Jak zakaz handlu w niedzielę przełoży się na PKB?

Wiemy, że najprawdopodobniej w 2018 r. w Polsce wejdzie w życie zakaz handlu w drugą i trzecią niedzielę miesiąca, być może z pewnymi wyjątkami przed świętami. Od 2020 zakaz ten ma być rozszerzony na prawie wszystkie niedziele w roku. Jaki przyniesie to skutek ekonomiczny? Powstało wiele raportów i prac na ten temat. Praktycznie wszystkie stawiają tę samą diagnozę: wpływ będzie negatywny, przede wszystkim wzrośnie poziom bezrobocia oraz spadnie sprzedaż. Konkluzje niektórych publikacji opiszę tutaj.

Ostatnio powstał polski raport firmy PwC [1], wg którego łączna sprzedaż handlu detalicznego może spaść o ok. 5%, czyli z 230 mld do 218 mld zł. Jest to bardzo dużo, biorąc pod uwagę, że jest to niecałe 40% wszystkich obrotów w niedzielę (bo przedstawiciele branżowi szacują, że niedziela generuje ok. 13% przychodów).

Tutaj jedna uwaga. Intuicyjnie może nam się wydawać, że spadek sprzedaży o 12 mld zł spowoduje spadek PKB o 12 mld zł. Ale, jeśli ograniczymy się do handlu wewnętrznego, to tak nie jest, bo sprzedaż towaru jest kosztem konsumentów. A ponieważ PKB = dochody ludności, to efekt jest zerowy. Natomiast jeśli weźmiemy cały handel wewnętrzny + zewnętrzny, szczególnie przygraniczny, to oczywiście powstaną realne spadki PKB, bo klient będzie mógł podjechać do sklepu za granicą, gdzie są otwarte sklepy w niedziele. O ile wiem np. na Ukrainie i Białorusi nie ma tego zakazu. Raport FOR [2] zwraca uwagę z kolei na to, że w Niemczech także w wielu miejscach występuje już dziś ten zakaz, tak że dotychczas to polskie sklepy na nim zyskiwały, skoro  przyjeżdżali do nas Niemcy. Można więc powiedzieć, że efekt spadku sprzedaży będzie podwójny: zatrzymanie zysków z Zachodu i ucieczka kapitału na Wschód.
FOR dodaje: "Żadne państwo naszego regionu nie ogranicza handlu w niedzielę. Polska, podobnie jak inne kraje Europy Środkowo-Wschodniej, jest na drodze gospodarczego pościgu za bogatszymi krajami Zachodu i nie może pozwolić sobie na rezygnację z około 50 dni pracy sektora handlu w skali roku." A jednak może.

Drugą kwestią jest wpływ zakazu handlu na poziom zatrudnienia. Zgodnie z PwC szacuje się, że w handlu detalicznym może ono zostać zredukowane o ok. 7%, co ma przekładać się na zwolnienie lub niezatrudnienie od 62 do 85,5 tys. osób.

To tyle jeśli chodzi o polskie raporty. Z kolei Burda i Weil [3] sporządzili specjalny model ekonomiczny, który wykorzystali do estymacji spadku niektórych zmiennych ekonomicznych w wyniku zakazu handlu w niedzielę w USA. Ich praca jest bardzo mało czytelna (np. słabo opisane tabele i wzory), ale z grubsza biorąc stwierdzili, że w latach 1969-93 w tych stanach gdzie zakazano handlu w niedzielę, zatrudnienie spadło między 1,9% a 10,6% logarytmicznych punktów proc. (w stosunku do logarytmicznej populacji pracowników) w zależności od sektora. Wyjątkiem była branża odzieżowa, która wydawała się nawet mieć lekką nadwyżkę. Najmocniej dostało się gastronomii (-10,62%), a najmniej branży spożywczej (-1,87%). Dla wszystkich branż było to -2,2%, przy czym handel detaliczny aż -5,5%. Są to dane istotne statystycznie.

