارجية ‪ -‬اإلجمالي‪.‬‬
‫‪( http://www.cei.gob.ar/es/comercio-exterior-total‬تم االطالع في ‪ 19‬أغسطس‪/‬آب ‪.)2015‬‬
‫(‪ )3‬صندوق النقد الدولي‪ 2015 .‬أ‪ .‬إحصاءات اتجاه التجارة (‪http://data.imf.org/?sk=9D6028D4-F14A-464C-A2F2- .)DOTS‬‬
‫‪( 59B2CD424B85‬تم االطالع في ‪ 19‬أغسطس‪/‬آب ‪.)2015‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
‫‪412‬‬
Real Exchange Rate Volatility and Exports: A Study for Four Selected Commodity Exporting Countries
country were virtually non-existent. On the other hand, we can see a decline in the
share of exports to Europe and the United States (US) during the period. In the case of
Uruguay, in addition to the high participation of China in its exports, the share loss of
sales to its big neighbors (Argentina and Brazil) is highlighted. It is also interesting to
notice the importance acquired by the Free Trade Zones (FTZ), which in 2013 were
placed in the third position as a destination of Uruguay’s exports but had no participation in 1990 (also see Table A1 in Appendix A).
Notes: World Bank data for Uruguay is from 1994.
Source: Own calculations based on World Bank (2015)4.
Figure 2 Exports Destinations by Countries
According to the classification used by the World Bank as the main type of
products exported in 2013, the case of Uruguay are mainly concentrated in the category
of “vegetable” (soybeans and cereals) and “animal” (beef and dairy), representing
about 65% of total exports. Meanwhile, Brazil has a more diversified distribution as
vegetable exports, which represented 15.7% (soybeans, corn, and sugar), minerals
(iron) contributed 14.8%, food products 12.5%, transport (cars and boats) 11.0% and
fuels (oil) 7.4%, representing approximately 62% of total exports. Chile’s main exports
are metals (31.7%) and minerals (26.1%), particularly copper and its by-products, reflecting the importance of the mining sector exports, which represent more than 50%.
4
World Bank. 2015. World Integrated Trade Solution (WITS).
http://wits.worldbank.org/countrystats.aspx?lang=es (accessed July 09, 2015).
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
413
‫‪413‬‬
‫تقلب أسعار الصرف الحقيقية والصادرات‪ :‬دراسة لأربعة بلدان مصدرة سلع مختارة‬
‫كانت الدولة غير موجودة تقريبا‪ .‬من ناحية أخرى ‪ ،‬يمكننا أن نرى انخفاضا في حصة الصادرات إلى أوروبا والواليات‬
‫المتحدة خالل هذه الفترة‪ .‬في حالة أوروغواي ‪ ،‬باإلضافة إلى المشاركة العالية للصين في صادراتها ‪ ،‬يتم تسليط الضوء على‬
‫خسارة حصة المبيعات لجيرانها الكبار (األرجنتين والبرازيل)‪ .‬ومن المثير لالهتمام أيضا مالحظة األهمية التي اكتسبتها‬
‫مناطق التجارة الحرة‪ ،‬التي تم وضعها في عام ‪ 2013‬في المرتبة الثالثة كوجهة لصادرات أوروغواي ولكنها لم تشارك فيها‬
‫في عام ‪( 1990‬انظر أيضا الجدول ألف ‪ 1‬في الملحق ألف)‪.‬‬
‫المصدر‪ :‬حسابات خاصة تستند إلى البنك الدولي (‪.)2015‬‬
‫ملاحظات‪ :‬بيانات البنك الدولي عن أوروغواي تعود إلى عام ‪.1994‬‬
‫الشكل ‪ 2‬وجهات الصادرات حسب البلدان‬
‫ووفقا للتصنيف الذي استخدمه البنك الدولي باعتباره النوع الرئيسي للمنتجات المصدرة في عام ‪ ،2013‬تتركز حالة‬
‫أوروغواي بشكل رئيسي في فئة "الخضروات" (فول الصويا والحبوب) و "الحيوانية" (لحوم األبقار ومنتجات األلبان)‪،‬‬
‫وتمثل حوالي ‪ ٪65‬من إجمالي الصادرات‪ .‬وفي الوقت نفسه ‪ ،‬تتمتع البرازيل بتوزيع أكثر تنوعا حيث ساهمت صادرات‬
‫الخضروات ‪ ،‬التي مثلت ‪( ٪15.7‬فول الصويا والذرة والسكر) ‪ ،‬والمعادن (الحديد) بنسبة ‪ ، ٪14.8‬والمنتجات الغذائية‬
‫‪ ، ٪12.5‬والنقل (السيارات والقوارب) ‪ ٪11.0‬والوقود (النفط) ‪ ، ٪7.4‬وهو ما يمثل حوالي ‪ ٪62‬من إجمالي الصادرات‪.‬‬
‫وصادرات تشيلي الرئيسية هي المعادن (‪ )٪31.7‬والمعادن (‪ ،)٪26.1‬وخاصة النحاس ومنتجاته الثانوية‪ ،‬مما يعكس أهمية‬
‫صادرات قطاع التعدين التي تمثل أكثر من ‪.٪50‬‬
‫(‪ )4‬البنك الدولي‪ .2015 .‬حلول التجارة العالمية المتكاملة (‪.)WITS‬‬
‫‪( http://wits.worldbank.org/countrystats.aspx?lang=es‬تم االطالع في ‪ 09‬يوليو‪/‬تموز ‪.)2015‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
414
Gabriela Mordecki and Ronald Miranda
Finally, for New Zealand, the most significant share in exports is animals (43.4%),
mainly frozen meat and dairy products. Below, we present in Figure 3 the exports
composition by country.
Source: Own calculations based on World Bank (2015).
Figure 3 Exports by Country
2. Background
The adoption of floating exchange rate regimes since 1973 has increased the importance of the studies associated with exchange rate volatility influence on international trade, both nominal and real exchange rate. The theoretical and empirical literature is inconclusive regarding the effects of such an impact. The evidence shows positive, negative, and neutral results, a combination of the previous three, and no significant results (Ilhan Ozturk 2006; Bruno Ćorić and Geoff Pugh 2010). This can be a
consequence of methodological differences in terms of the number of countries considered, the specification of the exchange rate volatility used, or the sample periods
(Ozturk 2006).
Peter Hooper and Steven W. Kohlhagen (1978) developed one of the first works
that explores the relationship between nominal exchange rate volatility (measured by
standard deviation (S. D.)) and trade. The study is for developed countries and covers
the period from the mid-1960s to the mid-1970s. The results shed no significant evidence of the sign of the impact. From this work, David O. Cushman (1983) advances
in a similar line, but analyzing instead real exchange rate volatility on trade. He finds
that an unexpected movement in the RER has a significant and negative effect on trade.
M. A. Akhtar and R. Spence Hilton (1984) also found a negative correlation, but unlike
previous studies, they use the standard deviation of effective exchange rate as a measure of volatility. The study considered bilateral trade between the United States and
Germany in the period 1974-1981. Similar results were obtained by Abdur R.
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
‫غابرييلا مورديكي ورونالد ميراندا‬
‫أخيرا ‪ ،‬بالنسبة لنيوزيلندا ‪ ،‬فإن الحصة األكثر أهمية في الصادرات هي (‪ ، )٪43.4‬وخاصة اللحوم المجمدة ومنتجات‬
‫األلبان‪ .‬أدناه ‪ ،‬نقدم في الشكل ‪ 3‬تكوين الصادرات حسب البلد‪.‬‬
‫المصدر‪ :‬الحسابات الخاصة بناء على البنك الدولي (‪.)2015‬‬
‫الشكل ‪ 3‬الصادرات حسب البلد‬
‫‪ .2‬الخلفية‬
‫وقد أدى اعتماد نظم أسعار الصرف العائمة منذ عام ‪ 1973‬إلى زيادة أهمية الدراسات المرتبطة بتأثير تقلب أسعار الصرف‬
‫على التجارة الدولية‪ ،‬سواء كان سعرا اسميا أو حقيقيا‪ .‬األدبيات النظرية والتجريبية غير حاسمة فيما يتعلق بآثار هذا التأثير‪.‬‬
‫تظهر األدلة نتائج إيجابية وسلبية ومحايدة ‪ ،‬وهي مزيج من النتائج الثالثة السابقة ‪ ،‬وال توجد نتائج ذات داللة إحصائية‬
‫(‪ .)Ilhan Ozturk 2006; Bruno Ćorić and Geoff Pugh 2010‬ويمكن أن يكون ذلك نتيجة لالختالفات المنهجية‬
‫من حيث عدد البلدان التي تم النظر فيها‪ ،‬أو تحديد تقلب سعر الصرف المستخدم‪ ،‬أو فترات العينة (‪.)Ozturk 2006‬‬
‫طور بيتر هوبر وستيفن دبليو كولهاغن (‪ )1978‬أحد األعمال األولى التي تستكشف العالقة بين تقلب سعر الصرف االسمي‬
‫(يقاس باالنحراف المعياري (‪ )).S.D‬والتجارة‪ .‬الدراسة مخصصة للبلدان المتقدمة وتغطي الفترة من منتصف الستينيات‬
‫إلى منتصف السبعينيات‪ .‬لم تلقي النتائج أي دليل كبير على عالمة التأثير‪ .‬من هذا العمل ‪ ،‬يتقدم ديفيد أو‪ .‬كوشمان (‪)1983‬‬
‫في خط مماثل ‪ ،‬لكنه يحلل بدال من ذلك تقلبات سعر الصرف الحقيقي في التجارة‪ .‬وجد أن الحركة غير المتوقعة في ‪RER‬‬
‫لها تأثير كبير وسلبي على التجارة‪ .‬وجد )‪ M. A. Akhtar and R. Spence Hilton (1984‬أيضا ارتباطا سلبيا ‪ ،‬ولكن‬
‫على عكس الدراسات السابقة ‪ ،‬فإنهم يستخدمون االنحراف المعياري لسعر الصرف الفعلي كمقياس للتقلب‪ .‬نظرت الدراسة‬
‫في التجارة الثنائية بين الواليات المتحدة وألمانيا في الفترة ‪ .1981-1974‬تم الحصول على نتائج مماثلة من قبل عبد‬
‫الجمهورية‪.‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019 411-437‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
‫‪414‬‬
Real Exchange Rate Volatility and Exports: A Study for Four Selected Commodity Exporting Countries
Chowdhury (1993) who found a negative impact of exchange rate volatility on the
exports volume to the G-7 countries for the period 1973-1990. They built a volatility
temporary variable through a moving average of standard deviation of real exchange
rate growth rate.
For Asian countries, the evidence of exchange rate volatility impact on exports
points to the predominance of adverse effects (Saang Joon Baak, M. A. Al-Mahmood,
and Souksavanh Vixathep 2007; Tajul Arrifin Masron and Mohd Naseem Niaz Ahmad
2009; Myint Moe Chit, Marian Rizov, and Dirk Willenbockel 2010; Norimah Ramli
and Jan M. Podivinsky 2011; Yin-Wong Cheung and Rajeswari Sengupta 2013).
Cheung and Sengupta (2013) studied the effect of RER and RER volatility in export
shares of non-financial Indian companies for the period 2000-2010. The empirical
analysis shows that there has been a significant negative impact of exchange rate volatility in exports of Indian companies. Moreover, Baak, Al-Mahmood, and Vixathep
(2007) found negative impact of exchange rate volatility (measured by the standard
deviation of RER) on exports to four East Asian countries (Hong Kong, South Korea,
Singapore, and Thailand) and its bilateral trade with Japan and the United States for
the period 1990-2001. Similarly, Ramli and Podivinsky (2011) conducted a study, but
unlike the previous ones, they first consider five countries of the Association of South
East Asian Nations (ASEAN) (Malaysia, Singapore, Philippines, Indonesia, and Thailand) and its bilateral trade with the United States for the period 1990-2010; and then
they consider the RER volatility estimated through a GARCH(1,1) process. As a result,
they find that the volatility of the bilateral real exchange rate has mainly a significant
negative impact on exports, except for the case of Indonesia, which is positive.
Chit, Rizov, and Willenbockel (2010), unlike previous studies, consider a
greater number of countries, taking into account bilateral trade in some East Asian
countries (China, Indonesia, Malaysia, Philippines, and Thailand), as well as 13 industrial countries. They use a panel with information for the period 1982-2006, specifying
three measures of volatility for the real exchange rate (standard deviation, the moving
average of the standard deviation and conditional volatility – GARCH). They get that
regardless of the proxy used as exchange rate volatility, the impact generates a negative
effect on exports from emerging countries of East Asia. Meanwhile, Masron and Niaz
Ahmad (2009) noted that the exchange rate volatility (GARCH(1,1)) has a negative
effect on exports demand from Malaysia and Turkey for the period 1970-2004. However, when studies incorporate a variable reflecting regional economic integration
(Malaysia with the ASEAN and Turkey with the European Union (EU)), the negative
impact becomes insignificant for the case of Turkey. Moreover, Zukarnain Zakaria
(2013) points out that the effect is ambiguous for Malaysia, and this is explained on
the basis that the exchange rate volatility has a negative effect on bilateral trade with
the US, while with Japan, it is positive. Malaysia’s exports to the United Kingdom
(UK) and Singapore show no evidence of any connection with exchange rate volatility.
The period considered was 2002-2012, and exchange rate volatility is modeled through
a GARCH(1,1). Jianbin Situ (2015) examined the effects of real exchange rate volatility on exports from developed countries and export-oriented less-developed countries
(LDCs) to the US for the period 1994-2014. This empirical investigation found a
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
415
‫‪415‬‬
‫تقلب أسعار الصرف الحقيقية والصادرات‪ :‬دراسة لأربعة بلدان مصدرة سلع مختارة‬
‫تشودري (‪ )1993‬الذي وجد تأثيرا سلبيا لتقلب أسعار الصرف على حجم الصادرات إلى بلدان مجموعة السبع للفترة‬
‫‪ .1990-1973‬قاموا ببناء متغير مؤقت للتقلب من خالل متوسط متحرك لالنحراف المعياري لمعدل نمو سعر الصرف‬
‫الحقيقي‪.‬‬
‫وبالنسبة للبلدان اآلسيوية‪ ،‬تشير األدلة على تأثير تقلب أسعار الصرف على الصادرات إلى غلبة اآلثار السلبية (‪Saang‬‬
‫‪ Joon Baak, M. A. Al-Mahmood, and Souksavanh Vixathep 2007; Tajul Arrifin Masron‬و‬
‫‪Mohd Na‬سيم ‪ ;Niaz Ahmed 2009‬مينت مو شيت وماريان ريزوف وديرك ويلنبوكل ‪ 2010‬؛ نوريما راملي وجان‬
‫إم بوديفينسكي ‪ .)Yin-Wong Cheung and Rajeswari Sengupta 2013 ;2011‬درس ‪Cheung and‬‬
‫)‪ Sengupta (2013‬تأثير تقلب ‪ RER‬و ‪ RER‬في أسهم تصدير الشركات الهندية غير المالية للفترة ‪.2010-2000‬‬
‫يظهر التحليل التجريبي أنه كان هناك تأثير سلبي كبير لتقلبات أسعار الصرف في صادرات الشركات الهندية‪ .‬عالوة على‬
‫ذلك‪ ،‬وجد باك والمحمود وفيكساثيب (‪ )2007‬تأثيرا سلبيا لتقلب سعر الصرف (يقاس باالنحراف المعياري لحركة الرجال)‬
‫على الصادرات إلى أربعة بلدان في شرق آسيا (هونج كونج‪ ،‬وكوريا الجنوبية‪ ،‬وسنغافورة‪ ،‬وتايالند) وتجارتها الثنائية مع‬
‫اليابان والواليات المتحدة للفترة ‪ .2001-1990‬وبالمثل ‪ ،‬أجرى راملي وبوديفينسكي (‪ )2011‬دراسة ‪ ،‬ولكن على عكس‬
‫الدراسة السابقة ‪ ،‬فإنهما ينظران أوال في خمس دول في رابطة أمم جنوب شرق آسيا (آسيان) (ماليزيا وسنغافورة والفلبين‬
‫وإندونيسيا وتايالند) وتجارتها الثنائية مع الواليات المتحدة للفترة ‪ .2010-1990‬ثم يأخذون في االعتبار تقلبات ‪RER‬‬
‫المقدرة من خالل عملية )‪ .GARCH (1،1‬ونتيجة لذلك‪ ،‬وجدوا أن تقلب سعر الصرف الحقيقي الثنائي له تأثير سلبي كبير‬
‫على الصادرات‪ ،‬باستثناء حالة إندونيسيا‪ ،‬وهي حالة إيجابية‪.‬‬
‫ينظر )‪ ،Chit، Rizov، and Willenbockel (2010‬على عكس الدراسات السابقة‪ ،‬في عدد أكبر من البلدان‪ ،‬مع األخذ‬
‫في االعتبار التجارة الثنائية في بعض دول شرق آسيا (الصين‪ ،‬وإندونيسيا‪ ،‬وماليزيا‪ ،‬والفلبين‪ ،‬وتايالند)‪ ،‬فضال عن ‪13‬‬
‫دولة صناعية‪ .‬ويستخدمون لوحة تحتوي على معلومات للفترة ‪ ،2006-1982‬تحدد ثالثة مقاييس للتقلب لسعر الصرف‬
‫الحقيقي (االنحراف المعياري‪ ،‬والمتوسط المتحرك لالنحراف المعياري والتقلب المشروط ‪ .)GARCH -‬إنهم يفهمون أنه‬
‫بغض النظر عن الوكيل المستخدم لتقلب سعر الصرف ‪ ،‬فإن التأثير يولد تأثيرا سلبيا على الصادرات من البلدان الناشئة في‬
‫شرق آسيا‪ .‬وفي الوقت نفسه‪ ،‬أشار ماسرون ونياز أحمد (‪ )2009‬إلى أن تقلب سعر الصرف ()‪ )GARCH(1,1‬له تأثير‬
‫سلبي على الطلب على الصادرات من ماليزيا وتركيا للفترة ‪ .2004-1970‬ومع ذلك‪ ،‬عندما تتضمن الدراسات متغيرا‬
‫يعكس التكامل االقتصادي اإلقليمي (ماليزيا مع رابطة أمم جنوب شرق آسيا وتركيا مع االتحاد األوروبي)‪ ،‬يصبح التأثير‬
‫السلبي ضئيال بالنسبة لحالة تركيا‪ .‬عالوة على ذلك ‪ ،‬يشير زوكارنين زكريا (‪ )2013‬إلى أن التأثير غامض بالنسبة لماليزيا‬
‫‪ ،‬وهذا يفسر على أساس أن تقلب سعر الصرف له تأثير سلبي على التجارة الثنائية مع الواليات المتحدة ‪ ،‬بينما مع اليابان ‪،‬‬
‫هو إيجابي‪ .‬وال تظهر صادرات ماليزيا إلى المملكة المتحدة وسنغافورة أي دليل على وجود صلة بتقلبات أسعار الصرف‪.‬‬
‫كانت الفترة التي تم النظر فيها هي ‪ ، 2012-2002‬وتم تصميم تقلب سعر الصرف من خالل )‪ .GARCH (1،1‬درس‬
‫)‪ Jianbin Situ (2015‬آثار تقلب سعر الصرف الحقيقي على الصادرات من البلدان المتقدمة والبلدان األقل نموا الموجهة‬
‫نحو التصدير (‪ )LDC‬إلى الواليات المتحدة للفترة ‪ .2014-1994‬وجد هذا التحقيق التجريبي أ‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
416
Gabriela Mordecki and Ronald Miranda
significant and negative impact of real exchange rate volatility on exports from developed countries over all the period. However, the effects are less clear for LDCs in the
period.
Empirical evidence for Latin America can be found in Antonio Aguirre, Afonso
Ferreira, and Hilton Notini (2007), Daniel Berrettoni and Sebastián Castresana (2007),
Aldo Otero Adamo and Mario Silva Arteta (2008), and Mohsen Bahmani-Oskooee,
Hanafiah Harvey, and Scott W. Hegerty (2013). They study the exchange rate fluctuations impact on manufacturing exports. The first explores the case of Peru over the
period 1994-2004; the second studies Brazil from 1986 to 2002; the third examine
Brazil from 1971-2010; and the fourth analyzes Argentina from 1992 to 2006. To
model exchange rate volatility, they use the standard deviation; additionally, Aguirre,
Ferreira, and Notini (2007) and Adamo and Arteta (2008) specify a model with the
conditional variance (GARCH). Additionally, Augustine C. Arize, Thomas Osang, and
Daniel J. Slottje (2008) study exchange rate volatility impact on global exports of eight
countries in Latin America: Bolivia, Colombia, Costa Rica, Dominican Republic, Ecuador, Honduras, Peru, and Venezuela, for the period 1973-2004. They use an
ARCH(1) specification to model the exchange rate volatility, with the exception of
Honduras for which they use a linear moment (LM) model. With the exception of the
empirical analysis of Aguirre, Ferreira, and Notini (2007) and Bahmani-Oskooee, Harvey, and Hegerty (2013) that find conflicting results, they all get similar results: a significant and negative effect of exchange rate volatility on exports. Marilyne HuchetBourdon and Jane Korinek (2012) analyzed the impact of exchange rates and their
volatility on bilateral trade between Chile and New Zealand (small and open economies) with China, Euro Area and the US (large partners) for two sectors: agriculture
and nonmanufacturing-mining. They found that exchange rate volatility (moving
standard deviation and GARCH model) has a greater impact on trade flows of the small
and open economies than those of larger economies. However, findings do not clearly
indicate the direction of the impact (increases or decreases) in all countries and sectors
considered.
There are also a number of works that find positive effects of exchange rate
volatility on exports. Don Bredin, Stilianos Fountas, and Eithne Murphy (2003) studied the impact of exchange rate volatility, both short- and long-term, global and sectoral, on Irish exports to the European Union for the period 1979 to 1992 (Irish national
and multinational companies sectors). RER volatility is modeled via mobile standard
deviation of the growth rate of RER. In the short-term, they found that volatility has a
negative effect on multinational firms’ exports and has no effect on national firms,
generating a negative impact on overall exports. In the long-term, the exchange rate
volatility has no effect on multinational firms’ exports, but they found a positive effect
on exports of domestic firms, and therefore, the effect on global exports is positive.
Similarly, Ahmed A. A. Asseery and David A. Peel (1991) analyze five developed
countries and also found a positive effect of exchange rate volatility on exports over
the period 1972-1987.
