Den norske kronen og hva som påvirket kronekursen i tidsperioden 2005-2020

Abstract

Formålet med denne besvarelsen er å undersøke i hvilke grad utvalgte nøkkelfaktorer påvirker den norske kronekursen, og hvorvidt modellene Akram (2020) foreslår kan brukes til å forklare endringer i kronekursen. Datagrunnlaget som brukes i analysene dekker perioden 2005 til 2020, og er sammenstilt fra forskjellige offentlige kilder, hvorav de viktigste er Bloomberg Terminal og Norges Bank. Diskusjonen av valutahandel og valutateori omfatter aspekter ved nøkkelfaktorene som ansees å påvirke valutakursen. Her inngår effekter av ulike rentetyper, oljeprisen som finansiell aktiva, samt geopolitisk risiko. Den grafiske tolkningen av disse variablene gjennom tidsserien viser: en jevn svekkelse av den norske kronen fra 2014 av; en sterk reduksjon i oljeprisen i 2008, 2016 og 2020; en reduksjon av både den korte og langsiktige norske og utenlandske pengemarkedsrenten fra 2008 til 2020; og økende geopolitiske risikoindekser gjennom perioden. Den videre bearbeidelsen av data er utført i to tidsserie modeller kalt modell 1 og 2, som er basert på Akram (2020). Datagrunnlaget er karakterisert gjennom forskjellige analyser, deriblant en En-liknings Johansen modell, antall tidsforskyvninger, grafisk analyse og rekursiv analyse. Forskjellen mellom de to modellene, er at det i modell 2 er lagt inn ekstra usikkerhetsfaktorer: geopolitisk risiko, samt oljeprisfaktorer som etterspørsel, tilbud, residualet til oljeprisen og volatilitetsindekser. Selv med disse faktorene, viser analyseresultatet ingen vesentlige forskjeller mellom de to modellene. Ut fra dette antas at modell 2 ikke er sensitiv nok til å reagere på disse faktorene. Separate prognoser gitt av de to modellene viser påfallende likhet. Utprøving av modellene viser at flere av variablene ikke har signifikante effekter på kronekursen. Hvis man ser bort ifra signifikansnivå er resultatene sammenlignbare med resultatene til Akram (2020). Når det gjelder hvorvidt modellene kan forklare kronekursen, gir prognosene forholdsvis lovende resultater.

The purpose of this study is to examine the extent to which selected key factors affect the Norwegian krone exchange rate, and whether the models proposed by Akram (2020) can be used to explain changes in the krone exchange rate. The database used in these analyses covers the period 2005 to 2020, and is compiled from various public sources, the most important of which are Bloomberg Terminal and Norges Bank. The discussion of currency trading and currency theory includes aspects of the key factors that are considered to influence the exchange rate. This includes the effect of different types of interest rates, the oil price as financial assets, and geopolitical risk. The graphical interpretation of these variables throughout the time series shows: a steady weakening of the Norwegian krone from 2014 onwards; a sharp reduction in oil prices in 2008, 2016 and 2020; a reduction in both the short- and long-term Norwegian and foreign money market interest rates from 2008 to 2020; and rising geopolitical risk indices throughout the period. The further processing of data is performed in two time series models called model 1 and 2, which are based on Akram (2020). The data base is characterized through various analyses, including a single equation Johansen model, number of time lags, graphical analysis and recursive analysis. The difference between the two models is that in model 2, additional uncertainty factors such as geopolitical risk are included, as well as oil price factors such as demand, supply, the residual of the oil price and volatility indices. Even with these factors included, the analysis result shows no significant differences between the two models. Based on this it is assumed that model 2 is not sensitive enough to respond to these factors. Separate forecasts given by the two models shows striking similarities. Testing of the models shows that several of the variables do not have significant effects on the Norwegian krone exchange rate. If one disregards the level of significance, the results are comparable to the results in Akram (2020). Regarding whether the models can explain the krone exchange rate, the forecasts give relatively promising results.