Ostatnio dla 30 krajów Europy badania przeprowadzili Genakos i Danchev [4] . Dane objęły okres 1999-2013. Badacze opracowali dwa rodzaje modeli. Pierwszy sprawdzał prosto czy istniał wpływ deregulacji handlu w niedziele czy nie, tj. używając zmiennej zero-jedynkowej. Drugi był bardziej precyzyjny, bo każde państwo może kontrolować handel w niedziele w różnym stopniu i co więcej kontrola ta może zmieniać się w czasie; zmienna reprezentująca regulację handlu zmienia się wtedy w indeks. Pierwszy z modeli wykazał, że deregulacja w handlu detalicznym średnio rocznie zwiększa zatrudnienie o 7,3% (na poziomie logarytmów), natomiast drugi o 3,6%.

Powyższa analiza wskazuje, że wszystkie raporty się pokrywają. Jeżeli rzeczywiście zakaz handlu w niedziele przyniesie spadek zatrudnienia w zakresie 4-7%, to przyniesie to oczywiście duże reperkusje gospodarcze.

Ktoś mógłby zapytać, dlaczego PKB miałoby spaść, skoro zatrudnienie to koszt pracodawcy, czyli niewydany pieniądz, który nie ginie. Dochód rzeczywiście by się nie zmienił, gdyby ludziom było wszystko jedno kiedy zrobią zakupy. Te zakupy to nie tylko detal, ale także inwestycje, które przedsiębiorcy chcieliby ponieść na dalszy rozwój firmy. Powstaje tutaj zastój, który powstaje w wyniku braku możliwości dokonania transakcji: z jednej strony ludzie chcą teraz coś kupić (bo jest dla nich to wygodne), z drugiej strony przedsiębiorcy chcą teraz sprzedać, aby w coś zainwestować. Brak obrotu w niedziele spowalnia cały ten mechanizm. To spowolnienie to nic innego jak koszt czasu - jest to dobry przykład wyjaśnienia pojęcia kosztu alternatywnego, kosztu utraconych możliwości. Nawiasem mówiąc powstają tu także inne drobne niedogodności, jak np. dłuższe kolejki w soboty, a przecież gdyby nie było tej kolejki (tzn. była wolna niedziela), to można by było robić coś ciekawszego, może coś odkrywczego, co jakoś tam nawet może się przyczynić do zwiększenia PKB.

Jak więc zakaz handlu w niedzielę może wpłynąć na PKB? Możemy spróbować zrobić zgrubne szacunki. Należy to traktować jako eksperyment myślowy, a nie prawdziwą prognozę. Pobrałem dane ze strony multipl.com: stopy zatrudnienia USA oraz realny PKB USA od 1948 do 2016. W gretlu przekształciłem te wielkości na stopy zmian i zastosowałem model:

Stopa wzrostu realnego PKB = Stała + Stopa zmian stopy zatrudnienia + składnik losowy

Parametry regresji liniowej okazały się niestabilne w czasie.

Dlatego dla uproszczenia zmniejszyłem zakres próby do 1980 r. Uzyskane statystyki:

Czyli Realny PKB wzrasta średnio o 1,45%, gdy zatrudnienie rośnie o 1% (przypomina to nieco znane prawo Okuna).

Ten wynik jest nawet zgodny z wynikami Sawtelle [5] , która analizowała zależności między realnym PKB a zatrudnieniem, ale w odwrotnym kierunku, tj. wpływu PKB na zatrudnienie. Wzięła szeroki zakres danych dla USA dla lat 1901-2001. Uzyskany parametr = 0,66%, a zauważmy, że odwrotność 1/0,66 = 1,52, czyli wynik niemal identyczny.

W sumie dochodzimy do ciekawego rozwiązania: jeśli na podstawie powyższych raportów przyjmiemy, że zakaz handlu w niedziele doprowadzi do spadku zatrudnienia o 4%, to PKB spadnie o 4*1,45% = 5,8%. Bardziej prawdopodobne będzie to jednak wartość 2,2% (wszystkie sektory zgodnie z badaniami Burda i Weila), a wówczas dostaniemy 3,2% spadku PKB.

Jeśli więc normalnie rozwijamy się w tempie 3-4% rocznie, to w roku 2018-2019 cały wzrost może zostać zredukowany do zera albo poniżej. Nawet jeśli to tylko abstrakcja, to przecież trzeba brać pod uwagę, że niedziela to 14% roku.