Christopher F. Baum, Mustafa Caglayan, and Neslihan Ozkan (2004) found that
on average, the effects of exchange rate volatility on exports is positive for a sample
of 13 developed countries in the period 1980-1998. The originality of his analysis is to
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
‫غابرييلا مورديكي ورونالد ميراندا‬
‫التأثير الكبير والسلبي لتقلبات أسعار الصرف الحقيقية على صادرات البلدان المتقدمة على مدار الفترة بأكملها‪ .‬غير أن‬
‫اآلثار أقل وضوحا بالنسبة ألقل البلدان نموا في هذه الفترة‪.‬‬
‫يمكن العثور على أدلة تجريبية ألمريكا الالتينية في أنطونيو أغيري وأفونسو فيريرا وهيلتون نوتيني (‪ )2007‬ودانيال‬
‫بيريتوني وسيباستيان كاستريسانا (‪ )2007‬وألدو أوتيرو أدامو وماريو سيلفا أرتيتا (‪ )2008‬ومحسن بهمني أوسكوي‬
‫وحنفية هارفي وسكوت دبليو هيجرتي (‪ .)2013‬يدرسون تأثير تقلبات سعر الصرف على صادرات التصنيع‪ .‬ويستكشف‬
‫الفصل األول حالة بيرو خالل الفترة ‪2004-1994‬؛ والثانية تدرس البرازيل من عام ‪ 1986‬إلى عام ‪2002‬؛ الفحص‬
‫الثالث للبرازيل من ‪ .2010-1971‬والرابع يحلل األرجنتين من ‪ 1992‬إلى ‪ .2006‬لنمذجة تقلبات سعر الصرف ‪،‬‬
‫يستخدمون االنحراف المعياري‪ .‬باإلضافة إلى ذلك ‪ ،‬يحدد ‪ Aguirre‬و ‪ Ferreira‬و )‪ Notini (2007‬و ‪Adamo and‬‬
‫)‪ Arteta (2008‬نموذجا مع التباين الشرطي (‪ .)GARCH‬باإلضافة إلى ذلك ‪ ،‬يدرس أوغسطين سي أريز وتوماس‬
‫أوسانغ ودانيال ج‪ .‬سلوتجي (‪ )2008‬تأثير تقلب سعر الصرف على الصادرات العالمية لثمانية بلدان في أمريكا الالتينية‪:‬‬
‫بوليفيا وكولومبيا وكوستاريكا وجمهورية الدومينيكان واإلكوادور وهندوراس وبيرو وفنزويال للفترة ‪.2004-1973‬‬
‫يستخدمون مواصفات )‪ ARCH (1‬لنمذجة تقلب سعر الصرف ‪ ،‬باستثناء هندوراس التي يستخدمون فيها نموذج العزم‬
‫الخطي (‪ .)LM‬باستثناء التحليل التجريبي ل ‪ Aguirre‬و ‪ Ferreira‬و )‪ Notini (2007‬و ‪ Bahmani-Oskooee‬و‬
‫‪ Harvey‬و )‪ Hegerty (2013‬التي وجدت نتائج متضاربة ‪ ،‬فإنهم جميعا يحصلون على نتائج مماثلة‪ :‬تأثير كبير وسلبي‬
‫لتقلب سعر الصرف على الصادرات‪ .‬حللت مارلين هوشيت بوردون وجين كورينيك (‪ )2012‬تأثير أسعار الصرف‬
‫وتقلباتها على التجارة الثنائية بين تشيلي ونيوزيلندا (االقتصادات الصغيرة والمفتوحة) مع الصين ومنطقة اليورو والواليات‬
‫المتحدة (الشركاء الكبار) لقطاعين‪ :‬الزراعة والتعدين غير التصنيعي‪ .‬ووجدوا أن تقلب أسعار الصرف (االنحراف‬
‫المعياري المتحرك ونموذج ‪ )GARCH‬له تأثير أكبر على التدفقات التجارية لالقتصادات الصغيرة والمفتوحة مقارنة بتلك‬
‫الموجودة في االقتصادات الكبيرة‪ .‬ومع ذلك‪ ،‬ال تشير النتائج بوضوح إلى اتجاه األثر (الزيادات أو االنخفاضات) في جميع‬
‫البلدان والقطاعات التي تم النظر فيها‪.‬‬
‫وهناك أيضا عدد من األعمال التي تجد آثارا إيجابية لتقلبات أسعار الصرف على الصادرات‪ .‬درس دون بريدين‬
‫وستيليانوس فونتاس وإيثني مورفي (‪ )2003‬تأثير تقلب أسعار الصرف ‪ ،‬على المدى القصير والطويل ‪ ،‬العالمي والقطاعي‬
‫‪ ،‬على الصادرات األيرلندية إلى االتحاد األوروبي للفترة من ‪ 1979‬إلى ‪( 1992‬قطاعات الشركات الوطنية األيرلندية‬
‫والمتعددة الجنسيات)‪ .‬يتم تصميم تقلب ‪ RER‬عبر االنحراف المعياري المتنقل لمعدل نمو ‪ .RER‬وعلى المدى القصير‪،‬‬
‫وجدوا أن التقلبات لها تأثير سلبي على صادرات الشركات متعددة الجنسيات وليس لها أي تأثير على الشركات الوطنية‪ ،‬مما‬
‫يولد تأثيرا سلبيا على إجمالي الصادرات‪ .‬على المدى الطويل ‪ ،‬ال يؤثر تقلب سعر الصرف على صادرات الشركات متعددة‬
‫الجنسيات ‪ ،‬لكنها وجدت تأثيرا إيجابيا على صادرات الشركات المحلية ‪ ،‬وبالتالي ‪ ،‬فإن التأثير على الصادرات العالمية‬
‫إيجابي‪ .‬وبالمثل‪ ،‬قام أحمد أ‪ .‬أ‪ .‬السيري وديفيد أ‪ .‬بيل (‪ )1991‬بتحليل خمسة بلدان متقدمة ووجدوا أيضا تأثيرا إيجابيا لتقلب‬
‫سعر الصرف على الصادرات خالل الفترة ‪.1987-1972‬‬
‫ووجد كريستوفر ف‪ .‬بوم‪ ،‬ومصطفى كاغاليان‪ ،‬ونسليهان أوزكان (‪ )2004‬أن آثار تقلب سعر الصرف على الصادرات‬
‫إيجابية في المتوسط بالنسبة لعينة من ‪ 13‬بلدا متقدما النمو في الفترة ‪ .1998-1980‬أصالة تحليله هي‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019 411-437‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
‫‪416‬‬
Real Exchange Rate Volatility and Exports: A Study for Four Selected Commodity Exporting Countries
model the exchange rate volatility from daily frequency by an AR(2) process. Additionally, Baum and Caglayan (2007) analyzed the effect of exchange rate volatility
(GARCH specification) on bilateral trade and fluctuations in trade flows for a group
of developed countries in the period 1980-1998. They found that the volatility of the
exchange rate has both positive and negative impacts on bilateral trade; however, the
effect is mainly positive with respect to fluctuations of trade.
The literature also registers the existence of no significant impact of exchange
rate volatility on global exports. Dimitrios Serenis and Paul Serenis (2008, 2010)
pointed out that overall, exchange rate volatility has no effects on aggregate levels of
exports by analyzing the case of four European countries: Norway, Poland, Hungary,
and Switzerland for the period 1973-2004 (Serenis and Serenis 2010) and for the period 1973-2006 (Serenis and Serenis 2008). Jamal Bouoiyour and Refk Selmi (2014a)
used several econometric methods: ordinary least squares (OLS), instrumental variables, autoregressive distributed lag (ARDL), spectral analysis, the evolution and decomposition of wavelet to estimate the relation between the volatility of the exchange
rate and exports for Tunisia. Regarding exchange rate volatility measures, they used
the moving average of standard deviation and GARCH model. The overall result is a
significant negative effect in the short-term, but no significance in the long-term. Dimitrios Asteriou, Kaan Masatci, and Keith Pilbeam (2016) also studied the impact of
nominal and real exchange rate volatility on exports and imports in the long-run. They
analyzed the cases of Mexico, Indonesia, Nigeria, and Turkey for the period 19952012 and use the GARCH specification to model the exchange rate volatility. The empirical analysis shows similar results as in Bouoiyour and Selmi (2014a) in the longrun, except for Turkey, in which case volatility has a small significant impact on international trade.
A set of meta-analysis present an extensive study regarding the effects of exchange rate volatility on international trade, including Ozturk (2006), Ćorić and Pugh
(2010), and Bouoiyour and Selmi (2014b). Most of them show a negative effect of
exchange rate volatility on international trade. Ozturk (2006) reviews 42 documents
that go from 1978 to 2005. Ćorić and Pugh (2010) consider a set of 58 studies published from 1978 to 2003, and notes that the dummy variable representing the exchange rate regime was regularly found significant. Finally, Bouoiyour and Selmi
(2014a) analyzed 59 publications from 1984 to 2014. The evidence regarding the impact is 29 (negative), 6 (positive), 6 (not significant), and 18 (ambiguous).
We found no works linking RER volatility and exports in Uruguay; however,
Fernando Lorenzo, Nelson Noya, and Christian Daude (2000) study the Uruguay bilateral RER volatility (with Argentina and Brazil) to explain the evolution of real exchange rate. They found that bilateral RER presents conditional heteroscedasticity and
can be modeled through a GARCH.
3. Methodology
3.1 Theoretical Model Specification
This section presents the main methodological aspects considered in the models, following similar steps as Kosta Josifidis, Jean-Pierre Allegret, and Emilija Beker-Pucar
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
417
‫‪417‬‬
‫تقلب أسعار الصرف الحقيقية والصادرات‪ :‬دراسة لأربعة بلدان مصدرة سلع مختارة‬
‫تكمن أصالة تحليله في نمذجة تقلب سعر الصرف من التردد اليومي بواسطة عملية )‪ .AR (2‬باإلضافة إلى ذلك ‪ ،‬حلل‬
‫)‪ Baum and Caglayan (2007‬تأثير تقلب سعر الصرف (مواصفات ‪ )GARCH‬على التجارة الثنائية والتقلبات في‬
‫التدفقات التجارية لمجموعة من البلدان المتقدمة في الفترة ‪ .1998-1980‬ووجدوا أن تقلب سعر الصرف له آثار إيجابية‬
‫وسلبية على التجارة الثنائية‪ .‬ومع ذلك‪ ،‬فإن األثر إيجابي بشكل رئيسي فيما يتعلق بتقلبات التجارة‪.‬‬
‫وتسجل األدبيات أيضا عدم وجود تأثير كبير لتقلبات أسعار الصرف على الصادرات العالمية‪ .‬وأشار ديميتريوس سيرينيس‬
‫وبول سيرينيس (‪ )2010 ، 2008‬إلى أن تقلب أسعار الصرف بشكل عام ليس له أي تأثير على المستويات اإلجمالية‬
‫للصادرات من خالل تحليل حالة أربع دول أوروبية‪ :‬النرويج وبولندا والمجر وسويسرا للفترة ‪Serenis( 2004-1973‬‬
‫‪ )and Serenis 2010‬والفترة ‪ .)Serenis and Serenis 2008( 2006-1973‬استخدم جمال بوعور ورفق سلمي‬
‫(‪ )2014a‬عدة طرق اقتصادية قياسية‪ :‬المربعات الصغرى العادية (‪ ، )OLS‬والمتغيرات اآللية ‪ ،‬والتأخر الموزع االنحدار‬
‫الذاتي (‪ ، )ARDL‬والتحليل الطيفي ‪ ،‬وتطور وتحلل المويجة لتقدير العالقة بين تقلب سعر الصرف والصادرات لتونس‪.‬‬
‫فيما يتعلق بمقاييس تقلب سعر الصرف ‪ ،‬استخدموا المتوسط المتحرك لالنحراف المعياري ونموذج ‪ .GARCH‬النتيجة‬
‫اإلجمالية هي تأثير سلبي كبير على المدى القصير ‪ ،‬ولكن ليس لها أهمية على المدى الطويل‪ .‬كما درس ديميتريوس‬
‫أستيريو وكان ماساتشي وكيث بيلبيم (‪ )2016‬تأثير تقلبات أسعار الصرف االسمية والحقيقية على الصادرات والواردات‬
‫على المدى الطويل‪ .‬قاموا بتحليل حاالت المكسيك وإندونيسيا ونيجيريا وتركيا للفترة ‪ 19952012‬واستخدموا مواصفات‬
‫‪ GARCH‬لنمذجة تقلبات سعر الصرف‪ .‬يظهر التحليل التجريبي نتائج مماثلة كما في ‪Bouoiour and Selmi‬‬
‫)‪ (2014a‬على المدى الطويل ‪ ،‬باستثناء تركيا ‪ ،‬وفي هذه الحالة يكون للتقلبات تأثير كبير على التجارة الدولية‪.‬‬
‫تقدم مجموعة من التحليل التلوي دراسة مستفيضة فيما يتعلق بآثار تقلب سعر الصرف على التجارة الدولية ‪ ،‬بما في ذلك‬
‫)‪ Ozturk (2006‬و )‪ Ćorić and Pugh (2010‬و )‪ .Bouoiour and Selmi (2014b‬يظهر معظمها تأثيرا سلبيا‬
‫لتقلب سعر الصرف على التجارة الدولية‪ .‬يستعرض أوزتورك (‪ 42 )2006‬وثيقة من عام ‪ 1978‬إلى عام ‪ .2005‬ينظر‬
‫)‪ Ćorić and Pugh (2010‬في مجموعة من ‪ 58‬دراسة نشرت من عام ‪ 1978‬إلى عام ‪ ، 2003‬ويالحظان أن المتغير‬
‫الوهمي الذي يمثل نظام سعر الصرف وجد بانتظام مهما أخيرا ‪ ،‬حلل بوعور وسلمي (‪ 2014‬أ) ‪ 59‬منشورا من عام‬
‫‪ 1984‬إلى عام ‪ .2014‬األدلة المتعلقة بالتأثير هي ‪( 29‬سلبية) و ‪( 6‬إيجابية) و ‪( 6‬غير مهمة) و ‪( 18‬غامضة)‪.‬‬
‫ولم نعثر على أي أعمال تربط بين تقلبات الترددات السريعة والصادرات في أوروغواي؛ ومع ذلك ‪ ،‬يدرس فرناندو‬
‫لورينزو ونيلسون نويا وكريستيان داود (‪ )2000‬التقلبات الثنائية في ‪ RER‬في أوروغواي (مع األرجنتين والبرازيل)‬
‫لشرح تطور سعر الصرف الحقيقي‪ .‬ووجدوا أن ‪ RER‬الثنائي يقدم مرونة غير متجانسة شرطية ويمكن نمذجته من خالل‬
‫‪.GARCH‬‬
‫‪ .3‬المنهجية‬
‫‪ 3.1‬مواصفات النموذج النظري‬
‫يقدم هذا القسم الجوانب المنهجية الرئيسية التي تم أخذها في االعتبار في النماذج ‪ ،‬باتباع خطوات مماثلة مثل كوستا‬
‫جوزيفيديس وجان بيير أليجريت وإميليا بيكر بوكار‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
418
Gabriela Mordecki and Ronald Miranda
(2009). First, we made a univariate analysis of the series analyzing the presence of unit
roots through the Augmented Dickey-Fuller (ADF) test, in order to determine the order
of integration of each series.
Subsequently, taking into account the integration order of the series, applying
Johansen methodology, we made a multivariate analysis to try to capture the effects of
short- and long-run relationships between exports and the considered determinants.
For this, we inquired about the existence of co-integration relationships in the case of
countries with all its series integrated of first order, I(1).
Following Walter Enders (1995), co-integration analysis is based on autoregressive vector with a vector error correction (VEC) specified in a model of endogenous
variables. The VEC modeling can be represented as:
∆𝑋 ௧ = 𝐴ଵ∆𝑋 ௧ିଵ + ⋯ + 𝐴௞∆𝑋 ௧ି௞ାଵ + ∏ 𝑋 ௧ି௞ + 𝜇 + Г𝐷௧+ 𝜀௧, 𝑡 = 1, … , 𝑇,
(1)
where ∆ denotes difference variables, 𝑋 is a vector of endogenous variables, 𝜇 is a
vector of constants, 𝐷௧contains a set of instrumental variables (dummies) seasonal and
interventions, and 𝜀௧is the error term and is distributed 𝑁(0, 𝜎 ଶ). The dummy variables were included to correct outliers in the different series and resulted additive outliers (AO) or transitory changes (TC) to better fit the model (Appendix C).
Information on long-term relationships is included in the ∏ = 𝛼𝛽ᇱmatrix,
where 𝛽 is the vector of coefficients for the existing equilibrium relations and 𝛼 is the
coefficients’ vector of the adjustment mechanism in the short-term. Identifying the
range of the ∏ matrix determines the total co-integrating relationships between the
variables.
Then, we performed the exclusion tests for 𝛽 coefficients, and as suggested in
Erdal Demirhan and Banu Demirhan (2015) or Asseery and Peel (1991), between others, the variables with “𝑡” not significant were omitted in the final models, for each
country.
Having examined the long-term relationship, we proceed to the analysis of the
short-term, showing the adjustment mechanism of the variables in the short-run to the
long-term equilibrium relationship. In this case, we also performed exclusion tests for
𝛼 coefficients, excluding them from the short-run equation, when the tests show no
significant values.
Afterwards, we calculated impulse-response functions (IRF) in the vector error
correction model (VECM), which traces the effect of a one-time shock to one of the
innovations on current and future values of the endogenous variables, to determine and
compare the magnitude, significance, and sign (always variables are considered in the
first difference). IRF are applied to analyze the dynamic influence effects of different
macroeconomics variables on real export within a period of 24 months.
Finally, we perform Granger causality tests (Wald test) between groups of variables included in the different models, as correlations do not necessarily imply causation in any meaningful sense of that word. In this case, the null hypothesis is that one
variable does not cause, in the Granger sense, the other variable. Also, we included
long-run causality test (t-test) through the statistical significance of the coefficients of
the previous period of the error correction term (ECT) (in levels). It represents the
deviation of the dependent variables from the long-run equilibrium.
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
‫غابرييلا مورديكي ورونالد ميراندا‬
‫(‪ .)2009‬أوال ‪ ،‬أجرينا تحليال أحادي المتغير للسلسلة لتحليل وجود جذور الوحدة من خالل اختبار ديكي فولر المعزز‬
‫(‪ ، )ADF‬من أجل تحديد ترتيب تكامل كل سلسلة‪.‬‬
‫بعد ذلك ‪ ،‬مع األخذ في االعتبار ترتيب تكامل السلسلة ‪ ،‬باستخدام منهجية يوهانسن ‪ ،‬أجرينا تحليال متعدد المتغيرات‬
‫لمحاولة التقاط تأثيرات العالقات قصيرة وطويلة المدى بين الصادرات والمحددات المدروسة‪ .‬لهذا ‪ ،‬استفسرنا عن وجود‬
‫عالقات التكامل المشترك في حالة البلدان التي تحتوي على جميع سالسلها المدمجة من الدرجة األولى ‪.I (1) ،‬‬
‫بعد )‪ ، Walter Enders (1995‬يعتمد تحليل التكامل المشترك على متجه االنحدار الذاتي مع تصحيح خطأ المتجه‬
‫(‪ )VEC‬المحدد في نموذج المتغيرات الذاتية‪ .‬يمكن تمثيل نمذجة ‪ VEC‬على النحو التالي‪:‬‬
‫)‪(1‬‬
‫‪ ، μ + Гd + ε +‬ر = ‪ ، ... ، 1‬ر ‪،‬‬
‫‪ + ⋯ + X ∏ +‬أ ∆‪X ௧ି௞ାଵ‬‬
‫∆‪ = X‬أ∆‬
‫حيث يشير ∆ إلى متغيرات االختالف ‪ X ،‬هو متجه للمتغيرات الداخلية ‪ μ ،‬هو متجه للثوابت ‪ ،‬ديحتوي على مجموعة من‬
‫المتغيرات اآللية (الدمى) الموسمية والتدخالت ‪ ،‬و ‪ε‬هو مصطلح الخطأ ويتم توزيعه )‪ .N (0 ، σ‬تم تضمين المتغيرات‬
‫الوهمية لتصحيح القيم المتطرفة في السالسل المختلفة والقيم المتطرفة المضافة (‪ )AO‬أو التغييرات المؤقتة (‪ )TC‬لتناسب‬
‫النموذج بشكل أفضل (الملحق ج)‪.‬‬
‫يتم تضمين المعلومات المتعلقة بالعالقات طويلة المدى في مصفوفة ∏ = ‪ ، αβ‬حيث ‪ β‬هو متجه المعامالت لعالقات‬
‫التوازن الحالية و ‪ α‬هو متجه المعامالت آللية الضبط على المدى القصير‪ .‬يحدد تحديد نطاق مصفوفة ∏ إجمالي عالقات‬
‫التكامل المشترك بين المتغيرات‪.‬‬
‫بعد ذلك ‪ ،‬أجرينا اختبارات االستبعاد لمعامالت ‪ ، β‬وكما هو مقترح في ‪Erdal Demirhan and Banu Demirhan‬‬
‫)‪ (2015‬أو )‪ ، Asseery and Peel (1991‬من بين آخرين ‪ ،‬تم حذف المتغيرات التي ال تحتوي على "‪ "t‬ذات داللة‬
‫إحصائية في النماذج النهائية ‪ ،‬لكل بلد‪.‬‬
‫بعد فحص العالقة طويلة المدى ‪ ،‬ننتقل إلى تحليل المدى القصير ‪ ،‬وإظهار آلية تعديل المتغيرات على المدى القصير إلى‬
‫عالقة التوازن طويلة المدى‪ .‬في هذه الحالة ‪ ،‬أجرينا أيضا اختبارات استبعاد لمعامالت ‪ ، α‬واستبعادها من معادلة المدى‬
‫القصير ‪ ،‬عندما ال تظهر االختبارات قيما معنوية‪.‬‬
‫بعد ذلك ‪ ،‬قمنا بحساب وظائف االستجابة الدافعة (‪ )IRF‬في نموذج تصحيح خطأ المتجه (‪ ، )VECM‬والذي يتتبع تأثير‬
‫الصدمة لمرة واحدة إلى أحد االبتكارات على القيم الحالية والمستقبلية للمتغيرات الداخلية ‪ ،‬لتحديد ومقارنة الحجم واألهمية‬
‫والعالمة (دائما يتم أخذ المتغيرات في االعتبار في الفرق األول)‪ .‬يتم تطبيق ‪ IRF‬لتحليل التأثيرات الديناميكية لمتغيرات‬
‫االقتصاد الكلي المختلفة على الصادرات الحقيقية خالل فترة ‪ 24‬شهرا‪.‬‬
‫أخيرا ‪ ،‬نقوم بإجراء اختبارات سببية جرانجر (اختبار والد) بين مجموعات من المتغيرات المضمنة في النماذج المختلفة ‪،‬‬
‫ألن االرتباطات ال تعني بالضرورة السببية بأي معنى ذي مغزى لتلك الكلمة‪ .‬في هذه الحالة ‪ ،‬فإن الفرضية الصفرية هي أن‬
‫أحد المتغيرات ال يسبب ‪ ،‬بمعنى جرانجر ‪ ،‬المتغير اآلخر‪ .‬كما قمنا بتضمين اختبار السببية طويل المدى (‪ )t-test‬من خالل‬
‫الداللة اإلحصائية لمعامالت الفترة السابقة من مصطلح تصحيح الخطأ (‪( )ECT‬في المستويات)‪ .‬إنه يمثل انحراف‬
‫المتغيرات التابعة عن التوازن طويل المدى‪.‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019 411-437‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
‫‪418‬‬
Real Exchange Rate Volatility and Exports: A Study for Four Selected Commodity Exporting Countries
3.2 Real Exchange Rate Volatility Measurement
In order to analyze the RER impact and its volatility on exports, we estimated cointegration models for each country exports measured in constant dollars (deflated by
the US consumer price inflation (CPI)), the overall RER with the major trading partners in each country, its volatility estimated through a GARCH model and world demand, estimated by global imports measured also in constant dollars.
Regarding the literature on how to measure the RER volatility, there is no consensus; therefore, there are multiple approaches in the literature. Among the most common specifications can be found the standard deviation, moving average of the standard deviation, and the conditional variance specified by the squared residuals of
ARIMA (Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) processes, Engle
1982; Generalized ARCH (GARCH) Bollerslev 1986 or some variant GARCH).
In this work, we consider the RER conditional volatility as a measure of uncertainty, and we estimate it through a GARCH process variant, called IGARCH introduced by Engle and Bollerslev (1986). The GARCH model has been widely used to
model volatility in the literature on time series models. Overall, the GARCH model
for the exchange rate can be represented as follows:
𝑦௧ = 𝛿଴ + ∑௞
௜ୀଵ 𝛿 . 𝑦௧ି
+ 𝜀௧; 𝜀௧~𝑁(0, 𝜎௧ଶ),
௤
𝐺𝐴𝑅𝐶𝐻(𝑝, 𝑞): 𝜎௧ଶ = 𝛼଴ + ∑௜ୀଵ
𝛼 . 𝜀௧ିଶ
௣
+ ∑௜ୀଵ
𝛽 . 𝜎௧ିଶ .
(2)
(3)
Equation (2) represents a process autoregressive (AR) of order 𝑘, AR(𝑘), where
𝑦௧is the real exchange rate, expressed in logarithm; the parameter 𝛿଴ is the constant,
𝑘 is the number of delays; and 𝜀௧is the heteroscedastic term of error of the conditional
ଶ
variance (𝜎௧
).
Equation (3) specifies a conditional variance 𝐺𝐴𝑅𝐶𝐻(𝑝, 𝑞), where 𝑞 is the number of ARCH terms, 𝑝 is the number of GARCH terms. The conditional variance is
represented by three terms: (i) the average, 𝛼଴; (ii) the ARCH term, which measures
the previous period volatility by squared residuals delays in the first equation, 𝜀௧ିଶ ;
and (iii) the GARCH term, which captures the previous error variance prediction, 𝜎௧ିଶ .
As the conditional variance is positive, it is required that the parameters 𝛼଴, 𝛼 and 𝛽
to be ≥ 0; and further that ∑ 𝛼 + ∑ 𝛽 < 1 to ensure the process to be stationary in
covariance.
Moreover, in the literature regarding the empirical relationship between exports
and exchange rate volatility, GARCH(1,1) is widely used for its significant results.
መ
However, in some applications, it has been found that the estimates of 𝛼ො
ଵ and 𝛽ଵ tend
መ
to approach 𝛼ො
ଵ + 𝛽ଵ = 1, indicating that the GARCH(1,1) process is no longer stationary. That is why it is more appropriate to specify a regressive process
IGARCH(1,1) to model the conditional variance, whose expression has the following
form:
ଶ + 𝛼 (𝜀 ଶ − 𝜎 ଶ ).
𝐼𝐺𝐴𝑅𝐶𝐻(1,1): 𝜎௧ଶ = 𝛼଴ + 𝜎௧ିଵ
ଵ ௧ିଵ
௧ିଵ
(4)
The peculiarity of the regressive process 𝐼𝐺𝐴𝑅𝐶𝐻(1,1) is the presence of a unit
root, that is, the process is I(1), indicating the persistence of the conditional variance
over time (Bollerslev, Engle, and Daniel B. Nelson 1994).
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
419
‫تقلب أسعار الصرف الحقيقية والصادرات‪ :‬دراسة لأربعة بلدان مصدرة سلع مختارة‬
‫‪419‬‬
‫‪ 3.2‬قياس تقلب سعر الصرف الحقيقي‬
‫من أجل تحليل تأثير معدل القراءة السريعة وتقلباته على الصادرات‪ ،‬قمنا بتقدير نماذج التكامل المشترك لكل بلد من‬
‫الصادرات المقاسة بالدوالر الثابت (التي انكمش بسبب تضخم أسعار المستهلك في الواليات المتحدة)‪ ،‬وإجمالي معدل التنقل‬
‫السريع مع الشركاء التجاريين الرئيسيين في كل بلد‪ ،‬وتقلباته المقدرة من خالل نموذج ‪ GARCH‬والطلب العالمي‪ ،‬المقدرة‬
‫بالواردات العالمية المقاسة أيضا بالدوالر الثابت‪.‬‬
‫وفيما يتعلق باألدبيات المتعلقة بكيفية قياس تقلب التجارب السريعة (‪ ،)RER‬ال يوجد توافق في اآلراء؛ لذلك ‪ ،‬هناك مناهج‬
‫متعددة في األدبيات‪ .‬من بين المواصفات األكثر شيوعا يمكن العثور على االنحراف المعياري ‪ ،‬والمتوسط المتحرك‬
‫لالنحراف المعياري ‪ ،‬والتباين الشرطي المحدد بواسطة المخلفات التربيعية ل ‪( ARIMA‬عمليات االنحدار الذاتي للشرطية‬
‫غير المتجانسة (‪ ;Engle 1982 ، )ARCH‬المعمم ‪ ARCH (GARCH) Bollerslev 1986‬أو بعض األنواع‬
‫المتغيرة ‪.)GARCH‬‬
‫في هذا العمل ‪ ،‬نعتبر التقلبات الشرطية ‪ RER‬كمقياس لعدم اليقين ‪ ،‬ونقدرها من خالل متغير عملية ‪ ، GARCH‬يسمى‬
‫‪ IGARCH‬الذي قدمه )‪ .Engle and Bollerslev (1986‬تم استخدام نموذج ‪ GARCH‬على نطاق واسع لنمذجة‬
‫التقلبات في األدبيات المتعلقة بنماذج السالسل الزمنية‪ .‬بشكل عام ‪ ،‬يمكن تمثيل نموذج ‪ GARCH‬لسعر الصرف على‬
‫النحو التالي‪:‬‬
‫‪، 𝜀; ε ~ N (0 ، σ) +‬‬
‫)‪(2‬‬
‫)‪(3‬‬
‫‪.‬‬
‫‪௣‬‬
‫𝜎 ‪+ ∑ ௜ୀଵ𝛽.‬‬
‫‪௤‬‬
‫𝜀 ‪௜ୀଵ𝛼.‬‬
‫‪௞‬‬
‫‪ δ‬ذ‪௜ୀଵ‬‬
‫‪∑ +y = δ‬‬
‫‪( GARCH‬ص ‪ ،‬ف)‪∑ +σ = α :‬‬
‫تمثل المعادلة (‪ )2‬عملية االنحدار الذاتي (‪ )AR‬من الترتيب )‪ ، k ، AR (k‬حيث ‪ yis‬سعر الصرف الحقيقي ‪ ،‬معبرا عنه‬
‫في اللوغاريتم ؛ المعلمة ‪δ‬هي الثابت ‪ k ،‬هو عدد التأخيرات ؛ و ‪ε‬هو مصطلح الخطأ غير المتجانس للتباين الشرطي (‪.)σ‬‬
‫تحدد المعادلة (‪ )3‬التباين الشرطي )‪ ، GARCH (p ، q‬حيث ‪ q‬هو عدد مصطلحات ‪ ARCH ، p‬هو عدد مصطلحات‬
‫‪ .GARCH‬يتم تمثيل التباين الشرطي بثالثة مصطلحات‪ )1( :‬المتوسط ‪ α. (2) ،‬مصطلح ‪ ، ARCH‬الذي يقيس تقلب‬
‫الفترة السابقة بتأخيرات المخلفات التربيعية في المعادلة األولى ‪ ε ،‬؛ و (ثالثا) مصطلح ‪ ، GARCH‬الذي يلتقط التنبؤ‬
‫بتباين الخطأ السابق ‪ .σ ،‬نظرا ألن التباين الشرطي موجب ‪ ،‬فمن المطلوب أن تكون المعلمات ‪ α‬و ‪α‬و ‪ β ≥ 0‬؛ وعالوة‬
‫على ذلك ‪ α+ ∑ β< 1 ∑ ،‬لضمان أن تكون العملية ثابتة في التغاير‪.‬‬
‫عالوة على ذلك ‪ ،‬في األدبيات المتعلقة بالعالقة التجريبية بين الصادرات وتقلب سعر الصرف ‪ ،‬يتم استخدام ‪GARCH‬‬
‫)‪ (1،1‬على نطاق واسع لنتائجه المهمة‪ .‬ومع ذلك ‪ ،‬في بعض التطبيقات ‪ ،‬وجد أن تقديرات ‪ αො‬و ‪ βመ‬تميل إلى االقتراب‬
‫من ‪ ، αො + βመ = 1‬مما يشير إلى أن عملية )‪ GARCH (1،1‬لم تعد ثابتة‪ .‬هذا هو السبب في أنه من األنسب تحديد‬
‫عملية تنازلية )‪ IGARCH (1،1‬لنمذجة التباين الشرطي ‪ ،‬الذي يكون تعبيره بالشكل التالي‪:‬‬
‫)‪(4‬‬
‫‪− 𝜎).‬‬
‫𝜀(𝛼 ‪+‬‬
‫‪IGARCH (1،1): σ= α+ σ‬‬
‫خصوصية العملية االنحدارية )‪ IGARCH (1،1‬هي وجود جذر وحدة ‪ ،‬أي أن العملية هي )‪ ، I (1‬مما يشير إلى استمرار‬
‫التباين الشرطي بمرور الوقت (‪ Bollerslev‬و ‪ Engle‬و ‪.)Daniel B. Nelson 1994‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
420
Gabriela Mordecki and Ronald Miranda
4. Definitions and Data Sources
In this paper, we consider four countries: Brazil, Chile, New Zealand, and Uruguay.
The criteria for selecting these countries responds, in first place, to the fact that they
are all commodity exporting countries; in second place, Uruguay, Chile, and New Zealand are small and open economies – small domestic markets that depend on international prices – in contrast to Brazil, a large and relatively closed economy, included to
contrast both kinds of economies; and in the third place, to show the results for some
Latin American countries against a similar country elsewhere in the world, we include
New Zealand.
The starting point considered for this analysis is 1990 when Latin American
economies return to growth, after the 1980s, “the lost decade”. At the beginning of the
1980s, many Latin American countries faced a profound financial crisis that was only
solved at the end of the decade with the implementation of external opening measures
and the return of international capitals, so the 1990s was a period of growth mainly led
by exports (Carlos Quenan and Sébastien Velut 2014).
The series used are total good exports, world imports, international prices of
countries’ most important raw materials exported and real exchange rate (used also to
build the real exchange rate volatility). In all cases, it is considered the monthly frequency of the series for the period 1990-2013 (288 observations) and log transformations.
First, as a world demand proxy, we use world imports, measured in constant
dollars, deflated by the US CPI. World imports data are from the IMF (2015a), and the
US CPI data are from the US Bureau of Economic Analysis (BLS 2015).
Secondly, export data correspond to total good exports in constant dollars, deflated by the US CPI, exports data are provided by the CEI (2015) and the IMF (2015a).
The Brazilian real exchange rate is from the Instituto de Pesquisa Econômica
Aplicada (IPEA 2015) 5, and volatility is our estimation through GARCH(1,1) methodology. Chile’s real exchange rate is from the United Nations Economic Commission
for Latin America and the Caribbean (UNECLAC 2015) 6, and we estimated its volatility through an IGARCH(1,1). For New Zealand, the real exchange rate is from the
Reserve Bank of New Zealand (2014)7, and volatility is calculated using an
IGARCH(1,1). Finally, for Uruguay, the real exchange rate is our own calculations,
using retail prices (CPI) and official exchange rates of nine major trading partners. The
volatility of the real exchange rate was estimated from an IGARCH(1,1) process.
Finally, a proxy of the most important export prices for each country was included. In the case of Brazil, New Zealand, and Uruguay, we used the food price index
5
Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA). 2015.
http://www.ipeadata.gov.br/Default.aspx (accessed March 13, 2015).
6
United Nations Economic Commission for Latin America and the Caribbean (UNECLAC). 2015.
CEPALSTAT Databases and Statistical Publications.
http://estadisticas.cepal.org/cepalstat/WEB_CEPALSTAT/estadisticasIndicadores.asp?idioma=i
(accessed March 11, 2015).
7
Reserve Bank of New Zealand. 2014. Exchange Rates and TWI - B1.
http://www.rbnz.govt.nz/statistics/b1 (accessed December 28, 2014).
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
‫غابرييلا مورديكي ورونالد ميراندا‬
‫‪420‬‬
‫‪ .4‬التعريفات ومصادر البيانات‬
‫في هذه الورقة ‪ ،‬ننظر في أربعة بلدان‪ :‬البرازيل وتشيلي ونيوزيلندا وأوروغواي‪ .‬وتستجيب معايير اختيار هذه البلدان‪ ،‬في‬
‫المقام األول‪ ،‬لكونها جميعها بلدان مصدرة للسلع األساسية؛ وأنها كلها بلدان مصدرة للسلع األساسية؛ وهذه البلدان هي بلدان‬
‫مصدرة للسلع األساسية‪ .‬وفي المرتبة الثانية‪ ،‬تعد أوروغواي وتشيلي ونيوزيلندا اقتصادات صغيرة ومفتوحة أسواق محلية‬
‫صغيرة تعتمد على األسعار الدولية على النقيض من البرازيل‪ ،‬وهي اقتصاد كبير ومغلق نسبيا‪ ،‬على النقيض من كال‬
‫النوعين من االقتصادات‪ .‬وفي المرتبة الثالثة ‪ ،‬إلظهار النتائج لبعض دول أمريكا الالتينية ضد بلد مماثل في أماكن أخرى‬
‫من العالم ‪ ،‬نقوم بتضمين نيوزيلندا‪.‬‬
‫نقطة البداية التي تم أخذها في االعتبار لهذا التحليل هي عام ‪ 1990‬عندما تعود اقتصادات أمريكا الالتينية إلى النمو ‪ ،‬بعد‬
‫الثمانينيات ‪" ،‬العقد الضائع"‪ .‬في بداية الثمانينيات ‪ ،‬واجهت العديد من دول أمريكا الالتينية أزمة مالية عميقة لم يتم حلها إال‬
‫في نهاية العقد من خالل تنفيذ تدابير االنفتاح الخارجي وعودة العواصم الدولية ‪ ،‬لذلك كانت التسعينيات فترة نمو تقودها‬
‫الصادرات بشكل أساسي (‪.)Carlos Quenan and Sébastien Velut 2014‬‬
‫السلسلة المستخدمة هي إجمالي الصادرات السلعة ‪ ،‬والواردات العالمية ‪ ،‬واألسعار الدولية ألهم المواد الخام المصدرة‬
‫للبلدان وسعر الصرف الحقيقي (يستخدم أيضا لبناء تقلب سعر الصرف الحقيقي)‪ .‬وفي جميع الحاالت‪ ،‬يعتبر التكرار‬
‫الشهري للسلسلة للفترة ‪ 288( 2013-1990‬مالحظة) وتحويالت لوغاريتمية‪.‬‬
‫أوال‪ ،‬بصفتنا وكيال للطلب العالمي‪ ،‬فإننا نستخدم الواردات العالمية‪ ،‬التي تقاس بالدوالر الثابت‪ ،‬والتي تم تفريغها من قبل‬
‫مؤشر أسعار المستهلكين في الواليات المتحدة‪ .‬بيانات الواردات العالمية مأخوذة من صندوق النقد الدولي (‪، )2015a‬‬
‫وبيانات مؤشر أسعار المستهلكين األمريكي مأخوذة من مكتب الواليات المتحدة للتحليل االقتصادي (‪.)BLS 2015‬‬
‫ثانيا ‪ ،‬تتوافق بيانات التصدير مع إجمالي الصادرات السلعة بالدوالر الثابت ‪ ،‬والتي تم تفريغها من قبل مؤشر أسعار‬
‫المستهلكين األمريكي ‪ ،‬ويتم توفير بيانات الصادرات من قبل )‪ CEI (2015‬وصندوق النقد الدولي (‪.)2015a‬‬
‫سعر الصرف الحقيقي البرازيلي مأخوذ من معهد السالم االقتصادي التطبيقي (‪ ، )IPEA 2015‬والتقلب هو تقديرنا من‬
‫خالل منهجية )‪ .GARCH (1،1‬سعر الصرف الحقيقي لتشيلي هو من لجنة األمم المتحدة االقتصادية ألمريكا الالتينية‬
‫ومنطقة البحر الكاريبي (‪ ، )UNECLAC 2015‬وقمنا بتقدير تقلباته من خالل )‪ .IGARCH (1،1‬بالنسبة لنيوزيلندا ‪،‬‬
‫فإن سعر الصرف الحقيقي من بنك االحتياطي النيوزيلندي (‪ ، )2014‬ويتم حساب التقلب باستخدام )‪.IGARCH (1،1‬‬
‫أخيرا ‪ ،‬بالنسبة ألوروجواي ‪ ،‬فإن سعر الصرف الحقيقي هو حساباتنا الخاصة ‪ ،‬باستخدام أسعار التجزئة (‪ )CPI‬وأسعار‬
‫الصرف الرسمية لتسعة شركاء تجاريين رئيسيين‪ .‬تم تقدير تقلب سعر الصرف الحقيقي من عملية )‪.IGARCH (1،1‬‬
‫وأخيرا‪ ،‬أدرج بديل ألهم أسعار الصادرات لكل بلد‪ .‬في حالة البرازيل ونيوزيلندا وأوروغواي ‪ ،‬استخدمنا مؤشر أسعار‬
‫الغذاء‬
‫‪5‬‬
‫معهد البحوث االقتصادية التطبيقية‪.2015 .‬‬
‫‪( http://www.ipeadata.gov.br/Default.aspx‬تم االطالع في ‪ 13‬مارس‪/‬آذار ‪.)2015‬‬
‫‪6‬‬
‫لجنة األمم المتحدة االقتصادية ألمريكا الالتينية ومنطقة البحر الكاريبي‪.2015 .‬‬
‫قواعد بيانات ومنشورات إحصائية ‪.CEPALSTAT‬‬
‫‪( http://estadisticas.cepal.org/cepalstat/WEB_CEPALSTAT/estadisticasIndicadores.asp?idioma=i‬تم االطالع في‬
‫‪ 11‬مارس‪/‬آذار ‪.)2015‬‬
‫‪ 7‬بنك االحتياطي النيوزيلندي‪ .2014 .‬أسعار الصرف و ‪TWI - B1.‬‬
‫‪( http://www.rbnz.govt.nz/statistics/b1‬تم االطالع في ‪ 28‬ديسمبر‪/‬كانون األول ‪.)2014‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019 411-437‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
Real Exchange Rate Volatility and Exports: A Study for Four Selected Commodity Exporting Countries
compiled by the IMF (2015b)8 and, in the case of Chile, the metal’s price index compiled by the Central Bank of Chile (2015)9. This last one was included, because in
Chile, more than 50% of exports are metals.
4.1 Series Analysis
First, we analyzed the series stationarity through the Augmented Dickey-Fuller test.
We can see the results in Table 1 and Table 2 below.
Table 1
Unit Root Test
Unit root test - ADF
H0 = There is a unit root
Statistical value of the
series in levels
Reject H0
at 95%
Statistical value of the
series in first differences
Reject H0
at 95%
World imports (𝐿𝑀)
2.5865
No
-5.0464
Yes
International food prices index (𝐿𝑃𝑅)
0.4090
No
-11.3406
Yes
International metals price index (𝐿𝑃𝑅𝑀)
0.5116
No
-11.9865
Yes
Notes: The numbers of lags was determined according to the Akaike criterion.
Source: Authors’ estimations.
From the information provided in Table 1, we conclude that all the variables are
first-order integrated, I(1).
Table 2
Unit Root Test
Unit root test - ADF
H0 = There is a unit root
Statistical value of the
series in levels
Reject H0
at 95%
Statistical value of the
series in first differences
Reject H0
at 95%
Uruguay
Exports (𝑋_𝑈𝑅𝑈)
RER (𝑅𝐸𝑅_𝑈𝑅𝑈)
RER volatility (𝑅𝐸𝑅𝑉_𝑈𝑅𝑈)
1.8648
-1.8584
-0.6302
No
No
No
-4.8120
-8.5237
-15.4245
Yes
Yes
Yes
Brazil
Exports (𝑋_𝐵𝑅𝐴)
RER (𝑅𝐸𝑅_𝐵𝑅𝐴)
RER volatility (𝑅𝐸𝑅𝑉_𝐵𝑅𝐴)
1.8675
0.5596
-5.4063
No
No
Yes
-3.9901
-11.8911
-9.5735
Yes
Yes
Yes
Chile
Exports (𝑋_𝐶𝐻𝐼)
RER (𝑅𝐸𝑅_𝐶𝐻𝐼)
RER volatility (𝑅𝐸𝑅𝑉_𝐶𝐻𝐼)
1.2434
-2.6344
-0.4942
No
No
No
-3.4074
-10.2483
-5.8877
Yes
Yes
Yes
New Zealand
Exports (𝑋_𝑁𝑍𝐸𝐿)
RER (𝑅𝐸𝑅_𝑁𝑍𝐸𝐿)
RER volatility (𝑅𝐸𝑅𝑉_𝑁𝑍𝐸𝐿)
1.2617
0.4558
0.4459
No
No
No
-4.1282
-7.4189
-7.4459
Yes
Yes
Yes
Notes: The numbers of lags were determined according to the Akaike criterion.
Source: Authors’ estimations.
8
International Monetary Fund (IMF). 2015b. IMF Primary Commodity Prices.
http://www.imf.org/en/Research/commodity-prices (accessed April 23, 2015).
9
Central Bank of Chile. 2015. Prices Statistics.
http://si3.bcentral.cl/Siete/secure/cuadros/arboles.aspx (accessed April 28, 2015).
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
421
‫تقلب أسعار الصرف الحقيقية والصادرات‪ :‬دراسة لأربعة بلدان مصدرة سلع مختارة‬
‫‪421‬‬
‫جمعها صندوق النقد الدولي (‪ 2015‬ب) ‪ ،‬وفي حالة تشيلي ‪ ،‬مؤشر أسعار المعادن الذي جمعه البنك المركزي التشيلي‬
‫(‪ .)2015‬تم تضمين هذا األخير ‪ ،‬ألنه في تشيلي ‪ ،‬أكثر من ‪ ٪50‬من الصادرات عبارة عن معادن‪.‬‬
‫‪ 4.1‬تحليل السلسلة‬
‫أوال ‪ ،‬قمنا بتحليل ثبات السلسلة من خالل اختبار ديكي فولر المعزز‪.‬‬
‫يمكننا أن نرى النتائج في الجدولين ‪ 1‬والجدول ‪ 2‬أدناه‪.‬‬
‫اختبار جذر الوحدة‬
‫رفض ‪H‬‬
‫بنسبة ‪٪95‬‬
‫القيمة الإحصائية للسلسلة‬
‫في الفروق الأولى‬
‫رفض ‪H‬‬
‫بنسبة ‪٪95‬‬
‫القيمة الإحصائية للسلسلة‬
‫في المستويات‬
‫الجدول ‪1‬‬
‫اختبار جذر الوحدة ‪ -‬وحدة‬
‫تغذية المستندات التلقائية‬
‫(‪ =H )ADF‬يوجد جذر وحدة‬
‫نعم‬
‫‪-5.0464‬‬
‫لا‬
‫‪2.5865‬‬
‫الواردات العالمية (‪)LM‬‬
‫نعم‬
‫‪-11.3406‬‬
‫لا‬
‫‪0.4090‬‬
‫الرقم القياسي الدولي لأسعار الغذاء‬
‫نعم‬
‫‪-11.9865‬‬
‫لا‬
‫‪0.5116‬‬
‫المؤشر الدولي لأسعار المعادن (‪)LPRM‬‬
‫ملاحظات‪ :‬تم تحديد عدد التأخيرات وفقا لمعيار ‪.Akaike‬‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫من المعلومات المقدمة في الجدول ‪ ، 1‬نستنتج أن جميع المتغيرات متكاملة من الدرجة األولى ‪.I (1) ،‬‬
‫اختبار جذر الوحدة‬
‫الجدول ‪2‬‬
‫اختبار جذر الوحدة ‪ -‬وحدة‬
‫تغذية المستندات التلقائية‬
‫(‪ =H )ADF‬يوجد جذر وحدة‬
‫رفض ‪H‬‬
‫بنسبة ‪٪95‬‬
‫القيمة الإحصائية للسلسلة‬
‫في الفروق الأولى‬
‫رفض ‪H‬‬
‫بنسبة ‪٪95‬‬
‫القيمة الإحصائية للسلسلة‬
‫في المستويات‬
‫نعم‬
‫نعم‬
‫نعم‬
‫‪-4.8120‬‬
‫‪-8.5237‬‬
‫‪-15.4245‬‬
‫لا‬
‫لا‬
‫لا‬
‫‪1.8648‬‬
‫‪-1.8584‬‬
‫‪-0.6302‬‬
‫نعم‬
‫نعم‬
‫نعم‬
‫‪-3.9901‬‬
‫‪-11.8911‬‬
‫‪-9.5735‬‬
‫لا‬
‫لا‬
‫نعم‬
‫‪1.8675‬‬
‫‪0.5596‬‬
‫‪-5.4063‬‬
‫نعم‬
‫نعم‬
‫نعم‬
‫‪-3.4074‬‬
‫‪-10.2483‬‬
‫‪-5.8877‬‬
‫لا‬
‫لا‬
‫لا‬
‫‪1.2434‬‬
‫‪-2.6344‬‬
‫‪-0.4942‬‬
‫)‪RER (RER_CHI‬‬
‫تقلب )‪RER (RERV_CHI‬‬
‫نعم‬
‫نعم‬
‫نعم‬
‫‪-4.1282‬‬
‫‪-7.4189‬‬
‫‪-7.4459‬‬
‫لا‬
‫لا‬
‫لا‬
‫‪1.2617‬‬
‫‪0.4558‬‬
‫‪0.4459‬‬
‫نيوزيلندا‬
‫الصادرات (‪)X_NZEL‬‬
‫)‪RER (RER_NZEL‬‬
‫تقلب )‪RER (RERV_NZEL‬‬
‫صادرات أوروغواي‬
‫(‪)X_URU‬‬
‫)‪RER (RER_URU‬‬
‫تقلب )‪RER (RERV_URU‬‬
‫صادرات البرازيل (‪)X_BRA‬‬
‫)‪RER (RER_BRA‬‬
‫تقلب )‪RER (RERV_BRA‬‬
‫صادرات تشيلي (‪)X_CHI‬‬
‫ملاحظات‪ :‬تم تحديد عدد التأخيرات وفقا لمعيار ‪.Akaike‬‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫(‪ )8‬صندوق النقد الدولي‪2015 .‬ب‪ .‬أسعار السلع األولية لصندوق النقد الدولي‪.‬‬
‫‪( http://www.imf.org/en/Research/commodity-prices‬تم االطالع في ‪ 23‬أبريل‪/‬نيسان ‪.)2015‬‬
‫(‪ )9‬المصرف المركزي لشيلي‪ .2015 .‬إحصاءات األسعار‪.‬‬
‫‪( http://si3.bcentral.cl/Siete/secure/cuadros/arboles.aspx‬تم االطالع في ‪ 28‬أبريل‪/‬نيسان ‪.)2015‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
422
Gabriela Mordecki and Ronald Miranda
In the case of Uruguay, New Zealand, and Chile, all the series studied were not
stationary, integrated of first order, I(1). As a result, the study was done via the Johansen (1988) methodology, trying to find a long-term relationship through a co-integrating vector, estimating an VEC model (Engle and Clive W. J. Granger 1987; Johansen
1992).