Literatura:
[1] PwC, Rynek handlu detalicznego w Polsce, Potencjalne skutki wprowadzenia węgierskich rozwiązań regulacyjnych dla polskich sieci handlowych, 2015;
[2] Orczyk, M., Trzeciakowski, R., Zakaz handlu w niedzielę – szkodliwy dla konsumentów, pracowników i sektora handlu, 12/2016;
[3] Burda, M., Weil, P., Blue Laws, Oct. 2005;
[4] Genakos, C., Danchev, S., Evaluating the impact of Sunday trading deregulation, 2015;
[5] Sawtelle, B., Analyzing the Link Between Real GDP and Employment An Industry Sector Approach EMPLOYMENT RESPONSIVENESS TO LONG-TERM REAL GDP EXPANSION DIFFERS MARKEDLY ACROSS U.S. INDUSTRY SECTORS, Oct. 2007.

Bańka na S&P500. Czy Amerykanie dobiją leżącego?

Ostatnie 10 lat polskiej giełdy należy zaliczyć do trudnych. Średnio biorąc nie jest to ani bessa, ani hossa - średnioroczny wzrost WIG od początku 2007 do 10.2017 wyniósł mniej więcej tyle co lokata w banku, 2-2,5%, a zarobek inwestora pasywnego to mniej niż lokata, bo tylko 1,2-1,7% po odjęciu kosztów transakcyjnych (2,5% - 2*0,0039*1,025 / 1,0039 = 1,7%, zob. Stopa zwrotu po potrąceniu prowizji). Tymczasem rynek amerykański pnie się w górę, jakby istniała tylko północ. W analogicznym okresie S&P 500 wzrósł 80%.

Różnicę pomiędzy indeksami pokazałem na poniższej grafice:

 
Jakby tego było mało, indeks USA wszedł w fazę "przewartościowania" z punktu widzenia strategii polegającej na kupnie akcji, gdy wskaźnik indeks / GDP < 0,9 i sprzedawaniu, gdy  wskaźnik ten > 1,1. Na portalu GuruFocus, aktualizowane są analizy tego wskaźnika, który obecnie daje jednoznaczny sygnał przegrzania. Wskaźnik kapitalizacja szerokiego rynku / PKB USA możemy przestudiować dwoma wykresami:

oraz:

 Źródło: https://www.gurufocus.com/stock-market-valuations.php


Wskaźnik znajduje się 38,5% powyżej równowagi z PKB (tj. 100%). Jest to silny sygnał, by przygotowywać się na wyjście.

Również z punktu widzenia wskaźnika C/Z sytuacja wygląda kiepsko, bo wynosi dziś 25.

 Źródło: http://www.multpl.com/

C/Z Shillera wygląda jeszcze gorzej = 31,5:

Z drugiej strony C/Z WIG = 14, czyli nic nadzwyczajnego. Gdyby WIG oderwał się od USA, to nie byłoby kłopotu. Są jednak dwie przesłanki, za którymi przemawia negatywny scenariusz. Pierwsza to silna korelacja. W analizowanym okresie (01.2007-10.2017) korelacja miesięcznych stóp zwrotu WIG z S&P500 wyniosła 0,73. 
Druga to efekt rządów PIS:
- duże wydatki socjalne, jak np. 500+, którego skutek konsumpcyjny zostanie już całkowicie "przetrawiony";
- podniesienie płacy minimalnej do zbyt wysokich poziomów, co doprowadzi do wzrostu bezrobocia w 2018 - zob. Rząd podnosi wynagrodzenie minimalne do 2000 zł brutto - oznacza to wzrost bezrobocia w 2018 (oraz ewentualnie do rozważenia Komentarz do meta-analizy pt. "Why Does the Minimum Wage Have No Discernible Effect on Employment?"); 
- spadek poziomu praworządności i demokratyzacji - zob. Czy PIS rozwali gospodarkę? Praworządność i demokracja vs PKB
- zakaz handlu w niedziele - zob. Jak zakaz handlu w niedzielę przełoży się na PKB?

Ogólnie prognoza giełdowa nie napawa optymizmem.

Czy kultura wpływa na koszt kapitału własnego?

Czy kultura danego kraju może w ogóle jakoś wpływać na stopę procentową / koszt kapitału własnego? Jak zmierzyć kulturę? W ekonomii ważne jest posługiwanie się precyzyjnymi definicjami, a to pojęcie wydaje się wieloznaczne, trochę mgliste. Na przykład encyklopedia pwn podaje aż 7 definicji słowa "kultura". Jeśli odejmiemy znaczenia biologiczne, to zostają 4 definicje:

1. «materialna i umysłowa działalność społeczeństw oraz jej wytwory»

2. «społeczeństwo rozpatrywane ze względu na jego dorobek materialny i umysłowy»

3. «odpowiednio wysoki poziom rozwoju społeczeństwa w jakimś zakresie»

4. «umiejętność obcowania z ludźmi»

W  pracy Graya, Kanga i Yoo [1] znajdziemy jeszcze dwie inne. Pierwsza jest wyrafinowana i uważa "kapitał kulturowy" za coś mechanicznego:

5. "kolektywne programowanie umysłu, które odróżnia członków jednej grupy lub kategorii ludzi od innej".

Druga dostrzega aspekt historyczny:

6. "zwyczajowe przekonania i wartości, które są przekazywane dość niezmiennie z pokolenia na pokolenie przez grupy etniczne, religijne i społeczne".

Badania [1] wskazują, że kultura ma wpływ na koszt kapitału własnego. Jest on istotnie wyższy w społeczeństwach bardziej indywidualistycznych zgodnie z hipotezą, że te o wyższym poziomie indywidualizmu podejmują częściej / większe ryzyka i są bardziej niepewne. Zgodnie z opisywanym modelem kraje, które bardziej unikają niepewności wymagają większej jednolitości, co ma wpływ na decyzje biznesowe: bardziej konserwatywne podejście do strategii i mniejsze zarządzanie zyskami. Tam gdzie panuje indywidualizm, menedżerowie są bardziej elastyczni, optymistyczni i ponoszą większe ryzyko.

Analiza empiryczna autorów bazuje na próbce firm z 32 krajów między 1992 a 2006. Poniższa tabela prezentuje główne wyniki:

gdzie:

N - liczba danych

COEC - cost of equity capital - koszt kapitału własnego

UA - zmienna reprezentująca poziom "unikania niepewności"

IND - zmienna reprezentująca poziom "indywidualizmu" społeczeństwa

Pomiędzy COEC a UA występuje korelacja -0,298, pomiędzy COEC a IND 0,126, pomiędzy UA a IND -0,514. Wszystkie istotne.

Tutaj powstaje pytanie dlaczego badacze przyjęli zmienne współliniowe, tzn. skorelowane UA i IND. W takiej sytuacji nie powinno się stosować MNK, a UMNK chyba też nie bardzo. Statystycy zaproponowali wiele konkurujących metod, które mają poradzić sobie ze współliniowością, jak np. metody kary (estymacja grzbietowa, estymator Steina, estymator mostu oraz Lasso - [2]). Publikacja nie zawiera informacji, jakiej estymacji użyto.  

Średnia COEC wyniosła 10,7% z odchyleniem standardowym 4,7%. Mediana  = 10%. Widać jednak, że zmienne UA i IND mocno się odchylają (odchylenie st. 20 i 23 przy średniej 54 i 75, odpowiednio). Moim zdaniem mogą mieć na to wpływ podatki dochodowe od zysków kapitałowych i dywidendy, które procentowo różnią się w zależności od kraju. Wyniki byłyby dopiero oczyszczone z błędów, gdyby odjęto stopy PIT (zob. Wycena akcji ze wszystkimi podatkami dochodowymi). Dla Polski, przy COEC = 10%, byłoby to 8%.

Literatura:

[1] Gray, S. J., Kang, T., Yoo, Y. K., National Culture and International Differences in the Cost of Equity Capital, 2013;

[2] Fu, W. J., Penalized Estimating Equations, Mar. 2003.