In the case of Brazil, the exports series and the real exchange rate were nonstationary and integrated of first order, although the exchange rate volatility was stationary, so it was included as exogenous in the model as Kyriacos Aristotelous (2001).
Nevertheless, RER volatility was not significant, so it was excluded from the model.
4.2 Conditional Heteroscedasticity Models
We found that the best 𝐺𝐴𝑅𝐶𝐻(𝑝, 𝑞) model for Uruguay, Chile, and New Zealand was
an 𝐼𝐺𝐴𝑅𝐶𝐻(1,1) and a 𝐺𝐴𝑅𝐶𝐻(1,1) for Brazil. These models were estimated through
maximum likelihood method, assuming Gaussian innovations. The results for these
models, the plots and equation of the conditional volatility estimations over the sample
period are in Figures 4.1 to 4.4.
Source: Authors’ estimations.
Figure 4.1 Estimated Conditional Volatility - Uruguayan Model
ଶ + (1 – 0.2273) ∗ 𝐺𝐴𝑅𝐶𝐻
𝐺𝐴𝑅𝐶𝐻௧= 0.2273 ∗ 𝑅𝐸𝑆𝐼𝐷௧ିଵ
௧ିଵ .
(0.0220)
(0.0220)
(5)
Source: Authors’ estimations.
Figure 4.2 Estimated Conditional Volatility - Brazilian Model
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
‫غابرييلا مورديكي ورونالد ميراندا‬
‫في حالة أوروغواي ونيوزيلندا وتشيلي ‪ ،‬لم تكن جميع السالسل التي تمت دراستها ثابتة ‪ ،‬متكاملة من الدرجة األولى ‪I ،‬‬
‫)‪ .(1‬نتيجة لذلك ‪ ،‬أجريت الدراسة عبر منهجية )‪ ، Johansen (1988‬في محاولة إليجاد عالقة طويلة األمد من خالل‬
‫متجه متكامل مشترك ‪ ،‬وتقدير نموذج )‪.VEC (Engle and Clive W. J. Granger 1987; Johansen 1992‬‬
‫وفي حالة البرازيل‪ ،‬كانت سلسلة الصادرات وسعر الصرف الحقيقي غير ثابتة ومتكاملة من الدرجة األولى‪ ،‬على الرغم من‬
‫أن تقلب سعر الصرف كان ثابتا‪ ،‬ولذلك تم إدراجه في النموذج على أنه خارجي مثل )‪.Kyriacos Aristotelous (2001‬‬
‫ومع ذلك ‪ ،‬لم يكن تقلب ‪ RER‬كبيرا ‪ ،‬لذلك تم استبعاده من النموذج‪.‬‬
‫‪ 4.2‬نماذج عدم التجانس الشرطية‬
‫وجدنا أن أفضل نموذج )‪ GARCH (p ، q‬ألوروغواي وتشيلي ونيوزيلندا كان )‪ IGARCH (1،1‬و )‪GARCH (1،1‬‬
‫للبرازيل‪ .‬تم تقدير هذه النماذج من خالل طريقة االحتمالية القصوى ‪ ،‬بافتراض االبتكارات الغوسية‪ .‬نتائج هذه النماذج ‪،‬‬
‫مخططات ومعادلة تقديرات التقلب الشرطي خالل فترة العينة في األشكال ‪ 4.1‬إلى ‪.4.4‬‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫الشكل ‪ 1.4‬التقلب المشروط المقدر ‪ -‬نموذج أوروغواي‬
‫‪ ∗ )0.2273 - 1( +‬جارش‪.‬‬
‫)‪(0.0220‬‬
‫)‪(5‬‬
‫‪GARCH= 0.2273 ∗ RESID‬‬
‫)‪(0.0220‬‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫الشكل ‪ 4.2‬التقلب الشرطي المقدر ‪ -‬النموذج البرازيلي‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019 411-437‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
‫‪422‬‬
Real Exchange Rate Volatility and Exports: A Study for Four Selected Commodity Exporting Countries
ଶ + 0.6317 ∗ 𝐺𝐴𝑅𝐶𝐻
𝐺𝐴𝑅𝐶𝐻௧= 0.0003 + 0.1692 ∗ 𝑅𝐸𝑆𝐼𝐷௧ିଵ
௧ିଵ .
(0.0000) (0.0575)
(0.0658)
(6)
Source: Authors’ estimations.
Figure 4.3 Estimated Conditional Volatility - Chilean Model
ଶ + (1 − 0.0615) ∗ 𝐺𝐴𝑅𝐶𝐻
𝐺𝐴𝑅𝐶𝐻௧= 0.0615 ∗ 𝑅𝐸𝑆𝐼𝐷௧ିଵ
௧ିଵ .
(0.0127)
(0.0127)
(7)
Source: Authors’ estimations.
Figure 4.4 Estimated Conditional Volatility - New Zealand Model
ଶ
𝐺𝐴𝑅𝐶𝐻௧= 0.0885 ∗ 𝑅𝐸𝑆𝐼𝐷௧ିଵ
+ (1 − 0.0885) ∗ 𝐺𝐴𝑅𝐶𝐻௧ିଵ .
(0.158)
(0.158)
(8)
The Uruguayan chart shows that the exchange rate volatility was moderately
high and persistent through the 1990-2013 period. There was a significant increase in
the exchange rate volatility since 2002 as a consequence of the Uruguayan crisis and
its devaluation impact.
Brazilian exchange rate volatility was also relatively high from 1990 to 1992,
but decreased between 1994 and 1998, with the “Plan Real”. Since 1999, the Russian
moratorium had a negative effect on real exchange rate volatility, which returned to
higher levels with the different international crisis.
As illustrated by the Chilean and New Zealand charts, exchange rate volatility
in both countries was quite low and persistent throughout the 1990-2013 period.
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
423
‫تقلب أسعار الصرف الحقيقية والصادرات‪ :‬دراسة لأربعة بلدان مصدرة سلع مختارة‬
‫‪423‬‬
‫‪ ∗ 0.6317 +‬جارش‪.‬‬
‫)‪(0.0658‬‬
‫)‪(6‬‬
‫‪GARCH= 0.0003 + 0.1692 ∗ RESID‬‬
‫)‪(0.0000‬‬
‫)‪(0.0575‬‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫‪ 2‬التقلب الشرطي المقدر ‪ -‬النموذج البرازيلي الشكل ‪ 4.3‬التقلب الشرطي المقدر ‪ -‬النموذج التشيلي ‪GARCH = 0.0615 ∗ RESID‬‬
‫‪.GARCH ∗ )0.0615 − 1( +‬‬
‫)‪(0.0127‬‬
‫)‪(7‬‬
‫)‪(0.0127‬‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫الشكل ‪ 4.4‬التقلب الشرطي المقدر ‪ -‬نموذج نيوزيلندا‬
‫)‪(8‬‬
‫‪.GARCH ∗ )0.0885 − 1( +‬‬
‫)‪(0.158‬‬
‫‪GARCH= 0.0885 ∗ RESID‬‬
‫)‪(0.158‬‬
‫ويبين الرسم البياني في أوروغواي أن تقلب سعر الصرف كان مرتفعا إلى حد ما ومستمرا خالل الفترة ‪.2013-1990‬‬
‫وحدثت زيادة كبيرة في تقلب سعر الصرف منذ عام ‪ 2002‬نتيجة ألزمة أوروغواي وأثرها على انخفاض قيمة العملة‪.‬‬
‫كما كان تقلب سعر الصرف البرازيلي مرتفعا نسبيا من عام ‪ 1990‬إلى عام ‪ ،1992‬ولكنه انخفض بين عامي ‪ 1994‬و‬
‫‪ ،1998‬مع "الخطة الحقيقية"‪ .‬ومنذ عام ‪ ،1999‬كان للوقف االختياري الروسي أثر سلبي على تقلبات أسعار الصرف‬
‫الحقيقية‪ ،‬التي عادت إلى مستويات أعلى مع اختالف األزمات الدولية‪.‬‬
‫وكما يتضح من الرسم البياني الشيلي والنيوزيلندي‪ ،‬كان تقلب أسعار الصرف في كال البلدين منخفضا جدا ومستمرا طوال‬
‫الفترة ‪.2013-1990‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
424
Gabriela Mordecki and Ronald Miranda
Although in both cases, exchange rate volatility had an important growth since 2008
as result of the international financial crisis. Comparing the two country pairs, in the
case of Uruguay and Brazil, volatility levels were considerably higher than Chile and
New Zealand.
5. Main Results
Table 3 summarizes the main results of the Johansen co-integration test for Brazil,
Chile, New Zealand, and Uruguay.
Table 3
Johansen Co-Integration Test Results
Country H0
𝒓=𝟎
𝒓≤𝟏
𝒓≤𝟐
Trace test
Brazil
Chile
New Zealand
Uruguay
34.9103**
53.2480**
57.9399**
63.8075***
5.4568
20.2940
27.7703
26.9797
0.1300
7.6023
9.7670
6.6223
Maximum eigenvalue test
Brazil
Chile
New Zealand
Uruguay
29.4535***
32.9540***
30.1696**
36.8279***
5.4568
12.6917
18.0033
20.3574
0.1300
6.9466
6.8549
5.5397
Notes: 𝑟 represents the number of co-integrating vectors. The significance level for rejecting H0 at * 10%, ** 5%, and *** 1%.
Source: Authors’ estimations.
Since co-integration tests indicate a long-term relationship for each country exports equation, we estimated a VECM for each country, the coefficients t-statistics are
shown in parentheses below Equations (9)-(12). The residual diagnostic tests for each
model are summarized in Appendix B.
In the case of Uruguay, the final adjustment was for the period January 1993 to
December 2013, because the Uruguayan economy had strong adjustments in the early
1990s, due to high inflation and the beginning of the stabilization plan with exchange
rate anchor. After adjusting the residuals, including seasonal dummies, and dummies
to correct outliers in the series (see Appendix C). After exclusion tests performed for
𝛽 coefficients, the 𝑅𝐸𝑅 was not significant in the equation, and it was not significant
as an exogenous variable, so the co-integrating vector for Uruguay was:
𝑋௎ோ௎೟ = 0.5744𝐿𝑀௧+ 0.7103𝐿𝑃𝑅௧− 0.2025𝑅𝐸𝑅𝑉௎ோ௎௧ − 4.9993.
(7.4364)
(6.3847)
(−6.5929)
(9)
From the tests of weak exogeneity, 𝐿𝑀 and 𝐿𝑃𝑅 coefficients were zero, so only
RER volatility acts in the short-term on exports, with a coefficient of -0.29.
The co-integrating equation represents the long-term relationship between the
variables, where the impact of global demand, represented by world imports (𝐿𝑀), is
positive and equal to 0.57, while international food prices (𝐿𝑃𝑅) impact with a 0.71
coefficient and RER volatility (𝑅𝐸𝑅𝑉௎ோ௎ ) has a negative impact, with a 0.20 coefficient.
According to this result, the existence of a co-integrating vector among the variables is not rejected, and the sign of the coefficients are as expected. In addition, we
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
‫غابرييلا مورديكي ورونالد ميراندا‬
‫على الرغم من أن تقلب أسعار الصرف في كلتا الحالتين حقق نموا مهما منذ عام ‪ 2008‬نتيجة لألزمة المالية الدولية‪.‬‬
‫وبمقارنة الزوجي من البلدين‪ ،‬في حالة أوروغواي والبرازيل‪ ،‬كانت مستويات التقلب أعلى بكثير من شيلي ونيوزيلندا‪.‬‬
‫‪ .5‬النتائج الرئيسية‬
‫يلخص الجدول ‪ 3‬النتائج الرئيسية الختبار يوهانسن لالندماج المشترك للبرازيل وشيلي ونيوزيلندا وأوروغواي‪.‬‬
‫نتائج اختبار التكامل المشترك من ‪Johansen‬‬
‫الجدول ‪3‬‬
‫البلد ‪H‬‬
‫ص≤‪2‬‬
‫ص≤‪1‬‬
‫ص=‪0‬‬
‫‪0.1300‬‬
‫‪7.6023‬‬
‫‪9.7670‬‬
‫‪6.6223‬‬
‫‪5.4568‬‬
‫‪20.2940‬‬
‫‪27.7703‬‬
‫‪26.9797‬‬
‫**‪34.9103‬‬
‫**‪53.2480‬‬
‫**‪57.9399‬‬
‫***‪63.8075‬‬
‫اختبار التتبع‬
‫البرازيل‬
‫شيلي‬
‫نيوزيلندا‬
‫اوروجواي‬
‫‪0.1300‬‬
‫‪6.9466‬‬
‫‪6.8549‬‬
‫‪5.5397‬‬
‫‪5.4568‬‬
‫‪12.6917‬‬
‫‪18.0033‬‬
‫‪20.3574‬‬
‫***‪29.4535‬‬
‫***‪32.9540‬‬
‫**‪30.1696‬‬
‫***‪36.8279‬‬
‫اختبار القيمة الذاتية القصوى‬
‫للبرازيل‬
‫شيلي‬
‫نيوزيلندا‬
‫اوروجواي‬
‫ملاحظات‪ r :‬يمثل عدد المتجهات المتكاملة المشتركة‪ .‬مستوى الدلالة لرفض ‪ H‬عند * ‪ ٪10‬و ** ‪ ٪5‬و *** ‪.٪1‬‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫نظرا ألن اختبارات التكامل المشترك تشير إلى عالقة طويلة األمد لكل معادلة تصدير لكل بلد ‪ ،‬فقد قدرنا ‪ VECM‬لكل بلد‬
‫‪ ،‬وتظهر إحصائيات المعامالت ‪ t‬بين قوسين أسفل المعادالت (‪ .)12( - )9‬يتم تلخيص االختبارات التشخيصية المتبقية لكل‬
‫نموذج في الملحق ب‪.‬‬
‫في حالة أوروغواي ‪ ،‬كان التعديل النهائي للفترة من يناير ‪ 1993‬إلى ديسمبر ‪ ، 2013‬ألن اقتصاد أوروغواي كان لديه‬
‫تعديالت قوية في أوائل التسعينيات ‪ ،‬بسبب ارتفاع التضخم وبداية خطة االستقرار مع مرساة سعر الصرف‪ .‬بعد ضبط‬
‫البقايا ‪ ،‬بما في ذلك الدمى الموسمية ‪ ،‬والدمى لتصحيح القيم المتطرفة في السلسلة (انظر الملحق ج)‪ .‬بعد اختبارات‬
‫االستبعاد التي أجريت لمعامالت ‪ ، β‬لم يكن ‪ RER‬ذا داللة في المعادلة ‪ ،‬ولم يكن ذا داللة ك متغير خارجي ‪ ،‬وبالتالي كان‬
‫ناقل التكامل المشترك ألوروغواي‪:‬‬
‫)‪(9‬‬
‫‪.X = 0.5744LM + 0.7103LPR − 0.2025RERV − 4.9993‬‬
‫)‪(7.4364‬‬
‫)‪(6.3847‬‬
‫(‪)6.5929-‬‬
‫من اختبارات اإلكسوجنية الضعيفة ‪ ،‬كانت معامالت ‪ LM‬و ‪ LPR‬صفرا ‪ ،‬لذلك فإن تقلب ‪ RER‬فقط هو الذي يعمل على‬
‫المدى القصير على الصادرات ‪ ،‬بمعامل ‪.0.29-‬‬
‫وتمثل معادلة التكامل المشترك العالقة طويلة األجل بين المتغيرات‪ ،‬حيث يكون تأثير الطلب العالمي‪ ،‬المتمثل في الواردات‬
‫العالمية‪ ،‬إيجابيا ويساوي ‪ ،0.57‬في حين أن تأثير أسعار الغذاء الدولية بمعامل ‪ 0.71‬وتقلب أسعار الترددات الراديوية‬
‫(‪ )RERV‬له تأثير سلبي‪ ،‬بمعامل ‪.0.20‬‬
‫وفقا لهذه النتيجة ‪ ،‬ال يتم رفض وجود متجه متكامل مشترك بين المتغيرات ‪ ،‬وتكون عالمة المعامالت كما هو متوقع‪.‬‬
‫باإلضافة إلى ذلك ‪ ،‬نحن‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019 411-437‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
‫‪424‬‬
Real Exchange Rate Volatility and Exports: A Study for Four Selected Commodity Exporting Countries
made the corresponding exclusion tests for 𝛽 and 𝛼 for weak exogeneity. We found a
significant and negative short-term adjustment to the co-integration equation between
RER volatility and exports, with a 0.29 coefficient (see Table B1 in Appendix B). In
the same line, Demirhan and Demirhan (2015) found a negative and significant impact
from exchange rate volatility on exports in the long-run, close to 0.63. This negative
effect is only 0.017 in the short-run adjustment. Also, Glauco De Vita and Andrew
Abbott (2004) found a negative influence on exchange rate volatility on UK aggregate
exports to EU member countries in the long-run. However, they did not find a shortterm connection between the variables.
Source: Authors’ estimations.
Figure 5 Uruguay Impulse-Response Functions - Response to Cholesky One S. D. Innovations
Figure 5 shows the impulse-response functions analysis from international food
prices, global demand, and exchange rate volatility to exports. A positive and permanent effect of the first two variables is confirmed, reaching 1.9% in the first 12 months
for international food prices and 1.4% for global demand. Moreover, the impact is
negative and permanent when there is a shock on RER volatility, reaching 1.7% after
12 months. Its result suggests some adverse response of exports from real exchange
rate uncertainty.
In the case of Brazil, as the real exchange rate volatility was stationary, I(0), the
model was estimated for the other four variables (𝑋_𝐵𝑅𝐴, 𝑅𝐸𝑅_𝐵𝑅𝐴, 𝐿𝑀, and 𝐿𝑃𝑅),
with RER volatility as an exogenous variable. However, we could not detect statistically significant relationship between RER or RER volatility and exports in the Brazilian VEC model, and we did not include these variables. Similar results found
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
425
‫‪425‬‬
‫تقلب أسعار الصرف الحقيقية والصادرات‪ :‬دراسة لأربعة بلدان مصدرة سلع مختارة‬
‫أجرينا اختبارات االستبعاد المقابلة ل ‪ β‬و ‪ α‬للخروج الضعيف‪ .‬وجدنا تعديال معنويا وسلبيا على المدى القصير لمعادلة‬
‫التكامل المشترك بين تقلب ‪ RER‬والصادرات‪ ،‬بمعامل ‪( 0.29‬انظر الجدول ‪ B1‬في التذييل ‪ .)B‬وفي نفس المنوال‪ ،‬وجد‬
‫)‪ Demirhan and Demirhan (2015‬تأثيرا سلبيا وكبيرا لتقلبات أسعار الصرف على الصادرات على المدى الطويل‪،‬‬
‫بالقرب من ‪ .0.63‬هذا التأثير السلبي هو ‪ 0.017‬فقط في التعديل قصير األجل‪ .‬أيضا ‪ ،‬وجد ‪ Glauco De Vita‬و‬
‫)‪ Andrew Abbott (2004‬تأثيرا سلبيا على تقلب سعر الصرف على إجمالي صادرات المملكة المتحدة إلى الدول‬
‫األعضاء في االتحاد األوروبي على المدى الطويل‪ .‬ومع ذلك ‪ ،‬لم يجدوا صلة قصيرة المدى بين المتغيرات‪.‬‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫الشكل ‪ 5‬وظائف الاستجابة النبضية في أوروغواي ‪ -‬الاستجابة لابتكارات ‪.Cholesky One S.D‬‬
‫ويبين الشكل ‪ 5‬تحليل وظائف االستجابة االندفاعية من األسعار الدولية لألغذية‪ ،‬والطلب العالمي‪ ،‬وتقلب أسعار الصرف‬
‫على الصادرات‪ .‬تم تأكيد التأثير اإليجابي والدائم للمتغيرات األولين ‪ ،‬حيث وصل إلى ‪ ٪1.9‬في أول ‪ 12‬شهرا ألسعار‬
‫الغذاء العالمية و ‪ ٪1.4‬للطلب العالمي‪ .‬عالوة على ذلك ‪ ،‬يكون التأثير سلبيا ودائما عندما تكون هناك صدمة على تقلبات‬
‫‪ ، RER‬حيث تصل إلى ‪ ٪1.7‬بعد ‪ 12‬شهرا‪ .‬وتشير نتائجها إلى بعض االستجابة السلبية للصادرات من عدم اليقين في‬
‫سعر الصرف الحقيقي‪.‬‬
‫وفي حالة البرازيل‪ ،‬نظرا ألن تقلب سعر الصرف الحقيقي كان ثابتا‪ ،I(0) ،‬فقد تم تقدير النموذج للمتغيرات األربعة‬
‫األخرى (‪ X_BRA‬و ‪ RER_BRA‬و‪ ،LM‬و‪ ،)LPR‬مع تقلب معدل الصرف ‪ RER‬كمتغير خارجي‪ .‬ومع ذلك ‪ ،‬لم‬
‫نتمكن من اكتشاف عالقة ذات داللة إحصائية بين تقلب ‪ RER‬أو ‪ RER‬والصادرات في نموذج ‪ VEC‬البرازيلي ‪ ،‬ولم‬
‫ندرج هذه المتغيرات‪ .‬تم العثور على نتائج مماثلة‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
426
Gabriela Mordecki and Ronald Miranda
Aguirre, Ferreira, and Notini (2007) in the case of GARCH model for the RER volatility, so the resulting equation for Brazil is:
𝑋஻ோ஺೟ = 1.0171𝐿𝑀௧+ 0.5017𝐿𝑃𝑅௧− 7.1327.
(15.1712)
(4.8952)
(10)
According to the coefficients estimated value, the greatest impact in the case of
Brazil comes from global demand, with an elasticity near 1, while food international
prices have a significant impact, although smaller, with a coefficient of 0.50. The error
correction equation shows, in the short-run, a significant adjustment between international prices and exports.
In Figure 6, the impulse-response functions are represented.
Source: Authors’ estimations.
Figure 6 Brazil Impulse-Response Functions - Response to Cholesky One S. D. Innovations
The impact of one standard deviation shock of both variables on exports is positive after two periods with an impact below 2% for global demand, and with a final
effect near 1.5% for prices. The response turns to be positive over time, suggesting
that increased global demand has a positive long-term impact on exports.
In the case of Chile, after analyzing the series stationarity included in the model
(Tables 1 and 2), all variables were not stationary, so we investigated the existence of
co-integration between variables and estimated a co-integration vector, where volatility was not significant and the real exchange rate was significant, but with negative
sign.