Prawidłowa wycena akcji bez PIT

W wielu niedawnych wpisach starałem się wykazać, że wycena akcji powinna uwzględniać podatek od zysków kapitałowych, niezależnie od tego kiedy sprzedamy akcje. Teraz pokażę, że prawidłowa wycena może całkowicie pominąć ten podatek. 

W artykule Wycena akcji ze wszystkimi podatkami dochodowymi wyprowadziłem wzór na wartość wewnętrzną akcji z PIT:

(1)

Natomiast stopę dyskontową r zapisałem w postaci:

(2)

Wówczas zastanawiałem się czym jest właściwie stopa r(a). Odpowiedź przyniósł artykuł CAPM skorygowany o PIT. Dalsza wycena Amiki  - jest to stopa obliczona za pomocą modelu rynkowego, jak np. CAPM. Możemy podstawić (2) do (1):

(3)

Pozbyliśmy się problemu z PIT. Oczywiście gdy n dąży do nieskończoności oraz g < r(a), dostajemy model Gordona:

(4)

Ale skoro dostajemy model Gordona, to po co w ogóle zaczynać z podatkami? Po pierwsze zauważmy, że (3) i (4) dostarcza ważnej informacji: jeśli stosujemy model Gordona, to musimy użyć dywidendy brutto, tzn. tej, którą wypłaca spółka, a nie tej, którą otrzymuje akcjonariusz!
Po drugie stopa r(a) to nie rzeczywista rentowność inwestora ani firmy, tylko zmiany giełdowe plus stopa dywidendy brutto - pomijam tu kwestię kosztów transakcyjnych.

P. S.

Można zadać pytanie, jeżeli wycena bez PIT jest prawidłowa, to dlaczego uznałem wyceny sporządzane przez analityków jako błędne ( Skorygowana rekomendacja dla Amiki - poprawiam wycenę analityków ), bo nie odejmują PITu? Rzecz polega na tym, że analitycy biorą złą stopę dyskontową, zaniżoną, przez co wycena jest zawyżona. Ich najczęstsza metoda to oszacowanie wartości firmy za pomocą WACC i od tej wartości odejmują poziom zobowiązań. Jest to prawidłowa metoda, jeśli oczywiście prawidłowo szacuje się poszczególne składniki. Warto spojrzeć na sposób wyceny analityków PKO BP, np. dla KGHM: https://www.bankier.pl/gielda/rekomendacje/KGHM
Opisana w miarę dokładnie wycena nie zawiera tego co najważniejsze, tzn. na jakiej podstawie przyjęta została beta = 1,4 oraz premia za ryzyko 5%. Nie muszę nawet sprawdzać, bo wiem jak to zrobili: oszacowali betę na dziennych stopach zwrotu! Jak to się ma do reszty danych, które są podawane w kategoriach rocznych? Dla rocznych stóp zwrotu KGHM w latach 1998-2016 za pomocą klasycznego CAPM, dostaniemy betę powyżej 2,7. Premia za ryzyko (różnica między średnią arytmetyczną stopą zwrotu z WIG a stopą wolną od ryzyka 3,4-4%) wyniosła ponad 8%. W ten sposób dostaniemy stopę dyskontową 25-26%.

Oprócz błędnej stopy dyskontowej, przyjęto także zbyt niskie tempo wzrostu w fazie modelu rezydualnego - zaledwie 1,5%. Czyli poniżej inflacji i poniżej rentowności obligacji skarbowych.

Dla KGHM w długim terminie można przyjąć g = stopa wolna od ryzyka z CAPM. Wtedy (4) zapisalibyśmy:

(5)

Zauważmy co by się stało, gdybyśmy podstawili dane, które obliczyłem. Załóżmy do tego, że przyszła dywidenda brutto wzrośnie o 25% z powodu lepszej koniunktury na miedzi:

Wycena ta jest błędna, dlatego, że dywidendy powinny rosnąć dużo szybciej niż w tempie 3-4%. Model ten będzie tyko poprawny na poziomie rezydualnym.

Trend Amiki to prawdziwy Trend. Czy to przyczyna niedowartościowania?