The resulting equation is:
𝑋஼ுூ೟ = 1.2227𝐿𝑀௧+ 0.2155𝐿𝑃𝑅𝑀௧− 0.5727𝑅𝐸𝑅஼ுூ೟ − 6.9014.
(12.8374) (2.8220)
(−3.5788)
(11)
The co-integrating vector estimated for Chilean exports shows a positive coefficient 1.2 for world imports, near 0.2 for international metals prices, and negative near
0.6 for RER. Similar results found Huchet-Bourdon and Korinek (2012) for the RER
impact on exports in Chile. They explained this result by Chilean copper exports to
China, relatively price inelastic. As Chile is the world’s largest copper exporter, this
would explain why we found a negative relationship between RER and exports. According to the error correction equation, in the short-run, international metal prices and
real exchange rate are significant to explain exports adjustment.
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
‫غابرييلا مورديكي ورونالد ميراندا‬
‫‪ Aguirre‬و ‪ Ferreira‬و )‪ Notini (2007‬في حالة نموذج ‪ GARCH‬لتقلب ‪ ، RER‬وبالتالي فإن المعادلة الناتجة‬
‫للبرازيل هي‪:‬‬
‫‪.X = 1.0171LM + 0.5017LPR− 7.1327‬‬
‫)‪(15.1712‬‬
‫)‪(4.8952‬‬
‫)‪(10‬‬
‫ووفقا للقيمة المقدرة للمعامالت‪ ،‬فإن التأثير األكبر في حالة البرازيل يأتي من الطلب العالمي‪ ،‬حيث تقترب المرونة من ‪ ،1‬في‬
‫حين أن األسعار الدولية لألغذية لها تأثير كبير‪ ،‬وإن كان أصغر‪ ،‬بمعامل قدره ‪ .0.50‬وتبين معادلة تصحيح األخطاء‪ ،‬في‬
‫األجل القصير‪ ،‬تعديال كبيرا بين األسعار الدولية والصادرات‪.‬‬
‫في الشكل ‪ ، 6‬يتم تمثيل وظائف االستجابة النبضية‪.‬‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫الشكل ‪ 6‬وظائف الاستجابة الدافعة للبرازيل ‪ -‬الاستجابة لابتكارات ‪.Cholesky One S.D‬‬
‫ويكون تأثير صدمة االنحراف المعياري لكال المتغيرين إيجابيا بعد فترتين بتأثير أقل من ‪ ٪2‬على الطلب العالمي‪ ،‬وبتأثير‬
‫نهائي يقترب من ‪ ٪1.5‬على األسعار‪ .‬وأصبحت االستجابة إيجابية بمرور الوقت‪ ،‬مما يشير إلى أن زيادة الطلب العالمي لها‬
‫تأثير إيجابي طويل األجل على الصادرات‪.‬‬
‫في حالة تشيلي ‪ ،‬بعد تحليل ثبات السلسلة المدرجة في النموذج (الجدوالن ‪ 1‬و ‪ ، )2‬لم تكن جميع المتغيرات ثابتة ‪ ،‬لذلك‬
‫قمنا بالتحقيق في وجود التكامل المشترك بين المتغيرات وقدرنا متجه التكامل المشترك ‪ ،‬حيث لم يكن التقلب ذا داللة كبيرة‬
‫وكان سعر الصرف الحقيقي معنويا ‪ ،‬ولكن مع إشارة سلبية‪.‬‬
‫المعادلة الناتجة هي‪:‬‬
‫)‪(11‬‬
‫‪.X = 1.2227LM + 0.2155LPRM − 0.5727RER− 6.9014‬‬
‫)‪(12.8374‬‬
‫)‪(2.8220‬‬
‫)‪(−3.5788‬‬
‫ويظهر ناقل التكامل المشترك المقدر للصادرات التشيلية معامل إيجابي ‪ 1.2‬للواردات العالمية‪ ،‬ونحو ‪ 0.2‬ألسعار المعادن‬
‫الدولية‪ ،‬وسالب بالقرب من ‪ 0.6‬بالنسبة للترددات السريعة المتوسطة‪ .‬وجدت نتائج مماثلة ‪Huchet-Bourdon and‬‬
‫)‪ Korinek (2012‬لتأثير ‪ RER‬على الصادرات في تشيلي‪ .‬وأوضحوا هذه النتيجة من خالل صادرات النحاس التشيلي إلى‬
‫الصين ‪ ،‬غير مرنة نسبيا في السعر‪ .‬نظرا ألن تشيلي هي أكبر مصدر للنحاس في العالم ‪ ،‬فإن هذا يفسر سبب وجدتنا عالقة‬
‫سلبية بين ‪ RER‬والصادرات‪ .‬وفقا لمعادلة تصحيح األخطاء ‪ ،‬على المدى القصير ‪ ،‬تعتبر األسعار الدولية للمعادن وسعر‬
‫الصرف الحقيقي مهمة لتفسير تعديل الصادرات‪.‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019 411-437‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
‫‪426‬‬
Real Exchange Rate Volatility and Exports: A Study for Four Selected Commodity Exporting Countries
Figure 7 illustrates the impulse-response functions.
Source: Authors’ estimations.
Figure 7 Chile Impulse-Response Functions - Response to Cholesky One S. D. Innovations
The impulse-response functions, which show the shock of different variables
on exports, indicate that despite an initial fluctuating impact on global demand, afterwards, it is not significantly different from zero. In the case of metal prices, the impact
remains positive from the beginning, somewhat below 2%. In the case of the real exchange rate, the impact is negative, and from the fourth month onward, the impact is
near 1%.
For New Zealand exports co-integrating vector, estimated RER volatility is not
significant:
𝑋ே௓ா௅೟ = 0.4384𝐿𝑀௧+ 0.3702𝐿𝑃𝑅௧+ 0.2166𝑅𝐸𝑅ே௓ா௅೟ − 1.6359.
(11.3963)
(4.3750)
(2.1741)
(12)
The global demand coefficient is barely higher than 0.4, the international food
prices coefficient is close to 0.37, while the exports response elasticity to changes in
the real exchange rate was estimated slightly above 0.2. Our results are similar to those
found by Huchet-Bourdon and Korinek (2012): positive effects of RER on exports (as
predicted by economic theory) and insignificant effects of RER volatility on exports.
This is due to the fact that in this type of economies, commodities exports depend
mainly on international prices. In addition, in the short-run adjustment, the only significant variables to explain export movements are international prices.
Figure 8 presents the impulse-response functions.
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
427
‫تقلب أسعار الصرف الحقيقية والصادرات‪ :‬دراسة لأربعة بلدان مصدرة سلع مختارة‬
‫‪427‬‬
‫يوضح الشكل ‪ 7‬وظائف االستجابة الدافعة‪.‬‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫الشكل ‪ 7‬وظائف الاستجابة الدافعة في تشيلي ‪ -‬الاستجابة لابتكارات ‪.Cholesky One S.D‬‬
‫وتشير وظائف االستجابة الدافعة‪ ،‬التي تظهر صدمة المتغيرات المختلفة على الصادرات‪ ،‬إلى أنه على الرغم من التأثير‬
‫المتقلب األولي على الطلب العالمي‪ ،‬فإنه ال يختلف كثيرا عن الصفر‪ .‬في حالة أسعار المعادن ‪ ،‬يظل التأثير إيجابيا منذ‬
‫البداية ‪ ،‬أقل إلى حد ما من ‪ .٪2‬في حالة سعر الصرف الحقيقي يكون التأثير سلبيا ‪ ،‬ومن الشهر الرابع فصاعدا ‪ ،‬يقترب‬
‫التأثير من ‪.٪1‬‬
‫وبالنسبة لناقالت الصادرات النيوزيلندية المتكاملة في المشاركة‪ ،‬فإن التقلبات المقدرة في سجالت القراءة والنشر ليست‬
‫كبيرة‪:‬‬
‫‪.X = 0.4384LM + 0.3702LPR + 0.2166RER− 1.6359‬‬
‫)‪(11.3963‬‬
‫)‪(4.3750‬‬
‫)‪(2.1741‬‬
‫)‪(12‬‬
‫معامل الطلب العالمي بالكاد أعلى من ‪ ، 0.4‬معامل أسعار الغذاء الدولية قريب من ‪ ، 0.37‬بينما قدرت مرونة استجابة‬
‫الصادرات للتغيرات في سعر الصرف الحقيقي بأقل بقليل من ‪ .0.2‬النتائج التي توصلنا إليها مماثلة لتلك التي وجدها‬
‫)‪ :Huchet-Bourdon and Korinek (2012‬اآلثار اإليجابية لمعدل التدخل السريع على الصادرات (كما تنبأت بالنظرية‬
‫االقتصادية) واآلثار الضئيلة لتقلبات ‪ RER‬على الصادرات‪ .‬ويرجع ذلك إلى حقيقة أن صادرات السلع في هذا النوع من‬
‫االقتصادات تعتمد بشكل أساسي على األسعار الدولية‪ .‬وباإلضافة إلى ذلك‪ ،‬فإن المتغيرات الهامة الوحيدة التي تفسر تحركات‬
‫الصادرات هي األسعار الدولية‪ ،‬في التسوية القصيرة األجل‪.‬‬
‫يعرض الشكل ‪ 8‬وظائف االستجابة النبضية‪.‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
428
Gabriela Mordecki and Ronald Miranda
Source: Authors’ estimations.
Figure 8 New Zealand Impulse-Response Functions - Response to Cholesky One S. D. Innovations
Impulse-response functions show a moderate impact of the three variables, but
positive and sustained over time, slightly higher in the case of food prices than international demand and real exchange rate.
Empirical results in this paper for Chile, Brazil, and New Zealand are similar to
the conclusions obtained in Aristotelous (2001) by analyzing the real exchange rate
volatility impact of UK exports to US.
Summarizing, real exchange rate volatility has no significant effect on exports
in the short- and long-run, except for the Uruguayan case.
Interpreting our findings, in the cases of Brazil, Chile, and New Zealand, capital
and futures markets allowed hedge to the cost of risk; however, in the case of Uruguay,
the absence of these markets prevented to mitigate the effects of RER uncertainty on
exports. A theoretical support of this argument is presented in Jean-Marie Viaene and
Casper G. de Vries (1992).
The residual diagnostic tests used to determine the robustness of the error-correction model of the empirical estimation for each model are reported in Appendix.
The adjusted R for all four models estimated is over 0.50. Jarque-Bera test for residuals
normality shows that error terms are multivariate normal distributed at the significance
level of 5%, except for Uruguay (see Table B2 in Appendix B). In addition, BreuschGodfrey LM test of residual serial correlation (F-version) does not present autocorrelation problems at the significance level of 5%. Moreover, the null homoscedasticity
hypothesis cannot be rejecting in the ARCH-LM test for heteroscedasticity at the 5%
level (see Table B3 in Appendix B).
Finally, it is necessary to check whether the direction of causality is from the
variables (world imports [𝐿𝑀], international food prices index [𝐿𝑃𝑅] or international
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
‫غابرييلا مورديكي ورونالد ميراندا‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫الشكل ‪ 8‬وظائف الاستجابة الدافعة النيوزيلندية ‪ -‬الاستجابة لابتكارات ‪.Cholesky One S.D‬‬
‫تظهر وظائف االستجابة االندفاعية تأثيرا معتدال للمتغيرات الثالثة‪ ،‬ولكنها إيجابية ومستدامة بمرور الوقت‪ ،‬وهي أعلى‬
‫قليال في حالة أسعار األغذية من الطلب الدولي وسعر الصرف الحقيقي‪.‬‬
‫تتشابه النتائج التجريبية في هذه الورقة لتشيلي والبرازيل ونيوزيلندا مع االستنتاجات التي تم الحصول عليها في‬
‫)‪ Aristotelous (2001‬من خالل تحليل تأثير تقلب سعر الصرف الحقيقي لصادرات المملكة المتحدة إلى الواليات‬
‫المتحدة‪.‬‬
‫وخالصة القول‪ ،‬فإن تقلب أسعار الصرف الحقيقي ليس له تأثير كبير على الصادرات في األجلين القصير والطويل‪،‬‬
‫باستثناء حالة أوروغواي‪.‬‬
‫وبتفسير النتائج التي توصلنا إليها‪ ،‬سمحت أسواق رأس المال والعقود اآلجلة في حاالت البرازيل وتشيلي ونيوزيلندا‬
‫بالتحوط من تكلفة المخاطر‪ .‬غير أن غياب هذه األسواق في حالة أوروغواي حال دون التخفيف من آثار عدم اليقين بشأن‬
‫سجالت البيع المتكرر على الصادرات‪ .‬تم تقديم الدعم النظري لهذه الحجة في ‪ Jean-Marie Viaene‬و ‪Casper G. de‬‬
‫)‪.Vries (1992‬‬
‫تم اإلبالغ عن االختبارات التشخيصية المتبقية المستخدمة لتحديد متانة نموذج تصحيح الخطأ للتقدير التجريبي لكل نموذج‬
‫في الملحق‪ R .‬المعدل لجميع النماذج األربعة المقدر يزيد عن ‪ .0.50‬ويبين اختبار جاركي‪-‬بيرا للحاالت الطبيعية للبقايا أن‬
‫مصطلحات الخطأ هي معدالت طبيعية متعددة المتغيرات موزعة عند مستوى الداللة ‪ ،٪5‬باستثناء أوروغواي (انظر‬
‫الجدول باء‪ 2‬في التذييل باء)‪ .‬باإلضافة إلى ذلك ‪ ،‬ال يقدم اختبار ‪ BreuschGodfrey LM‬لالرتباط التسلسلي المتبقي‬
‫(اإلصدار ‪ )F‬مشاكل في االرتباط الذاتي عند مستوى الداللة ‪ .٪5‬عالوة على ذلك ‪ ،‬ال يمكن رفض فرضية التماثل الصفري‬
‫في اختبار ‪ ARCH-LM‬للمرونة غير المتجانسة عند مستوى ‪( ٪5‬انظر الجدول ‪ B3‬في الملحق ب)‪.‬‬
‫أخيرا ‪ ،‬من الضروري التحقق مما إذا كان اتجاه السببية من المتغيرات (الواردات العالمية [‪ ، ]LM‬المؤشر الدولي ألسعار‬
‫الغذاء [‪ ]LPR‬أو الدولي‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019 411-437‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
‫‪428‬‬
Real Exchange Rate Volatility and Exports: A Study for Four Selected Commodity Exporting Countries
metals price index [𝐿𝑃𝑅𝑀], real exchange rate [𝑅𝐸𝑅], and RER volatility [𝑅𝐸𝑅𝑉]) to
exports or vice versa.
The Granger causality F-statistics tests for the variables in levels are presented
in Table 4.
Table 4 Granger Causality Test (Short-Run)
Variable/Exports
𝐿𝑀
𝐿𝑃𝑅/𝐿𝑃𝑅𝑀
𝑅𝐸𝑅
𝑅𝐸𝑅𝑉
Exports/Variable
Brazil
Chile
New Zealand
Uruguay
Brazil
21.6881*
11.0942*
--------𝑳𝑴
4.9118
4.7717
2.6510
2.1184
Chile
14.3699*
14.3300*
3.2780
----𝑳𝑷𝑹/𝑳𝑷𝑹𝑴
13.0705*
8.1718
0.4001
5.3534
New Zealand
4.7940
0.0609
3.2698
----𝑹𝑬𝑹
----1.8390
1.3242
-----
Uruguay
4.5566
5.6313
----5.3183
𝑹𝑬𝑹𝑽
------------9.2050*
Notes: H0: 𝑋 ௧ does not Granger cause 𝑋௝௧ (𝑖 ≠ 𝑗), where 𝑋 ௧ represents the variables in the row and 𝑋௝௧ represents the
variables in the column. 12 lags. 276 observations in each series. Sample: 1990M01-2013M12. * denotes rejection of the
hypothesis at the 0.05 level. Variables are in first difference.
Source: Authors’ estimations.
According to the Granger causality test, in the case of the Brazilian economy,
we can reject the hypothesis that global demand and international food prices does not
Granger cause Brazilian exports. According to impulse-response function results, exports increase 1.2% in approximately 1 year after a shock on global demand, and 1.5%
in about 6 months after a shock on international prices. Non-causality of Brazilian
exports to international prices is also rejected. However, causality of exports to global
demand is rejected. Therefore, it appears that Granger causality runs two-way from
international prices to exports and vice versa. This result may be due to Brazil being a
large economy, and therefore, its exports affect international food prices.
In the case of Chile, Granger test runs one way, so we found causality of global
demand and international metals prices for exports, but causality in the other direction
is rejected. Considering impulse-response functions, exports are not modified after a
shock on global demand, and 1.5% in about six months after a shock on international
prices.
For New Zealand, all options are not rejected (in the sense of Granger), so we
cannot reject neither the hypothesis that international food prices, global demand, and
real exchange rate do not cause the country’s exports, nor the opposite. According to
impulse-response functions, exports increase 1.0% in about 8 months after a shock on
global demand, and 1.8% in about 10 months after a shock on international prices.
Finally, for Uruguay, according to the Granger test, it is not rejected that real
exchange rate volatility, global demand, and international food prices do not cause in
the sense of Granger Uruguayan exports, although the fact that exports do not Granger
cause real exchange rate volatility is rejected. Considering impulse-response functions,
exports increase 1.5% in about 10 months after a shock on global demand, near 2.0%
in also 10 months after a shock on international prices, and exports diminish near 1.5%
after a shock on RER volatility.
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
429
‫تقلب أسعار الصرف الحقيقية والصادرات‪ :‬دراسة لأربعة بلدان مصدرة سلع مختارة‬
‫‪429‬‬
‫مؤشر أسعار المعادن [‪ ، ]LPRM‬وسعر الصرف الحقيقي [‪ ، ]RER‬وتقلب ]‪ )RER [RERV‬للصادرات أو العكس‪.‬‬
‫يتم عرض اختبارات إحصائيات السببية ‪ F‬لجرانجر للمتغيرات في المستويات في الجدول ‪.4‬‬
‫الجدول ‪ 4‬اختبار سببية جرانجر (قصير المدى)‬
‫اوروجواي‬
‫نيوزيلندا‬
‫المتغير‪/‬الصادرات‬
‫شيلي‬
‫البرازيل‬
‫‪4.5566‬‬
‫‪4.7940‬‬
‫*‪14.3699‬‬
‫*‪21.6881‬‬
‫‪LM‬‬
‫‪5.6313‬‬
‫‪-----‬‬
‫‪0.0609‬‬
‫‪3.2698‬‬
‫*‪14.3300‬‬
‫‪3.2780‬‬
‫*‪11.0942‬‬
‫‪-----‬‬
‫‪LPR / LPRM‬‬
‫‪RER‬‬
‫‪5.3183‬‬
‫‪-----‬‬
‫‪-----‬‬
‫‪-----‬‬
‫‪RERV‬‬
‫الصادرات ‪ /‬المتغير‬
‫‪RERV‬‬
‫‪RER‬‬
‫‪LPR / LPRM‬‬
‫‪LM‬‬
‫‪-----‬‬
‫‪-----‬‬
‫*‪13.0705‬‬
‫‪4.9118‬‬
‫البرازيل‬
‫‪----‬‬‫‪-----‬‬
‫‪1.8390‬‬
‫‪1.3242‬‬
‫‪8.1718‬‬
‫‪0.4001‬‬
‫‪4.7717‬‬
‫‪2.6510‬‬
‫شيلي‬
‫نيوزيلندا‬
‫*‪9.2050‬‬
‫‪-----‬‬
‫‪5.3534‬‬
‫‪2.1184‬‬
‫اوروجواي‬
‫الملاحظات‪H : X :‬لا يتسبب ‪ Granger‬في )‪ ، X (i ≠ j‬حيث يمثل ‪X‬يمثل المتغيرات في الصف و ‪X‬يمثل المتغيرات في العمود‪12 .‬‬
‫تأخيرا‪ 276 .‬ملاحظة في كل سلسلة‪ .‬عينة‪ * .1990M01-2013M12 :‬يشير إلى رفض الفرضية عند المستوى ‪ .0.05‬المتغيرات في‬
‫الاختلاف الأول‪.‬‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫وفقا الختبار السببية جرانجر ‪ ،‬في حالة االقتصاد البرازيلي ‪ ،‬يمكننا رفض الفرضية القائلة بأن الطلب العالمي وأسعار‬
‫الغذاء الدولية ال تسبب جرانجر الصادرات البرازيلية‪ .‬وفقا لنتائج وظيفة االستجابة االندفاعية ‪ ،‬زادت الصادرات بنسبة‬
‫‪ ٪1.2‬في حوالي عام واحد بعد صدمة في الطلب العالمي ‪ ،‬و ‪ ٪1.5‬في حوالي ‪ 6‬أشهر بعد صدمة على األسعار الدولية‪.‬‬
‫كما يرفض عدم التسبب في الصادرات البرازيلية لألسعار الدولية‪ .‬ومع ذلك ‪ ،‬فإن سببية الصادرات للطلب العالمي‬
‫مرفوضة‪ .‬لذلك ‪ ،‬يبدو أن سببية جرانجر تمتد في اتجاهين من األسعار الدولية إلى الصادرات والعكس صحيح‪ .‬قد تكون هذه‬
‫النتيجة بسبب كون البرازيل اقتصادا كبيرا ‪ ،‬وبالتالي ‪ ،‬تؤثر صادراتها على أسعار الغذاء الدولية‪.‬‬
‫في حالة تشيلي ‪ ،‬يتم تشغيل اختبار جرانجر في اتجاه واحد ‪ ،‬لذلك وجدنا سببية الطلب العالمي وأسعار المعادن الدولية‬
‫للصادرات ‪ ،‬لكن السببية في االتجاه اآلخر مرفوضة‪ .‬وبالنظر إلى وظائف االستجابة االندفاعية‪ ،‬فإن الصادرات ال تعدل بعد‬
‫صدمة في الطلب العالمي‪ ،‬و‪ ٪1.5‬في حوالي ستة أشهر بعد صدمة على األسعار الدولية‪.‬‬
‫وبالنسبة لنيوزيلندا‪ ،‬فإن كل الخيارات ليست مرفوضة (بمعنى جراجر)‪ ،‬لذا فال يمكننا رفض الفرضية القائلة بأن أسعار‬
‫الغذاء الدولية‪ ،‬والطلب العالمي‪ ،‬وسعر الصرف الحقيقي ال تسبب صادرات البالد‪ ،‬وال العكس‪ .‬وفقا لوظائف االستجابة‬
‫االندفاعية ‪ ،‬زادت الصادرات بنسبة ‪ ٪1.0‬في حوالي ‪ 8‬أشهر بعد صدمة في الطلب العالمي ‪ ،‬و ‪ ٪1.8‬في حوالي ‪ 10‬أشهر‬
‫بعد صدمة األسعار الدولية‪.‬‬
‫وأخيرا‪ ،‬بالنسبة ألوروجواي‪ ،‬وفقا الختبار جرانجر‪ ،‬ال يرفض أن تقلبات سعر الصرف الحقيقي‪ ،‬والطلب العالمي‪ ،‬وأسعار‬
‫الغذاء الدولية ال تسبب بمعنى صادرات جرانجر أوروغواي‪ ،‬على الرغم من أن حقيقة أن الصادرات ال تسبب جرانجر‬
‫تقلبات سعر الصرف الحقيقي مرفوضة‪ .‬وبالنظر إلى وظائف االستجابة االندفاعية‪ ،‬فإن الصادرات تزداد بنسبة ‪ ٪1.5‬في‬
‫حوالي ‪ 10‬أشهر بعد صدمة في الطلب العالمي‪ ،‬ونحو ‪ ٪2.0‬في ‪ 10‬أشهر أيضا بعد صدمة على األسعار الدولية‪ ،‬وتنخفض‬
‫الصادرات بالقرب من ‪ ٪1.5‬بعد صدمة بسبب تقلبات أسعار العين السريعة‪.‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
430
Gabriela Mordecki and Ronald Miranda
Table B4 (Appendix B) shows the results of the long-run causality test. We
found a statistically significant and negative coefficient in each model at the 5% level
by the t-test. These results indicate the endogeneity of the dependent variables in the
long-run.
6. Final Remarks
The importance of the relationship between exchange rates and exports comes from
the theoretical Mundell-Fleming models. Nevertheless, the empirical work analyzing
this relationship is not conclusive. While in the economic literature there is consensus
regarding the sign of global demand and international prices effect on exports, the evidence is less conclusive when including RER or even its volatility in the analysis.
According to this paper results, we can conclude that global demand and international prices influence good exports for all the selected countries. But only in the
case of Uruguay, the impact of RER volatility was significant both in the short- and
the long-run, and with a negative sign, implying that a higher volatility tends to diminish exports. Chile and New Zealand have a considerably lower RER volatility, so it is
possible that the exchange rate uncertainty does not affect the export decisions in these
countries, as it does in Uruguay. However, in the case of New Zealand and Chile, we
found a significant impact of real exchange rate on exports, although the sign of the
coefficient was negative in the case of Chile. This result may be due to the fact that
Chile is the world’s largest copper exporter, and Chilean exports only depend on the
external demand.
For the Brazilian case, probably, we must need to adjust a different RER volatility model or consider a longer data series to capture the RER volatility on Brazilian
exports. To Uruguay, which is a small open economy, the RER volatility has a negative
impact on exports and may be due to the absence of capital markets and futures markets
where hedging against sudden changes in the exchange rate, so economic policy must
be taken it into account. For the other three countries, economies with more options
for exporters to hedge against sudden changes, this fact could help to explain these
results.
There could be also other reasons for these results related to the impact of imports in the production of the exported goods, as imported machinery, packing material, or other imported inputs, that depending on their weight in the cost functions of
exporters could counteract the positive impact of exchange rate changes on exports.
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
‫غابرييلا مورديكي ورونالد ميراندا‬
‫يوضح الجدول ‪( B4‬الملحق ‪ )B‬نتائج اختبار السببية على المدى الطويل‪ .‬وجدنا معامال ذا داللة إحصائية وسلبيا في كل‬
‫نموذج عند مستوى ‪ ٪5‬بواسطة اختبار ‪ .t‬تشير هذه النتائج إلى التجانس الداخلي للمتغيرات التابعة على المدى الطويل‪.‬‬
‫‪ .6‬الملاحظات النهائية‬
‫تأتي أهمية العالقة بين أسعار الصرف والصادرات من نماذج مونديل‪-‬فليمنج النظرية‪ .‬ومع ذلك ‪ ،‬فإن العمل التجريبي الذي‬
‫يحلل هذه العالقة ليس قاطعا‪ .‬وفي حين أن األدبيات االقتصادية هناك توافق في اآلراء بشأن عالمة الطلب العالمي وتأثير‬
‫األسعار الدولية على الصادرات‪ ،‬فإن األدلة أقل حسما عند إدراج معدل التتبع المتوسط أو حتى تقلباته في التحليل‪.‬‬
‫وفقا لنتائج هذه الورقة ‪ ،‬يمكننا أن نستنتج أن الطلب العالمي واألسعار الدولية يؤثران على الصادرات الجيدة لجميع البلدان‬
‫المختارة‪ .‬ولكن في حالة أوروغواي فقط‪ ،‬كان تأثير تقلب أسعار المسافرين القريبين كبيرا على المدى القصير والطويل‪ ،‬مع‬
‫وجود عالمة سلبية‪ ،‬مما يعني ضمنا أن ارتفاع التقلبات يميل إلى تقليص الصادرات‪ .‬وتعاني شيلي ونيوزيلندا من تقلبات‬
‫أسعار الصرف السريعة أقل بكثير‪ ،‬ولذلك من الممكن أال يؤثر عدم اليقين بشأن سعر الصرف على قرارات التصدير في‬
‫هذين البلدين‪ ،‬كما هو الحال في أوروغواي‪ .‬ومع ذلك‪ ،‬في حالة نيوزيلندا وشيلي‪ ،‬وجدنا تأثيرا كبيرا لسعر الصرف الحقيقي‬
‫على الصادرات‪ ،‬على الرغم من أن عالمة المعامل كانت سلبية في حالة شيلي‪ .‬قد تكون هذه النتيجة بسبب حقيقة أن تشيلي‬
‫هي أكبر مصدر للنحاس في العالم ‪ ،‬وأن الصادرات التشيلية تعتمد فقط على الطلب الخارجي‪.‬‬
‫بالنسبة للحالة البرازيلية ‪ ،‬ربما ‪ ،‬يجب أن نحتاج إلى تعديل نموذج مختلف لتقلب ‪ RER‬أو النظر في سلسلة بيانات أطول‬
‫اللتقاط تقلبات ‪ RER‬على الصادرات البرازيلية‪ .‬وبالنسبة ألوروغواي‪ ،‬وهي اقتصاد صغير مفتوح‪ ،‬فإن تقلب أسعار الفائدة‬
‫السريعة له تأثير سلبي على الصادرات وقد يكون بسبب غياب أسواق رأس المال وأسواق العقود اآلجلة حيث التحوط من‬
‫التغيرات المفاجئة في سعر الصرف‪ ،‬لذلك يجب أن تؤخذ السياسة االقتصادية في االعتبار‪ .‬وبالنسبة للبلدان الثالثة األخرى‪،‬‬
‫وهي اقتصادات لديها خيارات أكبر للمصدرين للتحوط من التغيرات المفاجئة‪ ،‬يمكن أن تساعد هذه الحقيقة في تفسير هذه‬
‫النتائج‪.‬‬
‫ويمكن أن تكون هناك أيضا أسباب أخرى لهذه النتائج تتعلق بأثر الواردات في إنتاج السلع المصدرة‪ ،‬مثل اآلالت المستوردة‬
‫أو مواد التعبئة أو غيرها من المدخالت المستوردة‪ ،‬والتي يمكن أن تتصدى لألثر اإليجابي لتغيرات أسعار الصرف على‬
‫الصادرات‪ ،‬اعتمادا على وزنها في وظائف التكلفة للمصدرين‪.‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
‫‪430‬‬
Real Exchange Rate Volatility and Exports: A Study for Four Selected Commodity Exporting Countries
References
Adamo, Aldo Otero, and Mario Silva Arteta. 2008. “El Impacto de la Volatilidad del Tipo
de Cambio sobre el Nivel de Exportaciones Manufactureras en el Perú: 1994-2004.”
http://www.zonaeconomica.com/files/peru-tdc.pdf.
Aguirre, Antonio, Afonso Ferreira, and Hilton Notini. 2007. “The Impact of Exchange
Rate Volatility on Brazilian Manufactured Exports.” Económica, 53(1-2): 3-19.
Akhtar, M. A., and R. Spence Hilton. 1984. “Effects of Exchange Rate Uncertainty on
German and U.S. Trade.” Federal Reserve Bank of New York Quarterly Review, 9(1):
7-16.
Aristotelous, Kyriacos. 2001. “Exchange-Rate Volatility, Exchange-Rate Regime, and Trade
Volume: Evidence from the UK-US Export Function (1889-1999).” Economics
Letters, 72(1): 87-94. http://dx.doi.org/10.1016/S0165-1765(01)00414-1
Arize, Augustine C., Thomas Osang, and Daniel J. Slottje. 2008. “Exchange-Rate
Volatility in Latin America and Its Impact on Foreign Trade.” International Review of
Economics and Finance, 17(1): 33-44. http://dx.doi.org/10.1016/j.iref.2006.01.004
Asseery, Ahmed A. A., and David A. Peel. 1991. “The Effects of Exchange Rate Volatility
on Exports: Some New Estimates.” Economics Letters, 37(2): 173-177.
http://dx.doi.org/10.1016/0165-1765(91)90127-7
Asteriou, Dimitrios, Kaan Masatci, and Keith Pilbeam. 2016. “Exchange Rate Volatility
and International Trade: International Evidence from the MINT Countries.” Economic
Modelling, 58: 133-140. http://dx.doi.org/10.1016/j.econmod.2016.05.006
Baak, Saang Joon, M. A. Al-Mahmood, and Souksavanh Vixathep. 2007. “Exchange Rate
Volatility and Exports from East Asian Countries to Japan and the USA.” Applied
Economics, 39(8): 947-959. http://dx.doi.org/10.1080/00036840500474231
Bahmani-Oskooee, Mohsen, Hanafiah Harvey, and Scott W. Hegerty. 2013. “The Effects
of Exchange-Rate Volatility on Commodity Trade between the U.S. and Brazil.” North
American Journal of Economics and Finance, 25: 70-93.
http://dx.doi.org/10.1016/j.najef.2013.03.002
Baum, Christopher F., Mustafa Caglayan, and Neslihan Ozkan. 2004. “Nonlinear Effects
of Exchange Rate Volatility on the Volume of Bilateral Exports.” Journal of Applied
Econometrics, 19(1): 1-23. http://dx.doi.org/10.1002/jae.725
Baum, Christopher F., and Mustafa Caglayan. 2007. “Effects of Exchange Rate Volatility
on the Volume and Volatility of Bilateral Exports.” Paper presented at the Money
Macro and Finance Research Group 38th Annual Conference, University of York,
York.
Berrettoni, Daniel, and Sebastián Castresana. 2007. “Exportaciones y Tipo de Cambio
Real: El Caso de las Manufacturas Industriales Argentinas.” Revista del Centro de
Economía Internacional - Comercio Exterior e Integración, 9(1): 101-117.
Bollerslev, Tim. 1986. “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity.” Journal
of Econometrics, 31(3): 307-327. http://dx.doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1
Bollerslev, Tim, Robert F. Engle, and Daniel B. Nelson. 1994. “Arch Models.” In
Handbook of Econometrics, ed. Robert F. Engle and Daniel L. McFadden, 2959-3038.
Amsterdam: Elsevier. http://dx.doi.org/10.1016/S1573-4412(05)80018-2
Bouoiyour, Jamal, and Refk Selmi. 2014a. “How Robust Is the Connection between
Exchange Rate Uncertainty and Tunisia’s Exports?” Munich Personal RePEc Archive
Paper 57505.
Bouoiyour, Jamal, and Refk Selmi. 2014b. “How Does Exchange Rate Uncertainty Interact
with International Trade? A Meta-Analysis Revisited.” Munich Personal RePEc
Archive Paper 56201.
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
431
‫‪431‬‬
‫تقلب أسعار الصرف الحقيقية والصادرات‪ :‬دراسة لأربعة بلدان مصدرة سلع مختارة‬
‫مراجع‬
‫أدامو وألدو أوتيرو وماريو سيلفا أرتيتا‪" .2008 .‬تأثير تقلب أسعار الصرف على مستوى صادرات التصنيع في بيرو‪."2004-1994 :‬‬
‫‪http://www.zonaeconomica.com/files/peru-tdc.pdf.‬‬
‫أغيري وأنطونيو وأفونسو فيريرا وهيلتون نوتيني‪" .2007 .‬تأثير تقلب سعر الصرف على الصادرات المصنعة البرازيلية"‪.‬‬
‫االقتصاد االقتصادي ‪.19-3 :)2-1( 53 ،‬‬
‫أختر ‪ ،‬إم إيه ‪ ،‬و آر سبنس هيلتون‪" .1984 .‬آثار عدم اليقين في سعر الصرف على‬
‫التجارة األلمانية واألمريكية"‪ .‬المراجعة الفصلية لبنك االحتياطي الفيدرالي في نيويورك ‪.16-7 :)1( 9 ،‬‬
‫أرسطو ‪ ،‬كيرياكوس‪" .2001 .‬تقلب سعر الصرف ‪ ،‬ونظام سعر الصرف ‪ ،‬وحجم التجارة‪ :‬دليل من وظيفة التصدير بين المملكة المتحدة‬
‫والواليات المتحدة (‪ .")1999-1889‬اقتصاد‬
‫رسائل ‪http://dx.doi.org/10.1016/S0165-1765(01)00414-1 .94-87 :)1( 72 ،‬‬
‫أريز ‪ ،‬أوغسطين سي ‪ ،‬توماس أوسانغ ‪ ،‬ودانيال جيه سلوتجي‪" .2008 .‬سعر الصرف‬
‫التقلبات في أمريكا الالتينية وتأثيرها على التجارة الخارجية"‪ .‬المراجعة الدولية لالقتصاد والمالية ‪.44-33 :)1( 17 ،‬‬
‫‪ http://dx.doi.org/10.1016/j.iref.2006.01.004‬أسيري وأحمد أ‪ .‬أ‪ .‬وديفيد أ‪ .‬بيل‪" .1991 .‬آثار تقلب سعر الصرف على‬
‫الصادرات‪ :‬بعض التقديرات الجديدة"‪ .‬رسائل االقتصاد ‪.177-173 :)2( 37 ،‬‬
‫‪http://dx.doi.org/10.1016/0165-1765(91)90127-7‬‬
‫أستيريو ‪ ،‬ديميتريوس ‪ ،‬كان ماساتشي ‪ ،‬وكيث بيلبيم‪" .2016 .‬تقلب سعر الصرف‬
‫والتجارة الدولية‪ :‬أدلة دولية من دول ‪ .MINT‬النمذجة االقتصادية ‪.140-133 :58 ،‬‬
‫‪http://dx.doi.org/10.1016/j.econmod.2016.05.006‬‬
‫باك ‪ ،‬سانغ جون ‪ ،‬إم إيه المحمود ‪ ،‬وسوكسافان فيكساثيب‪" .2007 .‬سعر الصرف‬
‫التقلبات والصادرات من دول شرق آسيا إلى اليابان والواليات المتحدة األمريكية"‪ .‬االقتصاد التطبيقي ‪-947 :)8( 39 ،‬‬
‫‪http://dx.doi.org/10.1080/00036840500474231 .959‬‬
‫بهمني أوسكوي ومحسن وحنفية هارفي وسكوت دبليو هيجرتي‪" .2013 .‬التأثيرات‬
‫من تقلبات سعر الصرف في تجارة السلع بين الواليات المتحدة والبرازيل"‪ .‬مجلة أمريكا الشمالية لالقتصاد والتمويل ‪-70 :25 ،‬‬
‫‪http://dx.doi.org/10.1016/j.najef.2013.03.002 .93‬‬
‫بوم ‪ ،‬كريستوفر ف‪ ، .‬مصطفى كاجليان ‪ ،‬ونسليهان أوزكان‪" .2004 .‬التأثيرات غير الخطية‬
‫من تقلب سعر الصرف على حجم الصادرات الثنائية"‪ .‬مجلة االقتصاد القياسي التطبيقي ‪.23-1 :)1( 19 ،‬‬
‫‪http://dx.doi.org/10.1002/jae.725‬‬
‫بوم وكريستوفر ف‪ .‬ومصطفى كاجليان‪" .2007 .‬آثار تقلب سعر الصرف‬
‫بشأن حجم وتقلب الصادرات الثنائية"‪ .‬ورقة مقدمة في المؤتمر السنوي الثامن والثالثين لمجموعة أبحاث المال الكلي‬
‫والمالي ‪ ،‬جامعة يورك ‪ ،‬يورك‪.‬‬
‫بيريتوني ودانيال وسيباستيان كاستريسانا‪" .2007 .‬الصادرات وسعر الصرف‬
‫حقيقي‪ :‬حالة المصنوعات الصناعية األرجنتينية"‪ .‬مجلة مركز االقتصاد الدولي ‪ -‬التجارة الخارجية والتكامل ‪:)1( 9 ،‬‬
‫‪.117-101‬‬
‫بولرسليف ‪ ،‬تيم‪" .‬عدم التجانس الشرطي االنحدار الذاتي المعمم"‪ .‬دفتر اليوميه‬
‫االقتصاد القياسي ‪ http://dx.doi.org/10.1016/0304-4076 (86) 90063-1 .327-307 :)3( 31 ،‬بولرسليف ‪،‬‬
‫تيم ‪ ،‬روبرت إف إنجل ‪ ،‬ودانيال ب‪ .‬نيلسون‪" .1994 .‬نماذج القوس"‪ .‬في‬
‫كتيب االقتصاد القياسي ‪ ،‬محرر روبرت إف إنجل ودانيال إل ماكفادين ‪ .3038-2959 ،‬أمستردام‪ :‬إلسفير‬
‫‪ http://dx.doi.org/10.1016/S1573-4412(05)80018-2‬بوعوير وجمال ورفق سلمي‪ 2014 .‬أ‪" .‬ما مدى قوة العالقة‬
‫بين‬
‫عدم اليقين بشأن سعر الصرف والصادرات التونسية؟" ورقة أرشيف ميونيخ الشخصية ‪.57505‬‬
‫بوعيور وجمال ورفق سلمي‪ 2014 .‬ب‪" .‬كيف يتفاعل عدم اليقين في سعر الصرف مع التجارة الدولية؟ إعادة النظر في التحليل التلوي "‪.‬‬
‫ورقة أرشيف ميونيخ الشخصية ‪.56201‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
432
Gabriela Mordecki and Ronald Miranda
Bredin, Don, Stilianos Fountas, and Eithne Murphy. 2003. “An Empirical Analysis of
Short-Run and Long-Run Irish Export Functions: Does Exchange Rate Volatility
Matter?” International Review of Applied Economics, 17(2): 193-208.
http://dx.doi.org/10.1080/0269217032000064053
Cheung, Yin-Wong, and Rajeswari Sengupta. 2013. “Impact of Exchange Rate Movements
on Exports: An Analysis of Indian Non-Financial Sector Firms.” Journal of
International Money and Finance, 39: 231-245.
http://dx.doi.org/10.1016/j.jimonfin.2013.06.026
Chit, Myint Moe, Marian Rizov, and Dirk Willenbockel. 2010. “Exchange Rate Volatility
and Exports: New Empirical Evidence from the Emerging East Asian Economies.”
World Economy, 33(2): 239-263. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-9701.2009.01230.x
Chowdhury, Abdur R. 1993. “Does Exchange Rate Volatility Depress Trade Flows?
Evidence from Error Correction Models.” Review of Economics and Statistics, 75(4):
700-706. http://dx.doi.org/10.2307/2110025
Ćorić, Bruno, and Geoff Pugh. 2010. “The Effects of Exchange Rate Variability on
International Trade: A Meta-Regression Analysis.” Applied Economics, 42(20): 26312644. http://dx.doi.org/10.1080/00036840801964500
Cushman, David O. 1983. “The Effects of Real Exchange Rate Risk on International Trade.”
Journal of International Economics, 15(1-2): 45-63.
http://dx.doi.org/10.1016/0022-1996(83)90041-7
De Grauwe, Paul. 1988. “Exchange Rate Variability and the Slowdown in Growth of
International Trade.” International Monetary Fund Staff Papers, 35(1): 63-84.
http://dx.doi.org/10.2307/3867277
De Vita, Glauco, and Andrew Abbott. 2004. “The Impact of Exchange Rate Volatility on
UK Exports to EU Countries.” Scottish Journal of Political Economy, 51(1): 62-81.
http://dx.doi.org/10.1111/j.0036-9292.2004.05101004.x
Demirhan, Erdal, and Banu Demirhan. 2015. “The Dynamic Effect of Exchange-Rate
Volatility on Turkish Exports: Parsimonious Error-Correction Model Approach.”
Panoeconomicus, 62(4): 429-451. http://dx.doi.org/10.2298/PAN1504429D
Enders, Walter. 1995. Applied Econometric Time Series. New York: John Wiley & Sons Inc.
Engle, Robert F. 1982. “Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the
Variance of United Kingdom Inflation.” Econometrica, 50(4): 987-1007.
http://dx.doi.org/10.2307/1912773
Engle, Robert F., and Tim Bollerslev. 1986. “Modeling the Persistence of Conditional
Variances.” Econometric Reviews, 5(1): 1-50.
http://dx.doi.org/10.1080/07474938608800095
Engle, Robert F., and Clive W. J. Granger. 1987. “Co-Integration and Error Correction:
Representation, Estimation, and Testing.” Econometrica, 55(2): 251-276.
http://dx.doi.org/10.2307/1913236
Hooper, Peter, and Steven W. Kohlhagen. 1978. “The Effect of Exchange Rate Uncertainty
on the Prices and Volume of International Trade.” Journal of International Economics,
8(4): 483-511. http://dx.doi.org/10.1016/0022-1996(87)90001-8
Huchet-Bourdon, Marilyne, and Jane Korinek. 2012. “Trade Effects of Exchange Rates
and Their Volatility: Chile and New Zealand.” Organization for Economic Cooperation and Development Trade Policy Paper 136.
http://dx.doi.org/10.1787/5k9cvpldq533-en
Johansen, Søren. 1988. “Statistical Analysis of Cointegration Vectors.” Journal of Economic
Dynamics and Control, 12(2-3): 231-254.
http://dx.doi.org/10.1016/0165-1889(88)90041-3
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
‫غابرييلا مورديكي ورونالد ميراندا‬
‫بريدين ‪ ،‬دون ‪ ،‬ستيليانوس فونتاس ‪ ،‬وإيثني ميرفي‪" .2003 .‬تحليل تجريبي ل‬
‫وظائف التصدير األيرلندية على المدى القصير والطويل‪ :‬هل تقلبات أسعار الصرف مهمة؟ المراجعة الدولية لالقتصاد‬
‫التطبيقي ‪http://dx.doi.org/10.1080/0269217032000064053 .208-193 :)2( 17 ،‬‬
‫تشيونغ ويين وونغ وراجيسواري سينغوبتا‪" .2013 .‬تأثير تحركات أسعار الصرف‬
‫على الصادرات‪ :‬تحليل لشركات القطاع غير المالي الهندية"‪ .‬مجلة المال والتمويل الدوليين ‪.245-231 :39 ،‬‬
‫‪http://dx.doi.org/10.1016/j.jimonfin.2013.06.026‬‬
‫شيت ‪ ،‬مينت مو ‪ ،‬ماريان ريزوف ‪ ،‬وديرك ويلنبوكل‪" .2010 .‬تقلب أسعار الصرف والصادرات‪ :‬أدلة تجريبية جديدة من اقتصادات‬
‫شرق آسيا الناشئة"‪.‬‬
‫االقتصاد العالمي ‪ http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-9701.2009.01230.x .263-239 :)2( 33 ،‬تشودري ‪ ،‬عبد الرضاعة‬
‫‪" .1993‬هل تقلبات أسعار الصرف تراجع تدفقات التجارة؟‬
‫دليل من نماذج تصحيح األخطاء "‪ .‬مراجعة االقتصاد واإلحصاء ‪.706-700 :)4( 75 ،‬‬
‫‪ http://dx.doi.org/10.2307/2110025‬تشوريتش وبرونو وجيف بوغ‪" .2010 .‬آثار تقلب سعر الصرف على‬
‫التجارة الدولية‪ :‬تحليل االنحدار التلوي "‪ .‬االقتصاد التطبيقي ‪.26312644 :)20( 42 ،‬‬
‫‪ http://dx.doi.org/10.1080/00036840801964500‬كوشمان ‪ ،‬ديفيد أو‪" .1983 .‬آثار مخاطر سعر الصرف الحقيقي‬
‫على التجارة الدولية"‪.‬‬
‫مجلة االقتصاد الدولي ‪.63-45 :)2-1( 15 ،‬‬
‫‪ http://dx.doi.org/10.1016/0022-1996(83)90041-7‬دي جراوي ‪ ،‬بول‪" .1988 .‬تقلب سعر الصرف وتباطؤ نمو‬
‫التجارة الدولية"‪ .‬أوراق موظفي صندوق النقد الدولي ‪.84-63 :)1( 35 ،‬‬
‫‪ http://dx.doi.org/10.2307/3867277‬دي فيتا وجلوكو وأندرو أبوت‪" .2004 .‬تأثير تقلب سعر الصرف على صادرات المملكة‬
‫المتحدة إلى دول االتحاد األوروبي"‪ .‬المجلة االسكتلندية لالقتصاد السياسي ‪.81-62 :)1( 51 ،‬‬
‫‪ http://dx.doi.org/10.1111/j.0036-9292.2004.05101004.x‬دميرهان وإردال وبانو دميرهان‪" .2015 .‬التأثير‬
‫الديناميكي لتقلبات أسعار الصرف على الصادرات التركية‪ :‬نهج نموذج تصحيح األخطاء الشحيح"‪.‬‬
‫‪ Panoeconomicus ، 62 (4): 429-451. http://dx.doi.org/10.2298/PAN1504429D‬إندرز ‪ ،‬والتر‪ .1995 .‬السلسلة‬
‫الزمنية لالقتصاد القياسي التطبيقي‪ .‬نيويورك‪ :‬شركة جون وايلي وأوالده إنجل ‪ ،‬روبرت ف‪" .1982 .‬التباين الشرطي االنحدار الذاتي مع‬
‫تقديرات تباين التضخم في المملكة المتحدة"‪ .‬االقتصاد القياسي ‪.1007-987 :)4( 50 ،‬‬
‫‪ http://dx.doi.org/10.2307/1912773‬إنجل وروبرت ف‪ .‬وتيم بولرسليف‪" .1986 .‬نمذجة استمرار التباينات الشرطية"‪.‬‬
‫مراجعات االقتصاد القياسي ‪.50-1 :)1( 5 ،‬‬
‫‪ http://dx.doi.org/10.1080/07474938608800095‬إنجل وروبرت ف‪ .‬وكاليف دبليو جيه جرانجر‪" .1987 .‬التكامل‬
‫المشترك وتصحيح الخطأ‪ :‬التمثيل والتقدير واالختبار"‪ .‬االقتصاد القياسي ‪.276-251 :)2( 55 ،‬‬
‫‪ http://dx.doi.org/10.2307/1913236‬هوبر وبيتر وستيفن دبليو كولهاغن‪" .1978 .‬تأثير عدم اليقين في سعر الصرف‬
‫على أسعار وحجم التجارة الدولية"‪ .‬مجلة االقتصاد الدولي ‪http://dx.doi.org/10.1016/0022- .511-483 :)4( 8 ،‬‬
‫‪1996(87)90001-8‬‬
‫هوشيت بوردون ومارلين وجين كورينيك‪" .2012 .‬اآلثار التجارية ألسعار الصرف‬
‫وتقلباتها‪ :‬تشيلي ونيوزيلندا"‪ .‬ورقة السياسات التجارية لمنظمة التعاون والتنمية في الميدان االقتصادي ‪.136‬‬
‫‪ http://dx.doi.org/10.1787/5k9cvpldq533-en‬يوهانسن ‪ ،‬سورين‪" .1988 .‬التحليل اإلحصائي لناقالت التكامل المشترك"‪ .‬مجلة‬
‫الديناميكيات االقتصادية والرقابة ‪.254-231 :)3-2( 12 ،‬‬
‫‪http://dx.doi.org/10.1016/0165-1889(88)90041-3‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
‫‪432‬‬
Real Exchange Rate Volatility and Exports: A Study for Four Selected Commodity Exporting Countries
Johansen, Søren. 1992. “Cointegration in Partial Systems and the Efficiency of SingleEquation Analysis.” Journal of Econometrics, 52(3): 389-402.
http://dx.doi.org/10.1016/0304-4076(92)90019-N
Josifidis, Kosta, Jean-Pierre Allegret, and Emilija Beker-Pucar. 2009. “Monetary and
Exchange Rate Regimes Changes: The Cases of Poland, Czech Republic, Slovakia and
Republic of Serbia.” Panoeconomicus, 56(2): 199-226.
http://dx.doi.org/10.2298/PAN0902199J
Lorenzo, Fernando, Nelson Noya, and Christian Daude. 2000. “Tipos de Cambio Reales
Bilaterales y Volatilidad: La Experiencia Uruguaya con los Socios del Mercosur.”