Wg Investopedii trend to ogólny kierunek ceny aktywa w danym przedziale czasu. Inwestorzy nie zastanawiają się za bardzo czy na trend bardziej składa się autokorelacja czy niestacjonarność stóp zwrotu. Oba pojęcia są ze sobą związane, ale jednak intuicja podpowiada mi, że ważniejsza jest niestacjonarność, która implikuje np. falistość i cykliczność akcji (lub stóp zwrotu).

Są takie walory, które obiektywnie znajdują się w danym trendzie. Amica ewidentnie znajduje się w trendzie spadkowym.  Zupełnie inaczej jest z WIG, przynajmniej dziennym. Dzienne stopy WIG są auto-skorelowane, ale nie są niestacjonarne. Dla porównania zróbmy 2 testy: korelacji i stacjonarności - dla ruchu Browna, WIG oraz AMC.

Test autokorelacji: 
1) wygenerowany ruch Browna (2048 danych):

Brak autokorelacji, czyli to czego należało oczekiwać.

2) WIG (01.2010-03.11.2017):

Występuje autokorelacja 1 rzędu, być może nawet delikatna ujemna autokorelacja drugiego rzędu.

3) AMC (01.2010-03.11.2017):

Bardzo wysoka autokorelacja 1 rzędu.


Test niestacjonarności - KPSS (zob. Czy oczekiwane stopy zwrotu w ogóle się zmieniają?):

1) ten sam ruch Browna

Stopy są stacjonarne:

2) WIG (ten sam zakres):

Stopy są stacjonarne:

Struktura zmian WIG jest zupełnie inna niż błądzenia losowego, ale wynika to występowania efektu ARCH (zmian wariancji i autokorelacji wariancji).

3) AMC (ten sam zakres):

Stopy niestacjonarne na poziomie 10% istotności. Jest to słaba niestacjonarność, ale jednak występuje:

Zwracam uwagę, że na AMC - przynajmniej dla dziennych zmian - nie występuje długoterminowa pamięć. Gdyby występowała, to funkcja autokorelacji spadałaby bardzo powoli (por. Czym się różni pamięć długoterminowa od krótkoterminowej?).

W ostatnich artykułach starałem się dowieść, że AMC jest niedowartościowana (tu, tu, tu i tu). "Dowodem" ekonometrycznym na to jest właśnie niestacjonarność stóp AMC, która generuje konkretne tendencje, trendy. Gdyby akcja była dobrze wyceniona, to zmiany powinny być czysto losowe, tzn. kurs powinien kręcić się wokół wartości wewnętrznej, a zmienność wynikałaby z niezgodności co do oczekiwań przyszłych zysków lub zmian bieżących informacji fundamentalnych. Zaznaczyłem jednak słowo "dowód" w cudzysłów, bo jest to raczej argument niż dowód. Już kiedyś w artykule Teoria portfela nie implikuje efektywnego rynku pisałem:

Warunek dobrze wycenionych akcji nie musi jednak oznaczać, że gracze są w pełni racjonalni lub że rynek jest w pełni efektywny. Może wystąpić sytuacja, gdy stopy zwrotu są skorelowane, daje się przewidzieć kierunek kursu i na tym dodatkowo zarobić, a jednocześnie akcje będą nadal dobrze wycenione. Możemy wszakże spojrzeć na wartość akcji w szerszym kontekście - nie jak na liczbę lecz przedział.

Oczywiście w tym kontekście obecna cena 135 zł zakładałaby oczekiwania słabych wyników albo podwyższoną awersję do ryzyka. Jednak tylko to pierwsze można byłoby uznać za racjonalną przesłankę, dlatego że jeśli powodem cykliczności miałaby być zmienność awersji do ryzyka, to ta zmienność musiałaby mieć także charakter cykliczny. Prowadziłoby to do przewidywalności kierunku akcji i co ważniejsze - dawałoby gwarancję, że prędzej czy później nastąpi odwrócenie.
W tym miejscu ekonometria (a nawet analiza techniczna lub ekonofizyka, jeśli wolumen potraktujemy jako analogon energii) zaczyna wiązać się zarówno z analizą fundamentalną jak i portfelową.