Paper presented at the XV Jornadas Anuales de Economía, Uruguayan Central Bank,
Montevideo.
Masron, Tajul Arrifin, and Mohd Naseem Niaz Ahmad. 2009. “Export, Economic
Integration and Exchange Rate Volatility in Turkey and Malaysia.” Journal of
International Finance and Economics, 5(9): 42-54.
McKenzie, Michael D. 1999. “The Impact of Exchange Rate Volatility on International
Trade Flows.” Journal of Economic Surveys, 13(1): 71-106.
http://dx.doi.org/10.1111/1467-6419.00075
Ozturk, Ilhan. 2006. “Exchange Rate Volatility and Trade: A Literature Survey.”
International Journal of Applied Econometrics and Quantitative Studies, 3(1): 85-102.
Quenan, Carlos, and Sébastien Velut. 2014. Los Desafíos del Desarrollo en América
Latina: Dinámicas Socioeconomicas y Políticas Públicas. 2nd ed. Paris: Agence
Française de Développement, Institut des Amériques.
Ramli, Norimah, and Jan M. Podivinsky. 2011. “The Effects of Exchange Rate Volatility
on Exports: Some New Evidence for Regional ASEAN Countries.” Paper presented at
the 7th Economic and Social Data Service Annual Conference, Institute of Materials,
London.
Serenis, Dimitrios, and Paul Serenis. 2008. “The Impact of Exchange Rate Volatility on
Exports: Evidence for Four European Countries.” Paper presented at the International
Conference on Applied Economics, Kastoria.
Serenis, Dimitrios, and Paul Serenis. 2010. “The Impact of Exchange Rate Volatility on
Exports: Additional Evidence for Four European Countries.” Journal of European
Economy, 9(3): 324-331.
Situ, Jianbin. 2015. “The Impact of Real Exchange Rate Volatility on Exports to U.S.: A
Comparison between Developed and Export-Oriented Less Developed Countries.”
International Journal of Business and Management, 10(5): 214-221.
http://dx.doi.org/10.5539/ijbm.v10n5p214
Viaene, Jean-Marie, and Casper G. de Vries. 1992. “International Trade and Exchange
Rate Volatility.” European Economic Review, 36(6): 1311-1321.
http://dx.doi.org/10.1016/0014-2921(92)90035-U
Zakaria, Zukarnain. 2013. “The Relationship between Export and Exchange Rate Volatility:
Empirical Evidence Based on the Trade between Malaysia and Its Major Trading
Partners.” Journal of Emerging Issues in Economics, Finance and Banking - An
Online International Monthly Journal, 2(2): 668-684.
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
433
‫‪433‬‬
‫تقلب أسعار الصرف الحقيقية والصادرات‪ :‬دراسة لأربعة بلدان مصدرة سلع مختارة‬
‫يوهانسن ‪ ،‬سورين‪" .1992 .‬التكامل المشترك في األنظمة الجزئية وكفاءة تحليل المعادلة الفردية"‪ .‬مجلة االقتصاد القياسي ‪52 ،‬‬
‫(‪.402-389 :)3‬‬
‫‪http://dx.doi.org/10.1016/0304-4076(92)90019-N‬‬
‫جوزيفيديس ‪ ،‬كوستا ‪ ،‬جان بيير أليجريت ‪ ،‬وإميليا بيكر بوكار‪" .2009 .‬النقد و‬
‫تغييرات أنظمة أسعار الصرف‪ :‬حاالت بولندا وجمهورية التشيك وسلوفاكيا وجمهورية صربيا"‪Panoeconomicus ، 56 .‬‬
‫‪(2): 199-226. http://dx.doi.org/10.2298/PAN0902199J‬‬
‫لورينزو وفرناندو ونيلسون نويا وكريستيان دود‪Tipos de Cambio Reales Bilaterales y Volatilidad: La" .2000 .‬‬
‫‪."Experiencia Uruguaya con los Socios del Mercosur‬‬
‫ورقة مقدمة في المؤتمر الخامس عشر لالقتصاد ‪ ،‬مصرف أوروغواي المركزي ‪ ،‬مونتيفيديو‪.‬‬
‫ماسرون وتاج العريفين ومحمد نسيم نياز أحمد‪" .2009 .‬التصدير واالقتصادي‬
‫التكامل وتقلب سعر الصرف في تركيا وماليزيا"‪ .‬مجلة التمويل واالقتصاد الدوليين ‪.54-42 :)9( 5 ،‬‬
‫ماكنزي ‪ ،‬مايكل د‪" .1999 .‬تأثير تقلب أسعار الصرف على تدفقات التجارة الدولية"‪ .‬مجلة المسوح االقتصادية ‪-71 :)1( 13 ،‬‬
‫‪.106‬‬
‫‪ http://dx.doi.org/10.1111/1467-6419.00075‬أوزتورك ‪ ،‬إلهان‪" .2006 .‬تقلب سعر الصرف‬
‫والتجارة‪ :‬مسح األدبيات"‪.‬‬
‫المجلة الدولية لالقتصادات القياسية التطبيقية والدراسات الكمية ‪ .102-85 :)1( 3 ،‬كوينان وكارلوس وسيباستيان فيلوت‪.‬‬
‫‪Los Desafíos del Desarrollo en América .2014‬‬
‫‪ .Latina: Dinámicas Socioeconomicas y Políticas Públicas‬الطبعة الثانية باريس‪ :‬الوكالة الفرنسية‬
‫للتنمية‪ ،‬معهد أمريكا‪.‬‬
‫راملي ‪ ،‬نوريما ‪ ،‬وجان إم بوديفينسكي‪" .2011 .‬آثار تقلب سعر الصرف‬
‫بشأن الصادرات‪ :‬بعض األدلة الجديدة لدول اآلسيان اإلقليمية"‪ .‬ورقة مقدمة في المؤتمر السنوي لخدمة البيانات االقتصادية‬
‫واالجتماعية ‪ ، 7‬معهد المواد ‪ ،‬لندن‪.‬‬
‫سيرينيس وديميتريوس وبول سيرينيس‪" .2008 .‬تأثير تقلب أسعار الصرف على‬
‫الصادرات‪ :‬دليل ألربع دول أوروبية"‪ .‬ورقة مقدمة في المؤتمر الدولي لالقتصاد التطبيقي ‪ ،‬كاستوريا‪.‬‬
‫سيرينيس وديميتريوس وبول سيرينيس‪" .2010 .‬تأثير تقلب سعر الصرف على‬
‫الصادرات‪ :‬دليل إضافي ألربع دول أوروبية"‪ .‬مجلة االقتصاد األوروبي ‪.331-324 :)3( 9 ،‬‬
‫سيتو ‪ ،‬جيانبين‪" .2015 .‬تأثير تقلب سعر الصرف الحقيقي على الصادرات إلى الواليات المتحدة‪ :‬أ‬
‫مقارنة بين البلدان المتقدمة والبلدان األقل نموا الموجهة نحو التصدير"‪.‬‬
‫المجلة الدولية لألعمال واإلدارة ‪.221-214 :)5( 10 ،‬‬
‫‪http://dx.doi.org/10.5539/ijbm.v10n5p214‬‬
‫فيان وجان ماري وكاسبر جي دي فريس‪" .1992 .‬التجارة الدولية وتقلب أسعار الصرف"‪ .‬المراجعة االقتصادية األوروبية ‪36 ،‬‬
‫(‪.1321-1311 :)6‬‬
‫‪-http://dx.doi.org/10.1016/0014-2921(92)90035‬يو زكريا‪ ،‬زوكارنين‪" .2013 .‬العالقة بين الصادرات وتقلب‬
‫سعر الصرف‪:‬‬
‫أدلة تجريبية تستند إلى التجارة بين ماليزيا وتجارتها الرئيسية‬
‫الشركاء‪ ".‬مجلة القضايا الناشئة في االقتصاد والتمويل والمصارف ‪ -‬مجلة شهرية دولية على اإلنترنت ‪:)2( 2 ،‬‬
‫‪.684-668‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
434
Gabriela Mordecki and Ronald Miranda
Appendix A - Exports Characterization
Table A1 Exports Share by Country or Destination Area (%)
Origin: Uruguay
Destination
Brazil
Europe & Central Asia
Free Zones
China
Argentina
Venezuela
United States
Russia
Others
1994
25.8
21.6
0.1
6.0
20.0
0.1
6.9
0.5
19.1
2013
18.9
17.2
16.0
14.2
5.4
4.9
3.9
3.1
16.4
Origin: Chile
Destination
China
Europe & Central Asia
United States
Japan
Brazil
Korea, Rep.
India
Peru
Others
1990
0.4
36.0
16.8
16.2
5.8
3.0
0.7
0.9
20.3
2013
24.8
17.4
12.7
9.9
5.7
5.5
3.0
2.5
18.4
Origin: Brazil
Destination
Europe & Central Asia
China
United States
Argentina
Japan
Venezuela
Korea, Rep.
Chile
Others
1990
31.9
1.2
24.6
2.1
7.5
0.9
1.7
1.5
28.6
2013
23.3
19.0
10.3
8.1
3.3
2.0
2.0
1.9
30.2
Origin: New Zealand
Destination
China
Australia
Europe & Central Asia
United States
Japan
Korea, Rep.
Latin America & Caribbean
United Kingdom
Others
1990
1.0
19.0
18.2
13.1
16.1
4.2
3.0
7.0
18.4
2013
20.7
19.0
10.6
8.5
5.9
3.4
3.2
2.9
25.7
Notes: The term “Others” refers to the rest of the World.
Source: Own elaboration based on data from World Bank (2015).
Appendix B - VEC Residual Test Results
Table B1 VEC Error Correction Equation
Brazil
Coefficient
Std. error
t-statistics
Chile
Coefficient
Std. error
t-statistics
New Zealand
Coefficient
Std. error
t-statistics
Uruguay
Coefficient
Std. error
t-statistics
𝑫(𝑿_𝑩𝑹𝑨)
-0.1692
(0.0527)
[-3.2107]
𝑫(𝑿_𝑪𝑯𝑰)
-0.1589
(0.0675)
[-2.3550]
𝑫(𝑿_𝑵𝒁𝑬𝑳)
-0.3171
(0.0686)
[-4.6194]
𝑫(𝑿_𝑼𝑹𝑼)
-0.2425
(0.0463)
[-5.2389]
𝑫(𝑳𝑴)
0.0000
(0.0000)
[NA]
𝑫(𝑳𝑴)
0.0000
(0.0000)
[NA]
𝑫(𝑳𝑴)
0.0000
(0.0000)
[NA]
𝑫(𝑳𝑴)
0.0000
(0.0000)
[NA]
𝑫(𝑳𝑷𝑹)
0.0588
(0.0165)
[3.5603]
𝑫(𝑳𝑷𝑹𝑴)
0.1003
(0.0292)
[3.4406]
𝑫(𝑳𝑷𝑹)
0.0663
(0.0273)
[2.4277]
𝑫(𝑳𝑷𝑹)
0.0000
(0.0000)
[NA]
𝑫(𝑹𝑬𝑹_𝑪𝑯)
-0.0356
(0.0142)
[-2.5031]
𝑫(𝑹𝑬𝑹_𝑵𝒁𝑬𝑳)
0.0000
(0.0000)
[NA]
𝑫(𝑹𝑬𝑹𝑽_𝑼𝑹𝑼)
-0.2861
(0.0769)
[-3.71978]
Source: Authors’ estimations.
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
‫غابرييلا مورديكي ورونالد ميراندا‬
‫الملحق أ ‪ -‬توصيف الصادرات‬
‫الجدول ألف‪ - 1‬حصة الصادرات حسب البلد أو منطقة المقصد (‪)٪‬‬
‫‪2013‬‬
‫‪24.8‬‬
‫‪17.4‬‬
‫‪12.7‬‬
‫‪9.9‬‬
‫‪5.7‬‬
‫‪5.5‬‬
‫‪3.0‬‬
‫‪2.5‬‬
‫‪18.4‬‬
‫‪1990‬‬
‫‪0.4‬‬
‫‪36.0‬‬
‫‪16.8‬‬
‫‪16.2‬‬
‫‪5.8‬‬
‫‪3.0‬‬
‫‪0.7‬‬
‫‪0.9‬‬
‫‪20.3‬‬
‫‪2013‬‬
‫‪20.7‬‬
‫‪19.0‬‬
‫‪10.6‬‬
‫‪8.5‬‬
‫‪5.9‬‬
‫‪3.4‬‬
‫‪3.2‬‬
‫‪2.9‬‬
‫‪25.7‬‬
‫‪1990‬‬
‫‪1.0‬‬
‫‪19.0‬‬
‫‪18.2‬‬
‫‪13.1‬‬
‫‪16.1‬‬
‫‪4.2‬‬
‫‪3.0‬‬
‫‪7.0‬‬
‫‪18.4‬‬
‫الأصل‪ :‬تشيلي‬
‫مقصد‬
‫الصين‬
‫أوروبا وآسيا الوسطى‬
‫الولايات المتحدة الأمريكية‬
‫اليابان‬
‫البرازيل‬
‫كوريا ‪ ،‬الجمهورية‬
‫الهند‬
‫بيرو‬
‫الاخرين‬
‫الأصل‪ :‬نيوزيلندا‬
‫مقصد‬
‫الصين‬
‫أستراليا‬
‫أوروبا وآسيا الوسطى‬
‫الولايات المتحدة الأمريكية‬
‫اليابان‬
‫كوريا ‪ ،‬الجمهورية‬
‫أمريكا اللاتينية ومنطقة البحر الكاريبي‬
‫المملكة المتحدة‬
‫الاخرين‬
‫‪2013‬‬
‫‪18.9‬‬
‫‪17.2‬‬
‫‪16.0‬‬
‫‪14.2‬‬
‫‪5.4‬‬
‫‪4.9‬‬
‫‪3.9‬‬
‫‪3.1‬‬
‫‪16.4‬‬
‫‪2013‬‬
‫‪23.3‬‬
‫‪19.0‬‬
‫‪10.3‬‬
‫‪8.1‬‬
‫‪3.3‬‬
‫‪2.0‬‬
‫‪2.0‬‬
‫‪1.9‬‬
‫‪30.2‬‬
‫‪1994‬‬
‫‪25.8‬‬
‫‪21.6‬‬
‫‪0.1‬‬
‫‪6.0‬‬
‫‪20.0‬‬
‫‪0.1‬‬
‫‪6.9‬‬
‫‪0.5‬‬
‫‪19.1‬‬
‫الأصل‪ :‬أوروغواي‬
‫مقصد‬
‫البرازيل‬
‫أوروبا وآسيا الوسطى‬
‫المناطق الحرة‬
‫الصين‬
‫الأرجنتين‬
‫فنزويلا‬
‫الولايات المتحدة الأمريكية‬
‫روسيا‬
‫الاخرين‬
‫‪1990‬‬
‫‪31.9‬‬
‫‪1.2‬‬
‫‪24.6‬‬
‫‪2.1‬‬
‫‪7.5‬‬
‫‪0.9‬‬
‫‪1.7‬‬
‫‪1.5‬‬
‫‪28.6‬‬
‫الأصل‪ :‬البرازيل‬
‫مقصد‬
‫أوروبا وآسيا الوسطى‬
‫الصين‬
‫الولايات المتحدة الأمريكية‬
‫الأرجنتين‬
‫اليابان‬
‫فنزويلا‬
‫كوريا ‪ ،‬الجمهورية‬
‫شيلي‬
‫الاخرين‬
‫ملاحظات‪ :‬يشير مصطلح "آخرون" إلى بقية العالم‪.‬‬
‫المصدر‪ :‬التفصيل الخاص بناء على بيانات من البنك الدولي (‪.)2015‬‬
‫الملحق ب ‪ -‬نتائج الاختبار المتبقي ‪VEC‬‬
‫معادلة تصحيح الأخطاء ‪ VEC‬للجدول ‪B1‬‬
‫د (‪)LPR‬‬
‫‪0.0588‬‬
‫)‪(0.0165‬‬
‫]‪[3.5603‬‬
‫د (‪)LM‬‬
‫‪0.0000‬‬
‫)‪(0.0000‬‬
‫]‪[NA‬‬
‫د (‪)X_BRA‬‬
‫‪-0.1692‬‬
‫)‪(0.0527‬‬
‫]‪[-3.2107‬‬
‫البرازيل‬
‫معامل‬
‫الخطأ المعياري‬
‫تي إحصائيات‬
‫د (‪)RER_CH‬‬
‫‪-0.0356‬‬
‫)‪(0.0142‬‬
‫]‪[-2.5031‬‬
‫د (‪)LPRM‬‬
‫‪0.1003‬‬
‫)‪(0.0292‬‬
‫]‪[3.4406‬‬
‫د (‪)LM‬‬
‫‪0.0000‬‬
‫)‪(0.0000‬‬
‫]‪[NA‬‬
‫د (‪)X_CHI‬‬
‫‪-0.1589‬‬
‫)‪(0.0675‬‬
‫]‪[-2.3550‬‬
‫شيلي‬
‫معامل‬
‫الخطأ المعياري‬
‫تي إحصائيات‬
‫د (‪)RER_NZEL‬‬
‫‪0.0000‬‬
‫)‪(0.0000‬‬
‫]‪[NA‬‬
‫د (‪)LPR‬‬
‫‪0.0663‬‬
‫)‪(0.0273‬‬
‫]‪[2.4277‬‬
‫د (‪)LM‬‬
‫‪0.0000‬‬
‫)‪(0.0000‬‬
‫]‪[NA‬‬
‫د (‪)X_NZEL‬‬
‫‪-0.3171‬‬
‫)‪(0.0686‬‬
‫]‪[-4.6194‬‬
‫نيوزيلندا‬
‫معامل‬
‫الخطأ المعياري‬
‫تي إحصائيات‬
‫د (‪)RERV_URU‬‬
‫‪-0.2861‬‬
‫)‪(0.0769‬‬
‫]‪[-3.71978‬‬
‫د (‪)LPR‬‬
‫‪0.0000‬‬
‫)‪(0.0000‬‬
‫]‪[NA‬‬
‫د (‪)LM‬‬
‫‪0.0000‬‬
‫)‪(0.0000‬‬
‫]‪[NA‬‬
‫د (‪)X_URU‬‬
‫‪-0.2425‬‬
‫)‪(0.0463‬‬
‫]‪[-5.2389‬‬
‫اوروجواي‬
‫معامل‬
‫الخطأ المعياري‬
‫تي إحصائيات‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
‫‪434‬‬
Real Exchange Rate Volatility and Exports: A Study for Four Selected Commodity Exporting Countries
Table B2 VEC Residual Diagnostic Test Results
Brazil model
Chile model
New Zealand model
Uruguay model
Adj. R-squared
AIC
0.7235
-11.7468
0.5738
-15.2753
0.7071
-16.3595
0.5085
-12.1277
Jarque-Bera
5.0960*
10.5723*
4.7420*
66.3175
ARCH-LM test (F-version)
344.3568*
565.5398*
493.2296*
666.5134*
Notes: Adj. R-squared is the coefficient of determination adjusted. Lag lengths are selected by AIC. Jarque-Bera:
orthogonalization Cholesky (Lutkepohl) and null hypothesis residuals are multivariate normal. The F-statistic version of the
ARCH-LM test statistic for autoregressive conditional heteroscedasticity: White test is with no cross-terms and null hypothesis
is no heteroscedasticity. * denotes no rejection of the hypothesis at the 0.95 level. Sample: 1990M01-2013M12.
Source: Authors’ estimations.
Table B3 VEC Residual Serial Correlation LM Test Results
LM-stat
LM-stat
LM-stat
LM-stat
Brazil
Chile
New Zealand
Uruguay
1
9.0758*
18.4397*
17.7605*
25.1169*
2
7.2909*
17.4125*
18.0516*
24.1004*
3
14.5464*
21.6412*
17.3478*
24.0432*
4
5
6.4151*
4.7677*
18.2392*
23.6375*
12.5536*
14.9433*
18.8364*
21.5659*
6
7
2.2795*
10.1139*
19.8703*
22.0564*
18.0348*
10.9357*
17.3553*
21.2236*
8
10.8366*
16.8030*
10.3992*
9.8823*
9
13.5449*
21.1425*
21.4919*
16.0332*
10
11
9.7492*
3.5679*
28.4834
16.4182*
22.6213*
25.0235*
17.2687*
16.9515*
12
7.8423*
26.0644*
33.5618
16.5304*
Lags
Notes: Null hypothesis: no serial correlation at lag order ℎ. Sample: 1990M01-2013M12. * denotes no rejection of the
hypothesis at the 0.95 level.
Source: Authors’ estimations.
Table B4 Causality Test (Long-Run)
Dependent variable: 𝑿
Brazil
Chile
New Zealand
Uruguay
Variable
Coefficient
Coefficient
Coefficient
Coefficient
𝐸𝐶𝑇(−1)
-0.3774*
-0.3008*
-0.6229*
-0.2111*
𝑋(−1)
-0.5409*
-0.6507*
-0.4297*
-0.3116*
𝑋(−2)
0.0959
-0.0359
0.1201
-0.0508
𝑋(−3)
0.2167*
0.1007
0.2101*
0.0712
𝑋(−4)
0.1194
0.0081
---
---
𝐿𝑀(−1)
0.2402*
0.2574*
-0.1531
0.2065
𝐿𝑀(−2)
-0.4090*
-0.6636*
-0.1571
0.1544
𝐿𝑀(−3)
-0.2455*
-0.3441*
-0.5024*
0.0851
𝐿𝑀(−4)
-0.7425*
-0.4296*
---
---
𝐿𝑃𝑅/𝐿𝑃𝑅𝑀(−1)
0.1913
0.4314*
0.2985
0.5694*
𝐿𝑃𝑅/𝐿𝑃𝑅𝑀(−2)
0.4042
0.3931*
0.2502
0.1127
𝐿𝑃𝑅/𝐿𝑃𝑅𝑀(−3)
0.7209*
0.1687
0.1406
-0.0501
𝐿𝑃𝑅/𝐿𝑃𝑅𝑀(−4)
0.4374
0.2213
---
---
𝑅𝐸𝑅(−1)
---
-0.6108
0.0795
---
𝑅𝐸𝑅(−2)
---
0.5090
0.2748
---
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
435
‫تقلب أسعار الصرف الحقيقية والصادرات‪ :‬دراسة لأربعة بلدان مصدرة سلع مختارة‬
‫‪435‬‬
‫الجدول ‪ B2‬نتائج اختبار التشخيص المتبقي ‪VEC‬‬
‫نموذج تشيلي‬
‫نموذج البرازيل‬
‫نموذج أوروغواي‬
‫نموذج نيوزيلندا‬
‫‪0.5085‬‬
‫‪0.7071‬‬
‫‪0.5738‬‬
‫‪0.7235‬‬
‫صفة ‪R-squared‬‬
‫‪-12.1277‬‬
‫‪-16.3595‬‬
‫‪-15.2753‬‬
‫‪-11.7468‬‬
‫‪AIC‬‬
‫‪66.3175‬‬
‫*‪4.7420‬‬
‫*‪10.5723‬‬
‫*‪5.0960‬‬
‫جارك بيرا‬
‫*‪666.5134‬‬
‫*‪493.2296‬‬
‫*‪565.5398‬‬
‫*‪344.3568‬‬
‫اختبار ‪( ARCH-LM‬الإصدار ‪)F‬‬
‫الملاحظات‪ :‬صفة ‪ R-squared‬هو معامل التحديد المعدل‪ .‬يتم تحديد أطوال التأخر بواسطة ‪ :AIC. Jarque-Bera‬التعامد ‪Cholesky‬‬
‫)‪ (Lutkepohl‬وبقايا الفرضية الصفرية طبيعية متعددة المتغيرات‪ .‬النسخة الإحصائية ‪ F‬من إحصائية اختبار ‪ ARCH-LM‬للتغاير الشرطي‬
‫الانحدار الذاتي‪ :‬الاختبار الأبيض ليس له مصطلحات متقاطعة والفرضية الصفرية ليست تغايرية‪ * .‬لا يدل على رفض الفرضية عند‬
‫المستوى ‪ .0.95‬عينة‪.1990M01-2013M12 :‬‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫الجدول ‪ B3 VEC‬نتائج اختبار ‪ LM‬للارتباط التسلسلي المتبقي‬
‫إل إم ستات‬
‫إل إم ستات‬
‫إل إم ستات‬
‫إل إم ستات‬
‫شيلي‬
‫البرازيل‬
‫*‪25.1169‬‬
‫*‪17.7605‬‬
‫*‪18.4397‬‬
‫*‪9.0758‬‬
‫‪1‬‬
‫*‪24.1004‬‬
‫*‪18.0516‬‬
‫*‪17.4125‬‬
‫*‪7.2909‬‬
‫‪2‬‬
‫*‪24.0432‬‬
‫*‪17.3478‬‬
‫*‪21.6412‬‬
‫*‪14.5464‬‬
‫‪3‬‬
‫*‪18.8364‬‬
‫*‪12.5536‬‬
‫*‪18.2392‬‬
‫*‪6.4151‬‬
‫‪4‬‬
‫*‪21.5659‬‬
‫*‪14.9433‬‬
‫*‪23.6375‬‬
‫*‪4.7677‬‬
‫‪5‬‬
‫*‪17.3553‬‬
‫*‪18.0348‬‬
‫*‪19.8703‬‬
‫*‪2.2795‬‬
‫‪6‬‬
‫*‪21.2236‬‬
‫*‪10.9357‬‬
‫*‪22.0564‬‬
‫*‪10.1139‬‬
‫‪7‬‬
‫*‪9.8823‬‬
‫*‪10.3992‬‬
‫*‪16.8030‬‬
‫*‪10.8366‬‬
‫‪8‬‬
‫*‪16.0332‬‬
‫*‪21.4919‬‬
‫*‪21.1425‬‬
‫*‪13.5449‬‬
‫‪9‬‬
‫*‪17.2687‬‬
‫*‪22.6213‬‬
‫‪28.4834‬‬
‫*‪9.7492‬‬
‫‪10‬‬
‫*‪16.9515‬‬
‫*‪25.0235‬‬
‫*‪16.4182‬‬
‫*‪3.5679‬‬
‫‪11‬‬
‫*‪16.5304‬‬
‫‪33.5618‬‬
‫*‪26.0644‬‬
‫*‪7.8423‬‬
‫‪12‬‬
‫نيوزيلندا‬
‫اوروجواي‬
‫تتخلف‬
‫ملاحظات‪ :‬فرضية فارغة‪ :‬لا يوجد ارتباط تسلسلي بترتيب التأخر ح‪ .‬العينة‪ * .1990M01-2013M12 :‬لا يدل على رفض الفرضية عند‬
‫المستوى ‪.0.95‬‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫الجدول ‪ B4‬اختبار السببية (طويل الأجل)‬
‫اوروجواي‬
‫نيوزيلندا‬
‫شيلي‬
‫البرازيل‬
‫المتغير التابع‪X :‬‬
‫معامل‬
‫معامل‬
‫معامل‬
‫معامل‬
‫متغير‬
‫*‪-0.2111‬‬
‫*‪-0.6229‬‬
‫*‪-0.3008‬‬
‫*‪-0.3774‬‬
‫إلخ(‪)1−‬‬
‫*‪-0.3116‬‬
‫*‪-0.4297‬‬
‫*‪-0.6507‬‬
‫*‪-0.5409‬‬
‫)‪X (−1‬‬
‫‪-0.0508‬‬
‫‪0.1201‬‬
‫‪-0.0359‬‬
‫‪0.0959‬‬
‫س(‪)2-‬‬
‫‪0.0712‬‬
‫*‪0.2101‬‬
‫‪0.1007‬‬
‫*‪0.2167‬‬
‫)‪X(-3‬‬
‫‪---‬‬
‫‪---‬‬
‫‪0.0081‬‬
‫‪0.1194‬‬
‫س(‪)4-‬‬
‫‪0.2065‬‬
‫‪-0.1531‬‬
‫*‪0.2574‬‬
‫*‪0.2402‬‬
‫)‪LM(-1‬‬
‫‪0.1544‬‬
‫‪-0.1571‬‬
‫*‪-0.6636‬‬
‫*‪-0.4090‬‬
‫)‪LM (-2‬‬
‫‪0.0851‬‬
‫*‪-0.5024‬‬
‫*‪-0.3441‬‬
‫*‪-0.2455‬‬
‫)‪LM (-3‬‬
‫‪---‬‬
‫‪---‬‬
‫*‪-0.4296‬‬
‫*‪-0.7425‬‬
‫)‪LM (-4‬‬
‫*‪0.5694‬‬
‫‪0.2985‬‬
‫*‪0.4314‬‬
‫‪0.1913‬‬
‫)‪LPR / LPRM (-1‬‬
‫‪0.1127‬‬
‫‪0.2502‬‬
‫*‪0.3931‬‬
‫‪0.4042‬‬
‫)‪LPR / LPRM (-2‬‬
‫‪-0.0501‬‬
‫‪0.1406‬‬
‫‪0.1687‬‬
‫*‪0.7209‬‬
‫)‪LPR / LPRM (-3‬‬
‫‪---‬‬
‫‪---‬‬
‫‪0.2213‬‬
‫‪0.4374‬‬
‫)‪LPR / LPRM (−4‬‬
‫‪---‬‬
‫‪0.0795‬‬
‫‪-0.6108‬‬
‫‪---‬‬
‫)‪RER (-1‬‬
‫‪---‬‬
‫‪0.2748‬‬
‫‪0.5090‬‬
‫‪---‬‬
‫)‪RER(−2‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
436
Gabriela Mordecki and Ronald Miranda
𝑅𝐸𝑅(−3)
---
-0.4187
0.2670
---
𝑅𝐸𝑅(−4)
---
-0.0873
---
---
𝑅𝐸𝑅𝑉(−1)
---
---
---
-0.0145
𝑅𝐸𝑅𝑉(−2)
---
---
---
-0.0275
𝑅𝐸𝑅𝑉(−3)
---
---
---
0.0824*
Notes: Variables are in first difference. Values in parentheses are the lags. * is the 5% critical level.
Source: Authors’ estimations.
Appendix C - Outliers and Dummy Variables
Table C1 Uruguay
Influence
𝑳𝑴
𝑳𝑷𝑹
Period
Type
1994-10
AO
1996-04
AO
1996-09
AO
1998-10
AO
1999-02
AO
2000-11
AO
x
2001-04
TC
x
2002-02
AO
x
Argentinean crisis and devaluation
2002-08
AO
x
Uruguayan bank crisis and devaluation
2003-06
AO
x
2008-08
TC
x
2008-10
TC
2009-01
AO
2009-05
TC
2010-06
TC
2012-07
AO
2012-11
AO
2013-05
AO
2013-07
TC
𝑿
x
𝑹𝑬𝑹𝑽
x
Brief description
“Tequila effect”, due to Mexico 1994 crisis
x
Impact of mad cow disease in beef exports, and China wool demand
x
Oil prices increase, due Gulf War
x
x
1998 Russian financial crisis
x
Brazilian devaluation
First outbreak of foot-and-mouth disease (FMD) in Uruguay
x
Generalization of FMD in Uruguay
Uruguayan public debt restructuring
x
x
International crisis
x
x
International crisis and devaluation in Uruguay
x
x
x
x
GDP contraction in developed economies
Recovery of international markets
x
x
x
Appreciation of Uruguayan RER with its trading partners
x
x
Euro Zone problems and changes in Uruguayan monetary policy
x
Euro Zone problems and changes in Uruguayan monetary policy
x
Changes in Uruguayan monetary policy
x
Monetary policy in Uruguay goes from interest rate to M1
Source: Authors’ estimations.
Table C2 Brazil
Influence
𝑳𝑴
x
Period
Type
1990-10
AO
1991-05
AO
1991-09
AO
1992-08
AO
1992-10
TC
1993-01
AO
1993-05
AO
1995-06
TC
x
Tequila effect
1996-04
AO
x
Increase of international grain prices
1996-09
AO
x
Increase of international grain prices
1998-08
AO
x
Russian moratorium
1999-08
AO
x
Sharp fall in the index of international prices of basic food export
𝑿
x
𝑳𝑷𝑹
Trade reform (liberalization)
x
Widespread decline in international food prices
Impact of international food prices decline
x
x
x
Brief description
x
European Monetary System crisis
x
International prices recovery
x
Recovery of global demand
x
Trade liberalization
x
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
‫غابرييلا مورديكي ورونالد ميراندا‬
‫‪---‬‬
‫‪0.2670‬‬
‫‪-0.4187‬‬
‫‪---‬‬
‫)‪RER(-3‬‬
‫‪---‬‬
‫‪---‬‬
‫‪-0.0873‬‬
‫‪---‬‬
‫)‪RER(-4‬‬
‫‪-0.0145‬‬
‫‪---‬‬
‫‪---‬‬
‫‪---‬‬
‫)‪RERV(-1‬‬
‫‪-0.0275‬‬
‫‪---‬‬
‫‪---‬‬
‫‪---‬‬
‫)‪RERV(-2‬‬
‫*‪0.0824‬‬
‫‪---‬‬
‫‪---‬‬
‫‪---‬‬
‫)‪RERV(-3‬‬
‫ملاحظات‪ :‬المتغيرات في الفرق الأول‪ .‬القيم الموجودة بين قوسين هي التأخير‪ * .‬هو المستوى الحرج بنسبة ‪.٪5‬‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫الملحق ج ‪ -‬القيم المتطرفة والمتغيرات الوهمية‬
‫الجدول جيم‪ 1-‬أوروغواي‬
‫وصف مختصر‬
‫"تأثير تيكيلا" بسبب أزمة المكسيك ‪1994‬‬
‫‪RERV‬‬
‫تأثير‬
‫‪LM‬‬
‫إل بي آر‬
‫𝑿‬
‫نوع مرحلة زمنية‬
‫أاو‬
‫‪1994-10‬‬
‫أاو‬
‫‪1996-04‬‬
‫أاو‬
‫‪1996-09‬‬
‫أاو‬
‫‪1998-10‬‬
‫أاو‬
‫‪1999-02‬‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2000-11‬‬
‫‪x‬‬
‫تي سي‬
‫‪2001-04‬‬
‫الأزمة الأرجنتينية وخفض قيمة العملة‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2002-02‬‬
‫أزمة البنوك في أوروغواي وانخفاض قيمة العملة‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2002-08‬‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2003-06‬‬
‫‪x‬‬
‫تي سي‬
‫‪2008-08‬‬
‫تي سي‬
‫‪2008-10‬‬
‫أاو‬
‫‪2009-01‬‬
‫تي سي‬
‫‪2009-05‬‬
‫تي سي‬
‫‪2010-06‬‬
‫أاو‬
‫‪2012-07‬‬
‫أاو‬
‫‪2012-11‬‬
‫أاو‬
‫‪2013-05‬‬
‫تي سي‬
‫‪2013-07‬‬
‫‪x‬‬
‫تأثير مرض جنون البقر على صادرات لحوم البقر والطلب الصيني على الصوف‬
‫‪x‬‬
‫ارتفاع أسعار النفط بسبب حرب الخليج‬
‫‪x‬‬
‫الأزمة المالية الروسية ‪1998‬‬
‫‪x‬‬
‫تخفيض قيمة العملة البرازيلي‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫أول فاشية لمرض الحمى القلاعية في أوروغواي‬
‫تعميم الحمى القلاعية في أوروغواي‬
‫‪x‬‬
‫إعادة هيكلة الدين العام في أوروغواي‬
‫أزمة دولية‬
‫‪x‬‬
‫الأزمة الدولية وانخفاض قيمة العملة في أوروغواي‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫انكماش الناتج المحلي الإجمالي في الاقتصادات المتقدمة‬
‫‪x‬‬
‫انتعاش الأسواق الدولية‬
‫‪x‬‬
‫تقدير شركة ‪ RER‬في أوروغواي مع شركائها التجاريين‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫مشاكل منطقة اليورو والتغيرات في السياسة النقدية لأوروغواي‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫مشاكل منطقة اليورو والتغيرات في السياسة النقدية لأوروغواي‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫التغيرات في السياسة النقدية في أوروغواي‬
‫السياسة النقدية في أوروغواي تنتقل من سعر الفائدة إلى ‪M1‬‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫الجدول جيم ‪ 2‬البرازيل‬
‫وصف مختصر‬
‫إل بي آر‬
‫إصلاح التجارة (التحرير)‬
‫تأثير‬
‫‪LM‬‬
‫𝑿‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫نوع مرحلة زمنية‬
‫أاو‬
‫‪1990-10‬‬
‫أاو‬
‫‪1991-05‬‬
‫أاو‬
‫‪1991-09‬‬
‫أاو‬
‫‪1992-08‬‬
‫تي سي‬
‫‪1992-10‬‬
‫أاو‬
‫‪1993-01‬‬
‫أاو‬
‫‪1993-05‬‬
‫تأثير تيكيلا‬
‫‪x‬‬
‫تي سي‬
‫‪1995-06‬‬
‫زيادة أسعار الحبوب الدولية‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪1996-04‬‬
‫زيادة أسعار الحبوب الدولية‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪1996-09‬‬
‫الوقف الاختياري الروسي‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪1998-08‬‬
‫انخفاض حاد في مؤشر الأسعار الدولية لصادرات الأغذية الأساسية‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪1999-08‬‬
‫انخفاض واسع النطاق في أسعار الغذاء العالمية‬
‫‪x‬‬
‫تأثير انخفاض أسعار الغذاء العالمية‬
‫‪x‬‬
‫أزمة النظام النقدي الأوروبي‬
‫‪x‬‬
‫انتعاش الأسعار الدولية‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫انتعاش الطلب العالمي‬
‫‪x‬‬
‫تحرير التجارة‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019 411-437‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
‫‪436‬‬
Real Exchange Rate Volatility and Exports: A Study for Four Selected Commodity Exporting Countries
2001-04
AO
International production slowdown
2002-07
AO
x
2002-09
AO
x
2003-09
AO
x
2005-04
AO
2006-07
AO
x
Impact of rising oil prices
2008-03
AO
x
Impact of rising oil prices
2008-08
TC
x
x
International crisis and commodity prices fall
2008-10
AO
x
x
International crisis
2009-01
AO
x
x
International crisis
2009-07
AO
x
Fall in food prices
2010-07
TC
x
Price increase of some relevant products by effects of drought
2011-10
AO
x
Falling international oil prices
2012-07
AO
x
Increase in commodity prices, due to weather problems
x
Financial uncertainty and devaluation of the real
x
Devaluation of the real due to presidential elections (Lula)
x
x
Exports increase
x
Commodity prices increase
Source: Authors’ estimations.
Table C3 Chile
𝑿
Influence
𝑳𝑴
𝑳𝑷𝑹𝑴
AO
x
x
2000-04
AO
x
2001-07
AO
2006-06
AO
2007-08
AO
2008-10
AO
2009-01
AO
2009-11
AO
2010-05
AO
x
2011-01
AO
x
Period
Type
1993-01
𝑹𝑬𝑹
Fall in international prices, mainly copper and cellulose.
Imports’ license system and application of a countervailing duty
Entry into force of the Free Trade Agreement with Korea
x
x
x
Brief description
x
Impact of Argentinean crisis
x
Fall of copper prices
x
New increase of copper prices
x
x
International crisis impact
International crisis impact
x
x
Exchange market volatility
Increase of copper prices due to China’s demand
x
Influence of US economic recovery instability in the currency
Source: Authors’ estimations.
Table C4 New Zealand
Influence
𝑳𝑴
𝑳𝑷𝑹𝑴
Period
Type
1990-12
AO
1993-01
AO
1996-04
AO
2000-12
AO
x
Impact of inflation fall on the RER
2007-08
AO
x
US monetary policy impact
2008-10
AO
x
x
x
International crisis impact
2009-01
AO
x
x
International crisis impact
2012-07
AO
x
Increase in commodity prices, due to weather problems
𝑿
𝑹𝑬𝑹
Brief description
Gulf crisis impact on world demand and increase of agricultural
commodities supply
x
Global recession
x
Increase of international grain prices
x
Source: Authors’ estimations.
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
437
‫‪437‬‬
‫تقلب أسعار الصرف الحقيقية والصادرات‪ :‬دراسة لأربعة بلدان مصدرة سلع مختارة‬
‫أاو‬
‫‪2001-04‬‬
‫تباطؤ الإنتاج الدولي‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2002-07‬‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2002-09‬‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2003-09‬‬
‫أاو‬
‫‪2005-04‬‬
‫تأثير ارتفاع أسعار النفط‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2006-07‬‬
‫تأثير ارتفاع أسعار النفط‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2008-03‬‬
‫أزمة دولية وانخفاض أسعار السلع الأساسية‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫تي سي‬
‫‪2008-08‬‬
‫أزمة دولية‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2008-10‬‬
‫أزمة دولية‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2009-01‬‬
‫انخفاض أسعار المواد الغذائية‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2009-07‬‬
‫زيادة أسعار بعض المنتجات ذات الصلة بسبب آثار الجفاف‬
‫‪x‬‬
‫تي سي‬
‫‪2010-07‬‬
‫انخفاض أسعار النفط العالمية‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2011-10‬‬
‫ارتفاع أسعار السلع بسبب مشاكل الطقس‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2012-07‬‬
‫‪x‬‬
‫عدم اليقين المالي وانخفاض قيمة الريال‬
‫‪x‬‬
‫انخفاض قيمة الريال بسبب الانتخابات الرئاسية (لولا)‬
‫زيادة الصادرات‬
‫‪x‬‬
‫ارتفاع أسعار السلع الأساسية‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫الجدول جيم‪3-‬‬
‫وصف مختصر‬
‫‪RER‬‬
‫‪LPRM‬‬
‫انخفاض الأسعار الدولية ‪ ،‬وخاصة النحاس والسليلوز‪ .‬نظام ترخيص‬
‫الواردات وتطبيق رسوم تعويضية‬
‫تأثير‬
‫‪LM‬‬
‫𝑿‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪1993-01‬‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2000-04‬‬
‫أاو‬
‫‪2001-07‬‬
‫أاو‬
‫‪2006-06‬‬
‫أاو‬
‫‪2007-08‬‬
‫أاو‬
‫‪2008-10‬‬
‫أاو‬
‫‪2009-01‬‬
‫أاو‬
‫‪2009-11‬‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2010-05‬‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2011-01‬‬
‫دخول اتفاق التجارة الحرة مع كوريا حيز النفاذ‬
‫أثر الأزمة الأرجنتينية‬
‫‪x‬‬
‫انخفاض أسعار النحاس‬
‫‪x‬‬
‫زيادة جديدة في أسعار النحاس‬
‫‪x‬‬
‫أثر الأزمات الدولية‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫أثر الأزمات الدولية‬
‫تقلبات سوق الصرف‬
‫تأثير الانتعاش الاقتصادي الأمريكي وعدم الاستقرار في العملة‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫ارتفاع أسعار النحاس بسبب طلب الصين‬
‫‪x‬‬
‫نوع مرحلة زمنية‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫الجدول جيم ‪4‬‬
‫وصف مختصر‬
‫‪RER‬‬
‫‪LPRM‬‬
‫تأثير‬
‫‪LM‬‬
‫تأثير الأزمة الخليجية على الطلب العالمي وزيادة المعروض من‬
‫السلع الزراعية‬
‫𝑿‬
‫نوع مرحلة زمنية‬
‫أاو‬
‫‪1990-12‬‬
‫أاو‬
‫‪1993-01‬‬
‫أاو‬
‫‪1996-04‬‬
‫تأثير انخفاض التضخم على ‪RER‬‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2000-12‬‬
‫تأثير السياسة النقدية الأمريكية‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2007-08‬‬
‫أثر الأزمات الدولية‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2008-10‬‬
‫أثر الأزمات الدولية‬
‫‪x‬‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2009-01‬‬
‫ارتفاع أسعار السلع بسبب مشاكل الطقس‬
‫‪x‬‬
‫أاو‬
‫‪2012-07‬‬
‫‪x‬‬
‫الركود العالمي‬
‫‪x‬‬
‫زيادة أسعار الحبوب الدولية‬
‫المصدر‪ :‬تقديرات المؤلفين‪.‬‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
‫‪x‬‬
438
Gabriela Mordecki and Ronald Miranda
THIS PAGE INTENTIONALLY LEFT BLANK
PANOECONOMICUS, 2019, Vol. 66, Issue 4, pp. 411-437
‫غابرييلا مورديكي ورونالد ميراندا‬
‫تركت هذه الصفحة فارغة عن قصد‬
‫‪ ، PANOECONOMICUS ، 2019 411-437‬المجلد ‪ ، 66‬العدد ‪ ، 4‬ص ‪437-411‬‬
‫‪438‬‬